III.2 Relaciones entre variables

III.2.1 Metodología para la determinación del precio de arrendamiento
III.2.2 Metodología para el análisis de oferta y demanda de productos agropecuarios de la región
III.2.3 Metodología para determinar el costo de producción
III.2.4 Formulación de índices de desarrollo
III.2.5 Modelos estadísticos
III.2.6 Análisis del efecto multiplicador de los Proyectos
III.2.7 Distribución del ingreso regional

Los procesos analíticos que relacionan, de manera muy simple, los resultados de dos o más variables, constituyen un ejemplo de lo expresado en la Introducción a este Anexo. La idea básica es el conocimiento de la relación existente entre variables. Así, por ejemplo, la cantidad de demanda de un producto es considerada función de su variable precio, los costos de producción son función de la cantidad producida, los gastos de consumo son función del ingreso familiar, etc. En otros casos, hay relaciones que se establecen no sólo entre dos sino entre tres o más variables, como en el caso en que la demanda se considere función del precio, del ingreso familiar, del precio de otros bienes de consumo, etc.

En el Sistema de Información hay una serie de variables que pueden ser analizadas estadísticamente para llegar al establecimiento de ese tipo de relaciones y conclusiones, que son importantes para el planificador; un ejemplo de ello se presenta en este Anexo, al analizarse la relación entre el precio de arrendamiento de la tierra y sus determinantes. Hay que anotar que al establecerse ese tipo de análisis es posible hacer proyecciones de las posibles situaciones futuras, extrapolando la continuidad de esas relaciones, característica ésta que convierte al proceso de análisis en un valioso instrumento de planificación.

El caso más elemental en el análisis de las relaciones económicas es el supuesto de una relación simple entre dos variables, que se postula

Y = f(X)

y que indica que Y es una función o variable dependiente de la variable X.

El segundo paso es la especificación de la forma como esas dos variables se relacionan, en su manera funcional precisa. La más simple de esas es una relación lineal, donde

Y = a + bX

donde a y b son coeficientes que determinan la intercepción y la pendiente de la función. Otro tipo de relaciones, no necesariamente lineales, pueden ser del tipo

Y = ae^bX

Y = aX^b

y = a + b 1/x

Ahora bien, no todas las relaciones están definidas de manera precisa por las vectas (o curvas) que representan esas relaciones, y hay que introducir elementos estocásticos para los propósitos de análisis y experimentación. Este elemento (u) se establece como condicionante de su utilización y valor cuando X adopta cierta magnitud, convirtiendo a la relación inicial en

Y = a + bX + u.

Al analizar las relaciones entre variables, generalmente se habla de la "correlación" entre esas variables. Ese coeficiente de correlación mide la proporción en que una variable (Y) esta determinada o explicada por la influencia lineal de otra variable (X) de modo que, por ejemplo, de existir una correlación absoluta (r=1), las dos variables están posiblemente midiendo unas mismas condiciones. El coeficiente de correlación entre las varias observaciones (x y y) de las variables X y Y se mide de acuerdo a las siguientes relaciones:

donde

y

En el Proyecto no se hicieron análisis de relaciones no lineales, pero la relación logarítmica o reciproca entre variables puede también llevar al establecimiento de análisis como los descritos.

La situación que es más importante para los estudios realizados es la influencia de más de una variable (X₂, X₃) como determinantes de una situación (Y). En esos casos se observa, por ejemplo, el análisis que se debe hacer para determinar la cantidad de demanda (Y) de un producto, como función del precio (X;?) de ese producto, y del ingreso familiar (X3). En esa situación la relación lineal se establece por las fórmulas equivalentes:

Y_i = b1 + b₂X_2i + b₃X_3i + u_i

o

En ese caso, la correlación entre la variable dependiente (1) y las variables independientes (2 y 3) se conoce como coeficiente de correlación múltiple (R_1.23), definido por las ecuaciones

donde

Un ejemplo de este tipo de análisis se hizo en el Proyecto, al buscar la relación o las determinantes del precio de arrendamiento de cada lote de tierra de la zona considerada, mediante las determinantes que expliquen el costo de ese arrendamiento.

III.2.1 Metodología para la determinación del precio de arrendamiento

La relación funcional entre el precio de arrendamiento y las variables explicativas se sometió a prueba mediante regresión múltiple por mínimos cuadrados.¹

¹ Ver Sección 2.7.3, Capitulo 2.

El modelo probado fue el siguiente:

Y = A + b₁X₁ + b₂X₂ + b₃X₃ + b₄X₄ + b₅X₅ + e

donde,

Y: precio del arrendamiento en colones por hectáreas y por año.

X₁, X₂ y X₃: porcentaje sobre el total de suelo útil de la propiedad dada en arriendo, correspondiente a suelos de Clase III, IV y al agrupamiento de las Clases V, VI y VII, respectivamente.

X₄: distancia a la carretera de tránsito permanente en km.

X₅: duración del contrato en años.

e: término de error.

Las variables X₁, X₂ y X₃ son continuas, ya que expresan porcentajes de área de distintas clases de suelo útil, habiéndose definido como tal los suelos de Clase I a VII inclusive, por considerarse que son los aptos para la producción agraria.

El análisis tuvo en cuenta, además de las clases de suelo que están explícitamente representadas por dichas variables, a una cuarta variable que mide el porcentaje de suelo del agrupamiento de las Clases I y II. En efecto, la definición de estas variables como porcentajes de la superficie del suelo útil pertenecientes a cuatro categorías, que incluyen la totalidad de las clases de suelo, hace que la suma de las mismas para cada propiedad sea siempre igual a 100, lo que equivale a decir, que cualquiera de ellas puede expresarse como función lineal de las otras tres. Esta propiedad de este tipo de variable exige que, cuando son utilizadas en análisis de regresión, deba aplicarse una restricción consistente en asignar coeficiente cero a una de ellas. Tal restricción, que implica la omisión de una variable de la función a estimar, evita la multicolinearidad perfecta que volvería impracticable la estimación. La interpretación de los coeficientes estimados, en cuanto al signo, magnitud y nivel de significancia estadística es similar a la correspondiente a una batería de variables binarias o variables "dummy"¹, por lo tanto, el efecto de las variables explícitamente incluidas en la función sobre la variable dependiente, medido por los coeficientes estimados, lo es respecto al nivel medio determinado por la variable omitida, en este caso, el porcentaje de los suelos de Clase I y II. Al comentarse los resultados se amplía la explicación sobre el uso de estas variables en el marco del análisis de regresión múltiple por mínimos cuadrados.

¹ Véase J. Johnston, Método de Econometría. Editorial Vicens-Vives, Barcelona 1970.

La variable X₄, distancia a la carretera, representa la variable locacional de mas relevancia. Luego se justifica su inclusión en el modelo.

Por último, la variable X₅, duración del contrato, representa una característica institucional que se juzgó podía estar asociada a las variaciones registradas en los precios de los arrendamientos.

No se incluyó en la función a estimar la variable altitud, que en principio se debía utilizar para reflejar variaciones climáticas, debido a que la totalidad de las observaciones correspondió a alturas comprendidas entre 2 y 140 metros sobre el nivel del mar, por lo que se consideró que las condiciones climáticas eran uniformes.

Los datos necesarios para efectuar la estimación se obtuvieron de la siguiente manera:

En primer lugar fue preciso conseguir en el Departamento de Asesoría Jurídica del Ministerio de Agricultura y Ganadería, información sobre los contratos de arrendamiento rural celebrados en 1973 y que se hallan inscritos en el registro que a tal efecto lleva dicha oficina.

Después de haberse seleccionado los contratos de propiedades ubicadas en la subzona 1-A del área del Proyecto, que totalizaron 65, se volcó en planillas diseñadas al efecto la siguiente información²:

² Esta parte del estudio se limitó a la sub-zona 1-A debido a que en el momento de efectuarse, sólo se encontraba terminado el estudio de suelos de esa parte del área del Proyecto.

- Departamento, municipio y cantón donde se ubica la propiedad y demás datos referentes a localización;

- Nombre del propietario;

- Límites de la propiedad con los nombres de los propietarios de predios linderos;

- Monto en colones del arrendamiento pactado;

- Tamaño de la propiedad en hectáreas;

- Término del contrato en años.

Con la información consignada en el punto anterior se procedió a ubicar y demarcar en color en las ortofotos parceladas, utilizadas en el estudio de Tenencia de la Tierra³, los predios o parcelas correspondientes a los contratos listados previamente.

³ Véase Anexo I, Sección 1.2.

Mediante la superposición de los calcos (acetatos) de las secciones del mapa de Capacidad de Uso del Suelo a la ortofoto con indicación de parcelas, se procedió a medir las áreas de las distintas clases comprendidas en las propiedades demarcadas. Estas cifras se utilizaron para calcular los porcentajes de las distintas clases de suelo correspondientes a cada observación.

Para la medición de la distancia desde la propiedad dada en arrendamiento a la carretera de tránsito permanente más próxima, se utilizaron los calcos del estudio de infraestructura⁴ y las ortofotos con parcelas en forma similar a lo explicado en el punto anterior.

⁴ Véase Anexo I, Sección 1.2.

Las distancias desde la propiedad a la ciudad con más de 5 000 habitantes y a la cabecera departamental más próxima, se midieron haciendo uso de un mapa oficial del país publicado por el Instituto Geográfico Nacional a escala 1:300 000.

Estas dos distancias se introdujeron en forma exploratoria como variables explicativas del modelo en forma alternada y finalmente se omitieron por considerárselas superfinas, ya que su inclusión desmejoraba el ajuste de la función estimada⁵, no modificaban sustancialmente el valor de ninguno de los estimadores de las restantes variables y el estimador de sus propios coeficientes era pequeño y estadísticamente insignificante.

⁵ Se observó que el coeficiente de determinación múltiple ajustado por grados de libertad, disminuía al incluirse en el modelo cualquiera de esas variables.

Dado el hecho que el fundamento teórico de la inclusión de una o más variables locacionales es el mismo, o sea reflejar el efecto que los costos de transporte (determinados por la localización) tienen sobre el precio de los arrendamientos, es correcto incluir sólo a la variable más relevante, en este caso la distancia a la carretera de tránsito permanente.

La información generada en la forma descrita se pasó a hojas de codificación y posteriormente se procesó en la computadora.

i. Resultado

La prueba del modelo arrojó la siguiente estimación:

Y = 203.72 - 0.18 X^***₁ - 1.20 X^**₂ - 0.98 X₃ - 1.53 X₄ + 22.63^*X₅

(12.09) (0.23) (0.26) (0.32) (1.96)

R² = 0.68 (R² ajustado por grados de libertad: 0.65).

* Indica un nivel de significancia del 0.04
** Indica un nivel de significancia del 0.005.
*** Indica un nivel de significancia mayor del 0.0005.

( ) Indica el error standard del coeficiente estimado.

El resultado muestra en primer lugar, que las variables independientes utilizadas en el modelo explican el 68% de la variación que registra la variable dependiente (precio del arrendamiento por hectárea y por año),1o que puede considerarse un ajuste estadístico aceptable para este tipo de análisis.

En cuanto a1 signo y magnitud de los parámetros estimados, se encontró que los precios de arrendamiento están asociados negativamente con X₁, X₂ y X₃ que representan suelos de calidad inferior a la de la categoría tomada como base, constituida por el porcentaje de suelos de Clase I y II, lo que es consistente con la hipótesis planteada.

La magnitud de los coeficientes de X₁ y de X₂, está de acuerdo con lo esperado, ya que el coeficiente de X₁ es mayor (menor en términos absolutos) que el de X₂ en efecto, los suelos de Clase III pueden considerarse de mayor potencial productivo que los de Clase IV y por ende de mayor valor, confirmando la hipótesis de la relación directa entre calidad del suelo y precio del arrendamiento.

La comparación entre 1a magnitud de los coeficientes de X₁ y X₃ merece el mismo comentario que el que se acaba de hacer para X₁ y X₂. La magnitud de X₁ y X₃ indica que los suelos del agrupamiento de las Clases V, VI y VII se asocian a un nivel de precio mayor que el de Clase IV. Aquí cabe señalar que, en el grupo de propiedades estudiadas, los suelos de dase VI y VII ocupan un porcentaje menor al 4%, por lo tanto, el agrupamiento representa fundamentalmente a suelos de Clase V, los que en la muestra estudiada, se utilizan principalmente para la producción de arroz. Por lo tanto, al considerar la estimación obtenida del precio del arrendamiento de estas tierras, debe tenerse presente que se refiere a suelos con aptitud para cultivos anuales, y no se extiende a todos los suelos de Clase V, ya que se estima que más del 80% de los mismos no poseen tal aptitud, estando restringido su uso a la producción ganadera en pastos naturales y mejorados. Es obvio que la renta que pueden generar tales tierras debe ser inferior que 1a estimada.

El nivel de significancia de los coeficientes de X₂ y X₃ es muy elevado, por 1o que pueden considerarse estimadores confiables. En cambio el de X₁ sólo puede considerarse distinto de cero si se acepta un nivel de significancia del 20%.

El signo del estimador del coeficiente de X₄ es e1 esperado, ya que la hipótesis sometida a prueba es que 1a distancia a la carretera se relaciona en forma inversa al valor de los arrendamientos. El coeficiente no es estadísticamente significativo a nivel del y/o, que es el habitualmente utilizado para rechazar la hipótesis como nula, sino al 20%. La magnitud del estimador indica que la variable dependiente es menor en 1.53 colones por cada kilómetro de distancia que separa a la propiedad de 1a carretera de tránsito permanente.

El coeficiente de X₅ tiene el signo correcto, ya que se esperaba una relación positiva entre esta variable y 1a dependiente.

El nivel de significancia es elevado, ya que es del 4% y su magnitud indica que, en la media, cada año de duración del contrato incrementa el precio del arrendamiento en 22.63 colones.

La función estimada permite calcular los precios medios correspondientes a las cuatro categorías de calidad del suelo en que se agruparon las clases de suelo. Para dicho cálculo se le asigna a las variables X₄ y X₅ sus valores medios, mientras que a las variables X₁, X₂ y X₃ se les asigna valor cero, para estimar el precio de la categoría omitida, esto es, el agrupamiento de suelos de Clase I y II; para la estimación del precio de dase III se le asigna valor 100 a X₁ y cero a X₂ y X₃, y así sucesivamente se obtienen tos restantes precios. El Cuadro 2.87 Capítulo 2, muestra los precios medios estimados.

Las estimaciones efectuadas se refieren a la sub-zona 1-A y corresponden en su gran mayoría a explotaciones agrícolas, con alta predominancia de cultivos anuales.

III.2.2 Metodología para el análisis de oferta y demanda de productos agropecuarios de la región

La determinación de los valores de una variable dependiente, en base a tos valores que toman para cada observación las variables independientes, ha sido descrita en el ejemplo anterior. Avanzando un paso adelante, se puede mencionar a continuación el hecho de que la sumatoria de los valores de las variables dependientes, para cada observación, determina el valor de esa variable para toda la región en estudio:

En el ejemplo que sigue se hace un análisis conceptual, en el que se hacen comparaciones entre valores estimados para dos agregaciones: de la oferta, y de la demanda de productos agropecuarios.

La oferta de productos agropecuarios de la región es un elemento que fue analizado en la Sección 2.7, donde se hicieron las evaluaciones de la producción actual y potencial, mediante estudios basados en productividad laboral y de la tierra¹.

¹ La oferta de productos agropecuarios puede ser determinada, ya sea en base a una función de producción, o basándose en productividades medias, corregidas de acuerdo a factores de tecnología.

El sistema imperante en el país, la producción de productos agropecuarios (que está en su gran mayoría en manos del sector privado), es producto de una observación que hacen tos productores de otros dos factores: los costos de los insumos y los valores de sus productos en el mercado, descontando sus costos de transporte, almacenamiento, etc.

El análisis que aquí se propone puede entonces tomar dos formas. Primero, una visión comparativa de los volúmenes potenciales de producción, con los volúmenes de demanda interna (para alimentar al pueblo), y de demanda externa (como generadores de divisas); y segundo, una visión comparativa de las elasticidades demanda-precio de los productos más importantes o de desarrollo potencial en la región.

Considerando ahora la inquietud de los gobernantes del país respecto a la necesidad de satisfacer las demandas de alimentos, y también de conocer sus potenciales excedentes de productos agrícolas, se procura hacer valoraciones sobre la autosuficiencia nacional y estimaciones sobre los volúmenes (deficitarios o excedentes) de su base económica, a fin de proyectar sus necesidades alimenticias.

A este respecto, hay que pensar que el elemento tiempo debe ser incorporado, a fin de determinar las demandas futuras, en el sentido de que la demanda interna (la que interesa primordialmente, ya que de no satisfacerse determina gastos de importación), se podrá derivar únicamente en base a las proyecciones de población. Tenemos entonces que para el año (t), y tipo de producto (x):

(1)
Q_t (x) = D_t (x)

y

(2)
D_t (x) = Di_t (x) + De_t (x)

Q= Producción
D= Demanda Interna (i) o externa (e)

Se reduce entonces el problema para determinar el valor de la demanda interna, y compararla con los volúmenes potenciales de producción (2_t)¹.

¹ Hay que considerar también que en la determinación de la producción deberá usarse algún sistema de regulación, en el sentido de que elementos limitados (tales como la tierra), no pueden excederse de la disponibilidad o disponibilidades regionales. Este sistema puede ser incorporado, por ejemplo, en el modelo de programación lineal que se verá posteriormente mediante una especificación de la demanda.

En ese sentido,

Di_t (x) = f (P_t, I, E_d (x))

La demanda interna por el producto x es factor de la población que consume ese producto (P_t), el ingreso de la población (I), y la elasticidad de la demanda por ese producto. Según métodos que se analizan posteriormente en este Anexo, es posible arribar a las proyecciones de población e ingreso. Restaría solamente establecer las elasticidades de la demanda-ingreso, la misma que puede establecerse, ya sea en base a curvas de indiferencia o, mas fácilmente, en base a regresiones que asocien el consumo de ese artículo con el ingreso familiar que generalmente puede encontrarse en las encuestas de hogares, al menos para los productos fundamentales.

Una vez analizada la demanda para un cierto producto se deberá incorporar otra consideración. Siendo la demanda un factor del ingreso, habrá que descontar los volúmenes de producción que son consumidos por los propios productores y sus familias (información que también existe), lo cual descontaría, tanto la producción como la población consumidora, alternando los resultados de la comparación oferta-demanda.

Finalmente, hay que considerar también, que un cierto nivel de ingresos, y el consumo de ciertos artículos, pueden no garantizar el insumo calórico y proteínico adecuado para la población, por lo cual este modelo propuesto, al menos al ser desagregado en unidades geográficas pequeñas, podrá servir para detectar (mediante la suma de insumos alimenticios y su contenido), las deficiencias nutricionales existentes y los programas que el Gobierno podría adoptar a fin de encontrarles una solución.

III.2.3 Metodología para determinar el costo de producción

Como se indicó en la descripción de las variables incluidas en el Banco de Datos, no todas son variables contables del tipo que puedan ser sujetas a correlaciones o escalamiento. Existen también variables nominales, y variables de localización, cuyo uso no necesariamente es del tipo econométrico descrito en los ejemplos anteriores.

A pesar de esa limitación, ese tipo de variables puede igualmente ser de utilidad analítica, mediante manipulaciones cuya metodología es mas bien simple, y de sentido común¹. A continuación se presenta un ejemplo, en el cual se hizo uso de ese tipo de variables (las variables de uso del suelo, que son nominales, ya que definen el tipo y la proporción que en cada kilómetro cuadrado hay de los cultivos existentes), para determinar los costos medios de producción de los productos agrosilvopecuarios, asociándolos a estimaciones obtenidas para los rendimientos, precios, técnicas agrícolas, valores de insumos de producción, etc.

¹ Véase Capítulo 2, Sección 2.7.3.

Los costos totales por producto a nivel de hectárea se suponen constantes para todas las ciases de capacidad de uso, y no llevan imputados el costo de oportunidad de la tierra².

² Se debe hacer notar que, este supuesto es una simplificación metodológica, impuesta por la carencia de información confiable que hiciera posible la estimación de diferenciales de costos por dase de suelo. Este aspecto deberá contemplarse cuando se hagan estudios a nivel de proyectos específicos, ya que son varios los factores relacionados con las características edáficas que inciden en los costos de producción. Así por ejemplo, las pendientes pronunciadas hacen más costoso el uso de las máquinas automotrices llevando incluso a impedir su utilización; los suelos susceptibles de erosión requieren prácticas de conservación para su uso correcto, lo que significa costos adicionales, etc.

Para la estimación de los costos de producción actuales de los cultivos de café, cacao, coco, plátano, henequén, marañón, algodón, caña de azúcar, arroz, kenaff, tabaco y frijol, se utilizó la información sobre costos de producción con el nivel tecnológico medio usualmente empleado, de las fuentes que aparecen en el Cuadro 2.86, información que fue compatibilizada con los datos proporcionados por técnicos extensionistas agropecuarios que laboran en el área del Proyecto³.

³ Algunos de los problemas de estimación de costos de producción de los 12 cultivos antes mencionados, surgen en parte, como consecuencia del sistema de clasificación empleado para describir los usos actuales de la tierra, y en parte, de las características que asume la producción agrícola en El Salvador.

A continuación se efectúan comentarios referentes al tratamiento metodológico de lo que se ha denominado agrupamiento de actividades de producción similar. Esta categoría reúne aquellos usos que representan actividades productivas, basadas en especies similares como es el caso de los "cítricos" o bien, que producen productos del mismo género como en el caso de "uso múltiple", que agrupa parte de la producción hortícola, y aun los casos de producción múltiple que ofrece la ganadería con su producción de leche y carne. Para todos estos usos se consideró que sus actividades productivas se desarrollan durante todo el año agrícola, por lo que la estimación de costos e ingresos se da en términos de colones/ha/año.

Por otra parte, a los fines de computación, se eligió un producto representativo del agrupamiento, así por ejemplo, para "cítricos" se tomó la naranja, para "uso múltiple", el tomate y para ganadería, la leche.

En el caso de la ganadería se eligió la unidad de 100 botellas de teche como unidad de medida. El precio, los rendimientos físicos y los costos unitarios están referidos a dicha unidad.

Se supuso que la ganadería vacuna en el área del Proyecto es de doble propósito, o sea, que constituye una actividad de producción múltiple: carne y leche. En efecto, este tipo de explotación ganadera es el más frecuente. El supuesto implica que ambos productos participan en proporciones fijas en la composición del producto total, por lo tanto, puede expresarse la producción de carne en términos de leche, mediante el simple procedimiento de dividir el precio de 100 libras de carne por el precio de 100 botellas de leche, lo que da la equivalencia carne-leche. Tal equivalencia permite expresar el rendimiento de la producción de carne en términos de leche, lo que a su vez hace posible obtener el rendimiento total de la producción ganadera mediante la adición de la producción de leche y carne por hectárea, expresando el mencionado total en unidades de leche¹.

¹ Los coeficientes utilizados son los siguientes: Porcentaje de la producción de carne sobre producción total: 16%. Equivalencia leche-carne: 2.32 botellas de leche por 1 libra de carne.

Se supuso que las áreas destinadas a pastos tenían por fin la ganadería vacuna, y que también existe una relación importante entre el tipo de pastos y las técnicas de producción restantes. Se estimaron rendimientos y costos con empleo de técnicas de elevado, intermedio y bajo nivel de productividad física por hectárea, que en su orden corresponde a lo que en el estudio se ha denominado ganadería tecnificada, semitecnificada y no tecnificada.

A continuación se describe en detalle el tratamiento metodológico adoptado, para la estimación de costos de producción correspondientes a las tres categorías definidas anteriormente.

i. Agrupamiento de actividades de producción similar

Melón o Sandía. Este uso tiene poca importancia en cuanto a área sembrada, y únicamente constituye el 0.12% sobre el total de la Zona 1 y el 0.06% de la Zona 2. De los dos cultivos el más importante en la Zona 1 del Proyecto es la sandía. Los costos totales de producción y los ingresos por hectárea son similares para ambos cultivos, por lo que su diferenciación no tiene importancia. Todo lo anterior, unido a la dificultad de identificarlos por separado en la fotografía aérea, llevó a considerar que al tomar únicamente la sandía se está representando también el otro cultivo, a la vez que esta convención favorece la simplicidad del análisis.

ii. Uso múltiple

Este uso se refiere al cultivo de hortalizas, excluidos el melón y la sandía; por razones similares al uso "Melón o Sandía" únicamente se consideraron los costos totales de producción por hectárea del cultivo más importante que es el tomate. El área dedicada a esta actividad solamente llega a representar el 0.01% del total de la Zona 1 y 0.19% de la Zona 2.

iii. Cítricos

Agrupa varias especies, lo que hace difícil su identificación por separado y únicamente representan el 0.14% del total de la Zona 1, (y menos en la Zona 2), razón que se tomó en consideración para evaluar tos costos totales de producción por hectárea de este uso, a través de los costos totales de producción por hectárea de la naranja, que es el cultivo más importante de este grupo.

iv. Otros frutales

Se refiere a gran diversidad de especies frutales y su área es el 0.08% del total de la Zona 1, y el 0.05% de la Zona 2, lo que determinó que no se analicen cada una por separado, por lo que se ha considerado los costos de producción por hectárea de un cultivo para representar el uso, en este caso, el aguacate, del cual se disponía de buenas fuentes de información para evaluar los costos de su producción.

III.2.3.1 GANADERIA VACUNA Y VEGETACION NATURAL

Los usos que corresponden a la ganadería vacuna son los siguientes:

i. Pastos mejorados

En este uso se ha identificado aquellos pastos introducidos o nativos que son objeto de prácticas de manejo orientadas al aumento de la productividad. En éstos se ubica la ganadería con el grado de tecnología más elevado en la Zona. Ocupa el 7.7% de la superficie total de la Zona 1, pero menos del 1% de la Zona 2.

ii. Pastos mejorados sobre coco

En este uso la actividad principal es el cultivo de pasturas, introducidas o nativas, con aplicación de prácticas de manejo orientadas al aumento de la productividad. El nivel de tecnología se considera alto, razón por la cual este uso y el de "pastos mejorados" se tipificaron como "ganadería tecnificada", para los fines de análisis en el estudio.

Los costos de producción por hectárea y unitario son iguales a los de "pastos mejorados". Cubre únicamente el 0.08% del área total de la Zona 1, y no ocurre en la Zona 2.

iii. Pastos mejorados sobre otros frutales

Este uso en el área del Proyecto, cubre solamente una superficie de 14 hectáreas ubicadas en la Zona 1, razón por la que se consideró que, aunque se trate de pastos mejorados, la actividad ganadera no puede llegar al nivel de eficiencia que caracteriza a la ganadería tecnificada, por lo que se trató como ganadería semitecnificada. La preponderancia de la actividad ganadera hizo que se despreciara la producción de frutas. Se estimó que los costos de producción y el rendimiento de este uso son iguales al de "pastos en terrenos semilimpios".

iv. Pastos en terrenos semilimpios

Se trata de pastos ubicados en terreno que en época reciente fueron dedicados a cultivos anuales. Se consideró que el manejo de estos pastos es menos intensivo que el de los pastos mejorados, por lo que se supuso que la ganadería que se desarrolla en este uso tiene un grado técnico intermedio, o sea, que se trata de una ganadería semitecnificada. El costo total de producción por hectárea es 23% menor que el de la ganadería tecnificada. Asimismo, al disminuir el rendimiento en mayor proporción que la reducción del costo, el cosió unitario es 15% mayor que el de la ganadería tecnificada.

v. Pastos con matorral

Este uso identifica aquellos pastos naturales que no son objeto de prácticas culturales. La ganadería desarrollada aquí es la de más bajo nivel tecnológico en la zona, o sea ganadería no tecnificada, determinando que el costo de producción por hectárea de este tipo de ganadería sea 69% menor que el de la ganadería tecnificada. La baja productividad de este tipo de ganadería extensiva se refleja en los costos unitarios de producción, pues éstos aumentan en 88% respecto a los costos de la ganadería tecnificada. Cubren el 10.6% del total de la Zona 1 y alcanzan al 32.07% de la Zona 2.

vi. Pastos con matorral sobre maíz/maicillo

Este uso identifica en cuanto a tecnología, condiciones similares al uso de "pastos con matorral", razón por la cual se consideró ambos usos para tipificar la "ganadería no tecnificada". Los costos de producción son iguales a los del "pasto con matorral" porque el uso preponderante es la pastura natural, siendo despreciable el área de maíz/maicillo. La superficie dedicada a este uso es únicamente de 6 hectáreas en la Zona 1 y 365 ha en la Zona 2.

vii. Manglares

En este uso intervienen 4 especies forestales, el ishtatén, el botoncillo, el mangle y el sincahuite. Esta ultima es la única que actualmente tiene importancia económica, por lo que solamente se tomó en cuenta el costo total de producción anual por hectárea de sincahuite.

viii. Coníferas

Agrupa varias especies forestales, lo que dificulta identificarlas por separado; en la Zona 1 esta categoría cubre el 0.02% del total, y en la Zona 2 sólo se encontró 6 hectáreas. Su costo de producción se evaluó mediante el costo anual de producción por hectárea de pino caribea (Pinos caribea variedad Hondurensis), considerándose que éste es el cultivo con mayor representatividad para el uso.

ix. Latifoliadas

También agrupa una diversidad de especies forestales, y cubre una superficie que es el 2.84% del total de la Zona 1 y 2.49% de la Zona 2. Sus costos se evalúan mediante costos totales de producción anual por hectárea de conacaste, cultivo para el cual se contó con buenas fuentes de información y es representativo para este uso.

x. Vegetación arbustiva

Su costo total de producción por hectárea está constituido únicamente por el costo de mano de obra requerida para aprovechar la leña de los arbustos naturales. Cubre el 1.33% de la Zona 1 y el 4.08% de la Zona 2. Se utilizó el carbón como representativo para este uso.

III.2.3.2 CULTIVOS EN ASOCIO

i. Centros poblados con huertos familiares

Este uso caracteriza al minifundio, lo cual hace difícil, por la pequeñez del área de los mismos, la identificación de los cultivos que allí se practican. Se hicieron visitas a la Zona 1 del Proyecto, comprobándose que corresponde a lo que bien podría llamarse huertos familiares; esto, unido a la información obtenida del Censo Agropecuario de 1971, dio criterios para establecer que en estas explotaciones se cultiva fundamentalmente maíz y/o maicillo, frutales y hortalizas. Para simplificar el análisis se acordó que en una hectárea de este uso, el 88% se cultiva con maíz, el 10%, con frutales y el 2%, con hortalizas; el costo de producción por hectárea de cada uno de estos cultivos se multiplicó por esos porcentajes, y de esta forma se determinó el costo de producción por hectárea. Los costos unitarios de este uso se presentan desagregados y son iguales a los costos unitarios de estos cultivos, sotos.

ii. Maíz/maicillo

Este uso se refiere a las áreas dedicadas al maíz, al maicillo o a la asociación maíz/maicillo. La diferencia que se observa en los costos unitarios de ambos productos al compararlos con los correspondientes a los cultivos solos, se debe a que el nivel tecnológico que caracteriza en particular a la asociación maíz/maicillo, es inferior al de los cultivos solos, anulando así las ventajas de la complementaridad de ambos cultivos y aun del hecho de obtener doble cosecha. En efecto, se estimó que el costo unitario del maíz es 3% mayor que el correspondiente al cultivo solo, mientras que el maicillo que se beneficia con las labores efectuadas para el maíz solamente disminuye su costo unitario en un 1%. Para el cálculo del costo total de producción por hectárea se tuvo en cuenta la distribución porcentual del área de este uso entre las tres modalidades mencionadas.

iii. Maíz/frijol

Este uso es un cultivo asociado. Se estimó que el costo total de producción por hectárea del maíz no varía respecto al cultivo solo, y que el del frijol disminuye en un 30% respecto del frijol solo, debido al aprovechamiento de prácticas culturales destinadas inicialmente al maíz. En cuanto a los rendimientos, se estimó que mientras el del maíz no varía, el del frijol disminuye el 21% respecto al cultivo solo, lo que determina que el costo unitario del maíz es igual al del cultivo solo y el del frijol disminuye el 13% tomando en consideración al frijol solo¹.

¹ Se adoptó la convención de atribuir al maíz el 100% del costo que implica su cultivo aun cuando se reconoce el hecho de que algunas prácticas culturales son destinadas a ambos cultivos. Esta convención es consistente con el objetivo perseguido en última instancia que es la determinación del costo de producción del asocio como tal.

iv. Maíz-maicillo sobre pasto con matorral

Este uso ocupa tan sólo el 0.38% del total de la Zona 1 y 0.65% de la Zona 2. Generalmente se ubica en suelos pobres y con altas pendientes. Se estimo que su costo total y su rendimiento equivalen al 80% del uso "Maíz-maicillo", debido al bajo nivel tecnológico que caracteriza a esta modalidad de producción. Los costos unitarios no varían respecto al del uso "Maíz-maicillo".

v. Algodón sobre cítricos

Se estimó que la actividad principal en este uso es el cultivo del algodón, el desarrollo del plantío de los cítricos en la fecha que se hizo el relevamiento era incipiente, y además, el área dedicada a este uso es insignificante, 0.04% en la Zona 1, y nada en la Zona 2. A los fines del cálculo de costos de producción y rendimiento se consideró este uso igual al "algodón".

III.2.3.3 ROTACIONES

i. Maíz con melón

La combinación de estos dos cultivos se hace en forma de rotación dentro del mismo año agrícola, ya que el melón se siembra generalmente después que el maíz se ha cosechado. Por lo tanto, el costo de producción total por hectárea de este uso se obtuvo mediante la suma de los costos de producción por hectárea del maíz y la sandía, que es el cultivo que representa al melón como se explica en el uso "melón o sandía".

En este uso los costos unitarios de producción son iguales a tos de los cultivos solos.

ii. Arroz con sandía

En el mismo año agrícola, este uso se efectúa en forma de rotación, es decir, una vez que se ha levantado la cosecha de arroz se inicia el cultivo de sandía. En base a este criterio se consideró que el costo de producción de una hectárea de arroz con sandía está dado por la adición de los costos de producción por hectárea de estos cultivos sotos. Los costos unitarios de los dos productos son iguales a los de los cultivos solos.

Los resultados de las estimaciones de costos de producción se presentaron en el Cuadro 2.84, anotándose que, para estimar el costo unitario, se dividió el costo total por hectárea entre el numero de unidades físicas producidas por hectárea (rendimiento).

III.2.4 Formulación de índices de desarrollo

Las variables contenidas en el Banco de Datos describen una situación observada en cada una de las unidades (km²) de la zona. A continuación se describe la posibilidad de usar esos datos de manera combinada, aun cuando no necesariamente relacionándolos unos con otros, como en los ejemplos anteriores, con el objeto de que, de dicha asociación o conjunto de variables, salgan indicadores comunes que describan una situación más compleja que la expuesta por cada uno de los indicadores, por si solos.

Esa es una situación que fue explicada en dos oportunidades en la parte central de este Informe.

III.2.4.1 METODOLOGIA DE CONSTRUCCION DEL INDICE DE NIVEL DE VIDA

En el Capítulo 2, Sección 2.6, se presentó la formulación de un índice que describe el porcentaje de la población que cada zona o subzona integra o está ubicada de manera escalonada en estratos, que describen desde un nivel de vida muy alto (estrato 9) hasta un nivel muy inferior (escala 3), atravesando por todos los otros 5 estratos comprendidos entre ellos (4, 5, 6, 7, y 8).

Los componentes o indicadores de ese universo global que se denomina índice de vida, son elementos que describen las condiciones materiales en que se desarrollan las actividades de un grupo humano, expresados en cantidades, calidades y promedios del tipo de materiales de construcción de sus viviendas y servicios, y el abastecimiento de agua y sanitarios, que proporcionan las aproximaciones indicativas del nivel que se quiere medir.

El propósito del índice es comparar la situación relativa de la población de una zona o porción de territorio, respecto de otra zona. Para ello, cada una de las variables que conforman el índice ha estratificado en tres "tipos", de modo que ese rango de 1 a 3 permite ubicar en estratos a las observaciones, de acuerdo al quantum de su existencia o presencia en dicha variable. Esta tipología da, consecuentemente, un peso o ponderación de 1, 2 ó 3 a cada km², para esa variable. Los resultados de todas las variables pueden entonces ser sumados, para obtener el índice buscado, siendo evidentemente 9, el máximo (la suma de 3 en cada una de las 3 variables), y el mínimo 3 (la suma de 1 en cada una de las tres variables).

Para establecer el índice, es decir, para determinar los porcentajes en que se subdivide la población en cada uno de los estratos, se comienza por ordenar el total de viviendas urbanas (270 580 según el Cuadro III. 1), de acuerdo al número de viviendas que caen bajo cada categoría o rango (por ejemplo, de los 270 580, 71 960 tienen construcción mixta - rango 3-, 165 880 tienen construcción de bahareque y adobe - rango 2-, y 32 740 tienen construcción de madera y lámina- rango 1). Igual cosa se hace con las características de abastecimiento de agua y de servicios, hasta completar la primera columna del cuadro.

Para el desglose de esos totales se toma el menor (71 960) de los tres estratos más altos (71 960, 234 280, y 140 960). Este es el número máximo de viviendas que caen bajo el estrato 9, ya que se asume que, de hecho, esos 71 960 tienen agua cañería e inodoro. Quedan entonces 162 320 viviendas (234 280 - 71 960) que tienen agua cañería y que quedan todavía por asignarse a otros estratos. En igual situación quedan 69 000 viviendas (140 960 - 71 960) que tienen inodoro.

Siguiendo el mismo razonamiento se dice que al menos 69 000 viviendas caen bajo el estrato 8, porque se asume que tienen inodoro, agua cañería y son de construcción bahareque y adobe. Quedan entonces 93 320 viviendas con agua cañería por ubicarse, a las que se agregan entonces las 96 880 de rango 2 (bahareque y adobe) y 82 120 de rango 2 (letrinas). Entre esos tres se hace nuevamente la selección del menor (82 120) y se procede así, sucesivamente, hasta llegar al mínimo, es decir hasta que a cada vivienda se le ha asignado su estrato correspondiente.

Obtenidos los totales, se calculan los porcentajes en cada puntaje, respecto del total de viviendas (270 580), estableciéndose el porcentaje que existe de viviendas en cada estrato, o estableciéndose el porcentaje de viviendas que caen bajo su respectivo "nivel de vida", que, en este caso, se refiere al sector urbano de todo el país.

En el presente informe se presentan cuadros correspondientes al área rural y urbana, de las Zonas 1 y 2, área rural y urbana del área del Proyecto y áreas urbanas y rurales del país en total. (Ver Cuadros III.1; III.2; III.3; III.4; III.5; III.6; III.7; y III.8).

El siguiente paso sería establecer una comparación de los niveles de vida entre diferentes sectores geográficos, comparación que se facilita mediante la revisión de los porcentajes, en cada estrato, de las zonas o sectores que se están comparando.

Al tomar el resultado del país en su totalidad como elemento de comparación, se introduce un elemento común, patrón o unidad de medida, con la cual se relacionen las otras observaciones. Así, por ejemplo, si se toman los promedios de los resultados para todo un cantón, se puede establecer la situación de cada uno de los cantones relativa al resto del país. Así, si un cantón tuviera un porcentaje de 6 en los estratos más altos, y el país un total de 8, el índice cantonal sería de 75%. Matemáticamente, esas relaciones pueden expresarse:

Qi = cantidad en el puntaje x
Qt = cantidad total en todos los puntajes
Qi/Qt = % Qi con respecto a Qt

Si Qb es la cantidad en el porcentaje base,

La relación porcentual entre el % Qi y el % Qb será:

que demuestra la validez de la relación y el uso de porcentajes, y que permite la observación de los niveles de vida con respecto a la base, facilitando la diferenciación.

III.2.4.2 METODOLOGIA DEL ANALISIS DE CONDICIONES DE VIDA Y RECURSOS POTENCIALES

Un enfoque muy similar, aunque metodológicamente distinto del descrito en el ejemplo anterior, se presentó en el Capítulo 3 del Informe, en el que se propone el diagnóstico de las desigualdades y desequilibrios regionales existentes, como ejemplo de uso potencial del Sistema. Para ello, se propuso hacer igualmente un escalamiento o rango de las condiciones de vida y de producción en cada unidad geográfica, basado en el sistema conocido como análisis factorial. Mientras en el ejemplo presentado anteriormente se obtuvieron los resultados en forma de los porcentajes que tiene el área geográfica en cada estrato de desarrollo, en este ejemplo y mediante el sistema que se describe a continuación, se obtienen resultados numéricos del "índice" de desarrollo que tiene cada kilómetro cuadrado.

El primer paso en este análisis es la selección de las variables que deberán intervenir en el proceso. Se trata de describir las condiciones imperantes en la región, para lo cual es necesario discriminar, de las variables existentes en los datos, aquéllas que reflejen las condiciones de: a) la estructura básica físico-geográfica y b) las estructuras básicas socio-económicas.¹

¹ Un elemento importante en la selección de las variables es la condición de que pueden ser "estandarizadas", es decir, que pueden convertirse todas a una escala normal, por ejemplo, de valores de 1 a 100.

La estructura físico-geográfica se puede tomar como indicativa de las condiciones potenciales de desarrollo (sobre todo agrícola) de la región, al tomarse aquellas variables que se señalen sobre la condición relativa del uso de la tierra, factores de productividad, etc. La estructura socio-económica, en cambio, se toma como indicativa de las condiciones o nivel de vida de los pobladores de la región.

Para objeto del estudio propuesto, se sugiere la inclusión de las siguientes variables: a. Estructura Físico-Geográfica

- Suelos

Erosión; drenaje natural; inundación; salinidad.

- Hidrología

Rendimiento para los 12 meses del año; condiciones de salinidad de la tabla de agua.

- Meteorología

Precipitación media y retención de la humedad de los suelos.

b. Estructura Socio-Económica

- Infraestructura

Disponibilidad de caminos (pavimentados, revestidos, de tierra, vecinales y líneas férreas); unidades y puestos de salud, hospitales, líneas eléctricas, escuelas, mercados municipales.

- Sociología

Número de personas alfabetas, urbanas y rurales; número de personas en edad escolar, que asisten, urbana y rural; población de 10 años y más, desocupada; población de 10 años y más, económicamente activa, que trabaja en Agricultura, Silvicultura y Pesca, como patrono, y como empleados; población de niños fallecidos menores de un año, urbana y rural.

- Economía Agrícola

Total de productores y familiares sin remuneración, que trabajaron permanentemente, hombres y mujeres; total de explotaciones con crédito y su monto total; monto total de créditos según sistema de tenencia; numero de explotaciones, según tractores y vehículos automotores; número de explotaciones que emplearon abono y su cantidad; superficie bajo riego; número de propietarios de explotaciones agrícolas; número de colonos; superficie total trabajada/superficie de la parcela; número de explotaciones cuyo ingreso depende de la venta de cosechas, de animales y otros productos.

Cuadro III.1
PAIS NIVEL DE VIDA URBANO

III.2.4.3 ESQUEMA TEORICO

La elaboración de un índice cualquiera, cuando éste depende no de una sino de varios componentes o "variables", es tarea compleja. Por ejemplo, se puede proponer que, como indicadores del "nivel de vida" de un grupo de familias se tomen elementos como: su salario mensual, su propiedad de automóvil (o automóviles) y el número de días de vacaciones que toman al año. En ese sentido, diríamos que el índice es:

I = X₁ + X₂ + X₃

donde

X₁ = salario mensual
X₂ = automóviles
X₃ = viajes

De comienzo, se podría argumentar que el salario mensual es el indicador único que deberíamos tomar, por cuanto los otros dos son posiblemente dependientes de aquel. Sin embargo, el ingreso mensual no es el único componente de la "riqueza" y menos aún del nivel de vida. Efectivamente, una familia puede tener otros ingresos que el ingreso mensual, y por otra parte, una familia puede tener un ingreso mensual más alto que otra, y sin embargo no "vivir tan bien", como otras que toman más viajes y tienen más vehículos. La naturaleza de este análisis nos sirve para pensar en la selección de variables para el índice, considerando cuales unidades son realmente funciones de otras y también que, aquello que estamos tratando de medir es realmente un índice por demás abstracto.

Viene entonces la consideración de como sumar viajes, más colones, más automóviles. Se debe utilizar entonces algún sistema que "estandarice" las variables. Para esto, se recurre a un método mediante el cual se establece una escala común para todas las variables (digamos del 1 al 10), en la cual la persona con mayor ingreso de todos los observados, por ejemplo, tenga un rango de 10, y la menor, 0. Las otras estarían repartidas entre 1 y 10, de acuerdo proporcionalmente a sus respectivos ingresos. Nos queda entonces ya la posibilidad de sumar:

I = V(X₁) + V(X₂) + V(X₃)

donde

V(X_i) ves el valor estandarizado de cada variable.

En este caso, ya se podría tener una primera aproximación del índice buscado. Es decir, sumando los tres valores estandarizados para cada familia tendríamos ya una primera aproximación de su "nivel de vida". Sin embargo, todavía subsiste un problema:

Es el nivel de satisfacción de realizar un viaje más, o menos "grande", que el de comprar o poseer un automóvil?. En otras palabras: ¿Qué peso tiene, para propósitos del índice, el valor de una variable vis a vis las otras?. Se presenta entonces la necesidad de dar a cada variable un "peso" que tome en cuenta la importancia relativa de ella.

I = W₁V₁ (X₁) + W₂V₂ (X₂) + W₃V₃ (X₃)

donde:

W es el peso a que se hace mención.

Pero el concepto de W es conflictivo, por cuanto las "curvas de preferencia" o "trade-offs" entre las variables difieren, de acuerdo a las personas. El análisis de factores soluciona este problema mediante el uso de correlaciones múltiples, sistema mediante el cual se asigna mayor peso a las variables que cuentan o "pesan" más en la formulación del índice (aquéllas que tienen un coeficiente de correlación múltiple mayor con el total). Este supuesto parece valedero, por cuanto se asume que se debería dar más importancia a las variables que se relacionan más con aquello que estamos tratando de medir.

Para arribar a este proceso de análisis, el sistema propuesto formula las siguientes operaciones:

i. Elaboración

Entre las variables mencionadas se haría:

a) Un análisis de correlación; producto de una previa estandarización de los datos, y que consiste básicamente en una revisión de las interdependencias entre las distintas variables. Una vez calculados los pares de coeficientes de correlación posibles, y efectuada una matriz de correlación, se analizan las relaciones casuales y también las significativas.

b) El análisis factorial; reduce la gran cantidad de variables a una cantidad menor de factores, representativo de las variables básicas. Cada factor tiene también asignado un "peso" que es producto de la estructura total de las variables básicas.

c) El cálculo de valores de los factores; para cada una de las cuadrículas (km²) o unidades de espacio, que se hace en base a la matriz de pesos de tos factores, de los valores medios, de la dispersión, y de tos valores de las variables.

d) Una agrupación espacial de los valores de las funciones: paso que sirve para identificar las áreas de características comunes. Se hacen mediciones de distancia entre tos distintos valores de factores en el espacio, con lo cual se reúnen las unidades más parecidas en grupos, que pueden ser tomadas como características, ya sea de un mayor o menor grado de potencial físico de desarrollo o de un mayor o menor nivel de vida comparativo con el resto de la región.

El proceso matemático que se necesita para desarrollar el análisis factorial es demasiado largo y por ello no se lo ha incluido en este Anexo. Sin embargo, cabe anotar que esa explicación matemática puede encontrarse en estudios especializados en ese campo.¹

¹ Ver: U.S. Department of Agriculture, Farm Operator Level of Living Index, Statistical Bulletin 321, Government Printing Office, Washington, D.C. 1962. Ver: Friedman, John, y Alonso, William (eds.). Regional Development and Planning, "Toward a Geography of Economic Health: The Case of New York State", por John H. Thompson, Peter R. Gould y Marion A. Buck, 1961.

III.2.5 Modelos estadísticos

El proceso de diagnosticar la situación existente, y de planificar la estructura futura de un área geográfica, dependen de la solución a problemas tanto analíticos como de política económica y social. Desde el punto de vista analítico, los modelos econométricos aportan un enfoque lógico (o si se quiere adoptar el término, matemático) a estos procesos de análisis y planificación. El supuesto es que, con los diferentes grados de abstracción que se impongan, se puede describir, en un modelo matemático, la operación e interacción completa de la economía, incluyendo los factores humanos que la determinan.

Los modelos matemáticos tienen un numero de elementos, entre los que se cuentan: a) Una lista de variables, subdivididas en conocidas y desconocidas, endógenas o exógenas, dependientes o independientes, de acuerdo a si representan condiciones ya conocidas en los datos estadísticos. b) Una lista de relaciones o ecuaciones, que especifican los enlaces que existen entre esas variables, y se subdividen en definiciones, ecuaciones de balance, ecuaciones tecnológicas e institucionales, y ecuaciones de comportamiento. Cada ecuación representa un juego de enlaces o relaciones con una dirección causal, que a veces se representa con flechas dirigidas a la variable afectada. Hay otros elementos en las variables, llamados coeficientes, y que describen la intensidad con que una variable afecta, a través de las relaciones de la ecuación, a otra variable.

Los análisis hechos en la sección correspondiente a Estructura de la Producción Agrícola (Sección 2.7 del Informe), se han basado en un esquema que constituye, efectivamente, un modelo matemático que fue ya probado, y del cual se obtuvieron resultados que fueron presentados en esa Sección. El desarrollo metodológico de ese modelo se presenta a continuación.

Se parte de la observación de que hay un nivel óptimo de uso de la tierra, nivel que no se lo ha alcanzado todavía en la estructura productiva de la región, y que se puede medir ya sea por el criterio de máximo rendimiento económico, o de utilización óptima de la tierra. En consecuencia, entre el nivel de producción actual, y el nivel potencial, hay una brecha cuya determinación se hace a través de las siguientes relaciones:

APPA = VNPPA - VNPAA

VNPPA_i = S_i x VAP_i

Donde:

APPA = Aumento potencial de la producción agropecuaria
VNPPA = Valor Neto de la producción potencial agropecuaria
VNPAA = Valor Neto de la producción agropecuaria actual
S_i = Superficie en cada cultivo del suelo
VAP_i = Valor agregado potencial del cultivo de máximo rendimiento, en cada uso del suelo (i)
VAP = Valor agregado actual agropecuario

III.2.5.1 METODOLOGIA DEL CALCULO DE BRECHAS DEL VALOR DE LA PRODUCCION

Todas las brechas de valor de la producción tienen como base de referencia el valor estimado de la producción actual, el que, por motivos de simplicidad será citado como VPA, de aquí en adelante.

El VPA se calculó a nivel de km² para toda la Zona 1, en base a la información contenida en el Banco de Datos referente a Uso Actual de la Tierra y a Suelos clasificados de acuerdo a su capacidad de uso. Por medio de un programa de computación electrónica se estimaron los rendimientos medios de los distintos productos a nivel de km², utilizándose la siguiente fórmula:

donde Rxi es el rendimiento medio del producto x en el km² i; Rxj es el rendimiento estimado del producto x correspondiente a la clase de suelo j y aj es el área de suelo de Clase j.

El cociente de ambas sumatorias proporciona un rendimiento medio ponderado por las áreas de las distintas clases de suelo que integran el km².

El cálculo utilizó los rendimientos estimados por producto y clase de suelo que se presentaron en el Cuadro 2.85.

Los rendimientos medios así estimados multiplicados por el área ocupada por el producto x, en el km²i proporcionan su volumen físico de producción que multiplicado por el precio del producto representa su aporte al VPA_i. Obviamente la suma de tales valores correspondientes a todos los usos de la tierra identificados en el km²i, corresponde al VPA total.

Finalmente la agregación de los VPA_i proporciona el VPA de la Zona 1. Las tres brechas de valor de la producción así estimadas miden la diferencia entre valores de producción potenciales y el VPA. A continuación se definen y comenta cada una de ellas.

i. Brecha de valor de la producción No. 1

Esta brecha responde a la pregunta: ¿Qué cambio puede esperarse en el valor de la producción si el sector agrosilvopecuario adoptara la tecnología "potencial", sin cambiar el patrón actual de uso de la tierra?.

A fin de poder responder a tal pregunta la brecha se definió como:

BVP₁ = VPP₁ - VPA

donde BVP₁ es la brecha de valor de la producción No. 1 y VPP₁, es el valor de la producción potencial No. 1.

El VPP₁ se evalúa en base al patrón actual de uso de la tierra, pero con nivel tecnológico "potencial". Para su estimación se utilizó el mismo procedimiento y programas de computación que para la evaluación del VPA, pero, reemplazándose los coeficientes de rendimientos "actuales" por los "potenciales". Los precios de los productos fueron los mismos que se usaron para el cálculo del VPA. (Ver Cuadro 2.85 del Informe).

Esta primera brecha de valor de la producción es la más simple de las tres propuestas y trata de estimar el efecto aislado del cambio tecnológico sobre el valor de la producción.

ii. Brecha de valor de producción No. 2

La medición de esta brecha pretende investigar la distancia, en términos de valor de la producción, que media entre la situación actual y una situación potencial caracterizada por el uso óptimo del recurso tierra desde el punto de vista económico y ecológico. Este intento exige la definición del alcance de la expresión "uso óptimo del recurso tierra".

El planteamiento del problema en los términos expuestos determina su formulación en el marco metodológico de la programación lineal, que permite alcanzar una solución normativa óptima que es consistente con los objetivos propuestos. La brecha se definió como:

BVP₂ = VPP₂ - VPA

donde la BVP₂ es la brecha de valor de la producción No. 2 y VPP₂, el valor de la producción potencial No. 2, se deriva de la solución No. 1 del programa lineal planteado (Ver Cuadro 2.93 del Informe), el que utiliza para la estimación de esta brecha coeficientes de rendimientos correspondientes a tecnología "actual", el mismo conjunto de precios utilizados para el cálculo del VPA y un patrón de uso conforme a la solución óptima alcanzada.

El problema planteado puede expresarse, en términos de programación lineal como la maximización de una función de ingreso bruto a nivel de la Zona 1, sujeto a restricciones ecológicas y de mercado.

El modelo produjo dos soluciones ya que se utilizaron dos conjuntos de coeficientes para su función objetivo. La solución 1 utilizó como coeficientes de las actividades reales las estimaciones de ingreso bruto de los distintos cultivos o usos de la tierra por clase de suelo que suponen el nivel tecnológico "actual". La solución 2 utilizó como coeficientes las estimaciones de ingreso bruto calculadas en base a la tecnología "potencial".

Los elementos del proceso de programación lineal son:

a. La función objetivo

La función objetivo que maximiza el modelo está integrada por 140 actividades de las cuales 116 son reales y 24 de holgura. Las actividades se definieron en términos de hectáreas de tierra, de determinadas clases de suelo y estratos de altura, ligadas a 26 usos agrosilvopecuarios.

En efecto, se diferenciaron las ciases de capacidad de uso del suelo de I a V y el agrupamiento de clases VI y VII. La dase VIII no se tuvo en cuenta, ya que se consideró que tales suelos no deben utilizarse para la producción agraria con excepción de la explotación de los manglares, por lo que no revestía interés su inclusión. Asimismo, se consideraron tres estratos de altura, a saber: de 2 a 399 m, 400 a 799 m y 800 a más, ya que como se explicó anteriormente, la altitud determina características climáticas que afectan la aptitud de los suelos para los diferentes usos de la tierra.

Debe hacerse notar que la vinculación, uso de la tierra-suelo-altura, lograda por medio de la definición de las actividades tenía el propósito deliberado de señalar pautas de uso de la tierra que atendieran, tanto a la conservación del recurso como a su uso productivo de acuerdo a su capacidad potencial.

b. Las restricciones ecológicas

El modelo contiene 16 ecuaciones que constituyen las restricciones de tierra disponible de las distintas clases y estratos de altura. En realidad, constituyen restricciones de tipo ecológico o edafoclimáticos ya que su diferenciación obedece a su distinta aptitud para los diferentes usos de la tierra.

c. Las restricciones de mercado

Se formularon 8 ecuaciones que difinen áreas máximas para el cultivo de los siguientes productos: sandía, hortalizas: excluidos melón y sandía, cítricos, otros frutales, algodón, tabaco, ajonjolí y arroz.

El criterio seguido para su inclusión en el modelo fue que, si bien en las condiciones actuales son actividades rentables, su margen de expansión está limitado por la capacidad de absorción del mercado. Este criterio es válido para todos los productos mencionados con la excepción del arroz. En efecto, el límite impuesto para el área cultivada de este grano básico, respondió a la necesidad de compatibilizara con las áreas aptas disponibles para ese cultivo.

Las áreas máximas fijadas para los restantes cultivos se basaron en las metas de áreas cultivadas establecidas por CONAPLAN, para 1977, incrementadas por las tasas de crecimiento previstas para tales cultivos, así como en la participación actual de la Zona 1 en el área cultivada total de cada cultivo.

El Gráfico III.1 nos presenta la matriz utilizada para estructurar el modelo, y se muestran los resultados obtenidos por las soluciones del modelo de programación lineal en los Cuadros 2.93 y 2.94.

iii. Brecha de valor de producción No. 3

Esta estimación se basa en la comparación del VPA con el valor de la producción potencial No. 3 ó VPP₃, el que se deriva de la solución No. 2 del modelo de programación lineal explicado en el punto anterior. Este modelo es matemáticamente idéntico al utilizado para la determinación del VPP₂ y su única diferencia radica en el valor que asumen los coeficientes de ingreso bruto de la función objetiva, los que se basan en el nivel tecnológico "potencial".

GRAFICO III.1: MODELO DE PROGRAMACION LINEAL

Por lo tanto, este modelo determina la asignación óptima del recurso tierra, dentro del mismo marco de restricciones ecológicas y de mercado que sirvieron para alcanzar la solución anterior pero suponiendo un mayor grado de tecnificación. La brecha se define entonces como:

BVP₃ = VPP₃ - VPA

Los resultados de ese análisis se presentan en el Cuadro 2.94 del Informe.

III.2.5.2 BRECHAS DE EMPLEO

Estas estimaciones guardan un estricto paralelismo con las brechas de valor de la producción comentadas precedentemente.¹

¹ Las estimaciones de brecha de empleo se efectuaron para la Zona 1.

El objetivo perseguido con su medición es estimar el impacto posible que, sobre el nivel de empleo, tienen los cambios en el patrón de uso de la tierra y en el nivel tecnológico del sector agrario. Todas las estimaciones calculadas se expresan en trabajadores por trimestre y por ano, y según los dos niveles tecnológicos definidos anteriormente.

Los coeficientes de requerimientos tecnológicos de mano de obra discutidos en el punto "Estimación de requerimientos de mano de obra" (Sección 2.7.5) sirvieron para el cálculo del número de días/hombres requeridos. Estas cifras se convirtieron en número de trabajadores/trimestre y por año, mediante el supuesto de que el año está integrado por 280 y cada trimestre por 70 días laborables, respectivamente.

A continuación se definen y comentan las brechas estimadas:

i. Brecha, de empleo No, 1

Esta brecha mide el cambio en el volumen de mano de obra requerida tecnológicamente, entre el volumen estimado de mano de obra actual, MOA, y el estimado bajo el supuesto de adopción de la tecnología "potencial", MOP₁.

La estimación de MOA surge de combinar el patrón de Uso Actual de la Tierra con los requerimientos actuales estimados de mano de obra por hectárea y por Uso de la Tierra, presentados en "Estimación de requerimientos de mano de obra", (Cuadro 2.90 del Informe).

La estimación de MOP₁ utiliza el mismo patrón de Uso Actual de la Tierra y los requerimientos de mano de obra correspondientes a la tecnología "potencial" (Ver Cuadro 2.91).

La brecha se define como:

BE₁ = MOP₁ - MOA

Donde BE₁ es brecha de empleo No. 1 definida como la diferencia entre el volumen de mano de obra potencial No.1 y el volumen de mano de obra actual.

La misma fórmula se utiliza para el cálculo de la brecha a nivel trimestral y anual.

ii. Brecha de empleo No. 2

Su objetivo es medir el impacto del cambio en el patrón de uso de la tierra sin cambio tecnológico. Surge de la comparación entre MOA y el nivel de mano de obra potencial No. 2, MOP₂.

El MOP₂ se calculó en base al patrón de Uso de la Tierra derivado de la solución No. 1 del modelo de programación lineal ya comentado y los requerimientos de mano de obra correspondientes a la tecnología "actual".

La brecha se define como:

BE₂ = MOP₂ - MOA

Al igual que la anterior, mide las brechas trimestrales y anual.

iii. Brecha de empleo No. 3

En forma similar al anterior, esta vez haciendo uso del patrón de Uso de la Tierra derivado de la solución No. 2 del modelo de programación lineal utilizado para la estimación de la BVP₃, estima el cambio en el nivel de mano de obra requerida en base a los requerimientos de la tecnología "potencial"

iv. Resultados de las brechas de empleo

Los resultados de las estimaciones de las brechas de empleo se presentan en el Cuadro 2.95 del Informe.

III.2.5.3 ANALISIS COMPLEMENTARIOS A LOS MODELOS DE PRODUCCION Y EMPLEO

En las páginas anteriores se presentó el modelo matemático que sirvió para obtener los resultados descritos en el Informe, y en consecuencia esos resultados justifican la expresión de que, en base a los resultados analíticos, se pueden tomar decisiones de política de desarrollo.

Como complemento de lo anterior, y para poder proveer a los gobernantes nacionales de otros elementos de política de desarrollo rural, se sugieren a continuación otros análisis, similares y complementarios a los hechos anteriormente, y que se refieren sobre todo a aspectos sociales y poblacionales; entre ellos se destaca un análisis que puede ser de gran interés y utilidad, sobre la distribución de los efectos de desarrollo y de incremento del ingreso regional, entre los varios tipos de pobladores de la región.

i. Crecimiento poblacional y utilización de mano de obra

En este análisis se trata de estimar la oferta (actual y futura) de empleos productivos en la región, y comparar esa oferta con la demanda que presentan el número de habitantes que efectivamente buscan trabajo. Considerando que la disponibilidad de empleos determina el asentamiento de los trabajadores y sus familias, se puede también, por consiguiente, proyectar la población total de la región.

Se observa que, por el momento, el volumen de trabajadores posiblemente no es un factor limitante para la producción (excepto en cuanto a su capacitación), y que más bien existen condiciones de subempleo, desempleo y emigración, que hacen necesaria la creación de nuevas fuentes de trabajo, directamente en el campo. En esas condiciones, se plantea la posibilidad (que deberá ser confirmada en un diagnóstico) de que la productividad marginal del factor trabajo sea mínima o cercana a cero, lo cual se traduce en sueldos bajos para el trabajador y en concomitantes desequilibrios.

La situación actual es fácilmente discernible. Entre los datos obtenidos en el Proyecto se tiene el número de personas, económicamente activas, que se dedican a labores de producción agrícola. Se trata, simplemente, de comparar esa cifra con la demanda que las labores de producción actual hacen de esa mano de obra. Aquí se establece la relación que es fundamental para este análisis:

(1)
PEA_OC ⁼ PEA_di ± PEA_ex

que señala que, la población plenamente ocupada (PEA_OC) es igual a la población disponible, es decir, aquéllos que están buscando trabajo (PEA_di), menos el excedente de mano de obra (PEA_ex) que se estima que existe en la región.

Las cifras sobre la población activa en la región (PEA_di), existen entre los datos obtenidos en la misión¹. Para estimar la demanda efectiva de trabajadores (PEA_OC) se toman las cifras de utilización de trabajadores que precisa cada cultivo o uso del suelo, es decir, el número de trabajadores plenamente ocupados que demanda cada uno de esos usos. Multiplicando esas cifras (trabajadores necesarios/hectáreas), por el número de hectáreas en cada uso, se obtiene el valor total de PEA_OC, con lo cual la comparación entre oferta y demanda es entonces muy simple, de acuerdo a lo expresado en la ecuación 1.

¹ Aun cuando esa definición de población ocupada pueda ser metodológicamente cuestionable, por cuanto incluye a algunos que no debe (como por ejemplo los que trabajan pocas horas al mes), y no incluye a otros, particularmente niños, que ayudan en las labores agrícolas. Se podría corregir tomando, por ejemplo, como insumo trabajo al número de horas trabajadas al mes, en cada unidad de tierra.

Una vez obtenida, por diferencia, el valor de población trabajadora excedente, se puede estimar el número de ellos que están subocupados, porque conocemos el número de desocupados, y en consecuencia, el número de desocupados sería:

(2)
PEA_sub = PEA_ex - PEA_doc

Volvamos ahora a la proposición de que el modelo deberá servir para proyectar también las condiciones de utilización de mano de obra en el futuro, evaluando los cambios en la estructura del empleo en base a variaciones en la estructura de producción. Se trata, nuevamente, de comparar el número de trabajadores disponibles (número que es función del crecimiento poblacional y de la participación de la población en la búsqueda de trabajo), con el número de empleos que han sido generados en base a cambios en el uso de la tierra, incorporación de nuevas tierras al espacio productivo, etc.

(3)
PEA^t_OC = PEA^t_di ± PEA^t_ex

La estimación del número de empleos disponibles (PEA^t_OC) es el paso inicial en este análisis. Ese número es, por una parte, la sumatoria de la oferta actual, estimada anteriormente (PEA_OC), más un número de empleos que se supone serán generados en base a los programas de desarrollo regional, de acuerdo a una tecnología y política de utilización de mano de obra que deberá ser determinada.

Es decir:

(4)
PEA^t_OC = PEA^O_OC + L(x)^o-t

ecuación en la que L(x)^o-t es la suma de las oportunidades de empleo que se han generado en el período, lo cual se expresa asimismo

(5)
L(x)^o-t = a.L(x₁) + b.L(x₂) +...... y.L(x_n)

indicando que el número total de empleos generados es igual a la suma de la generación de empleos por parte de tos proyectos individuales, pero considerando que cada proyecto, L(x_n), tiene un efecto multiplicador, el cual se manifiesta matemáticamente en los coeficientes a, b, c, etc. Tenemos que buscar entonces la manera de como se podría estimar el valor futuro de esos efectos multiplicadores. Esa tarea, y el cálculo de la población económicamente activa disponible (PEA^t_di, en la ecuación 3), son los elementos que faltan para completar este análisis.

ii. Análisis de crecimiento de la población

Para estimar el número de trabajadores disponibles, de acuerdo a las tendencias demográficas, se establece la ecuación fundamental:

(6)
PEA^t_di = PPA^t_j,i. TP_j,i

que expresa que dicho número de trabajadores depende del número de trabajadores que existan en capacidad de trabajar, dentro de cada grupo de edad (j), y sexo (i), o población potencialmente activa (PPA^t_j,i.), multiplicado por la tasa de participación, o porcentaje de ellos que busca trabajo, nuevamente para cada grupo de edad y sexo (TP_j,i).

La población potencialmente activa, dentro de cada unidad geográfica, es igual al número existente al momento actual, más los nuevos entrantes a esa categoría poblacional (por razones de edad), menos los que mueren en el período considerado.

(7)
PPA^t_j,i = NE^t_i - D^a-t_j,i

Para conocer el número de nuevos entrantes, para cada sexo (NE.¡), se puede asumir que ese grupo es una proporción fija del total de población en la edad 0 a 10 años. Este grupo, a su vez, crece a una tasa igual al crecimiento vegetativo de la población. Es decir:

(8)
NE^t_i = g_i (P_0-10)^o_i (1+r)^t-1

ecuación en la que g es la proporción de habitantes de cada sexo, dentro del grupo poblacional 0-10 años, que se incorpora a la fuerza de trabajo. La proyección de la población 0-10 años se hace, por supuesto, para un período menos que el considerado para la proyección, es decir para t-1. A su vez:

(9)
P(_0-10)^t-1_i = (P_0-10)^o_i (1+r)^t-1

ecuación donde se señala el incremento poblacional del grupo 0 a diez años, que ocurre a una tasa r, igual al crecimiento vegetativo de la población de la región, la que se deberá determinar por diferencia entre las tasas de natalidad y mortalidad de la región.

Al satisfacerse las ecuaciones 8 y 9, se puede satisfacer también la ecuación 7, considerando que D, el número de defunciones, es fácilmente calculable en base a las tasas de mortalidad para cada grupo de edad y para cada sexo, que se obtienen de los censos de población para la región. Con esto, queda solamente por considerar, lo referente a las tasas de participación de la población de cada sexo y grupo de edad, en la ecuación 6.

La tasa de participación de la población potencialmente activa depende de las posibilidades de empleo que dicha población cree que tenga, ya que esa consideración tos mueve a buscar empleo activamente. En consecuencia, se propone en este estudio hacer una regresión, por cada grupo de edades y sexo, de las variables desempleo (U) y tasa de participación, dado que esas variables existen entre los datos obtenidos en la segunda parte del Proyecto.

(10)
TP_j,i = b · U_j,i + c

ecuación donde b y c son constantes de la regresión, y con la cual se satisfacen los requerimientos para determinar PEA^t_di en la ecuación 6.

III.2.6 Análisis del efecto multiplicador de los Proyectos

Considerando que el sector agrícola es el predominante en la región, y asumiendo que van a establecerse programas de desarrollo agrícola en el futuro, se puede asumir que el desarrollo de otros sectores, particularmente agroindustriales y de servicios, dependen del desarrollo del sector primario. De poderse establecer esas relaciones, se podría entonces proyectar el incremento total de oportunidades de trabajo, y de ese modo completar los análisis de oferta y demanda de mano de obra, descrito en paginas anteriores.

A más de poder estimar el valor de L(x)^o-t, necesario en la ecuación 4, estos análisis pueden ser de gran utilidad para la planificación global de la región. Se trata, por ejemplo, de saber el número de personas dedicadas a actividades en el sector terciario que se puede estimar existirían hacia el año t de proyección, el grado de urbanización que se puede esperar de la región, una vez que se desarrollen esas actividades secundarias y terciarias, y por último, también se puede proyectar la población total en la región, como factor dependiente del crecimiento en la población económicamente activa.

Para la elaboración de este análisis se parte del supuesto de que cada trabajador (y su familia), demandan para su subsistencia y actividades diarias del trabajo (o insumo), de otros trabajadores. En ese sentido, se trata entonces de construir una tabla de insumo-producto, que represente las condiciones estructurales al momento actual. De esta manera: si por ejemplo, el trabajo de diez agricultores precisa del trabajo (para su alimentación, vestido, transporte, etc.) de los siguientes insumos: del trabajo de otros tres agricultores, del trabajo de un empleado en agroindustrias y del trabajo de tres personas en servicios, representados por:

x_a-a = 3; x_a-i = 1; x_a-s = 3 tendremos una tabla de insumo-producto, como sigue:

SECTORES QUE PRECISAN LOS INSUMOS

Tratar de determinar la "riqueza" de una persona es labor problemática. La definición del concepto riqueza, por un lado, y los parámetros a usarse para medirla son limitantes de esa apreciación. Sin embargo, un gran nivel de certeza de esa medición se obtiene al analizar la posesión de bienes materiales que, como parte de los recursos de la región, incluyen elementos como tierra, construcciones, maquinaria, etc.

Por otra parte, la elección de "grupos sociales" entre los cuales se distribuye la riqueza regional también es asunto difícil, ya que podrían elegirse diversas maneras de clasificación (de acuerdo a categorías de empleo, de acuerdo a ingresos, etc.). Considerando que el determinante más importante del nivel de riqueza familiar en el agro es la tenencia de la tierra, se propone tomar como clasificaciones a los grupos de tenencia: propietarios, arrendatarios, asalariados y colonos. De esta manera, se trata de establecer una matriz de distribución de la riqueza, en la cual cada grupo poblacional (p) tenga una riqueza (R) que es la sumatoria del número de esos bienes, por el precio de ellos, tal como se ve en el siguiente cuadro:

Bienes

Esta clasificación puede ser criticada en el sentido de que excluye una serie de posibilidades (como por ejemplo, la posibilidad de que un individuo, pese a ser propietario de una finca, trabaje en otra), pero aparece como la aproximación más adecuada en el contexto de los datos que es posible obtener.

A un nivel grande de agregación, como por ejemplo a nivel de cantones, es posible, con datos del censo, comenzar a construir la matriz en base a una desagregación de datos tales como: superficie agrícola en tenencia de propietarios, colonos o arrendatarios; infraestructura y animales existentes en cada finca, tabulados por categoría de tenencia, etc. De no ser posible esa tabulación se sugiere que al menos se busque una aproximación de los índices que estamos tratando de medir, mediante la tabulación de tenencia de la tierra por categorías, que al ser multiplicadas por su valor, permitan construir una curva de Lorenz que mida los porcentajes de ingresos con los porcentajes de población.

La medición del valor de cada hectárea de la tierra es también un problema que se deberá resolver. Sin embargo, ya se ha adelantado sustancialmente en esa rama, al haberse calculado, para propósitos de estudios de economía agrícola, un modelo para determinar el precio de arrendamiento por hectárea de la tierra.¹ La conversión del modelo de regresión para valores de arrendamiento, a valores de "precio", es empresa, si no complementaria, al menos muy similar.

¹ Ver: Sección III.2.1, Metodología para la determinación del precio de arrendamiento.

Viene a continuación el análisis sobre la manera de como el producto bruto de la región se divide entre los varios grupos de tenencia considerados. Para ello, se parte de la teoría de contabilidad social, que indica que el PRB (Producto Regional Bruto) puede ser estimado mediante el valor, a precios de mercado, de los bienes y servicios producidos en la región. Este valor se puede entonces tomar como la sumatoria de la producción por sus precios de mercado. De lo que se trata es de asignar las remuneraciones que los grupos de población reciben por su intervención (inversión, trabajo, etc.) en esa producción. La sumatoria de esas remuneraciones, sin embargo, da como resultado el "valor agregado" de la producción de esa región, y no el PRB, por lo que hay que descontar

(1)
VA = PRB - VPI

VPI = Valor de los productos intermedios
VA = Valor agregado

La estimación de los insumos importados o "productos intermedios" es entonces fundamental para propósitos de este análisis. Para este calculo se dispone, para cada uso de la tierra (x), el valor de los costos de los insumos necesarios. Por lo tanto, es posible derivar cuales son los insumos importados, ya sea por sumatoria de ellos, o por diferencia del costo total de producción, menos mano de obra y semillas, asumiendo que todo el residuo es costos de factores importados.

(2)
VP₁ = S_pt - C_pm - C_ps

C_pm = Costo mano de obra
C_pc = Costo semillas
C_pt = Costos de Producción Total

y

(3)
VA = PRB - C_pt + C_pm + C_ps

Se puede de esa manera obtener el cálculo del valor agregado de la producción, para cada uso de la tierra. Se trata ahora de analizar como ese valor agregado se convierte en remuneraciones a los propietarios de los varios insumos. Para ello, se analiza la manera de cómo se producen las remuneraciones a factores, pensando que las remuneraciones a los factores tierra (R_t), empleo (R_e), capital (R_c), empresa (R_E), suman el valor agregado

(4)
VA = R_t + R_e + R_c + R_E

por lo que se trata de estimar cómo se relacionan las ecuaciones 3 y 4.

Las remuneraciones a cada factor es posible determinarlas en base al estudio propuesto ya indicado. De esta manera, para cada tipo de uso de la tierra (x)

(5)
R_e = H · DHA · SP

Esta ecuación 5 señala como el retorno al trabajo es igual al producto de multiplicar el número de hectáreas (H) en uso (x), por el numero de días hombre por hectárea (DHA) requeridas para el cultivo, y por el salario promedio actual (SP) de un día hombre en ese cultivo.

(6)
R_t = H · RAT

La remuneración al factor tierra es igual al número de hectáreas (H) por el precio de la renta actual de esa tierra, (RAT).

(7)
R_c = H · K · iK

La remuneración al capital es igual al número de hectáreas (H), por el monto de capital invertido (K), y por el interés sobre ese capital, (iK).

(8)
R_E = S H(x) [ PRB(x) - VPI(x) ]

La remuneración al empresario es igual al valor bruto (PRB) de la producción de H hectáreas, menos el costo de factores (VPI) (otros de los insumos importados) usados en esa producción.

Una vez que se han obtenido los valores absolutos de los rendimientos para cada uso de la tierra, es necesario adjudicarlos a los grupos poblacionales escogidos. Para ello se considera que no todas las remuneraciones afectan a todos los grupos, sino que se distribuyen de acuerdo al siguiente cuadro:

De este modo, se puede proceder a agregar cada año el valor del incremento al stock de riqueza, ya estimado anteriormente, a fin de observar en el tiempo, el impacto que las actividades productivas regionales tienen sobre la distribución del ingreso.

Republica de el Salvador - Capacidad de Uso Predominante de la Tierra

Republica de el Salvador - Capacidad de Uso de la Tierra

LA ORGANIZACION DE LOS ESTADOS AMERICANOS

Los propósitos de la Organización de los Estados Americanos (OEA) son los siguientes: afianzar la paz y la seguridad del Continente; prevenir las posibles causas de dificultades y asegurar la solución pacífica de las controversias que surjan entre los Estados Miembros; organizar la acción solidaria de éstos en caso de agresión; procurar la solución de los problemas políticos, jurídicos y económicos que se susciten entre ellos, y promover, por medio de la acción cooperativa, su desarrollo económico, social y cultural.

Para el logro de sus finalidades la OEA actúa por medio de la Asamblea General; la Reunión de Consulta de Ministros de Relaciones Exteriores; los tres Consejos (El Consejo Permanente, el Consejo Interamericano Económico y Social y el Consejo Interamericano para la Educación, la Ciencia y la Cultura); el Comité Jurídico Interamericano; la Comisión Interamericana de Derechos Humanos; la Secretaría General; las Conferencias Especializadas, y los Organismos Especializados.

La Asamblea General se reúne ordinariamente una vez por ano y extraordinariamente en circunstancias especiales. La Reunión de Consulta se convoca con el fin de considerar asuntos de carácter urgente y de interés común, y para servir de Organo de Consulta en la aplicación del Tratado Interamericano de Asistencia Recíproca (TIAR), que es el principal instrumento para la acción solidaria en caso de agresión. El Consejo Permanente conoce de los asuntos que le encomienda la Asamblea General o la Reunión de Consulta y ejecuta las decisiones de ambas cuando su cumplimiento no haya sido encomendado a otra entidad, vela por el mantenimiento de las relaciones de amistad entre los Estados Miembros así como por la observancia de las normas que regulan el funcionamiento de la Secretaría General, y además, en determinadas circunstancias previstas en la carta de la Organización, actúa provisionalmente como Organo de Consulta para la aplicación del TIAR. Los otros dos Consejos, que tienen sendas Comisiones Ejecutivas Permanentes, organizan la acción interamericana en sus campos respectivos y se reúnen ordinariamente una vez por año. La Secretaría General es el órgano central y permanente de la OEA. La sede tanto del Consejo Permanente como de la Secretaría General está ubicada en Washington, D.C.

La Organización de los Estados Americanos es la asociación regional de naciones más antigua del mundo, pues su origen se remonta a la Primera Conferencia Internacional Americana, celebrada en Washington, D.C., la cual creó, el 14 de abril de 1890, la Unión Internacional de las Repúblicas Americanas. Cuando se estableció la Organización de las Naciones Unidas se integró a ella con el carácter de organismo regional. La Carta que la rige fue suscrita en Bogotá en 1948 y luego modificada mediante el Protocolo de Buenos Aires, el cual entró en vigor en febrero de 1970. Hoy día la OEA está compuesta de veintiséis Estados Miembros.

ESTADOS MIEMBROS: Argentina, Barbados, Bolivia, Brasil, Colombia, Costa Rica, Cuba, Chile, Ecuador, El Salvador, Estados Unidos, Grenada, Guatemala, Haití, Honduras, Jamaica, México, Nicaragua, Panamá, Paraguay, Perú, República Dominicana, Surinam, Trinidad y Tobago, Uruguay, Venezuela.