PRODUCCIÓN HISTÓRICA DE MAÍZ DURO SECO Lusero Sumba, E. Dirección de Análisis y Procesamiento de la Información, Coordinación General del Sistema de Información Nacional Ministerio de Agricultura, Ganadería, Acuacultura y Pesca Quito, Ecuador [email protected] RESUMEN El 40% de la producción mundial de granos (trigo, arroz, cebada,..,etc) corresponde al maíz duro seco. Estados Unidos (37%) y China (23%) son los mayores productores del grano con rendimientos de 10 y 6 t/ha, respectivamente. En el último decenio, la superficie cultivada de este tipo de grano a nivel mundial se incrementó en un 25%, mientras que la producción y el consumo mundial lo hicieron en un 54% y 45%, respectivamente. Para el 2013, según el Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA), una de cada tres toneladas de granos comercializadas en el mundo corresponde a maíz duro seco, con los EEUU como el principal exportador con una participación del 37% del mercado mundial, seguido por Brasil con un 17%. El mayor importador es Japón y capta cerca del 14% del volumen comercializado. Ecuador se encuentra dentro de los 50 mayores productores mundiales de este tipo de gramínea, se cultiva en 21 de las 24 provincias y su producción se concentra en Los Ríos, Guayas, Manabí y Loja. El censo agropecuario del año 2000, revela que existían aproximadamente 82 mil productores de esta gramínea. En el periodo 2000 y 2013, si bien la superficie cultivada pasó de 240 a 300 mil hectáreas, la producción del grano se triplicó al pasar de 0.42 a 1.4 millones de toneladas. Este incremento se explica básicamente a la ejecución de una serie de políticas de incentivos para elevar la productividad; sobre la base de promover la aplicación de paquetes tecnológicos de alto rendimiento (semilla híbrida, fertilizantes edáficos y agroquímicos). Como resultado, Ecuador dejó de depender de importaciones para satisfacer las necesidades de la industria de balanceados; es así que para el 2014 se prevé que las importaciones se reduzcan a menos de 15 días de consumo, cuando para mediados de la década pasada las importaciones representaban 5 meses de consumo agroindustrial. Tradicionalmente el mayor proveedor del grano al Ecuador ha sido los Estados Unidos de América, sin embargo, a partir del 2011 las importaciones provienen de países del Cono Sur (Argentina, Brasil, Paraguay y Uruguay). Las exportaciones de maíz duro seco perdieron terreno en los últimos años, Colombia nuestro principal comprador ha dejado de serlo a raíz del tratado de libre comercio con los Estados Unidos.El maíz duro seco forma parte de la cadena “maíz-balanceado-cárnicos”, su aporte al PIB agrícola es comparable con el principal productor de exportación no petróleo, el banano. Este estudio tiene como objetivo presentar un modelo econométrico que explique el comportamiento de la producción sobre la base de la selección de variables económicas representativas y, al mismo tiempo, contar con una herramienta estadística que nos permita predecir el impacto de las políticas públicas en la producción de la gramínea. Es por esto que para la selección de las variables independientes, la Coordinación General del Sistema de Información Nacional (CGSIN) realizó un sondeo de percepciones a los principales actores de la cadena de producción de maíz duro seco a nivel nacional. Estas variables fueron probadas en conjunto en el modelo de regresión lineal, determinando cuatro variables únicas que explican en mayor proporción a la variable independiente, que son: precio al productor, importación de semillas, importación de fertilizantes y la variable dummy (mide connotaciones importantes consideradas como eventos atípicos: sequias (2004, 2009 y 2011) donde toma el valor de 1 y 0 en los demás años). El nivel de significancia utilizado para la aceptación de variables independientes dentro del modelo fue del 5%. El coeficiente R2 del modelo es de 0.95, y para su validación se hicieron las pruebas de Jarque-Bera (normalidad), Durbin Watson (autocorrelación), test de White (homocedasticidad), las cuales fueron superadas, así se puede concluir que el modelo estimado es consistente, lo que garantiza la validez de los resultados obtenidos. ÍNDICE Resumen 1. INTRODUCCIÓN 1.1 El Maíz Duro Seco en el Contexto Mundial 1.2 El Maíz Duro Seco en el Sector Agropecuario del Ecuador 2.OBJETIVO 3.METODOLOGÍA 3.1Modelo 3.2Variable 3.3 Estimación del Modelo 3.4Resultados 4. ANÁLISIS DE LAS VARIABLES EXPLICATIVAS 4.1 Precio Nacional 4.2 Importación de Semilla de Maíz Duro Seco 4.3 Importación de Fertilizantes 4.4Dummy 4.5 Análisis de Sencibilidad 5.CONCLUSIONES 6.RECOMENDACIONES 7.BIBLIOGRAFÍA 8.ANEXOS 8.1 Cuadro de Análisis Estadístico 8.2 Escenario Óptimo de Producción vs. Consumo 2013 1. INTRODUCCIÓN 1.1 El Maíz Duro Seco en el Contexto Mundial El maíz duro seco es uno de los cereales más importantes del mundo, gracias a su adaptabilidad tanto en clima como de cultivo, que se debe a que para desarrollarse requiere temperaturas medias de entre 25 y 30 grados centígrados; sin embargo, puede resistir, por periodos cortos, temperaturas de hasta 8 grados centígrados. Se adapta a casi todos los tipos de suelo, siempre y cuando se pueda satisfacer su alta demanda de agua y horas de sol, lo que permite su producción en más de 113 países. Entre sus principales usos se encuentran la alimentación humana, animal y producción de almidones; por otra parte, es un insumo para la elaboración de aceites, barnices, pinturas, caucho, jabones, entre otros. A nivel mundial, en el año 2013 representó el 40% del total de producción de granos según datos del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA), por lo cual se lo considera como el principal producto de cultivo en el mundo. El trigo representa el 29% y el arroz 20%. Según datos de la USDA, a 2013, los 11 países presentados en la tabla 1, son los de mayor producción a nivel mundial y concentran el 87% del total mundial, destacando potencias como Estados Unidos y China con una producción que equivale al 37% y 23%, respectivamente. Tabla 1. Principales Países Productores de Maíz Duro Seco, 2013 País 1 Estados Unidos 2 China 3 Brasil 4 Unión Europea 5 Ucrania 6 Argentina 7 India 8 9 10 Sudáfrica 11 Rusia Producción Producción (millones t) Hectareaje Hectareaje (millones ha.) Consumo (millones t) Consumo Rendimiento 36.6% 35.5 20.1% 297.2 31.7% 9.97 21.7 22.5% 36.1 20.4% 216 23.0% 6.03 70 7.2% 14.7 8.3% 55 5.9% 4.76 64.9 6.7% 9.8 5.5% 73.5 7.8% 6.64 30.9 3.2% 4.8 2.7% 10.1 1.1% 6.40 24 2.5% 3.3 1.9% 8 0.9% 7.27 23 2.4% 9.5 5.4% 19.1 2.0% 2.42 México 21.7 2.2% 6.8 3.8% 31.5 3.4% 3.21 Canadá 14.2 1.5% 1.5 0.8% 12.9 1.4% 9.59 13 1.3% 3.2 1.8% 11 1.2% 4.06 10.7 1.1% 2.1 1.2% 7.6 0.8% 5.04 Los demás 123.7 12.8% 49.5 28.0% 196 20.9% 2.50 Total Mundo 967.5 100% 176.8 100% 937.9 100% 5.47 Fuente: United States Department of Agriculture (USDA) Elaboración: MAGAP/CGSIN-DAPI El área destinada a la siembra de esta gramínea en estos países, suma el 72% del total mundial; además el 79% del consumo de este grano en la población mundial en cualquiera de sus usos. De igual forma estos países presentan niveles de rendimientos altos destacando Estados Unidos y Canadá con 9.97/ha y 9.59 t/ha, respectivamente, a excepción de México y la India que presentan valores bajos con 3.21 t/ha y 2.42 t/ha cada uno. Comparando la producción con los niveles de consumo de este grupo de países se destaca que la mayoría de los mismos son autosuficientes, a excepción de la Unión Europea y México. El consumo de este cereal se ha incrementado año tras año debido a los siguientes factores: aumento de la población mundial (Earth Policy Research, 2013), la recuperación de la industria aviar, porcina, el crecimiento de la industria de etanol y el surgimiento de nuevos mercados mundiales. Según USDA, en los últimos 10 años el consumo industrial de maíz duro seco creció un 53%, mientras que el destino del grano como forraje aumentó un 15%, consolidándose de esta manera como el cultivo más producido del mundo, con un rendimiento, al 2013 de 5.47 t/ha, superior al trigo (3.25 t/ha) y al arroz (2.96 t/ha). En lo referente al área destinada a su cultivo, en el mismo año, se destinan un total de 177 millones de hectáreas a nivel mundial, superior a la dedicada al cultivo del arroz que es de 161 millones de ha, e inferior a la del trigo que es igual a 219 millones de ha. 1 El informe mensual tradicional de oferta y demanda agrícola mundial del USDA “WASDE” (por sus siglas en inglés) establece que la producción mundial para la campaña 2013-2014 (hasta el mes de marzo del 2014) es de 968 millones de toneladas métricas. El área en hectáreas a nivel mundial en el último decenio se incrementó en alrededor del 25%, en tanto que la producción y el consumo mundial en 54% y 44%, respectivamente (Gráfico 1) Gráfico 1. Mundo Maíz Duro Seco, Hectáreas, Producción y Consumo del 2000 al 2013 1100 1000 900 200 177 180 968 137 160 940 140 600 500 120 100 609 80 592 60 40 Consumo (t) Producción (t) 2013/2014 2012/2013 2011/2012 2010/2011 2009/2010 2008/2009 2007/2008 2006/2007 2005/2006 2004/2005 2003/2004 0 2002/2003 20 300 2001/2002 400 2000/2001 Millones de t 700 Millones de ha 800 Hectareaje (ha) Fuente: United States Department of Agriculture (USDA) Elaboración: MAGAP/CGSIN-DAPI En cuanto al comercio exterior al 2013, este producto representa el 33% del total de exportaciones mundiales de granos, superado por la venta de trigo que representa el 46%. Los diez países de mayor exportaciones concentran el 95% del total mundial, donde Estados Unidos, al ser el primer productor mundial, es de igual forma el principal exportador con una participación de 37% del total mundial, seguido por el tercer productor y segundo exportador Brasil que tiene una participación del 17% y Ucrania con el 16%, entre los principales. Tabla 2. Principales Países Exportadores de Maíz Duro Seco, 2013 País 1 Estados Unidos País 1 Japón 2 Unión Europea 3 México 4 Importaciones (millones t) % 13.7% 12 10.6% 11.5 10.1% Corea del Sur 9.5 8.4% 37.2% 5 Egipto 6.5 5.7% China % 2 Brasil 20 16.8% 6 5 4.4% 3 Ucrania 19 15.9% 7 Irán 4.5 4.0% 4 Argentina 16 13.4% 8 Taiwán 4.3 3.8% 2.7% 9 Colombia 3.9 3.4% 3 2.5% 10 Argelia 3.4 3.0% 2.5 2.1% Los demás 37.3 32.9% 2 1.7% Total Mundo 113.4 100% 5 Rusia 6 India 7 Sudáfrica 3.2 8 Unión Europea 9 Paraguay 1.8 1.5% 10 Serbia 1.6 1.3% Los demás Total Mundo 5.9 4.9% 119.4 100% Fuente: United States Department of Agriculture (USDA) Elaboración: MAGAP/CGSIN-DAPI 2 Tabla 3. Principales Países Importadores de Maíz Duro Seco, 2013 15.5 Exportaciones (millones t) 44.5 En lo referente a las importaciones en el mismo año el maíz alcanza el 33% del total de importaciones mundiales de granos, al igual que en las exportaciones se encuentra por debajo del trigo que cubre el 46% del mercado mundial. Se destaca que los diez países principales importadores suman el 67% del total mundial, donde Japón es el principal importador. Fuente: United States Department of Agriculture (USDA) Elaboración: MAGAP/CGSIN-DAPI Según el Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA, 2013), Ecuador se ubicó en el puesto 48 con respecto al mundo en lo que refiere a la producción de maíz duro seco. Gráfico 3. Producción y Rendimiento de Maíz Duro Seco 1400 Gráfico 2. Principales Zonas de Cultivo en el Ecuador de Maíz Duro Seco 5,00 4,65 4,50 1200 4,00 3,68 Miles t 1000 3,15 800 2,95 2,95 3,00 2,42 868 2,50 2,00 830 787 765 605 672 485 388 490 404 423 400 592 600 200 3,50 3,16 1.325 En Ecuador, al igual que en el mundo, este tipo de grano es uno de los cultivos más importantes,se lo produce en 21 provincias y de forma mayoritaria o extensiva en Los Ríos, Manabí, Guayas y Loja, en ese orden de importancia según el III Censo Nacional de Agropecuario 2000. Para verlo gráficamente se lo representa a continuación. para el 2013 (Gráfico 3), lo que equivale a un incremento porcentual del 169%, donde el papel del gobierno ha tenido gran influencia, con el impulso de políticas públicas que ayudan al acceso de semilla mejorada; y paquetes tecnológicos de alto rendimiento (semilla de calidad (híbrida), fertilizantes edáficos y agroquímicos). 1.215 1.2 El Maíz Duro Seco en el Sector Agropecuario del Ecuador 1,50 1,00 0,50 0 Producción 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 0,00 Rendimiento Fuente: MAGAP/CGSIN-DAPI Elaboración: MAGAP/CGSIN-DAPI A partir del 2007, la producción y rendimiento del maíz duro seco han crecido sustancialmente en el país, lo cual se refleja en la disponibilidad de producto en el mercado nacional, con lo cual la brecha entre la producción y consumo aparente nacional se hace cada vez más corta, lo que motiva el cumplimiento,en el corto plazo, del objetivo del Gobierno Nacional de ser un país autosuficiente de esta materia prima (Gráfico 4). Gráfico 4. Consumo Aparente Nacional, Producción Nacional e Importaciones de Maíz Duro Seco 1.600 Las cifras de producción y rendimiento presentan cambios notables del año 2000 al 2013. En producción las cifras se han triplicado de 420 mil t (2000) a 1.4 millones t (2013) como se muestra en el (Grafico 3), efecto atribuible al aumento del rendimiento que se tuvo durante la última década. Los rendimientos promedio nacionales han pasado de 1,64 t/ha registradas en el año 2000 a 4,65 t/ha proyectada 1.325 1.200 1.000 800 600 400 491 423 200 150 Producción Importaciones 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 124 2001 0 2000 Según estadísticas del Ministerio de Agricultura, Ganadería, Acuacultura y Pesca (MAGAP), en la última década se han sembrado anualmente alrededor de 270 mil a 360 mil hectáreas de maíz duro seco en el Ecuador, con una producción actual que supera el millón de toneladas. La variación en la superficie sembrada ha sido notoria durante los años, con un incremento promedio anual a nivel nacional de 3% y un crecimiento del 35% durante los últimos catorce años (2000-2013). 1.519 1.400 Miles t De acuerdo a las cifras del III Censo Nacional Agropecuario en el país existen aproximadamente 82 mil unidades productoras destinadas al cultivo y producción de maíz duro seco. 2013 Fuente: Geoportal MAGAP Coordinación General del Sistema de Información Nacional Comsumo Aparente Nacional Fuente: MAGAP/CGSIN-DAPI Elaboración: MAGAP/CGSIN-DAPI Al 2013, la producción nacional de maíz duro seco logró cubrir el 87% del consumo aparente nacional, hecho acompañado con la reducción de las importaciones que se dio de este producto, tendencia que puede ser explicada por la puesta en marcha de políticas por parte el gobierno, como: mayor control del MAGAP en la asignación de los cupos de importación de esta materia prima, donde la industria fabricante de balanceados y 3 El valor (USD) que registra el Banco Central de las importaciones de desde el año 2000 al 2013, en promedio anual, representa el 0.5% de las importaciones totales, 1.5% de las importaciones de materia prima y el 11.6% de las importaciones agrícolas. En cuanto a cantidad (t) importada se puede hacer un análisis dividido en dos periodos: el primero, desde el año 2000 al 2007, durante el cual se presenta una clara tendencia al alza pasando de 150 mil a 553 mil t; el segundo, de 2007 al 2013, mismo que se caracteriza por la variabilidad que ha presentado este rubro con una reducción abrupta en el 2008, para luego incrementar a partir del 2009 hasta el 2011, momento desde el cual vuelve a disminuir hasta el 2013 ubicándose finalmente en 124 mil t, que se convierte en el menor valor registrado en todo el tiempo analizado. Gráfico 5. Importaciones de Maíz Duro Seco del Ecuador 600,00 553,16 500,00 400,00 531,39 483,32 457,71 Toneladas avícolas tiene el compromiso de comprar primero el 100% de la cosecha nacional y registrar la compra en la Unidad de Registro de Transacciones Financieras (URTF) de compras de cosecha de soya, maíz duro seco, torta de soya, antes de solicitar el respectivo permiso de importación. 471,70 381,18 417,87 300,00 348,68 356,28 302,83 327,95 200,00 100,00 150,49 156,58 124,49 0,00 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Importaciones de Maiz Amarillo Fuente: MAGAP/CGSIN-DAPI Elaboración: MAGAP/CGSIN-DAPI En cuanto al país de origen de estas importaciones, Estados Unidos ha sido el principal el proveedor de esta gramínea para el Ecuador desde el año 2000, situación que ha cambiado a partir del año 2011 en donde Argentina, Brasil, Paraguay y Uruguay se han convertido en los principales exportadores hacia el Ecuador. Tabla 4. Países Proveedores de Maíz Duro Seco para el Ecuador (miles t) Argentina Bélgica Brasil Colombia Estados Unidos Paraguay Uruguay 2000 - - - - 150.5 - 2001 27.8 - - - 113.3 - 2002 81.0 - - 11.7 286.4 2003 124.8 - - - 2004 31.2 - - - 2005 121.5 - - 2006 79.4 - - Venezuela Total - - 150.5 - 15.5 156.6 - - - 379.2 231.5 - - - 356.3 426.5 - - - 457.7 - 268.9 - 27.4 - 417.9 - 403.9 - - - 483.3 2007 4.6 - - - 548.6 - - - 553.2 2008 67.8 - 27.5 - 232.7 - - - 328.0 2009 25.3 - 26.0 - 297.3 - - - 348.7 2010 300.8 - 67.1 - 103.7 - - - 471.7 2011 197.3 28.8 56.6 - 215.7 - 33.0 - 531.4 2012 242.3 - - - 7.0 5.8 47.7 - 302.8 2013 88.5 - 29.1 - - 6.9 - - 124.5 Fuente: MAGAP/CGSIN-DAPI Elaboración: MAGAP/CGSIN-DAPI En lo referente al valor (USD) de las exportaciones, en promedio representan el 0.08% del total de exportaciones durante el periodo 2000-2013, el 0.30% de las exportaciones no tradicionales y 1.05% de las exportaciones de productos primarios. En Ecuador las exportaciones de maíz duro seco han presentado una tendencia a la baja, conjuntamente con la 4 pérdida mercados en países receptores de este producto, con una clara disminución desde el año 2001, donde se comercializaban alrededor de 85 mil t de este producto, la mayor cantidad vendida al exterior; recuperándose en cierta medida el 2009 con un valor de 44 mil t, donde cuentan las 18 mil t exportadas a Venezuela, pero a partir de este año la tendencia ha sido a la baja, al 2013 se cuenta con 748 t comercializadas a Colombia. Gráfico 6. Exportaciones Totales y de Maíz Duro Seco del Ecuador (miles USD) 90 80 85,1 81,7 73,0 70 64,9 60 El principal mercado destino de la exportación de este producto es Colombia durante el periodo de análisis (2000-2013), en menor medida lo ha sido Estados Unidos y Venezuela. 44,6 39,0 38,3 40 30 32,8 20 3,8 4,0 2,7 0,7 2013 18,5 16,7 10 2012 Miles t 50 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 0 Exportaciones de Maíz Amarillo Duro Fuente: MAGAP/CGSIN-DAPI Elaboración: MAGAP/CGSIN-DAPI Tabla 5. Países Destino de Maíz Duro Seco del Ecuador (miles t) Colombia Estados Unidos México Venezuela Total 2000 81.7 - - - 81.7 2001 85.1 - - - 85.1 2002 73.0 - - - 73.0 2003 64.9 - - - 64.9 2004 36.3 2.0 - - 38.3 2005 32.7 0.1 - - 32.8 2006 39.0 - - - 39.0 2007 16.1 - 0.6 - 16.7 2008 18.5 - - - 18.5 2009 26.2 - - 18.4 44.6 2010 3.8 - - - 3.8 2011 4.0 - - - 4.0 2012 2.7 - - - 2.7 2013 0.7 - - - 0.7 Fuente: MAGAP/CGSIN-DAPI Elaboración: MAGAP/CGSIN-DAPI Es así que luego de analizar la importancia que tiene la producción de maíz duro seco dentro de la economía nacional surge la necesidad e importancia de examinar las circunstancias que han promovido que a lo largo del tiempo el país haya incrementado su capacidad de producción, reemplazando las importaciones hecho que ayuda a ser autosuficiente en los próximos años. A continuación, en este documento se pretende analizar los efectos de las políticas y programas que ha promovido el MAGAP y otros factores que expliquen de una manera aceptable la mejora y aumento de la producción de esta gramínea en el país, que ha llevado a una autosuficiencia nacional de este producto. 2. OBJETIVO Determinar las variables que explican estadísticamente el incremento en la producción nacional de maíz duro seco y que han sido los pilares fundamentales en el efecto positivo de la sustitución de importaciones de este producto, identificando si estas variables se encuentran ligadas a las políticas públicas que ha ejecutado el Gobierno en este sector productor, a través del análisis estadístico y econométrico, para establecer la incidencia de las variables resultantes y su grado de afectación en la producción final. 5 3 METODOLOGÍA 3.1 Modelo Para realizar esta investigación, es preciso seleccionar una herramienta que nos permita verificar y cuantificar la relación entre la variable producción y las que puedan explicar su variación en el tiempo. La herramienta estadística escogida para la identificación de variables que expliquen el comportamiento de la producción es el análisis de Regresión Lineal. Esta metodología plantea un modelamiento matemático, exploración y cuantificación de la relación entre una variable independiente (Y) con una o más varias variables explicativas o independientes (X1,X2,...,XK), siguiendo el Método de Mínimos Cuadrados Ordinarios. El Método consiste en estimar todas las posibles rectas o hiperplanos (dependiendo del número de variables) de regresión lineal en la nube de puntos en un espacio que contiene toda la información de las variables seleccionadas, donde existe una y sólo una que consigue que las distancias verticales entre cada punto y la recta sean mínimas. Las variables independientes que han influenciado en los niveles de producción nacional en base al criterio de los principales actores de la cadena son: mayor acceso a semilla de calidad, regulación de importaciones, incremento en el uso de fertilizantes, mayor acceso al crédito, precios atractivos para la producción, condiciones meteorológicas adecuadas. En base a los principales factores enunciados por los actores de la cadena se identificaron las variables que pueden explicar ese comportamiento: • Mayor acceso a semilla de calidad: Importación de semilla • Regulación de Importaciones: Importaciones de maíz duro seco • Incremento en uso de fertilizantes: Importaciones de Urea Al final, el modelo de regresión lineal se lo puede expresar de la siguiente manera: • Mayor acceso a crédito: monto de crédito otorgado al sector maicero Y=B0+B1 X1+B2 X2+...+Bk Xk+e • Precios atractivos para la producción: Precios promedio al productor de maíz duro seco Donde Y es la variable dependiente, la cual se interpreta como una combinación lineal de un conjunto de K variables independientes (XK). Los BK son los coeficientes que acompañan a las variables explicativas, e indican el peso relativo de cada variable en la ecuación. B0 es la constante que representa el valor mínimo que puede tomar la variable dependiente sin tomar en cuenta las variables explicativas. Finalmente, e es un componente aleatorio que recoge todo lo que las variables independientes no son capaces de explicar. El modelo de regresión lineal deberá cumplir con condiciones y supuestos para garantizar su consistencia en términos de normalidad, no autocorrelación y homocedasticidad. 3.2 Variables Un modelo estadístico de regresión lineal modela la realidad socio–económica de mejor manera si se implementan las variables explicativas adecuadas; es por esto que para la selección de las variables independientes, la Coordinación General del Sistema de Información Nacional (CGSIN) realizó un sondeo de percepciones a los principales actores de la cadena de producción de maíz duro seco a nivel nacional. 6 El sondeo pretendió determinar las variables independientes que a opinión de los principales actores de la cadena han influenciado en la decisión de área sembrada y en el rendimiento obtenido en sus ciclos de producción. • Condiciones Meteorológicas adecuadas: dummy y de Cultivo La variable independiente dummy recoge la información que no explica completamente las variables independientes nombradas, como es el caso de épocas con fuertes plagas o impactos climáticos que han tenido un efecto marcado en este tipo de producción. 3.3 Estimación del Modelo Las variables seleccionadas a partir del sondeo de percepciones fueron probadas en conjunto en el modelo de regresión lineal, determinando cuatro variables únicas que explican en mayor proporción a la variable dependiente, que son: precio al productor, importación de semilla, importación de fertilizantes y la variable dummy (mide connotaciones importantes consideradas como eventos atípicos: sequias (2004, 2009 y 2011) donde toma el valor de 1 y 0 en los demás años). El nivel de significancia utilizado para la aceptación de variables independientes dentro del modelo fue del 5%. Las cifras utilizadas para producción, importación y precios productor nacionales corresponden a maíz duro en grano seco y limpio. Las fuentes de información, son: el MAGAP, a través de la CGSIN y el Banco Central del Ecuador; el Banco Nacional de Fomento. significativos, ya que presentan una probabilidad menor a 0.05 (nivel de confianza con el cual se está trabajando). Los coeficientes del modelo fueron estimados con el método de mínimos cuadrados (Gujarati, 2005) (Wooldridge, 2009), usando el paquete estadístico E-views y SPSS. La congruencia estadística se determinó por medio de la significancia global de la ecuación, su nivel de autocorrelación vía el estadístico de Durbin Watson (DW) y la significancia individual de cada coeficiente a través de t de Student. Realizando un análisis de los signos de los coeficientes estos son congruentes con lo esperado, hecho que refleja que tanto el precio, la importación de fertilizantes y de semillas (positivo) ayudan a tener una mayor cantidad de producción, por el contrario los efectos negativos representados en la variable dummy (negativo) disminuyen la misma. Las variables de precio al productor, importación de semilla, importación de fertilizantes y la variable dummy fueron las que explicaron de manera significativa la variable producción. Es importante mencionar que el modelo fue estimado sin la constante (B0 ), ya que la no presencia de la constante demuestra que sin la existencia de las variables independientes seleccionadas no existiría producción de este grano, por lo que el valor mínimo de la variable explicada de producción es de cero. En el siguiente gráfico, se visualiza los datos reales de la serie de producción de maíz duro seco (gris oscuro) y los datos obtenidos con el modelo estimado (gris claro), el cual tiene un buen grado de ajuste en cuanto a tendencia y variabilidad. Gráfico 7. Producción de Maíz Duro Seco vs. Modelo 1,600,000 3.4 Resultados 1,200,000 En base a lo expuesto el modelo de regresión múltiple estimado queda expresado en la siguiente ecuación: 800,000 120,000 400,000 80,000 0 40,000 0 -40,000 Donde: PM = Producción de maíz en el año t PVPt = Precio del Quintal de maíz al productor en el año t IFt = Importación de fertilizantes en el año t ISt = Importación de semillas en el año t Dt=Variable Dummy que recoge efectos adversos en el año t α,β,δ,θ = coeficientes Reemplazando los estimación se tiene: valores resultantes de la PMt = 30,291.05 PVPt-1 + 0.89IFt-1 + 152.99ISt-1 - 190,801.9 Dt ϵ (9154.12) (0.23) (28.28) (44,086.50) La ecuación de regresión del modelo en su forma estructural presentó un buen ajuste medido mediante el coeficiente de determinación R2 (cuadrado del coeficiente de correlación múltiple), el cual determina la calidad del modelo para replicar los resultados, y la proporción de variación de los resultados que puede explicarse por el modelo. El coeficiente de R2 es una medida estandarizada que toma valores entre 0 y 1 (0 cuando las variables son independientes y 1 cuando entre ellas existe relación perfecta), es así que el valor de este coeficiente para el modelo es de 0.95. Además se tiene un bajo nivel de correlación (según prueba de DW) entre las variables de la ecuación de regresión que compone el modelo. Los valores de t de Student indican que todos los coeficientes de las variables explicativas del modelo son estadísticamente -80,000 01 02 03 04 05 06 Residual 07 08 Actual 09 10 11 12 13 Fitted Fuente: MAGAP/CGSIN-DAPI Elaboración: MAGAP/CGSIN-DAPI Una vez estimado un modelo de regresión múltiple con el grado de significancia deseado y con un buen nivel de ajuste, es necesario comprobar su consistencia para que los resultados obtenidos sean válidos. El análisis básico para comprobar la consistencia de un modelo estadístico se basa sobre todo en el análisis de los residuos del modelo, los cuales deben cumplir con ciertos supuestos que validan su consistencia, como la normalidad, no autocorrelación y homocedasticidad. En este caso, después de realizar una serie de pruebas para validar los supuestos de los residuos, como el de JarqueBera (para normalidad) donde su p-value (0.54) es mayor al nivel de significancia que se está trabajando, demuestra la normalidad de los residuos; el test de Durbin Watson para la autocorrelación cuyo valor es de 1.60 (cercano a 2), pero al revisar los correlogramas estos ayudan a confirmar la no presencia de este problema; el test de White para la homocedasticidad donde la probabilidad chi-cuadrado (0.7702) es mayor al nivel de significancia, entonces se puede concluir que el modelo estimado es consistente, lo que garantiza la validez de los resultados obtenidos. 7 4. ANÁLISIS DE LAS VARIABLES EXPLICATIVAS 4.2 Importación de Semilla de Maíz Duro Seco En referencia a estas variables sobresalientes o explicativas, a continuación se realiza un análisis descriptivo de cada una, explicando su comportamiento y relación con el incremento de la producción y el cumplimiento de la meta en sustituir las importaciones de esta materia prima. 4.1 Precio Nacional El precio nacional del quintal de maíz duro seco, durante los últimos años ha presentado una tendencia al alza, teniendo un comportamiento similar a la producción nacional. Durante la época de Invierno 2013, el MAGAP– CGSIN, realizó una encuesta de percepciones en las cuatro principales provincias maiceras nacionales, donde el agricultor al ser consultado sobre “La importancia del precio en la decisión de siembra”, el 32% respondieron que es “Importante” y el 44% que es “Muy importante”, lo que demuestra que cuando el precio es estable y atractivo, el productor tiene un incentivo para sembrar y tener una mayor producción. Ante este escenario, el MAGAP ha apoyado de manera determinante para que el precio que recibe el agricultor por el quintal de este grano, sea justo, implementando la política de fijar los Precios Mínimos de Sustentación de manera mensual, para un quintal de 45.36 kg con 13% de humedad y 1% de impurezas, a través de los Consejos Consultivos adscritos a la Subsecretaria de Comercialización, quienes tienen la potestad legal para realizar esta fijación de precios. Durante años, la agricultura y su componente de investigación han desarrollado metodologías para poder seleccionar y obtener materiales genéticos de alto rendimiento. Centros de Investigación, compañías desarrolladoras de semilla y Gobiernos relacionados con la Agricultura invierten millones de dólares para poder obtener los mejores materiales genéticos adaptables para sus zonas, con el fin exclusivo de incrementar la producción. La demanda de estos materiales genéticos de alto rendimiento ha incrementado en el mundo; es así, que en Ecuador, el uso de este tipo de semilla ha aumentado rápidamente en los últimos años. En la actualidad, los agricultores de maíz duro seco tienen la capacidad de elegir materiales genéticos de alto rendimiento desarrollados a nivel nacional y de compañías internacionales que han adaptado sus semillas para la región. El incremento en el uso de semilla de alto rendimiento en este cultivo, puede ser identificado por los registrados de importación de este insumo, del Servicio Nacional de Aduana del Ecuador, que en los últimos seis años muestra un variación positiva del 300% en la cantidad de semilla importada. Gráfico 9. Importación de Semillas de Maíz Duro Seco en Ecuador 5 4,7 4,5 4 3,7 3,5 3 2,5 2,2 2 1,7 1,5 1 0,2 0,3 Gráfico 8. Precios Productor vs. Producción de Maíz Duro Seco 15,95 14,85 14,83 14,65 1215 14,00 787 605 672 592 600 400 200 Fuente: MAGAP/CGSIN-DAPI Elaboración: MAGAP/CGSIN-DAPI Precio Productor 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 0 Producción 8 2013 2012 2011 2009 2008 2007 2006 2005 2004 1200 800 0,00 0,8 1400 1000 388 485 490 2,00 404 4,00 6,56 423 6,00 7,69 868 8,00 765 8,15 830 10,00 0,4 0,4 0,03 Fuente: MAGAP/CGSIN-DAPI Elaboración: MAGAP/CGSIN-DAPI Miles t USD/Quintal 12,00 1395 16,00 2,0 Importaciones de Semillas 1600 18,00 2001 2000 0,01 2003 0 2002 0,5 2,1 1,2 2010 Miles t En septiembre del 2013, el MAGAP ante la repentina caída del precio internacional, tomo la decisión de que la Unidad Nacional de Almacenamiento (UNA) compre el quintal de maíz duro seco a productores que posean menos de 10 hectáreas a un precio superior al fijado en el precio mínimo de sustentación, esto con el fin de precautelar los intereses de los pequeños productores. Este incremento demuestra que el país está utilizando semillas híbridas de alto rendimiento de proveedores reconocidos a nivel mundial como: Monsanto (Dekalb), Syngenta (Trueno), Pionner (30K73), entre otras; con lo cual el agricultor asegura la obtención de rendimientos y producciones que justifiquen la siembra del cultivo y obtengan márgenes de utilidad razonables. El Gobierno Nacional ha sido participe del incremento en el uso de semilla de alto rendimiento por parte de los agricultores dedicados a este tipo de producción. Gráfico 11. Importación de Fertilizantes 450 413 393 400 390 391 381 343 350 367 324 300 290 276 250 268 246 245 239 Importación de fertilizantes 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 200 2001 En el siguiente gráfico se presentan las semillas de mayor uso por parte del agricultor en las cuatro principales provincias del país, resultados obtenidos de la investigación realizada por la CGSIN a inicios del 2013. Cabe aclarar que esta variable recoge el total del valor de importación de fertilizantes sin distinción de su uso, es decir, que los fertilizantes registrados son destinados al total de cultivos que tiene el Ecuador, siendo el principal el de banano caracterizado por ser de tipo permanente. 2000 Adicional, en un estudio realizado por la CGSIN sobre el uso de semillas para la producción nacional de para el invierno 2013, determinó que la semilla con mayor rendimiento usada fue “DK-70-88” con un valor de 6.31 tm/ha con una presencia en el 20% de los cultivos; otro tipo de semilla utilizada es la “Trueno” con el 28% de presencia y un rendimiento promedio de 4.02 t/ha. Siendo estos dos tipos de semilla las de mayor utilización y cultivo a nivel nacional, lo cual corrobora que el incremento en el uso de semilla importada híbrida ha influenciado en el aumento de rendimientos a nivel nacional y por consiguiente en la producción total nacional. Situación que conjuntamente con la utilización de semilla de mejor calidad, ha ayudado a incrementar la producción en los últimos años. Miles t En el año 2012, implementó el “Plan de Semillas de Alto Rendimiento”, el cual permite el acceso a los productores de menos de 10 hectáreas a un paquete tecnológico de alto rendimiento que incluye: semilla de calidad (híbrida), fertilizantes edáficos y agroquímicos; con lo cual se pretendía elevar el rendimiento promediode 3.5 t/ha a 6 t/ha, similar o superior al promedio internacional. Lineal (Importación de fertilizantes) Fuente: MAGAP/CGSIN-DAPI Elaboración: MAGAP/CGSIN-DAPI Gráfico 10. Semillas más Utilizadas en Términos Porcentuales por Provincia (Invierno 2013) 4.4 Dummy La variable dummy pretende explicar cómo épocas con fuertes plagas o impactos climáticos han afectado a la producción, información que no es explicada completamente con las variables anteriormente analizadas. Principales Semillas Cultivadas Porcentaje 52% 34% 32% 25% 10% 10% 10% Manabí Otras DK-7088 PIONEER 30F35 PIONEER Otras DK-7088 3% INIAP 601 AGRI-104 RECICLADA Otras 15% 10% 5% Los Ríos 23% 18% 6% TRUENO 7% RECICLADA 9% TORNADO 7254 TRUENO Otras DK-7088 PIONEER Guayas 6% PIONEER 30F35 11% 7% AGRI-104 PIONEER 30F35 DK-7088 9% TRUENO 23% 20% AGRI-104 22% TRIUNFO 30% Loja Fuente: MAGAP/CGSIN-DAPI Elaboración: MAGAP/CGSIN-DAPI 4.3 Importación de Fertilizantes La importación de fertilizantes ha presentado una tendencia al alza a pesar de tener gran volatilidad. Desde el año 2000 al 2013 se ha incrementado en 55% el total del volumen importado, pasando de 246 mil a 381 mil tm. En los años 2004, 2009 y 2011, la falta de lluvias provocó sequías, esto generó grandes pérdidas de los cultivos, hecho que se vio reflejado en la baja de producción nacional en esos años, además de verse reflejado en el aumento de la importación de grano en esos mismos años, para satisfacer el consumo de la industria nacional. Hecho que se ve recogido de una forma adecuada y significativa con la aplicación de esta variable. 4.5 Análisis de Sensibilidad Se ha empleado el modelo estimado para comprobar el efecto en la producción que causa un cambio de las variables significativas. Para este fin y luego del análisis de cada una de las variables se ha determinado varios escenarios, que se detallan a continuación: 1.- Bajo el supuesto que las variables precio e importación de semillas aumenten en la misma proporción que lo hicieron en el último año, esto debido al análisis tendencial, que demuestra que estas tienden al alza. 9 La importación de fertilizantes a pesar de tener una tendencia similar a las anteriores variables, presenta fluctuaciones marcadas de un año al otro, por tal razón para este escenario se la presenta con un alza similar a la manifestada al año anterior. Mientras que para la variable dummy, se establece la presencia de condiciones climáticas favorables para la siembra y cultivo de maíz duro seco. Tabla 6. Valores de Variación de las Variables, Escenario 1 Variable Precio (USD) Variación (∆) Coeficientes ( ) 5,452.39 IMPFER (t) 14,457.41 0.89 12,890.08 IMPSEM (t) 983.21 152.995 150,431.25 0 -190,801.90 0 168,773.72 Tabla 7. Valores de Variación de las Variables, Escenario 2 0.18 Coeficientes ( ) 30,291.05 ∆∗ 5,452.39 IMPFER (t) 14,457.41 0.89 12,890.08 IMPSEM (t) 983.21 152.995 150,431.25 1 -190,801.90 -190,801.90 Dummy Incremento Producción -22,028.18 Fuente: MAGAP/CGSIN-DAPI Elaboración: MAGAP/CGSIN-DAPI La producción, bajo estas condiciones se ve reducida en aproximadamente 22,028 tm. 3.- Esta vez se utiliza la misma alza para las variables precio e importación se semillas, mientras que la para variable importación de fertilizantes, debido a su situación cambiante de un año a otro, se la presenta con una reducción de su valor en la misma cantidad que lo hiciera del año 2011 al 2012, último periodo que presenta reducción. Además se establecen condiciones climáticas favorables para la siembra y cultivo. 10 Variable Precio (USD) Dummy 2.- En este escenario se manejan las mismas variaciones que el anterior a excepción de la variable dummy, en la cual se ponen énfasis en la presencia de sequías o falta de lluvias, condición que afecta el cultivo de esta gramínea. Variación (∆) Coeficientes ( ) ∆∗ 0.18 30,291.05 5,452.39 -41,536.47 983.21 0.89 -37,033.50 152.995 150,431.25 0 -190,801.90 0 Incremento Producción 118,850.14 Tabla 9. Valores de Variación de las Variables, Escenario 4 IMPSEM (t) La producción con el cambio de estas variables aumentaría aproximadamente en 168,774 t, el próximo año. Variable IMPSEM (t) Dummy IMPFER (t) Fuente: MAGAP/CGSIN-DAPI Elaboración: MAGAP/CGSIN-DAPI Precio (USD) Precio (USD) IMPFER (t) Variación (∆) ∆∗ 30,291.05 Incremento Producción Variable Fuente: MAGAP/CGSIN-DAPI Elaboración: MAGAP/CGSIN-DAPI 0.18 Dummy Tabla 8. Valores de Variación de las Variables, Escenario 3 Variación (∆) Coeficientes ( ) ∆∗ 0.18 30,291.05 5,452.39 -41,536.47 983.21 0.89 -37,033.50 152.995 150,431.25 1 -190,801.90 -190,801.90 Incremento Producción -71,951.76 Fuente: MAGAP/CGSIN-DAPI Elaboración: MAGAP/CGSIN-DAPI Bajo estas condiciones la producción se ve reducida en aproximadamente 71,952 t. Luego de este análisis de sensibilidad se puede deducir que la variable que mayor impacto genera en la producción es la relacionada con las condiciones climáticas, misma que al estar fuera del control humano debe tomarse a consideración para la planificación de medidas que minimicen las afectaciones a este tipo de cultivo. Otra variable que presenta un efecto marcado es la importación de fertilizantes, que al presentar fluctuaciones de valores de un año al otro, puede generar el incremento o reducción de la producción; sin embargo, y debido a la tendencia al alza que presenta al pasar del tiempo, su afectación de forma negativa (escenario 3) puede ser absorbida por el efecto que genera el precio y la importación de semillas, lo que representa que la producción total aun se incremente pero en menor proporción que la impulsada si esta variable también presenta un incremento (escenario 1). En lo referente a la importación de semillas, la misma al presentar una tendencia alcista y de cierta forma exponencial desde el año 2000, determina que el valor esperado al siguiente año es de incremento, es así que tomando como referencia su última alza, el efecto en la producción es mayor que las otras variables de forma positiva, además que atenúa el generado por la reducción de la importación de fertilizantes y la presencia de factores climáticos desfavorables, lo que la transforma en una variable importante al momento de tomar medidas de comercio exterior por parte de las autoridades gubernamentales involucradas. Ya que el precio es una variable que presenta poca variabilidad de un año a otro, y en los últimos años presenta valores similares (2011, USD 14.65; 2012, USD 14.83), además que desde el año 2000 al 2013 tiene una tendencia al alza, la variación adoptada para este análisis de sensibilidad está acorde a lo esperado para un año siguiente (aumento de USD 0.18), y es por esta razón que su efecto sobre la producción es de forma positiva, aunque en menor proporción que las variables mencionadas anteriormente. 5. CONCLUSIONES • Las variables que resultaron significativas en el modelo estimado, tienen su efecto en la producción con un retardo, es decir, la producción de maíz duro seco de determinado año está establecida por los valores de precio e importaciones tanto de semillas y fertilizantes del año inmediatamente anterior. • La política de fijación de precios al productor por parte del gobierno ha generado un efecto positivo en la cantidad producida a un año posterior a la puesta en marcha de esta medida, esto se ve reflejado en la estimación del modelo donde el precio se presenta con signo positivo y con significancia estadística. Es así que un incremento de USD 1 en el precio del quintal de maíz duro seco causa un aumento de 30 mil toneladas en la cantidad producida del año siguiente, bajo el supuesto del céteris páribus1. • En lo referente a la importación de fertilizantes y semillas estos influyen en la producción de maíz duro seco de igual manera que el precio con un retardo que se explica de la siguiente forma: el aumento de una tonelada de fertilizantes importados se traduce en 0.89 toneladas más al año siguiente; de igual forma un aumento de una tonelada de semillas importadas genera 153 toneladas adicionales en la producción del próximo año. • La variable dummy que recoge el efecto que las demás variables no pueden explicar en el modelo estimado, tales como: plagas y factores climáticos, refleja que los eventos climáticos sucedidos en los años 2004, 2009 y 2011, tuvieron una afectación negativa en la producción de maíz duro seco, es por esta razón que un evento similar provocaría la perdida 191 mil toneladas en la producción nacional. 1 • La afectación de las variables significativas sobre la producción nacional de maíz duro seco, es mayor por parte de los eventos climáticos captados por la variable dummy y la importación de semillas, ya que estas son dos variables particulares, la primera es difícil de anticipar su afectación directa en la producción, además de ser sensible a cambios en el transcurso del tiempo, y esta fuera del control humano. La cantidad de lluvias se puede anticipar pero su impacto es impredecible. En lo referente a la importación de semillas, su efecto es mayor en el volumen de producción, que la presentada por el precio y la importación de fertilizantes, debido a que esta importación se refiere a semillas que sirven para mejorar los rendimientos de los cultivos nacionales, es así que al presentar una tendencia al alza y de forma exponencial se la considera importante al momento de determinar políticas comerciales para su importación; y de distribución a los productores tanto en precios como en cantidades. 6. RECOMENDACIONES • Establecer mecanismos para contrarrestar los efectos de factores climáticos que puedan afectar la producción de maíz duro seco en el país, coordinando las acciones con la Secretaria Nacional de Gestión de Riesgos, para tener una pronta respuesta ya sea de carácter técnico o asistencial al productor, debido a que estos eventos causan un gran impacto según el modelo estimado en la producción nacional reduciendo el mismo en aproximadamente 190, 802 toneladas por cada incidente que se presente. • La política de precios es altamente significativa y de gran influencia en la producción nacional, debido a que el precio es de gran incentivo hacia el productor para comenzar con la siembra y posterior cultivo de maíz duro seco, por tal razón es necesario tener una correcta metodología para el establecimiento de los precios sobre todo desde, que a partir del mes de marzo del 2013, y de forma mensual, el ente encargado de fijarlos es el MAGAP. • Incentivar las importaciones de semilla destinada al cultivo de maíz duro seco, implementando medidas de apertura comercial en estos productos; acompañado de una correcta distribución de las mismas entre los productores de esta gramínea, que puede darse con mayor apoyo al programa de entrega de paquetes tecnológicos por parte del gobierno. Esto generará el incremento de la producción en 153 toneladas por cada tonelada de semilla importada. Se utiliza para ver la reacción de una variable específica dentro de un escenario. A esta variable la dejamos “libre” mientras que a las demás las “fijamos”. 11 7. BIBLIOGRAFÍA AFABA. (02 de 04 de 2012). Absorción cosecha nacional maíz amarillo duro. Recuperado el 23 de 07 de 2013, de Estatidisticas Nacionales AFABA: www.afaba.org/.../41-absorcion-cosecha-nacional-maiz-duro Arteaga Arcentales, E., Torres Ordoñez, L., & Tobalina, C. (19 de 02 de 2009). ESPOL. Recuperado el 07 de 22 de 2013, de ANALISIS DE LA CADENA PRODUCTIVA Y COMERCIALIZADORA DEL MAIZ Y COMO FUENTE DE EXPORTACION: http://www.dspace.espol.edu.ec/ bitstream/123456789/524/1/1013.pdf Earth Policy Research. (23 de 07 de 2013). Earth Policy Research. Recuperado el 2013 de 07 de 23, de Data Center: http://www.earth-policy.org/ data_center/C24 FAO. (1993). 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PVP -1 30,291.05 9154.119 3.309008 0.0091 IS -1 152.9995 28.27528 5.411070 0.0004 IF -1 0.891590 0.230007 3.876370 0.0004 -190,801.9 44086.50 -4.327899 0.0019 D R-squared 0.964396 Mean dependent var 730519.7 Adjusted R-squared 0.952528 S.D. dependent var 301376.8 S.E. of regression 65664.33 Akaike info criterion 25.27016 Sum squared resid 3.88E+10 Schwarz criterion 25.44399 Log likelihood -160.2560 Durbin-Watson stat 1.604343 8.2 Escenario Óptimo de Producción vs. Consumo 2013 Variables Producción Consumo Aparente Nacional Precio (USD) Impfer (t) Impsem (t) Dummy Óptimos Simulados 2012 Coeficientes Modelo Estimado (C) (B) 2013 2012 (A) (B*c) (B-A) 1,394,929 1,518,673 14.65 16 366,644 3,699 0 30,291.05 484,657 366,649 0.89 326,901 5.38 4,622 152.995 707,116 922.76 0 -190,801.90 Producción Estimada 2013 0 0 0 A modo de ejemplo, se estableció con el modelo estimado cuales debieron ser los valores óptimos tanto para precio, importación de semillas e importación de fertilizantes, al año 2012 para que la producción de maíz duro seco del 2013 hubiera cubierto el 100% del consumo aparente nacional, en lugar del 91.85% que en realidad se presentó. 1.35 1,518,673 Es así que para el precio este debió ser de USD 16 por quintal al productor, lo que equivale a un incremento de USD 1.35 sobre el valor real del 2012; la importación de fertilizantes estuvo cerca del valor óptimo simulado ya que la diferencia es de 5.38 t, con el real presentado el mismo año; la importación de semillas debió incrementarse aproximadamente en 922.76 t, para llegar a incrementar la producción a niveles similares del consumo. 13