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COSTOS DE TRANSACCIÓN Y ACCESO A MERCADOS DINÁMICOS

EN LA PEQUEÑA AGRICULTURA DEL PERÚ

INFORME FINAL1

Javier Escobal Grupo de Análisis para el Desarrollo (GRADE)

Lima- Perú Enero, 2005

1 Informe Preparado en el Marco del Proyecto. El proyecto contó con la Colaboración de Rafael Novella y Magdalena Benza. La operación de campo se realizó bajo la supervisión de César Ciudad.

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INDICE

I. Introducción II. Entorno Económico y Política Agraria en el Perú

II.1. Política Macroeconómica y Reformas Estructurales II.2. El Sector Agrícola Peruano: Evolución y Políticas

III. La pequeña Agricultura Comercial: la producción de Papa y Café en el Perú III.1. Papa

(1) El sistema de Producción de Papa (2) Eficiencia Técnica en la Producción de Papa (3) Comercialización de Papa en el Valle del Mantaro

III.2. Café (1) El sistema de Producción de Café (2) Eficiencia Técnica en la Producción de Café (3) Producción y Comercialización de Café en la Selva del Perú

IV. Costos de Transar y Costos de Transacción en la Pequeña Agricultura Comercial IV.1. Algunos Estimadores Asociados al Costo Efectivos de Transar en el

mercado de Papa (1) Caracterización de las Transacciones (2) Complejidad del Intercambio (3) Estimación de los Costos de Transacción Observados

IV.2. Algunos Estimadores Asociados al Costo Efectivos de Transar en el mercado de Café (1) Caracterización de las Transacciones (2) Complejidad del Intercambio (3) Estimación de los Costos de Transacción Observados

V. El Rol de las Organizaciones, del Crédito y del Riesgo en Reducir Costos de Transacción V.1. La distancia al Mercado como indicador de Costos de Transacción no

observados (1) Marco Teórico (2) Determinantes de Acceso a Mercados Dinámicos en Pequeños

Productores de Papa (3) Determinantes de Acceso a Mercados Dinámicos en Pequeños

Productores de Café

VI. Conclusiones e Implicancias de Política

Referencias

Anexo 1: Estimación del Indicador de Restricción Crediticia

Anexo 2: Estimación de los Indicadores de Aversión al Riesgo

Anexo 3: Supuestos Utilizados Para Calcular Las Variables Agregadas De Insumos

Anexo 4: Anexo Estadístico

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I. Introducción La agricultura Peruana está caracterizada por una forma de propiedad donde domina la pequeña producción parcelaria. Si consideramos como pequeño productor a aquel agricultor que maneja menos de 3 hectáreas, este segmento estaría representado por más de 750,000 agricultores, cubriendo al 55% de las explotaciones agropecuarias que tiene el país. Si el punto de corto fuera de 5 hectáreas, la importancia de este segmento se eleva, hasta representar el 70% de los agricultores del país. La mayor parte de estos agricultores tienen baja productividad, costos monetarios unitarios elevados y enormes dificultades para poder innovar en productos, tecnologías o procesos de tal manera que pueda alcanzar mayores niveles de eficiencia y rentabilidad, inclusive para su escala. Aunque obviamente no es la única vía de solución para superar los problemas de pobreza rural, incrementar las oportunidades para que este pequeño productor pueda acceder a nuevas y mejores oportunidades de mercado es un objetivo crítico dentro de cualquier estrategia de desarrollo rural. En este contexto, si se pretende elevar la rentabilidad de los pequeños productores agrícolas por medio de una vinculación más exitosa con los mercados, es indispensable entender qué factores explican los altos costos de transacción que enfrentan dichos agentes para vincularse a los mercados de productos y factores; y establecer mediante qué mecanismos dichos costos se traducen en estrategias económicas y prácticas tecnológicas particulares. Sólo así se podrá diseñar una estrategia de intervención que permita mejorar el bienestar de los productores agrícolas vía la profundización de sus relaciones mercantiles. Del mismo modo es esencial entender cómo las políticas y programas públicos vigentes afectan las posibilidades de integración de los pequeños productores a mercados dinámicos. El objetivo de esta investigación es, justamente, estudiar los determinantes de acceder o no a mercados dinámicos en el caso de pequeños productores comerciales y evaluar qué factores son críticos para dinamizar dichos vínculos, ampliando oportunidades para el aumento de la productividad y la mejora de ingresos en estos productores. El estudio se concentrará en una muestra de algo más de 600 productores de papa y café ubicados en los departamentos de Cajamarca, Amazonas, San Martín y Junín, que representan un abanico suficientemente amplio en cuánto a la escala de producción, tipo de inserción al mercado, como para evaluar a profundidad las restricciones y potencialidades que muestran los mercados dinámicos en el contexto de los productores de estos dos cultivos. El diseño muestral es tal que se compara a pequeños productores que gracias a la asistencia técnica han logrado acceder a “nichos” de mercado que podrían considerarse “mercados dinámicos” respecto a otros productores que no han demandado asistencia técnica y que continúan vendiendo su producto en el mercado tradicional. Para efectos de este estudio “mercados dinámicos” hace referencia a mercados que pueden absorber cantidades crecientes de los cultivos producidos por estos agricultores, ya sea por el escala del mercado o porque la demanda crece aceleradamente. En el caso de papa los nichos de mercado a los que han accedido los pequeños productores que han sido encuestados que podrían ser considerados “mercados dinámicos” son dos: a) mercado de papa para

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procesamiento (chips) y; b) mercado de semilla de papa. En el caso de café el “mercado dinámico” al que se accede gracias a la asistencia técnica es el de la producción de café orgánico.

Distribución de la Muestra Arreglos Institucionales

Producto Con Acceso a Mercados Dinámicos Gracias a AT Control

Papa 83 206

Café 98 217

Vale la pena señalar que, dado el diseño muestral, utilizado, no se cuenta con productores que hayan accedido a éstos “mercados dinámicos” sin asistencia técnica. Debido a ello los resultados no pueden distinguir el efecto “puro” de la asistencia técnica respecto al impacto que dicha asistencia genera al permitirle al productor acceder a estas nuevas oportunidades de mercado. En tal sentido, los resultados cuantitativos de esta investigación deben ser leídos como el impacto conjunto de ambos procesos. Junto con el análisis cuantitativo basado en este conjunto de encuestas, el proyecto ha conducido entrevistas en profundidad con pequeños productores, acopiadores, proveedores de asistencia técnica así como con las empresas agroindustriales que se encuentran articuladas a aquellos productores más dinámicos. Dichas entrevistas han permitido identificar cuellos de botella en los distintos mercados de bienes y factores así como fallas institucionales que hacen que los pequeños productores se vean afectados negativamente en su integración a los mercados. Este documento contiene cinco secciones además de ésta introducción. En la Sección II se presenta una descripción breve del entorno económico y de política agraria existente en el Perú. Aquí se describen las políticas generales y sectoriales en especial aquellas ligadas al sector agropecuario que condicionan o limitan la manera cómo los pequeños productores se articulan a los mercados. Seguidamente, en la tercera sección se describe el sistema de producción y comercialización de papa y café en el Perú, concentrándose en las zonas que son materia de esta investigación. Está sección utiliza la información de costos recogida en la encuesta para caracterizar la eficiencia técnica que tienen los productores de estos cultivos y mostrara las diferencias de eficiencia que existen dependiendo del acceso a activos públicos y privados claves. La sección construye indicadores sobre los costos de transar (costos de transacción observables) en la pequeña agricultura comercial asociada a ambos productos. Está sección distingue entre los costos de transacción observados asociados a las transacciones efectivamente realizadas y que están fuertemente asociados a la complejidad del intercambio, de los costos de transacción no observados. Estos últimos

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están asociados a transacciones que no pudieron hacerse efectivas debido a un conjunto de barreras económicas que impidieron el intercambio. La sección V plantea un modelo conceptual que permite medir indirectamente la importancia relativa de los costos de transacción no observados, los que se pueden definir alternativamente como “la distancia al mercado” de aquellos productores que debido a un conjunto de restricción no pudieron acceder a mercados dinámicos. En particular, ésta sección evalúa el rol de variables claves susceptibles de intervención pública como la educación y el grado de organización del pequeño productor, su acceso a crédito y su percepción de riesgo para explicar la magnitud de aquellos costos de transacción que impiden que determinados productores puedan articularse de manera exitosa a los mercados dinámicos de papa y café en el Perú. Finalmente, en la sección VI de este estudio, se resumen los principales hallazgos y se plantean las implicancias de política que se derivan.

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II. Entorno Económico y Política Agraria en el Perú II.1. Política Macroeconómica, Reformas Estructurales y Evolución de la Pobreza En 1990, el Perú emprendió un drástico programa de ajuste macroeconómico y de reformas estructurales tendientes a superar los gravísimos problemas de hiperinflación y recesión generalizada con que terminó la década de los ochenta. Las reformas estructurales apuntaron a la apertura al mercado externo, a la generación de una mayor competencia en los mercados de productos y factores, y a la disminución de la participación indiscriminada del Estado, acabando con más de treinta años de predominio de un esquema de desarrollo "hacia adentro", que discriminó al sector rural–agrario en beneficio del urbano–industrial. Sin embargo, el dinamismo reformista se mantuvo sólo hasta más o menos 1996, quedando muchas reformas en el tintero, especialmente aquellas llamadas de segunda generación. Los resultados del proceso de los noventa, desde el punto de vista de estabilización macroeconómica, fueron indudablemente exitosos, permitiendo el control de la inflación y la recuperación de la actividad económica global. Durante los últimos años a economía peruana, a pesar de innumerables crisis políticas, ha continuado creciendo a una tasa promedio superior al 3%. Sin embargo, la desaceleración del proceso de reforma, aunada a las crisis financieras internacionales, desaceleró el proceso de recuperación económica alcanzado entre 1993-96 y trajo consigo una reducción en el ritmo de crecimiento de la economía, la que se vio aún más prolongada con la crisis política del 2000.

Cuadro 1 Crecimiento del Producto Bruto Interno

PERU 1993-2002

Junto con este crecimiento económico sobresalen otros impactos positivos de la estabilización macroeconómica. Entre ellos, la recuperación de los ingresos fiscales, los que luego de reducirse a menos del 8% del PBI a fines de la década de los ochenta se recuperaron a niveles de entre 15% y 16% a lo largo de los últimos años; y el incremento

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continuo de reservas internacionales, debido a la mejora de las exportaciones (especialmente mineras) y el ingreso de capitales externos debido a un entorno muy favorable para la inversión extranjera. La entrada de capitales externos y la puesta en operación de un número importante de proyectos mineros, ha generado una abundancia de divisas que podría estar configurando lo que se conoce como “enfermedad holandesa” (Dutch disease), impidiendo que el tipo de cambio se eleve. En este contexto el tipo de cambio real se ubica casi 30% por debajo de los niveles de inicio de los noventa, afectando la competitividad de sectores transables que no tienen la productividad ni la renta diferencial suficiente como para ser rentables en este contexto. Por el contrario un pequeño número de sectores (minería y recientemente producción de gas) han logrado crecer rápidamente, contribuyendo al crecimiento del producto global pero sin hacer lo propio en lo que respecta a su impacto sobre el empleo y las remuneraciones.

Gráfico 1 Evolución del índice del tipo de cambio real (fin de año - multilateral base 1990=100)

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1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

Así, a pesar de la estabilización macroeconómica lograda en los noventa, el crecimiento económico logrado no ha conseguido revertir la alta tasa de pobreza urbana y rural prevaleciente en el Perú. (Cuadro 2). Aunque es difícil establecer series estadísticas de pobreza dadas los cambios metodológicos, la tendencia reciente de las tasa de pobreza muestra que en periodos de crecimiento económico la pobreza en la costa rural se redujo, por el contrario, en la sierra y selva rural (dónde se ubican las dos zonas de estudio de éste trabajo) la pobreza no sólo no se redujo sino incluso se incrementó ligeramente. Este patrón diferenciado entre costa y las otras dos regiones del sector rural puede explicarse en buena parte por la enorme disparidad en la dotación de bienes y servicios públicos entre éstas regiones, así como importantes diferencia entre activos privados críticos como lo es la educación.

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Cuadro 2

1985 1991 1994 1997 2000 1997 1998 1999 2000 2001 2002*

Lima Metropolitana 27.4 48.2 42.4 35.5 45.1 25.4 24.1 31.4 38.9 28.3 30.9Costa Urbana 42.1 54.2 51.8 58.3 53.1 27.7 31.6 36.5 36.1 37.5 37.3Costa Rural 50.0 63.4 52.8 64.4 51.8 45.2 52 50.7 60.3 60.6Sierra Urbana 36.4 45.9 51.6 37.7 44.3 38.3 35.9 36.8 33.1 43.2 41.1Sierra Rural 49.2 67.5 64.7 68.1 65.5 72.5 73.2 79.4 73.3 80.1 78.5Selva Urbana 48.2 43.0 44.2 51.5 37 37.4 40.9 37.8 49.4 45.9Selva Rural 67.9 70.1 64.9 69.2 55.7 58.1 61.9 73.2 73.4 71.8

Total 41.6 54.5 53.4 50.7 54.1 42.7 42.4 47.5 48.4 49.8 49.4Fuente: INEI, Hererera(2002); Cuánto. Datos 2002 estimación propia.. aún preliminar

ENNIV ENAHO

Tasa de pobreza por ámbito geográfico(% de individuos pobres)

Tal como muestra nítidamente en el cuadro 3 la sierra y la selva rural tienen un menor acceso a servicios públicos como electricidad agua o desagüe. Asimismo, la sierra rural muestra niveles de educación bastante inferiores al resto de las áreas rurales del país. Estas diferencias en activos públicos y privados se traducen en una productividad agrícola menor en la sierra y selva (ver Escobal, 2004), y tal como muestra el mismo cuadro 3, en ingresos per-capita sustancialmente más bajos.

Cuadro 3

Pobre E. Pobre NE. No Pobre Total Pobre E. Pobre NE. No Pobre Total Pobre E. Pobre NE. No Pobre TotalCaracterísticas del jefe de hogarEdad (Años) 45.6 46.2 51.0 48.3 46.4 48.5 52.6 48.5 41.9 42.7 43.6 42.7Sexo (%)

Mujer 9.2 12.9 17.3 14.3 14.9 18.9 22.7 17.9 7.1 8.1 15.0 10.3Hombre 90.8 87.1 82.7 85.7 85.1 81.2 77.3 82.1 92.9 91.9 85.0 89.7

Nivel educativo (%)Primaria / sin educación 81.2 69.5 56.4 65.5 83.5 74.3 64.1 76.2 77.1 69.1 60.1 68.6Secundaria 18.0 27.6 34.4 29.0 15.7 22.9 23.4 19.5 21.3 27.4 26.4 24.8Superior 0.8 2.9 9.2 5.5 0.8 2.8 12.6 4.3 1.7 3.6 13.5 6.6

Lengua materna ( ENAHO 2001)Castellana / extranjera 87.9 85.3 77.0 81.6 33.7 40.2 51.6 39.4 76.4 80.0 78.2 78.1Indígena 12.1 14.7 23.1 18.4 66.3 59.8 48.4 60.6 23.6 20.0 21.8 21.9

Características del hogarIngreso pc promedio mensual 157.4 258.7 556.1 380.4 111.8 204.4 507.8 236.2 146.0 227.6 523.3 308.2(soles a precios de Lima)Tamaño del hogar (#) 6.2 5.1 3.6 4.6 5.2 4.1 3.1 4.4 5.7 4.7 3.5 4.6Número de miembros (#)

Miembros 0-13 2.7 1.7 0.8 1.5 2.3 1.4 0.7 1.7 2.8 1.9 1.1 1.9Miembros 14-65 3.3 3.2 2.4 2.9 2.6 2.4 2.1 2.4 2.8 2.7 2.3 2.6Miembros 65-+ 0.2 0.2 0.3 0.3 0.3 0.3 0.4 0.3 0.1 0.2 0.2 0.2

Acceso a servicios públicosAgua 13.1 28.0 38.1 30.0 32.0 39.3 47.2 37.7 13.1 15.4 27.6 19.1Electricidad 18.0 37.6 55.2 42.2 20.5 34.8 47.8 31.1 13.6 17.3 33.1 21.9Desagüe 1.2 3.7 11.3 6.8 2.3 4.2 12.6 5.4 1.3 2.6 7.2 3.8

Valos de los bienes durables (soles) 278.8 696.1 1377.2 939.9 234.3 399.0 796.7 419.4 174.3 325.7 722.3 418.8Ingreso pc promedio mensual 119.9 209.2 474.3 317.9 114.8 214.4 448.8 225.2 122.3 213.3 475.6 278.2(soles a precios de Lima)Fuente: ENAHO 2002

Costa Rural Sierra Rural Selva Rural

Perfil de la Pobreza Rural, 2002

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II.2. El Sector Agrícola Peruano: Evolución y Políticas A nivel agregado, el sector agropecuario mostró una evolución positiva durante la década de los noventa, arrastrado en parte por el crecimiento económico logrado por la economía en su conjunto y la consiguiente expansión de la demanda interna. Como consecuencia de tal incremento en la producción del sector el país ha recuperado los niveles de PBI agropecuario per cápita de comienzos de los 70, luego de haber experimentado importantes retrocesos durante esa década y en los últimos años de los ochenta. Dicha evolución, sin embargo, no ha estado exenta de muy fuertes fluctuaciones. Dentro de ese periodo, la producción agropecuaria experimentó una fuerte caída (-9.0% en 1992) y lapsos de auge notorio (sobre todo en el periodo 1993-1995) En general, sin embargo, salvo por el notable crecimiento agropecuario en 1999, la tendencia de ese sector en los últimos años ha seguido una trayectoria muy similar a la de la producción agregada. (ver Gráfico 2) Desde 1992, el PBI agropecuario mostró un crecimiento promedio anual de 5.2%, tasa superior a la del PBI total (3.9%). Esto último se ve reflejado en la evolución de la participación del PBI agropecuario dentro de la producción agregada. Si tomamos en cuenta que en el Gráfico 2 el horizonte temporal mostrado es relativamente corto, (11 años) puede decirse que la importancia relativa del sector agropecuario en la economía ha venido incrementándose significativamente. (de 7.3% a 9%)

Gráfico 2 Evolución del Sector Agropecuario: 1991-2002

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1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

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Indice PBI Indice PBI Agrop.

Indice Oferta Fertilizantes (TM) PBI Agrop. / PBI

Fuente: INEI Este incremento en la producción del sector ha permitido ir cerrando la brecha comercial agropecuaria, tal como se observa en el cuadro 4

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Cuadro 4

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A la hora de explicar el importante crecimiento que presenta la mayoría de productos agrícolas desde 1990, es importante poder diferenciar el incremento mostrado en el área cosechada, del de las variaciones en el rendimiento obtenidos en el proceso de producción. La muestra de productos que se observan en el cuadro 1 nos indica que en la mayoría de los casos es el incremento del área de producción la que genera variaciones positivas de producto en los últimos años, siendo solamente la vid, el espárrago y la papa las que muestran un crecimiento importante en sus rendimientos. Evidentemente, un crecimiento sostenido a largo plazo no puede ser sustentado solamente en el incremento de las áreas cosechadas, debido a la escasez de este recurso, siendo indispensable pensar en un crecimiento guiado por incrementos de la productividad.

Cuadro 5 Variaciones en los indicadores de producción agrícola

Productos Variación % 1991-2001 Hectáreas Rendimientos Producción Caña de Azúcar 14% 12% 28% Café 42% 36% 94% Vid 32% 73% 127% Arroz Cáscara 89% 32% 149% Maíz Amarillo Duro 93% 27% 145% Trigo 43% 0% 43% Papa 28% 44% 84% Limón 15% -24% -13% Mango 86% 15% 113% Palta 76% 13% 99% Espárrago 78% 60% 184%

Fuente: Ministerio de Agricultura

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En lo que respecta a las políticas dirigidas al sector agrario, estas han tenido una característica distinta a las dirigidas al resto de sectores de la economía. Aunque es innegable que se ha avanzado significativamente en la liberalización de los mercados relacionados a la actividad agropecuaria, especialmente en lo que respecta al mercado de insumos, se mantienen todavía distorsiones en los precios relativos, especialmente a través del sistema de sobretasas y las compras esporádicas de determinados productos. Pero más allá de los intentos de afectar en el corto plazo la estructura de precios relativos agropecuarios, el sector ha avanzado de manera insuficiente en el resto de reformas estructurales relacionadas al desarrollo de mercados, tarea urgente si el objetivo es garantizar un crecimiento sostenido de la economía rural del país. A pesar de todas las limitaciones que ha encontrado el proceso de reforma estructural en el agro, el sector agrario ha empezado un proceso de reactivación. El PBI Agropecuario per–cápita ha venido creciendo a una tasa anual promedio superior al 5%, Cabe destacar, sin embargo, que la mayor parte de este crecimiento debe atribuirse más a una ampliación de las tierras de cultivo (las que fueron reincorporándose a medida que se consolidó el proceso de pacificación) antes que a un aumento de la productividad media, la que continuó estancada, producto la falta de inversión en el sector. El insuficiente desarrollo del sector agrario en el Perú es consecuencia de un conjunto de factores estructurales entre los que destacan el bajo nivel de productividad de muchos cultivos y crianzas así como el subdesarrollo de los mercados de bienes y factores en el medio rural. Así, el bajo nivel de capitalización de los productores agropecuarios, la escasa inversión pública y privada en infraestructura, bienes de capital y tecnología impiden que los productores puedan incrementar sus niveles de eficiencia e innovar en búsqueda de nuevas y mejores oportunidades de ingresos. Desde el punto de vista del desarrollo de los mercados, aquellos asociados a factores claves como financiamiento o asistencia técnica, muestran un grado de desarrollo muy precario. Del mismo modo, la extrema fragmentación de la propiedad y la escasa capacidad de organización de los productores han impedido que se aprovechen economías de escala tanto en la adquisición de insumos como en la comercialización. Todo ello ha restado competitividad al sector, especialmente a los pequeños productores comerciales. Es interesante notar que el propio Ministerio de Economía y Finanzas en el Perú en presentaciones públicas ha planteado que una de las explicaciones centrales del lento desarrollo agrario es la existencia de "altos costos de transacción" los que estarían asociados a: la escasa capacidad de organización de los productores; a la deficiente infraestructura física y de servicios para la articulación a los mercados; al alto grado de vulnerabilidad frente a fenómenos climáticos; y, a una debilidades en la normatividad y seguridad jurídica en el agro. Sin embargo es poco lo que la política sectorial ha avanzado en éstas áreas. En el área de inversión pública el Estado Peruano ha realizado esfuerzos de inversión importantes en el área de rehabilitación y mantenimiento de caminos rurales y, en menor medida, electrificación rural. También se ha logrado mejorar el sistema de información agraria y se

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iniciado el proceso de reestructuración del sistema de asistencia técnica e innovación agraria, Sin embargo, luego que en la década de los noventa se había recompuesto el presupuesto público agrario en contra de los grandes proyectos de irrigación que captaban más de la mitad del presupuesto público pero que eran de muy poco rentables desde el punto de vista social e incluso privado. Por el contrario la mayor parte de la política sectorial agraria ha tenido un sesgo hacia la introducción de mecanismos adicionales de protección frente a las importaciones. Al arancel de un conjunto de productos se le agregado una sobretasa adicional de 5% para un conjunto de productos considerados sensibles. Adicionalmente se estableció desde inicio de la década de los noventa un sistema de franja de precios para las importaciones, cuyo supuesto propósito es el de estabilizar los costos de importación de los principales productos agrícolas que compiten con los agricultores nacionales Esta franja de precios comprende 45 partidas arancelarias asociadas a maíz y derivados, arroz, azúcar y lácteos. Hasta el año 2000, además éste sistema incorporaba aranceles variables para las importaciones de trigo derivados dado que se consideraba que afectaban, vía substitución la producción de productos de la sierra entre los que se encontraba un producto materia de éste estudio: la papa.

Cuadro 6 Estructura Arancelaria- Sector Agrícola

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En los últimos años el sector público agropecuario ha pretendido atacar el problema de financiamiento del sector volviendo a crear un banca de fomento, la misma que había sido eliminada a inicios de los noventa al considerársela como una de las causantes de la hiperinflación que tuvo el país a finales de la década de los ochenta. Inicialmente el Banco Agropecuario fue creado como una banca mixta con capitales públicos y privados. Sin embargo, la poca confianza del sector privado sobre los criterios que se usarían para administrar el Banco ha llevado que no se haya podido completar la cuota de acciones del sector privado. La lógica actual del Banco Agropecuario es la de prestar a través de dos

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modalidades. La primera es a través de créditos directos dirigidos a pequeños productores organizados en cadenas productivas y la segunda es indirecta, otorgando líneas y programas especiales de financiación a intermediarios financieros (bancos comerciales, cajas rurales, cajas municipales y EDPYMES). Finalmente, áreas donde poco o nada se ha avanzado y que son críticas para mejorar la competitividad del sector son aquellas relacionadas con el mantenimiento de la infraestructura de riego, la mejora del sistema de comercialización mayorista, la creación de un sistema de certificación de semillas, la adecuación del sector a estándares que se demandan en la comercialización internacional de de productos agrícolas.

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III. La pequeña Agricultura Comercial: la producción de Papa y Café en el Perú III.1. Papa (1) El sistema de Producción de Papa La papa, constituye un producto de notable importancia en la alimentación peruana. Su cultivo se extiende por casi todas las regiones del país, aunque es en las regiones alto andinas donde se especializa su producción, gracias a las bajas temperaturas propias de la altura que favorecen un mejor desarrollo del cultivo. La producción nacional de papa se destina básicamente al consumo interno del país. Los niveles de producción han venido incrementándose continuamente durante los últimos años, como se observa en el gráfico siguiente, debido básicamente al incremento de los rendimientos en la producción. Mientras que el rendimiento promedio nacional para el año 1990 alcanzaba las 7,800 toneladas por hectárea, para el año 2003 este promedio bordeaba las 14,000 toneladas.

Gráfico 3

Fuente: DGIA - Ministerio de Agricultura Según el CENAGRO de 1994, existen alrededor de 800,000 productores de papa en todo el país, de los cuales cerca del 60% trabajan en explotaciones agrícolas menores a 5 hectáreas. Las zonas más importantes en la producción del cultivo se encuentran en la región de los Andes centrales del país en el Valle del Mantaro, en los departamentos de Junín y Huánuco, donde se registran los mayores niveles de producción, así como en el Altiplano Andino, al extremo sur oriental del país en el departamento de Puno principalmente. Asimismo, algunos valles al sur de la costa, como el Valle de Cañete y el Valle de Ica, en los departamentos de Lima e Ica respectivamente, han venido alcanzando notoriedad, básicamente debido a que en esta región se han alcanzado los más altos rendimientos del país. En la región central y en los valles de la costa es donde se concentra

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

0

250000

500000

750000

1000000

1250000

1500000

1750000

2000000

2250000

2500000

2750000

3000000

3250000

3500000

Producción nacional anual de papa 1990-2002 (t)

15

la producción intensiva, empresarial, que tiene como destino principal el abastecimiento de la ciudad de Lima Metropolitana, que es el mercado más grande del país, ya que alberga alrededor del 30% de la población. De otro lado, la producción de la región del altiplano, si bien es importante en niveles, tiene como principal destino el autoconsumo y la pequeña comercialización local. En el gráfico 4 se presenta la participación promedio en los últimos años de los principales departamentos en la producción de papa. Junín (el área donde se concentra nuestro estudio), Huánuco y Puno dan cuenta juntos de más del 35% del total producción mientras que el resto de departamentos están por debajo del 10%.

Gráfico 4

Fuente: DGIA - Ministerio de Agricultura. Sin embargo, a pesar de que los departamentos de Lima e Ica aportan 5.8% y 2.5% a la producción nacional, los rendimientos alcanzan el doble del promedio nacional, y en el caso de Ica, llega hasta el triple. Es importante notar que estos rendimientos se encuentran por debajo del promedio internacional, siendo el promedio nacional (11 t/ha) menor a los que se obtienen en otros países de la región como Colombia (16 t/ha), Brasil (15 t/ha), Chile (15 t/ha) o México (21 t/ha). Existen problemas tecnológicos, especialmente ligados a la calidad de la semilla y a la sanidad, que explican este bajo desempeño .

Huánuco Puno Junín Cajamarca

Lima Ica Huancavelica

0.00%

1.00%

2.00%

3.00%

4.00%

5.00%

6.00%

7.00%

8.00%

9.00%

10.00%

11.00%

12.00% 11.52%

10.63%

11.55%

7.27%

5.84%

2.50%

5.12%

Promedio de la participación departamental en la producción de papa (1990-2002)

16

Gráfico 5

Fuente: DGIA - Ministerio de Agricultura. En el gráfico 6 se muestra la evolución mensual de los precios reales en chacra de la papa durante los últimos años. A diferencia de la producción que muestra una tendencia creciente, los precios en chacra han venido mostrando una tendencia a la caída en los últimos años.

Gráfico 6

Nacional Huánuco

Puno Cusco Huancavelica

Cajamarca

Junín Lima Ica0

2,500

5,000

7,500

10,000

12,500

15,000

17,500

20,000

22,500

25,000

27,500

9,736 9,622

6,9267,770 8,152 8,658

11,731

17,539

26,884

Papa: rendimiento promedio 1990-2002 (t/Ha)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003

0.00000

0.00050

0.00100

0.00150

0.00200

0.00250

0.00300

0.00350

0.00400

0.00450

Precios promedio en chacra nivel nacional(en base 1994)

17

(2) Eficiencia Técnica en la Producción de Papa Tal como se ha mencionado los niveles de productividad en la producción de papa son bajos. En particular, los rendimientos en el área de estudio (Junín) aunque ligeramente superiores al promedio nacional son bastante menores a los que se registran en otros departamentos del país (ubicados en la costa) como Ica y Lima. Estas diferencias en rendimientos y las diferencias en infraestructura mencionadas en el capítulo anterior sugieren niveles bajos de eficiencia técnica. Aunque no es posible estimar la eficiencia técnica a nivel nacional la encuesta realizada a productores ubicados en el valle del mantaro nos permite darnos una idea de la heterogeneidad de la estructura productiva en la zona bajo estudio. Siguiendo a Aigner, Lovell y Schimdt (1977) se puede establecer la siguiente forma funcional que representa una frontera de producción:

01

ln ln( )n

i k ki itk

Q xb b e=

= + +å (1)

donde i i iV Ue = - Aquí Qi representa la producción de papa de i-esimo agricultor y kix representa el insumo k utilizado por ese agricultor. En este caso, el error e tiene dos componentes. iV son los errores aleatorios independientes e idénticamente distribuidos mientras que iU , está compuesto por variables aleatorias no-negativas, asociadas a la ineficiencia técnica en producción y obtenidas a partir de la distribución normal truncada El cuadro 7 muestra los resultados de la estimación de ésta frontera de producción mientras que el gráfico 7 muestra las diferencias en eficiencia técnica dependiendo de la tenencia de activos públicos y privados claves. Como se podría esperar en el análisis intra-región, donde la tenencia de activos públicos aunque reducida es relativamente uniforme para toda la muestra, los resultados no indican mayores diferencias en eficiencia técnica atribuibles a la tenencia de activos públicos. Las únicas diferencias estadísticamente significativas que se muestran en el gráfico 7 están asociadas a diferencias en educación, variable que, como se verá más adelante, si es muy heterogéneas al interior de la zona de estudio. El primer recuadro del gráfico 7 compara los niveles de eficiencia técnica del 20% menos educado de la muestra (quintil 1) con el 20% más educado (quintil 5), tanto para aquellos productores que accedieron a mercados tradicionales como aquellos que accedieron a mercados dinámicos. Nótese que las estimaciones de eficiencia relativa se hacen al interior de cada tipo de mercado por lo que las comparaciones entre segmentos de mercado no son pertinentes. En este primer recuadro se puede observar nítidamente que las diferencias en los niveles de educación son más relevantes para explicar diferencias en eficiencia técnica entre quienes están articulados a mercados dinámicos que quienes están articulados a

18

mercados tradicionales. Esta evidencia es muy reveladora en la medida que es consistente con la idea que a medida que los mercados y las transacciones son más sofisticadas el rol de la educación es mayor.

Cuadro 7

Variables Coeficientes Estimados(Desv. Estándar)

M. Dinámico M. Tradicional Total

Logaritmo del número de hectáreas usadas 0.328 ** 0.308 *** 0.337 ***(0.139) (0.075) (0.069)

Logaritmo del número de jornales no familiares al año 0.19 * 0.082 0.125 ***(0.099) (0.051) (0.046)

Logaritmo del número de jornales familiares al año -0.051 0.02 0.01(0.114) (0.058) (0.053)

Dummy de gasto en semilla (0=no, 1=si) -0.294 0.017 -0.053(0.182) (0.093) (0.086)

Logaritmo de la cantidad de abono y fertilizante 0.232 * 0.328 *** 0.291 ***(0.121) (0.071) (0.062)

Logaritmo de la cantidad de insecticida 0.197 * 0.248 *** 0.241 ***(0.108) (0.056) (0.052)

Dummy de gasto de combustible (0=no, 1=si) -0.081 0.148 * 0.098(0.218) (0.090) (0.087)

Dummy de gasto en tractor (0=no, 1=si) -0.318 0.026 -0.103(0.204) (0.105) (0.097)

Zona de influencia empresa (0=Fovida, 1=Ecoser) 0.138 0.01 0.026(0.182) (0.093) (0.085)

Constante 8.683 *** 7.639 *** 7.786 ***(0.781) (0.384) (0.365)

Observaciones 79 186 265Error de la ecuación (sigma_v) 0.464 0.317 0.414Error de eficiencia (sigma_u) 0.842 0.827 0.791sigma2 0.924 0.785 0.797lambda (sigma_u / sigma_v) 1.816 2.607 1.910Chibar2 (H0: Error de eficiencia = 0) 2.83 ** 14.53 *** 12.92 ***

Nota: ***significancia al 99%, ** signif. al 95%, * signif. al 90%.

Estimación Eficiencia Técnica en Papa

19

Gráfico 7 Caracterización de la eficiencia Técnica en los Mercados de Papa

0.0%

20.0%

40.0%

60.0%

80.0%

100.0%

quintil1 quintil5

Maxima educacion alcanzada

Efi

cien

cia

rela

tiva

Mcdo. Dinámico Mcdo. Tradicional

0.0%

20.0%

40.0%

60.0%

80.0%

100.0%

no si

Tiene electricidad

Efi

cien

cia

rela

tiva


0.0%

20.0%

40.0%

60.0%

80.0%

100.0%

quintil1 (+ adverso) quintil5 (- adverso)

Coeficiente Aversión al riesgo

Efi

cien

cia

rela

tiva


0.0%

20.0%

40.0%

60.0%

80.0%

100.0%

quintil1 quintil5

Percepción de Línea de crédito

Efi

cien

cia

rela

tiva


0.0%

20.0%

40.0%

60.0%

80.0%

100.0%

quintil1 quintil5

Tiempo al principal mcdo. de venta

Efi

cien

cia

rela

tiva


0.0%

20.0%

40.0%

60.0%

80.0%

100.0%

quintil1 quintil5

Número de organizaciones a las que pertenece

Efi

cien

cia

rela

tiva


20

(3) Comercialización de Papa en el Valle del Mantaro La primera zona de estudio comprende a casi 300 productores de papa a lo largo del Valle del mantaro. En esta zona se presenta un desarrollo desigual de los mercados de bienes, capitales y de servicios. En esta región se encuentran zonas de producción con predominancia de la economía campesina así como zonas del piso de valle, con sistemas de producción especializados, fuertemente vinculados al mercado. El objetivo del estudio en este caso fue plasmado en la comparación entre pequeños productores de papa que se han articulado a mercados dinámicos a partir del uso de servicios de asistencia técnica respecto a productores que no han logrado hacer dicha transición. Una visita preliminar a la zona de estudio (valle del Mantaro en la sierra centro del Perú) permitió identificar dos canales a través de los cuales algunos productores del valle habían logrado articularse a mercados dinámicos: producción y venta de semilla certificada de papa y, por otro lado, producción y venta de papa de calidad industrial a ser usada por la industria de chips. Cada uno de estos productores debía ser contrastado con otros productores (gruesamente similares) que no hubiesen accedido a estas alternativas de comercialización. Para hacer más claro el contraste se optó por usar como grupo control a aquellos productores que no demandaban asistencia técnica (elemento central para articularse a estos nuevos mercados). Se identificó dos Empresas que preveían la asistencia técnica necesaria para desarrollar esta articulación. En la medida que dichas empresas trabajaban en el marco de un programa de asistencia técnica del sector público que cofinanciada parcialmente (alrededor del 50%) la provisión de asistencia técnica, se logró acceder al padrón de productores que venían siendo sujetos de asistencia técnica. El padrón de ambas empresas fue depurado para retirar de la lista aquellos productores que tenían un año o menos de conexión con las empresas de asistencia técnica. Ello permitió asegurar que quienes fueran muestreados en el grupo I efectivamente hubiesen tenido tiempo suficiente como para incorporar las prácticas (agronómicas y de gerencia) que debían permitirles acceder a los mercados dinámicos ya mencionados. Las zonas de estudio en el valle del Mantaro están ubicadas en las áreas de intervención de de dos ONG (FOVIDA y ECOSER), en las provincias Chupaca, Concepción, Huancayo y Jauja en el Departamento de Junín . Estas dos ONG son instituciones que han venido operando en el valle en el marco de INCAGRO. La primera zona de estudio comprende a casi 300 productores de papa a lo largo del Valle del mantaro. En esta zona se presenta un desarrollo desigual de los mercados de bienes, capitales y de servicios. En esta región se encuentran zonas de producción con predominancia de la economía campesina así como zonas del piso de valle, con sistemas de producción especializados, fuertemente vinculados al mercado.

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El objetivo del estudio en este caso fue plasmado en la comparación entre pequeños productores de papa que se han articulado a mercados dinámicos a partir del uso de servicios de asistencia técnica respecto a productores que no han logrado hacer dicha transición. Una visita preliminar a la zona de estudio (valle del Mantaro en la sierra centro del Perú) permitió identificar dos canales a través de los cuales algunos productores del valle habían logrado articularse a mercados dinámicos: producción y venta de semilla certificada de papa y, por otro lado, producción y venta de papa de calidad industrial a ser usada por la industria de chips. Cada uno de estos productores debía ser contrastado con otros productores (gruesamente similares) que no hubiesen accedido a estas alternativas de comercialización. Para hacer más claro el contraste se optó por usar como grupo control a aquellos productores que no demandaban asistencia técnica (elemento central para articularse a estos nuevos mercados). Las características específicas de la asistencia técnica recibida se describen en el anexo 1. Se identificó dos Empresas que preveían la asistencia técnica necesaria para desarrollar esta articulación. En la medida que dichas empresas trabajaban en el marco de un programa de asistencia técnica del sector público que cofinanciada parcialmente (alrededor del 50%) la provisión de asistencia técnica, se logró acceder al padrón de productores que venían siendo sujetos de asistencia técnica. El padrón de ambas empresas fue depurado para retirar de la lista aquellos productores que tenían un año o menos de conexión con las empresas de asistencia técnica. Ello permitió asegurar que quienes fueran muestreados en el grupo I efectivamente hubiesen tenido tiempo suficiente como para incorporar las prácticas (agronómicas y de gerencia) que debían permitirles acceder a los mercados dinámicos ya mencionados. Las zonas de estudio en el valle del Mantaro están ubicadas en las áreas de intervención de de dos ONG (FOVIDA y ECOSER), en las provincias Chupaca, Concepción, Huancayo y Jauja en el Departamento de Junín . Estas dos ONG son instituciones que han venido operando en el valle en el marco de INCAGRO. En la zona de Estudio Valle del Mantaro se han identificado dos empresas que proveen asistencia técnica a una parte de los productores de la muestra: FOVIDA y ECOSER. Fomento a la Vida (FOVIDA) es una ONG que viene trabajando en el Valle del Mantaro desde 1997, tiene relaciones comerciales con la empresa SNACKS desde 1998, y desde este tiempo es uno de sus proveedores. FOVIDA ha buscado establecer alianzas con los pequeños productores de papa del valle para darles viabilidad económica. Dicha alianza se establece entre los pequeños productores de papa del Valle del Mantaro como clientes del servicio, FOVIDA como la operadora de los servicios y proveedora de semilla de alta calidad e indirectamente Snacks América Latina Perú SRL, como socio comercial que vía convenios puede garantizar la compra de la producción de papa de la variedad “capiro” que cumpla con los estándares de calidad. Tal como se indica en FOVIDA (2002), la propuesta se sustenta en el desarrollo de 3 ejes: la transferencia de capacidades organizativas, las capacidades técnico agroecológicas de los

22

pequeños agricultores y las capacidades de gestión y comercialización. Los servicios de extensión que se ofrecen son:

1. Fortalecimiento organizativo para mejorar la capacidad de negociación de los pequeños agricultores para que puedan acceder a mercados dinámicos, incorporando un lógica empresarial en sus decisiones colectivas que se orienten no sólo a conseguir mercados y precios para sus productos sino que eleven su competitividad a través de la mejora de sus costos a través de las ventajas que ofrecen las compras colectivas de insumos.

2. Asistencia técnica - productiva poniendo énfasis en los aspectos relevantes para lograr la producción exigida; esto es, renovación de semilla, plan de fertilización y manejo del cultivo priorizando las técnicas de control integrado de plagas, buscando una producción que reúna los estándares físicos y químicos exigidos por la industria de transformación (forma, tamaño, sanidad, contenido de azúcares reductores y de materia seca).

3. Asistencia post cosecha orientada a incorporar acciones de selección, clasificación y envasado de la producción en función a las demandas del mercado.

4. Asistencia en gestión y comercialización incorporando instrumentos de gestión económica y contable, que apoye la gestión individual y colectiva de los productores

En el caso de ECOSER Jauja, el objetivo de la intervención es mejorar la rentabilidad de la actividad papera de los productores que están ubicados en el ámbito de la provincia de Jauja utilizando semilla de calidad. Según ECOSER (2002), los servicios de asistencia que se proveen son los siguientes:

1. Refuerzo del sistema de producción de semilla de papa en base a una buena conducción del proceso de obtención de plántulas in vitro en el laboratorio de cultivos de tejidos, obtención de semilla prebásica en los invernaderos de la empresa y de conducción de campos de multiplicación a través de convenios o contratos con productores en las diferentes categorías de semilla de alta calidad de acuerdo a la demanda.

2. Mediante eventos de extensión y capacitación y uso de buenas semillas, mejorar la tecnología del productor con variedades comerciales priorizadas por la demanda, incluyendo control de calidad y la certificación respectiva, así como de un manejo óptimo del cultivo, complementando con técnicas de manejo de postcosecha y almacenamiento.

3. Asistencia técnica y capacitación a los productores de semilla de papa especialmente en lo que se refiere a la prevención y control de plagas y enfermedades haciendo uso del manejo integrado; al manejo de suelos y fertilización orientados a los previos análisis de suelos y nematológicos.

4. Organización de los productores en general y de los productores de semilla de papa en particular (manejo de costos de producción).

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Como podemos observar en el Cuadro 8, los hogares productores de papa que acceden a a mercados dinámicos, respecto a aquellos que se mantienen en mercados tradicionales, tienen mayor educación (en promedio casi 2 años más de educación formal en el caso del jefe del hogar, y más de 2 años en el número de años estudiados por algún miembro del hogar), mejores condiciones de vida (asociadas a las características de sus viviendas), más activos del hogares y casi tres veces más de activos productivos y, más del doble de hectáreas propias. Adicionalmente los productores que acceden a mercados dinámicos presentan un número mayor de organizaciones en las que participan. Los productores vinculados a mercados dinámicos, además, perciben que la línea de crédito a la que podrían acceder es sustancialmente más alta que aquellos productores que no acceden a estos mercados, y se observa también que son productores dispuestos a asumir mayores riesgos. Adicionalmente, existen importantes diferencia entre las características socioeconómicas de los productores vinculados a mercados dinámicos y aquellos otros que acceden a mercados tradicionales. En especial destaca el hecho que aquellos que han utilizado la asistencia técnica proporcionada por ECOSER y FOVIDA tienen un número de miembros del hogar menor, mayor nivel de educación (en promedio casi 2 años más de educación formal), mejores condiciones de vida (asociadas a características de sus viviendas), casi 3 veces más de activos productivos y más del doble de tierra agrícola disponible. Adicionalmente los productores asociados a estos mercados dinámicos son aquellos que tienen mayor experiencia en asociación de productores; e, incluso han participado activamente en dichas organizaciones.

Cuadro 8 Características productores de papa

Descripción de variablesMcdos.

DinámicosMcdos.

Tradicionales

Número de miembros del hogar 4.5 4.9Sexo del jefe del hogar (hombre=1) 0.93 0.94Edad del jefe de hogar 48.3 48.6Años de educación del jefe del hogar 11.7 9.9 ***Máximo número de años de educación alcanzado por algún miembro 13.5 12.1 ***La vivienda tiene techo de buena calidad (si=1) 0.19 0.09 **La vivienda tiene acceso adecuado a agua (si=1) 0.90 0.70 ***La vivienda tiene pisos de buena calidad (si=1) 0.64 0.39 ***La vivienda tiene paredes de buena calidad (si=1) 0.31 0.17 ***La vivienda tiene sshh adecuados (si=1) 0.34 0.25 *La vivienda tiene alumbrado adecuado (si=1) 0.96 0.94Valor de activos del hogar 3,100 2,105 **Valor de activos productivos 14,117 5,179 ***Número de hectáreas propias 5.7 2.3 ***Grado de aversión al riesgo (1=averso al riesgo, 5=amante al riesgo) 3.0 2.5 **Crédito máximo al que accedería 20,859 7,476 ***Número de organizaciones a las que pertenece 2.2 1.2 ***

Nota: *** significancia al 99%, ** significancia al 95% y * significancia al 90%.

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Las diferencias entre los productores que acceden a mercados dinámicos gracias a contar con asistencia técnica especializada y aquellos que no han recibido ninguna asistencia técnica y han optado por el mercado tradicional de papa consumo hacen evidente que ECOSER y FOVIDA han logrado incorporar a un grupo de productores que podrían ser denominados como “de elite”. Estas diferencias también se hacen evidentes cuando se compara algunas estrategias de inserción al mercado y algunas prácticas agronómicas. Por ejemplo, se observa que el uso de semillas mejoradas es claramente superior entre aquellos que se acceden a mercados dinámicos. También es evidente que estos productores, destinan de manera exclusiva parte de sus parcelas para la producción comercial a diferencia de los demás productores. A nivel de prácticas agronómicas existen diferencias en el uso de cercos vivos, y el uso de prácticas de rotación de cultivos que habría que profundizar si están o no asociadas a las prácticas recomendadas directa o indirectamente por ECOSER o FOVIDA. Una primera aproximación de lo que podrían ser impactos de acceder a mercados dinámicos en esta zona de estudio podría observarse a partir de las importantes diferencias entre la producción de papa y el precio obtenido entre aquellos productores que acceden a mercados dinámicos gracias a contar con asistencia técnica especializada y aquellos que no. Nótese que las diferencias en rendimiento, aunque existen no son significativas, reflejándose que la intervención permitiría mejorar las vinculaciones al mercado (a través de un producto de características distintas) antes que una simple mejora en rendimientos. Finalmente, las diferencias en precios también se reflejan en diferencia en ingresos netos por hectárea y bienestar, medido a través del gasto familiar percápita.

Grafico 8 Distribución del ingreso total - Papa(Ingreso expresado en logaritmos)

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

6.3 6.8 7.3 7.7 8.2 8.7 9.2 9.7 10.1 10.6 11.1 11.6 12.1

Con Asistencia Técnica Sin Asistencia Técnical

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Gráfico 9 Distribución del ingreso total ( ECOSER)

(Ingreso expresado en logaritmos)

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

6.8 7.3 7.8 8.3 8.8 9.2 9.7 10.2 10.7 11.2 11.7 12.2 12.7

Con Asistencia Técnica Sin Asistencia Técnica

Gráfico 10 Distribución del ingreso total ( FOVIDA)

(Ingreso expresado en logaritmos)

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

6.3 6.8 7.2 7.7 8.2 8.7 9.2 9.7 10.2 10.6 11.1 11.6 12.1

Con Asistencia Técnica Sin Asistencia Técnica

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A pesar que existe importante variabilidad en los ingresos de los que se articulan a mercados dinámicos y controles, es claro, tal como también se puede notar en el gráfico adjunto que la distribución de ingresos de aquellos productores que acceden a mercados dinámicos se ubica a la derecha de la distribución de ingresos de aquellos que no han recibido asistencia técnica y han optado por vender papa - consumo. Relación entre los pequeños productores y la Agroindustria: el rol de las ONG La articulación de los pequeños productores con los mercados dinámicos ocurre a través del rol que cumplen dos ONG (FOVIDA y ECOSER) para proveer asistencia técnica y permitir que pequeños productores logren articularse a mercados más complejos. El dinamismo en el mercado de papa ocurre gracias a la demanda creciente de papa para hojuelas que se ha desarrollado en el país. Tal como lo indica Bernet et al. (2002) y se muestra en el gráfico 11 la estacionalidad de la producción de papa obliga a la agroindustria a optar por concentrarse en una sola zona (la costa) y asumir costos de almacenaje o, alternativamente, diversificar sus fuentes de abastecimiento hacia otras zonas (la sierra) que aunque presenta mayores inconvenientes (por la presencia del minifundio, menor desarrollo tecnológico, menor educación, puede proveerle papa en periodos de año donde quienes le abastecen en otras regiones no pueden hacerlo.

Gráfico 11

Ingreso promedio de papa al mercado mayorista (promedio 1994-1996)

Fuente: Bernet at al. (2002)

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En el caso de papa, según la agroindustria de procesamiento, el cuello de botella principal para conectarse directamente con los productores es su reducida escala. La mayoría de los productores comerciales tienen tamaños de parcela menores de 5 hectáreas. Según la industria el umbral del tamaño mínimo necesario para poder absorber los costos fijos necesarios para incursionar en el mercado de papa para hojuelas es de 5 hectáreas. Este costo fijo incluye los costos del entrenamiento inicial, el pago por análisis de suelo especializados, el poder utilizar (y destruir) una cantidad fija de su producto con el propósito realizar las prueba de calidad necesaria, entre otros. El tamaño de estos costos fijos genera que muchos pequeños productores no puedan acceder ésta oportunidad de mercado. Adicionalmente, como es de esperar, los problemas del financiamiento para los pequeños productores son críticos. Cuando está disponible, el crédito no llega a tiempo. Este hecho, que en general es un problema serio, es aún más grave cuando los pequeños productores están cultivado una variedad que requiere especiales cuidados durante el periodo vegetativo o requiere bastante liquidez al momento de la siembra o cosecha (como es el caso de variedades de papa como la Capiro). Por ejemplo, para algunos pequeños productores de papa entrevistados en el marco de esta investigación, los préstamos fueron desembolsados luego que la cosecha ya había terminado. Debido a esto no pudieron verificar el contenido de azúcar de la papa (que no podía exceder de 0.03% para cumplir con estándar de la agroindustria) y cosechar antes de que se acumular demasiados azúcares. El incentivo para que la industria establezca contratos con pocos productores con extensión de tierras mayores está presente lo que debilita la posición de los pequeños productores. En el caso de papa, por ejemplo, hace seis años, la firma encargada del procesamiento, Frito Lay, redujo de 30 a 7 el número de productores con los que tenía contratos vigentes. Sin embargo esto llevó a un incremento en los costos de almacenaje debido a las características de la producción de papa en el Perú. Para tener asegurado el abastecimiento a lo largo de todo el año, la industria necesita combinar la papa que viene de la región central de la Costa (a partir de agosto a noviembre) con la papa que viene de la Costa sur (a partir de diciembre a marzo) y de cosecha de papa de la Sierra (de finales de marcha hasta julio). Sin embargo, la escala de producción requerida para tener pocos contratos con grandes productores sólo se puede lograr en la Costa debido a la enorme fragmentación de la propiedad en la Sierra (y el poco desarrollo del mercado de tierras en dicha región). Así, un número reducido de los sembradores de papa implica la necesidad de comprar el producto y almacenarlo en el período donde no hay cosecha disponible en la Costa. En este contexto existe una "ventana de oportunidad" para que un intermediario pueda asumir el costo de supervisión asociado a coordinar con pequeños productores de papa en la sierra. Si los costos del monitorear son más bajos que los costos del almacenaje, un esquema de contratación de este tipo es perfectamente posible. Éste es justamente el espacio de oportunidad que aprovecha FOVIDA. FOVIDA comenzó a construir su reputación como socio confiable de Frito Lay primero en la Costa central, un área donde la escala de la producción era mayor y la dotación de infraestructura es mejor de tal manera que los costos de transporte y de transacción eran más bajos. En 1998 Frito Lay empezó a comprar papas bajo dos modalidades: a) comprando directamente a un productor que tuviese una explotación con una extensión no

28

menor a 5 hectáreas; o, b) aceptando a productores más pequeños organizados bajo del paraguas del FOVIDA. Es interesante observar que antes que un productor pueda convertirse en socio directo, la industria no firma un contrato pero mantiene un acuerdo informal, supervisando de cerca la actividad del productor y verificando se puede o no realizar la cosecha según los estándares de la industria. Sólo después de un año, la industria pasa a estar dispuesta a firmar un contrato (generalmente de 5 hectáreas) y luego de una o dos campañas amplía el contrato para cubrir todas las hectáreas que dicho productor tiene. Este proceso es costoso para la industria y, debido a ello, es algo que la empresa menciona no estar dispuesto a hacerlo con demasiada frecuencia. El sistema de supervisión que FOVIDA proporciona es una buena alternativa. De hecho, el casi 50% de abastecimiento para papa de Frito Lay está siendo proporcionado actualmente por FOVIDA. Además, otros los trabajos "implícitos" que FOVIDA realiza para la industria es la identificación de pequeños productores con las características que lo conviertan en alguien que potencialmente podría convertirse en un productor con vinculación directa con la agroindustria. El contrato que se suscribe entre la industria y los pequeños productores individuales, o con FOVIDA en el caso de productores pequeños, es esencialmente el mismo. El contrato se firma con 2 o 3 meses de anticipación al periodo de la siembra. El contrato establece un precio fijo que está siempre substancialmente sobre el precio de la papa que se vende en el canal tradicional. Sin embargo, el contrato establece objetivos específicos en términos de los costos de producción y del manejo adecuado del cultivo. La industria tiene estándares de calidad muy estrictos que los pequeños productores deben cumplir. Por ejemplo, el contenido de materia seca de la papa debe estar en la rango del 22% al 24% para ser aceptable. El contenido del azúcar debe estar en el rango de 0.02% a 0.03% para asegurar que el proceso de fritura sea óptimo. FOVIDA hace este trabajo de supervisión para la industria. Por ejemplo, esta ONG ha comprado un kit que fritura, para evaluar la calidad de la papa mediante un muestreo realizado antes que ocurra la cosecha. Este proceso permite identificar el momento óptimo de la cosecha. Aunque sus políticas corporativas impiden que den prestamos a productores, la industria entrega pagos anticipados en la forma de semilla, aunque los restringe a los productores más capacitados, debido a las capacidades adicionales requeridas para utilizar con eficacia la semilla producida por Frito Lay y porque tal semilla es escasa y no cubre la demanda que los productores que trabajaban bajo requerirían. Frito Lay ha organizado diversos "concursos" y concede premios mensuales y anuales que recompensan estándares de calidad y productividad. Estas premios han servido como un incentivo y han animado a pequeños productores a adoptar prácticas agrícola que fueron utilizadas por quienes ganaron algún concurso. Aunque FOVIDA ha podido proporcionar una solución eficaz a un número de fallas del mercado, todavía hay un problema crítico que sigue sin resolver. Este problema tiene que ver con la ausencia de un mercado desarrollado de semilla. La semilla comúnmente utilizada es una semilla genérica de uso común por lo que no genera el incentivo apropiado para desarrollar este mercado. Las variedades usadas para producir las hojuelas de papa o

29

chips (Capiro, y en un grado menor Tomaza o Canchan) son lo qué se llama las "variedades de la polinización abierta", que se pueden potencialmente reproducir y diseminar a través de los canales de distribución formales o informales de semilla. A partir de nuestras entrevistas se hizo evidente que una buena semilla de la variedad Capiro se puede utilizar por 4 o 5 años sin que se produzca una degeneración. Bajo estas circunstancias es poco probable que el sector privado esté interesado en desarrollar, multiplicar y vender semilla certificada de este tipo de variedades. Esto puede cambiar eventualmente si hubiese un vendedor que acumule la reputación necesaria (en términos de calidad y confiabilidad en la provisión de tales variedades y pueda cobrar un precio más alto y/o pueda aprovecharse de de costos unitarios más bajos en la medida que se asegure una cuota significativa de este mercado. Actualmente en el área del Valle del Mantaro hay muy pocos productores de papa semilla confiable. Aunque existe una disponibilidad a pagar alta por semilla de calidad, muchos productores de semilla venden semillas comunes como si fuera semilla básica (certificada). Debido a que el sistema público de certificación es casi inexistente, el productor no puede diferenciar (a bajo costo) entre estos tipos de semilla hasta que es demasiado tarde y ya está cosechando. Debido a este problema, en el caso del mercado para hojuela de papa, la Agroindustria ha sido inducida a producir semilla certificada de las variedades que ellos están interesados, a pesar que desde el punto de vista empresarial no es un área en la que tendrían interés en participar. La industria se ve obligada a incurrir en costos adicionales porque se encuentra prohibida la importación de semillas (supuestamente debido a razones sanitarias). En éste contexto el rol de ECOSER de proveer asistencia técnica para la producción de semilla certificada ayuda a cerrar el círculo. III.2. Café (1) El sistema de Producción de Café El café representa para el Perú uno de los más importantes productos en la balanza comercial agrícola. Para el año 2003, el café representó alrededor del 88% del valor FOB de las agroexportaciones tradicionales y el 25% de las totales. A nivel mundial el Perú aporta el 2% del total de la producción y se encuentra entre los primeros quince productores mundiales.2 La producción nacional ha mostrado un crecimiento constante durante la última década, como lo muestra el gráfico a continuación. En este periodo la producción creció en alrededor de 150%, en parte debido a los incrementos en la superficie sembrada principalmente en el departamento de San Martín, además de las mejoras en los rendimientos. 2 Ministerio de Agricultura: http://www.minag.gob.pe/cafe_prod.shtml

30

Gráfico 12

Fuente: DGIA - Ministerio de Agricultura. Las principales zonas de producción se hayan situadas en ceja de selva, donde las condiciones climáticas son las más apropiadas en términos de suelos, temperaturas y ciclos de lluvias; básicamente en los departamentos de Junín, Cajamarca, Cusco y San Martín que en los últimos años ha incrementado su aporte a la producción nacional de alrededor de 3% para 1990 a 16% en el 2001. El departamento de Junín representa el más importante aporte, con casi la cuarta parte de la producción nacional, seguido por el departamento del Cusco.

Gráfico 13

Fuente: DGIA - Ministerio de Agricultura . Los rendimientos de la producción han venido mostrando una tendencia creciente en los últimos años, aunque permanece aún muy por debajo de los rendimiento promedios

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 20000

40000

60000

80000

100000

120000

140000

160000

Producción anual nacional de café 1990-2001(t)

Cusco San Martín Junín Cajamarca

0.00%

2.50%

5.00%

7.50%

10.00%

12.50%

15.00%

17.50%

20.00%

22.50%

17.80%

8.20%

22.24%

8.70%

Promedio de la participación departamental en la producción nacional de café 1990-2001

31

mundiales. Entre 1990 y el 2001 el rendimiento ha aumentado en cerca del 50% en promedios nacionales. El departamento de San Martín, destaca nuevamente, mostrando los rendimiento más elevados a nivel nacional (alrededor de una tonelada por hectárea)

Gráfico 14

Fuente: DGIA - Ministerio de Agricultura. Los precios en chacra del café siguen la tendencia de los mercados internacionales, ya que casi la totalidad de la producción es destinada a la exportación. Como se muestra en el gráfico 15, los precios han mantenido una tendencia marcada a la baja, en buena medida, debido a los mayores niveles de producción de los grandes cafetaleros como Brasil y Colombia.

Gráfico 15

Fuente: DGIA - Ministerio de Agricultura.

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001400425

450

475500

525

550575

600

625650

675

700

725

Rendimientos promedio nacionales de café 1990-2001 (kg/Ha)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 20010.012500.015000.017500.020000.022500.025000.027500.030000.032500.035000.037500.040000.042500.045000.047500.05000

Precio promedio real nacional en chacra(en base 1994)

32

Entre el 2003 y el 2004 la producción ha crecido en 10%, fundamentalmente debido a que el rendimiento de los árboles en los últimos años ha mejorado y de seis quintales por hectárea hoy se cosechan hasta doce quintales por hectárea, en promedio. De otro los precios a nivel de finca han empezado a mejorar, evidenciando que la crisis cafetalera ya habría pasado. Se esperarían incrementos de precios especialmente de los cafés arábicos lavados frescos, como es el café peruano. Asimismo se esperan menores cosechas en Brasil lo que acentuaría la tendencia de recuperación de los precios. Todo ello configura un escenario favorable para quienes pueden articularse exitosamente al mercado internacional. En éste contexto, los cafés especiales han ido ganando peso en el mercado de exportación. Actualmente representan algo más que el 8% de las exportaciones, unos 200 mil quintales al año. Los cafés especiales se venden a un significativo premio sobre el café dirigido a mercados tradicionales. A los precios actuales los cafés especiales se venden a 85 dólares por quintal, frente a un precio de 68 dólares por quintal cuando se trata de café dirigido al mercado tradicional. Según CEPES(2004) se estima que cerca de 35,000 familias están vinculadas a las cooperativas que vienen promoviendo estos tipos de café.

Cuadro 9 Producción de Cafés Especiales

Tipos de Café2000 2001 2002

Orgánico 85,000 150,000 200,000

Comercio Justo 16,000 45,000 50,000

Grado 1 25,000 30,000 80,000Gourmet/Premium

Total 126,000 225,000 330,000

Fuente: Certificadoras - FAIR TRADE - ADUANAS - JNC

Volumen QQ

Cabe anotar que recientemente, la empresa trasnacional Starbucks Coffee International tomó la decisión de empezar a vender café peruano en algunas de sus tiendas, especialmente en Asia. La intención de la compañía es que el café peruano certificado sea ofrecido estacionalmente, por un periodo de dos meses por año. Con respecto a las Negociaciones del Tratado de Libre Comercio entre EEUU y Perú, la oferta peruana ha colocado en desgravación inmediata y en desgravación a 10 diez años aquellas partidas relacionadas al café en grano sin tostar y tostado respectivamente, partidas

33

que ya EEUU tiene libre de arancel. Se esperaría que en el resto de partidas relacionadas al café instantáneo, en las que Perú ha colocado sus partidas en desgravación a más de 20 años, EEUU ceda terreno pues son en esas partidas en las que tiene poder de negociación. A diferencia de la papa dónde la política comercial (especialmente en lo que se refiere a la imposición de sobretasas) ha estado condicionada por la evolución de los precios de éste producto, la política sectorial básicamente ignora al café. Las restricciones severas que ha enfrentado éste producto no llevaron a la generación de ninguna política específica. Las restricciones crediticias han sido las mismas que las que han enfrentado el resto de productos agropecuarios. Es más, éste producto ha enfrentado un caída del tipo de cambio real que ha agravado su situación. Inclusive en áreas el tema de sanidad agropecuaria, dónde no existe discusión sobre el rol del sector público, la falta de una acción preventiva y masiva de control de la broca, una de las plagas más importantes que existe en el país y cuya prevalecía ha aumentado, hace evidente que no existe una política fitosanitaria para la café. (2) Eficiencia Técnica en la Producción de Café Tal cómo se mencionó en la sección anterior sobre eficiencia técnica en la producción de papa, no se cuenta con la información detallada a nivel nacional para calcular indicadores de eficiencia técnica que muestren lo que ocurre en la región bajo análisis respecto a las demás zonas del país. Así, siguiendo la misma estrategia que en el caso de papa, nos limitaremos a explorar la heterogeneidad existente al interior de las zonas de estudio. El cuadro 10 muestra las estimaciones de las fronteras de producción, tanto para aquellos productores articulados al mercado de café orgánico como aquellos articulados al mercado de café tradicional. Por otro lado el gráfico 16 muestra las diferencias en eficiencia técnica dependiendo de la tenencia de activos públicos y privados claves. Como se podría esperar en el análisis intra-región, donde la tenencia de activos públicos aunque reducida es relativamente uniforme para toda la muestra, los resultados no indican mayores diferencias en eficiencia técnica atribuibles a la tenencia de activos públicos. En éste caso las únicas diferencias estadísticamente significativas que se muestran en el gráfico 16 están asociadas a diferencias en el grado de organización de los productores. Así habría evidencia que aquellos productores que manejan relaciones con mayor número de organizaciones tienen niveles de eficiencia mayor especialmente cuando están articulados a los mercados de café orgánicos.

34

Cuadro 10

Variables Coeficientes Estimados(Desv. Estándar)

M. Dinámico M. Tradicional Total

Logaritmo del número de hectáreas usadas 0.113 0.07 0.077 *(0.075) (0.056) (0.046)

Logaritmo del número de jornales no familiares al año 0.486 *** 0.445 *** 0.477 ***(0.068) (0.051) (0.039)

Logaritmo del número de jornales familiares al año -0.038 0.033 0.001(0.065) (0.072) (0.047)

Logaritmo del número de plantones de café 0.229 *** 0.116 ** 0.163 ***(0.062) (0.052) (0.040)

Logaritmo de la edad promedio de plantones de café 0.003 -0.008 0.001(0.099) (0.074) (0.060)

Dummy de gasto en plantones de café (0=no, 1=si) 0.133 -0.001 0.062(0.158) (0.174) (0.118)

Dummy de gasto en agroquímicos (0=no, 1=si) -0.57 0.101 0.087(0.544) (0.178) (0.168)

Zona de influencia empresa (0=Idaca, 1=Perunor) -0.099 -0.491 *** -0.368 ***(0.127) (0.091) (0.074)

Constante 4.313 *** 5.372 *** 4.926 ***(0.651) (0.605) (0.447)

Observaciones 97 192 289Error de la ecuación (sigma_v) 0.382 0.448 0.450Error de eficiencia (sigma_u) 0.619 0.607 0.602sigma2 0.530 0.569 0.565lambda (sigma_u / sigma_v) 1.619 1.354 1.339Chibar2 (H0: Error de eficiencia = 0) 0.684 2.793 ** 3.560 **

Nota: ***significancia al 99%, ** signif. al 95%, * signif. al 90%.

Estimación Eficiencia Técnica en Café

(3) Producción y Comercialización de Café en la Selva del Perú En el caso del Café se decidió estudiar la zona de Amazonas - Cajamarca - San Martín, en la ceja de selva donde se concentra el 46% de la producción de café. En este caso buscamos dividir la muestra para distinguir productores individuales versus productores que manejan la comercialización de manera asociativa. También buscaremos distinguir entre aquellos que han realizados innovaciones tecnológicas para articularse a los mercados de café especializados (por ejemplo, café orgánico) respecto a quienes se articulan a los mercados tradicionales de café. Este ámbito de estudio comprende los departamentos de San Martín y Amazonas y las provincias de Jaén y San Ignacio pertenecientes al departamento de Cajamarca, todos ellos ubicados en la selva norte. Esta región ha mostrado un dinamismo importante en las últimas décadas, como producto de la construcción de vías de penetración y la instalación de empresas agroindustriales que han incentivado la siembra de cultivos permanentes (café, cacao, frutales, etc.) e intensivos (como es el caso del arroz), además de la crianza de animales mayores. En esta región operan en estos momentos instituciones públicas y privadas como prestadoras de diversos servicios a los productores. Adicionalmente se ha incluido a productores de café ubicados en la sierra de Piura.

35

Gráfico 16 Caracterización de la eficiencia Técnica en los Mercados de Café

0.0%

20.0%

40.0%

60.0%

80.0%

100.0%

quintil1 quintil5

Maxima educacion alcanzada

Efi

cien

cia

rela

tiva


0.0%

20.0%

40.0%

60.0%

80.0%

100.0%

no si

Tiene electricidad

Efi

cien

cia

rela

tiva


0.0%

20.0%

40.0%

60.0%

80.0%

100.0%

quintil1 (+ adverso) quintil5 (- adverso)

Coeficiente Aversión al riesgo

Efi

cien

cia

rela

tiva


0.0%

20.0%

40.0%

60.0%

80.0%

100.0%

quintil1 quintil5

Percepción de Línea de crédito

Efi

cien

cia

rela

tiva


0.0%

20.0%

40.0%

60.0%

80.0%

100.0%

quintil1 quintil5

Tiempo al principal mcdo. de venta

Efi

cien

cia

rela

tiva


0.0%

20.0%

40.0%

60.0%

80.0%

100.0%

quintil1 quintil5

Número de organizaciones a las que pertenece

Efi

cien

cia

rela

tiva


36

En el caso de San Martín la zona de estudio estuvo concentrada en las provincias de Lamas, Moyabamba y Rioja3, que es la zona de influencia de IDACA. En el caso de Amazonas y Cajamarca, zona de trabajo de PERUNOR, las encuestas estuvieron concentradas en las provincias Chachapoyas y Utcubamba en Amazonas y de Jaén en Cajamarca4. PERUNOR es una empresa especializada en la exportación de cafés especiales. PERUNOR viene capacitando a los productores ubicados en las provincias de Jaén y San Ignacio localizadas en el norte del departamento de Cajamarca, y en las de Bagua y Utcubamba de Amazonas. En dichas zonas el cultivo de mayor importancia es el café, cuya superficie se ha incrementado significativamente en los últimos años a pesar de la reducción del precio internacional debido a excesos de oferta en el mercado mundial. La actividad cafetera es la actividad agrícola mas importante para las familias que se han asentado entre los 850 y 2000 m.s.n.m en éstas provincias. PERUNOR busca capacitar a los productores en la aplicación de las actividades técnicas validadas que buscan lograr elevar la productividad del café orgánico y especial, así como elevar la calidad vía beneficio húmedo, lo cual permite mejorar la competitividad de éste café en el mercado nacional e internacional. Según PERUNOR (2001), las mejoras en la productividad y la calidad del café producido, se pueden alcanzar capacitando a los productores en:

1. Técnicas de manejo del cultivo orgánico como: podas (tipos de podas), manejo de sombra, control fitosanitario (técnicas de prevención, uso de insecticidas orgánicos, controladores biológicos).

2. Manejo de suelos: Formación de los suelos, técnicas de conservación, fertilización.

3. Elevación de la densidad de siembra.

4. Técnicas de post cosecha, beneficio húmedo y secado: Cosecha selectiva, técnicas de clasificación de granos, despulpado, fermentado, lavado, secado y almacenamiento.

Además PERUNOR ha pretendido capacitar, a los líderes de las organizaciones a las que pertenecen los pequeños productores, en Gestión empresarial, a fin de contribuir en la orientación empresarial de las organizaciones y organizar la producción de los clientes del servicio.

La segunda empresa que está ligada a la provisión de asistencia técnica en café es Ingeniería para el Desarrollo Alternativo y Cultivos Agro-ecológicos (IDACA). Esta ONG está orientada ha desarrollar proyectos agrícolas de desarrollo con servicios de extensión e investigación, en diferentes cultivos, como el café, yuca y especies nativa medicinales. IDACA tiene un amplio conocimiento en el desarrollo de sistemas agroforestales y de diversificación y desde 1999, mantiene un convenio con la Asociación de Productores del

3 Se han realizado encuestas en los siguientes distritos: Alonso de Alvarado, Pinto Recodo, Jepelacio, Soritor, Nueva Cajamarca, Rioja y Yorongos. 4 Se han realizado encuestas en los siguientes distritos: Granada, Cumba, Yamón, Santa Rosa.

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Valle del Alto Mayo (APAV-AM), para realizar trabajos de asesoría técnica y formulación de proyectos.

La asesoría técnica que IDACA presta a los productores del Valle del Alto Mayo está ligada a la conversión de café convencional a café orgánico. La selección de las organizaciones a trabajar en el proyecto, se ha realizado en base, a los siguientes criterios: a) Ubicación geográfica, se ha elegido las organizaciones que están ubicados por encima de los 1,000 msnm.; b) Manejo del cultivo, se ha elegido a organizaciones que en su mayoría conducen el cultivo en forma tecnificada y bajo un sistema de sombra balanceado; y, c) Grado de responsabilidad, se ha descartado organizaciones, donde los socios son deudores a instituciones que cuentan con líneas de crédito en efectivo o en insumos.

Según IDACA (2002), las actividades de Asistencia técnica están orientadas a:

1. Introducir un paquete tecnológico basado en la utilización de abonos orgánicos, manejo eficiente de labores culturales y control fitosanitario, recomendado por la Empresa Certificadora. OCIA

2. Capacitar en las labores de cosecha selectiva, instalación de sistemas de beneficio en húmedo y construcción de infraestructura de secado, permiten mejorar significativamente la calidad del café

3. Capacitar a los dirigentes de la APAV-AM para dirigir la organización en forma empresarial.

4. Mejorar la eficiencia con la que operan los centros de acopio de café e instalar un centro de acopio principal en la ciudad de Moyobamba.

5. En alianza estratégica con PRODELSUR S.A. (Miembro de Volcafé), comercializar café de calidad y café orgánico.

En el cuadro 11, que presenta las características de los productores de café, vemos al igual que en el caso de los productores de papa, que los productores que acceden a mercados dinámicos son más educados (casi un año más de educación formal del jefe del hogar), tienen mejores condiciones de vida asociadas a las características de sus viviendas y poseen más del doble de activos del hogar. Así también, son productores que participan en un número mayor de organizaciones. Por el lado crediticio, son productores que perciben que la línea de crédito a la que podrían acceder es sustancialmente más alta (aproximadamente en 2000 soles) que aquellos productores que se mantienen en mercados tradicionales.

38

Cuadro 11

Características productores de café

Descripción de variablesMcdos.

DinámicosMcdos.

Tradicionales

Número de miembros del hogar 4.5 4.8Sexo del jefe del hogar (hombre=1) 0.98 0.96Edad del jefe de hogar 41.4 42.2Años de educación del jefe del hogar 6.8 5.9 **Máximo número de años de educación alcanzado por algún miembro 9.0 8.0 ***La vivienda tiene techo de buena calidad (si=1) 0.02 0.03La vivienda tiene acceso adecuado a agua (si=1) 0.61 0.43 ***La vivienda tiene pisos de buena calidad (si=1) 0.41 0.29 **La vivienda tiene paredes de buena calidad (si=1) 0.23 0.31La vivienda tiene sshh adecuados (si=1) 0.28 0.21La vivienda tiene alumbrado adecuado (si=1) 0.45 0.22 ***Valor de activos del hogar 1,294 564 ***Valor de activos productivos 1,063 717Número de hectáreas propias 9.6 6.9Grado de aversión al riesgo (1=averso al riesgo, 5=amante al riesgo) 2.3 2.1Crédito máximo al que accedería 7,522 5,546 *Número de organizaciones a las que pertenece 2.3 0.9 ***

Nota: *** significancia al 99%, ** significancia al 95% y * significancia al 90%. Es interesante notar que los productores que accedieron a mercados dinámicos tienen en promedio 4 años más de experiencia en la conducción de la explotación agropecuaria. Al mismo existen diferencias importantes en el uso de prácticas agronómicas. Como sería de esperar aquellos que han recibido asistencia técnica para vincularse al mercado de café orgánico tienen mayor experiencia en el uso de semilla mejorada y tienen un uso casi nulo de pesticidas y herbicidas. El uso de fertilizante orgánico, cercos vivos y asociación de cultivos también es más extendido entre los productores que han accedido a mercados dinámicos. Finalmente, tal como se reflejaba en el caso de papa, las diferencias también se reflejan en la distribución de ingresos. Así, a pesar que existe importante variabilidad en los ingresos de los que se articulan a mercados dinámicos y controles, la distribución de ingresos de aquellos productores que acceden a mercados dinámicos gracias a contar a acceder a mercados dinámicos se ubica a la derecha de la distribución de ingresos de aquellos que han optado por vender café tradicional. Una diferencia que vale la pena resaltar es que aquellos productores que reciben han accedido a mercados dinámicos han hecho mayores gestiones para obtener crédito. En éste contexto, comparar los beneficios entre quienes accedieron a mercados dinámicos y el grupo que se mantuvo en el mercado tradicional de café podría estar sobrestimando los beneficios del acceso a dicho mercado y simplemente reflejar distintas características estructurales de los beneficiarios respecto a los potenciales controles. En ese sentido es

39

indispensable controlar por esas características estructurales que podrían estar diferenciando a ambos tipos de productores de café. .

Grafico 17 Distribución del Ingreso Total - Café

(Ingreso en Logaritmos)

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

6.0 6.6 7.2 7.8 8.5 9.1 9.7 10.3 10.9 11.5

Con Asist. Técnica Sin Asist. Técnica

Gráfico 18

Distribución del Ingreso Total (PERUNOR) (Ingreso en Logaritmos)

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

6.0 6.5 7.1 7.6 8.2 8.8 9.3 9.9 10.4 11.0


Gráfico 19Distribución del Ingreso Total (IDACA)

(Ingreso en Logaritmos)

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

1.0 5.0 9.0 13.0 17.0 21.0 25.0 29.0 33.0 37.0 41.0 45.0 49.0


40

IV. Costos de Transar y Costos de Transacción en la Pequeña Agricultura Comercial La teoría de los costos de transacción reconoce, a diferencia de la teoría económica neoclásica que las transacciones económicas no ocurren en entorno económico sin fricciones. Según Eggertsson(1990), los costos de transacción se derivan de una o más de las siguientes actividades: • La búsqueda de información sobre el precio y calidad de los bienes e insumos a ser

transados, así como la búsqueda de compradores y/o vendedores potenciales (incluyendo información relevante sobre su comportamiento).

• La negociación necesaria para identificar el poder de negociación relativo de compradores y vendedores.

• La generación de arreglos contractuales. • El monitoreo de las contrapartes en el contrato para verificar el cumplimiento del

mismo. • El hacer cumplir el contrato, así como las penalidades que se derivan del

incumplimiento de la relación contractual. • La protección de los derechos de propiedad frente a terceros. Los costos de transacción pueden clasificarse en tres grupos: costos de información, negociación y monitoreo. Los costos de información ocurren antes de hacerse efectiva la transacción e incluyen los costos de obtener información sobre precios y productos así como los costos asociados a identificar a las contrapartes comerciales. Los costos de negociación son los costos asociados a desarrollar la transacción y suelen incluir comisiones, el acto mismo de negociación de los términos exactos de la transacción y los costos de establecimiento de los contratos (ya sean estos formales o informales). Por último, los costos de monitoreo ocurren luego de la transacción y suelen estar asociados a la los costos de asegurarse que se provea la calidad convenida y los pagos se den tal y como fueron acordados. En el medio rural de los países subdesarrollados, la existencia de altos costos de transacción en los mercados de bienes y factores, genera que se presenten fallas de mercado. El hecho que muchos hogares rurales no participen en ciertos mercados de productos agrícolas debido a la existencia de costos de transacción ha sido documentado en la literatura económica por de Janvry, Fafchamps y Sadoulet (1991), por Goetz(1992) y más recientemente por Key et. al (2000). Los costos de transacción generarían una banda entre los precios de compra y venta de un hogar, la que se basa en el concepto de bienes no transables tomado de la teoría de comercio internacional. Este tipo de modelo permite entender porqué un hogar rural podría optar por ser comprador neto o vendedor neto de un cultivo o si los costos de transacción son suficientemente altos, optar por producir para la autoconsumo. Este tipo de modelos, sin embargo no explican comportamientos más complejos como el de la diversificación de cultivos o la diversificación de estrategias de vinculación al mercado, las que típicamente han sido estudiadas a partir de los modelos de manejo de riesgo.

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La relación entre costos de transacción y acceso diferenciado a capital público y capital social u organizacional está documentada en varios trabajos entre los que cabría citar a Bromley y Chavas(1989), y a Key et. al.(2000). Bromley y Chavas muestran que los arreglos institucionales pueden ser vistos cómo causa y consecuencia tanto de altos costos de transacción como de una heterogeneidad en las percepciones de riesgo. Así no sólo estructuras de capital organizacional más eficientes permiten diluir los costos de transacción y permitir arreglos contractuales más complejos, sino que otras intervenciones públicas, como aquellas asociadas a mejor infraestructura de comunicaciones, permiten hacer viable otros arreglos institucionales que, a su vez, dan cabida a transacciones de mercado más complejas que privilegian los beneficios de la especialización.

Cuadro 12 Principales Resultados Esperados

(según tipo de Mercado al que accede) Mercado

Dinámico Mercado

Tradicional Aversión al riesgo Menor Mayor

Restricción de Liquidez Menor Mayor

Complejidad de Relaciones de Mercado Mayor Menor

Incertidumbre de mercado Mayor Menor

Costos de Transacción (observados) mayor Menor

Costos de Transacción (totales) menor Mayor

IV.1. Algunos Estimadores Asociados al Costo Efectivos de Transar en el Mercado de

Papa (1) Caracterización de las Transacciones Es interesante anotar que los agricultores que acceden a mercados de venta dinámicos tienen un menor número de transacciones promedio que aquellos articulados a mercado tradicionales. Esta diferencia, estadísticamente significativa, es una indicación de los mayores costos de transacción a los que deben enfrentarse los agricultores que no acceden a mercados dinámicos, en la medida que estos últimos no pueden aprovechar economías en el proceso de negociación. Al mismo tiempo el volumen transado por operación es sustancialmente más alto en aquellas zonas articuladas a mercados dinámicos. Otro aspecto, sobresaliente de la muestra que procederemos a analizar es el mayor tiempo a los mercados, locales, regionales que ostentan los hogares articulados a mercados dinámicos.

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Cuadro 13 Caracterización de las Transacciones en el Mercado de papa

Descripción de VariablesMcdos.

DinámicosMcdos.

TradicionalesNúmero de transacciones 2.12 1.93 *Kilos vendidos por transacción 25,566 10,321 ***Precio promedio por kilo de papa 0.49 0.46Precio si vendió en chacra 0.45 0.44Precio si vendió en feria local 0.40 0.46Precio si vendió en mercado mayorista 0.36 0.49 ***Precio si le vendió a mayorista 0.31 0.46 ***Precio si le vendió a destino industrial 0.69 -Precio si cosechó en campaña chica 0.63 0.48 ***Precio si cosechó en campaña grande 0.48 0.46Gasto en transporte por TM de producción 44.1 28.3 ***Precio si vendió en chacra y esto implica menos costo 0.49 0.39 *Precio si vende fuera de chacra y es cliente de comerciantes 0.61 0.48 ***Precio si vende tan pronto cosecha 0.43 0.47Precio si espera precio más alto para vender 0.49 0.36 ***Precio si tiene la venta comprometida desde antes 0.74 0.63 *Precio si vende en otro momento 0.79 0.10 ***Precio si acuerda el precio por adelantado, precio fijo 0.75 0.64 **Precio si acuerda el precio por adelantado, precio variable 0.81 -Precio si el recibe un precio mayor al previsto 0.48 0.60 **Precio si vende en ese mcdo porque puede negociar con más compradores 0.33 0.45 ***Precio si vende en ese mcdo porque tiene más confianza en el pago de lo acordado 0.46 0.48Precio si vende en ese mcdo porque no le queda otra opción 0.71 0.47 ***Precio si vendieron en chacra y se acercaró 1 vez a acordar precio 0.64 0.41 ***Precio si considera que el deterioro de produccion por transporte es muy importante 0.64 0.50 **Precio si se demora un poco en vender 0.66 0.47 ***Precio si venden en chacra y se acerca 1 comerciante a ofrecer precio 0.52 0.40 *Precio si venden en chacra y se acerca más de 6 comerciantes a ofrecer precio 0.40 0.59 ***Precio si venden en chacra y tiene que acercarse más de 1 vez para que le paguen - 0.43 ***Precio si el comerciante firmó documento por la mercadería entregada 0.56 0.46 *Precio si el comerciante no firmó documento por la mercadería entregada 0.41 0.46 **Precio si no pudo exigir reconocimiento de la calidad de la producción 0.58 0.47 **Precio si conoce al comprador de 1 a 4 años 0.64 0.47 ***Precio si conoce al comprador de 4 a 10 años 0.43 0.45Precio si conoce al comprador más de 10 años 0.37 0.50 ***Precio si desconfia casi totalmente en el comerciante 0.51 0.30 ***Precio si desconfia un poco en el comerciante 0.65 0.34 ***Precio si el comerciante paga al crédito 0.66 0.37 ***Precio si el comerciante demora 1 dia en pagar 0.43 0.49 *Precio si el comerciante demora 2 dias en pagar 0.32 0.45 ***Precio si el comerciante demora más de 2 dias en pagar 0.71 0.50 **Precio si el comerciante es también prestamista 0.61 0.47 **Nota: *** significancia al 99%, ** significancia al 95% y * significancia al 90%.

En general, aquellos hogares articulados a mercados tradicionales tienen relaciones mercantiles (tanto en el mercado de productos como en los mercados de factores) menos desarrolladas. Esto se puede observar tanto en lo que respecta a menor acceso a crédito, menor número de jornales contratados, mayor uso de semilla mejorada, uso de tractor, etc.

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Tal como se puede observar en el cuadro 14 quienes venden al mercado dinámico evitan vender a los acopiadores que se acercan a la parcela y optan por buscar otros destinos para su producción.

Cuadro 14

Dónde fue vendido Mcdo. Dinámico Mcdo. TradicionalChacra 21.9% 52.9%Feria local 0.14% 2.0%Mcdo mayorista 40.0% 36.2%Agroindustria 17.4% 0.52%Otro 20.5% 8.3%

A quién le vendió Mcdo. Dinámico Mcdo. TradicionalMayorista 20.6% 10.9%Acopiador 30.7% 77.9%Destino industrial 48.7% 11.2%

Porcentaje de Producción Vendida de papa

Es interesante notar también que el escala de las ventas de papa es marcadamente distinta entre aquellos articulados a mercados tradicionales y aquellos articulados a mercados dinámicos, aún si se controla por aquellas características como diferencias en el número de miembros del hogar nivel de educación tamaño del predio y número de parcelas y demás características que se registraron cómo significativas en el cuadro 11. En lo que respecta al momento en que se realiza las ventas, el cuadro 15 muestra que ésta también es marcadamente distinta entre uno y otro mercado incrementándose la venta comprometida desde antes de la cosecha.

Cuadro 15 Momento de venta Mcdo. Dinámico Mcdo. TradicionalTan pronto cosecho 66.7% 84.1%Espero precio mas alto 17.8% 11.4%Venta comprometida antes de cosecha 15.4% 4.5%Otro 0.1% 0.0%

(2) Complejidad del Intercambio El intercambio comercial al que están expuestos los productores rurales no es necesariamente sencillo y transparente. Existe múltiple evidencia que dichas transacciones son bastante complejas. Por ejemplo, tal como se muestra en el cuadro 16, más de la mitad de los productores articulados a mercados dinámicos se ven obligados a acudir al vendedor para negociar el precio de la papa que pretenden vender. Es interesante anotar que estos costos de transacción son altos entre estos productores respecto a aquellos que se articulan al mercado a través de mercados tradicionales.

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Cuadro 16

Cómo se acordó el precio Mcdo. Dinámico Mcdo. TradicionalAl momento 81.4% 96.5%Adelantado, precio fijo 17.7% 3.5%Adelantado, precio variable 0.9% 0.0%

Forma de pago de la mercaderia Mcdo. Dinámico Mcdo. TradicionalAl contado 88.6% 96.5%Al credito 11.4% 3.5%

Veces que acudió a acordar precio Mcdo. Dinámico Mcdo. TradicionalNinguna vez 67.7% 82.9%Una vez 30.8% 13.0%Más de una vez 1.5% 4.1%

Cómo negocio con el comerciante Mcdo. Dinámico Mcdo. TradicionalUd fue personalmente a negociar su producción 83.5% 72.5%Envió a un representante 3.3% 1.6%Otro 13.3% 26.0%

Este patrón se repite al momento de acercarse al comerciante para que le cancele por la venta realizada. Así la mayor complejidad de la relación comercial que establecerían aquellos vinculados a mercados dinámicos viene acompañada de mayores costos de transacción necesarios para definir el contrato de venta y para monitorear su cumplimiento.

Otro elemento que distingue a ambos tipos de transacciones es el número de comerciantes al que se relacionan con el productor y la rapidez con la que se realiza la transacción (cuadro 17).

Cuadro 17

Número de comerciantes que se acercó a ofrecer precio


Ninguno 77.0% 47.0%Un comerciante 3.3% 6.8%Dos comerciantes 5.1% 9.6%Tres comerciantes 3.9% 16.4%Cuatro comerciantes 1.6% 4.0%Cinco comerciantes 1.3% 8.5%Seis comerciantes 5.4% 2.7%Más de seis comerciantes 2.6% 5.1%

Rapidez de venta de prod. en el mercado Mcdo. Dinámico Mcdo. TradicionalRápidamente (menos 1 hora) 24.1% 11.2%Se demora poco (entre 1 a 2 horas) 8.7% 15.1%Se demoró más de 2 horas 18.9% 31.7%No la vende el mismo dia 29.6% 5.3%La vendió en chacra 15.9% 36.7%

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Como es de esperar esta diferencias en las relaciones contractuales también se reflejan diferencias en incumplimiento de pago luego de realizada la transacción. Así, la encuesta muestra diferencias significativas entre problemas de incumplimiento de pago entre aquellos que están articulados a mercados dinámicos (29% de incumplimientos) y aquellos articulados a mercados tradicionales (18% de incumplimientos.) Del mismo modo el tiempo promedio que se demoran en cancelar a los primeros es significativamente más alto (estadísticamente) que el tiempo promedio que se demoran en cancelar a los segundos. Las pérdidas promedio por transacción son sustancialmente más altas que la que registran aquellos articulados a los mercados tradicionales. De hecho, tal como se indica en el cuadro 18 muchos más productores articulados a mercados dinámicos consideran importante el deterioro de la producción al momento de comerciar. En el caso de la articulación a Frito lay, por ejemplo, los problemas se hacen evidentes al momento que la agroindustria rechaza algún lote que le llega a la planta.

Cuadro 18 Importancia de deterioro de producción Mcdo. Dinámico Mcdo. TradicionalMuy importante 17.3% 4.7%Importante 28.4% 12.2%Poco importante 12.8% 15.8%Sin importancia 41.5% 67.3%

Como contraparte de esta mayor complejidad en las transacciones es más común que exista un documento formal que respalde la transacción (cuadro 19) y que los comerciantes envíen a representantes para verificar la calidad del producto. Esto podría explicar, como muestra el cuadro 20, que los productores en el caso de acceder a estas transacciones más complejas tengan mayor oportunidad para exigir que le reconozcan calidad.

Cuadro 19 Comerciante firmó documento por mercadería Mcdo. Dinámico Mcdo. TradicionalSi 52.5% 22.5%No 47.5% 77.5%

Cuadro 20

Ha tenido conflictos porque no le reconocieron la calidad


Si 18.4% 8.1%No 81.6% 91.9%

Pudo exigir reconocimiento de calidad Mcdo. Dinámico Mcdo. TradicionalSi 78.8% 70.8%No 21.2% 29.2%

Finalmente es interesante resaltar que en ambos tipos de transacción continúan siendo frecuentes ventas que está “atadas” a algún otro servicio. Para ambos tipo de transacción, es común encontrar vinculaciones con otros mercados, de transporte y de crédito en el caso de transacciones realizadas por productores vinculados a mercados tradicionales y de

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transporte e insumos, en el caso de transacciones realizadas en mercados tradicionales (cuadro 21).

Cuadro 21 Nivel de confianza con el comerciante Mcdo. Dinámico Mcdo. TradicionalTotal desconfianza 0.2% 2.5%Mucha desconfianza 0.2% 3.1%Poca desconfianza 0.5% 1.3%Neutral 26.2% 23.7%Poca confianza 11.7% 12.8%Mucha confianza 22.3% 11.3%Plena confianza 38.8% 45.3%

Otra actividad del comerciante Mcdo. Dinámico Mcdo. TradicionalProductor 24.0% 29.5%Transportista 3.2% 5.5%Prestamista 0.9% 2.3%Ninguno / No sabe 59.0% 56.8%Otro 13.0% 5.8%

Servicios recibidos por el comerciante Mcdo. Dinámico Mcdo. TradicionalTransporte 1.2% 0.1%Prestamo en dinero 3.7% 13.0%Prestamo en semilla/ insumo 0.0% 0.1%Otro 8.1% 0.0%Ninguno 87.0% 86.8%

El estudio ha presentado una caracterización de las transacciones que realizan los pequeños productores en estos mercados. La evidencia apunta a que al momento de incursionar en mercados más lejanos, se establecen relaciones de intercambio más complejas, probablemente más impersonales y sujetas a mayores costos de transacción. (3) Estimación de los Costos de Transacción Observados

La investigación ha medido los costos de transacción efectivamente observados. En el caso del costo de transporte suele ser el costo efectivamente reportado por el productor y en los casos en el que transporto a pie su mercadería se calculo el costo de oportunidad valorizando el tiempo empleado de acuerdo al jornal que reciben los agricultores en la zona de estudio. Similar valorización fue hecha para valorizar los costos de negociación y cumplimiento de contratos, para añadir a los costos monetarios efectivamente incurridos, el costo de oportunidad pertinente.

Cuadro 22 COSTOS DE TRANSAR PAPA POR ESCALA DE PRODUCCION (NUMERO DE HECTAREAS)

POR TIPO DE MERCADO (S/. por TM)

Mcdo. Dinámico Mcdo. Tradicionalpequeños (<1 ha) mediano(1-3 ha) grandes (>3 ha) pequeños (<1 ha) mediano(1-3 ha) grandes (>3 ha)

Transporte 29.8 47.6 51.9 24.7 29.7 36.7Negociación 0.42 0.18 0.23 0.16 0.26 0.56Cumplimiento de contrato 33.2 27.9 79.7 0.77 7.5 10.9Total 63.4 75.6 131.8 25.6 37.4 48.2Precio por kilo 0.49 0.50 0.52 0.44 0.47 0.47

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Cuadro 23 COSTOS DE TRANSAR PAPA POR RUBROS DE GASTO

POR TIPO DE MERCADO

Mercado Dinámico Mercado TradicionalS/. Promedio

por transacción

% S/. por TM %%Valor Vendido

S/. Promedio por

transacción% S/. por TM %

%Valor Vendido

Transporte 1,241.8 58.5% 46.1 44.9% 9.1% 303.0 80.1% 29.5 82.0% 7.4%Negociación (Valor horas gastadas en negociar condiciones de vta) 2.8 0.1% 0.3 0.2% 0.1% 1.6 0.4% 0.3 0.8% 0.1%Cumplimiento de contrato 879.7 41.4% 56.3 54.8% 8.3% 73.6 19.5% 6.2 17.2% 1.3% Gastos en seguimiento al comprador 15.4 1.8% 0.7 1.2% 0.1% 6.1 8.3% 0.7 11.6% 0.1% Valorización de horas gastadas en seguimiento al comprador 3.4 0.4% 0.2 0.3% 0.0% 0.8 1.1% 0.1 1.7% 0.0% Valorización de kilos de papa que no se han podido cobrar 42.9 4.9% 9.1 16.2% 1.1% 23.0 31.3% 2.6 42.0% 0.5% Valorización de dias que el comerciante demora en cancelar 817.9 93.0% 46.3 82.3% 7.0% 43.7 59.3% 2.8 44.6% 0.7%Total 2,124.3 100% 102.7 100% 17.4% 378.2 100% 36.0 100% 8.8%

Cuadro 24 COSTOS DE TRANSAR PAPA POR RUBROS DE GASTO - ECOSER

POR TIPO DE MERCADO


por transacción


S/. Promedio por


%Valor Vendido

Transporte 1,819.4 72.8% 148.5 85.3% 8.4% 177.8 67.4% 28.6 83.5% 8.8%Negociación (Valor horas gastadas en negociar condiciones de vta) 4.6 0.2% 0.3 0.2% 0.1% 1.0 0.4% 0.3 0.8% 0.2%Cumplimiento de contrato 675.9 27.0% 25.3 14.5% 3.5% 84.8 32.2% 5.4 15.7% 1.6% Gastos en seguimiento al comprador 20.3 3.0% 0.5 1.9% 0.1% 1.6 1.9% 0.2 4.0% 0.0% Valorización de horas gastadas en seguimiento al comprador 4.4 0.7% 0.2 0.7% 0.0% 0.8 0.9% 0.1 2.1% 0.0% Valorización de kilos de papa que no se han podido cobrar 0.0 0.0% 0.0 0.0% 0.0% 26.1 30.8% 1.8 33.0% 0.6% Valorización de dias que el comerciante demora en cancelar 651.1 96.3% 24.7 97.4% 3.3% 56.3 66.3% 3.3 60.8% 0.9%Total 2,499.8 100% 174.1 100% 12.0% 263.6 100% 34.3 100% 10.6%

Cuadro 25

COSTOS DE TRANSAR PAPA POR RUBROS DE GASTO - FOVIDAPOR TIPO DE MERCADO


por transacción


S/. Promedio por


%Valor Vendido

Transporte 704.2 38.8% 57.3 38.5% 9.8% 397.1 85.5% 30.2 81.1% 6.4%Negociación (Valor horas gastadas en negociar condiciones de vta) 0.8 0.0% 0.2 0.1% 0.1% 2.1 0.5% 0.3 0.8% 0.0%Cumplimiento de contrato 1,111.0 61.2% 91.4 61.4% 13.8% 65.3 14.1% 6.8 18.2% 1.1% Gastos en seguimiento al comprador 9.8 0.9% 0.9 1.0% 0.1% 9.4 14.4% 1.1 16.1% 0.2% Valorización de horas gastadas en seguimiento al comprador 2.3 0.2% 0.2 0.2% 0.0% 0.9 1.3% 0.1 1.4% 0.0% Valorización de kilos de papa que no se han podido cobrar 91.7 8.3% 19.4 21.3% 2.4% 20.7 31.7% 3.2 47.4% 0.4% Valorización de dias que el comerciante demora en cancelar 1007.2 90.7% 70.9 77.5% 11.2% 34.3 52.5% 2.4 35.1% 0.5%Total 1,816.0 100% 148.9 100% 23.7% 464.5 100% 37.3 100% 7.5%

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El cuadro 22 muestra estos costos de transacción observados distinguiendo aquellos que se generaron cuando los productores se articularon a mercados dinámicos de aquellos que ocurren cuando el pequeño productor se articula a los mercados tradicionales de papa. Además se presenta los resultados diferenciando a los productores de acuerdo a su escala de producción: pequeños (menores de 1 hectárea), “medianos” (entre 1 y 3 hectáreas) y “grandes” (mayores de 3 hectáreas”. Obviamente los puntos de corte son arbitrarios y sólo pretenden dividir la muestra en tres segmentos con un número similar de observaciones para dar cuenta de algunos patrones interesantes. De otro lado, los cuadros 23 al 25 muestran en mayor detalle la descomposición de estos costos de transacción observados. Los resultados indican como era de esperar que los costos de transar son más altos entre quienes venden al segmento dinámico del mercado de papa. Estas diferencias se observan tanto en transporte, como en los costos de negociación como en los costos de monitoreo del cumplimiento de los contratos. Cabe resaltar que estás diferencias podrían ser incluso mayores si se valorizara el costo de oportunidad de aquellos que se vinculan a mercados dinámicos, tomando en cuenta que su costo de oportunidad debería ser más alto si quisiéramos reflejar el hecho que poseen un mayor nivel de educación. IV.2. Algunos Estimadores Asociados al Costo Efectivos de Transar en el Mercado de

Café (1) Caracterización de las Transacciones Al igual que en el caso del mercado de papa las transacciones que se realizan en el mercado dinámico de café a partir de la venta de café orgánico son de naturales bastante distinta a las que se realizan en el mercado de café tradicional. Así, tal como lo muestra el cuadro 26, el peso del acopiador se reduce a favor de una articulación más directa con la agroindustria.

Cuadro 26

Dónde fue vendido Mcdo. Dinámico Mcdo. TradicionalChacra 0.5% 0.7%Feria local 1.91% 0.5%Mcdo mayorista 1.7% 10.4%Agroindustria 47.0% 18.29%Local del Acopiador 48.9% 70.1%

Porcentaje de Producción Vendida de Café

El cuadro 27 muestra una caracterización detallada de las transacciones realizadas en el mercado de café, tanto aquel que se vende como café orgánico, como aquel que se vende al mercado tradicional. Como se puede observar quienes venden al mercado orgánico realizan en promedio un mayor número de transacciones y mayor venta por transacción. Adicionalmente, y como es de esperar los precios pagados por éste café so significativamente más altos.

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Cuadro 27 Caracterización de las Transacciones en el Mercado de Café

Descripción de VariablesMcdos.

DinámicosMcdos.

TradicionalesNúmero de transacciones 2.8 2.6 **Quintales vendidos por transacción 16.7 10.1 ***Precio promedio por quintal de café 145.7 119.0 ***Precio si vendió en agroindustria 162.5 117.9 ***Precio si vendió café pergamino seco 146.0 119.0 ***Precio si vendió café verde - 100.0 ***Precio si vendió café orgánico 155.7 118.9 ***Precio si vendió café en transición 121.1 - ***Gasto en transporte por quintal de producción 4.1 1.5 ***Precio si espera precio más alto para vender 161.2 120.5 ***Precio si acuerda el precio por adelantado, precio variable 155.3 118.1 ***Precio si vende en ese mcdo porque no le queda otra opción 125.3 116.1 **Precio si envia a representante a negociar su producción 166.2 126.9 ***Precio si siempre se asocia con otro productor para transporte de mercaderia 170.4 126.9 ***Precio si siempre incumple acuerdos por mejor oferta de precio - 124.5 ***Precio si considera que el deterioro de produccion por transporte es muy importante 168.7 127.9 ***Precio si no vende el mismo dia 163.6 119.5 ***Precio si venden fuera de chacra y se acerca más de 1 vez para que le paguen 172.1 114.4 ***Precio si el comerciante firmó documento por la mercadería entregada 161.2 125.9 ***Precio si confia totalmente en el comerciante 141.3 121.8 ***Precio si el comerciante paga al contado 144.8 118.9 ***Precio si el comerciante paga al crédito 180.4 121.4 ***Precio si el comerciante no demora en pagar 144.1 118.9 ***Precio si el comerciante demora 1 dia en pagar 140.6 118.9 ***Precio si el comerciante demora 2 dias en pagar 154.8 120.0 ***Precio si el comerciante demora más de 2 dias en pagar 175.9 120.0 ***Precio si el comerciante siempre cumple lo acordado 145.8 118.9 ***Precio si el comerciante usualmente cumple lo acordado 127.3 117.7 Precio si el comerciante ocasionalmente cumple lo acordado 180.0 128.2 ***Precio si el comerciante es también productor 119.0 118.6 Precio si el comerciante es también transportista 129.9 117.6 Precio si el comerciante es también prestamista 134.3 116.7 ***Precio si no conoce otra actividad del comerciante 161.7 119.7 ***Precio si el comerciante tiene otra actividad 157.2 120.5 ***Precio si ha recibido transporte del comerciante 127.8 119.2 Precio si ha recibido préstamo en dinero del comerciante 133.9 116.4 ***Precio si ha recibido otro servicios del comerciante 138.4 115.9 ***Precio si no ha recibido servicios del comerciante 152.5 120.5 ***Nota: *** significancia al 99%, ** significancia al 95% y * significancia al 90%. (2) Complejidad del Intercambio Los resultados de la encuesta evidencian que las transacciones en el mercado de café orgánico son transacciones bastante más complejas. Por ejemplo, tal como muestra el cuadro 28 un porcentaje sustancialmente mayor de productores comprometen la venta antes de la cosecha.

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Cuadro 28

Momento de venta Mcdo. Dinámico Mcdo. TradicionalTan pronto cosecho 37.3% 34.9%Espero precio mas alto 27.0% 35.1%Venta comprometida antes de cosecha 32.3% 18.7%Otro 3.4% 11.3% Rapidez de venta de prod. en el mercado Mcdo. Dinámico Mcdo. TradicionalRápidamente (menos 1 hora) 58.6% 62.6%Se demora poco (entre 1 a 2 horas) 9.6% 17.4%Se demoró más de 2 horas 7.1% 7.3%No la vende el mismo dia 24.6% 12.6%La vendió en chacra 0.2% 0.0%

Asimismo los productores ligados a la venta de café orgánico suelen formalizar sus transacciones a través de contratos en una proporción mayor a quienes venden en el mercado de café tradicional. Producto de ello es menos probable que incumpla un acuerdo previo en búsqueda de un mejor precio.

Cuadro 29 Comerciante firmó documento por mercadería Mcdo. Dinámico Mcdo. TradicionalSi 47.8% 18.3%No 52.2% 81.7%

Incumplió acuerdo por mejor precio Mcdo. Dinámico Mcdo. TradicionalSiempre 0.0% 1.7%Usualmente 0.3% 0.3%Pocas veces 0.6% 4.2%Nunca 99.1% 93.7%

De otro lado existen mayores costos asociados con estas transacciones. Por ejemplo, tal como lo muestra el cuadro 30 el deterioro de la producción en el transporte es un tema de mayor preocupación, del mismo modo que se hace más complejo el transporte. De hecho, como se indica en el cuadro 27, los productores ligados a la venta de café orgánico gastan más en transporte (a pesar que se asocian con mayor frecuencia) respecto a los que venden en el mercado tradicional.

Cuadro 30

Importancia de deterioro de producción Mcdo. Dinámico Mcdo. TradicionalMuy importante 5.0% 2.9%Importante 14.3% 3.9%Poco importante 31.6% 18.0%Sin importancia 49.2% 75.1%

Se asoció con otro productor para transporte Mcdo. Dinámico Mcdo. TradicionalSiempre 31.8% 5.5%Usualmente 2.9% 1.2%Pocas veces 16.1% 5.1%Nunca 49.2% 88.2%

51

Dada las características particulares del café orgánico existe una mayor probabilidad que existan conflictos por temas de calidad, pero al mismo tiempo, la relación contractual permite que se pueda exigir un mayor precio asociado a la mayor calidad del café (cuadro 31).

Cuadro 31

Ha tenido conflictos porque no le reconocieron la calidad


Si 8.2% 4.7%No 91.8% 95.3%

Cuadro 32

Pudo exigir reconocimiento de calidad Mcdo. Dinámico Mcdo. TradicionalSi 60.7% 55.1%No 39.3% 44.9%

(3) Estimación de los Costos de Transacción Observados

Tal como se detallo en el caso de papa, la investigación ha medido los costos de transacción efectivamente observados. Aquí se ha procedido a calcular el costo de transporte incluyendo los gastos efectivamente incurridos así como el costo de oportunidad valorizando el tiempo empleado de acuerdo al jornal que reciben los agricultores en la zona de estudio. Similar valorización fue hecha para valorizar los costos de negociación y cumplimiento de contratos, para añadir a los costos monetarios efectivamente incurridos, el costo de oportunidad pertinente. El cuadro 33 muestra estos costos distinguiendo entre aquellos asociados al mercado dinámico de cafés orgánicos de aquellos costos de transacción observados ligados a la comercialización de café tradicional. Los cuadros 34 al 35 muestran el detalle de estos costos, distinguiendo a las ONG que están ligadas a las dos zonas donde se obtuvo información (San Martín en el caso de IDACA y Cajamarca y Amazonas para el caso de PERUNOR)

Cuadro 33 COSTOS DE TRANSAR CAFÉ POR ESCALA DE PRODUCCION (NUMERO DE HECTAREAS)

POR TIPO DE MERCADO (S/. por Quintal)

Mcdo. Dinámico Mcdo. Tradicionalpequeños (<3 ha) mediano(3-7 ha) grandes (>7 ha) pequeños (<3 ha) mediano(3-7 ha) grandes (>7 ha)

Transporte 4.7 4.2 3.6 1.3 1.8 1.7Negociación 0.27 0.11 0.08 0.18 0.11 0.02Cumplimiento de contrato 1.9 1.12 2.8 0.19 2.4 1.5Total 6.9 5.4 6.5 1.6 4.4 3.2Precio por quintal 142.32 144.00 147.12 118.23 118.76 119.87

52

Cuadro 34 COSTOS DE TRANSAR CAFÉ POR RUBROS DE GASTO

POR TIPO DE MERCADO


por transacción

%S/. por Quintal

%%Valor Vendido

S/. Promedio por

transacción%

S/. por Quintal

%%Valor Vendido

Transporte 69.2 69.1% 4.1 64.8% 2.7% 17.5 38.6% 1.6 54.3% 1.3%Negociación (Valor horas gastadas en negociar condiciones de vta) 1.3 1.3% 0.1 2.2% 0.0% 0.6 1.2% 0.1 4.3% 0.1%Cumplimiento de contrato 29.7 29.6% 2.1 32.9% 1.2% 27.2 60.1% 1.2 41.4% 1.0% Gastos en seguimiento al comprador 5.8 19.6% 0.6 27.7% 0.3% 0.6 2.3% 0.1 5.7% 0.1% Valorización de horas gastadas en seguimiento al comprador 2.0 6.8% 0.2 8.1% 0.1% 0.2 0.8% 0.0 3.4% 0.0% Valorización de kilos de café que no se han podido cobrar 0.1 0.5% 0.0 0.1% 0.0% 0.0 0.2% 0.0 0.4% 0.0% Valorización de dias que el comerciante demora en cancelar 21.7 73.2% 1.3 64.1% 0.8% 26.3 96.7% 1.1 90.6% 0.9%Total 100.2 100% 6.3 100% 4.0% 45.3 100% 2.9 100% 2.4%

Cuadro 35

COSTOS DE TRANSAR CAFÉ POR RUBROS DE GASTO - PERUNORPOR TIPO DE MERCADO


por transacción

%S/. por Quintal

%%Valor Vendido

S/. Promedio por

transacción%

S/. por Quintal

%%Valor Vendido


Cuadro 36

COSTOS DE TRANSAR CAFÉ POR RUBROS DE GASTO - IDACAPOR TIPO DE MERCADO


por transacción

%S/. por Quintal

%%Valor Vendido

S/. Promedio por

transacción%

S/. por Quintal

%%Valor Vendido


53

Al igual que en el caso de la papa, los resultados de la estimación de costos de transacción indican que los costos unitarios son más altos entre aquellos que se vinculan al mercado dinámico que aquellos que hacen sus transacciones en el mercado tradicional. Es interesante notar que los costos asociado a quienes están ubicados en Amazonas y Cajamarca (zonas de menor accesibilidad) son más altos que aquellos ubicados en la zona de San Martín. V. El Rol de las Organizaciones, del Crédito y del Riesgo en Reducir Costos de

Transacción V.1. La distancia al Mercado como indicador de Costos de Transacción (1) Marco Teórico Una manera de estudiar la decisión de los productores acerca de acceder o no a mercados dinámicos es a partir de la comparación entre la utilidad que recibiría el productor si accede a dichos mercados (por ejemplo vía la asimilación de nuevos conocimientos tecnológicos),

*iy = U(Z1) , y la utilidad que obtendría si no accede a dichos mercados, *

iv =U(Z0) donde Z representan las ventas obtenidas.5 Asumiendo que esta diferencia en utilidades está determinada por un conjunto de características específicas a cada productor, ix , podemos plantear la siguiente relación: )(*

iii xfy = (2) Donde, se asume, sin perdida de generalidad, que la utilidad de no acceder a los mercados dinámicos es igual a 0 y que por lo tanto la diferencia de utilidades es igual a yi. En el gráfico 20 se muestra, por ejemplo, los niveles de utilidad que se obtendrían si un productor lograra vender en el “mercado dinámico”. En este caso, las funciones de utilidad han sido graficadas en relación a las ventas obtenidas en dicho mercado. La curva de la derecha, asociada a U(Zsj) representa al agricultor j que accede a los conocimientos o asistencia técnica y vende una una cantida positiva (Zsj >0) en los mercados dinámicos. La curva de la izquierda representa, en cambio, representa al agricultor i que no vende en dicho mercado y obtiene una utilidad menor. Si el valor de Zsi es decir las “ventas” de quienes no pueden vender en dicho mercado pudiera ser observado, este tendría un valor negativo (Zsi <0), y la distancia al eje denotaría cuan lejos está éste productor del “mercado dinámico”. Al mismo tiempo dicha “distancia al mercado” (�i), en el contexto de nuestro estudio, refleja la distancia al mercado dinámico. 5 El asterisco (*) se ha usado para representar el hecho que ambos niveles de utilidad son variables latentes (no observables).

54

Gráfico 20

Distancia al Mercado Dinámico

Dado que los niveles de utilidad no son observables, es necesario definir un indicador observable, y , que tome el valor 1 cuando la utilidad asociada a acceder a mercados dinámicos haya sido mayor a la de no hacerlo y 0 en caso contrario. Así tendríamos;

1 si 0* >y y = (3)

0 otro caso En este contexto, una representación del modelo probit de acceso a mercados dinámicos sería la siguiente: )()1( βii Xyprob Φ== (4)

Donde la variable endógena toma el valor 1 si el hogar participa en mercados dinámicos y 0 en caso contrario. El vector Xi, de características específicas del productor, recoge variables demográficas (números de miembros del hogar y edad del jefe de hogar), de educación (años de educación del jefe de hogar), de posesión de bienes (valor de los activos del hogar

55

destinados a la producción), de riesgo (grado de aversión al riesgo en base a resultado de juego de cara o sello), de acceso a crédito (línea de crédito percibida por el agricultor) y de capital social (número de organizaciones en las que el hogar participa). β es un vector de coeficientes que controla la relación entre las características del hogar mencionadas y la participación en el mercado dinámico y finalmente, iu es un error aleatorio. Al asumirse que βix sigue una distribución normal, la interpretación de los coeficientes en un modelo probit puede resultar difícil, ya que estos se interpretan como el cambio, en desviaciones estándar, en βix ante un aumento de una unidad en una variable exógena. Dado que esta manera de interpretar los coeficientes puede resultar no tan clara, se realiza la siguiente transformación:

11

)( ββφ xx

=∂

Φ∂ (5)

Donde; φ y Φ son respectivamente la función de densidad y la función de distribución de la normal estándar evaluada en )( βx , 1x es la variable exógena y 1β es su respectivo coeficiente. De esta manera ahora los coeficientes reflejan el cambio en probabilidad

)/( 1x∂Φ∂ ante un cambio infinitesimal en una variable exógena. Obtenida la estimación del modelo probit es posible obtener a partir de dicha ecuación una estimación de la “distancia al mercado” o, si se prefiere, de los costos de transacción que impiden que un pequeño productor acceder a mercados dinámicos. Esta distancia se define en términos del aumento requerido en cualquiera de las variables que caracterizan a los productores, por ejemplo cx , de tal manera que los productores no participantes en el mercado de asistencia técnica puedan acceder al mercado. En particular, vamos a cuantificar los costos de transacción o “distancia al mercado” en base a la estimación de los niveles adicionales de crédito que cada hogar no participante en la muestra requeriría para poder participar en los mercados dinámicos. En nuestro caso, deseamos simular un aumento el nivel de crédito para todos los productores no participantes, de tal manera que su probabilidad de participación en el mercado exceda a 0.5 y los convierta en aptos para participar en el mercado. La idea es despejar del lado derecho de la ecuación (4) el nivel de crédito de los productores y asumiendo un aumento en esta variable de tal manera que la probabilidad sea suficiente para participar en el mercado obtener:

c

ici

ci

Xxx

ββ

−=−ˆ (6)

Donde; cix̂ es el monto de crédito que necesita el hogar i para poder participar en un

mercado dinámico, cix es el nivel de crédito observado para ese hogar, cβ es el parámetro

56

que representa una medida del efecto del crédito sobre la participación y βIX es el producto de la matriz de las características del hogar por la matriz de coeficientes, sin incluir el nivel de crédito. Estimación Tobit de las Ventas a Mercados Dinámicos Dado que sólo es posible observar los datos de venta de papa o café realizadas a mercados dinámicos para aquellos productores que participan en dichos mercados y no así para los productores que venden a mercados tradicionales, para los cuales observaremos ventas 0 (datos censurados), la estimación de un modelo tobit se hace relevante, en tanto que nos permitiría obtener un estimador de la variable latente para aquellos que no acceden a los mercados dinámicos. La cantidad de papa o café ofertada por todos los productores que conforman la muestra a mercados dinámicos puede ser descrita mediante la siguiente relación: )(*

iii xfy = (7) Adicionalmente, las ventas a mercados dinámicos observadas son:

*iy si 0* >y

y = (8) 0 si 0* ≤y

Es decir, sólo observamos las ventas en mercados dinámicos para los productores que vendieron en este mercado. La determinación e interpretación de los parámetros en modelos de regresión censurada, del tipo tobit va a depender de los objetivos del estudio. En nuestro caso, intentamos predecir los volúmenes de venta de papa y café en mercados dinámicos, dadas una serie de características del hogar. De esta manera, el cálculo apropiado de los efectos marginales debe hacerse sobre la esperanza condicional de la variable censurada:

[ ]

��

��

�Φ=∂

Ε∂σ

ββ i

i

ii x

x

xy ´ (9)

Obtenidos los estimadores es posible utilizar la descomposición de los efectos marginales propuesta por McDonald y Mofitt (1990) para evaluar, frente a un shock exógeno, la importancia relativa de la incorporación de nuevos productores respecto al aumento de las

57

ventas de quienes ya vendían en el mercado dinámico. Dicha descomposición tiene la siguiente forma:

[ ] [ ] [ ] [ ] [ ]

i

iii

i

iiii

i

ii

xyob

yyx

yxyyob

xxy

∂>∂

>Ε+∂

>Ε∂>=

∂Ε∂ 0Pr

0,0,

0Pr (10)

Según esta ecuación un cambio en ix produce dos efectos; el primero, afectando la media condicional de iy * en la parte positiva de la distribución y en segundo lugar, afectando a la probabilidad de que la observación caiga en esa parte de la distribución. Para nuestro estudio la ecuación (9) nos mostraría el cambio en ventas en mercados dinámicos y el cambio en probabilidad de vender en este mercado ante una variación, en por ejemplo, en el nivel de crédito. El modelo que estimamos es uno donde la variable endógena corresponde a los kilos del producto agrícola (papa o café) que el productor i vende a determinado mercado dinámico. Además, como en el caso del modelo probit de participación, el vector ix recoge características de los productores tales como variables demográficas (números de miembros del hogar y edad del jefe de hogar), de educación (años de educación del jefe de hogar), de posesión de bienes (valor de los activos del hogar destinados a la producción), de riesgo (grado de aversión al riesgo en base a resultado de juego de cara o sello), de acceso a crédito (línea de crédito percibida por el agricultor) y variables referidas a los factores de producción (número de jornales al año y cantidad de hectáreas usadas).

(2) Determinantes de Acceso a Mercados Dinámicos en Pequeños Productores de Papa El cuadro 37 muestra las principales características de aquellos que acceden a mercados “dinámicos” de papa a partir del uso de asistencia técnica. Tal como se puede observar, los principales determinantes están asociados al grado de organización de los productores, el nivel de educación de éstos y el acceso a crédito, representado por el indicador de línea crediticia.

58

Cuadro 37

Variables Efectos Marginales(Desv. Estándar)

Modelo 1 Modelo 2Número de miembros del hogar -0.028 * -0.026 *

(0.015) (0.015)Edad del jefe del hogar -0.004 ** -0.003

(0.002) (0.002)Número máximo de años de educación en el hogar 0.021 * .

(0.011) .Máxima educación es primaria incompleta (0=no, 1=si) . -0.224 ***

. (0.060)Aversión al riesgo - juego de la moneda (1=más averso, 5=menos averso) 0.023 0.025

(0.018) (0.019)Línea de crédito percibida (miles de soles) 0.01 *** 0.011 ***

(0.003) (0.003)Número de hectáreas propias 0.005 0.005

(0.006) (0.006)Número de organizaciones a las que el hogar pertenece 0.114 *** 0.118 ***

(0.024) (0.024)Zona de influencia ONGs (0=Ecoser, 1=Fovida) -0.122 ** -0.124 **

(0.060) (0.061)

Número de observaciones 287 287Pseudo R-cuadrado 0.219 0.222

Participantes% Valores predichos positivos 40.7% 34.6%% Valores predichos negativos 59.3% 65.4%

No participantes% Valores predichos positivos 5.8% 4.4%% Valores predichos negativos 94.2% 95.6%Nota: los efectos marginales para las variables dummy se refieren a un cambio discreto de la variable de 0 a 1.***significancia al 99%, ** signif. al 95%, * signif. al 90%.

Comparación Modelos Probit de Participación en Mercados Dinámicos de Papa

Es curioso notar que la variable educación muestra una discontinuidad. Así, dicha variable es significativa (y negativa) sólo si no se tiene primaria completa. A partir de ese nivel la variable lo muestra “retornos” importantes. La explicación a éste efecto, se hace más notorio cuando se evalúa las diferencias entre ambos proveedores de asistencia técnica (FOVIDA y ECOSER). En el Cuadro 38, se muestran los resultados de estimar el aumento en crédito necesario para que aquellos productores que no participan en el mercado dinámico lo hagan, lo que, en otras palabras representa una medida del costo de transacción que impide a los pequeños productores articularse, gracias a la servicios de asistencia técnica, a mercados alternativos. Para fines de expresar dicha distancia al mercado en unidades monetarias, se ha optado por simular cuanto sería el incremento de la línea crediticia necesario para que aquellos que no acceden a los mercados dinámicos. Sorprende aquí la magnitud relativa de dicha “distancia”. En promedio representa menos del 2% del valor de la producción.

59

Cuadro 38

COSTOS DE TRANSACCION O "DISTANCIA A LOS MERCADOS DINÁMICOS"(MEDIDO EN UNIDADES DE CREDITO)

Aumento de crédito por…

hectárea de papa (miles de S/.)

TM de producción de papa (miles de S/.)

Muestra Total 26.9 24.4 4.9 1.39%Muestra Ecoser 25.4 19.1 4.5 1.44%Muestra Fovida 28.1 28.3 5.1 1.35%Fuente: Encuesta a productores agropecuarios GRADE 2003.Elaboración propia

Hogares productores de papa por zona

Aumento promedio de crédito requerido para acceder al Mercado de

Asistencia Técnica (miles de S/.)

Aumento de crédito como % del Valor Bruto de Producción de papa

Sin embargo, tal como se muestra el gráfico 21 existe una fuerte varianza al interior de éste grupo de productores y, aunque algunos están sumamente cerca del mercado, en el sentido que una reducción pequeña de la línea crediticia les permitiría acceder a mercados dinámicos, un grupo numeroso de pequeños productores (más de la mitad) se encuentran a una distancia del mercado superior a los 25,000 soles (en este caso cifra casi tres veces más alta que vende en promedio un productor de papa que se dirige al mercado tradicional). Incluso un 10% de la muestra se ubica a “distancias” superiores a los 50,000 soles, línea crediticia máxima registrada en la muestra de productores que, gracias a la asistencia técnica, incursionaron en mercados dinámicos.

Gráfico 21 DISTANCIA A LOS MERCADOS DINÁMICOS EN PAPA

MEDIDO EN UNIDADES DE CREDITO ADICIONAL (En base a estimación Probit)

-50

0

50

100

aum

ento

de

cred

ito n

eces

ario

( m

iles

de S

/ . )

0 50 100 150 200obs.

60

Cuadro 39


Toda Ecoser FovidaNúmero de miembros del hogar -2.291 -5.772 1.179

(4.470) (8.252) (2.354)Edad del jefe del hogar -1.418 ** -1.223 -0.74 **

(0.701) (1.285) (0.371)Máxima educación es primaria incompleta (0=no, 1=si) -71.908 -1.897 -247.696

(56.238) (92.586) (0.000)Aversión al riesgo - juego de la moneda (1=más averso, 5=menos averso) 0.067 0.413 0.306

(5.609) (10.705) (2.787)Línea de crédito percibida (miles de soles) 2.789 *** 4.92 *** 1.043 ***

(0.598) (1.146) (0.304)Número de hectáreas propias 4.801 *** 5.671 ** 0.518

(1.549) (2.377) (1.158)Número de organizaciones a las que el hogar pertenece 22.124 *** 28.147 ** 10.046 ***

(6.750) (13.869) (3.227)Zona de influencia ONGs (0=Ecoser, 1=Fovida) -53.047 *** . .

(17.807) . .Constante -48.793 -112.56 -26.648

(46.488) (89.938) (21.243)

Número de observaciones 287 128 159Número de observaciones censuradas 207 89 118Pseudo R-cuadrado 0.0689 0.0781 0.0772

Participantes% Valores predichos positivos 30.1% 41.5% 28.6%% Valores predichos negativos 69.9% 58.5% 71.4%

No participantes% Valores predichos positivos 2.9% 3.4% 2.6%% Valores predichos negativos 97.1% 96.6% 97.4%Nota: los efectos marginales para las variables dummy se refieren a un cambio discreto de la variable de 0 a 1.***significancia al 99%, ** signif. al 95%, * signif. al 90%.

Estimación Tobit de Ventas en Mercado. Dinámicos de Papa según Zona de Influencia ONGs

Obviamente no sólo es importante conocer cuán cerca puede estar un productor de vender su primera unidad de producto en un mercado nuevo, sino conocer cuanto podría vender en dicho mercado si se relajaran algunas de las restricciones que enfrenta. El cuadro 40 muestra distintas simulaciones de cambios en la línea de crediticia de los productores de la muestra tanto para aquellos que ya acceden a mercados dinámicos como para aquellos que no. La primera simulación duplica la línea de crédito promedio disponible pero la reparte parejo (el mismo monto para todos). En cambio la segunda simulación duplica la línea crediticia, duplicando la línea de crédito individual a cada productor. Por último la tercera simulación duplica la línea crediticia, duplicando la línea crediticia por hectárea para cada agricultor.

Cuadro 40 DESCOMPOSICION DE LA VARIACION DE VENTAS A MCDOS DINAMICOS ANTE

SIMULACIONES DE SHOCKS POSITIVOS EN CREDITO

(1) (2) (3)

Descomposición

Por vendedores antiguos 920 35.7% 2,443 58.0% 4,316 62.1%Por vendedores nuevos 1,654 64.3% 1,772 42.0% 2,637 37.9%Total variación 2,573 100.0% 4,215 100.0% 6,953 100.0%Aumento porcentual respecto a ventas totales 46.8% - 76.7% - 126.5% -

creditocredito i + 2*icredito ii haha

creditocredito *�

�

��

�+

61

Estas simulaciones muestran que, en un escenario dónde la restricción crediticia es levantada de manera sustancial para todos los productores, la respuesta es importante (incremento de 47% en las ventas al mercado dinámico) y dos tercios del crecimiento se concentra en productores que antes no habían incursionado en éste mercado, y sólo un tercio del incremento de las ventas provendría de productores “antiguos” que ya venían accediendo a ese mercado. Como era de esperar, en la medida que estos últimos tienen un mayor tamaño de tierra y poseen otros activos que los hacen más productivos si la misma línea crediticia se reparte proporcional a al acceso de crédito ya alcanzado o la productividad media de la tierra, la capacidad de acercarse al mercado dinámico de los productores que ahora no acceden a dicho mercado es menor. Una simulación alternativa, se presenta en la cuadro 41. Aquí se ha simulado en tres escenarios el efecto de elevar la escala de operación de los pequeños productores, asignándoles tierras adicionales hasta que alcancen tamaños mínimos de 2, 3 y 5 hectáreas respectivamente. Estas simulaciones pueden ser interpretadas ya sea cómo acumulación de tierra adicional o, alternativamente, como reflejo de consolidación de parcelas a partir de algún esquema de asociación. En este caso los resultados, como es de esperar muestran que las ventas adicionales están concentradas entre estos pequeños productores que han ganado escala y van ganando crecientemente participación en el mercado de productos “dinámicos”.

Cuadro 41 DESCOMPOSICION DE LA VARIACION DE VENTAS A MCDOS DINAMICOS ANTE

SIMULACIONES DE SHOCKS POSITIVOS EN TENENCIA DE HECTAREAS

Descomposición

Por vendedores antiguos 44.7 24.8% 91.3 24.9% 224.7 25.9%Por vendedores nuevos 135.5 75.2% 275.3 75.1% 643.6 74.1%Total variación 180.2 100.0% 366.5 100.0% 868.3 100.0%Aumento porcentual respecto a ventas totales 3.3% - 6.7% - 15.8% -

Escenario 1: min [2 has. propias]

Escenario 2: min [3 has. propias]

Escenario 3: min [5 has propias]

(3) Determinantes de Acceso a Mercados Dinámicos en Pequeños Productores de Café El cuadro 42 muestra las principales características de aquellos que acceden al mercado de café orgánico a partir del uso de asistencia técnica. Tal como se puede observar, los principales determinantes están asociados al grado de organización de los productores, el tamaño del predio, el nivel de educación de éstos y la percepción de riesgo que tienen los productores.

62

Cuadro 42


Modelo 1 Modelo 2Número de miembros del hogar -0.031 ** -0.029 **


(0.002) (0.002)Número máximo de años de educación en el hogar 0.006 .

(0.009) .Primaria completa y como máximo secundaria completa (0=no, 1=si) . 0.113 *

. (0.062)Indice de aversión al riesgo + 0.024 * 0.025 *

(0.013) (0.013)Línea de crédito percibida (miles de soles) 0.008 0.008

(0.006) (0.006)Número de hectáreas propias 0.016 *** 0.017 ***

(0.005) (0.005)Número de organizaciones en las que es o ha sido directivo 0.142 *** 0.145 ***

(0.040) (0.040)Zona de influencia ONGs (0=Perunor, 1=Idaca) -0.139 ** -0.149 ***

(0.058) (0.055)



No participantes% Valores predichos positivos 5.6% 6.0%% Valores predichos negativos 94.4% 94.0%Nota: + El Indice de aversión al riesgo está calculado en base a componentes principales, donde valores menores reflejan más

adversión al riesgo y valores mayores menos adversión al riesgo. Los efectos marginales para las variables dummy se refieren a un cambio discreto de la variable de 0 a 1. ***significancia al 99%, ** signif. al 95%, * signif. al 90%.

Comparación Modelos Probit de Participación en el Mercado Dinámico de Café

Es interesante notar que, al igual que en el caso de papa el efecto educación existe, pero sólo se hace evidente entre quienes tienen primaria completa o más. Es decir existe un “castigo” por tener un grado de educación muy bajo, pero no se captura, al menos en el modelo, ningún efecto positivo adicional, producto de tener mayor educación. De hecho tener al menos primaria completa parecería ser un elemento que sirve a las empresas de asistencia técnica para filtrar a ciertos productores y no incluirlos entre aquellos a quienes les ofrecen asistencia técnica para acceder a mercados dinámicos. Como se ha señalado previamente, el costo de transacción o, alternativamente, la distancia al mercado se puede calcular como la cantidad adicional de crédito que los productores no participantes necesitan para que su probabilidad de acceso al mercado aumente al punto tal que decidan participar. El cuadro 43 muestra el estimado promedio de dicha distancia al mercado y, aunque son más altos que los registrados en papa, continúan siendo una proporción pequeña del valor de producción. Otra vez, esto puede explicarse por la enorme variabilidad de dicha distancia.

63

Cuadro 43 COSTOS DE TRANSACCION O "DISTANCIA A LOS MERCADOS DINÁMICOS EN CAFÉ

(MEDIDO EN UNIDADES DE CREDITO)

Aumento de crédito por…

hectárea de café (miles de S/.)

TM de producción de café (miles de S/.)

Muestra Total 30.5 17.2 21.6 2.27%Muestra Perunor 14.1 9.5 16.3 1.82%Muestra Idaca 43.9 21.7 21.7 1.99%Fuente: Encuesta a productores agropecuarios GRADE 2003.Elaboración propia

Hogares productores de café por zona

Aumento promedio de crédito requerido para acceder al Mercado de

Asistencia Técnica (miles de S/.)

Aumento de crédito como % del Valor Bruto de Producción de café

Tal como muestra el gráfico 22, el rango de línea crediticia requerida va desde cero hasta más de 100,000 soles por productor, haciendo evidente que aunque algunos están sumamente cerca del mercado, un grupo numeroso de pequeños productores (60%) se encuentran a una distancia del mercado superior a los 25,000 soles (cifra que en éste caso es 7 veces lo que vende en promedio un productor de café que se dirige al mercado tradicional!). En estas condiciones, es evidente que en términos respecto a los productores de papa una parte sustancial de estos productores se encuentra muy distante del mercado de café orgánico.

Gráfico 22 DISTANCIA A MERCADOS DINÁMICOS EN CAFÉ MEDIDO EN UNIDADES DE CREDITO ADICIONAL

(En base a estimación Probit)

-50

0

50

100

aum

ento

de

cred

ito n

eces

ario

( m

iles

de S

/ . )

0 50 100 150 200obs.

64

Cuadro 44


Toda Perunor IdacaNúmero de miembros del hogar -0.169 -0.412 ** 0.001

(0.156) (0.176) (0.254)Edad del jefe del hogar -0.033 0.006 -0.14 **

(0.026) (0.026) (0.058)Primaria completa y como máximo secundaria completa (0=no, 1=si) 0.425 0.985 -1.369

(0.748) (0.773) (1.359)Indice de aversión al riesgo + 0.331 ** 0.44 *** 0.099

(0.145) (0.152) (0.245)Línea de crédito percibida (miles de soles) 0.249 *** 0.287 *** 0.171 *

(0.041) (0.039) (0.097)Número de hectáreas propias 0.003 -0.016 0.168 ***

(0.013) (0.014) (0.058)Número de organizaciones en las que es o ha sido directivo 1.391 *** 0.121 2.3 ***

(0.412) (0.490) (0.668)Zona de influencia ONGs (0=Perunor, 1=Idaca) -0.862 . .

(0.622) . .Constante -5.453 ** -6.459 *** -0.789

(2.161) (2.179) (3.814)

Número de observaciones 315 161 154Número de observaciones censuradas 218 105 113Pseudo R-cuadrado 0.0888 0.1467 0.1038


No participantes% Valores predichos positivos 6.5% 8.7% 2.7%% Valores predichos negativos 93.5% 91.3% 97.3%Nota: + El Indice de aversión al riesgo está calculado en base a componentes principales, donde valores menores reflejan más adversión al riesgo y valores mayores menos adversión al riesgo. Los efectos marginales para las variables dummy se refieren a un cambio discreto de la variable de 0 a 1. ***significancia al 99%, ** signif. al 95%, * signif. al 90%.

Estimación Tobit de Ventas en Mercados de Asistencia Técnica en Café según Zona de Influencia ONGs

Del mismo modo que en el caso del mercado dinámicos en papa, aquí nos interesa no sólo conocer cuán cerca puede estar un productor de vender su primera unidad de producto en un mercado nuevo, sino conocer cuanto podría vender en dicho mercado si se relajaran algunas de las restricciones que enfrenta. El cuadro 45 muestra distintas simulaciones de cambios en la línea de crediticia de los productores de la muestra tanto para aquellos que ya acceden a mercados dinámicos como para aquellos que no. La primera simulación duplica la línea de crédito promedio disponible pero la reparte parejo (el mismo monto para todos). En cambio la segunda simulación duplica la línea crediticia, duplicando la línea de crédito individual a cada productor. Por último la tercera simulación duplica la línea crediticia, duplicando la línea crediticia por hectárea para cada agricultor.

65

Cuadro 45

DESCOMPOSICION DE LA VARIACION DE VENTAS A MERCADOS DINAMICOS DE CAFÉ ANTE SIMULACIONES DE SHOCKS POSITIVOS EN CREDITO

(1) (2) (3)

Descomposición

Por vendedores antiguos 56 34.7% 126 53.1% 450 59.6%Por vendedores nuevos 105 65.3% 111 46.9% 305 40.4%Total variación 160 100.0% 237 100.0% 755 100.0%Aumento porcentual respecto a ventas totales 54.3% - 80.1% - 255.4% -

creditocredito i + 2*icredito ii haha

creditocredito *�

�

��

�+

Los resultados muestran, al igual que en el caso de papa que cuando la distribución del crédito es independiente de la escala y la línea de crédito ya conseguida, se obtiene una respuesta importante de aquellos productores que aún no han demandado asistencia técnica para incursionar en el mercado de cafés especiales.

Cuadro 46

DESCOMPOSICION DE LA VARIACION DE VENTAS A MERCADOS DINAMICOS ANTE SIMULACIONES DE MAYOR TOLERANCIA AL AL RIESGO

Descomposición Escenario 1: max [7.5; coef. aversion]

Escenario 2: max [10; coef. aversion]

Escenario 3: max [13;coef. aversion]

Por vendedores antiguos 0.9 25.5% 5.7 27.1% 26.1 29.9%Por vendedores nuevos 2.8 74.5% 15.2 72.9% 61.3 70.1%Total variación 3.7 100.0% 20.8 100.0% 87.4 100.0%Aumento porcentual respecto a ventas totales 1.3% - 7.1% - 29.6% -

En la medida que las estimaciones mostraron que, en este caso la variable de percepción de riesgo era importante para explicar si se optaba por incursionar en el mercado de café orgánico, se procedió a simular cual podría ser el impacto de una mayor tolerancia al riesgo (que podría estar asociada a algún mecanismo de seguro) los resultados que se detallan en el cuadro 46, registran tres simulaciones donde paulatinamente la tolerancia al riesgo se incremento. Aquí se observa que se requieren incrementos sustanciales en dicha variable para obtener respuestas en aquellos que aún no acceden a mercados dinámicos. (4) ¿Cuán robustos son los resultados?: simulaciones de Montecarlo El estimador de “distancia al mercado” obtenido a partir de la ecuación (6) en la sección II mide cuánto adicional - en términos de alguna variable de interés (por ej. crédito) necesita cada hogar para poder participar y vender en un mercado dinámico. Un problema potencial con éste estimador es que es difícil conocer su distribución como para estar seguro que las medias reportadas en la sección anterior son una razonable aproximación del valor esperado de la distribución La naturaleza del problema radica en que no es posible obtener directamente la distribución de � pues es el ratio de dos variables aleatorias.

66

Para ver esto más claramente recordemos que la ecuación de participación en el mercado dinámico a partir de demandar asistencia técnica tiene la siguiente especificación:

P P P P

i i iy X ub= + (11)

donde ypi es no observable: �i = 1 cuando yp

i > 0

De está ecuación es posible deducir el modelo probit antes planteado: ( 1) ( )P P

i iprob Xd b= = F (12)

Por su parte, las ventas en el mercado dinámico pueden expresarse cómo:

ysi *= di y

si** (13)

donde ysi** representa las ventas potencialmente censuradas debido a la existencia de

costos de transacción. Nosotros, Observamos ysi** = MAX (�, ys

i*) donde ysi* es el

nivel optimo latente (no observado) de ventas en el mercado dinámico y � son los costos de transacción que se deben superar para acceder al mercado dinámico. Esta última ecuación puede ser reescrita como: *S S S S

i i iy X ub= + (14) Así, la estimación conjunta de (13) - (14) permiten estimar la siguiente función:

ˆ

ˆˆ

Sc c ii i S

c

Xx x

bd

bº - = - (15)

Como ya se mencionó éste indicador mide cuánto adicional - en términos de alguna variable de interés (por ej. Crédito) necesita el hogar i para poder participar y vender en un mercado dinámico. El problema radica en que � es el ratio de dos variables aleatorias, las que a su vez dependen de u p y u s. Una manera indirecta de evaluar la distribución de � es utilizar alguna técnica de simulación de Montecarlo. en nuestro caso, se optó por usar la técnica de Gibbs, la que es una simulación de Montecarlo vía de Cadenas de Markov. Un detalle de la derivación formal de este procedimiento se puede encontrar en Holloway y Ehuia (2001a) y en Holloway, et. al.(2002).. La idea básica detrás del procedimiento es la siguiente: conocida la distribución condicional de las variables de interés:

67

)](),([~,,| PPSP yvyEtruncadaNormalyy βΣ )](),([~,,| SSPS yvyEtruncadaNormalyy βΣ (16)

)](),([~,,| SSPS vENormalyy βββ Σ )](),([inversa-Wishart ~,,| ΣΣΣ vENormalyy PSβ

es posible realizar simulaciones de la función de distribución posterior de ),,,( ΣβSP yyF , que no es otra cosa que la distribución conjunta de los parámetros de interés (las variables latentes que miden la distancia al mercado y las desviaciones estándar de dichos estimadores) Dichas simulaciones pueden ser obtenidas de manera consistente mediante un procedimiento iterativo: 1. Obtener valores iniciales de � ( S) y del componente latente de SP yy , 2. Obtener valores aleatorios de �( S ) condicionado en (1) 3. Obtener valores aleatorios de � ( S + 1) condicionados en (1) y (2) 4. Obtener valores aleatorios de y P( S + 1) condicionados en (2) (3) y S ( S ) 5. Obtener valores aleatorios de y S ( S + 1) condicionados en (2) (3) y (4) 6. Repetir la secuencia (2) – (5) tantas veces como sea necesario hasta que F(·) se

estabilice 7. Obtener N valores aleatorios de Σ,,, βSP yy y a partir de ellos construir la

distribución del parámetro de interés �. Este procedimiento permite obtener realizaciones aleatorias de los parámetros de la ecuación probit y tobit así como de los indicadores que reflejan la distancia al mercado. Los resultados son mus similares a los que se presentan en la sección anterior, por lo que han sido omitidos6 Lo interesante de la simulación es que permite estimar el intervalo de confianza para la variable de interés distancia al mercado, en la medida que el se realizan extracciones aleatorias de la distribución conjunta a partir de las cuales se puede obtener la distribución marginal de cualquier parámetro de interés en este caso de �, la medida de costo de transacción o distancia a los mercados dinámicos. Los gráficos 23 y 24 muestran las estimaciones para ambos productos. Es interesante notar que a pesar que los valores medios son similares a los reportados en la sección anterior, la distribución del parámetro de interés es asimétrica y está sesgada hacia cero (ingreso al mercado dinámico) en el caso de papa, a diferencia del caso de café. Este patrón podría ser una señal del mayor desarrollo relativo del Valle de Mantaro respecto de las zonas cafetaleras y, por lo tanto, una indicación de la mayor facilidad relativa que tendrían aquellos que aún no han demandado asistencia técnica en estas zonas de incursionar en mercados dinámicos.

6 Dichos resultados están disponibles si se le solicitan al autor.

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Gráfico 23 Distancia a los Mercados Dinámicos en Papa

(Simulación de Montecarlo)

-40,000

-20,000

0

20,000

40,000

60,000

80,000

100,000

1

cota inferior (5%)

distancia al mercado de asistencia técnica

cota inferior (95%)

Gráfico 24

Distancia a los Mercados Dinámicos en Café (Simulación de Montecarlo)

-40,000

-30,000

-20,000

-10,000

0

10,000

20,000

30,000

40,000

50,000

60,000

70,000

1

Cré

dito

Nec

esar

io p

ara

Ven

der

en M

erca

do D

inám

ico

cota inferior (5%)

Distancia al Mercado de Asistencia Técnica

cota superior (95%)

Por su parte, los gráficos 25 al 28 muestran alguna relaciones interesantes entre la estimación de “distancia al mercado” y variables de interés para ambos cultivos. Es interesante notar en primer lugar que para ambos cultivos, producir más en el mercado tradicional no reduce sustancialmente su distancia al mercado “dinámico”, siendo esto el reflejo de otras restricciones que impiden que ese productor, aparentemente de mayor escala, pueda hacer la transición hacia mercados dinámicos. Asimismo, tanto para productores de papa como para productores de café un mayor aislamiento, medido como el tiempo requerido para acceder al mercado de venta más cercano incrementa la “distancia” económica al mercado aquí estimada.

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Gráfico 25 Relaciones entre Distancia al Mercado y Variables de Interés

(para productores de papa que aún no han vendido en el mercado dinámico)

-20000

0

20000

40000

60000

0 5000 10000 15000 20000Venta en soles a mcdos tradicionales

-20000

0

20000

40000

60000

0 10 20 30 40Hace cuantos anhos empezo su activ de agricultor

0

10000

20000

30000

40000

50000

0 10 20 30 40 50Tiempo a mercado de venta mas cercano

70

Gráfico 26

Relación entre Distancia al Mercado y Venta a los Mercados Tradicionales (para productores de café que aún no han vendido en el mercado dinámico)

-200

000

2000

040

000

0 5000 10000 15000 20000 25000Venta en soles a mcdos tradicionales

Distancia al Mercado de Asistencia Técnica 90% CIpredicted distanciaalmercadodeasistenciatc

Gráfico 27 Relación entre Distancia al Mercado y Valor de los Activos

(para productores de café que aún no han vendido en el mercado dinámico)

-200

000

2000

040

000

0 2000 4000 6000Valor activos del hogar con valores medianos

Distancia al Mercado de Asistencia Técnica 70% CIpredicted distanciaalmercadodeasistenciatc

71

Gráfico 28 Relación entre Distancia al Mercado y Tiempo al Mercado de Venta

(para productores de café que aún no han vendido en el mercado dinámico)

01

00

00

20

00

03

00

00

40

00

0

-200

000

2000

040

000

Dis

tanc

ia a

l Mer

cado

de

Asi

sten

cia

Téc

nica

0 10 20 30 40 50Tiempo a mercado de venta mas cercano...

En el caso de productores de papa, es interesante notar que existiría cierto efecto negativo de la variable “años como agricultor de papa” en la medida que aquellos productores con 20 o más años de experiencia en el mercado tradicional de papa serían más renuentes a demandar asistencia técnica e incursionar en mercados más dinámicos. VI. Conclusiones e Implicancias de Política

El estudio ha evaluado cuales son los factores más relevantes que determinan que un pequeño productor agrícola logre incursionar en mercados “dinámicos”; es decir, en mercados que puedan absorber cantidades crecientes de su cultivo. Los resultados muestran que existe un segmento de productores cuya “distancia” a estos mercados no es tan significativa como para que se piense que no puede incursionar en estos mercados. Sin embargo, restricciones asociadas al grado de organización de los productores, su percepción de riesgo y las posibilidades de acceso al mercado de crédito les impiden acceder a los beneficios adicionales que mercados ofrecen. Aquellos productores papa y café que han logrado acceder a los mercados dinámicos estudiados aquí, poseen mayores niveles de educación y mayor tenencia de activos privados. No sólo eso, además poseen mejores condiciones de vida. En general viven en viviendas de mejor material que aquellos que no han se han beneficiado de aquella asistencia técnica que les permitió dar el salto a estos nuevos mercados; tienen mayor probabilidad de acceder a agua potable dentro de la vivienda y viven en condiciones de menor hacinamiento. Debido a ello uno podría considerar que las mayores oportunidades que han obtenido están reservadas para un grupo “selecto” de productores y que no necesariamente son transferibles al resto de los pequeños productores. Sin embargo una vez

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que se controla por estos “observables” se ha podido mostrar que para un segmento importante de pequeños productores la “distancia al mercado” no es insuperable, por lo que existirían un conjunto de intervenciones que podrían permitirles seguir el camino de los que ya han logrado vincularse a los mercados dinámicos. Las características específicas de los hogares que determinan su participación en mercados dinámicos de papa y, café gracias a usar servicios de asistencia técnica, respectivamente, se pueden asociar a variables de capital humano (número de miembros del hogar, edad del jefe de hogar, años de estudios del jefe de hogar, si el jefe del hogar es hombre);, tenencia de activos productivos usados en la actividad agropecuaria; variables de capital social (número de organizaciones a las que el hogar pertenece) y variables que reflejan el grado de aversión al riesgo y el acceso a crédito de los hogares. Excepto en las zonas cafetaleras donde se ubica PERUNOR, los productores encuestados en las zonas de influencia de IDACA, FOVIDA y ECOSER muestran que hay diferencias significativas en el acceso a crédito y que la restricción crediticia es mayor entre quienes ahora no acceden a mercados dinámicos. Así, más allá de la demanda potencial por asistencia técnica, el hecho que existan restricciones crediticias podría ser un obstáculo importante a la ampliación de la demanda por servicios técnicos no financieros. Este no parece ser el caso en las zonas de menor desarrollo de mercados (Cajamarca, Amazonas) dónde las restricciones crediticias son similares entre quienes acceden a mercados dinámicos y quienes no lo hacen aún. A nivel de costos de transacción es interesante notar que existen, por un lado un conjunto de costos necesarios para hacer viable las transacciones en aquellos mercados más dinámicos a los que los productores que demandan asistencia técnica logran acceder. Sin embargo, en contrapartida, existen costos de transacción tan altos para aquellos que no acceden a dichos mercados que no pueden ser estimados directamente y sólo se puede identificar su magnitud cuando se comparan ciertos comportamientos con respecto a quienes si acceden a estos mercados “dinámicos” (léase papa semilla, papa para chips o café orgánico). Respecto a los costos de transacción observables, cabe resaltar que en todos los casos los costos de transporte a los mercados de destino son más altos entre aquellos que acceden a mercados dinámicos gracias a tener asistencia técnica. Esto es un reflejo no sólo que acceden a mercados más distantes sino que el transporte debe realizarse en mejores condiciones dado que estos mercados alternativos son más exigentes. Al mismo tiempo, es notorio que aquellos articulados a mercados más dinámicos gracias a la asistencia técnica logran conocer el precio de venta de su producto con mayor anticipación. En el caso del arroz, sin embargo las ventajas se observan en que se logra reducir el componente de “venta atada” a la que se obliga el productor cuando está vinculado desventajosamente con los habilitadores. En aquellos cultivos como café y papa donde se incrementan las relaciones contractuales formales (contratos) es destacable que los problemas por el reconocimiento de la calidad del producto se reducen sustancialmente. Es interesante notar que tanto en el caso de papa o como en café el efecto de educación sobre el acceso a mercados dinámicos existe, pero sólo se hace evidente entre quienes tienen primaria completa o más. Es decir existe un “castigo” por tener un grado de educación muy bajo, pero no se captura, al menos en el modelo, ningún efecto positivo

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adicional, producto de tener mayor educación. De hecho tener al menos primaria completa parecería ser un elemento que estaría sirviendo a las empresas de asistencia técnica para filtrar a ciertos productores y no incluirlos entre aquellos a quienes les ofrecen asistencia técnica para acceder a mercados dinámicos. Los resultados presentados hacen evidente que existe una “distancia” importante entre quienes ahora acceden a mercados dinámicos y quienes estando en la mismas zonas aún no acceden. Esa “distancia”, no es otra cosa que los costos de transacción que enfrentan esos productores y que impiden que puedan acceder a dichos mercados. Dichos costos pueden ser medidos en distintas escalas de acuerdo a la importancia relativa de las restricciones que enfrentan. Por ejemplo, podrían ser medidos en términos de la mayor educación requerida para que cada productor pase a no acceder a dicho mercado. Una manera simple de medir en términos monetarios dichos costos de transacción es expresarlos en términos del mayor acceso a crédito (restricción crítica en los dos cultivos analizados) que cada productor requiere para romper la barrera que le impide acceder al mercado dinámico. Los resultados indican que los costos de transacción como porcentaje del valor bruto de producción, son más altos en papa que para los productores de café. Estas diferencias son, por ejemplo, el reflejo monetario de las mayores diferencias observadas en educación o percepción de riesgo. Así, a partir de la comparación de quienes acceden a mercados dinámicos y quienes no, se puede notar que los que acceden en el caso de papa son casi dos años más educados que los que no acceden y apenas 1 año cuando se trata de café. De manera similar, se puede notar que los que acceden a asistencia técnica en el caso de papa poseen un coeficiente de aversión al riesgo 20% más bajo que los que no acceden y apenas 10% cuando se trata de café. Estas diferencias en capacidades y percepciones entre quienes acceden y quienes no se traducen en barreras (o costos de transacción) que es necesario remontar para ampliar el mercado de asistencia técnica en las zonas estudiadas. El estudio ha presentado una caracterización de las transacciones que realizan los pequeños productores en estos mercados. La evidencia apunta a que al momento de incursionar en mercados más lejanos, se establecen relaciones de intercambio más complejas, probablemente más impersonales y sujetas a mayores costos de transacción. La Relación entre la Pequeña Agricultura y la Agroindustria

Es muy común encontrar fallas de mercado en el Perú rural debido a problemas como la deficiente infraestructura, segmentación de mercados, problemas en la ejecución de contratos, información imperfecta, alto riesgo o la incertidumbre en la manera como el Estado realiza su misión regulatoria. En este contexto, es poco realista esperar que la agroindustria por sí misma sea exitosa vinculando a pequeños productores con los mercados de productos. Esta situación de mercados no competitivos y ausencia de la iniciativa privada puede justificar la intervención del gobierno y/o de las ONG. Sin embargo, este las intervenciones necesitan ser cautas de modo que se evite amplificar estos problemas y retardar o, peor aún, impedir el desarrollo de mercados eficientes y competitivos

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Como hemos mencionado, la relación entre los pequeños productores pequeños y los mercados dinámicos identificados en este estudio ha estado mediada, en todos los casos, a través de una ONG. En casos donde dominan los mercados subdesarrollados (thin markets), las ONG pueden proporcionar el "capital social" necesario para ligar con éxito a productores pequeños que hacen frente a altos costos de comercialización y de transacción, con los procesadores o agroindustria que hacen frente a niveles altos de incertidumbre y de costos de supervisión. En este contexto, las ONG puede proporcionar la información de acceso al mercado a través de sus redes de contactos. Pueden también reducir los costos de transacción asociados a la negociación de contratos construyendo lazos de confianza a ambos lados de la transacción. Además, las ONG pueden construir capacidades para permitir la acción colectiva en productores pequeños y dispersos. Cuán provechosa ha resultado las intervenciones de estas ONG? La evidencia muestra que en promedio el ingreso neto por hectárea es mucho más alto para los que pudieron conectar con los mercados dinámicos respecto a los que continuaron conectados a mercados tradicionales. Este resultado es robusto inclusive cuando se controla por las diferencias de activos privados entre ambos grupos (por ejemplo, educación o tamaño de la parcela). Las ONG que lograron conectar a los pequeños productores con éstos mercados dinámcos han sido exitosos tambien en incorporar un conjunto de prácticas agronómicas, habiéndose incrementado el uso de semillas mejoradas, el manejo integrado de plagas, la reducción de la quema de rastrojos, la utilización de cercos vivos, y la reducción del uso de fertilizantes químicos, a favor de formas de fertilización más compatibles con el medio ambiente. Existen diversos mecanismos que operan cuando la ONG intermedia entre la agroindustria y los pequeños productores, haciendo posible que se generen los beneficios adicionales que aquí se ha reportado. Como Johnson et al (2002) menciona, las empresas utilizan sus redes de información para identificar y para entrar en contacto con sus clientes, para tener acceso a información de mercado, para tener acceso a insumos, y para obtener asistencia técnica y financiera. Por ejemplo en el caso de FOVIDA es notaria la eficacia con la que usa su red de información para ayudar a pequeños productores de papa a vincularse exitosamente a estas nuevas oportunidades dinámicas de mercado. El papel de las ONG que facilitaron la vinculación de los pequeños productores con los mercados dinámicos se hace evidente en un número de tareas realizadas que, siguiendo a Johnson et al. (2002) se pueden resumir en tres áreas: a) uso de redes de la Información; b) construcción de confianza; y c) construcción de habilidades para la acción colectiva. a) Redes de la Información Por ejemplo FOVIDA ha podido utilizar su red de productores en la Costa (que fue construida antes que iniciara su trabajo en la Sierra) para identificar a proveedores de semilla de la variedad Capiro para la Sierra. Esta ONG como las demás ha aprovechado de su conocimiento de los mercados de insumos para beneficiar a los pequeños productores con la reducción de costos de transacción. También han proporcionado asistencia técnica y financiera. En el caso de la asistencia financiera, aunque ninguna de las ONG involucradas por sí misma proporciona crédito a los pequeños productores, han utilizado su influencia y

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sus capacidades para permitir que varios grupos de pequeños productores tengan acceso a crédito. b) Construcción de confianza ONGs como FOVIDA e IDACA han podido construir "capital social", en la forma de confianza. Esto ha ocurrido primero reduciendo los costos de supervisión que la industruia procesadora hubiese tenido que asumir para monitorear la conformidad del contrato, y ha manejado las emergencias que ocurren a lo largo de la campaña. La respuesta rápida a tales problemas afecta positivamente la calidad del producto que llega a la planta de procesamiento (papa) o la clasificadora (café). La capacidad de la industria de verificar que la calidad resultante cumple con el estándar permite que la confianza emerja y se consolide. En el caso de FOVIDA, crecientemente esta mayor confianza afecta el comportamiento de comercialización de la industria, quien ha aumentado la participación de FOVIDA como proveedor, consolidando aún más los lazos entre la empresa y el intermediario. c) Capacidades para la Acción Colectiva. Las ONG han organizado a los pequeños productores para aprovecharse su acción colectiva y obtener economías de la escala en los mercados de insumos y de producto. En particular, la comercialización conjunta, la compra conjunta de insumos, la búsqueda de financiamiento colectivo, la compra colectiva de servicios complementarios como asistencia técnica son los elementos dominantes que hacen evidente los beneficios tangibles en términos de costos de insumos más bajos y de márgenes más altos de la venta del producto. Tareas Pendientes Aunque las ONG han podido proporcionar una solución eficaz a un número de fallas del mercado, todavía hay problemas críticos que siguen sin resolver. En el caso de papa un problema crítico tiene que ver con la ausencia de un mercado desarrollado de semilla. Dadas las características del producto y las variedades de semilla que se utilizan, es poco probable que el sector privado esté interesado en desarrollar, multiplicar y vender semilla certificada. Esto puede cambiar eventualmente si hubiese un vendedor que acumule la reputación necesaria (en términos de calidad y confiabilidad en la provisión de tales variedades y pueda cobrar un precio más alto y/o pueda aprovecharse de de costos unitarios más bajos en la medida que se asegure una cuota significativa de este mercado. Para que esto ocurra es indispensable desarrollar un sistema de certificación de semillas. Los costos de un inapropiada regulación en el mercado de semillas está ampliamente documentada a nivel internacional [ver, por ejemplo, Tripp y Gisselquist(1996) ] Típicamente se ha traducido en una menor competencia, mayores costos a los productores (parcialmente cubiertos con subsidios no sostenibles) y menor acceso a insumos que pudieran potenciar fuertemente la productividad agraria. Al mismo tiempo, la falta de regulación que puede traducirse en extenalidades negativas (v.gr. ingreso de plagas exóticas) o en problemas de falta información adecuada, pueden tambar genera altos costos. Así, es indispensable establecer un balance adecuado que evite tanto la sobre

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como la sub regulación. El Estado debería tener claro el rol que le toca jugar en esta área. Por un lado debe proveer bines públicos que promuevan una performance eficiente del sector de producción y comercialización de semilla. Por otro lado debe desarrollar un marco regulatorio flexible dada la heterogeneidad del mercado de semillas. En el primer caso debe financiar, antes que ejecutar directamente, el proceso de investigación y desarrollo de variedades de semillas y plantones que tengan características especialmente deseables por los pequeños productores (resistencia a plagas específicas, resistencia a sequias, germinación temprana, etc.) contribuyendo a reducir el riesgo de la actividad agropecuaria. El sistema de concursos o proyectos de investigación que se licitan al sector privado (incluyendo, obviamente a las universidades) a mostrado ser eficaz en muchos países. En segundo lugar, es indispensable separar las actividades de regulación estatal de aquellas ligadas a la promoción de actividades de investigación y desarrollo. Siguiendo ésta línea argumental, el gobierno podría promover la creación de organismos privados de certificación de semillas los que, para otorgar la certificación oficial, deberán acreditarse como organismos de certificación oficial, cumpliendo para ello con la normatividad específica y estando sujetos a la supervisión de un organismo regulador.. En el caso del café, un aspecto específico que está sumamente descuidado es el de la sanidad vegetal. Una mayor inversión en ésta área es crítica. Aunque se avanzó parcialmente, al crear el Servicio Nacional de Sanidad Agropecuaria (SENASA) lamentablemente no ha contado con suficientes recursos para asegurar una cobertura nacional. Existen áreas críticas de provisión de bienes y servicios públicos que afectan las oportunidades de conectarse a mercados dinámicos tanto de los productores de papa como los de café. Una de ellas es el área de crédito donde el gobierno por presión política intenta sustituir al sector privado en el mercado de crédito antes que atender a los problemas de falta de desarrollo del mercado crediticio. Aquí, esquemas de primer piso basados en micro finanzas complementados con una banca de segundo piso que logres administrar el riesgo inherente a organizaciones crediticias locales que absorben riesgo covariado puede constituirse en una alternativa que debe ser explorada. De otro lado, la política de investigación y transferencia de tecnología es también un ejemplo de la falta de dirección de la política agraria del Gobierno actual. Un área donde evidentemente se generan bienes y servicios públicos que el sector privado no tendría mayor interés en desarrollar Lo que evidentemente el gasto público ha sido reducido, muy disperso y sin ninguna coherencia. Además se continúa confundiendo gasto público en el área con ejecución directa por parte de organismos estatales de dicho gasto. Esta es un área típica donde el sector público podría sacar a concurso para ser ejecutado por el sector privado (incluyendo aquí, obviamente, a las universidades) los proyectos de investigación y transferencia que se estimen prioritarios, manteniendo en el Sector Público una unidad de monitoreo de dichos programas

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81

Anexo 1 Estimación del Indicador de Restricción Crediticia

Para aproximarnos a una medición de la restricción crediticia, hemos seguido la propuesta elaborada por Diagne et al. (2000). Típicamente la literatura ha buscado detectar la existencia de una restricción crediticia a partir de preguntarle a los hogares/personas sobre su historial crediticio, si les rechazaron un crédito o, incluso si se autoexcluyeron del mercado crediticio. El problema de esta aproximación como bien señalan Diagne et al. (2000) es que el procedimiento no permite evaluar la magnitud de la restricción crediticia sino a lo más si esta existe o no. Estos autores han avanzado en establecer una medida continua de la restricción crediticia a partir de identificar el “límite de la línea de crédito” de cada hogar/productor. Este avance permite evaluar el impacto sobre cualquier variable de interés de relajar (aunque no se elimine del todo) la restricción crediticia. De esta manera, la variable que indica la percepción de la línea de crédito máxima a la que los productores pueden tener acceso ha sido construida en base a la agregación de los montos respondidos en tres preguntas hipotéticas que buscan revelar cuánto podría prestarse un productor, independientemente si lo necesita o no, de una fuente formal de crédito (caja rural/ municipal, Banco, Edpyme), algún otro proveedor de crédito (habilitador, comerciante, ONG) o de un pariente o amigo, en un plazo de seis meses. Es importante destacar que la “línea de crédito” así estimada es consistente con los otros indicadores de restricción crediticia que fueron recogidos en la encuesta (ver cuadro 3)

Cuadro 1.1

Valores promedio de Linea de Crédito percibida(en soles), por producto

Papa CaféSolicitó crédito y recibió 14,906 6,083 Solicitó crédito pero no recibió 5,277 6,275 No solicitó crédito a pesar de necesitar 8,970 5,135 No solicitó crédito porque no necesita 15,260 7,801

82

Anexo 2 Estimación de los Indicadores de Aversión al Riesgo

Respecto a la medición del riesgo, las preguntas hipotéticas han sido diseñadas para poder calcular una medida relativa de aversión al riesgo. Si Z es el precio de una lotería, � es la probabilidad de ganarla y U(W) es una función de utilidad bien comportada, es posible deducir a partir de la teoría de la utilidad esperada la siguiente relación: U(W) = (1- )U(W- ) + U(W+Z- )α λ α λ (10) La que indica que la utilidad asociada a un cierto nivel de riqueza W, sin participar en la lotería, debe ser igual a la utilidad esperada cuando se participa en un escenario en que se cobra el precio de reserva por la lotería (�). A partir de (1) es posible deducir el coeficiente Arrow-Pratt de aversión absoluta al riesgo, � = -U"(W)/U’(W) (ver Mosley y Vershoor, 2003): 2 2( ) /( / 2 / 2 )Z Z Zρ α λ λ α αλ= − + − (11) Lo interesante de esta fórmula es que permite relacionar el premio de una lotería (Z), la probabilidad de ganarla (�) y el máximo que se está dispuesto a pagar por ella (�) con una medida de aversión al riesgo. Cabe notar que si � se multiplica por W se obtiene una medida relativa, la que no depende de las unidades en las que está medida la lotería o la riqueza del individuo. En nuestro caso, la variable que refleja la aversión al riesgo del productor ha sido construida en base a la opción que jugarían los productores en el juego de la moneda planteado en la encuesta. En dicha pregunta se daba la opción de escoger una sola de las combinaciones de premio, entre las cuales la que refleja una mayor aversión al riesgo es aquella en que se “reciben 5 soles sin jugar” mientras que la opción que refleja una mayor disposición a aceptar riesgos es aquella en que se pueden obtener “17 soles si el resultado de lanzar la moneda es cara y 1 sol si el resultado es sello”. Así el rango posible de valores de la variable de aversión al riesgo incluida en el análisis, irá desde 1 indicando aversión al riego a 5 indicando disposición a asumir riesgo. De manera alternativa al indicador de aversión al riesgo mencionado, la encuesta recoge un conjunto de preguntas subjetivas que permiten construir un indicador alternativo de aversión al riesgo. Dentro del cuestionario aplicado a los agricultores productores de papa del Valle del Mantaro y a los productores de café de distintas zonas del país se consideró un conjunto de cinco preguntas que apuntan a recoger el grado de aversión al riesgo de los agricultores entrevistados. Así, se pedía a los agricultores que valoricen en una escala del 1 al 7, donde 1 es total desacuerdo y 7 es total acuerdo, cada una de las siguientes afirmaciones: 1. Me parece más importante invertir en algo que tenga una rentabilidad razonable pero

segura que asumir un riesgo con la posibilidad de obtener mayor rentabilidad.

83

2. Prefiero no invertir en nuevos cultivos: es demasiado riesgoso. 3. Si creo que cierta actividad me puede dar beneficios estoy dispuesto a pedir prestado

para realizarla. 4. Siempre quiero estar convencido que mis inversiones son seguras. 5. Cada vez estoy más convencido de que “quien no arriesga no gana” 6. Estoy dispuesto a correr el riesgo de perder algún dinero con tal de tener la posibilidad

de ganar dinero. Como podemos apreciar, el sentido de las preguntas 3, 5 y 6 nos señalan que el valor 1 corresponde a individuos con fuerte aversión al riesgo mientras que el valor 7 corresponde a individuos con mayor disposición a asumir riesgos, por el contrario el sentido de las preguntas 1, 2 y 4 nos señalan que el valor 1 corresponde a individuos con mayor disposición a asumir riesgos mientras que el valor 7 refleja fuerte aversión al riesgo. Con el objetivo de tener una misma escala de percepción de riesgo, se procedió a cambiar de sentido a las preguntas 1, 2 y 4, de tal manera que el valor 1 correspondiera ahora a los individuos más adversos al riesgo y el valor 7 a los individuos más arriesgados. La intención del planteamiento de estas situaciones es aproximarnos a una información no observable directamente, la percepción ante el riesgo de los agricultores. Sin embargo, al tratar de llegar a esta variable latente a través de las cinco preguntas presentadas, podemos estar incorporando juicios que no están relacionados directamente con la percepción ante el riesgo. Por esta razón procedimos a realizar un análisis de confiabilidad (“reliability analysis”) que nos permitiera determinar el conjunto de preguntas que captura en mayor medida la percepción de los agricultores. Para este análisis usamos el coeficiente de confiabilidad Alpha de Cronbach que representa, como lo deseábamos, la proporción de la varianza total que puede ser atribuida a causas comunes (covarianzas entre las preguntas) y cuya formula es:

��

��

� Σ−�

�

��

�

−=

2

2

11 sum

I

s

sk

kα

donde; k es el número de preguntas (seis en nuestro caso), 2

is es la varianza individual de

las k preguntas arriba descritas y 2sums es la varianza de la suma de todas la preguntas. El

rango de valores que puede tomar este índice va desde 0 a 1, siendo 0 cuando las preguntas recogen solamente información distorsionada, en caso contrario, cuando las preguntas planteadas sean totalmente confiables y estén midiendo lo mismo, tomará el valor 1. El cuadro 4 muestra los elementos centrales asociados a cada una de esas preguntas y un análisis de consistencia entre las mismas, basado en el coeficiente de confiabilidad “Alfa” de Crombach. Los resultados del análisis de confiabilidad, sugieren que las preguntas 1, 2 y 4 que fueron redactadas de modo invertido respecto a la escala, es decir donde 1 es más arriesgado y 7 menos arriesgado, deberían ser dejadas fuera del índice de percepción de riesgo por estar reflejando información aleatoria fruto del mal entendimiento de las

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preguntas que no recogen la percepción de riesgo de los entrevistados. Así, por ejemplo la redacción de la pregunta 1 parece incluir cierta especial complejidad que ha determinado que no haya sido bien comprendida por los agricultores encuestados y por tanto vemos que no se comporta conjuntamente con las demás preguntas. Por lo tanto, luego de excluir a las preguntas 1, 2 y 4, nos quedamos con un conjunto de variables que nos brindan información consistente sobre la percepción de riesgo.

Cuadro 2.1

Dado este conjunto de variables procedimos a calcular dos índices de percepción de riesgo, el primero mediante la suma de los valores de cada una de las tres variables rescatadas y el segundo índice mediante la metodología de componente principales. En el cuadro 5 mostramos los valores medios de los índices de riesgo construidos. Los pesos con los que cada item aparece en el indicador conjunto aparecen en el cuadro 6. Cabe anotar que los dos métodos utilizados para construir un índice de riesgo son bastante similares, y esto se ve reflejado en un coeficiente de correlación de 0.9939.

Cuadro 2.2 Índices de Riesgo Calculados

Variable Mean Std. Dev. Min MaxIndice de riesgo por suma de valores 17.7 3.3 7 21Indice de riesgo por componente principales 12.5 2.4 5.1 14.9

Cuadro 2..3

Componentes Principales set de preguntas asociadas a Aversión al Riesgo

FactoresPreguntas de opinión respecto a: Papa CaféEndeudarse por algo que puede ser beneficioso 0.55069 0.75387"Quien no arriesga no gana" 0.73964 0.65816Correr riesgo de perder algo con posib. de ganar 0.83129 0.45474

Coeficientes de Confiabilidad preguntas asociadas a Aversión al Riesgo

Items Papa Café(1) Seguridad en las inversiones y rentabilidad 0.4666 0.2822(2) Riesgo de invertir en nuevos cultivos 0.5788 0.2785(3) Endeudarse por algo que puede ser beneficioso 0.4037 0.1075(4) Certeza en las inversiones 0.4206 0.3643(5) Quien no arriesga no gana 0.3926 0.2306(6) Correr riesgo de perder algo con posib. de ganar 0.3891 0.1156

Coef. de Confiabilidad -AlphaTodos los items 0.488 0.278Excluyendo items 1, 2 y 4 0.579 0.502

Coef. de Confiabilidad (Alpha) si el item es excluido

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Anexo 3 Supuestos Utilizados Para Calcular Las Variables Agregadas De Insumos

Tierra 1. La variable cantidad de tierra es el número de hectáreas que usa, es decir hectáreas

propias que usa o hectáreas que alquila de terceros. 2. El precio de la tierra es el valor medio de alquiler de una hectárea de tierra,

independiente del uso que tenga. Trabajo 1. La variable de Jornales familiares al año es el agregado de jornales de hombres, mujeres

y niños y se ha construido utilizando las siguientes ponderaciones; 1, para jornales de hombres adultos, 0.7 para jornales de mujeres adultas y 0.3 para jornales de niños.

Semilla 1. Precio y cantidades de semilla se obtienen en base a un kilo de semilla de papa

perricholi, por ser la más frecuente (22% muestra total, 51% muestra que reportó haber gastado en semillas). Se asume que todas las variedades de semilla son sustitutas perfectas. En el caso de Café se usa como una variable dummy que indica si la semilla es certificada o no

2. Para los productores cuya principal semilla es perricholi, se dejó el precio unitario

señalado. Para los productores cuya principal semilla no es perricholi, se imputó la mediana del precio de perricholi en el distrito. En el caso que en el distrito no se use perricholi, se imputó el precio mediano de perricholi en la provincia.

3. Para la variable de cantidad de semilla de papa (qsemill), se dividió el gasto total en

semillas entre el precio de un kilo de semilla perricholi. 4. Agregando la producción de papa destinada a semilla se obtiene la variable de cantidad

de semilla total (qtotsemill). Aquí se asume que la cantidad de papa destinada a semilla es también perricholi.

Abonos orgánicos 1. Precio y cantidades de abono se obtienen en base al precio de un saco de guano de

corral, por ser el abono más frecuente (37% de la muestra total, 62% de la muestra que reportó haber gastado en abono orgánico) y la unidad de medida más frecuente (54% de la muestra total, 95% de la muestra que reportó haber gastado en abono orgánico). Se asume que todas las variedades de abono orgánico son sustitutas perfectas y que todos los sacos tienen la misma capacidad.

2. Para los productores cuyo principal abono orgánico fue guano de corral en sacos, se

dejó el precio unitario señalado. Para los productores cuyo principal abono orgánico no es guano de corral en sacos, se imputó la mediana del precio de guano de corral en sacos en el distrito. En el caso que en el distrito no se use guano de corral en sacos, se imputó el precio mediano de guano de corral en sacos en la provincia.

86

3. Dado que en la primera visita se preguntó por el gasto en “Abonos y Fertilizantes”,

para determinar la cantidad de sacos de guano de corral consumidos, se asume que todo el gasto se realizó en abonos orgánicos.

Fertilizantes químicos 1. Precio y cantidades de fertilizantes químicos se obtienen en base al precio de un saco de

fosfato de amoniaco, por ser el fertilizante más frecuente (75% de la muestra total, 80% de la muestra que reportó haber gastado en fertilizantes químicos) y la unidad de medida más frecuente (84% de la muestra total, 95% de la muestra que reportó haber gastado en fertilizantes químicos). Se asume que todas las variedades de fertilizantes químicos son sustitutas perfectas y que todos los sacos tienen la misma capacidad.

2. Para los productores cuyo principal fertilizante químico fue fosfato de amoniaco en

sacos, se dejó el precio unitario señalado. Para los productores cuyo principal fertilizante químico no fue fosfato de amoniaco en sacos, se imputó la mediana del precio de fosfato de amoniaco en sacos en el distrito. En el caso que en el distrito no se use fosfato de amoniaco en sacos, se imputó el precio mediano de fosfato de amoniaco en sacos en la provincia.

3. Al igual que en el caso de abonos orgánicos, el gasto en “Abonos y Fertilizantes”

recogido en la primera encuesta se considera como si hubiese sido gastado totalmente en fertilizantes químicos.

Insecticidas 1. Precio y cantidades de insecticidas se obtienen en base al precio de un litro de Tamaron

o Metamidafos, por ser el insecticida más frecuente (31% de la muestra total, 36% de la muestra que reportó haber gastado en insecticidas) y la unidad de medida más frecuente (67% de la muestra total, 77% de la muestra que reportó haber gastado en insecticidas). Se asume que todas las variedades de insecticidas son sustitutas perfectas.

2. Para los productores cuyo principal insecticida fue Tamaron o Metamidafos en litros, se

dejó el precio unitario señalado. Para los productores cuyo principal insecticida no fue Tamaron o Metamidafos en litros, se imputó la mediana del precio de Tamaron o Metamidafos en litros en el distrito. En el caso que en el distrito no se use Tamaron o Metamidafos en litros, se imputó el precio mediano de Tamaron o Metamidafos en litros en la provincia.

Combustible 1. Precio y cantidades de combustible se obtienen en base a un galón de petróleo, por ser

el combustible más frecuente (25% muestra total, 84% muestra que reportó haber gastado en combustible). Se asume que todas las variedades de combustible son sustitutas perfectas.

2. Para los productores cuyo principal combustible fue petróleo, se dejó el precio unitario

señalado. Para los productores cuyo principal combustible no fue petróleo, se imputó la

87

mediana del precio de petróleo en el distrito. En el caso que en el distrito no se use petróleo, se imputó el precio mediano de petróleo en la provincia.

Alquiler de Tractor 1. Precio y cantidades alquiladas de tractor se obtienen en base al alquiler de una hora de

tractor, por ser la maquinaria alquilada con mayor frecuencia (59% muestra total, 95% muestra que reportó haber gastado en alquiler de tractor). Se asume que todas las variedades de maquinaria alquiladas son sustitutas perfectas.

2. Para los productores cuya principal maquinaria alquilada fue tractor, se dejó el precio

unitario señalado. Para los productores cuya principal maquinaria alquilada no fue tractor, se imputó la mediana del precio de alquiler de tractor en el distrito. En el caso que en el distrito no se alquile tractor, se imputó el precio mediano de alquiler de tractor en la provincia.

Agua 1. Precio y cantidades de agua se obtienen en base a una hora de agua, considerando que

el agua es igual independiente de la fuente que provenga y por ser la unidad de medida más frecuente (23% muestra total, 47% muestra que reportó haber gastado en agua).

2. Para los productores cuyo principal consumo de agua fue en horas, se dejó el precio

unitario señalado. Para los productores cuyo principal consumo de agua no fue en horas, se imputó la mediana del precio de agua por hora en el distrito. En el caso que en el distrito no se consuma agua por hora, se imputó el precio mediano de agua por hora en la provincia.

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Anexo 4 Anexo Estadístico

Cuadro A.1

Mercados Dinámicos

Mercados Tradicionales

Total

Numero de Productores 41 89 130Total de Transacciones 112 191 303Transacciones por Agricultor 2.7 2.1 ** 2.3Ventas (TM.) 4,108 1,809 5,917Ventas por Transaccion 36.7 9.5 *** 19.5Tiempo a principal mercado (min) 294.4 133.1 *** 184.0Nota: (***) diferencias significativas al 1% (**) significativas al 5 % y (*) significativas al 10%.

Características básicas de la Muestra Ecoser(según acceso a mercados)

Cuadro A.2

Mercados Dinámicos

Mercados Tradicionales Total

Numero de Productores 42 117 159Total de Transacciones 97 254 351Transacciones por Agricultor 2.3 2.2 2.2Ventas (TM.) 1,235 2,783 4,019Ventas por Transaccion 12.7 11.0 * 11.45Tiempo a principal mercado (min) 289.6 195.7 ** 220.5Nota: (***) diferencias significativas al 1% (**) significativas al 5 % y (*) significativas al 10%.

Características básicas de la Muestra Fovida(según acceso a mercados)

Cuadro A.3

Mercados Dinámicos


Numero de Productores 57 104 161Total de Transacciones 243 389 632Transacciones por Agricultor 4.3 3.7 ** 3.9Ventas (quintales) 3,920 2,867 6,787Ventas por Transaccion 16.1 7.4 *** 10.7Tiempo a principal mercado (min) 204.8 68.2 *** 116.6Nota: (***) diferencias significativas al 1% (**) significativas al 5 % y (*) significativas al 10%.

Características básicas de la Muestra Perunor(según acceso a mercados)

Cuadro A.4

Mercados Dinámicos


Numero de Productores 41 113 154Total de Transacciones 149 401 550Transacciones por Agricultor 3.6 3.5 3.6Ventas (quintales) 2,623 5,098 7,721Ventas por Transaccion 17.6 12.7 *** 14.0Tiempo a principal mercado (min) 47.7 59.1 56.0Nota: (***) diferencias significativas al 1% (**) significativas al 5 % y (*) significativas al 10%.

Características básicas de la Muestra Idaca(según acceso a mercados)

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Cuadro A.5


Toda Ecoser FovidaNúmero de miembros del hogar -0.026 * -0.031 -0.01

(0.015) (0.022) (0.023)Edad del jefe del hogar -0.003 -0.001 -0.006 *

(0.002) (0.003) (0.003)Máxima educación es primaria incompleta (0=no, 1=si) -0.224 *** -0.13 .

(0.060) (0.172) .Aversión al riesgo - juego de la moneda (1=más averso, 5=menos averso) 0.025 0.035 0.017

(0.019) (0.029) (0.027)Línea de crédito percibida (miles de soles) 0.011 *** 0.011 *** 0.013 ***

(0.003) (0.004) (0.005)Número de hectáreas propias 0.005 0.008 -0.002

(0.006) (0.009) (0.012)Número de organizaciones a las que el hogar pertenece 0.118 *** 0.159 *** 0.116 ***

(0.024) (0.043) (0.033)Zona de influencia ONGs (0=Ecoser, 1=Fovida) -0.124 ** . .

(0.061) . .

Número de observaciones 287 128 149Pseudo R-cuadrado 0.222 0.2743 0.1863


No participantes% Valores predichos positivos 4.4% 4.5% 5.6%% Valores predichos negativos 95.6% 95.5% 94.4%Nota: los efectos marginales para las variables dummy se refieren a un cambio discreto de la variable de 0 a 1.***significancia al 99%, ** signif. al 95%, * signif. al 90%.

Estimación Probit de Participación en Mercaos Dinámicos de Papa según Zona de Influencia ONGs

Gráfico A.1 COMPARACION PROBABILIDAD MODELO PROBIT EN EL MERCADO DE PAPA

VS PROBABILIDAD MODELO TOBIT

0

.2

.4

.6

.8

1

Pro

b. v

ende

r en

mcd

os d

inam

icos

- m

od. T

obit

0 .2 .4 .6 .8 1Prob. acceder a mcdos dinamicos - mod. Probit

90

Gráfico A.2 DISTANCIA A MERCADOS DINÁMICOS EN PAPA

MEDIDO EN VENTAS PREDICHAS A MCDOS DINAMICOS (En base a estimación Tobit)

-300

-200

-100

0

100ve

ntas

en

mcd

os. d

inam

ico

pred

icha

s

0 50 100 150 200obs.

Cuadro A.6


Modelo 1 Modelo 2Número de miembros del hogar -0.031 ** -0.029 **


(0.002) (0.002)Número máximo de años de educación en el hogar 0.006 .

(0.009) .Primaria completa y como máximo secundaria completa (0=no, 1=si) . 0.113 *

. (0.062)Indice de aversión al riesgo + 0.024 * 0.025 *

(0.013) (0.013)Línea de crédito percibida (miles de soles) 0.008 0.008

(0.006) (0.006)Número de hectáreas propias 0.016 *** 0.017 ***

(0.005) (0.005)Número de organizaciones en las que es o ha sido directivo 0.142 *** 0.145 ***

(0.040) (0.040)Zona de influencia ONGs (0=Perunor, 1=Idaca) -0.139 ** -0.149 ***

(0.058) (0.055)



No participantes% Valores predichos positivos 5.6% 6.0%% Valores predichos negativos 94.4% 94.0%Nota: + El Indice de aversión al riesgo está calculado en base a componentes principales, donde valores menores reflejan más adversión al riesgo y valores mayores menos adversión al riesgo. Los efectos marginales para las variables dummy se refieren

a un cambio discreto de la variable de 0 a 1. ***significancia al 99%, ** signif. al 95%, * signif. al 90%.

Comparación Modelos Probit de Participación en el Mercado Dinámico de Café

91

Gráfico A.3 COMPARACION PROBABILIDAD MODELO PROBIT EN EL MERCADO DE CAFÉ

VS PROBABILIDAD MODELO TOBIT

0

.2

.4

.6

.8

1P

rob.

ven

der e

n m

cdos

din

amic

os -

mod

. Tob

it

0 .2 .4 .6 .8 1Prob. acceder a mcdos dinamicos - mod. Probit

Gráfico A.4

DISTANCIA A MERCADOS DINÁMICOS EN CAFÉ MEDIDO EN VENTAS PREDICHAS A MCDOS DINAMICOS

(En base a estimación Tobit)

-10

-5

0

5

vent

as e

n m

cdos

. din

amic

o pr

edic

has

0 50 100 150 200obs.

COSTOS DE TRANSACCIÓN Y ACCESO A MERCADOS DINÁMICOS …€¦ · alcanzado entre 1993-96 y trajo...

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