UNIVERSIDAD NACIONAL DE PIURA
FACULTAD DE ECONOMIA
EFECTOS DE UN AUMENTO EN LA PRODUCCIÓN DE BIOCOMBUSTIBLES EN LOS PRECIOS AGRÍCOLAS Y LA ESTRUCTURA AGRARIA: CASO PERUANO
AUTORES:
BORRERO DELGADO, LUCIANO
CÉSPEDES NOLE, MANUEL EDUARDO
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INTRODUCCIÓN
En las dos últimas décadas, la mayoría de países de Latinoamérica incluyendo el Perú, están incentivando programas orientados a la producción de biocombustibles. Las razones obedecen a los altos precios que se han registrado para el petróleo, y una mayor preocupación que se viene suscitando en torno al cuidado del medio ambiente[1].
Ocrospoma (2008) señala que la energía es un factor fundamental para el desarrollo de los países, sin embargo se debe ser conciente de que tipo de fuentes de energía se está utilizando y que efectos tendrán en el largo plazo. Las fuentes de energía comúnmente utilizadas son el petróleo, el gas, la energía nuclear y la hidroenergía, que en estos últimos años se están enfrentando a una significativa alza de precios y a la dificultad de encontrar nuevas fuentes de extracción.
Un incremento en los precios de los combustibles y los efectos del uso del petróleo han despertado el interés en desarrollar estudios y programas para el fomento de los biocombustibles en el país. Es por ello, que a partir de de este contexto, los autores desarrollamos este documento, con el fin sintetizar la producción de biocombustibles y sus impactos en los precios de los principales productos agrícolas así como la estructura agraria del país.
Razo y Astete (2007) indican que es importante considerar que la producción de biocombustibles podría implicar una expansión de la frontera de producción, lo cual impone un serio reto para el sector agrícola y posiblemente el medio ambiente de los países de la región. Un rápido incremento en la producción de cultivos energéticos puede traer otros impactos en el sector, tales como cambios en la estructura de mercado, desplazamiento de cultivos tradicionales, aumentos en precios de los productos agrícolas.
Al respecto sobre los efectos en los precios de productos agrícolas, De la torre (2003) citado por Razo y Astete (2007) precisa que un aumento de la producción de bicombustibles originaría un incrmeneto en el precio de productos agrícolas, al desplazar tierras de cultivo por otro destino a la siembra; en este caso biocombustibles, pero podría funcionar como estrategia para los países en desarrollo, al incrementar los ingresos de los agricultores rurales más pobres considerando también como efecto negativo de corto plazo para las clases medias y bajas en países en desarrollo, ya que estos destinan gran parte de sus ingresos al consumo de alimentos.
Por lo anterior, el presente documento de investigación busca analizar y discutir los efectos de un eventual aumento en la producción de biocombustibles para el Perú y sus repercusiones en los precios agrícolas y la estructura agrícola.
La investigación esta dividida de la siguiente manera . El Capítulo I presenta la situación del Consumo de diesel en el país así como la muy citada matriz enegética peruana. El Capítulo II explora el contexto latinoamericano concerniente a la producción de biocombustibles. La sección III considera el marco conceptual de los biocombustibles, así como un análisis estadístico de los cultivos potenciales, áreas cultivables a nivel nacional y el rendimiento de cultivos relacionados a laproducción de biocombustibles. El Capítulo IV presenta a manea de marco teórico lso incentivos y costos de oportunidad de sembrar biocombustibles, los efectos en los precios y la estructura agraria nacional. La Sección V considera la estimación de un pequeño modelo, así como análisis de los hechos estelizados, análisis de causalidad y correlaciones como el modelo propiamente dicho. El capítulo VI expone los resultados de la regresión, para posteriormente presentar las conclusiones y recomendaciones de política para el tema.
PROBLEMATICA
Problema General
¿Qué impacto ocasiona el aumento de la producción de biocombustibles sobre los precios de los productos y la estructura agraria en el Perú?
Problemas Específicos
¿Cuáles son los impactos que se pueden registrar en los precios de los principales productos agrícolas ante un eventual aumento de la producción de biocombustibles en el Perú?
¿Qué efecto tiene un aumento de la producción de biocombustibles sobre la estructura agraria para el caso peruano?
OBJETIVOS
Objetivo General
Analizar los efectos de un aumento en la producción de biocombustibles pudiera repercutir en los precios de los productos agrícolas y la estructura agraria para el Perú.
Objetivos Específicos
Discutir el marco teórico relevante y pertinente para el tratamiento de la investigación.
Estudiar los efectos que pudiera surgir ante un aumento de la producción de biocombustibles sobre los precios de los principales productos agrarios en el Perù.
Analizar el impacto de un aumento en la producción de biocombustibles sobre la estructura agrícola peruana, segùn criterio siembra de productos agrícolas y posesión de tierras.
HIPÒTESIS
Hipótesis General
Es probable que una fuerte expansión en la producción de biocombustibles en el Perú ocasione un incremento en los precios agrícolas y configura una nueva estructura por siembra en el Perú.
Hipótesis Específicas
El incremento de precios de los principales productos agrícolas en el Perú es originado por el desplazamiento de tierras destinadas a cultivos agrícolas tradicionales para destinarlas a la producción de biocombustibles.
Un aumento en la producción de biocombustible modificará el porcentaje de siembra por cultivos en el Perú.
I. CONTEXTO NACIONAL
En la actualidad, en América Latina se han registrados incrementos en la demanda por biocombustibles, por lo que muchos países de la región han implementado o están implementado procesos programas y/o políticas que incentiven la producción de biocombusitbles[2]. El Perú, no ha sido ajeno a esta corriente, existiendo un gran legal que al menos garantice oferta y demanda por dichos bienes.
En tal sentido, la Ley de Promoción del Mercado de Biocombustibles han establecido metas obligatorias para mezclar etanol con gasolina y biodiesel con diesel. Para el primer caso; el 7.8% a partir del año 2010; y el 2% para el 2009 y 5% a partir del 2011 para el caso del diesel.
El cuadro Nº I.1, resume la clasificación por bicombustibles y como la Ley de Promoción del Mercado de Biocombustibles impacta al respecto.
CUADRO Nª I.1 : Perú : Biocombustibles y Ley de Promoción del Mercado de Biocombustibles
Elaboración propia
Posteriormente, en Abril del 2007, se aprobó el Reglamneto de Comercialización de Biocombustibles; que mejora algunos puntos como por ejemplo[3] :
- Normas para el registro de las mezclas de biocombustibles con combustibles derivados de los hidrocarburos ante la Dirección General de Hidrocarburos.
- Un nuevo cronograma para la comercialización de los biocombustibles y sus mezclas.
-Nuevas normas que regulan la comercialización y distribución de biocombustibles puros y sus mezclas con combustibles líquidos derivados de los hidrocarburos.
Interpretando a Castro, Sevilla y Coello(2008), la actuación del Ministerio del Ambiente a sido enfática para evitar conflictos entre áreas destinadas a la siembra de productos agrícola y las destinadas a los biocombustibles; como por ejemplo que no se podrá talar bosques primarios en la selva para impulsar los biocombustibles; que no se permitirá el cultivo de productos de biocombustibles en zonas donde se cultiven alimentos, y los cultivos para biocombustibles no podrán usar riego por inundación sino por presión.
1.1 Situación del Consumo de Diesel en el Perú
Según Ocrospoma(2008); en el Perú la energía primaria proviene en un 45% del petróleo y un 30% de la leñan. El autor resalta los consecuencias desfavorables al ambiente el uso de combustibles fósiles o tradicionales, como los son la emisión de gases de efecto invernadero y serios problemas de contaminación al aire.
Dentro de la categoría de combustibles tradicionales, el consumo de diesel se ha incrementado en nuestro país principalmente por el crecimiento en tamaño del parque automotor.
Siguiendo a Ocrospoma (2008), la presente investigación recolectó datos para la construcción de series de tiempos en relación a Producción Gasolina y Diesel en el Perú (1980-2008), los resultados concluyen de la misma manera que Ocrospoma(2008), por lo que es muy probable que el aumento de tamaño en el parque automotor sea la principal razón de incremento en la producción.
Gráfico I.1 : Perú: Producción de Gasolina y Diesel (1980-2008) (Miles de litros/año)
Elaboración Propia
Fuente : Plan de Referencial de Energía al 2015
Balance Nacional de Energía (2002,2007)
Inei
Atlas de la Agroenergía y los Biocombustibles en las Américas (IICA)
Para el año 1980, la producción de de gasolina era 2 071,162.73 miles de Litros/año, mientras que para el diesel, la producción ascendía a 1`974,814.79 miles de Litros/ Año. Veinte (20) años después, la producción de gasolinas aumento a 2`159,036.74 miles de Litros Año mientras que para el diesel fue 3`409,058.02 miles de Litros/ Año. Es decir; en 20 años la producción de gasolinas se ha mantenido casi igual, no siendo así para la producción de disel que se ha incrementado en casi 57.89%.
1.2 Situación de la Matriz Energética en el Perú
Si bien es cierto, es estos treinta (30) últimos años ha habido modificaciones en la producción de hidrocarburos líquidos, se han encontrado grandes reservas para la explotación de gas y condensados.
El Ministerio de Energía y Minas (MINEM) ha actuado de la siguiente manera :
- Desarrollo de proyectos con energías renovables, V. gr. Hidroeléctricas, energía solar y energía térmica.
- Promoción de nuevas fuentes de energía relacionadas a los biocombustibles; etanol y biodiesel.
- Promoción de Gas Natural Vehicular (GNV)
Interpretando a Ocrospoma(2008), el Perú intenta llegar en los próximos años a una matriz energñetica equilibrada; es decir 33% entre energías renovables, 33% gas y 33% diesel.
Un hecho importante, es la puesta en marcha del Proyecto Camisea, veamos la configuración de la matriz energética nacional antes y después del Proyecto.
FIGURA I.1 Perú : Cambios en la Matriz Energética
Fuente : Situación y Perspectivas de los Biocombustibles en el Perú
Ocrospoma (2008)
Categorizando las fuentes de energía en el país; tenemos al petróleo, el gas natural y las energía renovables. Antes del Proyecto Camisea, el 69% de la energía era proveída por el petróleo, el 24% por las energías renovables y el 7% por el gas natural. En la actualidad, la provisión de petróleo con fuente de energía es el 56%, 27% para las energía renovables y el 17% para el gas natural. El objetivo de la nueva matriz energética para el país, es equilibrar los porcentajes al 33% para cada una de las fuentes de energías.[4]
II. BIOCOMBUSTIBLES EN AMERICA LATINA
El uso de etanol en motores, puro o en mezcla con gasolina, es una tecnología comprobada y comercial. Para mezclas hasta con 10% de etanol no se requieren cambios o ajustes en los motores y vehículos, pero es necesario considerar que la producción de etanol en base a la caña de azúcar puede provocar impactos ambientales negativos, incremento en los precios de los principales productos agrícolas, así como requerir de mano de obra calificada para las agroindustrias y no calificadas para el corte y quema de caña[5].
Un ejemplo exitoso de los biocombustibles, es el caso de Brasil, ya que usa en todos sus flota vehicular liviana (aproximadamente 15`000,000 de autos) el gasohol con un 25% de etanol. Con casi 30 años de experiencias, la CEPAL destaca que Brasil ha superado los problemas técnicos, y con un adecuada política tributaria sin subsidios, el etanol por su economicidad puede competir tranquilamente con la gasolina.
CUADRO II.1 : Potencial de Producción de Etanol en América Latina con una mezcla del 10% en Gasolina
Fuente : Atlas de las Agroenergías y Biocombustibles en las Américas
Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura (2007)
Observamos que el 86.2% del consumo de gasolina lo realiza un solo país; Estados Unidos; seguido de un 6.21% en México y 2.52% para Brasil. En tanto, nuestro país tan solo representa en 0.22%. Es decir, el mayor consumidor de gasolina en América es Estados Unidos .En tanto, Brasil es el país que destina más tierras agrícolas al cultivo de la caña de azucar; 5800 miles de has que representan un 4% de su área agrícola total. Sin embargo, mayor productor de etanol en América es Estados Unidos, pues en la actual se estima que este país produce 16,139.2 miles de metros cúbicos mientras que Brasil produce 5,999.2 miles de metros cúbicos año.
Entre estos dos países, se produce el 95.58% de la producción de etanol en América Latina. Perú, produce 78.4 miles de metros cúbicos o su equivalente al 0.23% de la producción americana.
Una ligera evaluación de la capacidad industrial instalada en América, podemos determinar que, EEUU tiene el mayor número de ingenios azucareros en América, que representa el 37% del total. Perú y Paraguay son los países que menos ingenios poseen, diez (10) unidades cada o el equivalente a decir el 3.73% para cada país frente al total de Ingenios en América.
Argentina, es el país que cuenta con el mayor número de unidades industriales destiladoras, 19 en total con un representación del 73.07%.
CUADRO II.2 : América : Capacidad Industrial Instalada
| America : Capacidad Instalada Industrial | ||
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| País | Nº Unid Industriales | Nº Unid Industriales |
| (Ingenios) | (Destiladoras) | |
| Argentina | 23 | 19 |
| Colombia | 12 | - |
| Paraguay | 10 | - |
| Guatemala | 15 | 4 |
| Perú | 10 | - |
| México | 58 | - |
| EEUU | 100 | - |
| Otros | 40 | 3 |
| TOTAL | 268 | 26 |
Fuente : Atlas de las Agroenergías y Biocombustibles en las Américas
Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura (2007)
En este contexto , la IICA y la CEPAL coinciden que Estados Unidos es un mercado oportuno e inmediato para exportar etanol, ya que es el mayor consumidor de este producto. Es claro que, incentivar a un mayor número de ingenios y destilazadoras en Latinoamérica, así como introducción de tecnología tendrían impactos positivos en las economías, tal y como lo ha evidenciado el caso brasileño.[6]
III. BIOCOMNUSTIBLES EN EL PERÚ
3.1 Definición
3.1.1 Etanol
El etanol o alcohol etílico es un alcohol líquido compuesto de carbono, hidrógeno y oxígeno que resulta de la fermentación de granos (trigo, cebada, maíz, etc.), por el procesamiento de gramíneas (caña de azúcar, sorgo dulce, etc.) y otras fuentes como frutas, tubérculos, remolacha, madera, residuos forestales y desechos sólidos (papel, alimentos, basura, plásticos, etc.)[7]
La cadena productiva del etanol carburante esta basada principalmente en el
cultivo de caña de azúcar, pero también otros cultivos azucareros (sorgo
azucarero) y tubérculos (camote, yuca, papa) pueden servir como materias
primas.
La Figura III.1 ilustra el proceso de obtención de etanol a partir de caña de azúcar, sorgo dulce .
FIGURA III.1 OBTENCIÓN DE ETANOL A PARTIR DE CAÑA DE AZUCAR, Y SORGO DULCE
Fuente : Estudio Sobre la Situación de Biocombustibles en el Perú
Castro, Sevilla y Coello (2008)
De manera muy simplificada, los tallos de caña de azúcar, pasan por un proceso de molienda y extracción; el subproducto 1 bagaso (a través de un proceso resulta ser fuente de electricidad); el subproducto 2 jugos se destina a través de un centrifugado yecada para la obtención de azúcar, o a través de una fermentación y destilización se produce etanol.[8]
Una comparación entre el etanol y los combustibles fósiles; nos lleva a determinar las siguientes ventajas :
- Es un recurso energético renovable, ventaja que carecen los combustibles fósiles.
- Produce menos emisiones de contaminantes, hecho favorable para contrarrestar efectos invernadero.
- Tiene una menor densidad de energía (33% por litro) en comparación con la gasolina, lo que origina una menor autonomía de la conducción en el vehículo.
3.1.2 Biodiesel
El biodiesel es un combustible renovable, que se obtiene a partir de lípidos
naturales como aceites vegetales o grasas animales mediante procesos industriales de esterificación y transesterificación, y que se aplica en la preparación de sustitutos totales o parciales del petrodiésel o gasóleo derivados del petróleo. [9]
El biodiesel es una fuente de energía limpia, renovable, de calidad y económicamente viable, que además contribuye a la conservación del medio ambiente, por lo que representa una alternativa a los combustibles fósiles.
Las materias primas afines para la producción de biodiesel son : la palma aceitera, el aguaje, el piñón, el girasol, la higuerilla, la canola y el sacha inchi.
3.2 Cultivos potenciales para la producción de Biocombustibles
3.2.1 Producción de Etanol a partir de caña d azúcar
Interpretando a Ocrospoma (2008), la caña de azúcar en el Perú se cultiva en la costa, selva y valles interandinos. Sin embargo, es en la costa donde se localiza la mayor área sembrada, debido a que presenta condiciones climáticas y edáficas únicas, que permite sembrar y cosechar durante todo el año y obtener rendimientos excepcionales.
Existen dos principales áreas aptas para el cultivo de caña de azúcar: la Costa, con extensiones de tierra disponibles para la siembra de caña de azúcar; aunque presenta el problema de limitación del recurso hídrico; y la Selva, que cuenta con grandes extensiones de tierra, que pueden aprovecharse para la siembra, además de contar con lluvias estacionales marcadas, suelos adecuados y agua suficiente, proveniente de los ríos; sin embargo, no existe cultura de siembra de este producto y las lluvias fuera de época, pueden ocasionar que el contenido de sacarosa de caña de azúcar sea bajo.
Es así, que para ampliar las extensiones de tierra a áreas potencialmente cultivables para la producción de caña de azúcar, tanto para consumo humano como para la producción de etanol, la CEPAL recomienda que sería necesario ampliar la frontera agrícola a terrenos eriazos para evitar la sustitución de un cultivo agrícola, con consecuencias en incremento precios en productos agrícolas.[10]
En el Perú, al año 2004 contamos con diez (10) ingenios; el Cuadro III.1 resume la siguiente información :
Cuadro III.1 : Perú : Capacidad Instalada Azucarera (2004)
| Empresa | Superfice Total (ha) | Superficie sembrada (ha) | Capacidad Instalada | Capacidad molienda |
| (tm/dia) Proyectada | (tm/dia) Ejecutada | |||
| Casa Grande | 29,394.00 | 12,000.00 | 9,000.00 | 4,000.00 |
| Laredo | 5,060.00 | 4,687.00 | 2,000.00 | 1,500.00 |
| Cartavio | 6,566.00 | 6,254.00 | 5,000.00 | 2,500.00 |
| Pomalca | 15,819.00 | 12,495.00 | 3,500.00 | 2,000.00 |
| Pucalá | 8,530.00 | 6,866.00 | 3,500.00 | 2,000.00 |
| Tumán | 12,311.00 | 8,200.00 | 4,000.00 | 2,200.00 |
| San Jacinto | 10,422.00 | 7,231.00 | 2,800.00 | 2,000.00 |
| Paramonga | 8,396.00 | 6,566.00 | 3,500.00 | 2,800.00 |
| Andahuasi | 4,617.00 | 2,705.00 | 1,000.00 | - |
| Chucarapi | 1,794.00 | 1,256.00 | 500.00 | 369.00 |
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| TOTAL | 102,909.00 | 68,260.00 | 34,800.00 | 19,369.00 |
Fuente : Minia Situación y Perspectivas de los Biocombustibles en el Perú, Ocrospoma (2008)
EL mayor ingenio que posee superfice en el Perú, es Casa Grande con un 28.56% (29,394 has); esta misma empresa tiene sembradas 12,000 has (17.58%); y es la que tiene la mayor capacidad instalada (9,000 tm/día) pero tan sólo produce 4,000 tm/día es decir tiene capacidad ociosa ascendiente a 55.6%.
Analizando el ratio capacidad ociosa[11] a nivel país, para el año 2004 la capacidad ociosa asciende a 44.34% con respecto al proceso de tm/dia ejecutada versus proyectada.
3.2.1.1 Rendimientos y Costos de Caña de Azúcar para producción etanol
El costo promedio de instalación de caña de azúcar esta en función de la calidad de la tierra y por supuesto del nivel tecnológico. A continuación; un parámetro de costo de instalación para una hectárea de caña de azúcar en zonas con características similares al departamento de La Libertad.
Cuadro III. 2 : Costo por Instalación Ha Caña Azúcar[12]
| Costo por Instalación Ha Caña Azúcar | |
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| Total Costo Directo | $ 1,001.40 |
| Mano Obra | $ 123.40 |
| Insumos | $ 420.00 |
| Maquinaria | $ 340.00 |
| Envase Transporte, Gastos Varios | $ 26.90 |
| Impevistos, Leyes Sociales | $ 91.10 |
| Total Costo Indirecto | $ 200.30 |
| Gastos Adm. Finan | $ 200.30 |
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| Costos Totales | $ 1,201.70 |
Fuente : Dirección Regional La Libertad (2000)
Instalar una hectárea para la siembra de caña de azúcar (aun sin definir destino biocombustible o azúcar); implica un costo promedio de US$ 1,201.70; siendo los costos directos los que mayor participación tienen, 83.33%.
El costo por transformación para producir etanol a partir de caña de azúcar, en promedio es e siguiente :
CUADRO III.3 COSTO DE PRODUCCIÒN ETANOL (US$/m3)
| Costo de Producción Etanol | |
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| Costo por Materia Prima (US$/3m etanol) | $ 214.35 |
| Materia Prima Requerida (tm caña/m3 etanol) | 14.29 tm |
| Precio Caña puesto en ingenio (US$/tm) | $ 15.00 |
| Costo de Proceso (US$/m3) | $ 54.00 |
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| Costo Total (US$/m3) | $ 268.35 |
Fuente : Situación y Perspectivas de los Biocombustibles en el Perú, Ocrospoma (2008)
En promedio el costo de producción de etanol (US$/m3) asciende a US$ 266.35; el costo principalmente esta compuesto por costo por materia prima que asciende a US$ 214.35; mientras que el costo por proceso es US$ 54.[13]
El etanol principalmente puede obtenerse de tres formas :
- A partir de la sacarosa de caña de azúcar, melaza y sorgo dulce.
- A partir de almidones obtenidos de cereales como el maíz, trigo, cebada, y/o tubérculos como la papa, yuca y camote.
- A partir de la celulosa, obtenida de la madera, residuos agrícola y forestales.[14]
A continuación, la Figura III.2 nos ilustra la cantidad promedio de tm/caña para producir un (01) de etanol:
FIGURRA III.2 : Factor de Conversión Etanol (a partir de caña de azúcar)
Elaboración propia
3.2.2 Producción de Biodiesel a partir de palma aceitera
La Palma Aceitera ( Elais guineensis Jacq ) es un cultivo oriundo de Asia, desde donde se introduce a América como una planta ornamental; posteriormente los pobladores indígenas, adquieren la costumbre de producirlo para aprovechar su fruto y su posterior industrialización con el avance de la tecnología.
Este producto es importante por constituir un cultivo agroindustrial, que ocupa significativa cantidad de mano de obra, tanto en la fase de campo, como en su fase productiva y de industrialización.
Las áreas destinadas a la producción de palma aceitera se ubican principalmente en San Martín, Ucayali, Loreto y Huanuco.
Los cultivos afines a la producción de biodiesel son : la palma aceitera, el aguaje, el piñon, la soya, el girasol, la higuerilla, la canola y el sacha inchi. El Cuadro III.4 resume los rendimientos para la producción de biodiesel.ç
Cuadro III.4 : Perú : Rendimientos de cultivos afines para la Producción de Biodiesel
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Rendimiento para Producciòn de Biodiesel con cultivos afines | ||||
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| Cultivo | Rend TM/HA | Biodiesel (Litros/Ha) | Biodisel (Litro/TM) | Biodisel (m3/TM) |
| Palma Aceitera | 20.00 | 5,500.00 | 0.003636364 | 3.64 |
| Piñon | 6.25 | 1,590.00 | 0.003930818 | 3.93 |
| Soya | 2.00 | 420.00 | 0.004761905 | 4.76 |
| Canola | 2.50 | 1,100.00 | 0.002272727 | 2.27 |
| Girasol | 3.50 | 890.00 | 0.003932584 | 3.93 |
Fuente : Situación y Perspectivas de los Biocombustibles en el Perú Ocrospoma(2008)
En lo que respecta a toneladas métricas, el cultivo de palma de aceite es el que registra un mayor rendimiento (20 tm/ha), y a través de los procesos de industrialización es producir 5,500 litros por hectárea, o el equivalente a decir que para un (01) metro cúbico se requieren 3.64 toneladas de palma aceitera. Casualmente, la palma de aciete cuenta con las condiciones más favorables al clima peruano, y en especial al de la selva, para su producción.
Del Cuadro III.4 podemos deducir el factor de conversión para la producción de biodiesel en función a la industrialización de palma aceitera.[15]
FIGURRA III.3 : Factor de Conversión Biodiesel (a partir de palma aceitera)
Elaboración propia
Analicemos el costo promedio para la plantación de una (01) ha de palma de aciete:
Cuadro III.5 : Costo Producción por ha para Palma Aceitera (US$)
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| Actividad | Mano Obra | Insumos y | Costo |
| Materiales | Total | ||
| Vivero | $ 90.00 | $ 235.10 | $ 325.10 |
| Preparación Terreno | $ 220.50 | $ 89.04 | $ 309.54 |
| Instalación | $ 73.00 | $ 93.50 | $ 166.50 |
| Mantenimiento | $ 382.50 | $ 714.34 | $ 1,096.84 |
| Año 01 | $ 130.50 | $ 179.46 | $ 309.96 |
| Año 02 | $ 126.00 | $ 221.75 | $ 347.75 |
| Año 03 | $ 126.00 | $ 313.14 | $ 439.14 |
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| TOTAL | $ 766.00 | $ 1,131.98 | $ 1,897.98 |
Fuente : Situación y Perspectivas de los Biocombustibles en el Perú
Ocrospoma(2008
El costo de producción de aceite de palma es US$ 1,897.98; considerando actividades como mano de obra e insumo y materiales en vivero, preparación de terreno y el mantenimiento (promedio 03 años).
IV. MARCO REFERENCIAL
4.1 Incentivos para la producción de Bicombustibles
Existe una interna diferencia entre los Incentivos para la producción de biocombustibles, pues costos de oportunidad de la producción de biodiesel (obtenido de Aceites vegetales) son mas elevados que la producción de etanol (obtenido principalmente de caña de azúcar); por lo el biodiesel tendrá que hacer frente a un mercado mas competitividad de hidrocarburos (Petróleo). Así esta competitividad dependerá de varios factores, tales como el precio internacional del petróleo, el costo de transformación del cultivo en biocombustible, el precio de cultivos alternativos y, subsidios gubernamentales.
4.2 Costo de oportunidad para producir Biocombustibles
Definiendo el término Costo de Oportunidad : requiere que abandonemos un beneficio, se da principalmente por que existen dos o más alternativas de beneficio, entonces se busca racionalidad el mejor bienestar[16].
Ahora, ¿cuales serian los posibles costos de oportunidad que asumiríamos subjetivamente en la producción de biocombustible?; basados en las teorías de ciencias económica del costo de oportunidad ¿Que beneficio abandonamos para producir biocombustibles?; para responder a esto podríamos asumir el supuesto el primero de equilibrio en el mercado de biocombustible.
Bajo este supuesto diremos que la oferta es igual que la demanda[17] por lo tanto la oferta que representará la producción de biocombustibles será captada completamente tanto por el mercado nacional o extranjero, es decir la oferta será igual a la demanda, la cual estará determinada de la siguiente manera.
Qx = D ( Px, Y, Pc, Ps, G Y P , ceteris paribus)
En la función demanda[18] Qx representa la cantidad demanda del bien (biocombustible); Px representa el precio del bien x (Biocombustible), Y representa el ingreso, Pc representa el precio del bien complementario (Hidrocarburos), Ps representa el precio del bien sustituto (Agrícolas Alimentario), G representa los gustos Y P representa las preferencias; las variables menos explicativas pero no incluidas permanecen constantes.
Ps representa el precio del bien sustituto (Agrícolas Alimentario), esta consideración esta argumentada en que se pueden utilizar algunos productos tales como soya, caña de azúcar, sorgo, aceite de palma, yuca y maíz para la producción de biocombustibles o para el consumo humano, lo cual presenta una rivalidad en tierras agrícolas y una sustitución en el bienestar por el cambio de la conformación de variedad de productos asequibles.
Es decir reducir la cantidad de bienes antes mencionados dirigidos a consumo de la población; y aumentar productos como etanol y biodiesel en la variedad de productos asequibles de esta misma población. A este comportamiento de bienes se le podría establecer cercanamente dentro de los bienes sustitutos.
Pero como se comportan este tipo de bienes, “Se dice que dos o más Bienes son sustitutos si a consecuencia de un alza en el Precio de uno de ellos se origina un aumento en el Consumo o en la Demanda de los otros. Esta relación de sustitución puede surgir por razones técnicas o debido a los gustos del Consumidor”[19].
Para efectos en el estudio asumiremos los productos agrícolas-alimentarios y los biocombustibles como bienes rivales en sentido de bienes sustitutos. Los mismos que tienen un comportamiento analizado bajo ciertos acotamientos teóricos.
4.2.1 Costo de oportunidad para producir Etanol
La producción de etanol tiene como principal materia prima la caña de azúcar; por lo expuesto anteriormente reconocemos la competitividad entre hacia donde se dirigirá la producción de la caña de azúcar; dado que se puede destinar para la producción de azúcar para el consumo humano, o parta la producción de etanol. Por lo tanto si se comportan como bienes sustitutos.
A continuación se analiza brevemente las diferentes alternativas que tiene una industria entre la utilización de cultivos energéticos para la producción de biocombustibles o para su uso como alimentos-Agrícolas. Se asume que el objetivo de la industria es maximizar su ganancia, por lo que ésta trata de elegir la actividad que genere mayor margen bruto; sin considerar los costos de oportunidad de los costos de adquirir esta ganancia.
El proceso de decisión de la industria depende del precio internacional del petróleo, del costo de transformación del cultivo en biocombustible, el precio de usos alternativos del cultivo y el precio de cultivos alternativos, entre otras cosas. El diagrama del anexo 01 caso de Brasil.
La industria debe decidir si su materia prima (caña de azúcar) la transforma en azúcar o en etanol. Si una tonelada de caña se destina a la producción de azúcar, ésta puede producir 271,2 libras de azúcar (123.27 Kgr.) y 10,5 litros (otros autores varían entre 7.5 y 14.5 litros) de etanol anhidro, lo que resultaría en una ganancia de US$9,45 por tonelada de caña.[20]
Por otro lado, si la tonelada de caña se destina a la producción de biocombustible, ésta puede producir 81,7 litros de etanol anhidro, generando una ganancia de US$10,2 por tonelada de caña. En este ejemplo específico es más rentable producir etanol, ya que este tiene una mayor ganancia (US$10,2) y un menor costo de oportunidad (US$9,45).
El gráfico IV.1 muestra el costo de oportunidad de la producción de caña de azúcar la cual puede se designada a azúcar para consumo o etanol; esto mediante tres áreas.
GRÀFICO IV.1 :Costo de Oportunidad en la Producción de Azúcar, Etanol y Otros
Fuente: Carlos Razo, Sofía Astete Miller, Alberto Saucedo y Carlos Ludeña (CHILE, JUN 2007). “Biocombustibles y su impacto potencial en la estructura agraria, precios y empleo en América Latina.”
El área I es la región donde la industria tiene mayores ingresos si produce etanol. En el área II, la industria maximiza sus ganancias si destina a azúcar para consumo. El límite entre estas dos áreas, representado por una diagonal, indica la relación de precios donde el productor es indiferente entre producir azúcar o etanol. El área III se encuentra delimitada por los costos de producción del azúcar (0,12 US$/Kg) y Etanol (0,23 US$/lt). Los puntos dentro del área III determinan que los precios del producto son menores a sus costos, y por ende, es más rentable producir otro cultivo.
Por ejemplo, de acuerdo al precio de la gasolina a noviembre 2006 de 0,39 US$/lt (1,473 US$/Gal. Rotterdam) y del azúcar blanca a 0,49 US$/kg, al procesador le conviene más producir azúcar (punto a la derecha de la línea de indiferencia) ya que su costo de oportunidad es menor en ese caso.
4.2.2 Costo de oportunidad para producir Biodiesel
En el caso del biodiesel la industria enfrenta la decisión, al igual que para el etanol, entre producir biocombustibles (biodiesel), alimentos (aceites comestibles). El gráfico 2 muestra la decisión que un industrial tomaría, tomando en cuenta el precio del biodiesel y de los aceites comestibles.
GRAFICO IV.2 Costo de Oportunidad para diferentes Cultivos Olageinosos en la Producción de biodiesel
Fuente: Carlos Razo, Sofía Astete Miller, Alberto Saucedo y Carlos Ludeña (CHILE, JUN 2007). “Biocombustibles y su impacto potencial en la estructura agraria, precios y empleo en América Latina.”
En el área I se observa la región donde la industria tiene mayores ingresos (mayor margen) si produce biodiesel, mientras que en el área II, es mejor producir aceites comestibles. El límite entre estas dos áreas está representado por una línea de 45º, que indica que al procesador le cuesta lo mismo refinar el aceite crudo en aceite comestible o transesterificarlo para obtener biodiesel (Nitsch y Giersdorf, 2005). Sobre esta línea ambos productos (aceite comestible o biodiesel) generan la misma ganancia.
Finalmente, dentro del área III es más rentable para la industria producir otros cultivos con mayores márgenes de ganancia. Los límites de esta área con las áreas I y II representan los costos de producción de aceite crudo a partir de diferentes cultivos.
4.3 Impacto en los Precios
La producción de biocombustibles causa presión sobre la producción de alimentos, esto es un costo social que debiera internalizarse para poder cuantificar el verdadero efecto de una expansión en el uso de biocombustibles.
Un aumento de la demanda por biocombustibles implica, indudablemente, un aumento en la demanda por cultivos energéticos. Sin embargo, el efecto y magnitud que este aumento de demanda tiene sobre los precios de los cultivos energéticos, y de otros cultivos en general.
Sin embargo, es también importante considerar el costo de oportunidad de la sociedad como un todo. Mientras que puede existir un efecto positivo en la cadena de valor y en el productor al percibir un mayor ingreso, el mercado de alimentos pudiera experimentar un alza generalizada de precios, lo cual, pudiera traducirse en una caída del ingreso real de los consumidores.[21]
De la Torre et al. (2003) analiza, entre otras cosas, los potenciales impactos de la producción de cultivos energéticos para la producción de etanol, en la producción y los precios de cultivos tradicionales en los Estados Unidos.
Los autores, capturan el efecto del desplazamiento de los cultivos tradicionales por cultivos energéticos, tomando en cuenta que algunas de las áreas potenciales para la producción de cultivos energéticos son, también, áreas de cultivo de fibra y alimentos.
“El incremento de los precios del etanol en el mercado brasileño, provee incentivos para que se reduzca la producción de azúcar y aumenten la de etanol, lo cual resulta en una caída de la producción de azúcar de entre 0,3 y 2,5% en el periodo 2006-2010.
La contracción en la producción de azúcar en Brasil resulta en un aumento del precio en el mercado doméstico de entre 3,82 y 5,44%. Adicionalmente, la reducción de la producción de azúcar en el mercado Brasileño puede generar una reducción de la producción mundial de azúcar de entre 0,0 y 0,2%, y en las exportaciones mundiales de entre un 0,0 y 0,3%. Por lo anterior, el precio mundial del azúcar pudiera aumentar entre un 0,34 y 2,23%”[22].
Finalmente la CEPAL en “Biocombustibles y su impacto potencial en la estructura agraria” concluye sobre los efectos potenciales de los biocombustibles en el precio de productos agrícolas que: el aumento en la producción de biocombustibles, aumenta la demanda por cultivos energéticos, lo que incrementa su precio. El aumento en la producción de biocombustibles, aumenta la producción de los productos derivados de ese proceso lo que genera un aumento en su oferta y por ende una reducción del precio del producto de estos biocombustibles.
El aumento de la producción de cultivos bioenergéticas pudiera desplazar la producción de cultivos tradicionales. Esto implica una menor disponibilidad de tierra, en términos de cantidad y/o calidad, para cultivos tradicionales lo que puede resultar en una caída en la producción de dichos cultivos y por ende, un incremento en el precio de estos cultivos tradicionales.
En resumen es muy probable que una fuerte expansión en la producción de biocombustibles a nivel mundial tenga efectos importantes en el sector agrícola. Estos efectos pueden manifestarse en cambios en la demanda, exportaciones, precios y en la asignación de tierra entre cultivos energéticos y no energéticos.
4.4 Estructura Agraria
A partir de la base de datos del Ministerio de Agricultura, se ha analizado la superficie sembrada por los principales productos agrícola y como estas superficies se han modificado en el tiempo[23].
A manera de metodología, algunas indicaciones para el ejecutar el análisis :
- Se ha agrupado los periodos por décadas, a dichas décadas se le ha sacado el promedio con la finalidad de expresar la media de superficie sembrada para dicho cultivo en tal periodo.
- Al promedio producto por década, expresados en hectáreas se han sumado de manera vertical para aplicar porcentajes de participación, esto servirá para determinar que proporción (en porcentajes representaba la superficie de un cultivo para una determinada década).
El Cuadro IV.1 resume la información :
Cuadro IV.1 : Perú : Estructura Agraria por Superficie Sembrada (ha) 1970-1980
| Producto | 1970-1980 | Part % |
| Papa | 262,857.64 | 23.06% |
| Maiz Amilaceo | 218,693.55 | 19.18% |
| Cebada | 163,715.18 | 14.36% |
| Arroz Cascara | 125,236.55 | 10.99% |
| Trigo | 122,568.36 | 10.75% |
| Platano | 62,822.55 | 5.51% |
| Azùcar | 52,105.00 | 4.57% |
| Yuca | 36,901.09 | 3.24% |
| Haba | 23,389.64 | 2.05% |
| Naranja | 15,744.91 | 1.38% |
| Camote | 13,775.27 | 1.21% |
| Sorgo | 10,636.64 | 0.93% |
| cebolla | 7,656.36 | 0.67% |
| Manzana | 7,221.09 | 0.63% |
| Limon | 6,783.00 | 0.60% |
| Tomate | 5,081.27 | 0.45% |
| Soya | 2,081.91 | 0.18% |
| Ajo | 1,611.91 | 0.14% |
| Palma Aceitera | 1,075.91 | 0.09% |
|
|
|
|
| TOTAL | 1,139,957.82 | 100.00% |
Fuente : Ministerio de Agricultura
Elaboración Propia
En la década de 1970-1980; en el Perú el principal cultivo sembrado era la papa; con aproximadamente 262,857.64 hectáreas (23.06%), la superficie sembrada de azúcar representaba apenas el 4.57%; mientras que la palma de aceite apenas el 0.9%. Es decir, la siembra estaba destinada a los tubérculos.
Para el periodo 1981-1990; los cinco (05) productos agrícolas con mayor hectáreas sembradas representaban en su conjunto el 66.38% del área total; estos eran la papa; el maiz amilaceo, el arroz y la cebada.
La superficie sembrada de azúcar se mantenía casi igual que la década anterior, mientras que la palma de aceite había aumentado su superficie de 1,075.9 has a 4,847.17 has aproximadamente.
Cuadro IV.2 : Perú : Estructura Agraria por Superficie Sembrada (ha) 1981-1990
| Producto | 1981-1990 | Part % |
| Papa | 201,976.15 | 18.96% |
| Maiz Amilaceo | 199,983.14 | 18.77% |
| Arroz Cascara | 190,326.23 | 17.87% |
| Cebada | 114,877.47 | 10.78% |
| Trigo | 100,271.76 | 9.41% |
| platano | 63,653.32 | 5.98% |
| Azùcar | 47,863.91 | 4.49% |
| Yuca | 43,198.19 | 4.06% |
| Haba | 21,841.88 | 2.05% |
| Naranja | 15,430.36 | 1.45% |
| Camote | 12,759.66 | 1.20% |
| Limon | 11,249.91 | 1.06% |
| Manzana | 10,578.55 | 0.99% |
| Sorgo | 9,456.24 | 0.89% |
| cebolla | 6,849.31 | 0.64% |
| Palma Aceitera | 4,847.17 | 0.46% |
| Tomate | 4,775.21 | 0.45% |
| Soya | 2,776.81 | 0.26% |
| Ajo | 2,506.54 | 0.24% |
|
|
|
|
| TOTAL | 1,065,221.80 | 100.00% |
Fuente : Ministerio de Agricultura
Elaboración Propia
Para la década de 1990-2000, se registran un cambio sustancial, pues el arroz en cáscara lidera ahora las hectáreas sembradas, seguido de cerca por la papa. Aunque los demás cultivos que ocupan las cinco (05) posiciones en la década anterior se mantienen en sus puestos.
Se registraron aumentos en la superficie de azúcar, de 47,863.91 has en la década pasada a 54,489.8 en el periodo 1991-2000. Mientras que el aceite de palma también aumenta su superficie sembrada de 4,847.17 en la década anterior a 6,641.83 en el periodo 1991-2000.
Cuadro IV.3 : Perú : Estructura Agraria por Superficie Sembrada (ha) 1991-2000
| Producto | 1991-2000 | Part % |
| Arroz Cascara | 223,141.75 | 18.63% |
| Papa | 221,028.47 | 18.46% |
| Maiz Amilaceo | 198,652.01 | 16.59% |
| Cebada | 122,021.41 | 10.19% |
| Trigo | 108,272.71 | 9.04% |
| platano | 90,884.12 | 7.59% |
| Yuca | 57,835.84 | 4.83% |
| Azùcar | 54,489.08 | 4.55% |
| Haba | 27,268.72 | 2.28% |
| Limon | 19,414.54 | 1.62% |
| Naranja | 19,051.67 | 1.59% |
| Camote | 12,299.70 | 1.03% |
| Manzana | 11,032.50 | 0.92% |
| cebolla | 10,220.94 | 0.85% |
| Palma Aceitera | 6,641.83 | 0.55% |
| Tomate | 6,503.11 | 0.54% |
| Ajo | 4,627.50 | 0.39% |
| Sorgo | 2,523.20 | 0.21% |
| Soya | 1,646.44 | 0.14% |
|
|
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|
| TOTAL | 1,197,555.53 | 100.00% |
Fuente : Ministerio de Agricultura
Elaboración Propia
El cuadro IV.4, señala que para la última década analizada (2001-2009) no ha existido modificación significativa entre los cinco principales productos (arroz, maíz, papa, cebada, trigo).
El azúcar siguió aumentando su producción; de 54,489.08 para la década anterior hasta las 66,944364 has aproximadamente, en el mismo sentido, la palma de aciete registro una considerable expansión por superficie, de pasar de 6,641.83 a 10,761.63 en la última década.
Cuadro IV.4 : Perú : Estructura Agraria por Superficie Sembrada (ha) 2001-2009
| Producto | 2001-2009 | Part % |
| Arroz Cascara | 322,781.43 | 21.21% |
| Papa | 260,754.59 | 17.13% |
| Maiz Amilaceo | 206,012.46 | 13.53% |
| Cebada | 147,919.49 | 9.72% |
| Trigo | 138,890.79 | 9.12% |
| platano | 137,071.11 | 9.01% |
| Yuca | 89,042.44 | 5.85% |
| Azùcar | 66,944.64 | 4.40% |
| Haba | 43,460.52 | 2.86% |
| Naranja | 23,585.87 | 1.55% |
| Limon | 19,773.05 | 1.30% |
| cebolla | 16,934.90 | 1.11% |
| Camote | 13,016.79 | 0.86% |
| Palma Aceitera | 10,761.18 | 0.71% |
| Manzana | 10,240.15 | 0.67% |
| Ajo | 7,044.05 | 0.46% |
| Tomate | 5,878.56 | 0.39% |
| Soya | 1,722.68 | 0.11% |
| Sorgo | 267.84 | 0.02% |
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| TOTAL | 1,522,102.54 | 100.00% |
Fuente : Ministerio de Agricultura
Elaboración Propia
Analizando el periodo completo, podríamos decir que la estructura por siembra se ha mantenido constante en el Perú; los cinco principales productos agrícolas siguen manteniendo relativamente el mismo número de hectáreas, mientras que la caña y el aciete de palma registran incrementos sustanciales a partir de la decada del 90 y 2000 según corresponda.
V. ESTIMACIÒN DEL MODELO
5.1 Hechos Estilizados
Considerando que en un primer momento evaluaremos el comportamiento histórico (series históricas) de las variables que componen nuestro modelo, es necesario realizar un descripción de los hechos estilizados para nuestra economía peruana de las variables.
Variables Endógena
IPC Agrícola : Periociddad Anual (1970-2008)
Variables Exógenas
Cantidad Ofertada Gasolina : Periocidad Anual (1980-2008) mbaño
Cantidad Ofertada Diesel : Periocidad Anual (1980-2008) mbaño
Cantidad Ofertada Caña Azúcar : Periocidad Anual (1980-2008) TM
Cantidad Ofertada Palma Aceit. : Periocidad Anual (1980-2008) TM
Indice Precios Agrícolas[24]
El IPC Agrícola, para esta investigación resume los precios ponderados de la canasta básica de productos agrícolas, entre los que destacan : hortalizas (ajo, cebolla, tomates); cereales (arroz, cebada, trigo); frutas (limón, manzana, naranja, plátano); tubérculos (papa, yuca, camote) y legumbres (habas).
FIGURA V.1 : IPC Agrícola (1970-2008)
Elaboración Propia
La Figura V.1 indica que los picos más altos del IPC Agrícola se dieron entre las décadas del 80, 90 y 2000. Evidentemente, los procesos inflacionarios que vivió el Perú en aquellas décadas coinciden con los aumentos del IPC Agrícola.
El Cuadro V.1; muestra un análisis al detalle del IPC Agrícola por décadas y su variación porcentual. En el periodo de 1970 a 1980, el IPC Agrícola en promedio fue de 1.43. La elevación más alta del IPC Agrícola se ha dado en el periodo 1981-1990, registrándose un IPC Agrícola promedio de 5.32 con variación porcentual promedio de 272.37%.
Cuadro V.1: Perú : IPC Agrícola y Variaciones Porcentuales (por décadas)
| Año | IPC Agricola | IPC Agricola |
| (promedio) | Var % | |
| 1970-1980 | 1.43 |
|
| 1981-1990 | 5.32 | 272.37% |
| 1991-2000 | 0.19 | -96.51% |
| 2001-2008 | 1.66 | 790.43% |
| Promedio | 2.15 |
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Elaboración propia.
Cantidad Ofertada Gasolina
La serie histórica comprende la producción de gasolinas a partir del año 1980 al 2008; en aquel entonces la producción de gasolinas ascendía a 13,027 miles de barriles y para el 2008 la producción se ha incrementado levemente a 13,579.70 miles de barriles.
Cuadro V.1: Perú : Producción de Gasolina por décadas (miles barriles periodo)
| Perú : Producción de Gasolina (miles de barriles /año) | |||
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| Año | Gasolina | % Partic | Var % |
| 1980-1990 | 130,710.61 | 38.23% |
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| 1991-2000 | 110,524.56 | 32.33% | -15.44% |
| 2001-2008 | 100,670.44 | 29.44% | -8.92% |
| Total | 341,905.61 | 100.00% |
|
Fuente: Plan Referencial de Energía al 2015 Ministerio de Energía y Minas (Oficina Técnica de Energía) Producción Nacional de Hidrocarburos (INEI)
Para el periodo estudiado, la producción de gasolina asciende a 341,905.61 miles de barriles; siendo el periodo de 1980-1990 el que más producción ha hechos; 130,710.61 miles de barriles o el 38.23%. El último periodo, 201-2008 se ha producido el 29.44% del total.
La producción ha disminuido en 15.44% en el periodo 1991-2000 con respecto al periodo 1980-1990; mientras qye para el periodo 2001-2008 la producción ha decaído en 8.92%.[25]
Cantidad Ofertada Diesel
El Cuadro V.2 señala que la producción de diesel ha tenido su mayor producción en el periodo 2001-2008, con un total de 139,153.47 miles de barriles. Sin embargo, en el periodo de 1991-2000 la producción disminuyó en un 1.54% con respecto al periodo anterior, y aumento la producción de diesel en el periodo 2001-2008 en un 9.98% con respecto al periodo anterior (1991-2000).
Cuadro V.2: Perú : Producción de Diesel por décadas (miles barriles periodo)
| Perú : Producción de Diesel (miles de barriles /periodo) | |||
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| Periodo | Diesel | Part % | Variación % |
| 1980-1990 | 128,500.40 | 32.60% |
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| 1991-2000 | 126,525.83 | 32.10% | -1.54% |
| 2001-2008 | 139,153.47 | 35.30% | 9.98% |
| Total | 394,179.71 | 100.00% |
|
Fuente: Plan Referencial de Energía al 2015 Ministerio de Energía y Minas (Oficina Técnica de Energía) Producción Nacional de Hidrocarburos (INEI)
Cantidad Ofertada Caña Azúcar (expresada en TM)
Desde el año 1970 al 2009, el Perú ha producido 278´484,052 TM de caña de azucar, siendo el periodo con mayor producción el comprendido entre los años 1970 y 1980, alcanzando una producción representativa al 30.12%.
Cuadro V.3: Perú : Producción de Caña Azúcar por décadas (TM)
| Años | Caña de Azucar | Part % | Var % Caña Azucar |
| 1970-1980 | 83,879,061.00 | 30.12% |
|
| 1981-1990 | 62,916,055.00 | 22.59% | -24.99% |
| 1991-2000 | 58,799,004.00 | 21.11% | -6.54% |
| 2001-2009 | 72,889,932.00 | 26.17% | 23.96% |
| TOTAL | 278,484,052.00 | 100.00% |
|
Fuente : Ministerio de Agricultura
La producción en la década de los 80 decayó en 24.99%, volvió a caer en la década del 90 y para el nuevo mileno, la producción ha aumentado en 23.96%. En los años 90, el sector azucarero evidenció un proceso de privatización, la mayoría de los ingenios hoy en manos privados, sin embargo, tal política al parecer ha sido beneficiosa, puesto que la producción de caña de azúcar ha aumentado en 23.96% para la última década.
Cantidad Ofertada Palma Aceitera (expresada en TM)
La producción de Palma Aceitera en el Perú, es relativamente nueva; siendo el primer grupo empresarial por apostar por este cultivo, el Grupo Romero, con ya casi 28 años en la Selva Peruana con una planta dedicada a tales fines.
El cuadro V.4 muestra la producción total de 1970 a 2009, que asciende a 4`358,980 toneladas. La última década (2001-2009) ha sido la década que mayor producción ha tenido.
Y por tratarse de un cultivo relativamente nuevo, la variación de palma de aceite incremento en un 532% aproximadamente para los periodos 1981-1990. Subió en un 70.66% en la década del 90.
Cuadro V.4: Perú : Producción de Palma Aceitera por décadas (TM)
| Años | Palma Aceitera | Part % | Var % Palma Aceitera |
| 1970-1980 | 133,536.00 | 3.06% |
|
| 1981-1990 | 844,258.00 | 19.38% | 532.23% |
| 1991-2000 | 1,440,812.00 | 33.07% | 70.66% |
| 2001-2009 | 1,938,374.00 | 44.49% | 34.53% |
| TOTAL | 4,356,980.00 | 100.00% |
|
Fuente : Ministerio de Agricultura
FIGURA V.2 : Producción de Caña de Azúcar y Palma de Aceite en el Perú (1970-2009)
Elaboración Propia
A través de un ploteo en Eviews, se evidencia que la producción de caña de azúcar en el Perú es ampliamente mayor a la producción de palma de aceite.
5.2 Estimación del Modelo
En el modelo econométrico para la siguiente investigación es un modelo en donde se pretende estimar cuanto explican los hidrocarburos y productos agrícolas a los precios de los bienes agrícolas solo para consumo. Luego se estima un segundo modelo se pretende estimar cuanto explican los hidrocarburos y productos energéticos a los precios de los bienes agrícolas solo para consumo.
Los datos serán anuales desde 1980 hasta 2008; el modelo será logarítmico por la diferencia de cuantías. Las estimaciones se realizaran mediante el software Eviews 5.0 mediante MCO.
Ø LOG(IPCAGR) = C(1) + C(2)*LOG(GASOLINA) + C(3)*LOG(DIESEL) + C(4)*LOG(CANA) + C(5)*LOG(PALMAACEITE) + C(6)*LOG(PAPA) + C(7)*LOG(ARROZ) + C(8)*LOG(CEBOLLA) + C(9)*LOG(PLATANO) + u
Modelo 01
| Parámetros | Signos Esperados | Signos estimados |
| C (2) | + | + |
| C (3) | + | - |
| C (4) | + | + |
| C (5) | + | + |
| C (6) | - | + |
| C (7) | - | - |
| C (8) | - | + |
| C (9) | - | - |
| Anl. Eco. : Se espera que los aumentos de los precios de los productos agrícolas se incrementaran en el incremento de los hidrocarburos; y se espera una relación negativa entre precio y cantidad. | ||
CUADRO V.5 Estimaciòn de Modeo con Productos Agrñciolas
| Dependent Variable: LOG(IPCAGR) |
| |||
| Method: Least Squares |
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| ||
| Date: 09/05/10 Time: 10:11 |
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| ||
| Sample: 1980 2008 |
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| ||
| Included observations: 29 |
|
| ||
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| Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
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| C | -162.8142 | 88.65092 | -1.836577 | 0.0812 |
| LOG(GASOLINA) | 10.39457 | 5.635068 | 1.844622 | 0.0800 |
| LOG(DIESEL) | -1.787016 | 2.917395 | -0.612538 | 0.5471 |
| LOG(CANA) | 6.209911 | 3.543911 | 1.752276 | 0.0950 |
| LOG(PALMAACEITE) | 1.686839 | 2.706538 | 0.623246 | 0.5402 |
| LOG(PAPA) | 0.731024 | 3.511340 | 0.208190 | 0.8372 |
| LOG(ARROZ) | -0.711675 | 2.889473 | -0.246299 | 0.8080 |
| LOG(CEBOLLA) | 3.690795 | 3.443534 | 1.071804 | 0.2966 |
| LOG(PLATANO) | -9.061160 | 5.305336 | -1.707933 | 0.1031 |
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| R-squared | 0.455080 | Mean dependent var | -0.808753 | |
| Adjusted R-squared | 0.237112 | S.D. dependent var | 2.209362 | |
| S.E. of regression | 1.929733 | Akaike info criterion | 4.401767 | |
| Sum squared resid | 74.47740 | Schwarz criterion | 4.826100 | |
| Log likelihood | -54.82562 | F-statistic | 2.087830 | |
| Durbin-Watson stat | 1.784115 | Prob(F-statistic) | 0.086973 | |
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El modelo no presenta significancia individual en ninguno de los parámetros con significancia al 5 por ciento. Muestra un R2 bajo de 0.45, en lo cual afirmamos que el 45 por ciento de la variable IPC Agrícola es explicado por la producción de hidrocarburos y productos agrícolas. Por ultimo no presenta significancia global al 5 por ciento.
Modelo 02
LOG(IPCAGR) = C(1) + C(2)*LOG(GASOLINA) + C(3)*LOG(DIESEL) + C(4)*LOG(CANA) + C(5)*LOG(PALMAACEITE) + u
| Parámetros | Signos Esperados | Signos estimados |
| C (2) | + | + |
| C (3) | + | - |
| C (4) | + | + |
| C (5) | + | - |
CUADRO V.6 Estimación de Modelo sin Productos Agrícolas
| Dependent Variable: LOG(IPCAGR) |
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| Method: Least Squares |
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| Date: 09/05/10 Time: 10:00 |
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| Sample: 1980 2008 |
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| Included observations: 29 |
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| Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
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| C | -180.2463 | 54.53512 | -3.305141 | 0.0030 |
| LOG(GASOLINA) | 11.04031 | 4.647009 | 2.375787 | 0.0258 |
| LOG(DIESEL) | -2.054719 | 2.584356 | -0.795060 | 0.4344 |
| LOG(CANA) | 3.526982 | 2.604062 | 1.354416 | 0.1882 |
| LOG(PALMAACEITE) | -0.456137 | 0.944611 | -0.482883 | 0.6336 |
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| R-squared | 0.324353 | Mean dependent var | -0.808753 | |
| Adjusted R-squared | 0.211746 | S.D. dependent var | 2.209362 | |
| S.E. of regression | 1.961553 | Akaike info criterion | 4.340936 | |
| Sum squared resid | 92.34456 | Schwarz criterion | 4.576676 | |
| Log likelihood | -57.94357 | F-statistic | 2.880383 | |
| Durbin-Watson stat | 1.927260 | Prob(F-statistic) | 0.044273 | |
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El modelo presenta significancia individual para el parámetro del logaritmo de la producción de gasolina con una probabilidad de 0.0258 la cual es menor a la significancia al 5 por ciento. Muestra un R2 bajo 0.324353, en lo cual afirmamos que el 32 por ciento de la variable IPC Agrícola es explicado por la producción de hidrocarburos y productos agrícolas. Por ultimo diremos que el modelo si presenta significancia global al 5 por ciento, con una probabilidad de 0.044273, la cual es menor que 0.05.
5.3 Matriz de Correlaciones
El objetivo de la correlación es detectar existe un problema de multicolinealidad y e identificar la existencia y grado de la relación de las variables. Cuando la correlación entre dos coeficientes estimados esté próxima a uno por ejemplo 0.9; seria indicios suficientes para considerar que existe un problema grave de multicolinealidad.[26]
CUADRO V.6 MATRIZ DE CORRELACIONES MODELO 02
| PRODUCTO | CANA | PALMAACEITE | IPCAGR | GASOLINA | DIESEL |
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| CANA | 1.000000 | 0.531724 | 0.059804 | 0.362309 | 0.600621 |
| PALMAACEITE | 0.531724 | 1.000000 | -0.311769 | 0.312600 | 0.668622 |
| IPCAGR | 0.059804 | -0.311769 | 1.000000 | 0.058617 | -0.067846 |
| GASOLINA | 0.362309 | 0.312600 | 0.058617 | 1.000000 | 0.677302 |
| DIESEL | 0.600621 | 0.668622 | -0.067846 | 0.677302 | 1.000000 |
Con la variable del modelo 02, modelo a analizar podemos decir que existe multicolinealidad según la regla de Klein de primer y tercer grado. Además podemos decir que las correlaciones mas altas después de la correlación Gasolina-Diesel; la correlación importantes para la investigación es la correlación de Palma Aceitera-Diesel con una asociatividad de 67 por ciento; asimismo la correlación Caña De Azúcar-Gasolina con una asociatividad de 36 por ciento.
5.4 Test de Granger
El Test de causalidad de Granger nos ayuda a determinar si de los datos existe una variable cuyos cambios anteceden cambios en otra variable. es importante que las series sean estacionarias para evitar el riesgo de obtener aplicar alguna transformación para convertirlas en estacionarias, asumiendo que al hacerlo se mantienen las relaciones de causalidad.
Granger se basa en la premisa de que el futuro no puede provocar el presente o pasado. Si un evento A ocurre después de un evento B, se sabe que A no puede provocar a B. Al mismo tiempo, si A ocurre antes de B esto no necesariamente implica que A provoque a B.
CUADRO V.7 TES DE GRANGER MODELO 02
| PAIRWISE GRANGER CAUSALITY TESTS | |||
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| Null Hypothesis: | Obs | F-Statistic | Probability |
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| IPCAGR does not Granger Cause CANA | 27 | 3.02337 | 0.06917 |
| CANA does not Granger Cause IPCAGR | 0.09899 | 0.90615 | |
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| GASOLINA does not Granger Cause CANA | 27 | 10.7795 | 0.00055 |
| CANA does not Granger Cause GASOLINA | 1.31208 | 0.28952 | |
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| DIESEL does not Granger Cause CANA | 27 | 6.59484 | 0.00570 |
| CANA does not Granger Cause DIESEL | 0.35510 | 0.70505 | |
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| IPCAGR does not Granger Cause PALMAACEITE | 27 | 4.74288 | 0.01938 |
| PALMAACEITE does not Granger Cause IPCAGR | 1.04158 | 0.36966 | |
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| GASOLINA does not Granger Cause IPCAGR | 27 | 0.96635 | 0.39604 |
| IPCAGR does not Granger Cause GASOLINA | 0.66165 | 0.52597 | |
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| DIESEL does not Granger Cause GASOLINA | 27 | 7.48197 | 0.00332 |
| GASOLINA does not Granger Cause DIESEL | 0.15542 | 0.85699 | |
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En la tabla presenta presentada encontramos la hipótesis nula de la no existencia de la causalidad de granger entre dos variables. La última columna muestra las probabilidades tales que si estas fueran menores a 0.05 entonces se acepta la hipótesis alternativa en la cual si existe la causalidad de Granger
Por lo tanto analizando lo relevante para nuestra investigación diremos que si existe la causalidad de Granger entre IPC Agrícola y la producción de palma aceitera, con una probabilidad de 0.01938. Así mismo si existe la causalidad de Granger entre Diesel y Gasolina, con una probabilidad de 0.00332; si existe la causalidad de Granger entre Producción de caña de azúcar y Gasolina, con una probabilidad de 0.00570.
VI. RESULTADOS
La presente investigación a recurrido a las series históricas para que a partir de ellas, proyectar datos por variables (según la función más conveniente) de cara al 2016.
En este capítulo, realizaremos el análisis de tres (03) resultados: el análisis de los modelos de las series históricas; el análisis de las series proyectadas (que servirán para contrastar la hipótesis específica uno); y el análisis de la estructura agraria (que nos servirá para contrastar la hipótesis especñifica dos). Veámos.
6.1 Resultados Modelos de Series Históricas
Los modelos fueron estimados con la intención de determinar si las variables escogidad explicaban cambios en el IPC agrícola. Al respecto se plantearon dos (02) modelos; el primero con producción de hidrocarburos y productos agrícolas más importantes; mientras que el segundo excluía a los productos agrícolas y consideraba a productos energéticos, es decir afines a la producción de biocombustibles. El cuadro VI.1 detalla que modelo es mejor.
CUADRO VI.1 Resultados modelo 01 vs modelo 02
| Criterio | Modelo 01 (con productos agrícolas) | Modelo 02 (con productos enerñgeticos, caña y aceite palma) |
| Significancia Individual | No | Sólo para parámetro log producción gasolina (0.0252) |
| R cuadrado | 0.45 | 0.32435 |
| Significancia Global | No | Sí, con una probabilidad de 0.044273 |
Elaboración propia
En realidad ningún modelo de los dos modelos explica mejor el comportamiento de variables, pero por tener significancia global y un R2 no muy distante al R2 del modelo 01; hemos elegido al modelo 02 como que el mejor.
CUADRO VI.2 : Características del Modelo 02 (con productos energéticos: caña y aceite palma)
| Criterio | Resultado |
| Multicolaneidad | En 1er y 3er grado |
| Correlaciones | Producción Gasolina y diesel (0.677032) Producción Palma Aceite y diesel(67%) Producción Caña Azucar y gasolina(36%) |
| Test Granger | IPC agrícola y producciñon palma aceite (probabilidad 0.01938) Producción de diesel y Gasolina (prob, 0.00332) Producción caña y gasolina (prob. 0.00870) |
Elaboración propia
Es decir, la construcción, estimación, causalidad y correlaciones de las series históricas (evaluación exante) nos arrojan resultados desfavorables.
6.2 Resultados de las Proyecciones
Para contrastar nuestra hipótesis específica uno; de que un aumento de los precios agrícolas obedecía a un aumento en la producción de biocombustibles; recurrimos a las proyecciones de las principales vairables, con la finalidad de promediar su variación promedio futura.[27]
CUARO VI.3 : Resultado de las Proyecciones
| AÑO | Var % | Var % | Var % | Var % | Var % |
| Ipc Agricola | Etanol Dda | Biodiesel dda | Etanol (m3) | Biodiesel(m3) | |
| 2010 | -3.82% | - | 1.84% | .. | .. |
| 2011 | -3.97% | 0.26% | 154.52% | -0.10% | 159.75% |
| 2012 | -4.14% | 0.26% | 1.77% | -0.10% | 1.80% |
| 2013 | -4.32% | 0.26% | 1.74% | -0.10% | 1.77% |
| 2014 | -4.51% | 0.25% | 1.71% | -0.10% | 1.74% |
| 2015 | -4.72% | 0.25% | 1.68% | -0.10% | 1.71% |
| 2016 | -4.96% | 0.25% | 1.66% | -0.10% | 1.68% |
| Prom Var % | -4.35% | 0.26% | 23.56% | -0.10% | 28.07% |
Elaboración propia
De los resultados interpretamos que el IPC agrícola no aumentará, sino por el contrario disminuirá al 2016 en promedio en 4.35%; mientras que la producción de etanol al 2016 disminuirá en 0.10% pero si aumentará la producción de biodiesel al 2016 en 28.07%.
Por lo que rechazamos la hipótesis específica uno.
La hipótesis específica dos (02) planteaba que una eventual producción de biocombustibles; modificaría la estructura agraria; en relación a la superficie de siembra.
En el capítulo IV; al tratar el tema de la estructura agraria por siembra en el Perú; descubrimos que son cinco (05) los cultivos que lideran el ranking (papa, maíz, arroz, cebada, trigo); según nuestras proyecciones la producción de etanol caerá en 0.10%, es decir técnicamente no habrá ampliación de hectáreas de siembras de este cultivo; la configuración de la estructura agraría seguirá siendo la misma.
Observamos que la producción de caña de azúcar aumento considerablemente en la década del 90; quizas por los proceso privatizadores en el sector azucarero; la plama de aceite ha empezado a incrementar en esta última década; pero las variaciones son minúsculas al compararlas con las hectáreas destinadas a la siembra de tubérculos y cereales en el país.
CONCLUSIONES
- La Ley de Promoción del Mercado de Biocombustibles en el Perú; ha generado una demanda forzada para el consumo de etanol y biodiesel; en las siguientes mezclas (7.8% de etanol en gaslina para el año 2010 y 2% biodiesel en diesel para el 2009 y a partir del 2011 5%).
- La matriz energética en el Perú ha sido modificada por la puesta en marcha del Proyecto Camisea; antes de él la provisión de energía era de 69% por petróleo; 24% por energía renovables y 7% por gas. Hoy, el petróleo provee el 56%; el 27% lo asumen las energías renovables y el 17% el gas natural. El objetivo es equilibrar los tres sectores al 33% cada uno.
- Estados Unidos es el mayor consumidor de gasolina, tan solo este país consume el 86.20% de gasolina en comparación a toda América. Es un gran oportunidad de suministrar biocombusitbles, considerando que allá también rigen leyes de mezclas de biocombustibles para hidrocarburos.
- La capacidad ociosa de los ingenios en el Perú es aproximadamente 55.6%; es decir la capacidad de molienda (tm/día) ejecutada es muy por debajo a la proyectada.
- El costo de instalación de una hectárea de caña de azucar asciende a US$ 1,201.70; inferior al costo de istalar una hectárea de aceite de palma (US$1,897.99); mientras que el costo de producir un (01) metro cúbico de etanol es US$268.35. Los ratios de conversión para etanol y aceite de palma son 14.29 toneladas métricas para un m3 y 3.64 tm/m3 respectivamente,
- La estructura agraria en el Perú, de la años 1970 al 2009; está predominada por la siembra de tubérculos y cereales; teniendo así cinco principales productos : papa, trigo, cebada, arroz y maíz.
- Ninguno de los modelos planteados en esta investigación explica el comportamiento de la exógenas en el IPC Agrícola, sin embargo a criterio de los autores consideramos que el modelo dos (02) que introduce producción de caña de azúcar y aceite de palma quitando producción de alimentos presenta mejores ventajas que el primero.
- Existe correlación entre la producción de gasolina y diesel (0.677032); entre la producción de palma de aceite y diesel (67%) y entre la caña de azúcar y la gasolina (36%).
- Existe causalidad en el IPC agrícola y la producción de palma (con un probabilidad de 0.0193); entre la producción de diesel y gasolina (con una probabilidad de 0.00332) y entre la producción de caña de azúcar y gasolina(p=0.0087).
- Los resultados de la investigación nos obligan a rechazar las hipótesis alternativas uno y dos; es decir un aumento en la producción de biocombustibles precisamente no aumenta los precios agrícolas ni distorsiona la estructura agraia por siembra.
RECOMENDACIONES
- Las tres condiciones de obligatoriedad que ha impuesto el Ministerio del Ambiente resultan ser importantes para no afectar los precios de los agrícolas (no tala de bosques primarios en la selva, no uso riego por inundación para cultivos bicombustibles y no producir biocombusitbles en zonas netamente agrícolas); en tal sentido recomendamos que se mantengan en el tiempo y no se modifiquen ante un nuevo gobierno.
- Coincidiendo con la CEPAL, la introducción de tecnología y mano de obra calificada otorgarán mayor productiva al sector azucarero y biocombustibles en el país.
- Investigar más a detalle del porque la capacidad instalada en los ingenios del Perú asciend a un 55.6% (problemas en materia rima, producción, etc).
- Seguir el ejemplo de Argentina (22 ingenios y 19 destilizadoras); se recomienda que en cada ingenio se ubique una destiladora para otorgar mayor valor agregado a materia prima y formación de cluster.
BIBLIOGRAFIA
1 MINISTERIO DE ENERGÍA Y MINAS. “SITUACIÓN ACTUAL Y PERSPECTIVAS DE LOS BIOCOMBUSTIBLES EN EL PERÚ” (DIC. 2007).
2 INSTITUTO INTERAMERICANO DE COOPERACIÓN PARA LA AGRICULTURA (2007) “ATLAS DE LA AGROENERGÍA Y LOS BIOCOMBUSTIBLES EN LAS AMÉRICA”
3 CASTRO PAREJA, PAULA; SEVILLA SEVILLA, SUSANA; COELLO GUEVARA, JAVIER. (JUN. 2008) “ESTUDIO SOBRE LA SITUACIÓN DE LOS BIOCOMBUSTIBLES EN EL PERÚ”.
4 LUIS FERNANDO ARÉVALO; SUSANA SEVILLA; RAFAEL LÓPEZ. (DIC. 2007) “LÍNEA DE BASE BIOCOMBUSTIBLES EN LA AMAZONIA PERUANA”.
5 PAULA CASTRO, JAVIER COELLO, LILIANA CASTILLO. “OPCIONES PARA LA PRODUCCIÓN Y USO DEL BIODIESEL EN EL PERÚ” LIMA: SOLUCIONES PRÁCTICAS-ITDG; 2007.
6 BRUINSMA, B. (2009) “PRODUCCIÓN DE BIODIESEL DE PALMA ACEITERA Y JATROPHA EN LA AMAZONA DE PERÚ Y EL IMPACTO PARA LA SOSTENIBILIDAD: UN ANÁLISIS SOSTENIBLE DEL CICLO DE VIDA”
7 MINISTERIO DE ENERGÍA Y MINAS OFICINA TÉCNICA DE ENERGÍA “PLAN REFERENCIAL DE ENERGÍA AL 2015”.
8 GONZALO RODRÍGUEZ, HUGO GARCÍA, ZULMA ROA DÍAZ Y PILAR SANTA COLOMA. (2004) “PRODUCCIÓN DE PANELA COMO ESTRATEGIA DE DIVERSIFICACIÓN EN LA GENERACIÓN DE INGRESOS EN ÁREAS RURALES DE AMÉRICA LATINA”.
9 ULISES OSORIO ANGELES (MAYO 2007) “PRODUCCION DE BIOCOMBUSTIBLES ASPECTOS SOCIALES, CAPACITACION Y ENTRENAMIENTO”
10 VARIAN HALL (1992), MICROECONOMÍA INTERMEDIA, ED. BOSCH
11 FRANK ROBERT (1992), MICROECONOMÍA Y CONDUCTA. ED. MAC- GRAW- HILL ESPAÑA
12 KAFKA FOLKE (1984), TEORÍA ECONÓMICA. UNIVERSIDAD DEL PACIFICO, PERÚ.
13 NICHOLSOM WALTER (1998), MICROECONOMÍA INTERMEDIA Y SU APLICACIÓN, ED. MAC – GRAW – HILL.
14 PINDYCK, R. RUBINFELD. D (2001), MICROECONOMÍA INTERMEDIA.
15 CARLOS RAZO, SOFÍA ASTETE MILLER, ALBERTO SAUCEDO Y CARLOS LUDEÑA (CHILE, JUN 2007). “BIOCOMBUSTIBLES Y SU IMPACTO POTENCIAL EN LA ESTRUCTURA AGRARIA, PRECIOS Y EMPLEO EN AMÉRICA LATINA.”
16 OCROSPOMA RAMÍREZ DORA LORENA (2008). “SITUACIÓN Y PERSPECTIVAS DE LOS BIOCOMBUSTIBLES EN EL PERÚ”. INSTITUTO INTERAMERICANO DE COOPERACIÓN PARA LA AGRICULTURA (IICA).
17 INSTITUTO INTERAMERICANO DE COOPERACIÓN PARA LA AGRICULTURA (COSTA RICA 2007).”ATLAS DE LA AGROENERGÍA Y LOS BIOCOMBUSTIBLES EN LAS AMÉRICAS”
18 CUESTIÓN DE PERSPECTIVA ES UNA PUBLICACIÓN DE LA SOCIEDAD PERUANA DE DERECHO AMBIENTAL (SPDA) (JUN. 2009). “BIOCOMBUSTIBLES EN EL PERÚ: ELEMENTOS EN JUEGO”
19 ROSALES, LUIS (JUN. 2010) “ECONOMETRÍA II”
ANEXOS
METODOLOGIA
Calculo del IPC Agrícola (AÑO BASE 2009)
La metodología aplicada esta basada en la mitología del INEI, mediante La Metodología De Los Índices Unificados De Precios De La Construcción (Iupc) Y La Metodología Del Cambio De Año Base 2009 Del Índice De Precios Al Consumidor De Lima Metropolitana
La Fórmula aplicada para hallar el índice Laspeyres se puede escribir de las siguientes maneras:
I t/0 = índice en el periodo "t", respecto al periodo base "0".
Pit = precio de la variedad o artículo "i" en el periodo "t”.
P i0 = precio de la variedad o artículo "i" en el periodo base "0”.
Q i0 = cantidad consumida de la variedad o artículo "i" en el periodo base
n = número total de variedades o artículos
Índice del Rubro
Las ponderaciones “w” del rubro “r”: Agricola
| Categoria | % Categoria | Producto | % Producto Wi |
| Hortalizas | 15,00% | Ajo | 3,00% |
| Cebolla | 7,00% | ||
| Tomate | 5,00% | ||
| Cereales | 32,00% | Arroz | 18,00% |
| Cebada | 4,00% | ||
| Trigo | 10,00% | ||
| Fruta | 14,00% | Limón | 4,00% |
| Manzana | 3,00% | ||
| Naranja | 2,00% | ||
| Plátano | 5,00% | ||
| Tubérculos | 27,00% | Papa | 14,00% |
| Camote | 6,00% | ||
| Yuca | 7,00% | ||
| Legumbres | 12,00% | Haba | 12,00% |
| Las ponderaciones de acuerdo a metodologías del INEI para cálculos de IPC. Por Gasto. | |||
| TOTAL | 100,00% |
| 100,00% |
Esta serie tendrá problemas, dado de las inflaciones experimentadas por el país; por lo cual la SERIE IPC AGRICOLA se deflactará, para lo cual recordemos. “Para pasar de una serie en valores corrientes a una en valores constantes, dividimos la serie primitiva por el valor del índice de precios en cada periodo y multiplicamos por el valor del índice en la fecha actual”.
La serie del IPC fue sustraída de base de datos del BCRP, la serie deflactada según la metodología del cambio de año base 2009 del índice de precios al consumidor de lima metropolitana (INEI). Hemos obtenido el IPC agrícola con año base 2009. La metodología expuesta se aplico en la hoja de datos adjunta al comprimido. Véase hoja “cálculos del IPC Agrícola”
Proyecciones
Entre las formas de realizar proyecciones consideradas para esta investigación tenemos dos: mediante ecuaciones y mediantes factor promedio de tasa de variación. Concluiremos que el tipo de proyección aplicada fue mediante ecuaciones; pero realizados un conjunto de pruebas para buscar la mejor ecuación.
Proyección Hidrocarburos
Para realizar proyecciones mediante ecuaciones encontramos 5 formas de ecuaciones las cuales también muestran un R cuadrado. La evaluación de estas formas se aplico a la gasolina estimándose mediante opción del Excel los 5 tipos de ecuaciones, haremos la salvedad que en el caso de ecuaciones de tipo polinomial se considero las desde orden 2 hasta orden 6.
Evaluación Fórmula Proyección Producción Combustibles (Gasolina)
Tabla 01
| Opción | Fórmula | R2 |
| Lineal | y = 4936.2x - 8E+06 | R2 = 0.0418 |
| Logarítmica | y = 1E+07Ln(x) - 7E+07 | R2 = 0.0412 |
| Polinomial orden 2 | y = 2454.9x2 - 1E+07x + 1E+10 | R2 = 0.6183 |
| Polinomial orden 3 | y = -70.541x3 + 424433x2 - 9E+08x + 6E+11 | R2 = 0.6438 |
| Polinomial Orden 4 | = -5.4743x4 + 43593x3 - 1E+08x2 + 2E+11x - 9E+13 | R2 = 0.6518 |
| Polonomial Orden 5 | y = 2.2231x5 - 22170x4 + 9E+07x3 - 2E+11x2 + 2E+14x - 7E+16 | R2 = 0.72 |
| Polonomial Orden 6 | y = 0.0847x6 - 1011.1x5 + 5E+06x4 - 1E+10x3 + 2E+13x2 - 2E+16x + 5E+18 | R2 = 0.725 |
| Potencial | y = 7E-11x4.9736 | R2 = 0.0362 |
| Exponencial | y = 12426e0.0025x | R2 = 0.0367 |
Según la tabla 01 la ecuación polinomial de orden 6 tiene el mayor R cuadrado; sin embargo para efectos de rigurosidad consideramos proyectar con todas las ecuaciones; teniendo como proyección aproximada, la proyección basada en un factor promedio de tasa de variación. El resultado nos mostro que las proyecciones mas aproximadas serian las basadas en ecuaciones de tipo lineal.
Como las proyecciones más aproximadas serian las basadas en ecuaciones de tipo lineal, después de aplicarle a los hidrocarburos tipo gasolina y diesel obtuvimos:
| y = 4936.2x - 8E+06 | Gasolina |
| y = 40928x - 8E+07 | Diesel |
Productos Agrícolas afines a Biocombsutibles
| y = -10014x + 3E+07 | Caña azúcar |
| y = 1108x - 2E+06 | Maíz amiláceo |
| y = 6737.1x - 1E+07 | Palma aceite |
| y = -1176.8x + 2E+06 | Sorgo |
| y = -20.867x + 44822 | Soya |
IPC Agrícola
| y = -0.0451x + 91.786 | IPC Agrícola |
Con las ecuaciones ya definidas se paso a realizar las proyecciones de: hidrocarburos tipo gasolina y diesel; productos energéticos tipos caña de azúcar y aceite de palma; y, por ultimo del IPC Agrícola. Estas proyecciones bajo consideraciones se han realizado desde 2009 hasta 2016.
Proyecciones de etanol y biodiesel.
Por demanda
La demanda para el Perú estará determinada por un marco legal La Ley de Promoción del Mercado de Biocombustibles y sus reglamentos han establecido metas obligatorias de mezcla de etanol con gasolina (7,8% obligatorio a partir del año 2010), y de biodiesel con diesel (2% obligatorio a partir del 2009, y 5% obligatorio a partir del 2011)[28].
De tal forma a las proyecciones de se las serie de hidrocarburos de tipo gasolina y diesel han sido multiplicado por 7,8% del año 2010 al 2016, y 2% para el 2009 y 2010, y 5% a partir del 2011 al 2016. Vea en la base del Excel la ventana proyección de biocombustible.
| Año | Proy. Gasolina | Proy.. Etanol. | Proy. Diesel. | Proy. Biodiesel. | Cuota % Gaolina | Cuota % Diesel |
| 2009 | 1.916.825,80 |
| 2.224.352,00 | 44487,04 | .. | 2% |
| 2010 | 1.921.762,00 | 149.897,44 | 2.265.280,00 | 45.305,60 | 7,80% | 2% |
| 2011 | 1.926.698,20 | 150.282,46 | 2.306.208,00 | 115.310,40 | 7,80% | 5% |
| 2012 | 1.931.634,40 | 150.667,48 | 2.347.136,00 | 117.356,80 | 7,80% | 5% |
| 2013 | 1.936.570,60 | 151.052,51 | 2.388.064,00 | 119.403,20 | 7,80% | 5% |
| 2014 | 1.941.506,80 | 151.437,53 | 2.428.992,00 | 121.449,60 | 7,80% | 5% |
| 2015 | 1.946.443,00 | 151.822,55 | 2.469.920,00 | 123.496,00 | 7,80% | 5% |
| 2016 | 1.951.379,20 | 152.207,58 | 2.510.848,00 | 125.542,40 | 7,80% | 5% |
Por oferta
La ofertara estará en función a la producción de productos energéticos, en tal sentido utilizaremos las proyecciones de productos energéticos; además de utilizaremos los ratios de transformación de productos energéticos a biocombustibles los cuales se muestran a continuación.
| PRODUCTO ENERGÉTICO | MATERIA PRIMA REQUERIDA TM | BIOCOMBUSTIBLE M3 |
| PALMA ACEITERA | 14,29 | 1 M3 DIESEL |
| CAÑA DE AZUCAR | 3,60 | 1 M3 ETANOL |
[1] Interpretando al documento editado por la Sociedad Peruana de Derecho Ambiental (SPDA), en el año 2007 el gobierno peruano aprobó reglamentaciones que establecían una mezcla obligatoria de 2% de biodiesel para el 2009 y 5% para el 2011. Además de estableció una mezcla obligatoria de etanol en la gasolina a partir del año 2010.
[2] Al referirnos al término biocombustibles, estamos haciendo referencia exclusiva al etanol y biodiesel.
[3] En este Reglamento ya se determinan las autoridades competentes; como por ejemplo; el MEN a través de la Dirección General de Hidrocarburos otorga registros y autorizaciones para cmercialización; Osinerming fiscalizará comercialización, transporte y mezclas de biocombustibles, Ministerio de Agricultura identificará áreas disponibles con aptitud para para producción de bicombustibles.
[4] Es decir, el impacto que ha tenido la puesta en marcha del Proyecto Camisea es aumentar la provisión de energía por gas natural de un 7% al 17%.
[5] Interpretando conclusiones de Perspectivas de un Programa de Biocombustibles en América Central (CEPAL 2004) Y Biocombustibles y su impacto potencial en la estructura agraria, precios y empleo en América Latina (CEPAL 2007).
[6] La CEPAL en sus diversas recomendaciones de políticas, sostiene que políticas y/o programas especiales para cada país en Latinoamérica, convirtiese en una oportunidad el mercado de los biocombustibles. La introducción de tecnología y especialización mano de obra, otorgarían mayor productivad. Del mismo modo, es necesario recalcar que la maximización de beneficios es mayor en un complejo industrial de ingenio que contenga un planta destilizadora, que un complejo que no la tenga (concepto de valor agregado y cluster).
[7] Véase Situación y Perspectivas de Biocombustibles en el Perú, página 38.
[8] Cabe acotar que este esquema representa un modelo simplificado de la cadena de producción. En la realidad, cada uno de los productos intermedios tiene diversos usos alternativos y competitivos.
[9] Para el caso peruano, el biodiesel funciona como aditivo del diesel, como porcentaje de mezcla en un 2% para el 2009 y 5% para a partir del 2010.
[10] En tal sentido, se recomienda como política de gobierno, y que el Perú a través del Ministerio del Ambiente ya lo ha establecido, que para la producción de biocombustibles no se usen tierras dedicadas a la agricultura alimentaria, no se talen bosques primarios es la selva y que para el riego de biocombustibles se use el riego por presión más no por inundación.
[11] Proveniente de la diferencia del 100% menos el ratio de capacidad usada (tm/dia procesada/tm/dia capacidad instalada).
[12] Supuestos: tipo de cambio a S/3.50; los imprevisto y Leyes sociales representan el 10% de los Costos Directos, mientras que los Costos Indirectos representan el 20% de los directos.
[13] Del análisis, se concluye que el factor de conversión para obtener un (01) metro cúbico de etanol es 14.29 TM de caña de azúcar.
[14] Ocrospoma (2008) indica que también se puede producir etanol a partir de maíz, sorgo dulce y camote.
[15] Como este cultivo es que otorga mayor materia prima por hectárea, es el más recomendado como provisión de materia prima para la producción de biodisel.
[16] Roberto, Varo (1997). “ORIGEN HISTÓRICO DEL CONCEPTO COSTO DE OPORTUNIDAD”
[17] * Kafka Folke (1984), teoría económica. Universidad del pacifico, Perú
[18] Nicholsom Walter (1998), Microeconomía Intermedia Y Su Aplicación, Ed. Mac Graw-Hill.
[19] Pindyck, r. Rubinfeld. D (2001), Microeconomía Intermedia.
[20] Carlos Razo, Sofía Astete Miller, Alberto Saucedo y Carlos Ludeña (CHILE, JUN 2007). “Biocombustibles y su impacto potencial en la estructura agraria, precios y empleo en América Latina.”
[21] Confederación de Industrias de Bebidas y Alimentos de la Unión Europea (CIAA - (2006) reporta alzas en los precios del aceite de colza entre un 41 a 45% sobre los precios medios del quinquenio 1996-200
[22] Carlos Razo, Sofía Astete Miller, Alberto Saucedo y Carlos Ludeña (CHILE, JUN 2007).”Biocombustibles y su impacto potencial en la estructura agraria, precios y empleo en América Latina.”
[23] El criterio para determinar la estructura agraria, es la superficie sembrada, expresada en hectáreas.
[24] Para esta investigación, se ha construido el Índice de Precios Agrícolas para evaluar las fluctuaciones de los precios agrícolas en el tiempo. El proceso de construcción obedece a metodologías recomendadas por el INE, para mayor profundidad véase Anexo de esta investigación.
[25] La caída en la producción de gasolina es lógica, si consideramos que es derivado directo del petróleo, que a su vez tiene la categoría de recurso no renovable.
[26] ROSALES, LUIS (JUN. 2010) “ECONOMETRÍA II”
[27] La metodología del cálculo de proyecciones se encuentra en el anexo. La variación promedio expresada en porcentajes sirve para interpretar como aumento o disminución de la variable.
[28] CASTRO PAREJA, PAULA; SEVILLA SEVILLA, SUSANA; COELLO GUEVARA, JAVIER. (JUN. 2008) “ESTUDIO SOBRE LA SITUACIÓN DE LOS BIOCOMBUSTIBLES EN EL PERÚ”.
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