Agricultura y empleo rural agropecuario en Bolivia. Consecuencias del control de precios en el sector agropecuario

 

Agriculture and Rural Employment Agriculture in Bolivia. Price controls consequences in agriculture.

 

 

Diego Alejandro Vera Cossío *

 

 

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Resumen

Los controles de precios son medidas que pueden afectar considerablemente a los sectores sujetos a dichas políticas. Mediante un modelo de equilibrio general dinámico estocástico con dos tipos de agentes: campesinos y citadinos, calibrado para Bolivia, se muestra que, ante caídas en la productividad del sector agropecuario, el empleo rural agropecuario y la producción agropecuaria se ven mermadas cuando existen controles de precios. Asimismo, mejoras de productividad en el sector rural no agropecuario representan menores ganancias con precios fijos en relación a un mecanismo que permita que los precios se ajusten. En una simulación de las políticas realizadas en 2009 en Bolivia se encuentra que éstas generan desequilibrios en los mercados, provocando escasez de los productos agropecuarios en magnitudes considerables.

Palabras clave: Control de precios, empleo rural, agricultura.

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Abstract:

Price controls are measures that can significantly affect the sectors covered by these policies. Using a dynamic general equilibrium model with stochastic two types of agents: farmers and city dwellers, calibrated to Bolivia, we show that to declines in productivity in agriculture, agricultural rural employment and agricultural production was impaired when there are price controls. Also improvements in productivity in the nonfarm rural sector represents fixed prices lower profits in relation to a mechanism that allows prices to adjust. In a simulation ofthe policies carried out in 2009 in Bolivia is that they generate imbalances in the markets causing shortages of agricultural products in substantial quantities.

Keywords: Price Control, Rural Employment Agriculture.

Clasificación / Classification JEL: O13, Q11, R13

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1. Introducción

En escenarios de deterioros o incrementos de productividad en el sector agropecuario, la fijación de precios a través del mercado es un aspecto esencial en el proceso de suavización de ingreso y diversificación laboral ante incertidumbre. En el marco de un modelo de equilibrio general dinámico estocástico calibrado para Bolivia, se encuentra que las políticas de control de precios muestran varios perjuicios al sector agropecuario, principalmente a sus trabajadores, y merman las posibilidades de crecimiento por ganancias en eficiencia, castigando de manera muy fuerte a la economía en su conjunto cuando existen caídas en productividad, principalmente en dicho sector.

En general, este tipo de políticas -cuyo fin es controlar e impedir la inflación de alimentos o productos agropecuarios- son poco ortodoxas y han sido de reciente implementación en Bolivia y otros países con problemas de alta inflación en los precios de alimentos, como es el caso de Argentina. La inflación de precios de alimentos es importante, pues en economías en vías de desarrollo el gasto en alimentos representa la mayor proporción del gasto de los hogares; asimismo, lo que pase en los mercados de trabajo rurales, ligados fuertemente a la actividad agropecuaria, es determinante del desempeño económico de una proporción considerable de los hogares más pobres y vulnerables. En este sentido, un análisis de equilibrio general de los mercados de productos agrícolas y de los mercados de factores asociados puede brindar luces acerca de los vínculos entre estos mercados y establecer medidas concretas del efecto de políticas que afectan a dicho sector.

El contexto en el que las políticas de control de precios de alimentos fueron concebidas fue uno donde los precios de los alimentos experimentaban fuertes incrementos muy por encima de lo que se tenía en el nivel agregado de precios de la economía. Si bien la situación en Bolivia era un reflejo de un entorno internacional de altos precios de commodities y el Banco Central utilizaba la política cambiaria para combatir estos shocks externos, el gasto del Gobierno aumentó en 2007 y 2008 en aproximadamente 4%, es decir 1 % más del crecimiento promedio que se tenía para años anteriores, lo cual pudo contribuir también al incremento de los precios en dichos años. Al mismo tiempo, los rendimientos de los productos agrícolas son bastante volátiles y cambiantes, dadas las situaciones climáticas; por lo tanto, estos shocks pueden tener efectos de primer orden sobre los precios de los bienes afectados.

Como lo muestra el gráfico anterior, existieron caídas fuertes en los rendimientos agrícolas en 2007, principalmente en el caso del arroz y la caña de azúcar. Estas caídas en los rendimientos o decrementos en la productividad de estos sectores pueden estar también ligadas a los incrementos en los precios de alimentos. Bajo este marco se implementaron las políticas de control de precios e intervenciones en algunos mercados de bienes agrícolas, como es el caso del azúcar, aceite y harina, por ejemplo. Estas medidas no han sido acompañadas de un seguimiento en cuanto a medición de sus efectos, por lo que no existe documentación que evalúe sus resultados. Por lo tanto, el presente trabajo intenta hacer una evaluación de largo plazo sobre este accionar, enfatizándose sobre el empleo rural no agropecuario y entregando evidencia sobre las consecuencias a nivel agregado de políticas de intervención como los controles de precios.

El enfoque de este análisis es novedoso, en el sentido que incorpora la temática del empleo rural no agropecuario en un contexto de equilibrio general dinámico estocástico. La mayoría de los trabajos concernientes a este tema fueron realizados en base a microdatos, sin profundizar en una micro-fundamentación (Reardon et al., 2006, y Velásquez, 2007, para Bolivia). Por otro lado, existen pocos estudios que utilizan programación dinámica o enfoques de equilibrio general para el área rural. Estos trabajos intentan ver reacciones de los agentes ante shocks climáticos e incertidumbre. Maatman et al. (2002) realizan un ejercicio de programación dinámica en el cual se modelan estrategias de mitigación de los riesgos productivos en el entorno rural. En un modelo calibrado para Burkina Faso encuentran que la diversificación de actividades (cultivos) es la estrategia óptima ante la incertidumbre. Bardhan y Udry (1999) presentan un enfoque de activos y su manejo en el área rural. Dicho enfoque será la base para el trabajo presentado en este documento, que consiste en una adaptación de dicho marco analítico con énfasis en el mercado laboral.

En esta línea, Zimmerman y Carter (2003) son pioneros en cuanto a aplicación de programación dinámica para abordar tópicos de desarrollo económico como los discutidos previamente. En su trabajo encuentran que los individuos con cierto umbral de activos (tierra y ganado) se protegen mejor ante los riesgos y mantienen sus niveles de trabajo e ingresos. Estos resultados son consistentes con las estrategias analizadas por Rosenzweig y Wolpin (1993) y Alderman y Paxson (1992).

La importancia de estos enfoques se encuentra en que se supone que el área rural en países en desarrollo está expuesta a shocks fuertes y sus habitantes no tienen acceso a mercados de crédito o de seguros para afrontar situaciones adversas. Esto hace que la gente del área rural intente suavizar sus ingresos en lugar de suavizar su consumo, como es lo tradicional cuando existe ahorro y no hay restricciones de liquidez. En este documento se hace uso de este supuesto común en la literatura para enfatizar en la movilidad intrasectorial del trabajo dentro del área rural y el rol primordial de los precios de mercado en el ajuste de las decisiones de los agentes ante cambios en la productividad, principalmente del sector agrícola. Se utiliza el contexto de una economía campesina sin acumulación de activos ni ahorro, para evaluar los efectos de los controles de precios en una economía. Cabe resaltar que este supuesto no es relevante principalmente en cuanto a los efectos a largo plazo y es realizado con fines de añadir simplicidad al análisis.

 

2. El modelo

El siguiente modelo está basado en los tópicos e ideas discutidas en Bardhan y Udry (1999) y es una adaptación de modelos de uso de activos o cultivos en el contexto rural llevada a un entorno de equilibrio general. La idea principal que se recoge de esta literatura es el hecho de que existe un rezago entre el uso de los insumos y la recepción del producto. En términos de lo agropecuario, por ejemplo, uno no cosecha lo que siembra de manera inmediata. La idea general es aprovechar este rezago para abordar los hechos en el sector rural de manera dinámica.

El modelo consiste, en general, en la resolución del problema de dos tipos de agentes. El primero es un campesino representativo que por simplicidad se supone que no acumula activos. Su único factor productivo es el trabajo y puede dedicarlo a actividades agropecuarias (ERA) y a actividades no agropecuarias (ERNA). Dichas actividades producen los dos únicos bienes de consumo en la economía. Asimismo, existe un agente citadino que tampoco acumula activos y asigna su tiempo entre ocio y trabajo en el sector no agropecuario. El modelo en general muestra las asignaciones de empleo de parte de los hogares en un entorno de incertidumbre, dado que las actividades productivas están sujetas a riesgos y perturbaciones. En particular en el área rural estos riesgos pueden ser consecuencia principalmente de shocks imprevistos en los factores climáticos, haciendo a la actividad agropecuaria mas riesgosa que la no agropecuaria.

2.1. El campesino

El campesino toma sus decisiones de consumo y trabajo en un entorno de incertidumbre sobre sus actividades, con la particularidad de que el empleo asignado en el periodo t al sector agropecuario obtendrá su producto en t+1. Denotando a c_1,t como el consumo del campesino del bien agropecuario, a x_1,t como el consumo del bien no agropecuario, l_1,t y l_2,t como la proporción de horas de trabajo dedicadas al sector agropecuario y no agropecuario respectivamente, es posible representar el problema del campesino como:

Donde f_i es la función de producción linealmente homogénea para el sector i = 1, 2 agropecuario y no agropecuario, respectivamente, y p_t es el precio relativo de los bienes agropecuarios/bienes no agropecuarios.

2.2. El citadino

El agente que vive en la ciudad asigna su tiempo sólo al sector no agropecuario que se asume presenta una tecnología y una remuneración distintas al sector rural no agropecuario.

De esta manera, el problema que resuelve el citadino es un problema sencillo de optimización estática en el entorno del modelo ocio ingreso:

2.3. Equilibrio

Dado , un vector de shocks estocásticos que representan la incertidumbre en las tecnologías, el vector de planes contingentes para cada estado de Є_t:

y el vector de precios constituyen un equilibrio competitivo, de manera que:

•   Dado los planes contingentes resuelven el problema del campesino dado por (1).

•   Dado los planes contingentes resuelven el problema del citadino dado por (2).

•   Se satisfacen las condiciones de cierre de mercados:

Las ecuaciones que caracterizan el equilibrio se obtienen resolviendo (1) y (2):

La primera y la quinta ecuación de este bloque representan las relaciones marginales de sustitución entre los bienes agropecuarios y no agropecuarios para el campesino y el citadino, respectivamente. La ecuación (5) representa la ecuación de Euler del problema del campesino. Dicha ecuación captura la dinámica del modelo. La ecuación (6) representa la ecuación intratemporal para el trabajo en el sector rural no agropecuario, y junto con (5) implican que los agentes diversifican sus actividades de manera que se igualen los valores esperados de las productividades marginales de sus distintos tipos de trabajo, suavizando su ingreso en el tiempo.

La ecuación (9) representa la ecuación intratemporal del trabajo para el citadino. Finalmente, las ecuaciones (7) y (10) representan las restricciones presupuestarias de cada agente, tomando en cuenta el hecho de que son dueños de las firmas en las que trabajan. Junto con las condiciones de mercado dadas en (3),y suponiendo que los shocks siguen un proceso estocástico determinado, se obtienen del anterior bloque las ecuaciones que caracterizan la solución del problema de la economía.

 

3. Calibración, formas funcionales y solución del modelo

Las formas funcionales adoptadas para las preferencias y tecnologías del modelo son las siguientes:

Donde los shocks υ_i,t, son ruido blanco de media 0 y varianza σ_i². Los valores de los parámetros del modelo se presentan a continuación:

Donde β = 0,996 es la tasa de descuento anual compatible con una tasa de interés real de 0.39%, que es el promedio de la tasa de interés para depósitos a plazo fijo entre 1999 y 2009. Por otro lado, los parámetros concernientes a las funciones de utilidad y funciones de producción fueron calibrados de manera que el modelo replique ciertos datos importantes de la economía boliviana. La persistencia y varianza de los shocks se calibró de manera que los segundos momentos y persistencia de las series simuladas coincidan con los momentos y persistencias de los datos para Bolivia. Los resultados del modelo y los empíricos¹ se muestran en el siguiente cuadro:

El modelo replica dos hechos estilizados importantes de la economía boliviana. Como puede verse en el cuadro anterior, el PIB agropecuario es más volátil que el PIB no agropecuario y menos persistente. Asimismo, los resultados del modelo replican la estructura de la composición del empleo en el área rural y la proporción del empleo rural y urbano sobre el total del empleo en Bolivia para 2007.

El modelo se resuelve con aproximaciones de segundo orden en torno al estado estacionario, usando el método de perturbaciones desarrollado por Schmitt, Grohé y Uribe (2004). Este método permite que los coeficientes lineales y cuadráticos de las funciones de política para el vector de estados sean independientes de la volatilidad de los shocks externos. Sin embargo, para tener aproximaciones más precisas incorporan un parámetro de escala ( σ₁ en este caso) para las desviaciones estándar de los shocks exógenos como un argumento de la función de política. Es decir, se toma en cuenta las volatilidades externas y segundos momentos dentro de las reglas de decisión óptimas de los agentes, a diferencia de otras formas de soluciones como el método Lineal Quadratic.

Una vez aproximadas las funciones de política para las variables de control y de estado, se realizaron 10000 simulaciones del modelo y se calcularon las volatilidades y persistencias de las mismas. Los resultados de la dinámica de este modelo pueden observarse en el siguiente grafico a través del cómputo de las funciones de impulso-respuesta ante shocks tecnológicos (variables de estado exógenas en el modelo).

Los gráficos 3 y 4 muestran las respuestas de las distintas variables de interés del modelo ante shocks de una desviación estándar en las productividades de los tres sectores. Estos shocks pueden interpretarse como un shock transitorio no anticipado en la precipitación o en la temperatura, por ejemplo. Como puede verse, dada la suavización de ingresos, la magnitud de las respuestas del empleo rural agropecuario, ERA, es muy baja, y dichas respuestas se disipan en seis periodos. Dado un shock transitorio no anticipado de productividad en el periodo t sobre el sector agropecuario, la decisión del agente en dicho periodo no se ve afectada, pues la remuneración en el periodo t que recibirá ya se encuentra determinada por sus decisiones de trabajo en t-1. Una respuesta similar se encuentra en el caso del empleo rural no agropecuario ERNA y el empleo urbano EU. Cuando los agentes se enfrentan a shocks del mismo tipo en el sector no agropecuario, las respuestas sobre el empleo presentan magnitudes mayores, debido a que la decisión es contemporánea al shock. En este caso los agentes ajustan sus asignaciones de empleo con el fin de igualar el valor de las productividades entre un sector y el otro.

 

Un shock positivo en la productividad del sector rural no agropecuario, al hacer más productivo a dicho sector, tiene un efecto positivo sobre el ERNA y negativo sobre el ERA; dicho efecto es persistente. Si bien existe cierta estabilidad en términos de empleo, cuando se afrontan shocks productivos, principalmente en el sector agropecuario, los efectos más fuertes se traspasan hacia los precios que se determinan en el mercado. Estos cambios en los precios se dan de manera que los valores esperados de las productividades marginales entre las distintas actividades en el sector rural se igualen. Dada la baja movilidad en el mercado de trabajo, las variaciones en los shocks se traducen en variaciones de precios. Ante shocks negativos en la productividad del sector agropecuario, la reacción de la economía es un incremento en los precios producto de las estrategias de suavizamiento de ingresos y manejo de riesgos de parte de los agentes de las zonas rurales. Es decir que los precios son variables de ajuste en este modelo. Una pregunta interesante es cómo varían estos resultados, no sólo en corto sino en largo plazo, cuando se impide el funcionamiento de dicha variable de ajuste mediante la intervención en los mercados y el control de precios.

 

4. Control de precios en el sector agrícola

La siguiente sección muestra que un control de precios incrementa los movimientos intersectoriales del trabajo en el área rural, disminuye las posibilidades de crecimiento ante mejoras de productividad y hace más nocivos los efectos de la disminución de productividad. El ejercicio a realizarse está basado en el modelo anterior, calibrado para la economía boliviana en su versión de estado estacionario.

En un contexto de incertidumbre, tal como la que puede ser inferida por los periodos de fuertes shocks climáticos de los últimos años (The World Bank, 2008), los agentes de esta economía sin ahorro ni acumulación de activos tienen una única estrategia de manejo de riesgo ex ante. Dicha estrategia consiste en la diversificación de su trabajo y fuentes de ingreso. Como puede verse en las ecuaciones (4) y (5), los agentes en el sector rural suavizan su ingreso de manera que se iguale el valor de la productividad marginal del trabajo en el sector no agropecuario con el valor esperado de la productividad del trabajo agropecuario. En este marco hay dos variables exógenas al problema del campesino que afectarán sus decisiones de empleo: la productividad (y los shocks sobre ésta) y los precios.

La idea básica del ejercicio presentado a continuación consiste en analizar cuatro sucesos de la economía en dos escenarios posibles: una economía de mercado en la cual los precios son endógenos al modelo y una economía en la que el Gobierno impone un control de precios sobre los bienes agropecuarios. Este ejercicio permitirá sacar conclusiones e inferencias de política, pues simula la implementación del control de precios realizada en Bolivia a partir de 2009 tras el alza de los precios de alimentos (productos agropecuarios) y las condiciones adversas del clima que pudieron mermar la productividad del sector agropecuario.

Hay cuatro casos que se analizarán en el ejercicio siguiente. Caso 1: representa una caída permanente de la productividad del sector agropecuario del 5%. Caso 2: representa un incremento de 5% en la productividad del sector rural no agropecuario. Caso 3: representa un incremento de 5% en la productividad del sector urbano. Finalmente, el caso 4 representa los casos 2 y 3 en conjunto. Los resultados se muestran a continuación:

La primera parte del cuadro anterior muestra los cambios en las distintas variables en relación a su valor de estado estacionario ante los distintos casos en una economía de mercado. La segunda parte muestra las mismas variaciones cuando se dan los sucesos 1-4 pero el Gobierno impone un precio fijo. La tercera parte cuantifica los excesos de oferta (demanda, si es negativo) en ambos sectores ante las perturbaciones 1-4 bajo el esquema de control de precios. Como puede apreciarse en el caso 1, bajo un esquema de mercado, un deterioro de productividad del 5% no tiene efectos considerables sobre el empleo rural, debido a que la pérdida de productividad que se traduce en una menor producción agropecuaria se ve compensada con el incremento en el precio, dejando el valor de la productividad igual entre las dos actividades rurales y evitando la migración intersectorial del trabajo en la zona rural. Este precio, al ser un mecanismo de ajuste, protege al sector agropecuario ante situaciones adversas en su producción. En este caso no existe escasez (exceso de demanda).

Analizando el mismo suceso en un escenario de control de precios, puede observarse que, al mantenerse el precio fijo, el deterioro en la productividad hace menos atractivo el empleo agropecuario y expulsa a los individuos hacia el sector no agropecuario; se tiene una caída de 4.35% en el empleo rural, que se traduce en una caída de 7.3% del PIB agropecuario como porcentaje del PIB y un deterioro del producto total de la economía de alrededor de 1%. Bajo este escenario de política existe un exceso de demanda de 1.4% del PIB producto del desajuste y desequilibrio en la economía. Si bien en el largo plazo los precios son estables, esta estabilidad tiene costos reales fuertes que no se experimentan en el caso de una economía de mercado, pues en el escenario de una economía de mercado el producto de la economía a precios constantes cae en menor cuantía que en el caso de una economía con control de precios.

Analizando el caso 2, los resultados son cualitativamente opuestos. Un incremento de 5% de la productividad del sector rural no agropecuario en una economía de mercado atrae a campesinos empleados en el sector agropecuario hacia el sector no agropecuario mediante una mayor remuneración a causa del incremento de la productividad. El sector agropecuario disminuye su proporción en cuanto a producción y empleo. La primera reducción presiona a un alza en los precios del sector de 2.9%, lo que hace que las caídas en el empleo agropecuario y en el PIB agrícola como proporción del PIB total sean bajas. Existe un crecimiento de la economía de 0.4% a causa de la mejora en la productividad. En una economía con control de precios se experimenta un crecimiento del PIB de 0.34% dada la ganancia en productividad. El empleo agropecuario cae en 4.4% y el producto agropecuario como proporción del PIB cae en 3,4%. Nuevamente existe un exceso de demanda de bienes agropecuarios debido a que el precio impuesto por el Gobierno es menor al precio de mercado.

El caso 3 tiene un efecto reducido sobre el sector agropecuario, mientras que el caso 4 posee efectos similares al caso 1, pues ambos son deterioros relativos de la productividad del sector agropecuario. En general se muestra que, ante controles de precios, los deterioros de productividad en el sector agropecuario son más dañinos para los campesinos y la producción de dicho sector que en el caso de una economía con precios fijados por el mercado; más aun, estos eventos golpean de manera más fuerte a la economía cuando se tienen controles de precios y los efectos se ven reflejados también en el consumo de todos los agentes de la economía, debido que al precio fijado existe exceso de demanda. Resultados similares se obtienen con mejoras en las productividades de los otros sectores. En particular con control de precios, la economía no es capaz de aprovechar al máximo ganancias de eficiencia. En cualquier caso, los principales perjudicados son los trabajadores del sector agrícola.

Los mismos resultados se encuentran cuando se compara el bienestar asociado en cada grupo. En general para el sector rural, el bienestar del campesino se ve más afectado en escenarios negativos cuando se tiene una economía de control de precios y menos favorecido cuando se tienen escenarios positivos.

De manera similar se analizaron los mismos casos pero con cambios de 10 y 15% en las productividades para cada caso². La idea era ver si existen no linealidades en los efectos, es decir ver si los efectos crecen o se acentúan a medida que el cambio es mayor. La tabla siguiente muestra cómo cambian las diferencias entre el efecto encontrado en el escenario con control de precios y el escenario con precios de mercados ante caídas de distinta magnitud en la productividad del sector agropecuario (Caso 1):

Los resultados muestran que, a medida que los cambios en la productividad son mayores, las diferencias entre ambos escenarios son también mayores. Es decir que, mientras los cambios son pequeños, las consecuencias nocivas de una política de control de precios son poco relevantes. Sin embargo, a medida que los cambios en las productividades son mayores, el trade off entre estabilidad laboral y estabilidad de precios es mayor. Por lo tanto, el establecimiento de una política de intervención y control de precios lograría estabilidad de precios a un costo mayor en términos de empleo en el sector agropecuario y bienestar.

 

5. Consideraciones finales

En 2009 se ejecutaron controles de precios para algunos artículos comerciados en Bolivia así como otras medidas que implicaban fuertes restricciones en la economía, como por ejemplo, restricciones de exportaciones en el caso del aceite. Los artículos afectados por esas políticas fueron la carne y el azúcar. En el caso del modelo presentado en este trabajo se hace una aproximación a estas políticas de control de precios, encontrando resultados nocivos para el sector agropecuario y para sus trabajadores. Ante caídas en la productividad del sector agropecuario que representarían algunos de los problemas a los cuales se ve expuesto el sector (deterioros en las condiciones del clima, por ejemplo) las consecuencias de estas políticas son desequilibrios en la economía, en particular excesos de demanda y escasez de estos productos. Los precios, al ser mecanismos de transmisión de información y ajuste ante perturbaciones en la economía, proveen a los trabajadores de un mecanismo que les permite no modificar considerablemente sus asignaciones y la estructura de su trabajo, con el fin de suavizar su ingreso. Cuando estos precios se ven fijados, el ajuste se traspasa al empleo y esto puede tener efectos reales fuertes, principalmente atentando contra el desarrollo del sector agropecuario. Si bien los controles de precio aseguran precios a un nivel "justo", desde la perspectiva de las autoridades, existen asociados costos reales fuertes.

El empleo rural no agropecuario puede ser tanto una salida o un refugio ante complicaciones en el sector agropecuario, como un factor de atracción a mejores oportunidades, como la literatura respecto al ERNA lo sugiere. Existen factores de expulsión y atracción. En ambos casos, si se tiene un mecanismo de control de precios, las pérdidas para el campesino son considerables. Los efectos expulsión (como se ilustra en el caso 1) se hacen más fuertes. Asimismo, cuando existen factores que atraen a los campesinos (como en el caso 2) hacia el ERNA, el movimiento hacia este sector y la facilidad con la que los campesinos dejan la actividad agropecuaria es menor y las nuevas oportunidades de migrar hacia actividades con ganancia en productividad son menos aprovechadas. Como el ejercicio realizado lo muestra, estos efectos y diferencias son más relevantes a medida que los cambios lo son.

El análisis presentado en este documento es de largo plazo, pues se realiza en base al estado estacionario del modelo. El ejercicio se concentra en cambios permanentes, sin embargo, muchos de los problemas que el área rural presenta pueden ser de índole transitoria y tener efectos en la dinámica de las variables. Imponer el control de precios en el modelo dinámico ayudaría a dimensionar el contraste entre las ganancias por la estabilidad de los precios y las pérdidas por la inestabilidad del empleo rural. De la misma forma, esta extensión permitiría analizar las diferencias de las respuestas de las distintas variables del modelo ante perturbaciones exógenas, tanto en un régimen de libre mercado como en uno con precios fijados por el Gobierno.

 

Artículo recibido: 15 de septiembre de 2011

Manejado por: ABCE y BCDE*

Aceptado: 30 de septiembre de 2011

* Bolivian Conference on Development Economics.

 

Notas

* Universidad de Chile. Email: dvera@fen.uchile.cl

1 En el Anexo 1 se describe cómo se trataron las series para que sean comparables con los resultados del modelo.

2 Ver Anexo 2.

 

Referencias

1.      Alderman, H. y C. Paxson (1992). "Do the Poor Insure? A Synthesis of the Literature on Risk and Consumption in Developing Countries". Agriculture and Rural Development Department, The World Bank. WP 1008,pp. 1-50.

2.      Bardhan, P. y C. Udry (1999). "Development Microeconomics". Oxford University Press. First Edition, pp. 241.

3.      Maatman, A., A. Ruijs, C. Schweigman y M. van der Vlerk (2002). "Modeling Farmers' Response to Uncertain Rainfall in Burkina Faso: A Stochastic Programming Approach". Operations Research. 50 (3): 399-414,June.

4.      Reardon, T., J. Berdegué, C. Barrett y K. Stamoulis (2006). "Household Income Diversification into Rural Nonfarm Activities^”.Transforming the Rural Nonfarm Economy. Baltimore: Johns Hopkins University Press. Vol. 1.

5.      Rosenzweig, M. y K. Wolpin (1993). "Credit Market Constraints, Consumption Smoothing, and the Accumulation of Durable Production Assets in Low-Income Countries: Investments in Bullocks in India'. The Journal of Political Economy. 101 (2): 223-244, April.

6.      Schmitt Grohé, S. y M. Uribe (2004) "Solving dynamic general equilibrium models using a second order approximation to the policy function". Journal of Economic Dynamics and Control. 28:755-775.

7.      The World Bank. (2008). “Agriculture for Development: World Development Report 2008".27ze International Bank for Reconstruction and Development / The World Bank. 1:386.

8.      Velázquez, I. (2007). "Extreme Poverty: Vulnerability and Coping Strategies among Indigenous People in Rural Areas of Bolivia". Cuvillier Verlag Göttingen-Universitat Göttingen.

9.      Zimmerman, F. y M. Carter (2003). “Asset smoothing, consumption smoothing and the reproduction of inequality under risk and subsistence constraints". Journal of Development Economics. 71:233-260, Octubre.

 

Anexos

 

Anexo 1

Calibración y datos

Cabe señalar que para la calibración se tomó en cuenta que el modelo es de economía cerrada, sin gasto del Gobierno. Bajo estas condiciones y las condiciones de cierre de mercados, el consumo será igual al producto en cada periodo. Para la calibración se construyeron series de producto interno bruto agropecuario y no agropecuario, en base a datos anuales de 1980-2009. Para ello se excluyó el sector de Extracción de minas y canteras (sector 2), pues este sector no es destinado al consumo de los hogares; lo mismo ocurrió con los sectores de Comercio (sector 5) y Construcción y obras públicas (sector 6).

Para la construcción del PIB agropecuario se tomaron los datos del PIB para el sector de Agricultura, silvicultura, caza y pesca (sector 1) de las cuentas nacionales del Instituto Nacional de Estadística de Bolivia. En el caso del PIB no agropecuario, se construyó la serie en base a la suma del producto para los sectores de: Industrias manufactureras (sector 3), Electricidad, gas y agua (sector 4), Transporte, almacenamiento y comunicaciones (sector 7), Establecimientos financieros, seguros, bienes inmuebles y servicios prestados a las empresas (sector 8), Servicios comunales, personales y domésticos (sector 9) y Restaurantes y hoteles (sector 10).

Una vez construidas las series, se las logaritmizaron, aplicándose a las series transformadas el filtro de Hodrick y Prescott. Con dicho filtro se obtuvo el componente cíclico de la serie. Para ambas series se obtuvieron sus segundos momentos y su persistencia.

 

Anexo 2