Revista completa en PDF - Ministerio de Agricultura, Alimentación y

205
2005
TercuaetapadelaReuista
deEstudios
Agrosocialps
EDITA
"@.
tffi
].IINISTERIO DE AGRICULTURA,PESCAY ALIMENTACIóN
Fomedyuntiln., 1693/1fl Revista
de Estudios
AgfosociaLeJ
untiln.01832/1998Revista
Bpañohde Economía
Agraria
Reücdón:Rev¡sta
BpañoladeEstudios
y Pesqueros
Agrosocialer
c/ Alfonso,KI, n.056- 28071
Madrid,España
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oBRAs DE REFERDNCLA.DoNDE APARf,cE RECENSIoNADA 'R¡l'IsrA
DE ESTIJDIOS AGROSOCIALf,S Y PESqUXROS-
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Labat
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FernandoMoline¡o Hernando
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Iovellanos, G. M. de (1820): olnforme en el expediente de Ley Agra;iao. Imprenta de I. Sancha. Madrid.
Conrerás,¡. (1977): .La explotación del Paaimonio del Duque de
Osunao
M. Artola (ed.): "El latifundio (propiedad y explotación S. XUIIXX),: pp. 63-83. Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación,
Madrid.
Reaistas. Massot Martí A. (2003): .I-a reforma de la PAC 2003: hacia un
nuevo modelo de apoyo para las explotaciones agrarias". 'Rruisla
etPa,ñolod.pEstudiosAgrósociaks1 Puqueros'pp. ll-60.
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seDaratasde su artículo,
TNDICE
ESTUDIOS
Modelos econométricos de valoración de la ciera de uso agrícola.
Una aplicación al Estado español, por Vicente Caballer Mellado y
Natiüdad Guadalajara Olrneda
l3
La difusión de la agriculturaecológicaen España:una propuesta
de modelizaciónmatemática,por María MercedesCarmonaMartínez,
Juan GómezGarcíay Úrsula ÉauraMartínez ....................
Herramienta pa¡a el análisisde escenariosde política en el
regadíodel Valle del Guadalquiür, por M.¡ Jose Lóp€z Baldovín,
Carlos Gutiérrez Ma¡tin y Julio Berbel Vecino
Una aproximación al valor del agua uülizada en los campos de golf
de las comarcas de kvante y Sureste, por Gonzalo Sanz-Magallón .....
99
Valoración de ganado. Una aplicación al ganado vacuno
de leche, por Baldomero Segura García del Río y
José Luis PérezSalas Sagreras.......
125
Ev¿luación de la satisfacción de los socios como medida del éxito
cooperativo en las bodegas cooperativas de la Denominación
de Origen <Alicante", por D. I-ópez, F. Vidaf y F.J. del Campo ...........
147
Gestión de recursos pesqueros transfronterizos: una aproximación
a supuestos más realistas, por Marcos Domínguez Toneiro y
JuanC.SurísRegueiro.......................
Integración vertical y transmisión de precios en los ca¡ales
de distribución de la chirla, por R. JfunénezToribio y
J. J. Garcia del Hoyo .......................
- EstudiosAgrosociales
y Pesqueros,
n.c 205, 2005 (pp. 910).
173
189
lndlce
NOTA
Transformaciones del consumo alimentario y su repercusión en el sistema
agroalimentario, por Samir Miü
cuRsos
Cursos de Economía Pública del Instihtto de Esüdios Fiscales........
251
DOCI,JMENTMCION
El plan de actuación sobre la alimentación y la agricultura ecológicas
obtiene el beneplácito del Consejo, por la Comisión Eu¡opea ................
263
Mariann Fischer Boel asume sus funciones, por la Comisión Europea ......
269
Modelos econométricos
de valoración de la tierra de uso
LIna aplicación
agrícola.
aJ
al Estadó español
VTCENTE
Ca¡¡l¡-nn
I\TATTVTDAD Guaoan-a;a.R,r.
NfEúADo
Or¡,GDA
(*)
(+)
I.INIRODUCCION
nométricos de valoración no han tenido una extensión previsitrle y
una aplicación práctica en función de su potencial hasta muy-recient -.trt , debidó a la difrcultad de obtener basesde datos suficientemente amplias para aplicar con rigor eslos métodos, difrcultad =que
se agrava á *ed-ida que el ámbito de aplicación es mayor y la información más escasa.
En el presente trab4io se plantea el cálculo de un lalor de mercado de
la tierra de uso agrícola para el Estado español, por comunidades autG
nomas y en función de un conjunto de variables explicativas, como son:
de Uakncio'
(*) DEartammt¿ d.eEcononía1 CienciasSoaabs UniversidadPollt¿¿nia1
(1) Haas (1922) ¡ llallau (1926)
(2) VéaleCabú a (2002)
- ErtudiosAgrosocial€s
y Pesqueros,n.a205, 2005 (pp 1138).
y Natividad
Vlcente
Mellado
Guadala¡am
Olmeda
Caballer
el cultivo y la ubicación en el ámbito de todo el territorio español. Asimismo, se procede a una interpretación sistemática de estos modelos
en fi¡nción de su utilidad y la nanrraleza de sus v¿riables explicatilas.
EI{IPÓTESIS
2. TORMUTACIÓN
Como 1a es conocido, se pretende estimar una función general del tipo:
V. = f (xr, x2,x:,... ,xj ,...,xn, x¡1:x¡2,X6,...,xd,...,xÍn, €)
tll
que relacione el valor de mercado V- de la tierra con una serie de
características,o variables explicativas, que previsiblemente infl uyen
sobre el mismo, mediante una función general f.
El conjunto de variables explicativas puede contener variables de
rra:trraleza cronológica o temporal x,r y variables de naturaleza espacial o de característicasno vinculadas al tiempo, x;, coÍro pueden ser
la ubicación, el cultivo, la pendiente o la calidad del suelo. La inclusión de variables de ambos tipos da lugar al modelo general de regresión, con capacidad explicativa considerando ambos aspectos, pero
de mayor complejidad y dificultad en el cálculo.
Por ello, puede ser interesante formular algunas hipótesis simplificativassobre la naturaleza de las variables explicativas:
Hipótesis A
I-as variables explicativas vinculadas al tiempo, xd, tom¿rn un valor
dado, x,o, para todos los posibles valores del resto de variables.
Es decir:
Xti = Xro para toda xo
Í21
con lo cual, se pasa del modelo general a los modelos estáticos, vál;
dos cuando se pretende exr¡licar el valor de mercado en un momento de tiempo dido, to, y cúya expresión se reduce a la inclusión de
variables x;, no vinculadas al tiempo, y del parámetro x..
Es decir:
V_r = fi (xr, x2, x3, ..., \,.....,x", x.")
t3]
Hipótesis B
Se trata de una hipótesis alternativa a la A consistente en suponer
que .las va¡iables explicativas no ünculadas al tiempo, xi, toman un
valor dado, xo, para todos los posibles valores de x,¡'.
español
al Estado
Unaapl¡cación
dela tierradeusoagrícola.
Modelos
econométcosdevaloración
Es decir:
xj = xo
Para toda x,
t41
La expresión general [1] se reduce a:
V-z = fz (xo,x¡1,xtz,Xt¡,......,x¡¡,....,xt,n)
t5]
generando, así, los modelos dinámicos que exPlican la evolución
temporal del mercado de la tierra en función de la evolución de
algunas caraccerísticas,que cambian con el tiempo, de las cuales
depende.
3. SIMPLITICACIONES
nales:sintéticosy analíticos.
Efectivamente, en los modelos dinámicos la reducción de odas las
variables a una sóla, que mida el tiempo en cualquiera de sus unidades, permite aportar una primera aproximación a la evolución del
valor de mercado de la tierra con el paso de 1osaños, meses o días,
de tal manera que. formulada una ecüación del tipo:
V-x = fs (r)
t6l
y, conocido el precio de mercado de una transacción anlerior de una
finca rústica, se puede conocer el valor de mercado de dicha finca en
cualquier momento de tiempo, suponiendo que su precio de mercado ha evolucionado de manera análoga a los valores de mercado
explicados por la expresión [6].
Mucho más interesante es el conjunto de conclusiones que s€ Pueden extraer de la simplificación de los modelos estáticos en la reducción a una sola variabie explicativa ¡ de manera particula¡ en su relación con los métodos sintéticos y analíticos de valoración.
En primer luga¡ los métodos sintéticos clásicos,entendidos como un
criierio de proporcionalidad (3), entre el valor de mercado, V*3, y
(3) Conü.ferrntesparónzrrosdeFoparcianautud' seg,ind^tintos dít¿nos
15
y Natividad
Guadalaiara
Olmeda
vlcenteCaballer
Mellado
una sola variable explicativa xr, conducen en su totalidad a expresiones del tipo:
V-3=a*x1
l7)
Que representa simplemente un caso particular de la expresión [3],
pero muy inferior a ella por las siguientes razones:
a) Menor capacidad explicativa, al pasar de una expresión de
varias variables a una expresión con una sola variable explicativa.
b) Mayor rigidez en la relación, excluyendo funciones no linea.les
más adecuadas para explicar relaciones de no proporcionalidad
estricta, muy frecuentes en la realidad objeto de estudio, ya que
pueden coexistir las grandes fincas con el minifundio en una
amplia gama de posibilidades, en donde la relación de proporcionalidad no p€rmanece siempre constante (4). En la misma dirección, la no consideración del término independiente, aun en una
función lineal, puede plantear desajustesal obligar que el valor de
mercado sea igual a cero cuando la variable explicativa es igual a
cero, condición excesivamente rígida que no siempre se suele
cumplir en la práctica.
c) Menor calidad en el ajuste porque los procedimientos de cálculo
en los métodos sintéticosclásicos,al contrario de lo que ocurre en
la regresión, no son máximo-verosímiles.
En segundo luga¡ Ios métodos sintéticos modernos Beta, desarrollados a partir de una idea del profesor Ballestero (5), conducen a
expresiones que, en parte, coinciden con algunas de las deficiencias
ya apuntadas para los métodos sintéticos clásicos, aunque algunos
desarrollos recientes asumen el reto de ampliarlos generalizándolos
a n variablesexplicativas(6).
(4) Algel)reidLñtut¿,sNteneúns:
V = a * )t =I 6), seobtien¿:
Af
"j, dx = onsrantt
"ja dx t @nrtante
ann¿o spa.¿pta b proporcimali¿ad cnhc V | !
ando rc spa?pta la lnoPotaonalidad rntn V :t x
(5) V¿ase,entr¿ otror: BaU¿st".to(1973); Ba
I Catuller (1982); Ball¿sterc ) Rodrígütz (1999; Ronum
(1977); Crua¿aLtjrna (1996) | Cdña:, Doñiltgo ":tero
j Mvtít|¿z (1994)(6) Véase,entr¿ otros: García, Cruz y And.újat (1999); Garcíq Trinidal 1 Góna (1999; Garcío ) earcía
(2003); He/"¡etía:, Garcia, C,nn ¡¡ Herrerías (2001) , Gsrcía, Het'reñas y García (2003),
16
Modelos
economélricos
devaloración
dela lierradeusoagrícola.
Unaaplicación
al Estado
español
En tercer luga¡ los métodos analíticos o de capitalización (7), basados, como es sabido, en la capitalización de una magnitud ligada al
rendimiento económico (tradicionalmente la renta de la tierra en
valoración agrar\a y, convencionalmente, el beneficio, el margen
bruto, la ganancia o el flujo de caja en la actualidad), se reducen a
una función en la cual el valor de caoitalización se exolica en función de dicha variable,Para el caso concreto cle oue la ienta o variable explicativa sea constante y la duración de lá misma ilimitada,
supuestos relativamente aceptables en algunos mercados de fincas
aqrarias, se reduce a:
V-+=o*xz
t8l
Donde;
V,-'4= valor de capitalización.
x2: renta de la tierra o variable ünculada al rendimiento que la sus
tituya.
d, = inversadel tipo de capitalización,r, en tanto por uno (l/r).
Todas las objeciones planteadas a los métodos sintéticos clásicos, en
su comparación con los métodos econométricos (8), siguen siendo
válidas; es más, cuando se pretende que el valor de capitalización sea
un estimador del valor de mercado, el tipo de capitalización r puede
ser estimado como la inversa de o, en la expresión [8] procedente de
un caso particular de los métodos de regresión y la estimación de
una función lineal de una sola variable explicativa sin término independiente.
4. ANTECEDENTES
LosyacitadosHaas(1922)y Wallace(1926)estudiaron
la influencia
de las construcciones, la clase de tierra y su productividad en el valor
de las compraventas de la tierra de uso agrario en Minnesota y lowa,
resDecuvamente.
(7) Cotío esconocido,
R7+ R2
,,
-
".t= iilj
¡t*¡-z-
Rn
-Jt"ty
annno\-R2:........=R.=fu
n-6
J
sr nútc¿ a [a flna d¿una fuogresióngnnetrim ü razón I /( ]+r) ) factor eonún 4
v^c=RJ,
ruJa rcsohlciónes:
Hacind,o o. -1/r
V¡É = a * xz
rr= 4
se obtum
)
(8) Clarh, Fuüon ) Súu (199J) conftrm@x la inconr¡sEncia d.eks nétodos d¿ capitalización d¿ hs renlas lora
Iaúloraci,óndelatieÍaenlünoisenetModo191G,,rechaz&nksfiabajosennalk(1991)enestaAn¿a.
17
y Natividad
0lmeda
Guadalalara
ll4ellado
VicenteCaballer
En los Estados Unidos se han realizado durante la segunda década
del siglo pasado y principios del actual numerosos estudios sobre
vaioraiión de la tierra utilizando Ios métodos econométricos, favorecidos por la existencia de amplias basesde datos con información de
compraventas de fincas.
Estos estudios han sido especialmente abundantes desde la década
de los 80 hasta Ia ac¡ualidad, en los que se pueden distinguir, por una
parte, estudios espacialesúnicamente, y, por otra, estudios tempofaies, qr., bien inchryen una variable temporal (tiempo, tasa de inflación, etc.), o estudian la relación enffe los precios y una variable
explicativa, normalmente la renta, a 1o largo del tiempo.
Del mismo modo, algunos autores han sugerido que la renta es el
principal determinante de los precios de la tierra, ¡ por tanto, el
valor iorriente de una parcela de tierra viene dado por la suma de
los futuros flujos de caja descontados de acuerdo con el riesgo de los
mismos. En eétosflujos de caja se consideran las rentas derivadas de
la productiüdad y las procedentes de subvenciones del gobierno.
Según Falk (1991) esto es cierto, pero los movimientos de los precios
soñ mucho más volátiles que la renta, tal y como se desprende de su
estudio rea-lizadoa lo largo del periodo f921-86.
Peterson (1986) incluso distingue, dentro de las variables agrarias, las
rariables que reflejan la capacidad productiva del suelo para producir
productoimás competitivós, de aquellas otras derivadasde los precios
futuros esperados de los productos agrícolas. Dentro de las primeras
se encn.nitan: la superfiCie de riego, la precipitación, el nitrógeno',la
derra de pastos y h ¡roducción en secano, mientras que las segundas
vendrían recogidas por el índice de precios agrícolas.
No obstante, abundan más los trabajos con inclusión en los modelos
de otras variables no agrarias explicativas del valor, entre las cuales
está la densidad de la población (rnide la presión urbana y no aglícola sobre la demanda de la tierra), las precipitaciones, los planes de
conservación, los precios de las viviendas, la proximidad de núcleos
urbanos, etc., debido a la posible extensión del uso de la tierra agri
cola a otros sectores: residencial, comercial, lúdico, etc. Por otro
lado, las variables que definen la ubicación difieren según el nivel de
agregación de 1osprecios de la tierra.
Ello ha dado lugar, según Shi, Phipps y Colyer (1957) ' a que se,pueden considerar dos grandes categorías de trabajos: Ios que utilizan
los ingresos u otras váriables relacionadas con ios mismos (ganancias,
tasad¿ inflación, característicasdel vendedor, etc.) y los modelos que
emplean características relacionadas con la urbanización (dimen-
18
lllodelos
economélticos
devaloración
delatiera dousoagrícola,
Unaaplicación
al Estado
español
sión, distancia, caracterÍsticasde la tierra, población urbana, etc.).
Dentro del primer grupo se encuentran: Pope, Kramer, Green y
Gardner (1979); Runge y Halbach (1990); Shalit y Schmitz (1982) y
Tweeten y Martin (1966); miencras que en el segundo están: Chicoine (1981); Clonts (1970); Colyer (1978); Dunford, Marti y Mittelhammer (1985); Folland y Hough (1991); Husak (1975); Husak y
Sadr (1979) y Shonkwiler y Reyrolds (1986).
Tanto en los modelos espacialescomo en los temporales se pueden
encontrar ambos grupos de trabajo, aunque abundan aquellos que
introducen otras variables además de la renta. tal v como se ouede
observar en los cuadros de los anexos I y 2.
Así, a título de ejemplo podemos citar de nuevo a Shi, Phipps y Colyer (1997) que crean un índice de potencial de influencia urbana; a
Barnard, Whittaker, Westenbarger y Ahearn (1997) que incluyen el
salario industrial; y a Boisvert, Schmit y Regmi (1997) que consideran la contaminación ambiental.
Xu, Mittelhammer y Barkley (1993) identific aron 77 rariables como
explicativas del valor de la tierra en 6 regiones del Estado de Was
hington a partir de 1.806 compraventas, entre las cuales se tienen: el
año, el tamaño de la finca, la superficie de pastos, el área regada, la
distancia a la población más cercana, la edad de las construcciones,
la clase de tierra, etc., y 6 variables dummy relativas a la región.
Muy recientemente, Goodwin, Mishra y Ortal-Magné (2003) han
corroborado que los modelos de capitalización de la renta no son
correctos, dadb que la localización de la tierra influye en el valor
debido a la posibilidad de utilizarla en usos alternativos, como
inmuebles residenciales o comerciales, en un futuro. De este modo,
obtuvieron modelos a nivel estatal y como variables indicativas de la
localización utilizaron el tamaño de la población, el crecimiento de
la misma y el valor de las üviendas.
Por otro lado, como se puede comprobar en los anexos I y 2, 1a
mayoría de los trab{os han sido realizados en los EE.UU., excepto
cinco de ellos: Baker, Ketchabaw y Turvey (1991); Hallam, Machado
y Rapsomanikis(1992); Lloyd y Rayner (1993); Doll y Klare (1995) y
Maddison (2000), relativos a Canadá, Gran Bretaña y Alemania.
En España, el método se aplica por primera vez en el trab4jo de
Caballer (1974), que aplica el modelo econométrico a la valoración
de fincas rústicas. Posteriormente se han desarrollado otros trabaios,
pero más escasosque en los EE.UU., principalmente por la falti de
transparencia en el mercado de fincas, lo que dificulta la posibilidad
de emplear valores de compraventas de fincas. Se pueden citar los
19
y Natividad
0lmeda
Guadalajata
lllellado
Caballer
Vicente
trabajos de Segura, Caballer yJuliá (198a) que comparan la evolución áe los preicios de la tierra entre varios países europeos y Norteel empleo de modelos temporales; y de Cañas,
américa -.diunt.
Domingo y Martínez (1995), los cua-lesco¡ el objetivo de determinar
e1tipo áe capit alización en las tierras de la campiña cordobesa,.aplican'el métoáo econométrico como un modelo de regresión lineal
simple en el que la variable exógena es la renta de la tierra, tal y
.orño ," ha co?nentado anteriormente. Mas recientemente, Calatrava v Cañero (2000) estudian el valor de las fincas olivareras de secano'en las provincias de Córdoba, Granada yJaén utilizando modelos
logarítmióos y tres variables: superficie, calidad de la tierra y ubicación.
Por otro lado, esta problemática relativa a la escasezde información se
ouede abordar -"iiante el empleo de otros valores a:rálogos al valor
áe compraventa, ya que presentan un conportamiento similar en relación con las vari;ble¡ explicatilas del valor. Esta metodología secona
ce con el nombre de valóración analógica (9) y ha sido empleada por
García (2000) y García y Grande (2003) para valorar la tierra en la
Comunidad de'Navarra empleando el valor declarado en el impuesto
sobre Transmisiones Patrimoniales; por Martínez (1996) para valorar
la tierra en La Rioja partiendo de valoresde expropiación, entre otros,
y por Segura, Gariíá y Vidal (1998) para valorar la tierra en la Comunirlad Valenciana utilizando valores catastrales(10) '
Otra aolicación de los métodos econométricos es el estudio de Ios va"lores heáónicos, mediante los cualesse puede determinar el r'alor de los
activos sin mercado a partir del coeficiente que afecta a la.presencia, o
ausencia,de dicho faótor en las ecuacionesde regresión (11)'
5. OBJETMS
El objetivo del presente trabajo es el estudio del comp^ortamiento del
-...ádo de la'tierra de uso ágrícola en España y la formulación de
ecuaciones que permitan establecer criterios de valoración de Ia tierra de uso agrícóta para el conjunto del Estado español y que sirvan
de punto de" partidi, tanto paia Ia valoración masiva como para la
valóración de fincas individuales en concreto' mediante los corresDondientes desa¡rollos.
'f(9) Cabdlery MaJa (1997).
paru un '\$cado d2
trablljosde ¿s¡\a utitidad paa ln 1)aloración'Pensa¿os
íOl Won ¡"" ,íoo;*"r¿o o¿ros
1a b¿Íe¿lat otms hifoit¿¡ísdiqcilnnt¿ dc ftnlraslat:
torth¿t¿n
patüe I/1
fl997j ) Arids'(2001)TueestimaneI Úalordetregad'íon la W incia deLeh\
titi v;Á" ñn*u'
d¿laa.lordeIa tiefta J utiüzandouariabbsbi an&, para defnir lasalnflechanie'L¡os'
20
l\4odelos
t,naaplicac¡ón
al Estado
español
economélricos
devaloración
dela t¡erradeusoagrÍcolá.
Se plantea el modelo en el plano espacial. A tal efecto, con el fin de
contar con un número suficiente de datosy aceptando la hipótesisA,
se trasladan los precios de mercado de la tierra asrícola al año inicial
(1983), medianie el índice de precios de la tierrá, tal y como operzur
Peterson (1986); Hallam, Machado y Rapsomanikis (1992) y García,
Herrerías y García (2003).
6. ruINTESDEINFORMACIÓN
Se parte, para la presentación de estos modelos espaciales, de los
datos procedentes de la Encuesta de los Precios de la Tierra que
publica anualmente el Ministerio de Agricultura, Pescay Alimentación para cada cultivo y Comunidad Autónoma. Como es sabido, esta
información está elaborada mediante el empleo de medias ponderadas de precios de mercado, por lo tanto, se puede considerar como
valores medios de mercado por cada Comunidad Autónoma y cultivo (12).
Se trata de una base de datos referida al periodo 1983-2002,con un
total de 1.525 observaciones,en euros por hectárea, y referidas
exclusivamente al valor de mercado de ia tierra de usb agrícola,
quedando excluido, explícitamente, el valor de mercado de la tierra con expectativas urbanísticas, cuyo valor sería sensiblemente
superror.
Los cultivos considerados son los recogidos en la Encuesta con desglose por Comunidades Autónomas: cítricos, frutales de fruto seco,
olivar de secano, pastizales,prados, tierra de labor de regadío, tierra
de labor de secano y viñedo de secano.
Por otro lado, del estudio de la bibliogra"fia consultada y citada anteriormente, se desprende que el valor de la tierra depende, fundamentalmente, de tres factores: la productividad de la tierra, el entorno económico y la ubicación. En consecuencia, como posibles características explicativas se consideraron las siguientes:
- Productividad de la tierra (tipo de aprovechamiento, regadío, tipo
de cultivo, temperaturas,precipitaciones,etc.).
- Entorno económico (precio de la vivienda, número de viüendas,
número de apartamentos, plazas hoteleras, superficie agraria,
número de explotaciones, población ocupada, etc.).
(12) C,otnoes.nnocido, en Vahratión sólt !¿ trued¿ hablar d.cWcio cüando se hatr¿ d.eun dal.o tncreto deuna.
transa¿nón dada- Cualquiar m&nil|üladón d.¿Iai.l&lo ¿e hs Wcios meúios se conúc ¿ en .n lakr de meftltdo,
sobr¿culo cáIdrlo se han rcaAzado atguna"t hipótp.sis.
Olmeda
Guadalaian
l\4ellado
Caballer
Vicente
v Nalividad
- Ubicación (límites terrestres, límites marítimos, existencia de litoral marítimo, insularidad, densidad de población, número de
matrimonios, número de nacimientos,etc.).
Todas ellas se obtuvieron a través de la información suministrada por
el Instituto Nacional de Estadística. En total el número de posibles
variables explicativas consideradas ascendió a más de 200.
CUANTITATWO
DELMODETO
?, RESULTADOS
De cada grupo de característicasexplicativas anteriores, se eligieron
aquellas que-estaban más correlacionadas con el valor de la tierra, Ias
cuales figuran a continuación:
- Productividad de la tierra:
HL = Herbáceo-leñoso, toma el valor 1 si se trata de un cultivo
Ieñoso.y 0 en caso contrario.
A012 = Agua, toma el valor 2 si el cultivo es de regadío, I si puede
ser de regadío o de secano y 0 si el cultivo es siempre de secano.
APROV = Aprovechamiento, toma el valor 0 si su aprovechamiento es exclusivamente ganadero y I en caso contrario,
PRECIP= Precipitación anual en cada año, en mm.
mulPRECTMED (13) : Precipitación anual en cada año, en mm,
qC.
en
cada
año,
en
media
anual
por
la
temperatura
tiplicado
- Entorno económico:
O = Densidad de población ocupada de cada año, en número de
ocupados/km2.
N\rl = Número de viviendas de nueva construcción iniciadas en el
año 2001.
PMV = Precio medio de lavivienda, en euros/m2, en los años 199G2001.
SA = Superficie agraria útil en aparcería en 1999, en ha.
NPEA = Número de personal empleado en los apartamentos, en
los años 2000-02.
NPA = Cacacidad de los apartamentos en los años 200142, en
número dé plazas.
ACAPAP = Número de apartamentos en los anos 2001-02.
NVA = Total de üajeros alojados en apartamentos en los años 200G02.
EATR = Estancia media en aloiamientos de turismo rural, en el
año 2001.
(13) Hossettet aL (1996) dqwastmn @no Ia accion @tujunta de la pnci?ita¿ión,
so de la ¿iefta agí¿ola en Inglateffa t Walas
22
la tanpenrh'ra o¡¿clan al
Llodelos
cconomélricos
devaloración
dela lie¡radeusoagrícola.
Un¿aplicación
al Estado
español
- Ubicación:
I = Insularidad, toma el valor 1 si la comunidad es una isla, y 0 en
caso contrado.
MAR = Presencia de litora-l marítimo, toma el valor 0 si no tiene
límites marítimos, y I si tiene límites marítimos.
LIMN/LATOT= Límites marítimos totales, en km.
Posteriormente se les aplicó un análisisfactorial con rotación varimax, con el fin de redu¿ir el número de variablesexplicativas,obteniéndose los resultadosque aparecen en el cuadro 1.
Cuad,roI
RESUITAI0S
ANALISIS
Il\{0,PRUEBA
DEL
IACTORIAIT
DiBAITtEfl
YNIATRIZ
DECONIPONENTIS
R()TADOS
KMO Y PRUEBA DE BARTLETT
lvledidade adecuaciónmuestralde Ka¡ser-Meyer-Olkin
Pruebade eslericidad
0,668
46.432,30
I
Chi-cuadrado
aproxtmaoo
gl
de Badlelt
sis.
0,000
MATRIZDE COMPONENTESROTADOSla)
Conponente
NPEA
,975
2
-,030
ACAPAP
,974
,969
,938
-,045
-,054
-,079
NPA
EATF
-,052
c
,054
,120
,o87
,239
-,085
-,039
,062
-,088
,856
,o71
LII\,1¡,,IATOT ,549
,516
489
,942
,055
,232
PRECIP
-,247
PRECTIVIED - , 1 5 1
-,245
LNSA
LNNVI
,370
,041
LNPMV
,121
A012
-,084
,006
-,027
-,021
,362
-,012
,208
-,105
,089
-,011
-,016
-,013
-,004
-,036
-,017
,070
.067
,050
-,090
,026
-,396
-,065
,o74
,088
o
APROV
HL
-,648
,071
,'105
,070
,060
,065
-,018
-,008
,054
,046
-,004
,o07
-,o47
-,011
,773
,126
-,096
,948
,856
-,037
,004
,028
,914
188
-,474
-,006
,958
_,062
116
-,031
-,035
,010
,o23
,001
,016
-,002
lvétodode exlraccrón:Análisis
d6 componentesprincipaleslvélodo de rolación:NormalizacjónVarimaxcon Kaiser
(a) La rolación l^a convergidoen 6 ilelaoones.
23
y Natividad
Olmeda
Guadalajara
Mellado
VicenteCaballer
Como se desprende del cuadro 1, se obtuvieron 6 factores:
Factor l: Indica la actividad turística, al incluir las variables relacio
nadas con el turismo, la isla y los límites marítimos de cada comunidad.
Factor 2: Representa la climatología de la Comunidad y es.un indicador de la mayor productividad del suelo gracias a la precipitación
y a la temperatura.
Factor 3: Recoge el efecto urbanización, ya que reúne el efecto li¡ora.l marítimo y¡oncentración de la actividad constructora. Indica Ia
presión del suelo no agrícola sobre la tierra de uso agrícola, aulqYe
én esta base de datos no estén recogidos los valores de mercado de
la tie¡ra con expectativas urbanas. En caso contrario, el peso de este
factor sería mucho mayor,
Factor 4: Se refiere al nivel de vida, ya que incluye 1avariable de densidad de población ocupada que hace, al mismo tiempo, aumentar el
precio de la vivienda.
Factor 5: Tipo de cultivo.
Factor 6: Equivale a la presencia de regadío.
A continuación, se procedió a esdmar los parámetros estadísticosde
dicha base de datos empleando como variables explicativas los factores, obteniéndose los résultados que aparecen en el cuadro 2'
A partir de los resultados de1 cuadro 2 se propone la siguiente ecuacién como representativa del valor de mercado de la tierra de uso
agncola, V-, en función de 6 factores, cada uno de ellos compuesto
dé varias variables correlacionadas entre sí, y de una constante.
Ln V- = 7,752 + 0,254 Factor I + 0,426 Factor 2 + 0,104 Factor 3 +
+ 0,135 Factor 4 + 0,551 Factor 5 + 0,489 Factor 6
tgl
Se utiliza el logaritmo neperiano con el fin de evitar el problema de
la heterocedasticidad y dé la posible asimetría de la función de distribución del valor de mercado de la tierra'
A efectos prácticos, se puede decir que cada una de las características represintada por lbs factores (actividad turística, climatología,
urbanización, nivel de vida, cultivo y regadío) aumenta el valor inicial de la tierra, y explican el 74 por ciento de la vatizttza de dicho
valor.
Desde un punto de vista teórico, el razonamiento es lógico y perfectamente cómprensible mediante la interpretación del concepto de
las componentes principales.
24
al Estado
español
devaloració¡
dela hera deusoagrícolaUnaaplicación
l¡odeloseconomélricos
Clad,ro 2
(]ON
TIST
ANOVA
YCOEFICIENTES
D[RIGRISION
LOS
IACTORES:
R,R2,
ANAIISN
RESUMEN
DELI\4ODELO
Modelo
R
,860 (a)
1
F2
Fz coreglda
,739
,738
Eror típicodeesllmaclón
,53813
(constante),
(a) VaÍabl€spredrctoras:
factor6, tactor5, lactor4, lactor3, laclor2, lactor1.
ANOVA(b)
frlodElo
1
Regresidn
Residual
total
Sumade
cuadrados
M€dla
cuadrálica
gl
207,732
1.246,352
43S,881
1.686,273
1519
slg.
F
717,342
,000(a)
,290
1525
(b) Vaiabls dependrente:LNPDEF.
c o E F I C I E N T E( a )
Coellclefllss no
estandaflzádos
lodolo
I
(Conslanle)
B
Efrortlplco
7,752
,014
,014
Coeflclentes
e€tandarlzados
I
,111
562,724
18,406
Factor 1
Faclor 2
,254
,104
,135
,014
,014
,014
,405
Factor3
Factor4
Factor5
,551
,014
,524
39,949
Faclor 6
,489
,014
,465
35,498
,426
slg.
Beta
30,915
7 ,571
9,805
,000
,000
,000
,000
,000
,000
,000
(a) Va able dependienle:LNPDEF.
Desde un punto de vista práctico, por el contrario, así como su aplicación por el tasador profe sional, resulta más operativo emplear una
sola variable de cada factor, principalmente cuando la sustitución
supone escasapérdida del poder explicativo por la autocorrelación
entre las variables del mismo factor.
A tal efecto, se procede a realizar de nuevo el análisis de regresión
eligiendo, de cada facto¡ la variable más correlacionada con él valor
de mercado, cuyo resultado se presentaa continuación en el cuadro
3, y en el cual se han eliminado 11 observaciones con un residuo tipifrcado mayor de 3 (11 excluidasfrente a 1.514aceptadas).
Estas11 obserr.acionescorresponden al olivar de secanoen Aragón, üñedo de secanoen la Rioja prados de secanoen Cataluñay, fundamentalmente, pastizalesde secanoen Canarias,sobre las que se puede afirmar
25
y Nalivida(l
0lnreda
I'rlellado
Guadalaiara
ViceDte
Caballef
que no tienen un comport¿miento coherente, respecto a las variables
explicativasempleadas,con el mercado de la tierra en España.
Cuad¡o J
R,R2,
TIST
N0VA
YCO|FICIINTTS
L{SV,{ru{BLEST
D[RIGRISI0N
CON
ANALISIS
DELMODELO
RESUI\,,IEN
{b)
Modelo
R
R2
,861 (a)
coregida
,741
Errortípicode
la estlmaclón
OurbinWalson
,52676
,740
(a) Variablespredicloras:(Consiante),LNNVI,A012, NPEA,APROV O, PRECIP
(b) Var able dependenler LNPDEF.
ANOVA (b)
Modelo
1 Regres¡ón
Residual
Sumade
cuadrados
1.195,870
418,439
Media
cuadrálica
gl
199,312
6
1.508
s¡9.
F
,000(a)
718,293
,277
1.614,309
Total
(a) Variablespredictoras(Constante),LNNVI,A012, NPEA,APRoV, O, PRECIP
(b) variable dependiente LNPDEF
C O E F I C I E N T E(Sa )
Modslo
1 (Conslante)
no
Coeflcl€nt.
Coel¡cientes
estandafizados estandaf,
Eror tfplco Beta
B
5,140
,078
A0'12
,017
APFOV
o
PBECIP
NPEA
LNNV¡
1,230
1,340
,002
,00015
,028
,449
,540
,071
,031
,252
,000
,000
,010
s¡s.
000
,000
,000
,000
,000
,000
,006
66,266
34,071
39,884
5,309
33,267
,467
,384
28,156
,038
2,776
Esladirticos
de
aolinealidad
folelanc¡a
Ftv
,991
.939
1,009
,957
,874
1,065
1,045
1,144
,931
1,084
1,074
(a) Variabledependienle:LNPDEF
DTAGNósrco DE coLtNEALtDAD (a)
Autovalor
4,564
2
3
9
4
5
6
7
,895
,652
,510
fndlce de
condlclón (Coml)
1,000
2,259
2,645
2,990
4,055
,084
7,376
,o17
16,167
,00
,00
.00
.00
.00
,08
(a) Variabledependient€:LNPDEF.
26
Proporciones dg le vaíanza
4012
APROV
o
PRECIP
NPEA
LNNVI
.01
.05
,01
,01
,02
,01
,01
,01
,01
,09
,03
,02
,00
00
,00
,00
,00
't0
,77
.00
.00
,00
.00
,00
,05
,61
.32
,01
,74
.01
,05
,02
,o1
,18
,77
.o7
,01
,01
,89
al Esiadoespañol
dela tierradeusoagtícola,
Unaaplicación
lllodelos
econométr¡cos
devalo¡ación
La expresión algebraica obtenida es:
Ln V. = 5,14 + 1,23 APROV + 0,57 A012 + 0,002 PRECIP +
+ 0,00015NPEA + 0,028 Ln NM + 1,34 O
tlOl
Las principales conclusionesde la ecuación [10] son las siguientes:
1. El aprovechamiento agrícola exclusivamente tiene un gran peso en la
explicación del mercado de la tierra de uso agrícola en España,siendo de mayor ,ralor las de uso agrícola que las de uso exclusivamente
ganadero. Estavariable puede considerarse ünculada a la renta de la
tierra u otros coeficientesque representan resultado económico.
2. El regadío es la variable que, después del aprovechamiento, más
peso tiene en la explicación de la variable valor de mercado. Obviamente, las tierras áe regadío son más caras que las de secano y la
variable precipiución corrige levemente este efecto, en el sentido
de, a igualdad de condiciones, a más precipitación más valor.
3. Las variables NPEA, N\,1 y O indican el efecto residencial de cada
Comunidad Autónoma. De tal manera que, a mayor número de
viviendas iniciadas y r:rayor personal ocupado por el sector residencial de cada Comunidad, mayor valor de mercado. Conviene
recordar que en algunos estudios de modelos dinámicos (hipótesis B), como Xu, Mittelhammer y Barkley (f993), Shi, Phipps y
Colyer (1997) y Hardie, Narayan y Gardner (200f), h evolución
del ralor de mercado de Ia tierra de uso agrícola está relacionada
con la evolución del precio de la vivienda, estrechamente relacionada con estasvariables.
TLMODELO
BINARIO
S.NTJEVAS
HIPÓTISIS
SIMPIIFICATWAS,
Dentro de los modelos esáticos desarrollados en el presente trabaio,
existe otra posibilidad de simplificación consistente en estimar el
valor de mercado de la tierra de uso agrícola en función de las dos
características principales, bajo las cuales se realiza Ia Encuesta de
Precios de la Tierra, como son los cultivos y las Comunidades Autónomas, consideradas ambas como variables dicotómicas.
Este análisis, tanto en un caso como en otro, presenta una explicación del 53 por ciento y 30 por ciento, respectivamente, pero, por el
contrario, permiten establecer qué Comunidades y cultivos contribuyen mayormente a explicar el valor de mercado de la tierra, dando
lugaraloscuadros4yS.
En dichos cuadros se han ordenado, de menor a mayor, las Comunidades y los cultivos por su contribución a la composición del precio
de la tierra en España.
y Nat¡vidad
olmeda
Guadalaia¡a
Mellado
Vicente
Caballer
Así, utilizando únicamente el cultivo como variable explicativa del
valor de la tie rra y la tierra de pastos como testigo, se obtuvo el modelo que aparece en el cuadro 4.
Cuad.ro4
CULTIVO
CON
IASVNJABIJS
ilIODTLO
BINARIO
Ecuación
1,218R4+
R 2+ 1 , 2 1 0 R 3 +
R 1+ 1 , 0 8 8
+ 1,085
L nV - = 6 , 4 3 8
Fl2=0,529
+ 1,788AS+ 2,224R6 - 3,153B7
de cultivo
Ordenación
Tierrade laborde secano,frutalesde frutoseco,olivarde secano,
prados,vid de secano,lierrade laborde regadíoy cítricos.
En el caso de que se utilizase solamente la Comunidad Autónoma
como variable explicativa del valor de la tierra, y tomando como testigo la comunidád de Aragón se obtuvo el modelo recogido en el
cuadro 5.
Cuadro 5
AUTONOMA
COMUNIDAD
BINARIO
LAS
VARIABLIS
MODILO
CON
Ecuación
Ln V- = 6,77+ 0,49U1+ 0,492U2 + 0,502Ug + 0,552U4 +
+ 0,74U5+ 0,96U6+ 1,082U7+ 1,156U8 + 1,291Ug +
Ul3+
Ul2 + 1,754
Ull + 1,662
+ 1 . 5 9 U 1 0+ 1 . 5 6 5
R2 = 0,304
+ 1.844U'14+ 2.036U15+ 2,230U16
Ordenaciónde
l\lurcia,Castilla-Lalvancha, Exlremadura,Cast¡lla'León,Cataluña,
l\¡adrid,ComunidadValenciana,Navafia, AndalucÍa,Asturias,
La Bioja, Cantabria,Pafs Vasco, Baleares,Gal¡ciay Canarias.
Comun¡dad
Finalmente,un modelo dicotómico global combinando Comunidad
Autónoma y cultivo y con los mismostestigos,seríael siguiente:
Ln V- = 5,482+1,115Rl + 1,364R2 + 1,541R3 +1,082R4 +
+ 1,822R5 + 2,272R6 + 3,337R7 + 0,429U1 + 0,467U2 +
[1r]
+ 0,361U3 + 0,582U4 + 0,715U5 + 0,975U6 + 0,724U7+
U9 + 1,771Ul.o+ 1,275U71+ 1,868U12 +
+ 1,186U8 + 0,9.+4
+ 1.737Ul3 + I,549Ul4 + 2,066U15 + 2,696Ul6
R2= 0,849
28
español
Unaapllcaclón
al Est¿do
devaloración
dela tlefradeuso¿grícola,
lllodelos
econométricos
En dicha ecuación [1]l se aumenta la capacidad explicativa hasta el
85 por ciento a costa de utilizar un alto número de variables (23 variables explicativas).
9.CONCTUSIONES
De 1os resultados obtenidos anteriormente se pueden extraer las
siguientesconclusiones:
1. La suoerioridad teórica de los métodos econométricosde valoración ágraria sobre los métodos convencionales, viene supeditada y
restringida a la posibilidad de contar con basesde datos suficientemente amplias para alimentar a los modelos de regresión multivariant-e.nlló ha generado una cierta extensión de iós mismos en
paísesdonde el mercado es más transparente (caso de los Estados
Unidos) que en otros países, como en España, donde apenas se
dispone de datos incompletos y reducidos.
2. La Encuesta de Precios de la Tierra, que realiza el Ministerio de
Agricultura, Pescay Alimentación, presenta una información de
valores medios ponderados de la tierra de uso agrícola de todo el
Estado español por Comunidades Autónomas y cultivos; excluye la
tierra de uso agrícola con expectativas de uso alternativo y puede
ser un punto de partida para el primer análisis de ámbito estatal
sobre el comportamiento de los precios medios (valores de mercado) en España.
En
3.
el presente trabajo se han desarrollado diversos modelos esláticos de regresión múltiple, tanto utilizando la metodología de las
componentes principales como eligiendo una variable de cada
factot con el frn de eliminar los problemas de multicolinealidad.
Para eliminar los efectos de heterocedasticidad y de distribución
asimétrica de la lariable endógena se han empleado funciones
logarítmico-lineal.Asimismo, se proponen modelos dicotómicos
con el fin aislar el efecto Comunidad Autónoma y cultivo.
4. El valor medio de la tierra de uso agrícola en España va aumentando en función del aprovechamiento, el regadío, la precipitación, la actividad turística,la densidad de población ocupada y el
número de viviendas iniciadas. Por otra parte, la tierra más barata
se corresponde con la tierra ubicada en Aragón y la más cara está
ubicada en Canarias (en parte, porque engloba el efecto cultivo
de platanera exclusivo de esta Comunidad). Asimismo, el cultivo
con menor valor es el de pastos, mientras que los de mayor valor
son la tierra de labor de regadío y los cítricos,como se desprende
29
y Natividad
Guadalajara
0lmeda
Vicente
Caballer
l\lellado
de los resultados estadísticos,y cuya cuantificación, o peso, en la
ecuación del valor de mercado de la tierra es de 0 a 2,2 para las
Comunidades Autónomas y de 0 a 3 para los cultivos.
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Guadalajara
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RESUMTN
dela tierradeusoagrímla'
devaloración
Modelosemnomé&ims
al EstadoesPañol
Unaaplicación
Este a¡tículo realiza una revisión de la situación actual del emPleo de los modelos economét¡icos de valo¡ación de la ti€rra y su aplicación a la estimación del lalor de mercado de
la tierra en España, mediante un modelo estático mulÑariante.
Asimismo, se formulan disdntas lariaciones aceprando hipóresis simplificativas, como son el
empleo de los factores frente a variables elegiáas dent¡ó de cada fáctor, y de los modelos
dicltómicos, para los criterios de obtención áe la base de datos procedente de la Encuesta
de Precios de-la Tierra (cultivo y Comunidad Autónoma).
Se demuestra que el valor medio de la tierra de uso agrícola en España !a a aumentando en
función de la productividad y del efecto residencial de cada Comunidad Autónoma.
PAIABRAS CLAVE: fierra asraria, valomción, análisis multiva¡iante, modelos.
SUMMARY
in Spain
modelsfor thevaluationof farmland.An appücation
Economehics
modelsusefo¡ the
In thiswork is realizeda reüsionof the actualstateof the econometdc
farmland valuation and their aPPlication b lhe determinalion of the farmland ma¡ketvalue
in Spain, using a multira¡iate static model.
In üe same way, differents la¡iations are formulated rvith simples hyPothesis, as are the use
of the factors instead ofvariables that are chosen in each factor, and the dichotomies models
for explaining th€ criterions, to obtain the database coming from the Farmland P¡ices
Inquiry (crop a¡rd Autonomous region).
Is demonst¡ated that the farmland value in Spain increase with úe productivity and the
housing development in each Autonomous region.
I(f,YWORDS: Farmland, raluation, multivariate analysis, models.
38
La difusión de la agricultura
ecológica en España: nna propuesta
de mo delización matemática
AÁARÍA
IWERGDES
CARr.,foNA
Juanr
Gónmz
A/ÍARTñ..TEZ
(*)
Ga.R cf-,t lxx¡
Únsr-n-a FAUR.{ 1\44-RTñ.rEz (**)
I. INTRODUCCION
Por agricultura ecológica se entiende un sistema agrario cuyo objetivo fundamental es la obtención de alimentos de máxima calidad, respetando el medio ambiente y conservando la fertilidad de la tierra,
mediante la utilización óptima de los recursos naturales, excluyendo
el empleo de productos químicos de síntesisy procurando un desarrollo agrario y ganadero sostenibles (l).
La agricultura ecológica es una alternativa al sistema de producción agrícola tradicional, puede establecerseen cualquier explotación agrícola existente tras un período de conversión, y conlleva importantes efectos positivos de diversa nattrafeza (2) (3),
como son una mayor calidad nutricional de los alimentos producidos; un mayor respeto por el medio ambiente; un mayor nivel
de desarrollo rural, tanto de forma directa -la agricultura ecológica precisa un 20 por ciento más de mano de obra que la agricultura tradicional debido a la sustitución de productos químicos
por factor trabajo- como indirecta -contribuye a cre ar una imagen más positiva del campo, y favorece así el desarrollo socioeco-
(*) UúrEtsid,ed Catóúce S6n Aflttnio (Murcia).
(**) Uniue8idad de M .ña. Facultad, dc Econot¡LíaJ Empraa.
(1) MAPA (2002).
(2) cf: rorra c. (2001).
polílico) agon'i
()) Pam un análisisnás lrmfundo acer¿ad¿lú.scotts¿cuencúts
d¿mrácl¿rsoci4l,¿eonón¿i€o,
nico q)¿ ti¿ru 16 ,ia.lura e@lógca,oéaAt¿La'ryhin, N.; Fosta C.; Pad¿|"S. (1999, Stnlze,M.; Pima A.;
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39
JuanGómez
Garcíay UrsulaFauraMartfnez
Mercedes
carmonalllarlínez,
l1¡atía
nómico de estas zonas;y una reducción de los excedentes de producción que,.en el contexto euroPeo, suelen suponer problemas
presupuesanos.
La introducción de la agricultura ecológica suPone un cambio
Como consecuencia, 1a difusión de la agricultura ecológica se convierte en un proceso dinámrco.
El objetivo de este articulo es estudiar la difusión de la agricultura
ecológica en España, con el fin de analizar las característicasdel proceso, ius factores determinantes, la situación actual del sector y qué
do para ello los modelos de difusión más apropiados.
Así, este artículo está organizado del siguiente modo: la sección 2
realiza un análisis descriptivo de la situación de la agricultura ecológica en España, comprobando que sigue la trayectoria de un proceso de difusión. La sección 3 explica brevemente la estructura analítica de los modelos de difusión más importantes, así como ciertas
extensiones y ampliaciones de los mismos relevantes para el caso que
nos ocupa. En Ia sección 4 se lleva a cabo la aplicación empírica de
los modelos comentados, analizando la validez de las estimaciones y
las consecuenciasque se pueden derivar de los resultados obtenidos'
Esta aplicación empírica de los modelos se realiza con datos sobre la
difusién de la ecológía a nivel nacional y para dos comunidades autónomas, una de las que más importancia tienen dentro de este sector
(Andalucía) y oúa de las menos relevantes (Región de Murcia), con
el fin de comparar los resultados obtenidos. Por último, en la sección 5 se establecen las conclusiones de este trabajo, planteando también sus limitaciones y posibles líneas futuras de investigación.
NSPÑN
ECOLÓCICI¡N
DEtA AGRICULTTJRA
ACTUAL
2. SITUACIÓN
En España, la agricultura ecológica apareció hacia mediados de los
años 70, y su primera regulación data de 1989, año en que entra en
40
matemálica
unapropuesla
demodeli¿ación
enEspaña:
Ladilusióndela agricultura
ecológica
vigor el Reglamento de la Denominación Genérica de Agricultura
Eóológica.Sin embargo, no fue hastala décadade los 90 cuando este
tipo de producción comenzó a mostrar un lento pero constante crecimientó, impulsado fundamentalmente por una adecuada legislación de estas actividades (4) .
la agricultura ecológica en Españasuponía en el año 2001 un total
de 485.140hectáreascultivadas,con 15.662productores y 914 elabo-
total cultivada fue de un 330,83 por ciento, mientras que en 1999
hubo un incremento de tan sólo un 8,17 por ciento).
total dedicada a estos productos. Nuestro país se encuentra a un
nivel ligeramente inferior del 1,85 Por ciento de la media europea.
En cuanto a la distribución geográfica de la agricultura ecológica, es
importante seña1ar que se encuentra fuertemente concentrada
desde un punto de üsta regional. Así, las Comunidades Autónomas
de Ext¡emadura, Andalucía y Cataluña, que suponen un 32 por ciento (485.088 ha) de la superficie geográfrca total del país, concentran
casi un 70 por ciento del total de la superficie dedicada a agricultu-
d,úcción ¿ono .amqetatcia de las Coíruflidades Autónomas
Por otr.l Pañ¿, el RD, 5l/95, que desanalla eI Reglamento det Cans¿jo CLIi 2076/92, estabb Lnú línea de
quda,\ esq;rí1ic6 para k lnod,ucción de carácter ecologico,subuencionando a tratés de una ltima anual por het
ugú" a ti?o de cuhiao, hasta un máximo de c;nco ¿ñas A.JenA\ el esqíntu ¿¿ la PAC desd¿1992
alrea,
"*irlt"
inlrofuce ?oliticas J requ,rinxlentos amÁenlalNs en todas sus acaones
(5) Fuente: Minísleño d¿ Agia aaa, Pescat Aümentación
41
y Úrsula
Garcla
Faura
Martínez
Maria
Mercedes
Camona
Lrlañinez,
JuanGómez
Gráfico1
Cultivode productosecológicosen Europaen 2001
(porcentale de la superf¡cie agrlcolas lolal)
96
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Pais€s
Gráfico2
Distrlbuclónde la agrlculturaecológ¡capor C,C,A,A.en 2001
(número de hectáeas culllvades).
Muroia(4%)
Navárra(4%)
(36%)
E¡tremadu¡a
Olras(11%)
Andalucía(22%)
caráluña(10%)
(4%)
C.Val€nciana
42
Aragón(10%)
matemátlca
de model¡zación
unapropuesla
enEspaña:
Ladifus¡ón
detaagrlcultura
ecoltigica
agrarias
ra ecológica,y un 80 por ciento de las 1.082explotaciones
ecológicasdel país (grafico 2).
vos (gráfrco3).
Del mismo modo, las industriaselaboradorasde productos ecológide.procos vegetalesmás releva:rtespertenecen a las enr.asadoras
vinícola
ellas),
al
sector
(un
26 por ciento de
ductos hortofrutícolas
(16 por ciento) o al sectordel aceite de oliva (15 por ciento)'
En el gráfico 4 se observala evolución en el tiempo del número de
hectáréascultivadascon productos ecológicosy del número de operadoresecológicos(productoresmás elaboradores)en E'spañaentre
199f y 2001 (6). Sepuedeapreciarcomo esteprocesotiene,en una
Gtáf¡co3
Dlstrlbuc¡ón tipos de cultlvo ecológicos (2001)'
Barb€cho
(8%)
Pastos,pradetasy
forraje(41%)
Otros
l2%)
Cerealesy
leguminosas
114%l
Bosquey recolección
silvesre(8%)
Frutossecos
17%',
vid
(2%l
Olivar
(17%\
(6) MAPA (2002).
43
JuanGómez
Gatcíay ÚlsulaFauraMartínez
Matíallrlercedes
Carmona
¡rartínez,
primera fase, un ritmo lento hasta que, útra vez superado un cierto
nivel umbral, el crecimiento se acelera.Cabe esperarque, posteriormente, el crecimiento se frene de nuevo hasta que la producción
ecológica se sitúe a un nivel relativamente estable.
Como podemos comprobar, la evolución de la agricultura ecológica
en España presenta la estructura de un proceso de difusión. Por ello,
para conocer las características de este método de producción es
necesario estudiar previamente la teoría de modelos de difusión que
exponemos a continuación.
Gtáf¡co 4
Evoluclónde la agrlculturaecológlcaen
Españade l99l hasta2001.
16.000
'14.000
'12.000
10.000
8.000
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4.000
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Hectáreás
D[ DIFUSION
3. LOSMODELOS
Los llamados modelos de difusión (7) son modelos matemáticos que
tienen por objeto describir "el procesoa trauésd'elcual una innouación
seta difundimdo en el senod¿ un sistemaso¿i¿l",Rogers (1995, p. l0).
Así. el estudio matemático de este fenómeno se basa en la construc-
(7) Ia pinem
44
r*ision
teó,ria de bs nodekx de difiuion m Espoan cs la ü Pob Rakndo, Y (1986).
matemática
demodel¡zación
unapropuesta
en España:
ecológ¡ca
dela agricultun
Lad¡fusión
ción y'de
el análisis de funciones que representan el grado de- penetraun cierto producto o proceJo en el sistema, a lo largo del
ción
trempo,
En general, los modelos de difusión tienen tres -propósitos' En primeilugar, tienen una finalidad descriptiva y explicativa, puesto que
permitén representar el proceso analizado y dan una idea de sus
característicásmás sobresáüentes.En segundo lugar, tienen una finalidad predictiva, pues a través de un adecuado análisis de los datos de
las etapas inicialés del proceso es posible conocer cierta-scaracterísdcas dél mismo, y proyéctarlas en un tiempo futuro' Por ultimo, también sirven como-instrumentos de control, pues, mediante ciertas
variables, es posible influir sobre la trayectoria del proceso de difusión.
Supongamos un cierto sistema social o económico en el cual una
innovaiión se está difundiendo. Si tratamos de describir este proceso mediante una función que represente la evolución del sistema,
considerando que éste s" -.teve hacia un cierto nivel de equilibrio
de largo plazo M (8), y que el can
valo de tiempo es una determinad
ent¡e el equilibrio de largo Plaz<
plantear una ecuación genérica dt
sión:
=*61fu-ut,ll
=4ry(o,'p.¡
dr
t1l
donde n(t) es el grado de penetración de la innovación en cada
peúodo ¿.La elecci-ónde unáu ora forma funcional para g(t) deterininará una u otra curva de difusión; y ésta' a su vez, tendrá un mejor
ajuste a los datos empíricos, dependiendo del tipo de producto del
q"uese trate y de la estructura dll mercado en el que tenga lugar el
proceso,
I-os modelos agregados más importantes y rePresentativos dentro de
la Teoría de Dúuslón son los que se indica¡r a continuación (9) (10):
1. Modelo Logístico o de InJtuenciaInterna (Mansfreld (1961) ' Griliches (f9571), que asume que el proceso de difusión estáimpulsa-
(S) D¿Parárt tro LI ¿sel t]Anada t¿chod¿ ado7cion, l es una madida aproriñ^da dd nüEl ftnal d¿ acePbción
na uez conehido el lnoceso de dtitsi,in.
d¿ Ia inrtuación,
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lvlarlínez
v Ú¡sula
do por la interacción entre los diferentes agentes del sistema, que
se imitan en el uso de la innovación en cuanto conocen la existencia de la misma; de estemodo, se pasade modelizar la difusión
de una innovación a modelizar la difusión de información. El
modelo logístico está descrito por la siguiente ecuación diferencial:
, , 1 , ¡ = 9 I ( ) - p . ¡ ( t ) . [ M - Np( >
r )o]
ctt
tzl
2. Modelo Exponencial o de Influencia Extnna lFotrt y Woodlock
(1960)1,que asumeque el proceso de difusión estáimpulsado por
factores externos al sistema analizado (publicidad, campañas
informativas,...). Este modelo está descrito por la siguiente ecuación diferencial:
) l ;a > o
n 1 t *¡ 9 N ( t l = o ' ¡LM - N ( t'J'
dt
t3l
3. Modelo de Bass [Bass (f969)], que contiene como casos particulares al modelo logístico y al exponencial, y cuya ecuación diferencial característicaes ( l1):
.,dr
",r=9I'19=¡o*q.r.r1t)lru-N1t¡];p,q>o
l4l
El modelo de Bassdivide a Ia población total del sistema en dos grupos: innoaad,ores,
que adoptan independie ntemente de lo que hagan
otros agentes, y su decisión tan solo está basada en la información
externa recibida; e imitad.ma, cuya adopción está influenciada por
quienes ya adoptaron.
Los modelos descritospresentan ciertasventajasimportantes, como
son: una sencilla interpretación, un fácil tratamiento matemático, y
un buen ajuste a la mayoría de los datos empíricos. Además, han sido
aplicados para la modelizacrón d,el p¡oceso de difusión de ciertas
innovaciones en el sector agrario de diversos países: utilización de
nuevassemillasen EE.UU. (Griliches, 1957) y (Griliches, 1980); uso
de tractores en España (Mar Molinero, f 980), (Oliver, l98l);uso de
productos químicos en Nigeria (Akinola, 1986); difusión del cultivo
de cítricos en España (Tortajada, 1994); difusión del cultivo de altramuces en Australia (Marsh, 2000), etc. (12).
( 1l) Nóteseque si q4 obten¿nasIa distribucion aclloneneial, j si p=O Lr distribución hgístin.
(12) Para na reoisiat ¿e hsrnod¿l^t da adopci,rnJ difusi,ón dciwwaacitmes ¿garias, ú.Lre eltrabajo deFdl¿t,
G. j Unati, D. (199t).
46
malelnálica
demodelización
unapropuesla
en España:
ecológica
Ladilusiónclela agricultura
DELESTUDIO
4. RESI,'LIADOS
enEspaña
ecológica
dela agricultura
4,1.Difusión
Con el fin de analizar y conocer las caracLerísticasque tiene el proceso de difusión de la agricultura ecológica en España, se ha llevado
a cal¡o la estimación de los modelos descritos con anterioridad a tra-
dos obtenidos se resumen en el cuadro 1.
Cut¿dro 1
[NESPANA
ECOLOGICA
D[L\,{CRICULTUM
DIIUSION
Sup€rflcle
M
N(tr=r+.1rr¡r.76,
Modelologislico
¡iodelo exponencial
.M
M = 509.855
R2= 0,9882
M = 18.322,6
R2 = 0,9911
l\¡odelono significat¡vo
Modelono significalivo
N ( 0= M '
Modelo de Bass
Operadores
p no significativo
M = 515.896
R2 = 0,9866
l.Lro
+ 0,0a1e_.'_rr'q'
^,., _,.
1 , 0 6( 1 + e " ' ' )
p no significativo
M = 17.213
R2= 0,9953
De los tres modelos estimadosen cada caso,no tendremos en cuen-
modo que dicho modelo de Bassqueda reducido a la curr''alogística.
Por la misma razón, ar'alizaremos las características del proceso
(1J) M4PA (2002).
47
Llarial¡ercecles
Car¡onafilartínez.
JuanGómezGarcíav ÚrsulaFa[r¡ l,4arlinez
muy similares: ambos están descritos por la misma curva de difusión
y sus parámetros tienen valores semejantes.Por otra parte, también
son similares los valores obtenidos en los dos casospara el punto de
inflexión de Ia curva, así como para el momento en que se alcanza el
10 por ciento y el 90 por ciento del nivel final (cuadro 2).
Cu.a,lro2
qUE
AN0S
[NLOS
SE
ALCA]\rZA
[L 10%,
50%
Y90%
DEL{DIFUSION
Superlicie
Operadores
10v.
s0%
'| 995
(t= 5,141)
1998
(t = 8,01e)
2001
(t = 10,895)
1995
(t = 5,690)
1998
(t = 8,350)
2001
(r = 11,009)
9V/"
FuenterValdevira(1995)y Cavanilles(1795)-Elaboraciónpropia.
Según los resultados obtenidos, ambos procesos se encuentran ya
cerca de su techo; es decir, cerca del va-lormáximo que alcanzaránsi
no cambian las característicasdel procesoy tiene lugar un acontecimiento que altere el límite estimado M. Sin embargo, es importante
señalar que este resultado podría estar sesgadopor el hecho de
haber llevado a cabo la estimación con una muestra reducida de
datos, y todos ellos pertenecientes a la fase inicial del proceso de
difusión. En este caso,la estimación de M estaríamuy influida por la
última observacióndisponible de N(t).
Pesea este inconveniente a la hora de estimar el techo de adopción, los datos de ambos procesospresentan un buen ajuste a la
función estimada, con Rz superiores a 0,98. Como ejemplo de
este buen ajuste, el grafico 5 muestra los datos reales y los valores que el modelo predice para cada año considerado, en el caso
de la superficie cultivada; y se puede comprobar que ambas líneas (la de los valores reales y la de las predicciones) están muy
próximas.
En el estudio de este proceso es también de gran interés analizar si
el establecimiento de subvenciones y aludas financieras a la agricultura ecológica ha tenido alguna influencia estadísticamente significativa en las característicasdel proceso de difusión analizado. Puesto
que no se dispone de información acercadel importe total de estas
ay"r,rdas
en todos los períodos, se ha creado una variable dummy (D)
que diferencia los períodos anLerioresy posterioresa 1995 (año en
48
Ladilusiónde la agricu¡tura
unapropuesla
demodelización
malemálica
ecológica
enEspaña:
Gtát¡co 5
Predicc¡óndel númerode hectáreascultivadas
con productosecológ¡cos.
450.000
400.000
350.000
300.000
250.000
200.000
1 5 00 0 0
100.000
50.000
0
$q
ratt
."s
.s
.S
.tó
ts'
.de
.ñ"
"ñ'
Años
-
V Reales
-----
Predicción
que comienzan las subvencionesal sector (14)), y que puede modificar los parámetros del modelo logístico es¡imado. Los resultados
obtenidos se resumen en el cuadro 3.
En el caso del modelo aolicado a los datos sobre la suDerficie total
cultivada, obtenemos qué la variable dummy incluida no es significativa aI 95 por ciento, por ello podemos afirmar que no existen diferencias estadísticamente entre el proceso de difusión antes y después
de 1995. Sin embargo, al considerar los datos sobre el número de
ooeradores. sí se advierte la influencia de la concesión de subvenci,onesdesde 1995: se obtiene un mejor ajuste a los datos en términos de Rz, el proceso de difusión se acelera (la velocidad pasa a ser
0,89). Además, y como conclusión más importante, esta nueva estimación pone de manifiesto que el proceso de difusión realmente se
inicia a partir de 1995, y se reduce ligeramente 1a estimación del
número final de operadores de productos ecológicos (rM).
(14) En reakda¿, h fecha et que se imflanlan estasa)udas ecanómi¿asd¿pnde d¿ mda ConnrnitLad Autónamú: Ia mlLrüia lo hace enrry 1995 ) 1996, aunquc al.gunas Iún ¿e esperarhasta 1997 o inchsa 1998.
49
l!]¿rlinez
Faura
fla tnez,
JuanGonezGarca y Úrsula
Carn\ona
[laia lvercedes
Cuad.roJ
[NTSPANA
ECOLOGICA
AIAPRODUCCION
SUB\4NCIONES
DEI-AS
INFLUENCIA
ModeloconD'
Superficie
Operadores
Dt no signilicativa
N(r) = i{
R2= 0,9a72
4.2. Difusión de la agriculturaecológicaen la Regiónde Murciay enAndalucia
lucía.
Tal y como se indicó en la sección 2, Andalucía es una de las regiones españolas con mayor peso en el sector: 4.173 operadores y
107.380hectlireasdedicadasa cultivos ecológicos,1o cual supone un
235 por ciento de sus tierras cultivadas y el 22,74 por ciento del
núméro btal de hectáreas cultivadas en el país. Por su parte, la
Región de Murcia cuenta con 630 operadoresy 17.016hectáreascultivádascon productos ecológicos (un 2,81 por ciento de sus tierras
cul¡ivadasy un 3,51 por ciento del país) (15).
nuevo hasta alcanzar un nivel estable.
de datos:desde 1996 hasta2001 en el casoRegión de Murcia, y desde
1992 has¡a 2001 para Andalucía. Los resultados obtenidos se resumen en el cuadro 4.
(ti) Dttos ¿e 2(n1.
(16) AI ígulLt que acunía con las estimciotl¿s r¿aliza¿L\ ¿ ntuel nacional, ahora el nod¿lo exqonendat no es
signili&ivo-Út 9t p¡rr cjen[o, J en et modelo de Dass searnLh et eÍe¿toir itadón, por e n nos hn¿rnmat a astu.Jl.],|
el nodelo bgíh¿o.
50
Ladllus¡ón
delaag.¡cu¡lura
ecológ¡ca
enEspaña:
unapropuesls
demodelización
matemátlca
Gráf¡co6
Predlcc¡ón del número de hecláreas cultivadas
con productos ecológicos.
3,0
1,0
.rs"
.s
rds
.{e
\q¿-
.ó
.s"
.s
,Ñ
.ñ'
Años
-
.----
Murcia
Andalucfa
Cuad,ro4
DIFUSIÓN
DELAAGRJCULTUM
ICOLÓGICA
ENLARIGIÓN
DEMURCIA
YENANDAIU(]ÍA
21.202
Regiónde Murcia
rf,l-r.#-*
R2= 0,9876
R2= 0,9919
)51.792
1.152
N\r I =
L{¡u-oJl'
R'z=0,9740
R2= 0,9879
Según estasestimaciones, la evolución de la agricultura ecológica en
Andalucía y en la Región de Murcia es muy similar. Los parámetros
estimados son de una magnitud equivalente, y parecida a la obtenida para datos nacionales; y el "t¿chod,eadoPciór?,ó límite asintótico de
la función (,4,f)se sitúa en ambas comunidades en torno al 3,6 por
ciento de la superficie total cultivada. Sin embargo, sí es posible señalar ciertas diferencias, siendo las más importantes las que se detallan
a continuación:
cl
Garciay ÚtsutaFauraMadinez
JuanGómez
llladínez,
Catmona
llrlarÍa
ll¡ercedes
a) La velocidad estimada de difusión, tarito en el número de hectáreas cultivadas como en el número de explotaciones ganaderas
calif,rcadascomo ecológicas, es mayor en Murcia que en Andalucía. Este result¿do puede tener su origen en dos razones: bien la
comunidad murciaña presenta realmente una mayor velocidad de
difusión de los produétos ecológicos que la comunidad andah;za'
o bien el diferente número de observaciones considerado en cada
caso (la muestra utiliza dz pata Murcia va de 1996 a 2001, y la utilizada pan Andalucía de 1992 hasta 2001) ha sesgadolos resultados de las estimaciones'
En el caso de la superficie cultivada con productos ecológicos, la
velocidad de difusión cónsiderando el proceso a nivel nacional
(0,76), toma un valor intermedio al de ambas comunidades (0,51
v 0,94); sin embargo, al considerar el número de operadores ecoiósi.or, la velocidád de difusión €s mayor a nivel nacional (0,83)
qule en Andalucía y Murcia (0,53 y 0,69)
b) El punto de inflexión de los procesos analizados, que ^se^sitúa
haiia finales del año 2003 en el caso de Murcia y en el 2000 en
el caso de Andalucía, más tarde en ambos casos que a nivel
nacional.
5. CONCTUSIONES
La agricultura ecológica conlleva notables cambios en la función de
prod-"ucciónde un páís, así como importantes mejoras en la calidad
irutricional de loi alimentos prodücidos, respeto por el medio
ambiente, desarrollo socioeconómico de las áreas rurales, e[c'
En este artículo hemos aplicado el marco de la teoría de la Difusión
al aná,lisis de la evolución de este método de cultivo agrícola y de
explotación agraria, con el fin de estudiar sus principales ca'racterísticás y su ¿ifuiión a lo largo de los últimos 11 años en nuestro país,
obteniéndose las siguientes conclusiones:
a) En las difusiones analizadas el efectoinnouacióz es nulo, pues toda
la dinámica de los procesos viene marcada por el efectoimitación
entre los agentes del sistema.
b) Según los resultados obtenidos, el proceso de difusión de la
agiicultura ecológica en España alcanzó su punto de inflexión
ei el año 1998, y a partir de dicho momento, la velocidad del
proceso se fue reduCiendo' Sin embargo, es importante señalar
que, po. encontrarnos en las primeras etapas d-el proceso de
difusión, los resultados de las estimaciones de M pueden estar
\|)
matemál¡ca
dela agricultura
ecológica
en España:
unapropuesla
demodelización
Ladifusión
sesgadoshacia el valor de N(2001) ( l7), y por ello sería necesario actualizar este valor, reestimando los modelos a medida que
se disponga de nuevos datos, con el fin de conocer un valor más
aproximado de M.
c) La concesión de subvenciones y ayudas económicas a partir del
año 1995 ha suouesto un aumento de la velocidad de difusión del
número de opéradores, y una ligera reducción del "techode adopaón" estimado, M.
d) La velocidad de difusión es más rápida en la Región de Murcia
que en Andalucía, aunque ambas comunidades autónomas presentan un nivel de equilibrio final del 3,6 por ciento de la superficie total cultivada en la región.
Es importante señalar que, en el caso de Andalucía, se percibe un
desajuste entre la estimación del límite M = 151.972 ha y 1a superficie total de cultivos ecológicos en esta comunidad en 2003, que fue
de 283.219,76ha. Esta diferencia puede ser debida tanto al sesgode
la estimación hacia N(2001) como a la puesta en marcha, en diciembre de 2002, de un plan de acción regional para el desarrollo de la
agricultura ecológica (18). En el caso de la Región de Murcia, sin
embargo, la estimación del límite M = 2I.202 ha sí parece ajustarse a
la evolución real de la variable, pues la superficie total de cultivos
ecológicos en estz comunidad en 2003 fue de 20.583,04 ha.
En cualquier caso, la evolución futura de Ia agricultura ecológica en
España estará determinada en los próximos años por los efectos que
tenga la reforma de la PAC (19), así como por el establecimientode
nuevas ayr-rdaseconómicas que complementen a las subvenciones ya
existentes, que no alcanzan el máximo establecido por la UE; y la
imolementación de olanes de acción como los que eslán en marcha
en^los países nórdicós (y, a nivel nacional se esrán ya poniendo en
marcha en Castilla-La Mancha y Andalucía), que integren todas las
partes de la cadena de producción, transporte y comercialización, y
fomenten la investigación en esta área y la transferencia de resultados a los agricultores. De este modo, podríar también salvarsediversos obstáculos para un mayor desarrollo e implantación de la agricultura ecológica (20), como son una deficiente discribución y orga-
(17) D¿hecho,lasup¿rf.ci¿
total atlttuada ron l>rod,üc¿os
e¿olÁgi¿os
eLEspañam 2002ju de665.055 ha, una
1991 hz.sla2001.
ciÍnLtut) suptrior al \hnile átimo M obranidot¿n ¿a.tosd¿sd.¿
(18) PlÁnAn¿atuzdebAgrialtura EnlDCim(2ú22006). Ditponüfzm: hu4:// nd\LJlLan?andahcia.a/agriaúw arpaa / entros/itriciathns/Plnnznlngia.pdl
(19) CJ: Lanphi,t" N.; Iosta C. , Pad¿t,S. (199r.
(m) CJ: Gor¿zltha,U (2ml).
53
Garcíay ÚrsulaFautaMart¡nez
l\-laflínez,
JuanGómez
fi¡aríaMercedes
Carmona
nización comercial, una escasarevalorización de los productos, elevadas necesidades de inversión especialmente en alojamientos animales, el excesivo trabajo que implica este método productivo, etc.
Aunque ¡'a hemos señalado que, Por encontrarnos en las primeras
etapás del proceso de difusión, Ios resultados de las estimaciones de
Mpueden estarsesgadoshacia la N(2001), no cabe duda que el desarrollo futuro de la agricultura ecológica pasa necesariamente por un
aumento de la dema¡rda nacional de estos productos, de modo que
se eleve el nivel asintótico de la función, M y a largo plazo pueda
seguir teniendo lugar el proceso de difusión.
Como línea futura de trabajo, sería interesante profundizar en los
efectos que los subsidios y las ayudas financieras tienen sobre la
adopción de este método de producción y sobre el rendimiento de
las éxplotaciones ecológicas; así como los resultados que se pueden
derivar de un plan de acción integrado dirigido a potenciar la producción de esios productos y a estimular su demanda, y otras medidas de acompañamiento para desarrollar sistemasde apoyo ala agticultura ecológica en los campos de investigación, formación y asesoría de agriculiores, etc. Ambos aspectospueden indicar la dirección
en la qué ha de dirigirse el diseño de la po1ítica agraria del país. Asimismo, sería interesante relacionar el proceso de difusión de la agricultura ecológica y sus características con posibles mejoras en los
diversos índices de calidad del medio ambiente, de los alimentos
producidos, y del desarrollo del medio rural.
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l. Modelolngístico o de l$lumcia hterna
El modelo logístico o modelo de influencia interna parte de la hipótesis de que la difusión tiene lugar sólo a través de la interacción
social; es decir, de la comunicación interpersonai entre los N(t)
adoptantes y los [M-N(t) ] no adoptantes del sistema.Así, si la población se mezcla de forma homogénea y la información acerca de la
innovación se transmite de usuarios a no usuarios a una tasa constante B>0, el número de agentes que adopta en cada período vendrá
dado por la ecuación diferencial expuesta en [2]:
N(rl[rr,t
- rurrll
= dl!(')- u.
,.,1r;
'
dt
ML
Integrando esta función, se pueden obtener las curvas de difusión y
mente:
de adopción que son. respecti\'a
t5l
N(t)=-4
I + e"-P'
1.r(0=vr'p ; "n.p'",
. =p'r,r1¡'3
r ^'\'/
l+er-0t
rl+er-F ¡:
t6l
donde k es la constantede integración,
I=rnl
M -r)
\ N(0)
)
En este modelo, la función de difusión es una función logística standard, una función sigmoidal y simétrica cuyo punto de inflexión se
alcanza cuando la innovación ha llegado al 50 por ciento de penetración en el mercado (N(t*)/M=0,5). En dicho punto, la tasa de
adopción n(t) alcanza su máximo valor.
En la función logística, además, un mayor valor del Parámetro b
implica una mayor velocidad de difusión, y un mayor valor de la
constante de integración k en valor absolulo implica un menor nivel
inicial del proceso, pues:
N { 0 )=
M,
l+e-
Este modelo es aplicable en situaciones en las que la innovación es
aisiblo,, de modo que el hecho de no adopcompleja y "socialrnent¿
có
demodel¡zación
malemállca
en España:
unapropuesla
Ladilusióndela agr¡cullura
ecológica
tarla implica una posición de desventaja(social o competitiva), además, requiere que el sistema social en el cual se esá desarrollando el
proceso de difusión sea homogéneo. En estos casos,el parámetro b
es interDretado como el efecto de los canalesde comunicación informales o descentralizados, y, por lo tanto, refleja la importancia del
efecto imitativo entre los agentes,
2. ModeloExponnaal o de h{fuarciaEúcnn
Si la información llega a los agentes a través de un canal de comunicación externo al sistema y ajeno a los adoptantes, tendremos el
modelo de influencia externa. Supondremos que esta información
alcanza en cada período a una proporción constante o>0 de los no
adoptantes; y entonces el número de agentes que adoptan en dicho
período vendrá dado por la ecuación diferencial planteada en [3]:
n1'1=9!-(o'= o '¡M - N(t)l
.lt
Integrando esta función, se pueden obtener las curvas de difusión y
de adopción, que son, respectivamente:
N(t)= M.[r-ek-']
n(t) =¡4 o
17l
t8l
"r-"t
donde k es la constante de integración,
r=r.'h-N(o)')
\
Mi
En este modelo, la curva de difusión es una función exponencial
negati , cuya trayectoria es la de una curva creciente, con una asíntota superior y sin punto de inflexión. En esta función, un mayor
valor del parámetro o implica una mayor velocidad de difusión, y un
mayor valor de la constante de integración k en valor absoluto implica un menor nivel inicial del proceso,pues N(0) = M ' [l - ek].
Este modeio es aplicable en situaciones en las que ninguna de lás
adopciones realizadas sea atribuible a la influencia de los adoptantes
preüos. Es decir, en casosen los que los miembros del sistema social
esán aislados o no interactúan, la innovación no es compleja y no
requiere un proceso previo de aprendizaje o de imitación, o cuando
la información necesariarelativa a dicha innovación sólo puede obtenerse a través de fuentes externas al sistema. En estos casos,el pará-
59
y ÚrsulaFaural\tadinez
Jua¡ GómezGarcía
MatiaMercedes
camonaMartinez,
metro cr es intelpretado como e1 efecto de los medios de comunicación o de ciertos organismos públicos de información tecnológica.
3, Modelode Bass
Se trata del modelo básico de difusión más general, pues, como
comentamos anteriorment€, incluye como casos particulares a los
modelos de influencia externa y de influencia interna. El modelo de
Bass considera que existen dos canales independientes que influyen
en los procesosde toma de decisionesy comPra de los adoptantes
potenciales: los factores externos (medios de comunicación) y los
factores internos (redes de comunicación interpersonai). Según cual
de estas vías tenga más influencia sobre la decisión de cada uno de
los agentes, se distinguen dos tipos de adoptantes:
1. Innovadores,que deciden adoptar independientemente de Io que
decidan otros indiüduos; su actuación está determinada por
influencias externas al sistema, derivadas principalmente de actividades promocionales y publicidad en medios de comunicación.
Basslos califica como aoenturerosy atreuidos,
2. Imitadores, que están influenciados en su decisión por las presiones del sistema social, ejercidas a través del bocaa boca,y de los
efectos de imitación y legitimación. Las influencias internas son
mavores oue las externas, Y van creciendo conforme aumenta el
número de adoptantes p."üo.. Sin embargo, las influencias externas son pardcularmente importantes al principio del proceso,
cuando han de impulsar el bocaa boca.
Teniendo todo esto en cuenta, la probabilidad de compra en el
momenLo ¿ es una función lineal del número de usuarios del producto en dicho instante:
= pnq'+9,
Prob(Adop,)
,M
conp,q>0
tgl
A f se le conoce como coefrcimtede inrunación o coeficiente de
infiuencia externa, y señala lá importancia de los innovadores en el
sistema social, ya que es la probabilidad de que un agente compre en
el momento inicial t=0 cuando no hay ningún adoptante previo (¡
por lo tanto, no hay posibilidad de inWacaón con él). Por su parte, 4
es el eoeficimtedz im;inción o coeficiente de influencia interna, e indica la presión social ejercida sobre los imitadores mediante la comunicación entre los N(t) adoptantesy los [M - N(t)] no adoptantes.
60
matemállca
unapropuesla
demodeliración
ecológlca
enEspaña:
dela agricultura
Lad¡fusión
Un elevado valor del parámetro p indica que el proceso de difusión
ti€ne un inicio rápido, pero también disminuye rápidamente. Cuando p es mayor que q el número acumulado de adoptantes, N(t), sigue
uná curr,z en forma derlinvertida similar a la del modelo de influencias externas. Este es un casofrecuente en innovaciones con un reducido nivel de riesgo, como películas, CDs de música o productos de
alimentación; o bien en productos cuya decisión de compra se basa
en una valoración económica racional.
Un elevado valor del parámetro q indica que el proceso de difusión
es lento en las primeras etapas, pero luego se acelera. Cuando g es
mayor que p, qu€ es lo más frecuente, el número acumulado de
adoptantes,N(t), sigue una curva en forma de S, que se corresponde con una curva en forma de campana para el número no acumu-
en la decisión de compra.
En el modelo de Bass,e1número de adoptantes en üestádado por la
ecuación diferencial [4]:
n(tl- p'[u- trtlt¡]* Ntrl'[rrl-nttl]
fi
Resolviendo esta ecuación diferencial se pueden obtener las curvas
de difusión y de adopción que son, respectivamente:
*,=,l;ififfi]
n t t )= n t [ ( P + q ) ' ? e { ' . r r ' P - q ' l
[ 9 ' ( 1 + e r * r t r e t r r1
tl0l
tl 1 l
y donde fr es la constante de integración,
-'[('-Y)']]
.=* {'"(iP'.')
Se trata de una función simétrica,en el sentido de que n(0) = n(2t*)
= p M,y el.máximo de N(t) nunca se produce despuésde que el producto haya alcanzado el 50 por ciento del mercado potencial (si ).
En esta función, un mayor valor del coeficiente de imitación o de
innovación implica una mayor velocidad de difusión.
61
FauraMülfn€!
Marhl¡lorcades
Carmomsdlne¡,JuanGónozGarcf¡y UrBula
El Dunto de infleúón de la función de difi¡sión del modelo de Bass
deiende del v¿lor de los parámetrospy q, pues:
Y-;('"J
,*-ln(q/P)
P+q
62
tl21
t13l
unapropuesla
demodelización
matemálica
Lad¡fusión
dela agricultura
ecológica
enEspaña:
RESI,JMEN
matemática
enLspaúa:
unapropuesta
demodelización
Ia difusióndela agricultura
ecológica
La adopción de la agricultura ecológica por parte de los agricultores implica un ele\ado
grado de incertidumbre acerca de la rentabilidad futura de la innovación, lo cual hace que
la implantación de este método de cultivo y de explotación ag¡aria no sea inmediata, sino
un proceso de difusión dinámico.
En este artículo se aborda el estudio de este fenómeno desde el Punto de vista de los modelos de difusión de innovaciones, aplicados a daros de la evolución de la agricultura ecológica a lo largo de los últimos l0 años en España, Murcia y Andalucía, La estimación y €l análisis de esfos procesos permite conocer las características propias del proceso: en primer
Iugar, la difusión de la agricultura ecológica está determinada fundamentalmente por el
efecto imitación. En segundo lugar, y con los datos disponibles, se deduce que el Proceso
alcarrzó en nuestro país su punto de inflexión en el año 1998.
El conocimiento del modo en que tiene lugar este proceso de difusión puede ser de gran
urilidad para el diseño e implementación de políticas agrarias encaminadas a lograr la supemción de ciertas barreras que la agricultr a ecológica aún encuentra en su implantación.
PAIABRAS CLAVE:egdcul ra ecológica, modelos de ditusión, España, innovaciones.
SUMMARY
modellingprcposal
Diffusionof organicfmmingin Spain:a nathematical
Adopúon of organic farmin8 involves a high level of uncertainness about future profitability of inno\¡¿tion, which causesa dynamic diffusion process instead ofan immediate acceP
tance of this kind of crop and farm.
The study ofthis fact is conside¡ed in this article from the Diffusion Models Innovation üewpoint, a¡d is applied to figures oforganic agriculture evolution in Spain, Murcia and Andalucía during the las¿10 years.Its estimation and analysis allows us to identily the most important cha¡acte¡istics of this process: first, the diffusion of organic agriculrure is mainly determined by imit¿tion effect. Second, aDd considering the available data, the process seems to
reach is inflexion point in 1998 in our country.
The klowledge of the way this diffusion process takes place can be very useful for the planning and performance of agricultural policies add¡essed to overcome certain b¿¡rriers thaL
organic agriculture still has for its establishment.
KEYWORDS:Organic Agriculture, diffusion models, Spain, innovations.
63
Herramienta para el análisis
de escenarios de política en el
regadío del Valle del Guadalquiür
t\4.'JosÉ ItiPEz Balnorrzu
1x¡
CARros GLrrÉRR-Ez I\zfanrf¡.r (*)
JL'lIo
BER-BEL Wrcn
ro (*)
t. nrnolucoóN YoBJETrvos
Se viene observando un cambio importante a lo largo de los últimos
años en la agricultura de regadío del Valle del Guadalquivir. En esta
cuenca 1a participación de los cultivos Perennes (olivar, cítricos y
otros frutales) ha ganado terreno en la agricultura de regadío, lo que
explica en parte el crecimiento experimentado por los sistemas de
riego por goteo frente a otras tecnologías de riego.
La creciente demanda de agua por parte de todos los sectores productivos ha inducido a crear políticas de gestión del recurso como la
Directiva Marco del Agua (DMA), que obliga a introducir la tarifación del agua de riego con el propósito de impulsar el uso sostenible
de los recursos hídricos y posibilitar la recuperación de los costes de
los servicios relacionados con el agua. Por otro lado, las distorsiones
de la Política Agraria Común (PAC) de la Unión Europea (UE) y el
futuro incierto de las subvenciones que aclualmente recibe el agricultor dificultan la supervivencia del regadío de las áreas mediterráneas.
Con el frn de üslumbrar la posibilidad de supervivencia de los regadíos del Valle del Guadalquiür ante posibles escenariosde futuro distintos del actual, procedemos a diseñar una herramienta capaz de
simular la planificación de cultivos de los regantes en el contexto del
(a) W.
de Econnnia, Sociol¡gía:" Potíti.n Agr¿'rias. ETSI Agrononos ¡ Mortt¿' Codaba.
- EstudiosAgrosociales
n.' 205, 2005 (PP 65-98)
y Pesque¡os,
0c
ll4,'JoséLópezBaldovín,
CarlosGul¡érezlvlaÉin
v JulioBerbelVeclno
largo plazo, con el objeto de posibilitar la inclusión en la distribución
de cultivos de un elemento tan importante para el paisaje agrario
andaluz como es el olivar, a la vez que se incluye en los planes de
inversión de los agricultores la posibilidad de realizar nuevas rnversiones en sistemasde riego más eficientes, para hacer más competitivas sus explotaciones.
Nuestro objetivo primordial es analizar la evolución de una serie de
indicadores (económicos, sociales y ambientales) en contextos o
escenarios de futuro diferentes, derivados de posibles cambios de
política en Europa. El escenario actual <StatusQuo" es confrontado
con otro escenario alternativo en el que la aplicación de la DMA
implica la imposición de una tarifa al agua de riego, combinado con
una reforma de la PAC que restringe el uso de agroquímicos, incrementa los costesde la mano de obra, reduce de los subsidios agrícolas, etc.
Se aplicará la definición de escenarios coherentes que analicen
simuitáneamente la política agraria y la política ambiental de la
Unión Europea. Junto a este objetivo de la investigación, se pretende explorar el uso de modelos de programación multicriterio y planificación multiperíodo, mecodologías no contempladas simultáneamente en la literatura hasta ahora.
YTIPOLOGÍI
OTrcruCUTTONNS
DEESTI]DIO
2. ZONA
2.1. Zonade estudio
Numerosas zonas regables de Andalucía han acogido programas
de modernización, de modo que la importancia del riego por gravedad es pequeña en comparación a la media nacional. Así, se
riega con tecnologíasdistintas de la gravedad el 55,5 por ciento de
la superficie de regadío, mientras en España esta cifra es del 40,7
por ciento como media, según el Plan Nacional de Regadíos de
1999.
El estudio ha sido aplicado en la zona regable de Fuente Palmera
(5.250 hectáreas), representativa del Valle Medio Guadalquivir, pionera en cuanto a modernización de la tecnología de riego. El sistema de riego imperante es el goteo, estzblecido en un 60 por ciento
de la superfrcie en el momento en que se realizó la encuesta (diciembre de 200I), siendo utilizada la aspersión en aquellos cultivos cuya
alta densidad de siembra requiere una elevada inversión en tuberías
de riego que no hace viable la inversión en sistemas de riego por
goteo. I-os cultivos predominantes son los herbáceos extensivos,pero
00
pan elanális¡s
delGuadalquivir
Herram¡enta
deescenar¡os
depolitica
enel regadío
delValle
en los últimos años se ha ampliado la superficie dedicada a cultivos
susceptiblesde ser regados por goteo, ya que este sistema de riego los
hace más competitivos frente a los cultivos tradicionales, debido
sobre todo al añorro de mano de obra que conlleva esta tecnología
de riego y al aumento d€ renta.
deagricultores
2,2,Tipología
Se han hecho tipologías de explotaciones mediante análisis cluster, en función de la orientación productiva observada en las
encuestas, es decir, el vector de superficies de cultivo es la variable empleada como tipificadora. Las encuestas se hicieron a 80
regantes escogidos aleatoriamente y recogen información de tipo
socioeconómico, estructural, sobre prácticas de cultivo y los cultivos en sí mismos, así como las restricciones que limitan las decisiones del agricultor. Se ha empleado el programa SPSSv8.0 bajo
la técnica de análisis de conglomerados jerárquico por el método
de vinculación intergrupos y como distancia entre conglomerados, la euclídea.
A. Orientación Algodón. Agricultor orientado principalmente al cultivo del algodón, al que dedica el 85 por ciento de la superficie.
Su tamaño medio de explotación es 8,3 ha, que riega por goteo.
Se trata de un agricultor a tiempo completo.
B. Orientación Trigo. Principalmente cultiva trigo duro (43,6 por
ciento), junto a todos los demás cultivos de Iz zona. Su tamaño
medio de explotación es 28,8 ha y el sistema de riego predominante es aspersión. Agricultor a tiempo parcial. La mitad contratan mano de obra, sobre todo eventual.
C, Orientación Maí2, El principal cultivo es el rnaíz (48,35 por ciento), aunque también siembra todos los demás cultivos de la zona.
Su tamaño medio de explotación es 19,6 ha. Riega mayoritariamente por goteo. Se trata de un agricultor a tiempo completo y
contrata mano de obra, eventual y fija.
D. Orientación Fruticultor. Agricultor orientado al olivar y los cítricos, ocupando entre ambos el 90 por ciento de la superficie. Su
tamaño medio de explotación es 16,8 ha, que riega por goteo. Es
un agricultor a tiempo parcial, por lo que necesita contratar mano
de obra.
Los cuadros I y 2 concribuyen a describir más detalladamente las
tipologías obtenidas.
67
Marlíny JulioBerbelVecino
CatlosGut¡érrez
M."JoséLópezEaldovín,
Cuadm I
PAIMEM
EN2OO1
[N|UINIE
POR
CLUSTERS
D[CULTIVOS
PORCINTUAI
DISTR]BUCION
.ffiffijilh'^i'd;
frffiffi li'ffil'flffi,ffifu
Olivar
0
c
D
0
o,
43,6
0
0
15,2
0
1,5
42,6
8,3
0
7
20,3
7,8
0,4
16,4
1
4,2
0
85,8
112
1
0
6,3
7,1
0,6
4
1,6
2,3
0,2
29,9
FuenlejElaboraciónpropiaa parlirdo encuestas.
EN2O()1
PALMIM
CLUSTIRS
ENTUINIE
INDIC{DORXS
POR
propia.
Fo€n¡ár
Elaboroción
3, I',IATT:RIAIY MÉTODOS
3.1. Elecciónde la metodología
Para simular planificaciones de cultivo a largo plazo elegimos programación mátemática (PM) multiperíodo, b{o el paradigma multiiriterio, t¡as haber reüsado una serie de tratrajos relacionados con el
tema (López y Berbel, 2002). La PM multicriterio incorpora cierta
dosis de réalismo a los modelos, al hacer posible el diseño de modelos cuya función objetivo está comPuesta por varios criterios u objetivos, compatibles con las preferencias ma:rifestadas por los agricultores.
En primer lugar, necesitamos obtener la función de utilidad multiatributo simuladora del comportamiento de los regantes, para lo cual
usamos un modelo multicriterio de programación estática, utilizado
con éxito en diversos trabajos previos (Rehman y Romero, 1993;
Amador et aL, 7998 o Gómez-Limón y Berbel, 2000). Esta función de
68
parael análisis
delValledelGuadalquivlr
deescenafios
depolíllca
enel regadío
Herram¡enla
utilidad se puede validar fácilmente comparando los resultados de la
simulación de la dist¡ibución de cultivos arrojada por dicho modelo
con los valores observados en la realidad actual.
La estimación de la función de utilidad multiatributo se hará en base
a los datos obtenidos de la situación institucional actual. Conüene
apuntar que asumimos que dicha función de utilidad se considera
un instrumento estructural por corresponderse con actitudes psicológicas de los agricultores. Esta asunción es clave para la simulación
realizadz, porque esta misma función de utilidad es la que se supone
que los productores intentarán maximizar en el futuro, aunque laríe
el escenarioinstitucional.
Con el fin de obtener unos resultados más precisos y evitar el error
de agregación derivado de estudiar la zona regable globalmente,
emulando Berbel y Rodríguez, 1998, se ha creado una tipología de
explotaciones en función de su orientación productiva, mediante
análisis cluster. La tipifrcación en base a la orientación productiva
agrupa productores con una forma de decidir similar (funciones de
utilidad similares) ¡ además, esta clasificación puede considerarse
estable en el largo plazo (componente estructural de las funciones
de utilidad multiatributo).
Una vez obtenidas las funciones de utilidad correspondientes a cada
cluster, éstas serán utilizadas en un nuevo modelo multicriterio, esta
vez multiperíodo, apto para simular la planificación de cultivos de los
regantes a lo largo de los próximos 40 años, tanto en el contexto
actual de precios y normas como en un posible contexto alternativo.
Por último, agregaremos los resultados de los cluster para obtener
indicadores agregados a nivel de zona regable, que muestren su evolución socioeconómica y ambiental a lo largo del tiempo, así como la
variación en los planes de cultivos frente a escenarios alLernativosde
futuro.
Mr¡lticriterio,Obtenciónde la función de utilitlad
3,2, Prograrnación
Para defrnir la función de utilidad que representa las preferencias
del conjunto de agricultores, en la que se integran los objetivos
tenidos en cuenta por estos productores, se ha elegido la técnica
de Programación por Metas Ponderadas, cuya estructura teórica
se detalla en los trabajos de Sumpsi et al, 1997; Atnadot et al.,
1998; Ballestero y Romero, 1998; Cañas et al.,2OOO.Dicha metodología estima un subrogado de la función de utilidad con la finalidad de simular el oroceso de toma decisiones de producción de
los regantes.
69
y JulioBerbelvecino
Gutiérrez
Martín
López
Baldovín,
Carlos
M.'José
En estudios con más de un atributo es frecuente encontrar una función de utilidad que adopta la forma más simple:
U ,= i , * r . , , , i = l , . . . , m
tll
donde U¡ esla utilidad de la alternatila i (plan de cultivos i), w¡ esla ponderación del atributo j y r,, es el valor del atributo j para la alternativa i.
Aunque los requerimientos matemáticos para poder asumir una función de utilidad aditiva pueden llegar a ser realmente restrictivos,
Edwards (7977) y Farmer (1987) demostraron que este tipo de función de utilidad permite una aproximación muy cercana a la verdadera. El principai requerimienio es que la función de utilidad esté
compuesta poiatributos preferencialmente independientes unos de
los otros. Cbn ello la utilidad generada por los atributos valorados
oor el decisor en las diferentes alternativas a través de una función
matemática pasa a ser una función separable (Gómez-Limón , 2002).
Aunque esta formulación implica funciones de utilidad lineales para
cada atributo, puede considerarse como una buena aproximación
cuando los valores de los atributos no son muy diferentes, Esto ocurre denffo de un grupo relativamente homogéneo de agricuitores'
Resumidamente la metodología consiste en lo siguiente.
l. Se define el conjunto de atributos que pretenden representar las
verdaderas metas de los agricultores. Cada atributo se define
como una función matemática de variables decisión (f1), x (por
ejemplo, superfrcie de cultivo);4 = fi(x). En nuest¡o estudio los
ob¡etivos que componen la función de utilidad son maximización
de los beneficios, que se estimarán a través de los flujos de caja
(FC) y minimización de la mano de obra (MO) :
Maximización d¿IUAN. El estimador del objetivo económico (beneficio) obtenido por el agricultor será el flujo de caja (FC). FC se
obtuvo para cada cultivo como la media de los FC de las diferentes campañas (FC.). El cálculo de FC es más sencillo que el del
beneficio porque, según Romero (1988), trab{ar con flujos de
caja en el contexto de la evaluación financiera de proyectos de
inversión presenta diversasventajas:
- no es necesariocctlcular ni, costu d'eamortiz'ación d'eequipose instalaciones,ni costesde intnés mfocad'oscornocostesdz oportunidad', pmque
originan pagos;
r costessedebeinchtir eI del interésdel
nra, Este costeesdifícil d,eobtenerboriura y el casted.e;portunütad paia el
caja, la rmta no migina pagos.
parael análisis
Heramienta
deescenarlos
depolltlca
enel r€gadío
dolValledelGuadalquivit
Mini,mizacióndel empleo(MO). El contacto con los agricultores nos
ha hecho ver oue se hallan influidos nor las dificultades asociadas
a contratar máno de obra, debido a la escasezdel recurso con la
cualificación necesaria y a su alto coste. Pero además, este atributo captura una serie de atributos, como la complejidad de gestión
y el tiempo de ocio del productor, también relevantes en la toma
de decisiones de muchos agricultores. Por tanto, el peso atribuido
a MO se corresponde en realidad a la importancia dada a un conjunto de objetivos correlacionados entre sí diferentes del beneficio. Ello hace que los regantesreduzcan, en la medida de lo posible, el número de jornales a contratar, cosa que en parte consiguen sustituyendo la tecnología de riego que solía imperar en la
zona hasta no hace muchos años, la aspersión, por sistemas de
riego por goteo, en aquellos cultivos en los que es viable realizar
tal inversión. Calculamos la mano de obra total en la explotación
como el producto de la mano de obra (MO.) necesaria en una
hecrárea del cultivo c por el número de hectáreas que ocupa
dicho cultivo.
2. El segundo paso consiste en calcular la matriz de pagos, cuya
mecánica operativa consiste en optimizar cada objetivo por separado, y seguidamente se calculan los valores alcanzados por los
demás objetivos en cada solución óptima. En esta matriz los elementos {'-"j"
representan el valor alcanzado por el objetivo de la
columna
cuando el objetivo de la fila "i" es optimizado. La
diagonal principal de esta matriz es el punto "ideal" defrnido por
los óptimos obtenidos individualmente.
3. Resolveremos el siguiente sistema de q (número de objetivos)
ecuaciones:
qq
)w¡f¡=f;
j=t
i = 1 , 2 , . , . , q! w
; r=1
.i=l
tzl
donde q es el número de objetivos relevantes, w¡ son las ponderaciones de cada objetivo, {' son los elementos de [a matriz de pagos
v f es el valor a.lcanzadoóor el i-ésimo obietivo de acuerdo con la
diitribución de cultivos óbservada.
4. Si el anterior sistema de ecuaciones no encuentra un conjunto
solución de w (ponderaciones de los objetivos que representan el
comportamiento real del agricultor), será necesario recurrir a la
búsqueda de la mejor solución posible. Para cumplir este propósito, utilizaremos la programación por metas ponderadas con
variablesporcentualesde desviación(Romero, 1993). La solución
será obtenida resolüendo el siguiente programa lineal:
71
Martíny JulioBerbelVecino
CarlosGutiélrez
M.'JoséLópezBatdovín,
M i n-l 4 s u_i1e t o a :
t3l
:
c1
! w . , f , , + n-,p , = i
i = 1 . 2 , . . .yqI * . ¡ = l
j=l
j=l
para el iésimo objetivo).
Dyer (1979) demostró que las ponderaciones obtenidas en [3]
conforman la función de utilidad aditir'a y separable:
u=>lkj(x)
donde k¡ es un factor de normalización (por ejemplo, la diferencia entre los valores máximo y mínimo para el objetivo *j, en la
matriz de pagos). Romero y Rehman (1989) sugerían tomar
como factóres normalizadores k, las diferencias entre los valores
ideales (fi*) y los antiideales de los distintos objetivos. Proponemos, por tanto, la siguiente formulación de las funciones de utilidad multiatributo equivalente a la expresión anterior:
u=$* f'(*)
^'
^u
t4t
Creemos que la forma de pensar de un agricultor tiene carácter
sometidas a las direct¡ices que definen su comportamiento.
Con el algoritmo propuesto obtenemos una expresión que representa las preferencias de los productores del área estudiada, los
cuales, en teorí z, lralz;fi de maximizar la función de utilidad cuando toman una decisión (elección de un plan de cultivos). Dicha
expresión tiene la forma:
IJ : wr * fr(X) +q * f2(X) +... + wo * fo(X)
a largoplazo
Multiperiodo.Simulaciónde tomade decisiones
3.3, Programación
Siguiendo la metodología de McCarl y Spreen, 1997, y Atwood et al.,
2000, determinamos el período total de tiempo y la fecha de comien-
72
delValledelGuadalquivir
parael anális¡s
deescenarios
depolít¡ca
enel regadio
Heramienta
zo de la actiüdad. Aunque la actividad agraria no está sujeta a una
duración limitada, dada la renovabilidad de los cultivos, sí será necesario establecer un número de años máximo en los que el agricultor
tome sus decisiones a Iargo plazo. El período que debe cubrir el
modelo debe ser lo suficientemente largo para que no altere las
variables de interés en e1período inicial y que las inversiones en sistemas de riego, así como en nuevas plantaciones de olivar y cÍtricos,
hayan tenido tiempo de formarse por complelo y estabilizar sus rendimientos, permitiendo amortizar la inversión' La duración de dicho
período haquedado determinada en cua-renta años, dada la long-e,ridad del cuÍtivo del olivar. De considerarse períodos inferiores (de
15 ó 20 años), este cultivo no sería seleccionado por el agricultor,
cuando la realidad muestra lo contrario. Por tanto, los agricultores
están planificando sus decisiones de cultivo en un contexto temporal
más extenso de 1o que podría parecer a priori (o bien incluyen el
va-lorfinal de mercado de la plantación). La fecha de comienzo de la
simulación es el año 2002, año posterior al que se realizaron las
encuestasen la zolJz de estudio.
En segundo lugar, determinamos los intervalos de tiempo dentro del
períoáo total. En nuestro caso, dichos intervalos serán los equivaientes a una campaña agrícola, tanto para el caso de los cultivos
anuales (ya que er la zona no hay posibilidad de establecer una
segunda cose¿ha en el mismo terreno) como para los cultivos plurianuales, debido a que éstos también cubren su ciclo productivo,
una vez han alcanzado la madurez, en el intervalo de una campaña
agrícola. En tercer lugar, se especif,lcanlas condiciones iniciales de
lai variables del inventario. En nuestro modelo, se referirán a las
superficies plantadas de árboles y a la superfrcie regada por goteo.
En cuarto lugaq hay que escoger la tasa de aclualización. En la función de utilidád, al ser obtenida de un modelo multiperíodo, y simultáneamente multicriterio, la tasa de aclnlización se aplicará en
todos los objetivos que componen la función de utilidad a optimizar,
y no sólo en los flujos de caja. La tasa de actualización utilizada en
cada objetivo es la misma por razones tanto de tipo práctico como
teórico. Es decir, si las tasas fuesen distintas, se producirían distorsiones en la toma de decisiones del agricultor a lo largo del tiempo
porque al final del período la diferencia de pesos relativos hace que
varíe sustancialmente el plan de cultivos hacia aquel criterio con
menor factor d e acLnalización Además, ambos criterios pueden convertirse en conceptos de naturaleza monetaria, pues el flujo de cQja
se mide en unidades monetarias, y la mano de obra bastaría multiplicarla por una constante como es el salario para que también
/,)
y JulioBerbel
Vecino
M."JoséLópez
Baldovín,
Carlos
Guliérrez
Martin
pueda ser medida en unidades monetarias, sin que ello inflqra en la
maximización de Ia función de utilidad.
Por último, el riesgo siempre está presente en situaciones que se
desarrollan a largo plazo. Hemos optado por incluir una prima de
riesgo en la tasa de actualización a aplicar en los objetivos que componen la función de utilidad (Bjornson, 1992;Amegbeto y Feathers
tone, 1992). La tasaescogidaes la calculadapor Ribal, 2003 (ver también Segura y Ribal, 2002 ), en donde se aplica el modelo de valoración de activos financieros CAPM (Capital Asset Pricing Model) a la
estimación de tasasde aci.rtalizaciónpara valoración de fincas rústicas. Para el caso del regadío de Andalucía, donde nuestra zona de
estudio se halla enclavada, la tasa de actualización obtenida en dicho
estudio fue de 7,98 por ciento. Esta tasa es la suma de la tasa libre de
riesgo (3,15 por ciento correspondiente a Bonos del Estado) y una
prima de riesgo (4,83 por ciento) calculadasegún Sharpe, 1994. Si
bien la prima de riesgo obtenida por el mencionado estudio puede
parecer alta, estamos de acuerdo con su valor al tener presente que
el olivar constituye una parte muy importante de la distribución de
cultivos del regadío andaluz, y este cultivo lleva asociado un alto
grado de riesgo por la fuerte inversión inicial que requiere y la considerable longitud del período improductivo.
3.4. El Modelo
Para la formulación del modelo se ha utilizado el programa GAMS,
versión 2.50. El solver empleado es el CPLEX, algoritmo apropiado
para la programación lineal
i,4.1. Ysriabladadpcision
X(t,c) serán las superficies asignadas al cultivo c en el año t. Dentro
de este conjunto existen dos subconjuntos de variables que designan
a 1os diferentes estados de desarrollo de los cultivos leñosos plurianuales. Tales subconjuntos son X(t,o) y X(t,cit), para designar a oli
lar y cítricos respectivamente.
Z(t) representa a la superficie en que se realiza la inversión necesaúa para instalar sistemasde riego por goteo en sustitución del sistema de aspersión existente en parte de la zona regable.
(FUA)
Multicritario
Amnlimda
3.4,2.nmcién
d¿UüAddd
y ltLultipaíodn
Como resultado de aolicar el modelo de decisión multicriterio estático a las cuatro tipológías de explotaciones separadamente, se obtu-
74
paraelanálisis
delValledelGuadalq!¡ivia
de poliiicaenel regadio
deescenarios
Herramienla
vieron las ponderacionesde los objetivosque loman parte en la función de utilidad, para cada una de las tipologías' En el cuadro 3 se
muestran tales funciones de utilidad antes de haber procedido a la
normalización u homogeneizaciónde unidades.
Cuad¡t¡ J
PI"AZ()
EN[LCORTO
TIPOLOGIA
DECADA
FUNCIONIS
DEUTILIDAD
Ponderaclones(o/o)
w2
U
A
Cluster
Cluster
B
ClusterC
ClusterD
0,5
99,5% FC - 0,5% IVO
83,8
16,2
83,8%FC- 16,2%l\,lo
96,3
3,8
0,5
96,3% FC - 3,8% MO
99,50/.FC - 0,5% MO
Para validar las funciones de utilidad multiatributo de cada cluster,
se procedió a comparar la toma de decisiones simulada por los
modelos con la mostrada en las encuestasen el año 2001 (ver cuadro 4) . La desviación de los valores simulados respecto a los observados son 1o suficientemente pequeños como para aceptar las funciones de utilidad.
Cuad.ro4
MULTICRITTRIO
D[UTILIDAI
DEL$ FUNCIONIS
VALIDACIÓN
Valorcs
obs€rvados
(por ha)
A
CLUSTER
Objet¡vos
1.844,4
FC(€/ha)
12,9
[¡O úornales/ha)
decisión('/")
Variables
Trigoblando(TB)
Trigo
durofio)
Maíz([4Al)
(ALG)
Alsodón
Girasol(GlF)
(PAT)
Patatas
Olivar(OLl)
(ClT)
Cítricos
(BET)
Rellrada
Slmulaclónmodelo
nodolo
Slmulac¡ón
valorea
titDMc
t Dtttc
obseryados
%
Valof€8
Valorcs
%
(porha)
slmuladoa desviación
slmuladoa dosvlaclón
0,0
0,0
r.c
85,8
0,0
7,0
4,0
L853,6
13,1
0,0
0,00
0,0
87,4
0,0
7,0
4,0
1,6
0,0
+0,5
+1,5
0
0
+1,6
0
0
0
0
915,4
6,3
43,6
20,3
7,5
0,4
43,6
B
CLUSTER
1.033,6
6,7
+11,4
+5,9
0,0
43,2
-0,4
12,4
14,9
21,0
9,8
2,3
2,5
0,0
43,2
+0,7
+2,0
+1,9
0
-q2
-0,4
75
Baldovin,
Ca osGutiérrez
[lariíny JulioBerbelVecino
M,'JoséLópez
Cuadro 4 lConti nua rión)
FUNCIONES
DiUTILIDAD
MUNCRIITRIO
\¡ATIDACION
DiI"{S
Simulaclón
modelo
Slmulación
modolo
Valorcs
Valores
MDMC
fitDMc
observ6dos
ob8ervadoa
v"
Valof€s
VElores
(porha)
(por ha)
s¡mulados de¡v¡aclón
slmulados dssvlaclón
Objetivos
FC(€/ha)
1.389,6
[¡O0ornales/ha)
C
CLUSTER
1.433,3
8,6
8,6
0,0
15,2
15,4
+3,0
0
4328,4
CLUSTER
O
4.347,5
33,4
33,6
0,0
0,0
8,3
0,0
0,0
+0,4
+1,0
Variables
decislón(%)
(TB)
Trigoblando
Trigoduro(TD)
[4aíz([4Al)
(ALG)
Algodón
Girasol(GlB)
(PAT)
Patatas
Olivar(OLl)
Cilricos(Cll)
(RET)
Retirada
42,6
16,4
0,0
0
+0,2
48,3
4,7
4,7
i5,4
0,0
11,2
11,2
0,2
3,1
0,2
7,1
6,4
0
0
0
4,7
0
0
-3,6
+3,7
0
0
0,0
1,0
0,0
1,0
59,2
29,9
59,2
0
0,6
0,5
0
-0,1
Comprobado el correcto reparto de pesos de las funciones de utilidad, pasamosa utilizar dichas funciones en el largo plazo. La función
de utilidad normalizada a optimizar, indicada en [4], tras ser actualizada pzra su uso en el modelo a largo plazo queda, por tanto, así:
M¿x. FUA = wr * VAN/ ((A.*- fvAr.{,"o")- *: * MOP//
- f ruror*)
(fMop,v.{N
t5l
VAN y MOP (por hectárea) de esta manera:
Ca1cu1árdose
*FC(t,c)
-
*
z(O 1.500]
fx(t,c)
UOt=??
|
..
.,-,
I
(r+r/
I
I
Donde:
MoP=r tf
":L
x(t,c)xMO(t,c
(l + r)'-r
¡l
fuo.* y fronn son los valores ideales de VAN y MOP.
fv,*,ro" y fuop,r,¿¡son los valores antiideales de VAN y MOP
r es la tasa de actualización, incluida una prima de riesgo.
t varía de 1 a 40 años.
c es el subíndice referido a los cultivos.
76
tol
17l
delValledelGuadalqu¡v¡r
pafaelanál¡s¡s
depolít¡ca
enel regadío
deescenat¡os
Herramienta
FC(t,c) son los flujos de caja anualesunitarios o por hectárea'
z(t) es la nueva superficie en Ia que se instala riego por gotgo er,t
detrimento de la superficie regada por aspersión. Aparece multiplicada por 1.500 € pórque ese es el coste medio de transformar una
hectárea de tierra regada por aspersión a ser regada por goteo'
MO(t,c) son las cantidadesde mano de obra por hectárea requeridas.
i.4,3. Rnbiuiona delmoilelo
la optimización de los objetivos está sujeta a una serie
Lógicamente,
*restriccione.
qrre .eprese.ttari el contexto real en el que vive el
de
agricultor. Algunas diferirán ligeramente según la tipología' pero, en
géneral, el cuerpo de restricciones es el siguiente:
total: La superficie se iguala a cien hectáa. (JüIizaciónde tn superfi'cie
reas con el fin de-obtener superficies de cultivo porcentuales'
b. Li.mitacionesde la Política Agraria Comunitaria (PAC): Según la PAC,
la superficie de retirada será como mínimo un 10 por ciento, y
comó máximo un 20 por ciento (retirada voluntaria) de la superficie cultivada con cultivos COP (cereales, oleaginosas y proteaginosas). También existe un cupo para la superficie de trigo duro, y
se ha utilizado como límite superior la superficie máxima observada en la comunidad en una serie histórica (campañas 799?/93
a 2000,20f). Con la superficie de algodón se procede igual porque
existe un cupo para este cultivo.
Se ha restringido la superficie de cada cultivo
c, Rotacionu de a.¿ltiuos:
anual extensivo a un 50 por ciento del área total (lras serle resLada
la superficie arbolada), -omo máximo, para eütar-que se siembre
una áspecie sobre sí misma el año siguiente. También se han creado resiricciones que describan la secuencia de cultivos practicada
por los agricultores en la forma en que ellos nos explicaron'
para hortali'zasEn cultivos como las horta'lid, Limitacionesd,emercad,o
zas, los canales de comercialización pueden representar una limi
tación, y una sobreproducción deriva en una inmediata caída de
precios, ya q.," t'to se encuentran protegidos por. ningurra-medida
política. Poi eso su superficie varía poco y se ha limitado la superficie máxima.
Además de las restricciones descritas,ya utilizadas en el modelo estático, en el modelo a largo plazo se han añadido otra serie de reslricciones necesariaspara caracterizar el modelo multiperíodo:
n
M."JoséLópezEaldovin.
CarlosGutiéíezl\laltínv JulioBerbelVecino
e Restricciónf,nancina: Se ha impuesto que , como mínimo, cada año
se obtenga el beneficio que proporcionaría la tierra en caso de
hallarse arrendada (396,5 €/ha en Fuente Palmera).
f Rcstricción híd,rica: Como máximo, el consumo anual no podrá
superar la concesión hídrica teórica de la Confederación Hidrográfica del Guadalquivir a estazona regable: 5.000 ms/ha.
g Condidones inicial¿s d¿ inamtario'. Obligan a que las superficies
arboladas, así como el número de hectá¡eas ya implantadas con
riego por goteo, iniciales sean iguales a las ya existentes.
h Rzstri¿ciones
d¿lestadod¿desarrolhtLigan el estado de desarrollo de un
cultivo plurianual al final de un período con el estado de desarrollo
inicial para el período siguiente, de manera que se parta de la situación final del periodo anterior para afrontar la nuela campaña.
i Rcstricciónd,ela temologíadenego:Perrrrite incrementar la superficie
de goteo a costa de reducir la de aspersión. Lógicamente la
implantación de nueva superficie regada por goteo repercute en
los costes de la explotación y por tanto en el cálculo del VAN. Es
acumulatila,
El conjunto de restricciones del modelo aparece formulado en el
Anexo 1.
3,4,4, Alributts:Iruliudwa socioeconónicus
y ambientales
Hemos seleccionado diez indicadores cuyos valores dependen de la
distribución de cultivos simulada por el modelo y que nos informarán del imoacto derivado de aolicar distintos escenarios en la zona
de estudio. Su forma de cálculó procede de OCDE (2001):
- renta del agricultor (€/ha).
- nivel total de ingresos de la explotación (€/ha).
- apoyo público, procedente de las aludas directas por superficie y
de las ayrrdas a la producción en algodón, cítricos y olivar (estos
últimos cuando son plantacionesanteriores a 1998) (€,zha).
- empleo directo generado por la actividad del regadío
(jornales,zha).
- índice de toxicidad derivado del uso de pesticidas (kg de organismos muertos por pesticida/kg de materia activa) . Calculado en
base a la cantidad de pesticida aplicado, concentración y DL50.
- balance de nitrógeno (kg de N,zha). Calculado como entradas de
N a través de la fertilización menos salidas o extracciones de N oor
el cultivo) .
78
delValledelGuadalquivir
enelregadío
paraelanálisis
depolítica
deescenarios
HeÍam¡enta
- consumo de agua (m3/ha).
- balance de energía (kcat,/ha) . Exportaciones menos importaciones de energía en el sistema.
- diversidad genética (número de cultivos que componen la distribución de cultivos), y
- cobertura del suelo (porcentaje de tiempo que la superficie se
halla cubierta por el cultivo, una vez desarrollado).
DEAPUCACIÓN
DEUNESCENARIO
4, DESCRIPCIÓN
El modelo diseñado permite simular la distribución de cultivos en un
plazo de tiempo de 40 años, plazo suficiente para permitir la viabiliáad de una piantación de olivar y eütar los problemas de períodos
mostraremos la simula"transitorios; y de "frontera.. No obstante,
y
indicadores para
diferentes
los
de
de
cultivos
la
evolución
ción de
Ello
se hará bajo dos
un plazo de tiempo menos lejano: el año 2010'
diférentes contextos normativos, el actual (Agenda 2000 y precios
cero para el agua de riego) y o|ro alternativo que persiga la sostenibilidad global de la agricultura.
El escenario alternativo se construye en base a un argumento cualitativo más un conjunto de indicadores cuantitativos que pueden proceder de cambios en el plano económico y/o social, de avancescientífrcos y técnicos, de variaciones en los objetivos de política' a consecuencia de eventosinesperados,etc.
En una revisión del futuro propuesta pot el ForesightProgramme
(Berkhouc et aI., 1998, DTI, 1999), se identihcan cuatro posibles
escenariosde la dirección que tomará la política agraria europea,
tomando como punto de partida el escenario actual (Agenda
2000). El punto de partida tomado es el régimen de intervención
existente en 2000,22001y se utiliza como referencia para definir
los escenarios de futuro, extrapolándose al año 2010, una vez
incluidas las predicciones sobre los precios de inputs/outputs y
sobre mercados agrícolas, procedentes de la UE, OCDE y otras
fuentes. No vamos a entrar aquí en la construcción de tales escenarios de futuro, sino que hemos elegido uno de ellos por ser el
que más se acerca a los propósitos de la OMC y le aplicamos nuestio modelo para simular sus consecuencias en el futuro' como
ejemplo de la utilidad del modelo diseñado en este trabajo' El
eicenario elegido, Sostenibilidad Global, enfatiza en la protección medioambiental. En el cuadro 5 se describe cuantitativamente.
79
y JUlioBerbelVecino
i\,r!."
JoséLópezBaldovín,
CarlosGutiéÍez¡,4aftín
Cuadto 5
(PRICIOS
TSNMADOS
PAXA
EL20IO,
DESCRIPCIÓN
DETSCENARIOS
SQYSG
CUANTIIATTVA
ENEtANO
2(]OI)
ESTIN4,{DOS
COI'IO
%D[LOIXISTINTE
s:tEt¡squo SosL$ib¡lld¡d
(2m)
Global
P$cloE
deo¡¡tpns
T goblando
Trigoduro
Girasol
I\,4aiz
Cíkicos
Algodón
Olivar
PatalAS
100
s5
100
100
100
100
95
90
100
100
100
100
95
90
100
100
süÍ¡squo
(2000
s5
100
100
100
95
100
BO
100
100
100
95
85
g5
100
Siat¡e quo(2001)
100
Sostenlbllldrdglobal
Cuoladereürada
100
95
Sostenibllld¿|f
Gloüal
Proclo6
deirpuls
Slb6ldlo6aglcolas
100
Relkada
SHr¡¡qüo
(200'r)
Solt nlbilidad
Glo¡ál
100
135
100
140
r00
100
100
145
102,5
125
100
115
100
140
lnltaeskuctura
100
delregadío
125
Fertilizanies
Pesl¡cidas
Energla
Ssmillas
l\rlaquinaria
Seruicos
Aguaa p¡e
depafceta
M¿node obÉ
100
Alqurlerliera
100
132,5
100
Rendimienlos
100
100
llsodeagroquímicos
70
FrérterElaboración
oropia
4.L EscenarioStatusquo o contextoactual
Actualmente la zona de estudio se halla sujeta a las normas de la
Agenda 2000 de la UE y aún no se ha impuesto al regante la obligación de pagar por el recurso agua. En €ste escenariorealizamosuna
previsión de la evolución de la planificación de cultivos y una serie
de indicadores socioeconómicosy ambientalespara el año 2010.
4,2, [scenarioSostenibilidad
Globalde la \ricultura + DMA
Hacemos una breve descripción de esteescenario,pero al lector interesado en los detallesse le remite a Berkhout et aL, 1998;DTI, 1999,
como fuentes originarias (1). Se caracteriza por un énfasis en los
valores sociales y ecológicos, como requiere ta OMC. Por tanto, son
(t) En uuu.urc.u/grulos/uadi/1utdi
tesongn&bs d¿ esleesrcnano ) olros-
80
ldllu¿¡|¿
enúntruse uM üscrifción bosada m hs,rmcianado:
Íuen-
parael análisis
delValledelGuadalquivir
Herramienta
deescenarios
depolít¡ca
enel regadío
important€s los criterios de calidad y seguridad alimentaria por parte
de los consumidores. Este escenario puede implicar una cierta bajada de producción por dedicar parte de las tierras a la conservación
de la Naturaleza, al tiempo que la productividad se veria incrementada gracias a la adopción de tecnologías más eficientes y a la producción en parcelas más pequeñas. Se imponen las tasas mediambientales para restringir el uso de agroquímicos y promover un uso
eficiente de la energía. En cuanto a la mano de obra, su disponibilidad local tiende a disminuir, compensándose con el incremento de
la disponibilidad exrranjera. La Ley tiende a proteger los derechos
de los trabajadores, por 1o que los salarios se ven incrementados.
Este nuevo contexto ha obligado a añadir/modificar las restricciones
del modelo para, por ejemplo, restringir el uso de agroquímicos un
30 por ciento por debajo del uso actual o para introducir un pago
extra por el agua equivalente a 3 céntimos de euro/m3, que se ha calculado tras incrementar en un 40 Dor ciento el coste variable del
riego (ver cuadro 5). Ello lógicamenie afectará al cálculo del VAN de
cada uno de los cultivos, etc. Conviene comentar, como puede verse
en el cuerpo de restricciones de1 modelo, que, para dar mayor flexibilidad al modelo, se incluyen como variables de decisión los cultivos
de secano (trigo, girasol y olivar).
Y DISCUSIÓN
5. RISULTADOS
Utilizandolasecuaciones
tsl a t7l paracalcularel óptimode la Función de Utilidad Actualizada, estando sujeta al cuerpo de restricciones descrito (ver Anexo I para escenario Status Quo) , obtenemos un
plarr de cultivos eficiente a lo largo del período 2002-2070para cada
cluster, que se resume así:
A nivel de clustel los cambios ocurridos en el período estudiado en
el escenarioactual para el año 2010 son: el cluster especializadoen
algodón continuará siéndolo (ocupando el 45 por ciento de la superficie del cluster,con tendencia a seguir disminuyendo), pero cediendo un 38 por ciento del terreno a 1oscítricos. El cluster especializado en trigo disminuye fuertemente la participación de los herbáceos
para plantar olivar en hasta un 59 por ciento de la superficie. En
cuanto al cluster de maiceros, pasa a convertirse en el de cit¡icultores, llegando a dedicar un 58 por ciento de la superficie a cítricos, y
sigue concentrando a la mayoría de los horticultores. El cluster
donde en el 2001 predominaba el olivar (60 por ciento) y los cítricos
(30 por ciento), incrementa aún más la superficie dedicada a estos
últimos.
81
y JulioBerbel
Vecino
Gutiérez
I'¡artín
Baldovin,
Caflos
[4."JoséLópez
En el Escenario SG, a nivel de cluster,los cambios serían: el cluster
especializado en algodón continuará siéndolo (estatrilizado en el 58
pór ciento de la superficie), pero cediendo un 35 por ciento del
i".r"no al olivar. El cluster especializado en trigo deja de cultivarlo
para plantar olivar, y el cluster de especialistasen olivar transforma
el 30 por ciento de cítricos existente en olivar. En cuanto al cluster
de maiceros,se reconvierten a citricultores,llegando a dedicar un 55
por ciento de la superficie a cítricos,y sigue concentrando a la mayoría de los horticultores.
Además se obtiene valiosa información procedente de indicadores
socioeconómicosy ambientales,que se resume en el cuadro 6, para
cada uno de los cuatro cluster de la zona regable. (Esta información
se halla detallada en Anexos ? y 3) .
Cuad,¡¡ 6
CLL-STIR
P0R
YA]vIBIE¡"TAILS
SOCIOECONOMICOS
VARIACI0NES
iNINDICADORTS
(2()1()-2001)
PORCENTUAL
\,AR]ACION
Slalusquo
lndlcadoles
Socioeconómicos
tu4edioambientales
A
-7,6
Benta
Subs¡dios
Empleo
+39,5
B
c
D
+33,5
-36,4 +28,2 +7,8
+42,8 +74,Q + 1 3 , 9
+ 1 7, 7
+8,8
Agua
+27
Toxicidad -34,8
+5,6
I'l li^,i"do
Diversidad-20,0 - 1 4 , 2 - 1 4 , 2
C"b"'tuta +26,7 +40,8 +48,8
A
Sostenlbllldadglobal
g
D
c
+6,6 +35
-7,4
+56,2
+1 2
-20,2
-23,9
30,0
-4,3
-40
+16,9
+1,6
4,0
0,0
40
+5,3 +20,2 +41
+1 5 , 8
+36,5
-11,2
-28,3
+69,1
+O,7
47,6
-40,8
36,3
-9,4
28,5
+43,2
0,0
-1,0
propra
Fuerle:Elaboracbn
5.1. Evoluciónde la Planificaciónde Cultivos,\regada
LIna vez se obtuvieron las futuras planificaciones de cultivos para
pero a partir del 2002,y hasta el 2010, son datos de la simulación. Se
óbservá que las curvas correspondientes a un mismo cultivo, por
ejemplo ALG-0 y ALG-3, coinciden hasta el año 2001, pero Iuego
82
paraelanál¡sis
Herram¡enta
deescenarios
depolít¡ca
enel.egadío
delValle
delGuadalqu¡vir
Grál¡co1
Evolución
de cultivos(1)en FuontePalmera.
Horlzonle
2010
50
45
40
35
ü30
.9
€25
920
t5
10
0
.é é .+'rS d.p'd
_
....-¡-{¡-!
TRt_o
_____
TRt_3
---------
nS d.ñ.S.É
d d +s
MAt_o
,..........-.- ALG_o
_ -
MAt_3
-..-
----
ALG_3
-
-
OLt_o
OLt_3
FL€n¿eiElaboracrónorooia
Gtátbo 2
Evoluclón
de cult¡vos(2)en FuentePalmora.
Horlzonte
2010
i'C
30
s
o
20
15
10
0
.S S e .S d .S .ñ .É .S,S S d ñ ñ
-
GIR_o
-----
¡¡¡o-¡¡,-¡ BET_o
GtF_3
.-.-.-.-.
.................
CtT_o
BET_3
----
- - - -
"$o
CtT_3
PAT
Fue¡,leiElaboraclónpropia.
83
Ca os Gullé ez [4ad¡ny Jul¡oBerbelVeqln0
M.'JoséLópezBaldovín,
divergen dependiendo del escenario que estemos observando. Los
subínáices 0 y 3 adjuntos a cada cultivo hacen referencia al escenario al que peiten..én (0 = Status quo, 3 = Sostenibilidad Global).
Lo más destacado a comenta.r es el crecimiento de la superficie de
oliva¡, cítricos y, en menor medida, de hortalizas, en ambos escenarios, en detrimento de cultivos tradicionales de la zona, principalmente girasol Y trigo.
cederá signifrcativamente €n el futuro, pero mantendría una representacióri en torno al 5 por ciento si se continuara en el actual contexto, y, sin embargo, disapareceía por completo en el escenario
Gtáf¡co3
Distribuclón de cultlvos agregada 9n 2010.
TRI5%
G I RO %
PAT5%
RET1%
Fuenig.Elaborac¡ónPropia.
84
paraelanállsls
delValle
dglGuodalquivir
deescenarlo8
dapolíl¡ca
e¡ elregadío
Herramlonta
Gtál¡co3
Distrlbuclón de cultlvos agregada en 2010.
Escenarlo
SG
'TRt
1%
clT 19%
MAI4%
RET'1%
Fr./é¡to.Eaboraciónorooia.
alternativo. Los cítricos tienden a aumentar en ambos escenarios,
pero de forma más pausada en el escenario SG. El olivar intensivo es
el cultivo estrella de cara al futuro y Liene un crecimiento paralelo en
ambos contextos, aunque ligeramente mayor en el escenario SG. La
superficie de hortalizas, representada por la patata, también crece de
forma paralela en ambos contextos.
Agrcgados
5.2.Evolución
delosIndicadorcs
de cultivosen cadaclustery
A partir de lasfuturasplanificaciones
escenario (ver Anexos 2 y 3), se obtuvo información acerca de la evo'
lución de los indicadores que, una vez agregada para la zona regable,
exponemos en los gráficos 4 a 6. A través de dichas figuras podremos
deducir el futuro impacto socioeconómico y ambiental en la zona
regable en cada escenario,
winwnffius
5.2.1,Indimdo¡a
Los gráficos 4 y 5 muestran la evolución de los indicadores socioeconómicos, a nivel agregado, (ingresos totales de la explotación, renta
del agricultor y nivel de subsidios recibidos por el agriculto¡ la pri-
y JulioBeñelVeclno
Martín
BaldovÍn,
CalosGutiérrez
M."JoséLópoz
Gtático 4
económ¡cos,
Evoluciónde ¡ndlcadores
4.500
4.000
3.500
3,000
$ z.soo
E z.ooo
1,500
1.000
500
0
.Ñ .s .ñ .ñ .ñ .Ñ .Ñ s"
.éF.ó "dF.s .ñ
"s'o&
Años
-----.--.
Renta_o
-----
Renta-3
_----""
Ingresos_o
,-."-'.'.'.-' subsidios-o
3
Ingresos
-"-
Subsldios-s
FuerlerElaborac¡ónpropia.
Gtáf¡co5
Evoluciónd6l ompleodirecto.
25
20
E
1s
-9
0
*$ *$ .s .s .ñ .e' .ñ .ñ .d .É .ñ .S .ñ .ñ .ñ'
Años
-
propla
Fuent€r
Elaboración
86
Empleo-0
-----
Emp¡eo-3
parael análisis
He(amienta
depolilicaenel regadío
delValledelGuadalquivir
deescenarios
mera; y nivel de empleo la segunda), para la zona regable en cada
uno de los escenariosanalizados. Los subíndices 0 y 3 adiuntos a cada
indicador hacen referencia al escenarioal que pertenecen (0 = Status quo, 3 = SostenibilidadGlobal).
Se percibe un descenso de la renta del agricultor en el escenario SG
con respecto al contexto actual a lo largo de todo el período, como
consecuenciadel descensoen los preciosv subsidiosen la mavoría de
los cultivosy el simultáneo aumen'tode los precios de inpuLs.Ño obstante, en ambos escenarios la renta evoluciona a-lalza, situándose al
frnal del período a unos niveles muy superiores respecto al comienzo, únavez que los regantes se han repuesto del esfuerzo inversor en
cul¡ivos perennes (olir'ar y cítricos) y en nueva superficie regada por
goteo.
Se puede observar que las curvas de nivel de ingresos y de subsidios
(derivado tanto de pagos por superficie como de a¡rdas a la producción) son muy similares en ambos escenarios, aunque ligeramente inferiores en el escenario de Sostenibilidad Global. Mientras
que la renta del agricultor y los ingresos de la explotación evolucionan al alza en ambos escenarios a lo largo del tiempo, vemos que el
nivel de subsidios no crece apenas en el período analizado. Es necesario aclarar que el nuevo olivar plantado no recibe subvención alguna, pues sólo la recibe el olivar plantado anteriormente a 1998 (15,5
por ciento de la superficie de la zona regable, hastael ano 2001).
En cuanto al nivel de empleo, éste tiende a aumentar en ambos escenarios, pero de forma más acusada en el escenario SQ, debido a la
mayor superficie de frutales.
5.2.2,htdiwdores
wnbintal¿s
El gráfico 6 muestra la evolución de cuatro indicadores ambientales,
a nivel agregado (nivel de toxicidad derivada de los pesticidas y de
nitrógeno susceptible de lixiviarse en el suelo, en la primera; y consumo de agua y balance de energía en la segunda) , para la zona regable en cada uno de los escenarios analizados. Se puede obserlar que
'de
tivamente
el nitrógeno sobrante en el suelo desciende signif,rca
aplicarse el escenario SG, fruto del reajuste en la pla:rificación de
cultivos para adaptarse a las restricciones impuestas al uso de fertilizantes en este escenario. En cambio, de continuar en el escenario SQ
es previsible un aumento progresivo de la lixiüación. En cuanto al
uso de pesticidas.en ambos escenariosse produciría un descenso
deb¡do á la preclominancia del olivar, cultivo que requiere menos
productos fitosanitarios.
87
Marlíny JulioBefbelVecino
CarlosGuliérrez
l\4."JoséLópezBaldovín,
El consumo hídrico mantiene un nivel similar al de años anteriores al 2002 cuando la simulación se hace en el escenario SG,
Dero se incrementaría en torno a unos 500 m3rlha más si se conti.rrru.u en el escenario actual. En cuanto al balance energético,
las curvas para ambos escenarios muestran al escenario alternativo como él que obtiene un nivel de exportaciones de energía
superlor.
Por último, debemos hacer un breve comentario acerca de cómo
afectan estas planifrcaciones de cultivo al paisaje del futuro de la
zona. En ambbs escenariossimulados la diversidad genética dismi-
año.
Gréf¡co6
amblentales.
Evoluc¡ónde indlcadores
12.000
11.000
10.000
9.000
8.000
7.000
6,000
-4F"ó ."+ S S .S .8.É
-
Toxicidad 0
------.,-,
Lxiviación_0
Fuerler Elaborac¡ón prop¡a
88
-----
T o x í c i d3a d
.--------
Lixiviación_3
delGuadalquiv¡r
paraelanállsls
depolítica
enelregadio
delValle
Heramienla
deescenarios
GráÍico7
Evolución de indicadorcs ambientales.
M¡llones
de Kcal/ha
4.000
3.500
3.000
2.500
2.000
1.500
1.000
.s .ó .s ..s
--------.
q;s .ñ
,ñ
.F
.ñ
.ls
"s
.rs .ñ .d.'
Agutuo
-----
A g u a3
Energfa_o
---------
EnergíL3
Fl¡ente.Elaboraciónpropia.
6. CONCI,USION
El objerivo de este estudio ha sido investigar la influencia que tendría
un posible escenario de reforma de la PAC dirigida a las mejoras
ambiental y social, y al acercamiento de los propósitos de la Organización Mundial de Comercio. El cambio normativo propuesto incluye, de acuerdo a la DMA, una propuesta de precio del agua según
consruno (equivalentea 3 céntimos de €/m"), mayoresrestricciones
al uso de agroquímicos y mejora salarial. Además, con el fin de evit¿r
las distorsiones de los precios existentes en el mercado mundial,
incluimos una disminución de los subsidios agrícolas, unida a un descenso de los precios de los productos agríco1asy a un ascenso en el
de todos los factores de producción.
EI modelo creado nos permite simular las consecuencias de situar la
zona de estudio en el horizonte 2010 en dos contextos normativos,
el actual y un posible contexto que persigue runa agricukura más sostenibl¿.De los resultados se desprende, como conclusión principal,
que con la aplicación de este último escenario, el crecimiento socioeconómico de la zona seía más lento, pero éste se distribuiría de
89
CarlosGuliérrez
l\4artín
l\¡,"JoséLó!€zBaldovín.
v JulioBerbelVeclno
una forma más equitativa y cercana a Ias pretensiones de la OMC, a
la vez que se reducirían los impactos ambientale s negativos en relación aI actual escenario, ya que se ahorraría en el consumo de agua
respecto al escenario actual, se correrían menos riesgos de lixiviación de nitrógeno en el suelo y el porcen{e de cobertura del suelo
aumentaría. Estos efectos positivos son a su vez sinérgicos. Por ejemplo, las restricciones en el uso de agroquímicos provocaría una mejora en la calidad del agua y por tanto de 1osalimentos; o la imposición
de una política de gestión de la demanda de agua promovería un uso
más eficiente de la misma y, en consecuencia, disminuiría la necesidad de buscar nuevas fuentes de suministro hídrico.
El estudio a largo plazo realizado señala como evidente que se tiende a un fuerte incremento en la producción de aceite y de frutas, en
ambos escenarios analizados. Si esto ocurriera de forma simulánea
en otras zonas de Ia cuenca, quizás convendría controlar estas producciones, bien vía limitación del crecimiento de la superficie de
árboles o bien limitando su producción, para eütar la caída de precios. Dicha caída es muy dificil de cuantifrcar porque en los últimos
años se observa que los mercados de aceite y de cítricos han ido
absorbiendo la creciente producción de las nuevas plantaciones, sin
un quebranto grave de los precios.
Por último, queremos apuntar que la programación multicriterio y
multiperíodo es adecuada para diseñar herramientas que permitan
conocer las repercusiones de un cambio de contexto normativo en
el futuro. Si bien es cierto que un estudio para un horizonte temporal muy lejano podría ser realizado con progr:amación estática
(mucho más simple), porque la planificación de cultivos tiende a
estacionarse, el horizonte temporal 2010 (o incluso el 2015, año en
que la DMA debe haber cumplido sus objetivos) no es lo suficientemente lejano como para que las plantaciones de árboles se hayan
estabilizado. Además, la programación multiperíodo permite conocer la evolución año a año de las variables decisión, así como de cada
indicador analizado.
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92
delGuadalquivir
parael anáiisjs
depolítica
enclregadío
delValle
deescenarios
Heramienta
YMUNICRITERIO
DEL
MODILO
XIULTIPIRIODO
RISTRI(]CIONES
l*tt,.¡ = too
ttetfa
*
*
*
> (x(t,d rqt, c)- (0 l500)?100 396,5
financtera
x(t,FET)> 10%" (x(t,TD)+ x(t,TB)+x(t,TD-sec)+
x(t,TB_soc)
+ x(t,GlR)+ x(t,GlRsec)+ x(l,MAl)
x(t,RET)< 20%' (x(l,TD)+ x(t,TB)+ x(t,TD-sec)+
+ x(t,MAl)
x(t,TBsec)+ x(t,GlR)+ x(t,GlR-sec)
polÍticaagrar¡a
x(t,TD)+ x(t,TD_sec)
< 33
x(t,ALG)
< 21
+x(t,cIR-sec)
<f.t.[tr->ortxc.crR)
>*,.",]
o,,*.,.#.lrt- Io,,t->o,,"n
]
<,."o=ffi.[t*-><,,"r><r.*r]
o y cii son
s0bconjuntos
olivary citricos
sucesrón
t¡po1
x(t,TD) + x(r,TB) + x(t,TD - sec)+ x(t,TB -sec) <
#-l'*-:o't-ro'"r]
x(t,ALG)< x(t,TD)+ x(t,TB)+ x(t,GlF)+ x(t,¡rAl)
x(t,TD)+ x(l,TB)< x(l,GlR)+x(t,iIAl)
<x(t,TD)+ x(t,TB)+x(l,GlR)
x(l,MAl)
sucesióntipo2
x(t,GlB)< x(t,TD)+ x(t,TB)+ x(t,MAl)
x(t,PAT)
< Max-PAT
(segúnc¡ust€r)
x(l,Oll_¡n¡c¡al)+ X(t,Oll-inicial sec) = n.'de ha de
(según cluster)
ol¡varestablecido
x(t,ClT_in¡cial)=
n.'de ha de cítricosestablecidos
(segúncluster)
Agua(t)< 5.000
mercado
de
condrconesIn|ctales
lnvenlariorelativasa
iniciales
as superficies
de árboles
hídrica
restricción
= z(l) + nuevo_goteo(t-1)
nuevo_goteo(t)
< ha goteo¡nicial+
x(t,ALG)+x(t,MAl)+x(t,PAT)
nuevo_goteo(t)
X(t,o)= X(l-1,o)
X(t,c¡t)= X(t-1,cit)
de r¡ego
tecnologÍa
estadode desarrollo
93
y JulioBerbel
vecino
Baldovín,
Gutiérrez
Martín
l\1.'JoséLópez
Carlos
Anexo2
+AGUA
CRATIS
STATUS
AGENDA
2OOO
QUO:
PLANIII(]"{CION
D[CULTIVOS
Año
TB
TD
MAI ALG GIR
PAT RET TDS TBS GS
ALGODÓN
A: ORIENTACIÓN
CONGLOMERADO
0
78,1
0
7
0
0
02
0
76,9
0
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0
0
03
0
0
7
0
0
Q4
0
65,1
0
7
0
0
05
0
62,3 0
7
0
0
06
0
7
0
0
60,2 0
07
0
0
7
0
0
08
0
46,9
0
7
0
0
09
0
45,0
0
7
10
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
TFIGO
B: OBIENTACIÓN
CONGLO[,|EFADO
12,7
5,6
0
38,6 4,9
02
4,7
4,2
0
34,1 4,9 21
03
2,3 3,8
0
29,6 4,9
04
0
0
24,1 4,9 21
0
2,3 2,0
0
15,0
06
2,3 1 , 7
0
8 , 6 8,6 17,3 0
07
2,3 1 , 7
0
8,6 8,6 17,3 0
08
1,7
0
8,6 8,6 17,3 0
09
'10
1,7
0
8,6 8,6 17,3 0
MAIZ
C: ORIENTACION
CONGLO[4ERADO
11,2 5 , 0
0
1 1, 1 38,4 1 1 . l 0
02
11,2
0
21,0 3,3 2 1 , O 0
03
11,2 2,8
4,6
0
0
4,6 23,3
04
1 1 , 2 2,0
2,3
1
7
,
8
0
0
05
0
0
11,2 I , l
0
0
06
11,2 0,6
6,0
0
0
0
0
07
6,0 0
0
11,2 0,6
0
0
08
6,0 0
0
11,2 0,6
0
0
09
11,2 0,3
0,6
0
10
0
FRUTICULf
DIORIENTACIÓN
URA
CONGLO[¡EFADO
1
0
0
0
0
02
0
0
1
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0
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0
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1
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4
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4
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0
0
0
10,9
12,1
13,6
0
23,6
4,3
0
0
26,4
26,4
0
32,2
36,2
38,2
oLl
6,5
9,8
9,8
9,8
0
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0
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0
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0
20,4 0
21,3 0
23,8 0
24,1
0
24,1
0
24,1
0
24,1 0
13,1
23,1
33,1
43,1
53,1
58,0
58,0
58,0
58,0
22,5
42,5
59,1
59,1
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0
0
0
0
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59,2
59,2
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59,2
59,2
0
0
0
39,8
39,8
39,8
0
0
0
0
0
0
39,8
39,8
39,8
39,8
39,8
39,8
duro, TB: T! !gó bla¡do, MAL Maíz, ALG:Algodón, GIR: Gi¡2sot, PAT; PataE, RET: Re(rrada, TDS:Iri8o
sec ro, TBS. Tüao blando secano, CSr Girasol sec¡Do, OLIj Oliva., OSr OIi!"r secano, ClTr Cihjcos
TD:TriAo
94-
par¿el análisis
delValledelGuadalquivit
deescenarios
depolíiicaenel regadío
Hefiamienla
Aruxo 2 (C,onlmua.ión)
+AGUA
GR{TIS
STATIiS
2000
QU0;AGINDA
INDIC{DORIS
Año
Indlc¡dores
econóDico6
lndicadorcs
anbientales
Apoyo
públlco
de
Balanc¿ Dlversldrd Cob€rtur.
Conoumo lndlce
agua
loÍqldad deÍilrogeno genétlca
kgt¿ha
n."culllvo¡
%
m¡rha
R€nta
Ettlpleo
cJha
€rh¡
iornalh¿
AI ORIENIACIÓNALGODÓN
CONGLO[¡ERADO
1.449,1 1.921,3 12,3
5.000
02
1.746,5 1 937,5
5 000
03
1.695,0 1 . S 1 s , 9 13,0
5 000
M
'13,6
5.000
05
1 . 3 0 1 , 0 1.735,2
14,0
5.000
06
f.456,0 1.697,4
15,7
5.000
07
1.570,7 1.733,6
17,A
5.000
OB
1.380,0 1.645,4
19,2
5.000
09
1.436,2 1.638,2
1.705,1 2 1 , 3
5.000
10
1,704,0
B:ORIENTACION
TRIGO
CONG O|\IERADO
946,8
2.684
02
6r8,1
925,7
8,3
2.588
03
616,5
858,0
2.525
04
499,2
815,6
10,0
2.487
05
732,7
11,2
2.520
06
483,3
20.210
19859
19.540
17792
17.218
1 68 8 1
67,8
70,5
72,7
74,Q
76,5
79,5
14.499
80,6
80,3
80,3
I001
7 900
80,5
15486
14.843
7 799
7.725
7.770
7 846
12,0
2.652
07
7 1 1 , 6 635,0
7 846
648,3
2.808
08
1 085,1
7.946
1414,7
648,3
13,6
2.963
09
7.946
1.608,0 648,3
3.089
10
C: ORIENTACION
MAiZ
CONGLO[4ERADO
15.336
677,0
4.407
02
633,0
9.125
752,5
2.952
03
396,5
10.284
433,8
10,6
3.585
04
396,5
416,4
12,5
3.750
8.978
05
396,5
15,6
7.403
396,5
421,4
3.856
06
900,0
541,1
19,1
4.140
6.852
07
7.531
08
1.420,6
736,9
4.597
8.318
09
1.747,9
943,3 28,3
4392
8.156
10
2.090,7 1.192,2
33,2
5.000
D: ORIENTACION
CONGLOIMERADO
FRUTICULIURA
3.934
02
2.483,3 1.964,9 30,0
3.590
4.348,6 2.604,4 33,2
3.829
03
3.628
3.846
04
3.259,5 2.187,7
34,2
3.672
4.002
4.361
05
3.845,2 2.436,0
4.002
4.425
06
3.344,9 2.251,3 35,9
36,5
4.002
4.489
07
3.348,5 2.265,7
4 002
4.1U,2 2.623,8 3'7,4
4.553
08
4.125,2 2.655,2
38,1
4 002
4.617
09
10
4.270,5 2.693,S 38,8
4.002
4.617
77,5
83,5
85,4
83,1
82,7
82,7
89,2
85,6
88,5
90,1
93,5
97,1
97,1
74,7
77,9
80,2
82,9
82,0
81.2
80.0
79.0
78.1
4
4
4
4
4
4
4
4
4
7
7
7
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
4
4
4
4
6
3
3
3
3
3
3
3
3
3
59,3
60,0
64,8
66,f
67,1
74,1
52,5
58,4
u,2
70,0
79,5
79,5
79,5
56,5
66,8
78,8
85,6
88,5
88,5
88,5
88,6
99,3
99,3
99,3
95
lllarlíny JulioBerbelVecino
¡1,"JoséLópezBaldovín,
CarlosGutiérrez
Anexo 3
GLOBAL
SOSTINIBLE
AGRICUNUR{
D[CULTIVOS
PI"ANIIICA(]IÓN
Año
TB
TI)
MAI ALG GIR
PAT RET TI¡S lBs
ALGODÓN
AI ORIENTACIÓN
CONGLOMEBADO
'10,0 7
0
57,1
02 1 0 , 0 0
'1,0
5,2 7
0
0
03
0,4 7
0,1
0
58,0
o,4 0
04
0
7
0
0
58,1
0
0
05
0
7
0
0
0
0
06
0
7
0
0
58,1
0
0
07
0
7
0
0
cit, I
0
0
08
0
7
0
0
58,1
0
0
09
7
0
0
58,1 0
10
0
0
GS
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
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0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
FRUTICULTURA
D: ORIENTACION
CONGLOIVIEBADO
0
4,7
I
4,7
4,4
0
02
0
4,7
7,4 1
4,7
1,4
0
03
0
1
1,7
1,7
0
0
04
0
1
1,7
1,7
0
0
05
0
1
1,7
1,7
0
0
06
't,7
I
1,5
0
1,7
0
0
07
'l
1
,
5
0
1
,
7
1,7
0
0
08
1
,
5
0
1
1
,
7
1
,
7
0
0
09
1
0
1,7
1,7
0
0
10
0
0
0
0
0
0
0
0
0
TRIGO
Br ORIENTACION
CONGLOIVIERADO
16,1 2,3
4,9
0
02
1 4 . 0 2,3
0
28,5 4,9 2'l
03
12,2 2 , 3
0
22,5 4 , 9 21
04
10,4 2,3
r
6
,
8
4,9
0
05
4,7 2,3
1 1 , 0 4,9 21
0
06
'18,1
,'7
2,3
7,4
0
07
2,3
1 , 2 8,6 1 7 , 3
0
08
2,3
8,6 1 7 , 3
0
09
2,3
8,6 1 7 , 3
10
0
N/Alz
C: ORIENTACION
CONGLOI\¡ERADO
1t 2
12,0
0
02
1t 2
6,6
14,4
1
0
,
5
0
03
11,2
14,9 1 , 4 2 1
0
04
1 7 , A 1 0 , 0 11,2
0
0
05
11,2
17,A
0
06
0
1 7 , 8 17,8
0
07
0
0
14,4 14,4 1 1 2
0
08
0
0
11,6 11 '
0
0
09
0
q
11 '
1
l
0
0
10
0
5,4
4,5
3,8
3,1
2,3
1,7
1,6
1,6
1,6
3,0
0
0
1,7
1,7
1,7
1,1
1,l
0
0
oLl
14,0
24
34
34,9
34,9
34,9
34,9
34,9
34,9
22,5
31,1
39,3
47,6
57,6
59,2
os
ctT
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2,3
2,3
2,3
2,3
2,3
2,3
2,3
2,3
2,3
59,2
0
10,2
10,2
10,2
10,2
10,2
10,2
10,2
10,2
10,2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
69,2
84,2
0
0
0
84,2
88,2
0
0
0
48,2
0
0
88,2
88,2
0
0
0
0
0
0
0
0
aa,2 0
0
0
0
13,1
23,1
¿ , 12
a1 2
47,0
54,3
0
0
0
0
0
0
0
0
0
TD: T' igo duro, TB: Trigo bla¡¿lo,MAI Maíz,ALG: Algodón,GIR: GiEsol, PAT:Pa¡at¿,RlT Rcdrad¿'TDS Trigo
auro secanó,TBS;rrigo bl;ndo secano,GSrCirasolsecano,OLI: oliqr OSrOliv¡r secanoClT: Citricos
96
delValledelGuadalquivir
parael análisisdeescenarios
depolítica
enel regadio
Heramienla
Anexo ) (Conünuaaón)
GLOBAI
ACRICUNUR{
SOSTINIBLE
INDICADOR[S
lndlcado¡ls
¡mblonl¡les
lndicadoF¡econónlcoB
Año
Fent¡
Apoyo
público
Empl€o
Balanca Dlvorsid¡d Coboüra
Consumo lndlc¿de
agus
loxlcldad denltrógeno geÍótica
m3/h¡
€rha
€/ha
lonallh¡
ALGODÓN
CONGLOI¡EBADOAI ORIENTACIÓN
3878
94'1,9
1464,8
02
11,0
3803
03
1.022,8 1490,9
11,9
3761
916,2
1433,8
04
12,0
3810
05
1 . 2 4 1 , 7 1447,6
12,5
3921
1431
1.315,0
06
,2
1
3
,
0
4035
1430,0
1
.
5
1
2
,
6
07
13,5
4137
1453,7
17f5,6
08
14,1
4198
1969,1
1453,7
09
14,7
4223
1 9 7 5 , 3 1453,7
10
kgtühr
n,rcull¡vor
15.584
15.584
15.584
15.584
15.584
15.584
15.584
15 584
15.584
66,0
69,1
5
5
5
8.105
8.077
73,7
73,7
73,7
73,7
73,7
73,7
73,7
73,7
73,7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
73,7
73,7
73,7
73,7
7
7
7
6
6
5
5
5
5
72,2
72,5
3
3
3
3
3
3
%
55,8
61,5
68,1
68,1
68,1
68,1
68,1
68,1
TRIGO
cor'lorovenÁooe,oRTENTACIÓN
2.683
446,4
984,0
2.593
8,3
452,4
1.002,5
9,0
978,9
396,5
2 533
9,6
396,5
983,4
10,8
396,5
972,1
11,9
2.655
467,9
968,0
2.790
889,2
970,6
2.938
1.241,5
960,0
14,4
3.059
1.408,9
944,1
¡,1AlZ
Cr ORIENTACIÓN
CONGLOI\.4EFADO
9,9
3.792
440,2
806,1
02
3.429
768,7
560,9
03
10,8
3.146
462,9
774,4
04
3.475
760,0 1 2 , 5
501,6
05
3.S52
a74,97 15,4
992,7
06
18,5
4.360
1.343,5 1.025,3
07
4.597
1.229,2 r.096,8 2 1 4
08
-7
4.546
1 . 3 2 1 , 6 1 . 1 6 8 , 9 24
09
4.593
1
3
4
8
,
5
1
.
6
5
1
,
2
10
02
03
o4
05
06
07
08
09
10
8.052
8.028
8.004
8.054
8.071
8.071
8.071
1 33 1 5
11036
8.832
8.424
9.106
L841
9.630
9.186
L229
73,7
73,7
73,7
73,7
73,7
63,6
68,3
78,8
79,7
79,7
79,7
62,7
68,2
FRL
TICULTURA
corttoLovrn¡ooorcRlENTAolÓN
02
03
04
05
06
07
08
09
10
1.258,0
1.971,8
1.453,9
2 990,1 1.647,2
1.445,9
2,49't,6
1.427,6
2.643,7
3.606,0 1 7 7 8 , 3
3.840,0 1 7 7 8 , 3
3.839,7 1 7 7 8 , 3
1.781,7
3.455,8
2.141,6
11,6
16,3
16,3
16,8
17,3
17,A
18,4
18,9
2.295
2.206
1.898
2.516
2.06t
2.170
2.265
2.317
2.338
2.516
2.516
2.516
2.516
2.516
3 941
3.912
'1.954
73,7
73,7
73,7
13,1
73,7
73,7
73,7
73,7
73,7
6
6
5
5
5
5
5
5
82,7
88,5
93,0
93,0
93,0
93,0
s3,0
s3,0
93,0
97
lvartlny JulioBeóelVecino
M.'JoséLópezBaldovín,
CarlosGut¡érre¿
RESUMEN
Herramiurta¡rarael ¡nálisisdeescenarios
depofticaen el regadíodelValledel Guadalquivü
actual, en el que se combina¡ una reforma de la PolíticaAgraria común lendente a la mejora ambiental y la aplicación de la Direcriva Marco de Aguas. Los resultados muestran que,
en el escenario alternativo propuesto, el desar¡ollo socioeconómico sería más lento que si
se continuara con la actual normatira, pero la mejora ambiental es apreciable.
PAI^ABRASCIAVE: Programación Multiperíodo, Programación Multicriterio, Indicadores de Sostenibilidad,Análisisde Escenarios.
StMIrt{RY
Toolfor policTscenario
analysis
in inigationof Guadalquivir
Valley
in a repreA multiperiod model based upon a Multicriteria objective function is developed
-homogenáous
senLaLiv¿area of the Guadalluivir valley, dividing the irrigated area into
the proposed scenario, but itwould be accompanied by an environmental improvemenl.
XEWORDS¡ Multiperiod Programming, Multicriteria Programming, Sustainability Indicalors. Scenado Analvsis.
98
LIna aproximación al valor del agua
utilizada en los campos de golf de
las comarcasde Levante y Sureste (*)
C'oNzAr-o
SA}iZ-I\{AG,{I.LÓN
(*)
I, INTRODUCCIÓN
En la actualidad existe un debate sobre el tipo de actuaciones más
adecuadas para dar solución a la escasezde agua en las zonas estructuralmente deficitarias de este recurso, que, según el Libro Blanco
del Agua, se identifrcan fundamentalmente con las provincias de Alicante, Murcia y Almería. Independiente de la opción que sea adoptada finalmente, la asignación del agua entre los distintos usos alternativos es una cuestión clave. Según las nuevas orientaciones de las
políticas de aguas,este recurso debe considerars€ como un bien económico, y a partir del estudio de su valor según los distintos usos,
propiciarse su reasignación hacia los empleos de mayor valor (Sump
si et al., 1998 y Riesgo y Gómez-Limón, 200f ) .
En este contexto, el presente trabajo, que trata de obtener una aproximación al valor económico del agua ualizada por los campos de
golf en las zonas del Levante y Sureste español, pretende abrir una
nueva línea de investigación centrada en el valor económico del
agua en usos lúdicos o deportivos, una cuestión directamente relacionada con la economía agraria y los recursos naturales.
(*) El autor agrad,ue las ¿olaboradonesde Global Col¡ ün Pa,ry, enpresa esqecializadaen eI disrño 1 la gstion
de canpos de gol.f, 1 deJauier S¿rratn, a\oga¿o J consunor ¿spectalAadoen legislnción meüaambiental. José Anto.
nio GónezJ,inín, holaor Titulm d¿ la Unía¿rsidad de Valhdaüd., realieó valiosa.ssugdenc¡as duraú¿ ln reaüz.t ión ül trabrljo. Sc aga¿e.2n igualnnte los conentarios r¿(rüzadlrspor un amlaaúÍ annninn, que har pani'
tilo nejorm sr:tauialnente Ia unión inici.at.
(*x) Deba &ruato d¿Econonía Gensal. Uniuetsitud San PaIno-CEU.
- EstudiosAgrosocialesy Pesqueros,
n.'205, 2005 (pp. 9$123).
99
Gonzalo
Sanz'Maqallón
taje de eficiencia en el sistemade riego en línea con las técnicasque
se vienen empleando en los últimos años.
El artículo se estructura en cinco apartados. Tras esta introducción,
trabajo, entre las que destaca el elevado valor económico que presenta el agua de riego en este uso, comparado con el obtenido en la
agricultura.
VATENCIANA
ENLACOMUNIDAD
DTLSECTOR
TURISNCO
2.RASGOS
DEMURCIA
YATMERIA
REGION
El turismo es sin duda una de las actividades económic¿rscon mayor
dinamismo en las últimas décadas. El número de turistas internacionales registró según datos de la Organización Mundial del Turismo
(OMT), entre 1950 y 2001 un crecimiento anual acumulativo del 6,6
por ciento. De igual forma, el número de viajeros residentes en F.spaña alojados en ñoteles creció a una media anual del 4,7 por ciento
durante los años noventa, según la Encuesta de Ocupación Hotelera
(INE). Las previsiones de la OMT para los próximos años estiman un
aumento del número de turistas del 4,1 por ciento anual hasta 2020.
En las regiones del Levante español el turismo se ha convertido en
una actividad clave. Así, la Comunidad Valenciana y Murcia recibieron, según el Instituto de Estudios Turísticos (IET), 5,5 millones de
turistas extranjeros en 2001, lo que representa el 15 por ciento del
total nacional, mientras que los españoles realizaron en estas dos
comunidades autónomas 108 millones de pernoctaciones, el
19,6 por ciento del total.
100
y Suréste
deLevante
degolldelascomarcas
alvalordelaguautil¡zada
sn loscampos
Unaaproximac¡ón
IJna característica del turismo en el mediterráneo español es la muy
elevada concentración en los mesesesti les, de tal forma que durante julio, agosto y septiembre se acumulan el 67 por ciento de las pernoctacionesde la Comunidad Valenciana,y el 68 por ciento de las de
Murcia. La pronunciada estacionalidad genera importantes problemas económicos, sociales y medioambientales. Así, al ser excesivamente costoso financiar determinadas infraestructuras para un uso
temporal muy limitado, es frecuente que exista una infradotación de
las mismas, y que en los meses de máxima afluencia se produzca un
deterioro de la calidad de los servicios, Además, la concentración
temporai del turismo impide un buen funcionamiento del mercado
de trabajo, tanlo en aspectosmacroeconómicoscomo microeconómicos (Ivars y Ma¡tínez, 1998). Por otra parte, la alta estacionalidad
aumenta el impacto negativo de esta actividad sobre e1 medio
ambiente, agravándose los problemas de tratamiento de las aguas
usadasy otros residuos (Marcos, 1999).
Por todo ello, la reducción de la estacionalidad se ha convertido en
un objetivo estratégico en la gestión del turismo tanto desde la óptica pública como privada, y durante los últimos años proliferan todo
tipo de actuaciones de promoción y comercialización tendentes a la
captación de nuevos segmentos de demanda fuera de temporada
alta. Dentro de esta estrategia, un elemento que generalmente se
considera adecuado para conseguir una mayor diferenciación de los
destinos y reducir la estacionalidad turística es la potenciación de
nuevas modalidades de turismo deportivo, entre las que destaca el
turismo de golf (véase por ejemplo, Latiesa et al., 2002, Rodríguez
Garav 2O02y Gzrcia Ferrando, 2002).
DET"ACOMI.INIDAI)
TURÍSTICO
3.ELGOLTY Et DESARROI-TO
DE
MTJ'RCIA
Y
AIMERÍA
REGIÓN
VAI,ENCIANA,
degolf
deagua
enuncampo
3.1. consumo
El consumo de recursoshídricos es el aspectomás polémico de los
campos de golf en zonas en 1asque existe una escasezde agua. Si
bien la necesidad de agua de un campo de golf es muy variable, a
continuación se calculan una serie de valores medios representativos
para cada una de las provincias de la Comunidad Valenciana, Murcia
y Almería (l). El consumo se ha calculado a partir de la evapotrans-
U) n &rráljjis ha s.da r¿ali t¿lo sobrela bas¿.le un caÍW de gou de 18 húJos,Par 72 ) cm una nqeú.ciz d¿
sien'lna da 43 h6. Por el DE&rta'naúo dé Eslu¿ios d¿ Global ülf Conpan|.
101
Gonzalo
Sanz_[laqallón
piración (ETP) más desfavorable, y como coeficiente de cultivo (Kc)
se ha tomado 1 sobre la ETP para todo el campo, independientemente de que con determinadasespeciesse podría reducir, en variedades de Bermuda y otras, hasta un 0,75. Los cálculosestán basados
en las necesidadesde agua de los cultivos,con independencia de las
características edáficas.
El cuadro 1 muestra las temperatr.rasmedias utilizadasen el cálculo de
la ETP de las estacionesmeteorológicasseleccionadas(2), así como las
precipitaciones medias durante el año. También se presenta en el cuadro el consumo teórico de agua basado en los r,zrloresde ETP y precipitación obtenido por el método de Thorntwaite para la cada zona' Para
contrastar los resultados artteriores, se ha realizado el mismo balance
hídrico, aplicando en este caso la ETP por el método de Blaney{riddle. En el cuadro 2 se comparan los resultadosobtenidos, y se muestra el
valor promedio para cada zona. Como promedio para el conjunto de las
cinco-proünciaJ, se obtiene una cantidad de 323.700m8/a-ño, 1o que
s.,porlé ,,,trconsumo teórico medio por hectárea de 7.563 m3/ año.
CuadroI
(aC)
(mm)
ilÍINSUAIIS
YPLIIIIOMETRIA
MIDL{S
TIMPIRATURAS
Almería
Ene
Feb
l\,4ar
May
Jun
,JUl
Ago
sep
Ocl
Nov
Murcla
Dtc
12,8 36
Año
18,0
Valencia
Allcante
ec mm mile$ rc mm
r mm mlles
mg
ml
23
11,7
1 9 0,0
0,0
12,2 21 2,6 1 0 , 9 16 2,6 8,2 30
6,0 1 0 , 9 24
14,1 20
9,4 13,4
1
'
A
1 6 , 1 44
6,4 13,2
1 6 , 1 28
23,5 17,1
18,4 1 7 28,2 1 9 , 1
20,4 29
22,0 4 48,4 23,6 9
,¡7
23,8 5
26,0
2
68,5
0 62,9
I
61,2 23,6 I
25,3 5
23,4
40,223,1 36 31,2 2 1 , 0 33
'19,3 26 19,7 '18,6 40 1 1 , 6 r 6,1 60
'15,6
11,4
6,4 1 3 , 9
0,0 10,8 46 0,0 8 , 1 46
290,2 17,6 305 268,8 1 5 , 1 340
castellón
milos
mm mlles
mm
mg
n3
0,0 r0,6 25
0,0 10,3 33
0,c 1 1 , 1 25
0 , 0 1 1 , 0 32
6,4 1 3 , 1 30
4,7 13,1 25
8,1
9,4 1 4 , 9 33
17,A 43
26,1 17,8 3'r
2 1 , 6 29
35,1 2 1 , 3 22
24,3 1 4
59,5 23,9 7
26 47,9 u 4 7 1 8
53,1
27,8
54
21,4 22,6
mll€8
m3
0,0
0,0
4,3
9,0
16,7
37,7
56,9
52,2
19,3
3,9
0,0 1 8 , 3 87
0,0 18,4 59
14,4 46
0,0
0,0 14,4 36
0,c 1 1 , 5 42 0 , 0
0,0 1 1 . 1
1 6 , 9 422 2$,! 17,1 425 199,9
Fue,it€.Dep¿rl¿menlode Esiudiosde Global Goll Company.
(2) C,ono ¿st¿iones n2tntügico:
se han s¿tz.¡janado: Aln¿ría ( 18 úebos alütud, )6 Lños obserua¿os),NIur
da (57 m¿Irosalti.tud., )9 años obsenador, Jijona (516 netros d¿ altítu{ 27 años obseruador, Ual¿ncla (15 metros
anitud, J2 añat) ) QrsleUón(27 l rtros, 39 ¿tñosabsen¿dor.
102
y Su¡esle
deLevanle
al valordelaguauii'izada
enloscampos
degolfdelascomarcas
Unaaproximación
Cuall.ro 2
DECONSUM0
DEAGUA
At,{\Olmr)
RISUIIDN
DtRISUilADOS
Almería
Nurcla
Allcanle
Valencla
Castellón
Thorntwaile
290.154
Blaney-Criddle 491.336
268.755
214.404
199.855
Promedio
458.676
363.7'16
354.050
284.227
206275
373.972
290.124
6.779
m3/ha
390.745
I 130
8.498
6.641
Promedlo
235.889
379.523
411.511
289.689
323.700
6.768
Fuerfei Deparlamentod€ Estudiosde Global Golf Company.
Ahora bien, el consumo efectivo de agua en cada campo de golf
dependerá del grado de eficiencia de los sistemasde riego empleados. En la actualidad, son fundamentalmente dos los mecanismos
utilizados para conseguir una máxima eficiencia: el diseño de la red
de riego y la incorporación de sistemasde monitorización de las
necesidadesde los cultivos.La tendencia actual en cuanto al diseño
de la red de riego consiste en individualizar lo más posible el funcionamiento de cada aspersor,dando un trato individualizado a cada
zona del campo para evitar aplicar dosis excesivas.
El otro conjunto de instrumentos que permiten la optimización del
recurso hídrico son los ordenadoresde riego, las estacionesmeteorológicas y las sondas de humedad, que en conjunto adaptarán la dosis
de riego a las necesidadesdiarias de agua de los cultivos. La estación
meteorológica es una práctica habitual en los regadíos agrícolas,y en
la actualidad la mayoría de los proyectos de campos de golf optan por
incluirlas. La función de la estación es determinar, a partir de la temperatura, la insolación diaria y e1viento, la evapotranspiración diaria
potencial, de forma que la dosis de riego se adapte a ella. Las sondas
de humedad son soluciones menos utilizadas, ya que las condiciones
de suelo de un campo de golf pueden variar enotmemente de unas
zonas a otras. No obstante, existen experiencias muy positivas de utiPor su parte, el ordenador
lizac\ón de sondas de humedad er grear¿s.
por la estación
1os
datos
suministrados
riego
recibe
e
interpreta
de
meteorológica y las sondas de humedad, y calcula la dosis de agua que
ese día deberá aplicarse. Además, 1osactuales sistemasde riego integran satélites de mando situados en lugares estratégicos del campo,
de tal forma que la dosis de agua es modificable por el operario, ante
averíasy roturas del sistema.
Todos estossistemasde control, junto con una formación adecuada
en su manejo, permite la aproximación a los consumos teóricos de
agua de un campo de golf, de forma que se puede llegar a eficiencias
103
Gonzalo
Sanz'l\laoallon
de todo el sistemade hasta un 90 por cienLo.En este estudio consideraremos una eficiencia del sistemadel 80 por ciento,lo que implica incrementar el consumo en torno a unos 65.000 mr /año, alcanzándoseun promedio de 388.440ms/ añ'o (véasecuadro 3) (3).
Cuad,ro)
(mJ)
DtC0LF
AtAN()
DEUNCAMP0
T0TAL
D[ACUA
ISTIilIADAS
YC0NSU]10
PLRDID,AS
Almeía
Neces¡dades
390.745
teóricas
78.149
Pérdrdas
Consumo
468.894
total
m3/ha
'10.955
Pronedlo
Murcia
Allc€nto
Valenc¡a
Castellón
363.716
2A4,227
290.124
289.689
323.700
72.743
56.845
58.025
57.938
64.740
436.459
341.072
348.148
'|0.198
7.969
4.134
347 627
4.122
388.440
9.076
Flen¿erElaboraciónpropra,
jurídicos
degolf
delriegodeloscampos
3.2,Aspectos
nal y conjunta de los recursossuperficialesy subterráneos,sin que
esta concesión administrativa garantice la disponibilidad de los caudales otorgados.
En el sudeste español son frecuenl-eslas alteraciones en las disponibilidades de agua, lo que exige la existenciade un sistemade reasignación de recursosen períodos de escasez.En la legislaciónespaño-
104
y sureste
deLevanle
degolldelascomarcas
enloscampos
al valordelaguaulilizada
lJn¿aproxir¡aclón
industria y los usos no consuntivos en último lugar, aunque siempre
ceniendo en cuenta el mantenimiento del caudal ecológico necesario. Si bien los PlanesHidrológicos de Cuenca pueden modificar el
orden de prioridades, siempre deberán respetar el abastecimiento
urbano en primer lugar.
Los Planes Hidrológicos de los Organismos de cuenca además de
establecerun orden de prioridades de los distintos usosregulan los
mente en el plan Hidrológico del Júcar hay una mención expresa a
los campos de golf, al considerarlos en su artículo 4.2, como uso
recreativo. En la práctica, el sistema de asignación es de carácter
mixto, ya que es habitual que en épocas de sequía exista un reparto
proporcional entre Ios usosno urbanos (agricultura, industria, ocio)
üna vez han quedado satisfechas las demandas urbanas (Riesgo y
Gómez-Limón. 2001).
Cu.adro4
DECUINCA
HIDROLOGICOS
PLANIS
DTUSOS
DILAGUA
SEGUN
PRIORIDAD
del Sul
Confederaclón
confederaclón
delSegura
Confederacióndel Júcal
población
depoblación, 1.Abasteqmiento
de Población, 1.Abastecimienlo
1.Abastecimiento
pequeñas
industr¡as
poco
lncluyendo
incluyendo
lasindusfiasde
enlos
siluadas
consumosiluadasen los núcleos depococonsumo
y
población
conectadas
núcleos
de
poblacrón
y
a
la
de
conectadas
a lasredesmunicipales
red municipal
2 Caudalese¡igiblespor razones 2. Regadiosy usosagrarios
medioambienlales
2 Agrar¡o
3. H¡droeléctrico
d¡st¡nlos
de
3. Usos¡nduslriales
losdeproducción
deenergía
eléctrica
parala
4. Befrigeración
energética
para
4.
Usosinduslriales
4 Usosindustriales la
producción
de
energÍa
eléclrica
producción
eléclrica
desnetgía
5 lnduslrialdistinlode los
no
5. Acuic!ltura
5. Otrosusosindustriales
anteriores.
incluidos
enlosapartados
anteriores
6.Acuicultura
6. Usosrecrealivos
6 Acuicultura
7.
Recrealivo
7.
Otros
aprovechamientos
7. Usosrecrealivos
y usosagrar¡os
3. Regadíos
actuales
8. Olrosaprovecham¡enlos
Fuenle: Elaboractónprop¡a-
105
Gonzalo
sanz-Maqallón
En el supuesto de que el riego del campo de golf se lleve a cabo
mediante la utilización de aguas residuales, su régimen jurídico
viene establecido por el artículo 109 del TRIA. Un problema de la
reutilización de las aguas residuales es la determinación de las condiciones sanitarias que han de satisfacer para poder ser reutilizadas
en función del uso que se les dé. En la actualidad el Estado no ha
desarrollado la normativa específica sobre estas condiciones en función de los usos, si bien algunos Planes Hidrológicos establecen ciertas precisiones sobre calidad de las aguas reutilizadas.
Por otra parte, 1oscampos de golf esrán sometidos aI régimen jurídico de evaluación de impacto ambiental. En la legislación estatal
sobre evaluación de impacto ambiental constituida principalmente
por la Ley 6/2001, de 8 de mayo, de modificación del Real Decreto
Legislativo 1302/ 1986, de 28 de junio, de evaluación de impacto
ambiental, no se contempla expresamente la evaluación de impacto
de los campos de golf. Es en la legislación de impacto ambiental de
las Comunidades Autónomas donde se ha incluido expresamente el
sometimiento de los campos de golf a esta figura de-intervención,
con mayor o menor rigurosidad en función de la figura de impacto
que se utilice (5).
La reforma de la Ley de aguas, aprobada en 1999, introdujo como
novedad la posibilidad de que se desa¡rollen los mercados de agua,
esto es, la attorización para que los Li¡ulares de derechos sobre el
agua puedan cederlos volunt¿riamente a otro usuario, respetando
unas reglas determinadas. La introducción de mercados de aguas se
plantea como una medida para mejora¡ de forma descentralizada,Iz
asignación del agua entre sususuarios y reducir los efectos de la escasez, intentando paliar así las ineficiencias que han demostrado hasta
la fecha las medidas administrativas utilizadas para gestionar recursos hídricos. Sin embargo, la actual regulación impide las transferencias de derechos entre usuarios de distinta prelación, si el comprador es de menor prioridad que el vendedo! por lo que un regante con caudales no podrá intercambiarlos con un campo de golf, Esta
limitación impide que el recurso se destine a usos de mayor valor, al
tiempo que se reduce la flexibiüdad que ofrecen los sistemasde mercado, al impedir que el agua se localice en función de los cambios
(5) En ¿l caso de la ünunidnd ual¿nciana: arlídtto 20 y la d.isfoncion adiaonal5a dz ln lz¡ 4/1992 de 5 de
junio sob¿ suelo no .rbanizab[e1 la Lq 2/ 1989, de J d¿ n¿arzode impacto anbiental En atrnso d¿ Murcia: íLPar
ta¿o 2.10.m) ¿eI Anexo I d.¿la LtJ 1/1995, ¿e I d.emarzo, de protetción del M¿dío Amh¿nle de h R¿gión ¿¿Mu¡
cia. Para Andalucía: Apartado 34 dd An¿n II d¿ Ia 14 7/1994, dt 18 de na1o, d¿ Pnteccion Aml)i¿ntal.
106
y Sureste
deLevanle
en loscampos
degolldelascomarcas
al valordelaguautillzada
Unaaptoximación
económicos y los nuevos valores sociales (véase Riesgo y GómezLimón,2001).
enla ofe ¿ylademandadel golf
3,3, Tendencias
En Europa se contabilizaban en 2002 algo más de tres millones de
jugadorei de golf y aproximadamente 5.500 campos (6)- A pesar de
que en los últimos años el golf ha ampliado considerablemente el
número de aficionados y se ha extendido entre segmentos cada vez
más variados de la población, en la mayor parte de países europeos
la penetración en la población no llega al 1 por ciento, lo cual contrasta con el l0 por ciento alcanzadoen EstadosUnidos'
Si bien desde el comienzo de la práctica del golf en España y hasta
los años cincuenta, el principal modelo de explotación de los campos de golf era el del club de socios privado, en la actualidad predominan los clubes comerciales, especialmente en las zonas turísticas,
Dentro de estemodelo se incluyen 1oscamposmunicipales,así como
Ios golf-resort,complejos turísticos que tienen al golf como actividad
principal (Latiesa et a\.2002). También ha registrado un importante
desarrollo el modelo de golf-urbanización, orientado hacia una privaización eventual del campo a favor de los compradores de los productos inmobiliarios asociados a la promotora del golfLa demanda de golf en España presenta un extraordinario auge
desde mediados de los años ochenta, con un crecimiento anual acumulativo del número de federadosentre 1986y ?002 del 12 por ciento, registrándose en ese último año 222 200 federados. Enre los
jugadóres de golf existe un predominio de los varones, la edad media
bsóila entre los 35 y 50 años y el nivel de formación de los aficionados es muy elevado, más del 60 por ciento poseen estudios universitarios y predominan ac¡ividades profesionales de alto nivel, como
técnicos iuperiores, profesionales y empresarios (Secretaría de Estado de Comercio y Turismo, 2001). Losjugadores de golf extranjeros
que visitan España realizan un gasto muy superior al promedio (7) y
údhzan alojamientos de categorías superiores (8). Los meses de
mayor afluencia a los campos de golf son los comprendidos entre
¿l Reino IJnido, )a que cuenta con más de un millÁn tlejugatbr* 1 casl 2.700 k'nqos
(6) Por ?aíser, d.estaca.
de gou, teg'in datos de IE Asotiación Euro?e¿ de C,IJ.
r1u Garau (2002), en
íZi S¿á¡n Otno ¡vto,eno(2002) en ¿t crLso|vláIaga h telacion ¿sde 1,9 wc¿s, niznhu
Bat¿ar¿s, elima una fioforcinn d¿ 2,6. Pan Stn¿h¿z villanuet'a ()998) el gasto m¿¿io¿smtr¿ tr¿sJ anút¡o uc¿s
'(8)
Así Por ejenflo, €n ¿l cato d¿ B¿laar$, eI 83 Pot cinto de tosjugad¿ret de gou etrtranJ¿ross¿alltjan ett hotcIcsde 4 \ 5 estrellas (vá.aseGaru'u, 2002)
107
Gonzalo
Sanz-Maqallón
febrero-mayo y septiembre-noviembre, por lo que existe una interesante complementariedad temporal con el turismo de sol y playa
(véasegráfico 1).
La oferta de campos de golf en España estabacompuesta en 2002 por
275, siendo su distribución regional muy desequilibrada, como se
muestra en el Mapa I (9). Más del 55 por ciento de los campos han
sido inaueurados en la década de los años noventa. Atendiendo a los
niveles alianzados por la demanda en los últimos años, la dotación
actual española de campos resulta insuficiente: el número de jugado
res españolespor cada campo asciende a 808, uno de los niveles más
altos entre los paíseseuropeos (véaseel cuadro 5) . Además, este ratio
sería muy superior, de más del doble, si se sumann los numerosos
jugadores procedentes de otros países (10). Ello produce que sea frecuente la saturación de los mismos en determinadas épocas del año.
Gtáfico I
Armerfa'
Número
desaridasff,:T?H
1?3::t"n
18.000
16.000
14.000
12.000
10.000
8.000
6.000
4.000
2.000
0
FuénlsrFederaciónAndaluzade golf.
(9) tu hun u:ntaülizada eI núnero ¿e camqos de gor existeiles segin La Guía of.aal ¿e Ct mPos de CoU de k
[ederarión Española d.cCoA (2A0]), in¿afm.l.ientnnente d¿l número ¿e hoJosde que d.?.sPongan.
(10) Así, ¿n And,alucíasecontabilizaron2,29 niuon¿s ¿esahd.asa los camposdegolJen 2041, ú l.asque el55
por cientoj'-€.on jugadaiw extranjero$, nientns que en Ia Comumdú¿ Ualenciana, l!1 ciÍra ¿e sahda: asmtdió a I
millin, atrr¿slondiendo el 70 por ciento 6 ¿xtra1ieft,s.
108
y Sureste
deLevante
degolldelsscomarcas
enloscampos
alvaloldelaguaut¡tizada
Unaaproximaclón
Mapa 1
Camposde golf en EspañaPorC.C.A.A.
PñtÉbú
.bAsnnkb
C¿túrtt
d.\/@
q'
lofaLca lPos275
MÚIK,o
I'€.
tJ
.t
/
i
\
\'.-v\<
, Mdtttta
Fl¡ente. Elaboración popia con dalos de la Real Federaclón Española de Golf
Ctnd.ro 5
DECOLF
CAMPO
POR
YDE
HA¡IINTIS
DE
N,E
-TUCANORIS
PAISIS
EUROPEOS
PRINCI?ALIS
ENLOS
Holanda
Suecia
España
Dinamarca
Alemanla
1.207
1.132
808
702
592
lrlanda
Francla
Auslrla
Suiza
Bélgica
Inglatena
Gales
Escocia
Italia
tol¿tl
487
482
461
459
#2
213
562
74.074
2'901
't45.455
x.462
140.652
115.460
100.629
53.800
100,000
131.579
26.147
18.868
9.091
232.000
64.865
propiaa parlirde düersasfuentée
Fden¡er
Elaboración
109
Gonzalo
Sanz,l!4aqallón
En la actualidad, existe un cierto consenso entre los agentes del sector en torno a la continuidad de la expansión del golf en los próximos años, debido a toda una serie de factores, como son (Global
Golf Compan¡ 2001): i) El potencial de crecimiento ante los bajos
nivelesde penetración entre la población españolay europea. ii) El
aumento del nivel de renta de la ooblación. iii) Las tendenciasdemográficas y laborales, con el acortamiento de lajornada laboral. iv) La
pérdida de vigencia de algunos factores que han frenado el avance
del golf en el pasado, como es la imagen elitista y los problemas ecológicos, resueltos incorporando a los campos de golf aspectos como
el riego con €uas recicladas y las certificaciones medioambientales.
v) La mayor demanda procedente de los países de clima frío europeos, a medida que se desarrollen el golf y el nivel de vida en estos
países.vi). El desarrollo de nuevos proyectos residenciales de la y 2e
vivienda, comunidades para la tercera edad y hoteles temáticos, que
incluirán campos de golf. vii) La mayor disponibilidad de suelo para
albergar campos de golf, ante el incremento de la productividad
agrzria y como alternativa a los cultivos agrícolas en abandono. üii)
Ypor último, el atractivo creciente del golf como negocio acíclico y
rentable en sí mismo.
No obstante, la experiencia histórica de algunos países, como Francia en la segunda mitad de los a"ñosnoventa, v EE.UU. durante el
período 20d1-2002,muestra que la práctica deÍ goH está sometida a
oscilaciones que siguen modas pasajeras, produciéndose en ocasiones períodos de reducción drástica del número dejugadores. De esta
forma, y dada la situación eufórica que vive el golf en España, sería
conveniente la realización de estudios de gestión y de mercados rigurosos, que contribuyan a planificar las inversiones adecuadamente y
eviten un eventual sobredimensionamiento de Ia oferta (García
Ferrando, 2002).
3.4, El impactoeconómicodel golf
Durante los últimos años se ha incrementado el neso económico de
la industria del golf, registrándose, especialmenle en Estados Unidos, una proliferación de estudios sobre el impacto económico de
esta actividad (1f). En España existen igualmente una serie de tra-
(l I) Entre las ¿st üos qre ruanrif@n ¿Linpa¿to d¿lgor en Dsral.osUni.dasllwden señalarse:
Ha2du ¡ Hod
gat(20A4, Southürolina Deqa.rrnmlaf P¿Nrhs,
Rerution an¿ Trurism (2002), TheNalional GolfFoundaain
(2002), Ton?son(2000), Sryneret aI. (20ü). En Lwopa el nlim¿rotu babajo! ftalüados sobr¿esteleúa esinJeño\ fueiendo ¿?:taars¿Ne ) Dml (1999).
110
y Suresle
de Levanle
enloscamposdegolfdelascomarcas
al valordelaguaut¡lizada
Unaaproximación
bajos recientes promovidos por las administraciones públicas (Secretaría de Estado de Comercio y Turismo, 2001) o el ámbito académico (Amorós, 2002 y Garau, 2002), que complementan la literatura
tradicional sobre esta materia (Gómez-Lama et al' 7994, Betvel'
f994). El impacto económico del golf se deflne como el cambio en
el nivel de rénta y empleo de una región atribuible a esta actividad,
pudiéndose diferenciar una secuencia temporal: efectos durante el
áesarrollo de las tareas de construcción, los impactos directos e indirectos a partir de la puesta en funcionamiento de las instalaciones ¡
por último, las externalidades que a corto o medio plazo se puedan
procruclr.
Los ingresos asociadosa un campo de golf se corresponden con los
gastosáe los jugadores locales y los turistas que acudan a la región.
En la prácticá, á la hora de cuantificar el impacto económico del
golf, surge el problema de diferenciación entre losjugadores locales,
éuyo único gasto será el realizado en el campo, y los turistas, que realizarán gasróscomplementariosen alojamiento y otros servicios(12).
Otro problema surge para diferenciar la parle del gasto turístico que
se debe imputar a[ golf cuando éste no es el motivo principal del
üaje.
En el anáIisis de los impactos económicos del golf se diferencian los
efectos directos, indirectos e inducidos (Hernández Martín' 2002).
Los efectos directos se producen sobre las empresas que atienden
directamente la demanda turística. Los efectos indirectos tienen
lugar a través de la cadena de relaciones intersectoriales a partir del
impacto directo. Por su parte, los efectos inducidos tienen su origen
en-la rent¿ generada en la región por los efectos directos e indirectos, que se áestinará al consumo o la inversión de sectores sin relación alguna con el golf.
Los estudios realizados en Estados Unidos sobre la contribución del
golf a ta economía muestran que esta actividad ha cobrado una
importancia inimaginable hace pocos años. Así, por_ejemp1o,en Floridá, región líder en la práctica del golf en esepaís,los 1.334campos
generarbn 216.000empleos y más de 12'700 millones de dólares de
ingresor en el año 2000. Contribuciones también muy elevadas.se
regi.tt.tt en otros Estados, como Michigan, Pennsylvania y Carolina
del Sur (véaseel cuadro 6) ,
(12) &u\¿ lxjane una distuncia mán',La entre et can¿poJ ln re'i¿mda d¿Ijugador, unos 100 kil'imetms' a par
ür da Ia dtal s¿ ¿¿r*idera un dasqLaamz¿ntohltxüo
111
Gonzalo
San¡Magallón
Cuad.roó
D[[[ UUYILIROPA
ECONÓI,IIC,{
DEL
GOI,[
ENDISTINTAS
RIGIONIS
CONTR]BUCIÓN
N¡decampo€ Total
'r.334
Michigan
800
Pennsylvania
699
12.732
1.296
2.300
SouthCarolina
404
1.547
Florida
OceanCity
(mill,$)
Ingresos
Dkectos Indkectos lnducldos Empbos
5 273
800
1,100
989
1415
(a)
1.200
558(a)
23
112
No.d-Pasde Calais
4 (b)
10
6.044
496 (a)
6 (b)
5 (b)
215.873
24.000
48.900
30.239
2.321
230
(a) Incluyeingresosindirectose inducidos (b) l\¡illonesd€ €Fu€nl€rElaborac¡ónpropiasobre las fueniesciiadas en la nota al pie de página 25.
El impacto económico que genera por término medio cada campo
de golf varía significativamente según las regiones para las que se dispone de información: el va-lor más bajo se registra en Nord-Pas de
Calais (1,5 millones de €), mientras que el más elevadocorresponde
a Florida (9,5 millones de dó1ares)(véasecuadro 7). Por su parte, el
número de empleos generados por cada campo varía entre 23
(Nord-Pas de Calais) y 162 (Florida). Las diferencias que se registran
en el impacto económico de los campos obedecen principalmente a
dos tipos de factores:
Cuatl¡o 7
ECONOMICA
DILCOLF
[NDISTINT,$
RIGION|S
CONTRIBLICJON
IMPACTO
TOTAL
MEDIO
POR
C$,IPO
NJ salidas
Go[ (a)
Resto(b)
(mlll.$)
Ingresos
Total
Florida
43.478
2 773.613
6.770615
9.544.228
l\4ichigan
20.000
538.750
1.081250
1.620.000
30
1.S45.637
3.290.4'15
70
valor€smedloecanDdaño
Pennsylvania
nd.
1.344.778
Emploos
162
SouihCarolina
41.019
1.390.849
2.438.359
3.829.208
75
OceanCity
34.533
2.013.333
5.480.000
7.493.333
f55
388.700
1.112.900
1 501.600
23
3.971.424
5.044106
90
Nord-Pas
deCalais(c)
l\¡edia
n.d.
36.253
1786.245
n.d I no disponible.(a) incluye los ingre6osmedios por salidas (green fees) y demás gastos realizadosen los
camposde golf. (b) se incluyenlos ingresosd¡reclosfuera delcampo de golf (holeles,reslauranles,etc ), así como
los ¡ngresos indirectos e Inclucidos, (c) ingresos en m¡llones de €
Fue¡l9r ElaboraciónDroDia.
112
y Suresle
de Levanle
Unaaprox¡mación
al valordelaguaut¡lizada
en loscampos
degolfdelascomarcas
i) Número medio de salidas por campo de golf al año. Esta variable
se ve muy influida por las condiciones climáticas, y por la mayor o
menor orientación comercial del campo. Así, en las regiones del
norte de Estados Unidos y de Europa, la alta pluüosidad y bajas
temperaturas de invierno impiden la práctica de esta actiüdad un
número importante de días al año. Por ejemplo, en el caso de
Michigan el número de salidas por campo al año es inferior al 50
por ciento del de las regiones situadas al sur. De igual forma, los
menores ingresos medios asociados al golf en Nord-Pas de Calais
se deben, en parte, al reducido número de salidas al año. En el
caso de España se comprueba que existen igualmente importantes divergencias en el número de salidas (I3), contabilizándose los
mayores niveles en los campos del litoral mediterráneo y de Canarias, regiones en las que una cuarta parte de sus instalaciones
superan las 50.000 salidasanuales (Secretaría General de Turismo
2001).
ii) En segundo lugaq los efectos económicos del golf se ven potenciados en gran medida cuando se trata de una actividad turística con
desplazamientos fuera del lugar de residencia, ya que en este caso
es habitual que además de los pagos por el uso de las instalaciones
se realicen otros por ü{es, alojamiento, restaurantes,etc. Por ello,
en general los campos de golf situados en zonas turísticas presentan un potencial para generar un impacto económico muy superior al de los campos ubicados en las principales áreasurbanas. En
las regiones para las que se dispone de información, los ingresos
generados en el interior de los campos suponen por término
medio el 3l por ciento de los ingresos totales (véasecuadro 8).
Por otra parte, la construcción de un campo de golf genera importantes ventajas sobre los propietarios de los terrenos o viviendas próximas, que serán dificilmente apropiables por los promotores del
campo. Así, la existencia de un campo de golf en una promoción
inmobiliaria revaloriza el valor de una üvienda en un porcentaje
considerable,habiéndoseestimando para el casoespañolun mínimo
del 25 por ciento (A;'merich Consulting, 2003). La revalorización
tiene lugar tanto por las facilidades que proporciona para el juego
como por las üstas y mejoras pais{ísticas que un campo de golf gene-
(13) Ld üstrilución del wimero de saüdas anual¿s m los c¿¡nposes|añoL:s es: Menos de 10.000, 14 P¡'r cinro; Enhe 10.000 | 19.999, 19 for cíffitn; Entre 20.000 ) 29.999, 22 for c¿enro;
Entrc 30.044 ) 39.999, 2A por
ciaúa; Enk¿ 40 000 ) 49.999, 6 for ciento; 50.000 ) m¿' l0 por ctento, (uéaseS¿cr¿lark Geneml de Turismo,
200r).
113
Sanz'lllagallón
Gonzalo
Cuad¡o 8
RECIONES
ENDISTINTAS
TOTAL
DILGOLF
DEL
IMPACT()
DISTRIBUCIÓN
I INDUCIDOS
INDIRECIOS
ETECTOS
DIRECTOS,
GoÍ (a)
Resto(b)
Florida
N¡ichigan
29,1
Pennsy¡van¡a
40,9
South Carolina
36,3
l\¡aryland
26,9
63,7
73,1
Nord-Pasde Calais
[iedia
31,0
69,0
66,7
Total
'100,0
100,0
100,0
100,0
100,0
'100,0
'100,0
(c)
irult¡plicador
1 . 7 0( d )
n.d.
1,56
1,69
(a) Incluyelos ingresosmedios por sahdas(green lees) y demás gaslos real¡zadosen los campos de goll. (b)
Se inóluyentos ingresosdirectosfuera del campo de gotf (hoteles,restauranles,etc.), así como los ingresosInd¡'
rectos e inducidos.(c) Defintdocomo: l\rulliplicador= Eléclos tolales (Directos,indirectose inducidos)/ Ef€ctos
dkectos (lngresoscampos goll + resto ingresosdirecios)(d) ,lultlpllcadorde los ingresosdirecios de los campos
de goll. Paá el ¡esto de ingresosdirectos(alojamiento,restaurantes,etc ) él valor del mulliplicadores 1'55
Fu6niei Elaboraciónprop¡a
También se debería considerar el beneficio que le reporta al destino
turístico su promoción mediante la celebración de campeonatos_de
golf y el impacto publicitario que se producirá a trarés de los medios
de comunicación.
A la hora de cuantificar las externalidades medioambientales de un
nuevos campos sobre los recursos hídricos sea neutra o positiva, toda
vez que el agua utilizada para el riego en las zonas con escasezde agua
debe proceder obligatoriamente de depuradoras.
(14) Los estudiosftaüza(t¿smuestranq ¿Jq¿arcnknent¿Ln Porcentaieelnado' hasta ¿170 Po, ciento' de los
(omlra¿or¿s ¿e til)ien¿as ¿n I'olnodon¿s funto ú ¿ú,nqosno lhúcti¿d este¿efotte, iendo el cntot no J ¿l paisaje Eu¿
(Tonqson, 2000)
lnopo,arna eI go\ t/t ,azon Ilrn¿anwLtdl ¿¿ Ia ronlna
114
al valordelaguaulillzada
y Suresle
Unaapro¡imación
enloscampos
degolldelascomarcas
deLevante
En cuanto al resto de impactos medioambientales, cabe esperar que
se puedan producir efectos negativos y positivos. Así, entre los efectos negativos deberán contemplarse los que derivan de un uso intensivo de fertilizantes y productos fitosanitarios, las prácticas modificadoras de suelosy sistema de drenaje, así como la destrucción de ecosistemasen suelos con alto valor ecológico. Por otra parte, aun cuando el agua procede de depuradoras, en ocasiones el campo puede
desear mezclarla con agua potable para reducir su salinidad, especialmente para el riego de las zonas más sensiblesdel campo, como
alternativa a la instalación de un equipo propio que mejore la cali
dad del agua que recibe. En general, la potenciación en zonas con
escasezde agua de un modelo de turismo altamente intensivo en
recursos hídricos, como es el caso de golf, es criticada en ocasiones
por las orgalizaciones de carácter ecologista, por considerarlo
incompatible con el desarrollo sostenible a medio plazo.
Entre los posibles efectos positivos, los campos de golf pueden contribuir a recuperar terrenos degradados, favoreciendo el desa¡rollo
de la fauna y flora locales, así como a la mejora paisajÍstica.Algunos
estudios realizados para el caso de Andalucía arroian resultados sorprendentes, al conciuir que los campos de golf han-ocupado generalmente espacioscon poco valor ambiental, que Ia utilización de fertilizantes y fitosanitarios presenta consumos similares o inferiores a los
de cultivos agrícolas en regadío, y que las prácticas modificadoras de
suelos no revisten especial relevancia, por lo que el impacto medioambiental ha sido generalmente positivo (Gómez-Lama et al.,1994).
Dado el elevado potencial impacto medioambiental del golf, para
evitar o minimizar las posibles externalidades negativas sería necesaria la implantación de sistemasde gestión medioambiental normalizados, práctica que en la actualidad reviste un car^cter voluntario y
es excepcional entre los campos españoles(15) .
3.5. Aproximaciónal valor del aguautilizadapor los carnposde golf en proyecto
en la C,omunidad
Valenciana,
Regiónde Mwcia y Almería
En 2002 existían 32 campos de golf en las zonas analizadas: 2l en la
Comunidad Valenciana, 4 en Murcia y 7 en Almería. Predominan los
(15) La t-tnid.adEcoügiat d¿ la Asocioci'ín Eunpm ¿e CoV ha desanouad.o eI progana Para canpos de gor
dz .lnácts uhtntltrio, llücibl¿ J altierto a torbs los üpos ¿¿ ilLttltLtcitn¿s
"Cor¡t?om.ti¿os @r ¿l Me¿iA AflUmu",
de golf. Lx chtlus Wa inülmtn@
tn Progarrú d2 C€sttón M¿n;oc¡nbíntal conpuo puedzn autificare para ser
recotroci¿os@ÍLo "Cnlp¡onutilas coí el M¿dio Ambicnt¿", qu¿nnndn süjelo ¿l otorgaÍi¿nto de d.ichoretlntocinierltA a una rmlcación hd.q)enditnb We gerantia su ozd.iül lad"
115
qallón
GorzaloSanz'lüfl
se estima que existen 76 nuevos campos en proyecto en estaszonas,
de los que áproximadamente 55 se ubicarán en la Comunidad Valenciana, repartiéndose el resto entre Murcia y Almería.
La inversión necesaria para la construcción de un campo de 18
hoyos, excluido eI coste del terreno, suele oscilar entre 4,6 y -7,,9
miilones de € (Secretaríade Estado de Comercio y Turismo, 2001).
2.82 y a.679 (véasecuadro 9).
Cuadto 9
CAI{POS
D[LOS
D[L\ (]ONSTRUCCION
SOCIOI(]ONÓT,ÍICO
DEL
IIúPATTO
ISTII!ÍACIÓN
PRO\ICTAN(]S
D[GOLI
N'9de canpos
Com, Valenciana
Castellón
Mfn¡ma
ftláx¡ma
Mínimo
Máx¡mo
434
1.977
3.386
55
253
I
41
71
324
554
60
103
467
800
260
1 186
2.032
87
395
677
Valencia
Aticante
Enpleo
lnverslón
ln¡ll. €l
33
152
Regiónde Murcia
ll
Almería
10
46
79
360
76
350
599
2.732
tolal
616
4.679
Nota: Se ha consideradoque la conslrucciónse desarolla durantedos años, y se genera un empleo por caoa
64 033 €, según coefcientestécnicosde !a ContabilidadNacionalde España
Fr6nter ElaboraciónproP¡a,
En el cuadro 10 se muestran las estimaciones del impacto socioeconómico de las nuevas instalacionesuna vez éstassean inauguradas,
que según la intensidad de utilización y el tipo de -campo variará
er-rte utt máximo de 9 millones de € de ingresosy 150 empleos,y un
mínimo de 1,9 millones de € y 32 empleos. Dentro de los campos
comerciales,se han especificadotres tipos, según el número de sali-
116
y Sureste
deLevanle
enloscampos
degolfdeláscomarcas
Unaaproximación
al valordelaguaulilizada
das al año: utilización intensiva (50.000), baja (15.000) y media
(35.000) (16). Para calcular los ingresosgenerados en el campo de
golf, se han establecido unos ingresos medios por salida de 40 €
(17), que incluyen el derecho dejuego o greenfeey demás ingresos
complementarios (venta de alimentos y bebidas en el propio campo,
alquiler de material deportivo, clases,etc.). A partir de la información disponible, en los campos comercialesse ha estimado un porcentaje promedio dejugadores localesdel 20 por ciento y de turistas
(nacionalesy extranjeros) del 80 por ciento (18). El gasto complementario en alojamiento, restaurantes,y demás bienes y serviciosde
los turistasse ha fljado en 100 € al día (19). En el casode que el alojamiento utilizado sea un establecimientohotelero o un alquiler, el
gasto diario será superior, mientras que si se utiliza una vivienda en
Cuadro IO
SECÚN
ORIENTACIÓN
COMERCL{I
ICONÓilfI(]O
DEUNCAMPO
DEGOLF
ITIPACTO
anusles(€)
Ingresos
Tlpode campo
Comercial:
¡ntensiva
l\redia
Baja
N.rdeealldos
50.000
35.000
15.000
Ptivado
Gol
n€sto
dlr€cto8
Indl|aclog9
lnducldos
Total
2.000.000 4.000.000 3.000.000 9.000.000
1.400.000 2.800.000 2.100.000 6.300.000
600.000 1.200.000 900.000 2.700.000
600.000
660.000
630.000 1.890.000
Emphos
150
105
45
32
propaa
Fuenl€rElaboración
(16) La ¿sl¿ciíi,Mci,ón¿c cslosullo¡¿s s¿ha basada en la íntornttaón úspatuibl¿ ¿tPLtür d¿ ¿stadiosquc anrtk'
zdn $ta tuúabh m ¿is!.intas zonas de Españd. Así, n Amoñs QAü) se ctrEacLnúm¿to n dio de salidds d año
?ot mda catr$o en Io Casta d¿l Sol, inchq¿ndo lospriuad¿s, cn i3 216; Gúrau (2402) tstima en 24 795 d ntim¿'
n metlio de saütlas d¿ los ü1n os de llaleafts m 1999, si ü¿n tamüén ¡n¿hq¿ a bs runfas pri'Lados Por su Pa,t¿,
Lr¿nedia ¿c lns &mfas en Es¡ados Unidos esde Jó.25), según s¿nuestrú en ¿I nla¿to 6
dentm ¿el rango ¿¿ la,iaciht Asi 14!üaeta,ia
(17) Dstc niú?.|de k'nlo nedio e$tás¡tuado e nnit¿linlam
C*neml de Tunsno (2001) ctfró cntft 48 ) 60 € et ptecio lrom¿¿io d¿ lls lesas dejuego en los catnpos d¿l nedrkn¡ineo lguabwlte ¿I talor coLulado Por Anorós (200J, P.3I7) pa:ra k Costadel Sol1 refatidoa 1999 6 claram¿ntes\'Plrtot al ¿Lt.¿ndet
a I13,9 €, queser4ra1t¿nen t4,7 € pü deft¿hosdc tad¿tr, 59,2 € pm el restodc gastos. Las datos .tq.r.tado! lor Gatüt. (2002), tanbi¿n nrfei¿os ¿t I999, no Pdniten i¿¿ntirñuo ..lo:ramenteesta cif¡a,
re*o dc g,tsto! r¿ali
utianrlo sus cáIa¿los mtre 27,9 ¡ 33,7 € lns gastasfot ¿erechos¿¿ju¿ga,1 8,7 € y )5,4
(18) En AlmeÍa ¿t poftmk4¿ ¿e hoistas sentúa a to,no ¿t 90!or cienlo, ) los tur¡st&s e:¿tranjerossufonn ¿l
6l por ciento ¿¿I total, s¿gin lat F¿¿",r'ci6t Andduza dc CoIf, ni¿nhas que m la Cnnrunida¿ Valendans el Pü'
cntaje de sahdar ErL\izad-asPor los lulistas extr&njero' fuc del 70 por ciento en 2002, selrín la F¿tJeruciónValal
ciana de GolJ. Anorós (2A0J) cilv en cl68 for .iento 16 saLitl.ashlrtti.ds en In C,osta¿el Sol, de las aral¿s los
jugad.axs extranjüos nqr¿s¿nkn rl 93,3 lot ciento, Íl¿ntc al ó,7 po1 áento dc turist¿l naciont'I¿s.
(19) D¿ la informadón Pnlordona¿a fot Garau (20Aq sc d¿spmden unas ing¡ ¡;sosme.hosLLiarioslaiL B l¿
arcs, incll.qend¿ las gaslosnalin¿as cn el frofio canfo d¿ goT tl,t 1j0,3 €/¿í&, rúúlas ú 1999. Pol su larte,
Anoús (200J, p. t la) dfrú ¿n t 20,23 € ¿t gdsta medio ¿i.t1io.
117
Gonzalo
Sanz-Magallón
propiedad, puede ocurrir lo contrario (20). Por su parte, se ha utiliZadó un multiplicador de los ingresosdirectos de 1,5 (2f). En cuanto a los emplebs, se ha considerado un empleado a tiempo completo por cada 60.000€ de ingresos.
torno a 7.650, según se muesfa en el cuadro 11.
Cuaclro11
DECOLT
iNPROITCTO
POR
LOS
CAITPOS
YEMPI"EOS
GINER,ÜOS
INGRESOS
Ingreaos
ComunidadValenciana
Castellón
Valencia
Alicante
Regiónde Murcia
Almería
Total
33'1.947.000
54.318,600
78.460200
199'168.200
66.389.400
60.354.000
458690400
Empleos
906
1.308
3.320
1.107
1-006
7.647
propia.
FuerterFlaboración
En el cuadro 12 se muestran los resultados de diüdir los ingresos
¡e¿üzm un
QQ Así, en Awrnós (20ü, 1,.)14) se calaLla qllz los turistns fu úillzan ú iendlLt en P¡ttPi¿dad
gaslo de 102,21 €/día, mi¿nt¡as que ar el ¿aso de kts alojados en hotebs o apartamcntos eI 4o:ta \sd¿nde a
nutti
(21) Este oalot ¿s ¿a setua¿)n si s¿ ramfara .on los rcsultados d¡i los eslxtdiosque han ¿stinddo el ?,I¿¿ta
plicador d¿t golf (ur d'a¿rc 7) A',nñs (2003, t) )14) urilrza el nulli\hcador que de¡i1).a-dekL' tdblos tnfuf'oul'
'fut
de Ia economía tuísti¿a ¿Wñotz, qu¿ es ¿¿ 1,71. A ru utz; Hunáncl¿z Ma ín (2002) obüne un ¿I¿'to nLulriqkcadorde la aclNidad turística d¿ 1,78.
118
y Sureste
deLevanle
Unaaproximación
al valordelaguautilizada
e¡ loscampos
degolfdelascomarcas
Cua(Jro 12
ICONÓMICO
DILAGUA
[NLOS
CA\{POS
D[COI,F
VALOR
€/mg
Ingfeaos
camPogolf
Comerc¡a[:
lntensiva
Media
Baja
Ingreaos
turl8ücos
Tolal
Empleos/
hnt3
10,3
15,4
10,8
4,6
386
270
116
1,7
3,2
82
3,6
propia.
Fuen¡e:Elaborac¡ón
ucilizada en un camDo comercial con una intensidad de uso media se
eleva a 10,8 €/m3, de los que 3,6 €/m3 son ingresosgenerados en
las instalacionesy 7 ,2 €/ms el gastoturísdco complemeñtario. Por su
parte, en términos de empleos, la aportación del agua utilizada en
los campos de golf varía entre 82 y 386 empleos por cada hectómelro. Los valoresobtenidos se corresponden con un concepto de productividad marginal del agua que será utilizada en los campos de golf
actualmente en proyectoPor su parrc, los valores medios de la productividad del agua empleada en la agricultura en Levante y Sureste oscilan entre los 4,1 €,/mr
de Almería y 0,7 €/mt de Valencia (véasecuadro 13). Estosniveles se
corresponden con valores de productividad media, que en el caso de
la agricultura serán superiores a los marginales. Como conclusión,
podemos afirmar que el impacto del agua utilizada en los campos de
golf en proyecto permitirá una generación de rentas y empleos supe-
Cuadro I3
PRODUCIMDAD
DILAGUA
ENLAAGRICULTURA
Valorprodusclón
mlllonesde€
Com. Valenciana
Castellón
Valencia
Alicanle
Regiónde Murcia
Consumo
agua
hm3
Producllvldad
€/m3
o,7
Almería
1.408
267
741
400
811
787
1.832
245
1.058
52S
634
191
4,1
toral
3 006
2.657
1.1
1 ,',|
0,7
0,7
Fuenfej Elaboraciónpropiaa parlir d6 Albiac,J ; Tapia,J. y Calvo, E. (2002).
119
Sanz'l'4agalldn
Gonzalo
rior a la obtenida por término medio en la agricultura, y únicamente
comparando casoi extremos, productiüdad aparente más baja,del
golf y ma-ximade la agricultura, se obtienen valores del mismo orden,
4. CONCLUSIONES
Este artículo, que realiza una primera aproximación al estudio del
impacto económico de los cerca de ochenta campos de golf en prola Comunidad Valenciana, Murcia y Almería, pretende_iniyeóto
"tr
iiar una línea de trabajo que permita determinar la asignación óptima de los recursoshídricos en esaszonas.
Creemos que a la luz de los resultados obtenidos resulta conveniente
reüsar ciertos planteamientos tradicionales que consideran que la productividad del agua en los campos de golf es muy baja,y que por tanto
su consumo debe subordinarse respecto a los usos agrarios. También
surgen ciertas reflexiones sobre el marco legislativo accual.Así, en pri
mei lugar, debería clarificarse la consideración del agua utilizada para
el riegó de campos de golf, dando un mismo tratamiento a esta actividad en los Planes de Cuenca. Por otra parte, y dado que en buena
parte del territorio español es posible que se puedan producir caudaies excedentaniosen lós usos agrarios, debería establecerseun nivel de
prioridades equivalente entre los usos agrarios y los deportivos, de tal
iorma que los agricultores o comunidades de regantes puedan arrendar agua a los campos de golf. El desarrollo de este tipo de transaccionei, además de permitir la necesaria expansión de las actividades
turísticas asociadasá golf, fomentaría el uso eficiente del agua en la
agricultura y aportaría ingresos extras a las explotaciones,
Espreciso señalarla necesidadde realizar nue s investigacjonesque
peimitan mejorar las conclusiones provisionales de este trab4io.
Ádemás, conviene advertir de la posibilidad, poco probable, pero
que no debe descartarse, de que no se llegue a consolidar e1 extraórdinario crecimiento experimentado por e1golf en los últimos años
en España. También seríá necesario ampliar el análisis,incluyendo el
.oncépto de multifuncionalidad agrícola, y evaluar igualmente otras
funciones que puede realizzr el golf, como son la reducción de Ia
estaciona-lidadturística y la revaJofización de la imagen y promoción
de una zona como destino turístico.
BNLIOGMTÍA
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Agrosodalzs
120
y Surcste
deLevanle
al valordelaguautili¿ada
enloscampos
degolldelascomarcas
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t¿¿
y Suresle
de Levanle
alvalordelaguaulilizada
enloscampos
degolldelascomarcas
Unaaproximación
RESUMEN
degolf
Unaaproximmión
al valordelaguautilizadaenloscampos
dekvante y Sureste
delasmmarcas
Este trabajo estima el valor económico del agua utilizada por los campos de golf en proyec'
to en la Comunidad Valenciana, Región de Murcia y Almeía. Pa¡a ello se utilizan los resultados de distin¡os estudios sobre el impacto económico de este deporte y se calcula el con-
marco regulatorio del agua utilizada en los campos de golf,
PAIAIRAS CIAVE: Economía del agua, política hidrológica, impacto económico del
turismo, golf,
SUMMARY
valueof waterusedin golf counesin theMediterranean
An approximate
economic
regions
of Spain
andSouüeast
The study investigates the €conomic value of uater used by golffields in Comunidad Valenciana, Mu¡cia and Almería. To achieve this goal, the lindings of several studies anal),sing the
economic impact of this sport are employed; che study also estimates aver¿ge water con_
sumption for each cou¡se. The regulatory aspect of water consumption of gold courses is
also analysed. The study concludes that the economic impacl of each Rolf cou$e will vary
significantly according to the degree of commercial orientraLion and its level of usage.
Nevertheless, the economic \alue of water consumed in golf courses is on average higher
than asricultu¡al alternalive uses in üe area. In liAht of these results, some consideralions
are máe aboul the Spanish legal framework of witer used in golfcourses.
f,EfWORDS: \,\¡ater economics, water policy, economic impact of tourism, golf.
123
Valoración de ganado.
Una aplicación al ganado vacuno
de leche
SEGI'R-A Gancfa
B'\r-Do^,GRo
JoSÉ
LIIIS
PÉREZ-SAI-AS
DEL R-fo (*)
S.AGRER,{S
('.)
t. n\¡TRonucoóN
En el ámbito de la Valoración Agraria la valoración de la ganadería
no ha sido objeto de atención preferente; obviamente, la actividad
pecuaria, como cualquier otra actividad económica realizada en una
empresa agraria, se tiene en cuenta en los procesos de valoración de
fincas como generadora de parte de los rendimientos imputables a
las mismas. No obstante, resulta dificil encontrar referencras concretas a la valoración del activo agrario nganado> pese al importantísimo papel que ha desempeñado en el desarrollo de las actiüdades
productivas de las empresasagrarias.
La valoración económica del ganado, y de los animales en general,
ha cenido importantes lagunas metodológicas, que con la presente
investigación hemos tratado de solucionar; obüamente, la existencia
de un mercado regular de ganado de abastos,incluso de animales de
compañía, podría hacernos pensar en procesos de valoración inmediatos, basados en los precios de dicho mercado; sin embargo, la
estandarización de los animales de abastos en unos grupos de edad
muy concretos como respuesta a las exigencias de la demanda, establece de facto una situación de información económica muy pobre
fuera de esos eslándares de mercado.
El procedimiento de valoración generalizado para el ganado era el
del coste de producción contable; en efecto, la determinación del
(*) D¿pattunentodeEconoñía! aardas Social¿s.
UniuersidadPolitérnim de ualencia,
- EstudiosAg¡osocialesy Pesquercs,n.e205, 2005 (pp. f2lla5).
125
Sagrerss
Ba¡dome¡o
SeguraGarcíadelFio y JoséLuisPérez.Salas
preciode eostecomo la suma de todos los gastos necesarios para obtener el animal adulto listo para desarrollar su labo¡ y del aalor d'eumta
como el precio que debería pedir el propietario del ganaeconómico
do a fin de obtener un beneficio industrial, constituyen los únicos
conceptos manejados en los tratados clásicos de valoración agraria.
El ganado de labor, si se obtenía en la propia finca, se asimilaba al
ganado de renta hasta el momento en que se podía dedicar a1trabajo en la empresa, después se le da el tratamiento de cualquier otro
activo anortizable. En la valoración de ganado de renta se suelen dis.
tinguir dos casos:reproductor y productor. El valor como reproductor resulta de añadir al valor asignado a otro cualquier animal de la
misma clase y especie una cierta cantidad que dependerá de su aptitud como reproductor. La valoración del animal productor dependerá de su aptitud para producir, de su peso, edad y del valor como
animal destinado a la venta de la misma especie.
Aunque se han propuesto algunos modelos basadosen los beneficios
futuros generados por los animales, sobre todo en vacuno lechero, su
empleo no se ha generalizado, aplicándose unos sistemasde valoración poco objetivos, dado que los precios de mercado solo se manifiestan para edades muy concretas (inicio de la acriüdad productiva
o desecho del animal) quedando todo el periodo productivo sin referencias de mercado.
Así, en valoración en los seguros pecuarios, se parte de un valor uniurio máximo establecido por el Ministerio de Agricultura, Pesca y
Alimentación, según clase y edad, sobre el cual se aplica un coeficiente para determinar el valor límite a efectos de indemnización en
el momento del siniestro.Para el casode vacuno de leche los valores
unitarios máximos no se diferencian entre razas,en vacuno de carne
se establecen seis categorías donde se agrupan las distintas tazas.La
aplicación de porcentajes para el establecimiento de valores límites a
efectos de indemnización están distribuidos por inlervalos de ¡iempo (meses), que los relaciona con la edad del animal, siendo intervalos muy amplios (de 17 meseshasta los 48 meses;de 49 meseshasta
los 59 meses; de 60 meses hasta los 7l meses; de 72 meses hasta los
83 meses,etcétera). No se contemplan variables,como las de ..nivel
de producción de leche" y "tamaño de explotacióno que inciden
muy directamente en el valor de la vaca lechera; como puede obserrse, son normas que pueden ser fácilmente mejoradas.
En este artículo nos proponemos desarrollar modelos de valoración
del ganado vacuno lechero basado en su potencial productivo, nuestro ób¡etivo es obtener curvas valor-edad que puedan ser utilizadas
126
vacuno
Valorac¡ó¡
deganado.
Unaaplic¿c¡ón
alganado
deleche
para hacer frente a problemas de valoración que se presentan en el
ámbito de la gestión de la empresa ganadera: desde la valoración de
activos, como complemento necesa¡io para los procesos de administración empresarial, hasta la gestión del riesgo.
2. ANTTCEDENTE9
Aunque el ganado, de labor y de renta, ha constituido uno de los
activos más importantes de la empresa agraria, resulta paradójico
que solo podamos remontarnos al año 1927 para encontrar las primeras referencias sobre metodología en valoración pecuaria en
España. Si bien, la valoración pecuaria se realizaba con frecuencia
desde el siglo XVIII motirada por las indemnizaciones por riesgos
cubiertos en las mutuas ganaderas. Dichas indemnizaciones eran
estimadas en base a unos precios determinados a priori, y se reducía
a la aplicación de unos porcentajessobre éstos.No siendo necesario
el diseño y aplicación de una metodología específica.
En unos apuntes de valoración agraria de la Escuela Especial de
Ingenieros Agrónomos de Madrid de 1927, referencia española más
antigua encontrada, se establece como metodología en la apreciación económica del ganado el preciod,ecostey el ualor d,euazta econi
mico;se continia con la apreciación económica del ganado de labor
y del ganado de renta, y en estos últimos se distinguen dos casos:
reproductor y vacaslecheras.
Salazar (1950) distingue entre el aal.orreal ilcl ganad.oyel takn o Pecio
Rodríguez (1979) estableceuna metodología para la valod,em.ercad.o.
ración del vacuno lechero, partiendo de la recopilación de la información de registros sobre rendimientos lecheros, de alimentación,
de reproducción, salitarios, peso y desarrollo.
González et aI. (1985) en su método Goncama para avalúo de fincas
pecuarias, recomiendan para la valoración de los animales de ieche
la metodología de la Universidad del Zulia (Fuentes et al. 1988), estzbleciendo en este caso un índice genético que oscila de 1.00 a 3.00.
Pizatro et ¿L (1986) describen como métodos de valoración más
habituales en ganadería los siguientes: r,alor de mercado en ganadería, criterio del coste de producción, valor de capitalización. Siendo
este último método ideal para los casosde ganaderías de ciclo cerrado, con pirámide de edades, estado productivo, etc.
Fuentes et al. (1988), como última revisión de la metodología de la
Universidad del Ztiia, distinguen en la valoración de semoüentes
lecheros, hembras de machos. Para vacas considera su valor por
carne más un valor por producción de leche, el valor por.utné lo
127
Sagreras
GarcíadelFíoy JoséLuisPérez'Salas
Baldomero
S€gura
determinan como el valor asignado a su peso en carne (peso promedio de la vaca multiplicado por el precio promedio del kg de
carne de vaca en pie). El valor por producción de Ieche 1o estiman
partiendo de la producción promedio anual por vaca de la finca,
multiplicado por el precio base de la leche.
Alonso (1995) trata la valoración de ganado, estableciendo como criterio prioritario de valoración para este tipo de bienes el de mercado, aunque pueden aplicarse además del de valoración directa,
otros, dando lugar a valores de: mercado, coste de producción y de
transformación.
grupos se dividían en función de la edad, no existiendo cobertura
para animalesno reproductores (1).
ción.
Para completar esta revisión bibliográfica sobre valoración ganadera,
vamos a réferirnos brevemente a la valoración de la mejora genética
animal; existe una amplia liLeratura sobre la valoración morfológica
funcional de las diferentes razas animales domésdcas, donde se evalúan los distintos rasgos descriptivos del animal, puntuándose cada
uno de ellos conforme a una escalapredeterminada, cuya utilización
básicamente es para la catalogación de ejemplares; si bien resulta
obüo su trasladó a la laloración económica, no ha sido convenientemente generalizado su uso, salvo para los casos de determinación
del valor de la mejora genética animal.
(1) Úns intercs\ntei ulnrlaeünes al $lu¡lio J eool ci'ón d¿l segtm ?ecLario Púed¿n ffi'Mtrüs¿ en: Gmzólaz'
u ( t988): "Condbxcaón al attu.diod2! seguto de gamdo ttoatno". Tesisdotlor^l Fom ad b udÍin&r¡tt"
Epffi,
L (ZUZ), "Uoa¿o" * gnt¡ón dzl segum ganatum ca IsPano" Trodni,t¿tsiúi de Latn. Pá¿zsatas W¿raJ.
bajo d¿ invertiga1¡on. Dipton atura d¿ EstudiosAuanzados Unfl'¿rsidad Po^üoúeL d¿ Ualnna'
128
vacunodeleche
al ganado
deganado.
Unaaplicación
valoraclón
Uno de los modelos más cornpletos para la determinación de
(valores económicos') se debe a Groen (1988), que calcula los
ingresos, diferenciando niveles medios de grasa y proteína. Bekmán et al. (1993) utilizan un modelo que permite estimar la rentabilidad total de un rebaño de vacas,diferenciando por producciones: leche y carne, con la aportación de incluir la mortalidad
según porcentajes de distocias. Charffeddine (1998)' utiliza un
-ódeló de benéfrcio anual, en función del número de animales
(PA).
Pérez Cabal (2002) calcula la rentabilidad por vaca y año de vida productiva de un modo similar al de Chafferddine (1998), introduciendo como novedad la estimación de los costes de vaca adulta en función de los de alimentación; éstos a su vez los establece en función
de sus necesidades, considerando los días en lactación, días secos,
MCI{ERO
DEVACUNO
DEVALOMCIÓN
3.MODELO
testigos.
limisonescasos,
Sinembargo,en vacunode leche,lospreciosexistentes
ándose a áos o tres preciospara ternerosjóvenes,segúnsemanasde
No ¿xistien'
(2) Sep ¿d,encsnstttar lot Waos ¡estigosn¿aonal¿.sen http:/hnuu nat4a ü/ínfo/faes/testigo/
do €n ta actualidad. l)recias de l¿¿h¿ni uacüno ¿¿ b.hP
(hmunidaL están f'jados Por ¿I Reglann|¿ (CE) n 1
Q Los rnzrcadós rcPret¿rtatil)Ds Para boúno d¿ la
2705/98 d¿ la Conis in de 14 ¿¿ ücinún d¿ 1998
129
Sag¡eras
Baldomero
SegulaGarcía
delBioy JoséLu¡sPéreu.salas
edad (4), diversosprecios para vacasen primera gestaciónsegún firma
comercial, y precios para vacasde desecho en casi todos los mercados y
lonjas del país. I-a ausencia de precios de mercado, más o menos representativos, a lo largo de la vida útil del animal, impide la utilización de
métodos sintéticoso econométricosde estimación directa de la relación
entre el valory la edad. Con ausenciade información relevante de mercado es obüo que la aproximación analítica resulta necesaria.
El valor para la empresa de cualquiera de sus activos productivos es
igual al lalor actual de los beneficios futuros que genera ese activo
debido a su participación en el proceso productivo; en el casode vacas
lecheras esa participación podría ser indiüdualizada en cada animal.
Y =JB,e-"'at
Siendo: Vi = valor de la vaca l..ha." .n el instante i. B. = 6¿¡.¡.io
generado por la vaca en el instante t posterior a i, N = vida útil de una
vaca y r = tasa instantánea de actualización.
En vacuno lechero t¿nto los ingresos como los costesdependen de la
producción de leche, y la variación de este parámetro a lo largo de su
vida útil determinará la pauta de variación de beneficios y, por tanto,
el valor del animal a lo largo de su vida productiva al servicio de la
empresa. Lógicamente, la estructura empresarial influirá en los beneficios individualizables, pero dentro de cada rebaño esosefectos serían comunes para todos los integrantes de la manada, por 1o que la
imputación individual de beneficios será posible; veamos cuá.lesson
las pautas de variación de las magnitudes que definen el beneficio.
3.1.Ingresos
Los ingresos imputables a una vaca adulta, sin recría, vienen determinados por la cantidad y calidad de leche producida, de una parte,
y, por otra, por la venta de los becerros (mamones) y por el valor de
desecho de la propia vaca al final de su vida productiva; otrosingresos
de menor cuantía, y que en ocasionespueden no existir, son los procedentes por la venta del estiércol y subvenciones.
Ingrmspuldqaña
3.1.1.
Los ingresos procedentes de la venta de leche de vaca están en función de la cantidad y calidad de la leche, y de otros factores que
dependen del sistema de pago de las centrales lecheras.
(4) M$cados re?t?setlta.tirosP¿zramathos atre I días J lre.ssemonas: I'oÍeLt ega, Sa.nüa.gode ConLqasleh"
Pola d¿ Sina,r Laón. Para maehosenl,resas \ dot¿ m¿sa. las d¿ SaLamanca \ Tatrarwa.
130
vacunodeleche
Valoración
deganado,
Unaaplicac¡ón
alganado
La cantidad y calidad de leche por lactación la determinamos por
medio del modelo de Wood (f 967) de curva de lactación; asumimos
una üda útil de 4 lact¿ciones y, cuando se decide la eliminación de
una vaca lechera, se mantiene una media de 7 meses en esa última
lactación, siguiendo a Van Arendonk (1985).
Teniendo en cuenta las pautas de producción del ganado y los sistemas
de liquidación de centrales lecheras, con asignación semanal de precio base y primas, mos a considerar periodos de tiempo semanales
para el cálculo de los ingresos. De esta forma podemos decir que los
ingresospor venta de leche que obtendremos de una vacalechera, que
en el momento actual está en la semana i de Ia lactación i, serán:
Iw,¡=di*Qj*Ptj
Donde:
Ivr.,= ingreso por venta de leche, para la lactación i, en la semana j. (€,/semana).
coeficiente de supervivencia de la vaca. para la lactación i.
c[¡ =
Total o proporcional al número de meses que se valoran
(le:0,83; 2a:0,84;3a:0,85;4a:0,85;Visscher,1994).
leche por vaca, para la lactación i, en Ia semana j (litro o
kg/semana).
=
precio de leche, para la semana j de la ta¡ifa de precios de
Pi.i
Central kchera (€,/l).
A su vez la ca:rtidad de leche semanal por vaca, la delerminamos por:
J+¡
Q¡ - J atoexP(-c0dt
J
Siendo:
a,b,c: parámetros (modelo de Word), cuyo valor vienen determinados
en función del número de lactación y del nivel de producción (5) .
El precio de leche üene dado por la siguiente expresión:
Pi; = P6; + pc;* G'¡¡ + pr;* P'¡¡ + Pr".t.i;+ Pncs¡,t;+ Pop,i¡
Siendo:
P¡.¡:
-
precio base de leche tipo, para la semanaj de tarifa de precios
de Central Lechera. (€/l).
(5) Vms¿R¿cqa ¿t o,L (19%) , Wofll (1967), ¿oñ¿¿ lts paróñ¿tros a,b,c, se d¿¡nrn ) se esti,n¡'n Win
tintos nhrelzsd¿ {¿cfos anbíen\a.l¿,susados ¿mnaoileños ¿e agrupación,
dis-
131
Sagreras
Baldomero
Segura
GarciadelFíoy JoséLuisPélez'Salas
prima grasa para la semanaj de tarifa de precios de Central
Lechera (€/ly décima a partir de 3,70 por ciento).
G " r i cantidad de grasa, para la lactación i, en la semanaj (l)
prima proteína para la semana j de tarifa de precios de CenPpj:
tra.lLechera (€/ly décima a partir de 3,10 por ciento).
P ' , , 1 cantidad de proteína, para la lactación i, en la semanaj(l).
Plu.c¡: prima bacteriológica para el reba.ño al cual pertenece Ia vaca
y para una central lechera dada para la semanaj (€,/l) .
'D RCS|. prima células somáticas para el rebaño al cual pertenece la
v^ca y par^ una central lechera dada para la semanaj (€,/l).
p
.
.
^ opl'
otras primas para el rebaño al cual pertenece la vaca y para
una central lechera dada para la semanai @/l).
Pcj:
Finalmente, la cantidad de grasa y proteína vienen dadas respectivamente por:
J+l
J+l
cu =1J artb'exp(-cr0dt/ J atbexp(-ct)dt)*100-Go
Ji
j+r
jtl
=(
(-cnt)dt
/ J atb exp(-ct)dt)
R,¡
J aotb' exp
ti
* 100 - Po
Donde:
ae, bE, cE,ao, bo, / ce: parámeffos (modelo de Word), cuyo valor vien-enáetérrñinádos én función del número de lact¿ción, del nivel de
producción (6).
Go:porcentaje de grasaen lit¡o de leche tipo (3,70 por ciento).
Po:porcentaje de proteína en litro de leche tipo (3,10 por ciento).
Los ingresos por leche totales, vendrán dados por la suma de ingresos por leche semanales,de todas las semanas de üda de la vaca, a
partir de la semanaj. Obsérvese que el modelo contemPla un sistema de producción muy intensivo de cuatro lactaciones, siendo las
tres primeras de 10 mesesy la cuarta de 7 meses.
j,1.2. hgraosfr wnty oñn
Los ingresospor carne son debidos a Ia venta de los terneros descalostrados (mamones) y venta de la vaca de desecho. Los índices
(6) véase
¿taL (19 ) JWotd.(1967),oP.cit.
R¿¿dra
132
vacunodeleche
Unaapl¡caclón
alganado
Valorac¡ón
deganado.
reproductivos del modelo (sistema de producción intensivo) son los
de un parto por año, lo que significa una lactación por año (7).
Icu-.:Icri +I* =1*. *P*.|a;(l-m4,,)*6i +F4*p"d*PVd
Siendo:
ingreso por carne venta terneros descalostrados para \a lactación i (€,ivaca).
Icv: ingreso por carne por vaca desecho (€/vaca).
Tr.,: coeficiente estacional precio ternero.
P,..: precio de ternero descalostrado(€/ternero).
oi:
coeficiente de supervivenciade lavaca según años.
mo.,.: mortalidad de becerros desca.lostradosen tanto por uno, Para
la lactzción i.
terneros/parto / año (O,7).
6,:
coeficiente estacional precio vaca desecho,
0+:
Pu¿: precio de un kg de peso vivo de vaca desecho (€rzkg).
P\o: peso vivo de la vaca i como desecho (kg/vaca).
Icri:
3.1.3. Ingresosvarios
Al objeto de establecer un modelo lo más completo posible y ante la
última propuesta de la Comisión (22-01-2003) relativo a strbvenciones en cuno de leche, contemplaremos en nuestro modelo dichos
conceptos de ingresos, si bien en la validación no se incluiían. Por
subvención se entiende ingresos que la actividad de vacuno de leche
recibe de la Administración, desglosadosen: prima láctea, prima
complementaria a la prima láctea, primas de sacrifico e ingreso por
fansferencia prima cuotas. Las dos primeras son primas anuales,
mientras que las dos últimas coinciden con el final de la vida pro
ductiva de la vaca. Por ello los ingresos se distinguen entre: año para
una lactación cualquiera (excluida la última) y año para la última lactación. Finalmente, en el apartado de otros ingresos adicionamos los
ingresos por la venta de estiércol. Los ingresos varios vienen dados
DOr:
Iu"rio",u*u= lsub,*."¡; + I."t.'.or¡;
(7) El nod.elofo¡[.rís ffitendelre fáci[ment¿ a otros sistanas de pro¿uat¡ón mmos inlensitos, in rui: qüe vaiar
IosP¿ríod.osdz froduccion ) ¿o¿fcienl¿s.
133
Sagteras
Baldomero
García
dolRioy JoséLujsPérez-Salas
Segura
Siendo:
Iv^.io.,*.u:Ingresos varios por vaca (€ /vaca) .
ca, para la lactación i, a
Is.,b,*.., '",r Ingreso por subvenciones por
partir de la semanaj (€,zvaca).
de la
Iestiércol;
-'ri Ingreso por estiércol, para la lactación i, a partir
j
(€
.
semana
/ vaca)
A su vez, los ingresos por subvenciones se diferencian entre un año
cualquiera (excepto el último) y último año (cuarta lactación):
Para un año cualquiera:
43
Is"o.,,*..= o, *() Q¡,¡/ 1000)* Sub.,"-.i,¡
Siendo:
cri y Q¡,¡ parámetros o variables ya explicados anteriormente, y
Sub*o,¡j: Prima6,", + Com.p.i'"o
Para último año:
z.
= c+ * ( () Q,,.t/ tooo¡* sub*.",;,¡+ Sub',o.u,¡,¡
Isur,,uu.u,.,
)
Dond.e cr, Q¡ y Sub**,i¡, ya se ha üsto su significado en apartados
antertores. v
Sub'u"..,¡;= PT..'o* + Prima sacrificio
Siendo:
Prima6.,.u: ingreso de protección a la explotación. (€.expl./ t/ añ.o).
Comp.o.¡*u: ingreso adicional de complemento a Ia prima láctea.
(€.expl./t/año).
[".ror"ri ingreso por t¡ansferencia Prima cuota (€/vaca).
Prima sacrificio: ingreso sacrificio (€/vaca).
Los ingresos por estiércol üenen dados por la siguiente expresión,
en este caso también se diferencian entre un año cualquiera (excep
ro el último) y último año (cuarta lactación):
Para un año cualquiera:
= 6q * PV*.a i* (20 /52) x (52 - j) * P."ti¿rcol
Iestiarcor¡;
Para último año:
= cr4 * PV*.u, i* e0 /52) * (30 - j) x P.sdércol
Iesriércor¡.¡
134
vacunodeleche
Valoración
Unaapl¡caclón
al ganado
deganado.
Siendo:
diy cL4: parámetros ya definidos en el apartado anterior.
P[,u.". ,: peso vivo de vaca en la lactación i (kg/vaca).
20/ 52: kg de estiércol por kg de vacay semana (kg).
52 - j: número de semanas de la lactación actual no consumidas,
en el año natural, para un año cualquiera (excepto el último) (semanas).
30 - j: número de semanas de la lactación actual no consumidas,
en el año natural, para el último año (semanas).
p.",,,."o¡:precio medio anual de estiércol de ganado vacuno (€/kg) .
Los ingresos por varios totales vendrán dados por la suma de ingresospor subvención y por esdércol, de todas los años de üda restante
de la vaca.
3.2,Costes
Los componentes del coste son lógicamente muy numerosos, los
costes fijos comprenden los debidos a las amortizaciones, mano de
obra, servicios técnicos externos (asesor,veterinario), reparaciones,
seguros, impuestos bienes inmuebles, costes frnancieros, inseminación, etcétera. Entre los costesvariables se encuadran los debidos a
la alimentación, suministros, gas-oil, sanidad, etcétera.
Obviamente, la estructura del coste estará muy condicionada con el
tamaño de la empresa y la tecnología del proceso productivo empleado. Partimos de la consideración de un ciclo productivo estándar
que se inicia con el parto, seguido de la lactación, además de producir leche, se le cubre de nuevo, a partir de la cual se inicia la correspondiente gestación. EI frnal de la lactación se establece a los 305
días. ouedando dos mesesque coinciden con los dos últimos meses
de gestación, concluyendo él año cotr el parto, iniciándose de nuevo
otro ciclo productivo.
Puesto que el componente más importante del coste es el de alimentación, podemos establecer un modelo simplificado, en base a
los costesde la misma,
coste alimentación
Coste total =
A
Siendo l, el porcentaje de costes úimentación / costestotales.
Los costesde alimentación se calculan en términos de ne cesidades
energéticas y éstas se expresan en Unidades Forrajeras de Leche
135
Saqreras
Baldomero
Segura
GarcíadelRíoy JoséLuisPérez'Salas
(UFL), siguiendo las directrices de INRA 1990 para vacasde leche
(Necesidades alimenticias totales medias de vacas lecheras multíparas, 600 kg), las necesidadesalimenticias vienen dadas en función de la producción (kg de leche,/día) y de su contenido en
grasa(%).
Para el cálculo del coste de la UFL, es necesario en primer lugar
conocer las distintas raciones de volumen y concentrado utilizadas
en la vaca, en segundo lugar el valor en UFL, mediante análisis o
tablas, de los distintos componentes de \a/s tación/semana utilizadas, en tercer lugar el coste total alimentario (incluido trasiegos de
alimentos fuera y en la propia granja, distribución de alimentos, etcétera.). Este coste se refleja en función de las UFL de los componentes de lals raciónlsemana.
Se introduce en el modelo el factor escala,a partir del RECAN, para
el cálculo del coste de la UFL. Los costes por alimentación, se diferencian entre un año cualquiera (excepto el último) y último año
(cuarta lactación) :
Para un año cualquiera se distingue entre coste alimentación gestación semanal y coste alimentación lactación semanal:
* Coste UF\*.,
Coste a-limentación-.^, g..r.,i;= Y * c[i * Nali.vaca,gest.,i;
*.",.
*
x
x
Coste alimentaciónuu.o,¡"..,¡¡= Y o(i Nari.vaca,lac.,i
j Coste UF\".u,1"..
Para una semanadel último año:
* Coste UFL*."
Coste aliment¿ción""..,+ j =^[* &s *Nari.raca,lac,4j
¡".,
Donde:
coste alimentación vaca gestación, para
Coste alimentacióny¿a¿,sesL.i,i:
la lactación i, en la semanái (€/vaca).
T factor escala.
cr,:coeficiente de supervivencia de la vaca según años. Total o proporcional al número de meses que se valoran (14:0,83;2a:0,84;
3a:0,85;Visscher,1994).
necesidades alimenticias gestación Por vaca y semana,
Nali.vaca.sest..i.ir
para la"lactációni, a partir de la semanaj de valoración (UFL/vaca).
Coste UFLuu.o,,*esl:coste de la UFL para gestación (€/UFL).
coste alimentación vaca lactación, para la
Coste alimentación ..u,1"..¡,¡:
lactación i, en la semanaj (€/vaca).
Nali.,racaslac.i.ii
necesidades alimenticias lactación por vaca y semana,
para la laciación i. a partir de 1asemanaj de valoración (UFL/vaca).
r36
vacunode leche
deganado.
t naaplicación
al ganado
Valoración
Coste UFI-uu.^.,
ract.:coste de la UFL para lactación (€/UFL).
coste alimentación vaca lactación, para la
Coste alimentaciónuu.u,r,,.
lactación 4, en la semanai (€/vaca).
cr,4:coeficiente de s.rperviien.ia de la vaca para el ano 4. Total o prooorciona.l al número de meses que se l"aloran (44:0,85; Visscher,
iss+).
Nali..,acru..¿;inecesidades alimenticias lactación por Yaca y semana,
para la láctación 4, a partir de la semana j de valoración
(UFL/vaca) .
Los costes vendrán dados por la suma de costes semanales, de las
semanas de vida restante dé la vaca, a partir de la semanaj. El modelo contempla que las necesidadesde lactación son superiores a las de
gestación,por ello, en un año normal (los tres primeros) los costes
de alimentación durante los 10 primeros mesesson estimadosexclusivamente por las necesidades alimenticias por lactación y los dos
últimos meses por las necesidades alimenticias por gestación (últimos dos meses de gestación).No así en el cuarto año, donde sólo
existe lactación.
I-os costes totales, se calculan dividiendo los costes de alimentación por
el coeficiente l, (porcentaje de costesalimentación/costes totales)'
DELMODELO
4. VATIDACIÓN
Para contrastar el modelo hemos ca.lculado la evolución temporal
del valor de una vaca en diversashipótesis de rendimiento; se ha partido de precios de productos y de factores actuales, y 1osresultados
obtenidos se han comparado con 1asdos informaciones disponibles
de mercado (valor de una vacajoven y valor de desecho).
Para la obtención de los ingresos se ha partido de los datos técnicos
y económicos inicia.lesde los cuadros 1 y 2, los cuales irán varia¡ido
semana tras s€mana durante los cuatro años de vida productiva de la
vaca. Dentro de los datos técnicos, el modelo permite lariaciones en
el número de vacasy producción media por vaca hasta un máximo
de 100 vacas y 10.000 l/vaca, respectivamente.
Para la generación de la función de costes nos basamos en las necesidades alimenticias, estableciendo las UFL semana a semana dura¡te los cuatro años de vida productiva de la vaca. Dentro de los datos
técnicos, el modelo permite variaciones en la eslimación de UFL,
conforme a la curva de lactación estimada según el modelo de
Wood.
137
Saqrer¡s
o0 R o y JoreL..isPflp7_S¡las
Bal0orrrcro
Seour¿
Garcr,r
C,uad.raI
DATOS
TÉCNICOS
0t-01-03
Fecha parto
Númerode parto
1
Fecha valoración
Númerode vacasdel rebaño(cubiertas)
promediorebaño(l/año)
Producción
lvlodalidadtotal becerro(%)
02-01-03
50
400.000
7,00%
0,7
Temeros/parto/año
Pesov¡vovaca(kg)
600
Long¡tudvida productivam€dia vaca (años)
Modal¡dadtotal vaca (%)
3,40%
propiaa parlirde la bibl¡ogratía
consullada
FuerfeiElaboración
Cuatl¡o 2
DATOS
ICO],iO}IICOS
Preciobaselech€(€/l)
respecto
a la grasade referencia)
Primagrasa{€/décima
(€/décima
respecto
a ¡aproteína
de referencia)
PrimaProteína
Primabacleriológica(€f)
(€/l)
Primacélulassomáticas
Otraspdmas(€/l)
Becero(€/unidad)
(€/unidad)
Becerro
añossucesivos
(€/kgde pesovivo)
Vacadesecho
(€/kgde pesov¡vo)
Vacadesecho
añossucesivos
ValorUFLmedia(€:/UFL)
vaca(€/1.000kg)
Preciokg.esl¡ércol
Subvenc¡ones
0,24840
0,00246
0,00421
0,000
0,000
0,037
204,820
207,957
1,160
1,053
0,1681
12,00
Pr¡masacritic¡oaño actual(€/ud.)(Estimadoaño 2005)
80,00
año2006)
Primasacrificio
añoactual+1 (€/ud.)(Estimado
80,00
80,00
80,00
Pdmasacrilicioaño aclual+ 2 (€/ud.) (Eslimadoaño 2007)
año2008)
añoactual+ 3 (€/ud,)(Eslimado
PÍmasacrjficio
Primalácteaañoactual(91.000| año)(Año2.005)
Prima¡ácteaaño aclual+1 (€fi.000 | año) (Año 2006)
Primalácteaañoactual+2(€i1.000| año)(año2007)
| año)(Año2008)
Primalácteaañoactual+3(€s/1.000
primaañoactual(€/1.000| año)(Est¡mado
año2005)
Valorcomplementario
primaañoaclual+1 (€/1.000| año)(Estimado
año2006)
Valorcornplementario
p¡imaañoactual+2
(€/1.000| año)(Est¡mado
año2007)
Valorcomplementario
primaañoaclual+3 (€/1.000| año)(Estimado
año2008)
Valorcomplemenlario
Transferencia
Primacuota(€/) (Mediaaño2002)
11,49
17,24
8,15
16,31
24,46
24,46
37,26
Fuer¡ei Elaboraciónpropiaa partir de mediasde primas de centraieslecherasy media de precrosdel Instituto
Galego de Esladislica(11/2OO1y11/2OO2)
138
vacunodeleche
unaaplicaclón
alganado
Valorac¡ón
dogaoado.
El cálculo del costede la UFL se ha estimadoa partir de una ración
tipo cuadro 3, corregido por el factor tamaño de explotación conforme al RECAN 2000 (cuadro 4.)
Cuad,ro3
RACIÓN
TIPO
PAM
UNA
¡i T¡ U¡LMIDIA
CITCUI,O
Enslladomaíz
Henoalfalfa2
Paja
0,57
0,39
1,00
0,04
0,09
0,06
0,1335
0,14
0,1581
0,1541
1,01
0,16
0,1382
o,'t547
0,99
0,18
0,1821
0,59
0,13
0,25
0,2139
0,2106
Cebada
Sorgo
Tortasoja
Tortagirasol
S€millaalgodón
1.17
l\¡edia
0,1681
Fuerrei Elaboraciónpropia6 panlrde INHA(m00), preciosdo mercadoy cañpo.
Cuad¡o 4
D[I"AEXTLOTACIÓN
SEGÚN
DIMENSIÓN
DECOSTE
ATIMINTACIÓN
RILACIÓN
LECHEMDXVACUNO
F¡lénú9i
Reoan2000.
[Jna vez estimadala producción de la vaca en los cuatro años, en
baseal modelo de Wood y los parámetrossegúnCONAFE,se evalúa
el costede la UFL para la vacaobjeto de la va"loración(cuadro 5) '
El porcentajede gastosalimentación/gastostotalestoma el valor de
3422 por ciento, segúnBuxade,2000(mediade l8 explotaciones,de
tamaño medio con 18 vacaspresentes,y una producción media de
7.865kg leche/vacapresente).
Como paso previo a la obtención de ingresosy costeses necesario
reafizarcálculosintermedios; en primer lugar estimarla producción
1$
Sagreras
García
dcLRíoy JoséLuisPérez_Salas
Baldornero
Segura
Cuatl,ra 5
LECHEM
MULTÍPAM,
D[UNRI¡ÑOI¡ ¡OI'¡C¡S
PARA
UN'A\ACA
DE
L{UFL
COSTE
(]OO
LITROS
DE
4O()
YUNA
PRODUCCION
I\,IEDI\
CotesUFLantesdel 7" mesde gestación(€/UFL)
CotesUFL7' mes de gestación(€ruFL)
CotesUFLI'mes de gestación(€/UFL)
CotesUFL9' mesde geslación(€/UFL)
(€/UFL)
CosleUFLvacalactación
0,'143
0,143
0,143
0,'143
0,151
propra.
Fuenle,Elaboración
de leche, grasa y proteína para cada uno de los cuaffo años de vida
productiva de la vaca, utilizándose los coeficientes de la base de datos
proporcionados por la Confederación de Asociacionesde Frisona
Española (a,b,cpara la producción de leche; a*.bn.c*para la grasa,y
ar. bo, co para la proteína). En la aplicacióndel modelo de Wood
támbién-esnecesariocalcular ei número de días faltantestanto Para
las últimas semanas de gestación como en lactación, así como el
número de litros medio por día de lactación para cada uno de los
cuatro años de vida productiva de la vaca.
Se continúa con el cálculo de ingresos por leche, carne y varios,
semana a semana durante los cuatro años de Ia vida productiva de la
vaca.
IJna vez calculadostanto los ingresoscomo los cosLessemanaa s€mana, se obtienen los flujos generados cada semana.A continuación
calculamos el valor actual neto para cada una de las semanas, que
corresponde con la vida de la vaca productiva; en el gráfico 1 mostramos la evolución del valor según el modelo.
El intervalo de preciososcilaentre los 420€ y 1.614€, intervalo muy
próximo al de mercado. Se aprecian picos en los meses12 (semana
52), mes 24 (semana104) y mes 36 (semana 156), coincidentes con
el ingreso por carne proc€dente de la venta del becerro descalostrado, ingreso superior al obtenido por la leche en esemes.
Por último, se realizan, conforme al modelo, valoraciones de vacas
para distintos nivelesde producción (CONAFE), manteniéndose las
fechas del primer parto, de valoración y tamaño del rebaño.
La familia de curvas obtenida (gráfico 2) presenta tres rangos muy
defrnidos, los nivelesde producción 1,2,3 y 4 muestran curvas crecientes hasta los 25-30 meses,1osniveles de producción 5,6,7 y 8
muestran curvas casi horizontales hasta el mes 20, mientras que las
curvas 9, 10, 11, 12, 13 y 14 presentan curvas decrecientesen todo e1
140
vacuno
delPche
alganado
deganado.
UnaaplicacÍón
Valoracióf
Gtáfico 1
Preclode vaca lecherade multlpara,NPVaca>= 10.000lts.'
según mesesde vida productiva,perteneclenteaun rebaño
de 50 vacasy una producciónmediade 400'000tts. cuya
fechade parto es el 01-01-03y fechade valorac¡ónel 02'01-03.
180
160
140
120
o
100
60
40
20
0
13
5
7
911
13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35
---
Preco
F ¡ r e n ¡ eE a b o r a c o np r o pa
grupo, con curvas decrecientes,ya exhibe beneficio.
R2 > 0,59 (nivel de conftanza de1 95 por ciento), con producciones
inferiores como se aprecia en el gráfico 2, se presentan curvas muy
horizontales con intervalos de precios próximos al de desecho'
5. CONCLUSIONES
La organización de los procesos productivos ganaderos estableceuna
esffuCturade edad en el rebaño que no coincide, lógicamente, con
141
Sagreras
Baldomero
SeguraGarcjadelRíoy JoséLuisPérez-Salas
Gtáf¡co 2
Evoluciónde los valoresde vacalecheramultlpara,segúnde vida
productiva,excluyendosubvenciones9n los sigu¡entea un
rebañode 50 vacas,fechade partoes el 0l-01-03,fecha de
valorac¡ónel 02-01-03,
según n¡velesde producción.
2.000
1.500
qu
1.000
.q
500
0
-500
517 19 21 2325i
meses
_
NPVaca>= 10000
s500 < NPvaca<= 10000
9 000< NPVaca<= 9500
-
I S00 < Np Vaca <- 9 000
8.000< NPVaca<= 8.500
7 500 < NP vaca <= 6 000
-
7000 < NPVaca<= 7 500
<=7000
6.500
< NPVaca
6 0oo< NPVaca<= 6 500
-
5 500< NPVaca<- 6 000
5 000< NPVaca<=5 5Cl0
4 500 < NPVaca<= 5 000
3 500 < NPvaca <= 4 50o
Vaca<= 3 500
los estándaresde mercado de abasto.Particularmente, los animales
fundamentales para la actividad económica de la empresa ganadera
quedan fuera de la estructura de precios de mercado, por 1o que su
valoración se convierte en un problema tanto para la gestión empresarial como para la gestión del riesgo asegurable.
Los modelos obtenidos en esta investigación cubren e sa importante laguna; al establecerrelaciones funcionales entre el valor económico del activo ganadero y la edad del animal, en base a su potencial productivo restante hasta completar su vida úril, conrribuyendo, como principal característica,la valoración de la vaca lechera
según su nivel de producción. Siendo los modelos obtenidos herramientas, tanto para la gestión de los activos ganaderos como para
los estudios de viabilidad que permitan obtener el equilibrio técnico-financiero de los seguros pecuarios, acorde con criterios actuariales de sequrosno vida, así como el cálculo de primas e indemni-
142
vacuno
alganado
deleche
Valoración
deganado,
Unáaplicaclón
Cuad.ro 6
VA(],{
DELECHI
SIGUN
NMLD[PRODUCCION
CUADMTICOS
ATUSTIS
vac€(l)
Nlveldeproducción
Aiustocuadrálico
6.001 < NP vaca de leche < 6.500
+ 12,9020"
t - 0,3020' t2
Y = 398,8242
(R2= 0,59;Nivelde confianza
95%)
6.501< NP vaca de leche< 7.000
Y = 5 4 5 , 2 1 1+6 1 0 , 8 5 5 0t -- 0 , 3 2 8 1 ' t 2
(R2= 0,74;Nivelde confianza95%)
7-001< NP vaca de leche< 7.500
t- 0,3508- 12
+ 10,0135'
Y = 630,2815
95%)
(R2= 0,83;Nivelde confianza
7.501 < NP vaca de leche < 8.000
Y = 773,0521+ 6,5840" t- 0,3458' t2
(R2 = 0,90; Nivel do confianza957o)
8.001< NP vaca de leche< 8.500
- 2,0988.t - 0,2632't2
Y = 1.007,2169
95%)
(R2= 0,95;Nivelde confianza
8.501 < NP vaca de leche < 9.000
Y = 1 . 0 5 6 , 7 4 6 72 , 0 9 1 8 ' t - 0 , 2 8 5 6 - t 2
(R2 = 0,95; Nivel de confianza957o)
- 0,9691.t - 0,3770' 12
Y = 1.168,7042
(R2 = 0,S7i Nivel de confianza95%)
- 11,2487't- 0,2594' t'?
Y - 1.395,0614
(R2= 0,98;Nivelde coofianza95%)
.
Y = 1.5f1,0t65- 3,7266't - 0,4991 t2
9.001< NP vaca de leche< 9.500
9.501< NP vaca de leche< 10.000
NP vaca de l€che> 10.000
(R2 = 0,98: N¡velde confianza9570)
zacionesjustas sobre el valor real del bien o siniestro respectivamente.
Hemos obtenido curvas valor-edad para, en forma de tablas, o ába-
en los segurospecuarios:encefalopatíaespongiforme bovina' y ganado vacuno reproduclor y recría.
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144
vacunodeleche
alganado
Valoración
deganado.
Unaaplicación
RESI,JMEN
al g'anado
vacunodeleche
Valoración
deganado.
Unaaplicación
de explotación,
El modelo se ha cont¡astado con los valo¡es de mercado en las edades disponibles, mostrando su validez general. La evolución de valor con la edad se adaPta bien a una curva pa¡abótica fácil de parametdzar para facilitar el proceso de raloración.
PAIABMS CL¡IVES: can¿do de renta, valoración, seguros pecuarios, curras edad'valor.
SIJMMARY
of milk
valuation.
An application
to thebovinelivestock
Livestock
In this research production animals valuation models have been developed for milk cows
The work eflables the solution of valuation oroblems in the animals insurance sector. The
model uses the lactation curve, Wood's moáel (1967), in a quantitaLive way (milk production) as well in a qualitative way (p¡oduclion offat and protein), week by week, in a period
offour years of milk production, with the inclusion ofparameters ofseasonal !¿riability due
to birü date and farm size factor
The model is validated wirh ma¡ket ralues, in the available ages,showing its geneml \'álidiry
The evolution of the variable value vs ¡he va¡iable age has a good fit \tith a parabolic function. It is easy to parametrize this function to facilitate the valuation process
KEYWORDS:P¡oducúon animals,
luation, animals insurance, age-valuecurves
lr+c
Evaluación de la satisfacción de
los socios como medida del éxito
cooperativo en las bodegas
cooperativas de la Denominación
de Origen "Alicante"
D.T-ópEz,<*)
F. Vroar
¡x¡
F. J. DEr C¿¡,eo
(*)
t. nunooucoót¡
El presente artículo evalúa la satisfacción de los socios, como parte
de un modelo para la medida del éxito de la fórmula cooperativa, en
las bodegas cooperativas vitivinícolas de la Denominación de Origen
(D.O.) Alicante.
En la literatura cooperativa existen diversas referencias acerca de la
esencia del cooperaiivismo y su reformulación que tratan de la problemática del éxito cooperativo, pero no especifican qué factores son
los que conducen a ese éxito (Sargent 1982; Caballer 1988; OIT,
1988; Parnell 1995). Otros autores han trabajado de manera más
específica el éxito cooperativo y han señalado el comportamiento y
el comoromiso de los socios como factores clave para el éxito de la
fórmula cooperativa (Pickard, 1970; Blümle, l9B5; USOCDC, 1985;
Thirwell, 1987; CEAS, 1998; Williamson y Steglin, 1989; Howard y
Klosler, 1991; Carnegie, 1993; Thirkell, 1993; Bruynis, 1997; Hind,
1998; Upretty y Regmi, 1998). Además, existen otros estudios que
también tratan sobre el comportamiento y el compromiso de los
socios (Staatz, 1987; Caballer, 1990; Wadsworth, 1991; Fulton y Adamowicz, 1993; Van Dijk y Wera, 1996; Del Pino, 1999;Juliá y Del
Campo, 1999; Mozas,2002).
Según Caballer (1990), se puede interpretar o suponer a la cooperativa como una especie de coa.lición (vistos los distintos grupos de
(*) DepLrtañaú¿ ¿e Economía Agroambiaúal. llninsidad.
Migud Hemóndez..
- Istudios Agrosociales
y Pesqueros,n.0 205, 2005 (pp. 14?-f?f).
147
D,López,F,VidalY F.J. delCampo
interés) con multiplicidad de objetivos. Tal mezcla de objetivos debe
derivar necesariamente en un compromiso o acuerdo tal como se
muestra en la figura 1. Por lo tanto, tras la literatura revisada, se
puede definir éxico como la consecución o grado de cumplimiento
de los objetivos declarados. No obstante, para poder convertir el sis
tema de objetivos en un método de evaluación del éxito de la organización es necesario que los objetivos declarados sean realmente
perseguidos a través de la acción. Además, el sistema de objetivos
debe ier completo en el sentido de cubrir todas las demandas realmente importantes y las áreas con problemas y actuaciones clave. Por
último, los objetivos deben ser operativos, de tal forma que exista
una interpretación clara y estén sujetos a controles sobre su grado de
realizac\ón y, en caso de ser objetivos contrapuestos, éstos deben ser
sopesados y valorados de acuerdo a su importancia _y-p-rioridades
(81ümle, 1985;Carnegie; 1993;Hind, 1998;de1Pino, 1999)'
Para su estudio y aplicación es convenient€ separar el método en
fases que introduzca¡r distintos niveles en la consecución del éxito'
En nuésro caso se considerarán cuatro niveles (López et a1.,2001):
No tiene sentido interesarse por organizaciones
7. La superui.aenei¿:
que t¿ngan menos o no hayan resistido diez años de vida.
A cravésdel análisis económico-financiero se puede
2. El crecirniento;
cuantificar un nivel más en la consecución del éxito de la organización cooperativa, que es el nivel de crecimiento de la misma en
base a su rentabilidad.
3. La satisfacció¿;Entendida tal como que los objetivos de los distintos grupos de interés, y sobre todo de los socios,se han cumplido
respeclo a las expectatiras de los mismos.
4. EI nmpromisosocial:Por último, si la cooperativa contriblye eficazmenté a la corrección de imperfecciones en el mercado, a redistribuir riqueza en el entorno donde se asienta, etc., su éxito se
extenderá a todo el entorno social con las venQas que conlleva.
Entre esoscuatro pasos que una organización cooperativa debe cumplir para poder afirmar que está teniendo éxito, el presente artículo
i" .éntra-".r la evaluación del tercero de los peldaños propuestos: la
satisfacciónd,elos socios.
Así, los socios estará¡ satisfechoscon su pertenencia a la cooperativa
en la medida en qu€ sus expectativas se hayan converlido en objeti
vos, éstos se hayan cumplido y los socios tengan la certeza de ese
cumplimiento. Por eso, objetivos, grado de cumplirniento de éstos y
satisfacción del socio están íntimamente unidos. Sin embargo, los
148
cooperalivas
enlasbodegas
deléxitoemprcsarial
Evaluación
de la salisfacción
delossocioscomomedida
Iigura I
D[OBTETIYOS
[NUNA
COOPIRATIVA
SISTITIA
PAFALA COOPERATIVA
COMUNES
OBJETIVOS
DE LA COOPEBATIVA
SUPERVIVENCIA
Aumentoy conservación
a largoplazode activos
DELGERENTE
OBJETIVOS
EN LA COOPERATIVA
OBJETIVOS
DE LOSSOCIOS
EN LA COOPERATIVA
Maximización.adecuada" de
los benef¡c¡os,autofinanc¡ación
Incremento
de Ia cuota
oe mercaoo
Volumen
de negocio
Poderde decisiónsobre
los retornosde lossocios
Participac¡ón
en los procesos
de dec¡sión
PORLOSSOCIOS
EFECÍOSBUSCADOS
l\re¡ora
de la oosic¡óneconóm¡ca
lvleiorade la posiciónsocial
Cedeza de exlstenc¡a
(=continuidad,sup€rvivencia)
Fuerle Elaboraciónpropia a parlk de Blúmle. 1985.
149
D.López,F.Vidaly F.J, delCampo
y los mecanismos que la organización utiliza para comprobar el cumplimiento de los acuerdos, así como los mecanismos de corrección
existentes.
Así, el modelo propuesto para evaluar la satisfacción de los socios se
concreta en seis pasos que buscan tanto constatar el deseo, la existencia de objetivos o el nivel de implicación de los socios para con la
fórmula cooDerativa corno analizar elementos relacionados con
aspectos organizativos y de gestión de la actividad empresarial, que
condicionan la satisfacción del socio por su pertenencia a la cooperativa, la cual se evalúa al frnal del modelo. Los seispasos a evaluar se
exponen a continuación siguiendo una ordenación lógica e incluyendo aspectosmás concretos ligados a la cooperativa que permiten
una mejor valoración:
1) El deseo de crear una estructura empresarial ha precedido a1
deseo de crear una cooperativa
2) La percepción que tiene cada miembro de la cooperativa respecto a los socios.
- Importancia de las característicasde cada socio para el resto de
los soclos.
3) Existe un cuerpo mínimo de objetivos comunes'
- Importancia para cada grupo de interés de los objetivos perseguidos por los otros grupos.
4) El conjunto de los socios está realmente involucrado en la formulación de la estrategia de la organización.
- Existe una clara separación entre estrategia y gestión.
- Existe un procedimiento de generación de ideas.
- Existe una forma ordenada de preparar las reuniones, y fundamentalmente de obtener de los socios información previa a
estasreuniones.
- Formas de comunicación internas.
- Los nuevos socios tienen algún procedimiento claro para introducirse en la cooperativa y es éste controlado por los socios ;ra
exrstentes.
5) El conjunto de los sociosconoce la gestión de la cooperadvaque
influye en el grado de cumplimiento de sus objetivos.
150
cooperativas,..
comomedida
empresar¡al
enlasbodegas
Evaluac¡ón
delasat¡sfacción
delossocios
deléxito
- Los puestos, las tareas y las responsabilidades están clara y unívocarnente asignados.
- Existen procedimientos de trabajo claramente establecidos.
- La cooperativa dispone de una imagen o presencia clara como
organización.
- Existe una preocupación por la calidad del producco desde el
punto de vista del consumidor por parte del socio.
- El socio tiene un conocimiento claro del cliente.
- Los gerentes y cuadros directivos son controlados y actualizados.
6) Los socios se declaran satisfechos con su pertenencia a la cooperatrva.
Antes de continuar con los aspectos metodológicos, señalar que la
D.O. Alicante cuenta con una superficie inscrita en la campaia20O22003 de 14.254 ha (lo que supone el 2,2 por ciento del total nacional) y 3.134 socios (1,9 por ciento del total nacional), de los cuales
e1 99 por ciento pertenecen a bodegas cooperativas (diecisiete en
total, una de ellas de segundo grado) , Las variedades tintas suponen
el 89 por ciento del total producido, destacando la variedad Monastrell, con el 69 por ciento de la superficie cultivada. El volumen
comercializado ronda los ff5.000 hl (1,2 por ciento del total nacional), destinados en sus dos terceras partes al mercado nacional ¡nientras que el resto es exportado, principalmente a Suiza, Dinamarca,
Hola¡da, Alemania o Suecia.
2, II,IATTNHLYMÉTODOS
La mejor forma de conocer el grado de satisfacción de un socio es
preguntándoselo a través de un sistema de encuestas (RodríguezBarrio et aI., 1990; Grande y Abascal, 1996). Tal como hemos planteado en el modelo, se consideraron seispasosa analizar con Ia encues
ta mediante una o varias pregunras (véasecuadro l).
A su vez, se ha¡r realizado tres grupos de a¡rálisis:socios, presidentes
y gerentes de las bodegas cooperatilas de la D.O. Alicante, pues consideramos que además de conocer la opinión de los socios, la misma
debería ser contrastada con la de sus dirigentes para poder reahzar
una evaluación más consistente. En el caso de los socios se realizó un
muestreo de tipo aleatorio estratificado con afijación proporcional al
número de socios por cooperativa con una muestra de 300, lo que
supone un error muestral del 5 por ciento con un nivel de confianza del 95,5 por ciento (Luque, 1999; Rodríguez, 1999; tJznr et al.,
151
0. López,F.vidaly F.J. delCampo
Cuad.ro I
YGIRTNTTS
PRESIDENru
ASOCIOS,
RIATIADO
CUISilONARIO
haprccedldo
al deseodeüearunaco1peta¡¡va
1)El deseodecteatunaesluclumenprcsat¡al
quenofuese
unacoopelativa?
queestaempresa
sobreviviría
conolralormasocielaria
usted
Pla ¿Cree
que líenecddan¡enbrc de la @opeqtiva¡especloa 16 socios.
2) La percepcion
de8ucooperativa?
acerca
dElossocios
P2a¿Cuáles
supercepción
palasussoc¡o8l
características
deimportancis,
lassiguientes
Evalúe,
de0 a 10enord€n
delacoopentiva
¡mplicac¡ón
enlosproblemas
P2bAuténtica
P2cFeenelespífitu
cooperativo
por
delacooperativa
P2dPreocupadoselluturo
deunbuenproduclo
enlaobtención
P2€lmplicados
exigsncias
P2lExcesivas
d¡ar¡os
dela cooperativa
hacialosproblemas
P2ghdiferencia
sóloporlaliquidación
P2hPr€ocupados
conunes.
3) Exisleuncueeoníninodeobjetivos
a codoplazosobrelosquelrabaiaÉ
P3a¿feneustedunalisladeobietlvos
P3b¿Ya largoplazo?
desucoopslaliva:
objelivos
enloss0c¡0s
lossiguienles
Evalúe,
deimportancia,
de0 a 10enorden
P3cAsegurar
laventadelaco€echa
productos
y asesomm¡€nlo
másbaratos
P3dObtener
susbenelicios
P30Aumentar
cooperativa
enunaorganización
P3lParticipar
P3gInercra
a subvenciones
P3hAcceder
dela estabg¡adela oganizac¡ón
¡nvolucndo
enla lonnulación
delos soc¡os
esfárcalnente
4 El coniun¡o
fomads@nocer
silossoclos
alguna
lomaestablec¡da
P4a¿Ti€nen
alguna
I P4a¿lienen
proceso
discus¡ón
denuevas
proceso
involucran
sn
el
de
s€
de
enel
Dara¡nvolucrarce
I
| ldeas?
parag€nefar,
alguna
forma
P4b¿Tienen
ust€des
y evaluar
ideas?
lasnuevas
dlsqrür,poner€nmarcha
para
recoger
para
que
algún
sislema
le
P4c
lienen
ustgdes
algúnsistema
P,{c¿lienenustedgs
¿
I
antes
delasleunionos?
delossocios
anlesdelasreunlones? | información
llegu€
la¡nlormación
y órdenes
deldía,
P4dLaBfechas
¿sonpublicados
ideas?
denuovas
discusión
consuficiente
antelac¡ón?
y I P4e¿Seaseguran
dealguna
lomadequela
alguna
fomadequelainloí¡ación
P4e¿Exisle
y
acerca
doposibles
camblos
lo3datos
deposlbles
cambios
enla
losdatos
acerca
I intormacidn
llegana lossocios?
en la organización
llegue
organizac¡ón
a usted?
Nota t. LoEpasos van en l6tracursivay las pregunlasen letra redondaold€nadas por el númerodel pagojunlo a
una teffa,
Noia 2r En las líneas que hay dos recuadloE,los ¡zquierdogmueslran las pleguntas realizadasa los soolosy los
derechosa 106President€sy Gerentes,
152
Evaluación
dela salislacción
delossocioscomomedida
deléxitoempresar¡al
enlasbodegas
cooperativas...
Cuad,ro I (Continuación)
PRESIDENTES
YGERTNTES
CUESIIONARIO
RIAIJTADO
ASOCIOS,
paraentrar
y loqueespeian
usted
lasrazones
enlacooperativa
P4l¿Hahablado
o comentado
conlossocios
deella?
P4hCon¡especto
soclos,
a losnuevos
¿d¡sponen
queellospuedan
segulr
usledes
deunprocedimiento
mejor
conelobjelo
deconoce¡
laorgan¡zac¡ón?
Ia961íóndelacqeeliva quekfluyeend glab e anú¡nie¡úoe ws útetivos.
5)EIMinlo M lossoúsconoce
quetodoelp€rsonal
puede
usled
sel
Psb¿Cree
porolrotmbajador
reompiazado
enestosmomsnlos
sinuncosleelevado
DaralacooDerativa?
y
Psc¿Tienen
ustedes
imagen
delinlda
en
términos
de
d¡seño
colores?
una
Psd¿Disponen
ustedes
deestánda¡es
decalrdad
parasusproduclos
y servicios?
delinidos
claramente
Pse¿Seíanlossocioscapaces
de€xplicarlos?
losmsrcados
objetivo
P5l¿Podfía
usled
decirnos
a quémercados
PSf¿Podría
usted
describir
vende
d€suorganización?
8ucooperaliva?
y conoc¡mienlos
gerenciales
P5g¿Evalúany aclualizanlas hab¡lidades
de su fladro direclivo?
enlienden
biencomofunciona
lacooperativa?
P5h¿Cree
usledquelossocios
peftenencia
los
la
6)Sedeclatan sociossat¡slechos
consu
a c)opetatíva.
quelossocios
a lacooperativa?
P6a¿Cree
usted
están
sat¡sfechos
desuperlenencia
,Vola t. Los pasos van en l€tra cursiva y las preguntas en lelra redonda ord€naclas por el número del paso ¡unto a
una lelta
No¡a 2: En las llnéas que hay dos recuadros,los izquierdosmueslranlas ptegunlas realizadasa los socios y los
derechosa log Presidentesy Gorénles
2000). En cuanto a la población formada por los gerentes y presidentes, dado su reducido tamaño, se optó por realizar un análisis
exhaustivo. De las diecisiete bodegas cooperativas de la D.O. Alica¡te, seis de ellas, a fecha de la realización del trabajo, no tenían contratado un gerente y nadie, excepto el presidente, cumplía con esas
funciones. Adicionalmente, dos de los presidentes se negaron a contestar a la encuesta. Por 10 tanto, los entrevistados fueron quince presidentes y once gerentes. La información se obtuvo vía entreüsta personal orevia cita telefónica. Una condición de las mismas fue la de
evitar que el gerente influyese al presidente en sus respuestasy viceversa, por lo que se les entrevistó en lugares separados.
El cuestionario final, tras dos pre-test (Grande y Abascal, 1996; Kinnear y Taylo¡ 1998;Luque, 1999;Kotler etal.,2000), constabade una
153
0. Lópe¿,
F,VidalYF.J. delCampo
primera parte cuyo objeto era clasificar al encuestado según lugar de
nacimiento, edad, años en el cargo, nivel de estudios, etc. Una segunda parte hacía referencia a datos de la cooperativa: número de
socios, volumen cooperativizado, superficie, número de empleados,
etc. Por último, el cuestionario se cenftaba en obtener información
relacionada directamente con el modelo de análisis propuesto y
cuyas preguntas relacionadas con este análisis son las que se incluyen
en el cuadro l.
Para el análisis estadístico se ha utilizado el paquete "SPSSl2'0 para
Windows" realizando 1aspruebas estadísticasChi cuad'radod'ePearson,
U d,eMann-Whitnq y H ile l{rushal-Wallis, para analizar el comportamiento de los tres grupos a estudio tanto conjuntanente como trilatera"lmente.
YDISCUSIÓN
3. RESI.ILTADOS
Como se ha comentado en apartados anteriores, una parte del
modelo se fundamenta en que para poder afirmar que una organización cooperaliva tiene éxito debe determinarse el nivel de satisfacción de sus socios. Así, a partir de esta premisa, y con los resultados
de las encuestasa los socios y de las entrevistas personales a gerentes
y presidentes de las bodegas cooperativas de la D.O. Alicante, se analiáa y discute el grado de satisfacción siguiendo los seis pasos que el
modelo propuesto considera deben ser cubiertos.
En el cuadro 2 se detallan los resultados estadísticosdel análisis de
las variables cualitativas dicotómicas de la encuesta y en el cuadro 3
los de las cuantitativas. No obstante, cabe indicar que en algunas
preguntas de la encuesta también se les pedía información cualitati
va adicional, con preguntas tipo ¿cómo?,¿cuál?,¿por qué?, las cuales
en algrrnos c¿rsospor su interés es comentada.
3,1, El deseode oear unaeshucturaempresarialha plecedidoal deseo
de crearunacooperativa
Este primer paso, que se analiza a través de la pregunta nPlu", nos
indica la predisposición de los socios y de sus dirigentes hacia la fór-
154
coopelativas.,,
Eva¡uación
dela salisfacc¡ón
delossocioscomomedida
deléxltoempresarial
en lasbodegas
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delossocioscomomedida
deléxitoempresaf¡al
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Evaluac¡ón
dela satislacción
existiendo dife¡encias estadísticamentesignificativasrespecto a la opinión de los socios,pero siendo homogéneasentre estosdos grupos,
Pero nos interesa saber por qué se esá tan a favor de este tipo de
organización, por lo que les preguntamos que nos indicaran cuál era
para ellos la principal ventaja competitiva de su organización. Para el
40 por ciento de los socios la principal ventaja de la cooperativa citada fue la comodidad (llevar la uva y olvidarse de todo lo demás),
mient¡as que un 15 por ciento señaló la unión de los pequeños agricultores, y sólo un 7 por ciento indicó que no existía ninguna ventaja, sino que la pertenencia a la cooperativaera una necesidad.Por su
parte, las respuestasdadas por los gerentes y presidentes de la misma
cooperativa destacaron por su total disparidad (aparecen respuestas
como: la calidad, el socio como proveedor-cliente, la pertenencia a
una cooperativade segundo grado, etc.)
A la vista de los resultados de este primer paso, se puede afirmar que
para los socios es evidente que la fórmula cooperaúva es la única
opción posible de organización, cuya principal ventaja radica en la
comodidad.
3,2. La percepciónque tienecadamiembrode la cooperativareqpectoa los socios
Unavez evaluada y comprobada la necesidad de la cooperativa como
organización empresarial para los socios, el segundo paso del modelo consiste en conocer cuál es la percepción que tienen todos los
miembros de la organización cooperativa respecto a los socios, ya
que la misma es fundamental para evaluar si se comparte un proyecto común de empresa, factor vital para que la misma pueda tener
éxito.
En primer luga¡ indicar que la percepción tanto de socios, presidentes y gerentes respecto a los socios de la cooperativa fue homogénea y buena (P2,) , pero además debemos resaltar que el 80 por
ciento de los presidentesy gerentesdeclaró que su percepción de los
socios era buena, mientras que este porcentaje se redujo al 72 por
ciento en el caso de los socios. Este resultado es muy importante,
pues una buena percepción de tus compañeros de empresa es fundamental para que una cooperativa pueda tener éxito.
A continuación se hace necesario evaluar también cuáles son las
característicasde cada socio más importantes para el resto y observar,
por tanto, qué clase de proyecto común comparten.
De este modo, la característica más valorada de los socios por parte
de los socios fu¿ "Inaplicadosen la obtenaónde un buenprod,ucto"(P2,),
mientras que para los cuadros directivos fue la de "Preoanpados
sóIo
157
0. LóDez.
F.V¡da¡
v F.J. delCampo
pm la liquid,ación, (P2r) , ambas con diferencias estadísticamente signifrcativas entre los dirigentes y los socios' No obstante, los socios,
aunque en menor medida que sus dirigentes, sí que están preocupados sólo por su liquidación, al ser Ia segunda característica más apreciada poi ellos. Cbmo se observa, los socios consideraron como las
caractérísticasmás importantes para ellos las dos que más repercuten
en su cuent¿ de resultados.
A continuación, en tercer lugar, los socios consideran más importarite la característica más relacionada con los principios cooperativos ,,Fem et espíritu moperatiao" (P2.) , aunque cabe destacar que los
dirigentes no opinan lo mismo, al existir diferencias estadísticamente significativas y al mismo tiempo ser la me nos valorada por los presidentes y de las últimas por los gerentes.
En cuarto lugar los socios valoran .Prneu|ad,os fm el futuro d'eln cou
los
pnatiaa"
-di.igenter,(P2a), Ios cuales tienen una opinión homogénea con
aunque éstos la consideran más importante al ponerla en
segundo orden de importancia.
A continuación, en quinto y sexto lugar, los socios dan menos importancia a las característicasmás relacionadas con la gestión diaria de
la cooperativa .Auténti.ca i,mplicaciónm losproblemasdz la coopnatiua"
(P!j ¿ "In¿iferencia ante losproblemnsdiarios d'ela coopnatiaa" (P2*),
pero con una valoración homogénea con la de los dirigentes.
En último lugar, la característica "Excesiuasexigencias"(P2) es Ia
recibe una puntuación inferior a cinco por parte_de.los
única que
-Además
presenta diferencias estadísticamente signifrcativas
socios.
con respecto a lá opinión de los presidentes, no así con la de los
gerentes.
En resumen, podemos afirmar que la percepción que cada socio
tiene del resto es buena y también mejor que la que tienen los presidentes y gerentes, siendo las características más valoradas P9l _lol
socios aquellas que más influyen en la consecución de su üabilidad
económica y que, eüdentemente, son fundamentales para conseguir
el éxito de las mismas.
3.3. Existeun cuerpomínimode obietivoscomunes
Ya que los socios tienen una buena percepción del resto y comparten
unai características que favorecen la viabilidad económica, el
siguiente paso implica indagar en la existencia de unos objetivos
comunes y evaluar la percepción que los distintos grupos de la cooperaliva tienen de los objetivos del resto' Este es un punto_clavepara
ia satisfacción de los socios, ya que su cumplimiento implicaría que
158
Evaluación
dela satisfacción
delossocioscomomedida
delér¡toempresar¡alen
lasbodegas
cooperativas...
sus expectati!?¡i se han convertido en objetivos y éstos son conocidos
por todos. Para ello, se han realizado las preguntas "p$"" ¿ "p$n".
Antes de conocer concretamente los objetivos es importante saber si
se plantean o no su existenciay si éstosson a corto o largo plazo, para
lo que se les ha realizado las preguntas "p$u" y "P36>.Así, los socios
se preocuparon más por los objetivos a corto plazo (66,2 por ciento)
que a largo plazo (57,4 por ciento), pero es importante el destacar
que un elelzdo porcentaje de socios declaró no tener ningún tipo de
objetivos tanto a largo plazo (33,8 por ciento) como a corto
(42,6 por ciento). En cuanto al largo plazo, todos los presidentes
declararon tener una lista de dichos objetivos, frente al 72,7 por
ciento de los gerentes, encontrándose diferencias estadíscicamente
signifrcatilas entre los gerentes y socios respecto a los presidentes. En
el corto plazo, los dirigentes declararon tener listas de objetivos en
porcentajes casi idénticos, siendo además dicho porcentaje estadísticamente homogéneo con el de los socios.
Ya que mayoritariamente los socios declaran que sí que existe una
lista de objetivos comunes, a continuación se ordenan según su
importancia, no sin antes advertir que los objetivos evaluados son los
de los socios, pero desde tres opiniones distintas: la de los propios
socios, la de los presidentes y la de los gerentes.
Así, el objetivo más valorado para los tres grupos: socios,presidentes
y gerentes, con una respuesta homogénea entre ellos, fue "Asegurar
la umta de la cosecha"(P3.). No obstante, se puede llegar a la siguiente paradoja: si el objetivo declarado más importante por los socios es
el arriba indicado, no existe objetivo común, puesto que éste es, por
definición, un objetivo indiüdual (cada socio busca asegurar la venta
de "su" cosecha). Por otro lado, si se considera este objetivo como
un objetivo válido para la cooperativa como orgalización, se plantea
el problema de que si los socios encuentran un método alternativo
que cumpla este objetivo podrían abandonar la cooperativa, con lo
que ésta podría dejar de existir.
Una vez asegurada la venta de la cosecha de uva, los siguientes objetivos más valorados por los tres grupos son dos directamente relacionados con la cuenta de resultados. Así, el segundo objetivo más valorado con una respuesta homogénea entre grupos firc .Aummtar sus
benef,cios"(P3.). No obstante, el tercer objetivo más lalorado por los
tres grupos que es Obtennproductos, asaoramiento*¿t 6a¡¿ts" (P3¿)
"
sí presentó diferencias estadísticamente significativas entre los tres
grupos, ya que los socios lo valoraron más que los grupos de gerentes y presidentes.
tcY
F.VldalY F J. delCampo
D.LóPe¿,
en formar parte de la cooperativa por parte de los socios que la que
piensan .rri di.ig.ttt". qui ellos riénen, corroborando lo analizado
en el primer paso.
Por último, debe mencionarse , además, que nadie contestó como un
objetivo la producción de vino entre otros objetivos planteados en
pregunta abierta.
En resumen, se puede afirmar que existen tres objetivos claramente
comunes entre lbs socios, los cuales están relacionados con el aseguramiento de los resultados de cada uno de los socios,y a su vez con-
sí a la disolución de la cooperatir,a.
enla formulación
involucrado
3.4.El coniuntodelossociosestárealmente
deh átategia dela organización
trar la visión que tienen los distintosgrupos.
160
.
enlasbodegas
cooperativas
deléxitoemprésarial
Evaluación
dela satisfacción
delossocioscomomed¡da
En primer lugar, se quiso conocer a través de una pregunta cualitativa si existía una clara separación entre estrategia y gestión por parte
de los dirigentes de las cooperativas. Así, casi todos los presidentes
declararon que los aspectosrelativos a la planificación, tanto a largo
como a corco plazo, sólo se abordaban en la misma reunión y con
una dedicación similar en tiempo. Solamente un gerente respondió
de manera acorde con las teorías de planifrcación estratégica (Piercf
1992;Wilson et aI., \992; Dobson y Starke¡ 1993;Johnsony Scholes,
1993; Ansoff, 1997). Por ello, podemos afrrmar que no existe una
clara separación entre estrategia y gestión en la mayor parte de las
cooperativas objeto del esludio, lo cual representa un condicionamiento importante a las respuestasdadas por estos dirigentes.
A continuación se preguntó directamente a los tres grupos si realmente existe alguna forma de que los socios se involucren en el pro'
ceso de discusión de nuevas ideas que sirvan para formula¡ la estrategia de la cooperativa (P4"). El resultado indicó que casi las tres
cuartas partes de los socios, presidentes y gerentes afirmaron de
manera homogénea entre los grupos tener algrrna forma de involucrar a los socios en el proceso de discusión de nuevas ideas. Todos
indicaron la Asamblea General como la forma para involucrarse en
dicho proceso, aunque cabe resaltar que los dirigentes no señalaron
el modo de involucrarse ni si existía forma alguna de comprobar la
posible implicación de los socios en ese foro.
Pero para generar ideas es necesario establecer algún procedimiento. Esio se les preguntó en la cuestión "P4r" sólo a los dirigentes, de
los cuales el 93,3 por ciento de los presidentes y sólo el 63,6 por ciento de los gerentes entrevistados declara¡on poseer un sistema para
generar, discutir, poner en marcha y evaluar las nuevas ideas. Llama
la atención tanto la diferencia estadísticamente significativa de respuestas afirmativas entre gerenles y presidentes como la disparidad
de respuestasdeclaradas dentro de una misma cooperativa. Además
es importante destacar la ausencia de un procedimiento claramente
establecido.
Como se ha visto, es en la Asamblea General donde se involucran los
socios para planifrcar la estrategia de la empresa, pero para saber si
los socios realmente se pueden involucrar se les plantearon dos cues
tiones ("P4." y "P4¿,), las cuales tratan de conocer si existe una
forma ordenada de preparar las reuniones ¡ fundamentalmente, de
obtener de los socios información previa a estas reuniones. En primer lugar, el 73,0 por ciento de los socios encuestadosafirmaron que
existía un sistema para que les llegase información antes de las reuniones (mayoritariamente, el correo) y e\ 94,6 por ciento contestat 0|
D.López.F,Vidaly F.J. delCampo
tido contrario, es decir, la posibilidad que tienen los dirigentes de
recibir información de los socios antes de las reuniones. El 60 por
ciento de los presidentes y el 46,5 por ciento de los gerentes declararon poseer álgún método para obtener esa información, siendo la
conversación e1método más utilizado. Es importalte el destacar que
en ningún caso las respuestasdadas por el gerente y el presidente de
la misma cooperativacoincidieron, por 1o que no parece que exista
un método normalizado para obtener información de los socios
antes de las reuniones. Por tarto, la Asamblea General y el correo
aparecen como las dos forrnas formales de comunicación interna
más empleadas.
No obstante, se intentó detectar alguna otra forma de comunicación
interna no formal, preguntando por el grado de conocimiento de las
ciento) declararon no haber hablado de las razones por las que los
otros socios están con él en la cooPerativa, mientras que sólo un ter-
rencias estadísticamente signifrcativas. En resumen, sí que parecen
existir formas de comunicación no formales dentro de estas cooPeratilzs, pero no todos los socios parecen tener 1a misma capacidad
para utilizarlas.
Un último aspecto a tener en cuenta en este paso del modelo consiste en conocer si los nuevos socios tienen algún procedimiento
clzro para introducirse en la cooperativa y si es éste controlado por
los socios ya existentes, pues ello influye de manera muy importante
en la involucración de dichos socios en la planificación estratégica de
la cooperatir.a. Esto sólo se preguntó a los dirigentes de las coopera-
162
Evaluación
de la sat¡sfacción
delossocloscomomedida
deléx¡toempresarial
enlasbodegas
cooperal¡vas.,,
tivas (P4¡) y las dos terceras partes, tanto de los presidentes como de
los gerentes, declaró disponer de algún sistema para que los nuevos
socios pudiesen conocer mejor la cooperativa. Dentro de la gran disparidad de respuestas, el principal procedimiento señalado fue
entregar a éstos los estatutos de la organización. En cuanto a la
forma de evaluación de las capacidades, aptitudes y necesidades de
los nuevos socios, ninguno de los encuestados hizo referencia a las
necesidades de éstos,1o que parece indicar que no existe un método
estandarizado y claro para que los nuevos socios se introduzcan en la
cooperativa y que, en cualquier caso, éste no es controlado por los
socios ya existentes.
Por lo tanto, en este paso del modelo se puede afrrmar que, a pesar
de no existir una diferenciación entre estrategia y gestión, sí que
existe un procedimiento para que los socios se involucren en la formulación de la estrategia de la cooperativa, y es a través de la Asamblea General. Además, en general, los socios consideran que los
canalesde información formales sí funcionan bien, aunque no saben
aprovechar los informales, lo que implica que si no se involucran
más no es por mal funcionamiento de los canales de información.
3,5. EI conjuntode los sociosconocela gestiónde la cooperati queinfluye
en el gradode cumplimienbde los objetivos
Para que la estrategia de la organización pueda convertir en realidad
sus objetivos, es importante que los mecanismos de gestión diaria
permitan el cumplimiento de los acuerdos. Por tanto, el quinto paso
supone que los socios deben conocer esa gestión, pues en ello les va
el poder formarse una opinión clara respecto al cumplimiento de sus
expectativas y, por tanto, de su satisfacción con la cooperativa. Con
ese fin, se realizaron las preguntas "p$"" ¿ "p$n" que a continuación
analizamos.
En primer lugar, los socios deben conocer si los puestos, las tareas y
las responsabilidades están clara y unívocamente asignados,lo que se
pretendía averiguar preguntando si sabían a quién dirigirse en el
caso de necesitar información acerca de algún aspecto concreto de
1a cooperativa. La práctica totalidad de los socios encuestados contesta-ron afirmativamente y al detallar a quién se dirigirían aparecieron tres grandes bloques: presidente y/o Consejo Rector (40 por
ciento), oficinista o secretaria (34 por ciento) y técnico/enólogo
(34 por ciento). Esto es, sin duda, prueba de la proximidad de ia
organización al socio. Sin embargo, sólo el 5 por ciento de los
encuestados distinguieron claramente el tipo de duda con la perso-
163
F.V¡dalYF J delCampo
D LóPez,
que sí a esta pregunta, tal como cabría esperar.
rá de cada cooperativa.
nión de los socios para los cuales esta afirmación no es tan eviden[e,
ya que sólo al 57,8 por ciento les pareció que su organización disponía de una imagen claramente definida.
A continuación, el siguiente aspecto del modelo plantea conocer,
punto de vista del consumidor por parte del socio,
164
coopelallvas,,,
delossocioscomomed¡da
deléxltoempresarial
enlasbodeg¿s
Evaluación
dela satisfacción
Un conocimiento claro del cliente por parte del socio es un aspecto
que nos indica el interés por conocer la gestión de la cooperaliva
como empresa de 1acual se es dueño y no sólo un mero proveedor de
materia prima. A través de la pregunta "P5r" se averiguó que casi la
mitad de los socios encuestados (46,1 por ciento) declararon abiertamente que desconocían los mercados objetivo de su organización, lo
que podría indicar que los socios se consideren más productores de
uva que de üno. Sin embargo, todos los presidentes y gerentes declararon conocerlos, con una opinión con diferencias estadísticaÍIente
significativas frente a la de los socios, aunque por lo general sus res
puestas se caracterizaron por la ambigüedad ¡ en algunos casos, la
contradicción entre ambos. De los socios que declararon conocer los
mercados objetivos de su cooperativa, ninguno definió éstos en términos de consumidores potenciales, Al contrario, realizaron hincapié
en los distribuidores, intermediarios, etc,, destacando el hecho de
que muchos declaren el granel como un mercado objetivo. También
debe subrayarsela particularidad de que, entre los socios de cooperativas pertenecientes a la cooperatilz de segundo grado acogida a
esta D.O., Bodegas Cooperativas de Alicante (BOCOPA), apaÍezc
ésta como un mercado objetivo y no sea considerada como un eslabón más del entramado comercializador de la propia cooperativa. No
se puede afirmat por lo tanto, que el socio tenga un conocimiento
claro del cliente y conozca una parte importantísima de la gestión de
la empresa como es la comercialización de sus productos.
Por último, los socios deben controlar y acttalizar a sus cuadros
directivos para comprobar si estos realizan bien las funciones encomendadas. Para ello se les realizó la pregunta ..P5n',,a la que sólo el
26,5 por ciento de los socios contestó a.firmativamente frente a las
tres cuartas pa-rtesde los presidentes y gerentes, encontrándose diferencias estadísticanente significativas en las respuestas.Sin embargo,
las respuestasrelativas a la forma de hacerlo no parecen indicar que
esta evaluación se hiciera con un método estandarizado y de acuerdo a parámetros objetivos. Además, se encomienda al Consejo Rector y a la Asamblea General la comprobación de que las decisiones
tomadas son puestas en marcha, en lugar de delegar en el gerente o
en los responsables de área de las cooperativas. Por lo tanto, los
socios reconocen que no están controlando la labor que tienen que
desarrollar sus dirigentes.
En la última pregunta de este paso se les preguntó a los socios (P5¡)
si creía¡ entender bien cómo funciona la cooperativa, y sólo la mitad
de los socios encuestados(53 por ciento) respondió positivamente.
Esto ratifica el amplio reconocimiento del desconocimiento de los
t0c
F.J. delCampo
D.López,
F,VldalY
socios acerca de la gestión de la cooperativa, el cual puede influir en
la consecución de sus objetivos y, por tanto, de su satisfacción.
3.6. Sedeclaranlos sociossatisfedroscon supertenenciaa la cooperativa
Eüdentemente el modelo debe finalizar preguntando directamente
a los socios si declaran sentirse satisfechos con su pertenencia a la
cooperativa y, por tanto, si consideran que su cooperativa tiene éxito
(P6;). La gran mayoría de los socios (93,1 por ciento) se mostraron
satisfechos, aunque no en su totalidad como piensan sus dirigentes.
No obstanLe, sefún lo contestado podemos distinguir dos grandes
grupos de socios: los que se declararon satisfechos debido a, que,
Jegún ellos, ésta es la única forma de vender el producto (31 por
ciénto) y los que se declararon satisfechospor considerar que la ges
tión de la cooperativa es positir'a y funciona bien (30 por ciento) . Por
lo tanto, si los socios se han declarado satisfechos podemos afirmar
que es debido a que consideran que sus expectativas transformadas
én objetivos se han cumplido y, por tanto, según el modelo las bodegas cooperativas de la D.O. Alicante son exitosas.
4. CONCLUSIONE$
La principal conclusión que se alcanza en el presente artículo_es que
casi la totalidad de los socios de las bodegas cooperativas de la D.O.
Alicante se muestran satisfechos con su pertenencia a las mismas ¡
por lo ta.nto, según el modelo que se ha planteado, se puede consiáerar q.re una parte de su éxito empresarial se está produciendo.
Pero esta conclusión principal debe matizarse con otras conclusiones
más particulares que se extraen del análisis realizado:
1) Para los socios la fórmula cooperatir"a es la única forma posible de
organización, cuya principal ventaja radica en la comodidad; lo
qué implica un gran compromiso con esta fórmula de, organizac1ón, aunque sea, en muchos ca.sos,por mera necesidad.
2) La percepción que tiene cada socio del resto es buena, siendo las
carácteríiticas más valoradas por los socios aquelias que más influyen
'bumen su viabilidad económica ("Inplicad'os en I'a obtenciónd'eun
prod.ucto,,
y "Preocupal,os
sólnpm la liquid'ación). Con ello se ha
comprobado que los socios tienen un proyecto común de empresa, lo cual es un factor vital para su éxito'
3) Se ha comprobado que sí que existe un cuerpo básico de objetivos
comunes entre los cooperativistas, lcs cuales determinan que el
primer objetivo general a cumplir por la cooperativa es que los
t00
Evaluación
dela salislacclón
delossoc¡oscomomedida
deléxltoempresarial
enlasbodegas
cooperativas...
resultados económicos sean los mejores posibles para los socios.
No obstante, el principal objetivo de los socios es <Asegurarla uenta
d,ela cosecha,el cual es, por definición, un objetivo de carácter
individual; por 1o que no está tan claro que sólo con la satisfacción
de las necesidadesindividuales de los socios se consiga que la cooperativa tenga éxito como organización a largo plazo.
4) Es importante indicar que los socios consideratt a la Asamblea
Genera.l como el procedimiento para involucrarse en la formulación de la estrategia de la cooperativa y, por tanto, el medio para
poder plantear, seguir y verificar el cumplimiento de los otrjetivos
mencionados anteriormente.
5) Los socios no poseen un conocimiento adecuado de la gesúón de
la cooperativa, lo que puede influir en que la estrategia de la cooperativa pueda convertirse en realidad. Así, es posible afirmar que
los socios no son productores de vino, sino de uva (tal y como aparece en el sistema de objetivos decla¡ados por ellos mismos) y la
cooperativa, como posible diversificadora y prolongadora de su
actividad, les preocupa poco o muy poco (así parecen demostrarlo
los resultados de las encuestasen lo referente a la oresencia v conocimien ro por parte de los sociosde factoresclavetomo: los'mercados objetivo de su organización, la actualización y control de los
directivos, la capacidad del socio para explicar los estándares de
calidad de su cooperativa, su implicación en la toma de decisiones,
etc,). Por io tanto, existe un problema de falta de concienciación
del socio en cuanto a su compromiso con la gestión diaria de la
organización empresarial cooperativa de la cual es miembro.
A la vista de las conclusionesanteriores. se sugieren 1assiguientes
recomendaciones para las bodegas cooperativas de la D.O. Alicante
con el fin de meiorar la satisfacción del socio con las mismas. lo cual
creemos permitiría mejorar el éxito empresarial perseguido:
l) Se debe fomentar la formación de los socios. La formación es fundamental para que el socio entienda la importancia de la cooperativa como modo de generación de rentas. EIlo implica fundamentalmente el explicar al socio que é1ya no es un productor de
uva, sino un productor de vino. Esto debería traducirse en un
cambio de sistema de objetivos en el que el socio ya no buscaría
asegurar la venta de su cosecha, sino producir un vino para un
consumidor previame nte estudiado y definido.
2) Se deben adoptar medidas para incrementar la responsabilidad
del socio. La responsabilidad es el otro factor clave para el desa-
t0t
D.López,F.VidalY F.J. delCampo
rrollo de las organizaciones, en el sentido de que asegura que las
consecuenciasde una mala actuación reviertan en e1 causante de
ésta. Los socios deben ser responsables de la cosecha que entregan a la cooperativa, ya que no se puede sostener por más tiempo
él hecho de que la cooperativa deba aceptar sin más la cosecha
que el socio le entrega. El socio debe conoce¡ comprender y
poner en marcha los criterios de calidad que su cooPerativa decide en función de los mercados y clientes objetivo que tiene (este
aspecto entronca claramente con lo anteriormente citado referente a la formación). Además, en caso de no hacerlo, el socio
debe ser consci€ntede que la cooperativadebe penalizarle.
3) Las cooperativas, además, deben promover la cualificación de sus
profesionales en todas las áreas de la empresa, pero especialmenie en producción (tanto en campo como en bodega) y en comercializición, No es aceptable que se confien aspectos clave de la
producción y de la comercialización del vino a la buena voluntad
de unos pocos vitivinicultores, o que esosaspectosclave se descuiden simplemente por la desidia de un grupo de miembros de
estas coóperativas. Esta implicación de los cooperativistas debe
tener un ieflejo claro en Ia exigencia de rendimientos y resultados
a sus cuadros profesionales. Parece manifestarse, en parte, que los
socios no parécen estar muy dispuestos a evaluar y actualizar los
conocimiehtos de sus equipos directivos, cuando una posible
medida de la implicación de los socios de una cooperativa en la
buena marcha dé érta .., sin duda, lo dispuestos qué se muestran
a reconocer la necesidad de invertir en conocimiento' Si competir implica diferenciar el producto de manera clara, se deben
adopur métodos de produición que permitan esadiferenciación,
y esto sólo será posible si se invierte a largo plazo en técnicos cualificados que desarrollen protocolos de actuación especificos en
función dél producto que se busque para el consumidor objetivo.
La adopción de este tipo de medidas de una forma real por estascooperativas se puede considerar como un indicativo tanto de su capaiidad para sér realmente efectivas como de la madurez empresarial
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170
cooperativas.
enlasbodegas
delét¡toempresarial
delossoc¡oscomomedida
Evaluación
dela sat¡slacc¡ón
RISUMEN
delossocioscomorredidadel éxitoempresrialenlasbodegas
Evaluación
dela satisfacción
deorigen"Alicante'
de la denominación
cooperativas
con un análisis exhaustivo a presidentes y gerentes de estas sociedades con el ñn de compamr sus respuestascon las de los socios.
PAIABRAS CIAVE: Obietivos, satisfacción, socios, directivos, encuesta' vino-
STIMMARY
of businessuccci¡ üe wine
asa mesau¡ement
satisfaction
Evaluation
of members
de origenAlicante,
of (denominación
co{Peratives
ffifWORDS:Aim, satisfaction,member,managers,surve¡ wine.
171
Gestión de recursos Pesqueros
transfronterizos: una aproximaciÓn
a supuestos más realistas
N{,{RCos
ToRRETRo
(t')
TUAN C. Suels Rsctrerno
(*)
Dor4h{crtEz
I, INTRODUCCION
A lo largo de las últimas décadasse han producido avancessignifrcatilro. .n él aná{isisbioeconómico de las pesquerías, arances que han
eirado básicamente en torno a las condiciones biológicas, institucioiales v económicas que rodean a la actiüdad pesquera (Gatza Gil y
Vareli Lafuente 2002). La aparición de las Zonas Económica Exclusivas de 200 millas ha dewiado la atención de muchos economistas hacia
e1 estudio de aquellos recursos Pesqueros cula gcstión escapa a la
iurisdicción de ün único Estado Esto ha motivado que algunos de
"estos
avancesmás relel'antes se hayan producido en el campo de los
llamados recursos pesqueros transfronterizos, aquellos que, se distribuyen entre las aguasjurisdiccionales de dos o más paísesribereños'
A la hora de abordar la gestión óptima de este tipo de recursos,el planteamiento teórico básicó de h régulación de pesquerías,desarrollado
a partir de las aportaciones de autores como Gordon (1954), Scott
(1^955),Crutchfiild y Zellner (1962) y Clark y Munro (1975), seríade
dificil aplicación para el caso de recursos pesqueros.cuya gesdón es
compar'tida entre dos o más países.En estoscasos'existirían dificultades para diseñar y aplicar loJ mecanismos tradicionales de gestión de
pesquerías.puestoque la gestión óptima del recurso exigiría una preilu áop..uáió.t entie los Estadoscópropietarios del mismo'
Los modelos teóricos de aná'lisisde recursos compartidos cornbinan
los modelos bioeconómicos tradicionales con la Teoría de Juegos'
(*) Düarranento
deEcononía Apkcada Unlúenidad de Vigo
- EstudiosAgrosociales
n.n 205,2005 (pp l?9188)
y Pesqueros,
173
y JuanC.SurísBegueiro
Marcos
Dominguez
Torrc¡ro
Por medio de estos modelos se estudia cuáles son los efectos sobre la
biología y sobre los resultados económicos de la pesquería bajo cooperación y no cooperación, tratando de aislar las consecuencras
negativas de la no cooperación (Sumaila 1999 y Garza Gil et aI 7995).
Si bien el modelo teórico básico aplicable al estudio de los recursospesqueros transfionterizos se remonta a finales de la década de los setenta
(Munro 1979), existen todavía pocos análisisaplicados al respecto. De
entre ellos, podemos destacar los trabajos realizadospor Armstrong y
Flaaten (1991),Armstrong (1994), Sumaila (1995y 1997),Armstrong
y Sumaila (2001),IGnnedy (2003) y Bjorndal y Lindroos (2004).
El objetivo que nos hemos propuesto con este a¡lculo es a nzar en
la modelización de este tipo de situaciones. incorporando al modelo
teórico básico propuesto por Munro (1979) unaierie de supuestos,
tales como la no linealidad de las funciones de capturas, la presencia
de tecnologías diversas en las flotas participantes, y la posibilidad de
existencia de flujos de información entre las partes en un entorno
competitivo, que permiten dotar de mayor realismo al análisis. Para
ello, el trabajo ha sido dividido en cuatro partes. Después de una primera parte introductoria, en la sección 2 se presenta el modelo básico de referencia para el estudio de la gestión de recursos transfronterizos, y se analizan sus resultados, limitaciones y posibles extensiones. En la sección 3 desarrollamos y formalizamos un nuevo modelo
que incorpora una serie de supuestos que permiten una mayor aproximación del mismo a la realidad pesquera comunitaria, Por último,
en la sección 4 se recogen los principales resultados y las consideraciones más reler¡¿ntespresentados a lo largo del trab4io.
DERETTRENCI&
SUPUESTOS.
2.Et MODELO
RESUüIADOS
Y POSEI,ES
DffEI.¡SIONES
(ZEE)hastalas200
La extensiónde lasZonasEconómicas
Exclusivas
millassupusoquela mayorpartede losrecursospesqueros
quedaran
bajo la jurisdicción exclusiva de un único Estado. Sin embargo, exis
ten recursos pesqueros que se mueven a caballo entre las aguasjurisdiccionales de uno o más Estados costeros y las aguas internacionales ("straddling stocks"), recursos pesqueros altz.mente migratorios,
y stocks que se mueven entre las ZEE de dos o más paísesribereños.
Estos últimos son los considerados propiamente como recursos
transfronterizos ( 1).
( 1) Paru úna. reüision do Ia litenlina rrlatiad a r¿atrsos transflwúerizos, a.nan¿entemigratorios )
"stradd.Ang
stoeh:", aéaseGarza GiI ) Usnla Laluaú¿ (2002) .
má8realistas
a supuestos
unaapfoximación
pesqueros
transfontetlzosl
defecursos
Geslión
2.1. El modelode Munro
(f950, 1953), empleando ambas herramientas analíticas para prc
fundizar en la cuestión de cómo aJcanzaruna explotación coopeftrtir.a eficiente de los recursos compa-rtidos (2).
nales (c).
Max PV = BPVt + (1-p)PV2en donde 0 < 13= I
nantes serán las del país 2.
Pa¡a determinar qué p surgirá del proceso de negociación entre los
dos Estados,recurriremos al modelo de juegos cooperativos de Nash.
Sean n y 0 respectivamente los pagos correspondientes a los países I
(2) T6l J como teñata Mwnro (19 ), los r¿slltfid'os d¿14 ?xpbtr.iórl d¿ 14p¿sqteiz tujo un esccnaño tu no
(oo\aradón seúan d,¿cidi¿a,neatepnjudiciaLx paru ln: Jlatas Participant¿s
175
y JuanC.SurísFegueiro
ToÍrelro
l!4arcos
Dominguez
y ? (3). Sean n0 y 00 respectivamente los puntos de amenaza de los
países I y 2, es deci¡ los pagos que disfrutarían ambos países bajo
una situación de no cooperación. Variando los valores de p entre 0 y
I y calculando la política de explotación que maximice BPV1+ (1B)PVr, determinaremos la frontera Pareto-eficiente en el espacio de
los pagosposibles.El B* que surgirá del proceso de negociación será
aquel que maximice la siguiente expresión:
Max (n* - rro).(0* - 0o)
t2)
El modelo de juego cooperativo de Nash asume que ningún agente
racional aceptará un pago resultante del juego cooperativo que sea
inferior a su punto de amenaza, En el caso que nos ocupa, ningún
Estado costero racional aceptará un acuerdo de cooperación que le
resulte más perjudicial que la opción de rehusar a-la cooperáción
(Munro 1990).
Tomemos como ejemplo la situación en que los costes de explotación de los dos copropietarios son los mismos (c' (x) = c2(x) = 61¡¡¡,
pero las tasas de descuento son diferentes (61 + 62). En todo lo
demás, asumimos que ambos países son idénticos. Para el caso en
que el porcenqje de las capturas totales que le corresponde a cada
país (c) haya sido prefljado de antemano, la ecuación [1] se expresaría ahora de la siguiente manera (4):
-(
)"
.
Yf,-f tp.-''".f
s . a .i =
I-p¡e'1(l-nt[R-c(x)]h(r)
dt
F(x)- h(t)
O < h ( t )s h m a x
0 < x(t)
c o n0 < a , P < 1 y 6 1< 6 ,
t3l
en donde F(') representa la función de crecimienco natural de la
población, h(.) las capturas totales, c(.) la función de costespor unidad capturada y p el precio del pescado.
La linealidad del modelo así planteado permite caracterizar explícitamente las soluciones óptimas estacionarias correspondientes al
mismo del siguiente modo:
(3) P¡n fagos ent¿ndnns et takr presnte d¿ la conimt¿ neta de benej.ciosrasultante de una detemiktda folí
tica ¿¿ e:.Fhtación ¿¿ la lnrquaría.
(4) Paru un desanoü¿ ¿eI mo.l.eh btuirc d¿ expklación d¿ rccu:tsosco¡n a.rüd.osbajo eI supu¿üo ¿e ¿iIüentes
coslp:erLú¿laíses o paxticipaeknes en las tuPhtras total¿s no fraleEnnina¿Ia¡, aéaseMuto (1979).
176
Gestión
derecursos
UansÍionlerizos:
unaaprorimación
a supuestos
másrealislas
Desqueros
- 6 , p e - b i c r - 6 2 ( l - p ¡ eó i 1 1 - a )
pe-6icr
+ 1t- B¡eól1t- c¡
c'(xt)F(xx)
_'r r , ,\x, _ *./,- , ----------:P c(x*)
l4)
En la expresión [4], el lado izquierdo se puede interpretar como una
media ponderada de Ias tasas de descuento. Si denot¿mos el lado
izquierdo de la ecuación como E3(t), podemos reescribir la ecuación
[4] del siguiente modo:
- 9G:)FG*)=5,,1,.¡
n,1x*¡
p c ( x *)
t5l
La media ponderada de las tasasde descuento depende del tiempo
y, en consecuencia, el nivel de stock óptimo también. En el momento t = 0, el nivel de stock estará entre los niveles óptimos de explotación que desearían los dos paísesparticipantes en la pesquería si fuesen a título indiüdual los únicos explotadores del recurso (X1- y
X2*), pero, a lo largo del tiempo, X* se aproximará a Xy*. Esto es así
porque en las preferencias del país 2 se le da mayor peso al presente
y futuro cercano (mayor tasade descuento), mientras que el país con
menor tasa de descuento esá va-lorando más los beneficios futuros
en el largo plazo. La participación de cada país en las capturas totales de la pesquería se hará en base al valor de cr preestablecido, siendo este reparto de la actividad extractiva 1o que a su vez determina¡á
los niveles de renta que disfrutarán cada uno de los Estados.
Por otro lado, si se permitiesen pagos laterales,la política óptima a
determinar sería aquella que maximizase la suma no ponderada de
rentas procedentes de la pesquería. En términos de la ecuación [1],
esto equivale a asignar al parámetro p un valor de 0,5. El posterior
reparto de las ganancias de la cooperación se realizará en base a la
clavede reparto propuesta por Munro (1979) (5):
ft= to- oo+no)/2
6 : (o -¡o + oo),22
t6l
t7l
para los países1 y 2, respectivamente.
En las expresionest6l y t7l, O
representalos treneficiostotalesde la pesquería:
o=i+6
t8l
(5) Btjo ¿I srtuqto de tineaüdad del modeto, unp = 0,5 inl,ü.a que et pa^ mtu &nsenracionista üphtará ta
Psqueña m solitlxtit, siguicndo lna I'olítíe d¿ explotot:ión aardz con nLr pef¿mein in¿irri¿üalas (Munro 1979,
r990).
177
y JuanC SurisReguelro
Torelro
Marcos
Dominguez
aI modelod¿trhwro
ruk realistns:wttttsion¿s
2.2, In ¡uusidadde mpuestw
El modelo de análisis propuesto por Munro plantea una pesquería
explotada por dos países que se diferencian bien por tener tasasde
deicuento dife.enCes,o bien por tener costes unitarios de explotación diferentes; sin embargo, en todos los demás aspectosambos paísesson consideradoscomo idénticos.
En la realidad pesquera a nivel mundial, y en la realidad pesquera
comunitaria más cónc.etamente, se dan una diversidad de situacio'
nes no contempladas por el modelo teórico tradicional. En muchos
casosde estudió no parece razonable asumir como cierta esa identidad entre los paísesparticipantes en la pesquería. En una pe-squería
donde las flotás participantes tengan características medias diversas,
el modelo aplicado a esa pesquería debería reflejar estasdiferencias'
Así pues, ehtendemos que el modelo de análisis propuesto por
Munro (1979) se enriquecería y se aproximaría a supuestos más realistas si se incorporasen algunas de las siguientes extensiones:
- Las diferencias en costes unitarios de explotación y tasas de descuento entre los paísespueden darse simultáneamente. Al tratarse
de países diferentes, loi valores de los parámetros relativos a las
tasásde descuento, precios y costes de los Productos podrán mantener diferencias signifrcativas.Esto será así incluso para el caso de
países integrados dentro de un espacio e_co19m1cocomún, como
is el caso de los Estados miembros de la Unión Europea. Salarios'
niveles de productividad v costesde producción difieren de manera ostensibie entre los diferentes paíies de la Unión. En el caso de
la actividad pesquera, dos o más flotas de dos o más Estados miembros explotandó una misma pesquería presentarán valores de sus
parámeiros económicos que recojan las peculiares características
áe sus respectivas economías nacionales. Por ejemplo, tal y como
podemos ápreciar en el cuadro l, eso es precisamente lo qxe sucede en el Báltico con relación a las distintas flotas nacionales dedicadas a la pesca de especiespelágica (6) '
- Las funciones de producción son no lineales. Frente a la especificación lineal propuesta por Munro, se podrían empleal por ejelplo, formas fúnci,onales del tipo Cobb-Douglas, dada la mayor fle-
(6) Por ejen\b, para el ¿Lso.nú¿b d¿ Ia pesEñía de (ha¡ul Sob, bs datos ¿@nótttiüs reldtiltos a Ia ^flo'
pi"c;;í" o narcs dc üJerartzs llaas .offirnitdifre, i tanamos ¿ot,.ainücadsf d¿ ftf¿twLcia el.'alof
a.¡¡i ¿"
"rri hraio deExplota¿ión ptlr r,nel.ad.acaptumd,a, oscih,n floabbwnt¿ enfünción d¿ anl sea ¿I sqnen¿o
deLExcedmte
deJlola conü.nitaria analizado (Domíngu¿z el at 2004)
pesque¡os
Cestión
de reoursos
lran$lronlerizost
unaaproximactó¡
a supuestos
másrealistas
Cuadro l
(DATOS
FLOTA
BAITICA
D[AI&{STREROS
MENORIX
Di24METROS
ANO
2l]O2)
Costes(ۖ)
Pr€clo{€^)
Espadín
Arenque
Estonia
Letonia
193
179
Lituania
290
286
158
150
176
Tasado descuento
(lPCarmonlzado)
3,6%
2,0%
0,4%
(2003)y Eurostat
FueniejComrsión
Europea
xibilidad que estasespecificacionesno lineales ofrecen a Ia hora de
tratar de modelizar la actividad extractiva de cada una de las flotas
participantes. La mayor flexibilidad requerida a la hora de modelizar la actividad extractiva encuentra su razón de ser en la heterogeneidad y diversidad de las funciones de producción de las distintas flotas que compiten por los recursos compartidos (7). Las
razones explicativas de estas diferencias tecnológicas entre las flotas son muy variadas. Dentro del marco de la Política Pesquera
Común, los Estados miembros tienen autonomía para establecer
regulacionespropias sobre sus flotas nacionalesen susaguasjurisdiccionales (Reglamento (CE) n.q 2371/2002) . Esto se traduce en
que en muchas pesqueríasestán vigentesrestriccionesde tipo institucional (normas específicas en cada país o territorio relativas a
la capacidady pot.tr.iu de los buques, á la utilización de las técnicas de pesca,a la existenciade censoscerrados de embarcaciones
por arte de pesca) y cultural (tradición) que hacen que las técnicas de pesca para la extracción de un mismo recurso varíen de un
territorio a otro. De este modo, las rigidecesexistentesimpiden la
igualación de las técnicas de producción entre las flotas y permiten la subsistenciade manera simultánea en el tiemoo de tecnologías diversas.Este€s el caso de la pesquería de sardina iberoatlántica, donde por un mismo recurso compiten dos flotas, la española y la portuguesa, diferentes entre sí tecnológicamente, y con diferencias inclusive en cuanto a la homogeneidad interna de las flotas (8). En España nos encontramos ión la flota Gallega (con 25
toneladas de Registro Bruto (TRB) de promedio), la flota Andalu-
(7) Aí ral bien lo nnsideran Bjtndül I L.indnos (2004) en un estudio reá¿nt¿sabrcIa pes¡!üzria d¿I a,¿r¿qu¿
d.¿IMar d,elNort¿, Pesquena arnqartida ente No.u¿ga j alguna: llotus de la Unión Lurolea (danesas, ¿scoesasI
(8) V¿ns¿Doníñgua
To,'rtiro (2004)
179
Torrelloy JuanC SulisRegueito
MatcosDomínguez
za (15 TRB) y la flota del Cantábrico (50-150TRB); en Portugal
t .r.r.rot las ocercadoras" (20 TRB) y las "trainieras' (50 TRB)'
Algo similar ocurre en el Gran Sol (zonas ICES \1I, VII, MIIabde) '
doide por unos recursos similares compiten en una misma zona
flotas d'e altura con tecnología industrial (la flota española de los
300, arrastreros escocesesmáyores de 24 metros, polivalentes irlandesásmayores de 20 metros) con flotas de menor dimensión cuyos
puertos 6ute se encuentran más próximos a la zor.l de pesca
belgas; arrastreros,/dragas, volanteros y palangre?...rro.ntt"tto
ros franceses; buques dedicados a Ia pesca del langostino procedentes de Irlanda y Escocia) (9).
- Las unidades de esfuerzo correspondientes a cada una de las flotas
no tienen por qué ser homogéneas ni por tanto directame nte comparables. Será ü propia heterogeneidad de.las flotas participantes
én la pesquería la causante de esta situación Si tomamos como
medidá dÉl esfuerzo pesquero los días de pesca pasadosen el mar,
no será comparable-el iesultado de un día de actividad de un
buque con unas determinadas características promedio con relación a un día de pesca de un buque con diferente -capacidad y
potencia promediós, o que emplea un arte de pescadiferente' En
ia actualiáad, las reglarnentacíones comunitarias para ia gesriól
sostenible de los reiursos tienden hacia la incorporación de la
variable esfuerzo como variable de control en la pesquería, f{ando
límites de esfuerzo para czda país en base al potencial extractivo
de sus respectivasflótas. Este es el caso del régimen de gestión de
esfuerzo én las Aguas Occidentales de la Unión Europea (Reglamento (CE) n.e 1954/2003), así como del plan especial-p¿ra -la
recuperación de las poblaciones de bacalao (Anexo V del Reglamento (CE) n.e 2287/2003).
- El modelo planteado es un modelo en tiempo discreto y con horizonte tempbral finito. En el caso de los acuerdos pesqueros entre
países, el establecimiento de horizontes temporales de duración
preffada es una práctica habi¡ual en el escenario pesquero interiraciónal. Tal es ei caso,por ejemplo, de los acuerdos pesqueros frrmados por la Unión Euiopeá con Norue-ga, Groenlandia, Islandia,
Seycheíles, Santo Tomé y Príncipe, Senegal, Angola, Guinea
Conakry, etc.
- El comportamiento competitivo de los agentes Puede responder
exclusiv-amentea interesés de muy corto plazo o puede llegar a
(9) V¿ase
Doníngua ToÍ¿imqtal 12004).
180
pesqueros
Geslión
derecursos
transffonterizosi
unaaproxlmaclón
asupuestos
másre€l¡stas
tener en cuenta el efecto de la actiüdad pesquera sobre la evolución del recurso. Si bien ranro en un caso como en otro el resultado finalmente alcanzado será socialmente ineficiente (véaseArnason 1989,Bjorndal 1992), el supuestoque hagamossobre la estrategia competitiva de los agentes implicados en la explotación de la
pesquería afectzrá a la determinación de las sendas cooperativas
óptimas. Asimismo, condicionará también las posibilidades de que
los acuerdos cooperativos puedan llegar a consensuarse.
A SIJPUTSTOS
n rSREAUSTAS
3. IJNAPROPTiESTA
AJUSTADA
Sobre la base de las extensiones señaladasen el anterior apartado,
orocedemos a continuación a formalizar el nuevo modelo resultanie. Tal y como hemos señalado anteriormente, la forma funcional
para la tecnología de la industria pesquera adopta la forma de una
función Cobb-Douglas, en nuestro caso homogénea de grado 1:
Y,.,: q,ni.iXl-"'
tgl
en donde ! son las capturas correspondientes a la flota del país i, qi
el coeficiente de capturabilidad, y E¡ el esfuerzo correspondiente a
esa misma flota. Siendo Li,r =(Ei,v/Xr), podemos exPresar la relación
ariterior de la siguiente manera:
Yt,, = q' l-i,',X,
t10l
Al igual que en el modelo de Munro, asumimos que la ley de crecimiento natural de la población, F('), adopta la forma de una función
logística. De esta forma, el crecimiento neto de la población de un
período a otro vendrá dado por:
+Y2,r)=
axl -bx: -\
X,*r-X, - axr -bx: - (Y1,r
tltl
IJna vez definidas las formas funcionales relativas a la tecnología
empleada y a la restricción biológica, podemos pasar a plantear las
soluciones pesqueras asociadascon una situación en la cual es posible establecer acuerdos vinculantes, así como aquellas ligadas a una
situación en la que no existe cooperación ni comunicación entre los
dos gestores del recurso.
3.1. EntornoCooperaüvo
Seap1el precio por tonelada capturada en el país i, seawt el coste por
unidad estándar de esfuerzo (días de pesca del barco tipo) en el país
i y sea gt el factor de descuento en cada país. Si suponemos que no
181
Toreiroy JuanC.SudsFegueiro
MarcosDominguez
es posible re lizar pagos lat€rales, el acuerdo de gestión cooperativa
se áerivará de la resolución del siguiente problema de optirnización:
1-ll
r
1
r
-."
fl
-o,,Er''
(l-p)q;Lp,(q,L!:x,)
j
tTHI tptlLp'tq,Li.lxt)-(D,Er,,.l+
s.a.X,*, - X, = aX,- bxi - (qll-ilX, + qrr!]X.¡
0<Er(t)sEt.,*
t12l
0<E2(t)<Ep."*
0 s X(t)
x(0)= xo
La solución a este problema de optimización dinámico se obtendrá
mediante la aplicaiión del Principio del Máximo. El Hamiltoniano
actualizado asóciado al problema de optimización es el siguiente:
- r,"., *l
- o'n,,,]
+1t- g)v![n,e,r,!lx.)
] t,
[n'tr,l-i,lx,)
_
: Jovi
' ul'
"""
-uxl -(q'l-i,',x,
+qr$1x,1]
f
ll,-,["x,
Lu, condi.iones
¿H"
#,
de primer orden correspondientes
serán:
- ^r- -t'r'¡
= o' Fqi(p,qtotl-Í,1-t
+ i',.,(-q'c1l!,L'r):0
t14l
9g' = 0r (1-p)q!(prq'crrl-!2,-1-tor)
+ r.*r(-gecrrL!f'¡= 0
' l= tr5 I
1 , . : [fovin,r,tr-.,,lr-i.i]*[rr-B¡t;0,0,{r-",1r-!1]*l
_1.
_ "dH"
' - = L"'+r
. . , _ '-rr
-q¡(l-cr,)Lfl-qr(r-cr)$]l
l+1,,r[a-zux,
dX,
*a
I
- *,-, - X,; aX,-bXf -(q,L!,r.x,
+qr$lx,) = X,*r-X,
!H' - -¡,
+F,(x.¡)=o; ?,.,= o
tl6l
tlTl
Tal y como hemos visto anteriorment€, el p- que surgirá del proceso
de áegociación será aquel que maximice la expresión [2], en la cual
los puntos de amenaza se corresponden con los pagos que cada país
recibiría en ausencia de cooperación.
182
pesqueros
Gestión
derecursos
fansftonlerizos:
unaaDroxlmaclón
a suouestos
másrcalislas
¿Pero qué ocurriría si considerásemos la posibilidad de que existiesen pagos laterales? Una situación en la que se permitiesen pagos
laterales entre las partes equivale a una si¡uación en la que las preferencias de ambos Estados tienen igual peso en la negociación
(P = 0,5).A diferencia del modelo de Munro, nosotros no empleamos funciones de producción lineales. La no linealidad del modelo
hace que la política óptima de explotación correspondiente con
0 = 0,5 no implique necesariamente que la actividad extractiva deba
ser realizada por la flota de un único Estado ribereño. La política de
explotación óptima, y el consiguiente beneficio total agregado de la
pesquería, requerirá de la participación de las flotas de los dos países
que comparten el recurso. Unavez determinada la política de explotación óptima, las rentas agregadasderivadas de la cooperación en la
explotación de la pesquería se repartirán siguiendo la clave de reparto de las ecuaciones t6l y t7l.
3.2, EntornoNo Cooperativo
Munro (1990) afirma que la ausenciade cooperación bajo el supues
to de que
país puede ejercer un control férreo sobre su propia
"cada
flota" no tiene por qué significar necesariamente que la pesquería se
sitúe en punto de equilibrio bionómico con rentas nulas. Autores
como Clark (1980), Levhari y Mirman (1980) y Fischer y Mirman
(1992, 1996), coinciden con Munro al señalarque en todo casola no
cooperación en la explotación de la pesquería conducirá a resultados económicos subóptimos.
Cuando analizamos las consecuencias económicas de la exolotación
competitiva de una pesquería,vemos como existen en la iiteratura
visiones alternativas acerca del comportamiento d€ los agentes económicos implicados en la gestión y explotación de la misma.
Siguiendo a Bjorndal (1992), estasvisiones las podemos resumir en
dos escenarios posibles. En primer lugar, podemos asumir que los
sectores extractivos de cada uno de los Estados DarticiDantes en la
pesqueríadeciden su política de explotación óptima ieniendo en
cuenta tanto la dinámica del recurso como las decisiones de su rival
acerca de la cuantía del esfuerzo pesquero que aplicará en la pesquería (Arnason 1989). Este escenario 1o denominaremos de ahora
en adelante (escenario con información perfecta". En segundo
luga¡ podemos interpretar que las respectivas flotas nacionales se
limitan a tratar de maximizar sus ingresos en el corLo plazo, sin
tomar en consideración la actuación de la flota rival ni la restricción
biológica asociada a la evolución del stock (Gordon 1954, Bjorndal
183
y JuanC SurísBegueir0
Torreiro
Domínguez
llrlarcos
1992). Esta hipótesis de comportamiento competitivo la denominaremos (escenario miope".
Bajo Ia primera hipótesis de comportamiento, la conducta maximituáoru d.los agenies i = {1, 2} en un entorno competitivo les llevará
a determinar sus niveles de esfuerzo y capturas mediante la resolución del siguiente problema de optimización dinámica:
T-lf
r
rl
lox ) {9ilp'(q,LiiX,
) - ur,E',,
l}
L,
-j(
I
2
s . a . X , *-1X , = a X , - b X : - ) q ' L : i X '
t18l
r-1
o<Ei(t)<[,,,,*
0 s X(t)
x(0) - xo
Para cada uno de los paísesque compiten en la explotación de la pesquería, el Hamiltoniáno acitalizado asociado al problema de opti
m\zación dinámico es el siguiente:
|
2
ll
I r
r -ir= ] q l lp , ( qr - i l X , ) - o i El +i .I,¡ , , - ¡ l a-xb,x : - ) q r t - Í l x ,l f I 1 9 l
l!
Las condiciones de primer orden asociadasal problema de maximización individual son:
I - to¡)+ l.*1(-q¡c'Ltl') - o
lxi - s, qi(prqro'Li.i
t20l
[21]
-4=r,,,,,-r,,,;-{lrlo*,0-",lrll]-r,,,-,fu-zrx,-ir,0-",)LÍil}
-X.
=
5d Á i , t + t = * , , - X , r a X -, b x : - iiq- l L Í l x t X ' * ,
t99\
Sdx, = -t,., + F'(Xr) = or)"i,r= o
I23l
Si abandonamos esta perspectiva y asumimos que en un entorno
competitivo las respectivasiotas nacionales limitan su problema de
seleciión de sus acóiones individuales a la búsqueda de la igualación
para cada momento del tiempo de sus costes e ingresos marginales,
ia política de explotación correspondiente a cada participante en Ia
pesquería vendrá dada por la siguiente ecuación:
IMg, = CMg¡;cr,p,q,Lfir = <o,
184
t24l
pesqueros
másreal¡slas
lranshontefizosi
unaaproxlmaclón
a supuestos
Gest¡ón
detecursos
De la expresión anterior se deduce automáticamente que:
l25l
En función de la hipótesis de partida acerca de cuál es el comportamiento competitivo de los agentes, obtendremos distintos resultados
de gestión en un entorno no cooperativo, lo que se traducirá en distintos puntos de amenaza para el proceso de negociación del entorno cooperativo. Bajo una situación de presencia de restricciones ins"
titucionales relativas al accesov al incremento de la capacidad de los
buques participantes, ni tan siquiera en un escenario de no cooperación miope tendrán por qué a.lcanzarseresultados no cooperativos
que conlleven la disipación de las rentas de la pesquería. Por lo
tanto, los puntos de arnenazaconsiderados en el escenario cooperativo tendrían en todo caso valores positivos.
Por último, debemos señala¡ que, tal y como hemos visto anteriorm€nte, el abandono de alguno de los supuestos básicos recogidos en el
modelo de referencia propuesto por Munro (1979, 1990), hace que los
resultadosesperadosde la aplicación de nuestro modelo no tengan por
qué coincidir con los inicialmente propuestos en el modelo de Munro.
Frente a la exclusiüdad en la explotación del recurso planteada por
Munro, el abandono de Ia hipótesis de linealidad en nuestro modelo
hace posible la aparición de situacionesen las cuales las diferentes flotas participantes en la pesquería tomen parte activa en la explotación
óptima del recurso. De igual modo, la consideración de un horizonte
temporal de tiempo finito, frente al horizonte infinito planteado en el
modelo de referencia básico, hace que sea necesario analizat 1osposibles efectos de una mayor o menor duración del periodo de duración
del acuerdo sobre las mayores o menores posibilidades de que éste
acuerdo cooperativo seaaceptado por las partes implicadas. Finalmente, el modelo aquí propuesto incorpora la posibilidad de que el comportamienco competitivo de los agentespueda venir motivado por consideraciones de muy corto plazo, o bien por decisiones en las cuales se
tome en consideración el efecto de las capturasde su rival sobre la dinámica del recrüso. Tanto en un caso como en otro, la ausenciade coo'
peración nos llevará a una explotación subóptima del stock.
4.CONCLUSIONES
A lo largo de este trabajo hemos podido comprobar como, en primer
lugar, la Teoría deJuegos en combinación con la modelización bioeconómica tradicional se ha convertido en el marco teórico de análisis
de referencia para el estudio de los recursos pesqueros transfronteri-
185
Tofieitoy JuanC, SurísReguei¡o
Ma.cosDom¡nguez
zos. En segundo lugat y partiendo del marco teórico básico para el
anáisis de estos recursos propuesto por G. Munro, hemos planteado
una serie de extensiones que permiten aproximar el modelo teórico
básico a la realidad pesquera más próxima, la realidad Pesquera
comunitaria. Estasextensiones hacen referencia a la posible existencia de tecnologías diversasen las flotas participantes, a la presencia de
parámetros de costes,precios y tasasde descuento propios para cada
üno de los países que comparten la gestión de la pesqueúa, a la no
linealidad de las funciones de capturas de las flotas implicadas, a la
posibilidad de emplear la variable esfuerzo como variable control de
la actividad pesquera y a la consideración de dos escenariosalternativos con relación al comportamiento competitivo de los agentes. En
este artículo hemos comprobado como es posible plantear el problema atendiendo a las extensionespropuestas, y obtener soluciones que
nos permitirán comparar, para casos concretos y bajo distintos escenarios, las posibilidades de Ia cooperación en la gestión de recursos
pesqueros transfronterizos en el seno de la Unión Europea.
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187
y JuanC.SurísBegueiro
Domíngue¿
Toreiro
Marcos
RXSUMEN
nrásrealishs
a supuestos
fronterizos:
unaaproximación
Gestióndertcursmpesquerm
en el ámbi¡odel
significarivos
por Munro(19?9)ha permitidoavances
EImodeloplanteado
A partir
compartidos
ó uansfroncerizos
análisisbiolconómicóde los recursospe"clueros
del modelo básico de Munro, en este tiabajo sejustifrcan y proponen una serie de modificaciones en los supuesios del modelo ieórico con el objetivo de dotar de un ma-yor realismo
tanro al análisis cómo a l,assoluciones que se puedan obtener d€ su posible aPlicación.
PAIABRAS CLIIVE: Cooperación pesquera y recursos pesqueros transfronterizos
SUMMARY
to morerealisticassumptions
mamg€ment:
anaPploach
Transboundary
fishingrcsources
The model proposed by Mun¡o (1979) has allowed for significant adl rces in üe freld of
the bioeconbmic analyiis of shared or n:ansboundary fishing resources. Departing form
Munro-s basic model, in this work several modifications of üe assumptions of the aforementioned model arejustified and proposed, with the objective in mind of imProring the
realism ofboth the aná\sis and theiolutions üat can be obtained from its Possible implemenÉ!uon,
KEYWORDS:nishing cooperation and transboundary fishing resources.
188
Integración vertical y transmisión
de precios en los canales
de distribución de la chirla (*)
R-. Jr 'GNEZ
J. J. GÁRCÍA
:foRrBro
DEL HOYO
('r'x)
(**)
I,INTRODUCCXON
El análisis de la trasmisión de precios a través de la cadena comercial
tiene una indudable importancia en la actua.lidad. En parúcular,
aunque los mercados europeos de productos pesqueros -en los que
cada vezjuegan un papel más destacado los productos importadosestán siendo objeto de un aná,lisisdetallado, son aún escasoslos estudios realizados sobre el mercado español en comparación con la
bibliografía existente para otros productos agroalimentarios.
Centrándonos ya en el presente trabajo, e1objetivo fundamental perseguido consiste en ana.lizarla interacción existent€ entre mercados
de productos pesqueros situados en distintos niveles de la cadena
comercial. Para ello se ha considerado un producto concreto, la chirla (ChamzlzagalJina, Linnaeus, 1758), que se ha caracterizado en el
pasado por la concentración de la oferta en primera venta prácticamente en una única región ¡ dentro de ésta, en una única lonja. Se
trata de un bivalvo del que se obtienen capturas importantes en el
litoral del Golfo de Cádiz, cuyas extracciones experimentaron una
(*) Los aütolet agra¿ecenal Dír¿.tor de M1rcad,osd¿M¿rcat@drid, D. Antonio RoAán Boni a t alJeÍe del Ser'
ltitio d¿ Mscad.os Pesquens ¿e Ia üns4¿ría d¿Agrí.ulaoa I Pes.a d¿ tnJunta d¿ Andatrucía, D lgncio PaLacios
Esleban, r¿-s4ú$ablzd¿ la gestión del si¡lema informático IDAPES' eLhaberpropotcionado tada Id infonnación ¿tta'
dísti¿a n¿¿esaia par¿¿la Ealuación de ¿st¿trdbajo. Igualmmte, se agdd¿cen Ios .¿tt'.tntarios ) ge¡erlciasfro?or'
ciona¿ospor d.oseuafu.adoresrnóni os.
(+, ú1/qo de ltuertigation MEWESAEA. Deparannto de Ennonía Gen$al 1 Estadírtia. UnareEídad. d¿
H ¿ba.
- EstudiosAgrosociales
y Pesqueros,
n.q 205, 2005 (pp, l8S2l8).
189
Toribioy J, J, GarcíadelHoyo
F, Jlménez
ápida expansión durante la década de 1960, creciendo de 896 t cap
turadas en 1961 a 20.078 t en 1968, proceso que fue inducido por el
incremento de la demanda en el mercado español. En años posteriores, por causas que aún no resultan evidentes, se produce una
drástica reducción de las capturas hasta la prácica desaparición de
la pesquería entre 7972-1976, con capturas marginales hasta, al
menos, 1993, abasGciéndoseentonces el mercado español, básicamente, por importaciones de origen italiano. En 1995 se consolida la
introducción de un nuevo arte de pesca en el C'olfo de Cádiz -la
draga hidráulica- que ha contribuido a la expansión de las capturas
hasta situarse en torno a las 5.000 t de 2001, tanto por la mejora de
la calidad del producto como por el incremento de la eficiencia de
las embarcaciones, penetrando nuevamente en los mercados del
centro de la península (l). De hecho, en la actualidad, entre el 25
por ciento y el 30 por ciento de la chirla consumida en nuestro país
es capturada en el Golfo de Cádiz, estando el resto integrado por
importaciones de chirla italiana cuya cuantía oscila entre f 0.000 y
15.000t,/año.
Las capturas obtenidas por las 125 embarcaciones autorizadas en la
pesquería se comercializan en las lonjas de Sanlúcar de Barrameda,
Punta Umbría e Isla Cristina, aunque hasta hace poco tiempo prácticamente el 80 por ciento de las subastasse realizaban en el segundo de los Duertos mencionados y sólo muy recientemente se ha verificado cieita descentralización áe la oferia hacia los restantes puertos. Una única lonja y un reducido grupo de compradores en la
entre el 30 y el 40 por ciento de la producción (2). Yen escosmercados mayoristas en destino es donde el producto compite con las
importaciones de chirla italiana y con otros bivalvos.
Se trata, por tanto, de un caso de estudio paradigmático. Una pes
quería monoespecífica, sometida a un sistema de regulación basado
en un sistema de licencias combinado con el est¿blecimiento de
capturas diarias por embarca"ta¡as" dia¡ias o limites máximos de
ción, regulación de horarios y medidas técnicas sobre las caracterís.
(1) Un atuúüskd¿lB Patq@ía 1 dc la evoluciÁndzl nerccdoP1lzle!e$. er C.nr¿íaOrdlE ¡ Ca*ía dd Ho¡o
0998).
(2) VéereC,r'rcíadd Hqo et aI (2000),
190
verticalytransmisión
deprec¡os
enloscanales
dedlstribución
dela chi¡la
Integraclón
ticas del a¡te. Estas taras se modifican -se amplían o reducen- cuando la situación del stock así lo aconseja (3). La aceptabilidad de una
reducción de la tara por parte del pescador esta¡á íntimamente ligada a la posibilidad de compensar el previsible decremento de sus
ingresos mediante un alza de la cotización media en primera venta,
pero ello depende de las condiciones del mercado. En una pesquería como la descrita resulta evidente que la oferta a corto plazo tiende a ser completa o perfectamente inelástica, mientras gue la demanda es derilada de la del mercado minorista. Una nueva tara implicaría un desplazamiento de la curva de oferta y un nuevo precio de
equilibrio en un mercado en competencia perfecta. Pero, evidentemente, este supuesto académico no suele presentarse con demasiada
frecuencia, La concentración de la demanda en primera venta, la
diversidad de los intermediarios comerciales y el efecto de variables
exógenas a la pesquería, pueden provocar que el automatismo implícito a la Teoría no se manifieste plenamente y que, por tanto, el pescador se vea incapacitado para compensar la merma en los ingresos
diarios y sea muy reacio a aceptar nuevas restricciones de capturas,
induciéndole al fraude y a la ocultación de las mismas. Por esta
raz6n, verifrcar la existencia de relaciones de feedback en|re precios
en primera venta y precios mayoristas en destino -más próximos al
mercado de consumo- y el análisis del mecanismo de transmisión
nrecios en la cadena comercial, tiene una importancia crucial en la
éxplicación del comportamiento del pescaáo. ante las medidas
impuestas por la administración para gestionar la pesquería y es, por
ello, que constituye el objetivo del presente trabajo.
Para desarrollar este análisis, se ha estructurado el artículo del
siguiente modo. En primer lugar, se expone brevemente la metodología utilizada y los fundamentos teóricos en los que se sustenta el
análisis. Seguidamente, se describe la información estadística
empleada y se presentan y discuten los resultados obtenidos. Finalmente, se detalla¡r las principales conclusiones derivadas de este trabdo.
PESQUEROS
YANÁUSrS
DEMTnCADOS
?. CoTNTEGMCTÓN
En los últimos a.ñoslas aplicaciones de la teoría de la cointegración
al análisis de mercados pesqueros estín siguiendo un ritmo crecien-
(3) De hz¿Á¿,attre l9qt ) mQt bs un6 diari¿: pqa las enbEc^cion¿sd¿drage hidrñrlira har. Po:a¿o¿¿
a00 hg/d,íz"¿LJ00 hg/día (o .ñ AP d¿ 24/6/1996), a 250 kg/día. (O .n CAP 3/7/2000), 150 W/d,a,
(rbn AP d} 20/2/2002 ) @d¿nCAP24/9/02).
91
Toribioy J. J. García
delHoyo
F, Jiménez
te. En contraste con la escasezde artículos existente antes de la década de los 90, en la última década el número de artículos y trabajos de
investigación sobre mercados de productos pesqueros se ha incrementado considerablemente (4). Una parte importante de estos artículos han sido elaborados por investigadores de la Norwegian School
of Economics and BusinessAdministra¡ion (5) , que han desarrollado
sus estudios fundamentalmente en el contexto europeo, dedicando
especial atención a los mercados de bacalao y salmón' Son también
déstacables las aportaciones realizadas para los mercados de túni-
Vigo (7).
Con el fin de determinar la interacción entre los distintos eslabones
proporcionales.
En definitiva, la relación que se analiza cuando se estudian relaciones entre precios situados en eslabones diferentes de la cadena de
valor viene representada mediante la expresión (8) :
P,,,- oPf,e",
tll
Expresando en logaritmos la ecuación [1], obtenemos:
l n P r , t= p + p l n P 2 , t + e r
t2l
(4) FJtí eoohciÁntanüán ha oalrri¿o en ¿l caso¿e los,t $cadosagarios En ¿stesottdo' 4 ntu¿ld¿Ltpelña'
Ial¿tco,noAngub ) GiI (1995)' Ma,lín zt aL (1995), Gil er6L (1996)'
sehdn realüalo e$tuüosmuJ itlt¿r¿tarües,
(2001a,
(1998),
2001b)
GI
So.njuán
SanJuón
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192
et 6t (2000) o
dela chlrla
depreciosenloscanales
ded¡slribución
l¡tegración
verl¡calytransmisión
donde P1,y P2,son precios, tr es una perturbación aleatoria ruido blanco, p representa un término constante que recoge las diferencias entre
los precios en niveles (i.e., el logaritmo de un coeficiente de proporcionalidad, o), p proporciona la elasticidad de t¡ansmisión de los precios por el canal de comercialización (i.e., el incremento o decremento que experimenta el precio del eslabón de la cadena de valor que se
considera variable dependiente ante un cambio de un I por ciento en
el precio del mercado establecido como variable independiente). Si
F=i, los precios del mercado situado en una posición más avanzadade
la cadena de comercialización seúan los del mercado del otro nivel de
la cadena más una comisión constante. En el caso de que esto ocurra,
se podría afirmar que la tr¿nsmisión de la información a través de Ia
cadena de valor se produce completamente y sin distorsiones.Además,
basándoseen la teoría de la demanda derivada (9), se podría establecer que los agentes en cada nivel a lo largo de la cadena de valor están
respondiendo a los mismos precios relativos, es decir, los márgenes
entre los mercados de los dos eslabonesde la cadena son constantes.
Con respecto a las metodologías utilizadas en el análisis de cointegraciónien la mayor parte de las aplicaciones empíricas realizadas se
suelen emplear el método bietápico de Engle4ranger (Engle y
Granger, 1987) o el procedimiento de máxima verosimilitud de
Johansen (Johansen, 1988 y Johansen y Juselius, f990). El enfoque
bietápico de Engle-Granger, a pesar de su simplicidad, presenta
varios inconvenientes, especialmente si se trabaja en un contexto
multivariante. Siguiendo a Suriñach Caralt et al. (1995), dos de los
problemas que se deben destacar son la determinación de la exogeneidad o endogeneidad de las variables de la relación de cointegración y la imposibilidad de contrastar hipótesis sobre los parámetros
estimados en la relación de cointegración.
En este trabajo se ha optado por utilizar el procedimiento deJohansen, debido, enffe otras razones, a que permite realizar contrastes de
hipótesis sobre la/ s relación/ es de cointegración del modelo. El procedimiento de Johansen se basa en un modelo de corrección de
error. Suponiendo que P, seaun vector que contenga k precios entre
los cuales se desea analizar si existen o no una o larias relaciones de
cointegración, el modelo se podría escribir del siguiente modo:
n-l
+ IIPt-"+€r, t=1,2,...,T
AP,- p+OD, + ) IrAP,-r
t31
t9) V¿aleAtchzet al. (2002).
193
Toribio
delHovo
R.Jlménez
v J, J, García
donde l, = -I + II,+...+ II;, para i = 1,...,n-1, fI = -I+ flr+...+ fI", I es
una matriz unidad de orden k, D, es un vector de variables ficticias
(estacionales,etc.) y, por último, ¡r es un vector de constantes.Así, fI
es la solución de equilibrio a largo plazo de la ecuación [3], es decir'
la matriz fI o matriz de impactos recoge las positrles relaciones de
cointegración. El número de relaciones de cointegración viene dado
por el iango de la matriz fI para cuya determinación existen dos contrastes equivalentes desde un punto de üsta asintótico: el cont¡aste
del valor propio máximo y el contraste de la traza.
Asimismo, se debe dest¿car que el procedimiento de Johansen permite contrastar hipótesis sobre los coeficientes ct y 13,usando tests
basados en la razón de verosimilitudes (Johansen y Juselius, 1990,
1992, f994). En concreto, en el caso bivariante habría dos series de
precios en el vector P,. En el caso de que las dos series d_eprecios
éstén cointegradas,el rango de II = oF' es igual aI y ay B son vectores de dimensión Zxl, recogiendo B las r relaciones de cointegración y representando los parámetros de o la velocidad del ajusrc de
las lariables dependientes hacia el equilibrio a largo plazo recogido
en el término p'P,-o. En esle caso, si se contrasta la restricción
p'= (1, 1)', se estzríarealizando un test de proporcionalidad entre los
precios de dos eslabonesde la cadena de comercialización (segunda
éondición para una integración perfecta entre dos mercados).
Por otro lado, para estudiar la causalidad en el sentido de Granger
en un modelo vectorial de corrección de error (\TCM) con dos
variables, se ha procedido siguiendo a Masih y Masih (1996, 1997) y
Granger et al. (2000) (10). Desarrollando la ecuación [3], se obtiene
el siguiente \IECM:
11
n-l
n-l
aPr.,= u.1+ )0¡¡Dr, + ñr(Pr,.-,- 1Pr.,-r)+ ) crua\..-, + )c'aPr,,-, + er.
n-r
n-r
'
= trz+)0¡D:i +6:(&,t-r-1P2,,-r)+
+s2.
4P2,,
)0ua&,.-' + )BziaPz,,-i
t4l
(10) Con r¿sp¿ctoat anátiis d¿ causalidad se ha tu d'eslacaÍque i dos lariabbs 1(1) estárl coínteSrad'as'eÉiste aI menos callsali¿a¿ en el smal.o d.eOranger en at mmos una direccitn (C'range\ 1988). Por k tutntn' l¿s tests
haütual¿s dE únLsah¿¿d d¿ Gmger (1969) no son úAdos Pl¿sto Eu nos fu¿dñr lla,ar 4 conclair enóneam¿nte
qt¿ no exisle Lna rd¿¿iott d¿ cautold0l enh l¿ü das oorütbhs ¿oir¿t¿ga¿et, si¿ndn fsto h.pnbb.
194
Inlegración
verticalylransmisión
de prec¡os
enloscanales
dedistribución
dela chlrla
conffastes de causalidad a corto pl¿tzoy contr¿Ntesde causalidad a largo
plazo (11), respecti\,amente.Por lo tano, el contraste sobre la significación de los parámetros de la matriz li da una indicación de los efectos
causalesa corb plazo entre las r,zriables, mientras que los contrastes de
significaciónsobie los panímetros del vector o indión efectoscausalesa
largo plazo (Masih y Masih, 1996, 1997), En relación a la interpretación
de los resr.rltados,
tal y como señalaSar¡juány Gil (2001a), una relación
de causalidad bidireccional implica que cada mercado emplea información del otro durante el proceso de formación de precios, mientras que
una causalidad unidireccional indica un liderazgo de un mercado sobre
1osotros.
Finalmente, para completar el estudio de la relación a corto plazo
enfe los precios, se utilizan las funciones de impulso-respuesta y la
descomposición de las varianzas de los errores de predicción,
siguiendo a Masih y Masih (1996, 1997). Con estasdos técnicas econométricas, junto con los contrastes de Wald de significación conjunta de los reta¡dos de cada variable explicativa en el modelo vectorial de corrección de error (\'ECM), comentados anteriormente,
se pretende obtener una idea de cómo se ajustan los precios en el
corto plazo hasta alcanzar la relación de equilibrio y el sentido de la
relación de causalidad a corto plazo entre ellos.
5. DESCRIPCIóN
DETOSDATOS
DEtOSRISITLTADOS
YDISCUSIÓN
Loscanalesde distribuciónde losproductospesqueros
en Españase
c racterizan por su complejidad, debido al gran número de frguras
comerciales diferentes y a la existencia de canales alternaúvos para
un mismo producto (Varela Lafuen te et al., f997, p. l0l ). La cadena
de distribución de la chirla no es una excepción, pero el circuico más
frecuente es aquel en el que, tras su adquisición en lonja por los
mayoristas en origen o "exportadores" de las capturas obtenidas por
los pescadores,los lotes son remitidos a asentistasde la red MERCASA o mayoristas en destino que, a su vez, venden partidas a detallis
tasy minoristas (García del Hoyo et a1.,2000,p. 104). Aunque lo lógico hubiese sido analizar ¡elaciones entre todos los eslabones de la
cadena de comercialización, ésta resulta ser una tarea prácticamente
imposible de llevar a cabo debido a la inexistencia de series estadís
ticas para mercados minoristas, por lo que nuestro trabajo se limita
(11) Para una dcf.nici,;nfomal del conc.ePkd,ecausaüdai a ürgo pl.azo, v rse HaU ) Milne (1994). A nhel
nnfíi@ d.ich.oancqpto se¿nrum.ha imqlawntado at Daltson, Tiffn (1998) t Tiffn, Dotuson ( 1996, 2000).
195
y J, J. García
delHoyo
F.JiménezToribio
al análisisde la relación vertical entre el mercado en primera venta
toda la chirla extraída de los caladerosespañoles,mientras que en
Mercamadrid se comercializa entre el 30 y el 35 por ciento de toda
se extiende desde octubre de 1996 a matzo de 2004; es deci¡ se con-
Gráf¡co1
Prec¡ode la ch¡rla españolaen lonla (PLONJA)
Y en el mercado mayor¡sta (PMEFCA)
\s
SrS.SrS\S
"S
S
"S
---------
Fuen¡ejElaboraciónpropia
190
."""
PLONJA
"S
-
.ñ
P¡¡1ERCA
.Ñ
.t,(Y
dela ch¡rla
dedlslribuc¡ón
Integración
verl¡calytrans¡n¡sión
dgpreclosenloscanales
españo1aen el mercado mayorista (PMERC¿.) y precios de la chirla
comercializada en lonja (PLONJA). Los precios del mercado mayorista han sido proporcionados por Mercamadrid (mercado perteneciente a la red MERCASA), mientras que los precios en lonja proceden de la Dirección General de Pescade la Consejería de Agricultura y Pesca de laJunta de Andalucía.
Los datos utilizados son de periodicidad mensual y no están ajustados estacionalmente. Se ha optado por trabajar con los datos expresadosen logaritmos, por lo que las nuevas variables transformadas se
denotan, respectivamente, como LPLONJA y LPMERCA Debe realizarse un breve comentario con respecto a la agregación temporal de
los datos. Estos mercados funcionan diariamente ¡ en consecuencia,
deberían generarse series de precios y cantidades de periodicidad
diaria. Sin embargo, ello no es así, sino que sólo muy recientemente
Mercamadrid ha comenzado a facilitar dichas series,mientras que las
estadísticasde pesca subastada siguen confeccionándose con periodicidad mensual. Por esta razón, los resultados obtenidos hubieran
sido probablemente más clarificadores si se hubiesen utilizado datos
diarios en lugar de datos mensuales(12).
Los resultados (13) y su discusión se presentan seguidamente, En
primer lugar, se muestran y comentan los resultados de los contrastes realizados para determinar si las series de precios son o no estacionarias. A continuación, se realiza un análisis de las relaciones de
equilibrio a largo y corto plazo, así como un estudio de causalidad.
delasseriesdeprecios
pmaverificarla estacionariedad
3,1, Conbastes
Para estudiar el orden de integración de las series de precios se han
utilizado los contrastes de integrabilidad estacional propuestos Por
Beaulieu-Miron y Franses (BMF) y Osborn, Chui, Smith y Birchenhall (OCSB) (14) y los contrastes de raíces unitarias DF-GLS (Elliot
solÍe lodo en
Qq AAcn'óA, ulihzat senesdiari¿s ithlrkcaría la elNistenciade núniqlzs l.aguna¡ en las ni$n\
l¿s dal.osde Mercamúdnd.
(1)) Se han uü¿;;z.adoatatro programas ecornmátricos:EVieus, Pc6t'e, MALCOLM (Mosmn, 1998) ) CATS
(Han:en ) Jus¿Iius, 2000) .
(14) Pata und d¿scriqci)6n¿l¿lts ¿ortrattet ¿e hrugraüAdad estacional BMF , OCSB, rtuse clEsels ¡ Osbotn
QMI). Corno conüctt¿ dz int¿gralilidad ¿stacinnal se cnpko d kst BW pal¡u. pemiu estudiür llt ln.s¿ncia ¿¿
ada tna ü lns raí¿a uniunios ül oferadn d.ilzrencia ¿tucion¿L L r2=Q Lt¿) . No o6tant¿, tambiin s¿ ha r¿ali'
zo1loet test OCSB tenimdo tn meflta Ia cornlro,ra\Na reo,hzol| pü Rodtigues ) Ost om (1999) entre teslsd¿ raíces
unita?ias estacionalzs aplieabbs a dalos d2perioúddatl mmsual En gmeral, seg,in Rodrigurs ! osborn (1999), ¿t
test OCSB eslnefenbt¿ al BMF en téTninos ¿letamrLño) poterLtia, Sin anbargo, tam^én se ha de ümatat qu¿ el
t?st OCSBPued,einqoner r¿:'trí¿eionesno 1)áli¡1,4s
), por oto lado, no pemúte z$ifcar la existenci!¿de to¿.aslas posi
bl¿sraíces unitariar d¿ un [¡ro¿esoesl\cional En conscal¿ncia, lenitn¿o en atenta las entajas e ín&m¿nienl¿t d¿
Iosü)s contrastesj su ¿6n4der úntplantnlario, s¿haí rmbbmenta¿o antbt\t.
197
delHovo
Toriblov J J García
R,Jlménez
et al.,1996) y Ng-Perron (Ngy Perron, 2001) (15). Con el objeto de
determinar si la estacionalidad presente en estasseries de periodicidad mensual es determinista o estocástica,se han rea.lizado los tests
OCSB y BMF, siguiendo a Osborn et al. (1999). En el cuadro 1 se presentan los resultados correspondientes al test OCSB, mientras que
en el cuadro 2 se muestran los obtenidos ras la aplicación del contraste BMF. En el contraste OCSB el estadístico F1,2nos indica que se
rechazala H6 de que las dos seriesde precios son I(1, l), lo cual significa que las series no necesitan ser diferenciadas ni en su Palte
regular ni en su parte estacional p¿rraconvertirlas en estacionarias'
Frénte a esta hipércsis nula, habría dos hipótesis alternativas, H1: a)
la serie es I(1, 0), lo que implicaría que la serie tiene únicamente una
raíz :tr,:.itanaen su parte regular y no presenta estacionalidad estocásticao, b) la serie es I (0, 1),lo que significaría que la serie tendría
que ser diferenciada una vez solamente en su parte estacional para
sér convertida en estacionaria. En nuestro caso, observando el cuadro l, se llega a la conclusión de que ambas series son I(f, 0)' Tal y
como se ha comentado anteriormente, ello querría decir que la estacionalidad es de carácter determinista; es deci¡ que bastaría con
introducir variables ficticias estacionalesen nuestro modelo, las cuales ejercerían un papel importante en la modelización de la estacic
nalidad de las series consideradas.
Por otro lado, el test OCSB no considera como hipótesis alternativa,
H,, la posibilidad de que las seriessean I(0,0), es decir, seari estacionarias. Para contrastar la hipótesis nula de que la serie temporal
econamétrins de uso generalizado.
198
y kansmisión
vertical
deprecios
enloscanales
dedrslribución
delachirla
Integf¿ción
Cuad.ro 1
(OCSB)
TEST
OSBORN,
CHUI,
SMITH
YBIRCHINHALL
Estadístlco
0r
LPMERCA
-1,8700
-6,7627*
P2
30,6503Númerode retardos
o,0271
0,3314
9,6423
15,870
1.8(1)
L-B(12)
L-B(24)
LPLONJA
0,0536
-7,2430*
28,9998"
12
o,0022
2,5306
11,721
18,971
Nolas: Los valores cr¡licoss€ €ncuentranen Rodrigue6y Osbom (1997) Al 5 por cienlo y al 1 por ciento de
nivel de significación,respectivaménte,éslos son -2,10 y -2,78 para el contraslesobre 0r.-5,67 y -6,37 para el
contrastesobre 02,y'18,U y 22,93 pafa F1,2.
' Estadísticosignificativoal 5% (") Estadísl¡cosignilicalivoal 1%.
Númeromáximo de retardos= 14
El númerode relardos ha sido seleccionadoulilizandoel crileriogeneral a especítico(Hall, 1994).
Cuad¡o2
(BMi)
YFRAr\SIS
C0NIRASTI
DE
BEAULIEU-IIIRON
Estadíslico
!12
figñn4
,qarÍa
LPfilERCA
LPLONJA
-2,0773
-2,7964
-2,1446
,2,0882
2p356
10,8024**
s,4810'
¡garlo
3,7239
18,0326"',
L-B(1)
L-B(12)
17,8048*2,0866
0,0570
4,0539
L-B(24)
Tendencia
14,701
1,8662'
Dr...Dlr
3,6272""
0
Númerode retardos
3,0535
3,7013
r,9540
7,2564""
7,4260"',
¡2n...nrr2
n1ñ..,|Tn12
3,4239
6,3106*
7,7364*',
1,3860
0,0434
11,864
1 9 , 9 9t
2,5441"
4,3456'.'
12
Nolas: La regresiónauxil¡arcontieneuna conslante,una tendencialineal y variablegficllciaseslacionales
J-B: Contraslede normalidadd€ Jarque-Bera
L-B (i): Conkaste de Ljung-Bo¡para él añálisisde la autocorelaciónde los residuoshasta el retardoi-ésimo.
D1 ..O11:Contraslede Wdd para analizarla signiticaciónde las variablesficlicias€slacionales.
fendencia: Conüaste de signifcación¡ndividualdela tendenc¡al¡nealdeterminisla.
Los valorescrílicos procedende Franses(1991) y Franses y Hobijn (1997).' Signifcalvo al 10%. " Signilicativo al5%- "' Significalivoal 1%, Númeromáximode relardos = 14, Para detemrnar elnúmero de relardosse ha
ulilizadoelcrilerio generala espécfflco(Hall, 1994).
199
delHoyo
Toribioy J J García
R.JirDénez
e s d e c i r ,s o n I ( 1 , 0 ) ( 1 6 ) .
Tras determinar que la estacionalidadde las serieses determinista y
con el fin de completar el análisis del orden de integración de las
series, se han llevado a cabo los contrastes DF-GLS y Ng-Perron sobre
las seriesde precios en niveles.Los cuadros 3 y 4 recogen los resultados correspondientesa la realización de estoscontrastessobre las
seriesde precios en niveles.
CuadroJ
[NNI\TUS
L$ SERIIS
DF.GIJ
SOBRE
CONTR,{STE
varlable
sln tendencia
Constante,
LPLONJA
(relardo= 12)
-0,4536
LPMERCA
(retardo= !2)
ConstantE,
tendencia
-1,5906
= 11)
(retardo
-1,4266
= 11)
(retardo
Nolas: Los valorescllicos procedeñde Elliol ef al (1996)
' Estadísticosignificativoal f 0%. " EstadÍsticosignificstivoal 5% "' Esladíslicosignjlicajivoal l%
Número máximo de retardos= 14
El criterio modilicadode Akaike (lVAlC)(Ng y Peron, 2OO1)se ha ulilrzadopara la seleccióndel núme¡o d€
relardosde la regresiónauxihat
Teniendo en cuenta los resultadosde los cuadros 3 y 4, se puede afirmar que las seriesLPMERCA y LPLONJA son I(1), es deci¡ han de
ser diferenciadas una vez para convertirlas en estacionarias, lo cual
añade una mayor evidencia a los resultados obtenidos con los contrastesde raícesunitarias estacionales'
( 16) En Chrsets eI 41. ( 1994) 'e M¿.stra que ü,s teits ¿¿Dick,'Fl' q son !ál¡dos Para cmtrastú h existenc'a
de tna raíz unitaria m laftecuaú¿a (¡ro, itl,¿Iusoaunwe haJa raír¿s nitarns n atgunas de losfr¿cuencio: estacic,nabs,¿on la úníca ¿ondición d¿ qLe s¿incluJa un núme|o a|nop¡údo de re|ardos en l,:] \¿g)"Áón auxiliax De e||a
Íotma, se nuest)a el cún1cte|ronhltn¿ntaio ¿e los tc.sts¿e rúíet unitdrias J los ¿ontrastesd¿ int¿gmbilid¿d es¿a'
'Liona!.
A1tnqu? esesautorü rcn;d an ddrot ü feflodiddüd lrim¿stral, lostzelltddos obtenid¿sse?ohían ürten'
d¿r a datos mensudles
200
dela chirla
y transmisión
dedistfibLlción
vertical
depreciosenloscanales
Integración
Cuadro 4
LAS
SIRIES
N NN,TLES
DENGPIRRON
SOBRI
CONTRASTIS
I'PT
MSB
MZt
lrzd
Varlabls Con¡lanlo, Consl¿nte, ConSl¡nl€, ConEt¡n16, Conshnte, Co¡slrnta, Corlantq ConslEnt€,
slnlendoncio téndonclarln londsnc¡a l€ndench ¡ln tóndercla bndoncl¡ ¡lntendencl¡lendenol¡
-1,6152 0,6776
0,3050 34,9818 17,1641
0,8747 -5,2960 0,5927
LPLONJA
(retardo=
11) (retardo=12)(retardo=11)
(retafdo=121
(retardo=
(retardo=
11) (retado=12)
11) (retardo=12)
-0,2681
-1,3703 0,5507
-0,4868 4,7177
0,3627 19,7386 24,0639
LPI\TIERCMA
(rclardo=l2)
(retado=11)
(retado=11)
(retardo=l
|) (retardo=12)
(retado=12)
(retardo=
11) (relado=12)
NotasrLos valorescrí1icosp¡ocsdende Ng y Perron (2001).
' Estadísticosignilicativoal 10%. " Estadísiicosignificativoal5% "' Esladíslicosignilicaiivoal f%.
Númeromáximo de relardos= 14
ElcriteriomodilicadodeAkaike (MAIC)(Ng y Pero¡, 2001)se ha uulizadopara la sel€ccióndelretardo de lrun'
camienlo,
a largoplazo
delasrelaciones
verticales
3.2.Anáüsis
Tras concluir que las series son I(1) y que la estacionalidades de
carácter determinista, se ha procedido a realizar el análisis de cointegración. Para el1o,se ha considerado la inclusión de una constante
nJ restringida (17) y de variables ficticias estacionalescentradas
como comDonentes deterministas del modelo. El número de re tardos a incluir en el modelo ha sido seleccionadode acuerdo con el
criterio de información de Ataike. Considerando 14 como número
máximo de retardos, se ha obtenido que el modelo debe incluir 2
retardos (18). Asimismo, se ha comprobado que el modelo no presenta ningún problema de carácter estadísticoantes de determinar
el número de relacionesde cointegración. El cuadro 5 muestra los
resultadoscorrespondientesa la evaluacióndel modelo. En él se presentan los siguientescontrastes sobre los residuos del modelo: no
existenciade correlación serial (F¡¡, frente a correlación serial de 6q
orden) ; no existenciade heterocedasticidadcondicional autorregresiva (ARCH) (F*"s, frente a heterocedasticidad condicional autorregresiva de 6e orden); un contraste X2,¿ de normalidad; y, finalmente, dos contrates de heterocedasricidad (Fn.,".n:considera los
(17) Una c.)nstante no t¿stingt¿a da lugo a un modelo cn el qle las rariabhs I( 1) Ptesmtan tm¡lncie' Iin.at¿s) en hs etlor?s ¿e cointeg,aciónapaüc una onstant¿ ¿¡st¡rLtade @o. Sin emb&rgo,tal).omo señalan Htotis
en
) So t: (200J, P. 1J3), "sc sulnne rye k constante en bs rre.Iües de cointegraaón sc ún¿eta Por to constanb
el modelo a o, to plaz.o, dajando sóla Lna nnstrlnte en el modclo a corto plazo"
(18) Los Ésuttados cntpspond,icntasa Ia s¿l¿nón d,elnúntcrc de r¿taxl.osdcl matl¿lo d¿ ncu.a,to ¿on ¿1.c¡itetio ¿la
inÍonnación d. Akaike scPue¿enl"ofotciona,¡ a petición dtl bctor, no pudiéndasc !rcsentur en el artíaLlo fa laJall(
201
delHoyo
B Jirré¡e¡Toribio
VJ. J. García
cuadrados de los regresores; F¡.,"'o,¡: considera los cuadrados y los
productos cruzadosde los regresores)(19). Los resultadosobtenidos
en el cuadro 5 indican que se puede considerar que el modelo está
correcta.file n te especificado.
5
Cu,aelro
q
=2)
DraGNOsTrcO
DEL
MODELO
N D[RITAXI(]S
univar¡anteE
Contrastes
Estadístlco
LPLONJA
LPNERCA
0,7333
0,8539
0,5077
ARCH:FAFcH16(6,60)
0,4188
1,1736
(8,63)
Fhete,o
Heterocedasticidadr
(14,57)
Fhererox
Hoterocedasticidadr
0,4439
0,4106
0,4894
AutocorrelaciónrFaF1-6(6,66)
Normalidad:Xznd(2)
0,4280
0,5026
Contrastes
multivarianles
Estadístico
Autocorrelaciónr
FaBj-6 (24,118)
Normalidad:x2nd(4)
HelerocedasticidadrF hed¡o(24,177)
(42,163)
Heterocedasticidad;Fhetero-x
LPLONJA-LPMERCA
0,645r
0,6190
0,3410
0,3860
'Signilicalivo al 10% " Significativoal 5%. "'Signilicalivo al 1%
Una vez verificada la correcta especificación de1 modelo, se han
determinado el número de vectores de cointegración mediante los
contrastes sobre el rango de cointegración. El cuadro 6 muestra los
resultados obtenidos. Tanto el contraste de la tr^z a como el del máximo valor propio nos llevan a concluir que existe una relación de
cointegración para un nivel de significación del 1 por ciento. Por
otro lado, las raícescaracterísticas(módulo) del modelo son [0,968;
0,317 0,271;0,0651.Al estar una de las raícesbastantepróxima a la
unidad y al ser las otras claramente menores que uno, Ia elección de
un vector de cointegración parece adecuada (20).
(19) Pan oúe¡ta nás detú zs sobre |rs eonha:tes util¡za¿os P.rra eoduar h buena üpecilitunón .lel nadelo,
úúre l)ootnik:J H¿ndD (2001, Pp 16+170).
(20) Una uz que seha ¿¿lnmina¿o Vk exist¿üna rdactórl ¿¿ roi tegrúdón, se ha rurhza¿o un ¿úgnóstico ¿01
WCM in[oní,ewlo ..ot¡tor¿stri¿ci¿n lú existm¿ia de una reladón d¿ üintegrqción Las rcsuL¡adosobta'i¿os nue:
se ha ueil¿aLlo L'¿estaüüdad
trún que no e:.isteningrin pobt¿na ¿e nah üpecifcación ¿el nod¿l¿. I*aLnffitq
d¿l no¿elo, M habiendo ning.in problma tanfoeo. Pot la IaUn de ¿sqúc1o,estorresuLtaios no sehan ?o¿úlo in¿tui|
n ¿t a ículo, &unque lnle¿en scr pnporciona¿os a Petiaón det b¿tor.
202
dedistribución
de¡achirla
y lransmisión
vertical
depreciosenloscanales
lotegrcción
(ua¿lro 6
[LR,{\CO
DECOINTIGRACION
SOBRI
CONTRASTI
Contrastesde la traza(\Ea)
Ho
Hr
r<1
r=2
r>1
Estadísticq
vc (90%)
vc (95%)
28,4149*"
1,2476
13,33
15,41
vc (e97o)
20,04
6,65
2,69
d€lmáx¡mo
valorpropio(Ld)
Contrastes
Ho
H,
Estadístico
1,2476
r=1
vc (90%)
vc (9s%)
12,07
2,69
vc (ee%)
14,07
18,63
3,76
6,65
Nola: Los valorescrÍticosprocedende Osterwald-Lenum(1992)
' Sign¡licativoal 10% " Signil¡cativoal5%. ." Sign¡l¡cativo
al 1%.
A conlinuación, se ha estimado la relación de cointegración obtenida como:
LPLONJA.- 1,869LPMERC,\= e,
t5l
Adicionalmente hemos realizado contrastes de exclusión, cuyos
resultados se muestran en el cuadro 7, verifrcándose que los coeficientes de la relación de cointegración son significativamente distintos de cero.
Cuadro 7
TESTS
DEEXCLUSION
Var¡able
Estadl8tlcos
LF
LPLONJA
LPMERCA
25,7836-',
' S¡gnrÍcalivoal 1Oy"-t' Signficalvo al 5%. "'
Signifcalrvoal l%
Por otro lado, se ha realizado un contraste para estudiar la proporcionalidad de los precios de la relación de coinlegración (segunda
condición para una integración perfecta de los mercados) (Goodwin
y Schroede¡ l99l; Sanjuán y Gil, 2001b). El contraste consistebásicamente en imponer la restricción de que los parámetros que acompañan a LPLONJA y a LPMERCA toman 1osvalores I y -1, respecti
vamente. Tras realizar el test, se determina que el valor del estadísti
203
y J. J. Garcia
delHoyo
F, Jiménez
Toribio
del mercado mayoristaresulLl en un aumento de un 1,869por ciento del precio en lonja (21).
Con respecto al análisis de causalidad a largo plazo, los resultados de
de las hipótesis nulas, se podría decir que la relación de causalidad
de los precios en lonja hacia los precios en el mercado mayoristaes
más fuerte que la re lación en sentido contrario.
Cuadro I
AI-ARGO
PLAZ
TESTS
DE
C{USAIJDAI
dep€ndiente
Var¡able
EstsdlsticosLRde lrcEl€lrl
ALPLONJA
^LPMERCA
17,6497*',
Significalivoal 10% " Significativoal 5%. "'
2,9051'
Signilicativoal 1%
3.2,3. Aruilisis d.elas relaciones uerücales d corto plazo
Analizando la causalidad en el corto plazo, los resultados de los contrastesde Wald realizados sobre las variables retardadas del VECM se
muesfan en el cuadro 9. La finalidad de estos contrasteses d€terminar el sentido de la causalidad de Granger entre las variables en el
corto plazo. En nuestro caso, se concluye que no existen relaciones
causalesa corto plazo entre ambos precios.
En el gráfico 2 se presentan los resultadosde la descomposiciónde
\a varianza del error de predicción (VEP) del VECM junto con los
(21) Tefteesen cunL\a que, al estar las vanables ¿xlÍesad¿s ¿n logoútnos, losparón¡¿hos ¿e la r¿I¿ctón d¿ coin
Iegtación (5) rcplzwlan ela:Iicidad¿s.
204
de lachlrla
dedistribución
y fansmisión
enloscanales
deprecios
vert¡cal
lnlegración
Cuatlro 9
?1,\ZO
ACORTO
DE(]AUSALIDAD
TTSTS
Varlable
depend¡enle
ALPLONJA
ALPMERCA
Estadfstlcosde Wald
ALPLONJA
ALPiTIERCA
0,0005
0,7168
' Estadíslicosignilicalivoal lOol. " Estadíslicosignificativoal 5% '-' Estadísticosignificativoal 1'l"
intervalos de confianza asintóticos considerando un nivel de signifi-
rado un horizonte de predicción de 24 meses' A continuación, se
describen 1asinterrelaciones más relevantes halladas tras la realiza-
nanle en los preciosde la lonja.
205
Torlbioy J. J. García
delHoyo
R.Jlménez
Gtálico 2a
flescomposlción de la var¡anzade los effores de pEd¡cción.
FEVOFLPLONJA
DUETOLPLONJA
she = 5%
'I,00
0,75
0,5{)
o,25
0,00
,1.
F¡./srt€j Elaboroción propia.
Gtálico2b
Descomposlclón do la varianza de los aÍores de predicción.
FEVOF LPLONJADUETO LMERCA
Size = 5%
1,00
0,75
0,50
o,25
0,00
R €nt9i Elaboraciónprop¡a.
200
delachirla
enloscanales
dedislrlbuclón
dep¡€cios
Integrac¡ón
ved¡calylransmlslón
Gráf¡co2c
de Ia varlanza
de los erroresde predlcclón.
Descomposic¡ón
FEVOF LPMERCA
DUETO LPLONJA
slze = 5%
'1,00
o,75
0,50
0,25
0,00
rl,
!
S
S
\S
&
\$
\b
\'b
dt
.¿L,i
F¡}erte Elaiioraciónprcpla.
Gtáf¡co 2d
t)€composlclón de la varlanzade los errorcsde pfodlcclón.
DUETOLPMERCA
FEVOFLPMERCA
slz€= 5%
1,00
0,75
0,50
0,25
0,00
t
plople.
Elaboración
Fuonte:
207
F. Jlménez
Toribloy J. J. GarciadolHoyo
Gráf¡co3a
Funclones
de ¡mpulso-respuesta
TO LPLONJA
RESPOF LPLONJA
5lz6= 5%
0,16
0,i4
0,12
0,10
0,08
0,06
<t
Fuarl€. Elaboraciónpropia.
Gtál¡co 3b
Funclones
de lmpulso-réspuesta
NESPOF LPLONJATO LPMERCA
Slze = 5%
o,o7
0,06
0,05
0,04
0,03
o,o2
0,01
0,00
-0,01
Fue¡tte.Elaboraciónpropia.
208
vedlcalytransmlslón
deprec¡os
Inlegración
enloscanales
d9dlgtribución
de la chir¡a
Gtáfico3c
Funciones
de lmpulserespuesta
RESPOF I.PMERCATO I.PLONJA
Size= 5%
0,08
o,o7
0,06
o,05
0,04
0,03
0,02
0,01
I
---T--------------I
.¡.
Arsn¡ejElaborac¡ónpropia.
Gtéfico 3d
Funclones
de lmpulso-respuesla
RESP.OF LPMERCATO LPMERCA
s¡ze = 5%
0,12
0,10
0,08
0,06
0,04
o,o2
0,00
-0,o2
Fuer¡¿e.
Eaboraciónpropia.
209
delHoyo
Tofibioy J J García
B, Jiménez
De la misma forma que ocurría ariteriormente con el análisis de la VEP,
es necesario estableier previamente cuál es el orden de la causalidad
contemporánea del modelo. Como afirma Noguera Méndez (1996'
p. 209) ia cadena causalseleccionadano tiene por qué coincidir con la
que se derivaría de las relaciones de causalidad en el sentido de Granger. En este caso,al igual que anteriormente en la VEP, adoptaremos la
liguiente ordenación causal: LPLONJA-LPMERCA' Aunque existen
ciértas diferencias enfe las funciones de impulsorespuesta generadas
para las dos ordenaciones causalesalternatilas posibles,no existen difeiencias significativasentre los resultados obtenidos con cada una de
ellas. En el gráfico 3 se observan las funciones de impr.rlso-respuestaestimadas iuntó con los intervalos de confianza asintóticos, considerando
un .riv"l de significación del 5 por ciento para el modelo formado por
los precios en lonja y en el mercado mayorista' Para interpretar esta
figura, téngase en éuenta que el peíodo I se corresponde con el peúodó en el cual se ha producido el shock, o sea,con el período contemporáneo. Tras calcular las funciones de impulso-respuestapara los veinii.ott o primeros meses, se observa que al aumentar el período temporal qué hs separa del momento en que seproduce el shock, las res
puestai tienden-a aproximarse a la posición de equilibrio (?2).
Ante un shock en el precio en la lonja (LPLONJA) ' la evolución de
las respuestasde los precios en este Mercado en Origen y el mercado mayorista (LPMERC,A) es bastante diferente a corto plazo (tres o
cuatro meses). Mientras que el efecto sobre el precio de la lonja provoca una evolución oscilante de ajuste hacia el nuevo equilibrio, en
el caso del Mercado Central se produce un ajuste gradual con tasas
de variación progresivamente decrecientes (gráfico 3), alcanzando
un nuevo equiHbiio tras cuatro o cinco períodos. Esta diversidad en
el comportJmiento de las respuestasde los precios de los dos mercados ante un shock en el precio en lonja nos conduce a pensar que
el mecanismo de formacióñ de precios sea algo más complejo que 1o
que catrría esperar en un principio. En la determinación de los preáios en lonia^influven decisilamente las fluctuaciones en la oferta
"miettt
(capturas),
á. qrr. en el Mercado Cencral es posible que las
fluituaciones se amortigúen a través de la interacción con otros productos, ya sea chirla italiana u otros bi lvos que pudieran comportarse como complementarios o sustitutivos de Ia chirla española (23) .
(22) La Posición d¿ equilibrio en un VECM sepued¿ encontrar bettant¿ alejada de cero, a difemtcia de k que
ocut're m l¿s modelosVAR ¿stacionar¡os
(23) D¿ h¿cho, la oferta m lonja deb¿ set conplzto.' ente in¿lá.sü.a' EI !¿s.a¿o| ¿¿ .hitla no pu¿d'e lomar olra
detin ón que no seaehgir enttefazio o u Jozrua No Ftzd¿ att¿nnf la actividatl alractba @.1orra ¿tlúcie ni in¿re
fl¿nktr;L, tusat d¿ ¿xtra¿crófl, drdo qr¿ lzs ca\tuns ¿sdánsuj¿16 a "lara:" dittrias'
210
Inlegración
verlicaly transmisrón
deprecios
enloscanales
dedislribuc¡ó¡
dela chirla
No obstante, se ha de señalar el carácter permanente de la respuesta al shock sobre ambos precios, siendo éstas significativamente dis
tintas de cero para todo e1período considerado. El hecho de que un
shock en lonja provoque r-rncambio permanente e inmediato en el
precio de Mercamadrid podría indicar cierta evidencia de causalidad
a corto plazo (como parece deducirse también de la descomposición
de la varianza del error de predicción v de la comoaración con la FIR
resultante de un shock en el precio dél Mercado Central). El efecto
a medio y largo plazo de un ihock en el precio de la lonja provoca
un cambio permanente en el precio del mercado en primera venta
de mayor magnitud que el resultante en el precio de Mercamadrid,
implicando una reducción de los márgenes relativos de intermediación de los asentistasy/o mayoristas en origen del Mercado Central,
sin que éstos sean capaces de repercutir dichos incrementos sobre
sus ventas.
Ante un shock en el precio de Mercamadrid, se produce un cambio
gradual, positivo, en el precio de la lonja, de magnitud menor, a
corto plazo, que el efecto causado sobre LPMERCA, alcanzando progresivamente una nueva situación de equilibrio (24), implicando,
igual que antes, la no transmisión de forma proporcional del alza de
precios en Mercamadrid a la Lonja. Esto provocaría un incremento
de los márgenes de intermediación (relativos) durante los primeros
dos períodos, reduciéndose de forma progresilz, posteriormente,
dado que el efecto del shock en el precio de Mercamadrid se reduce
muy rápidamente en relación al precio en la lonja. lo que, como
comentamos anteriormente, puede deberse a la interacción con
otros productos.
En definitiva, una variación inesperada en los precios de cualquiera
de los mercados de la cadena de comercialización considerados producirían una caída del margen relativo de los mayoristas, ya sean
asentistasen mercas o exportadores (mayoristas en origen).
4. CONCTUSTONES
Con este trabajo se ha pretendido investigar la relación entre diferentes mercados que forman parte de la cadena de valor de la chiria, molusco bivalvo cuya explotación económica es de gran importancia en Andalucía (25). Dada la inexistencia de seriesde precios en
(24) No obstante, d.elx señalarse que a partxr d¿Lcuarla ?eríad.ola sign¡f.cacion de la rcsquesta conespon¿li¿nt¿
es muJ rqd.ucida; el interxak d¿ ocnfanxn de Ia FIR in.lu)e al ¿etu.
(25) De lvdn, e:ta ¿tpecietiav naror rclnanaa econónifu que obas ¿¿el¿ua¿aatizltciorl ¿r"nnla gamba o la c6ah"
211
delHoyo
F. JiménezTor¡bio
v J J G¿tcía
mercados minoristas, sólo ha sido posible analizar la relación entre
los precios del mercado en primera venta (lonja) y el mercado mayc
rrsta.
Utilizando el análisis de cointegración, se ha puesto de manifiesto la
existencia de una relación de équilibrio a largo plazo entre los precios de la chirla en lonja y en el mercado mayorista' Sin embargo, la
información sotrre los precios se transmite con distorsiones entre los
dos niveles, al no verificarse la hipótesis de proporcionalidad de los
precios en ia relación de cointegración. Por otro lado, los resultados
áe 1o, contrastes de causalidad a largo plazo (Hall y Milne, 1994)
indican que existe una determinación de1 precio simultánea en
ambos mércados. En consecuencia, ambos mercados se ven influenciados por cambios en los precios del mercado del otro nivel de la
cadena'de comercialización,no pudiéndose considerar ninguno de
ellos como líder. Sin embargo, téniendo en cuenta el nivel de significación con el que se recházan las hipótesis nulas, se rlebe señalar
oue el precio en ionia parece determinar en mayor medida el precio
dn el mercado mayoriJta que en el sentido contrario (26)'
Con respecto a la interacción entre los precios en el corto.plazo, los
contrasdesrealizados permiten establecer la inexistencia de relaciones causalesa corto Plazo entre ar
se a un efecto de la agregación tet
riamente- dado que a Partir de la <
los errores de predicción, se deduc
de los precios del merprecios
'cado en lonja son causa, en gran medida,,
mayoristá, mientras que lós precios del mercado mayorista no
influyen'de forma determiñattt" en los precios de la lonja' Mediante
el esiudio de las funciones de impulso-respuesta, se concluye que los
orecios de ambos mercados reaccionan simultáneamente ante un
lhock ett los precios del mercado situado en el otro eslabón de la
cadena de coinercialización, aunque' como se ha señalado, existen
alsunasdiferenciasen el comportaniento, lo cual pone de manifies'
y compe[iúvidad' Además,si se
tJdifere ntes nivelesde Lransparencia
Droduiera un shock en los precios de cualquiera de los eslabonesde
ia cadéna de comercializaciónconsiderados,se produciría una caída
del margen relativo de los mayoristas.
(26) hún Cniltot,tau I2O0J.p 7t. ct lidaozgo ¿n preaot dP la lonja no signif¿o ry¿ los of(flanks ) tas
¿" ii, ^.,"¿" atabbzan ts pnans áct nerado nayorüu. nno rye lat sh'.h: ry¿ aÍe.trn o la oIct.
¿"íiia"iá
pto'
ta o denand.aen tonja aJect$ón¿rtzspnci^; ¿¿Intíca¿o maJori:tt'En ot¡asfalabrus' üatfittcuo'aona ry¿ s¿
deci¡'
d'nean m tatpecii ,¡il mercadomr,oi'a sondeh¡dasa las uariactotusde bs prc¿iosd¿Imercad¿líder'es
dcla lowja.
4in
¿t¿
dela chirla
Integración
vedicalylransmlsión
deprec¡os
en loscanales
dedistribución
Aunque hasta 1999 podemos suponer que se mantuvo una situación
prácLicamenteoligopolísticaen la demanda en primera venta en la
lonja de Punta Umbría, parece que la situación está empezando a
cambiar ligeramente en la actualidad, tal y como se establece en este
estudio. El pescador parece ser capzLzde repercutir sobre los siguientes eslabones de la cadena el incremento de la cotización necesario
para compensar la reducción de sus capturas diarias.
Pensamos que ello se debe, fundamentalmente, al impacto que están
teniendo las medidas de gestión aprobadas por laJunta de Andalucía sobre la comercialización de Ia chirla, desagregando espacialmente la oferta en varias lonjas -lo que incrementa el número de
comoradorer e incrementando el número de ofertantes al haber
auméntado la flota autorizada a operar con draga hidráulica, pero
reduciendo la tara diaria de chirla por barco. El incremento en el
número de compradores y en el número de vendedores, parece
haber permitido la consecución de unos mercados más eficientes y
transparentes, permitiendo incrementar los márgenes de los pescadores y, por consiguiente, reduciendo los márgenes de intermediación. Esta situación favorece la propensión de los pescadoresa acep
tar limitaciones en las capturas diarias, como de hecho ha sucedido (27\.
Finalmente, se debe comentar que estos resultados deberían de ser
considerados con cautela a .urrá del tamaño de la muestra y la agregación temporal de los datos. Es necesario realizar un análisis de las
relaciones horizontales entre la chirla española y la italiana y de éstas
con otros bivalvos. Asimismo, una línea de actuación futura sería tratar de utilizar datos de una frecuencia temporal más alta, incorporando un número mayor de observaciones, pero ello actualmente es
imposible por limitaciones estadísticas.
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y J. J. GarcíadelH0y0
Tor¡bio
R,J¡ménez
RISUMIN
dedishibucióndela chirla
verticaly tansmisióndepreciosenloscanales
Integración
to que produce la agregación temPoral en los resultados obtenidos.
Para finalizar, se establecen conclusiones acerca de la relación de los resultados obtenidos
con las polítjcasde gestión de la pesqueriay de ordenarión de mercadospueslasen marcha
por la Tunm de AnáalucÍa, sobré toáo en lo relativo a relacionesde causalidada corto y
iargo p"lazo,a la existencia de ciertas distorsiones en la transmisión de información y a la
mejora de la eficiencia de este P¡oc€so.
PAIIIBRAS CJAVE: Cointegración, causalidad, mercados Pesqueros, chirla' agregación
temporal.
SUMMARY
in thespanishdistributionchannelof thestripedvenus
andpricenansmission
Verticalintegraüon
ral aggregation on the results.
Finallv. this study has allowed us to make some conclusions in relation to the management
and market plaáning measures implemented byJunta de A¡dalucía regarding this lishery.
These conclisions mlainly deal with short-r.,n añá lottg-t.,n causality relationships, the existence ofdistortions in ¡he price rransmission, and the improvement in üe efñciency of this
process,
KEYWORDS:Cointegration, causaliry fish markets, striped venus, temporal aggregation
218
Transformaciones del consumo
alimentario y su repercusión en el
sistema agroalimentario (*)
SA¡,ffR lvf[r
(**)
1. INTRODUCCION
Existe en la literatura especializadaun amplio consenso de que los
principales factores que están liderando el cambio en los sistemas
agroalimentarios modernos son fundamentalmente la globalización
de los mercados, la modiñcación de las pautas de consumo, los cambios en la agroindustria y la distribución, el desarrollo tecnológico y los
cambios en los marcos regulatorios. Se podría afirmar que estos vectores constituyen en la actualidad la base interpretativa de la mayoría
de las transformaciones internas del sistema agroalimentario, explicando en buena medida como la cadena de producción, transformación. disribución y consumo de alimentos se'ha ido ransformando y
adaptando a un entorno mutante y crecientemente complejo.
Ent¡e los citados factores, el cambio en las pautas de consumo
adquiere un papel crecientemente trascendental en la configuración
de Ia cadena alimentaria (Senauer et al., 1993; Martin, 2000). Tanto
el sistema de aprovisionamiento alimentario como la política agraria
se definen de hecho en relación con la función de alimentación, y
conceden por ello un interés muy especial a las tendencias evolutivas
del consuino alimentario y al comportamiento del consumidor
(Ghersi y Malassis,2000; Lamo de Espinosa,2003). El consumo de
alimentos ha ido va¡iando en el tiempo tanto en cuanto a su partici(t EI autor agmd¿.¿ lAs oportunDs amntarios d¿ ¿6 ftt¡sor¿s an'ótuimosque han Pamilida lwjomr el arnte
nid¿ del presaüe rrabajo.
(x*) DEartanento deEcdnomía. &nsejo Suqerior Inú¿stigaciones Ci¿ntífcoí Ma¿rid,.
- EsfudiosAgrosociales
y Pesqueros,
n.q 205,2005 (pp, 221-2ü).
n1
Mili
Sarnir
pación en el gasto familiar e individual como en lo que respecta a su
estructura y composición. A esta tendencia, prevaleciente prácticamente sin interrupción durante el último medio siglo en el conjunto de las economías avanzadas,se ha ido sumando más recientemente la emergencia de un consumidor que ha ido evolucionando y
sofisticando su demanda hasta el punto de convertirse en Ia actualidad en el primer eslabón a tenerse en consideración a la hora de
diseñar cuálquier estrategia comercial con posibilidades reales de
éxito. El consumidor aparece así como un agente a la vez generador
e impulsor de cambios dentro del sistema de producción y distribución de alimentos. Sus demandas se transmiten desde 1osminoristas
a mayoristas e industriales y, en última instancia, a agricultores y
ganaderos.
Partiendo de estaspremisas, el objetivo del presente trabajo es explorar las principales transformaciones contemporáneas del consumo
alimenta¡io en los países desa¡rollados, y su repercusión en el sistema agroalimentario, con particular mención al caso español. El análisis comienza (apartado 2) dando cuenta de la evolución reciente
del consumo alimentario, tanto en términos agregadoscomo por distintos grupos de productos; exploración en la que se pone especial
énfasis en las tendencias emergentes y más en general en las modificaciones de carácter cualitativo que definen la estructura actual del
consumo alimentario en los paísesdesarrollados. En el apartado 3 se
analizanlos cambiosen el comportamiento del consumiáor que han
estado tras dicha evolución, centrándose de modo especial en los
fenómenos de cambio estructural en los modelos de demanda convencionales, los enfoques técnicos de abordarlos, así como la consiguiente necesidad de nuevos paradigmas analíticos. A continuación,
se examinan, en el apartado 4, una serie de implicaciones de los nuevos patrones de consumo en Ia reordenación del sistema de aprovisionamiento alimentario, con Particular referencia a las reorientaciones esratégicas y organizativas de los distintos escalones del
mismo. Ha de señalarseque dichas implicaciones son analizadas en
el marco de las transformaciones globales del sistema agroalimentario, inducidas simultánea e interactivamente por otros factores internos y €xternos, macroeconómicosy microeconómicos.Por último, se
concluye en el apartado 5 con unas consideraciones finales'
AIJMENTARIO
DEt CONSUMO
2. RYOLUCION
Como consecuencia del desarrollo económico y de los cambios
demográficos y socioculturales (incremento de la r€nta, reducción
y surcpercusión
fransformaciones
delconsumo
alimentario
enel sisiema
agroal¡menlar¡o
del tamaño de los hogares, aumento de los niveles formativos, menor
disponibilidad de tiempo para la preparación de los alimentos, mayor
valoración de las actividades de ocio), la función de consumo en las
sociedades zvantzadasha experimentado una profunda transfbrmación, haciéndose cada vez más compleja. Un rasgo revelador de dicha
complejidad es la coexistencia de tendencias aparentemente contradictorias, como son la progresiva masificación de ciertas actitudes
consumistasy la creciente segmentación de las mismas, dando lugar a
la aoarición de nuevas necesidadesde consumo asociadasa un nuevo
coniumidor menos uniforme, más informado y más exigente.
La evolución de la estructura del gasto de la población traduce los
cambios que ha experimentado el consumo, así como las transformaciones socioeconómicasque los han inducido (l) . Una breve
retrospección de lo que ha sido la evolución del gasto privado en
España durante las últimas décadas, refTejaintn al:iauna significativa
alteración en el peso relativo de ciertos grupos de gasto, siendo el
gasto en alimentación el que ha sufrido la modifrcación más sustancial. Aunque dicho gasto ha crecido en términos absolutos, su participación en el gasto total se ha reducido sensiblemente (ley de
Engel), siguiendo Ia misma tendencia registrada en eI resto de los
países desarrollados (cuadro l). Solamente en las dos últimas décadas, el gasto en alimentación, bebidas y tabaco en los hogares españoles ha bajado del 3l por ciento del gasto tot¿l en 1981 al 20 por
ciento en 2001 (2) (Instituto Nacional de Estadística"INE", 1982 y
2003), a pesar de que en el mismo periodo la renta per cápita haya
aumentado en un 68 Dor ciento en términos reales (euros constantes de 1995) (Banco'Bilbao YizcayaArgentaria. 20ó2). Asimismo,
cabe resaltar que desde 1998 la alimentación ya no supone e1primer
grupo de gasto de los hogares españoles, perdiendo en dicho año
este concepto su tradicional primer puesto en el destino del gasto a
favor de la üvienda: 28 por ciento del gasto total en alimentación
(dentro y fuera de1 hogar), frente al 31,8 por ciento en üvienda,
mobiliario y equipamiento del hogar (Rebollo, 200f ).
(l) Ln rste sattidr, eonx,ine rea d!.r que etLEsf&.ñ¿ las F¿c1ttsofts d¿ los cnnfortanuattos .t tlfl.nistt¿s entpeza.
d¿l ga o de
ron a etrgír rlfnel$ de los añ^, 50, J s¿intalrif.atron ei l¿ ücada d¿ bs 60 con ¿ljeru indendi
los hogar¿sn binc: d¿grúir convno (Aknso 7 Conda 1994) . EUa,jurúo út kLt ofias ,rtutaciotws d¿ cÉácter socü>
ltural d4 l¿ qoca, ha narcado 6 esk décad.a.co¿tola d¿l nadúi¿nk d¿ la socieda¿d¿ @ns1mo erl EWna j, al
nisttu liz"¿Po, d¿ Ia ansoü¿aci'in d¿ un mod¿h de consuno d¿ rn¿sa"tqu, m b ¿se^cial, lanan¿dó hlnta tniuipio d¿ los 80 antulo cone%ó a ptd{chsa una traÉición hacia un múdo d¿ ¿o¡tslttnon\ás sepúnlatu,
(2) tunqte Wa a^Lrar atrn tlinenle el g6sto ü los hogar¿sPor ¿tu t/]pthtlo, hq ry¿ tcn¿r en üns lüacion
q1E I's dtlt^t d¿l INE re.ngn t!¿nbiin wt 8,21 Po¡ ci¿nlo (2001) d2l g&tto tatdl e Wios @ríües büjo lot epígraIes d¿ "reí&mtn6
t arfes. ) d¿ "úntínar J dn¿¿oes" (sltbgrupos 11.1I ) 1l.12 d¿ la clasif.caci'ón COICOE nsf¿¿tilranent4 ry.¿ r4n¿sntan ¿l g&tt¿ en.aümmlacin con-wnida fuera d.elhogcr).
223
Samirlvili
Cuadro 1
D[L{UE
PA]SES
ENALGUNOS
AIIMINIAIIO
D[CONSUMO
INDICADORIS
YESTADOS
UNIDOS
al
(96)
Índhe
deprccio€
gr8lorllnentado
Pade
delgistoen
P8e{%)del
consumo
depfoductos
enlog
reshunnt$
lol¡lesde
enlo8gasloo
Yhoteles
08
gastos
allmenl¿
deconsuno
dE
toltlaS
dolo8hogare5
con€umo
apÉchoconlenlgs
loshogaes
(1ss6=lc0)
2000
2000
1995
2000
1995
Bélgica
Alemania
14,2
16,4
16,8
Grecia
38,1
2 1, O
18,9
t1 4
14,6
18,5
18,9
España
Francia
lrlanda
llal¡a
32,4
19,9
16,9
Finlandia
25,0
20,0
23,6
Estados
Un¡dos
10,6
Portugal
ReinoUnido
5,0
15,8
17,6
17,2
104,7
5,6
9,7
9,8
'18,1
72
10,3
6,4
'100,7
16,8
113,7
104,4
7,6
106,1
112,O
14,8
9,5
103,4
108,7
9,8
11,5
6,7
100,1
103,3
6,4
109,5
(Foodconsumption
Datasystem,
ofAgficulture
(Cuentas
uniledstatesDepadmenl
Eurostal
Nacionales),
Fuentesj
y MAPA(Anuario
Estadíslico
de la Agr¡cullura)
Service),
Research
Economic
Paralelamente,la composición interna del capítulo alimentario se ha
modificado sustancialmente, refleiando las variaciones cuantitativas
miento cada vez más reducidas hasta alcanzar en los últimos años
altos niveles de saturación e incluso disminui¡se en numerosos casos.
Sesún los datos del Panel de Consumo del Ministerio de AgriculturaiPesca y Alimentación (MAPA) correspondientes al periodo 19872001,la cantidad consumida por persona ha disminuido entre ambas
fechas en 18 de los 29 agregados considerados,al tiempo que se
experimentan evoluciones muy dispares en los distintos grupos de
productos (cuadro 2) (3).
(3)CuandoenetPan¿td¿IMAPAsehat)Iade¿m!'umos,seesláfef|iend'o¿nfeaüd'adúauÍida¿es¿ompra.das,
las comqras r¿tlljzadas ! ,to trs canlúaI]¿s eÍectiva'
'-"ix
)a que con eI pnced.imidrto uh¿izad¿ s,ólasepu¿den &ntrokrr
simdo ello uáLida pa'ra tu tressectot¿sdc cm:amo que r¿cogedicho Panel: hogare' hostelería)
"o"""rr¡¿ot,
ftlkturo.ioq. I rrlabl?. niq lo! in <l¡t u¡;onal¿s
224
y surepercusión
agroalimenlario
enel sislema
delconsumo
alimentaio
Translormaciones
Cuadro 2
ENESPANA
EVOLUCIÓN
DEL,CONSUMO
ALIMENTAIIO
(KG,
L,UDS)
YFUIM
DILH0GAR
DENTR0
T0TATPORPERS0NAYAN0,
Productos
HUeVOS
Carnesy translormados
Produclosde la pesca
Leche lfquida
Der¡vadoslácleos
Pan
1987
19S3
1999
2001
% Var.0l/87
299,9
66,9
30,5
227,7
221,3
215,6
-ta 1
67,0
64,9
66,2
-1,0
35,4
16,1
't24,6
117,6
116,0
113,4
35,1
34,5
55,0
14,0
3,1
3,4
58,1
54,2
8,8
6,1
6,4
14,2
65,1
Galletas/bollería/pastelería
Chocolate/cacao/suced.
Calés/infusiones
A(oz
Pastasaliment¡cias
Azúcar
31,6
2,7
3,2
3,6
13,0
3,2
3,8
89,6
-10,6
4,0
-30,7
4,2
4,4
3,9
5,0
13,6
0,8
9,7
7,4
0,8
0,5
0,5
Legumbres
secas
8,9
5,9
5,6
4,8
Aceitesvegelales
26,6
23,6
1,3
21,O
'1.1
20,4
1,0
62,0
63,9
102,1
50,5
35,7
61,7
63,1
a4,4
3,0
96,8
DO
1,7
2,3
4,5
10,4
14,6
16,7
17,1
64,4
2,6
46,6
4,4
7'
8,1
34,0
34,5
30,7
64,4
66,3
54,9
54,5
-15,4
6,5
6,4
4,1
5,0
-23,1
58,2
59,6
Miel
Marganna
Patataslr€scas
Hortalizas
frescas
Frutastfescas
Aceitunas
Frutossecos
Frutas/horlallzas/lransf
Platospreparados
Vinos
Ceryezas
Otrasbebidasalcohólicas
Zumos
Aguasminerales
y refrescos
Gaseosas
2,O
o t,l
66,5
108,9
3,8
6,7
15,8
23,0
50,3
57,6
44,9
-t1 a
-50,0
-"4't,6
-7,9
18,8
63,9
-46,1
211,5
-34,1
180,6
159,1
14,8
Fuen¡ejMAPA(va os años). La alimentaciónen España.
Así, mientras el consumo de productos como la carne y transformados cá¡nicos, la leche 1íquida o las hortalizas frescas muestra relativamente pocasvariaciones,en 2001 con respectoa 1987 (-1 por ciento, -9 por ciento y -5,1 por ciento, respectivamente),la evolución en
otros productos refleja alteraciones mucho más significativas que
225
Samir
Mil¡
resultan particularmente reveladoras de los cambios en las preferencias de lós consumidores. Así, durante los 15 años considerados, ha
aumentado muy significativamente el consumo de productos ahorradores de tiempo (platos preparados 211,5 por ciento, derilados
lácteos 89,6 por ciento, frutas y hortalizas transformadas 64,4 por
ciento), zumos 180,6 por ciento y aguas minerales 159,1 por ciento,
mientras ha descendido el consumo de azúcares (azicar 44,9 por
ciento, miel -37,5 por ciento), grasas (margarina -50 por ciento,
aceitesvegetales-21,8 por ciento), legumbres secas-46,1 por ciento,
patatas frescas-41,6 por ciento , arroz -30,7 por ciento, huevos -28,1
por ciento, ünos -34,1 por ciento y otras bebidas alcohólicas
-23,1 por ciento.
Si el consumo en volumen se estabiliza e incluso disminuye, el gasto
correspondiente sube continuamente. Según los datos del Panel del
MAPA, solamente en el último año (2001) el gasto alimentario en
Españaha crecido un 8,3 por ciento en euros corrientes con respecto al año anterior, mientras el consumo en volumen aumentó sólo un
1,5 por ciento. Esta tendencia es también característica de los países
avanzados,donde el mayor gasto por un igual o menor volumen se
debe a que se paguen preciosunitarios superiorespor productos más
elaborados y con mayor valor añadido, destinados a una población
que globalmente requiere menores cantidade s de nutrientes para
satisfacer sus necesidades (envejecimiento, uso creciente de las dietas por motivos de salud o estécicos,hábitos que limitan drásticamente el consumo de determinados alimentos, modas alimentarias
donde prevalecen los valores estéticosy de autoafirmación sobre los
propiamente nutricionales:/o oding o lz alirnentación como metáfora,
estilo, modo de expresión, diversión; cocina de autor.'.).
También existe una creciente preferencia por los productos de mayor
calidad, aunque su precio sea superior. En España ha aumentado en
los últimos años la demanda de los vinos de calidad, las carnes certificadas, el aceite de oliva ürgen, y en general todos aquellos produc-
nes de euros, en 1990, a 543 millones de euros, en 2002; en este último año, la parte correspondiente aI mercado interior (464 millones
de euros, el 85 por ciento del total) ha sido participada por las carnes
frescas, 20 por ciento; quesos, 19 por ciento; turrón, 16 por ciento;
jamones, 1l por ciento; hortalizas, l0 por ciento; frutas, 9 por ciento;
aceitesde olivavirgen,9 por ciento; arroces,3 por ciento; embutidos,
226
y su repercusión
enels¡slema
agroal¡menlario
Thnslormaciones
delconsumo
al¡mentario
2 por ciento; otros, I por ciento. También ha aumentado el mercado
interior de vinos de calidad (VCPRD) españoles, pasando de 6,085
millones de hl en la campaña 1990,/91 a 6,589 millones de hl en la
campaña 2002/ 0Z (no se dispone de datos completosen valor).
Adicionalmente a estasevoluciones estructurales, cabe resaltar otras
dos tendencias relevantes en las sociedadesavanzadas.Por una parte,
aunque el consumo alimentario constituye uno de los ámbitos donde
los individuos se muestran más conservadores, en determinados
momentos los consumidores rompen Ia rutina y ensayannuevos productos. En este sentido, el rápido desarrollo de los medios de comunicación, los crecientes desplazamientos al extranjero y el aumento
de la diversidad étnica, favorecen los descubrimientos culinarios y
hacen evolucionar el consumo hacia nuevos saboresprocedentes del
exterior (Siani, 1998).
Por otra Darte. asistimos a un continuo aumento del consumo fuera
del hogai. En la mayoría de los países desarrollados, el consumo
extradoméstico de alimentos a través del comúnmente denominado
canal HORECA (hostelería, restauración y catering) ha progresado
en los últimos años,consecuenciade factorescomo el incremento de
la movilidad por motivos de trabajo y de ocio, y el aumento de las
comidas dentro o cerca del lugar de trabajo (cuadro 1). En España,
se estima que durante la década de los 90, la participación de los gas
tos en comidas y bebidas fuera del hogar en los gastos totales en alimentación y bebidas ha aumentado del 26 por ciento (1991) al 30
por ciento (2001) (INE, f99f y 2003). También los datos del Panel
del MAPA refleian con nitidez esta evolución: mientras en 1987 el
consumo de loihogares representaba en valor e\ 78,4 por ciento del
consumo cotal de alimentos y el consumo extradoméstico (hostelería, restauración e instituciones) el 21,6 por ciento, en 2001 las Participaciones respectivashan sido del 72,8 por ciento y 27,2 por ciento. Claramente, ello ilustra el hecho que el costede oportunidad del
tiempo es para muchos consumidores superior al coste extra que
supone la adquisición de alimentos preparados para consumir, lo
que la teoría de producción en el hogar (Becke¡ 1965) ha formulado como resultado de incrementos de renta (en particular los salarios) superiores a la productividad marginal de la producción (de alimentos) en el hogar.
Además, al igual que en el consumo dentro del hogar, la información
disponible indica que también el consumo fuera del hogar se desplaza crecientemente hacia productos de mayor calidad, así como hacia
aquellos establecimientos que garantizan y certifican la calidad y la
seguridad alimentaria. Un significarivo ejemplo de ello son las trans-
227
S¿mir
¡r¡l¡
formaciones que se están produciendo en el periodo reciente en el
mercado de la restalración comercial en numerosos países desarrollados, donde las ventas de grandes cadenas de restauración rápida
Vott-fooü como McDonald's o Burger King esán disminuyendo a
favor de un nuevo concepto (fast-casual)basado en una oferta de platos de mayor calidad, más naturales y variados. El mercado fast-casual,
con enseñaslíderes como Schlotzky's (650 restaurantes en los Estados
cido en comparación con la facturación del mercado fast-food,convencional: cinco billones de dólares anuales frente a 153 billones de
dólares (The Economist, 2002). También cabe reseñar la creciente
participación de numerosos grandes grupos de la distribución minoiista (Wal-Mart, Carrefour, Tesco, Ahold...) en e1mercado de alimentación preparada de calidad (para llevar y consumir fuera del establecimiento), que en países como el Reino Unido registra tasas de
crecimiento superiores al 20 por ciento anual (Hughes, 2002).
En síntesis, nos encontramos en la actualidad en presencia de un
consumo alimentario caracterizado, de una parte, por una saturación cuanütativa a nivel agregado y, de otra. oor un considerable
dinamismo en sus distintos segmentos,donde aspectoscomo el ahorro del tiempo, la variedad o los servicios incorporados juegan un
papel creciente. Prospectivamente, es de prever que las tendencias
señaladas se intensifiquen a mediada de que se vayan consolidando
los cambios sociodemográficos y los estilos de vida emergentes. Se
espera un progresivo desplazamiento de la demanda hacia los segmentos de mayor calidad (intrínseca y extrínseca), más seguros (certificados), más naturales (ecológicos) y ahorradores de tiempo
(transformados); un aumento de la variedad me diante la innovación
tecnológica (alimentos funcionales, nutraceúticos, enriquecidos, de
diseño) y el intercambio internacional (étnicos); y un aumento del
consumo extradoméstico con la implantación progresiva de los nuevos modelos de restauración (comida rápida de calidad) ' Todo ello
tiene como veremos más adelante significativas repercusiones en la
cadena de producción y distribución de alimen¡os'
DTLCONSUMIDOR
ENELCOMPORTAMIENTO
ESTRUSTT]ML
3. CAMBIO
Diversos factores han estado tras esta transformación del consumo
alimentario. Aunque como se ha señalado anteriormente el incre-
228
y su¡epercusión
enelsislema
agroallmenlaÍo
TÍansfomac¡ones
delconsumo
alimentsrio
mento de la renta ha contribuido a que la aliment¿ción constituya
probablemente el capítulo que ha sufrido las mayores modificaciones en relación a su participación decreciente en el gasto familia¡,
más recientemente los cambios más relevantes son de carácter cualitativo y tienen lugar en la esfera del comportamiento de los consumidores. El análisis y comprensión de dichos cambios constituye un
prerrequisito para una mejor aprehensión y predicción de las tendencias del consumo alimentario.
Durante las tres últimas décadas, lajerarquía de preferencias polenciales y reveladas del consumidor se ha ido modificando progresivamente en la práctica totalidad de los paísesavanzados.En este sentido, si bien la renta y el precio siguen siendo variables esenciales en
la explicación de la demanda del consumidor, los faccores de carácter extraeconómico, como son las preferencias, los valores, las actitudes y las percepciones, adquieren un papel crecientemente relevante (Blandford, 1984; Connor, 1994; Senauer, 2001). No se ha de
olüdar a este respecto que hasta hace aproximadamente tres décadas
parecía todavía justificado el supuesto de que dichas variables cualitativas ejercían muy escasainfluencia en el comportamiento del consumidor. Para la investigación del consumo alimentario (entonces
conformado mayoritariamente por productos genéricos poco diferenciados), era suficiente la consideración de la renta y de los precios relativos como factores explicativos del mismo. Se utilizaban con
bastante frecuencia los modelós economéficos de demanda, que en
muchas ocasioneshan permitido obtener estimaciones bastante ajustadas a la realidad. La teoría económica proporciona un amplio abanico de modelos para el análisis de la demanda alimentaria, desde
los modelos uniécuacionales en sus diversas formas funcionales
(hiperbólicas, logarítmicas, cuadráticas, etc.), hasta los llamados sistemas completos de demanda tipo Rotterdam (Theil, 1967), Translog (Christensen a a1.,7975) o AIDS (Almostldcal Denand System)de
Deaton y Muellbauer ( 1980). El modelo AIDS ha sido durante las dos
últimas décadas la especificación más utilizada en el análisis econométrico de la demanda alimentaria, tanto en España como en otros
paísesdesarrollados o emergentes con sistemasde recogida periódica de datos sobre el consumo alimenta¡io de los hogares (4).
(4) Según Buse (1994), n eI Peñodo 1980 1991, el modelo ADS hd si¿o utilizado en 89 aruiüsis enPíricas d.e
¿enand& atados €n La litsÍahtrrl rcbl¡ante. Pan eI Peiodo Posteior, aun no disqonind,o d¿ .na cuanüfmdón
eradL d¿ lat oPüca.idn': AIDS realiza¿Lr, fude afmúrs¿ que ha'¿ sido ta,nhién mu, |wnensL\ sindo una We
r4ncsentüita de Las mít¡'|as consigna¿a ¿v MoschirLi J Moto (1996), j tuí, r.cientenarte en Kttagün nit 4 61..
(200ü.
/ itj
Mi¡i
Samir
Sin embargo, desde principios de los años 1970 hasta la actualidad,
dependiendo del tipo de producto y del nivel de desarrollo de las
áréas de consumo, se ha ido produciendo lo que en el paradigma
neoclásico se denomina cambio estructural en las pautas de consu-
bles que recojan explícitamente las variaciones de las preferencias de
los cónsumidores, los resultados de los modelos convencionales de
demanda se interpretan imperativamente bajo condiciones cet¿ris
p&ribus, esto es, suponiendo que dichas preferencias hayan permanecido invariables a lo largo del período analizado.
El debate académico en torno al cambio estructural ha sido desde
está provocado por la dinámica de los precios relatiros o, por el contrarió, deriva de un cambio en las preferencias de los consumidores.
(5) Léase una nagNíf.ca ) origínal dise ación sollresi las ¡trefuencias cambian o Permanacene:tabl2Áen SIiSlet
(1977).
Bechn
1
230
y su repercüsión
fransformaciones
delconsumo
agroalimentario
alimenlatio
enel sislema
divergencia derivada de los cambios en las preferencias de los consumidores.
Formalmente, existen diversas estrategias de modelización de los
cambios de preferencias, dependiendo del tipo de rupturas en el
consumo (puntuales, estacionarias, cíclicas), de las exigencias de la
teoría económica y naturalmente de los datos disponibles. Si la ruptura de preferencias se produce en un punto temporal concreto
separando dos subperiodos identificados a priori (con una inspección visual de los datos), el procedimiento resulta fácil y directo. Así,
en una primera e¡zpa, se estima para el subperíodo previo a la ru1>
tura un sencillo modelo explicativo del consumo de tipo C, = f (q.
Pr1,P,2,....,P,") + E,; donde C, representael consumo per cápita del
producto en cuestión en el período t, R, la renta en el período t, P,t
el precio del producto en el período t, (P,2,....,P,n)los precios de los
productos sustitutivos en el mismo período, y E, una perturbación
aleatoria.
En una segunda etapa, se utiliza dicho modelo estimado para efectuar predicciones de los consumos para el conjunto del periodo
muestral (antes y después de la ruptura). Si los errores de previsión
son a-leatorios independientemente del subperiodo, ello significa
que los parámetros del modelo han permanecido estables; sin
embargo, si las predicciones posteriores al periodo de ruptura son
afectadaspor un sesgosistemático, es probable que el modelo explicativo debería ser distinto, induciendo a suponer que son otros
parámetros de la demanda que han cambiado (ya que Ia renta y los
precios han sido correctamente tomados en consideración) , y en
particular las preferencias de los consumidores.
Por el contrario, el análisis se revela más complejo cuando resulta
más dificil identificar a priori las inflexiones de tendencia a largo
plazo (por ejemplo, por el carácter cíclico del consumo) y diferencia¡las de las lzriaciones coyuntr-rrales o a corto plazo de la demanda,
así como cuando se intenta investigar el cambio esffuctural en diversascategorías de productos de forñra simultánea. En estos casos,aun
manteniendo el principio básico del procedimiento anterior, se
impone establecer hipótesis complementarias y utilizar técnicas econométricas más sofisticadas.Los relativamente escasostrabajos realizados en esta línea pueden separarse en dos grupos. El primero son
análisis de tipo paramétrico, basándose en distintas derivaciones ¿d
l¿o¿del modelo AIDS estándar, en particular especifrcacionesAIDS
que introducen un sesgoestocásticoen las ecuaciones de gasto, cuyo
posterior contraste cuantifica est¿dísticamente la parte de la varia-
231
SamirM¡li
ción del gasto no explicada por 1a evolución delos precios relativos
y del eastó real, siendo la misma atribuida al cambio de hábitos y preilereniias (Moschini y Meilke, 1989; Burton y Young, 1992; Eales y
Unneve hr, 1993; Mangen y Burrell, 2001; Morrison et aI., 2003).
Alternativamente, el segundo grupo de trabajos (Chalfanc y Alston,
1988; Sakong y Hayes, 1993; Cortez y Senauer, 1996, entre otros) utiliza procedimientos no paramétricos basados en la teoría neoclásica
de lá preferencia revelada del consumidor, y que presentan la ventala de no requerir especi{icar y estimar explícitamente un sistema de
áemanda (áe ahí el término no paramétrico), cent¡ándose en contrastar empíricamente los principales axiomas de dicha teoría
(Varian, 19-82).De forma qué si los conlrastes no paramétricos realizados muestran una inconiistencia de los datos observados en relación con los postulados de dichos axiomas sobre la estabilidad de
preferencias, podría deducirse que las preferencias de los consumiáor.r rot ineiubles, es decir, que los parámetros de la función de
utilidad varían en el tiempo a medida que varían las preferencias de
los consumidores, admitiendo consecuentemente la hipótesis de
existencia de un cambio estructural.
En cualquier caso, cabe indicar que este debate sobre el cambio
estructuial y la forma de abordarlo esú lejos de flLnalizar,por crrarito
la investigación realizada hasta la fecha no proporciona resultados
concluyeñtes. De hecho, aun llegando a disponer en la actualidad de
una formulación teórica bastante consolidada y empíricarnente contrastada acerca de cómo ha ido variando en el tiempo la importancia
relativa de los distintos factores explicacivos de la demanda de aiimentos, separando la influencia de los factores de tipo económico de
los efectos^derivados de las va¡iaciones en las percepciones y preferencias, no ha emergido una conclusión definitiva sobre el fenómeno en su codunto. Mientras algunos análisis llegaron a poner en eüdencia los fenómenos de cambio estructural' reteniendo los factores
nutricionales y las preocupaciones dietéticas corno principales precursores del mismó, otrol llegaron a conclusiones diferentes; aI
mismo tiempo, sigue sin haber consenso sobre cuál es el enfoque
analítico mái apropiado (paramétrico/no paramétrico).
Por otra parte, es importante señalar que los procedimientos señalados anteiiormente (todos de corte neoclásico) permiten caracferizar
el cambio estructural de las preferencias del consumidor, pero no
explican sus causzrs.Ello ha motivado la búsqueda de modelos interdisciplinares con mayor poder explicativo y predic_tivo.En este sentido, ánto los desarrolloi teóricos recientes como la evidencia empí
rica sugieren que el comportaniento del consumidor puede expli-
232
y su repelcus¡ón
agfoalimenlario
engl sigtema
délconsumo
al¡menlalio
Transformaciones
carse convenientemente sólo si se identifica y se mide -además de las
variables estrictamente económicas- el conjunto de las condiciones
psicológicas y sociales que influyen y determinan el mismo. Numeiosos estudios recientes, cuyos antecedentes más inmediatos se
encuentran en las investigaciones, entre otros, de l,ancaster (1966),
Becker (1965) y Akerlof (1970), consideran que la utilidad del consumidor deriva directamente de la adquisición de "atributos" (Lancaster) y de conveniencia (Becker) en un contexto de incertidumbre
e información asimétrica (Akerlofl. Asimismo, numerosos análisis
intentan incorporar en la función de dernanda variables como Ia
imagen del producto, el grado de confianza de los consumidores, Ia
información al consumidor o la promoción y la publicidad (Herrmann y Roeder, 1998).
En esta línea, modelos conceptuales de tipo interdisciplinar como
consumidor y los factores determinantes de dicho Proceso' De esta
forma, el proceso de decisión se estructura en cuatro niveles: identificación de necesidades, búsqueda de información, evaluación de
alternativas y elección final. Por otro lado, cinco tipos de factores
influyen en el proceso de toma de decisiones: las característicasdel
producto, y los factores económicos, personales, socioculturales y
comerclanes.
Para exolorar la demanda de numerosos productos alimentarios,
sería muy conveniente utilizar esta clase de modelos, que combinan
el enfoque neoclásico del análisis del consumo con los postulados de
las ciencias de la conducta humana -la antropología, la sociología y
dora del consumidor y de sus circunstancias cada vez más pertinente
en abordar la creciente complejidad del consumo alimentario.
ENXt SISTET,IAAGROAIJME¡{TARIO
4. IMPUCACIOMS
Los indicados cambios en los pauones y hábitos de consumo encuentran su reflejo en la estructura de los mercados alimentarios, en las
estrategias empresariales, en la dinámica productiva, así como en la
aparición de nuevas relaciones de poder que redefinen la articula-
233
Samlrlrlili
ción de los distintos eslabones del sistema de aprovisionamiento de
alimentos.
La saturación cuantitati de los mercados alimentarios y el cambio
estructurai en el comportamiento del consumidoq unidos a otros
factores como el aumento de oferta y Ia intensificación de la competencia, han contribuido a que un rasgo característico de los mercados alimentarios de hoy consista €n que son mercados donde el
ooder de decisión v el valor añadido se encuentran cadavez más concentrados en los eslabones más próximos al consumidor. Concep
tualmente, esta transformación conforma un nuevo marco teórico
que algunos autores (Folkerts y Koehorst, 1997; Meulenberg y Viaene, 1998) definen como el paso de un (modelo de oferta" a un
"modelo de demanda".
Este nuevo escenario obliga a reorientar las políticas empresariales
para responder a una demanda cadavez máJ segmentaday personalizada, crtyo correcto diagnóstico resulta por lo demás imperativo en
la identiñcación de los nichos de mercado más susceptiblesde creación de valor, así como en la detección de los segmentos donde
ouede haber una demanda potencial no cubierta por Ia oferta o
áquellos donde es deseable mejorar la calidad y la-seguridad. Las
señales que emite el consumidor requieren respuestasde contenido
tanto comercial (valor por precio, intangibles) como tecnológico
(innovación en productos y procesos, control de calidad organoléptica y sanitaria) y organizativo (logística, alianzas verticales), para las
que la distribución minorista, especialmente la gran distribución, se
encuentra mejor posicionada para captarlas y satisfacerlas,bien a través de innovaciones endógenas o media¡rte sus relaciones con los
provee(rores.
La gran distribución ha ido experimentando cambios muy profundos durante los últimos años. con el frn de afrontar un entorno cada
vez más competitivo y un consumidor cada vez más volátil y exigente
(Moati, 2001). En este contexto, se asiste a una intensificación de la
competencia horizontal asociada al considerable desarrollo de nuevas formas y formatos comerciales. Adicionalmente, se está produciendo un cambio sustancial en las relaciones con los proveedores,
con el consiguiente incremento de la competencia vertical. El desarrollo de la competencia vertical a lo largo de todo el sistema será
cada vez más relevante porque, en definitiva, se trata de concurrir
por generar más unidades de valor al consumidor que unidades de
producto; lo que implica, en términos de objetivos empresariales,
priorizar la maximización del margen de beneficio respecto a la
maximización del volumen de ventas.
234
y su repercusión
Transfomac¡ones
delconsumo
alimentario
enel sislema
agroalimenlatio
Concretamente en España, la distribución alimenta¡ia esá cada vez
más concentrada, aunque sigue estando muy lejos de la sicuación de
otros paísescomo los del norte de Europa o Francia: según datos de
Información y Distribución Anual (2002), los cinco mayoresgrupos de
1adistribución alimentaria española acaDararonen 2001 una cuota de
mercado del 46,6 por ciento en la venta de alimentos, frente a una
cuoa equivalentedel 60 por ciento en Portugal,del 80,7por cienro en
Francia y de más del 90 por ciento en paísescomo Suecia, Noruega,
Finlandia o Luxemburgo; solo en Grecia, República Checa, Italia, Eslovaquia o Polonia tienen una cuota inferior. Una de las consecuencias
de la concentración y el consiguiente aumento del poder de negociación del sector de distribución, es que muchas firmas detallistasno se
limitan a transmitir las señalesde consumo, sino que influyen de modo
notable en la demanda de los consumidores mediante sus acciones de
marketing. La gran mayoria de consumidores adquieren el hábito de
comprar los alimentos en un reducido número de establecimientosy,
dentro de los mismos, eligen dentro de las gamas ofertadas los productos y marcasque n a comprar (Gracia y Albisu, 2001). Paralelamente,
la heterogeneidad de los gustos y comportamientos de los consumidores concede a las estrategias de segmentación una particular importancia- l ar:,rayoria de los detallistas intentan configurar su surtido alimentario de modo que responda a las expectativas de grupos específicos de
consumidores con necesidadesy actitudes similares.
Adicionalmente, la distribución alimentaria está prestando cada vez
más atención a productos que el consumidor percibe como símbolos
de salud y de calidad, como son las frutas frescas,el pescado fresco o
el aceite de oliva virgen. Las ventas de dichos productos están teniendo una evolución favorable en amplios segmentos de la población.
La presentación y el etiquetado constituyen dos aspectos cruciales,
puesto que la mayoría de los productos se venden en régimen de
libre servicio: según datos del MAPA, en 2001 el 60 por ciento de la
alimentación consumida en los hogares ha sido comprada en supermercados (42 por ciento) e hipermercados (18 por ciento). El etiquetado no sólo influye en las compras impulsivas, sino también
sirve como fuente de información insustituible para los consumidores. Son igualmente de gran importancia otras informaciones adicionales que proporcionan al consumidor explicaciones claras y sencillas sobre las aptitudes y usos culinarios de diferentes productos alimentarios (sobre todo los nuevos). No se ha de olvidar que la salis
facción del consumidor üene determinada por el resultado frnal de
todo el proceso de preparación de la comida, más que por la calidad
de los ingredientes utilizados en sí (Grunert, 2001).
235
samhMlll
Análogamente a Io sucedido en la distribución, los cambios en las
pautaJde consumo encuentran igualmente su reflejo en las estrategias industriales de las empresas transformadoras. Una de las caracierísticas sobresalientes de la industria alimentaria es,junto con su
también creciente concentración (aunque con mucho menos intensidad que en la distribución: vid. Cruz Roche et aL,2003)' su pro,gresiva reórientación hacia nuevos nichos y segmentos más especializados, como respuesta al comportamiento diferencial y discriminador
del consumidór. Entre otras cosas,ello ha jugado un papel primordial en la difusión de nuevas formas de organización industrial, que
supone ei paso de los tradicionales sistemasde producción fordista
-jérárquicá y compartimen tzda- a nuevos sistemas de producción
riás fléxibles que iaciliten la adaptación a los cambios rápidos del
entorno. Prodücir con flexibilidad implica, en particular, innova¡
permanentemente, mejorar la calidad y ada,ptarIa producción a los
iequerimienlos puntuales de la dema¡da.
La transformación de los patrones de consumo ha sido particularmente relevante en la reoiientación de los procesos de innoración
tecnolóeica
-han de la industria alimentaria. En este sentido, Ia importanido adquiriendo los aspeclos relacionados,con la calidad
cia que
tantó en productos como en procesos, ha impulsado el proceso inno
vador más allá del desarrollo de
mente a la reducción de costes de
a otros diversos objetivos como so:
de aquellas caracteústicas respecto a la
más élástica, y la mejora del marketing mix en general (RodúguezZúñiga y Soria, l99l). Ello ha constituido por un lado un escímulo
paralas innovaciones biotecnológicas, pero sobre todo ha resultado
én una auténtica reestructuración del sistema de suministro a través
de la incorporación de las tecnologías de la información.
En relación con las biotecnologías, su futuro desarrollo dependerá
sobre todo de dos cuestiones básicas:la posible respuesta del consumidor, y el potencial de estasinnovaciones para mejorar la calidad de
los alimentós y el bienestar de los consumidores. En esta línea, mientras el debate iobre los alimentos transgénicos y los organismos genéticamente modificados en general presenta fuerles controversias y
frena la aplicación de muchos avances biotecnológicos .(probablemente porque no se conocen suficientemente por parte de Ia mayoría de lós cónsumidores), la bioindustria se ve reforzada por las nuevas demandas en torno a los llamados nuevos alimentos (alimentos o
ingredientes aiimenta¡ios con determinadas características para
deierminadas funciones: dietéticos, terapéuticos), desarrollados por
236
y su repefcusión
agroalimentaÍo
al¡mentar¡o
enel s¡stema
Tnnslormaciones
delconsumo
diversas firmas alimentarias punteras (Kraft, Nabisco, Nestlé,
Kellogg, ConAgra, entre otras), y cuyo mercado está creciendo rápidanente, sobre todo en Estados Unidos y en diversos países europeos.
Más trascendental es el impacto de las tecnologías de la información,
cuya adopción está siendo uno de los elemenLosde mayor incidencia
en la reordenación de las diferentes fases del sisLemaagroalimentario. Se trata de sofisticados sistemas de información que Permiten
identifrcar las necesidadesdel consumidor y convertirlas en acciones
a lo largo de la cadena de aproüsionamiento. En este contexto, se
€stán implementando nuevos y muy sofisticados sistemas de aproüsionamiento basadosen el confiol de la información desde el punto
de venta, que permiten disponer de forma puntual de categorías
exclusivasde productos, configuradas mediante políticas de marca y
nromoción acordadas con un proveedor concreto. Es dentro de esta
iítreu qu" se ubica la incorporáción progresiva de iniciativas como la
RespuestaEficiente al Consumidor (REC), cuyo propósito es aumentar ia eficacia de toda la cadena de valor mediante la integración de
las decisiones de marketing y la optimización de la coordinación de
las distintas fases de la misma. El objetivo frnal de la üsión REC es
maximizar la satisfacción del consumidor maximizando simultáneamente la eficiencia del conjunto de la cadena.
Otro cambio significativo derivado de las tecnologías de información
y al que ,rumeiosa. fuentes auguran un crecienG protagonismo en
e1futuro. corresponde al desarrollo del comercio electrónico. La utilización de Inteinet ¡ en general, de las tecnologías digitales por
productores y distribuidores contribuye a agilizzr la gestión de las
operaciones comerciales y a mejorar el servicio al cliente. Para los
consumidores, Internet ofrece la posibilidad de realizat pedidos
Estados Unidos o los países del norte cle Europa. Ello se debe en
transacciones electrónicas.
Siendo lnternet una vía para informar sobre los productos y promocionar su consumo, la predisposición de los consumidores a la com-
237
SamhM¡li
ora aumenta en la medida que evalúen favorablemente la calidad de
ias correspondientes páginai web. Así lo demuestran los resultados de
una encuésta realizada en la universidad de Maine en los EstadosUni-
Internet. En cambio, sólo el 6 por ciento de los entrevistados,que han
considerado e1producto atrayente pero han evaluado negativamente
la página web, estabar dispuestos a realizar la compra de dicho producto a través de la red. La encuesta también demuestra que existe
una complementariedad entre la venta a través de Inlernet y la venta
convencibna"len los establecimientos detallistas, aunque se observa
que la mayoría de los usuarios sigue Prefiriendo realizar la compra de
los productos que descubren en las páginas de Internet directamente
en los puntos de venta, no en las tiendas ürtuales.
El tercer y extremo escalón del sistema agroalimentario que ha experimentado cambios relevantes por el efecto de las nuevas demandas
del consumidor y segmentación de las mismas, corresponde a la fase
primaria (producción agraria y ganadera). Los cambios en esta fase
son tanto de tipo estructural y de orientación productiva como orga-
geográficas, producción ecológica y en general certificada), ha contribuido a una creciente segmentación del sector primario ¡ al
mismo tiempo, el aumento de su verticalización con las subsiguientes fases industrial y comercial (Langreo, 2004).
El resultado. tanto en España como en el resto de los paísesdesarrollados donde se produce una evolución análoga, es Ia transición hacia
r-rna agriculhrra cada vez más dual donde coexisten, Por una parte ,
una agricultura convencional cada vez más concentrada (vía propiedad, alianzas horizontales) y activa en los mercados inlernacionales y,
tinta manera, de las ayudas de la Política Agrícola Común.
Finalmente, desde la perspecti organizativa, las indicadas tendencias de segmentación y diferenciación del consumo alimentario, así
238
y su repercusión
Transformaciones
delconsúmo
alimentafio
enelsistema
agfoálimentario
como los cambios que por su efecto se producen en las fasesproductivas y de distribución, inducen mayores niveles de especialización a
lo Iargo de todo el sistemade suministro y con ello la difusión de nuevos mecanismos de coordinación vertical. Sin entrar en un a¡rálisis
tipológico detallado de las distintas formas de coordinación vertical
(vid. por ejemplo Boehlje, 1999), solo indicar que entre los mercados
tipo *spot> y las "jerarquías" planteadas por Williamson (1975), exis
te un eontinuurn de fórmulas híbridas (acuerdos a latgo plazo, joint
renture¡ alianzas estratégicas,redes...), en las que las relaciones interempresariales se establecen con el propósito de minimizar los costes
de transacción ¡ al mismo tiempo, dar una respuesta conjunta y flexible a una demanda segmentaday volátil (como en el sistemaREC) .
Analíticamente, la conformación y coexistencia de distintas formas
de organización y coordinación se explica con la teo¡Ía de los costes
de transacción, concebida por Coase (1937) y formulada como
marco teórico consistentepor Williamson (1975), habiendo aparecido posteriormente importantes desarrollosteóricosy empíricos de la
misma, tanto por parte del propio Williamson (1996) como de otros
autores (Menard, 1997; Hobbs, 1996, entre muchos otros). Según
dicha teoría, la existencia de diferentes formas organizativas y de
coordinación se debe a la utilización de activos y medios de producción específicos (inversiones o capital humano dedicados a una actividad específica con pocos o nulos usos alternativos, medios o procesos de producción propios de una zona geográfica determinada,
marca o signo distintivo específrco), y la necesidad de proteger e ins
trumentar dichos activos y medios con el fin de minimizar los costes
de transacción incurridos. Estosúltimos corresponden a los costesde
información, negociación y control, derivados de una combinación
de factores huma¡os (racionalidad limitada, oportunismo) y del
entorno (complejidad, incertidumbre) causantesde asimetríasde
información y fallos de mercado (6). La idea básica es que, para con-
(6) Cor ina remdlrr que b &rirnAhía de inloma¡ion en los nnatd¿s aüm¿nta¡ios dei¿a pincipabnentc de ln
eristnda de atrikttas i,Lhín:e¿os U.únanosd¿ co¡rliawa o m:dena (rye to selxuden d¿ntif.ar o ewtuar inútso
it¿núLa\ t¿xinas,
tl¿shuésde ¿onsumirseeI Pnd.ucto: ong¿n, autentitidad., presmcia de f¿:ticidas, ünserl)ant¿\
organismos g¿náti¿amentemodifcad.os. ..), m anlraste con los atr;úütos de er:perinda (era,l,uabbssól¿ d.¿tfllqs d¿I
consumo: sabor, raon&...) J de kisqu¿da lnea[a (id.mtifrnüts ) eualua.bl¿santes d¿ trl compra a trat* d¿ k i?,,sp¿¿cün vistal coltr...). El retub'rdo son losfaUas de nz..ado at la aigttnción socialrwnte efcizrlt¿ ¿¿ bs ncun$,
por dtanto aum¿ntan ennmnlmt¿ los .astesPara los ccnsumtdor¿sm dáermínar kts probabikd.adzsde presencia
de ahibut¿s de canrta.Í1.Z&
t Lrpedencia en un Prod.ucb, lnovocanda eI clánco lnoblana ¿e seleciÁn a.d.versade kt
caklad (A?,ertoJ 1970). Una.forma de restallrar la ejc¿Encia d.¿lme r¿does a txaús ¿el d¿samü¿ ¿¿ ks ind.itl1tl.ofts nttírLt¿ns ) signos etctanosd.e¿alxdad (los istcm¿s d¿ caddad, kLt garant Lsd¿ s¿guridnd, la cettifcació\ ¿l
eúryaadoL qE cmtiltuJen a .otwert2¡ los añbut6 ¿leconfonza üL otriktks da búry¿Aa Fflia, r¿¿ueindn arí
la a:itn¿trílt d.eln íElornación J el cost¿de tu kisqueda fara eI ¿onernidor In que a su v¿z rüutta fühdffiÉntal
para el ñarh¿üng ! ks poütí¿as d¿ d.tscrininacion J segntntación de lor matcados.
2$
Sami ¡¡ili
trolar los fallos de mercado asociados a la incertidumbre y la asimet¡ía de información (por ejemplo en la calidad o en la seguridad alimentaria), y poder consecuentemente reducir los costesde transacción, una coordinación híbrida o incluso completamente interna
(dependiendo del grado de especificidad de la transacción) resulta
más eficiente.
En este sentido, es ampliamente aceptado que en el complejo y crecientemente globalizado sistema alimentario moderno, 1ascadenas
más estrechamente integradas, coordinadas preponderadamente
Dor normas de conducta internas o convenciones, suelen ser más efi¿ientesy establesque los mercados abiertos coordinados únicamente por lbs precios b por acuerdos puntuales (Poole,,1997).Una de
estásformas de estrecha integración corresponde a los emergentes
oclusters alimentarios", cuya incipiente aparición responde (aparte
cle los imperativos de eficiencia y creación de valor) a las crecientes
demanda¡ de trazabilidad, acentuadas con las recientes crisis alimentarias. Un "cluster alimentario" esá compuesto por grandes firmas (generalmente multinacionales) , que establecen cadenas de
suminlstro especializadas mediante estrechas alianzas entre las
empresas parúcipantes (Sporleder, 2001). Es una estructura en Ia
oué una frima central, dotada de una serie de recursos tecnológicos
y financieros, realiza contratos con agricultores e industriales para Ia
transformación de inputs primarios en productos alimentarios con
característicasconcretas (sabores especiales,bajo contenido calórico
o graso...) destinados a mercados concretos. Los contratos ccn agri..rltores y transformadores explicitan los protocolos de producción,
la financiación, el marketing y la distribución del riesgo, y son partF
cularmente necesarios porque debe preservarse la identidad de los
inputs (trazabilidad), y ieducirse al mínimo las variaciones en la calidid de los ingredientes y de los productos finales, variaciones causantes de incertidumbre y selección adversa (en el sentido de Akerlof), y por tanto de mayores costesde transacción.
TINATES
5, CONSIDEMCIONES
Como en ei conjunto del sistema económico, los cambios en el sistema agroalimentario no pueden aprehenderse sin comprender las
transfórmaciones acaecidas en la esfera del consumo. Dichas transformaciones son el resultado de una compleja interacción entre factores de carácter económico y variables demográficas y socioculturales. La relevancia de estasúltimas es creciente en el actual modelo de
saturación imperante en las sociedades postindustriales, donde coe-
240
y 6urepercusión
enels¡slema
agroal¡menlario
delconsumo
alimenlar¡o
Jnnslormaciones
xisten tendencias de masificación/uniformización en las dietas,
impulsada por los procesos de globalización y estandarizaciín, y de
fragmentación,/diversificación en los hábitos alimentarios, fuerc€mente marcados por el contexto sociocultural en el que se conforman. Esta apa¡ente paradoja puede aclararse gráficamente por el
movimiento dentro de la conocida jerarquía de valores de Maslow:
aunque el consumo alimentario se nrelve más hedónico y exótico
con él aumento de Ia riqueza (satisfaciendo así las necesidades de
prestigio, status, autoalirmación), su caráctet necesario para sobreviür determina que sus condicionantes fundamentales Permanezcan
en la base de lajerarquía: seguridad (salubridad, naturalidad) y tradición (afecto, afrliación) .
En España, tanto las macro como las microtendencias indican que el
modelo de consumo alimentario dominante ha alcalzado, salvo
pequeñas matizaciones, el grado de desarrollo de los países indus
trializados más avanzados,perdiendo el gasto alimentario participación relativa entre los diversos grupos de gasto, disminuyendo el
peso relativo del componente primario (de supervivencia) de la alimentación, e incrementándosela importancia de los serviciosincorporados, de los componentes simbólicos ¡ en general, de las prestaciones que faciliten el uso del tiempo con arreglo a las preferencias
de las personas. Como corolario, aumenta el consumo de alimentos
fuera del hogar, así como la valoración de los atributos de calidad,
variedad y conveniencia, en detrimento de los atributos genéricos y
cuarrtitativos de los alimentos. Los indicadores de consumo ar,alizados muestran, de hecho, el creciente desplazamiento del consumo
alimentario hacia los productos de mayor calidad, más seguros, naturales, novedosos y ahorradores de tiempo, así como el aumento del
consumo extradoméstico a través de los diversos canales de restauración comercial, especialmente aquellos que ofrecen mayor calidad y
seguridad alimentaria. En conjunto, es de prever que estas tendencias se intensifiquen en el funrro a medida que se vay¿rnconsolidando los cambios sociodemográficos y los estilo de vida emergentes en
la sociedad.
Tras esta evolución subyace un cambio estructural en el comportamiento del consumidor, que sustenta la conformación de una nueva
jerarquía de actitudes y preferencias con respecto a la demanda de
alimentos, con la calidad, la seguridad y la funcionalidad alimentaria
entre los valores más en alza. Sin embargo, a pesar de la importancia
del fenómeno, son relativamente escasoslos análisis que en el ámbito esoañol han abordado de forma específica la estabilidad de los
modélos de demanda, por lo que exisie en este sentido un impor-
241
Samlrlll¡li
tante c¿rmpode investigación por explorar en el futuro. Resulta evidente que el conocimiento, mediante la investigación del cambio
estructural, de si una inflexión en el consumo se deriva de un cambio en los factores económicos (precios relativosy renta) o de una
evolución en 1aspreferencias, complementado con análisis interdisciplinares que expliquen las causas de dicha inflexión, resulte de
especial interés tanto para la industria alimentaria en el diseño de
sus estrategias industriales y comerciales, como para los poderes
públicos en la formulación de políticas de promoción alimenta¡ia
consonantes con los cambios de fondo en las pautas de consumo.
Así, por ejemplo, si la demanda de un determinado producto resulta preponderantement€ afectada por una transformación en las preferencias de los consumidores, se debería poner énfasis en una política de producto; mientras que si, por el contrario, los efectos de los
precios relativos son predominantes, una política de reducción de
costesde producción sería más pertinente.
Desde la perspectiva del sistema agroalimentario, la distribución
minorista, especialmente la gran distribución, es el eslabón que más
directamente capta las señalesdel consumo y las transmite a los proveedores. A su vez, la gran distribución se desenvuelve en un entorno altamente competitivo que le induce a definir nuevas estrategias,
entre las que destacarían la búsqueda de nuevos productos que
cubran las necesidadesde los consumidores y la reducción de costes
de operación media:rte la integración con los proveedores. La cooperación entre proveedores y distritruidores (tradicionalmente
adversarios) resulta cada vez más necesaria para aumentar la eficiencia del sistema de suministro, maximizar el servicio al cliente, y mejorar los sistemas de información y de control de calidad y seguridad,
a fin de reducir la incertidumbre causante de problemas de selección
adversa por parte de los consumidores. Todo ello mediante la integración de las funciones comerciales y la introducción de nuevas tecnologías de la información en los distintos eslabonesdel sistema, con
la consiguiente implementación de esquemas de calidad total y de
trazabilidad, así como de iniciativas organizativas como la REC o los
clusters alimentarios.
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246
y su fepetcu€lón
Translomac¡ones
delconsumo
alimentaÍo
enel s¡stema
agroalimentario
RESUMEN
Transformaciones
del consumo
alimentario
y surepemrsiónenel sistenaagroalirnentario
Estetrab4ioexploralastransformaciones
contemporáneas
del consumoalimentarioen los
paísesdesarrollados y su repercusión en el sistema agroalimenrario, con particular mención
al caso español. Tras un b¡eve examen de la evolución reciente del consümo alimentario en
términos de magnitudes cuantitatias y de tendencias cualitati\as emergenres, la parte principal del trabajo se centra, primerarnente, en analizar los c¿mbios en el comportamienó del
consumidor que han estado tras dicba evolución, destacando de modo especial los fenó
menos de cambio esructural en los modelos de demanda convencionales, lós enfoques técnicos de abordarlos, así como la consiguiente necesidad de nuevos paradigmas anilíticos.
Subsiguientemente, se exploran una serie de implicaciones de las nuer,aspautas de consumo en la reordenación del sistema agroalimentario, con particular énfusis en las reorientaciones estratégicasy o¡ganizativas de las distintas fases del mismo.
PAIABRAS CL,AVE:Consumo alimentario, comportamiento
estfuctural, sistema agroalimentario,
del consumidor, cambio
SUMMARY
in foodcorsünptionandtheirimplications
Changes
for theagri.foodqistem
This paper explorescontempomry changesin food consumptionin ad!¿ncedsocieúesas
stages,
KDYWORDS:
Food consumption,consumerbehaviour,structuralchange,agri-foods¡,stem.
247
Cursos de Economía Pública
del Instituto de Estudios Fiscales
Prosrama2005
pnrsrNmclót{
El Instituto de Estudios Fiscales ofrece, con una regularidad semestral (2 veces al año) , diversos cursos de especialización en temas propios del análisis económico aplicado.
Estos cursos intensivos (20 horas a desarrollar en una semana) están
dirigidos, entre otros, a profesionales con formación superior que
prestan sus serücios en las distintas á¡eas de actuación del sector
público y para los que las herramientas y fundamentos del aná,lisis
económico constituyen un instrumento fundamental de trabajo de
de promoción. Los alumnos de programas de doctorado en economía e investigadores que deseen adentrarse en las técnicas o contenidos que se ofrecen son otro colectivo natural al que se orientan
estos cursos.
La tradición y el prestigio del Instituto de Estudios Fiscales en el
campo del conocimiento y la investigación en Economía permiten
reafizar una oferta de máximo nivel en cada uno de los temas. Para
ello cuenta con un conjunto de profesores que han venido desarrollando su actiüdad en el seno de la institución y cuya formación y
producción investigadora les conüerte en expertos de reconocido
prestigio en las materias irnpartidas.
Costed,ecada a¿rso;300 euros.
Matría a: El plazo de matrícula concluirá quince días antes del inicio de cada curso. Los derechos de inscriociones se abonarán en el
momento de realización de la mauícula.
Número ruiximt d¿ alumnos admitid,os:20 alumnos por curso.
Información ,¡ matría.tla en la Secretaríad,elos Curcosd¿Economía Pública
Teléfono: 91 339 87 34 E-mail: liliana.pached;I ltr:LiliaÍaPacheco.
[email protected]
- Estudios
Agrocociales
y Pesqueros,
n.'205,2005(pp.25l-259).
251
Cufsos
CLRSOS
dedatos
estadistico
deanálisis
Técnicas
Se trata de un curso eminentemente práctico donde se preObjetivos:
sentan las técnicas estadísticasbásicas de análisis de datos. Se estudiarán los fundamentos y aplicaciones de las técnicas de análisis de
datos univariante y multivariante de un modo secuencial, con espefuncial hincapié
^delen la interpretación de los resultados' El objetivo
de
estadístico
análisis
de
curso es utilizar las técnicas
damental
las
datos pa"raaplicarlas en las situaciones adecuadas, basándose en
hipótesis preüas necesarias para cada una de ellas. Se analiza¡án las
pósibilidades del software existente actualmente y sus aplicaciones
en los distintos campos.
Primeros conceptos en análisis de datos: Técnicas de a¡ráliContenido:
sis descriptivo y exploratorio de datos. Técnicas de análisis multivariante didatos. Técnicas de reducción de la dimensión: Análisis de
componentes principales, aná,lisisfactorial y anáisis de correspondenóias. Técnicas dé segmentación, clasificación y agrupamiento:
Análisis cluster, análisis áiscriminante, regresión logística y árboles
de decisión. Técnicas de predicción mediante regresión y series temporales. Técnicas de comparación de poblaciones. Redes neuronales. Técnicasde Data Mining'
Fech¡s:
24 a 28 de enero de 2005 /19 a23 de sepdembre de 2005'
Macroeconometía
Objetivc Curso con enfoque práctico donde se presentan algunas de
lai técnicas econométricás habicualmente utilizadas en el análisis de
la evidencia empírica en la Macroeconomía moderna. Se estudiarán
los fundamentós y aplicaciones de las estimaciones con datos de
corte transversal que permiten estimar ecuaciones de crecimiento
económico, métodos de descomposiciónde las seriesmacroeconómicas en sus componentes tendencial y cíclico, mediante filtros y la
descomposición áe perturbaciones estructurales con la estimación
de vectóres autorregiesivos. Por último se analizarán algunas aplicaciones macroeconómicas de la estimación mediante el método generalizado de momentos.
El modelo de crecimiento neoclásico. Análisis de datos de
Contenido:
corte transversal.Omisión de variables relevantes.Aplicación del teorema de Frisch-Waugh. Intervalos de confianza para funciones no
lineales de coeficientes. El filtro de Hodrick-Prescott. Momentos uti-
252
Cursos
lizados con componentes cíclicos estimados. Descomposición cendencia-ciclo mediante otros filÍos.
Estimación de vectores autorregresivos. Análisis de las funciones de
impulsarespuesta, así como la descomposición de la varianza del
error de predicción a distintos horizontes temporales. Identificación
estructural (basada en el uso de restricciones de co¡to y de largo
plazo) de distintos tipos de shocks de oferta y demanda.
Introducción a la Estimación por Variables Instrumentales y al
Método Generalizado de los Mómentos (GMM). Contrastesdé las
restricciones de sobreidentificación (contrastes de Hansen/Sargan).
Aplicación a modelos de fljación de precios b{o expectativas racionales: La nueva curva de Phillips.
Fechas:7
a ll de febrero / 2623O de septiembre.
Microsimulacióny análisisde reformasirnpositivas
Objetivos:
En este curso se estudiará, desde un punto de vista práctico,
la metodología teórica y técnica más recientemente desarrollada
para el análisis de las reformas impositivas. El objetivo es preparar al
alumnado para la aplicación e interpretación de los índices y medidas de los efectos de los cambios en términos de eficiencia y equidad,
a través del uso de los instrumentos de microsimulación. En el desarrollo del curso se manejarán diversos programas de microsimulación, aplicándolos al análisis de modificaciones, potenciales o ya realizadas, en el ámbito de la imposición directa e indirecta.
Microsimulación: basesde datos, opciones de diseño de los
Contenido:
microsimuladores, programas de microsimulación. Técnicas de análisis de los efectos de las reformas impositivas: comportamiento y eficiencia, redistribución, anáiisis de género, bienestar. Aplicaciones
prácticas: uso, posibilidades, interpretación y limitaciones de los instrumentos de microsimulación.
Fechas:
14 a l8 de febrero / 3 a7 de octubre.
Anátrisis
deseries
temporales
Objetivosr
En este curso se estudiará, con un enfoque aplicado, la econometría para datos de seriestemporales. El objetivo esencial es el trataniento adecuado de las series de datos con dimensión temporal
tanto en el campo univariante como en el multivariante, haciendo hincapié en la metodología Box-Jenkins, modelos de la función de tra¡rsferencia, modelos de la intervención y modelo VAR. Se abordarán
técnicas modernas de cointeeración en modelos de seriesde tiempo.
253
Cursos
Aná,lisisde regresión básico con datos de series temporales.
Contenido:
MCO con datos de series temporales. Autocorredel
estimador
Uso
lación y heteroscedasticidaden regionesde seriestemporales.Modelos de retardos distribuidos finitos. Contrastes de raíz unitaria. Regresión espuria. Cointegración y modelos de corrección del error. Cointegración con datos de panel. Modelos univariantes de series temporal-es.La metodología Box-Jenkins. Modelos multivariantes. Modelos
de funciones de transferencia. Modelos de intervención. Modelos
VAR. Cointegración en modelos V¡{R' Test deJohansen.
Fechas:
21 a 25 de febrero / 17 a?l de octubre.
fiscales
Análisiseconórnicode estrategias
EI campo de la fiscalidad esá en continua evolución, Io que
Objetivos:
hJce que el estudio de la fiscalidad restringido a la legislación vigente en iada momento del tiempo tenga una validez limitada. En este
contexto el análisis económico de las estrategiasfiscales proporciona
una perspectiva teórica y práctica de integración estable de los condicionantes fiscales en la toma de decisiones de los agentes económicos. A lo largo del curso se proporcionará al alumno un modelo
completo de análisis de las decisiones fiscales,utilizando una serie de
instrumentos de análisis (valor actual, capital frnal neto' tiPos marginales, tipos impositivos efectivos, cuotas tributarias esperadas, tasa
interna he rendimiettto, etc.), aplicables a diversos casos prácticos
tanto en el ámbito personal (instrumentos de ahorro, familia, etc.)
como empresarial (forma de empresa, funcionamiento, decisiones
de financiación e inversión, etc.).
Introducción al sistema fiscal y sus opciones. Elementos
Contenidos:
clave de la planificación fiscal (tipos impositivos; calificación de las
operacioneó, progresividad de los impuestos, deducciones y reducciones, opciones temporales, distintos tipos de sujetos pasivos, etc-).
Instrumentos de análisis. Casosprácticos.
Fechas:
28 de febrero a 4 de marzo / 24 a28 de octubre
Introducciónal usointeractivode STATA
El uso de microdatos se ha extendido de forma-poderosa
Objetivos:
durante los últimos años en el ámbito del aná'lisiseconómico aplicado. Asimismo, existe una gran cantidad de áreas dentro de la Economía Pública que exige un conocimiento de técnicas de gestión de
basesde datos y econométricas avanzadas.Definitivamente, STAIA
se ha convertido durante la última década en el paquete estadístico
254
Cursos
más versátil y contundente en el manejo de bases de microdatos y
técnicas de microsimulación de políticas públicas. Por ello, el objetivo último de las sesiones dedicadas a este paquete estadístico van
encaminadas a proveer a los alumnos de las destrezasnecesariaspara
iniciarse en el uso de STATA en su propia investigación.
Contenido:
Breve introducción a STATA. Gestión de datos en STAIA.
Los gráficos en STMA. Comandos econométricos básicos.
Fechas:
7 a 11 de marzo de ?005 / 7 a ll de noviembre de 2005.
Aniiisis del gastopublico
Objetivos:
El objetivo del curso es ofrecer una visión panorámica de
la evolución del gasto público en España durante las últimas décadas y examinar algunas de las cuestiones más relevaltes en la Teoría del Gasto Público. En este contexto, se examinarán las distintas
teorías que intentan explicar el crecimiento del gasto público, se
analizarán las reformas de gestión pública que han tenido como
objetivo avar.zar en el logro de una mayor eficiencia del gasro
público y se prestará una especial atención al gasto público como
instrumento potencialmente útil para el logro de objetivos redistributivos, con la revisión de diversos estudios de incidencia teórica y
aplicada del gasto público. Además, en la vertiente macroeconómica, se abordará el estudio de los efectos del gasto público sobre el
crecimiento y la productividad de los factores. Por último, se dedicará una sesión a la evaluación del impacto de género del gasto
público.
Contenido:
Reformas de la gestión pública. Eficiencia e incidencia de
gasto público. Efectos del gasto público sobre la productividad y el
crecimiento.
Fechas¡
14 a 18 de marzo / 74 a 18 de noviembre.
El sistemaest¿dístico
SAS
Objetivosr
Este curso persigue esencialmente trabajar con el sistema
SAS de un modo sencillo incidiendo en la facilidad de ma¡eio v
transformación de grandes volúmenes de datos. Se estudiarári loi
métodos econométricos y las técnicas de a¡lálisis multiva¡iante de
datos con especial hincapié en la interpretación de los resultados.
También se estudiará la econometría de series temporales incluyendo teoría de la cointegración y modelos con datos de panel. Adicionalmente se abordará el tratamiento del control de calidad con SAS,
así como las técnicas de Data Mining.
255
culSos
Introducción al sistema estadístico S,{S. Manejo de grandes
Conrcnido:
volúmenes de datos y estadísticabásica con SAS BASE. Análisis econométrico con SASSTAI: Modelos con variables cualitatir'asy cuantitadvas.
Modelos de elección discreta, modelos de duración, procedimientos econométricos más importantes y procedimientos esencialesde análisis multir.ariante de datos.^Análisisde series temporzles con SAS ETS: Modelos
unir"ariantes y multivariantes, modelos con datos de panel, teoría de la
cointegración y modelos de corrección del error. Control de calidad con
SAS QC. Técnicas de Data Mining con SASEnterprise Miner.
4 a 8 de abril de 2005 / 21 a25 de noviembre a 2 de diciemFechas:
bre de 2005.
Microeconometía
El principal objetivo es introducir al alumno en el empleo de
Objetivos:
téónicas ecbnométrical específicaspara el análisis de microdatos. El
contenido del curso va dirigido a aquellos alumnos que necesiten utilizar técnicas microeconomécricas para la realización de análisis aplicado en relación con el comportamiento de individuos y empresas'
Introducción a Ias técnicas microeconométricas. Modelos
Contenido:
econométricos básicos aplicados a la microeconomía. Modelos de
elección discreta. Modelos con selección muestral. Modelos con
datos de panel.
11 a 15 de abril de 2005 ,/28 de noüembre a 2 de diciembre de 2005'
Fecjrre:
en la economía
MAIIAB y susaplicaciones
El objetivo de este curso es el manejo del entorno de comObjetivos:
p.it^.ió.r técnica MAIIAB, que posibilita la ejecución de cálculo
numérico y simbólico de forma rápida y precisa acompañado de
posibilidades muy elevadas de representación gráfica. Estas caracteiísticas hacen que este entorno séa muy úcil en el trabajo cotidiano
en economía y en todas Ias rarnas de la ciencia'
El entorno de trabajo de MATIAB. Variables' operadores y
C¡ntenido:
funciones. Representación de curvas y superficies. El entorno de
desarrollo: Métodos de cálculo numérico, álgebra lineal numérica,
ecuaciones, derivadas € integrales. Métodos de cálculo simbólico:
Análisis matemático y álgebra. Límites, continuidad, series, extremos
de funciones en una y varias variables. Derivación, integración y
ecuaciones diferencia.les'Técnicas de optimización. Estadísticay econometría con MATI-AB. Análisis de series temporales con MATIAB'
Feclus:l8 a22 de abnl de 2005 / 12a16 de diciembre de 2005.
Cursos
FISCALES
OE ESTUDIOS
PUBLICADELINSTITUTO
CURSOSDE ECONOMÍA
SOLICITUDDEADMISIóN
CURSOSEN LOSOUEDESEAMATRICULARSE
(lvlarcar
con unacruzlascasillascorlespondienles)
de Datos(d€l24 al 28 de enerode 2005)
de AnállsisEstadlstico
Técn¡cas
de 2005)
de Datos(del 19al 23 de s€ptiembre
Técnicasde AnálisisEstadístico
Macroeconomet.ía(del 7 al 11 de tebrerode 2005)
(del26 al 30 de septiembre
de 2005)
Macroeconometrfa
(del14al 18de febrerode 2005)
lmposltivas
d€ Reformas
Microsimulac¡ón
vAnálisis
(del3 al 7 de oclubrede 2005)
M¡crosimulación
v Análisisde Reformaslmpositivas
(de¡21 al 25 de febrerode 2005)
Anális¡sde SeriesTemporales
(del !7 al 21 de octubrede 2005)
Anál¡s¡s
de SeriesTemporales
de Estrateoias
Fiscales(del28de febreroal 4 de marzode 2005)
AnálisisEconómico
Fiscales(d€124al28 d€ octubrede 2005)
de Estraleqias
AnálisisEconómlco
Introducc¡ónal uso ¡nteractivode Siata (del 7 al 11de marzo de 2005)
Introducciónal uso interaclivode Stata (del 7 al 11 de noviembrede 2005)
Anállsisdel GastoPúblico(del 14 al 18 de marzode 2005)
de 2005)
delGastoPúblico
Análisis
fdel14al 18de noviembre
de SAS (del 4 al 8 de abrilde2005)
El SistemaEsladfstico
de 2005)
de SAS(del21 al 25 de noviembre
El SistemaEstadíst¡co
M¡croeconometrla(del 11 al 15 de abrilde 2005)
(del28 de noviembre
de 2005)
al2 de diciembr€
Microeconometría
(del18 al 22 d€ abrilde 2005)
en la economfa
|\4ATLAB
v susaolicaciones
de 2005)
en la economía(del 12al 16 de d¡c¡embre
MATLABy susapl¡caciones
I. DATOSPERSONALES
N.t.F_
NOMBBE
APELLIDO
PRIIVER
APELLIOO
SEGUNDO
DOIVICILIOPAFTICULAR(CALLSPLAZA)
LocALtDAD
lpnovlr,¡cl,q
Ne
BLOOUE
I c. posr¡L
I ESCALERA IPISO I LETRA
I TELÉFoNo lE-rvrArl
II. DATOSADMINISTRAT¡VOS
tsTRActóN
o cUEBpODE LAAD[,ltN
cATEGoFiApBoFESIONAL
I GFUpo
I NTVEL
DENOMINACION
DELPUESTODETRABAJO
DONDETRABAJA
CENTRO/UNIVEHSIDAD
PUESTO
DOI\¡ICILIO
DETBABAJO
DESPACHO
C. POSTAL
PBOVINCIA
LOCALIDAD
I PL¡NTA
I TFNO
IFAX
E-tr¡AtL
257
Curcos
Y DE POSTGRADO
UNIVERSITARIOS
III,ESTUDIOS
CARRERA:
UNIVERSIDAD:
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OTROSESTUDIOS:
PROFESIONALES
IV ACTIVIDADES
PUESTO:
lNSTlTUclóNl
FECHAS:
'I Lassollcltudes
se enviarána la slgul€ntedirecciÓnl
de admis¡ón
)
a) Porcorreoelectrónico:
ief.r¡¡nhac.es
l¡l¡ana.pacheco@
b) Porcorreooostal
Pública
Académica
de la Escuelade Economía
Secrstaría
(A la atenciónde L¡lianaPachecoMartínez)
Fiscales
lnst¡tuto
de Estud¡os
2.9
Edific¡oB - Despacho
Avda.CardenalHerreraOria,378
28035Madrid
y lormade pagounav€z procesada
estasolic¡tud.
la admis¡ón
2) Se not¡flcará
y
eslánexentosde lasas.
de Economía Hac¡enda
del M¡nisterio
3) Losfuncionarios
4) Plazod€ mairícula:ha8ta15 días Sntesdel Inlclgde cadacurso.
33987 34.
telefónica:91
5) Para¡nlormación
por rigurosoordende recepción
d€ solicitudes.
se real¡zará
6) La admisiónde paftlclpantes
y
16
20
horas
el v¡ernes,de 10a 14
lunes
a
de
a
en
horario
de
7) Loscursosse impartirán
iueves,
horas.
258
Cursos
hfornación
MaEiq¡l¡:hasta 15 días antes del inicio de cada curso.
Secrehría
Académica
Instiluco de EstudiosFiscales
Avda. CardenalHerrera Oria, 378 - Edificio B
28035Madrid
Tfno:91 33987 34
Páginaweb: wwwief.es
IlirectordeloscursosdeEctnoniahública:
JesúsRuiz-HuertaCarbonell
DirectarGennal delInstituto deEstudiosFi'scal¿s
Coordinadores:
Jaüer SalinasJirnénez / Santiago Díaz de Sarralde Miguez
CésarP&ez lÁpez
259
El plan de actuación
sobre la alimentación y la
agricultura ecológicas obtiene
el beneplácito del Consejo
C-oN4rsrór.T EIIRoPEA
('r')
En ¿l Coruejo de Agrianltura il¿ 18 de octubre d¿ 2004 se
que son eIpunto d'eparüda rIeIplan
ad,optaronlas conch.tsiones
d,eactuación sobre Ia ali,mmtación y ln agriat'ltura ecoló$ccts
proquestopor la ComisiónEuropea. Rcpresentauna ¿t&púsignif.catiua m el prouso i,niciado en junio d,e2001 con la declaración d,elConsejoEuropeode Gotenburgosegin I¿ cual uno de lns
objetiuosd¿ ln PAC "d,ebnía ser ln cm¿tribuciúnal logro d'e un
desarrollo sostenibl¿haci¿nd,om,a,yorhincapié m el fommto de
prod,uctosinocuos y de alta calidad, m métodosd'eprod'ucción
ecológica,en las matnias prirnas renoztabl¿s
1 en la protección de
In biodiversid'ad',.
En 2001 el Consejo solicitó a la Comisión que pasara de las palabras
a los hechos, por ejemplo, con el desarrollo del mercado de los alimentos ecológicos, la mejora de las normas mediante el aumento de
la eficacia, la transparencia y la confianza de los consumidores.
Desde 2001, esteasunto se ha incluido, por ejemplo, en el Sexto Programa de Acción Comunita¡io en materia de Medio Ambiente, en la
Cumbre Mundial sobre el Desarrollo Sostenible de 2002, celebrada
en Johannesburgo, y en la Conferencia sobre desarrollo rural, que
tuvo lugar en Salzsburgo en noviembre de 2003.
Con ese respaldo, la Comisión emprendió un estudio riguroso del
potencial del sector de la producción ecológica y de las posibilidades
(+) Dir¿¿cio?LC
¿ra.lde AgdruhurrL
- EstudiosAgrosociales
y Pesqueros,
n.! 205, 2005 (pp. 263-268).
263
Europea
Comis¡ón
del mercado de los productos ecológicos. Se probó un proyecto de
plan de ac¡uación con el mayor número posible de elementos de la
sociedad civil. Ese proceso de consulta incluyó audiencias públicas
en el Parlamento Europeo y la Comisión y un diálogo público en
línea.
Más adelante, en junio de 2004, la Comisión presentó una Comunicación sobre el plan de actuación europeo sobre la alimentación y la
agricultura ecológicas, acompañado de un documento de trabajo
explicativo de los servicios de la Comisión.
El plan, aprobado por unanimidad en el Consejo de Agricultura de
octubre, consta de una serie de 21 medidas cuya aplicación rápida y
coherente deberÍa contribuir a suprimir los actuales obstáculos al
crecimiento, y con ello al fortalecimiento y la expansión del sector
ecológico. Dichas medidas se concentran en los siguientesejes principales:
. Desa¡rollo del mercado de los alimentos ecológicos (sensibilización de los consumidores y más campañas de información y promoción destinadasa consumidoresy agenteseconómicos).
. Optimización de la política pública relativa a la agricultura ecológióa (utilización óptima por los Estados miembros de las medidas
de desarrollo rural y aumento de la investigación sobre la agricultura ecoló8ica).
. Mejora y consolidación de las normas comunitarias sobre agricultura ecológica y de los requisitos de importación e inspección.
en los programas de desarrollo rural) .
En la siguiente página web de la Comisión puede encontrarse información detallada sobre el plan de actuación y las 21 medidas: http:/ / ettc>
pa.eu.intlcomm,/agriculn-rre,/qual/ or gu Lic/ plan/index-es.htm
El Comisario saliente, Franz Fischler, acogió calurosamente la decisión del Consejo con las siguientes palabras: "EI Consejo comParte
nuest¡o análisis de la situación, por lo que ahora disponemos de una
base sólida y viable sobre la que construir la política de agricultura
ecológica. He sostenido en numerosas ocasiones que la agricultura
ecológica debe ocupar un lugar principal en la nueva PAC, ya que se
centrá en la orotección del medio ambiente, las normas estrictas de
264
y la agr¡cultura
El plandeactr¡ación
sobrela alimenlación
delConselo
ecológicas
oblieneel beneplácito
bienestar animal y la producción de alimentos de calidad con mayor
lalor añadido adaptados a las exigencias de los consumidores",
Cabe señalar que varios Estados miembros (Austria, Chipre, Dinamarca, Estonia, Grecia, Italia, Letonia, Litua¡ia, Luxemburgo y Eslovenia) han realizado una declaración común sobre la importancia
específicaque conceden a cuestionesrelacionadascon loi OMG. y
sobre todo, la coexistencia de cultivos ecológicos y OMG. En sep
tiembre de 2003 la Comisión oresentó la Recomendación sobre las
..Directrices para la elaboración de estrategias y mejores prácticas
nacionales con el fin de garantizar la coexistencia de los cultivos
modificados genéticamente con la agricultura convencional y ecoló
gica". A continuación deberá elaborarse un informe sobre la expeiiencia obtenida en los Estados miembros durante los dos años
siguientes a la Recomendación (acompañado, en su caso, de las posibles opciones políticas).
Mientras tanto, se pondrá en marcha el plan de actuación. El Consejo invitó a la Comisión a adela¡tar su aplicación durante 2005
con propuestas destinadas a simplificar las medidas existentes,
regular la producción ecológica y g rarrtizar la coherencia general.
AIUDAA tASREGIONES
ULIMPERITTR,ICAS
DEI"{ UE
Afinales de octubrela Comisiónaprobóuna prolruestaque, en
casod.ead,optarse,mod;ifcará la fmrna m que seestablecen
1 aplican las med,id,as
da ayuda a Ia agrintltura en las regionesultraperifnicas d,ela [JE. El fuglanento propuestoeoncedea las propias regionesuna mnyorparticipación m la totna d,ed,ecisiones.
Con este nuevo planteamiento, se descentralizala toma de decisiones y las regiones ultraperiféricas (en la práctica, las autoridades
locales designadas por el Estado miembro) desempeñarán un papel
más importante en la etapa de programación anual. Unos mecanismos de gestión simplificados permitirán una adaptación más rápida
de las medidas de ayuda y contribuirán a mejorar su distribución, de
modo que estén mejor orientadas a las necesidadesespecíficasde las
regiones ultraperiféricas. Estasregiones se enfrentan además a ot¡as
limitaciones, como la lejanía, la insularidad, un tamaño pequeño, un
clima riguroso, una topografía inhóspita y la dependencia económica de un número limitado de productos.
Los programas mencionados constan de las siguiente medidas:
265
EutoPea
Comisión
aceites vegetales),
de la PAC.
de las regiones ultraperiféricas.
Siete regiones de la UE reciben Ia clasificación de "ultraperiféricas":
¡ La comunidad autónoma española de las Islas Cana¡ias'
. Los cuatro departamentos franceses de ultramar (DOM): Guadalupe, Guayana francesa, Martinica y La Reunión.
. Las reglones autónomas portuguesas de las Azores y Madeira'
l,a propuesta se presenta ahora al Parlamento Europeo y al Consejo'
(1) Si4 lercr en d.e\ta llr ayudL 4 Ll lr¡odltc.ion &nimal
¿00
Elplande acluación
sobrela al¡nentaclón
y la agricultura
ecológicas
obtieneol beneplácito
delConseio
Hechosdestacados
0 Página web sobre el comercio agrícola
En el mes de octubre, la Dirección General de Agricultura abrió una nueva web
con tu¡a presentación de fácil acceso en la que se recogen en un único sitio las
estadisticas de la Comisión sobre el comercio de productos agrícolas de la UE
con los terceros países.
La aparición en Internet de las estadística¡comercialesde la UE permitirá respondera
la demandaconsrante,tanto dentro como fuera de la Comisión,de datosoficiales,concretosy actualizadossobre el comercio agrícolacomunitario. Hastaahora no se había
recopilado o divulgado estainformación. A partir de ahora puede accedersefácilrnente
a ella en la siguientedirección:
http://europa.eu.int/comm,/agriculture/ agista/ trzdestau/index-en.htm
los datos se presentande distintasformas,por ejemplo, segúnel valo¡ la cantidad,el
destino (en el casode las exportaciones),el paísde origen (en el casode las importaciones) y desglosadosen función de los principales productos agrícolas. En muchos
casos,los datos sepresentan para mostra¡ la evolución del comercio a lo largo de los últimos añosdesdeun punto de üsta mundial y en diferentesregiones.
La información sefacilita tambiéncon los códigosde la nomenclaturacombinada(NC),
lasdefinicionesde los productosy laszonasgeográficascorrespondientes.
Seesperaque
e$ta forma más práctica de presentar la información en una única página reduzca el
tiempo de búqueda de los datos más solicit¿dos.
Los másde 250 cuadrosy gráficosdel sitioweb ilusban la situaciónde la UE en el comercio agrícolamundial. Los valoresy cantidadesse actualizancontinuamentey abarcanel
período comprendido entre 1995y 2003para la UE de los 15 y a partir de 1999en adelante parz la UE de los 25. Ademásde presentrarpor sepamdolos datosde la UE de los
l5 y de la UE de los 25, se ofrecen t¿mbién cifras detalladas de los diez nuevos Estados
miembros,y de Bulgaria,Rumanía,Turquía y Croacia.
l¡s cifrasse basanen los datosde Eurostat.
267
Mariann Fischer Boel
asume sus funciones
Con flsrór.r
Er,rRoPEA
('l')
Mruiann Fischn Boel tomó el relanocomoComisaria d,eAgrianltura y Desarrollo Rural d,emanos de su antecuor en el cargo,
Franz Fischlet;el 22 d,enoaiembrepasad,o.El lernaclaaed¿l mandato que inicia ahora es "continuidad,". De ahí que, tras la.sdos
rondas d¿ refmma.sque ha cunocid,ola Poáüca agrícola cornún
(PAC) en hs últimos cinco años, se haya bnpuato comaprimid,ad garantizar el asmtarnimto efectiuod,ela nu¿aa PAC, sin
ignmar por ello los múltiplzs asuntos ü los que tendni qre atend,m
La Sra. Fischer Boel deberá garantizar que la puesta en aplicación de
la reforma de la PAC no desembooue en falseamientos de la comDetencia y que no se *renacionalice; la PAC. Además, tal como élla
misma lo subrayó en su comparecencia ante la Comisión de Agricultura del Parlamento Europeo el 6 de octubre oasado. deberá hacer
frente a otros asuntosimpormntes,
DESARROTLO
RI]ML
La Sra. Fischer Boel procurará que el desa¡rollo rural ocupe un
lugar predominante dentro de la (estrategia de Lisboa" elaborada
por la Unión Europea (UE), con el fin de impulsar la innolación,
una mayor competitividad y la sostenibilidad, así como de a¡rdar a
(+) Di¡'eci(;n C¿netalde Agri(ulturu.
- EstudiosAgrosoc¡ales
y Pesqueros.
n.o 205, 2005 (pp, 269-273).
269
Europea
comisión
crear nuevas oportunidades Para los jóvenes. Ls políticas que se
apliquen en las-regionesrurales son fundamentales para la consecución de estos objetivos.
La nueva Comisaria se ha fijado tres prioridades: aumentar la competitividad, perfeccionar e[ medio ambiente gracias a una mejor
brdenación ierritorial y Potenciar la calidad de vida en las zonas
rurales. En su compareceñcia a.lrteel Parlamento Europe o insistió de
nuevo en su apoyo a una agricultura comunitaria plurifuncional,
partidaria de un modelo de agricultura como
afirmando que-no
".u
el de Estados Unidos, á lo que añadió que no podía aceptar el despoblamiento del campo euiopeo y que tiene que haber un lugar
para la agricultura familiar.
La Sra. Fischer Boel también desea garantizar que la PAC (incluido
el .,segundo pilar" o desarrollo rural) recibe la suficiente financiación. En esté sentido, la nueva Comisaria podrá desempeñar un
papel importante en el debate que se suscitará.próximamente en el
'Conse¡o
ion relación a las perspectivas financieras para el período
que se inicia en 2007.
DEIA PAC
REFORMAS
NUEVAS
Aunque la mayoría de los sectores han sido objeto de las reformas
efectuadas recientemente, algunos se dejaron al margen con el fin de
ocuparse de ellos más adelante. En los próximos meses se examinará
el futuro del nrégimen" que se aplica al azicar en la UE, y la Comisión podrá preseñtat p.opuest^ sobre el fuhrro de las organizaciones
de mercadó en los seétorls del vino y de las frutas y hortalizas'
ENEt ÁMBNODEI."{OMC
CONVERSACIONES
I-a nueva Comisa¡ia será la principal negociadora de la UE en la
ronda de negociaciones agrlcolas del Programa de Doha para el
Desarrollo dé la Organización Mundial del Comercio (OMC) en
curso. Lo mismo cabe decir de las negociaciones con terceros países
sobre acuerdos bilaterales y regionales en materia de intercambios
comerciales agrícolas.
DEIA U[
NUEVAAMPTJACIÓN
La nueva Comisaria sabe que la a¡
tante de las futuras ampliacionesy
preparar la adhesión de Bulgaria
ianie ,."grra.se de que el presup
ras ampliaciones sin hacer peligrar la PAC.
270
I\4ariann
Fischer
Boelasume
suslunciones
FOMENTO
DEUNABTJENA
COMUNICACIÓN
La Sra. Fischer Boel es partidaria del diálogo abierto con las demás
instituciones de la UE y con los interlocutores agícolas (productores, transformadores y consumidores), así como con los socios
comerciales de la UE, en especial los países en desarrollo.
La nueva Comisaria dará prioridad a mejorar la comunicación con el
público en general en lo concerniente a la PAC. En este sentido hace
hincapié en que la Comisión y el Parlamento Europeo deben unir sus
esfuerzos para explicar mejor las ventajas de esta política. Los resultados de la última encuesta de Euroba¡ómetro servirán para dinamizar el debate. (Véaseia Newsletter, n.e 68, de octubre de 2004, o bien
la siguiente dirección de internet: http: / / ewopa.evint/ comrn/ agnculture/survey/index_es.htm) .
Otros asuntos a los que deberá hacer frente la nueva Comisaria son
la agricultura ecológica, el bienestar animal y la utilización de organismos genéticamente modifi cados.
La Sra. Fischer Boel no es nueva en la escena agrícola de Bruselas, ya
que fue Ministra de Agricultura, Pescay Alimentación de Dinamarca
entre noüembre de 2001 y agosto de 2004. En 2002 presidió el Consejo de Agricultura. Además ha sido diputada del Folketing (el Parlamento danés) desde diciembre de 1990, en el que ha presidido la
Comisión de Agricultura, Pesca y Alimentación (f994.f 998) y la
Comisión de Comercio e Industria (199&1999),
La Sra. Fischer Boel tiene experiencia personal directa con la agricultura, pues se crió en el medio rural y actualmente vive en una explotación agrícola que su marido gestiona de manera independiente.
INFORMES
ESPECI,AITS
SOBRE
AGRICULTUM
DELTRIBTINAL
DECIJENTAS
El Tribuna.l de Cumtas Europeopublicó el 16 d,enoaiembre
aa,riosinformes especialusobreagricultura ) asuntos afi.rus (1).
En ellos se abord,anIa mganización común d,etnercados("régimen") n eIsectord¿l tabaco,eIfuncionamiento de Sapard,,la gesüón del broted.efebre afiosa que seprodujo m 2001 y ln based.e
datossobreidantifieación d,eboainosde ln Unian Eurolna (SIRB).
Una de las funciones de este Tribunal en cuanto auditor independiente de la recaudación y utilización de los fondos de la UE es la
publicación de informes en los que da a conocer a los ciudadanos de
(1) Pam nrás infonna¿i'in, u¿a-teln tli¡eeciónint¿m¿t tu|I)tiktnal
d¿ Cuoúas (hüp://tnoru.e¿a.a"r.irlt/ind¿a_s.htn)
271
Europea
Comislón
la UE su trabajo y los logros conseguidos. Anualmente-el Tribunal de
Cuencas publica varios informes, algunos de los cuales reüsten un
c rácter éspecial por los asuntos que-se abordan en ellos' Los informes publicidos e[ 16 de noviembre tienen un interés particular para
el sector agrícola, aun cuando no todos los asuntos que se tratan en
ellos sean áe la competencia de la DG Agricultura y Desarrollo Rural'
A continuación se ré.rrmen brevemente algunos de ellos'
El informe sobre el tabaco, en el que se anzliza la situación a partir
de 1998, se publicó poco despuéi de alcanzarseen el Consejo de
abril de 2004 un acuérdo Part reformar el régimen aplicable a este
producto. Por consiguienti, las críticas que en él se vierten sobre la
iunción de adaptacién de la oferta a la demanda de tabaco que cumple el régimen no deberían hacerse al nuevo régimen, ya que los
paeos diñcbs a los productores de tabaco se disociarán progresivainát. ¿e la produciión. De hecho, el Tribunal de Cuentas acogió
favorablemente las reformas de abril.
El informe sobre Sapard abarca el período de vigencia del sistema de
avuda de preadhesión. En él se eiaminan las actiüdades realizadas
eítre 1998 y mayo de 2004 y la utilización de su presupuesto anual
(520 millones dé euros). A pesar de que el sis-temase puso en marcha más tarde de lo previsto, el Tribunal considera que l¡ a¡rda contribuyó considerablémente a preparar las administraciones de los
paísescandidatos a la adhesión y a respaldar las empresasrurales más
pequeñas.
La gestión de la fiebre aftosa alcanzó dimensiones comunitarias e
inte"rnacionales. El Tribunal considera que la Comisión adoptó con
.es necesarias, en parlicular para evitar
:n Ia UE. También aYudó a los cual epizootia. A pesar de la magnitud
is aún mayor en los mercados ganade la UE. No obstante, la Comialimenticios
productos
deros y de los
de control de la enferde
las
medidas
sión há realizádo un análisis
medad pertinentes.
La idea principal que se desprende del informe del Tribunal sobre la
SIRB es que ei sistema permite conocer los movimientos de los animales y ptot"g". tanto ia salud pública como la sanidad animal' No
obstante, se siguen precisando mejoras.
I]IPAC
DAA CONOCT:R
RT]RAI
DESARROILO
LADGAGRICULTUMY
La nueúa Comisaria g el pusonal de la Dirección General d¿
Agriatltura y Desarrolln Raral inieiaron a principios d¿ 2005
Lt¿
l¡atiannFlscherBoelasumesusfunciones
unü campúña de información para d,a,ra conocerla PAC a un
púbkco a.m.pli.n
en d,iaersos
foros.
La primera exposición importante sobre agricultura y alimentación
es la
Woche", que se celebra en Berlín del 21 al 30 de enero.
"GriLre
A ella asistirá la Comisaria Fischer Boel, y la DG Agricultura y Desarrollo Rural también estará representada. La Comisaria Fischer Boel
asistirá asimismo al Salon International d'Agriculture (SIA), que abrirá sus puertas del 26 de febrero al 6 de marzo en París.
Previamente, el 14 de enero, la DG Agricultura y Desarrollo Rural
organizó conjuntamente con el Parlamento Europeo una conferencia de jóvenes agricultores de los veinticinco EsLadosmiembros, que
se celebró en la sede de aquel en Estrasburgo y en la que también
intervino. El objetivo de esa conferencia, titulada "La PAC: nuevas
perspectivas para losjóvenes agricultores en Europa y más allá,, era
reunir responsables de la Comisión y del Parlamento, interlocutores
nacionales y organizaciones de agricultores para analizar, entre otras
cuestiones, las conversaciones en materia agrícola de la OMC.
Estos acontecimientos ofrecen la oportunidad de entablar el debate
entre los principales interlocutores, los consumidores y los medios
de comunicación sobre el futuro de la política agrícola, y permiten
dar a conocer la agricultura y los productos alimenticios de la UE.
Asimismo, proporcionan un cauce con el que poder explicar la interconexión entre las políticas y los productos alimenticios, así como la
relación cada mayor existente entre las actiüdades rurales y la sociedad en general. Se trata de un mensaje primordial que la Comisaria
FischerBoel deseatransmitir.
El SIA es especialmente importante en este sentido. Este año, en cooperación con el Gobierno fra¡rcés, la Comisión promociona la
ampliación de la UE. El pabellón de la DG Agricultura y Desarrollo
rural contará con varias propuestas interactivas y estará rodeado por
los pabellones de los diez nuevos Estados miembros. De este modo,
los visitantes podían iniciar un viaje de aproximación a estos países
que les permitirá degustar sus productos, observar muestras de su
artesanía rural, escuchar su música y contemplar sus bailes.
273
v
La Revisla Española de Es¿üdiosAgrosociales y Pesqueros, refundición de Ia Revista de Esrudios Agrosociales y de la revista Ag¡icultura y Sociedad, es una publicación periódica y especializada en cemas relativos al medio rLrral con referencia especial a los secLoresagrario, pesquero y forestal, al sistema agroal;
mentario, a los recursos narurales, al medio ambiente y al desarrollo rural, desde el obietoy mélodo de las
ciencias social€s,
ESTUDIOS
M. Mcrcé Aop i Gqllort y FronciscoJuirez
Rtúio
Percepción por los expertos de la función
de densidad de probabilidad de los rendimientos de cultivos.
Jenñmo Anar Beltter y Fnrcisco Guijwo
Mdrtfuz
Métodos de raloración basadosen la programación por metasr modelo de raloración restringida.
Mercedes9inchez y Ramo Banena
EI consumidor ante los alimentos de nueva
generación: alimentos funcionales y alimentos transgémcos.
B. Dh¿hibi,J.M. Gil y A. M, Angulo
Datos de panely demanda de alimentos en
r-sDana.
Juan C. Srís Regueiroy M.a Dolo¡vs Garza
Git
Los segmentos de flota pesquera en la
Unión Europea. Una propuesta paÉ el cálculo de las rentabilidades medias.
Miguel Ángel Mattínez Rodríguezy Fernd.n¡to
Vidal Giménez
Pedro Gonyilez Rzd.ondo
La nueva ley de la viña y del vino: líneas Un casode cambio en el manejode los recurmaestras y consecuencias para las actuales sos cinegéticos: la historia de la cría en cautidenominaciones de origen.
vidad de la perdiz roja en Espaia,
Belén Iniiaoz A|ezteguía e Ignacio Atance
Mtñz
Análisis de la eficiencia técnica en exDlotaciones ganaderas de vacuno de carne en
Espana.
Dlreator:
Dlrector adjuhto:
EÁ¡s:
Secrc¡túa Cenetut T¿cnic.r
Minis¡e,io de Agicul¡
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MadfidTéli. (91)34?5550,Fax:(9t)3415122'2ffi7t. E.m|il:ncnzpf@m¡pyaeswwwm¡py!s/pass/infc/index.htm
LibrerJos
especialjzadas.
y Pesqu¿ros
R€d¡cclón:Revista
Espnñola
deEstud¡os
AgrosociaLes
CfAlfo¡soXII, n.'56 280?lMadrd(Espa¡o).
Télf.:913475548Fax:9134757 22 ' Emait tpalacio@mapya
es
D¡c¡embre 2004
NOTICIARIO DE
HISTORIA
AGRARIA
34
Estudlos
JOSÉANTONIOMATEOSROYO
Cont¡ol públ¡c!, mercadoy soc¡edadple¡nduslrial: las c¡ánarasde tigo
en él reinode Aragóndurantelos s¡glosXVI y XVll
PARADAS
FERNANDEZ
MEFCEDES
€nAndalúcfa(1767-185t4)
de li€ras mun¡cipales
Los reoartos
'
Nuevasev¡dgnc¡as
DO¡/INGOGALLEGOI\,'IARTiNEZ
La formaciónde los preciosde tr¡goen España(1B20-186s)l
el contexlo¡nlernacional
ARNDBAUERKAMPER
atrapadospor los "Junk€rRo¡os"?
¿Campesinos
El c;nflictode la propiedadagrarlaen AlemaniaOriental
Ibbates
VICENTEPINILLANAVARRO
Sobrela agrlcullura
y el crec¡m¡enlo
económicoen España(1800'1935)
Notas
dc ifi)estig^clón
JOSEPI\¡IRETI MESTRE
Las rozasen la Pénlnsulalbédca.
Apuntesde tecnolog{aagrariatradicional
s¿scrlPcton¿s:
S E I VI]N A R I O
DE HISTOBIA
AGRARIA
SEMINABIODE HISTOBIA
AGRARIA(SETIA)
S€creuarfadel Sem¡mr|o de H¡sroriaAgraria
Csñtr€de Rscercad'HialónaRural(ILCC)
de GlronE
Facultatde Lletres,lJnlversilat
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