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UN MODELO DE EQUILIBRIO PARA LA DETERMINACIÓN DE LOS EFECTOS NACIONALES DE LA CREACIÓN DE UN ÁREA DE LIBRE COMERCIO EN LA RIBERA MEDITERRÁNEA1

Rafael de Arce, Prof. Econometría, Univ. Autónoma de Madrid Dpto. Economía Aplicada (Módulo XIV)

Facultad de CC.EE. EE. Universidad Autónoma de Madrid 28049 Cantoblanco Madrid (Spain)

e-mail: rafael.dearce@uam.es Télefono/fax: (0034) 91 497 4191

Ramón Mahía-Casado, Prof. Econometría, Univ. Autónoma de Madrid

Dpto. Economía Aplicada (Módulo XIV) Facultad de CC.EE. EE.

Universidad Autónoma de Madrid 28049 Cantoblanco Madrid (Spain)

e-mail: ramon.mahia@uam.es Télefono/fax:: 91 497 4191

Gonzalo Escribano Francés, Prof. Política Económica, UNED

Dpto. de Economía Aplicada Universidad Nacional de Educación a Distancia

e-mail: gescribano@cee.uned.es Télefono (0034) 91 398 63 29

Este documento presenta una estrategia cuantitativa para la simulación de las consecuencias económicas en los PTM de una liberalización comercial agraria en el marco de las relaciones con la Unión Europea, analizándose los efectos derivados del incremento de las importaciones procedentes de la UE. El documento se centra especialmente en la medición de las alteraciones que dicha liberalización provocaría en los precios internacionales de los productos agrícolas implicados, y en el crecimiento económico y del mercado laboral, tanto desde una perspectiva global como sectorial. El análisis se instrumenta mediante la utilización integrada de análisis de regresión, procedimientos de optimización lineal y análisis de impactos con tablas Input – Output dinamizadas.

Palabras clave: modelos econométricos en la agricultura, Mercado Agrícola, acuerdos de libre

comercio, política comercial UE - PTM, productos agrícolas.

JEL classification: Q17,

1 La presente investigación se inscribe en un un proyecto financiado por FEMISE (Comisión Europea) dirigido por el profesores Alejandro Lorca y José Vicéns desde la UAM. Por supuesto, todas las opiniones vertidas en él son sólo responsabilidad de sus autores y no tienen porque coincidir con las de FEMISE o las de la UE al respecto.

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I.- INTRODUCCIÓN Históricamente las relaciones entre los países mediterráneos han padecido de un esquema restrictivo al amparo de una política agrícola fuertemente protegida de la competencia externa en aquellos productos más sensibles para cada una de las áreas: por parte de los países mediterráneos de la Unión Europea, la Política Agrícola Comunitaria representa un claro distorsionador del mercado en cuanto supone la posibilidad de un verdadero “dumping” internacional en productos vendidos al exterior bajo ventajas de concurrencia derivadas de un sistema de subvención a la producción, al tiempo que un perfecto blindaje para la entrada de productos externos. En los países del Sur, los mecanismos de protección se centran en medidas arancelarias diversas, permitiendo la prevalencia de cultivos ineficientes de interior (cerealeros), si bien de considerable importancia para estas naciones por el gran volumen de población que de ellos dependen. En el seno de la Conferencia de Barcelona de 1995, quedó de manifiesto la necesidad de procurar “paz y seguridad en el Mediterráneo” a partir de la generación, entre otras, de crecimiento económico autóctono sostenible en los países del Sur, de modo que se pudiera generar riqueza en estos, y se evitara el abandono obligado de población desde los Países Terceros Mediterráneos (PTM)2 a la UE para escapar de situaciones por debajo del umbral de la pobreza. En este marco, se hace patente orientar las políticas de apertura comercial entre ambas áreas a aquellas parcelas en las que los PTM puedan tener alguna ventaja comparativa respecto a los países desarrollados, además de los mecanismos de creación de áreas de libre comercio en los productos industriales, hecho ya firmado entre la UE y casi todos los PTM. En particular, la exclusión de la agricultura de este tipo de acuerdos podría dar al traste con la intención de generar desarrollo sostenible en el Sur, donde se puede hablar de una media de más del 30% de la población ocupada en este sector. Este documento presenta una estrategia cuantitativa para la simulación de las consecuencias económicas en los PTM derivadas de una liberalización comercial agraria en el marco de las relaciones con la Unión Europea, centrándonos específicamente en los efectos derivados del incremento de las importaciones procedentes de la UE, aunque el esquema es fácilmente trasplantable al análisis del incremento de las exportaciones de productos agrícolas a la UE procedentes de los PTM3. El documento se centra especialmente en la medición de las alteraciones que dicha liberalización provocaría en el crecimiento económico y el mercado laboral, tanto desde una perspectiva global como sectorial. El análisis cuantitativo se instrumenta mediante la utilización integrada de análisis de regresión, procedimientos de optimización lineal y análisis de impactos con tablas Input – Output dinamizadas. A fin de ilustrar explícitamente el funcionamiento del sistema, el documento ilustra, no sólo el esquema cuantitativo general, sino también los resultados obtenidos para uno de los países de interés en el grupo de los PTM: el caso de Egipto (los resultados se recogen en el anexo 2). El procedimiento cuantitativo expuesto en este documento se ordena según 3 etapas básicas: A.- Estimación del movimiento neto en los precios internacionales de los productos agrícolas de interés, derivado de un supuesto proceso de liberalización comercial.

2 En los documentos de la UE, se conoce como PTM a los países ribereños mediterráneos del Sur: Marruecos, Argelia, Túnez, Egipto, Turquía, Israel, Jordania, Libia, Siria, Chipre, y Líbano 3 Una aplicación del incremento de las exportaciones desde los PTM a la UE se puede encontrar en otro documento de los autores – Lorca (2001) en la web: http://www.femise.org/PDF/A_Corrons_09_00.pdf. También está disponible en ARCE y Escribano (2001).

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B.- Estimación del efecto que el anterior movimiento de precios provocaría sobre las importaciones que, desde los PTM, se realizaran para cada categoría de producto agrícola con origen en la UE. C.- Medición de los efectos derivados del ajuste de importaciones y de la rebaja arancelaria sobre la economía de cada uno de los PTM.

Acuerdo de libre comercio agrícola UE -

PTM

1.- Cambios en precios Internacionales

2.- Cambios en Flujo de Importaciones

3.- Cadena de Efectos en las economías de los PTM (Input – Output Dynamic Analysis)

Cada una de las anteriores etapas implica a su vez múltiples fases de análisis; el objeto del documento es describir pormenorizadamente cada una de ellas. La modelización de este tipo de efectos es un clásico en la literatura económica y cobra especial interés a partir de los acuerdos de la Ronda Uruguay (1986) – ver en Zarazaga, C (2000) o Van Tongeren (2001) una profusa recolección de experiencias previas de modelos con similares objetivos -; siendo frecuente encontrar sistemas de Modelos de Equilibrio General Calculable apoyados en Matrices de Contabilidad Social (GTAP), modelos de equilibrio estático sobre un año base determinado y modelos dinámicos recursivos. En todas las fases de la modelización que se han seguido en esta investigación, se produce una importante incorporación respecto a los modelos estáticos generalmente utilizados: los coeficientes derivados inicialmente de las TIO se dinamizan a partir de la modelización de la productividad, el ahorro, la renta dedicada al consumo, etc. Todo ello teniendo en cuenta las características del horizonte de predicción concreto para el que se aplique el modelo. II.- VARIACIÓN EN LOS PRECIOS INTERNACIONALES DE LOS PRINCIPALES PRODUCTOS AGRÍCOLAS INTERCAMBIADOS El movimiento de los precios internacionales de los productos de interés en esta investigación4 se computa en el sistema como la suma simple de dos efectos contrapuestos. Por un lado, se cuantifica el eventual incremento en los precios internacionales derivado de la desaparición del soporte doméstico agrícola en la UE. Por otro lado, y con signo contrario, se cuantifica la rebaja de precios en el intercambio bilateral como consecuencia directa de una hipotética rebaja arancelaria en los PTM. II.a.- Alza en precios derivada de la rebaja de soporte agrícola doméstico

4 Los “productos de interés” sobre los que se aplica todo el modelo se han seleccionado a partir de los datos Comext de flujos UE-PTM, recogiendo aquí cereales, productos diarios, huevos, azúcar, leche, mantequilla, aceite de soja y frutos secos arbóreos. Con estos productos se abarca más del 90% de la relación de dependencia agrícola de los PTM respecto a la UE.

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El primero de los efectos, esto es, el alza en los precios conectado con el desmantelamiento (total o parcial) del sistema de protección agrícola europea, se cuantifica con la estimación de un modelo de regresión para cada producto con la siguiente especificación base:

ititititit HPPEUPPSEPLog εαααα ++++= 3210 )log()log()( Donde el logaritmo del precio internacional del producto “i” ( )( itP queda caracterizado en función del logaritmo de Product Support Estimate de ese producto )( itPSE , del logaritmo del precio de exportación de la Unión Europea de ese producto )( itEUP , de la serie filtrada estimada mediante la función de Hodrick-Prescott )( itHPP y de una perturbación esférica )( itε , modificados cada uno de ellos por la correspondiente elasticidad estimada )( jα . En

determinados casos, se encontró algún punto atípico en la muestra común disponible (1986-2001)5 que fue debidamente corregido con la inclusión de una variable ficticia estadísticamente significativa. Este esquema es congruente con el marco teórico habitualmente utilizado por otros autores de equilibrio entre demanda y oferta – véase Hoeckman (2002) – para la identificación de los precios internacionales, en el que la propuesta es:

)(

)1(

)1)(1(

ds

d

s

d

c

cc

ccc

c

ew

sb

st

a

p

εε

ε

λ

λ

τ

τ

+

+

++=

∑

∑

donde se incluyen, además, los costes de transporte cτ , que aquí no se han tenido en cuenta por tener relevancia tan sólo cuando se especifica un modelo para países concretos y no para la UE en su conjunto; y unos parámetros ca y cb que recogerían todos los componentes de tamaño de mercado, renta per capita, tendencia, etc. a través de una constante. En nuestro caso, esta variable fundamental en el desarrollo de los mercados se ha modelizado de un modo más conveniente a partir del citado filtro de Hodrick Prescott (1997). Es evidente que hay que realizar un tratamiento previo de la volatilidad en los precios internacionales de las materias primas, problema inicial y fundamental profusamente tratado en la literatura - ver por ejemplo, Nordstrom (2001), Chatrath, C. (2002) o Lence (2002) -. En diversas ocasiones, autores ligados a la predicción de los precios agrícolas en el marco de los contratos de futuros en el mercado financiero, han optado por el empleo de modelos ARCH para introducir la volatilidad como una componente explicativa más en la formación del precio. Aún cuando esta situación es probablemente la más deseable en rigor econométrico, tan solo es posible cuando la muestra es lo suficientemente amplia como para inferir modelos de este tipo con garantías de solvencia estadística. Como las estimaciones del PSE son anuales, debemos recurrir a un medio distinto para considerar este efecto evidente en las series de precios, concretamente, hemos decidido considerar como variable explicativa de la volatilidad el efecto cíclico-tendencial a partir de la determinación de dicho componente mediante un alisado tipo Hodrick-Prescott (1997). La tercera diferencia fundamental en nuestro estudio con este modelo teórico se refiere a la inclusión de los modificadores implícitos en la formación de precios en la UE, recogidos a partir de la inclusión de los precios mundiales de exportación de la UE para cada producto, tomándose

5 La estimación de la serie alisada por el procedimiento de Hodrick Prescott se realiza con observaciones disponibles desde 1961 hasta 2001.

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así en cuenta la naturaleza diversa de los distintos esquemas de aplicación de los precios de intervención entre los distintos países de la Comunidad6 hace que sólo se pueda constatar un hecho, destacado por Poonyth (2000): el precio internacional se convierte en un referente como coste marginal en la formación de los precios comunitarios ya que, en cualquier caso, es el precio percibido por los agricultores más eficientes, únicos que generan una producción extra sobre las cuotas asignadas en el marco de la PAC para realizar ventas al exterior de la Unión. La determinación de la influencia del soporte doméstico cS se explicita de un modo similar y los valores de los aranceles aduaneros ct no son objeto de modificación en esta fase del estudio, donde no se baraja esta posibilidad en los escenarios de simulación como norma generalizada, sino solo en el marco de un desarme con los países terceros mediterráneos, para lo cual dichos aranceles se estiman de una forma precisa que permite descontarlos directamente como porcentaje del precio final pagado en los países destino de las exportaciones en el marco de un área de libre comercio, en su caso, no generalizable al resto de los países del mundo. La transformación logarítmica permite la estimación lineal de esta ecuación por mínimos cuadros ordinarios. En la tabla 1 del anexo se pueden encontrar los resultados de esta estimación7. En otro orden de cosas, en cuanto a la utilización del modelo expuesto para la simulación cabe interrogarse sobre las posibles correlaciones existentes entre las variables incluidas. Es evidente que plantear escenarios en los que se produzcan movimientos en alguna de ellas “ceteris paribus”, podría ir contra la lógica de sus estrechas relaciones. Sin embargo, econométricamente queda descartada la presencia de Multicolinealidad entre las series planteadas como explicativas que, como máximo, presentan una correlación de 0,4 puntos, hecho fácilmente presumible por el corto rango de datos disponibles (1986-2001) al que nos obliga la existencia de la estimación del PSE por la OCDE. En cualquier caso, tanto la significatividad individual de las variables presentadas en las regresiones como el alto valor del ajuste obtenido nos permiten descartar la presencia de las distorsiones habituales debidas a la presencia de Multicolinealidad. II.b.- Rebaja en precios derivada de la rebaja arancelaria en los PTM Los datos de protección analizados se refieren al arancel MFN (Nación más favorecida) registrado en la base de datos oficiales TRAINS de la UNCTAD. Sin embargo, es evidente que la determinación de la verdadera dimensión de la estructura de protección comercial de un país o área geográfica exige atender a una amplia variedad de instrumentos tanto arancelarios como no arancelarios; incluso si atendemos únicamente al plano arancelario, es obvio que la mera observación de la protección tarifaria promedio aporta sólo una visión parcial de la protección tarifaria efectiva. Debemos realizar, por tanto, algunas matizaciones preliminares necesarias en este , matizaciones que deben considerase de forma esencial para la correcta interpretación de los resultados aquí ofrecidos. En primer lugar debe tenerse en cuenta que, a pesar de la voluntad suscrita en 1994, no se ha logrado detener la proliferación de barreras no tarifarias, en sus múltiples formas, pero especialmente a partir del establecimiento de reglas sanitarias, de seguridad, de estándares aún en el caso de productos de proceso limitado y escaso valor añadido como los que nos ocupan. En segundo lugar, conviene recordar que, generalmente, el nivel de protección arancelaria que se considera como punto de partida en las negociaciones de desarme comercial suele ser el del 6 En varios de ellos se emplea este cálculo por cuotas para retribuir al agricultor, en otros se aplica el precio medio directamente, etc. 7 La especificación del modelo de precios se recoge con mayor detalle en un documento de trabajo en ARCE et al. (2003)

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límite arancelario (Bound Tariff) determinado inicialmente en el marco del Acuerdo Agrícola de la Ronda Uruguay tras la conversión de barreras no tarifarias en límites tarifarios. Es ampliamente conocido que los Bound Tariffs se encuentran en muchos casos sustancialmente por encima de los aranceles efectivamente aplicados. Es ampliamente conocido que los Bound Tariffs se encuentran en muchos casos sustancialmente por encima de los aranceles efectivamente aplicados (Walkenhorst y Dihel, 2002 - Abbot y Morse (1999) o Francois (1999)). En último lugar, debe advertirse de que los datos utilizados para cuantificar la protección tarifaria efectivamente aplicada se refieren a cálculos promedio sobre la tarifa ad-valorem para cada país y/o línea de producto. Este tipo de cálculo promedio presenta defectos importantes a la hora de aproximar la verdadera magnitud de la protección arancelaria ya que no considera aspectos cualitativos que resultan claves para valorar el nivel real de las barreras comerciales: 1. No refleja con propiedad la presencia de crestas en la estructura arancelaria, crestas que,

incluso, pueden alcanzar niveles deliberadamente prohibitivos, es decir, inhibitorias de cualquier tipo de intercambio comercial allí donde son aplicadas ("megatarifas").Tal como ilustran diversos estudios recientes (véase, por ejemplo, Fernández Salido, 2002; Hoekman, Ng y Olarreaga, 2002), las crestas arancelarias siguen estando presentes de manera notable en los mercados agroalimentarios mundiales, tanto en países desarrollados como en países en desarrollo.

2. Además, el promedio tarifario, al no acompañarse de una medida de dispersión, no revela la heterogeneidad del esquema tarifario.

3. Por razones análogas a lo expuesto en el punto anterior, el promedio tarifario no captura la progresividad del sistema arancelario.

Los cálculos del arancel MFN promedio para cada categoría de producto se han realizado a partir de los últimos datos anuales disponibles en Junio de 2003 en la base TRAINS de la UNCTAD (generalmente datos referidos a 1998, 1999 y 2000 según el país y el producto). Para cada categoría de producto se han considerado los aranceles efectivamente aplicados en cada una de las subcategorías correspondientes analizadas a 6 dígitos. El cálculo del arancel para la categoría a 4 dígitos se ha obtenido como promedio ponderado de los aranceles aplicados en las subcategorías en función de la importancia de cada subcategoría en las importaciones de cada uno de los países (con datos de importaciones mundiales referidos al año 2000); dado que el arancel puede ser diferente para las distintas subcategorías, esto explica que, para cada producto, se ofrezca información sobre el arancel promedio medio, máximo y mínimo. A partir de los aranceles promedio así calculados, se computó entonces el arancel promedio ponderado, considerando para la ponderación la importancia relativa de cada producto en las relaciones bilaterales de la UE con cada uno de los países para cada línea específica de producto. Dichos datos se pueden consultar en la tabla 3 del anexo 2. II.c.- Variación final neta de los precios internacionales de los productos agrícolas Una vez computados los dos efectos que, en sentido opuesto, operarían sobre los precios internacionales en un escenario de liberalización, puede aproximarse el final efecto neto como resta simple de ambos. No obstante, cabe señalar en este punto que la utilización de este escenario de simulación implica la asunción de determinadas hipótesis de partida a fin de garantizar su verosimilitud. En concreto, y de forma general, debe suponerse: Para la Unión Europea: la eliminación de las ayudas domésticas a la producción en la UE no elimina la producción comunitaria, sino que da lugar a una reducción de los beneficios de los

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grandes productores actuales (beneficiados por una política de compensación de rentas focalizada en los pequeños agricultores que hoy les permite un abultado margen de explotación). Esta reducción de beneficios queda marginalmente compensada por la absorción de la cuota actual de los pequeños productores, que desaparecen del mercado por no ser competitivos. Además, se parte de que la liberalización comercial no afecta a las cuotas de mercado mantenidas por la UE en el comercio mundial. Para ello asumimos aquí que la cuotas de mercado se determina preferentemente por la calidad de las redes de distribución existentes, los diferenciales en costes de transporte, la cercanía-lejanía geográfica, los costes de seguros y fletes, etc. Para los PTM: los países analizados son deficitarios en los productos considerados y el carácter de productos de primera necesidad permite suponer que estos países estén dispuestos a comprar toda la cantidad posible hasta el límite de su capacidad adquisitiva. Al tiempo, se parte de que la renta dedicada a estos productos no asciende de un modo significativo, por lo que, se asume que se suplanta la producción nacional no competitiva por producción externa a menor precio, aunque con igual valor monetario. En definitiva, se destruye producción interna. Partiendo de estas hipótesis de trabajo, los resultados de la tabla 4 del anexo 2 ilustran el efecto neto recogido sobre los precios de los bienes considerados en el marco del comercio bilateral UE-PTM. III.- EFECTOS DEL MOVIMIENTO DE LOS PRECIOS SOBRE LOS FLUJOS COMERCIALES Y LOS INGRESOS PÚBLICOS EN LOS PTM

III.a.- Efectos sobre las importaciones desde los PTM - UE Los cambios en el precio internacional de intercambio de los bienes considerados implicará un ajuste de los flujos de comercio desde la Unión Europea hasta los PTM. Para medir adecuadamente este ajuste será necesario realizar una estimación de la elasticidad precio de la demanda de importación para cada categoría de producto (j) –país (i). El cálculo simple de elasticidades precio – importación como método de aproximación a la variación de los influjos, reemplaza en este caso a la estimación de un modelo computable de equilibrio parcial completo, esto es, con ecuaciones de oferta y demanda interior e importada de cada bien. Esto se apoya en la hipótesis de que (1) apenas existe un mercado interior capaz de reemplazar el flujo de importaciones y (2) que el consumo del bien está insatisfecho y que, por tanto, el flujo de importaciones responderá al movimiento de precios de forma elástica. La estimación de la elasticidad se realizará mediante la aplicación de una función simple de demanda en forma logarítmica lineal o de elasticidad constante8:

β−+= )1( PijQij

• Pj (Precios de importación bilaterales del bien “j” por parte del producto “i”) • Q (Cantidad de importación del producto “i” por parte del país “j”)

A fin de linealizar la anterior expresión se utilizarán logaritmos. Por otro lado, la teoría de la demanda sugiere la utilización de valores reales en lugar de nominales para representar las importaciones; además, la función clásica de demanda añade habitualmente una variable de 8 Se sobreentienden las propiedades económicas derivadas de la teoría de comportamiento óptimo del consumidor y, por tanto, se establece que la función de demanda satisfaga las restricciones presupuestal, de homogeneidad, de Slutsky (negatividad y simetría) ni de agregación (Engle y Cournot).

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renta nacional, medida también en términos reales. Así pues, la forma linealizada básica quedaría:

ijjijij PIBRPQR εγβ ++= lnlnln

• QR (Cantidad de importación real del producto “i” por parte del país “j”) • PIB (Producto Interior Bruto Real del país “j”)

La utilización de un modelo simplificado de esta naturaleza implica una serie de sesgos teóricos que deben explicitarse: • La existencia de subsidios a la producción en los PTM para los capítulos considerados

actúan disminuyendo la cantidad de importaciones demandada para cada precio (es decir, aumentando la elasticidad (negativa) de la curva de demanda de importaciones).

§ P (Precios de importación) § Q (Cantidad de importación) § Dm0 (Curva de Demanda de Importaciones previa a los subsidios a la producción) § Dm1 (Curva de Demanda de Importaciones tras la implementación de subsidios a la

producción) • Es de suponer que las elasticidades estimadas con datos contemporáneos no reflejen el

ajuste total de importaciones en el largo plazo dado que la demanda de importaciones responde ante variaciones en el precio según un modelo de retardos distribuidos. Algunos estudios sugieren que, en algunos casos, la elasticidad “a corto plazo” podría ser de aproximadamente la “mitad” de la elasticidad “a largo plazo”.

• La simulación del incremento de importaciones así realizada supone que, en el nuevo escenario liberalizado, los países mantendrán sus respectivas cuotas de comercio. Sin embargo, dado que el desarme proteccionista sería asimétrico (la UE eliminaría los subsidios en los productos considerados independientemente de su destino final mientras que la reducción de aranceles en los PTM sería sólo con la UE), es posible que la Unión Europea perdiera su capacidad exportadora en algunos ítems y que la demanda de los PTM se dirigiera ahora hacia esos competidores de la UE, ahora más competitivos en términos relativos con la UE. En definitiva, es posible que los cambios en la protección comercial generasen alteraciones en los flujos de comercio que, a su vez, variasen el precio internacional de los productos considerados, variación adicional que no está incorporada en la estimación realizada.

• Otra matización adicional tiene que ver con la ausencia de movimientos en los tipos de cambio que se asumen constantes aún cuando la hipótesis simulada plantea una modificación en la relación de precios bilaterales y una alteración en los flujos de importaciones / exportaciones. La hipótesis de mantenimiento de los tipos de cambio

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nominales implica, por tanto, una modificación permanente en los tipos de cambios reales de igual cuantía.

A fin de precisar técnicamente la especificación y el método de estimación utilizado en el modelo final deben señalarse las siguientes matizaciones:

• La especificación del modelo se ha completado para algunos países/producto con la incorporación de alguna variable adicional, en concreto, las reservas internacionales, bien como variable particular, bien expresada en porcentaje sobre el producto interior bruto; además, se ha añadido a la especificación un término independiente.

• Se han considerado especificaciones alternativas que finalmente se han rechazado por

no ser estadísticamente significativas. En concreto, se ha probado a introducir variables como el tipo de cambio nominal frente al dólar para cada país o el precio de los bienes de alimentación nacionales sustitutivos de la importación.

• Para abordar la estimación del modelo, se ha utilizado una especificación de datos de

panel para 5 países (Argelia, Egipto, Marruecos, Turquía y Túnez) con datos temporales referidos al período 1991 – 2001. La elección de un modelo de datos de panel se ha basado en los escasos datos disponibles tanto para una estimación transversal como temporal si se tomaba como base numérica de interés la muestra correspondiente a los años más recientes (última década). Por otro lado, se ha considerado que una especificación de panel resultaba adecuado en un contexto comercial con claras similitudes entre los países considerados; todos ellos pertenecientes a un área geográfica de similares características e igual grado de desarrollo económico.

• La especificación de panel utilizada permitía considerar un modelo de efectos fijos,

variables o comunes para todas las unidades transversales consideradas (países). Finalmente, y tras el examen de las propiedades de todas las alternativas, se ha optado por un modelo con coeficiente variable (por país) para la variable de Precio de Importación y coeficientes fijos para el resto (término independiente común y variables de renta y reservas con coeficientes comunes). Esta especificación permite capturar las diferencias del término de elasticidad Precio/Importación entre países si bien considera la restricción de un coeficiente común para el resto de las exógenas y una común heterogeneidad transversal inobservable. Esta última hipótesis debe considerarse claramente restrictiva. Sin embargo una especificación de efectos fijos o aleatorios resulta incompatible con una elasticidad variable por país dados los escasos grados de libertad disponibles.

• Al especificarse un modelo en niveles, la hipótesis de existencia de heterocedasticidad

transversal se consideró verosímil. Por tanto, se ha empleado como método de estimación el de Mínimos Cuadros Ponderados Transversalmente (Cross Section Weights).

Los resultados obtenidos para las categorías de productos seleccionados se muestran en la tabla 11 del anexo 2 para el caso de Egipto, país para el que, como ya se dijo en la introducción, se detallará en adelante el resto del procedimiento técnico que se describe en este documento. Una vez computadas las elasticidades Precio /Importación, puede procederse a calcular el incremento en las importaciones debido a una reducción en los precios de intercambio “ceteris paribus”, esto es, sin variaciones en el resto de exógenas consideradas (renta nominal y/o reservas internacionales). Este cómputo se realiza para los 6 escenarios considerados en el apartado previo (ver tabla 6 de los anexos)

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III.b.- Efecto sobre los ingresos públicos Como segundo efecto derivado del escenario de desarme arancelario, y continuando con el caso de Egipto, puede ahora calcularse con sencillez la merma de ingresos públicos derivada del desarme arancelario considerado en los escenarios de simulación. Este cómputo no está conectado con el impacto sobre el empleo, principal canal de transmisión de efectos a la economía, pero puede ser significativo a la hora de aproximar las consecuencias totales que, sobre la economía de estos países, tiene el movimiento hacia la liberalización comercial. Los aranceles MFN ad-valorem descritos en el apartado (III.b) se aplican sobre la cuantía anual de importaciones, tomando para ello el promedio trianual 99-01en euros y el tipo de cambio promedio para el mismo período. Los resultados se muestran en la tabla siguiente en billones de Libras Egipcias para los tres niveles Alta/Medio y Bajo de protección arancelaria medida por el arancel promedio ponderado en términos MFN. (ver tabla 7 del anexo). IV.- EFECTO SOBRE EL EMPLEO DEL AJUSTE DE IMPORTACIONES DERIVADO DEL MOVIMIENTO DE LOS PRECIOS INTERNACIONALES Una vez computada el alza de importaciones derivada de la reducción de precios internacionales pasamos a calcular la reducción de empleo provocada por el efecto de sustitución de producción nacional por producción importada. Para ello, asumimos la hipótesis simplificadora de que la ocupación en cada sector se reduce en la misma cuantía porcentual que la producción. Para computar los efectos concretos en cada sector, es necesario conocer el volumen de población ocupada en cada uno de ellos. Lamentablemente, las estadísticas agrarias disponibles para estos países son muy limitadas y no permiten acceder más que al volumen total de población empleada en la agricultura, pero no así al detalle sobre su distribución sectorial. Existen datos muy precisos sobre esta cuestión en algunos países desarrollados, siendo excepcionalmente amplia la información disponible para casos como los EE.UU., en los que se conjuga de una forma encomiable la información detallada de este cruce (cultivo-ocupados) con la de los distintos estados de la unión. En el caso de la Unión Europea, el esfuerzo realizado en este sentido permite un conocimiento también bastante preciso a nivel nacional, aunque no hay una unidad homogénea de medida entre los distintos países comunitarios. Con el fin de lograr una estadística fiable al respecto, la FAO ha realizado diversas “oleadas” de muestreo con desiguales resultados en cuanto a la información suministrada por cada uno de los países consultados; aunque, en cualquier caso, involucrando a gran cantidad de medios humanos y técnicos para realizar el “conteo” necesario. Respecto a la generación de sistemas estadísticos útiles para medir la utilización actual y la óptima posible de las distintas tierras se han hecho notables avances a partir de las “radiografías aéreas térmicas” de la geografía de las distintas regiones continentales asociadas a sistemas de cálculo matemático complejo9. Aún así, el número de personas involucradas en cada tipo de producción sigue siendo una incógnita a despejar en el análisis del tema, particularmente en el caso de los países en desarrollo. En concreto, y sobre los cinco países objeto de nuestro estudio, sólo existe información parcial a este respecto para el caso de Egipto, con una pobre división de productos. Marruecos, segundo país que participa en el proyecto de la FAO, apenas presenta información precisa del censo agrícola, sin detalle alguno sobre producto y con datos referidos a 1985.

9 Véase como ejemplo el sistema de información geográfica desarrollada en el marco del proyecto Servicio Internet GeoRLC de la FAO.

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Así las cosas, se plantea, en el marco de esta investigación, un sistema de estimación del número de ocupados por tipo de cultivo a partir de modelos de optimización lineal y cuadrática que sean compatibles con el resto de información disponible sobre los tipos de cultivo, aunque solo pueden servir de marco de referencia útil para la simulación de diversos escenarios ya que, por construcción, admiten diversas soluciones parciales también compatibles con la realidad observada. En cualquier caso, este planteamiento es habitual en diversos estudios sobre realidades en la producción agrícola, tal y como puede contrastarse, por ejemplo, en Ennew (1990) o Kennedy (1998). Partiendo de la población total ocupada en la agricultura y el detalle, este sí accesible, de la superficie cultivada para cada producto, procedimos a la distribución por cultivo de esa población total utilizando un procedimiento de optimización lineal con un algoritmo cuasi-Newton. Mediante este procedimiento se computaron las ratios Ocupados/Área para cada tipo de cultivo (R1, R2,…… Rn):

=

)()(

i

ii SÁrea

SOcupadosR

de modo que:

tnnttt SAreaRSAreaRSAreaREmpTot )(*ˆ...........)(*ˆ)(*ˆ.. 2211 ++=

La optimización se abordó minimizando la suma de residuos cuadráticos entre los Ocupados Totales Reales y los derivados del cómputo de los distintos (Ri) en la expresión anterior. Junto a esta función a minimizar, se forzó a la solución alcanzada a garantizar las siguientes restricciones:

• Coeficientes (Ri) positivos • Media nula de residuos • Estructura de ratios Empleo/Área Cultivada coherente. Para garantizar una coherencia

mínima de resultados entre los distintos cultivos se tomó como referencia el caso español a fin de determinar el cultivos más y menos intensivo en trabajo del abanico disponible. Esta restricción se utilizó para ofrecer al procedimiento de estimación un ancla de valores mínimo y máximo con el que garantizar la coherencia de la solución final adoptada. Este ancla resulta fundamental para computar el grado de varianza deseable en la solución derivada de la optimización, esto es, el recorrido del rango de valores ofrecidos para los distintos cultivos considerados.

En este sentido, se han de tener en cuenta una serie de limitaciones sobre los resultados obtenidos: - la naturaleza fuertemente condicionada por la climatología subregional da lugar a profundas

diferencias en las necesidades de intervención humana incluso para el mismo tipo de cultivo en el mismo país. El cultivo de un mismo cereal puede precisar de una cantidad variable de ocupados en función, por ejemplo, de la pluviosidad del subárea nacional en la que se inscribe, simplemente por la mayor o menor intensidad del riego necesario.

- El nivel de tecnificación agrícola es fundamental tanto en la determinación de la mayor productividad por persona en un proceso completo de siembra-cosecha-recolección, como en la generación de economías de escala de menor erosión del suelo y mayor facilidad para los cultivos de los años subsiguientes. Valga como ejemplo el que la limpieza de un campo promedio de cereal en Castilla hace 30 años exigía 340 horas de trabajo en limpieza de malas hierbas y un período de entre uno y dos meses de recuperación del suelo, frente a las 50 horas necesarias en la actualidad sin que después sea necesaria la inversión en tiempo de recuperación del suelo por ser mucho menos agresiva la limpieza practicada.

- Las características tanto de estacionalidad como de trabajo familiar no censado de la agricultura hacen especialmente difícil la cuantificación real del número de ocupados en

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este sector, más cuando realizamos la estimación para países en desarrollo. Para subsanar este hecho, es común la utilización de conceptos como la Unidad de Trabajo Agrícola (UTA) como estimación promedio de una jornada anual continuada de 40 horas semanales asimilable a los ocupados en otros sectores.

- En diversos esquemas productivos conviven distintos tipos de producto, con mayor o menor intensidad, realizados por la misma explotación agrícola; es decir, empleando al mismo número de personas. Esta situación es tanto más frecuente en aquellas regiones limítrofes climatológicamente para posibilitar la convivencia de cultivos radicalmente distintos en cuanto a la cantidad de agua necesaria. Estadísticamente este hecho afecta al problema de la aditividad de los resultados de un reparto proporcional, aunque sometido a restricciones observables, como el que se logra con el modelo de optimización.

Una vez determinadas las ratios Empleo/Superficie, puede computarse el empleo por cultivo y, seguidamente, aplicar a ese empleo total sectorial la reducción porcentual adecuada derivada del incremento porcentual de importaciones consecuencia del ajuste en los precios internacionales. Para esta tarea, partiendo del incremento de importaciones, asumiremos que ese incremento de importaciones no supondrá ajuste de producción nacional en la medida exacta que corresponda a la reducción de precios, pero que cualquier exceso sobre ese ajuste significará inevitablemente destrucción de producción nacional. (VER TABLA CORRESPONDIENTE EN ANEXO 2) En este marco, y a pesar de que somos conscientes de que el sistema de optimización utilizado es susceptible de ofrecer múltiples resultados, la solución de los parámetros en congruente con la historia reciente de cada uno de estos países y, en cierto modo, respeta las características de intensividad de mano de obra necesarias por la propia naturaleza de cada cultivo (acorde a la distribución existente en España con detalle estadístico suficiente) al tiempo que representa adecuadamente las distribuciones específicas de la población de cada uno de los países objeto de este estudio. Naturalmente, la estimación realizada es un medio para satisfacer la realidad estadística conocida y la dispersión histórica de la misma en los últimos diez años desde un punto de vista técnicamente verosímil en ausencia de información sobre el tema. Algunos expertos proponen realizar el reparto de la población a partir de los estudios medios de la cantidad de mano de obra necesaria para cada tipo de cultivo en función de estándares técnicos. Sin embargo, nosotros decidimos acudir a este mecanismo de optimización matemática entendiendo que, precisamente en los países que estamos estudiando, las características de distribución regional de la población y la ineficiencia económica manifiesta en la generación de cultivos es el punto que se quería poner de manifiesto, lo que choca claramente con atribuir a las producciones agrarias en los PTM cualquier reparto técnico del número de agricultores “necesario” en cada tipo de cultivo. Así pues, y considerando que la elasticidad precio / importación es superior a uno en el caso concreto de análisis (Egipto), entendemos que el esa diferencia porcentual en la elasticidad respecto a la unidad es la que se traslada a reducción de producción nacional. 10 Así mismo, una vez cuantificada la reducción porcentual de producción nacional (exceso a uno de la elasticidad) así como el total de problación agrícola dependiente de cada cultivo, supondremos que el empleo se destruye en cada producto en la misma proporción que la producción.

10 Recuérdese que partimos de la premisa de que no existe incremento de renta nominal de modo que la renta total destinada a importaciones más consumo nacional de productos agrícolas ha de ser constante.

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En la tabla 8 de los anexos se ilustran los resultados obtenidos para Egipto en el caso del sector cerealero en Egipto. Los cálculos se han realizado exclusivamente para los cereales dada la singular importancia de este sector en términos relativos. V. EFECTOS EN CADENA SOBRE EL CONJUNTO DE LAS ECONOMÍAS DE LOS PTM DERIVADOS DEL AJUSTE DE EMPLEO Y LA MERMA DE INGRESOS PÚBLICOS Una vez determinadas las variaciones en el empleo nacional por cultivo derivadas de la sustitución de producción nacional por producción importada, así como cuantificada la merma en las rentas estatales por la rebaja arancelaria, se procede a computar el impacto global que, sobre la economía de los PTM inducen estos ajustes. Este análisis se realiza empleando una tabla Input-Output del país analizado a fin de detallar los ajustes en cada uno de los componentes de la demanda agregada y el empleo, tanto en términos totales, como sectoriales. V.a.- Generación del escenario base de predicción y los coeficientes de empleo El uso del modelo de demanda Input-Output de Leontief (1936) implica, por definición, la utilización de una visión estática de una economía. Cuando se requiere, como es el caso, una simulación para un período temporal de medio plazo, este carácter estático merma la calidad de los resultados obtenidos para el período considerado a menos que algunos componentes del aparato Input-Output se dinamicen convenientemente. En este sentido, el procedimiento cuantitativo propuesto en este documento contempla la proyección a futuro de algunos de los elementos estáticos del esquema Input-Output. Esta proyección ha de realizarse con cuidado, para garantizar la coherencia entre las variables económicas críticas que definirán el escenario de simulación a lo largo de los años comprendidos en la simulación. Precisamente, el interés de este apartado es ilustrar ese esquema de coherencia indicando las fuentes de exogeneidad del ejercicio de simulación. En el siguiente gráfico se ilustra el esquema de conexión entre las principales variables que se manejan posteriormente en el diseño del escenario de simulación. En el lado izquierdo se reflejan las relaciones entre las series y/o datos históricos mientras que en el derecho, y con líneas rojas, se ilustran las conexiones entre las mismas variables en términos proyectados:

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Relaciones entre Series Históricas Relaciones entre Series Proyectadas

Empleo

Serie Histórica Coef. Empleo

Valor Añadido Nominal

Coeficiente de V.A

TIO 96

TIO 96

Valor Añadido Real

TIO 96

Deflactor V.A

Serie Histórica

Coef. Empleo Proyectado

Serie Histórica

Empleo Proyectado

Producción Efectiva Nominal Proyectada

Valor Añadido Nominal Proyectado

Deflactor V.A Proyectado

Valor Añadido Real Proyectado

Empleo

Serie Histórica Coef. Empleo

Valor Añadido Nominal

Coeficiente de V.A

TIO 96

TIO 96

Valor Añadido Real

TIO 96

Deflactor V.A

Serie Histórica

Coef. Empleo Proyectado

Serie Histórica

Empleo Proyectado

Producción Efectiva Nominal Proyectada

Valor Añadido Nominal Proyectado

Deflactor V.A Proyectado

Valor Añadido Real Proyectado A fin de ofrecer más detalle y facilitar la comprensión sobre los mecanismos de predicción del esquema previo, debemos mencionar:

• Las proyecciones de las serie de empleo sectorial y de los correspondientes coeficientes de empleo (ratios entre los datos de Empleo y la Producción Efectiva Nominal) se han realizado por un ajuste de tendencia, lineal en el caso del empleo y logarítmico en el caso de los coeficientes.

• El coeficiente de Valor Añadido sectorial, esto es, el resultado del Valor Añadido

Nominal entre la Producción Efectiva Nominal de cada sector se ha mantenido constante a futuro a partir de su valor reflejado en las tablas Input Ouput de 1996.

• La proyección del Deflactor del Valor Añadido para cada sector se ha realizado

manteniendo la coherencia con los valores de la serie observada a futuro para la productividad sectorial.

• Se ha procurado consensuar el diseño del escenario de predicción con la información

ofrecida por otras fuentes de análisis como el Wordl Bank o el FMI al menos en lo referente a las principales macromagnitudes a futuro.

Para concluir el diseño del escenario de simulación, fuera ya del esquema de coherencia entre valores añadidos y coeficientes de empleo, debieron realizarse estimaciones a futuro de la Remuneración Salarial sectorial11. En este sentido, se asumió la hipótesis de que el crecimiento salarial se mantendría en los mismos niveles que el crecimiento de los deflactores sectoriales de valor añadido. Por ultimo, para calcular qué parte de la renta generada se destinaría a consumo se computó con datos recientes la propensión marginal a consumir en el conjunto de la economía y la presión fiscal, obteniéndose así una cuantificación de la renta disponible para el consumo:

11 A partir de datos históricos de LABORSTAT del ILO.

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)1(*)1(* tjtt PFswagesYDH −−=∇

donde: wages: salarios en el sector “j” por empleado s: propensión marginal al ahorro de las familias en la nación PF: presión fiscal directa de la nación (impuestos directos y seguridad social sobre

renta bruta percibida). V.b.- Efectos en la economía nacional: simulación con tablas Input – Output dinamizadas. El Input a considerar en el ejercicio de simulación con Tablas Input-Output (TIO) es la supresión de renta destinada al consumo por efecto de la reducción del empleo agrícola.

V.b.1.- Efecto sobre la Producción y el Valor Añadido nacionales La reducción de rentas dedicadas al consumo se reparte en la economía nacional por sectores a partir de la estructura de consumo definida por las TIO en el vector de consumo, deducida la componente de importaciones. Este shock inicial produce un EFECTO DIRECTO de reducción de rentas en cada sector, imputable a cada uno de estos a partir del vector de proporciones de consumo calculable en la TIO de referencia, deducida la parte satisfecha por las importaciones:

j

j

j

oduccion

MportadoCoef

CT

CFConsumoCoef

PrIm.

.

=

=

A partir de estos coeficientes constantes de consumo final del el sector “j” respecto al total del consumo en la economía y coeficiente de producción importada del sector “j” respecto al total de su producción, se reparte la reducción de renta dedicada al consumo en la economía nacional entre cada sector productivo:

−∇=∇

j

jjj oduccion

M

CT

CFYDHDemanda

Pr1**

Así mismo, los encadenamientos intersectoriales derivados de la matriz de consumos intermedios producen caídas de producción en otros sectores por reducción de la demanda a los proveedores, consecuencia que denominamos EFECTO TOTAL, esto es, la reducción en la producción total debida a la caída de demanda de consumo. Para introducir este efecto se aplica el modelo de demanda de Leontiëf:

jdemandaAIproduccion 1)( −−=∇

=

19,19

19,11,1

....

a

aa

A

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ija : tanto por uno de las compras del sector “i” al “j” respecto al total de la

producción efectiva del sector “i”. i"" prod

j"" a i"" de comprasa ij =

Computando la diferencia entre el Efecto Total y el Directo, aproximamos lo que denominamos EFECTO INDIRECTO, que viene a representar la reducción de producción en segunda derivada de la caída de demanda directa aplicable a cada sector; es decir, la reducción de demanda interindustrial de los proveedores de los sectores afectados directamente por una caída en su demanda final. De cada uno de estos tres efectos sobre la producción total se obtiene la traslación a los correspondientes efectos sobre el valor añadido a partir del producto directo del coeficiente constante de valor añadido sobre producción obtenido de las TIO. Así mismo, por el lado del empleo, cada uno de los efectos anteriores incide sobre el empleo a partir del producto correspondiente por el coeficiente de empleo en el año del que se trate.

V.b.2.) Efecto inducido de demanda La supresión de empleos en la etapa anterior produce una nueva reducción en la demanda para consumo final de los empleados nacionales, repitiéndose nuevamente todo el proceso a partir de la reducción de renta disponible para el consumo derivada de la caída de empleos en cada sector por su correspondiente remuneración salarial en el año que se trate. VI. UNA AUTOCRÍTICA DEL MODELO: VENTAJAS Y RESTRICCIONES DE LA PROPUESTA El sistema de modelización propuesto engloba una gran cantidad de herramientas estadístico-econométricas para la obtención de un marco económico verosímil con el funcionamiento de una economía nacional, poniendo en relación sus implicaciones externas e internas. El sistema representado muestra un mecanismo de resolución cerrado, aunque es susceptible de ser completado con otras ramificaciones derivadas de los outputs obtenidos que, en cualquier caso, no eran objeto de esta investigación (podrían incluirse efectos sobre las importaciones mundiales agrícolas del desarme de la PAC, efectos de desviación de comercio en las distintas áreas del mundo, ajustes de empleo en la UE, incentivos a la redirección de los flujos de inversión en el Mediterráneo, etc.). Se pueden distinguir claramente tres submodelos en el sistema que se ha planteado:

- El submodelo internacional de precios y cambios en los volúmenes de importación de los productos agrícolas, tanto desde la óptica UE-mundo como desde la de la UE-PTM.

- El submodelo de optimización para la determinación de la población ocupada por tipo de cultivo en los PTM y el cálculo del número de agricultores susceptibles de ser desplazados por producción importada.

- El submodelo de incidencia nacional de la reducción de rentas previamente dedicadas al consumo, generalizable a la cuantificación de los efectos económicos globales (encadenados) de la reducción de empleo en un sector económico determinado.

En cuanto al primero de estos submodelos, la modelización planteada está únicamente orientada al objeto de esta investigación y responde con acierto al doble objetivo de simplicidad y de particularidad en el tratamiento de los productos agrícolas. Es un hecho generalmente aceptado que la estrategia de modelización debe ser “desde el detalle a la generalidad”, y no al contrario. En este tipo de análisis, resulta evidente la necesidad de generar ecuaciones de comportamiento adaptables a la singularidad de cada producto agrícola, considerado este con la mayor

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desagregación posible, porque, en cada variante de un mismo producto, juegan un enorme elenco de características diferenciadoras que no pueden ser obviadas (estacionalidad, calidad, durabilidad, grado de penetración en los diferentes mercados, características modales, etc.). La estructura planteada, en cuanto a la determinación de los precios internacionales, salva con garantías estadísticas suficientes uno de los principales problemas que se afronta en la modelización de productos agrícolas: la determinación de la volatilidad. Con ello se desgajan los factores fundamentales de los “filtrables” en una serie estadística. En nuestro caso, el empleo de un filtro tipo Hodrick-Prescott resulta extremadamente útil para la naturaleza de las series con las que trabajamos (enormemente volátiles, a pesar de ser datos anuales). La estructura uniecuacional para cada producto que se ha recogido en el estudio resulta especialmente adecuada al caso que nos ocupa, obteniendo detalle de la especificidad de cada bien con un ajuste estadístico más que suficiente (ver ratios de validación en el anexo 2, tabla .....). En esta fase se logra la determinación de los efectos de la supresión del apoyo doméstico en la UE de cara a la determinación de los precios internacionales de los productos agrícolas. Por supuesto, a este factor hay que añadirle ahora los efectos de la supresión de los aranceles en la relación UE-PTM. En este caso, si bien la implementación matemática es sencilla a partir de la cuantificación de las restricción arancelarias en un ratio ad-valorem, precisamente esta cuantificación puede ser el punto más controvertido. Entendemos que la valoración arancelaria realizada, si bien está sujeta a múltiples posibles discusiones, responde a un mecanismo de obtención sobradamente transparente y objetivo, por lo que la cuantificación presentada permite un escenario de simulación plausible, aunque cabe plantear otros escenarios de cara a la cuantificación de medidas políticas variando los niveles de protección tarifaria en función de un conocimiento más específico de un determinado producto y de una valoración subjetiva del grado de protección, de naturaleza no arancelaria, al que realmente está sujeto dicho producto. Para la determinación de las elasticidades de importación frente a los cambios en los precios, el modelo de datos de panel con efectos comunes utilizado (HAY QUE INCLUIR EN LA PARTE ANTERIOR LAS TABLAS DE REGRESIONES DATOS PANEL) se asocia en nuestro diseño experimental a varias ventajas técnicas y operativas. Por un lado, permite atender a la realidad diferencial de cada uno de los productos y países considerados mediante la estimación de un parámetro específico de elasticidad precio / importación para cada caso; en un conjunto tan heterogéneo como el formado por los países estudiados, este tipo de “flexibilidad paramétrica” no debe entenderse como una sofisticación, sino como un elemento fundamental para la calidad del ejercicio de inferencia. Por otro lado, la combinación de muestras temporales y transversales se presenta como un estrategia de estimación más eficiente y confiable que el simple análisis unidimensional, dada la seria limitación derivada de las escasas observaciones estadísticas temporales o transversales de naturaleza estadísticamente homogénea disponibles para cada tipo de producto. En este marco, se pueden obtener el crecimiento de las importaciones de cada tipo de cultivo de un modo especialmente preciso, hecho que otros modelos más generalistas no cubren. Esta situación es claramente deseable en el terreno en el que se aplica el modelo, ya que concretar los tipos de cultivo afectados es necesario de cara a objetivar las distintas políticas paliativas de los perjuicios económico-sociales generados. En el ámbito de los PTM, sobre el que se determinan con particularidad los efectos sobre las economías nacionales de este incremento de las compras al exterior, conocer qué tipo de cultivos se verán mermados y, a su vez, a cuantos agricultores afectará este hecho, es piedra angular a la hora de desarrollar políticas económicas en la zona. En la mente de todos los negociadores políticos está propiciar un sistema de comercio más transparente que genere un marco de paz y seguridad en el Mediterráneo a partir de un

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desarrollo económico sostenible12. En este contexto, el problema económico de las emigraciones, tanto interiores (en los propios PTM) como exteriores (de los PTM a la UE), exige un tratamiento especialmente cauteloso, por cuanto una eclosión demasiado acelerada de “ex – agricultores” hacia núcleos urbanos es simiente de marginalidad y de problemas de aceptación, en el Norte, y catalizador de Fundamentalismos, en el Sur. Precisamente, el segundo submodelo propuesto permite el análisis detallado de los efectos determinando qué tipo de población es la implicada y en qué cuantía (HAY QUE INCLUIR SALIDA DE OPTIMIZACIÓN). Lamentablemente, aquí el sistema estadístico disponible no da suficiente detalle para hacer una traslación directa de los efectos anteriores a destrucción de empleo por tipo de cultivo. La solución planteada en nuestra estrategia de modelización permite un escenario posible del reparto de esta población con las garantías matemáticas que dota al sistema un mecanismo de optimización de parámetros restringidos a partir de indicadores parciales sobre esta realidad, permitiendo también la generación de un sistema compatible con los límites lógicos que suponen los referentes de países más desarrollados. Por supuesto, en otras investigaciones la solución adoptada a este punto pasa por la traslación directa de la ratio del número de personas necesarias (o habituales) para realizar un determinado tipo de cultivo a partir de estudios agronómicos. Esta traslación parece especialmente inadecuada en el contexto en el que estamos trabajando, dado que, si por algo se caracterizan los cultivos en los PTM de los productos analizados, es por la sobre-población vinculada de los mismos, heredada de un sistema ineficiente y de una mayor proporción de población en torno a la agricultura, habitual en estadíos de desarrollo inferiores (en todos los PTM, este ratio es superior al 35% de la población). Por último, en lo que referente al tercer submodelo (traslación a las economías nacionales del efecto destrucción de empleo agrícola), la técnica utilizada de compatibilización de la información sobre la estructura económica del país a partir de las TIO, dinamizada a partir de los coeficientes de evolución del número de empleados por producto sectorial es un sistema técnicamente brillante para mejorar las restricciones de “foto fija” que habitualmente se critican en el empleo de los modelos de demanda de Leontief y permite un análisis mejorado respecto a los modelos de equilibrio general calculable profusamente utilizados en los últimos años. Dicho lo anterior, es fundamental recalcar la importancia del método en cuanto a la estimación de los coeficientes de empleo, que representarán la piedra angular para la determinación del número de ocupados afectados en el total de la economía y del número de rentas de consumo perdidas ante la destrucción de estos empleos. En la estrategia aquí planteada, el sistema de obtención de estos coeficientes de empleo responde a un doble mecanismo de ajuste partiendo, primero, de los históricamente conocidos y los obtenibles a partir del reparto de las predicciones sobre crecimiento global de las economías que publican grandes instituciones internacionales (FMI, Banco Mundial, Proyecto LINK de Naciones Unidas, etc.), y, segundo, de un proyección de los coeficientes de empleo en el horizonte de predicción con la restricción de no sobrepasar a los actuales en los países desarrollados y mantener la evolución tendencial histórica de las series. INCLUIR RESULTADOS DE MODELOS POTENCIALES DE COEFICIENTES DE EMPLEO Y COEF. DE EMPLEO SECTORIALES. Nuevamente, los resultados obtenidos son técnicamente adecuados como marco de simulación de políticas alternativas y cuantificación de los efectos de cambios en las proporciones de producción agrícola subvencionada y en los niveles de destrucción de aranceles. La traslación a la economía nacional de los efectos de la destrucción de empleo son cuantificables en un horizonte de predicción congruente en el que las rentas salariales se

12 Ver conclusiones de la Conferencia de Barcelona (1995) para la creación del partenariado mediterráneo.

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determinan a partir de un crecimiento de los precios sectoriales compatible con los crecimientos en la productividad que presuponen los coeficientes de empleo estimados. El sistema permite así un reparto de las previsiones de los organismos internacionales, prácticamente en todos los casos generadas desde modelos de demanda, a los factores de oferta de cada uno de los países. En definitiva, el modelo conjunto presenta un sistema congruente de simulación de políticas económicas de liberalización agrícola en el área mediterránea desde el punto de vista de la determinación de los incrementos de las exportaciones de productos desde la UE y las pérdidas en los sectores agrícolas en los PTM, además de su traslación al sistema económico global de estos. Por supuesto, el mecanismo puede ser completado, con ligeros cambios en el submodelo de precios internacionales, a los efectos contrarios: incremento de las exportaciones de los PTM en aquellos productos en los que son mantienen ventajas comparativas y determinación, en este caso, de los beneficios que ello ocasiona sobre la economía de los países del Sur.

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ANEXO 1.- CADENA LÓGICA DE LAS ECUACIONES UTILIZADAS PARA UNA SIMULACIÓN

1. Variación del PSE y Generación de los precios internacionales

ititititit HPPEUPPSEPLog εαααα ++++= 3210 )log()log()( 2. Identidad para el cálculo del efecto de la variación arancelaria y la supresión del

“domestic support” sobre la Generación de los precios UE – PTM

(%)tariffPP itPTMUE

it ∇−∆=∇ −

3. Estimación del incremento de importaciones por producto (QR)

PIBRjPQR PTMUEijij lnˆlnˆln γβ += −

4. Identidad para el cálculo de la caída de las rentas públicas (GI)

ijijij tariffQRGI *=∇

5. Estimación de la destrucción de empleo nacional (por cultivo “j”) por óptimos restringidos

tnnttt SAreaRSAreaRSAreaREmpTot )(*ˆ...........)(*ˆ)(*ˆ.. 2211 ++=

)1ˆ(*..* −=∇ βtjjt EmpTotRemp

6. Destrucción de rentas salariales del sector “j” destinadas al consumo (en un primer

momento, sólo en la agricultura).

jtjtt emplPFswagesYDH ∇−−=∇ *)1(*)1(*

7. Reparto de la destrucción de demanda final (consumo privado) por los distintos sectores

económicos (Primer Efecto Directo sobre la producción nacional)

−∇=∇

1996,

1996,

Pr1**

j

jjj od

M

CT

CFYDHDemanda

8. Estimación del efecto total sobre la nación de la reducción del consumo privado (unidos

efectos directos – desde la demanda - e indirectos –desde la provisión intersectorial -)

jtt demandaAIprod 1)( −−=∇

9. Identidad para la determinación del efecto indirecto

EDETEI −= 10. Traslación a valor añadido de la reducción de producción13 para cada uno de los efectos

(directo, indirecto y total)

13 Los coeficientes de Valor Añadido sectoriales se mantienen constantes a partir del calculado en el año base de las TIO (para Egipto, 1996).

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1996

1996

Pr.

j

jj od

VAVACoef =

jjtjt VACoefprodVA .*∇=∇

11. Estimación del número de empleos destruidos por reducción de la producción14 para

cada uno de los efectos (directo, indirecto y total)

jt

jtjt od

EmplEmpCoef

Pr. =

jtjtjt EmplCoefprodEmpl .*∇=∇

12. Identidad de las rentas para el consumo suprimidas del sistema (en esta ocasión, ya

entrarían todos los sectores de la economía)

jtjtt emplPFswagesYDH ∇−−=∇ *)1(*)1(*

13. Nueva inclusión en las TIO de este efecto inducido de demanda (2ª derivada).

El sistema se repetiría aquí desde el punto (7) de este esquema, concluyendo al llegar al punto (12).

Glosario de variables:

itP : Precios internacionales de intercambio (total mundo) del producto “i” en el período “j”.

itPSE : Product Suport Estimate para el producto “i” en el período “t”.

itEUP : Precios de intercambio del producto “i” en el período “j” en la UE antes de que se produzca el desarme arancelario y/o la reducción del soporte doméstico

PTMUEitP − : Precios de intercambio del producto “i”, entre la UE y el país “j” – de los PTM - en el

período “t”

itariff : Aranceles aplicados al producto “i”.

ijQR : Volumen de importación real del producto “i” en el país “j”

jtPIBR : PIB per capita del país “j” en el período “t”

itGI : Rentas públicas provenientes del producto”i” en el período “t” ..EmpTot : Ocupados totales en la agricultura

jR̂ : Proporción de personas ocupadas en el cultivo del producto “j” sobre el total de la

población agraria.

tjSArea )( : Hectáreas de área del cultivo “j” en el período “t”

jtemp : Número de empleados en el cultivo “j” en el período “t”

tYDH : Renta disponible para el consumo en el período “t”

jtwages : Salarios por persona en el sector “j” en el período “t”

s : Propensión al ahorro (términos porcentuales). PF : Presión fiscal (directa más seguros sociales, en términos porcentuales)

14 Los coeficientes de empleo para cada año se han estimado a partir de una función potencial decreciente (con un ajuste muestral superior al 95%) y atendiendo a que al final del período de proyección se obtuviera un valor superior o similar al de los países desarrollados.

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jDemanda : Nueva demanda final del sector “j” (en consumo final y, aquí, con signo negativo)

CT

CF j : Proporción del consumo total que la nación hace de productos del sector “j” según las

TIO de base

1996,

1996,

Pr j

j

odM

: Proporción de la producción del sector “j” de origen importado según las TIO de base

EI : Efectos Indirectos ET : Efectos Totales ED : Efectos Directos

jVACoef . : Coeficiente de valor añadido del sector “j”

1996jVA : Valor añadido del sector “j” en el año 1996

1996Pr jod : Producción del sector “j” en el año 1996

jtVA : Valor añadido del sector “j” en el período “t”

jtEmpCoef . : Coeficiente de empleo (número de ocupados necesarios en el sector “j” para generar un

billón de libras de producción de dicho sector).

jtEmpl : Empleo del sector “j” en el período “t”.

ANEXO 2. EJEMPLO DE ESTIMACIÓN DEL MODELO PARA EL CASO DE EGIPTO

Tabla 1.- Parámetros-elasticidades del precio internacional al PSE según variable Intercept EUP PSE HPP FIC R2 DW PEAM(*) Avena 0,72 1,02 -0,49 0,06 -0,36 0,91 2,03 5,7% (0,97) (0,17) (0,014) (0,014) (0,13)

Cebada 2,05 0,93 -0,15 -0,10 - 0,92 1,53 3,3% (0,44) (0,11) (0,07) (0,03) -

Maíz 2,21 0,57 -0,61 0,34 - 0,95 1,91 1,6% (0,68) (0,09) (0,05) (0,34) -

Trigo 4,43 1,10 -0,22 -1,49 0,09 0,97 1,81 1,8% (0,84) (0,15) (0,05) (0,49) 0,02)

Aceite de Soja -1,75 0,92 -0,04 0,55 -0,07 0,99 1,75 1,6% (0,66) (0,07) (0,02) (0,25) (0,03)

Azúcar 2,79 0,28 -0,38 0,04 - 0,87 2,00 5,4% (0,78) (0,11) (0,13) (0,001) -

Huevos 1,08 0,71 -0,01 0,001 - 0,97 2,11 1,7% (0,30) (0,08) (0,02) (0,001)

Leche -0,32 0,77 -0,12 0,48 - 0,99 1,66 1,7% (0,15) (0,06) (0,06) (0,06) - (*) PEAM: porcentaje de error absoluto medio. Entre paréntesis, las desviaciones típicas de los parámetros. - Los modelos obtenidos presentan un grado de ajuste elevado recogiéndose el clásico carácter autorregresivo a

partir de la determinación del filtro. En casi todos los casos todas las variables son significativas a la hora de determinar cambios en la evolución de los precios internacionales.

- Como era de esperar, los modelos confirman la elasticidad negativa de los precios internacionales respecto al

soporte a la producción en la Unión.

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- Los valores de la elasticidad ante cambios en el PSE de los cereales son especialmente relevantes para el precio mundial final, tanto por la cuantía de los mismos como por su importancia en el área de exportaciones comunitarias hacia los países en desarrollo).

Tomando como referencia los parámetros obtenidos en las regresiones anteriores, y considerando los principales productos se procede, en la cadena causal del modelo propuesto, a la simulación de la variación de precios debida a la aplicación de dos escenarios de referencia: § Escenario propuesto por la UE (diciembre de 2002): The Commission proposed a 55% reduction in the

Aggregate Measurement of Support (AMS) starting from the level of commitments made in the last round of negotiations.

§ Escenario propuesto por EE.UU. (julio de 2002): Reduction of trade-distorting support to 5 percent of a country’s total value of agriculture production (the 5 percent rule) over a 5-year period”.

Los resultados obtenidos para los precios internacionales se muestran en la siguiente tabla 2.

Tabla 2. - Simulación: Movimientos en los precios internacionales tras la aplicación de escenarios de reducción del soporte doméstico

SIMULATED PSE PRICE INCREASE BY ALTERNATIVE SCENARIO COMEXT

Group Products

2001 PSE

EU scenario USA scenario

2001 PRICE FAO INDEX

EU scenario USA scenario 100 Avena 50,3 22,6 5,0 27,2 7,5% 8,3% 1003 Cebada 50,3 22,6 5,0 11,8 10,5% 10,8% 10 Maíz 36,6 16,5 5,0 11,3 19,7% 22,2%

1001 – 1101 Trigo 43,47 19,6 5,0 12,8 10,5% 11,0% 1507 Aceite de Soja 39,5 17,8 5,0 34,3 3,1% 3,1% 1701 Azúcar 46,1 20,7 5,0 24,6 6,9% 7,5%

0402 – 0405 Leche / Mant. 39,8 17,9 5,0 64,7 1,8% 1,9%

Tabla 3.- Average MFN tariff for the 5 MPC’s and each 4-digit product category

AVERAGE WEIGHTED TARIFF

COMEXT Classificat

ion PRODUCT

MEAN MINIMUM

MAXIMUM

0402 MILK AND CREAM, CONCENTRATED OR CONTAINING ADDED SUGAR OR OTHER SWEETENING MATTER 10,7% 8,4% 12,5%

0405 BUTTER AND OTHER FATS AND OILS DERIVED FROM MILK

34,0% 33,3% 34,7%

0701 POTATOES, FRESH OR CHILLED 16,7% 16,7% 16,7% 1001 WHEAT AND MESLIN 17,3% 11,4% 26,0% 1003 BARLEY 18,0% 15,5% 25,8% 1101 WHEAT FLOUR 13,0% 13,0% 13,0% 1507 SOYA -BEAN OIL AND ITS FRACTIONS, WHETHER OR

NOT REFINED (EXCL. CHEMICALLY MODIFIED) 16,0% 14,5% 17,7%

1701 CANE OR BEET SUGAR AND CHEMICALLY PURE SUCROSE, IN SOLID FORM 21,0% 19,3% 22,4%

2008

FRUITS, NUTS AND OTHER EDIBLE PARTS OF PLANTS, PREPARED OR PRESERVED, WHETHER OR NOT CONTAINING ADDED SUGAR OR OTHER SWEETENING MATTER OR SPIRIT, N.E.S.

47,6% 47,0% 47,8%

Tabla 4. -Efecto Neto en Precios Internacionales por la liberalización comercial UE-PTM

EU SCENARIO USA SCENARIO

Comext Code MEAN MINIMUM MAXIMUM MEAN MINIMUM MAXIMUM

24 / 28

0402

MILK AND CREAM, CONCENTRATED OR CONTAINING ADDED SUGAR OR OTHER SWEETENING MATTER

-8,90% -6,60% -10,70% -8,80% -6,50% -10,60%

0405 BUTTER AND OTHER FATS AND OILS DERIVED FROM MILK

-10,70% -8,40% -12,50% -10,70% -8,40% -12,50%

0701 POTATOES, FRESH OR CHILLED -8,40% -8,40% -8,40% -8,00% -8,00% -8,00%

1001 WHEAT AND MESLIN -7,50% -5,00% -15,30% -6,30% -0,40% -15,00%

1003 BARLEY -7,50% -5,00% -15,30% -7,20% -4,70% -15,00%

1101 WHEAT FLOUR -2,50% -2,50% -2,50% -2,00% -2,00% -2,00%

1507

SOYA-BEAN OIL AND ITS FRACTIONS, WHETHER OR NOT REFINED (EXCL. CHEMICALLY MODIFIED)

-12,90% -11,40% -14,60% -12,90% -11,40% -14,60%

1701 CANE OR BEET SUGAR AND CHEMICALLY PURE SUCROSE, IN SOLID FORM

-14,10% -12,40% -15,50% -13,50% -11,80% -14,90%

2008

FRUITS, NUTS AND OTHER EDIBLE PARTS OF PLANTS, PREPARED OR PRESERVED, WHETHER OR NOT CONTAINING ADDED SUGAR OR OTHER SWEETENING MATTER OR SPIRIT, N.E.S.

-36,52% -35,92% -36,72% -36,52% -35,92% -36,72%

Tabla 5.- Elasticidades Precio /Importación obtenidas para Egipto para cada categoría de

producto. Las variables utilizadas se ha medido de la siguiente forma:

• Importaciones: Medidas para cada categoría de producto en toneladas métricas (aproximación del valor real, no nominal de las mismas). Fuente: Comext - UE.

• Precio Importación: Índice de valor unitario 1992=100 a partir de datos en Toneladas Métricas y Miles de Ecus Corrientes. Fuente: Comext – UE

• Renta Nacional: Nominal, medida en términos de PPA en Millones de dólares. Fuente ONU.

• Reservas Internacionales: Medidas en millones de dólares. Fuente: IMF. MEJOR TABLA DE SALIDAS DE LAS REGRESIONES EMPLEADAS

Comext Code

Import/price Elasticity

0402 -0,75 MILK AND CREAM, CONCENTRATED OR CONTAINING ADDED SUGAR OR OTHER SWEETENING MATTER

0405 -0,75 BUTTER AND OTHER FATS AND OILS DERIVED FROM MILK

0701 -0,59 POTATOES, FRESH OR CHILLED

1001 -1,17 WHEAT AND MESLIN

1003 -1,17 BARLEY

1101 -1,17 WHEAT FLOUR

1507 -1,08 SOYA -BEAN OIL AND ITS FRACTIONS, WHETHER OR NOT REFINED (EXCL. CHEMICALLY MODIFIED)

1701 -1,29 CANE OR BEET SUGAR AND CHEMICALLY PURE SUCROSE, IN SOLID FORM

2008 -2,04 FRUITS, NUTS AND OTHER EDIBLE PARTS OF PLANTS, PREPARED OR

PRESERVED, WHETHER OR NOT CONTAINING ADDED SUGAR OR OTHER SWEETENING MATTER OR SPIRIT, N.E.S.

25 / 28

Tabla 6.- Variaciones de importaciones en los PTM tras el ajuste de precios

ESCENARIO UE ESCENARIO EE.UU. Comext Code

MEDIO MÍNIMO MÁXIMO MEDIO MÍNIMO MÁXIMO

0402

MILK AND CREAM,

CONCENTRATED OR CONTAINING ADDED SUGAR

OR OTHER SWEETENING

MATTER

6,68% 4,95% 8,03% 6,60% 4,88% 7,95%

0405

BUTTER AND OTHER FATS

AND OILS DERIVED FROM

MILK

8,03% 6,30% 9,38% 8,03% 6,30% 9,38%

0701

POTATOES, FRESH OR CHILLED

4,96% 4,96% 4,96% 4,72% 4,72% 4,72%

1001 WHEAT AND

MESLIN 8,78% 5,85% 17,90% 7,37% 0,47% 17,55%

1003 BARLEY 8,78% 5,85% 17,90% 8,42% 5,50% 17,55% 1101 WHEAT FLOUR 2,93% 2,93% 2,93% 2,34% 2,34% 2,34%

1507

SOYA -BEAN OIL AND ITS

FRACTIONS, WHETHER OR NOT REFINED

(EXCL. CHEMICALLY

MODIFIED)

13,93% 12,31% 15,77% 13,93% 12,31% 15,77%

1701

CANE OR BEET SUGAR AND

CHEMICALLY PURE SUCROSE, IN SOLID FORM

18,19% 16,00% 20,00% 17,42% 15,22% 19,22%

2008

FRUITS, NUTS AND OTHER

EDIBLE PARTS OF PLANTS,

PREPARED OR PRESERVED,

WHETHER OR NOT

CONTAINING ADDED SUGAR

OR OTHER SWEETENING MATTER OR SPIRIT, N.E.S.

74,50% 73,28% 74,91% 74,50% 73,28% 74,91%

Tabla 7.- Reducción de ingresos públicos por desmantelamiento arancelario

ARANCEL PROMEDIO PONDERADO Comext Code

PRODUCTO MEDIO MÍNIMO MÁXIMO

0402 MILK AND CREAM, CONCENTRATED OR CONTAINING ADDED SUGAR OR OTHER SWEETENING MATTER

0,01 0,01 0,02

0405 BUTTER AND OTHER FATS AND OILS DERIVED FROM MILK 0,03 0,03 0,03

0701 POTATOES, FRESH OR CHILLED 0,01 0,01 0,01

1001 WHEAT AND MESLIN 0,03 0,02 0,05

26 / 28

1003 BARLEY 0,00 0,00 0,00

1101 WHEAT FLOUR 0,00 0,00 0,00

1507 SOYA -BEAN OIL AND ITS FRACTIONS, WHETHER OR NOT REFINED (EXCL. CHEMICALLY MODIFIED)

0,01 0,01 0,01

1701 CANE OR BEET SUGAR AND CHEMICALLY PURE SUCROSE, IN SOLID FORM

0,03 0,03 0,04

2008

FRUITS, NUTS AND OTHER EDIBLE PARTS OF PLANTS, PREPARED OR PRESERVED, WHETHER OR NOT CONTAINING ADDED SUGAR OR OTHER SWEETENING MATTER OR SPIRIT, N.E.S.

0,00 0,00 0,00

Tabla 7.- Destrucción de empleo en el sector agrícola en Egipto (cultivos cerealeros)15

1. Elasticidad precio /importación: 1,17

2. Incremento de importaciones = Rebaja de Precio (Renta de importaciones nominal constantes) 3. Reducción Producción nacional 1,17-1=0,17% = Reducción Empleo

ESCENARIO UE ESCENARIO USA

MEDIO MÍNIMO MÁXIMO MEDIO MÍNIMO MÁXIMO Cereals 226.448 150.965 461.954 190.216 12.077 452.896Pob. Total dependiente 475.540 317.027 970.102 399.454 25.362 951.081Renta de consumo destruida

Tabla 8.- Resultados de la previsión de coeficientes de empleo Tabla 9.- Resultados resumen efectos Input-Output dinamizados

15 El modelo puede computarse de modo instantáneo (todo el efecto recogido en un solo año) o distribuido, proporcional o progresivamente, en varios años. Aquí se muestra el efecto global sumado de una aplicación instantánea.

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