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POLÍTICA COMERCIAL, CRISIS EXTERNA E IMPACTOS SOBRE EL SECTOR AGROPECUARIO PERUANO
Un Análisis a Nivel Agregado, de Productos y Regiones
POLÍTICA COMERCIAL, CRISIS EXTERNA E IMPACTOS SOBRE
EL SECTOR AGROPECUARIO PERUANO
Un Análisis a Nivel Agregado,de Productos y Regiones
Waldo Mendoza – Mario D. TelloEditores
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano. Un Análisis a Nivel Agregado, de Productos y Regiones
© 2011, Consorcio de Investigación Económica y Social, CIES Antero Aspíllaga 584, El Olivar, Lima 27, Perú Telefax [51-1] 421-2278 www.cies.org.pe
© 2011, Waldo Mendoza, de la Primera Parte, Política Comercial y Pobreza en América Latina© 2011, Mario D. Tello, de la Segunda Parte, Comercio Internacional, Arreglos Preferenciales Comerciales y el Sector Agropecuario en el Perú: Restricciones Comerciales, Impacto de las Crisis e Impactos Regionales
Edición: Waldo Mendoza - Mario D. TelloCuidado de edición: Alessandra CanessaDiseño de carátula: Daniela Cabrerizo
Primera edición: junio 2011
Hecho el Depósito Legal en la Biblioteca Nacional del Perú N.º 2011-07559ISBN 978-612-4099-13-7
Impreso en el Perú Ediciones Nova Print S.A.C.Av. Ignacio Merino 1546 - LinceTeléfono: 471-5366
Todos los derechos reservados. Esta publicación puede reproducirse, registrarse o transmitirse, citando la fuente.
El Consorcio de Investigación Económica y Social (CIES) está conformado por 48 instituciones de investigación o docencia y cuenta con el auspicio de la Agencia Canadiense para el Desarrollo Internacional (ACDI), el Centro Internacional de Investigaciones para el Desarrollo (IDRC) y otras fuentes de cooperación.
Comercio y Pobreza en Latinoamérica (COPLA) fue un proyecto de dos años que tuvo por objetivo explorar los vínculos entre comercio, pobreza e inclusión social en Perú, Bolivia y Nicaragua. COPLA contó con el auspicio del Departamento para el Desarrollo Internacional del Reino Unido (DFID) y del Overseas Development Institute (ODI).
El CIES agradece el apoyo del IDRC para la publicación de este documento.
El CIES, COPLA, DFID, ODI, PUCP no comparten necesariamente las opiniones vertidas en el presente libro, que son responsabilidad exclusiva de sus autores.
Índice
Prólogo de Waldo Mendoza 13
Presentación de Javier Portocarrero Maish 17
Primera PartePOLÍTICA COMERCIAL Y POBREZAEN AMÉRICA LATINAWaldo Mendoza Bellido y Liu Mendoza Pérez 19
Capítulo I Política comercial y Pobreza en américa latina 21
Introducción 21
I.1 ¿Dónde Están los Pobres en América Latina? 21
I.2 Pobreza y Desigualdad 23
I.3 Crecimiento Económico, Desigualdad y Pobreza: La Evidencia para América Latina 24
I.4 Política Comercial y Pobreza: La Evidencia para América Latina 26
I.5 A Modo de Conclusión 28
Referencias 29
Segunda Parte
RESTRICCIONES AL COMERCIOY LOS IMPACTOS DE LOS ARREGLOS PREFERENCIALES COMERCIALES Y CRISIS EXTERNA SOBRE EL SECTOR AGROPECUARIO PERUANO Análisis a Nivel Agregado, por Productos y RegionesMario D. Tello 31
Introducción 33
Referencias 37
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano8
Capítulo II barreras no arancelarias y Protección externa e interna de los Productos transables agroPecuarios: el caso del Perú, 2000-2008 39
Introducción 39
II.1 Estructura del Sector Transable Peruano de Bienes, 1950-2007 42
II.2 Las Barreras Comerciales en el Sector Transable Peruano, 1970-2007 49 II.2.1 Aranceles del Perú y sus Principales (Países) Socios Comerciales 49 II.2.2 Barreras Comerciales No Arancelarias del Perú y de sus Principales Socios Comerciales 59
II.3 Métodos de Indicadores de Protección Originados por las Barreras Comerciales No Arancelarias 72
II.4 Metodología de Estimación de la Protección Nominal de una Muestra de Productos Transables (Exportables e Importables) Agropecuarios y Pesqueros Peruanos, y Resultados, 2001-2008 77
II.5 Conclusiones 100
Referencias 103
Anexo II 112
Capítulo III imPactos de los shocks externos y arreglos Preferenciales comerciales sobre el Productobruto agroPecuario Per cáPita en el Perú, 1950-2007 143Introducción 143
III.1 Características del Crecimiento del Producto Agropecuario en el Perú, 1950-2007/8 144
III.2 Especificaciones y Fuentes de Información 154
III.3 Resultados e Hipótesis Derivadas de las Estimaciones 160
III.4 Conclusiones 171
Referencias 174
Anexo III 176
9Índice
Capítulo IVimPactos de los arreglos Preferenciales comerciales en el sector agroPecuario: un análisis exPloratorio del caso de los Productos agrícolas no transables de la sierra sur del Perú, 1965-2005 179
Introducción 179
IV.1 Precios, Cantidades del Sector No Transable, y Arreglos Preferenciales Comerciales (APC): Aspectos Teóricos 181
IV.2 Arreglos Preferenciales Comerciales en la Economía Peruana y Evidencias de los Impactos sobre los Productos No Transables 189
IV.3 Especificaciones para las Estimaciones de los Impactos de los APC sobre los Precios y Cantidades de Productos Agrícolas No Transables 194
IV.4 Resultados de las Estimaciones 207
IV.5 Conclusiones y Consideraciones Finales 246
Referencias 249
Anexo IV 256
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano10
LISTA DE CUADROS
II.1 Estructura del Sector Transable de Bienes (%) del Perú, 1950-2007 43II.2 Estructura del Valor (FOB) de las Importaciones Peruanas Por Sectores de Bienes, 1980-2006 47II.3 Principales Mercados del Sector Transable de Bienes Peruanos (%), 1950-2007 48II.4 Promedios Anuales de los Aranceles Ad Valórem de la Nación más Favorecida (NMF) del Perú y los Principales Socios Comerciales del Perú, 1970-2005 (%) 50II.5 Promedio Simple de Aranceles Ad Valórem NMF y Preferenciales Nominales (%) de los Principales Socios
Comerciales del Perú por Sector Económico de Bienes, 2006 51II.6 Promedio Simple de Aranceles Ad Valórem NMF y Preferenciales Nominales (%) del Perú por Sector Económico de Bienes, 2007 55II.7 Restricciones Arancelarias Impuestas a las Exportaciones Peruanas por los Principales Socios Comerciales, 2006 59II.8 Estructura de las Barreras No Arancelarias por Categoría (%) 1994 y 2004 61II.9 Estructura de las Barreras No Arancelarias por Categorías y Regiones (%), 1994 y 2004 62II.10 Número de Barreras No Arancelarias del País Destino de las Exportaciones Peruanas por Sector ISIC, 2002 63II.11 Número de Notificaciones de Obstáculos Técnicos al Comercio (OTC) por Categoría del Perú y de sus Principales Socios Comerciales 1995-2007 70II.12 Lista de Trabajos sobre Mediciones de la Protección Nominal de las Barreras No Arancelarias 74II.13 Parámetros de la Metodología del Grado de Protección (Externo) de las BNA de Bradford para las Partidas Arancelarias de Exportación de Productos Agrícolas y Pesqueros de los Principales Socios (Países) Comerciales del Perú 84
11Índice
II.14 Parámetros de la Metodología del Grado de Protección (Interno) de las BNA de Bradford para las Partidas Arancelarias de Importación de Productos Agrícolas y Pesqueros del Perú 88II.15 Grado de Protección Nominal (Externo) de las BNA de la Metodología de Bradford para las Partidas Arancelarias de Exportación de Productos Agrícolas y Pesqueros de los Socios Comerciales del Perú, 2000-2008 90II.16 Grado de Protección Nominal (Interno) de las BNA de la Metodología de Bradford para las Partidas Arancelarias de Importación de Productos Agrícolas del Perú, 2007-2008 96II.17 Grado de Protección Nominal de las BNA de Diversos Estudios, 1999-2008 99II.A1 Lista y Códigos de las Restricciones Comerciales Internacionales de Acuerdo a la Conferencia en Comercio y Desarrollo de las Naciones Unidas (UNCTAD) 112II.A2 Países de Comparación (Ecuación [5]) y Fuentes de Información de los Precios del Consumidor de la Metodología de Bradford 134
III.1 Indicadores de Variabilidad de la Tasa de Variación Anual del PBI Agropecuario Per Cápita del Perú y los Precios Relativos del Sector, 1951-2007 150III.2 Estimaciones de las Ecuaciones del PBI Per Cápita Agropecuario [3] y del Índice de Precios Relativos del Sector Agropecuario [4] en el Perú: 1952-2007 161III.3 Estimaciones de las Ecuaciones del PBI Agropecuario Interno [3] y su Respectivo Índice de Precios Relativos [4] en el Perú: 1952-2007 164III.4 Estimaciones de las Ecuaciones del PBI Agropecuario Externo [3] y su Respectivo Índice de Precios Relativos [4] en el Perú, 1952-2007 166III.A1 Estimaciones del PBI Agropecuario del Perú, 1950-2007
IV.1 Arreglos Preferenciales Comerciales con Participación del Perú, 1965-2003 190IV.2 Indicadores de Desarrollo y Estructura Productiva de Regiones del Sur del Perú, 2005 196
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano12
IV.3 Representatividad de la Muestra de Productos y Regiones con Respecto al Producto Agropecuario (Sag.Adj.) y Producto Bruto Interno (SAGRO) de la Región, 2005 (%) 197IV.4 Coeficientes y Estadísticos de las Estimaciones de la Especificación [1] de Panel en Diferenciales de Logaritmo de Precios, Perú, 1965-2005 208IV.5 Estimaciones de la Especificación [2] de Panel en Diferenciales de Logaritmo de Ratios de Producción, Perú, 1965-2005 214IV.6 Coeficientes y Estadísticos de las Estimaciones de la Especificación [3] de Panel en Diferenciales de Logaritmo de la Demanda, Perú, 1965-2005 222IV.7 Coeficientes y Estadísticos de las Estimaciones de la Especificación [4] de Oferta, Perú, 1965-2005 232IV.A1 Tasa de Crecimiento (g) y Coeficiente de Variación (CV) de los Precios Relativos y Cantidades de los Productos Agrícolas de la Muestra en las Regiones del Sur del Perú, 1965-2005 256
LISTA DE GRÁFICOS
III.1 Tendencia y Ciclos del PBI Per Cápita Agropecuario y sus Precios Relativos, 1950-2007/8 145III.2 Sincronización de las Tendencias y Ciclos del PBI Per Cápita Total y Agropecuario, 1950-2008 146III.3 Sincronización de Tendencias y Ciclos del PBI Per Cápita Total y los Índices de Precios Relativos Agropecuarios, 1950-2007 147III.4 Sincronización de Tendencias y Ciclos del PBI Per Cápita Total y Agropecuario Interno y Externo, 1950-2007 148III.5 Sincronización de Tendencias y Ciclos del PBI Per Cápita Total y los Índices de Precios Relativos Agropecuario Interno y Externo, 1950-2007 149
Prólogo
¿Cuál es el efecto del comercio internacional sobre el sector agrope-cuario y la pobreza rural en el Perú? Esa es la pregunta que este libro intenta responder.La vinculación entre la apertura comercial y el crecimiento económico, y la pobreza no parece ser concluyente. Para algunos autores, la aper-tura favorece el crecimiento económico; mientras que otros señalan que es el liderazgo de las exportaciones, no la eliminación de las barre-ras comerciales para la importación, lo que promueve el crecimiento económico. En el Perú, como la inmensa mayoría de los pobres dependen directa o indirectamente de las actividades agropecuarias para su sustento, para evaluar cómo impacta el comercio internacional sobre la pobreza necesi-tamos conocer cómo influye el comercio sobre estas actividades.
¿Cuál es el efecto de la apertura comercial sobre el sector agropecuario en el Perú? La respuesta a esta pregunta es compleja, pues en nuestro país coexisten el sector agropecuario transable, que produce exportables o sustitutos de importaciones, y el sector agropecuario no transable, que produce exclusivamente para el mercado interno, y no compite directamente con las importaciones. Este es el marco general que condujo a la realización de este libro. El libro tiene cuatro capítulos. En el Capítulo I, Política Comercial y Pobreza en América Latina, Waldo Mendoza y Liu Mendoza discuten la
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano14
literatura teórica y empírica que vincula el comercio internacional con la pobreza en la región. La evidencia para América Latina no muestra resultados concluyen-tes sobre si la política comercial favorece la reducción de la pobreza. En general, especialmente cuando el énfasis está en la promoción de las exportaciones antes que en la apertura a las importaciones, la apertura comercial puede incrementar el crecimiento económico y, por esa vía, reducir la pobreza. Sin embargo, dicha reducción de la pobreza puede ir de la mano con una elevación de la desigualdad en la distribución de los ingresos, que es tan dañina como la pobreza. En este caso, en la medida que la apertura comercial implica ganadores y perdedores, los autores sugieren la necesidad de asegurar las medidas compensatorias adecuadas (tanto en focalización como en incentivos) para los perdedores. Además, en el escenario donde el comercio internacional contribuya al crecimiento económico, su impacto sobre la pobreza será mayor en la medida que implique también un mayor dinamismo en los sectores agro-pecuarios de los diferentes países de América Latina. Los siguientes tres capítulos han sido elaborados por Mario D. Tello. El propósito general de estos capítulos es el de estimar la incidencia del comercio internacional y de los acuerdos o arreglos comerciales, del que el Perú es miembro, sobre el sector agropecuario peruano. En el Capítulo II, Barreras No Arancelarias y Protección Externa e Interna de los Productos Transables Agropecuarios: el Caso del Perú, 2000-2008, Tello saca a la luz el tema de que, en la actualidad, el libre comercio es más retórico que real, por lo menos en lo que concierne al sector agropecuario peruano. La disminución de las barreras arancelarias para los productos agropecuarios, que es lo que más se conoce y publicita, ha ido junto con el fortalecimiento de las barreras no arancelarias, de lo que se conoce poco, y tampoco se publicita. En este capítulo se presentan las estimaciones del grado de protección nominal originada por las barreras comerciales no arancelarias en un grupo de partidas arancelarias de exportación y de importación. Los principales resultados encontrados son tres. Primero, la protección no arancelaria aplicada a nuestras exporta-ciones limita el acceso de los mercados internacionales en mayor medida que la protección originada por los aranceles.
15Prólogo
Segundo, la protección nominal externa (que se impone a los pro-ductos de exportación del Perú) es mayor que la interna (que impone el Perú a los productos importados agropecuarios). Por último, las restricciones comerciales en el mundo actual se basan fundamentalmente en restricciones comerciales no arancelarias, las cuales siguen en aumento y terminan configurando barreras al comercio más importantes que las barreras arancelarias. En el Capítulo III, Impacto de los Choques Externos, Ciclos Económi-cos y Arreglos Preferenciales Comerciales sobre el Producto Bruto Interno Agropecuario Per Cápita en el Perú, 1950-2007, el profesor Tello, a través de estimaciones de un modelo econométrico, busca evaluar los efectos de un conjunto de variables de la economía internacional (modificaciones en los términos de intercambio y en la cuenta corriente de la balanza de pagos, los cambios repentinos de los flujos internacionales de capitales y las modificaciones en nuestra capacidad para importar) y de los arreglos preferenciales comerciales (reducciones arancelarias) sobre el producto bruto interno (PBI) per cápita, en el periodo 1950-2007. La hipótesis es que el contexto internacional y los arreglos comerciales afectan los precios y las cantidades en el sector agropecuario a través de sus efectos en el PBI per cápita nacional. No se encuentra evidencia sólida del impacto del PBI per cápita nacional sobre el sector agropecuario. Tampoco se ha encontrado evi-dencia sólida acerca del impacto de los arreglos arancelarios en el sector agropecuario, debido probablemente al hecho, mostrado en el capítulo anterior, de que los arreglos preferenciales no han eliminado la protección originada por las restricciones comerciales no arancelarias vigentes. En el Capítulo IV final, Impacto de los Arreglos Preferenciales Comer-ciales en el Sector Agropecuario: Un Análisis Exploratorio del Caso de los Productos Agrícolas No Transables de la Sierra del Perú, 1965-2005, Tello busca encontrar los efectos de la política comercial en un espacio geográfico donde están los más pobres de los pobres en el Perú, la Sierra Sur. El autor concentra su investigación en 18 bienes agrícolas no transa-bles producidos en nueve departamentos de la zona sur del Perú. Los resultados de las estimaciones sugieren que, a diferencia de los impactos a nivel agregado en producción y precios para todo el Perú estimados en el capítulo anterior, los arreglos preferenciales comerciales sí han tenido incidencia sobre algunos productos agrícolas no transables en el período de análisis.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano16
Confiamos en que esta publicación servirá tanto a los académicos, para entender mejor cómo son las interconexiones entre el contexto inter-nacional, las políticas comerciales y el sector agropecuario y la pobreza en el Perú, y a los hacedores de política económica, para tomar decisiones más informadas.
Waldo MendozaJefe del Departamento de Economía
Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP)
Presentación
La presente publicación recoge las investigaciones agregadas producidas en el marco del
Departamento para el Desarrollo Internacional del Reino Unido (DFID). El Consorcio de In-vestigación Económica y Social (CIES) fue seleccionado por el Overseas Development Institute (ODI) como socio estratégico en nuestro país.
tuvo como principal objetivo explorar
políticas comerciales y las políticas complementarias pueden lograr que los beneficios del comercio internacional lleguen a los sectores más exclui-dos. El trabajo de COPLA-Perú estuvo organizado en tres componentes estratégicos: investigación, desarrollo de capacidades y comunicación e incidencia.
Los resultados de investigación informaron el diseño e implementa-ción de la estrategia de comunicación e incidencia de COPLA-Perú, la cual priorizó el trabajo con tomadores de decisiones del sector público y medios de comunicación. Asimismo, las investigaciones fueron incor-
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano18
poradas como insumos en los talleres de fortalecimiento de capacidades dirigidos a periodistas de cinco regiones del país, implementados por el CIES en alianza con el Ministerio de Comercio Exterior y Turismo (MINCETUR), los cuales culminaron con la exitosa organización de un concurso nacional de periodismo sobre comercio e inclusión social. El equipo responsable de la implementación del programa COPLA-Perú estuvo conformado por Norma Correa Aste (Coordinadora General de COPLA-Perú y Oficial de Programa CIES) y Waldo Mendoza Bellido (Coordinador de Investigaciones).
Javier Portocarrero MaishDirector Ejecutivo
Consorcio de Investigación Económica y Social (CIES)
Primera Parte
POLÍTICA COMERCIAL Y POBREZAEN AMÉRICA LATINA
Waldo Mendoza Bellido y Liu Mendoza Pérez1
1 Profesor y Jefe de Práctica, respectivamente, del Departamento de Economía de la Pontificia Universidad Católica del Perú.
introducción
La reducción de la pobreza es un reto para los países de América Latina. A pesar de los constantes esfuerzos de estos países para reducir la tasa de pobreza, en la actualidad alrededor del 34%2 de los habitantes de América Latina y el Caribe es pobre. Además, América Latina es una de las regiones más desiguales del mundo. Como parte de una estrategia de expansión económica, la región se ha embarcado en una mayor apertura comercial en los últimos años. Como muestra Behrman et al. (2001), durante la década pasada casi toda la región se embarcó en un proceso de liberalización comercial. En República Dominicana y el Perú la liberalización comercial fue particular-mente intensa; sin embargo, este proceso fue significativamente menor en Nicaragua y Bolivia. ¿Cómo ha afectado la política comercial a la pobreza? Esa es la pre-gunta que este artículo intenta responder.
i.1 ¿dónde están los Pobres en américa latina?
Skoufias y López-Acevedo (2009), para una muestra de ocho países lati-noamericanos, realizan un análisis sobre desigualdad y pobreza en dos
2 Dato de 2007 publicado en CEPAL (2009). La correspondiente tasa de pobreza extre-ma es de 13%. En general, las cifras pueden diferir entre documentos; ello se debe a diferentes formas de medir la pobreza en cada estudio en particular.
CAPÍTULO I
Política Comercial y Pobrezaen América Latina
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano22
dimensiones. La primera dimensión se basa en la comparación de las tasas de pobreza entre regiones rezagadas y líderes de un país. La segunda dimensión se basa en la comparación de las tasas de pobreza en áreas rurales y urbanas dentro de una misma región. Los autores encuentran que las áreas rezagadas presentan mayores tasas de pobreza, mientras que al interior de cualquier región (líder o rezagada) las áreas rurales tienden a presentar tasas de pobreza menores que las áreas urbanas. Asimismo, Galiani (2007) encuentra que no solo las tasas de pobreza son mayores en las áreas rurales, sino que también lo son las tasas de pobreza extrema. En particular, la tasa de extrema pobreza es tres veces mayor en áreas rurales que en áreas urbanas, mientras que la tasa de pobreza es solamente el doble.
Entonces, ¿es la pobreza un fenómeno principalmente rural?Como señalan Fay y Ruggeri (2005), si bien las tasas de pobreza son mayores en áreas rurales, las tres cuartas partes de la población en la región viven en zonas urbanas. En términos absolutos, entonces, alrededor del 60% del total de pobres y alrededor del 46% del total de pobres extremos viven en zonas urbanas. De esta manera, el estudio de los efectos en la pobreza no puede centrarse exclusivamente en los efectos en la pobreza rural.
¿Cómo puede afectar la política comercial a la pobreza?Winters (2000) y Bird (2004) muestran un marco de análisis que explica los vínculos entre políticas comerciales y pobreza3. En términos generales, siguiendo a Hertel y Reimer (2004), estos vínculos se basan en los efectos que tiene el comercio en: i) el precio y disponibilidad de los bienes; ii) el precio de factores (principalmente mano de obra), el ingreso y el empleo de las familias; iii) los impuestos gubernamentales y transferencias, que pueden verse afectados por menores impuestos al comercio; iv) los incen-tivos para invertir e innovar, que afectan principalmente en el crecimiento económico de largo plazo; v) los choques externos, en particular, los cambios en los términos de intercambio; y vi) los riesgos de corto plazo y los costos de ajuste.
3 Para políticas comerciales basadas en acuerdos comerciales regionales, la parte primera de Te Velde (2005) ofrece un análisis detallado del vínculo entre este tipo de acuerdos y la pobreza, enfatizando los canales de comercio, inversión extranjera directa y migración.
Capítulo I. Política Comercial y Pobreza en América Latina / Waldo Mendoza, Liu Mendoza 23
Es esta amplitud de vínculos la que dificulta obtener una relación precisa entre la política comercial y la pobreza. El efecto neto de la polí-tica comercial dependerá entonces de las circunstancias específicas de la economía4 y de la medida comercial adoptada. Asimismo, como señala Page (2008), este efecto neto también dependerá del conjunto de políticas regulatorias, informativas y financieras; de provisión de infraestructura; y, en menor medida, de medidas complementarias que abarcan otros aspectos, además del comercio, que tome el gobierno frente a las nuevas oportunidades que cree el comercio. Entre las principales compilaciones de documentos que vinculan estas dos variables (políticas comerciales y pobreza) destacan Winters et al. (2004) y Hertel y Reimer (2004), aunque no se centran exclusivamente en economías latinoamericanas. La principal diferencia entre estos dos documentos es que el primero se centra en identificar estos vínculos, docu-mentando también la evidencia empírica en cada uno de ellos; mientras el segundo se basa principalmente en documentos que muestran algún tipo de análisis contrafactual. Ambos resaltan el papel crítico que juega el mercado de factores, principalmente de mano de obra, en el impacto de la política comercial sobre la pobreza.
i.2 Pobreza y desigualdad
¿Cuáles son los principales determinantes de la pobrezay la desigualdad en América Latina? En general, uno de los principales determinantes es la falta de acceso a trabajos adecuadamente remunerados. Ello se debe en particular a carac-terísticas intrínsecas de los individuos, como nivel de escolaridad, sexo, edad, etc. Como señalan De Janvry y Sadoulet (2000), la pobreza rural está determinada por el poco acceso a tierra (irrigada) y a instituciones financieras agrarias, la deficiente infraestructura complementaria para el proceso productivo y el bajo nivel de educación de la población rural. Asimismo, la integración a los mercados es incompleta.
4 Es decir, cuáles sectores y hogares son los más afectados, así como su capacidad de respuesta frente a los impactos negativos de la liberalización, creación o destrucción de mercados, etcétera.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano24
Con respecto a la desigualdad, Skoufias y Lopez-Acevedo (2009) encuentran que lo que explica que las áreas rurales estén en peor situación que las urbanas es la diferencia de características; por ejemplo, en las áreas rurales el nivel de educación es más bajo y la actividad económica se concentra en los sectores con menor rentabilidad. Por otro lado, las diferencias entre las regiones líderes y regiones rezagadas de un país obedecen principalmente a diferencias en los retornos o rentabilidades de las actividades. Esto significa que la gente que vive en las ciudades líderes posee características similares a aquella que vive en regiones rezagadas; sin embargo, el retorno es mayor en las primeras. En la medida que la política comercial puede tener efectos tanto en el crecimiento económico como en la distribución del ingreso, en la siguiente sección (I.3) se muestra el papel que han jugado los con-ceptos de crecimiento económico y desigualdad en la reducción de la pobreza, con algunos resultados empíricos para economías de la región. Luego, se estudia el impacto que puede tener la apertura comercial en la pobreza.
i.3 crecimiento económico, desigualdad y Pobreza: la evidencia Para américa latina
El consenso es general respecto a que el crecimiento económico sostenido genera una reducción sostenida de la pobreza5. Berry (2004) ilustra la capacidad que tiene el crecimiento sostenido para reducir los niveles de pobreza en América Latina. Encuentra que durante el periodo compren-dido entre 1945 y 1980 el PBI y el PBI per cápita crecieron a un ritmo de 5.5% y 3% en América Latina, respectivamente. Si bien los indicadores de desigualdad se mantuvieron sin cambios significativos, la pobreza se redujo de 65%, en 1950, a 25%, en 1980. Durante los años 80 del siglo pasado, la década perdida, la fuerte recesión que sufrió la región elevó la pobreza nuevamente a alrededor de 35%. En la década de 1990, cuando la región creció 3%, en promedio, el nivel de pobreza volvió a disminuir, aunque no sustancialmente.
5 Winters et al. (2004) muestran de manera clara y ordenada la discusión sobre la relación entre crecimiento económico y pobreza.
Capítulo I. Política Comercial y Pobreza en América Latina / Waldo Mendoza, Liu Mendoza 25
Un caso emblemático, resaltado por Galiani (2007), es la experiencia chilena ocurrida entre 1987 y 1998. Durante este periodo, Chile creció 5.7% anual en promedio, consiguiendo reducir la pobreza a menos de la mitad, desde 40%, en 1987, a 17%, en 1998. Similar a la conclusión de Berry (2004), este éxito chileno no es extensivo a otros países de la región debido a su escasa capacidad de mantener un crecimiento económico sostenido. Sin embargo, López (2006a) y López (2006b) argumenta que una estrategia que reduzca la pobreza en la región debe implementar no sola-mente un rápido crecimiento, sino también sociedades más igualitarias. En general, el crecimiento puede favorecer diferentes sectores perjudicando a otros, dependiendo por ejemplo de sus intensidades de mano de obra y de los efectos sobre los otros sectores (spillovers). Entonces, estos aspectos pueden provocar no solamente un incremento en la desigualdad, sino también un incremento en la pobreza. En López (2006a), se descompone la reducción de la pobreza en dos componentes: cambios en el ingreso promedio (crecimiento del ingreso) y cambios en los ingresos relativos (distribución del ingreso). Encuentra que las reducciones de la pobreza en América Latina se pueden explicar, en aproximadamente 50%, a una mejor distribución del ingreso (tanto en el corto como en el largo plazo), valor significativamente mayor que los datos globales, en el que este porcentaje es aproximadamente 30% y 10% en el corto y largo plazos, respectivamente. Sin embargo, López (2006a) también muestra que la importancia del componente distribucional y del componente de crecimiento es muy heterogénea dentro de los países de la región. Por ejemplo, en Argentina, Ecuador y Panamá el componente distribucional es muy importante, mien-tras que en Bolivia, El Salvador y Jamaica ha predominado el componente de crecimiento. En el caso de Nicaragua y Brasil, estos dos componentes son similares en importancia. En este contexto, ¿cuál de los dos componentes debe tener más valor al momento de formular una estrategia de crecimiento? Como concluye López (2006a), ello depende de las condiciones iniciales de ingreso y desigualdad de cada país individual. Si un país es pobre pero relativamente igualitario, el componente de crecimiento es más impor-tante. Sin embargo, si un país es rico y desigual, debe balancear estos dos objetivos, pues un incremento de la desigualdad implica un efecto dramático en la pobreza.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano26
Otros ejercicios econométricos sobre los efectos del crecimiento y de la desigualdad en la pobreza son realizados por Gasparini et al. (2006) y Wodon (2000) para muestras de 18 y 12 países de América Latina y el Caribe, respectivamente. Sus resultados muestran que tanto el crecimiento económico y la reducción de la desigualdad favorecen la reducción de la pobreza, por lo que ambas son estrategias válidas para reducir la pobreza. A pesar del papel que se le brinda a la distribución del ingreso en reducir la pobreza, durante la década de 1990 la distribución del ingreso no mejoró en la región y, sin embargo, la pobreza se redujo. Entonces, ¿cuál es el factor que permitió las reducciones observadas en la región? Como señalan Behrman et al. (2001) y Berry (2004), estas reducciones de la pobreza en esa década se deben esencialmente al crecimiento económico que registró la región.
i.4 Política comercial y Pobreza: la evidencia Para américa latina
De acuerdo con López (2006b), la apertura comercial es generalmente vista como un elemento importante en una estrategia de crecimiento económico. Sin embargo, puede generar una serie de efectos con signo contrario sobre la reducción de la pobreza, como por ejemplo, inducir una elevación en la desigualdad al incrementar la dispersión salarial perjudica a los trabajadores menos calificados, y, por ende, afecta a los sectores más pobres. En este contexto, los resultados empíricos sobre el efecto de las políticas comerciales en la pobreza para la región no son concluyentes. La compilación realizada por De Hoyos y Lustig (2009), en la que se revisan diferentes documentos que relacionan la apertura comercial con la pobreza y la desigualdad, sugiere que el efecto de la apertura comercial en la pobreza y en la distribución de salarios está vinculado principalmente a la dinámica del mercado laboral que resulta de la apertura, en particular, mediante sus efectos en el empleo y en los salarios. Por otro lado, Hoekman y Olaerraga (2007)6 estudian el posible impacto de las reformas comerciales propuestas por la Ronda de Doha en la caída de la pobreza para siete economías en desarrollo, entre ellas Bolivia
6 Citado por De Hoyos y Lustig (2009).
Capítulo I. Política Comercial y Pobreza en América Latina / Waldo Mendoza, Liu Mendoza 27
y Nicaragua. Los resultados muestran que la apertura comercial, por la reducción de los precios debido a los menores aranceles, haría descender levemente la pobreza de Bolivia (debido al incremento de la demanda de exportaciones), mientras que en Nicaragua la pobreza se incrementaría marginalmente. Sin embargo, si se incorporan los posibles efectos en salarios y empleo, estos países mostrarían rebajas más significativas de la pobreza. Otro análisis de simulación sobre la relación entre apertura comercial y pobreza es realizado por Ganuza et al. (2003)7. Ellos encuentran que en 16 de los países estudiados la liberalización disminuye la pobreza en una magnitud significativa, mientras que en el caso de la desigualdad, los resultados no son concluyentes. A nivel agregado para América Latina, Berham, Birdsall y Szekely (2001)8 encuentran que, para una muestra de 17 países latinoamerica-nos, entre 1977 y 2000, la apertura comercial no ha tenido un efecto significativo en los cambios en la desigualdad y la pobreza en los años en cuestión: si bien el coeficiente es negativo, no es significativo para los intervalos de confianza usuales9. Con respecto la pobreza rural, Gasparini et al. (2005) evalúan los efectos del comercio internacional (definido como exportaciones, impor-taciones, o el ratio de importaciones más exportaciones sobre el PBI) con tres indicadores laborales: salarios, empleo e ingresos laborales. Los autores encuentran una relación positiva entre el comercio internacional con estos indicadores para los trabajadores rurales. Este resultado es par-ticularmente significativo para aquellos trabajadores que se encuentran en los quintiles más bajos de distribución salarial rural. Finalmente, los resultados no fueron significativos para la pobreza urbana. Mendoza (2009) muestra evidencia para el Perú según la cual el reciente Tratado de Libre Comercio (TLC) firmado con su principal socio
7 Estos autores asumen que es dentro del mercado laboral donde se transmiten los efectos de la apertura comercial sobre la pobreza.
8 Haciendo el mismo tipo de análisis para la apertura financiera, los autores encuentran que esta empeora la distribución tanto del ingreso como la pobreza.
9 Entre otros controles que introducen en la regresión se encuentran los términos de intercambio y el tipo de cambio real. El mejoramiento de los términos de intercambio y apreciaciones del tipo de cambio real mejoran la distribución del ingreso y reducen la pobreza; sin embargo, la primera variable no es significativa en ninguna de las especificaciones.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano28
comercial, Estados Unidos, puede agravar la pobreza rural en dicho país. Este efecto sería particularmente importante en la Sierra Sur, la región con mayores tasas de pobreza y de pobreza extrema del Perú, y cuya principal actividad económica es la agricultura. Según argumenta este autor, dicho TLC es básicamente una apertura (reducción arancelaria) de la economía peruana a las importaciones americanas, entre ellas productos alimentarios (cereales, lácteos, oleaginosas, azúcar, etcétera). Esto implica una reducción del precio de estos productos que, al competir con productos alimentarios producidos en dicha región, reducirá también el precio de estos productos, agravando su situación de pobreza.
i.5 a modo de conclusión
La evidencia para América Latina no muestra resultados concluyentes sobre si la política comercial favorece la reducción de la pobreza. En general, si bien puede incrementar el crecimiento económico, sus efec-tos pueden llevar a un mayor nivel de desigualdad. De esta manera, es importante estudiar los casos particulares para evaluar los efectos en la dinámica de los mercados laborales y en las áreas rurales. En la medida que la apertura comercial implique ganadores y perdedores, es necesario que se aseguren las medidas compensatorias adecuadas (tanto en focalización como en incentivos) para los perdedores. Por otro lado, acerca de si el crecimiento económico puede reducir la desigualdad o la pobreza; la respuesta tampoco es concluyente. Exis-ten estrategias de crecimiento que pueden ser más pro pobres que otras, dependiendo de si permiten a la vez una disminución de la desigualdad. Si bien asegurar un crecimiento económico sostenido es una estrategia relevante, su impacto en la pobreza será mayor en la medida que implique también una reducción de la desigualdad y un mayor dinamismo en los sectores agropecuarios de los diferentes países de América Latina.
29Capítulo I. Referencias / Waldo Mendoza, Liu Mendoza
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Segunda Parte
RESTRICCIONES AL COMERCIOY LOS IMPACTOS DE LOS ARREGLOS
PREFERENCIALES COMERCIALES Y CRISIS EXTERNA SOBRE EL SECTOR
AGROPECUARIO PERUANOAnálisis a Nivel Agregado, por Productos y Regiones
Mario D. Tello10
10 Profesor e Investigador Principal de CENTRUM CATÓLICA y del Departamento de Economía de la Pontificia Universidad Católica del Perú. El autor agradece a los asis-tentes de investigación Pía Torres, Eder Redondo, Augusto Delgado, Patricia Lengua y Daniel Sandoval, su apoyo en los tres proyectos COPLA.
Esta segunda parte condensa en tres capítulos la misma cantidad de tra-bajos resultantes de los proyectos COPLA (Comercio y Pobreza en Lati-noamérica) a mi cargo durante el período 2008-2009. El Capítulo II corresponde al primer proyecto COPLA11. El Capítulo III corresponde al tercer proyecto COPLA12. El Capítulo IV corresponde al segundo proyecto COPLA13. El objetivo común de los tres capítulos es el de estimar la inci-dencia del comercio internacional y de los acuerdos o arreglos comerciales, de los que el Perú es miembro, sobre el sector agropecuario peruano. En el Capítulo II, se presentan las estimaciones del grado de protección nominal originada por las barreras comerciales no arancelarias en ocho partidas arancelarias de exportación agropecuarias y una del sector pesquero, con destino a 13 países para el período 2000-2008. Esta protección limita el acceso de los mercados internacionales en mayor medida que la protección originada por los aranceles. Similarmente se estima el grado de protección en el período 2007-2008 para 11 partidas de importación del sector agropecuario. Las nueve partidas exportadas representaron en conjunto el 26% del valor de exportación del sector agropecuario y pesquero de 2007. Los 13 países destino de las partidas de exportación representaron en promedio, por partida, el 40% del valor exportado del Perú al mundo en 2007. De otro lado, las 11 partidas
11 Se publicó una versión acortada y en inglés de este capítulo en Tello (2008). 12 Se publicó una parte del producto de este proyecto en Tello (2009a) y otra parte en
Tello (2010). Los resultados del proyecto completo pueden ser obtenidos en Tello y Rodríguez (2009).
13 Se publicó un trabajo derivado de este proyecto en Tello (2009b).
Introducción
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano34
arancelarias de productos agropecuarios importados, considerados sensibles por el Ministerio de Comercio Exterior y Turismo (MINCETUR, 2004), representaron en 2007 cerca de 36% del valor importado FOB agrícola. Las estimaciones y la información revisada en este capítulo señalan, por un lado, que la protección nominal externa (que se impone a los pro-ductos de exportación agropecuarios del Perú) es mayor que la interna (la que impone el Perú a los productos importados agropecuarios). De otro lado, que las restricciones comerciales actuales en el mundo se basan funda-mentalmente en restricciones comerciales no arancelarias. Estas siguen en aumento y generan aranceles equivalentes a los productos agropecuarios, en promedio, mayores a 40%, mientras que los productos agropecuarios de exportación del Perú enfrentan, en la práctica, aranceles promedio de 0%. Más aún, los diferentes arreglos preferenciales comerciales14 en los que el Perú ha participado desde 1970 se han concentrado en la reducción de los aranceles, sin limitar el número de las barreras no arancelarias. En el Capítulo III se evalúan y estiman los impactos de las crisis inter-nacionales y shocks externos y de los arreglos preferenciales comerciales (dominados por reducciones de aranceles) sobre el producto por persona y precios relativos del sector agropecuario total, interno (o doméstico) y externo (o de exportación) para el período 1950-2007. Los shocks exter-nos analizados son originados por: cambios en los términos de intercambio, la reversibilidad de la cuenta corriente (Current Account Reversals), las caídas repentinas de los flujos de capitales internacionales (Sudden Stops), y las disminuciones en la capacidad de importación. Las crisis internacio-nales que afectan al sector agropecuario son canalizadas a través de los ciclos del producto bruto interno (PBI), per cápita, de la economía15.
14 El arreglo preferencial comercial se define como un conjunto de instrumentos, que los países utilizan, tendientes a reducir (total o parcialmente) las restricciones al comercio de bienes, servicios y factores transados. Estos arreglos pueden ser de cuatro tipos:
i) unilaterales, cuando una economía reduce unilateralmente sus restricciones al comer-cio; ii) bilaterales o regionales, cuando dos o más países acuerdan reducir de forma discriminada (en contra de los países no miembros del arreglo) y recíproca las restric-ciones al comercio; iii) sistema generalizado de preferencias, cuando un país otorga reducciones de sus restricciones comerciales de manera discriminada a un grupo de países y sin exigencia de reciprocidad de dichas reducciones; y, iv) arreglo multilateral, es un arreglo regional de amplia cobertura de países, como es el caso de los países miembros de la Organización Mundial de Comercio (OMC).
15 Un segundo canal mediante el cual las crisis internacionales pueden afectar al producto agropecuario del Perú es a través del grado de sincronización de los ciclos de los PBI de
35Segunda Parte. Introducción / Mario Tello
Los resultados de las informaciones y estimaciones presentados en este capítulo sugieren que los impactos de los shocks externos y ciclos internacionales sobre el producto total interno y externo agropecuario, en el período 1950-2007, han sido transmitidos través de los impactos de dichos shocks y ciclos sobre el PBI per cápita de la economía16. Sin embargo, los mecanismos de transmisión hacia los precios relativos de estos productos, particularmente del producto agropecuario interno, fue-ron mucho más débiles, y sus impactos no han sido (estadísticamente) significativos. De otro lado, los impactos de los arreglos preferenciales comerciales sobre el producto agropecuario total, y particularmente con el componente interno, tampoco han sido significativos. Este resultado es consistente con el hecho de que los arreglos preferenciales no han eliminado la protección originada por las restricciones comerciales no arancelarias vigentes, mostradas en el Capítulo II. El Capítulo IV aborda las estimaciones de los impactos de los arreglos preferenciales comerciales sobre el producto agropecuario, trabajadas con mayores niveles de desagregación en productos y en espacio geográ-fico, y concentrándose en productos agrícolas no transables producidos fundamentalmente por agricultores en situación de pobreza en el Perú. Las estimaciones de los impactos ex-post de los arreglos preferenciales comerciales para el período 1965-2005 son sobre los precios y cantida-des de 18 bienes agrícolas no transables producidos en nueve regiones (departamentos de la zona sur del Perú). Cuatro de estas zonas tienen los índices de incidencia de pobreza más bajos del Perú: Apurímac (69.5%), Ayacucho (68.3%), Huancavelica (85.7%), y Puno (67.2%). A estas cuatro regiones le sigue, en nivel de incidencia de la pobreza, el Cusco (57.4%). Las cuatro regiones restantes tienen menores niveles de incidencia de la pobreza. Estas son: Arequipa (23.8%), Madre de Dios (15.6%), Moquegua
los principales socios comercial del Perú y del PBI agropecuario peruano. El autor (Tello, 2010) también ha estimado este canal de transmisión, y encuentra que la incidencia estadística del grado de integración comercial, financiera y de especialización sectorial en el grado de sincronización entre los ciclos del PBI agropecuario peruano, con aquellos de los PBI de 31 países con quienes el Perú comerció en el período 1982-2006; es débil y no muy robusta ante una serie de indicadores y métodos de estimación utilizados. Adicionalmente, y para el mismo período, la incidencia de seis arreglos preferenciales comerciales sobre los grados de integración (financiera y comercial), especialización y sincronización tampoco fue estadísticamente significativa.
16 Impactos estimados en Tello (2009a).
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano36
(25.8%), y Tacna (18.1%). Los resultados de las estimaciones, usando el panel de datos en regiones y período por cada producto, sugieren que, a diferencia de los impactos a nivel agregado en producción y para todo el Perú estimados en el Capítulo III, los arreglos preferenciales comerciales han tenido incidencia (estadística) sobre algunos productos agrícolas no transables en el período de análisis. Esta incidencia, sin embargo, ha variado según el tipo de arreglo considerado. Dos conclusiones principales se derivan de los resultados presentados en los tres capítulos. La primera es que las restricciones comerciales que limitan el acceso a los mercados de exportación de ciertos productos agropecuarios aún persisten, y son originadas por las barreras comer-ciales no arancelarias. Así, las reducciones de los aranceles obtenidas en los arreglos preferenciales comerciales de los que el Perú es miem-bro no necesariamente han incrementado el acceso a los mercados de exportación de todos los productos agropecuarios. Como consecuencia de ello, la incidencia (estadística) de estos arreglos a nivel agregado del producto agropecuario no ha sido significativa, aunque sí lo ha sido para ciertos productos agrícolas no transables, y de manera diferenciada de acuerdo al tipo de arreglo preferencial comercial. De otro lado, las crisis internacionales y shocks externos han afectado fundamentalmente el producto agropecuario a nivel agregado, a los productos no transables específicos, y a nivel de regiones a través de cambios en el PBI de la economía. La segunda es que, en adición a los aspectos internacionales conside-rados, otros factores de origen interno también han incidido en el producto agropecuario y los productos agrícolas no transables. De todos ellos, la productividad de la tierra ha sido el factor que en todas las estimaciones a nivel agregado, por productos y regiones, ha incidido en la producción agropecuaria. Más aún, el grado de incidencia estadística de este factor es mucho menor sobre los precios relativos. Estas conclusiones obtenidas –sujetas a los métodos de estimación e indicadores utilizados– sugieren que las políticas que intenten reducir el efecto y el número de las restricciones comerciales no arancelarias, estabili-zar la economía en los períodos de crisis internacionales y shocks externos, o generar crecimiento, y fomenten incrementos en la productividad de la tierra; no solo promoverán el sector agropecuario, sino que, además, podrían incidir en el alivio de la pobreza, en particular, en la población productora de bienes agrícolas no transables.
37Segunda Parte. Referencias / Mario Tello
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pp. 27-56.
INTRODUCCIÓN
Existen múltiples factores y canales (o mecanismos) de transmisión que conectan el comercio internacional de bienes, servicios e inversión con los niveles de pobreza de los países que comercian. Winters et al. (2002), World Bank (2003) y Winters (2000a, 2000b) ilustran y resumen el marco conceptual mediante el cual dichos factores y canales de transmisión inci-den sobre la pobreza en los países en desarrollo17. Uno de los princi-pales factores, por medio del cual se afecta a la situación económica de la población en pobreza es el comercio internacional a través de los impactos de este sobre: i) los precios internacionales; ii) los beneficios económicos de las empresas (de los sectores transables y no transa-bles), y la incidencia de estos sobre los salarios y la demanda de empleo; iii) los impuestos y gastos del gobierno; iv) el crecimiento económico de la economía; y, v) los shocks externos. El número de mecanismos de transmisión, sin embargo, es mucho mayor; y estos son diversos y de distinta naturaleza. Un grupo de tales mecanismos es la incidencia de la política comercial sobre la economía. La política comercial se manifiesta a través de diversos tipos de arreglos preferenciales comerciales (APC). Así, por ejemplo, un cambio unilateral de los aranceles y de las medidas, restricciones o barreras comerciales
17 Esta diversidad de canales conlleva a la ambigüedad de los resultados de la literatura empírica respecto a la incidencia del comercio internacional sobre la pobreza (Capítulo I del presente libro).
CAPÍTULO II
Barreras No Arancelarias y Protección Externa e Interna de los Productos
Transables Agropecuarios:El Caso del Perú, 2000-2008
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano40
no arancelarias (BNA) puede afectar los precios domésticos, de frontera (o internos) sin que los precios internacionales sean alterados. Otro tipo de arreglos, de actual vigencia, son los acuerdos bilaterales y regionales, que erróneamente se denominan tratados de libre comercio o áreas de libre comercio. En dichos acuerdos no solo se incluyen los instrumentos (tradicionales) de los aranceles y (no tradicionales) de las barreras comer-ciales no arancelarias, sino también son incluidos acuerdos en diversas áreas distintas a la de flujos de bienes, como son las áreas de servicios, inversión extranjera, propiedad intelectual, compras del gobierno, políti-cas de competencia, etc. Como consecuencia, en adición a los efectos de las barreras comerciales sobre los factores que inciden en la pobreza, los efectos sobre la situación económica de la población en pobreza, de los resultados de las negociaciones en cada una de las áreas incluidas en los acuerdos, requieren también ser considerados. El presente capítulo se centra en un solo factor de incidencia, el precio interno que reciben los productores, y en un grupo de mecanismos, los correspondientes a las barreras comerciales no arancelarias que imponen los países al comercio. La literatura empírica sobre el impacto de las barre-ras no arancelarias en las economías es reciente, y en auge. Esta literatura se concentra en: i) las mediciones, definiciones y cuantificación de las barre-ras no arancelarias (por ejemplo, los estudios de Bora-Kuwahara-Laird, 2002 y OECD, 200518); ii) el análisis de los impactos de estas barreras sobre los flujos comerciales y el bienestar económico (por ejemplo, Tello y Tello-Trillo, 2008, Tello, 2008b; Haveman-Nair-Reichert-Thursby, 2003; Maskus-Wilson, 2004; Maskus-Otsuki-Wilson, 2001, y Francois-Reinert, 1997); y iii) los impactos sobre el grado de protección nominal y los precios internos e internacionales (por ejemplo, Ferrantino et al, 2006; Bradford 2003 y 2006; Dee-Ferrantino, 2005; Chang-Winters, 2000 y 2002). Este capítulo se enmarca dentro del tercer grupo de estudios, y de forma específica, en la estimación del grado de protección nominal de las BNA que imponen los socios comerciales y el Perú a los bienes transables del sector agropecuario y pesquero. Los resultados de las estimaciones reali-zadas en este grupo de estudios muestran el alto grado de protección y de incremento de precios internos o domésticos originados por las barreras no arancelarias.
18 Incluye la literatura sobre los índices de restricciones comerciales (por ejemplo, Ander-son-Neary, 1994 y 2004; Pantzios, 2000; y Kee-Nicita-Olarreaga, 2006).
Capítulo II. Barreras No Arancelarias y Protección Externa e Interna de los Productos Transables / Mario Tello 41
El grado de protección externo (en contra de los productos de exportación) y el interno (a favor de los productores nacionales que compiten con los productos de importación) originados por las barreras no arancelarias proveen información de los impactos de dichas BNA: i) sobre los salarios, empleo doméstico y beneficios económicos en las economías exportadoras, por el menor grado de acceso a los mercados de los productos de exportación; y, ii) sobre los precios internos que reciben los productores nacionales que compiten con los productos importados. La muestra seleccionada para la estimación del grado de protección nominal que origina las barreras comerciales no arancelarias, que el Perú y sus principales socios comerciales imponen, se compone de 20 productos (partidas arancelarias) del sector agropecuario y pesquero transable peruano (exportador19 y competidor con las importaciones20) en el período 2000-2008. El grado de protección nominal es definido como el ratio entre el precio que recibe el productor nacional (de una economía) y el precio inter-nacional (que incluye los costos de seguro y transporte). La presunción que se mantiene a lo largo del capítulo es que un mayor grado de protección nominal de los países de destino de los productos agropecuarios y pesque-ros de exportación peruanos genera la disminución del grado de acceso del mercado de estos productos, afectando al productor exportador peruano, en particular al de bajos niveles de ingreso. De otro lado, un mayor grado de protección nominal de los productos agropecuarios y pesqueros importados salvaguarda los productores nacionales que compiten con dichos productos. El capítulo se compone de cinco secciones, una lista de referencias y un anexo de cuadros. En las primeras dos secciones se describe la estruc-tura del sector transable peruano en el período 1950-2007 (Sección II.1) y las barreras comerciales que el Perú y sus principales socios comerciales han impuesto a los bienes de dichos sectores en el período 1970-2006 (Sección II.2). La Sección II.3 resume los métodos de estimación del grado de protección nominal originado por las barreras comerciales no arancela-rias. La Sección II.4 describe la metodología usada para la estimación de la protección nominal de los sectores agropecuario y pesquero peruanos,
19 Se consideran 9 partidas de exportación, que en 2007 representaron el 26% del valor total de las exportaciones del sector agropecuario y pesquero de exportación.
20 Se consideran 11 partidas de importación en las cuales, en 2007, más del 70% del valor de importación de cada partida provenía de los países de importación seleccionados para las estimaciones y comparaciones.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano42
y expone los resultados de la aplicación de dicha metodología. La última sección lista las principales conclusiones del capítulo.
ii.1 estructura del sector transable Peruano de bienes, 1950-2007
Después de casi medio siglo de desarrollo económico y del sector transable de la economía, y luego de haber experimentado los modelos liberales en la década de 1950, hasta inicios de la de 1960, los de sustitución de importaciones desde finales de la década de 1960, hasta finales de aquella de 1980, y el modelo neoliberal desde 1990; el Perú continúa exportando fundamentalmente productos primarios (mineros, agrícolas y pesqueros) intensivos en el uso de recursos naturales. Así, las cifras del Cuadro II.1 muestran que en la década de 1950, el 88% del valor FOB (Free on Board) exportado era de productos primarios, y en 2007 fue de 84%. El porcentaje del valor exportado en manufacturas, del valor total exportado, no ha superado el 20% en todo el período considerado. Más aún, el grado de especialización (o concentración) de los secto-res de productos primarios se ha acentuado en su composición hacia la exportación de productos del sector minero. La participación del valor FOB de las exportaciones de este sector, del valor total exportado en el 2007 (62%), duplica aquella de la década de 1950 (30.2%). De otro lado, la participación del valor de los productos de exportación del sector agrí-cola tradicional21, del valor total exportado, ha decrecido drásticamente de 45.7% en la década de 1950 a 1.6%, en 2007; mientras que la parti-cipación del valor exportado del sector agropecuario no tradicional22 ha crecido de 1.5% en la década de 1970 a 5.4%, en 2007. La estructura de exportación concentrada hacia los productos prima-rios, en particular hacia aquellos mineros, origina una serie de implican-cias con respecto a las unidades económicas que se benefician (de forma directa) con dicha estructura, y con respecto a la articulación productiva que generan los sectores primarios de exportación, sobre el resto de sectores de la economía.
21 Sector que incluye, en su mayor parte, los productos algodón, azúcar y café.22 Incluye, en su mayor parte, legumbres, frutas, productos vegetales diversos, cereales
y sus preparaciones, té, cacao y esencias.
Capítulo II. Barreras No Arancelarias y Protección Externa e Interna de los Productos Transables / Mario Tello 43C
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Capítulo II. Barreras No Arancelarias y Protección Externa e Interna de los Productos Transables / Mario Tello 45
Con respecto a las unidades económicas, las que predominan en el sector minero son empresas grandes y, en particular, extranjeras23. En el sector agrícola, las unidades económicas relevantes son aquellas cuyas áreas de cultivo son dedicadas a los productos de exportación. Bustamante (2005) estima que el 23% del total del área cosechada está dedicado a los productos agrícolas de exportación y que, en este sector, cerca del 50% de las unidades productivas realizan actividades en superficies de, a lo más, cinco hectáreas. La población propietaria de estas unidades productivas es estimada por Escobal et al. (1998) como la población en situación de pobreza24. Estas estimaciones sugieren que la población que cultiva productos de expor-tación agrícolas no necesariamente es aquella en situación de pobreza, y por consiguiente la población en situación de pobreza cultiva productos que compiten con aquellos importados y no transables. Esto implicaría que para un mismo grado de protección nominal externo e interno (originado por las BNA) ceteris paribus, la protección interna tendría una mayor cobertura en relación a la población en la condición de pobreza. Respecto a la articulación productiva, el sector minero es considerado como un sector independiente con bajas interrelaciones (o eslabonamien-tos, hacia delante y hacia atrás) productivas con el resto de sectores, y niveles bajos de generación de empleo directo e indirecto. El sector agro-pecuario, por su parte, es considerado como un sector base, que sirve de insumo a una serie de ramas manufactureras y de servicios, y tiene un nivel relativamente mayor de generación de empleo directo e indirecto que el sector minero (Tello, 2008). Estas diferencias en la articulación pro-ductiva intersectorial de los sectores exportadores minero y agropecuario implicarían, por un lado, que el crecimiento de las exportaciones mineras no generaría importantes efectos de “goteo” (trickle-down) productivo o de empleo sobre el resto de sectores25, y de otro lado, el crecimiento
23 Más del 70% del valor de producción del sector minero proviene de empresas grandes y medianas y, en promedio, más del 30% de la producción minera proviene de empresas extranjeras (MEM, 2008).
24 Basados en Encuesta Nacional de Niveles de Vida (ENNIV) estos autores estiman que en 1994 los dos quintiles más pobres del sector rural agrícola poseían un promedio de tres hectáreas por unidad productiva.
25 Un mecanismo alternativo, que generaría un potencial impacto del crecimiento de las exportaciones mineras sobre el resto de sectores, se daría a través de la transferencia de recursos del sector minero hacia el resto de los sectores y la población vía impuestos (por ejemplo, a la renta, canon e impuestos indirectos, MEM, 2008).
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano46
de las exportaciones de productos agropecuarios no arrastraría el creci-miento productivo de otros sectores y el efecto de “goteo” del empleo no necesariamente sería significativo, por la concentración de las unidades productivas agrícolas de la población en pobreza, hacia los productos no transables y los que compiten con la importaciones. Estas posibles implicancias de las diferencias entre los sectores agrope-cuario y minero de exportación, aunado a las diferencias de productividad de la mano de obra (Tello, 2008), sugieren que las ganancias del comercio derivadas de estos sectores de exportación no generarían significantes efectos en producción y empleo sobre el resto de sectores, y que la dis-tribución de estas ganancias estaría sesgada hacia empresas grandes y medianas (muchas de ellas extranjeras). Una segunda característica del sector transable de exportación del Perú es su tamaño relativo al valor del producto bruto interno (PBI). El tamaño del sector exportador se ha incrementado notablemente, en particular a partir de 1990. La participación del valor exportable del PBI pasó de 18.2%, en la década de 1950, a cerca de 26%, en 2007. En contraste con el tamaño del sector exportador, el sector importador solo ha recuperado el tamaño relativo de mayor auge del período liberal de la década 1950, aunque ha crecido ligeramente con respecto al período de sustitución de importaciones entre 1970 y 1989. El menor tamaño del sector importador con respecto al sector expor-tador es consistente, por un lado, con el decrecimiento del tamaño relativo de la producción interna o doméstica (con respecto al PBI), y de otro lado, con la estructura de las importaciones, la cual continúa siendo dominada por los insumos y bienes de capital. Dicha estructura es el reflejo del bajo desarrollo del sector manufacturero y del bajo nivel de eslabonamiento hacia atrás del sector primario exportador minero (Tello, 2008). En la década de 1950, el 77% del valor importado era de insumos y bienes de capital, en 2007, la cifra se incrementó a cerca de 84%. Estos insumos y bienes de capital comprenden, básicamente, productos manu-facturados y combustibles, tal como se muestra en el Cuadro II.2. Mientras la estructura del sector transable de bienes está concentrada en bienes primarios de exportación y en insumos y bienes de capital importados, los países con quienes el Perú comercia están concentrados en países desarrollados y en menor proporción en países en desarrollo, en particular con China. Las cifras del Cuadro II.3 muestran que en la década de 1960, el 88% del valor exportado era destinado hacia los Estados
Capítulo II. Barreras No Arancelarias y Protección Externa e Interna de los Productos Transables / Mario Tello 47
Unidos y países de Europa (en particular de la Unión Europea). En 2006, el 64% del valor exportado era destinado a hacia estos mismos países, y a países del Asia26. En el sector transable importador, el grado de diversificación de países con quienes el Perú comercia es mayor que en el caso del sector exporta-dor. Así, en la década de 1960, el 71% del valor importado provenía de Estados Unidos, Europa y Asia, en 2006, esta cifra se redujo a 46%. La estructura de la dirección de comercio de bienes, consistente con el grado de la especialización del sector transable, en teoría, sugiere que las reducciones en las barreras comerciales a través de áreas preferenciales
26 En 2006, de acuerdo a las cifras del Cuadro II.7 (debajo), el 14.7% del valor exportado era destinado a Japón y a China.
Cuadro II.2estructura del valor (fob) de las imPortaciones Peruanas
Por sectores de bienes, 1980-2006
Sector/Período 1980 1990-1999 2000-05 2006
Primarios 27.3 28.6 32.0 32.1
Minero 2.2 0.8 0.8 1.0
Agrícola 22.6 18.5 14.3 11.7
Combustibles 2.5 9.3 16.9 19.3
Manufacturas 72.7 71.4 68.0 67.9
Textiles 0.8 1.9 2.5 2.3
Prendas de Vestir 0.1 0.5 1.0 0.9
Químicos 16.5 13.5 16.4 15.2
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Otros1 9.4 14.8 15.1 13.5
Valor Promedio Total Anual (Mill. US$)
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Fuente: WTO (2008a). Elaboración del autor.1 Incluye otras manufacturas y semimanufacturas.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano48
Cuadro II.3PrinciPales mercados del sector transable de bienes Peruanos (%),
1950-2007
Periodo EE. UU. CAN1 Mercosur2 Resto de América3 NAFTA4 Europa5 Asia6 Otros7
Exportaciones
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1970-1979 31.9 4.1 4.4 3.3 1.6 31.2 4.4 13.7
1980-1989 34.0 6.6 4.3 3.8 2.0 27.0 6.9 10.0
1990-19998 22.9 8.1 4.9 3.8 4.8 27.7 14.3 9.2
2000-2005 28.0 8.1 4.0 9.0 4.5 18.0 17.4 7.2
2006 21.9 7.3 4.5 10.3 5.4 24.0 18.4 6.9
Importaciones
1962-1969 37.5 2.7 8.8 2.4 3.1 32.0 1.3 11.0
1970-1979 31.7 10.3 6.0 1.9 4.6 29.1 1.4 14.1
1980-19898 30.8 5.3 13.1 3.6 3.6 25.1 2.7 12.4
1990-1999 27.3 15.0 11.6 4.8 5.4 17.5 7.9 9.2
2000-2005 20.3 18.3 13.3 5.9 5.1 13.5 14.1 6.6
2006 16.4 4.4 4.2 6.5 2.6 12.2 17.4 4.8
Fuente: UN (2008). Elaboración propia. De acuerdo a los datos de COMTRADE (UN, 2008) el valor total exportado del Perú en el 2006 fue 19,762 millones de dólares. 1 Grupo Andino, Comunidad Andina: Bolivia, Colombia, Ecuador y Venezuela. 2 Mercado Común del Sur: Argentina, Brasil, Paraguay y Uruguay. 3 Mercado Común Centroamericano: Costa Rica, El Salvador, Guatemala, Honduras y Nicaragua; El Caribe y Chile. 4 Se excluye Estados Unidos. 5 Unión Europea, Resto de Europa, URSS (parte de Europea Oriental) y países euroasiáticos. 6 Este Asiático,
URSS (parte asiática), China y resto de países Asiáticos. 7 Incluye Australia, Islandia, Noruega, Nueva Zelanda, Suiza, Turquía y Japón. 8 No incluye información del año 1981.
comerciales entre Perú y los países desarrollados y con China, pueden ser de cierto beneficio para la economía peruana, debido al incremento del grado de acceso a los mercados que otorgan dichas áreas preferenciales. Sin embargo, como se muestra en la Sección II.2, en la práctica, dichas áreas no necesariamente otorgan un mayor grado de acceso a los mercados de los países desarrollados.
Capítulo II. Barreras No Arancelarias y Protección Externa e Interna de los Productos Transables / Mario Tello 49
ii.2 las barreras comerciales en el sector transable Peruano, 1970-2007
Las barreras comerciales son definidas y codificadas por la UNCTAD (United Nations Conference on Trade an Development) y reportadas en el Anexo II. Otras definiciones y clasificaciones pueden ser encontradas en Deardorff y Stern (1997), Donnelly & Manifold (2005), Manifold & Donnelly (2005), Ferrantino (2006) y OECD (2005). El sistema UNCTAD, denominado Sistema de Codificación de Medidas de Control del Comercio (SCMCC), cuyas estadísticas para los países miembros de las Naciones Unidas están registradas en TRAINS (Trade Analysis and Information Sys-tem; UNCTAD, 2008)27, clasifica en nueve grupos las BNA, en códigos de hasta cuatro dígitos. Los grupos denominados como centrales o estándar son: medidas arancelarias (incluyendo contingentes arancelarios o tariffs quota) (1); medidas de control de precios (3); medidas financieras (4); medidas de control de cantidad (6); sin incluir: i) autorización previa para la categoría de productos sensibles (617), ii) cuotas para la categoría de productos sensibles (627), iii) prohibiciones para la categoría de productos sensibles (637); y medidas de monopolio (7). Los grupos no centrales o no estándar son: medidas de licencias automáticas (5); los códigos 617, 627 y 637; y medidas u obstáculos técnicos al comercio (8). El grupo de BNA con código 9 incluye restricciones no incluidas en el resto de grupos. A continuación se describe la evolución de las restricciones arance-larias y no arancelarias que el Perú y sus principales socios comerciales imponen al sector transable.
II.2.1 Aranceles del Perú y sus Principales (Países) Socios Comerciales
Las cifras del Cuadro II.4 muestran que el arancel de la nación más favo-recida (NMF), que corresponde al arancel que rige para los países miem-bros de la OMC (Organización Mundial de Comercio)28, que imponen los
27 Ferrantino (2006) compara las diferentes definiciones y clasificaciones de las BNA. El SCMCC de la UNCTAD es el más usado en los diversos estudios sobre los efectos de las BNA, como es señalado en Tello (2004b, 2008b) y en Tello y Tello-Trillo (2008).
28 Inició con 25 países miembros a finales de la década de 1940, y en la actualidad se compone de 152 países miembros.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano50
principales países desarrollados de destino de las exportaciones peruanas, son menores que las que imponen los países en desarrollo, en particular de los países de América del Sur. Más aún, dichos aranceles para ambos grupos de países, incluyendo el arancel NFM del Perú, tienen una tendencia decreciente desde 1970.
Cuadro II.4Promedios anuales de los aranceles ad valórem de la nación
más favorecida (nmf) del Perú y los PrinciPales socios comerciales del Perú, 1970-2005 (%)
Periodo Perú EE. UU. CAN1 Mercosur2 Resto de América5 NAFTA7 Europa10 Asia11
1970-1979 55.3 7.8 48.7 52.73 32.56 13.08 13.2 26.3
1980-1989 43.7 6.9 32.2 40.34 31.9 16.39 8.5 24.0
1990-1999 16.7 5.3 13.8 15.2 17.9 10.4 5.7 16.2
2000-2005 10.7 3.4 11.4 12.8 11.0 9.4 2.4 9.1
Fuente: UN (2007), UNCTAD (2007), UNCTAD (1991), UNCTAD (2008), De Paiva Abreau (2004). Gwartney et al. (2006), World Bank (2008a), Perry y Asociados (2002), WTO (2008a). Elaboración del autor.1 Grupo Andino, Comunidad Andina: Bolivia, Colombia, Ecuador y Venezuela. 2 Mercado Común del Sur: Argentina, Brasil, Paraguay y Uruguay. 3 Solo incluye datos de Brasil y Argentina. 4 No incluye datos de Uruguay para el año 1980.5 Mercado Común Centroamericano: Costa Rica, El Salvador, Guatemala, Honduras, Nicaragua, el Caribe y
Chile. 6 Solo incluye datos de Chile, Islas Vírgenes y Panamá. 7 Se excluye a los Estados Unidos. 8 Solo incluye datos de Canadá a partir de 1975. 9 Los datos de México son tomados a partir de 1982. 10 Unión Europea (25), Resto de Europa, URSS (parte europea), y países euroasiáticos. 11 Este Asiático, URSS (parte asiática), China, y resto de países asiáticos.
Las cifras del Cuadro II.5 muestran los promedios simples de los aran-celes ad valórem NMF y los preferenciales unilaterales concedidos por los principales socios comerciales del Perú en el período 2004-200629. Las cifras del Cuadro II.6 corresponden a los aranceles NMF y preferenciales que impone el Perú.
29 Estos aranceles no toman en cuenta los aranceles ad valórem equivalentes de los impuestos específicos a las importaciones.
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Capítulo II. Barreras No Arancelarias y Protección Externa e Interna de los Productos Transables / Mario Tello 53
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Capítulo II. Barreras No Arancelarias y Protección Externa e Interna de los Productos Transables / Mario Tello 57
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Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano58
Las cifras de ambos cuadros indican:i) a excepción de China, los aranceles (NFM o preferenciales30) son
prácticamente cero para los productos mineros de exportación;ii) a excepción de los Estados Unidos y la Comunidad Andina, los aran-
celes de los productos agropecuarios son mayores que aquellos del sector minero. Además, los promedios simples de los aranceles ad valórem preferenciales (el ATPDEA de los Estados Unidos y el SGP de la Unión Europea) de los productos agropecuarios de los dos principales socios comerciales son menores al 3%31;
iii) los aranceles (NFM y preferenciales) por cada sección de la clasifi-cación de partidas del sistema armonizado que impone el Perú son mayores que los correspondientes aranceles impuestos por los prin-cipales socios comerciales a las exportaciones peruanas.
Las cifras del Cuadro II.7 muestran con mayor claridad el nivel bajo de los aranceles que los principales socios comerciales imponen a los pro-ductos de exportación peruanos. A excepción de China, en promedio y tomando en cuenta la ponderación del valor exportado del Perú a los socios comerciales, más del 80% de las partidas arancelarias tienen cero arancel. Las cifras de los cuadros II.1, II.2 y II.3 señalan que las ganancias en reducción de aranceles en futuras áreas preferenciales comerciales32, que el Perú establezca con sus principales socios comerciales (en los sectores de exportación que el Perú tiene ventajas internacionales), son mínimas. Más aún, sería mayor el porcentaje de reducción de aranceles que reali-zaría el Perú que el de sus principales socios comerciales. Las ganancias potenciales y mayores del establecimiento de estas áreas preferenciales pueden ocurrir con respecto a la reducción o eliminación de las restric-ciones o barreras no arancelarias, como se muestra en la Sección II.2.2.
30 Los Estados Unidos conceden dos aranceles preferenciales: del sistema generalizado de preferencias (SGP) y de la Ley de Promoción Comercial Andina y Erradicación de la Droga (Andean Trade Preferential Drug Eradication Act, ATPDEA). La Unión Europea concede el SGP, y la Comunidad Andina (CAN) concede el arancel preferencial del área de libre comercio de la comunidad.
31 El promedio ponderado (por la participación de las exportaciones del Perú) del arancel ad valórem del sector agropecuario de la Unión Europea de 2002 fue 0.8% (Tello, 2008b).
32 Estas áreas incluyen el área del tratado de libre comercio entre el Perú y los siguientes países o regiones: Estados Unidos, Unión Europea y Canadá.
Capítulo II. Barreras No Arancelarias y Protección Externa e Interna de los Productos Transables / Mario Tello 59
Cuadro II.7restricciones arancelarias imPuestas a las exPortaciones Peruanas
Por los PrinciPales socios comerciales, 2006
País SocioParticipación
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Japón 5.2 12.1 1.1 0.2 29.3 80.8
China 9.5 8.8 1.1 0.0 12.3 56.0
Canadá 6.8 6.5 0.4 0.1 50.5 97.7
Chile 6.0 6.0 6.0 5.8 69.2 95.7
Fuente: WTO (2008b, 2007b). Elaboración del autor. Estos países representaron el 71.8% del valor FOB de las exportaciones peruanas. De acuerdo con los datos del WTO (2008b), el valor total exportado por el Perú en 2006 fue 23.765 millones de dólares. 1 Promedio simple de los aranceles NMF, basado solo en las partidas con importaciones. 2 Promedio de los aranceles NMF, ponderado por el flujo de importaciones de las partidas con seis dígitos. 3 El margen preferencial es la diferencia entre el arancel ad valórem NFM (promedio ponderado) y el preferencial. 4 Porcentaje de partidas con arancel cero, de todos los flujos bilaterales comerciales; incluye trato preferencial
de arancel cero. 5 La ponderación es la participación del valor de las exportaciones al país de destino de cada partida con aran-
cel cero, sobre el valor total exportado bilateral de cada partida del mismo país.
II.2.2 Barreras Comerciales No Arancelarias del Perú y de sus Principales Socios Comerciales
Los Cuadros II.8 y II.9 presentan las cifras de las restricciones comerciales de acuerdo a la clasificación del SCMCC, por regiones de países y para los años 1994 y 2004. El Cuadro II.10 presenta el número de restricciones comerciales no arancelarias considerando las partidas de exportación del Perú. Las cifras de los cuadros indican:i) desde 1994 hasta 2004, ha cambiado dramáticamente la composición
de las restricciones/medidas comerciales, de 55.4% de partidas arancela-rias con restricciones no estándar a cerca de 85%. Las medidas estándar se redujeron al 15% del total de restricciones al comercio (Cuadro II.8);
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano60
ii) el notable incremento de las restricciones no estándar se debe al incremento del número de medidas u obstáculos técnicos al comercio (OTC)33, los cuales en el 2004 comprendían casi el 60% de todas las barreras comerciales contabilizadas en las par-tidas arancelarias. De otro lado, la reducción drástica de 5.8% en 1994 a 0.3% en 2004 de las restricciones arancelaras, y de 7.1% en 1994 a 1.8% en 2004 de la medidas de control de precios han conducido a la reducción drástica de las barreras comerciales estándar (Cuadro II.8);
iii) el cambio de la composición de las barreras comerciales es similar en todas las regiones del mundo y tipos de países (desarrollados o menos desarrollados) (Cuadro II.9);
iv) considerando solo las partidas arancelarias de exportación del Perú, las cifras del Cuadro II.10 señalan que las barreras no arancelarias (BNA, o medidas no estándar) se concentran en los productos agro-pecuarios y manufactureros, y no así en los productos del sector minero exportador, para casi la mayoría de los países de destinos de las exportaciones peruanas.
33 El Acuerdo OTC incluye; i) reglamentos técnicos, los cuales establecen las carac-terísticas específicas de un producto (por ejemplo el tamaño, la forma, el diseño, las funciones o el rendimiento, o bien la manera en que se etiqueta o embala antes de ponerlo en venta). En algunos casos, la manera en que se elabora un producto puede influir en esas características, en cuyo caso puede ser más oportuno elaborar reglamentos técnicos relativos a los procesos y métodos de producción, en lugar de a las propias características. El Acuerdo OTC permite aplicar ambos métodos; ii) las normas o estándares técnicos que se distinguen de los reglamentos técnicos solo por la observancia. Mientras que la conformidad con las normas es voluntaria, los reglamentos técnicos son de carácter obligatorio. Así, por ejemplo, si un producto importado no cumple las prescripciones establecidas en un reglamento técnico, no se autorizará que se ponga a la venta. En el caso de las normas, los productos importados que no estén en conformidad con ellas podrán ponerse en el mercado, pero se verán penalizados si los consumidores prefieren productos que se ajusten a las normas del país; iii) los procedimientos de evaluación de la conformidad, los cuales son procedimientos técnicos (por ejemplo, de prueba, verificación, inspección o certificación) que determinan si los productos cumplen las prescripciones establecidas en los reglamentos y las normas. Por lo general, son los exportadores los que deben satisfacer los derechos aplicados –si se aplican– a esos procedimientos. Si no son transparentes y se aplican discriminatoriamente, los procedimientos de evaluación de la conformidad pueden resultar instrumentos proteccionistas eficaces.
Capítulo II. Barreras No Arancelarias y Protección Externa e Interna de los Productos Transables / Mario Tello 61
Cuadro II.8estructura de las barreras no arancelarias Por categoría (%)
1994 y 2004
(Código) Categoría
1994 2004
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Número Promedio
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País
%
Número Promedio
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País
(1) Medidas Arancelarias 5.8 10,898.0 0.3 1,685.8
(3) Medidas de Control del Precio 7.1 13,340.6 1.8 10,114.8
(4) Medidas Financieras 2.0 3,757.9 1.5 8,429.0
(417) Depósito Reembolsable para Categorías de Productos Sensibles
0.0 0.0 0.6 3,371.6
(5) Medidas de Concesión Automática de Licencias
2.8 5,261.1 1.7 9,552.9
(6) Medidas de Control de la Cantidad
49.2 92,444.9 34.8 195,553.8
(617) Autorización Previa para Categorías de Productos Sensibles
18.1 34,009.2 17.1 96,091.1
(627) Contingentes para Categorías de Productos Sensibles
0.2 375.8 0.2 1,123.9
(637) Prohibición para Categorías de Productos Sensibles
2.5 4697.4 6.8 38,211.7
(7) Medidas Monopolísticas 1.3 2,442.7 1.5 8429.0
(8) Medidas Técnicas 31.9 59,938.9 58.5 328,732.6
Total 100 1879 100 5619
Número de Países 52 97
Número de Partidas Arancelarias 97,706 545,078
Medidas Estándar1 44.7 15.2
Medidas No Estándar2 55.3 84.8
Fuente: UNCTAD (2005). Elaboración propia. 1 Códigos del 1 al 7, excepto los códigos 417,617, 627, y 637. 2 Códigos 5, 8 y 417, 617, 627 y 637.
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Capítulo II. Barreras No Arancelarias y Protección Externa e Interna de los Productos Transables / Mario Tello 69
El Cuadro II.11 reporta el número de notificaciones formuladas por los países miembros de la OMC (Organización Mundial del Comercio) sobre restricciones medidas u obstáculos técnicos al comercio según el acuerdo sobre OTC de la OMC (WTO, 2008d)34. Estas notificaciones no incluyen las medidas sanitarias y fitosanitarias definidas en el Acuerdo sobre la Aplicación de las Medidas Sanitarias y Fitosanitarias (AMSF) de la OMC35 (WTO, 2008d). En su mayoría, estas notificaciones representan el flujo de incremento de las BNA que cada año los países miembros generan, y explican su alto crecimiento en el período 1994-2004. Las cifras del Cuadro II.11 indican que el flujo de notificaciones que generan los principales socios comerciales de las exportaciones peruanas
34 Según dicho acuerdo, los miembros requieren presentar notificaciones cuando: i) no exista una norma, orientación o recomendación internacional pertinente o que el contenido técnico de un reglamento técnico o procedimiento adoptado o en proyecto no esté en conformidad con el de las normas, orientaciones o recomendaciones inter-nacionales pertinentes; y ii) el reglamento técnico o procedimiento de evaluación de la conformidad pueda tener un efecto significativo en el comercio de otros miembros. Los proyectos de reglamento deben notificarse a la Secretaría de la OMC, a ser posible, 60 días antes de su adopción formal, para dar tiempo a que los demás miembros formulen observaciones. Podrán también notificarse a posteriori si se plantearan problemas urgentes de seguridad, sanidad o protección del medio ambiente. Las autoridades locales del nivel inmediatamente inferior al del gobierno central también requieren notificar los reglamentos técnicos y los procedimientos de evaluación de la conformidad que no hayan sido notificados por las autoridades de su gobierno central.
35 Las medidas sanitarias y fitosanitarias (según el AMSF) comprenden todas las leyes, decretos, reglamentos, prescripciones y procedimientos pertinentes, con inclusión, entre otras cosas, de: criterios relativos al producto final; procesos y métodos de producción; procedimientos de prueba, inspección, certificación y aprobación; regímenes de cua-rentena, incluidas las prescripciones pertinentes asociadas al transporte de animales o vegetales, o a los materiales necesarios para su subsistencia en el curso de tal transporte; disposiciones relativas a los métodos estadísticos, procedimientos de muestreo y métodos de evaluación del riesgo pertinentes; y prescripciones en materia de embalaje y etiquetado directamente relacionadas con la inocuidad de los alimentos (de origen animal o vege-tal). El ámbito de aplicación de uno y otro es diferente. La diferencia entre las medidas sanitarias y fitosanitarias y las correspondientes a las medidas de obstáculos técnicos está en la finalidad y naturaleza de las medidas. Las finalidades de las MSF son: i) proteger la salud de las personas o de los animales de los riesgos que comporten los productos alimenticios; ii) proteger la salud de las personas de enfermedades propagadas por ani-males o por vegetales; y, iii) proteger la salud de los animales o preservar los vegetales de plagas o enfermedades; independientemente de que esa medida revista o no la forma de una prescripción técnica. Las finalidades de los OTC son: i) proteger la seguridad y salud de las personas de riesgos derivados de los productos no alimenticios; ii) proteger el medio ambiente; iii) prevención de prácticas que induzcan a error (por problemas de información recibida por los consumidores); iv) establecer la calidad del producto y la armonización técnica de los productos entre países; y, v) facilitar el comercio.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano70C
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Capítulo II. Barreras No Arancelarias y Protección Externa e Interna de los Productos Transables / Mario Tello 71
es dominado por los socios de los países desarrollados y China. En el período 1995-2003, los Estados Unidos, la Unión Europea (compuesta por 27 países), China, Japón y Canadá generaron el 83% del flujo total de notificaciones de los siete socios comerciales. Esta cifra se incrementó a 88% en el período 2004-2007. El flujo del número de notificaciones generadas por los socios de los países en desarrollo provenientes de Amé-rica Latina es menor, y ha decrecido en el período 2004 y 2007. Por otro lado, el Perú es el país que menos flujo de notificaciones sobre OTC ha generado en el período 1995-2007. La conclusión central de todas las cifras reportadas en esta sección es que el proceso de liberalización mundial ocurrido en las últimas dos décadas se ha concentrado fundamentalmente en una reducción drástica de los aranceles ad valórem impuestos por los países desarrollados y menos desarrollados, incluyendo el Perú. Estas reducciones se han originado por las distintas formas de arreglos preferenciales comerciales (APC), que los países han formulado durante dicho periodo36. Este proceso, sin embargo, ha sido solo parcial, pues ha cambiado la protección, originada por las barreras comerciales estándar, por el incremento drástico de la protección de las barreras no arancelarias o medidas no estándar. En términos sectoriales de bienes de exportación, el proceso de libe-ralización mundial ha implicado que el sector exportador minero sea aquel con menores, o inexistentes, barreras comerciales estándar y no estándar. De otro lado, el sector agropecuario exportador, en particular el agrícola, es donde todavía prevalecen ambos tipos de medidas (estándar y no estándar). Los arreglos preferenciales que han implementado los países, si bien han reducido parte de la protección derivada de las medidas arancelarias, no han impedido la proliferación y el incremento de las BNA. En el sector manufacturero, de menor preponderancia en la composi-ción de los productos de exportación del Perú, el proceso de liberalización mundial ha implicado una sustitución de la protección de los mercados de restricciones basadas en los aranceles, hacia restricciones no arancelarias, en particular las generadas por los OTC. Una implicancia de este cambio en la composición de las barreras comerciales, originada en el proceso de liberalización mundial, es que
36 Tello (2010) distingue cuatro grupos: i) los APC unilaterales, ii) los unilaterales del siste-ma generalizado de preferencias, iii) los regionales o áreas preferenciales comerciales, y iv) los multilaterales dentro del contexto de la OMC y el GATT (General Agreement on Tariffs and Trade).
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano72
refuerza las ventajas comparativas y competitivas de los países. A eco-nomías como la peruana, con dotaciones de recursos naturales (en par-ticular, mineros), les genera y facilita el crecimiento de su sector minero exportador, que prácticamente no tiene restricciones en el acceso a los mercados internacionales. En países en desarrollo como el Perú, que tienen menores ventajas internacionales en el sector manufacturero, el proceso de liberalización ha originado un incremento de las barreras comerciales, principalmente las BNA, limitando así el desarrollo de dicho sector. El sector agropecuario, denominado sensible por la mayoría de países, en el que ciertos países (industrializados y menos desarrolla-dos, ubicados en su mayoría en el continente africano) tienen ventajas comparativas y competitivas, el avance del proceso de liberalización ha sido menor, y en dicho sector todavía existe mayor cobertura de barreras comerciales, aunque predominan también las BNA. En este sector, a pesar de que los APC han reducido las barreras arancelarias, estos arreglos no han eliminado las BNA. Más aún, es este sector el que directamente está ligado a la población en situación de pobreza en los países en desarrollo. Cuán limitante es la protección, o el acceso a los mercados, que generan estas BNA en dicho sector es abordado en las siguientes secciones.
ii.3 métodos de indicadores de Protección originados Por las barreras comerciales no arancelarias
La tendencia decreciente de las barreras arancelarias, al mismo tiempo que la tendencia creciente de las barreras comerciales no arancelarias, ha implicado un cambio de énfasis en las mediciones del grado de protección hacia aquellas resultantes de las BNA. A diferencia de las medidas directas de la protección nominal resultantes de los aranceles, las resultantes de las BNA no son fáciles de medir debido a la naturaleza de las medidas. Así, por ejemplo, mientras que un arancel ad valórem de 10%, en teoría, y bajo condiciones estándar37, incrementa el precio doméstico del productor nacional en 10% sobre el precio de importación internacional, es decir, un ratio de protección nominal de 1.1, en el caso del establecimiento de
37 En mercados de competencia perfecta y sin economías de escala a nivel de las firmas.
Capítulo II. Barreras No Arancelarias y Protección Externa e Interna de los Productos Transables / Mario Tello 73
un reglamento técnico por razones de seguridad en la salud no es evidente cuál sería su efecto sobre el precio doméstico. La literatura acerca de los métodos para la medición de la protección nominal originado por las BNA se clasifica en dos grupos38: i) el método basado en la brecha de precios, y ii) mediciones basadas en métodos econométricos39. El método de la brecha de precios consiste en estimar el incre-mento de los precios doméstico por encima de los precios internacio-nales en aquellos países que imponen BNA. En teoría, se comparan los precios domésticos de bienes que tienen y no tienen BNA. En la práctica, se utilizan los precios domésticos de bienes a los cuales se les descuentan los efectos de los costos de transporte y seguros, los aran-celes nominales y otros parámetros resultantes de la política comercial y doméstica de los países. La principal desventaja del método está en la dificultad de encontrar información confiable de precios domésticos de los países e información relevante que permita identificar el efecto de las BNA. Las mediciones basadas en métodos econométricos estiman direc-tamente (a través de precios) o indirectamente (a través del valor de los flujos comerciales) los efectos de las BNA sobre los precios. Estos métodos hacen uso de información de precios y de flujos comerciales para una muestra de países y bienes, en períodos determinados de tiempo. Cuando se usan los valores de los flujos comerciales como la variable dependiente, la ecuación de la gravedad es la especificación más usada. Evenett y Keller (2002) exponen la base teórica de esta ecuación mediante el modelo de Heckscher-Ohlin (o modelo de proporción de factores). Por otro lado, Anderson (1979), Deardoff (1998), Helpman (1998), y Bergstrand (1990, 1985) desarrollan diversos modelos teóricos (incluyendo el modelo de ventajas competitivas) que también sustentan esta ecuación. El Cuadro II.12 presenta una muestra de trabajos en los dos grupos de métodos.
38 Destacan los resúmenes de Deardorff y Stern (1997), Ferrantino (2006), y Kee et al. (2006) y Dee y Ferrantino (2005) entre muchos otros.
39 Un tercer grupo considera políticas comerciales específicas que también pueden origi-nar barreras al comercio tales como: reglas de origen, compras del gobierno, medidas sanitarias y fitosanitarias, contingentes arancelarios (o tariff quota), etcétera.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano74
(Continúa…)
Cuadro II.12lista de trabajos sobre mediciones de la Protección nominal
de las barreras no arancelarias
Autores Descripción
I. Brecha de Precios
Warren, Hufbauer, y Wada(2002)
Los precios domésticos son estimados de acuerdo a los promedios de 109 ciudades, correspondientes a 70 países, del año 1999, con la base de datos de la Unidad de Inteligencia Económica de la revista The Economist. Con dichas estimaciones, los autores determinan una banda de precios (con 1 o 2 desviaciones estándar de los precios). La divergencia de precios domésticos, entre un país y producto y la banda, se asume que es originado por las barreras no arancelarias. Las estimaciones de las bandas se realizan para más de 50 productos.
Chemingui-Dessus (2004)
El ratio de protección nominal (RPn) de las BNA estimado por los autores es:
RPn= (1+te)=(pd/pw). (1+t)-1. (1+c)-1;
Donde te es el arancel equivalente debido a las BNA, t es el arancel nominal, c son los costos unitarios de transporte y seguros, pd es el precio doméstico y pw es el precio internacional o mundial. Este ratio se aplicó para Siria para todos los sectores de 1999.
Huang et al. (2005)
La protección nominal es definida como la diferencia porcentual entre el precio doméstico y el precio a bordo del mismo producto. Para los productos importados de China el precio a bordo es el precio CIF y para los productos exportados es el precio FOB. A dicha diferencia se le descuentan los aranceles u otros instrumentos que afectan los precios de los bienes transables, y lo que queda es la protección nominal debido a las BNA. Esta protección es estimada para 17 productos agropecuarios.
USITC (1993, 2007)
Mide las tasas de aranceles (que funcionan como impuesto a las exportaciones) equivalentes de las cuotas de exportación impuestas por los Estados Unidos a sus principales países fuentes de productos importados. La fórmula del cálculo para un producto de importación i proveniente del país j es: Cij = Pij – Lij; Vij=Lij/Cij; donde Cij es el costo de producción del producto i del país j; Pij es el precio FOB de exportación del producto i del país j; y Lij es el precio unitario de la licencia del producto i del país j. Las estimaciones se hacen para 18 productos/sectores de 2002.
Bradford (2006) Método descrito en II.4 (debajo). Estima la protección nominal debida a las BNA para 25 productos de 8 países de la Unión Europea y los Estados Unidos.
Capítulo II. Barreras No Arancelarias y Protección Externa e Interna de los Productos Transables / Mario Tello 75
(Continuación) Cuadro II.12
Autores Descripción
II. Métodos Econométricos
Dean, Feinberg y Ferrantino (2005); Andriamananjara et al. (2004)1
Usan información de costos de distribución (µ), aranceles (τ), costos de transporte (δ), precios de importación (Pw) para estimar el arancel equivalente (ρ) debido a las BNA. Debido a las variedades de productos por ciudades los precios al consumidor de una región r (Pr) son estimados mediante una regresión con el método de ecuaciones simultaneas no relacionadas. Cada ecuación de precios de la región r depende del mark up de cada ciudad, de la distancia como proxy a los costos de transporte, variables dicotómicas por variedad de producto, y de las BNA. Las ecuaciones usadas son:
Pr=Pw.(1 +µ )( 1 + τ )(1 + δ )( 1 + ρ) y
Pr= F(Z, BNA, Variables dicotómicas)
Los resultados se estiman para tres grupos de productos: vestidos, zapatos y alimentos procesados, y para 16 países. La principal fuente de precios al por menor es la Unidad de Inteligencia Económica de la revista The Economist.
Kee, et al. (2004, 2005, 2006); World Bank (2008a)
Usan la especificación de la gravedad para estimar los aranceles equivalentes de las BNA. Las especificaciones básicas de las estimaciones son:
VMij-f(aranceles)=F(variables dicotómicas, características de los países, j tales como PBI; subvenciones agrícolas domésticas del país j; BNA), i es el producto y j el país, VM es el valor importado.
ave=dlog(pd)/dBNA= (ξ-1)/η, donde pd es el precio doméstico, ave el arancel equivalente debido a la BNA, ξ es el cambio porcentual del valor de importaciones con respecto al cambio de BNA y η es la elasticidad precio de la demanda de importaciones. Con esta metodología se estiman aranceles nominales equivalentes (ave) debido a las BNA para 91 países en los sectores de agricultura y manufacturas con datos entre 2003-2004 y valores de BNA del período 1997-2001.
Autores (Año) Descripción
Babula et al. (2005)
Los autores no estiman directamente la protección nominal debido a las BNA, pero si analizan el impacto de las cuotas de importación sobre los precios del trigo (período 1986-2003) en el mercado americano con estimaciones de vectores autorregresivos y la técnica de directed acyclic graphs (gráficos acíclicos directos).
Fuente: Elaboración propia.1 Hassink & Schettkat (2001), y Goldberg & Verboven (2001) presentan trabajos y resultados similares, aunque
el énfasis es sobre la convergencia de precios domésticos entre países.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano76
La estimación de la protección nominal con esta especificación es a través de las elasticidades de los precios domésticos ante cambios de las BNA40. La principal desventaja del método econométrico es que proviene de un conjunto de limitaciones que surgen por la información, especifica-ción de la ecuación de regresión y las técnicas de estimación. En el caso de que la variable dependiente sean los precios, la base teórica de esta ecuación considera el efecto Balassa-Samuelson (Balassa, 1964; Samuelson, 196441). Este efecto consiste en la existencia de dife-rencias en las tasas de cambio real entre países. Así, si pw y pd son respectivamente los precios mundiales y del país doméstico, y E la tasa de cambio, y si la ley de un solo precio para el bien i del país j se cumple entonces: pdij=Ej. pwij. Esto implica que si existen diferencias de pdij entre países del mismo producto, estas pueden ser explicadas por diferencias en productividades u otros factores que explican el comercio entre países. Las BNA son un grupo de dichos factores. De manera alternativa, si eij es la tasa de cambio real del país j, para el bien i entonces eij=Ej.pwij/pdij; diferencias de dichas tasas también implican diferencias de precios, para prefijados niveles de Ej y pwij. Tomando en cuenta las limitaciones de la metodología e interpreta-ción de los resultados que se derivan de mediciones basadas en métodos econométricos formuladas por Deardorff y Stern (1997)42, este capí-tulo usa el método de la brecha de precios para estimar los ratios de protección nominal (o ratios de arancel equivalente) de una muestra de productos agropecuarios de exportación e importación del Perú en el
40 Sea e la elasticidad, h la elasticidad precio de la demanda de los productos importados y x la elasticidad del valor del flujo comercial ante cambios de las BNA. Si la estimación se hace con datos de corte transversal y el valor de importación (exportación) depende de las BNA y otros factores, entonces: e=x/h. Donde h y x son estimados por métodos econométricos.
41 También descrito en Obstfeld & Rogoff (1996).42 Estimaciones del valor de los flujos comerciales basadas en la ecuación de gravedad tienen
las siguientes limitaciones: i) debido a los errores de especificación, pueden sobreestimar el impacto de las BNA sobre el valor del flujo comercial; ii) debido a limitaciones de los modelos que explican el comercio entre países, las estimaciones pueden solo predecir el promedio de los patrones de comercio de los países y no los patrones específicos por país; y, iii) las estimaciones solo pueden comparar países e industrias y no miden el grado en que el patrón de comercio difiere del que se establecería con libre comercio. Deardorff y Stern (1997) recomiendan cautela en la interpretación de los resultados aunque las estimaciones puede proveer informaciones útiles de la relativa protección originada por las BNA entre países y sectores.
Capítulo II. Barreras No Arancelarias y Protección Externa e Interna de los Productos Transables / Mario Tello 77
período 2000-200843. El método específico a ser usado es el de Bradford (2006, 2003) descrito en la siguiente sección.
ii.4 metodología de estimación de la Protección nominal de una muestra de Productos transables (exPortables e imPortables) agroPecuarios y Pesqueros Peruanos, y resultados, 2001-2008
Bradford (2003, 2006) usa el método de la discrepancia, o brecha, entre los precios internacionales y los precios internos de los productos transados en una economía. Los precios que reciben los productores de los bienes transables en los países de producción están influenciados por el nivel y cambio de los precios internacionales, y por el nivel y cambio de los instrumentos comerciales. Estos instrumentos generan una discrepancia entre los precios internos y los internacionales. De otro lado, existe una cadena de servicios intermedios que implican costos de comercialización, transporte y distribución que también generan una discrepancia entre el precio internacional y los precios que reciben los productores. La ausencia de información detallada de dichos costos y, en muchos casos, de los precios de los productores (por ejemplo, agricultores y ganaderos), impide una precisa estimación del grado de protección de los instrumentos comerciales sobre los precios que reciben los productores nacionales. El método de Bradford utiliza diversos márgenes de costos de los ser-vicios intermedios y de beneficio económico para estimar el precio interno recibido de los productores y el grado de protección nominal originado por las barreras no arancelarias. Las ecuaciones de [1] a [8] presentan las relaciones de precios y parámetros que se requieren para la estimación del grado de protección nominal externo en los países de destino de las exportaciones peruanas originado por las BNA.
43 Tello (2004a, 2008b), Tello y Tello-Trillo (2008) realizan las estimaciones del impacto de las BNA sobre el valor exportado del Perú en el período 1992-2002 usando el método de gravedad. Con dichas estimaciones e informaciones de la elasticidad precio de la demanda de importaciones se puede tener una gruesa estimación de la elasticidad del precio doméstico con respecto a las BNA.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano78
[1] Ppij= (1+tij +teij).Pwi [2] Pcij= (1+mpij).Ppij [3] Pwi= (1+mtij). Pi [4] Ppij= (1+tij+teij).(1+mpij)-1.Pwi [5] Pi= min { Pxi1; Pxi2;….Pxik} ; k=1,...N [6] Pxij = Ppij.(1+ mxij) [7] Gpntij= Ppij/Pwi= [Pcij/(1+mpij)]/Pwi= (1+teij+tij) [8] Gpneij= Gpnti–tij=(1+teij); para Gpntij > (1+tij), caso contrario Gpneij=1 ó teij=0
Donde, Gpneij es el grado/medida de protección nominal que el país j impone al producto i; tij es el arancel ad valórem del producto i impuesto por el país j; teij es el arancel equivalente ad valórem resultante de las BNA; Pi es el precio internacional del producto i; Pwi es el precio internacional incluidos los costos de seguros y transporte; Ppij es el pre-cio del productor del producto i recibido en el país j; Pxij es el precio de exportación del producto i del país j; Pcij es el precio de consumo final del producto i en el país j; mij es el margen de los costos de seguros y transporte internacionales del producto i que corresponde al país j; mxij es el margen de los costos de los servicios que se requieren para exportación del producto i del país j; y mpij es el margen de producción interna del producto i en el país j que corresponde a los costos de la cadena de servi-cios, incluyendo impuestos para trasladar el bien del lugar de producción al lugar del consumo. Para las estimaciones del grado de protección nominal interno de los productores nacionales que compiten con las importaciones se usaron las ecuaciones [1], [2], [3], [5], [7] y [8]. Los precios internacionales, incluyendo los costos de seguros y transporte, fueron obtenidos directamente con los precios de importación CIF del país que provee el producto importado por Perú. La hipótesis derivada de los resultados encontrados por Tello (2004a, 2004b, 2004c, 2008b), Tello y Tello-Trillo (2008), es que las barre-ras no arancelarias inducen a un alto grado de protección (externo e interno) a los sectores agropecuarios transables de la economía peruana. Esto es, que el grado de protección nominal, Gpnetij, originado por dichas BNA es mayor a uno para la mayoría de partidas arancela-rias de los productos transables del sector agropecuario y pesquero considerados.
Capítulo II. Barreras No Arancelarias y Protección Externa e Interna de los Productos Transables / Mario Tello 79
Las fuentes de información son múltiples, y varían según los paráme-tros (mpij, mxij, mtij, tij) y variables usados (Pcij). Estas son:
i) Para los márgenes de producción (mpij) y de exportación44 (mxij) se usan las matrices insumo producto de los países de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos - OCDE, o por su sigla en inglés OECD (2008), del Perú (INEI, 2000), y la base de datos provista por Bradford (2006). La lista de países que se incluyó en la determinación del grado de protección de las partidas de exportación (de acuerdo a la ecuación [5]) es presentada en el Cuadro II.A2 del Anexo II. Sin incluir a Francia y España, los már-genes de producción y exportación del resto de países desarrollados registrados en el Cuadro II.A2 fueron obtenidos de la base de datos de Bradford, cuya fuente es la OECD (2008). Para Francia y España se tomaron los márgenes de los países desarrollados provistos por Bradford (2006)45;
ii) para los márgenes de producción y exportación de los países de Amé-rica Latina, las fuentes fueron la matriz insumo producto de Perú (INEI, 2000), Chile (Banco Central de Chile, 2008) y México (INEGI, 2008). En ausencia de las tablas insumo producto a precios del comprador se optó por usar como proxy los márgenes de excedente al productor y exportador, los cuales son calculados de las matrices insumo producto de estos tres países. Para los márgenes de producción y exportación de China se tomaron los márgenes de Japón provistos por Bradford (2006);
iii) para los márgenes de los costos de seguro y transporte (mtij) de todos los países de la muestra, a excepción de Perú, se tomaron los ratios del valor CIF de importación que los Estados Unidos importa de cada partida y país sobre el respectivo valor FOB, siendo la fuente de información del Departamento de Agricultura de los Estados Uni-dos, cuya sigla en inglés es USDA (2008). Los márgenes del Perú se tomaron de los mismos ratios de las partidas y países de importación de la base de datos de ADUANET (2008);
44 Los márgenes de exportación de los países desarrollados son obtenidos de la base de datos de Bradford (2006).
45 Estos son: Austria, Bélgica, Canadá, Alemania, Italia, Alemania, Japón, Holanda, Reino Unido y los Estados Unidos.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano80
iv) los aranceles ad valórem (tij) preferenciales otorgados al Perú por cada país de destino son obtenidos de diversas fuentes46. Para los países de la Unión Europea y los Estados Unidos los aranceles se basaron en las siguientes fuentes de información: BITD (2008), ITC (2008), European Commission (2004-2008, TARIC) y APEC (2008). Las fuentes para los países de América Latina son: ALADI (2008, México), CAE (2008, Ecuador), SNA (2008, Chile) y DIAN (2008, Colombia) y ADUANET (2008, Perú);
v) las fuentes para los precios al consumidor (Pcij) de las partidas arancelarias (productos) de exportación del Perú, en los países de destino, son listadas en el Cuadro II.A2 del Anexo II. Para las parti-das de importación del Perú, la fuente es el INEI (2008) y VIVANDA
(2008)47.
Los cuadros II.13 y II.14 reportan los códigos de las partidas aran-celarias de exportación (Cuadro II.13) y de importación (Cuadro II.14) y los valores de los parámetros usados para los estimados del grado de protección. Los cuadros II.15 y II.16 reportan los valores de precios del consumidor, los estimados de los precios internacionales (que incluyen los costos de seguros y transporte) y el grado de protección nominal originado por las BNA, según las ecuaciones [3] y [8], respectivamente. El Cuadro II.15 reporta además el valor unitario de exportación del Perú de cada partida arancelaria, y país de destino, obtenido de ADUANET (2008). De acuerdo con las ecuaciones de la metodología de Bradford (2006), y dado el precio del consumidor en el país importador, el grado de protección nominal externo e interno estimado depende, de forma inversa, de los márgenes de producción (a través la cadena de los ser-vicios del consumo de dicho país) y de costos de transporte y seguros; y de forma directa, del margen del productor específico del país de menor costo de exportación/importación48. En los grados de protección
46 En ausencia de estos aranceles se toma el arancel de la nación más favorecida.47 Los productos seleccionados corresponden a aquellos más similares a la descripción
de la partida arancelaria o un producto representativo de la partida. Los precios de consumo, internacionales y de producción, de distintas unidades de peso y moneda, fueron convertidos a dólares por kilogramo (kg).
48 Nótese que los precios de exportación de los países que compiten con los productos de exportación del Perú son estimados usando el precio del consumidor en los países importadores, descontando sus respectivos márgenes de producción, y multiplicando
Capítulo II. Barreras No Arancelarias y Protección Externa e Interna de los Productos Transables / Mario Tello 81
reportados en los Cuadro II.15 y II.16 se han seleccionado aquellos parámetros que reducen los valores de los grados de protección, y en muchos casos se usaron los valores máximo y mínimo de los márgenes utilizados. Otras estimaciones no reportadas, con distintas carteras de parámetros, producen grados de protección mayores a los reportados en dichos cuadros. Por otro lado, a falta de información disponible de los parámetros de los márgenes se usaron los márgenes de los países “cercanos” y de la misma región del país cuya información no estaba disponible. Con estos criterios, los cuadros II.15 y II.16 reportan dos valores del grado de protección nominal externo e interno, por partida arancelaria y país de destino de las exportaciones peruanas. El valor máximo en la columna del estimado grado de protección nominal solo indica que para las estimaciones se tomaron los valores máximos de los parámetros y precios internacionales (incluyendo los costos de seguros y transporte). De manera análoga, la columna del grado de protección nominal con valor mínimo solo indica que se tomaron los respectivos valores míni-mos de los parámetros o precios internacionales (incluyendo los costos de seguros y transporte). En la mayoría de casos, los valores máximos y mínimos de los parámetros, o los precios internacionales, originaron que los valores de los grados de protección nominal sean también los máximos y mínimos, respectivamente. Sin embargo, para ciertos países y partidas (por ejemplo, en España y Reino Unido del Cuadro II.15), los parámetros y precios internacionales con valores máximos produjeron una menor estimación del grado de protección nominal que aquel cal-culado con los valores mínimos. Según estos criterios, y debido a las limitaciones (y no disponibilidad) de la información y diversidad de fuentes usadas, se realizaron las siguientes selecciones de los parámetros y variables:
i) Para la partida arancelaria correspondiente a la Harina de pescado (2301201010) de todos los países de destino de las exportaciones de Perú, se tomaron los valores máximo y mínimo de los márgenes
por los márgenes de exportación de dichos países según las ecuaciones [6] y [2]. Los precios de las importaciones peruanas se obtienen directamente de los datos de valores y cantidades de dichas importaciones.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano82
de producción de cada país correspondiente a los productos agrícolas incluidos en la base de datos de Bradford (2006)49;
ii) para la partida correspondiente a Frutos de los géneros capsicum o pimenta, secos, triturados o pulverizados (0904200000) de Canadá, se tomaron los valores máximo y mínimo de los márgenes de pro-ducción de los productos agrícolas de Canadá;
iii) en el caso de España, para los márgenes de producción y exportación se tomaron los valores máximo y mínimo de los países de la mues-tra de Bradford (2006), correspondiente al producto (sector) al que pertenece la partida de exportación. En el caso de Francia, por la diferencia sustantiva entre el precio del consumidor y el valor unitario de exportación se tomó el valor promedio del margen de producción del sector correspondiente y de todos los países de la muestra de Bra-dford (2006); y para el margen de exportación se tomaron los valores máximo y mínimo de todos los sectores y países de la muestra de Bradford (2006). Estimaciones del grado de protección no reportadas para Francia con alternativos márgenes de producción y exportación produjeron valores más altos que los reportados en el Cuadro II.15;
iv) para Chile, el margen de producción se tomó el de Perú y el margen de exportación se tomó como proxy el margen del excedente de producción doméstica de la matriz insumo producto de Chile. Los márgenes de exportación para Ecuador, Colombia y México son los mismos. Estos son los valores máximo y mínimo de la proxy del mar-gen del excedente de la producción doméstica de las matrices insumo producto de Perú y Chile. Dicho valor máximo también se usó como margen de producción para Ecuador y Colombia. Para México, el margen de producción utilizado es el del excedente de producción doméstica de la matriz insumo producto de México50;
v) para la partida arancelaria de espárragos preparados o conservados de los Estados Unidos del período 2000-2006, los precios internacionales son los estimados del precio del consumidor de los Estados Unidos, dado que no hubo información en ese período de los demás países;
49 Bradford (2006) incluye 38 productos de los siguientes grupos: Vegetales, frutas y nueces; Productos de jardinería; Carnes diversas y pollo; Productos lácteos; Azúcar, bebidas y tabaco.
50 Otras combinaciones de márgenes produjeron estimados de grados de protección nominal mayores que los reportados en los cuadros II.15 y II.16.
Capítulo II. Barreras No Arancelarias y Protección Externa e Interna de los Productos Transables / Mario Tello 83
vi) para los países desarrollados, se tomaron los valores máximo y mínimo de los márgenes de exportación de los países importadores corres-pondientes a los productos agrícolas de cada país considerado en la base de datos de Bradford (2006);
vii) los márgenes de los costos de seguros y transporte, para todos los países de destino de las exportaciones del Perú, se tomaron de los valores máximo y mínimo de los respectivos márgenes de los Estados Unidos del período 2000-2008;
viii) los valores máximo y mínimo de los precios internacionales estima-dos (incluyendo los márgenes de los costos de seguros y transporte) corresponden a aquellos que consideran los valores máximo y mínimo de los respectivos parámetros;
ix) finalmente, en los márgenes de producción para la estimación del grado de protección interno del Perú se tomaron como valor mínimo el margen de producción y como valor máximo el margen del exce-dente del productor, ambos del sector agropecuario de la matriz insumo producto (INEI, 2000).
La muestra de productos transables consiste en ocho partidas arance-larias de exportación del sector agrícola y una partida del sector pesquero. Las partidas del sector agrícola representaron el 33% del valor exportado del sector agrícola (tradicional y no tradicional) de 2007. La partida del sector pesquero representó el 19% del valor de exportación del sector pesquero del año mencionado. Las nueve partidas representaron, en conjunto, el 26% del valor de exportación del sector agropecuario y pesquero de 2007. Los países de destino de las partidas de exportación considerados en los estimados del grado de protección representaron, en promedio, para cada partida, en 2007, el 40% del valor exportado al mundo. En el sector importador se examinó una muestra de 11 partidas arancelarias de productos agropecuarios considerados sensibles por MINCETUR (2004). En promedio, el valor de importación de cada partida proveniente de los países considerados en las estimaciones del grado de protección representó más del 73% del valor total importado de cada partida. El valor de importación FOB en 2007, de las 11 partidas, representó cerca del 36% del valor importado del sector agrícola51.
51 La fuente de información del valor importado del sector agrícola es WTO (2008a).
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano84
Cuadro II.13Parámetros de la metodología del grado de Protección (externo)
de las bna de bradford Para las Partidas arancelarias de exPortación de Productos agrícolas y Pesqueros
de los PrinciPales socios (Países) comerciales del Perú
Código (Sist. Arm.)
PartidaArancel
preferencial1 (%)
Margen de Producción
(%)
Margen de Exportación (%)
1. Estados Unidos
0709200000Espárragos, frescos o refrigerados
6173 0.0 107.4 8.2 ; 31.7
50.2 ; 59.3
2005600000Espárragos preparados o conservados
8111; 8151 0.0 63.9 8.2 ; 31.7 10.3
0804502000Mangos y mangostanes, frescos o secos
6173; 8111; 8151 0.0 83.6 8.2 ;
31.715.5 ; 20.8
2005901000Alcachofas preparadas o preservadas
8111; 8151 0.0 63.9 8.2 ; 31.7 7.1
0806100000 Uvas frescas 6173 0.0 83.6 8.2 ; 31.7
13.2 ; 25.1
0804400000 Aguacates, frescos o secos
6173; 8111; 8151 0.0 83.6 8.2 ;
31.713.6 ; 17.6
2. China
2301201010
Harina de pescado sin desgrasar, impropio para la alimentación humana, con contenido de grasa mayor al 2% en peso
8152 2.0 33.5 ; 97.9 15.7 3.4 ;
8.3
3. España
2301201010
Harina de pescado sin desgrasar, impropio para la alimentación humana, con contenido de grasa mayor al 2% en peso
6175 0.0 43.4 ; 121.0
3.5 ; 23.7
3.4 ; 8.3
(Continúa…)
Capítulo II. Barreras No Arancelarias y Protección Externa e Interna de los Productos Transables / Mario Tello 85
(Continuación) Cuadro II.13
Código (Sist. Arm.)
PartidaArancel
preferencial1 (%)
Margen de Producción
(%)
Margen de Exportación (%)
2005600000Espárragos preparados o conservados
5220 0.0 43.4 ; 49.0
3.5 ; 23.7 10.3
4. Alemania
2301201010
Harina de pescado sin desgrasar, impropio para la alimentación humana, con contenido de grasa mayor al 2% en peso
6175 0.0 38.9 ; 42.3
1.9 ; 6.6
3.4 ; 8.3
5. Chile
0901110000Café sin descafeinar, sin tostar
8113; 8153; 8151; 8180; 8119;
8130; 6173
0.0 50.0 27.6 4.1
2005600000Espárragos preparados o conservados
8130; 8151; 8153 0.0 50.0 27.6 10.3
2301201010
Harina de pescado sin desgrasar, impropio para la alimentación humana, con contenido de grasa mayor al 2% en peso
6175 0.0 33.3 ; 98.8
3.5 ; 15.0
3.4 ; 8.3
6. Holanda
2005600000Espárragos preparados o conservados
5220 0.0 44.9 3.5 ; 15.0 10.3
7. Bélgica
2301201010
Harina de pescado sin desgrasar, impropio para la alimentación humana, con contenido de grasa mayor al 2% en peso
6175 0.0 36.5 ; 62.6
3.1 ; 6.0
3.4 ; 8.3
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano86
Código (Sist. Arm.)
PartidaArancel
preferencial1 (%)
Margen de Producción
(%)
Margen de Exportación (%)
2005600000Espárragos preparados o conservados
5220 0.0 36.5 3.1 ; 6.0 10.3
8. Francia
2005600000Espárragos preparados o conservados
5220 0.0 40.7 1.9 ; 23.7 10.3
9. Canadá
0901110000Café sin descafeinar, sin tostar
6173 0.0 25.9 0.8 ; 19.2 4.1
0709200000Espárragos, frescos o refrigerados
6173 10.0 23.8 0.8 ; 19.2
50.2 ; 59.3
0904200000
Frutos de los géneros capsicum o pimenta, secos, triturados o pulverizados
6173 0.0 21.1 ; 121.0
0.8 ; 19.2 4.6
0804502000Mangos y mangostanes, frescos o secos
6173 0.0 23.8 0.8 ; 19.2
15.5 ; 20.8
0806100000 Uvas frescas 6173 0.0 ; 1.7 23.8 0.8 ; 19.2
13.2 ; 25.1
0804400000 Aguacates, frescos o secos 6173 0.0 23.8 0.8 ;
19.213.6 ; 17.6
10. Reino Unido
2301201010
Harina de pescado sin desgrasar, impropio para la alimentación humana, con contenido de grasa mayor al 2% en peso
6175 0.0 26.9 ; 121.0
5.5 ; 9.8
3.4 ; 8.3
2005600000Espárragos preparados o conservados
5220 0.0 48.9 5.5 ; 9.8 10.3
(Continuación) Cuadro II.13
(Continúa…)
Capítulo II. Barreras No Arancelarias y Protección Externa e Interna de los Productos Transables / Mario Tello 87
Código (Sist. Arm.)
PartidaArancel
preferencial1 (%)
Margen de Producción
(%)
Margen de Exportación (%)
11. México
0901110000Café sin descafeinar, sin tostar
8153; 8130; 8113 20.0 54.3 27.6 ;
57.3 4.1
0709200000Espárragos, frescos o refrigerados
8113; 8153 10.0 54.3 27.6 ; 57.3
50.2 ; 59.3
0904200000
Frutos de los géneros capsicum o pimenta, secos, triturados o pulverizados
8153; 8130; 8113 20.0 54.3 27.6 ;
57.3 4.6
12. Ecuador
0901110000Café sin descafeinar, sin tostar
6173; 8153; 8180; 6373; 6179;
6173; 8119
0.0
57.3 27.6 ; 57.3 4.1
0806100000 Uvas frescas 8180; 8153; 6173
0.0 57.3 27.6 ; 57.3
13.2 ; 25.1
13. Colombia
0901110000Café sin descafeinar, sin tostar
6173; 8113;
8180; 8153
0.057.3 27.6 ;
57.3 4.1
0904200000
Frutos de los géneros capsicum o pimenta, secos, triturados o pulverizados
8111; 8180; 8151; 6173;
6171; 8153
0.0
57.3 27.6 ; 57.3 4.6
0806100000 Uvas frescas8153; 6173;
8113; 8180
0.057.3 27.6 ;
57.313.2 ; 25.1
Fuente: USDA (2008), BITD (2008), ALADI (2008), CAE (2008), SNA (2008), DIAN (2008), USITC (2008), TARIC (2008), APEC (2008), Bradford (2003), ITC (2008). Elaboración propia. 1 Aranceles preferenciales según programa SGP, ATPDEA. Se ha tomado el arancel NMF en el caso de no
existencia de preferencias. En caso de subdivisión de partidas (como para la partida 080610 en Canadá) se utilizan ambos aranceles.
2 Se utiliza el ratio de valor de importación CIF sobre FOB de los Estados Unidos, por la falta de disponibilidad de datos y la poca variabilidad entre países. En caso de que existan datos de precio del consumidor para más de un año, se coloca el mínimo y máximo costo de transporte de la serie de años.
(Continuación) Cuadro II.13
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano88C
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007.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano96
Cuadro II.16grado de Protección nominal (interno) de las bna (gPne)
de la metodología de bradford Para las Partidas arancelariasde imPortación de Productos agrícolas del Perú, 2007-2008
Código AS Partida AñoPrecio del
Consumidor (US$/kg)
Precio 3 Internacional
(US$/kg)
Grado de Protección 4
Máx. Mín.
0206220000 Hígados de bovinos, congelados
2007 2.7 0.9 1.9 2.0
2008 3.0 1.0 1.9 2.0
0207110000Carnes y despojos comestibles de gallo o gallina sin trocear, frescos o refrigerados
2007 3.6 0.8 2.6 2.8
0207110000Carnes y despojos comestibles de gallo o gallina sin trocear, frescos o refrigerados
2008 4.0 0.6 4.1 4.4
0210190000Las demás carnes de la especie porcina, saladas o en salmuera, secas o ahumadas1
2008 41.0 10.8 2.3 2.4
0713409000 Lentejas, excepto para la siembra
2007 1.2 0.6 1.2 1.3
2008 1.6 0.8 1.2 1.3
0808100000 Manzanas frescas2007 0.7 0.7 1.0 1.0
2008 0.7 0.7 1.0 1.0
1001109000 Trigo duro, excepto para la siembra
2007 1.0 0.2 2.8 3.0
2008 1.1 0.3 2.0 2.2
1001902000 Los demás trigos2007 1.0 0.2 2.5 2.6
2008 1.1 0.4 1.9 2.1
1006300000Arroz semiblanqueado o blanqueado, incluso pulido o glaseado
2007 0.8 0.5 1.1 1.2
2008 1.0 0.5 1.3 1.4
1517100000 Margarina, excepto la margarina liquida
2007 2.6 1.3 1.3 1.4
2008 2.8 1.6 1.1 1.2
2008702000Duraznos en agua con adición de azúcar u otro edulcorante, incluido el jarabe1
2008 3.7 0.8 2.9 3.2
1005901100 Maíz duro amarillo 2007 0.322 0.2 1.0 1.04
Promedio del grado de protección 1.9 2.0
Fuente: ADUANET (2008), INEI (2008). 1 VIVANDA (2008).2 En la metodología de esta partida se utilizó directamente el precio del productor (0.2) y se le agregó el mark-
up de 60% para obtener el precio del consumidor. 3 Este precio incluye el margen de seguros y transporte. 4 El valor máximo y mínimo del grado de protección considera, respectivamente, el máximo y el mínimo (60%
y 50%) valor del margen de producción.
Capítulo II. Barreras No Arancelarias y Protección Externa e Interna de los Productos Transables / Mario Tello 97
A pesar de las limitaciones de la información y los criterios de selec-ción utilizados, las estimaciones del grado de protección nominal externo e interno, por un lado, son consistentes con las diferencias entre los valo-res unitarios de los productos de exportación y los respectivos precios al consumidor en los países de destino de las exportaciones, y entre estos precios y los estimados de los precios internacionales. Por otro lado, son consistentes con las estimaciones por país realizadas en otros estudios, tal como se muestra en el Cuadro II.17. Las cifras del Cuadro II.14 indican, en primer lugar, que el valor unita-rio de exportación para cada partida y país de destino de las exportaciones del Perú es menor o igual a los precios internacionales CIF estimados, o caen dentro del rango de dichos precios. Esto implica que los estimados de los precios internacionales, de acuerdo a los parámetros considerados, reflejan el grado de competencia del Perú con respecto a los países que compiten con las exportaciones en las partidas consideradas. En segundo lugar, para casi la totalidad de las partidas consideradas en el Cuadro II.14, el grado de protección nominal externo hubiese sido mayor al reportado si solo se considera el ratio entre el precio del consumidor y el valor unitario de exportación del Perú. Esto sugiere que con los parámetros tomados, las estimaciones del grado de protección nominal son sesgadas hacia abajo. Cabe anotar que cuanto mayor sea la diferencia entre el valor unitario de exportación y el precio al consu-midor menor será el grado de acceso al mercado de los productos de exportación del Perú. En tercer lugar, a excepción del grado de protección externo de Chile, el promedio del respectivo grado de los países desarrollados es mayor que el promedio de China y los países de América Latina. En cuarto lugar, en las 31 partidas-países de destino de las exporta-ciones consideradas, el estimado grado de protección externo, debido a las BNA, supera el respectivo grado originado por el arancel ad valórem que impone los países a las partidas de exportación del Perú. Las cifras del Cuadro II.16 indican también que el grado de protec-ción interno originado por las BNA, que impone el Perú a los productos importados considerados, supera el respectivo grado originado por aran-cel ad valórem (NMF o preferencial). Sin embargo, el promedio de grado de protección interno es mucho menor que el externo, en particular con la protección causada por las BNA de los países desarrollados.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano98
Las cifras del Cuadro II.17 muestran los promedios de los grados de protección nominal de los países estimados en los cuadros II.15 y II.16 con las estimaciones reportadas en Bradford (2006), Kee et al. (2006), World Bank (2008a) y Warren et al. (2002). Las cifras de Bradford (2006) son obtenidas con la misma metodo-logía usada en este capítulo, y representan el promedio de 12 productos del rubro Vegetales, frutas y nueces partidas. El grado de protección esti-mado por el World Bank (2008a) corresponde al promedio de las partidas arancelarias de los códigos del 06 al 09 del sistema armonizado52. Los estimados solo toman en cuentan las barreras no arancelarias estándar y no consideran el resto de las BNA. La metodología de los grados de protección nominal del World Bank (2008a) es la formulada en Kee et al. (2006)53. Estos autores también estiman el denominado índice de restricción al comercio (Anderson y Neary, 1994 y 2004). El relevante índice, en términos de los estimados del grado de protección reportados aquí, es el índice total de restricción al comercio correspondiente al acceso al mercado. Este índice mide el arancel uniforme equivalente que mantendría las exportaciones de un país a un nivel constante. El grado de protección nominal derivado de este arancel es estimado para el total de sectores, el sector agropecuario y el manufacturero. Los aranceles equivalentes de Kee et al. (2006) incluyen los aranceles ad valórem y el arancel ad valórem equivalente resultante de las BNA estándar. Las cifras del grado de protección de Warren et al. (2002) corresponden a los ratios entre el precio de tres productos agrícolas de 17 ciudades de los Estados Unidos, con los respectivos precios máximo y mínimo estimados, con precios de 109 ciudades de 70 países. El año de información de los precios es 1999. Si bien los grados de protección nominal reportados en el Cuadro II.17 no son comparables por la diversidad de información, período y métodos que dichos grados han usado para sus estimaciones, las características comunes que las estimaciones comparten sugieren que, independiente-mente del método, información y período usados, las BNA estándar o no estándar otorgan protección a los productores domésticos de los países
52 La descripción de los sectores son (06), Plantas vivas y productos de floricultura; (07) Hortalizas, plantas, raíces y tubérculos alimenticios; (08) Frutas y frutos comestibles, cortezas de agrios (cítricos), melones o sandías; (09) Café, té, hierba mate y especias.
53 La metodología es descrita en el Cuadro II.12.
Capítulo II. Barreras No Arancelarias y Protección Externa e Interna de los Productos Transables / Mario Tello 99
Cuadro II.17grado de Protección nominal de las bna de diversos estudios,
1999-2008
PaísSector (Sectores de los
Métodos Alternos)
Metodologías
Grado de Protección1
Bradford2 World Bank 5
Warren et al.3
Max. Min.Protección Mundial
Max.
Protección Mundial
Min.
Estados Unidos
Agrícola 2.9 2.4 1.2 1.4 n.d.7 n.d.
China6 Pesquero (Agrícola) 1.4 1.4 n.d. 1.4 n.d. n.d.
España Agrícola 3.9 4.2 n.d. 1.44 n.d. n.d.
Alemania Pesquero (Agrícola) 1.9 1.7 1.3 1.44 n.d. n.d.
Chile Agrícola 4.1 3.8 n.d. 1.3 n.d. n.d.
HolandaAgrícola/ Pesquero (Agrícola)
2.9 2.5 1.0 1.5 n.d. n.d.
BélgicaAgrícola/ Pesquero (Agrícola)
4.2 4.2 1.1 1.6 n.d. n.d.
Francia Agrícola 12.7 12.7 n.d. 1.5 n.d. n.d.
Canadá Agrícola 5.4 4.3 1.04 1.5 n.d. n.d.
Reino Unido
Agrícola/ Pesquero (Agrícola)
1.9 2.3 1.3 1.54 n.d. n.d.
México Agrícola 1.7 1.4 n.d. 1.3 n.d. n.d.
Ecuador Agrícola 2.8 2.4 n.d. 1.3 n.d. n.d.
Colombia Agrícola 1.9 1.6 n.d. 1.4 n.d. n.d.
Perú Agrícola 1.9 2.0 n.d. 1.4 n.d. n.d.
Perú
Manzanas 1.0 1.0 n.d. n.d. 1.1 1.0
Arroz 1.2 1.3 n.d. n.d. 1.4 1.0
Margarina 1.2 1.3 n.d. n.d. 2.1 1.5
Fuente: Warren (2002), Kee et al. (2006), Bradford (2006), World Bank (2008a). Cuadros II.12, II.15 y II.16. 1 Promedios de productos y períodos de acuerdo al país, con valores de los años entre 2001 y 2008. 2 El grado de protección por país de Bradford (2006) es el promedio de los grados estimados para 12 productos
que pertenecen a la agrupación: Vegetales, frutas y nueces. El año de información es 1999. 3 El grado de protección nominal corresponde a los ratios de los precios de 17 ciudades de los Estados Unidos
del año 2000. 4 El grado de protección estimado por Kee et al. (2006) es de 1.5 para los países de la Unión Europea. El grado
de protección del World Bank (2008a) no dispone de información para el Reino Unido. 5 Periodo de la información entre 1997-2001, la protección corresponde a las BNA estándar del sector
agrícola de los códigos 06, 07, 08 y 09 del sistema armonizado. 6 El grado de protección reportado es el estimado por Kee et al. (2006) para China del sector agropecuario;
de México para la misma fuente y sector; el grado de Kee et al. (2006) es 1.6. 7 No disponible.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano100
que establecen dichas BNA, y por consiguiente restringen el acceso a los mercados de estos países. Más aún, por la continua y la sostenida reduc-ción de las barreras arancelarias desde 1994, dicha protección nominal es mayor que aquella que origina los aranceles. De otro lado, las BNA de los países desarrollados originan un mayor grado de protección nominal que aquel resultante de las BNA de los países en desarrollo.
ii.5 conclusiones
La tesis central, que se deriva de las informaciones y estimaciones repor-tadas en este capítulo, es que en las últimas tres décadas los efectos directos de la estructura del sector transable y la política comercial del Perú, conjuntamente con el proceso de globalización (liberalización) de los mercados internacionales de bienes sobre el sector agropecuario peruano, pueden no haber sido lo suficientemente significantes, y la magnitud de la cobertura de estos efectos sobre la población rural en situación de pobreza puede haber sido aún menor. Esta tesis se sostiene en los resultados siguientes, descritos en este capítulo:
• ElvalordelasexportacionesdelPerúenelperíodo1950-2007hasido dominado por el valor de las exportaciones de productos pri-marios, y entre estos, por aquel de los productos mineros. El valor de producción de estos productos es elaborado, en su mayoría, por empresas grandes y medianas, con alta participación de las empre-sas extranjeras. De otro lado, la participación del valor de exporta-ción del sector agropecuario (en particular del sector tradicional) del valor total exportado ha disminuido drástica y sostenidamente desde 1950. Los estimados sobre la estructura de superficie cosechada (y cultivada) agrícola indican que solo el 23% de dicha superficie es dedicada a los productos de exportación y que más del 70% de las unidades productivas en las superficies agrícolas poseen a lo más cinco hectáreas. Así, estas estimaciones sugieren que la cobertura en unidades productivas del sector agrícola exportador es relativamente baja, y menor aún en la población rural en situación de pobreza. Se estima que esta población explota superficies agrícolas de a lo más tres hectáreas, las cuales representan el 17% de la superficie agrícola total.
Capítulo II. Barreras No Arancelarias y Protección Externa e Interna de los Productos Transables / Mario Tello 101
• Losestimadosdelaestructuradesuperficieagrícolatambiénindicanque la mayoría de las unidades agrícolas se orientan a actividades productivas cuyos productos compiten con los importados, o son productos no transables. En 2006, los productos agropecuarios representaban el 12% del valor de las importaciones del Perú.
• Comoconsecuenciadelprocesodeglobalización(liberalización)delas últimas dos décadas, la política comercial del Perú y sus prin-cipales países-socios comerciales, con respecto a los instrumentos comerciales de bienes y a los arreglos comerciales preferenciales implementados, ha estado asociada, por un lado, a una reducción drástica de los aranceles (ad valórem) del Perú y de los principales países de destino de las exportaciones peruanas, y por otro lado, a un incremento sustancial de las barreras comerciales no arancelarias. Así, en 2006, las preferencias otorgadas por los principales socios comerciales han originado que los sectores primarios de exportación enfrenten aranceles ad valórem prácticamente nulos y que, a excep-ción de China, en promedio (y tomando en cuenta la ponderación del valor exportado del Perú a los socios comerciales), más del 80% de las partidas arancelarias tengan cero arancel. El número de barreras comerciales no arancelarias, por su parte, no ha sido reducido, y estas barreras se han concentrado en los sectores agropecuario y manufacturero.
• Si bien los aranceles en losmercadosdeexportación sonprácti-camente cero para la mayor parte de las partidas arancelarias, el Perú todavía impone aranceles a los productos agropecuarios, en promedio, mayores a 14%54, y el arancel promedio peruano es mucho mayor que el que imponen a las exportaciones los principales socios comerciales. Estas diferencias en las restricciones arancelarias indican que las ganancias en reducciones arancelarias resultantes de las negociaciones comerciales que el Perú está estableciendo serán poco significativas. En esencia, las concesiones arancelarias que el Perú otorgue a sus socios comerciales serán mayores que las que
54 Aunque en 2008 estos aranceles se han reducido aún más, como se muestra en el Cuadro II.15 de las partidas arancelarias consideradas en las estimaciones del grado de protección interno.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano102
los socios otorguen al Perú. Contrariamente, las ganancias serían mucho mayores y significativas si las negociaciones se concentraran en la reducción de las barreras comerciales no arancelarias.
• Lasestimacionesdelgradodeprotecciónexternoeinternooriginadopor las barreras no arancelarias indican que estas son significativas y, en promedio, el grado de protección externo es mayor que el interno. Estas diferencias sugieren que si las reducciones o armo-nizaciones de las barreras no arancelarias son introducidas en las negociaciones comerciales, las ganancias en el grado de acceso a los mercados externos, resultantes de las reducciones de las barreras no arancelarias que otorguen los principales socios de los produc-tos de exportación peruanos, serían mayores para el Perú que las ganancias en dicho grado en el mercado interno, obtenidas por los países exportadores de las importaciones peruanas. Sin embargo, por la estructura del área cosechada agrícola, y por las diferencias en el grado de protección externo e interno, las potenciales ganan-cias en acceso a los mercado por las reducciones de las barreras no arancelarias serían sesgadas a favor de las empresas exportadoras agropecuarias y en contra de la población rural en situación de pobreza, cuyas actividades agropecuarias son orientadas mayor-mente hacia el mercado interno.
• Estasestimaciones,juntoconelcambioenlacomposicióndelasbarre-ras comerciales ocurrido en las últimas tres décadas a consecuencia del proceso de liberalización comercial en los mercados internacionales de bienes, indican una sustitución de la fuente de la protección de los mercados domésticos de los países (en particular de los países desa-rrollados), de protección basada en barreras estándar (dominado en la década de 1970 y fines de aquella de 1980 por las barreras arancela-rias) a protección basada en barreras no estándar, o no arancelarias. Por la concentración de estas barreras en los sectores agropecuario y manufacturero, la liberalización de los mercados internacionales de bienes ha sido efectiva para el sector minero de exportación, y no ha así para los sectores agropecuario y manufacturero de exportación peruanos. Más aún, por la liberalización unilateral implementada en el Perú desde mediados de la década de 1980, el grado de protección del mercado interno ha disminuido por la reducción de las barreras arancelarias.
103Capítulo II. Referencias / Mario Tello
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Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano112
anexo ii
Cuadro II.A1lista y códigos de las restricciones comerciales internacionales
de acuerdo a la conferencia en comercio
y desarrollo de las naciones unidas (unctad)
No.Restricción comercial
internacionalAcuerdos/Artículos del GATT y OMC
I Medidas arancelarias: Estas medidas aumentan los costos de las importaciones en un porcentaje o monto fijo. Estos pueden ser de dos tipos: derechos de aduana ad valórem, y derechos específicos.
11 Derechos de Aduanas Normales: Son los derechos básicos establecidos en la ley del arancel de aduanas, a menudo denominados también derechos generales.
12 Derechos NMF (nación más favorecida): Si un país establece un trato de preferencia o de mejora de las condiciones comerciales con algún país, automáticamente lo establece con el resto de interlocutores comerciales que sean miembros de la OMC.
121 Derechos NMF (Estatutorio)
122 Derechos NMF (Aplicados)
123 Derechos NMF (Consolidados)
13 Derechos Máximos Aplicados por el GATT: Derechos máximos aplicables por una parte contratante del GATT a las otras partes; que han sido consolidados como contrapartida de concesiones otorgadas en el marco de negociaciones celebradas en el GATT.
14 Derechos Aplicados a Contingentes Arancelarios: Un contingente arancelario es todo valor o cantidad predeterminada de un producto dado, en relación con una partida arancelaria que puede importarse durante un período específico con una reducción de los derechos de aduana normales, y por encima del cual toda cantidad adicional de ese producto puede importarse pagando los derechos de aduana normales.
141 Derechos Bajos: Reducciones arancelarias temporales a productos específicos de importación.
142 Derechos Altos: Aumentos arancelarios temporales a productos específicos de importación.
15 Derechos de Temporada: Reducciones arancelarias aplicables según la época del año, normalmente a los productos agrícolas.
151 Derechos Bajos
(Continúa…)
113Capítulo II. Anexos II / Mario Tello
(Continuación) Cuadro II.A1
No.Restricción comercial
internacionalAcuerdos/Artículos del GATT y OMC
I Medidas arancelarias
152 Derechos Altos
16 Derechos Reducidos Temporales: Reducciones arancelarias temporales a productos específicos de importación.
17 Derechos Aumentados Temporales: Aumentos arancelarios temporales a productos específicos de importación.
171 Derechos de Represalia
172 Derechos de Urgencia o de Salvaguardia: Aumentos tarifarios que permiten aliviar las presiones internas que causan las importaciones masivas.
18 Derechos Preferenciales en Virtud de Acuerdos Comerciales: Reducciones arancelarias a determinadas partidas establecidas por acuerdos comerciales multilaterales o bilaterales, o derechos otorgados sin reciprocidad por un grupo de países a otro grupo de países.
181 Unión Aduanera
182 Acuerdos de Libre Comercio
183 SGP (Sistema de Preferencias Generalizadas): Mecanismo por el que los productos manufacturados y determinados productos agrícolas exportados por los países en vías de desarrollo acceden al mercado de un país o grupo de países con una exoneración total o parcial de los derechos de Aduana.
1831 SGP para los países en desarrollo
1832 SGP para los países menos adelantados
184 Otros Acuerdos Preferenciales Específicos
1841 De los países desarrollados a los países desarrollados
1842 De los países desarrollados a los países en desarrollo
1843 De los países desarrollados a los países menos adelantados
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano114
No.Restricción comercial
internacionalAcuerdos/Artículos del GATT y OMC
I Medidas arancelarias
1844 De los países en desarrollo a los países desarrollados
1845 De los países en desarrollo a los países en desarrollo
1846 De los países en desarrollo a los países menos adelantados
189 Acuerdos Preferenciales N.E.P.
19 Medidas Arancelarias N.E.P.
II Medidas paraarancelarias: Medidas no arancelarias que aumentan el costo de las importaciones de forma análoga a como lo hacen las medidas arancelarias, es decir, en un determinado porcentaje o suma, calculados respectivamente sobre la base del valor o de la cantidad.
21 Recargos Aduaneros: Aumento de los costos aduaneros
22 Gravámenes Adicionales: Carga fiscal adicional a la de los derechos y recargos aduaneros.
221 Impuesto sobre las Transacciones en Divisas
222 Impuesto de Timbre: Impuesto aplicado sobre los instrumentos públicos y documentos privados que se otorguen en el país, o que se otorguen fuera del mismo, pero que se ejecuten en el territorio nacional.
223 Derechos de Licencia de Importación
224 Derechos Consulares por Visado de Facturas
225 Impuesto de Estadística: Pago a Aduanas por información.
226 Impuesto sobre los Servicios de Transporte
227 Gravámenes Aplicables a Categorías de Productos Sensibles
2271 Gravámenes para proteger la salud de las personas
2272 Gravámenes para proteger la salud/vida de animales
2273 Gravámenes para proteger la salud de plantas
2274 Gravámenes para proteger el medio ambiente
2275 Gravámenes para proteger la fauna/flora silvestres
(Continuación) Cuadro II.A1
(Continúa…)
115Capítulo II. Anexos II / Mario Tello
No.Restricción comercial
internacionalAcuerdos/Artículos del GATT y OMC
II Medidas paraarancelarias
2276 Gravámenes para combatir el uso indebido de drogas
2277 Gravámenes para garantizar la seguridad de las personas
2278 Gravámenes para garantizar la seguridad nacional
2279 Gravámenes para fines N.E.P.
229 Graváenes Adicionales N.E.P.
23 Impuestos y Gravámenes Interiores sobre Productos Importados
231 Impuesto General sobre las ventas
232 Impuesto Sobre el Consumo: Impuesto que grava determinados tipos de productos, por lo general suntuarios o no esenciales, como bebidas alcohólicas o tabaco. Este impuesto se percibe ad valórem o en forma de gravamen específico.
237 Impuestos y Gravámenes sobre las Categorías de Productos Sensibles
2371 Gravámenes para proteger la salud de las personas
2372 Gravámenes para proteger la salud/vida de animales
2373 Gravámenes para proteger la salud de plantas
2374 Gravámenes para proteger el medio ambiente
2375 Gravámenes para proteger la fauna/flora silvestres
2376 Gravámenes para combatir el uso indebido de drogas
2377 Gravámenes para garantizar la seguridad de las personas
2378 Gravámenes para garantizar la seguridad nacional
2379 Gravámenes para fines N.E.P.
239 Impuestos y Gravámenes Internos sobre Productos Importados N.E.P.
(Continuación) Cuadro II.A1
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano116
No.Restricción comercial
internacionalAcuerdos/Artículos del GATT y OMC
II Medidas paraarancelarias
24 Aforo Aduanero Basado en un Precio Administrativo: Derechos de aduana y otros gravámenes sobre ciertas importaciones basados en un precio administrativo fijado para esos productos, que transforma este derecho en uno específico.
29 Medidas Paraarancelarias N.E.P.
III Medidas no arancelarias
3 Medidas en Control del Precio: Se utilizan para controlar el precio de los productos importados.
31 Fijación del Precio por la Administración: Para la fijación del precio, las autoridades del país importador tienen en cuenta el precio interno al productor o al consumidor; establecen un precio mínimo y otro máximo; o recurren a una determinada cotización del mercado internacional.
311 Precios Mínimos de Importación
319 Precios Administrativos N.E.P.
32 Limitación Voluntaria del Precio de las Exportaciones: Acuerdo por el cual el exportador acepta mantener el precio de sus productos por encima de un nivel determinado.
33 Derechos Variables: Acercan el precio de mercado de los productos agrícolas o alimenticios importados a los de productos nacionales similares, anticipadamente y por un determinado período y para un precio preestablecido.
331 Derechos Reguladores Variables
332 Elementos Móviles
333 Elementos Compensatorios
334 Derechos de Importación Flexibles
339 Derechos Variables N.E.P.
34 Medidas Antidumping: Se adoptan estas medidas si la autoridad investigadora del país importador resuelve que existe dumping y que este ocasiona un daño importante. Existe dumping si el precio de exportación del producto exportado es menor que el precio comparable, en el curso de operaciones comerciales normales, de un producto similar destinado al consumo en el país exportador.
(Continuación) Cuadro II.A1
(Continúa…)
117Capítulo II. Anexos II / Mario Tello
No.Restricción comercial
internacionalAcuerdos/Artículos del GATT y OMC
III Medidas no arancelarias
341 Investigaciones Antidumping
342 Derechos Antidumping: Derechos percibidos sobre ciertos productos originarios destinados a compensar el margen de dumping. Generalmente estos derechos se aplican a una empresa concreta.
343 Compromisos Relativos al Precio: Compromisos ofrecidos por los exportadores para evitar la imposición de derechos antidumping.
35 Medidas Compensatorias: Podrán adoptarse medidas compensatorias si la autoridad investigadora del país importador determina que los productos importados se benefician de una subvención en el país exportador y ello causa un daño.
351 Investigaciones con Fines Compensatorios
352 Derechos Compensatorios: Derechos percibidos sobre ciertos productos originarios para compensar el monto de la subvención concedida a la producción o exportación deesos productos.
353 Compromisos Relativos al Precio: Son los compromisos ofrecidos por los exportadores o por las autoridades del país exportador para evitar la imposición de derechos compensatorios.
319 Medidas de Control del Precio N.E.P.
4 Medidas Financieras: Medidas por las que se regula el acceso a las divisas para adquirir importaciones y el costo de tales divisas, y se determinan las condiciones del pago.
41 Pagos Anticipados Obligatorios: Pago por anticipado del valor de la transacción de importación.
411 Depósito Previo a la Importación: Obligación de depositar un determinado porcentaje del valor de la transacción de importación durante un cierto tiempo con anterioridad a la importación, sin que genere intereses.
412 Depósito de Efectivo: Obligación de depositar la totalidad o una parte del valor de la transacción en un banco comercial antes de la apertura de la carta de crédito.
(Continuación) Cuadro II.A1
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano118
No.Restricción comercial
internacionalAcuerdos/Artículos del GATT y OMC
III Medidas no arancelarias
413 Pago Anticipado de los Derechos de Aduana: Pago por anticipado de la totalidad o una parte de los derechos de aduana, sin que se generen intereses.
417 Depósitos Reembolsables por Categorías de Productos Sensibles: Los depósitos reembolsables son cargas que se restituyen cuando los productos usados o sus envases son devueltos a un sistema de recuperación.
4171 Depósitos reembolsables para proteger la salud de las personas
4172 Depósitos reembolsables para proteger la salud/vida de animales
4173 Depósitos reembolsables para proteger la salud de plantas
4174 Depósitos reembolsables para proteger el medio ambiente
4175 Depósitos reembolsables para proteger la fauna/flora silvestres
4176 Depósitos reembolsables para combatir el uso indebido de drogas
4177 Depósitos reembolsables para garantizar la seguridad de las personas
4178 Depósitos reembolsables para garantizar la seguridad nacional
4179 Depósitos reembolsables para fines N.E.P.
419 Pagos anticipados obligatorios. N.E.P.
42 Tipos de Cambio Múltiples para Fines N.E.P.: El tipo de cambio oficial se reserva para los productos esenciales, mientras que los demás productos se han de pagar a los tipos de cambio del mercado o, algunas veces, con divisas adquiridas en subastas.
43 Asignación Restrictiva para Fines N.E.P.: Controla los flujos de importaciones, es efectuada generalmente por el banco central a través de licencias, visados, autorizaciones, etcétera.
(Continuación) Cuadro II.A1
(Continúa…)
119Capítulo II. Anexos II / Mario Tello
No.Restricción comercial
internacionalAcuerdos/Artículos del GATT y OMC
III Medidas no arancelarias
431 Prohibición de Asignación de Divisas
432 Autorización Bancaria
439 Asignaciones Restrictivas de Divisas Oficiales N.E.P.
45 Normas Reguladoras de las Condiciones de Pago de las Importaciones: Regulan las condiciones de pago de las importaciones y la obtención y utilización de créditos (extranjeros o nacionales) para financiarlas.
46 Demoras en la Transferencia, Colas: Demoras mínimas permitidas entre la fecha de entrega de los productos y la de la liquidación final de la transacción de importación (por lo general 90, 180 ó 360 días para los bienes de consumo y los insumos industriales, y entre dos y cinco años para los bienes de capital).
49 Medidas Financieras N.E.P.
5 Regímenes de Licencias Automáticas: Medidas de carácter formal únicamente, que no implican una restricción.
51 Licencias Automáticas: Aprobación de las solicitudes de importación. A veces se denomina licencia general, o liberal, abierta.
52 Vigilancia de las Importaciones: Sirve para indicar la preocupación de la administración de un país ante un aumento de las importaciones, y lograr que los socios comerciales reduzcan el crecimiento de sus exportaciones.
521 Vigilancia Retrospectiva
522 Vigilancia Previa
527 Vigilancia Previa para las Categorías de Productos Sensibles
5271 Vigilancia previa para proteger la salud de las personas
5272 Vigilancia previa para proteger la salud/vida de animales
5273 Vigilancia previa para proteger la salud de plantas
5274 Vigilancia previa para proteger el medio ambiente
(Continuación) Cuadro II.A1
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano120
No.Restricción comercial
internacionalAcuerdos/Artículos del GATT y OMC
III Medidas no arancelarias
5275 Vigilancia previa para proteger la fauna/flora silvestres
5276 Vigilancia previa para combatir el uso indebido de drogas
5277 Vigilancia previa para garantizar la seguridad de las personas
5278 Vigilancia previa para garantizar la seguridad nacional
5279 Vigilancia previa para fines N.E.P.
57 Exigencia de Rescate
59 Regímenes de Licencias Automáticas N.E.P.
6 Medidas de Control de la Cantidad: Restringen la cantidad de las importaciones de un producto determinado, mediante la concesión restrictiva de licencias, el establecimiento de un contingente o la prohibición de importar el producto.
61 Regímenes de Licencias No Automáticas: La práctica de exigir una licencia de importación que no se concede automáticamente. La licencia puede concederse de forma discrecional o bajo ciertas condiciones.
611 Licencia sin Condiciones Previas: Licencia que depende del criterio de la autoridad expedidora, a veces denominada también licencia discrecional.
612 Licencia Reservada a Determinados Compradores: Licencia para importar determinados productos, reservada a ciertas categorías de importadores solamente, como fabricantes, empresas de servicios, organismos de la administración pública, etcétera.
613 Licencia Reservada para Determinados Usos: Licencia limitada a las operaciones que se espera tendrán un beneficio positivo para economía nacional, tales como actividades de producción para la exportación, proyectos de inversión, etcétera.
6131 Vinculada a exportaciones
6132 Concedida para efectos distintos de la exportación
(Continuación) Cuadro II.A1
(Continúa…)
121Capítulo II. Anexos II / Mario Tello
No.Restricción comercial
internacionalAcuerdos/Artículos del GATT y OMC
III Medidas no arancelarias
614 Licencia Vinculada a la Producción Interior: Vinculación obligatoria de las importaciones con la producción para el mercado interior.
6141 Compra de Productos Nacionales: Licencia concedida con la condición de que se compre una cierta proporción de productos nacionales que sean similares a los importados.
6142 Exigencia de un Cierto Porcentaje de Productos Nacionales: Licencia que se concede con la condición de que el producto de que se trate incluirá un cierto porcentaje de insumos nacionales.
6143 Comercio de Trueque o de Compensación: Trueque de productos en especie.
615 Licencia Vinculada al Uso de Divisas No Oficiales: Licencia que se concede cuando no se requieren divisas oficiales.
6151 Divisas procedentes del extranjero
6152 Divisas propias del importador
616 Licencia Combinada con o Sustituida por una Autorización: Se exige también una autorización especial o una inscripción en un registro para importar expedida por el organismo técnico encargado de coordinar un determinado sector de la economía nacional (Ministerio de Industria, Ministerio de Agricultura, etcétera.).
617 Autorización Previa para las Categorías de Productos Sensibles: Autorización previa exigida para importar productos sometidos a reglamentos de sanidad o de seguridad, a normas técnicas o a disposiciones de tratados internacionales para la protección del medio ambiente o de la fauna y la flora silvestres.
6171 Autorización previa para proteger la salud de las personas
6172 Autorización previa para proteger la salud/vida de animales
(Continuación) Cuadro II.A1
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano122
No.Restricción comercial
internacionalAcuerdos/Artículos del GATT y OMC
III Medidas no arancelarias
6173 Autorización previa para proteger la salud de plantas
6174 Autorización previa para proteger el medio ambiente
6175 Autorización previa para proteger la fauna/flora silvestres
6176 Autorización previa para combatir el uso indebido de drogas
6177 Autorización previa para garantizar la seguridad de las personas
6178 Autorización previa para garantizar la seguridad nacional
6179 Autorización previa para fines N.E.P.
619 Regímenes de Licencias No Automáticas N.E.P.
62 Contingentes: Restricción de las importaciones de un determinado producto mediante el establecimiento de una cantidad o un valor máximos para el producto cuya importación se autoriza.
621 Contingente Global: Contingente de importación de un determinado producto fijado en forma de una cantidad o un valor total.
6211 Sin repartir
6212 Repartido entre determinados países exportadores
622 Contingente Bilateral: Contingente de importaciones reservado a un determinado país.
623 Contingente de Temporada: Contingente de importación para una época determinada del año, que se establece por lo general para ciertos productos agrícolas.
624 Contingente Vinculado a los Resultados de Exportación: Contingente de importación establecido en un porcentaje del valor de los productos exportados.
625 Contingente Vinculado a la Compra de Productos Nacionales: Contingente de importación establecido en un porcentaje del valor de los productos comprados en el mercado interior similares a los productos importados.
(Continuación) Cuadro II.A1
(Continúa…)
123Capítulo II. Anexos II / Mario Tello
No.Restricción comercial
internacionalAcuerdos/Artículos del GATT y OMC
Medidas no arancelarias
627 Contingente para las Categorías de Productos Sensibles: Contingente establecido con el fin de proteger la salud humana, la salud y la vida de animales o plantas, el medio ambiente o la fauna y la flora silvestres y de combatir el uso indebido de drogas, y para garantizar la seguridad de las personas.
6271 Contingente para proteger la salud de las personas
6272 Contingente para proteger la salud/vida de animales
6273 Contingente para proteger la salud de plantas
6274 Contingente para proteger el medio ambiente
6275 Contingente para proteger la fauna/flora silvestres
6276 Contingente para combatir el uso indebido de drogas
6277 Contingente para garantizar la seguridad de las personas
6278 Contingente para garantizar la seguridad nacional
6279 Contingente para fines N.E.P.
6289 Contingente por razones políticas
629 Contingentes N.E.P.
63 Prohibiciones: Prohibición incondicional de importar.
631 Prohibición Total: Prohibición estricta.
632 Suspensión de la Concesión de Licencias: Una forma de prohibición de facto.
633 Prohibición de Temporada: Prohibición de las importaciones durante una época determinada del año, que se aplica por lo general a ciertos productos agrícolas.
634 Prohibición Temporal: Prohibición que tiene una duración limitada fijada de antemano.
635 Diversificación de las Importaciones: Prohibición de importar determinados productos de países con los cuales el país importador sigue teniendo un déficit comercial muy grande.
(Continuación) Cuadro II.A1
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano124
No.Restricción comercial
internacionalAcuerdos/Artículos del GATT y OMC
III Medidas no arancelarias
636 Prohibición por Razones del Origen (Embargo)
637 Prohibición para las Categorías de Productos Sensibles: Prohibición de importar determinados productos o de determinados países impuesta con el fin de proteger la salud humana, la salud y la vida de animales o plantas, el medio ambiente o la fauna y la flora silvestres y de combatir el uso indebido de drogas, y para garantizar la seguridad de las personas.
6371 Prohibición para proteger la salud de las personas
6372 Prohibición para proteger la salud/vida de animales
6373 Prohibición para proteger la salud de plantas
6374 Prohibición para proteger el medio ambiente
6375 Prohibición para proteger la fauna/flora silvestres
6376 Prohibición para combatir el uso indebido de drogas
6377 Prohibición para garantizar la seguridad de las personas
6378 Prohibición para garantizar la seguridad nacional
6379 Prohibición para fines N.E.P.
638 Prohibición por Razones Políticas: Prohibición de importar productos de un país o un grupo de países aplicada por razones políticas.
639 Prohibiciones N.E.P.
66 Acuerdos de Limitación de las Exportaciones: El exportador conviene en limitar sus exportaciones a fin de evitar que el país importador imponga restricciones obligatorias. Estos acuerdos se llaman acuerdos de limitación voluntaria de las exportaciones (LVE), acuerdos de ordenación del comercio (AOM), etcétera.
661 Acuerdos de Limitación Voluntaria de las Exportaciones
662 Acuerdos de Ordenación del Mercado
(Continuación) Cuadro II.A1
(Continúa…)
125Capítulo II. Anexos II / Mario Tello
No.Restricción comercial
internacionalAcuerdos/Artículos del GATT y OMC
III Medidas no arancelarias
663 Acuerdo Multifibras (AMF)
6631 Acuerdos de contingentación
6632 Acuerdos de celebración de consultas
6633 Acuerdos de cooperación administrativa
664 Acuerdos de Limitación de las Exportaciones de
6641 Acuerdos de contingentación
6642 Acuerdos de celebración de consultas
6643 Acuerdos de cooperación administrativa
669 Acuerdos de Limitación de las Exportaciones N.E.P.
67 Restricciones Impuestas a Determinadas Empresas: Incluyen restricciones como la aprobación selectiva de los importadores, la imposición de limitaciones a empresas en virtud del programa nacional de importaciones, la asignación a determinadas empresas de contingentes establecidos sobre la base del valor o de la cantidad, etcétera.
671 Aprobación Selectiva de los Importadores
672 Contingentes Asignados a Determinadas Empresas
679 Restricciones Impuestas a Determinadas Empresas N.E.P.
69 Medidas de Control de la Cantidad N.E.P.
7 Medidas Monopolísticas: Medidas que crean una situación monopolística, al otorgar derechos exclusivos a un agente económico o un grupo limitado de agentes económicos.
71 Canal Único de Importación: Obligación de efectuar todas las importaciones, o las de determinados productos, por intermedio de un organismo estatal o una empresa bajo control estatal.
711 Administración Estatal del Comercio de Importación
712 Organismo Importador Único
717 Canal Único para Categorías de Productos Sensibles
7171 Canal único para proteger la salud de las personas
7172 Canal único para proteger la salud/vida de animales
(Continuación) Cuadro II.A1
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano126
No.Restricción comercial
internacionalAcuerdos/Artículos del GATT y OMC
III Medidas no arancelarias
7173 Canal único para proteger la salud de plantas
7174 Canal único para proteger el medio ambiente
7175 Canal único para proteger la fauna/flora silvestres
7176 Canal único para combatir el uso indebido de drogas
7177 Canal único para garantizar la seguridad de las personas
7178 Canal único para garantizar la seguridad nacional
7179 Canal único para fines N.E.P.
72 Servicios Nacionales Obligatorios: Derechos exclusivos otorgados por la administración a empresas nacionales de seguros o de transporte marítimo respecto de la totalidad o una determinada proporción de las importaciones.
721 Seguro Nacional Obligatorio
722 Transporte Nacional Obligatorio
79 Medidas Monopolísticas N.E.P.
8 Medidas Técnicas: Medidas referentes a características de los productos, tales como la calidad, la seguridad o las dimensiones, consistentes en la imposición de requisitos relativos a las formalidades administrativas, la terminología, los símbolos, los ensayos y los métodos de ensayo, así como de requisitos de embalaje, marcado y el etiquetado de los productos.
81 Reglamentos Técnicos: Barreras comerciales establecidas debido a requisitos técnicos, con el objeto de proteger la vida o la salud de las personas o la vida o la salud de animales (reglamentos sanitarios); proteger la vida o la salud de plantas (reglamentos fitosanitarios); para proteger el medio ambiente y la fauna y la flora silvestres, garantizar la seguridad de las personas; garantizar la seguridad nacional; e impedir la utilización de prácticas engañosas.
811 Requisitos Relativos a las Características de los Productos: Disposiciones que prescriben las especificaciones técnicas que deben satisfacer los productos.
(Continuación) Cuadro II.A1
(Continúa…)
127Capítulo II. Anexos II / Mario Tello
No.Restricción comercial
internacionalAcuerdos/Artículos del GATT y OMC
Medidas no arancelarias
8111 Requisitos: Características para proteger la salud de las personas
8112 Requisitos: Características para proteger la salud/vida de animales
8113 Requisitos: Características para proteger la salud de plantas
8114 Requisitos: Características para proteger el medio ambiente
8115 Requisitos: Características para proteger la fauna/flora silvestres
8116 Requisitos: Características para combatir el uso indebido de drogas
8117 Requisitos: Características para garantizar la seguridad de las personas
8118 Requisitos: Características para garantizar la seguridad nacional
8119 Requisitos: Características para fines N.E.P.
812 Requisitos Relativos al Marcado: Disposiciones que especifican la información que debe figurar en el embalaje de los productos (país de origen, peso, símbolos especiales para las sustancias peligrosas, etc.), a los efectos del transporte y el despacho de aduanas.
8121 Requisitos: Marcado para proteger la salud de las personas
8122 Requisitos: Marcado para proteger la salud/vida de animales
8123 Requisitos: Marcado para proteger la salud de plantas
8124 Requisitos: Marcado para proteger el medio ambiente
8125 Requisitos: Marcado para proteger la fauna/flora silvestres
8126 Requisitos: Marcado para combatir el uso indebido de drogas
(Continuación) Cuadro II.A1
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano128
No.Restricción comercial
internacionalAcuerdos/Artículos del GATT y OMC
III Medidas no arancelarias
8127 Requisitos: Marcado para garantizar la seguridad de las personas
8128 Requisitos: Marcado para garantizar la seguridad nacional
8129 Requisitos: Marcado para fines N.E.P.
813 Requisitos Relativos al Etiquetado: Disposiciones que regulan el tipo y tamaño de los signos que deben estamparse en los embalajes y las etiquetas y prescriben la información que puede o debe proporcionarse al consumidor en ellos.
8131 Requisitos: Etiquetado para proteger la salud de las personas
8132 Requisitos: Etiquetado para proteger la salud/vida de animales
8133 Requisitos: Etiquetado para proteger la salud de plantas
8134 Requisitos: Etiquetado para proteger el medio ambiente
8135 Requisitos: Etiquetado para proteger la fauna/flora silvestres
8136 Requisitos: Etiquetado para combatir el uso indebido de drogas
8137 Requisitos: Etiquetado para garantizar la seguridad de las personas
8138 Requisitos: Etiquetado para garantizar la seguridad nacional
8139 Requisitos: Etiquetado para fines N.E.P.
814 Requisitos Relativos al Embalaje: Disposiciones que reglamentan la forma en que se deben o no embalar los productos para que se los pueda manejar con el equipo de manipulación de la carga utilizado en el país importador o por otras razones, y prescriben los materiales de embalaje que se han de emplear.
8141 Requisitos: Embalaje para proteger la salud de las personas
(Continuación) Cuadro II.A1
(Continúa…)
129Capítulo II. Anexos II / Mario Tello
No.Restricción comercial
internacionalAcuerdos/Artículos del GATT y OMC
III Medidas no arancelarias
8142 Requisitos: Embalaje para proteger la salud/vida de animales
8143 Requisitos: Embalaje para proteger la salud de plantas
8144 Requisitos: Embalaje para proteger el medio ambiente
8145 Requisitos: Embalaje para proteger la fauna/flora silvestres
8146 Requisitos: Embalaje para combatir el uso indebido de drogas
8147 Requisitos: Embalaje para garantizar la seguridad de las personas
8148 Requisitos: Embalaje para garantizar la seguridad nacional
8149 Requisitos: Embalaje para fines N.E.P.
815 Requisitos Relativos a los Ensayos, la Inspección y la Cuarentena: Ensayo obligatorio de muestras del producto de que se trate por un laboratorio previamente asignado en el país importador, inspección del producto por las autoridades sanitarias antes de que la aduana autorice el levante o, si se trata de animales vivos y plantas, cuarentena.
8151 Ensayos/inspección/cuarentena para proteger la salud de las personas
8152 Ensayos/inspección/cuarentena para proteger la salud/vida de animales
8153 Ensayos/inspección/cuarentena para proteger la salud de plantas
8154 Ensayos/inspección/cuarentena para proteger el medio ambiente
8155 Ensayos/inspección/cuarentena para proteger la fauna/flora silvestres
8156 Ensayos/inspección/cuarentena para combatir el uso indebido de drogas
(Continuación) Cuadro II.A1
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano130
No.Restricción comercial
internacionalAcuerdos/Artículos del GATT y OMC
III Medidas no arancelarias
8157 Ensayos/inspección/cuarentena para garantizar la seguridad de las personas
8158 Ensayos/inspección/cuarentena para garantizar la seguridad nacional
8159 Ensayos/inspección/cuarentena para fines N.E.P.
816 Requisitos de información: Medida que exige dar información detallada sobre el producto, tal como la enumeración del contenido o notas explicativas para su uso y su eliminación.
8161 Requisitos: Información para proteger la salud de las personas
8162 Requisitos: Información para proteger la salud/vida de los animales plantas
8164 Requisitos: Información para proteger el medio ambiente
8165 Requisitos: Información para proteger la fauna/flora silvestres
8166 Requisitos: información para combatir el uso indebido de drogas
8167 Requisitos: Información para garantizar la seguridad de las personas
8168 Requisitos: Información para garantizar la seguridad nacional
8169 Requisitos: Información para fines N.E.P.
817 Requisitos Relativos al Tránsito: Medida que exige que la expedición se efectúe directamente a partir del país de origen hacia el país de destino sin transitar por un tercer país.
818 Reglamentos Técnicos
8180 Requerimientos aduaneros
819 Reglamentos Técnicos N.E.P.
8191 Reglamentos técnicos N.E.P. para proteger la salud de las personas
(Continuación) Cuadro II.A1
(Continúa…)
131Capítulo II. Anexos II / Mario Tello
No.Restricción comercial
internacionalAcuerdos/Artículos del GATT y OMC
III Medidas no arancelarias
8192 Reglamentos técnicos N.E.P. para proteger la salud/vida de animales
8193 Reglamentos técnicos N.E.P. para proteger la salud de plantas
8194 Reglamentos técnicos N.E.P. para proteger el medio ambiente
8195 Reglamentos técnicos N.E.P. para proteger la fauna/flora silvestres
8196 Reglamentos técnicos N.E.P. para combatir el uso indebido de drogas
8197 Reglamentos técnicos N.E.P. para garantizar la seguridad de las personas
8198 Reglamentos técnicos N.E.P. para garantizar la seguridad nacional
8199 Reglamentos técnicos N.E.P. para fines N.E.P.
82 Inspección Previa a la Expedición: Control obligatorio de la calidad, la cantidad y el precio de los productos antes de su expedición en el país exportador, efectuado por la agencia de inspección designada a este efecto por las autoridades del país importador. El control del precio tiene por objeto impedir la subfacturación y la sobrefacturación, para así evitar la evasión de los derechos de aduana o la salida de divisas.
83 Trámites Aduaneros Especiales: Trámites que no guardan una relación clara con la administración de ninguna de las medidas aplicadas por el país importador, como la obligación de presentar información acerca del producto que se vaya a importar más detallada que la exigida normalmente a los efectos de la declaración de aduanas, la exigencia de utilizar una determinada aduana de entrada, etcétera.
84 Obligación de Devolver los Productos Usados: Una medida que obliga a devolver el producto después de su uso.
8401 Obligación de devolver para proteger la salud de las personas
(Continuación) Cuadro II.A1
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano132
No.Restricción comercial
internacionalAcuerdos/Artículos del GATT y OMC
III Medidas no arancelarias
8402 Obligación de devolver para proteger la salud/vida de animales
8403 Obligación de devolver para proteger la salud de plantas
8404 Obligación de devolver para proteger el medio ambiente
8405 Obligación de devolver para proteger la fauna/flora silvestres
8406 Obligación de devolver para combatir el uso indebido de drogas
8407 Obligación de devolver para garantizar la seguridad de las personas
8408 Obligación de devolver para garantizar la seguridad nacional
8409 Obligación de devolver para fines N.E.P.
85 Obligación Relativa al Reciclare o Reuso
89 Medidas Técnicas N.E.P.
9 Medidas Diversas
91 Permisos de Comercialización para Categorías de Productos Sensibles
9101 Permisos de comercialización para proteger la salud de las personas
9102 Permisos de comercialización para proteger la salud/vida de animales
9103 Permisos de comercialización para proteger la salud de plantas
9104 Permisos de comercialización para proteger el medio ambiente
9105 Permisos de comercialización para proteger la fauna/flora silvestres
9106 Permisos de comercialización para combatir el uso indebido de drogas
(Continuación) Cuadro II.A1
(Continúa…)
133Capítulo II. Anexos II / Mario Tello
No.Restricción comercial
internacionalAcuerdos/Artículos del GATT y OMC
III Medidas no arancelarias
9107 Permisos de comercialización para garantizar la seguridad de las personas
9108 Permisos de comercialización para garantizar la seguridad nacional
9109 Permisos de comercialización para fines N.E.P.
92 Compras Públicas para Categorías de Productos Sensibles
9201 Compras publicas para proteger la salud de las personas
9202 Compras públicas para proteger la salud/vida de animales
9203 Compras públicas para proteger la salud de plantas
9204 Compras públicas para proteger el medio ambiente
9205 Compras públicas para proteger la fauna/flora silvestres
9206 Compras públicas para combatir el uso indebido de drogas
9207 Compras públicas para garantizar la seguridad de las personas
9208 Compras públicas para garantizar la seguridad nacional
9209 Compras públicas para fines SEP
93 Instrumentos Voluntarios
9301 Instrumentos voluntarios para proteger la salud de las personas
9302 Instrumentos voluntarios para proteger la salud/vida de animales
9303 Instrumentos voluntarios para proteger la salud de plantas
9304 Instrumentos voluntarios para proteger el medio ambiente
(Continuación) Cuadro II.A1
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano134
No.Restricción comercial
internacionalAcuerdos/Artículos del GATT y OMC
Medidas no arancelarias
9305 Instrumentos voluntarios para proteger la fauna/flora silvestres
9306 Instrumentos voluntarios para combatir el uso indebido de drogas
9307 Instrumentos voluntarios para garantizar la seguridad de las personas
9308 Instrumentos voluntarios para garantizar la seguridad nacional
9309 Instrumentos voluntarios para fines SEP
931 Normas Relativas a Categorías de Productos Sensibles
9313 Ecoetiquetado para categorías de productos sensibles
932 Pactos o Acuerdos Voluntarios con la Industria
94 Responsabilidades Legales del Fabricante
95 Subsidios
(Continuación) Cuadro II.A1
Cuadro II.A2Países de comParación (ecuación [5]) y fuentes de información
de los Precios del consumidor de la metodología de bradford
Código AS Partida AñoPaíses de comparación
FuenteTotal Descripción
1. Estados Unidos
709200000
Espárragos, frescos o
refrigerados
2000 5 España, Alemania, Holanda, Canadá,
Reino Unido
USDA (2007a)
2001 5 España, Alemania, Holanda, Canadá,
Reino Unido
USDA (2007a)
2002 5 España, Alemania, Holanda, Canadá,
Reino Unido
USDA (2007a)
(Continúa…)
135Capítulo II. Anexos II / Mario Tello
(Continuación) Cuadro II.A2
Código AS Partida AñoPaíses de comparación
FuenteTotal Descripción
2005600000
Espárragos preparados o conservados
2000 0 -- USDA (2007a)
2001 0 -- USDA (2007a)
2002 0 -- USDA (2007a)
2003 0 -- USDA (2007a)
2004 0 -- USDA (2007a)
2005 0 -- USDA (2007a)
2006 0 -- USDA (2007a)
2008 11 España, China, Chile, Holanda, Bélgica, Francia, Canadá, Reino Unido, México,
Ecuador, Colombia
Supermercado Groceries/
Express.com (2008)
804502000 Mangos y mangostanes, frescos o secos
2008 7 España, Holanda, Francia, Canadá,
Reino Unido, México, Colombia
INFOASERCA (2008)
2005901000 Alcachofas preparadas o preservadas
2008 6 España, Holanda, Bélgica, Canadá,
Reino Unido, Italia
Supermercado Groceries/
Express.com (2008)
806100000
Uvas frescas
2000 2 Reino Unido, Ecuador USDA (2007b)
2001 2 Reino Unido, Ecuador USDA (2007b)
2002 2 Reino Unido, Ecuador USDA (2007b)
2003 2 España, Ecuador USDA (2007b)
2004 4 España, Alemania, Francia, Ecuador
USDA (2007b)
2005 4 España, Alemania, Francia, Ecuador
USDA (2007b)
2006 4 España, Alemania, Francia, Ecuador
USDA (2007b)
2008 7 España, Alemania, Francia, Canadá,
Reino Unido, México, Colombia
DIMEAGRO (2008)
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano136
Código AS Partida AñoPaíses de comparación
FuenteTotal Descripción
804400000
Aguacates, frescos o secos
2000 2 España, Ecuador USDA (2007b)
2001 2 España, Ecuador USDA (2007b)
2002 2 España, Ecuador USDA (2007b)
2003 2 España, Ecuador USDA (2007b)
2004 5 España, Alemania, Francia, Canadá,
Ecuador
USDA (2007b)
2008 6 España, Alemania, Francia, Reino Unido,
México, Colombia
INFOASERCA (2008)
2. China
2301201010
Harina de pescado sin desgrasar,
impropio para la alimentación humana, con contenido de
grasa mayor al 2%
2002 4 España, Holanda, Bélgica, Reino Unido
COMTRADE (2008)
2004 3 España, Holanda, Reino Unido
COMTRADE (2008)
2005 3 España, Holanda, Reino Unido
COMTRADE (2008)
2006 0 -- COMTRADE (2008)
3. España
2301201010
Harina de pescado sin desgrasar,
impropio para la alimentación humana, con contenido de
grasa mayor al 2% en peso
2000 4 Bélgica, Alemania, Holanda, Reino Unido
Eurostat (2008)
2001 3 Bélgica, Holanda, Reino Unido
Eurostat (2008)
2003 4 China, Bélgica, Holanda, Reino
Unido
Eurostat (2008)
2004 3 China, Holanda, Reino Unido
Eurostat (2008)
2005600000 Espárragos preparados o conservados
2008 11 Estados Unidos, China, Chile,
Holanda, Bélgica, Francia, Canadá,
Reino Unido, México, Ecuador,
Colombia
Supermercado El Corte Inglés
(2008)
(Continuación) Cuadro II.A2
(Continúa…)
137Capítulo II. Anexos II / Mario Tello
Código AS Partida AñoPaíses de comparación
FuenteTotal Descripción
4. Alemania
2301201010 Harina de pescado sin desgrasar,
impropio para la alimentación humana, con contenido de
grasa mayor al 2% en peso
2000 4 Bélgica, España, Holanda, Reino
Unido
Eurostat (2008)
5. Chile
901110000 Café sin descafeinar, sin
tostar
2008 11 Estados Unidos, España, Holanda, Bélgica, Francia,
Canadá, Reino Unido, México, Ecuador, Colombia, Italia
Supermercado Lider.cl (2008)
2005600000 Espárragos preparados o conservados
2008 11 Estados Unidos, China, España,
Holanda, Bélgica, Francia, Canadá,
Reino Unido, México,
Ecuador, Colombia
Supermercado Lider.cl (2008)
6. Holanda
2301201010
Harina de pescado sin desgrasar,
impropio para la alimentación humana, con contenido de
grasa mayor al 2%
2004 3 China, España, Reino Unido
Eurostat (2008)
2005 3 España, China, Reino Unido
Eurostat (2008)
2005600000 Espárragos preparados o conservados
2008 11 Estados Unidos, China, Chile, España,
Bélgica, Francia, Canadá, Reino Unido, México,
Ecuador, Colombia
Supermercado Albert Heijn
(2008)
(Continuación) Cuadro II.A2
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano138
Código AS Partida AñoPaíses de comparación
FuenteTotal Descripción
7. Bélgica
2301201010
Harina de pescado sin desgrasar,
impropio para la alimentación humana, con contenido de
grasa mayor al 2%
2000 4 Alemania, España, Holanda, Reino
Unido
Eurostat (2008)
2001 3 España, Holanda, Reino Unido
Eurostat (2008)
2002 4 España, Holanda, China, Reino Unido
Eurostat (2008)
2005600000 Espárragos preparados o conservados
2008 11 Estados Unidos, China, España, Holanda, Chile, Francia, Canadá,
Reino Unido, México, Ecuador, Colombia
Supermercado CaddyHome
(2008)
8. Francia
2005600000 Espárragos preparados o conservados
2008 11 Estados Unidos, China, España, Holanda, Chile, Bélgica, Canadá,
Reino Unido, México, Ecuador, Colombia
Supermercado Auchandirect.fr
(2008)
9. Canadá
901110000 Café sin descafeinar, sin
tostar
2008 11 Estados Unidos, España, Holanda, Bélgica, Francia,
Chile, Reino Unido, México, Ecuador, Colombia, Italia
Supermercado Grocerygateway.
com (2008)
709200000 Espárragos, frescos o
refrigerados
2001 5 España, Alemania, Holanda, Estados
Unidos, Reino Unido
Infohort (2008)
2002 5 España, Alemania, Holanda, Estados
Unidos, Reino Unido
Infohort (2008)
2004 7 Estados Unidos, España, Alemania, Japón, Holanda,
Francia, Reino Unido
Infohort (2008)
(Continuación) Cuadro II.A2
(Continúa…)
139Capítulo II. Anexos II / Mario Tello
Código AS Partida AñoPaíses de comparación
FuenteTotal Descripción
2005 6 Estados Unidos, España, Alemania, Holanda, Francia,
Reino Unido
Infohort (2008)
2006 3 Estados Unidos, España, Francia
Infohort (2008)
2007 3 Italia, España, Francia Infohort (2008)2008 5 España, Alemania,
Francia, Reino Unido, México
Today’s Market Prices (2008)
9. Canadá
904200000 Frutos de los géneros capsicum o
pimenta, secos, triturados o pulverizados
2008 11 Estados Unidos, España, Chile,
Holanda, Bélgica, Francia, Reino Unido,
México, Ecuador, Colombia, Italia
Supermercado Grocerygateway.
com (2008)
804502000
Mangos y mangostanes, frescos o secos
2005 2 Francia, España Infohort (2008)2008 7 España, Holanda,
Francia, Estados Unidos, Reino Unido,
México, Colombia
Today’s Market Prices (2008)
806100000 Uvas frescas 2008 7 España, Alemania, Francia, Estados
Unidos, Reino Unido, México, Colombia
Today’s Market Prices (2008)
804400000
Aguacates, frescas o secas
2004 5 España, Alemania, Francia, Estados Unidos, Ecuador
Infohort (2008)
2005 5 España, Alemania, Francia, Estados Unidos, Ecuador
Infohort (2008)
10. Reino Unido
2301201010 Harina de pescado sin desgrasar,
impropio para la alimentación humana, con contenido de
grasa mayor al 2%
2000 4 Alemania, España, Holanda, Bélgica
Eurostat (2008)
2001 3 España, Holanda, Bélgica
Eurostat (2008)
2002 4 España, Holanda, China, Bélgica
Eurostat (2008)
2003 4 China, Bélgica, Holanda, España
Eurostat (2008)
(Continuación) Cuadro II.A2
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano140
Código AS Partida AñoPaíses de comparación
FuenteTotal Descripción
2004 3 España, Holanda, Bélgica
Eurostat (2008)
2005 3 España, Holanda, Bélgica
Eurostat (2008)
2005600000 Espárragos preparados o conservados
2008 11 Estados Unidos, China, España, Holanda, Chile, Bélgica, Canadá, Francia, México,
Ecuador, Colombia
Supermercado Mysupermarket
(2008)
11. México
901110000 Café sin descafeinar, sin
tostar
2008 11 Estados Unidos, España, Holanda, Bélgica, Francia,
Chile, Reino Unido, Canadá, Ecuador, Colombia, Italia
Supermercado SORIANA
(2008)
709200000 Espárragos, frescos o
refrigerados
2008 5 España, Alemania, Francia, Reino Unido, Canadá
INFOASERCA (2008)
904200000 Frutos de los géneros capsicum o
pimenta, secos, triturados o pulverizados
2008 11 Estados Unidos, España, Chile,
Holanda, Bélgica, Francia, Reino Unido,
Canadá, Ecuador, Colombia, Italia
Supermercado SORIANA
(2008)
12. Ecuador
901110000 Café sin descafeinar, sin
tostar
2008 11 Estados Unidos, España, Holanda, Bélgica, Francia,
Chile, Reino Unido, Canadá, México, Colombia, Italia
Supermercado Despensaenline@
(2008)
806100000 Uvas frescas
2001 2 Reino Unido, Estados Unidos
MAG (2008)
2002 2 Reino Unido, Estados Unidos
MAG (2008)
2004 4 España, Alemania, Francia, Estados
Unidos
MAG (2008)
(Continuación) Cuadro II.A2
(Continúa…)
141Capítulo II. Anexos II / Mario Tello
Código AS Partida AñoPaíses de comparación
FuenteTotal Descripción
2006 4 España, Alemania, Francia, Estados
Unidos
MAG (2008)
13. Colombia
901110000 Café sin descafeinar, sin
tostar
2008 11 Estados Unidos, España, Holanda, Bélgica, Francia,
Chile, Reino Unido, Canadá, Ecuador,
México, Italia
Supermercado MercoMucho.com (2008)
904200000 Frutos de los géneros capsicum o
pimenta, secos, triturados o pulverizados
2008 11 Estados Unidos, España, Chile,
Holanda, Bélgica, Francia, Reino Unido,
Canadá, Ecuador, México, Italia
Supermercado MercoMucho.com (2008)
806100000 Uvas frescas 2008 7 España, Alemania, Francia, Canadá,
Reino Unido, México, Estados Unidos
Supermercado MercoMucho.com (2008)
(Continuación) Cuadro II.A2
Fuentes de Información
DIMEAGRO (2008). Dirección de Mercados Agropecuarios. Obtenido en marzo de 2008, www.sagpya.mecon.gov.ar/new/0-0/nuevosi-tio/index7.php
Eurostat (2008). Obtenido en marzo de 2008, http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page?_pageid=0,1136206,0_ 45570467&_dad=portal&_schema =POR-TAL
INFOASERCA (2008). Información de Apoyos y Servicios a la Comer-cialización Agropecuaria. Obtenido en marzo de 2008, www.infoaserca.gob.mx
Infohort (2008). Agriculture and Agri-food Canada. Obtenido en marzo de 2008, http://www3.agr.gc.ca/apps/infohort/index.cfm?action= dspHome&lang=eng
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano142
MAG (2008). Ministerio de Agricultura, Ganadería, Acuacultura y Pesca de Ecuador. Obtenido en marzo de 2008, http://www.sica.gov.ec/agro/precios/index2.html
Supermercado Groceries/Express.com (2008). Obtenido en marzo de 2008, www.groceries-express.com
Supermercado El Corte Inglés (2008). Obtenido en marzo de 2008, www.elcorteingles.es
Supermercado Albert Heijn (2008). Obtenid en marzo de 2008, el http://webwinkel.ah.nl
Supermercado CaddyHome (2008). Obtenido en marzo de 2008, www.caddyhome.be
Supermercado Auchandirect.fr (2008). Obtenid en marzo de 2008, www.auchandirect.fr
Supermercado Grocerygateway.com (2008). Obtenido en marzo de 2008, www.grocerygateway.com
Supermercado Lider.cl (2008). Obtenido en marzo de 2008, www.lider.cl
Supermercado Mysupermarket (2008). Obtenido en marzo de 2008, www.mysupermarket.co.uk
Supermercado SORIANA (2008). Obtenido en marzo de 2008, www.soriana.com
Supermercado Despensaenline@ (2008). Obtenido en marzo de 2008, http://despensaenlinea.com
Supermercado MercoMucho.com (2008). Obtenido en marzo de 2008, www.mercomucho.com
Today’s Market Prices (2008). Obtenido en marzo de 2008, http://www.todaymarket.com/
USDA (2007a). United States Department of Agriculture, Economic Research Service. Vegetables and Melons Yearbook.
USDA (2007b). United States Department of Agriculture, Economic Research Service, Fruit and Tree Nut Yearbook.
CAPÍTULO III
Impactos de los Shocks Externos y Arreglos Preferenciales Comerciales sobre el Producto Bruto Agropecuario Per Cápita en el Perú,
1950-200755
INTRODUCCIÓN
El advenimiento de la crisis financiera en los Estados Unidos a inicios de 2008 –documentado en una serie de artículos y presentaciones en el Perú (p.e., Alarco, 2008; Dancourt, et al, 2008) y en otros países (p.e., Rojas-Súarez, 2008, y especiales ediciones de The Economists Voice, 2008)– ha originado preocupación sobre los impactos de esta sobre la economía y sus principales sectores. La preocupación es mayor del impacto de la crisis sobre el sector agropecuario, debido a que la mayoría de las actividades productivas de la población pobre y de extrema pobreza está concentrada en dicho sector. Igual preocupación para este sector han venido originando los acuerdos de libre comercio, en particular con los Estados Unidos. En un reciente trabajo, Tello (2009d) ha estimado la incidencia estadística de los shocks (o choques) externos y los arreglos preferen-ciales comerciales sobre el crecimiento del Producto Bruto Interno real (PBI), per cápita, de la economía peruana en el período 1950-2007. En dicho trabajo se concluye que los arreglos preferenciales comerciales que se implementaron a partir de la década de 1970 no han apoyado la generación de tasas mayores de crecimiento del producto per cápita,
55 Esta es una versión resumida del trabajo en inglés del autor (Tello, 2010). Se agradece al Journal of Centrum Cathedra por el permiso concedido para su inclusión en este libro.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano144
y de la productividad, y sus impactos han sido limitados por el tipo de modelos de desarrollo implementados, y por la no reducción de las barreras comerciales no arancelarias. Estas restricciones comerciales continuaron limitando el acceso a los mercados de exportación de los principales países-socios comerciales, a pesar de que las barreras arancelarias han disminuido progresivamente a consecuencia de esos arreglos (unilaterales, bilaterales o regionales, y multilaterales). Por otro lado, los shocks externos tampoco alteraron el crecimiento económico de largo plazo obtenido de los dos modelos, aunque sí afectaron al PBI per cápita y a su tasa de variación anual de manera temporal. La magnitud de estos impactos y su duración han dependido del manejo de las políticas (o programas) de estabilización y de la magnitud del shock externo. El objetivo de este capítulo es corroborar o rechazar estos resultados para el caso de la incidencia de estos mismos arreglos y shocks externos sobre la producción agropecuaria en el Perú en el período 1950-2007. Para ello el capítulo se divide en cuatro secciones. La Sección III.1, reporta las características del proceso de crecimiento del PBI agrope-cuario per cápita en el Perú en el período considerado. La Sección III.2, presenta las especificaciones a ser estimadas y lista las fuentes de información usadas. La sección III.3 reporta los resultados. La Sección III.4 resume los resultados principales.
iii.1 características del crecimiento del Producto agroPecuario56 en el Perú, 1950-2007/8
Los gráficos del III.1 al III.557 y el Cuadro III.1 resumen las características del PBI per cápita agropecuario (ya) sus índices de precios relativos (ipra) en relación al comportamiento del PBI per cápita de la economía (y).
56 Incluyen también las actividades de caza y silvicultura.57 En ellos los coeficientes de correlación de Pearson son denotados por la letra ‘r’ y la
significacia estadítsica de ellos con 1, 2 o 3 asteriscos, correpodientes a los niveles de 10%, 5% y 1% de significancia.
Capítulo III. Impactos de los Shocks Externos, Ciclos Económicos y Arreglos Preferenciales / Mario Tello 145
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00
05
IPR2_AgroIPR1_AgroTendencia IPR2_Agro
Tendencia IPR1_AgroCiclo IPR2_AgroCiclo IPR1_Agro
100
Gráfico III.1tendencia y ciclos del Pbi Per cáPita agroPecuario
y sus Precios relativos, 1950-2007/8
Fuente: BCRP (2009), INEI (2009). Elaboración del autor.
La primera característica es que la tasa de crecimiento del PBI per cápita agropecuario ha sido prácticamente nula en el período58. Decreció desde 1950 y su recuperación se inició en el segundo y actual período deflactor liberal, 1991-2009. Recién a partir de 2001 el PBI per cápita agropecuario superó a su valor más alto, registrado en 1952. Esta recuperación del producto se ha originado a pesar del decrecimiento del índice de los precios del producto agropecuario relativo al índice de precios al consumidor (IPR1_Agro) o al decflator implícito del PBI (IPR2_Agro). Estos precios relativos han tenido un decrecimiento constante a lo largo de las (casi) seis décadas consideradas.
58 Las tasas de variación anual de los productos e índices de precios han sido obtenidos aplicando el operador del diferencial del logaritmo natural, dln, a las correspondientes variables.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano146
Gráfico III.2sincronización de las tendencias y ciclos del Pbi
Per cáPita total y agroPecuario, 1950-2008
Fuente: BRCP (2009), INEI (2009). Elaboración del autor.
500
450
400
350
300
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400
0
-400
-800
Ciclo PBI per cápita_Agro Ciclo PBI per cápita
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65
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75
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00
05
r= 0.530***40
20
0
20
40
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Tendencia PBI per cápita
r= 0.167
Tendencia PBI per cápita_Agro
7000
6000
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00
05
Capítulo III. Impactos de los Shocks Externos, Ciclos Económicos y Arreglos Preferenciales / Mario Tello 147
Gráfico III.3sincronización de tendencias y ciclos del Pbi Per cáPita total
y los índices de Precios relativos agroPecuarios, 1950-2007
Fuente: BCRP (2009), INEI (2009). Elaboración del autor.
50
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55
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85
90
95
00
05
r1= 0.648***; r2=0.610***; r= 0.921 1200
800
400
0
-400
-800
Tendencia IPR1 AgroTendencia IPR2 AgroTendencia PBI per cápita
Ciclo IPR1_AgroCiclo IPR2_AgroCiclo PBI per cápita
r1= -0.288**: r2= 0.333**: r= 0.997***600
500
400
300
200
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano148
Gráfico III.4 sincronización de tendencias y ciclos del Pbi Per cáPita total
y agroPecuario interno y externo, 1950-2007
Fuente: BCRP (2009), INEI (2009). Elaboración del autor.
10080604020
0-20
500400300200100
0-100
6000
4000
2000
0
-2000
r(tend)= 0.243*; r(ciclo)= 0.265**
r(tend)= 0.182; r(ciclo)= 0.517***
6000
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05
Tendencia PBI per cápitaCiclo PBI per cápitaTendencia PBI per cápita Agro_XCiclo PBI per cápita Agro_X
Tendencia PBI per cápitaCiclo PBI per cápitaTendencia PBI per cápita Agro_Int.Ciclo PBI per cápita Agro_Int.
Capítulo III. Impactos de los Shocks Externos, Ciclos Económicos y Arreglos Preferenciales / Mario Tello 149
Gráfico III.5sincronización de tendencias y ciclos del Pbi Per cáPita total
y los índices de Precios relativos agroPecuario interno y externo, 1950-2007
Fuente: BCRP (2009), INEI (2009). Elaboración del autor.
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Tendencia PBI per cápitaTendencia IPR1_Agro_Int.Tendencia IPR2_Agro_Int
r1(int)= 0.086; r1(X)= -0.669***; r2(Int)= 0.156; r2(X)= -0.704***
r1(X)= 0.150; r2(X)= 0.225*; r1(Int.)= 0.620***; r2(Int)= 0.529
Tendencia IPR1_Agro_XTendencia IPR2_Agro_X
Ciclo PBI per cápitaCiclo IPR1_Agro_IntCiclo IPR2_Agro_Int
Ciclo IPR1_Agro_X
Ciclo IPR2_Agro_X
6005004003002001000
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano150C
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o III
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Capítulo III. Impactos de los Shocks Externos, Ciclos Económicos y Arreglos Preferenciales / Mario Tello 151(C
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Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano152
La segunda característica es que mientras la tendencia del PBI per cápita del sector agropecuario59 no ha estado sincronizada estadística y significativamente60 con la correspondiente PBI per cápita de la economía, los ciclos del PBI per cápita agropecuario y los dos índices de precios relati-vos han estado sincronizados estadística y significativamente, y de manera procíclica, a los ciclos del PBI per cápita de la economía61. También las tendencias de los índices de precios relativos del sector agropecuario han estado sincronizadas estadística y significativamente a la tendencia del PBI per cápita de la economía. La tercera característica se relaciona a las asociaciones entre el PBI per cápita y los dos componentes del PBI por habitante agropecuario y sus respectivos índices precios relativos. Dicho producto se dividió en dos componentes: el PBI por habitante agropecuario externo (yax) y el interno (yai). El primero corresponde a los productos de agropecuarios de expor-tación y el segundo a aquellos destinados fundamentalmente al mercado interno (no transables y que compiten con los productos importados)62. Así, mientras la tendencia del PBI per cápita agropecuario interno y aquella de sus índices de precios relativos no han estado sincronizada estadística y significativamente a la tendencia del PBI per cápita, los ciclos de dichos productos e índice de precios, y la tendencia y ciclos del PBI per cápita agropecuario externo y las de sus respectivos índices de precios relativos si han estado estadística y significativamente sincronizados con las respectivas tendencias y ciclos del PBI per cápita. En el caso de la tendencia del producto por habitante agropecuario interno y los ciclos de este producto y los respectivos de los índices de precios relativos, la sincronización ha sido de manera procíclica, y en el caso de la tendencia de los índices de precios relativos agropecuario
59 Los ciclos y las tendencias de ambos productos por habitante y de los índices de precios relativos han sido obtenidos usando el filtro Hodrick-Prescott (1997) con parámetro l=100, que tiene el rol de penalizar la variabilidad del componente de tendencia de las variables.
60 Sincronización entre un par de variables es el grado de asociación entre estas variables, o sus componentes tendenciales, y sus ciclos. Este grado está medido por el coeficiente de correlación de Pearson entre esas variables o sus componentes.
61 En el Gráfico III.3, r1 y r2 son los coeficientes de correlación de Pearson entre las tendencias o ciclos de los índices de los precios con las respectivas tendencias y los ciclos del PBI per cápita, y r es la correlación de la tendencia o los ciclos de los dos índices de precios relativos del sector agropecuario.
62 La metodología de las estimaciones de los PBI e índices de precios agropecuarios de exportación y los destinados al mercado interno es descrita en la sección III.2 y en la fuente del Cuadro III.A1 del apéndice de tablas.
Capítulo III. Impactos de los Shocks Externos, Ciclos Económicos y Arreglos Preferenciales / Mario Tello 153
externo, la sincronización con el PBI per cápita de la economía los ha sido de manera anticíclica. La cuarta característica es que los comportamientos entre los dos componentes del PBI por habitante agropecuario (externo e interno) y aquellos entre sus respectivos índices de precios relativos63 han sido simi-lares a partir de la década de 1970, bajo el régimen proteccionista (1968-1990), y ha continuado hasta el segundo período liberal (1991-2008). Sin embargo, en el primer período liberal (1950-1967) los comportamientos de ambos productos e índices de precios relativos han sido distintos. Desde 1970, ambos productos y sus respectivos índices de precios han tenido una tendencia decreciente. Sin embargo, los dos productos agropecuarios (externo e interno) se recuperaron a partir de los noventa. De otro lado, en el primer período liberal el PBI per cápita interno disminuyó a pesar de que sus respectivos índices de precios se incrementaron. Los comportamientos del PBI per cápita agropecuario externo y sus respectivos precios fueron contarios al de los respectivos productos y precios internos: el producto se incrementó y los índices de precios relativos disminuyeron. Las dos últimas características se refieren a las variabilidades64 de las tasas de variación anual de los productos y precios relativos del sector agropecuario. Así, si bien las variabilidades de los PBI per cápita de la economía y del sector agropecuario son similares a lo largo de los 58 años del período 1950-2007, excepto en las décadas de 1970 y 1980 del período proteccionista, la variabilidad del PBI por habitante agropecuario ha sido mayor al correspondiente para la economía. Por otro lado, la variabilidad del PBI per cápita agropecuario externo ha sido mayor que la correspondiente del producto agropecuario interno a lo largo del período considerado. Finalmente, la variabilidad del índice de precios relativos del sector agropecuario durante el período 1950-2007 ha sido mayor que la respectiva del PBI per cápita agropecuario, y a excepción de la década de los cincuenta, la variabilidad de los índices de precios relativos agrope-cuarios externos ha sido mayor que la respectiva de los índices de precios relativos agropecuarios internos. Este conjunto de características de la evolución dinámica de los PBI per cápita del sector agropecuario, y sus respectivos precios, sugieren
63 El subíndice ‘1’ indica que el precio relativo es con respecto al índice de precios al consumidor, y el ‘2’ con respecto al deflactor implícito del PBI.
64 Medido por la desviación estándar de las variables.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano154
que los dos principales canales de transmisión de los shocks internos o externos sobre este sector han sido a través de los shocks (o ciclos) del PBI per cápita de la economía, y los impactos de estos shocks sobre los precios relativos y el PBI per cápita del producto agropecuario destinado al mercado externo, cuyas variabilidades han sido mayores que las respec-tivas variabilidades de los precios y el producto (agregado) agropecuario destinado al mercado interno.
iii.2 esPecificaciones y fuentes de información
Basados en las ecuaciones de ingresos y de precios de los modelos están-dar de equilibrio general, esta sección presenta las especificaciones a ser estimadas para identificar la incidencia de los shocks externos y los arreglos preferenciales comerciales sobre el sector agropecuario. Estas ecuaciones son las siguientes:
[1] ya= F(p, v,T, z); [2] pa= G(p, v,T, z);
Donde ya es el PBI per cápita agropecuario, pa es el precio relativo de los productos del sector agropecuario, p es el vector de precios relativos de los bienes transables y determinados exógenamente en los mercados inter-nacionales, v es el vector de dotaciones per cápita, T es la tecnología del sector y z es el conjunto de variables de política u otras que inciden sobre ya. Las especificaciones basadas en estas ecuaciones son las siguientes:
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[3] dlnyat=ao +a1.dlnp+ a2.dlnv +a3.dlnT+ S δk.Xkt + et ; t= 1952-2007; k=1
Nk
[4] dlnpat=bo +b1.dlnp+b2.dlnv +b3.dlnT + S qk.Xkt + ut ; t= 1952-2007; k=1
El operador dln representa el diferencial del logaritmo natural65. Las variables dependientes a ser usadas en ambas especificaciones son las siguientes:
65 Este operador ha sido usado para transformar las variables con raíces unitarias a variables estacionarias.
Capítulo III. Impactos de los Shocks Externos, Ciclos Económicos y Arreglos Preferenciales / Mario Tello 155
dlnyat, es el diferencial de logaritmo (o la tasa de variación anual) del PBI real (base 1994) agropecuario per cápita del perío-do t;
dlnyait, es el diferencial del logaritmo del PBI real (base 1994) agro-pecuario interno per cápita del período t;
dlnyaxt, es el diferencial de logaritmo del PBI real (base 1994) agro-pecuario externo per cápita del período t;
dlnipra1t, es la tasa de variación anual del índice de precio relativo (base 1994) del producto agrícola con respecto a índice de precios al consumidor del período t;
dlnipra2t, es la tasa de variación anual del índice de precio relativo (base 1994) del producto agrícola con respecto a deflator implícito del PBI del período t;
dlniprai1t, es la tasa de variación anual del índice de precio relativo (base 1994) del producto agrícola interno con respecto a índice de precios al consumidor del período t;
dlniprai2t, es la tasa de variación anual del índice de precio relativo (base 1994) del producto agrícola interno con respecto a deflator implícito del PBI del período t;
dlniprax1t, es la tasa de variación anual del índice de precio relativo (base 1994) del producto agrícola externo con respecto a índice de precios al consumidor del período t;
dlniprax2t, es la tasa de variación anual del índice de precio relativo (base 1994) del producto agrícola externo con respecto a deflator implícito del PBI del período t;
Las variables independientes a ser usadas en ambas especificaciones son las siguientes:
dlnTIt, es la tasa de variación anual de los términos del intercambio en el período t definido como el índice de precios (medidos en dólares) base 1994 de las exportaciones de bienes sobre el respectivo de las importaciones de bienes;
dlnyt, es la tasa de variación anual del PBI per cápita del período t, que es usada como proxy del stock de capital per cápita;
dlnyft, es la tasa de variación del PBI per cápita filtrada usando el método Hodrick-Prescott (1997) con parámetro l=100;
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano156
dlncyt, es el componente del ciclo de la tasa de variación del PBI per cápita usando el método Hodrick-Prescott (1997) con parámetro l=100;
dlnrendt, es la tasa de variación del rendimiento promedio anual del producto agropecuario por hectárea en el período t;
Las variables Xkt se dividen en tres grupos. El primer grupo corres-ponde a los arreglos preferenciales comerciales66. El segundo grupo corres-ponde a las variables que representan los choques externos, sin incluir los términos de intercambio que tienen doble incidencia, como choque externo y como variable básica del modelo estructural, que afecta también al producto per cápita del sector agropecuario. El tercer grupo corresponde a las variables incidentales relacionados al sector financiero, la variabilidad del tipo cambio real, la variable tendencia, los efectos de la corriente de El Niño, y la variable indicador de la política económica representada por el grado de apertura de la economía. Las variables que representan los arreglos preferenciales comerciales que se implementaron en el Perú en el período 1950-2000 son dos. La primera variable denotada con A seguida por las siglas del nombre del acuerdo y la segunda denotada con AT más las siglas del nombre del acuerdo. Esta variable toma valor unitario en el período de vigencia del arreglo y valor cero en el resto del período. La segunda variable toma el valor de la variable TIEMPO durante la vigencia del acuerdo y cero en el resto del período. La variable TIEMPO toma los valores enteros y correla-tivos desde un valor de 1 en 1950 hasta 58 en el año 2007. La primera variable captura el efecto temporal o de nivel en el año de inicio de la vigencia del arreglo. La segunda variable captura el efecto permanente del arreglo, esto es, sobre la tendencia de la variable dependiente. Los arreglos a ser considerados son los siguientes:
– CAN, la Comunidad Andina, que se inició en 1970, siendo vigente a partir de 1971 (inicio). En 1993 el Perú se retiró temporalmente para reincorporarse en 1997;
– CANAR/BR, el Acuerdo de Alcance Parcial de Complementación Eco-nómica, del año 2000, vigente desde 2001, entre la CAN (excepto Bolivia) y Argentina y el Acuerdo de Complementación Económica,
66 Una detallada lista de características de los arreglos preferenciales considerados es expuesta en el siguiente capítulo.
Capítulo III. Impactos de los Shocks Externos, Ciclos Económicos y Arreglos Preferenciales / Mario Tello 157
ACE No. 39 entre la CAN y Brasil en 1999. Por la característica de la variable binaria usada para representar los arreglos se ha tomado solo un arreglo y sus dos variables que la representan a partir del año 2001;
– MEX, el Acuerdo de Alcance Parcial de Complementación Económica No. 8, entre el Perú y México vigente desde 1987;
– CHI, el Acuerdo de Alcance Parcial de Complementación Económica No. 38, entre el Perú y Chile desde 1998;
– ATPDEA, el Acuerdo Comercial de Preferencias Andinas para la Erra-dicación de las Drogas (Andean Trade Promotion Drug Erradication Act), que es un sistema generalizado de preferencias otorgado por los Estados Unidos a los países miembros de la CAN. Estas preferencias fueron iniciadas en el ATPA (siglas en inglés de la Ley de Preferencias Arancelarias Andinas), acuerdo comercial preferencial de los Estados Unidos a la CAN en 1992 y continuadas en forma ampliada en el 2001 con el ATPDEA, en consecuencia este arreglo toma los valores unitarios desde 1992.
– PERU, es el arreglo unilateral correspondiente a los períodos liberales de la economía peruana, 1950-1967 y 1991-2007. Esta variable también recoge parte de las políticas liberales o reformas estructurales que se implementaron en dichos períodos.
Las variables que representan el segundo grupo (referidos a los cho-ques externos) son las siguientes:
– DSS, la variable binaria que representa los choques de Sudden Stops o caídas repentinas del flujo de capitales internacionales a una economía. Esta variable toma valor unitario en los seis siguientes años: 1954, 1976, 1978, 1983, 1984, y 1998, y cero en el resto de años67. En dichos años la reducción de la balanza de la cuenta financiera de la balanza de pagos68 del Perú, en términos del PBI, ha sido mayor o
67 En 1954 la crisis se debió a la caída drástica de los términos de intercambio en los dos años precedentes (1952-1953) al año del Sudden Stop, los años 1976, 1978, 1983 y 1984 corresponden a las crisis de la deuda externa (originada por la crisis del petróleo o aumen-tos de la tasa de interés internacionales), y el año 1998 corresponde a la crisis asiática.
68 De acuerdo con la metodología del BCRP (2009b), la cuenta financiera registra el flujo de capitales de largo y corto plazo entre residentes del país y del resto del mundo, por concepto de inversión directa, préstamos, inversión de cartera y los flujos de activos y pasivos internacionales del sistema financiero (excluyendo al Banco Central), y del sector no financiero. El flujo de capitales de largo plazo se presenta desagregado entre sector público y sector privado
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano158
igual al 4%. Tello (2009d) resume los aspectos teóricos que relaciona este tipo de choque externo con el PBI per cápita de la economía;
– DReversal, la variable binaria que representa los choques de Current Account Reversals o la reversión de la cuenta corriente de la balanza de pagos. Esta variable toma valor unitario en los siete siguientes años: 1959, 1968, 1978, 1979, 1983, 1984, y 1989, y cero en el resto de años69. En dichos años la reducción del déficit la balanza en la cuenta corriente de la balanza de pagos del Perú, en términos del PBI, ha sido mayor o igual al 4%. De manera análoga a la anterior variable, el trabajo de Tello (2009d) resume los aspectos teóricos que relacionan este tipo de choque externo con el PBI per cápita de la economía;
– dlnCimport, es la tasa de variación anual de la capacidad importar. Esta capacidad es definida como el valor real en dólares de 1994 de las importaciones de bienes más el cambio de las reservas internacio-nales de la balanza de pagos. La capacidad importar es un indicador sugerido por Dancourt et al (1997), que trata de capturar el impacto de variaciones en los términos de intercambio, de cambios en la tasa de interés internacional y de alteraciones del grado de disponibilidad de crédito externo.
El tercer grupo comprende las siguientes variables:
– DNiño y DTNiño, las cuales correspondieron a los años de ocurrencia del fenómeno de El Niño, que fueron los años 1982-1983 y 1997-1998. Estas variables son similares al de los arreglos preferenciales comerciales;
– dlnCredit, es la tasa de variación anual de la participación del crédito doméstico del PBI el período, t;
– dlnColt, es la tasa de variación anual de las colocaciones reales (base 1994) de la banca múltiple en el período t;
69 La crisis del año 1959 se debió a la caída drástica de los términos de intercambio del año anterior (1958). En la de 1968, confluyeron los factores externos de la caída de los términos de intercambio y las reducciones drásticas de las reservas internacionales que llevaron a la crisis cambiaria de ese año. En 1989, varios factores confluyeron es la crisis de este año, la caída de los términos de intercambio, la disminuciones drásticas de las reservas internacionales y la alta inestabilidad de la inflación y del tipo de cambio. Las fuertes crisis del resto de año coinciden con aquellas de los Sudden Stop.
Capítulo III. Impactos de los Shocks Externos, Ciclos Económicos y Arreglos Preferenciales / Mario Tello 159
– dlnAPt, es la tasa de variación anual del grado de apertura de la economía definido como el ratio del valor real de las importaciones y exportaciones de bienes y servicios sobre el PBI real (base 1994):
– dlnAP’t, es la variable anterior con valores solamente para los perío-dos 1950-1967 y 1991-2007, correspondientes a la implementación del modelo liberal y proexportador. En los demás años los valores son cero. El coeficiente de esta variable mide la diferencia de efectos sobre la variable dependiente debido a cambios en la política que inciden en el grado de apertura, desde una de corte proteccionista a otra de corte liberal;
– s(TCR), es la desviación estándar de la tasa de variación mensual del tipo de cambio real bilateral mensual (base 1994) del Perú con respecto al de Estados Unidos70 del año t.
Excepto por la variable rendimiento y colocaciones, las fuentes de información para todas las variables son el BCRP (2009) y del INEI (2009). La fuente de las colocaciones es la SBS (2009) y la de rendimiento, el MINAG (2009). La fuente del índice de precios de los Estados Unidos para el cálculo del tipo de cambio real bilateral es BEA (2009). La variable del diferencial de logaritmo del rendimiento fue esti-mada de las tasas de variación anual del rendimiento de los productos agrícolas. Esta tasa se estimó como el promedio ponderado de las tasas de variación anual de los rendimientos de 55 productos agrícolas. La ponderación promedio de cada producto usada para cada período t fue estimada como por el promedio de los ratios, entre el valor de producción del año t, valorados a precios de chacra de 1994 de cada producto, y el valor total de producción de los 55 productos, en el año t valorados a precios de chacra de 1994. Dicho promedio cubre los 58 años del periodo 1950-2007. El PBI agrícola externo se estimó multiplicando el coeficiente valor agregado sobre valor bruto de producción de la matriz insumo producto del INEI (2000) del año base de 1994 (cuyo valor es 0.71) por el valor de producción en precios de chacra de 1994 de los siguientes productos de
70 Este tipo de cambio real es definido como (TCNt).IPC*t/IPCt, donde TCNt es el índice de tipo de cambio nominal del período t (base 1994), IPC*t es el índice de precios al consumidor de los Estados Unidos (base 1994) en el período t, IPCt es el índice de precios al consumidor del Perú en el período t.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano160
exportación: achiote, algodón rama, cacao, café, caña de azúcar, cebolla, espárragos, mandarina, mango, pallar grano seco, palta y uva. La diferencia del PBI real agropecuario y este PBI agrícola externo es el estimado del PBI agropecuario interno71. Los índices de precios de los PBI agropecuario interno y externo fueron obtenidos del ratio del PBI agropecuario en valores nominales o corrientes y el respectivo en valores reales base 1994. El PBI nominal agro-pecuario externo del año t fue obtenido de la conversión en soles (usando el tipo de cambio del año t) del valor en dólares de las exportaciones de los productos agrícolas multiplicado por el ratio del PBI agropecuario de exportación (en soles) entre el valor de exportación agrícola (en soles) del año 1994. El PBI nominal agropecuario interno fue estimado por la diferencia entre el PBI nominal agropecuario y el respectivo del PBI agro-pecuario externo. Los índices de precios relativos son calculados mediante el cociente entre los índices de los precios de los productos agropecuarios interno y externo estimados y los índices de precios al consumidor y el deflator implícito del PBI.
iii.3 resultados e hiPótesis derivadas de las estimaciones
Las cifras de los Cuadros del III.2 al III.4 resumen los resultados de las estimaciones de las ecuaciones de producto [3], y de los índices de precios relativos [4], del sector agropecuario del Perú para el período 1950-2007. Cada estimación tiene cuatro columnas de resultados. Las primeras dos columnas reportan los valores mínimo (primera columna de coeficientes) y máximo (segunda columna) de los coeficientes de cada variable indepen-diente obtenidos del conjunto de regresiones realizadas para cada variable. Las siguientes dos columnas reportan el porcentaje de coeficientes con signos negativos y positivos del total de regresiones realizadas para cada variable, que fueron estadísticamente significativos. Todas las estimaciones reportadas de los errores estándar de los coeficientes incluyen la corrección por heterocedasticidad del método de White (1981).
71 Una metodología similar fue usada por Seminario y Beltrán (1998) quienes solo tomaron tres productos de exportación: café, algodón, y azúcar. Las estimaciones del presente trabajo y las de Seminario y Beltrán (1998) están listadas en el Cuadro III.A1 del Apéndice de cuadros.
Capítulo III. Impactos de los Shocks Externos, Ciclos Económicos y Arreglos Preferenciales / Mario Tello 161C
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Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano168
La primera hipótesis que se deriva de los resultados es que la incidencia del PBI per cápita de la economía sobre el PBI per cápita agropecuario, y muy particularmente del PBI per cápita agropecuario interno, es fundamen-talmente a través de los choques de oferta o demanda (internos o externos) que inciden en el PBI per cápita de la economía. Esta incidencia es además procíclica. Así, cuando la tasa de variación del PBI per cápita de la economía se descompone en su parte de tendencia (dlnyft) y de ciclo (cydlnyt), solo el componente de los ciclos es el que incide positiva, estadística y significativa-mente en el 100% de las estimaciones. Más aún, los coeficientes estimados del ciclo son similares a los correspondientes a la tasa de variación anual del PBI per cápita de la economía, cuando las regresiones no consideran la descomposición de este producto. Estos resultados fueron menos robustos en el caso del PBI per cápita de producto agropecuario destinado al mercado externo. La incidencia, con coeficientes estadísticamente significativos, solo fue en el 50% de las estimaciones realizadas. El segundo resultado o hipótesis es que variaciones de los términos de intercambio es el segundo canal mediante el cual los choques externos inciden en el PBI per cápita agropecuario, y lo hacen primariamente sobre el producto destinado al mercado externo. Esta incidencia es también procíclica. El tercero, los ciclos del PBI per cápita de la economía también inciden en los precios relativos del producto agropecuario, y lo hacen fundamen-talmente a través de su impacto, de manera procíclica, sobre los precios relativos de los productos agropecuarios destinados al mercado externo. La incidencia estadística de los ciclos del PBI per cápita es débil sobre los precios relativos de los productos destinados al mercado interno. El cuarto resultado es sobre los impactos de los arreglos preferencia-les comerciales sobre el producto y precios del sector agropecuario. Sus impactos han sido principalmente sobre los precios relativos y en menor medida sobre el componente externo del PBI per cápita agropecuario. Estos efectos han sido temporales al inicio de vigencia de los arreglos y en la mayoría de estimaciones luego de estos efectos, los precios relativos y productos (en los cuales los arreglos incidieron estadística y significativa-mente) retomaron su tendencia antes de la vigencia del arreglo. Así, para las tasas de variación de índices de precios relativos del producto agropecuario total e interno, solo los arreglos de la CAN con Argentina y Brasil y el de Perú con Chile incidieron sobre dichas tasas. En
Capítulo III. Impactos de los Shocks Externos, Ciclos Económicos y Arreglos Preferenciales / Mario Tello 169
ambos casos, los efectos fueron temporales para luego retomar la tendencia decreciente que han tenido los precios relativos del producto agropecuario. Estos resultados estadísticos no son robustos dado que dependen del precio usado como deflactor de los precios del sector agropecuario. Para las tasas de variación del índice de precios del producto agrope-cuario externo, la incidencia estadística es más robusta. Los arreglos que incidieron estadística, significativa y temporalmente sobre estos precios fueron: el arreglo de la CAN con Argentina y Brasil (con un porcentaje de 83% y 100% de coeficientes estadísticamente significativos correspon-dientes a los indicadores de precios), el arreglo Perú-Chile (con porcentajes de 67% y 100%), el arreglo Perú-México (con porcentajes de 83% para ambos indicadores de precios), el ATPDEA (con porcentajes de 66.7% y 83.3%). Los impactos de los arreglos de Chile y el ATPDEA fueron nega-tivos y temporales. De sentido contrario fueron los impactos del arreglo de la CAN-Argentina y Brasil, y el de Chile. Los impactos estadísticos de los arreglos preferenciales comerciales sobre las tasas de variación de los productos agropecuarios fueron muy débiles y con signos ambiguos. Para el PBI per cápita agropecuario total, solo el ATPDEA tuvo alguna incidencia estadísticamente significativa y temporal. Sin embargo, la incidencia fue ambigua con efectos positivos y negativos. Para el producto agropecuario interno ningún arreglo incidió de forma estadísticamente significativa. Para el producto per cápita agro-pecuario externo, los arreglos entre Perú y Chile y el arreglo unilateral de los períodos liberales incidieron de forma temporal y positivamente. Esta incidencia no fue robusta para todas las estimaciones realizadas. De efecto contrario, y también temporal, fueron los impactos de los arreglos entre la CAN-Argentina y Brasil, y el del Perú y México. Tampoco esta incidencia fue robusta para todas las estimaciones. La quinta hipótesis se refiere a los shocks externos de origen macroeconómico como son los Sudden Stops, donde se restringe abrup-tamente los flujos de capitales internacionales, los Current Account Reversal cuando por razones externas o internas el déficit de la balanza comercial se reduce significativamente, y la capacidad para importar, que mide la cantidad de divisas disponible para importar. Estos shocks, y específicamente el de Sudden Stop y el la capacidad para importar parecen haber incidido estadísticamente sobre los productos agrope-cuarios pero no así sobre los precios relativos. Esta incidencia ha sido
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano170
robusta y negativa para el caso del shock del Sudden Stop sobre las tasa de variación del PBI per cápita agropecuario externo. De otro lado, la incidencia de shock de la capacidad importar ha sido menos robusta que el efecto del shock anterior, y ha incidido de forma negativa sobre la tasa de variación anual del PBI agropecuario total y el interno. El tercer shock en la mayoría de los casos, no incidió estadísticamente a los precios o productos del sector agropecuario. Finalmente, de todas las variables incidentales consideradas, el rendi-miento de la tierra del sector agropecuario, el grado de apertura de la eco-nomía bajo los dos modelos de desarrollo implementados en la economía peruana en el período 1950-2007, y en menor medida, las colocaciones reales de la banca comercial afectaron estadística y significativamente al sector agropecuario. La incidencia estadística del resto de variables no fue signifi-cativa o robusta, y en muchos casos con coeficientes de signos contrarios. De estas tres variables incidentales, destaca el rendimiento de la tierra, el cual afectó positiva y significativamente en todas las regresiones esti-madas de los tres productos agropecuarios, el total, interno y el externo. De otro lado, si bien la incidencia de los efectos del rendimiento sobre los precios relativos del producto agropecuario (total, interno y externo) no fue estadísticamente significativa, el signo de esta incidencia fue negativo, en particular para los precios del producto agropecuario, total y el interno. Las políticas económicas, de corte proteccionista o liberal, que afecta-ron el grado de apertura de la economía, también incidieron, estadística y significativamente, en los productos y precios relativos agrícolas del sector agropecuario, particularmente en el componente interno. Por un lado, el decrecimiento del grado de apertura en el período proteccionista incidió estadística, negativa y significativamente en la tasa de crecimiento del PBI per cápita agropecuario, total e interno. La incidencia estadística sobre el respectivo producto externo fue muy débil. En el período liberal, si bien la incidencia estadística del grado de apertura siguió siendo positiva72, la magnitud de este efecto sobre los productos agropecuarios, total e interno, disminuyó. La apertura comercial en el período liberal no incidió sobre los productos agropecuarios destinados al mercado externo73.
72 Nótese que el coeficiente de apertura del período liberal es la suma de los coeficientes de las variables dlnAP y dlnAP’.
73 Cabe anotar que, en las estimaciones del producto agropecuario externo, se conside-raron los 12 principales productos de exportación durante el período 1950-2007, sin
Capítulo III. Impactos de los Shocks Externos, Ciclos Económicos y Arreglos Preferenciales / Mario Tello 171
De otro lado, la apertura comercial, independientemente de los mode-los de desarrollo implementados en el Perú, ha asociado estadística y significativamente un decrecimiento de los precios relativos del producto agropecuario total, y fundamentalmente de los precios relativos de los productos agropecuarios destinados al mercado interno. La incidencia estadística de las colocaciones del sistema bancario ha sido de grado menor que en los casos de las dos variables anteriores. Esta incidencia ha estado concentrada en los productos agropecuarios destina-dos al mercado interno. Así, ante el incremento de estas colocaciones, en la medida que hayan podido ser canalizadas también hacia la producción agropecuaria, ha incidido positivamente en la tasa de variación anual del PBI cápita agropecuario total, primariamente por su impacto sobre la tasa de variación del PBI agropecuario interno. También, los cambios en estas colocaciones incidieron estadística y significativamente, aunque de forma negativa, sobre la tasa de variación de los índices de precios relativos del sector agropecuario. Sin embargo, esta incidencia ha sido menos robusta que en el caso de la incidencia sobre el producto agropecuario. Más aún, los resultados estadísticos no permiten discernir cuál de los precios relativos de los productos agropecuarios, el interno o el externo, es el que origina el efecto negativo de las colocaciones.
iii.4 conclusiones
Este capítulo, bajo una perspectiva de largo plazo, ha presentado eviden-cias de que los shocks y ciclos que han afectado al PBI per cápita de la economía en el período 1950-2007 han sido transmitidos también hacia la producción agropecuaria, tanto para los productos destinados al mer-cado interno como aquellos destinados al mercado externo. En adición, los shocks externos de carácter macroeconómico, como disminuciones
tomar en cuenta el año de inicio en que se exportaron estos productos. Así, nueve de estos 12 productos iniciaron sus actividades de exportación en el período 1991-2007. Sin embargo, a la par que estas exportaciones y producciones se incrementaban, las exportaciones y producción de los tres productos de exportación tradicional, café, azúcar y algodón, disminuían hacia fines de la década de 1980. Es decir, la disminución de estos productos se compensaba parcial, aunque no totalmente, con el aumento de los 9 productos. La participación del valor de las exportaciones agropecuarias del valor total exportado ha venido disminuyendo en el segundo periodo liberal (Tello, 2008).
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano172
repentinas del flujo de capitales internacionales (denominado también Sudden Stops) o incrementos en la capacidad de importar, también han afectado negativamente el crecimiento del producto per cápita agrope-cuario a través de su componente interno. Los shocks de los términos de intercambio (dominado usualmente por los efectos de los precios de los productos de exportación mineros), también han incidido en el crecimiento del PBI per cápita agropecuario; en este caso, a través de su componente externo. Por otro lado, los mecanismos de transmisión de los shocks y ciclos del PBI per cápita, los shocks externos de carácter macroeconómico, y los cambios en los términos de intercambio sobre la tasa variación anual de los precios relativos de los productos agropecuarios (interno, externo y el total) han sido mucho más débiles, y sus impactos (estadísticos) por lo general no han sido significativos. Consistente con el resultado reportado en Tello (2009d) sobre la ausencia de impactos significativos de los arreglos preferenciales comer-ciales sobre el crecimiento económico de la economía, en el caso del sector agropecuario, los impactos (estadísticos) de estos arreglos tampoco han incidido en los productos de dicho sector, en particular de aquellos destinados al mercado interno. Su incidencia es un poco mayor sobre los productos agropecuarios destinados al mercado externo, pero en la mayoría de casos sus efectos han sido temporales y de signos ambiguos. Parte de la explicación de la ausencia de incidencia de los arreglos prefe-renciales comerciales sobre el sector agropecuario es que estos arreglos primariamente se han orientado a reducir los instrumentos arancelarios sin desmantelar, de la misma forma, las restricciones comerciales no arance-larias. Como lo muestran los resultados del capítulo II, estas restricciones generan protecciones del orden del 40% de tasas de aranceles equivalentes en los principales mercados de destino de las exportaciones de los pro-ductos agrícolas. A diferencia de los efectos sobre los productos agregados agropecua-rios, la incidencia (estadística) de los arreglos preferenciales comerciales ha sido mayor sobre la tasa de variación anual de los precios relativos del sector agropecuario, primariamente sobre aquellos productos destinados al mercado externo. En los casos en que estos arreglos incidían sobre los precios relativos, esta incidencia era temporal y de signo variado, que dependía del arreglo específico implementado. La evidencia mostrada en el presente capítulo también indica las diferencias de comportamiento del PBI per cápita agropecuario según las
Capítulo III. Impactos de los Shocks Externos, Ciclos Económicos y Arreglos Preferenciales / Mario Tello 173
políticas de corte liberal y proteccionista aplicadas durante los 58 años del período de análisis considerado. Así, en la medida de que estas políticas incrementaban el grado de apertura este afectaba positivamente en el crecimiento del PBI per cápita agropecuario, y primariamente a través de los productos destinados al mercado interno. Cabe anotar, sin embargo, que la incidencia del grado de apertura en los períodos de políticas liberales ha sido menor a aquella del período proteccionista. De otro lado, el grado de apertura ha afectado negativamente a la tasa de variación anual de los precios relativos del sector agropecuario y primariamente sobre el producto agregado destinado al mercado interno. Estos precios, incluyendo el de los productos destinados al mercado externo, han tenido una tendencia decreciente en las últimas tres décadas, y lo han tenido independientemente del modelo de desarrollo que el Perú ha implementado. Finalmente, la evidencia presentada también indica que la política económica y sectorial más adecuada (en el corto, mediano y largo plazo) para sostener e incrementar el PBI per cápita agropecuario (total, interno y externo), evitando los potenciales efectos negativos de los choques exter-nos y ciclos de la economía, es a través de un continuo y autosostenido incremento de la productividad de las tierras agrícolas. Dicho incremento no solo incrementará la tasa de crecimiento del PBI per cápita agrope-cuario, sino que además no tendría efectos negativos significativos sobre los precios relativos de los productos agropecuarios.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano174
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Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano176
Cuadro III.A1estimaciones del Pbi agroPecuario del Perú, 1950-2007
AñoEn Millones de Soles de 1994 En Millones de Soles de 1979
PBI_Agro PBI_Agr X PBI_Agr Int PBI_Agro PBI_Agr X PBI_Agr Int
1950 3,119.1 435.4 2,683.8 168.4 49.0 119.4
1951 3,212.6 484.6 2,728.0 183.5 54.6 128.8
1952 3,305.8 542.9 2,762.8 194.1 61.3 132.8
1953 3,381.8 613.1 2,768.7 202.7 67.5 135.1
1954 3,449.3 690.5 2,758.8 209.6 74.4 135.2
1955 3,421.9 695.5 2,726.3 213.2 75.4 137.8
1956 3,257.5 698.6 2,558.9 213.5 78.6 135.0
1957 3,270.6 691.7 2,578.9 214.0 77.8 136.2
1958 3,496.2 774.0 2,722.3 230.5 84.1 146.4
1959 3,667.5 784.1 2,883.4 240.8 87.1 153.6
1960 3,902.3 887.7 3,014.5 264.6 101.5 163.1
1961 4,019.4 921.3 3,098.1 277.4 107.1 170.2
1962 4,115.8 1,007.5 3,108.3 289.4 112.7 176.7
1963 4,177.5 1,003.4 3,174.1 307.8 115.6 192.2
1964 4,382.2 1,023.5 3,358.7 319.6 101.6 218.1
1965 4,469.9 982.8 3,487.1 319.1 107.3 211.8
1966 4,711.3 1,029.1 3,682.3 329.5 108.2 221.3
1967 4,895.1 932.7 3,962.4 328.0 91.9 236.1
1968 4,728.6 949.4 3,779.2 311.9 103.7 208.2
1969 5,040.6 904.7 4,135.9 330.3 96.0 234.2
1970 5,433.8 953.9 4,479.9 358.1 101.2 256.9
1971 5,542.6 991.7 4,550.9 365.3 106.0 259.3
1972 5,409.5 1,001.3 4,408.2 365.5 107.0 258.5
1973 5,431.2 1,021.4 4,409.8 357.9 109.1 248.8
1974 5,632.1 1,070.6 4,561.5 371.2 114.8 256.4
1975 5,630.3 998.3 4,632.0 371.0 107.0 264.0
1976 5,714.6 923.0 4,791.6 376.6 97.5 279.1
1977 5,708.9 968.7 4,740.1 376.2 105.4 270.8
1978 5,623.3 965.0 4,658.3 370.6 108.5 262.1
1979 5,842.0 1,010.7 4,831.2 385.0 116.2 268.8
anexo iii
(Continúa…)
177Capítulo III. Anexo III / Mario Tello
AñoEn Millones de Soles de 1994 En Millones de Soles de 1979
PBI_Agro PBI_Agr X PBI_Agr Int PBI_Agro PBI_Agr X PBI_Agr Int
1980 5,491.9 907.6 4,584.3 362.6 102.9 259.7
1981 6,003.6 906.7 5,096.9 395.4 100.0 295.4
1982 6,124.2 933.4 5,190.8 404.2 102.2 302.0
1983 5,622.9 755.8 4,867.1 365.2 82.1 283.1
1984 6,131.1 900.3 5,230.8 402.6 98.3 304.3
1985 6,309.3 1,050.1 5,259.2 414.3 116.7 297.6
1986 6,565.2 1,028.7 5,536.5 432.3 115.4 316.9
1987 6,908.9 919.4 5,989.5 460.1 101.8 358.3
1988 7,317.2 1,024.8 6,292.4 493.4 112.6 380.8
1989 7,024.8 1,130.8 5,894.0 465.8 122.4 343.4
1990 6,412.3 962.6 5,449.7 433.4 98.1 335.3
1991 6,671.6 896.4 5,775.2 447.1 89.5 357.6
1992 6,066.3 778.2 5,288.1 419.0 77.1 341.9
1993 6,614.0 773.7 5,840.3 443.7 73.4 370.3
1994 7,487.2 1,002.3 6,484.9 504.9 90.9 414.0
1995 8,201.5 1,140.6 7,060.9 539.2 105.1 434.0
1996 8,630.2 1,269.8 7,360.4 n.d. n.d n.d.
1997 9,099.4 1,227.8 7,871.6 n.d. n.d. n.d.
1998 9,145.4 1,111.6 8,033.8 n.d. n.d. n.d.
1999 10,069.2 1,330.3 8,738.9 n.d. n.d. n.d.
2000 10,729.2 1,445.8 9,283.4 n.d. n.d. n.d.
2001 10,796.3 1,490.9 9,305.4 n.d. n.d. n.d.
2002 11,445.4 1,609.5 9,835.9 n.d. n.d. n.d.
2003 11,795.4 1,642.0 10,153.4 n.d. n.d. n.d.
2004 11,629.5 1,715.6 9,913.9 n.d. n.d. n.d.
2005 12,259.4 1,606.5 10,652.8 n.d. n.d. n.d.
2006 13,286.4 1,984.9 11,301.5 n.d. n.d. n.d.
2007 13,722.7 1,958.2 11,764.5 n.d. n.d. n.d.
Fuente: Seminario y Beltrán (1998), INEI (2007), MINAG (2009). Elaboración propia. El PBI Agrícola Externo se calculó en base a la sumatoria del valor de producción en precios de 1994 de: achiote, algodón rama, cacao, café, caña de azúcar, cebolla, espárragos, mandarina, mango, pallar grano seco, palta y uva; obteniéndose así el valor agregado a través del coeficiente 0.71 (valor agregado/valor bruto de producción de la producción agrícola, caza y silvicultura) obtenido de la matriz insumo producto de 1994. n.d.: No disponible.
(Continuación) Cuadro III.A1
CAPÍTULO IV
Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario:
Un Análisis Exploratorio del Caso de los Productos Agrícolas No Transables de la Sierra Sur del Perú, 1965-2005
introducción
Mientras que los canales teóricos por los cuales los arreglos preferenciales comerciales (APC) de corte liberal74, incluyendo la apertura comercial, afectan el sector agropecuario y a la población en situación de pobreza son diversos (descritos p.e. en Winters et al., 2002; World Bank, 2003; y Winters, 2000 a y b); la incidencia y magnitud de estos en la práctica dependerá, entre otros factores, del tamaño del sector transable y no transable de las actividades productivas de la población pobre. La escasa y dispersa evidencia del caso peruano sugiere que son los productos agropecuarios no transables los de mayor preponderancia en el sector agropecuario, y es en la producción de los bienes en este sector donde la mayor población en situación de pobreza realiza sus actividades primarias. Entre las evidencias más relevantes que sustentan esta proposición están: i) la participación del valor de las importaciones agrícolas del valor total importado está en decrecimiento. Así, en 1980 el 22.6% del valor total importado era de productos agrícolas, en 2006 dicha participación se redujo al 11.7% (Capítulo II). En 1994, el valor de las importaciones agropecuarias representaba el 8.5% del valor de producción nacional total agropecuario, y el valor de la demanda interna agropecuaria representaba
74 Un arreglo preferencial comercial de corte liberal de una economía es definido como un conjunto de instrumentos, que utilizan los agentes representantes de dicha economía (usualmente, el gobierno), tendientes a reducir las restricciones de parte o la totalidad del comercio de bienes, servicios y factores transados con un grupo de países.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano180
94.6% del valor de producción nacional (INEI, 2004); ii) la participación del valor de las exportaciones agrícolas también decrece de 46% en el período 1950-1959 a 7% en el 2007 (Capítulo II). En 1994 las expor-taciones del sector agropecuario solo representaban el 5% del valor de producción nacional total (INEI, 2004). Desde inicios de siglo XX hasta datos del 1995, información compilada por Seminario y Beltrán (1998), la participación del valor agregado agrícola destinado al mercado interno del respectivo total ha ido creciendo de 62% en 1960 a 81% en 1995; iii) las informaciones de Bustamante (2005) y Escobal et al. (1998) sugieren que en la población que cultiva productos agrícolas de expor-tación no necesariamente predomina aquella en situación de pobreza, y por consiguiente, la predominancia de esta población es en las áreas agrícolas que cultivan productos que son destinados al mercado interno, no transable o que compiten con los productos importados. Dado que la participación del valor de los productos importados, en términos de la producción nacional, está en decrecimiento, entonces son los productos no transables donde la población pobre realiza, en mayor proporción, sus actividades productivas. Este conjunto de evidencias indica la relevancia de analizar el impacto económico del proceso de liberalización sobre el sector agrícola no transable, debido a la importancia del tamaño de este sector y a la mayor dedicación de los pobres en actividades agropecuarias en la economía peruana. En consecuencia, y sujeto a la variedad de posibilidades que ofrecen los aspectos teóricos y las limitaciones de la información usada, el objetivo del presente capítulo, de carácter exploratorio, es el de estimar los impactos ex post de la apertura comercial y los arreglos preferenciales comerciales sobre los precios y cantidades de 18 bienes agrícolas no transables75, producidos en nueve regiones/departamentos de la zona sur del Perú. Cuatro de estos tienen los
75 Los bienes no transables son definidos como aquellos productos cuyo porcentaje del valor de exportación o importación sobre el total del valor de producción es menor al 5% en el período 2001-2005. Las partidas arancelarias de los productos asumidos como no transables con este criterio son: Aceituna (con partida arancelaria número 0709902000); Ajo (703201000, 703209000, 712901000); Alfalfa (1209210000, 1214100000); Arroz (1006101000, 1006109000); Camote (714200000); Cebada (1104291000, 1104210000); Papa (0710100000, 0701100000, 0701900000); Piña (0804300000); Plátano (803001100, 803001200, 803001300, 0803001900, 0803002000); Quinua (1008901100, 1008901900); Té (0902400000, 0902300000); Tomate (0702000000, 0810903000); y, Yuca (0714100000). Para Olluco, Maíz Choclo, Maíz amiláceo, Haba grano seco y Frijol grano seco no se registraron partidas arancelarias.
Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 181
índices de incidencia de pobreza76 más bajos del Perú: Apurímac (69.5%), Ayacucho (68.3%), Huancavelica (85.7%), y Puno (67.2%). A estas cuatro regiones les sigue, en nivel de incidencia de la pobreza, Cusco (57.4%). Las cuatro regiones restantes tienen menores niveles de incidencia de la pobreza. Estas son: Arequipa (23.8%), Madre de Dios (15.6%), Moquegua (25.8%), y Tacna (18.1%)77 (INEI, 2007). El capítulo se compone de cinco secciones. La Sección IV.1 describe brevemente las relaciones teóricas reportadas en la literatura económica entre apertura comercial, arreglos preferenciales comerciales y los precios y cantidades de los productos no transables. La Sección IV.2 resume la literatura empírica de los impactos ex post de los arreglos preferenciales comerciales. La Sección IV.3 describe las especificaciones del modelo en que se basan las estimaciones y la información usada en estas. La Sección IV.4 presenta los resultados de las estimaciones. La Sección IV.5 hace una síntesis del capítulo. Se adjunta al final la lista de referencias y fuentes de información utilizadas y un anexo estadístico.
iv.1 Precios, cantidades del sector no transable, y arreglos Preferenciales comerciales (aPc): asPectos teóricos
Dos áreas en la literatura son las que mayormente han abordado la incidencia de sector externo en la presencia de bienes o sectores no transables78. La primera, macroeconómica, concentrada en la relevancia de la política monetaria, fiscal y régimen cambiario79 en la presencia del sector no transable y el papel del tipo de cambio real80. La segunda,
76 Porcentaje de la población de la región que gasta en consumo un valor menor al costo de la canasta básica, cuyo valor en 2007 fue de 229.4 soles (cerca de 80 dólares) por persona.
77 La muestra no considera Ica, con 15.1% de nivel de incidencia de la pobreza.78 Una tercera área de la literatura combina los componentes básicos de las dos principales
áreas y analiza los efectos de la apertura sobre el bienestar en la presencia de distorsiones monetarias y en el sector no transable (p.e., Chau, Yip, 2001 y Palivo y Yip, 1997).
79 Entre otros, los trabajos de Dornbusch (1973), Enders y Lapan (1978), Kowalski (2003), y Rabanal y Tuesta (2007).
80 La literatura distingue dos tipos de cambio reales. El primero denominado bilateral o de paridad que relaciona el índice de precio de los bienes foráneos (convertido a unidades monetarias doméstica a través de tipo de cambio nominal) sobre el respectivo índice de precio doméstico. El segundo definido como el precio de los bienes transables sobre los no transables (Engels, 1999).
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano182
del comercio internacional, que se concentra en los impactos de los precios externos y los arreglos preferenciales comerciales sobre los precios y cantidades de los productos de los sectores transable y no transable. El método usado en el capítulo se basa en esta segunda área de la literatura81. En una economía pequeña y en ausencia de movilidad de factores, el factor externo fundamental que la afecta está constituido por los pre-cios de los bienes transables (determinados exógenamente en el mercado internacional). La incidencia de estos precios sobre los precios relativos de los bienes no transables dependen, teóricamente, del bien numerario que se seleccione de medida del precio relativo y de una serie de condiciones relacionadas al proceso productivo, condiciones del mercado y la política económica del país. Asumiendo que el bien numerario seleccionado es un bien transable (p.e., un insumo importado), cuyo precio no cambia pero sí el resto de los productos transables, la literatura económica destaca las siguientes condiciones y efectos sobre los precios relativos de los productos no transables:
i) las relativas intensidades de uso de los factores que son comunes en la producción de los bienes transables y no transables (p.e., Koyima, 1967; y Ethier, 1972). Así, cuanto más similares sean dichas intensi-dades entre los bienes transables y no transables, los cambios de los precios relativos de los bienes no transables serán del mismo signo de los cambios de los precios relativos de los transables. Lo opuesto ocurrirá si existen diferencias significativas en la intensidad de uso de factores;
ii) la existencia de factores específicos (p.e., Cordern y Neary, 1982; y Hazari, 1981) en cada bien (transable y no transable). En ausencia de factores comunes en la producción de los bienes transables y no transables, los cambios en los precios relativos, de los productos no transables, dependerán de los efectos sobre la demanda de estos
81 En unidades productivas de bajos niveles de ingreso se hace difícil justificar los efectos de los saldos monetarios reales en la demanda de bienes no transables enfatizados en la literatura del área macroeconómica. En dichas unidades, los cambios en la produc-ción y los precios de los productos agrícolas no transables estarán más asociados a los aspectos que determinan los precios y cantidades de los mercados cercanos de bienes y factores de producción al que están expuestos.
Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 183
productos originados por los cambios de los precios de los productos transables. Así por ejemplo, los precios de los no transables se reducirán si la demanda de estos bienes, relativa a aquella del resto de bienes, se reduce por incrementos de los precios de bienes transables;
iii) el grado de sustitución o de complementariedad en el consumo o producción entre bienes transables y no transables (p.e., Jones, 1985). Si ambos bienes son sustitutos en el consumo, y el efecto precio es mayor que el efecto ingreso, entonces un incremento de precios de los bienes transables conlleva a un incremento de la demanda y pre-cios de los bienes no transables, lo contrario ocurre si los bienes son complementarios. De otro lado, si ambos bienes son complementarios en producción, entonces, incrementos de los precios de los transables conllevan a incrementos en la oferta y reducción de precios de los productos no transables. Lo contrario ocurre si los bienes son susti-tutos en producción;
iv) la estructura u organización del mercado de los bienes (Helpman y Krugman, 1984; y Coto-Martínez y Reboredo, 2007) y existencia de economías de escala a nivel de las firmas (p.e., Anwar, 1999; y Faini, 1984). Si el mercado del sector de productos no transables no es de competencia perfecta por la existencia de economía de escala a nivel de las firmas, entonces los efectos de los precios de los productos transables dependerán de la incidencia de estos sobre los costos de producción, la demanda de los productos no transables y la escala de producción de las firmas;
v) la existencia de bienes intermedios no transables (p.e., Ray, 1972; Batra y Casas, 1974; Batra y Naqvi, 1989; y Ohyama y Suzuki, 1980). El signo de los cambios de estos precios cuando cambian los precios de los transables son también diversos, y dependerán de los factores i) y ii) anotados arriba, y de cuál industria del sector transable (el exportador o el que compite con las importaciones) usa al producto no transable como bien intermedio. Así, por ejemplo, si existen cuatro bienes, dos bienes finales transables (exportable e importable), un bien intermedio no transable, y un insumo de importación, entonces Batra y Casas (1974) muestran que un incremento de precio del bien final de importación incrementa el precio del insumo no transable si la intensidad de uso de factores del bien de exportación es mayor que el del insumo no transable;
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano184
vi) la existencia de distorsiones (tales como tarifas, diferenciales de sala-rios y arreglos preferenciales comerciales, p.e., Dornbusch, 1974; Michaely, 1992; Batra, 1973; y Yu, 1979). Estas distorsiones hacen más compleja la determinación de la relación de precios de los pro-ductos transables y no transables.
En la presencia de cada una de estas condiciones, los precios relativos de los productos no transables pueden incrementar, disminuir, cambiar en sentido contrario o no cambiar sus niveles iniciales ante variaciones de los precios relativos de los productos transables. El efecto sobre la producción de los bienes de los no transables, bajo un enfoque de equilibrio general, dependerá, por un lado, de las condiciones anteriores y la dotación relativa de factores disponibles para los sectores de productos no transables. Así, p. e., si ante incrementos de los precios de los bienes transables intensivos en el uso de los servicios del capital que induzcan a que los incrementos en producción de estos bienes originen que la dotación disponible para los productos no transables sea relativamente más concentrada en el factor trabajo, entonces, la producción de los bienes no transables más intensiva en el uso de este factor se incrementará y la del resto de los no transables se reducirá. Por otro lado, el efecto dependerá de los factores de oferta y demanda del mercado de los bienes no transables, siempre y cuando la oferta no sea perfectamente elástica o que los precios en el mercado sean determinados solo por costos de producción. En este último caso, la producción de los bienes no transables será determinada exclusivamente por los factores de demanda del mercado. En adición, los resultados de los efectos sobre los precios relativos de los bienes no transables, bajo las condiciones señaladas, también se alterarían dependiendo de cuál sea el bien numerario seleccionado para la determinación del precio relativo. Estos aspectos descritos en la literatura económica indican a priori las relaciones entre los precios de los transables y no transables y sus respectivas producciones, son teóricamente indeterminados, y para que estas relaciones sean determinadas se requiere conocer la relevancia de cada una de las condiciones que inciden en dichas relaciones. Como con-secuencia, es la evidencia de cada economía la que determinará la relativa importancia de cada una de esas condiciones.
Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 185
De igual manera, y por las mismas consideraciones, los efectos teó-ricos directos e indirectos de los arreglos preferenciales comerciales son también, a priori, indeterminados. En un estudio reciente, el autor (Tello, 2010) sintetiza la literatura de los impactos de los cuatro grupos de APC definidos en la introducción de la Parte II. Estos son: i) los arreglos unilate-rales no discriminatorios (APCU), ii) los arreglos preferenciales regionales (APCR), iii) el sistema generalizado de preferencias (SGP), y iv) los arreglos multilaterales (APCM). La literatura teórica se han concentrado en los impactos económicos de los arreglos i), ii) y iv). Los impactos del tercer arreglo (iii) pueden ser interpretados como los impactos parciales de los arreglos anteriores, dado que solo un país miembro del arreglo otorga preferencias de forma unilateral, aunque discriminadamente, al resto de países miembros del arreglo sin requerir reciprocidad de dichas preferencias de estos países. El Perú, como describiremos en la siguiente sección (IV.2), también ha sido beneficiario de este tercer tipo de arreglo, en particular por la reducción de los aranceles de sus principales socios comerciales del grupo de países desarrollados (p.e., Japón, la Unión Europea y los Estados Unidos82). Como consecuencia, los aspectos teóricos resumidos en esta sección se concentran en los primeros dos y en el cuarto tipo de arreglos. Los procesos de apertura comercial o de arreglos preferenciales comerciales regionales (incluyendo los multilaterales), que tienden a redu-cir los aranceles de un conjunto de bienes, tienen tres grupos de efectos sobre los precios y cantidades de los productos no transables. Los primeros dos grupos son efectos directos y de carácter estático, y el tercer grupo, indirecto y de carácter dinámico. Los dos grupos de efectos directos son precio e ingresos (o bienestar). El tercer grupo, son los efectos sobre la inversión, movilidad de factores, productividad, cambios tecnológicos o innovación, y la generación de nuevos productos83.
82 Los compromisos de la reducción de los aranceles, en el caso de los países en desarrollo miembros de la OMC, fueron distintos a los de los países desarrollados. En general, las reducciones de aranceles de dichos países empezó con mayor fuerza bajo los acuerdos de la Ronda de Uruguay, en 1994. Para ese entonces, los países en desarrollo, inclu-yendo el Perú, habían iniciado el proceso de apertura comercial de forma unilateral.
83 Corden (1971); Diewert-Woodland (2004); Rivera-Batiz y Romer (1991a y b); Coes et al, (1997); Seghezza (2003); y Bretschger-Steger (2004). Tello (2009) resume esta literatura.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano186
El primer efecto directo o efecto precio, bajo mercados de compe-tencia y con comportamiento de economía pequeña en todos los pro-ductos transables, se debe a la incidencia de la reducción del arancel de los productos que compiten con las importaciones sobre los productos no transables. Así, si prtm y prwtm son los precios relativos domésti-cos e internacionales, respectivamente, de los bienes de importación y prtm=prwtm.(1+t), donde t es el arancel ad valórem, entonces los arre-glos unilaterales y regionales que reduzcan los aranceles conllevará a un decrecimiento de los precios domésticos de las importaciones, afectando la economía de la misma manera que una mejora de los términos de intercambio (definido como el índice de precios de los exportables sobre el respectivo de los importables). Esto es, los efectos sobre los precios y cantidades de los bienes no transables de estos arreglos, por el canal de precios de los transables serían similares (e indeterminados) como los descritos anteriormente, dependiendo también de las condiciones señaladas arriba. El segundo efecto precio, bajo mercados de competencia perfecta y con comportamiento de economía grande en un conjunto de produc-tos transables, o en mercados de competencia imperfecta, se debe a la incidencia sobre los precios internacionales de la reducción de los aranceles. Cambios de estos precios generan cambios en los precios internacionales de los transables, los cuales afectarían a los precios y cantidades de los productos no transables de la economía de la misma forma descrita anteriormente. El segundo grupo de efectos directos son los efectos ingreso, ori-ginados por los cambios del bienestar económico. Para el caso de los arreglos preferenciales regionales, en adición a los efectos sobre los precios internacionales y en ausencia de reducciones de las barreras comerciales que no generan renta para la economía, Baldwin-Venables (1995) y Lloyd-Maclaren (2004) descomponen los efectos sobre el bien-estar y sus implicancias sobre los ingresos en cuatro componentes. En cada uno de ellos la incidencia sobre los precios y cantidades de los productos no transables depende de si el bienestar/ingreso se incre-menta o se reduce. Incrementos del bienestar e ingresos, abstrayendo los dos efectos anteriores, generan incrementos en la demanda de los productos no transables, y si estos son bienes normales, incrementos de precios y cantidades de dichos productos. Caso contrario estos precios
Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 187
y cantidades se reducirían. Los componentes que contribuyen a los cambios del bienestar e ingreso son:
i) el efecto de volumen comercial. Incrementos de este volumen (debido a que el efecto de creación de comercio es mayor al efecto desviación de comercio84) conllevan a incrementos del bienestar e ingresos, caso contrario el bienestar e ingreso serán reducidos85;
ii) los cambios en la producción de industrias donde los precios de mercado difieren de los costos medios. Estos cambios se originan cuando los mercados de los sectores productivos son de competencia imperfecta. Si la producción de estas industrias se incrementa, el efecto será positivo sobre el bienestar e ingresos, de lo contrario, el efecto será negativo;
iii) los cambios en los costos unitarios de producción de las firmas con tecnologías de producción con economías de escala. Con costos medios decrecientes, los incrementos de la escala de producción de la firma incrementan el bienestar económico e ingresos. Si esta escala disminuye con los APCR, entonces, los efectos sobre el bienestar e ingresos son negativos;
iv) los cambios en el número de variedades o productos diferenciados. Si este número crece con los APCR, entonces, el efecto será positivo
84 El efecto creación de comercio ocurre cuando se incrementa el volumen de las exporta-ciones e importaciones de un país miembro del arreglo que tiene ventajas comparativas en los productos transables. El efecto desviación de comercio ocurre cuando se reduce el volumen de los bienes transables de los países no miembros, que son los que tienen la ventaja comparativa de dichos productos.
85 Michaely (1992) y Yu (1982 y 1979), con la extensión a tres países de la teoría de unión aduanera, identifican dos tipos de creación de comercio y dos de desviación. La creación de comercio tipo I ocurre cuando un país aumenta sus importaciones del país miembro que tiene el más bajo costo de los productos. La creación de comercio tipo II ocurre cuando la economía forma dos uniones aduaneras y cambia sus importaciones desde un país miembro de la unión a otro país miembro de la otra unión. Este último país es el que tiene las ventajas comparativas en los productos de importación. En ambos casos, y con pleno empleo de recursos, los efectos de creación sobre el bienestar y el ingreso son positivos. Si existe desempleo de recursos, el efecto es indeterminado. La desviación de comercio tipo I ocurre cuando las importaciones se desvían desde el país de menor costo al país de mayor costo por la abolición de los aranceles. La desviación de comercio tipo II ocurre cuando las importaciones se desvían hacia el país de mayor costo imponiendo un arancel al país de menor costo. En ausencia de desempleo, la desviación de comercio tipo I reduce el bienestar y el ingreso, y en el tipo II sus efectos son ambiguos. Con desempleo de recursos, la desviación de comercio tipo I puede mejorar el bienestar y el ingreso, y el de tipo II, reduce el bienestar y el ingreso.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano188
sobre el bienestar e ingreso de los países miembros, si decrece, el efecto será negativo.
Esta descomposición de los impactos sobre el bienestar económico de los países miembros de los APCR es consistente con la teoría del segundo mejor, que postula que cuando existen dos o más distorsiones en los mer-cados, la eliminación de una distorsión no necesariamente incrementa el bienestar económico. Los APCR mantienen o incrementan el nivel de los instrumentos comerciales que restringen el comercio con lo países no miembros, y eliminan o reducen la restricciones comerciales entre los países miembros. Estos arreglos de los instrumentos, en consecuencia, no necesariamente producen incrementos en el bienestar económico. Los signos de los efectos de los componentes pueden ser diferentes entre sí, y el signo del efecto de cada componente será, además, indeterminado (esto es, puede ser positivo, negativo o cero). En los arreglos unilaterales, la proposición estándar es que estos arreglos en economías pequeñas incrementan el bienestar y el ingreso. En economías grandes o en la presencia de mercados de competencia imperfecta, la apertura comercial no necesariamente incrementa el bien-estar y el ingreso (Feenstra, 2004). Al igual que los dos efectos anteriores, la incidencia del tercer grupo de efectos (los indirectos y dinámicos) sobre los precios, las cantidades y el crecimiento del sector no transable es a priori indeterminada y depende de las mismas condiciones que determinan los impactos de efectos directos. Así por ejemplo, dados los precios internacionales, un incremento del stock de capital nacional, que no induce a cambios en los retornos de los factores, conlleva a incrementos en la producción de los productos transables y no transables intensivos en el uso del capital y reduce la producción de los productos transables y no transables de los sectores intensivos en el uso de mano de obra. De otro lado, los precios de los no transables no cam-bian si los factores usados en dicho sector son los mismos que los usados en el sector transable, caso contrario los efectos sobre los precios de los productos no transables dependerán de los efectos ingreso generados por el incremento del stock de capital. Los impactos teóricos de los APC, condicionados a los aspectos señalados arriba sobre las características de los sectores transable y no transable de una economía, otorgan una mayor relevancia al análisis de las experiencias de los impactos de dichos arreglos sobre el sector no transable de los países.
Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 189
iv.2 arreglos Preferenciales comerciales en la economía Peruana y evidencias de los imPactos sobre los Productos no transables
El Cuadro IV.1 muestra los principales arreglos preferenciales comerciales en los que el Perú ha participado como miembro activo o como beneficiario en el período 1965-200386. Estos arreglos indican:
i) la desgravación arancelaria, como consecuencia de arreglo unila-teral o proceso de apertura comercial iniciado en 1990, ha pre-cedido al resto de arreglos bilaterales y regionales implementados luego de 1990, y en consecuencia, estos han complementado dicho
proceso;ii) a excepción del área de libre comercio de la Comunidad Andina
(operativa desde 2003) y el Acuerdo de Complementación Econó-mica ACE No. 38 con Chile, la desgravación arancelaria con el resto de arreglos bilaterales y regionales ha sido en sectores específicos y marginales con respecto al nivel promedio del arancel ad valórem de la nación más favorecida (NFM) vigente para los países no miembros de estos arreglos;
iii) en 2006, las importaciones provenientes de los países miembros de los arreglos bilaterales y regionales representaban solo el 6.2% del PBI y las exportaciones, el 4.6%;
iv) el período de los beneficios arancelarios de los productos de exporta-ción del Perú en los arreglos del sistema generalizado de preferencias (de sus principales socios comerciales de países industrializados87) y de las rondas multilaterales del GATT (Acuerdo General de Aranceles Aduaneros y el Comercio) - OMC (Organización Mundial del Comer-cio) fue mucho mayor que el de los respectivos arreglos unilaterales y regionales.
86 No se han considerado el AAP (acuerdo de alcance parcial) Nº 50 de 2001 con Cuba, por el poco comercio con dicho país, y el ACE (acuerdo de complementación econó-mica) Nº 58 de 2005 con el MERCOSUR.
87 En 2006, el valor del volumen transado con los Estados Unidos, la Unión Europea y Japón representaban el 32.2% de las importaciones del Perú y 51% de las exporta-ciones.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano190
Cuadro IV.1arreglos Preferenciales comerciales con ParticiPación del Perú,
1965-2003
No. APC-Miembros (Notación) Fecha
Participación del Respectivo Sector
Transable (%) 2006Sectores con Preferencias
ArancelariasExport. Import.
1 Unilateral del Perú (AU)
1980-1982; 1990-a la fecha
25.6% (del PBI
corriente)
(16% del PBI)
Todos los sectores (8.2%, arancel ad valórem promedio y 12% el Agrícola y Pesca, 2006)
2 Regional, Grupo o Comunidad Andina. Ecuador, Bolivia, Colombia y Venezuela (ACAN)
1970 (Inicio)En 1993, área de libre comercio (Perú se retiró ese año y se reintegró en 1997)
6.1% 14.1% Todos los sectores con desgravación arancelaria lenta en un período de cerca de 30 años (arancel ad valórem promedio es cero, 2006. La desgravación arancelaria fue progresiva aunque lenta)
3 Regional, Brasil y la Comunidad Andina (Acuerdo de Complementación Económica, ACE Nº 39)(ACANBr)
1999 3.4% 10.5% Café (09), Cereales (10), Lácteos (11), Aceites (12), Otros Productos Agrícolas (13 y 26), Alimentos (20, 21), Combustibles (17) y Manufacturas (5.8% arancel promedio y 7.9% el Agrícola y Pesca, 2006)
4 Regional, Argentina y la Comunidad Andina (excepto Bolivia). Acuerdo de Alcance Parcial de Complementación Económico, AAPCE Nº 48) (Este acuerdo reemplazó otros ACE Nº, 11,21,09.20) (ACANAr)
2000 0.3% 5.2% Animales vivos (HS-01); Carne (02); Vegetales (07); Frutas (08); Café (09), Cereales (10), Lácteos (11), Aceites (12), Otros productos Agrícolas (13 y 26), Alimentos (20, 21), Combustibles (17) y Manufacturas (5.9% arancel promedio y 8.1% el Agrícola y Pesca, 2006)
(Continúa…)
Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 191
(Continuación) Cuadro IV.1
No. APC-Miembros (Notación) Fecha
Participación del Respectivo Sector
Transable (%) 2006Sectores con Preferencias
ArancelariasExport. Import.
5 Bilateral Chile-Perú, ACE Nº 38 (AChi)
1998 6.4% 5.6% La mayoría de sectores con aranceles diferenciados (0.8% arancel promedio y 2.6% el agrícola, 2006)
6 Bilateral México-Perú, ACE Nº 8 (AMex)
1987 1.7% 3.4% Sectores específicos agrícolas y de alimentos con rebajas muy pequeñas con respecto al arancel NMF (8.1% arancel promedio y 12.0% el Agrícola y Pesca, 2006)
Fuente: ALADI (2007), WTO (2008, 2007), Tello (2008a). En adición, Perú es beneficiario del Sistema Generalizado de Preferenciales de los Estados Unidos (ASUSA, desde 1976), de la Unión Europea (ASUE, desde 1971) de Japón (desde 1971), el Acuerdo de Preferencias Arancelarias Andinas (AATPA, desde 1991) y su ampliación a la Erradicación de las Drogas de los Estados Uni-dos (AATPDEA, ley ampliada en 2001). Los acuerdos multilaterales en el contexto de la OMC resultaron de las rondas de Kennedy (AMKen, 1967), Tokio (AMTk, 1979) y Uruguay (AMU, 1994).
Las evidencias de los impactos ex post de los APC sobre los productos no transables, en general, son escasas. Más aún, la mayor parte de los estudios de estos impactos son evaluados de manera ex ante88, usando modelos computables de equilibrio general. Las condiciones o caracte-rísticas de estos modelos definidas por los investigadores, implícitamente determinan los impactos de los arreglos. La indeterminación de los impac-tos en estos modelos solo se debe a un problema de dimensionalidad. En modelos de dos o tres sectores, estos impactos podrían ser determinados, mientras que es más difícil su evaluación cuando los modelos, como los encontrados en la literatura, tienen cuatro o más sectores89. El método usado en este capítulo se basa en evidencias ex post90 de los impactos de los arreglos en el Perú. Morón et al. (2005) resume parte
88 Esto es, antes de que los arreglos se hayan implementado.89 Tello (2006). 90 Esto es, luego de algunos años de haber sido implementados los arreglos.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano192
de la literatura de este tipo de evidencias91. Algunos resultados de esta literatura señalan:
i) la apertura comercial de Brasil de 1990 implicó luego de dos años un decrecimiento de los salarios reales de ambos sectores, el transable y no transable, siendo mayor la tasa de decrecimiento del sector tran-sable. De otro lado, la participación del empleo en el sector transable se redujo a favor del incremento de la participación del sector no transable (Arbache et al., 2003). De acuerdo a la sección anterior, una explicación teórica de estos resultados es que los sectores tran-sables que se expandieron debido a la liberalización han sido aquellos más intensivos en el uso de otros factores distintos a la mano de obra (p.e., capital y conocimientos), y que sean los sectores no transables intensivos en el uso de mano de obra los que, relativamente, absorben un mayor cantidad del empleo92;
ii) Nicita (2004) encuentra que la liberalización en México de 1989 tuvo efectos sobre los precios agrícolas e ingresos de forma diferenciada por regiones geográficas y grupos de ingresos. Ambos, precios rela-tivos e ingresos relativos, disminuyeron con la liberalización incre-mentando así la brecha de ingresos entre el sector rural y el urbano. Consistente con la explicación anterior, la liberalización, al otorgar mayor rentabilidad a los sectores intensivos en capital y conocimien-tos, puede haber conllevado a que la reducción de precios de servicios de factores como tierra y mano de obra, usados intensivamente en el sector agrícola, haya inducido a menores precios relativos de los pro-ductos agrícolas, lo cual también puede haber incidido negativamente en los ingresos agrícolas de las regiones cuyos precios agrícolas se redujeron93;
iii) Tornell et al. (2003) encuentra que la liberalización en México dismi-nuyó el ratio de los productos no transables sobre los transables, pero
91 Las revisiones de los trabajos sobre los efectos ex ante de las áreas preferenciales comerciales son las que abundan. La lista de ellos puede ser encontrada en Tello (2008).
92 Tello (2008b) muestra que en el período post liberal de Brasil la participación de las exportaciones de productos manufacturados intensivos en capital y conocimientos se incrementaron de manera notable.
93 Tello (2008b) muestra que México (al igual que Brasil) fue el país de América Latina con mayores ganancias en la participación de las exportaciones de bienes manufacturados intensivos en capital y conocimientos en el período post reformas liberales.
Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 193
que el aumento del crédito, el cual afecta positivamente a este ratio, ayudó a compensar el efecto negativo de la liberalización. Consistente con los argumentos teóricos presentados en la sección anterior, la liberalización hace más rentable al sector transable (en particular el de exportación) induciendo a una reasignación de recursos hacia la producción de este sector;
iv) Lederman et al. (2005) arguyen que el impacto del TLCAN o NAFTA (Tratado de Libre Comercio de América del Norte, Estados Unidos, México y Canadá, desde 1994) fue similar al de la liberalización –dis-minuyeron los precios agrícolas–, pero que estos ya estaban disminu-yendo antes del TLCAN, la producción del sector agrícola disminuyó al inicio (también por la crisis cambiaria de 1994 en México), luego se recuperó, teniendo una alta incidencia en ella los productos no tra-dicionales de exportación. Lopez (2001) analiza a nivel de productos los impactos del TLCAN, y también encuentra que la producción de granos y semillas de aceites, dominada por pequeños agricultores, respondió en menor grado que los vegetales y frutas de exportación. Parte de esa menor respuesta puede ser debida a escasa infraestruc-tura, limitaciones al crédito y conocimiento de marketing internacional para el aprovechamiento de los mercados foráneos que enfrentan los pequeños agricultores en México. Escobal (2007) llega a las mismas conclusiones en su revisión bibliográfica sobre los efectos ex post del TLCAN;
v) Valdivia (2001) resume el impacto de la liberalización en el Perú sobre el sector agrícola, postulando que los precios relativos de los exportables mejoraron, comparados con los precios de los importables y los no transables. Adicionalmente, argumenta que, a pesar de los efectos de las reformas en los precios agropecuarios, la producción del sector (sujeto a las limitaciones de los datos del MINAG) parece haber registrado una evolución positiva en la década de 1990, beneficián-dose, en parte, del crecimiento económico logrado y la consiguiente expansión de la demanda interna.
Estos resultados, incluyendo la hipótesis postulada por Valdivia (2001), sugieren, por un lado, que los APC del proceso de liberalización han estado asociados a un decrecimiento de los precios relativos de los productos agrícolas no transables. Por otro lado, que los efectos sobre la producción dependerían de los otros factores determinantes de la oferta
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano194
(como la disponibilidad y costos de los servicios financieros, infraestruc-tura, mercadeo, tecnología, etc.) en las áreas geográficas donde se pro-ducen los bienes no transables, y de los cambios en la demanda local o nacional. Bajo los aspectos teóricos descritos en la sección anterior, el decrecimiento de los precios relativos de los productos agrícolas no transables y los posibles aumentos de producción son consistentes con las condiciones relacionadas a las diferencias en las intensidades de uso de factores, o en el uso de factores específicos (p.e., los recursos mineros en el sector minero y la tierra en el sector agrícola), entre los productos transables y no transables y las posibles complementariedades, o grados de sustitución entre estos dos grupos de productos agrícolas. Considerando estos resultados, la variedad de aspectos teóricos y las limitaciones de la información usada, el capítulo pretende evaluar de manera exploratoria los impactos de los APC sobre precios relativos y producción para una muestra de 18 productos agrícolas no transables en nueve regiones (departamentos) de la Sierra Sur del Perú. La evaluación, basada en métodos ex post y microeconómicos, se focaliza en los impactos directos sobre producción y precios relativos de: i) los APC, ii) los precios relativos de 11 productos agrícolas transables, iii) los términos de intercam-bio como variable proxy de los precios relativos de los productos mineros de exportación, iv) la productividad de la tierra, v) la dotación relativa de factores por persona de cada región, vi) la disponibilidad de crédito de cada región, y vii) el producto bruto interno real del Perú. Por las limitaciones de la información sobre precios, producción, rendimiento de los productos agrícolas, y los cambios de moneda que se implementaron en el Perú en los años 1985 y 1991 (por la alta inflación que dominó el período 1970-1989), los resultados descritos en las siguien-tes secciones requieren ser interpretados con cautela.
iv.3 esPecificaciones Para las estimaciones de los imPactos de los aPc sobre los Precios y cantidades de Productos agrícolas no transables
Debido a las consideraciones teóricas formuladas en la Sección IV.1, y los escasos resultados empíricos presentados en la Sección IV.2, la estrategia de especificación y estimación de los impactos de los APC
Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 195
sobre los precios relativos y la producción de la muestra de productos y regiones seleccionados (Cuadro IV.2 y Cuadro IV.3) será basada en los enfoques de equilibrio general y de equilibrio parcial de los mercados agrícolas no transables. El primer enfoque se concentra en los efectos de los APC, y las otras variables relevantes de los sectores transables y no transables sobre los precios relativos de los productos agrícolas no transables, y el grado de reasignación en la producción de estos productos con respecto a los productos agrícolas transables. El segundo enfoque pretende analizar los canales de oferta y demanda mediante los cuales los APC (y el resto de variables consideradas) incide sobre los precios relativos y cantidades (ofrecidas y demandadas) de los productos agrícolas no transables. La especificación de los precios relativos de los no transables se basa en el enfoque de equilibrio general del modelo o especificación de Porto (2006)94. La especificación del ratio de producción de los productos tran-sables y no transables se basa en el enfoque de equilibrio general del modelo de Tornell et al. (2003), el cual enfatiza los aspectos financieros. Las especificaciones de los canales de oferta y demanda de la producción de los bienes agrícolas no transables se basa en el enfoque de modelo de equilibrio parcial de Cagatay y Lattimore (2004). Estas diferencias en especificaciones y enfoques permiten ilustrar la relevancia de los impactos de los APC y el resto de factores considerados en las especificaciones sobre los precios relativos y producción de los 18 productos agrícolas no transables en las nueve regiones seleccionadas. Los modelos o especificaciones de estos tres conjuntos de autores fueron además ajustados incorporando variables relevantes para la mues-tra regional (de departamentos del estudio) y los APC. En este ajuste, se asume que existe un mercado para cada producto agrícola (transable o no transable) en cada región, y que el canal de interrelación entre los mercados de las distintas regiones es a través del PBI (producto bruto interno real) del Perú (o alternativamente de la respectiva región o de las regiones/
94 Escobal (2007) usa este modelo para estimar los impactos ex ante del TLCPEU (Tra-tado de Libre Comercio Perú - EE. UU.) sobre el bienestar de la población por zonas geográficas y por tipo de integración comercial (comprador, vendedor, o balanceado neto en cuanto la diferencia entre compras y ventas de los productos agrícolas). En el trabajo, sin embargo, no se muestran los resultados intermedios de los efectos de los precios de los bienes transables sobre los no transables. Por otro lado, usa sectores agregados y no productos específicos.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano196C
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Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano200
departamentos frontera a cada región). Las diferencias de los precios de los transables son explicadas por los distintos costos internos de las regiones (cinternokj). Así, si PTwk es el precio internacional del producto k común a todas las regiones, entonces el precio interno a cada región j sería PTkj = PTwk + cinternokj. No se pudo usar precios unitarios de exportación e importación para todos los productos transables considerados en la muestra debido a que la información de precios está disponible partir del año 1993. La especificación [1] mostrada abajo es derivada del modelo de econo-mía pequeña de Porto (2006). Este modelo se basa en la especificación de equilibrio general de la dualidad para el sector de productos no transables. En este modelo E[PT, Pn, U(PT, Pn, Y)] es la función de gasto de la eco-nomía que depende del vector de variables exógenas de los precios de los bienes transables, PT, del vector de variables endógenas de los precios de los bienes no transable Pn y del índice de utilidad indirecta U que depende de los precios y del ingreso nacional (o producto bruto interno) Y. R( PT, Pn, V, G) es la función de renta (o ingresos) que depende del vector de los precios de los bienes transables y no transables, de la dotación de recurso, V, y la tecnología G. En el equilibrio de los mercados de los productos no transables se cumple que EPn=dE/dPn=RPn=dR/dPn, esto es, que la especificación de demanda (Epn=Qnd) sea igual a la de oferta (RPn=Qns) de los bienes no transables. Despejando Pn de esta igualdad se obtiene la especificación [1], en la cual se le agrega los arreglos preferenciales comerciales (APC). La especificación [2] mostrada más abajo proviene del modelo de Tornell (2003). En esta, el ratio de producción de los bienes no transables entre los transables depende del grado de liberalización comercial y finan-ciera y del grado de acceso a los créditos. En esta relación se postula que es el sector no transable el que tiene mayores restricciones financieras, y en consecuencia un incremento en el acceso a los instrumentos finan-cieros incrementa dicho ratio. Para complementar la especificación se introducen las mismas variables de la especificación anterior consistentes con el enfoque de equilibrio general. Esto es, las variables tecnológicas, de dotación de recursos de ambos sectores, los precios de los productos transables y no transables y los APC. Las especificaciones [3] y [4] corresponden al modelo de demanda y oferta respectivamente de Cagatay y Lattimore, quienes incorporan las relaciones de los modelos de Swan (1960), Salter (1959), Dornbusch
Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 201
(1974), Mussa (1986) y Edwards (1989). La producción del mercado o sector de bienes no transables es determinado por los factores de oferta y demanda de dichos bienes. En la especificación [3] de demanda, se incluyen los precios de los productos transables y no transables y el ingreso o PBI. En la especificación [4] de oferta, se incluyen los precios de los no transables, la restricción financiera, costos de los factores y la variable tecnológica. En ambas especificaciones también se introduce los APC. Las especificaciones derivadas de los tres modelos son:
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[1] dlnPnijt= S aijsANst + Sa’ijsANTst + Sbijk.dlnPTijkt + s=1 s=1 k=1 4
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[2] dln(Qnijt/QTkt)= S aijsANst + Sa’ijsANTst + Sbijk.dlnPijkt + s=1 s=1 l=T n 4
gij.dlnVjt + δij.dlnYjt + Slijk.dlnGijkt+ Sfijr.Dijrt + l=T r=1
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[3] dlnQdnijt= S aijsANst + Sa’ijsANTst + Sbijk.dlnPijkt + s=1 s=1 l=1
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[4] dlnQsnijt= S aijsANst + Sa’ijsANTst + bij.dlnPnijt + s=1 s=1 4
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donde i=1,18; j=1,9; t=1965-2005, na= número de APC, nk= número de bienes transables.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano202
Los subíndices i, k, j, t representan el producto agrícola no transable i, el transable k; el área geográfica j localizada en el sur del Perú, en el período t y los subíndices n y T representan los productos no transables y transables respectivamente. Pn y PT son los precios relativos (con respecto al Índice de precios al consumidor de Lima, base 199495) de los productos no transables y transables respectivamente Pn y PT. En adición a los precios transables, se incluye los términos de intercambio, PTTI, variable proxy de los precios de los productos mineros, los cuales dominan la canasta de los bienes transables del Perú. Los APC son representados por variables discretas. Dos conjuntos de estas variables son considerados para cada uno de los arreglos descritos en el Cuadro IV.1. El conjunto denotado con letras AN, que toma el valor 1 durante el período de vigencia del arreglo y 0 el resto del período, y el conjunto de arreglos denotado con letras ANT, que toma los valores del producto de AN por la variable Tiempo, cuyos valores son los números del 1 al 41, correspondientes a los años de 1965 a 2005. N es el arreglo específico descrito en el Cuadro IV.1. El primer conjunto de variables captura el efecto inicial o inmediato del nivel (o de intercepto) sobre la variable dependiente, asociado a la vigencia de los APC, y el segundo conjunto captura el efecto permanente adicional sobre la tendencia (o de cambio de la pendiente de la variable Tiempo) de la variable dependiente, asociada a la vigencia de los APC y a los aspectos no identificados, por el resto de variables independientes de cada especificación, que también inciden sobre la variable dependiente de cada especificación. Para la variable dotación de recursos, V, se ha usado como proxy el PBI per cápita, y, de la región o departamento que teóricamente está relacionado a la dotación de recursos por habitante de dicha región. Y es el PBI del Perú (Yper)96. Para la variable tecnológica,G, se ha usado la variable del rendimiento de la tierra, Rend, en kilos de producto por hectárea. Para la variable financiera FIN se usa el índice del valor real de los créditos otorgados a los departamentos por la banca comercial o
95 Para los productos del Café en Huancavelica, Cebada en Tacna, Maíz duro en Ayacucho y Maíz choclo en Madre de Dios, el año base para los índices de precio de cantidades fue 2000, debido a que no existieron datos de precios o cantidades en el año 1994. Estos cambios de base no alteran los resultados de las regresiones presentadas, por incluir variables dependientes e independientes en tasas de variación anual.
96 Alternativamente, también se ha usado el PBI de la región, el de Lima (YLim) y el promedio simple de los PBI de las regiones frontera de cada departamento (YF).
Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 203
múltiple (Irpf). Finalmente, como proxy a los salarios reales, wy, se ha usado la variable y. En adición a estas variables se incorporaron dos con-juntos de variables binarias, Dijrt. El primer conjunto captura el posible efecto de la corriente de El Niño. DNiño toma valores unitarios para los años 1982, 1983, 1997 y 1998, y 0 para el resto de años y DTNiño toma los valores del producto de DNiño y T. La otra es la que captura el período 1974-1994, de inflación creciente y su decrecimiento. La varia-ble DInfla toma el valor de 1 en ese período y 0 en los demás años, y la variable DTInfla toma los valores del producto de DInfla por T. Estos dos conjuntos de variables tratan de controlar el efecto de estos eventos sobre la variable dependiente y sus potenciales efectos sobre las estima-ciones de la incidencia del resto de variables. El último término de cada especificación representa la variable estocástica o error, que incluye la constante y, según el método de datos de panel correspondiente, también puede incluir los coeficientes fijos por región. Los datos y fuentes principales de información son: precios del pro-ductor (o de chacra), producción (en toneladas métricas) y rendimientos de producción de la tierra (en kilos por hectárea) de los productos agrícolas transables y no transables obtenidos del MINAG (1992, 1994, 2006), los PBI totales y sectoriales, y los términos de intercambio variable proxy de los precios de los productos mineros (los cuales dominan la canasta de los productos de exportación del Perú) del BCRP (2008) y del MEF (2008), los índices de precios y población se obtuvieron del INEI (varios años). En adición se complementó la serie de términos de intercambio con la serie estimada por Seminario y Beltrán (1998), y la variable crédito financiero, la cual se toma como proxy a las colocaciones por departamento de la banca comercial o de la banca múltiple97. La fuente de esta variable es la SBS (2008 y 1970-1995). Por limitaciones y problemas de confiabilidad de la información de los datos de precios y producción, se usaron métodos de mínimos cuadrados ordinarios e instrumentales en datos de panel. En adición, en las especifi-caciones y estimaciones se asume que los APC no tienen efectos dinámicos significativos sobre la tasa de crecimiento del PBI nacional, inversión y pro-ductividad. Tello (2010) presenta evidencias de la no significancia estadística
97 La Banca Comercial incluye los bancos comerciales nacionales, sucursales de bancos extranjeros y bancos multinacionales. La Banca Múltiple incluye la banca comercial, entidades estatales y COFIDE.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano204
de los APC sobre la tasa de crecimiento del PBI en 31 países de América Latina y el Caribe, incluyendo el Perú, ni sobre la inversión extranjera en 10 países de América Central y del Sur. De otro lado, también existe una serie de estudios que señalan que la liberalización no ha conducido a incrementos significativos sobre la productividad en los países de América Latina y el Caribe, incluyendo el Perú (p.e., Blyde & Fernandez-Arias, 2005; y Loayza et al., 2004). Los métodos de estimación, por lo tanto, toman como varia-bles exógenas a la tasa de crecimiento del PBI nacional total y per cápita, y a la variable tecnológica. De otro lado, las variables independientes de los precios relativos de los productos agrícolas transables son consideradas endógenas, y se usa el método variables instrumentales para evitar sesgos por errores de simultaneidad entre estos precios y los APC. Los instrumentos que se usaron en la determinación de los precios relativos de los productos agrícolas no transables fueron el conjunto de variables independientes de cada especificación y los precios agrícolas transables con un rezago. Estos instrumentos indican que los coeficientes de los precios relativos de los pro-ductos agrícolas transables no incluyen los efectos de los APC, los cuales son capturados por los coeficientes del conjunto de variables discretas asociados a la vigencia de los APC. Se hicieron también diversas pruebas estadísticas (no reportadas) de raíces unitarias98 para todas las variables (excepto las binarias) transforma-das en logaritmo neperiano (ln), las cuales reportaron la existencia de tales raíces, para la mayoría de las variables. Las correcciones del diferencial del logaritmo de estas variables resultaron ser estacionarias. Similares pruebas se hicieron para las regresiones usando datos de panel99 con correcciones en diferencia que convirtieron las variables de cada regresión de panel en estacionarias. En consecuencia, las cuatro especificaciones toman a las variables no discretas en diferenciales de logaritmo neperiano (dln). La muestra para la evaluación exploratoria de los impactos de los APC sobre precios y producciones de los productos agrícolas no transables comprende nueve regiones o departamentos de la zona sur del Perú y 18 productos no transables. La muestra también considera 11 productos agrícolas transables (siendo tres de importación y nueve de exportación) y los términos de
98 Estas pruebas incluyen Augmented Dickey-Fuller y Pillips-Perron. 99 Las pruebas unitarias en datos de panel incluyen a Levin, Lin y Chu (2002); Im, Pesaran
y Shin (2003); y ADF - Fisher Chi-square (Maddala y Wu, 1999).
Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 205
intercambio que asumen variables proxy de los precios de los productos mineros. Las regiones consideradas son: Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco, Huancavelica, Madre de Dios, Moquegua, Puno y Tacna; y los productos agrícolas son listados en el Cuadro IV.3, este y el Cuadro IV.2 muestran una serie de indicadores de desarrollo, estructura productiva y representatividad de la muestra (Sag., en términos de porcentajes del valor de producción real) de cada producto agrícola del PBI real del sector agropecuario de la región correspondiente. También se reporta la repre-sentatividad ajustada (Sag.Adj.) correspondiente al porcentaje estimado del valor agregado real de cada producto100 del total del PBI agropecuario de cada región. Las regiones más pobres de la muestra (y también de la economía peruana) con altas tasas de población en situación de pobreza extrema y menores niveles de PBI per cápita son Huancavelica, Puno, Ayacucho y Apurímac. Los de menor pobreza y mayor PBI per cápita son Moquegua, Tacna y Arequipa. Las regiones intermedias en PBI per cápita o tasa de pobreza son Cusco y Madre de Dios. En 2005, la distribución de la producción de los cuatro principales sectores están entre 71% (Ayacucho) y 91% (Huanca-velica) del PBI. Estos sectores son Servicios (entre 21% para Moquegua y 51% para Madre de Dios), Manufacturas (entre 34% para Moquegua y 8% para Tacna), Agropecuario (entre 24% para Apurímac y 6% para Tacna) y Minería (entre 24% para Moquegua y 2% para Ayacucho). En las cuatro regiones más pobres de la muestra, más del 50% del PBI es dedicado a las actividades agropecuarias y de servicios. En dos de las tres regiones más ricas, Moquegua y Tacna, el sector Minero, para ambas regiones, Manufacturas (ligadas a los sectores mineros) en Moque-gua, y el sector Servicios para Tacna, explican más del 50% del PBI de estas regiones. En la tercera región más rica de la muestra, Arequipa, los sectores de Manufacturas y Servicios explican más del 50% del PBI de cada región. En la región intermedia de Cusco, Manufacturas y Servicios explican más del 50% del PBI, y en Madre de Dios este porcentaje lo explican los sectores Agropecuario y de Servicios. Los 18 productos agrícolas no transables tienen mayor representativi-dad con respecto al sector Agropecuario que los respectivos 11 productos
100 La conversión del valor de producción al valor agregado se realiza usando el ratio valor agregado sobre el valor de producción, el cual se obtiene de la matriz insumo-producto del INEI (2004).
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano206
transables, en cada región de la muestra. Esta representatividad varía entre 7% (Moquegua) y 28% (Arequipa), mientras que la de los transables varía entre 1% (Moquegua) y 17% (Cusco). En las regiones más pobres, la Papa y la Alfalfa son los productos más representativos, cubriendo más del 50% del valor producido por los 18 productos no transables. En las tres regiones más ricas, la Alfalfa junto con la Aceituna en Tacna, el Arroz en Arequipa y la Papa en Moquegua, explican más del 50% del valor producido de los productos no transables. La Papa y el Maíz amiláceo, para Cusco, y la Yuca y el Plátano, para Moquegua, son los productos agrícolas no transables que explican más del 50% del valor de producción de los 18 productos para estas regiones intermedias. La importancia de los 11 productos transables varía para cada región. A excepción de Ayacucho (siendo los dos productos más representativos el Café y el Cacao), en las otras tres regiones más pobres, la representatividad de los productos transables con respecto al PBI del sector Agropecuario es menor al 3%. Los productos más representativos para las dos de las tres regiones más ricas son Cebolla, para Arequipa y Tacna, y Uva, para Tacna. Los productos agrícolas transables representaron menos del 1.5% del PBI agropecuario de Moquegua. Para las regiones intermedias, el Maíz duro es el de mayor representatividad para Madre de Dios, y el Café y el Cacao son los de mayor representatividad para Cusco. El Cuadro IV.A1 del anexo presenta las cifras respecto de la evolución y variabilidad101 de los precios relativos y la producción de los productos agrícolas no transables, las cuales indican:
i) A excepción de Alfalfa, Arroz y Yuca, en todas las regiones y en la mayor parte de los períodos considerados, la variabilidad de la producción es mayor que la de precios. En el caso de la Alfalfa, las variabilidades (de precios y producción) cambian de acuerdo al período y la región. En el caso del Arroz, la variabilidad de la producción es mayor que la de precios en el periodo 1965-1989. En el periodo 1990-2005, la variabilidad se invierte, y la variabilidad de precios es mayor que la producción. En el caso de la Yuca, la variabilidad de los precios es mayor que la producción en la mayoría de los casos;
101 Medido por el coeficiente de variación.
Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 207
ii) para el 66.4% de productos y regiones102, los precios relativos han tenido una tendencia decreciente para los períodos 1965-1989, 1990-2005 y el que cubre ambos períodos (1965-2005). El porcentaje se incrementa a 80.5% en el período 1990-2005, que coincide con las reformas estructurales, programa de estabilización y la drástica reducción de la tasa de inflación a tasas internacionales menores a 5%;
iii) la mayor variabilidad de la producción agrícola no transable ha impli-cado que solo un 44.2% de los productos y regiones tengan una tendencia creciente en ambos períodos el pre reformas (1965-1989) y el post reformas (1990-2005). El 68.1% de productos y regiones tuvieron una tendencia creciente en el primer período (1965-1989) y 78.8% en el segundo período. En todos esos casos, las tasas de crecimiento positivas no necesariamente son mayores o iguales a la tasa de crecimiento de la población;
iv) solo en la tercera parte de los productos y regiones la tendencia decreciente de los precios relativos coincidía con el incremento de la producción en ambos períodos (pre y post reformas).
iv.4 resultados de las estimaciones
Los cuadros del número IV.4 al número IV.7 presentan las estimaciones en diferenciales de logaritmo de los datos de panel con el método de variables instrumentales (o mínimos cuadrados ordinarios de 2 etapas) sin (regresiones de números impares 1) y con coeficientes fijos (regresiones de números pares). Solo los coeficientes estadísticamente significativos103 son acentuados con color negro104 en los cuadros. Todas las variables, a excepción de las binarias, están en diferencial de logaritmo (dln)105. El número de observaciones de cada regresión es descrito entre paréntesis l lado del nombre del producto.
102 El total de productos y regiones es 113 (Cuadro IV.3) 103 Con nivel de significancia menor o igual al 10%.104 Se realizaron también estimaciones por mínimos cuadrados ordinarios e instrumentales
en niveles de las variables, con datos de panel y por regiones y productos; por los problemas raíces unitarias y grados de libertad estas no son reportadas.
105 Las ecuaciones en diferencias evita los problemas de las variables no estacionarias que se encontraron en las pruebas de raíces unitarias de los datos de panel.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano208
Cuadro IV.4coeficientes y estadísticos de las estimaciones de la esPecificación [1] de Panel en diferenciales de logaritmo de Precios, Perú, 1965-2005
Variables
Aceituna (101)1 Ajo (122) Alfalfa (172 / 70) Arroz (76) Camote (222 / 60) Cebada (238)
Arequipa, Moquegua
y Tacna
Apurímac, Arequipa, Cusco,
Moquequa y Tacna
Apurímac, Arequipa, Cusco,
Moquequa y Tacna
Cusco y Puno Arequipa, Cusco y Puno
Apurímac, Arequipa, Cusco, Huancavelica,
Puno, Moquegua y Tacna
Cusco y Puno
Apurímac, Arequipa, Cusco, Huancavelica,
Puno, Moquegua y Tacna
Cusco y Puno
(1) (2) (1) (2) (1) (2) (3) (4) (1) (2) (1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4)I. Arreglos Preferenciales ComercialesAU -0.26 -0.27 0.42 0.43 -0.76 -0.76 -3.2 -3.2 -0.35 -0.35 -0.15 -0.15 -0.07 -0.08 0.03 0.03 0.00 0.00AUT -0.03 -0.03 -0.01 -0.01 0.04 0.04 0.02 0.02 -0.06 -0.06 0.03 0.03 0.05 0.05 0.01 0.01 0.00 0.00ACAN -2.8 -2.8 -10.8 -1.8 -365.6 280.8 26.3 26.2 -33.3 28.0 1.4 1.4 4.6 4.6 -3.1 -3.2 -2.6 -2.6ACANT 0.08 0.08 0.33 0.05 11.4 -8.8 -0.85 -0.85 1.0 -0.87 -0.05 -0.05 -0.14 -0.14 0.09 0.09 0.07 0.07AATPA 9.1 9.3 -17.1 -17.4 39.7 39.6 47.6 47.7 39.7 39.6 -9.2 -9.1 -23.9 -23.9 8.6 8.6 12.0 12.1AATPAT -0.26 -0.27 0.59 0.61 -1.4 -1.4 -1.7 -1.7 -1.4 -1.4 0.37 0.37 0.92 0.92 -0.31 -0.31 -0.46 -0.47AATPDEA 0.22 0.76 -20.3 -21.1 41.8 41.8 62.3 62.3 41.6 41.6 -14.1 -14.2 -21.4 -21.4 8.2 8.2 12.1 12.2AATPDEAT 0.00 -0.02 0.68 0.71 -1.4 -1.4 -2.1 -2.1 -1.5 -1.5 0.51 0.51 0.85 0.85 -0.30 -0.30 -0.47 -0.47AMEX 1.7 1.5 2.1 2.9 6.7 6.8 -35.3 -35.2 -10.9 -10.9 8.9 8.8 15.0 15.0 0.34 0.34 -5.4 -5.4AMEXT -0.08 -0.07 -0.09 -0.13 -0.23 -0.24 1.62 1.62 0.48 0.48 -0.36 -0.36 -0.63 -0.63 -0.02 -0.02 0.22 0.22ACHI 18.0 17.6 14.9 14.5 -50.0 -50.0 -43.5 -43.6 -29.4 -29.4 3.61 3.75 9.49 9.53 5.40 5.40 7.01 7.06ACHIT -0.52 -0.51 -0.45 -0.44 1.5 1.5 1.3 1.3 0.90 0.90 -0.09 -0.10 -0.54 -0.54 -0.16 -0.16 -0.21 -0.21ASUSA -0.18 -0.18 -1.22 -1.05 -2.15 -2.15 1.80 1.79 0.21 0.21 -0.82 -0.81 -3.64 -3.64 2.14 2.14 2.65 2.66ASUSAT 0.03 0.03 0.12 0.11 0.26 0.26 -0.03 -0.03 0.04 0.04 0.07 0.07 0.33 0.33 -0.20 -0.20 -0.26 -0.26AMTK 0.30 0.34 -0.85 -1.21 5.2 5.1 17.3 17.3 2.0 2.0 0.88 0.88 AMTKT 0.00 -0.01 0.04 0.07 -0.30 -0.30 -1.00 -1.01 -0.12 -0.12 -0.06 -0.06 AMU -18.4 -18.4 -16.33 -16.34 -15.48 -15.61AMUT 0.61 0.61 0.62 0.62 0.68 0.69II. Precios, Ingresos, Dotación, TecnologíadlnPmmaid 0.11 0.08 0.40 0.40 0.14 0.14 dlnPmmtri 0.02 0.02 0.16 0.16 -0.19 -0.19 -0.41 -0.41 0.02 0.02 0.21 0.21 0.40 0.40 0.48 0.48 0.57 0.57dlnPxcebo -0.06 -0.06 -0.10 -0.09 -0.02 -0.02 -0.59 -0.59 0.01 0.01 0.19 0.19 0.41 0.41 0.01 0.01 -0.07 -0.07dlnPxpal 0.37 0.39 0.24 0.24 0.87 0.88 0.18 0.18 dlnPxcaf 0.02 0.01 -0.12 -0.12 0.01 0.01dlnPxcac 0.08 0.08 0.03 0.03 -0.03 -0.03dlnPTTI 0.58 0.57 -0.07 -0.01 -1.4 -1.4 -3.4 -3.4 -0.86 -0.86 -0.28 -0.28 -0.04 -0.04 -0.19 -0.19 0.06 0.06dlny -1.2 -1.3 -0.14 -0.10 -0.76 -0.74 -1.7 -1.8 -1.2 -1.2 0.38 0.37 0.95 0.95 0.01 0.02 -0.25 -0.23dlnPer 2.3 2.4 -1.6 -1.8 5.1 5.0 17.3 17.4 4.8 4.9 0.80 0.82 -1.3 -1.3 1.1 1.1 2.1 2.1dlnRend -0.07 -0.07 0.13 0.15 0.06 0.06 0.72 0.72 0.29 0.29 0.19 0.19 -0.15 -0.15 -0.08 -0.08 -0.17 -0.18III. Dummies, Constante y TiempoDNINO -0.43 -0.42 -1.0 -1.1 0.84 0.84 3.2 3.2 0.71 0.71 DTNINO 0.01 0.01 0.04 0.04 -0.02 -0.02 -0.06 -0.06 -0.01 -0.01 DINFLA -0.02 -0.01 -0.65 -0.56 2.8 2.8 -2.5 -2.5 1.5 1.5 -0.19 -0.18 2.9 2.9 -1.5 -1.5 -2.8 -2.8DTINFLA 0.01 0.01 0.09 0.08 -0.35 -0.35 0.04 0.04 -0.18 -0.18 0.01 0.01 -0.28 -0.28 0.12 0.12 0.26 0.26Constante 3.2 3.1 12.7 3.8 364.0 -282.4 -29.1 -29.1 32.3 -29.0 -1.2 -1.2 -4.3 -4.3 2.6 2.7 2.6 2.6Tiempo -0.13 -0.13 -0.54 -0.26 -11.3 8.9 1.1 1.1 -0.95 0.97 0.02 0.02 0.12 0.12 -0.03 -0.03 -0.06 -0.06 IV. EstadísticosR2adj 0.37 0.35 0.06 0.04 0.54 0.52 0.69 0.68 0.66 0.65 0.25 0.23 0.48 0.47 0.42 0.40 0.58 0.57Grados L. 70 70 92 92 142 142 39 39 66 66 198 198 32 32 212 212 42 42
Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 209
Cuadro IV.4coeficientes y estadísticos de las estimaciones de la esPecificación [1] de Panel en diferenciales de logaritmo de Precios, Perú, 1965-2005
Variables
Aceituna (101)1 Ajo (122) Alfalfa (172 / 70) Arroz (76) Camote (222 / 60) Cebada (238)
Arequipa, Moquegua
y Tacna
Apurímac, Arequipa, Cusco,
Moquequa y Tacna
Apurímac, Arequipa, Cusco,
Moquequa y Tacna
Cusco y Puno Arequipa, Cusco y Puno
Apurímac, Arequipa, Cusco, Huancavelica,
Puno, Moquegua y Tacna
Cusco y Puno
Apurímac, Arequipa, Cusco, Huancavelica,
Puno, Moquegua y Tacna
Cusco y Puno
(1) (2) (1) (2) (1) (2) (3) (4) (1) (2) (1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4)I. Arreglos Preferenciales ComercialesAU -0.26 -0.27 0.42 0.43 -0.76 -0.76 -3.2 -3.2 -0.35 -0.35 -0.15 -0.15 -0.07 -0.08 0.03 0.03 0.00 0.00AUT -0.03 -0.03 -0.01 -0.01 0.04 0.04 0.02 0.02 -0.06 -0.06 0.03 0.03 0.05 0.05 0.01 0.01 0.00 0.00ACAN -2.8 -2.8 -10.8 -1.8 -365.6 280.8 26.3 26.2 -33.3 28.0 1.4 1.4 4.6 4.6 -3.1 -3.2 -2.6 -2.6ACANT 0.08 0.08 0.33 0.05 11.4 -8.8 -0.85 -0.85 1.0 -0.87 -0.05 -0.05 -0.14 -0.14 0.09 0.09 0.07 0.07AATPA 9.1 9.3 -17.1 -17.4 39.7 39.6 47.6 47.7 39.7 39.6 -9.2 -9.1 -23.9 -23.9 8.6 8.6 12.0 12.1AATPAT -0.26 -0.27 0.59 0.61 -1.4 -1.4 -1.7 -1.7 -1.4 -1.4 0.37 0.37 0.92 0.92 -0.31 -0.31 -0.46 -0.47AATPDEA 0.22 0.76 -20.3 -21.1 41.8 41.8 62.3 62.3 41.6 41.6 -14.1 -14.2 -21.4 -21.4 8.2 8.2 12.1 12.2AATPDEAT 0.00 -0.02 0.68 0.71 -1.4 -1.4 -2.1 -2.1 -1.5 -1.5 0.51 0.51 0.85 0.85 -0.30 -0.30 -0.47 -0.47AMEX 1.7 1.5 2.1 2.9 6.7 6.8 -35.3 -35.2 -10.9 -10.9 8.9 8.8 15.0 15.0 0.34 0.34 -5.4 -5.4AMEXT -0.08 -0.07 -0.09 -0.13 -0.23 -0.24 1.62 1.62 0.48 0.48 -0.36 -0.36 -0.63 -0.63 -0.02 -0.02 0.22 0.22ACHI 18.0 17.6 14.9 14.5 -50.0 -50.0 -43.5 -43.6 -29.4 -29.4 3.61 3.75 9.49 9.53 5.40 5.40 7.01 7.06ACHIT -0.52 -0.51 -0.45 -0.44 1.5 1.5 1.3 1.3 0.90 0.90 -0.09 -0.10 -0.54 -0.54 -0.16 -0.16 -0.21 -0.21ASUSA -0.18 -0.18 -1.22 -1.05 -2.15 -2.15 1.80 1.79 0.21 0.21 -0.82 -0.81 -3.64 -3.64 2.14 2.14 2.65 2.66ASUSAT 0.03 0.03 0.12 0.11 0.26 0.26 -0.03 -0.03 0.04 0.04 0.07 0.07 0.33 0.33 -0.20 -0.20 -0.26 -0.26AMTK 0.30 0.34 -0.85 -1.21 5.2 5.1 17.3 17.3 2.0 2.0 0.88 0.88 AMTKT 0.00 -0.01 0.04 0.07 -0.30 -0.30 -1.00 -1.01 -0.12 -0.12 -0.06 -0.06 AMU -18.4 -18.4 -16.33 -16.34 -15.48 -15.61AMUT 0.61 0.61 0.62 0.62 0.68 0.69II. Precios, Ingresos, Dotación, TecnologíadlnPmmaid 0.11 0.08 0.40 0.40 0.14 0.14 dlnPmmtri 0.02 0.02 0.16 0.16 -0.19 -0.19 -0.41 -0.41 0.02 0.02 0.21 0.21 0.40 0.40 0.48 0.48 0.57 0.57dlnPxcebo -0.06 -0.06 -0.10 -0.09 -0.02 -0.02 -0.59 -0.59 0.01 0.01 0.19 0.19 0.41 0.41 0.01 0.01 -0.07 -0.07dlnPxpal 0.37 0.39 0.24 0.24 0.87 0.88 0.18 0.18 dlnPxcaf 0.02 0.01 -0.12 -0.12 0.01 0.01dlnPxcac 0.08 0.08 0.03 0.03 -0.03 -0.03dlnPTTI 0.58 0.57 -0.07 -0.01 -1.4 -1.4 -3.4 -3.4 -0.86 -0.86 -0.28 -0.28 -0.04 -0.04 -0.19 -0.19 0.06 0.06dlny -1.2 -1.3 -0.14 -0.10 -0.76 -0.74 -1.7 -1.8 -1.2 -1.2 0.38 0.37 0.95 0.95 0.01 0.02 -0.25 -0.23dlnPer 2.3 2.4 -1.6 -1.8 5.1 5.0 17.3 17.4 4.8 4.9 0.80 0.82 -1.3 -1.3 1.1 1.1 2.1 2.1dlnRend -0.07 -0.07 0.13 0.15 0.06 0.06 0.72 0.72 0.29 0.29 0.19 0.19 -0.15 -0.15 -0.08 -0.08 -0.17 -0.18III. Dummies, Constante y TiempoDNINO -0.43 -0.42 -1.0 -1.1 0.84 0.84 3.2 3.2 0.71 0.71 DTNINO 0.01 0.01 0.04 0.04 -0.02 -0.02 -0.06 -0.06 -0.01 -0.01 DINFLA -0.02 -0.01 -0.65 -0.56 2.8 2.8 -2.5 -2.5 1.5 1.5 -0.19 -0.18 2.9 2.9 -1.5 -1.5 -2.8 -2.8DTINFLA 0.01 0.01 0.09 0.08 -0.35 -0.35 0.04 0.04 -0.18 -0.18 0.01 0.01 -0.28 -0.28 0.12 0.12 0.26 0.26Constante 3.2 3.1 12.7 3.8 364.0 -282.4 -29.1 -29.1 32.3 -29.0 -1.2 -1.2 -4.3 -4.3 2.6 2.7 2.6 2.6Tiempo -0.13 -0.13 -0.54 -0.26 -11.3 8.9 1.1 1.1 -0.95 0.97 0.02 0.02 0.12 0.12 -0.03 -0.03 -0.06 -0.06 IV. EstadísticosR2adj 0.37 0.35 0.06 0.04 0.54 0.52 0.69 0.68 0.66 0.65 0.25 0.23 0.48 0.47 0.42 0.40 0.58 0.57Grados L. 70 70 92 92 142 142 39 39 66 66 198 198 32 32 212 212 42 42
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano210
Cuadro IV.4 Acoeficientes y estadísticos de las estimaciones de la esPecificación [1] de Panel en diferenciales de logaritmo de Precios, Perú, 1965-2005
Variables Frijol (118) Haba (222) Maíz Amilaceo (172) Maíz Choclo (169) Olluco (120) Papa (170 / 64) Piña (64) Plátano (197)
Apuímac, Arequipa, Moquegua y Cusco
Apurímac, Arequipa, Cusco, Puno, Moquegua
y Tacna
Apurímac, Arequipa, Cusco, Puno, Moquegua
y Tacna
Apurímac, Arequipa, Cusco, Puno, Moquegua
y Tacna
Apurímac, Arequipa, Cusco y Puno
Apurímac, Arequipa, Cusco, Puno,
Moquegua y TacnaCusco y Puno Cusco y Puno
Apurímac, Arequipa, Cusco, Huancavelica,
Puno y Tacna(1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (3) (4) (1) (2) (1) (2)
I. Arreglos Preferenciales ComercialesAU 0.15 0.15 -0.41 -0.41 -0.40 -0.40 -0.30 -0.30 -2.0 -2.0 -1.5 -1.5 -2.1 -2.1 -0.63 -0.62 0.11 0.11AUT -0.01 -0.01 -0.12 -0.12 0.01 0.01 0.03 0.03 0.07 0.07 -0.04 -0.04 -0.02 -0.02 -0.09 -0.09 0.04 0.04ACAN 1.6 0.27 7.1 7.1 -7.4 2.4 -13.5 13.7 -11.9 -108.3 -62.7 2.7 12.8 37.4 -16.7 -30.6 2.3 2.3ACANT -0.06 -0.02 -0.27 -0.27 0.24 -0.07 0.43 -0.42 0.38 3.4 1.9 -0.13 -0.44 -1.2 0.48 0.92 -0.09 -0.09AATPA -1.9 -1.9 51.3 51.3 19.7 19.6 22.5 22.5 51.3 51.4 27.1 27.1 32.4 32.4 -18.1 -18.2 0.82 0.79AATPAT 0.06 0.06 -1.9 -1.9 -0.72 -0.72 -0.84 -0.85 -1.9 -1.9 -1.0 -1.0 -1.20 -1.20 0.60 0.60 -0.01 -0.01AATPDEA -3.1 -3.1 55.7 55.7 18.9 18.9 26.9 26.9 55.0 55.2 36.0 36.0 40.7 40.7 -21.3 -21.4 -3.6 -3.6AATPDEAT 0.09 0.09 -2.0 -2.0 -0.70 -0.70 -0.96 -0.96 -2.0 -2.0 -1.3 -1.3 -1.4 -1.4 0.69 0.69 0.11 0.11AMEX 0.71 0.71 -26.6 -26.5 -6.0 -6.0 -4.9 -5.0 -18.3 -18.4 -29.1 -29.1 -34.9 -34.9 -28.7 -28.4 -14.5 -14.4AMEXT -0.01 -0.01 1.1 1.1 0.26 0.26 0.23 0.23 0.83 0.84 1.3 1.3 1.6 1.6 1.27 1.26 0.48 0.47ACHI 1.28 1.28 16.5 16.5 -13.9 -13.9 -23.3 -23.3 -42.9 -42.9 -13.1 -13.1 -12.7 -12.7 44.7 44.6 8.8 8.8ACHIT -0.04 -0.04 -0.48 -0.49 0.42 0.42 0.71 0.71 1.3 1.3 0.41 0.41 0.41 0.41 -1.3 -1.3 -0.25 -0.25ASUSA 0.06 0.05 1.2 1.2 -0.32 -0.35 0.38 0.37 -1.22 -1.23 1.07 1.06 1.44 1.44 4.62 4.60 0.68 0.69ASUSAT 0.01 0.01 -0.05 -0.05 0.06 0.06 -0.01 0.00 0.15 0.15 -0.07 -0.07 -0.10 -0.10 -0.41 -0.41 -0.05 -0.05AMTK 1.5 1.5 3.4 3.5 11.4 11.5 8.4 8.4 11.7 11.7 5.4 5.3 AMTKT -0.06 -0.07 -0.23 -0.23 -0.66 -0.67 -0.49 -0.49 -0.68 -0.68 -0.37 -0.36 AMU -45.8 -45.8 AMUT 1.5 1.5 II. Precios, Ingresos, Dotación, TecnologíadlnPmmaid 0.62 0.62 0.44 0.44 -0.01 -0.01 -0.14 -0.14 0.14 0.14 0.07 0.07 -0.25 -0.25 dlnPmmtri 0.55 0.56 0.20 0.20 0.23 0.23 0.31 0.31 -0.21 -0.21 0.14 0.14 -0.09 -0.08 -0.08 -0.07 0.21 0.21dlnPxcebo 0.17 0.17 0.16 0.17 0.12 0.12 -0.17 -0.18 0.06 0.06 0.01 0.01 0.31 0.31 0.15 0.14dlnPxpal 0.06 0.06 -0.03 -0.03 -0.04 -0.04 0.28 0.28 0.01 0.00 0.05 0.05 dlnPxcaf 0.07 0.07 dlnPxcac -0.08 -0.08 dlnPTTI -0.40 -0.39 -0.64 -0.64 -0.53 -0.53 -1.0 -1.0 -1.6 -1.6 -1.2 -1.2 -1.6 -1.6 -1.4 -1.3 -0.15 -0.15dlny 0.57 0.56 0.74 0.75 0.06 0.06 -0.41 -0.42 0.80 0.77 0.37 0.38 0.06 0.06 -1.5 -1.5 0.34 0.34dlnPer -0.10 -0.10 5.8 5.8 1.8 1.8 3.9 3.9 8.9 9.0 6.9 6.9 9.9 9.9 11.9 11.9 1.4 1.4dlnRend 0.22 0.21 0.06 0.06 -0.04 -0.03 0.17 0.17 -0.73 -0.73 -0.36 -0.36 -0.21 -0.22 0.38 0.37III. Dummies, Constante y TiempoDNINO 1.3 1.3 0.37 0.37 2.1 2.1 1.4 1.4 1.8 1.8 2.0 2.0 8.3 8.3DTNINO -0.03 -0.03 0.00 0.00 -0.05 -0.05 -0.02 -0.02 -0.04 -0.04 -0.06 -0.06 -0.35 -0.35DINFLA 1.1 1.1 0.09 0.08 0.96 0.95 -1.6 -1.6 -2.1 -2.1 -5.6 -5.6 DTINFLA -0.12 -0.11 -0.10 -0.10 -0.20 -0.20 0.08 0.08 0.10 0.10 0.45 0.45 Constante -1.4 -0.1 -7.3 -7.3 7.1 -2.7 11.7 -15.5 9.5 105.9 61.4 -4.1 -14.9 -39.4 15.2 29.1 -2.6 -2.6Tiempo 0.03 -0.01 0.26 0.26 -0.22 0.09 -0.22 0.63 -0.13 -3.14 -1.78 0.27 0.65 1.4 -0.33 -0.77 0.11 0.11IV. EstadísticosR2adj 0.59 0.57 0.69 0.68 0.67 0.66 0.43 0.41 0.29 0.27 0.66 0.65 0.57 0.56 0.42 0.41 0.30 0.28Grados L. 94 94 196 196 144 144 139 139 90 90 140 140 34 34 35 35 173 173
Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 211
Cuadro IV.4 Acoeficientes y estadísticos de las estimaciones de la esPecificación [1] de Panel en diferenciales de logaritmo de Precios, Perú, 1965-2005
Variables Frijol (118) Haba (222) Maíz Amilaceo (172) Maíz Choclo (169) Olluco (120) Papa (170 / 64) Piña (64) Plátano (197)
Apuímac, Arequipa, Moquegua y Cusco
Apurímac, Arequipa, Cusco, Puno, Moquegua
y Tacna
Apurímac, Arequipa, Cusco, Puno, Moquegua
y Tacna
Apurímac, Arequipa, Cusco, Puno, Moquegua
y Tacna
Apurímac, Arequipa, Cusco y Puno
Apurímac, Arequipa, Cusco, Puno,
Moquegua y TacnaCusco y Puno Cusco y Puno
Apurímac, Arequipa, Cusco, Huancavelica,
Puno y Tacna(1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (3) (4) (1) (2) (1) (2)
I. Arreglos Preferenciales ComercialesAU 0.15 0.15 -0.41 -0.41 -0.40 -0.40 -0.30 -0.30 -2.0 -2.0 -1.5 -1.5 -2.1 -2.1 -0.63 -0.62 0.11 0.11AUT -0.01 -0.01 -0.12 -0.12 0.01 0.01 0.03 0.03 0.07 0.07 -0.04 -0.04 -0.02 -0.02 -0.09 -0.09 0.04 0.04ACAN 1.6 0.27 7.1 7.1 -7.4 2.4 -13.5 13.7 -11.9 -108.3 -62.7 2.7 12.8 37.4 -16.7 -30.6 2.3 2.3ACANT -0.06 -0.02 -0.27 -0.27 0.24 -0.07 0.43 -0.42 0.38 3.4 1.9 -0.13 -0.44 -1.2 0.48 0.92 -0.09 -0.09AATPA -1.9 -1.9 51.3 51.3 19.7 19.6 22.5 22.5 51.3 51.4 27.1 27.1 32.4 32.4 -18.1 -18.2 0.82 0.79AATPAT 0.06 0.06 -1.9 -1.9 -0.72 -0.72 -0.84 -0.85 -1.9 -1.9 -1.0 -1.0 -1.20 -1.20 0.60 0.60 -0.01 -0.01AATPDEA -3.1 -3.1 55.7 55.7 18.9 18.9 26.9 26.9 55.0 55.2 36.0 36.0 40.7 40.7 -21.3 -21.4 -3.6 -3.6AATPDEAT 0.09 0.09 -2.0 -2.0 -0.70 -0.70 -0.96 -0.96 -2.0 -2.0 -1.3 -1.3 -1.4 -1.4 0.69 0.69 0.11 0.11AMEX 0.71 0.71 -26.6 -26.5 -6.0 -6.0 -4.9 -5.0 -18.3 -18.4 -29.1 -29.1 -34.9 -34.9 -28.7 -28.4 -14.5 -14.4AMEXT -0.01 -0.01 1.1 1.1 0.26 0.26 0.23 0.23 0.83 0.84 1.3 1.3 1.6 1.6 1.27 1.26 0.48 0.47ACHI 1.28 1.28 16.5 16.5 -13.9 -13.9 -23.3 -23.3 -42.9 -42.9 -13.1 -13.1 -12.7 -12.7 44.7 44.6 8.8 8.8ACHIT -0.04 -0.04 -0.48 -0.49 0.42 0.42 0.71 0.71 1.3 1.3 0.41 0.41 0.41 0.41 -1.3 -1.3 -0.25 -0.25ASUSA 0.06 0.05 1.2 1.2 -0.32 -0.35 0.38 0.37 -1.22 -1.23 1.07 1.06 1.44 1.44 4.62 4.60 0.68 0.69ASUSAT 0.01 0.01 -0.05 -0.05 0.06 0.06 -0.01 0.00 0.15 0.15 -0.07 -0.07 -0.10 -0.10 -0.41 -0.41 -0.05 -0.05AMTK 1.5 1.5 3.4 3.5 11.4 11.5 8.4 8.4 11.7 11.7 5.4 5.3 AMTKT -0.06 -0.07 -0.23 -0.23 -0.66 -0.67 -0.49 -0.49 -0.68 -0.68 -0.37 -0.36 AMU -45.8 -45.8 AMUT 1.5 1.5 II. Precios, Ingresos, Dotación, TecnologíadlnPmmaid 0.62 0.62 0.44 0.44 -0.01 -0.01 -0.14 -0.14 0.14 0.14 0.07 0.07 -0.25 -0.25 dlnPmmtri 0.55 0.56 0.20 0.20 0.23 0.23 0.31 0.31 -0.21 -0.21 0.14 0.14 -0.09 -0.08 -0.08 -0.07 0.21 0.21dlnPxcebo 0.17 0.17 0.16 0.17 0.12 0.12 -0.17 -0.18 0.06 0.06 0.01 0.01 0.31 0.31 0.15 0.14dlnPxpal 0.06 0.06 -0.03 -0.03 -0.04 -0.04 0.28 0.28 0.01 0.00 0.05 0.05 dlnPxcaf 0.07 0.07 dlnPxcac -0.08 -0.08 dlnPTTI -0.40 -0.39 -0.64 -0.64 -0.53 -0.53 -1.0 -1.0 -1.6 -1.6 -1.2 -1.2 -1.6 -1.6 -1.4 -1.3 -0.15 -0.15dlny 0.57 0.56 0.74 0.75 0.06 0.06 -0.41 -0.42 0.80 0.77 0.37 0.38 0.06 0.06 -1.5 -1.5 0.34 0.34dlnPer -0.10 -0.10 5.8 5.8 1.8 1.8 3.9 3.9 8.9 9.0 6.9 6.9 9.9 9.9 11.9 11.9 1.4 1.4dlnRend 0.22 0.21 0.06 0.06 -0.04 -0.03 0.17 0.17 -0.73 -0.73 -0.36 -0.36 -0.21 -0.22 0.38 0.37III. Dummies, Constante y TiempoDNINO 1.3 1.3 0.37 0.37 2.1 2.1 1.4 1.4 1.8 1.8 2.0 2.0 8.3 8.3DTNINO -0.03 -0.03 0.00 0.00 -0.05 -0.05 -0.02 -0.02 -0.04 -0.04 -0.06 -0.06 -0.35 -0.35DINFLA 1.1 1.1 0.09 0.08 0.96 0.95 -1.6 -1.6 -2.1 -2.1 -5.6 -5.6 DTINFLA -0.12 -0.11 -0.10 -0.10 -0.20 -0.20 0.08 0.08 0.10 0.10 0.45 0.45 Constante -1.4 -0.1 -7.3 -7.3 7.1 -2.7 11.7 -15.5 9.5 105.9 61.4 -4.1 -14.9 -39.4 15.2 29.1 -2.6 -2.6Tiempo 0.03 -0.01 0.26 0.26 -0.22 0.09 -0.22 0.63 -0.13 -3.14 -1.78 0.27 0.65 1.4 -0.33 -0.77 0.11 0.11IV. EstadísticosR2adj 0.59 0.57 0.69 0.68 0.67 0.66 0.43 0.41 0.29 0.27 0.66 0.65 0.57 0.56 0.42 0.41 0.30 0.28Grados L. 94 94 196 196 144 144 139 139 90 90 140 140 34 34 35 35 173 173
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano212C
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Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 213(c
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1.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano214
Cuadro IV.5estimaciones de la esPecificación [2] de Panel en diferenciales de logaritmo de ratios de Producción, Perú, 1965-2005
Variables
Aceituna/Cebolla (99)
Aceituna/Uva(99)
Ajo/Cebolla(185)
Ajo/Uva(47)
Alfalfa/Cebolla(280)
Alfafa/Café(124)
Arroz/Cebolla(128)
Arroz/Café(128)
Camote/Cebolla(253)
Camote/Café(142)
Arequipa, Moquegua y Tacna
Arequipa, Moquegua y Tacna
Arequipa, Moquegua,
Tacna, Cusco, Huancavelica,
Ayacucho y Puno
Arequipa, Moquegua y Tacna
Arequipa, Moquegua,
Tacna, Cusco, Huancavelica,
Ayacucho, Puno y Apurímac
Cusco, Huancavelica, Ayacucho y Puno
Arequipa, Cusco, Ayacucho y Puno
Cusco, Ayacucho, Puno y Madre de Dios
Arequipa, Moquegua, Tacna, Cusco, Huancavelica,
Ayacucho, Puno y Apurimac
Cusco, Huancavelica, Ayacucho, Puno, Madre
de Dios
(1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2)I. Arreglos Preferenciales ComercialesAU -0.48 -0.47 -0.59 -0.57 0.39 0.40 0.31 0.32 -0.04 -0.04 -0.15 -0.15 0.03 0.03 0.13 0.12 0.25 0.25 -0.04 -0.03AUT 0.03 0.03 0.02 0.02 -0.02 -0.02 0.01 0.01 0.002 0.002 0.02 0.02 0.001 0.001 0.003 0.003 -0.03 -0.03 0.01 0.01ACAN -46.7 -46.7 -45.6 -45.5 -7.0 -6.9 -13.7 -13.8 -4.1 -4.1 -4.4 -4.5 3.1 3.1 -2.3 -2.0ACANT 1.6 1.6 1.6 1.6 0.23 0.23 0.41 0.42 0.15 0.15 0.16 0.16 -0.10 -0.10 0.11 0.10AATPA -9.8 -9.8 -11.0 -10.7 1.1 1.1 -4.1 -4.0 -2.3 -2.3 -12.3 -11.8 -9.8 -9.8 -6.9 -6.9 1.1 1.2 -10.9 -10.1AATPAT 0.30 0.29 0.33 0.32 -0.01 -0.01 0.17 0.17 0.09 0.09 0.47 0.45 0.36 0.36 0.26 0.25 -0.04 -0.04 0.42 0.39AATPDEA -52.7 -52.6 -47.8 -46.8 -0.56 0.27 -9.4 -9.2 -5.6 -5.6 -17.7 -16.9 -14.9 -14.9 -13.3 -13.2 1.0 1.3 -2.1 -1.4AATPDEAT 1.4 1.4 1.3 1.3 0.004 -0.02 0.27 0.27 0.19 0.19 0.62 0.59 0.50 0.50 0.42 0.42 -0.04 -0.04 0.15 0.12AMEX -9.6 -9.6 -12.6 -12.5 5.8 5.7 11.3 11.4 1.6 1.7 6.4 6.1 3.0 2.9 1.8 1.2 -0.32 -0.37 3.9 3.5AMEXT 0.43 0.43 0.55 0.55 -0.26 -0.26 -0.48 -0.48 -0.08 -0.08 -0.29 -0.27 -0.13 -0.13 -0.06 -0.04 0.004 0.01 -0.16 -0.14ACHI 79.5 79.4 90.1 89.3 -0.69 -0.87 41.9 41.8 -0.06 0.03 2.9 3.1 7.1 7.1 14.6 14.2 1.6 1.6 -39.6 -39.4ACHIT -2.5 -2.5 -2.8 -2.8 0.01 0.01 -1.3 -1.3 0.003 0.000 -0.10 -0.11 -0.21 -0.21 -0.45 -0.44 -0.04 -0.04 1.2 1.2ASUSA 3.9 3.9 6.8 6.8 -2.2 -2.4 4.8 4.8 -0.15 -0.15 -0.11 -0.08 3.2 3.2 3.8 3.9 5.1 5.1 9.6 9.8ASUSAT -0.37 -0.37 -0.65 -0.66 0.22 0.24 -0.52 -0.52 0.06 0.06 0.02 0.02 -0.23 -0.23 -0.31 -0.32 -0.45 -0.45 -0.93 -0.95AMTK 1.9 1.9 2.9 2.9 -2.4 -2.1 1.4 1.4 -2.0 -2.0 -2.1 -2.1 -3.0 -3.0 -1.2 -1.1 -3.0 -3.0 -0.09 -0.16AMTKT -0.10 -0.10 -0.14 -0.14 0.12 0.10 -0.13 -0.13 0.11 0.11 0.14 0.13 0.18 0.18 0.10 0.10 0.15 0.15 -0.005 -0.001AMU -23.3 -23.4 -35.2 -35.3 -5.9 -5.7 -60.2 -60.3 7.6 7.5 11.1 10.5 4.3 4.3 -11.5 -10.7 -3.8 -3.9 23.0 22.4AMUT 1.1 1.1 1.7 1.7 0.09 0.09 2.5 2.5 -0.34 -0.34 -0.52 -0.50 -0.20 -0.20 0.40 0.38 0.29 0.29 -0.30 -0.27II. Precios, Dotación, TecnologíaDlniprf 0.06 0.05 0.03 0.01 0.06 0.06 -0.04 -0.04 0.01 0.01 0.02 0.02 -0.03 -0.03 -0.03 -0.03 0.07 0.07 0.13 0.13dlnPn 0.69 0.70 0.64 0.65 0.04 0.05 -0.37 -0.38 0.000 0.000 -0.01 -0.01 0.02 0.02 -0.12 -0.11 0.000 0.000 -0.45 -0.45dlnPxcebolla 0.03 0.03 -0.06 -0.07 -0.11 -0.11 0.04 0.04 -0.03 -0.03dlnPxcafé -0.04 -0.04 0.03 0.02 0.06 0.06dlnPxuva 0.17 0.16 0.06 0.06dlnPxcacaodLny 0.99 1.0 0.86 0.97 -0.75 -0.77 -0.68 -0.62 -0.35 -0.37 -1.7 -1.6 0.31 0.32 1.2 1.4 0.03 0.05 1.7 1.9dlnRendn 1.2 1.2 1.1 1.1 0.82 0.82 1.7 1.7 0.86 0.85 1.1 1.1 1.7 1.6 0.93 0.92 1.1 1.1 1.0 1.0dlnRendT -0.97 -0.96 -0.90 -0.89 -1.2 -1.2 -0.87 -0.87 -1.3 -1.3 -1.2 -1.2 -1.1 -1.1 -0.95 -0.98 -1.3 -1.3 -0.72 -0.76III. Dummies, Constante y TiempoConstante 47.2 47.2 46.3 46.2 7.4 7.3 15.0 15.1 3.9 3.9 3.2 3.4 -1.1 -1.1 -0.59 -0.58 -4.0 -4.1 0.19 -0.14Tiempo -1.7 -1.7 -1.7 -1.7 -0.27 -0.27 -0.58 -0.58 -0.12 -0.12 -0.03 -0.03 0.12 0.12 0.05 0.05 0.22 0.22 0.13 0.14DNINO 10.2 10.2 9.7 9.6 -0.05 -0.07 0.76 0.75 1.0 1.0 0.98 0.98 0.57 0.57 -0.39 -0.37 0.56 0.56 -1.7 -1.7DTNINO -0.52 -0.52 -0.50 -0.50 -0.004 -0.003 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.02 -0.02 0.02 0.02 -0.02 -0.02 0.10 0.10DINFLA -4.5 -4.5 -7.2 -7.2 1.8 1.8 -8.7 -8.6 1.3 1.3 2.3 2.3 -0.29 -0.30 -1.1 -1.2 -3.5 -3.5 -7.6 -7.8DTINFLA 0.44 0.45 0.74 0.74 -0.18 -0.18 0.88 0.88 -0.15 -0.15 -0.24 -0.23 -0.02 -0.02 0.11 0.12 0.29 0.29 0.70 0.72IV. EstadísticosR2adj 0.86 0.86 0.87 0.87 0.12 0.11 0.18 0.14 0.21 0.20 0.29 0.30 0.38 0.36 0.26 0.25 0.19 0.17 0.27 0.26Grado L. 69 69 69 69 155 155 47 47 250 250 94 94 100 100 100 100 223 223 112 112
Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 215
Cuadro IV.5estimaciones de la esPecificación [2] de Panel en diferenciales de logaritmo de ratios de Producción, Perú, 1965-2005
Variables
Aceituna/Cebolla (99)
Aceituna/Uva(99)
Ajo/Cebolla(185)
Ajo/Uva(47)
Alfalfa/Cebolla(280)
Alfafa/Café(124)
Arroz/Cebolla(128)
Arroz/Café(128)
Camote/Cebolla(253)
Camote/Café(142)
Arequipa, Moquegua y Tacna
Arequipa, Moquegua y Tacna
Arequipa, Moquegua,
Tacna, Cusco, Huancavelica,
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Arequipa, Moquegua y Tacna
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Tacna, Cusco, Huancavelica,
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Arequipa, Cusco, Ayacucho y Puno
Cusco, Ayacucho, Puno y Madre de Dios
Arequipa, Moquegua, Tacna, Cusco, Huancavelica,
Ayacucho, Puno y Apurimac
Cusco, Huancavelica, Ayacucho, Puno, Madre
de Dios
(1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2)I. Arreglos Preferenciales ComercialesAU -0.48 -0.47 -0.59 -0.57 0.39 0.40 0.31 0.32 -0.04 -0.04 -0.15 -0.15 0.03 0.03 0.13 0.12 0.25 0.25 -0.04 -0.03AUT 0.03 0.03 0.02 0.02 -0.02 -0.02 0.01 0.01 0.002 0.002 0.02 0.02 0.001 0.001 0.003 0.003 -0.03 -0.03 0.01 0.01ACAN -46.7 -46.7 -45.6 -45.5 -7.0 -6.9 -13.7 -13.8 -4.1 -4.1 -4.4 -4.5 3.1 3.1 -2.3 -2.0ACANT 1.6 1.6 1.6 1.6 0.23 0.23 0.41 0.42 0.15 0.15 0.16 0.16 -0.10 -0.10 0.11 0.10AATPA -9.8 -9.8 -11.0 -10.7 1.1 1.1 -4.1 -4.0 -2.3 -2.3 -12.3 -11.8 -9.8 -9.8 -6.9 -6.9 1.1 1.2 -10.9 -10.1AATPAT 0.30 0.29 0.33 0.32 -0.01 -0.01 0.17 0.17 0.09 0.09 0.47 0.45 0.36 0.36 0.26 0.25 -0.04 -0.04 0.42 0.39AATPDEA -52.7 -52.6 -47.8 -46.8 -0.56 0.27 -9.4 -9.2 -5.6 -5.6 -17.7 -16.9 -14.9 -14.9 -13.3 -13.2 1.0 1.3 -2.1 -1.4AATPDEAT 1.4 1.4 1.3 1.3 0.004 -0.02 0.27 0.27 0.19 0.19 0.62 0.59 0.50 0.50 0.42 0.42 -0.04 -0.04 0.15 0.12AMEX -9.6 -9.6 -12.6 -12.5 5.8 5.7 11.3 11.4 1.6 1.7 6.4 6.1 3.0 2.9 1.8 1.2 -0.32 -0.37 3.9 3.5AMEXT 0.43 0.43 0.55 0.55 -0.26 -0.26 -0.48 -0.48 -0.08 -0.08 -0.29 -0.27 -0.13 -0.13 -0.06 -0.04 0.004 0.01 -0.16 -0.14ACHI 79.5 79.4 90.1 89.3 -0.69 -0.87 41.9 41.8 -0.06 0.03 2.9 3.1 7.1 7.1 14.6 14.2 1.6 1.6 -39.6 -39.4ACHIT -2.5 -2.5 -2.8 -2.8 0.01 0.01 -1.3 -1.3 0.003 0.000 -0.10 -0.11 -0.21 -0.21 -0.45 -0.44 -0.04 -0.04 1.2 1.2ASUSA 3.9 3.9 6.8 6.8 -2.2 -2.4 4.8 4.8 -0.15 -0.15 -0.11 -0.08 3.2 3.2 3.8 3.9 5.1 5.1 9.6 9.8ASUSAT -0.37 -0.37 -0.65 -0.66 0.22 0.24 -0.52 -0.52 0.06 0.06 0.02 0.02 -0.23 -0.23 -0.31 -0.32 -0.45 -0.45 -0.93 -0.95AMTK 1.9 1.9 2.9 2.9 -2.4 -2.1 1.4 1.4 -2.0 -2.0 -2.1 -2.1 -3.0 -3.0 -1.2 -1.1 -3.0 -3.0 -0.09 -0.16AMTKT -0.10 -0.10 -0.14 -0.14 0.12 0.10 -0.13 -0.13 0.11 0.11 0.14 0.13 0.18 0.18 0.10 0.10 0.15 0.15 -0.005 -0.001AMU -23.3 -23.4 -35.2 -35.3 -5.9 -5.7 -60.2 -60.3 7.6 7.5 11.1 10.5 4.3 4.3 -11.5 -10.7 -3.8 -3.9 23.0 22.4AMUT 1.1 1.1 1.7 1.7 0.09 0.09 2.5 2.5 -0.34 -0.34 -0.52 -0.50 -0.20 -0.20 0.40 0.38 0.29 0.29 -0.30 -0.27II. Precios, Dotación, TecnologíaDlniprf 0.06 0.05 0.03 0.01 0.06 0.06 -0.04 -0.04 0.01 0.01 0.02 0.02 -0.03 -0.03 -0.03 -0.03 0.07 0.07 0.13 0.13dlnPn 0.69 0.70 0.64 0.65 0.04 0.05 -0.37 -0.38 0.000 0.000 -0.01 -0.01 0.02 0.02 -0.12 -0.11 0.000 0.000 -0.45 -0.45dlnPxcebolla 0.03 0.03 -0.06 -0.07 -0.11 -0.11 0.04 0.04 -0.03 -0.03dlnPxcafé -0.04 -0.04 0.03 0.02 0.06 0.06dlnPxuva 0.17 0.16 0.06 0.06dlnPxcacaodLny 0.99 1.0 0.86 0.97 -0.75 -0.77 -0.68 -0.62 -0.35 -0.37 -1.7 -1.6 0.31 0.32 1.2 1.4 0.03 0.05 1.7 1.9dlnRendn 1.2 1.2 1.1 1.1 0.82 0.82 1.7 1.7 0.86 0.85 1.1 1.1 1.7 1.6 0.93 0.92 1.1 1.1 1.0 1.0dlnRendT -0.97 -0.96 -0.90 -0.89 -1.2 -1.2 -0.87 -0.87 -1.3 -1.3 -1.2 -1.2 -1.1 -1.1 -0.95 -0.98 -1.3 -1.3 -0.72 -0.76III. Dummies, Constante y TiempoConstante 47.2 47.2 46.3 46.2 7.4 7.3 15.0 15.1 3.9 3.9 3.2 3.4 -1.1 -1.1 -0.59 -0.58 -4.0 -4.1 0.19 -0.14Tiempo -1.7 -1.7 -1.7 -1.7 -0.27 -0.27 -0.58 -0.58 -0.12 -0.12 -0.03 -0.03 0.12 0.12 0.05 0.05 0.22 0.22 0.13 0.14DNINO 10.2 10.2 9.7 9.6 -0.05 -0.07 0.76 0.75 1.0 1.0 0.98 0.98 0.57 0.57 -0.39 -0.37 0.56 0.56 -1.7 -1.7DTNINO -0.52 -0.52 -0.50 -0.50 -0.004 -0.003 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.02 -0.02 0.02 0.02 -0.02 -0.02 0.10 0.10DINFLA -4.5 -4.5 -7.2 -7.2 1.8 1.8 -8.7 -8.6 1.3 1.3 2.3 2.3 -0.29 -0.30 -1.1 -1.2 -3.5 -3.5 -7.6 -7.8DTINFLA 0.44 0.45 0.74 0.74 -0.18 -0.18 0.88 0.88 -0.15 -0.15 -0.24 -0.23 -0.02 -0.02 0.11 0.12 0.29 0.29 0.70 0.72IV. EstadísticosR2adj 0.86 0.86 0.87 0.87 0.12 0.11 0.18 0.14 0.21 0.20 0.29 0.30 0.38 0.36 0.26 0.25 0.19 0.17 0.27 0.26Grado L. 69 69 69 69 155 155 47 47 250 250 94 94 100 100 100 100 223 223 112 112
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano216
Cuadro IV.5 Aestimaciones de la esPecificación [2] de Panel en diferenciales de logaritmo de ratios de Producción, Perú, 1965-2005
Variables
Cebada/Cebolla (271)
Cebada/Café (124) Frijol/Cebolla (207) Frijol/Café
(124)Haba/Cebolla
(269)Haba/Café
(124)Maíz Amilaceo/Cebolla
(280)Maíz Amilaceo/Café
(124)Maíz Choclo/Cebolla
(277) Maíz Choclo/Café (150)
Arequipa, Moquegua,
Tacna, Cusco, Huancavelica,
Ayacucho, Puno y Apurímac
Ayacucho, Cusco, Puno y Huancavelica
Apurímac, Arequipa,
Ayacucho, Cusco, Huancavelica y Madre de Dios
Ayacucho, Cusco, Huancavelica y Madre de Dios
Arequipa, Moquegua,
Tacna, Cusco, Huancavelica,
Ayacucho, Puno y Apurimac
Cusco, Huancavelica, Ayacucho y Puno
Arequipa, Moquegua, Tacna, Cusco, Huancavelica,
Ayacucho, Puno y Apurimac
Cusco, Huancavelica, Ayacucho y Puno
Arequipa, Moquegua, Tacna, Cusco, Huancavelica,
Ayacucho, Puno y Apurimac
Cusco, Huancavelica, Ayacucho, Puno, Madre
de Dios
(1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2)I. Arreglos Preferenciales ComercialesAU 0.42 0.42 0.52 0.53 -0.19 -0.18 -0.35 -0.36 0.32 0.32 0.14 0.14 0.24 0.24 0.13 0.13 0.01 0.01 -0.19 -0.19AUT -0.03 -0.03 -0.04 -0.04 -0.02 -0.02 -0.02 -0.02 0.01 0.01 0.003 0.002 -0.02 -0.02 -0.02 -0.02 -0.02 -0.02 -0.02 -0.02ACAN -5.5 -5.4 -11.3 -11.3 -6.2 -6.1 -2.2 -2.0 -12.8 -12.8 -13.3 -13.3 -0.06 -0.01 2.6 2.6 -9.7 -9.5 -3.4 -2.6ACANT 0.17 0.16 0.32 0.33 0.18 0.18 0.08 0.08 0.41 0.40 0.38 0.38 0.000 -0.002 -0.10 -0.10 0.30 0.30 0.13 0.10AATPA 6.3 6.5 18.8 18.9 11.1 11.0 -9.2 -8.6 6.0 6.0 23.8 24.0 -0.21 -0.29 7.8 8.0 13.6 13.5 -4.8 -4.6AATPAT -0.21 -0.22 -0.65 -0.66 -0.40 -0.40 0.35 0.33 -0.23 -0.23 -0.89 -0.90 0.004 0.007 -0.27 -0.28 -0.50 -0.50 0.18 0.17AATPDEA 7.1 7.3 25.0 25.0 6.7 6.6 -14.9 -14.2 1.8 1.7 27.0 27.5 -3.2 -3.3 12.6 12.9 14.6 14.7 -9.8 -9.5AATPDEAT -0.23 -0.24 -0.83 -0.83 -0.28 -0.28 0.49 0.47 -0.11 -0.11 -0.98 -0.99 0.09 0.09 -0.41 -0.42 -0.53 -0.53 0.31 0.29AMEX 3.5 3.5 2.9 2.9 -3.6 -3.5 -3.2 -3.7 3.5 3.5 -2.7 -2.9 0.64 0.64 -1.1 -1.2 -4.7 -4.7 -4.2 -4.8AMEXT -0.16 -0.15 -0.15 -0.15 0.18 0.17 0.18 0.21 -0.15 -0.15 0.11 0.12 -0.02 -0.02 0.05 0.06 0.20 0.20 0.20 0.22ACHI 1.8 2.5 9.4 9.6 15.3 15.5 -10.4 -10.5 13.5 13.6 25.7 25.5 11.3 11.3 2.4 2.3 15.5 15.5 8.7 8.3ACHIT -0.05 -0.07 -0.29 -0.29 -0.46 -0.47 0.31 0.32 -0.41 -0.41 -0.78 -0.78 -0.33 -0.33 -0.08 -0.07 -0.47 -0.48 -0.27 -0.26ASUSA 1.3 1.3 3.4 3.4 5.0 5.0 5.3 5.4 -0.37 -0.38 0.96 0.98 -1.1 -1.1 0.05 0.06 -0.05 -0.08 1.9 2.0ASUSAT -0.10 -0.10 -0.33 -0.33 -0.44 -0.44 -0.50 -0.51 0.08 0.08 -0.08 -0.08 0.14 0.14 0.005 0.004 0.06 0.06 -0.18 -0.19AMTK -2.7 -2.7 -3.3 -3.4 0.45 0.43 3.7 3.7 -1.8 -1.8 -0.40 -0.35 -1.9 -1.9 -0.90 -0.87 -1.7 -1.7 0.91 0.91AMTKT 0.13 0.13 0.19 0.19 -0.01 -0.01 -0.17 -0.18 0.08 0.08 0.04 0.03 0.08 0.08 0.05 0.05 0.10 0.10 -0.04 -0.04AMU -11.2 -12.0 -37.5 -37.6 -26.7 -26.7 13.3 13.1 -16.7 -16.7 -49.0 -49.1 -6.0 -5.9 -12.8 -12.8 -22.5 -22.2 -0.3 0.4AMUT 0.4 0.4 1.3 1.3 1.2 1.2 -0.2 -0.2 0.5 0.5 1.6 1.6 0.1 0.1 0.4 0.4 0.6 0.6 0.1 0.1II. Precios, Dotación, TecnologíaDlniprf -0.01 -0.01 0.03 0.03 0.09 0.09 0.12 0.12 -0.004 -0.004 0.05 0.05 0.000 0.000 0.02 0.02 0.12 0.12 0.08 0.08dlnPn -0.07 -0.07 -0.29 -0.29 0.03 0.03 -0.003 0.003 0.20 0.20 0.07 0.07 0.16 0.16 0.07 0.07 -0.05 -0.04 0.01 0.01dlnPxcebolla -0.11 -0.11 0.03 0.03 -0.05 -0.05 0.01 0.02 -0.06 -0.06dlnPxcafé 0.02 0.02 -0.06 -0.06 -0.02 -0.02 0.03 0.03 -0.04 -0.04dlnPxuvadlnPxcacaodLny 0.01 0.000 -0.68 -0.66 0.60 0.60 0.65 0.79 0.11 0.09 1.1 1.2 1.0 1.0 0.53 0.55 -0.03 -0.06 0.63 0.82dlnRendn 1.1 1.1 1.3 1.2 1.7 1.7 1.8 1.8 1.3 1.3 1.8 1.8 0.60 0.61 0.35 0.38dlnRendT -1.0 -1.0 -0.62 -0.63 -1.1 -1.1 -0.88 -0.91 -0.81 -0.78 -0.74 -0.76 -1.1 -1.0 -1.0 -1.1 -1.3 -1.3 -1.3 -1.3III. Dummies, Constante y TiempoConstante 5.2 5.1 10.3 10.3 7.4 7.3 1.3 1.1 12.8 12.8 12.7 12.7 0.30 0.25 -2.8 -2.8 10.0 9.8 3.5 2.7Tiempo -0.13 -0.13 -0.21 -0.21 -0.34 -0.34 0.005 0.01 -0.39 -0.39 -0.30 -0.30 -0.03 -0.03 0.12 0.12 -0.31 -0.30 -0.12 -0.09DNINO -0.06 -0.05 -1.4 -1.4 0.67 0.67 -0.65 -0.62 0.43 0.43 -0.61 -0.61 0.88 0.88 -0.33 -0.33 0.99 0.99 1.3 1.4DTNINO 0.01 0.01 0.06 0.06 -0.03 -0.03 0.03 0.03 -0.03 -0.03 0.02 0.02 -0.03 -0.03 0.02 0.02 -0.04 -0.04 -0.05 -0.05DINFLA -0.76 -0.77 -1.9 -1.9 -5.3 -5.3 -4.0 -4.1 0.66 0.68 0.29 0.26 1.1 1.1 0.63 0.61 0.96 1.00 -1.7 -1.9DTINFLA 0.04 0.05 0.16 0.17 0.54 0.54 0.38 0.39 -0.11 -0.11 -0.05 -0.05 -0.12 -0.12 -0.06 -0.06 -0.14 -0.14 0.15 0.17IV. EstadísticosR2adj 0.18 0.17 0.33 0.31 0.31 0.30 0.40 0.39 0.13 0.11 0.26 0.25 0.25 0.23 0.70 0.70 0.12 0.11 0.09 0.10Grado L. 241 241 94 94 177 177 94 94 240 240 95 95 250 250 94 94 247 247 120 120
Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 217
Cuadro IV.5 Aestimaciones de la esPecificación [2] de Panel en diferenciales de logaritmo de ratios de Producción, Perú, 1965-2005
Variables
Cebada/Cebolla (271)
Cebada/Café (124) Frijol/Cebolla (207) Frijol/Café
(124)Haba/Cebolla
(269)Haba/Café
(124)Maíz Amilaceo/Cebolla
(280)Maíz Amilaceo/Café
(124)Maíz Choclo/Cebolla
(277) Maíz Choclo/Café (150)
Arequipa, Moquegua,
Tacna, Cusco, Huancavelica,
Ayacucho, Puno y Apurímac
Ayacucho, Cusco, Puno y Huancavelica
Apurímac, Arequipa,
Ayacucho, Cusco, Huancavelica y Madre de Dios
Ayacucho, Cusco, Huancavelica y Madre de Dios
Arequipa, Moquegua,
Tacna, Cusco, Huancavelica,
Ayacucho, Puno y Apurimac
Cusco, Huancavelica, Ayacucho y Puno
Arequipa, Moquegua, Tacna, Cusco, Huancavelica,
Ayacucho, Puno y Apurimac
Cusco, Huancavelica, Ayacucho y Puno
Arequipa, Moquegua, Tacna, Cusco, Huancavelica,
Ayacucho, Puno y Apurimac
Cusco, Huancavelica, Ayacucho, Puno, Madre
de Dios
(1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2)I. Arreglos Preferenciales ComercialesAU 0.42 0.42 0.52 0.53 -0.19 -0.18 -0.35 -0.36 0.32 0.32 0.14 0.14 0.24 0.24 0.13 0.13 0.01 0.01 -0.19 -0.19AUT -0.03 -0.03 -0.04 -0.04 -0.02 -0.02 -0.02 -0.02 0.01 0.01 0.003 0.002 -0.02 -0.02 -0.02 -0.02 -0.02 -0.02 -0.02 -0.02ACAN -5.5 -5.4 -11.3 -11.3 -6.2 -6.1 -2.2 -2.0 -12.8 -12.8 -13.3 -13.3 -0.06 -0.01 2.6 2.6 -9.7 -9.5 -3.4 -2.6ACANT 0.17 0.16 0.32 0.33 0.18 0.18 0.08 0.08 0.41 0.40 0.38 0.38 0.000 -0.002 -0.10 -0.10 0.30 0.30 0.13 0.10AATPA 6.3 6.5 18.8 18.9 11.1 11.0 -9.2 -8.6 6.0 6.0 23.8 24.0 -0.21 -0.29 7.8 8.0 13.6 13.5 -4.8 -4.6AATPAT -0.21 -0.22 -0.65 -0.66 -0.40 -0.40 0.35 0.33 -0.23 -0.23 -0.89 -0.90 0.004 0.007 -0.27 -0.28 -0.50 -0.50 0.18 0.17AATPDEA 7.1 7.3 25.0 25.0 6.7 6.6 -14.9 -14.2 1.8 1.7 27.0 27.5 -3.2 -3.3 12.6 12.9 14.6 14.7 -9.8 -9.5AATPDEAT -0.23 -0.24 -0.83 -0.83 -0.28 -0.28 0.49 0.47 -0.11 -0.11 -0.98 -0.99 0.09 0.09 -0.41 -0.42 -0.53 -0.53 0.31 0.29AMEX 3.5 3.5 2.9 2.9 -3.6 -3.5 -3.2 -3.7 3.5 3.5 -2.7 -2.9 0.64 0.64 -1.1 -1.2 -4.7 -4.7 -4.2 -4.8AMEXT -0.16 -0.15 -0.15 -0.15 0.18 0.17 0.18 0.21 -0.15 -0.15 0.11 0.12 -0.02 -0.02 0.05 0.06 0.20 0.20 0.20 0.22ACHI 1.8 2.5 9.4 9.6 15.3 15.5 -10.4 -10.5 13.5 13.6 25.7 25.5 11.3 11.3 2.4 2.3 15.5 15.5 8.7 8.3ACHIT -0.05 -0.07 -0.29 -0.29 -0.46 -0.47 0.31 0.32 -0.41 -0.41 -0.78 -0.78 -0.33 -0.33 -0.08 -0.07 -0.47 -0.48 -0.27 -0.26ASUSA 1.3 1.3 3.4 3.4 5.0 5.0 5.3 5.4 -0.37 -0.38 0.96 0.98 -1.1 -1.1 0.05 0.06 -0.05 -0.08 1.9 2.0ASUSAT -0.10 -0.10 -0.33 -0.33 -0.44 -0.44 -0.50 -0.51 0.08 0.08 -0.08 -0.08 0.14 0.14 0.005 0.004 0.06 0.06 -0.18 -0.19AMTK -2.7 -2.7 -3.3 -3.4 0.45 0.43 3.7 3.7 -1.8 -1.8 -0.40 -0.35 -1.9 -1.9 -0.90 -0.87 -1.7 -1.7 0.91 0.91AMTKT 0.13 0.13 0.19 0.19 -0.01 -0.01 -0.17 -0.18 0.08 0.08 0.04 0.03 0.08 0.08 0.05 0.05 0.10 0.10 -0.04 -0.04AMU -11.2 -12.0 -37.5 -37.6 -26.7 -26.7 13.3 13.1 -16.7 -16.7 -49.0 -49.1 -6.0 -5.9 -12.8 -12.8 -22.5 -22.2 -0.3 0.4AMUT 0.4 0.4 1.3 1.3 1.2 1.2 -0.2 -0.2 0.5 0.5 1.6 1.6 0.1 0.1 0.4 0.4 0.6 0.6 0.1 0.1II. Precios, Dotación, TecnologíaDlniprf -0.01 -0.01 0.03 0.03 0.09 0.09 0.12 0.12 -0.004 -0.004 0.05 0.05 0.000 0.000 0.02 0.02 0.12 0.12 0.08 0.08dlnPn -0.07 -0.07 -0.29 -0.29 0.03 0.03 -0.003 0.003 0.20 0.20 0.07 0.07 0.16 0.16 0.07 0.07 -0.05 -0.04 0.01 0.01dlnPxcebolla -0.11 -0.11 0.03 0.03 -0.05 -0.05 0.01 0.02 -0.06 -0.06dlnPxcafé 0.02 0.02 -0.06 -0.06 -0.02 -0.02 0.03 0.03 -0.04 -0.04dlnPxuvadlnPxcacaodLny 0.01 0.000 -0.68 -0.66 0.60 0.60 0.65 0.79 0.11 0.09 1.1 1.2 1.0 1.0 0.53 0.55 -0.03 -0.06 0.63 0.82dlnRendn 1.1 1.1 1.3 1.2 1.7 1.7 1.8 1.8 1.3 1.3 1.8 1.8 0.60 0.61 0.35 0.38dlnRendT -1.0 -1.0 -0.62 -0.63 -1.1 -1.1 -0.88 -0.91 -0.81 -0.78 -0.74 -0.76 -1.1 -1.0 -1.0 -1.1 -1.3 -1.3 -1.3 -1.3III. Dummies, Constante y TiempoConstante 5.2 5.1 10.3 10.3 7.4 7.3 1.3 1.1 12.8 12.8 12.7 12.7 0.30 0.25 -2.8 -2.8 10.0 9.8 3.5 2.7Tiempo -0.13 -0.13 -0.21 -0.21 -0.34 -0.34 0.005 0.01 -0.39 -0.39 -0.30 -0.30 -0.03 -0.03 0.12 0.12 -0.31 -0.30 -0.12 -0.09DNINO -0.06 -0.05 -1.4 -1.4 0.67 0.67 -0.65 -0.62 0.43 0.43 -0.61 -0.61 0.88 0.88 -0.33 -0.33 0.99 0.99 1.3 1.4DTNINO 0.01 0.01 0.06 0.06 -0.03 -0.03 0.03 0.03 -0.03 -0.03 0.02 0.02 -0.03 -0.03 0.02 0.02 -0.04 -0.04 -0.05 -0.05DINFLA -0.76 -0.77 -1.9 -1.9 -5.3 -5.3 -4.0 -4.1 0.66 0.68 0.29 0.26 1.1 1.1 0.63 0.61 0.96 1.00 -1.7 -1.9DTINFLA 0.04 0.05 0.16 0.17 0.54 0.54 0.38 0.39 -0.11 -0.11 -0.05 -0.05 -0.12 -0.12 -0.06 -0.06 -0.14 -0.14 0.15 0.17IV. EstadísticosR2adj 0.18 0.17 0.33 0.31 0.31 0.30 0.40 0.39 0.13 0.11 0.26 0.25 0.25 0.23 0.70 0.70 0.12 0.11 0.09 0.10Grado L. 241 241 94 94 177 177 94 94 240 240 95 95 250 250 94 94 247 247 120 120
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano218
Cuadro IV.5 Bestimaciones de la esPecificación [2] de Panel en diferenciales de logaritmo de ratios de Producción, Perú, 1965-2005
Variables
Olluco/Cebolla (210)
Olluco/Café (124)
Papa/Café (110)
Papa/Cebolla (256)
Piña/Café (140)
Piña/Cacao (140)
Plátano/Café (159)
Plátano/Cebolla (230)
Quinua/Café (122)
Quinua/Cebolla (241)
Arequipa, Cusco, Huancavelica, Ayacucho,
Puno y Apurímac
Cusco, Huancavelica, Ayacucho y Puno
Cusco, Huancavelica, Ayacucho y Puno
Arequipa, Moquegua, Tacna, Cusco,
Huancavelica, Ayacucho, Puno y Apurímac
Cusco, Ayacucho, Puno y Madre de
Dios
Cusco, Ayacucho, Puno y Madre de
Dios
Ayacucho, Cusco, Huancavelica,
Madre de Dios y Puno
Arequipa, Tacna, Cusco, Huancavelica,
Ayacucho, Puno y Apurímac
Ayacucho, Cusco, Huancavelica y
Puno
Arequipa, Moquegua, Cusco,
Huancavelica, Ayacucho, Puno y
Apurímac(1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2)
I. Arreglos Preferenciales ComercialesAU 0.19 0.18 0.12 0.12 0.36 0.36 0.31 0.31 -0.01 -0.02 0.46 0.45 -0.01 -0.02 0.20 0.20 0.23 0.24 0.22 0.22AUT -0.02 -0.02 -0.02 -0.02 -0.02 -0.02 -0.04 -0.04 0.02 0.02 0.01 0.01 -0.01 -0.01 -0.01 -0.01 0.02 0.02 -0.02 -0.02ACAN -7.8 -7.7 -2.5 -2.5 -2.9 -2.9 -4.6 -4.5 -11.1 -11.0 -9.3 -9.2 -16.3 -16.1 -12.9 -12.8 -24.1 -24.2 -9.1 -9.0ACANT 0.24 0.24 0.05 0.05 0.08 0.08 0.14 0.14 0.36 0.36 0.29 0.29 0.53 0.53 0.42 0.42 0.76 0.77 0.30 0.30AATPA 8.2 8.2 7.6 7.6 4.7 4.8 7.7 7.8 1.5 2.0 0.14 0.58 8.3 8.8 4.1 4.1 -3.7 -4.0 1.3 1.3AATPAT -0.28 -0.28 -0.23 -0.23 -0.15 -0.15 -0.27 -0.27 -0.07 -0.08 -0.02 -0.03 -0.29 -0.31 -0.14 -0.14 0.14 0.15 -0.04 -0.04AATPDEA 8.5 8.5 13.4 13.4 9.3 9.6 4.7 4.7 -1.5 -1.1 -1.4 -1.1 4.4 5.2 3.0 2.9 -7.6 -8.5 -0.99 -0.98AATPDEAT -0.28 -0.28 -0.39 -0.39 -0.27 -0.28 -0.18 -0.18 0.01 -0.01 0.03 0.02 -0.19 -0.22 -0.10 -0.10 0.24 0.27 0.02 0.02AMEX 3.3 3.2 5.4 5.3 4.1 4.1 0.79 0.75 0.77 0.28 5.2 4.7 -1.5 -2.1 2.5 2.5 9.5 9.7 -0.26 -0.27AMEXT -0.13 -0.13 -0.22 -0.22 -0.17 -0.17 -0.04 -0.04 -0.03 -0.004 -0.25 -0.22 0.08 0.11 -0.12 -0.12 -0.39 -0.40 0.02 0.02ACHI 10.9 11.0 4.9 5.0 -3.3 -3.4 4.5 4.6 -2.0 -1.9 12.6 12.6 -17.9 -18.1 -7.2 -7.2 14.6 15.2 0.08 0.04ACHIT -0.33 -0.33 -0.15 -0.15 0.09 0.10 -0.12 -0.13 0.04 0.04 -0.40 -0.40 0.55 0.56 0.22 0.22 -0.47 -0.48 -0.01 -0.01ASUSA -1.1 -1.1 0.67 0.68 2.4 2.4 -0.32 -0.33 0.55 0.67 1.3 1.4 1.7 1.9 1.1 1.1 -0.27 -0.28 0.12 0.11ASUSAT 0.17 0.17 -0.07 -0.07 -0.24 -0.24 0.06 0.06 -0.10 -0.11 -0.18 -0.19 -0.15 -0.16 -0.05 -0.05 0.04 0.04 0.04 0.04AMTK -2.6 -2.6 -0.80 -0.81 -1.5 -1.5 -2.6 -2.6 1.6 1.7 -1.5 -1.4 0.41 0.49 -3.7 -3.7 -1.3 -1.4 -1.2 -1.2AMTKT 0.15 0.15 0.07 0.07 0.09 0.09 0.12 0.12 -0.10 -0.10 0.07 0.07 -0.002 -0.01 0.23 0.23 0.11 0.11 0.07 0.07AMU -16.0 -16.1 -22.0 -22.0 -10.2 -10.1 -7.2 -7.3 -2.9 -3.1 -17.3 -17.5 11.4 11.1 4.8 4.9 -19.1 -19.0 0.7 0.8AMUT 0.2 0.2 0.6 0.6 0.3 0.3 0.1 0.1 0.2 0.2 0.7 0.7 -0.3 -0.3 -0.2 -0.2 0.4 0.4 -0.2 -0.2II. Precios, Dotación, Tecnologíadlniprf 0.07 0.08 0.08 0.08 0.01 0.02 -0.01 -0.01 -0.24 -0.24 -0.19 -0.18 0.003 0.005 -0.02 -0.02 0.08 0.08 0.05 0.05dlnPn -0.04 -0.04 0.002 0.001 -0.14 -0.14 -0.27 -0.27 0.16 0.15 -0.24 -0.24 -0.07 -0.07 -0.09 -0.09 0.15 0.15 -0.001 -0.002dlnPxcebolla 0.10 0.11 0.08 0.08 -0.15 -0.15 -0.02 -0.02dlnPxcafé 0.03 0.03 0.13 0.13 -0.02 -0.02 -0.07 -0.07 -0.11 -0.11dlnPxuvadlnPxcacao 0.0 0.0dLny -0.45 -0.45 -0.72 -0.70 0.18 0.18 0.70 0.72 0.76 0.91 0.11 0.24 0.70 0.84 -0.14 -0.17 -0.63 -0.63 0.09 0.09dlnRendn 0.67 0.67 0.75 0.74 1.7 1.7 1.1 1.1 1.2 1.2 0.97 0.96 0.99 0.97 0.75 0.74 1.6 1.6 1.6 1.6dlnRendT -0.96 -0.93 -0.93 -0.94 -0.49 -0.50 -1.0 -1.0 -0.87 -0.89 -0.65 -0.68 -0.86 -0.88 -1.1 -1.0 -0.67 -0.67 -0.76 -0.73III. Dummies, Constante y TiempoConstante 6.4 6.3 1.3 1.3 1.4 1.4 3.7 3.6 10.8 10.7 9.5 9.4 15.7 15.5 12.8 12.7 22.6 22.8 8.0 7.9Tiempo -0.07 -0.06 0.08 0.08 0.09 0.09 -0.03 -0.03 -0.32 -0.32 -0.30 -0.30 -0.46 -0.45 -0.40 -0.39 -0.62 -0.63 -0.19 -0.19DNINO 0.02 0.02 -1.5 -1.5 -0.92 -0.93 0.23 0.23 -0.59 -0.57 -0.99 -0.96 -0.25 -0.23 0.08 0.07 -0.94 -0.93 -0.05 -0.05DTNINO -0.001 -0.001 0.06 0.06 0.04 0.04 -0.01 -0.01 0.02 0.02 0.04 0.04 0.01 0.01 -0.001 -0.001 0.04 0.04 0.01 0.01DINFLA 4.0 4.1 1.3 1.3 -0.30 -0.31 1.3 1.3 -0.95 -1.1 -2.1 -2.2 -0.14 -0.26 0.92 0.97 3.3 3.3 2.2 2.2DTINFLA -0.45 -0.45 -0.13 -0.13 0.01 0.01 -0.17 -0.17 0.10 0.11 0.22 0.24 0.001 0.01 -0.12 -0.13 -0.30 -0.30 -0.23 -0.23 IV. EstadísticosR2adj 0.21 0.19 0.48 0.46 0.75 0.74 0.40 0.40 0.62 0.61 0.62 0.61 0.19 0.17 0.13 0.11 0.62 0.61 0.34 0.32Grado L. 180 180 94 94 80 80 226 226 92 92 92 92 129 129 200 200 92 92 211 211
Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 219
Cuadro IV.5 Bestimaciones de la esPecificación [2] de Panel en diferenciales de logaritmo de ratios de Producción, Perú, 1965-2005
Variables
Olluco/Cebolla (210)
Olluco/Café (124)
Papa/Café (110)
Papa/Cebolla (256)
Piña/Café (140)
Piña/Cacao (140)
Plátano/Café (159)
Plátano/Cebolla (230)
Quinua/Café (122)
Quinua/Cebolla (241)
Arequipa, Cusco, Huancavelica, Ayacucho,
Puno y Apurímac
Cusco, Huancavelica, Ayacucho y Puno
Cusco, Huancavelica, Ayacucho y Puno
Arequipa, Moquegua, Tacna, Cusco,
Huancavelica, Ayacucho, Puno y Apurímac
Cusco, Ayacucho, Puno y Madre de
Dios
Cusco, Ayacucho, Puno y Madre de
Dios
Ayacucho, Cusco, Huancavelica,
Madre de Dios y Puno
Arequipa, Tacna, Cusco, Huancavelica,
Ayacucho, Puno y Apurímac
Ayacucho, Cusco, Huancavelica y
Puno
Arequipa, Moquegua, Cusco,
Huancavelica, Ayacucho, Puno y
Apurímac(1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2)
I. Arreglos Preferenciales ComercialesAU 0.19 0.18 0.12 0.12 0.36 0.36 0.31 0.31 -0.01 -0.02 0.46 0.45 -0.01 -0.02 0.20 0.20 0.23 0.24 0.22 0.22AUT -0.02 -0.02 -0.02 -0.02 -0.02 -0.02 -0.04 -0.04 0.02 0.02 0.01 0.01 -0.01 -0.01 -0.01 -0.01 0.02 0.02 -0.02 -0.02ACAN -7.8 -7.7 -2.5 -2.5 -2.9 -2.9 -4.6 -4.5 -11.1 -11.0 -9.3 -9.2 -16.3 -16.1 -12.9 -12.8 -24.1 -24.2 -9.1 -9.0ACANT 0.24 0.24 0.05 0.05 0.08 0.08 0.14 0.14 0.36 0.36 0.29 0.29 0.53 0.53 0.42 0.42 0.76 0.77 0.30 0.30AATPA 8.2 8.2 7.6 7.6 4.7 4.8 7.7 7.8 1.5 2.0 0.14 0.58 8.3 8.8 4.1 4.1 -3.7 -4.0 1.3 1.3AATPAT -0.28 -0.28 -0.23 -0.23 -0.15 -0.15 -0.27 -0.27 -0.07 -0.08 -0.02 -0.03 -0.29 -0.31 -0.14 -0.14 0.14 0.15 -0.04 -0.04AATPDEA 8.5 8.5 13.4 13.4 9.3 9.6 4.7 4.7 -1.5 -1.1 -1.4 -1.1 4.4 5.2 3.0 2.9 -7.6 -8.5 -0.99 -0.98AATPDEAT -0.28 -0.28 -0.39 -0.39 -0.27 -0.28 -0.18 -0.18 0.01 -0.01 0.03 0.02 -0.19 -0.22 -0.10 -0.10 0.24 0.27 0.02 0.02AMEX 3.3 3.2 5.4 5.3 4.1 4.1 0.79 0.75 0.77 0.28 5.2 4.7 -1.5 -2.1 2.5 2.5 9.5 9.7 -0.26 -0.27AMEXT -0.13 -0.13 -0.22 -0.22 -0.17 -0.17 -0.04 -0.04 -0.03 -0.004 -0.25 -0.22 0.08 0.11 -0.12 -0.12 -0.39 -0.40 0.02 0.02ACHI 10.9 11.0 4.9 5.0 -3.3 -3.4 4.5 4.6 -2.0 -1.9 12.6 12.6 -17.9 -18.1 -7.2 -7.2 14.6 15.2 0.08 0.04ACHIT -0.33 -0.33 -0.15 -0.15 0.09 0.10 -0.12 -0.13 0.04 0.04 -0.40 -0.40 0.55 0.56 0.22 0.22 -0.47 -0.48 -0.01 -0.01ASUSA -1.1 -1.1 0.67 0.68 2.4 2.4 -0.32 -0.33 0.55 0.67 1.3 1.4 1.7 1.9 1.1 1.1 -0.27 -0.28 0.12 0.11ASUSAT 0.17 0.17 -0.07 -0.07 -0.24 -0.24 0.06 0.06 -0.10 -0.11 -0.18 -0.19 -0.15 -0.16 -0.05 -0.05 0.04 0.04 0.04 0.04AMTK -2.6 -2.6 -0.80 -0.81 -1.5 -1.5 -2.6 -2.6 1.6 1.7 -1.5 -1.4 0.41 0.49 -3.7 -3.7 -1.3 -1.4 -1.2 -1.2AMTKT 0.15 0.15 0.07 0.07 0.09 0.09 0.12 0.12 -0.10 -0.10 0.07 0.07 -0.002 -0.01 0.23 0.23 0.11 0.11 0.07 0.07AMU -16.0 -16.1 -22.0 -22.0 -10.2 -10.1 -7.2 -7.3 -2.9 -3.1 -17.3 -17.5 11.4 11.1 4.8 4.9 -19.1 -19.0 0.7 0.8AMUT 0.2 0.2 0.6 0.6 0.3 0.3 0.1 0.1 0.2 0.2 0.7 0.7 -0.3 -0.3 -0.2 -0.2 0.4 0.4 -0.2 -0.2II. Precios, Dotación, Tecnologíadlniprf 0.07 0.08 0.08 0.08 0.01 0.02 -0.01 -0.01 -0.24 -0.24 -0.19 -0.18 0.003 0.005 -0.02 -0.02 0.08 0.08 0.05 0.05dlnPn -0.04 -0.04 0.002 0.001 -0.14 -0.14 -0.27 -0.27 0.16 0.15 -0.24 -0.24 -0.07 -0.07 -0.09 -0.09 0.15 0.15 -0.001 -0.002dlnPxcebolla 0.10 0.11 0.08 0.08 -0.15 -0.15 -0.02 -0.02dlnPxcafé 0.03 0.03 0.13 0.13 -0.02 -0.02 -0.07 -0.07 -0.11 -0.11dlnPxuvadlnPxcacao 0.0 0.0dLny -0.45 -0.45 -0.72 -0.70 0.18 0.18 0.70 0.72 0.76 0.91 0.11 0.24 0.70 0.84 -0.14 -0.17 -0.63 -0.63 0.09 0.09dlnRendn 0.67 0.67 0.75 0.74 1.7 1.7 1.1 1.1 1.2 1.2 0.97 0.96 0.99 0.97 0.75 0.74 1.6 1.6 1.6 1.6dlnRendT -0.96 -0.93 -0.93 -0.94 -0.49 -0.50 -1.0 -1.0 -0.87 -0.89 -0.65 -0.68 -0.86 -0.88 -1.1 -1.0 -0.67 -0.67 -0.76 -0.73III. Dummies, Constante y TiempoConstante 6.4 6.3 1.3 1.3 1.4 1.4 3.7 3.6 10.8 10.7 9.5 9.4 15.7 15.5 12.8 12.7 22.6 22.8 8.0 7.9Tiempo -0.07 -0.06 0.08 0.08 0.09 0.09 -0.03 -0.03 -0.32 -0.32 -0.30 -0.30 -0.46 -0.45 -0.40 -0.39 -0.62 -0.63 -0.19 -0.19DNINO 0.02 0.02 -1.5 -1.5 -0.92 -0.93 0.23 0.23 -0.59 -0.57 -0.99 -0.96 -0.25 -0.23 0.08 0.07 -0.94 -0.93 -0.05 -0.05DTNINO -0.001 -0.001 0.06 0.06 0.04 0.04 -0.01 -0.01 0.02 0.02 0.04 0.04 0.01 0.01 -0.001 -0.001 0.04 0.04 0.01 0.01DINFLA 4.0 4.1 1.3 1.3 -0.30 -0.31 1.3 1.3 -0.95 -1.1 -2.1 -2.2 -0.14 -0.26 0.92 0.97 3.3 3.3 2.2 2.2DTINFLA -0.45 -0.45 -0.13 -0.13 0.01 0.01 -0.17 -0.17 0.10 0.11 0.22 0.24 0.001 0.01 -0.12 -0.13 -0.30 -0.30 -0.23 -0.23 IV. EstadísticosR2adj 0.21 0.19 0.48 0.46 0.75 0.74 0.40 0.40 0.62 0.61 0.62 0.61 0.19 0.17 0.13 0.11 0.62 0.61 0.34 0.32Grado L. 180 180 94 94 80 80 226 226 92 92 92 92 129 129 200 200 92 92 211 211
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano220C
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Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 221(C
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Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano222
Cuadro IV.6coeficientes y estadísticos de las estimaciones de la esPecificación [3] de Panel en diferenciales de logaritmo de la demanda, Perú, 1965-2005
Variables
Aceituna (111) Ajo (79;79) Alfalfa (28L111; 122) Arroz (108; 144; 114; 108)
Arequipa, Moquegua y Tacna
Arequipa, Moquegua y Tacna
Arequipa, Moquegua y Tacna
Apurimac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Moquegua, Puno y
Tacna
Arequipa, Moquegua y Tacna
Ayacucho, Cusco, Huancavelica y Puno
Ayacucho, Cusco y Puno
Arequipa, Ayacucho, Cusco y Puno
Arequipa, Ayacucho, Cusco y Puno
Ayacucho, Cusco y Puno
(1) (2) (1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)I. Arreglos Preferenciales ComercialesAU -1.9 -1.9 1.6 1.6 1.4 1.4 -0.56 -0.55 -0.17 -0.17 -0.90 -0.89 0.28 0.29 0.38 0.39 0.33 0.30 0.32 0.33AUT -0.17 -0.17 0.01 0.01 0.02 0.03 -0.01 -0.01 -0.01 -0.01 0.001 0.001 -0.004 -0.004 -0.003 -0.003 0.08 0.06 0.06 0.06ACAN -0.13 -0.13 1.2 0.27 0.07 0.07 0.20 0.20 0.21 0.21 0.19 0.19 -0.96 -0.97 -0.45 -0.45 -0.13 -0.22 -0.64 -0.64ACANT -0.09 -0.09 -0.08 -0.05 -0.03 -0.03 -0.03 -0.03 -0.02 -0.02 -0.04 -0.04 0.13 0.13 0.05 0.05 0.01 0.02 0.09 0.09AATPA 95.8 95.8 -20.8 -24.4 -27.0 -26.9 17.2 17.0 10.7 10.7 20.6 20.6 -0.90 -0.95 -0.10 -0.03 -40.7 -31.1 -33.4 -34.4AATPAT -3.6 -3.6 0.80 0.94 1.0 1.0 -0.64 -0.64 -0.40 -0.40 -0.79 -0.78 0.06 0.06 0.04 0.04 1.4 1.1 1.2 1.2AATPDEA 65.7 65.1 -64.1 -1.4 22.0 46.4 17.1 16.9 12.1 12.1 19.3 20.1 -8.3 -8.4 -8.0 -7.9 -48.2 -38.3 -41.2 -42.3AATPDEAT -2.8 -2.8 2.0 0.29 -0.33 -0.99 -0.64 -0.64 -0.44 -0.44 -0.75 -0.77 0.26 0.27 0.25 0.25 1.6 1.3 1.4 1.4ACHI 190.1 191.2 31.8 -33.5 -57.3 -81.4 13.3 13.3 7.5 7.4 23.7 22.7 -108.8 -108.7 -30.5 -30.9 1.2 -10.7 -69.4 -69.3ACHIT -5.8 -5.8 -0.81 0.94 1.6 2.2 -0.40 -0.40 -0.22 -0.22 -0.71 -0.68 3.3 3.3 0.92 0.93 -0.04 0.32 2.1 2.10AMEX -56.0 -55.9 29.0 30.5 28.4 28.5 -10.6 -10.5 -5.0 -5.0 -13.2 -13.0 9.0 9.0 10.7 10.7 8.7 8.0 9.8 9.8AMEXT 2.4 2.4 -1.3 -1.4 -1.3 -1.3 0.45 0.45 0.21 0.22 0.56 0.56 -0.37 -0.37 -0.45 -0.45 -0.37 -0.33 -0.40 -0.40ASUSA -2.2 -2.2 0.07 -2.5 -1.9 -1.9 1.2 1.1 1.9 1.9 0.62 0.62 3.0 3.1 1.5 1.5 1.7 1.8 2.5 2.6ASUSTA 0.28 0.28 -0.09 0.17 0.12 0.12 -0.10 -0.10 -0.16 -0.16 -0.06 -0.06 -0.26 -0.26 -0.12 -0.12 -0.13 -0.14 -0.21 -0.21AMTK 4.7 4.7 -5.9 -6.0 -5.7 -5.7 1.5 1.5 0.05 0.06 2.7 2.6 -1.7 -1.7 -2.4 -2.4 -2.0 -1.9 -1.9 -1.9AMTKT -0.25 -0.25 0.25 0.26 0.26 0.26 -0.07 -0.07 0.01 0.01 -0.14 -0.14 0.10 0.10 0.14 0.14 0.12 0.11 0.10 0.11AMU -198.9 -199.5 -4.2 1.1 3.5 3.1 -21.7 -21.6 -16.2 -16.1 -31.2 -31.0 103.8 103.9 25.3 25.7 35.1 37.8 96.8 97.8AMUT 6.2 6.2 0.51 -0.05 -0.13 -0.12 0.78 0.78 0.63 0.63 1.1 1.1 -3.0 -3.0 -0.67 -0.68 -1.2 -1.2 -3.0 -3.0II. Precios, IngresosdlnPn -0.48 -0.48 -0.10 -0.12 -0.04 -0.04 0.000 0.000 0.000 0.000 0.06 0.06 -0.28 -0.28 -0.18 -0.19 -0.20 -0.21 -0.32 -0.33dlnPntAlf 0.001 0.001 0.000 0.000 0.000 0.000 0.01 0.01 -0.01 -0.01 -0.03 -0.01 -0.00 0.00dlnPntPap -1.6 -1.6 0.26 0.24 0.28 0.29 -0.06 -0.06 -0.07 -0.07 -0.13 -0.13 -0.09 -0.08 0.03 0.03 0.01 -0.02 -0.10 -0.09dlnPntMaia -0.69 -0.69 0.07 0.03 -0.11 -0.11 -0.04 -0.04 0.01 0.01 -0.03 -0.04 0.27 0.27 0.15 0.15 0.16 0.16 0.31 0.31dlnPtxCebo 1.2 1.2 -0.30 -0.28 -0.30 -0.29 -0.09 -0.09 -0.03 -0.03 -0.21 -0.22 0.08 0.08 0.06 0.06 0.13 0.13dlnPtxCaf 0.02 0.02 0.09 0.09 0.06 0.06dlnPntCebadlnP1 0.15 0.16 0.16 0.17 -0.04 -0.04dlnP2 0.59 0.59 0.16 0.16 0.13 0.10 0.10 0.10dLnYper 13.3 13.3 -6.5 -6.9 -6.9 -6.9 2.5 2.5 1.7 1.7 3.5 3.4 -0.2 -0.2 -0.90 -0.89 -0.5 -0.3 -0.50 -0.51III. Dummies, Constante y TiempoDNiño 12.6 12.6 -4.35 -4.07 -3.57 -3.6 0.79 0.78 0.09 0.09 1.8 1.7 -0.22 -0.22 -0.23 -0.23 -0.15 -0.13 -0.14 -0.14DTNiño -0.59 -0.59 0.19 0.17 0.14 0.14 -0.02 -0.02 0.000 0.000 -0.05 -0.05 0.01 0.01 0.01 0.01 0.005 0.005 0.01 0.01DInfla 3.4 3.5 -1.2 -1.2 -1.6 -1.6 -0.83 -0.82 -1.2 -1.2 -0.19 -0.22 -0.76 -0.84 -1.2 -1.2DTInfla -0.33 -0.34 0.12 0.12 0.15 0.15 0.09 0.09 0.11 0.11 0.03 0.03 0.09 0.09 0.12 0.12Constante -1.1 -1.1 1.5 0.53 0.48 0.48 -0.16 -0.17 -0.01 -0.01 -0.36 -0.37 0.37 0.38 0.29 0.29 0.26 0.27 0.37 0.38Tiempo 0.15 0.15 -0.21 0.01 0.02 0.02 0.01 0.01 -0.003 -0.003 0.03 0.03 -0.07 -0.07 -0.04 -0.04 -0.03 -0.04 -0.07 -0.07IV. EstadísticosR2adj 0.33 0.31 -0.10 -0.15 -0.14 -0.18 0.01 0.01 0.02 0.002 -0.05 -0.06 0.000 -0.01 -0.01 -0.02 -0.02 -0.03 -0.03 -0.05Grados L. 80 80 48 50 49 49 255 255 81 81 92 92 78 78 114 114 83 83 76 76
Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 223
Cuadro IV.6coeficientes y estadísticos de las estimaciones de la esPecificación [3] de Panel en diferenciales de logaritmo de la demanda, Perú, 1965-2005
Variables
Aceituna (111) Ajo (79;79) Alfalfa (28L111; 122) Arroz (108; 144; 114; 108)
Arequipa, Moquegua y Tacna
Arequipa, Moquegua y Tacna
Arequipa, Moquegua y Tacna
Apurimac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Moquegua, Puno y
Tacna
Arequipa, Moquegua y Tacna
Ayacucho, Cusco, Huancavelica y Puno
Ayacucho, Cusco y Puno
Arequipa, Ayacucho, Cusco y Puno
Arequipa, Ayacucho, Cusco y Puno
Ayacucho, Cusco y Puno
(1) (2) (1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)I. Arreglos Preferenciales ComercialesAU -1.9 -1.9 1.6 1.6 1.4 1.4 -0.56 -0.55 -0.17 -0.17 -0.90 -0.89 0.28 0.29 0.38 0.39 0.33 0.30 0.32 0.33AUT -0.17 -0.17 0.01 0.01 0.02 0.03 -0.01 -0.01 -0.01 -0.01 0.001 0.001 -0.004 -0.004 -0.003 -0.003 0.08 0.06 0.06 0.06ACAN -0.13 -0.13 1.2 0.27 0.07 0.07 0.20 0.20 0.21 0.21 0.19 0.19 -0.96 -0.97 -0.45 -0.45 -0.13 -0.22 -0.64 -0.64ACANT -0.09 -0.09 -0.08 -0.05 -0.03 -0.03 -0.03 -0.03 -0.02 -0.02 -0.04 -0.04 0.13 0.13 0.05 0.05 0.01 0.02 0.09 0.09AATPA 95.8 95.8 -20.8 -24.4 -27.0 -26.9 17.2 17.0 10.7 10.7 20.6 20.6 -0.90 -0.95 -0.10 -0.03 -40.7 -31.1 -33.4 -34.4AATPAT -3.6 -3.6 0.80 0.94 1.0 1.0 -0.64 -0.64 -0.40 -0.40 -0.79 -0.78 0.06 0.06 0.04 0.04 1.4 1.1 1.2 1.2AATPDEA 65.7 65.1 -64.1 -1.4 22.0 46.4 17.1 16.9 12.1 12.1 19.3 20.1 -8.3 -8.4 -8.0 -7.9 -48.2 -38.3 -41.2 -42.3AATPDEAT -2.8 -2.8 2.0 0.29 -0.33 -0.99 -0.64 -0.64 -0.44 -0.44 -0.75 -0.77 0.26 0.27 0.25 0.25 1.6 1.3 1.4 1.4ACHI 190.1 191.2 31.8 -33.5 -57.3 -81.4 13.3 13.3 7.5 7.4 23.7 22.7 -108.8 -108.7 -30.5 -30.9 1.2 -10.7 -69.4 -69.3ACHIT -5.8 -5.8 -0.81 0.94 1.6 2.2 -0.40 -0.40 -0.22 -0.22 -0.71 -0.68 3.3 3.3 0.92 0.93 -0.04 0.32 2.1 2.10AMEX -56.0 -55.9 29.0 30.5 28.4 28.5 -10.6 -10.5 -5.0 -5.0 -13.2 -13.0 9.0 9.0 10.7 10.7 8.7 8.0 9.8 9.8AMEXT 2.4 2.4 -1.3 -1.4 -1.3 -1.3 0.45 0.45 0.21 0.22 0.56 0.56 -0.37 -0.37 -0.45 -0.45 -0.37 -0.33 -0.40 -0.40ASUSA -2.2 -2.2 0.07 -2.5 -1.9 -1.9 1.2 1.1 1.9 1.9 0.62 0.62 3.0 3.1 1.5 1.5 1.7 1.8 2.5 2.6ASUSTA 0.28 0.28 -0.09 0.17 0.12 0.12 -0.10 -0.10 -0.16 -0.16 -0.06 -0.06 -0.26 -0.26 -0.12 -0.12 -0.13 -0.14 -0.21 -0.21AMTK 4.7 4.7 -5.9 -6.0 -5.7 -5.7 1.5 1.5 0.05 0.06 2.7 2.6 -1.7 -1.7 -2.4 -2.4 -2.0 -1.9 -1.9 -1.9AMTKT -0.25 -0.25 0.25 0.26 0.26 0.26 -0.07 -0.07 0.01 0.01 -0.14 -0.14 0.10 0.10 0.14 0.14 0.12 0.11 0.10 0.11AMU -198.9 -199.5 -4.2 1.1 3.5 3.1 -21.7 -21.6 -16.2 -16.1 -31.2 -31.0 103.8 103.9 25.3 25.7 35.1 37.8 96.8 97.8AMUT 6.2 6.2 0.51 -0.05 -0.13 -0.12 0.78 0.78 0.63 0.63 1.1 1.1 -3.0 -3.0 -0.67 -0.68 -1.2 -1.2 -3.0 -3.0II. Precios, IngresosdlnPn -0.48 -0.48 -0.10 -0.12 -0.04 -0.04 0.000 0.000 0.000 0.000 0.06 0.06 -0.28 -0.28 -0.18 -0.19 -0.20 -0.21 -0.32 -0.33dlnPntAlf 0.001 0.001 0.000 0.000 0.000 0.000 0.01 0.01 -0.01 -0.01 -0.03 -0.01 -0.00 0.00dlnPntPap -1.6 -1.6 0.26 0.24 0.28 0.29 -0.06 -0.06 -0.07 -0.07 -0.13 -0.13 -0.09 -0.08 0.03 0.03 0.01 -0.02 -0.10 -0.09dlnPntMaia -0.69 -0.69 0.07 0.03 -0.11 -0.11 -0.04 -0.04 0.01 0.01 -0.03 -0.04 0.27 0.27 0.15 0.15 0.16 0.16 0.31 0.31dlnPtxCebo 1.2 1.2 -0.30 -0.28 -0.30 -0.29 -0.09 -0.09 -0.03 -0.03 -0.21 -0.22 0.08 0.08 0.06 0.06 0.13 0.13dlnPtxCaf 0.02 0.02 0.09 0.09 0.06 0.06dlnPntCebadlnP1 0.15 0.16 0.16 0.17 -0.04 -0.04dlnP2 0.59 0.59 0.16 0.16 0.13 0.10 0.10 0.10dLnYper 13.3 13.3 -6.5 -6.9 -6.9 -6.9 2.5 2.5 1.7 1.7 3.5 3.4 -0.2 -0.2 -0.90 -0.89 -0.5 -0.3 -0.50 -0.51III. Dummies, Constante y TiempoDNiño 12.6 12.6 -4.35 -4.07 -3.57 -3.6 0.79 0.78 0.09 0.09 1.8 1.7 -0.22 -0.22 -0.23 -0.23 -0.15 -0.13 -0.14 -0.14DTNiño -0.59 -0.59 0.19 0.17 0.14 0.14 -0.02 -0.02 0.000 0.000 -0.05 -0.05 0.01 0.01 0.01 0.01 0.005 0.005 0.01 0.01DInfla 3.4 3.5 -1.2 -1.2 -1.6 -1.6 -0.83 -0.82 -1.2 -1.2 -0.19 -0.22 -0.76 -0.84 -1.2 -1.2DTInfla -0.33 -0.34 0.12 0.12 0.15 0.15 0.09 0.09 0.11 0.11 0.03 0.03 0.09 0.09 0.12 0.12Constante -1.1 -1.1 1.5 0.53 0.48 0.48 -0.16 -0.17 -0.01 -0.01 -0.36 -0.37 0.37 0.38 0.29 0.29 0.26 0.27 0.37 0.38Tiempo 0.15 0.15 -0.21 0.01 0.02 0.02 0.01 0.01 -0.003 -0.003 0.03 0.03 -0.07 -0.07 -0.04 -0.04 -0.03 -0.04 -0.07 -0.07IV. EstadísticosR2adj 0.33 0.31 -0.10 -0.15 -0.14 -0.18 0.01 0.01 0.02 0.002 -0.05 -0.06 0.000 -0.01 -0.01 -0.02 -0.02 -0.03 -0.03 -0.05Grados L. 80 80 48 50 49 49 255 255 81 81 92 92 78 78 114 114 83 83 76 76
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano224
Cuadro IV.6 Acoeficientes y estadísticos de las estimaciones de la esPecificación [3] de Panel en diferenciales de logaritmo de la demanda, Perú, 1965-2005
Variables
Camote (98; 98; 36) Cebada (122; 108) Frijol (203;83) Haba (273; 122) Maíz Amiláceo (284; 111; 122)
Ayacucho, Cusco y Puno
Ayacucho, Cusco y Puno Arequipa
Ayacucho, Cusco, Huancavelica y
Puno
Ayacucho, Cusco y Puno
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco, Huancavelica y
Moquegua
Ayacucho, Cusco y Huancavelica
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Moquegua, Puno y
Tacna
Ayacucho, Cusco, Huancavelica y Puno
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Moquegua, Puno y
Tacna(1) (2) (3) (4) (5) (6) (1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4) (1) (2)
I. Arreglos Preferenciales ComercialesAU 0.49 0.50 0.52 0.53 2.6 2.6 0.27 0.27 0.89 0.90 -0.48 -0.49 -1.9 -1.9 -0.30 -0.30 0.23 0.24 0.20 0.20AUT 0.02 0.02 0.02 0.02 0.12 0.12 -0.09 -0.09 -0.07 -0.07 -0.07 -0.07 -0.05 -0.05 -0.03 -0.03 -0.02 -0.02 -0.05 -0.05ACAN -0.41 -0.40 -0.39 -0.39 2.6 2.5 0.59 0.59 -0.54 -0.53 0.14 0.14 -0.002 0.01 0.62 0.62 0.59 0.59 0.03 0.03ACANT -0.05 -0.05 -0.05 -0.05 -0.41 -0.39 -0.10 -0.10 0.05 0.05 -0.06 -0.06 -0.05 -0.05 -0.07 -0.07 -0.08 -0.08 -0.04 -0.05AATPA 0.93 1.3 -2.5 -2.1 -93.2 -91.8 42.9 42.8 62.1 62.3 37.5 37.4 47.8 48.2 32.9 32.9 27.6 27.3 15.5 15.4AATPAT -0.005 -0.02 0.12 0.11 3.3 3.2 -1.5 -1.5 -2.2 -2.2 -1.4 -1.4 -1.7 -1.8 -1.2 -1.2 -1.0 -1.0 -0.56 -0.56AATPDEA 11.8 11.4 8.3 7.8 -78.2 -76.7 53.7 53.8 64.1 64.1 33.4 33.2 37.2 36.0 35.0 35.1 32.3 32.8 17.6 17.6AATPDEAT -0.31 -0.30 -0.19 -0.18 2.9 2.8 -1.8 -1.8 -2.2 -2.2 -1.3 -1.3 -1.5 -1.5 -1.3 -1.3 -1.2 -1.2 -0.62 -0.62AMEX 19.7 19.7 21.2 21.2 41.1 40.5 -9.2 -9.2 -42.8 -40.3 -19.0 -19.0 -34.3 -34.7 -14.3 -14.3 -5.6 -5.3 -3.8 -3.8AMEXT -0.85 -0.86 -0.92 -0.92 -1.8 -1.8 0.37 0.37 1.3 1.2 0.83 0.83 1.5 1.5 0.63 0.63 0.23 0.22 0.16 0.16ACHI 18.3 20.8 14.8 17.3 321.2 303.8 19.0 18.7 8.9 9.0 26.2 26.3 30.5 32.7 18.3 18.3 28.7 27.6 20.0 20.1ACHIT -0.56 -0.63 -0.45 -0.53 -9.7 -9.2 -0.56 -0.55 -0.43 -0.44 -0.78 -0.78 -0.91 -1.0 -0.54 -0.54 -0.86 -0.83 -0.60 -0.60ASUSA 6.3 6.3 5.4 5.4 5.5 5.5 2.5 2.5 0.78 0.77 3.1 3.1 3.7 3.5 2.2 2.2 -0.19 -0.16 -1.1 -1.2ASUSTA -0.64 -0.64 -0.56 -0.56 -0.48 -0.48 -0.25 -0.25 -0.10 -0.10 -0.30 -0.29 -0.37 -0.35 -0.18 -0.18 0.02 0.02 0.12 0.12AMTK -4.2 -4.3 -4.6 -4.6 -14.5 -14.4 -1.5 -1.6 -4.6 -4.6 2.4 2.4 9.8 9.9 2.0 2.0 -1.0 -1.1 -1.4 -1.4AMTKT 0.20 0.20 0.21 0.21 0.77 0.76 0.05 0.05 0.24 0.24 -0.15 -0.15 -0.51 -0.51 -0.12 -0.12 0.02 0.03 0.06 0.06AMU -54.1 -56.1 -47.4 -49.4 -273.4 -256.9 -63.3 -63.3 -26.1 -28.7 -49.5 -49.5 -55.5 -56.1 -43.3 -43.4 -54.9 -54.6 -31.7 -31.7AMUT 2.1 2.2 1.9 1.9 8.4 7.9 2.3 2.3 1.1 1.2 1.8 1.8 2.0 2.0 1.6 1.6 1.8 1.8 0.93 0.93II. Precios, IngresosdlnPn -0.20 -0.19 -0.34 -0.33 0.000 0.000 -0.26 -0.26 -0.15 -0.14 -0.20 -0.20 0.03 0.03 0.06 0.06 0.15 0.15 0.29 0.29dlnPntAlf -0.09 -0.09 -0.06 -0.06 -0.96 -0.94 0.04 0.04 -0.10 -0.10 0.000 0.000 -0.33 -0.32 0.001 0.001 0.01 0.01 0.000 0.000dlnPntPap -0.23 -0.23 -0.24 -0.24 0.17 0.16 -0.56 -0.56 -0.21 -0.20 -0.40 -0.40 0.22 0.19 -0.18 -0.18 -0.06 -0.05 -0.35 -0.35dlnPntMaia 0.41 0.40 0.42 0.41 -1.1 -1.1 0.17 0.17 -0.05 -0.05 0.20 0.20 -0.28 -0.29 0.07 0.07 0.21 0.21 0.10 0.11dlnPtxCebo 0.27 0.27 0.89 0.88 -0.34 -0.34 0.12 0.12 0.28 0.31 0.01 0.01 0.19 0.18dlnPtxCaf 0.05 0.06 0.03 0.03 0.05 0.05 -0.03 -0.03 0.15 0.15 -0.03 -0.03dlnPntCeba 0.14 0.14 -0.45 -0.45dlnP1 0.92 0.91dlnP2 0.27 0.27 0.24 0.24 1.1 1.0 0.10 0.09 -1.6 -1.6 -0.15 -0.16dLnYper -2.9 -3.0 -3.0 -3.0 -5.8 -5.7 2.4 2.4 -2.3 -2.3 3.5 3.5 4.9 5.0 4.5 4.5 2.9 2.9 0.52 0.51III. Dummies, Constante y TiempoDNiño -1.3 -1.3 -1.1 -1.1 1.3 1.3 -1.5 -1.6 -2.1 -2.1 0.65 0.65 1.3 1.4 0.28 0.28 -0.31 -0.36 -0.12 -0.12DTNiño 0.08 0.08 0.08 0.08 -0.05 -0.05 0.08 0.08 0.07 0.07 -0.01 -0.01 -0.04 -0.04 0.002 0.002 0.03 0.03 0.01 0.01DInfla -5.9 -5.9 -5.4 -5.3 -4.9 -4.9 -3.5 -3.5 -0.02 -0.03 -3.5 -3.5 -4.3 -4.3 -3.2 -3.2 -1.1 -1.1 1.10 1.11DTInfla 0.57 0.57 0.52 0.52 0.56 0.55 0.33 0.33 -0.03 -0.03 0.33 0.33 0.37 0.36 0.30 0.30 0.09 0.09 -0.11 -0.12Constante -0.52 -0.53 -0.41 -0.42 -0.29 -0.26 -0.58 -0.58 -0.39 -0.40 -0.42 -0.42 -0.95 -0.92 -0.20 -0.19 -0.22 -0.23 -0.20 -0.20Tiempo 0.16 0.17 0.14 0.15 0.12 0.11 0.09 0.09 0.09 0,09 0.08 0.08 0.16 0.16 0.002 0.002 0.05 0.05 0.06 0.06IV. EstadísticosR2adj 0.13 0.11 0.15 0.13 0.38 0.39 0.23 0.21 0.28 0.26 0.11 0.27 0.26 0.25 0.15 0.14 0.26 0.25 0.16 0.15Grados L. 64 64 66 66 4 4 92 92 76 76 273 273 50 50 243 243 92 92 255 255
Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 225
Cuadro IV.6 Acoeficientes y estadísticos de las estimaciones de la esPecificación [3] de Panel en diferenciales de logaritmo de la demanda, Perú, 1965-2005
Variables
Camote (98; 98; 36) Cebada (122; 108) Frijol (203;83) Haba (273; 122) Maíz Amiláceo (284; 111; 122)
Ayacucho, Cusco y Puno
Ayacucho, Cusco y Puno Arequipa
Ayacucho, Cusco, Huancavelica y
Puno
Ayacucho, Cusco y Puno
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco, Huancavelica y
Moquegua
Ayacucho, Cusco y Huancavelica
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Moquegua, Puno y
Tacna
Ayacucho, Cusco, Huancavelica y Puno
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Moquegua, Puno y
Tacna(1) (2) (3) (4) (5) (6) (1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4) (1) (2)
I. Arreglos Preferenciales ComercialesAU 0.49 0.50 0.52 0.53 2.6 2.6 0.27 0.27 0.89 0.90 -0.48 -0.49 -1.9 -1.9 -0.30 -0.30 0.23 0.24 0.20 0.20AUT 0.02 0.02 0.02 0.02 0.12 0.12 -0.09 -0.09 -0.07 -0.07 -0.07 -0.07 -0.05 -0.05 -0.03 -0.03 -0.02 -0.02 -0.05 -0.05ACAN -0.41 -0.40 -0.39 -0.39 2.6 2.5 0.59 0.59 -0.54 -0.53 0.14 0.14 -0.002 0.01 0.62 0.62 0.59 0.59 0.03 0.03ACANT -0.05 -0.05 -0.05 -0.05 -0.41 -0.39 -0.10 -0.10 0.05 0.05 -0.06 -0.06 -0.05 -0.05 -0.07 -0.07 -0.08 -0.08 -0.04 -0.05AATPA 0.93 1.3 -2.5 -2.1 -93.2 -91.8 42.9 42.8 62.1 62.3 37.5 37.4 47.8 48.2 32.9 32.9 27.6 27.3 15.5 15.4AATPAT -0.005 -0.02 0.12 0.11 3.3 3.2 -1.5 -1.5 -2.2 -2.2 -1.4 -1.4 -1.7 -1.8 -1.2 -1.2 -1.0 -1.0 -0.56 -0.56AATPDEA 11.8 11.4 8.3 7.8 -78.2 -76.7 53.7 53.8 64.1 64.1 33.4 33.2 37.2 36.0 35.0 35.1 32.3 32.8 17.6 17.6AATPDEAT -0.31 -0.30 -0.19 -0.18 2.9 2.8 -1.8 -1.8 -2.2 -2.2 -1.3 -1.3 -1.5 -1.5 -1.3 -1.3 -1.2 -1.2 -0.62 -0.62AMEX 19.7 19.7 21.2 21.2 41.1 40.5 -9.2 -9.2 -42.8 -40.3 -19.0 -19.0 -34.3 -34.7 -14.3 -14.3 -5.6 -5.3 -3.8 -3.8AMEXT -0.85 -0.86 -0.92 -0.92 -1.8 -1.8 0.37 0.37 1.3 1.2 0.83 0.83 1.5 1.5 0.63 0.63 0.23 0.22 0.16 0.16ACHI 18.3 20.8 14.8 17.3 321.2 303.8 19.0 18.7 8.9 9.0 26.2 26.3 30.5 32.7 18.3 18.3 28.7 27.6 20.0 20.1ACHIT -0.56 -0.63 -0.45 -0.53 -9.7 -9.2 -0.56 -0.55 -0.43 -0.44 -0.78 -0.78 -0.91 -1.0 -0.54 -0.54 -0.86 -0.83 -0.60 -0.60ASUSA 6.3 6.3 5.4 5.4 5.5 5.5 2.5 2.5 0.78 0.77 3.1 3.1 3.7 3.5 2.2 2.2 -0.19 -0.16 -1.1 -1.2ASUSTA -0.64 -0.64 -0.56 -0.56 -0.48 -0.48 -0.25 -0.25 -0.10 -0.10 -0.30 -0.29 -0.37 -0.35 -0.18 -0.18 0.02 0.02 0.12 0.12AMTK -4.2 -4.3 -4.6 -4.6 -14.5 -14.4 -1.5 -1.6 -4.6 -4.6 2.4 2.4 9.8 9.9 2.0 2.0 -1.0 -1.1 -1.4 -1.4AMTKT 0.20 0.20 0.21 0.21 0.77 0.76 0.05 0.05 0.24 0.24 -0.15 -0.15 -0.51 -0.51 -0.12 -0.12 0.02 0.03 0.06 0.06AMU -54.1 -56.1 -47.4 -49.4 -273.4 -256.9 -63.3 -63.3 -26.1 -28.7 -49.5 -49.5 -55.5 -56.1 -43.3 -43.4 -54.9 -54.6 -31.7 -31.7AMUT 2.1 2.2 1.9 1.9 8.4 7.9 2.3 2.3 1.1 1.2 1.8 1.8 2.0 2.0 1.6 1.6 1.8 1.8 0.93 0.93II. Precios, IngresosdlnPn -0.20 -0.19 -0.34 -0.33 0.000 0.000 -0.26 -0.26 -0.15 -0.14 -0.20 -0.20 0.03 0.03 0.06 0.06 0.15 0.15 0.29 0.29dlnPntAlf -0.09 -0.09 -0.06 -0.06 -0.96 -0.94 0.04 0.04 -0.10 -0.10 0.000 0.000 -0.33 -0.32 0.001 0.001 0.01 0.01 0.000 0.000dlnPntPap -0.23 -0.23 -0.24 -0.24 0.17 0.16 -0.56 -0.56 -0.21 -0.20 -0.40 -0.40 0.22 0.19 -0.18 -0.18 -0.06 -0.05 -0.35 -0.35dlnPntMaia 0.41 0.40 0.42 0.41 -1.1 -1.1 0.17 0.17 -0.05 -0.05 0.20 0.20 -0.28 -0.29 0.07 0.07 0.21 0.21 0.10 0.11dlnPtxCebo 0.27 0.27 0.89 0.88 -0.34 -0.34 0.12 0.12 0.28 0.31 0.01 0.01 0.19 0.18dlnPtxCaf 0.05 0.06 0.03 0.03 0.05 0.05 -0.03 -0.03 0.15 0.15 -0.03 -0.03dlnPntCeba 0.14 0.14 -0.45 -0.45dlnP1 0.92 0.91dlnP2 0.27 0.27 0.24 0.24 1.1 1.0 0.10 0.09 -1.6 -1.6 -0.15 -0.16dLnYper -2.9 -3.0 -3.0 -3.0 -5.8 -5.7 2.4 2.4 -2.3 -2.3 3.5 3.5 4.9 5.0 4.5 4.5 2.9 2.9 0.52 0.51III. Dummies, Constante y TiempoDNiño -1.3 -1.3 -1.1 -1.1 1.3 1.3 -1.5 -1.6 -2.1 -2.1 0.65 0.65 1.3 1.4 0.28 0.28 -0.31 -0.36 -0.12 -0.12DTNiño 0.08 0.08 0.08 0.08 -0.05 -0.05 0.08 0.08 0.07 0.07 -0.01 -0.01 -0.04 -0.04 0.002 0.002 0.03 0.03 0.01 0.01DInfla -5.9 -5.9 -5.4 -5.3 -4.9 -4.9 -3.5 -3.5 -0.02 -0.03 -3.5 -3.5 -4.3 -4.3 -3.2 -3.2 -1.1 -1.1 1.10 1.11DTInfla 0.57 0.57 0.52 0.52 0.56 0.55 0.33 0.33 -0.03 -0.03 0.33 0.33 0.37 0.36 0.30 0.30 0.09 0.09 -0.11 -0.12Constante -0.52 -0.53 -0.41 -0.42 -0.29 -0.26 -0.58 -0.58 -0.39 -0.40 -0.42 -0.42 -0.95 -0.92 -0.20 -0.19 -0.22 -0.23 -0.20 -0.20Tiempo 0.16 0.17 0.14 0.15 0.12 0.11 0.09 0.09 0.09 0,09 0.08 0.08 0.16 0.16 0.002 0.002 0.05 0.05 0.06 0.06IV. EstadísticosR2adj 0.13 0.11 0.15 0.13 0.38 0.39 0.23 0.21 0.28 0.26 0.11 0.27 0.26 0.25 0.15 0.14 0.26 0.25 0.16 0.15Grados L. 64 64 66 66 4 4 92 92 76 76 273 273 50 50 243 243 92 92 255 255
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano226
Cuadro IV.6 Bcoeficientes y estadísticos de las estimaciones de la esPecificación [3] de Panel en diferenciales de logaritmo de la demanda, Perú, 1965-2005
Variables
Maíz Amiláceo(284; 111; 122) Maíz Choclo (277; 138; 110; 116) Olluco (144; 108) Papa (284; 111)
Arequipa, Moquegua y Tacna
Ayacucho, Cusco, Huancavelica y
Puno
Apurímac, Arequipa,
Ayacucho, Cusco, Huancavelica,
Moquegua, Puno y Tacna
Arequipa, Ayacucho, Cusco
y Puno
Arequipa, Moquegua y Tacna
Ayacucho, Cusco, Huancavelica y Puno
Arequipa, Ayacucho, Cusco y Huancavelica
Ayacucho, Cusco y Puno
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Moquegua, Puno y
Tacna
Arequipa, Moquegua y Tacna
(3) (4) (5) (6) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4)I. Arreglos Preferenciales ComercialesAU -0.24 -0.24 0.32 0.32 -0.16 -0.16 0.17 0.16 0.07 0.07 0.03 0.01 0.22 0.23 -0.04 -0.04 0.06 0.06 -0.45 -0.45AUT -0.04 -0.04 -0.06 -0.06 -0.01 -0.01 0.002 0.002 0.01 0.01 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.05 -0.05 -0.07 -0.07 -0.03 -0.03ACAN 0.23 0.23 -0.15 -0.15 0.84 0.84 1.4 1.3 0.64 0.65 0.94 0.94 -1.6 -1.6 -0.41 -0.41 0.28 0.28 0.28 0.28ACANT -0.03 -0.03 -0.05 -0.05 -0.06 -0.06 -0.11 -0.10 -0.07 -0.07 -0.02 -0.02 0.13 0.14 -0.03 -0.03 -0.05 -0.05 -0.04 -0.04AATPA 4.8 4.8 24.3 24.3 13.0 13.4 -0.10 -0.55 12.3 12.3 -0.01 0.13 32.1 32.1 33.4 33.4 20.5 20.4 14.8 14.7AATPAT -0.22 -0.22 -0.87 -0.87 -0.48 -0.49 0.02 0.03 -0.44 -0.44 -0.001 -0.01 -1.2 -1.2 -1.2 -1.2 -0.73 -0.72 -0.57 -0.57AATPDEA 0.71 0.62 32.4 32.8 19.3 20.1 -5.20 -5.06 25.6 26.1 -8.1 -8.3 35.6 35.5 39.4 39.4 22.2 22.1 15.6 15.8AATPDEAT -0.11 -0.10 -1.10 -1.11 -0.65 -0.68 0.16 0.16 -0.80 -0.81 0.21 0.21 -1.3 -1.3 -1.4 -1.4 -0.78 -0.77 -0.60 -0.60AMEX -12.2 -12.2 -2.8 -2.8 -4.2 -4.4 6.5 6.2 3.6 3.6 -4.2 -4.4 -1.7 -1.7 -4.8 -4.8 -6.7 -6.6 -12.4 -12.4AMEXT 0.54 0.54 0.11 0.11 0.19 0.20 -0.28 -0.27 -0.15 -0.15 0.17 0.18 0.07 0.07 0.21 0.21 0.28 0.27 0.54 0.54ACHI 33.6 33.7 12.1 11.7 13.3 12.9 119.5 113.3 8.8 7.8 17.9 19.4 -123.5 -125.7 -0.13 1.16 13.7 13.7 4.5 4.0ACHIT -1.0 -1.0 -0.36 -0.35 -0.41 -0.40 -3.6 -3.5 -0.28 -0.25 -0.55 -0.59 3.8 3.8 0.02 -0.02 -0.41 -0.41 -0.13 -0.12ASUSA 2.7 2.7 -5.2 -5.2 1.3 1.4 -0.38 -0.32 -1.7 -1.7 1.3 1.2 -4.0 -4.0 -3.4 -3.4 0.06 0.05 3.0 3.0ASUSTA -0.25 -0.25 0.48 0.48 -0.12 -0.13 0.01 0.01 0.20 0.19 -0.17 -0.16 0.40 0.40 0.32 0.32 -0.01 -0.01 -0.31 -0.31AMTK 1.2 1.2 -1.8 -1.8 1.2 1.2 -0.75 -0.68 -0.54 -0.52 -0.06 0.01 -2.2 -2.2 0.22 0.19 -0.18 -0.19 3.0 3.0AMTKT -0.07 -0.07 0.06 0.06 -0.06 -0.07 0.04 0.03 0.05 0.05 -0.05 -0.05 0.11 0.11 -0.03 -0.03 -0.01 -0.01 -0.16 -0.16AMU -26.2 -26.3 -33.9 -33.9 -32.4 -32.7 -121.3 -114.5 -33.9 -33.4 -13.0 -13.3 97.4 99.7 -29.3 -30.6 -30.7 -30.6 -16.9 -16.7AMUT 0.98 0.99 0.81 0.81 1.2 1.2 3.9 3.7 0.94 0.93 0.77 0.78 -3.25 -3.33 0.78 0.83 1.1 1.0 0.84 0.84II. Precios, IngresosdlnPn 0.22 0.22 -0.10 -0.10 -0.11 -0.11 -0.02 -0.02 -0.23 -0.24 0.16 0.17 -0.08 -0.08 -0.05 -0.05 -0.54 -0.54 -0.35 -0.34dlnPntAlf 0.001 0.001 0.06 0.06 0.000 0.000 0.11 0.12 0.000 0.000 0.12 0.12 0.07 0.07 0.07 0.07 0.000 0.000 0.000 0.000dlnPntPap -0.08 -0.08 -0.51 -0.51 -0.19 -0.19 0.04 0.03 -0.11 -0.10 -0.13 -0.15 -0.41 -0.41 -0.51 -0.51dlnPntMaia 0.20 0.20 -0.11 -0.10 0.26 0.26 -0.20 -0.19 0.37 0.37 0.21 0.21 0.26 0.26 -0.02 -0.02dlnPtxCebo -0.12 -0.12 0.54 0.54 0.02 0.01 0.07 0.07 0.15 0.14 0.16 0.17 0.28 0.29 0.41 0.41 0.06 0.06 -0.11 -0.12dlnPtxCaf 0.15 0.15 0.03 0.03 0.08 0.08dlnPntCeba 0.15 0.15 0.08 0.08 -0.26 -0.26 -0.04 -0.04dlnP1 -0.12 -0.12 0.01 0.01 -0.12 -0.12 -0.10 -0.10 -0.10 -0.11 -0.09 -0.09dlnP2 0.31 0.31 -0.09 -0.10 -0.02 -0.02 0.19 0.19dLnYper 1.3 1.3 -0.58 -0.59 1.3 1.3 -2.2 -2.1 -0.35 -0.32 0.96 0.98 1.0 1.0 1.0 1.0 1.4 1.4 2.0 2.0III. Dummies, Constante y TiempoDNiño 0.45 0.46 -0.45 -0.47 0.24 0.24 1.2 1.3 -0.94 -0.96 2.1 2.2 -0.43 -0.43 -0.91 -0.91 -0.81 -0.82 -0.68 -0.69DTNiño -0.02 -0.02 0.03 0.03 0.003 0.003 -0.06 -0.06 0.05 0.05 -0.08 -0.09 0.03 0.03 0.05 0.05 0.04 0.04 0.03 0.03DInfla -2.9 -2.9 4.5 4.5 -2.4 -2.5 -2.0 -2.1 2.3 2.3 -5.2 -5.2 6.5 6.5 3.7 3.7 -0.73 -0.72 -4.3 -4.3DTInfla 0.30 0.29 -0.44 -0.44 0.23 0.24 0.23 0.24 -0.24 -0.24 0.54 0.54 -0.66 -0.66 -0.35 -0.35 0.08 0.08 0.44 0.44Constante -0.03 -0.03 -0.10 -0.11 0.14 0.17 0.78 0.82 -0.12 -0.11 1.1 1.2 -0.36 -0.35 -0.39 -0.39 -0.15 -0.15 0.12 0.12Tiempo -0.01 -0.01 0.08 0.08 -0.04 -0.05 -0.12 -0.13 0.03 0.03 -0.22 -0.22 0.09 0.08 0.11 0.11 0.03 0.03 -0.03 -0.04EstadísticosR2adj 0.27 0.25 0.16 0.16 -0.002 -0.01 -0.01 -0.01 0.08 0.06 -0.05 -0.04 0.22 0.21 0.31 0.30 0.37 0.36 0.49 0.48Grados L. 80 80 80 80 247 247 105 105 78 78 84 84 113 113 75 75 255 255 80 80
Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 227
Cuadro IV.6 Bcoeficientes y estadísticos de las estimaciones de la esPecificación [3] de Panel en diferenciales de logaritmo de la demanda, Perú, 1965-2005
Variables
Maíz Amiláceo(284; 111; 122) Maíz Choclo (277; 138; 110; 116) Olluco (144; 108) Papa (284; 111)
Arequipa, Moquegua y Tacna
Ayacucho, Cusco, Huancavelica y
Puno
Apurímac, Arequipa,
Ayacucho, Cusco, Huancavelica,
Moquegua, Puno y Tacna
Arequipa, Ayacucho, Cusco
y Puno
Arequipa, Moquegua y Tacna
Ayacucho, Cusco, Huancavelica y Puno
Arequipa, Ayacucho, Cusco y Huancavelica
Ayacucho, Cusco y Puno
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Moquegua, Puno y
Tacna
Arequipa, Moquegua y Tacna
(3) (4) (5) (6) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4)I. Arreglos Preferenciales ComercialesAU -0.24 -0.24 0.32 0.32 -0.16 -0.16 0.17 0.16 0.07 0.07 0.03 0.01 0.22 0.23 -0.04 -0.04 0.06 0.06 -0.45 -0.45AUT -0.04 -0.04 -0.06 -0.06 -0.01 -0.01 0.002 0.002 0.01 0.01 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.05 -0.05 -0.07 -0.07 -0.03 -0.03ACAN 0.23 0.23 -0.15 -0.15 0.84 0.84 1.4 1.3 0.64 0.65 0.94 0.94 -1.6 -1.6 -0.41 -0.41 0.28 0.28 0.28 0.28ACANT -0.03 -0.03 -0.05 -0.05 -0.06 -0.06 -0.11 -0.10 -0.07 -0.07 -0.02 -0.02 0.13 0.14 -0.03 -0.03 -0.05 -0.05 -0.04 -0.04AATPA 4.8 4.8 24.3 24.3 13.0 13.4 -0.10 -0.55 12.3 12.3 -0.01 0.13 32.1 32.1 33.4 33.4 20.5 20.4 14.8 14.7AATPAT -0.22 -0.22 -0.87 -0.87 -0.48 -0.49 0.02 0.03 -0.44 -0.44 -0.001 -0.01 -1.2 -1.2 -1.2 -1.2 -0.73 -0.72 -0.57 -0.57AATPDEA 0.71 0.62 32.4 32.8 19.3 20.1 -5.20 -5.06 25.6 26.1 -8.1 -8.3 35.6 35.5 39.4 39.4 22.2 22.1 15.6 15.8AATPDEAT -0.11 -0.10 -1.10 -1.11 -0.65 -0.68 0.16 0.16 -0.80 -0.81 0.21 0.21 -1.3 -1.3 -1.4 -1.4 -0.78 -0.77 -0.60 -0.60AMEX -12.2 -12.2 -2.8 -2.8 -4.2 -4.4 6.5 6.2 3.6 3.6 -4.2 -4.4 -1.7 -1.7 -4.8 -4.8 -6.7 -6.6 -12.4 -12.4AMEXT 0.54 0.54 0.11 0.11 0.19 0.20 -0.28 -0.27 -0.15 -0.15 0.17 0.18 0.07 0.07 0.21 0.21 0.28 0.27 0.54 0.54ACHI 33.6 33.7 12.1 11.7 13.3 12.9 119.5 113.3 8.8 7.8 17.9 19.4 -123.5 -125.7 -0.13 1.16 13.7 13.7 4.5 4.0ACHIT -1.0 -1.0 -0.36 -0.35 -0.41 -0.40 -3.6 -3.5 -0.28 -0.25 -0.55 -0.59 3.8 3.8 0.02 -0.02 -0.41 -0.41 -0.13 -0.12ASUSA 2.7 2.7 -5.2 -5.2 1.3 1.4 -0.38 -0.32 -1.7 -1.7 1.3 1.2 -4.0 -4.0 -3.4 -3.4 0.06 0.05 3.0 3.0ASUSTA -0.25 -0.25 0.48 0.48 -0.12 -0.13 0.01 0.01 0.20 0.19 -0.17 -0.16 0.40 0.40 0.32 0.32 -0.01 -0.01 -0.31 -0.31AMTK 1.2 1.2 -1.8 -1.8 1.2 1.2 -0.75 -0.68 -0.54 -0.52 -0.06 0.01 -2.2 -2.2 0.22 0.19 -0.18 -0.19 3.0 3.0AMTKT -0.07 -0.07 0.06 0.06 -0.06 -0.07 0.04 0.03 0.05 0.05 -0.05 -0.05 0.11 0.11 -0.03 -0.03 -0.01 -0.01 -0.16 -0.16AMU -26.2 -26.3 -33.9 -33.9 -32.4 -32.7 -121.3 -114.5 -33.9 -33.4 -13.0 -13.3 97.4 99.7 -29.3 -30.6 -30.7 -30.6 -16.9 -16.7AMUT 0.98 0.99 0.81 0.81 1.2 1.2 3.9 3.7 0.94 0.93 0.77 0.78 -3.25 -3.33 0.78 0.83 1.1 1.0 0.84 0.84II. Precios, IngresosdlnPn 0.22 0.22 -0.10 -0.10 -0.11 -0.11 -0.02 -0.02 -0.23 -0.24 0.16 0.17 -0.08 -0.08 -0.05 -0.05 -0.54 -0.54 -0.35 -0.34dlnPntAlf 0.001 0.001 0.06 0.06 0.000 0.000 0.11 0.12 0.000 0.000 0.12 0.12 0.07 0.07 0.07 0.07 0.000 0.000 0.000 0.000dlnPntPap -0.08 -0.08 -0.51 -0.51 -0.19 -0.19 0.04 0.03 -0.11 -0.10 -0.13 -0.15 -0.41 -0.41 -0.51 -0.51dlnPntMaia 0.20 0.20 -0.11 -0.10 0.26 0.26 -0.20 -0.19 0.37 0.37 0.21 0.21 0.26 0.26 -0.02 -0.02dlnPtxCebo -0.12 -0.12 0.54 0.54 0.02 0.01 0.07 0.07 0.15 0.14 0.16 0.17 0.28 0.29 0.41 0.41 0.06 0.06 -0.11 -0.12dlnPtxCaf 0.15 0.15 0.03 0.03 0.08 0.08dlnPntCeba 0.15 0.15 0.08 0.08 -0.26 -0.26 -0.04 -0.04dlnP1 -0.12 -0.12 0.01 0.01 -0.12 -0.12 -0.10 -0.10 -0.10 -0.11 -0.09 -0.09dlnP2 0.31 0.31 -0.09 -0.10 -0.02 -0.02 0.19 0.19dLnYper 1.3 1.3 -0.58 -0.59 1.3 1.3 -2.2 -2.1 -0.35 -0.32 0.96 0.98 1.0 1.0 1.0 1.0 1.4 1.4 2.0 2.0III. Dummies, Constante y TiempoDNiño 0.45 0.46 -0.45 -0.47 0.24 0.24 1.2 1.3 -0.94 -0.96 2.1 2.2 -0.43 -0.43 -0.91 -0.91 -0.81 -0.82 -0.68 -0.69DTNiño -0.02 -0.02 0.03 0.03 0.003 0.003 -0.06 -0.06 0.05 0.05 -0.08 -0.09 0.03 0.03 0.05 0.05 0.04 0.04 0.03 0.03DInfla -2.9 -2.9 4.5 4.5 -2.4 -2.5 -2.0 -2.1 2.3 2.3 -5.2 -5.2 6.5 6.5 3.7 3.7 -0.73 -0.72 -4.3 -4.3DTInfla 0.30 0.29 -0.44 -0.44 0.23 0.24 0.23 0.24 -0.24 -0.24 0.54 0.54 -0.66 -0.66 -0.35 -0.35 0.08 0.08 0.44 0.44Constante -0.03 -0.03 -0.10 -0.11 0.14 0.17 0.78 0.82 -0.12 -0.11 1.1 1.2 -0.36 -0.35 -0.39 -0.39 -0.15 -0.15 0.12 0.12Tiempo -0.01 -0.01 0.08 0.08 -0.04 -0.05 -0.12 -0.13 0.03 0.03 -0.22 -0.22 0.09 0.08 0.11 0.11 0.03 0.03 -0.03 -0.04EstadísticosR2adj 0.27 0.25 0.16 0.16 -0.002 -0.01 -0.01 -0.01 0.08 0.06 -0.05 -0.04 0.22 0.21 0.31 0.30 0.37 0.36 0.49 0.48Grados L. 80 80 80 80 247 247 105 105 78 78 84 84 113 113 75 75 255 255 80 80
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano228
Cuadro IV.6 Ccoeficientes y estadísticos de las estimaciones de la esPecificación [3] de Panel en diferenciales de logaritmo de la demanda, Perú, 1965-2005
Variables
Piña (117; 117) Plátano (226; 108) Quinua (245; 122) Té (39) Tomate (270; 111; 112)
Ayacucho, Cusco y Puno
Ayacucho, Cusco y Puno
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Moquegua, Puno y
Tacna
Ayacucho, Cusco y Puno
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Moquegua y Puno
Ayacucho, Cusco, Huancavelica y Puno
Cusco
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Moquegua, Puno y
Tacna
Arequipa, Moquegua y Tacna
Ayacucho, Cusco, Huancavelica y Puno
(1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4) (1) (2) (1) (2) (3) (4) (5) (6)I. Arreglos Preferenciales ComercialesAU -0.14 -0.14 -0.15 -0.15 0.05 0.05 0.11 0.12 -0.06 -0.06 -0.01 -0.01 -0.80 -0.80 -0.35 -0.34 -0.38 -0.38 -0.17 -0.17AUT 0.02 0.02 0.01 0.01 -0.03 -0.03 -0.02 -0.02 -0.06 -0.06 -0.07 -0.07 -0.08 -0.08 -0.003 -0.003 -0.003 -0.003 0.002 0.003ACAN 0.13 0.13 0.11 0.11 0.03 0.03 0.48 0.40 -0.12 -0.13 0.44 0.44 0.92 0.92 -0.10 -0.10 -0.55 -0.55 0.36 0.35ACANT -0.001 -0.001 0.003 0.002 -0.01 -0.01 -0.08 -0.07 -0.04 -0.04 -0.10 -0.10 -0.01 -0.01 0.01 0.01 0.03 0.03 -0.01 -0.01AATPA -5.9 -5.8 -5.6 -5.5 9.7 9.6 26.6 26.6 25.0 24.7 41.2 41.2 17.5 17.5 7.3 7.2 5.1 5.1 5.0 4.8AATPAT 0.20 0.19 0.18 0.18 -0.36 -0.36 -0.98 -0.98 -0.90 -0.89 -1.5 -1.52 -0.64 -0.64 -0.27 -0.26 -0.22 -0.22 -0.15 -0.14AATPDEA -2.6 -2.5 -3.1 -3.0 13.2 13.0 25.0 25.0 27.5 27.1 46.1 45.9 -6.9 -6.9 13.1 12.9 7.5 7.5 3.7 3.8AATPDEAT 0.11 0.11 0.12 0.12 -0.46 -0.45 -0.93 -0.93 -0.98 -0.96 -1.7 -1.7 -0.03 -0.03 -0.43 -0.42 -0.29 -0.29 -0.12 -0.12AMEX 1.4 1.3 0.23 0.18 -3.9 -3.9 1.6 1.6 -7.7 -7.6 -10.3 -10.3 -23.2 -23.2 -5.4 -5.3 -8.8 -8.7 2.5 2.6AMEXT -0.06 -0.06 -0.01 -0.01 0.17 0.16 -0.06 -0.07 0.35 0.35 0.47 0.47 0.98 0.98 0.23 0.23 0.38 0.38 -0.13 -0.14ACHI 7.8 7.8 7.4 7.4 -9.5 -9.4 78.5 68.8 11.8 11.9 36.0 36.4 15.1 15.1 -16.2 -15.7 -3.3 -3.3 -3.4 -3.9ACHIT -0.25 -0.25 -0.24 -0.24 0.30 0.30 -2.4 -2.07 -0.35 -0.36 -1.1 -1.1 -0.49 -0.49 0.48 0.47 0.09 0.09 0.10 0.11ASUSA 0.50 0.51 0.39 0.40 2.9 2.9 1.9 1.8 1.1 1.1 0.001 -0.02 -0.62 -0.62 2.0 1.9 7.7 7.7 -2.2 -2.2ASUSTA -0.09 -0.09 -0.08 -0.08 -0.25 -0.25 -0.16 -0.16 -0.10 -0.09 -0.002 -0.001 -0.06 -0.06 -0.19 -0.18 -0.75 -0.75 0.26 0.26AMTK 0.36 0.37 0.58 0.59 -2.3 -2.3 -2.0 -2.0 0.57 0.55 -0.68 -0.67 5.1 5.1 1.9 1.9 3.2 3.2 -2.6 -2.7AMTKT -0.03 -0.04 -0.04 -0.04 0.14 0.14 0.10 0.10 -0.05 -0.05 -0.02 -0.02 -0.29 -0.29 -0.10 -0.10 -0.18 -0.18 0.16 0.17AMU -4.1 -4.2 -2.2 -2.2 0.62 0.67 -103.2 -93.5 -35.8 -35.6 -76.1 -76.2 -12.7 -12.7 5.1 4.8 -5.3 -5.3 -0.05 0.20AMUT 0.21 0.21 0.13 0.13 0.11 0.10 3.4 3.1 1.2 1.2 2.6 2.56 0.64 0.64 -0.04 -0.03 0.69 0.69 -0.23 -0.24II. Precios, IngresosdlnPn -0.14 -0.14 -0.20 -0.20 -0.21 -0.21 -0.14 -0.13 0.04 0.04 0.53 0.54 -0.92 -0.92 -0.06 -0.06 -0.09 -0.09 0.02 0.02dlnPntAlf 0.13 0.13 0.13 0.13 0.10 0.10 0.12 0.12 -0.000 -0.000 0.15 0.15 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 0.001 0.001dlnPntPap -0.29 -0.29 -0.30 -0.30 -0.16 -0.16 0.04 0.04 -0.40 -0.40 -0.80 -0.80 -0.07 -0.07 0.22 0.22 0.40 0.40 0.27 0.27dlnPntMaia 0.10 0.09 0.01 0.01 0.26 0.26 0.34 0.34 0.37 0.37 -0.11 -0.11 -0.64 -0.64 -0.22 -0.22 -0.25 -0.25 -0.17 -0.17dlnPtxCebo 0.11 0.11 -0.05 -0.04 0.01 0.01 -0.02 -0.02 0.34 0.34 0.12 0.12 -0.11 -0.11 -0.18 -0.18 -0.20 -0.20dlnPtxCaf 0.04 0.04 0.05 0.05 -0.08 -0.07 -0.13 -0.13 -0.10 -0.10dlnPntCeba -0.15 -0.15 -0.62 -0.62 -0.19 -0.19dlnP1 0.04 0.04 0.01 0.01 0.77 0.77 0.05 0.05dlnP2 -0.12 -0.13 0.50 0.50 0.05 0.05 -0.03 -0.03dLnYper 0.49 0.50 0.60 0.61 2.1 2.1 0.87 0.84 3.6 3.6 6.9 6.9 -1.2 -1.2 1.5 1.5 3.8 3.8 -0.34 -0.36III. Dummies, Constante y TiempoDNiño -0.30 -0.29 -0.24 -0.24 -0.06 -0.06 0.08 0.08 0.002 -0.002 0.56 0.58 -0.03 -0.03 -0.92 -0.92 -0.21 -0.21 -0.47 -0.48DTNiño 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 -0.000 0.000 0.02 0.02 0.02 0.02 -0.02 -0.02 0.04 0.04 0.01 0.01 0.01 0.01DInfla -1.4 -1.4 -1.2 -1.2 -1.8 -1.8 -1.6 -1.5 -0.72 -0.70 -1.1 -1.1 -3.3 -3.3 -2.2 -2.2 -8.5 -8.5 3.3 3.3DTInfla 0.13 0.13 0.11 0.11 0.17 0.17 0.16 0.15 0.07 0.07 0.14 0.14 0.34 0.34 0.18 0.18 0.79 0.79 -0.35 -0.35Constante -0.05 -0.05 -0.05 -0.05 -0.15 -0.15 -0.29 -0.27 -0.45 -0.46 -0.37 -0.36 0.18 0.18 -0.20 -0.20 -0.08 -0.08 -0.23 -0.24Tiempo 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.02 0.06 0.05 0.08 0.08 0.04 0.04 -0.08 -0.08 0.03 0.03 0.02 0.02 0.03 0.03IV. EstadísticosR2adj 0.09 0.07 0.07 0.05 0.10 0.08 0.28 0.27 0.12 0.10 0.25 0.22 -3.9 -3.9 -0.03 -0.06 -0.09 -0.11 -0.07 -0.11Grados L. 87 87 86 86 196 196 74 74 215 215 89 89 8 8 240 240 79 79 80 80
Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 229
Cuadro IV.6 Ccoeficientes y estadísticos de las estimaciones de la esPecificación [3] de Panel en diferenciales de logaritmo de la demanda, Perú, 1965-2005
Variables
Piña (117; 117) Plátano (226; 108) Quinua (245; 122) Té (39) Tomate (270; 111; 112)
Ayacucho, Cusco y Puno
Ayacucho, Cusco y Puno
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Moquegua, Puno y
Tacna
Ayacucho, Cusco y Puno
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Moquegua y Puno
Ayacucho, Cusco, Huancavelica y Puno
Cusco
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Moquegua, Puno y
Tacna
Arequipa, Moquegua y Tacna
Ayacucho, Cusco, Huancavelica y Puno
(1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4) (1) (2) (1) (2) (3) (4) (5) (6)I. Arreglos Preferenciales ComercialesAU -0.14 -0.14 -0.15 -0.15 0.05 0.05 0.11 0.12 -0.06 -0.06 -0.01 -0.01 -0.80 -0.80 -0.35 -0.34 -0.38 -0.38 -0.17 -0.17AUT 0.02 0.02 0.01 0.01 -0.03 -0.03 -0.02 -0.02 -0.06 -0.06 -0.07 -0.07 -0.08 -0.08 -0.003 -0.003 -0.003 -0.003 0.002 0.003ACAN 0.13 0.13 0.11 0.11 0.03 0.03 0.48 0.40 -0.12 -0.13 0.44 0.44 0.92 0.92 -0.10 -0.10 -0.55 -0.55 0.36 0.35ACANT -0.001 -0.001 0.003 0.002 -0.01 -0.01 -0.08 -0.07 -0.04 -0.04 -0.10 -0.10 -0.01 -0.01 0.01 0.01 0.03 0.03 -0.01 -0.01AATPA -5.9 -5.8 -5.6 -5.5 9.7 9.6 26.6 26.6 25.0 24.7 41.2 41.2 17.5 17.5 7.3 7.2 5.1 5.1 5.0 4.8AATPAT 0.20 0.19 0.18 0.18 -0.36 -0.36 -0.98 -0.98 -0.90 -0.89 -1.5 -1.52 -0.64 -0.64 -0.27 -0.26 -0.22 -0.22 -0.15 -0.14AATPDEA -2.6 -2.5 -3.1 -3.0 13.2 13.0 25.0 25.0 27.5 27.1 46.1 45.9 -6.9 -6.9 13.1 12.9 7.5 7.5 3.7 3.8AATPDEAT 0.11 0.11 0.12 0.12 -0.46 -0.45 -0.93 -0.93 -0.98 -0.96 -1.7 -1.7 -0.03 -0.03 -0.43 -0.42 -0.29 -0.29 -0.12 -0.12AMEX 1.4 1.3 0.23 0.18 -3.9 -3.9 1.6 1.6 -7.7 -7.6 -10.3 -10.3 -23.2 -23.2 -5.4 -5.3 -8.8 -8.7 2.5 2.6AMEXT -0.06 -0.06 -0.01 -0.01 0.17 0.16 -0.06 -0.07 0.35 0.35 0.47 0.47 0.98 0.98 0.23 0.23 0.38 0.38 -0.13 -0.14ACHI 7.8 7.8 7.4 7.4 -9.5 -9.4 78.5 68.8 11.8 11.9 36.0 36.4 15.1 15.1 -16.2 -15.7 -3.3 -3.3 -3.4 -3.9ACHIT -0.25 -0.25 -0.24 -0.24 0.30 0.30 -2.4 -2.07 -0.35 -0.36 -1.1 -1.1 -0.49 -0.49 0.48 0.47 0.09 0.09 0.10 0.11ASUSA 0.50 0.51 0.39 0.40 2.9 2.9 1.9 1.8 1.1 1.1 0.001 -0.02 -0.62 -0.62 2.0 1.9 7.7 7.7 -2.2 -2.2ASUSTA -0.09 -0.09 -0.08 -0.08 -0.25 -0.25 -0.16 -0.16 -0.10 -0.09 -0.002 -0.001 -0.06 -0.06 -0.19 -0.18 -0.75 -0.75 0.26 0.26AMTK 0.36 0.37 0.58 0.59 -2.3 -2.3 -2.0 -2.0 0.57 0.55 -0.68 -0.67 5.1 5.1 1.9 1.9 3.2 3.2 -2.6 -2.7AMTKT -0.03 -0.04 -0.04 -0.04 0.14 0.14 0.10 0.10 -0.05 -0.05 -0.02 -0.02 -0.29 -0.29 -0.10 -0.10 -0.18 -0.18 0.16 0.17AMU -4.1 -4.2 -2.2 -2.2 0.62 0.67 -103.2 -93.5 -35.8 -35.6 -76.1 -76.2 -12.7 -12.7 5.1 4.8 -5.3 -5.3 -0.05 0.20AMUT 0.21 0.21 0.13 0.13 0.11 0.10 3.4 3.1 1.2 1.2 2.6 2.56 0.64 0.64 -0.04 -0.03 0.69 0.69 -0.23 -0.24II. Precios, IngresosdlnPn -0.14 -0.14 -0.20 -0.20 -0.21 -0.21 -0.14 -0.13 0.04 0.04 0.53 0.54 -0.92 -0.92 -0.06 -0.06 -0.09 -0.09 0.02 0.02dlnPntAlf 0.13 0.13 0.13 0.13 0.10 0.10 0.12 0.12 -0.000 -0.000 0.15 0.15 -0.000 -0.000 -0.000 -0.000 0.001 0.001dlnPntPap -0.29 -0.29 -0.30 -0.30 -0.16 -0.16 0.04 0.04 -0.40 -0.40 -0.80 -0.80 -0.07 -0.07 0.22 0.22 0.40 0.40 0.27 0.27dlnPntMaia 0.10 0.09 0.01 0.01 0.26 0.26 0.34 0.34 0.37 0.37 -0.11 -0.11 -0.64 -0.64 -0.22 -0.22 -0.25 -0.25 -0.17 -0.17dlnPtxCebo 0.11 0.11 -0.05 -0.04 0.01 0.01 -0.02 -0.02 0.34 0.34 0.12 0.12 -0.11 -0.11 -0.18 -0.18 -0.20 -0.20dlnPtxCaf 0.04 0.04 0.05 0.05 -0.08 -0.07 -0.13 -0.13 -0.10 -0.10dlnPntCeba -0.15 -0.15 -0.62 -0.62 -0.19 -0.19dlnP1 0.04 0.04 0.01 0.01 0.77 0.77 0.05 0.05dlnP2 -0.12 -0.13 0.50 0.50 0.05 0.05 -0.03 -0.03dLnYper 0.49 0.50 0.60 0.61 2.1 2.1 0.87 0.84 3.6 3.6 6.9 6.9 -1.2 -1.2 1.5 1.5 3.8 3.8 -0.34 -0.36III. Dummies, Constante y TiempoDNiño -0.30 -0.29 -0.24 -0.24 -0.06 -0.06 0.08 0.08 0.002 -0.002 0.56 0.58 -0.03 -0.03 -0.92 -0.92 -0.21 -0.21 -0.47 -0.48DTNiño 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 -0.000 0.000 0.02 0.02 0.02 0.02 -0.02 -0.02 0.04 0.04 0.01 0.01 0.01 0.01DInfla -1.4 -1.4 -1.2 -1.2 -1.8 -1.8 -1.6 -1.5 -0.72 -0.70 -1.1 -1.1 -3.3 -3.3 -2.2 -2.2 -8.5 -8.5 3.3 3.3DTInfla 0.13 0.13 0.11 0.11 0.17 0.17 0.16 0.15 0.07 0.07 0.14 0.14 0.34 0.34 0.18 0.18 0.79 0.79 -0.35 -0.35Constante -0.05 -0.05 -0.05 -0.05 -0.15 -0.15 -0.29 -0.27 -0.45 -0.46 -0.37 -0.36 0.18 0.18 -0.20 -0.20 -0.08 -0.08 -0.23 -0.24Tiempo 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.02 0.06 0.05 0.08 0.08 0.04 0.04 -0.08 -0.08 0.03 0.03 0.02 0.02 0.03 0.03IV. EstadísticosR2adj 0.09 0.07 0.07 0.05 0.10 0.08 0.28 0.27 0.12 0.10 0.25 0.22 -3.9 -3.9 -0.03 -0.06 -0.09 -0.11 -0.07 -0.11Grados L. 87 87 86 86 196 196 74 74 215 215 89 89 8 8 240 240 79 79 80 80
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano230C
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Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 231Va
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Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano232
Cuadro IV.7coeficientes y estadísticos de las estimaciones de la esPecificación [4] de oferta, Perú, 1965-2005
Variables
Aceituna (99) Ajo (185) Alfalfa (280) Arroz (165) Camote (289) Cebada (271) Frijol (242) Haba (269) Maíz Amiláceo (280)
Arequipa, Moquegua y Tacna
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Moquegua y Tacna
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Moquegua, Puno y
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Arequipa, Ayacucho, Cusco, Madre de Dios
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Apurímac, Arequipa,
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Moquegua, Puno y Tacna
Apurímac, Arequipa,
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Moquegua, Puno y Tacna
Apurímac, Arequipa,
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Madre de Dios, y Moquegua
Apurímac, Arequipa,
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Moquegua, Puno y Tacna
Apurímac, Arequipa,
Ayacucho, Cusco, Huancavelica,
Moquegua, Puno y Tacna
(1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2)I. Arreglos Preferenciales Comerciales AU -0.56 -0.56 0.35 0.35 -0.08 -0.08 1.3 1.3 -0.02 -0.02 0.36 0.36 -0.13 -0.12 0.22 0.22 0.11 0.11AUT 0.02 0.02 -0.02 -0.02 0.003 0.003 -0.06 -0.06 -0.02 -0.02 -0.03 -0.03 -0.02 -0.02 0.002 0.002 -0.02 -0.02ACAN -43.9 -44.0 -3.5 -3.5 0.11 0.06 18.8 -14.7 5.7 5.7 -2.1 -2.1 1.6 1.7 -9.3 -9.3 5.3 5.3ACANT 1.5 1.5 0.10 0.10 -0.003 -0.002 -0.60 0.42 -0.19 -0.20 0.04 0.04 -0.08 -0.08 0.27 0.27 -0.18 -0.18AATPA -11.5 -11.4 2.9 3.0 -1.6 -1.6 24.6 24.6 2.4 2.4 8.6 8.6 8.5 8.5 10.6 10.6 -1.6 -1.5AATPAT 0.37 0.36 -0.09 -0.09 0.06 0.06 -0.89 -0.89 -0.09 -0.09 -0.29 -0.29 -0.30 -0.30 -0.40 -0.39 0.05 0.05AATPDEA -48.0 -47.8 1.0 1.6 -3.9 -3.9 21.3 21.0 3.3 3.4 11.0 11.1 4.7 4.7 8.5 8.5 -2.6 -2.6AATPDEAT 1.3 1.3 -0.07 -0.08 0.13 0.13 -0.79 -0.79 -0.12 -0.13 -0.37 -0.37 -0.20 -0.20 -0.34 -0.34 0.08 0.08AMEX -11.6 -11.6 4.3 4.2 0.84 0.86 6.2 6.0 -2.3 -2.4 2.8 2.7 -2.4 -2.4 1.6 1.6 -0.36 -0.37AMEXT 0.51 0.51 -0.20 -0.20 -0.04 -0.04 -0.31 -0.31 0.09 0.10 -0.12 -0.12 0.13 0.12 -0.07 -0.07 0.02 0.03ACHI 81.8 81.7 3.4 3.4 4.2 4.3 -8.0 25.8 8.7 8.7 5.6 5.7 15.6 15.5 16.1 16.1 10.8 10.8ACHIT -2.6 -2.5 -0.12 -0.12 -0.13 -0.13 0.27 -0.76 -0.27 -0.27 -0.17 -0.17 -0.47 -0.47 -0.49 -0.49 -0.32 -0.32ASUSA 3.8 3.8 -0.05 -0.20 -0.48 -0.48 0.87 0.88 4.8 4.8 0.83 0.83 4.5 4.5 -0.19 -0.20 -1.0 -1.0ASUSTA -0.36 -0.37 -0.04 -0.03 0.05 0.05 -0.03 -0.03 -0.5 -0.5 -0.09 -0.09 -0.44 -0.44 0.02 0.02 0.09 0.09AMTK 2.6 2.6 -0.32 -0.09 -0.52 -0.52 -9.2 -9.2 -0.55 -0.52 -1.2 -1.2 1.3 1.3 0.02 0.01 0.09 0.09AMTKT -0.12 -0.12 -0.01 -0.03 0.03 0.03 0.47 0.47 0.02 0.02 0.05 0.04 -0.07 -0.07 -0.02 -0.02 -0.03 -0.03AMU -25.4 -25.5 -16.4 -16.4 0.35 0.21 -12.1 -45.7 -15.3 -15.4 -19.8 -20.0 -27.0 -27.0 -27.1 -27.0 -8.2 -8.2AMUT 1.1 1.1 0.65 0.65 -0.09 -0.08 0.47 1.49 0.72 0.72 0.71 0.71 1.2 1.2 0.89 0.89 0.22 0.23II. Precios, Salarios, Tecnologíadlniprf -0.03 -0.04 0.05 0.05 0.002 0.001 0.04 0.04 0.03 0.03 -0.02 -0.02 0.09 0.09 -0.002 -0.002 0.004 0.003dlnPn 0.69 0.70 -0.05 -0.05 0.000 0.000 -0.14 -0.14 0.000 0.000 -0.04 -0.04 0.02 0.02 0.15 0.15 0.17 0.17dlnwy 0.82 0.92 -0.48 -0.47 -0.19 -0.19 0.41 0.42 0.40 0.44 0.25 0.25 0.60 0.62 0.51 0.50 1.3 1.3dlnRend 1.2 1.2 1.0 0.99 0.91 0.90 1.5 1.5 1.1 1.1 1.2 1.2 1.8 1.8 n.d n.d 1.6 1.6III. Dummies, Constante y TiempoDNiño 9.3 9.3 -0.61 -0.62 0.44 0.44 -0.11 -0.10 -0.34 -0.34 -0.61 -0.61 -0.14 -0.14 -0.28 -0.28 0.32 0.32DTNiño -0.48 -0.48 0.02 0.02 -0.02 -0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.03 0.03 0.01 0.01 0.01 0.01 -0.01 -0.01DInfla -3.7 -3.7 -1.6 -1.6 1.1 1.1 0.51 0.49 -4.2 -4.2 -0.96 -0.97 -4.7 -4.7 -0.20 -0.19 0.23 0.22DTInfla 0.37 0.37 0.16 0.16 -0.11 -0.11 -0.04 -0.04 0.39 0.39 0.09 0.09 0.47 0.47 -0.004 -0.004 -0.02 -0.02Constante 44.1 44.2 3.6 3.6 -0.46 -0.41 -18.7 14.8 -6.44 -6.49 1.65 1.72 -1.5 -1.5 9.2 9.2 -5.1 -5.1Tiempo -1.6 -1.6 -0.1 -0.1 0.05 0.04 0.57 -0.45 0.29 0.29 -0.003 -0.005 0.05 0.05 -0.25 -0.25 0.15 0.15IV. EstadísticosR2adj 0.90 0.90 0.16 0.14 0.26 0.27 -0.43 -0.47 0.16 0.14 0.31 0.29 0.42 0.41 0.13 0.11 0.48 0.46Grados L. 71 71 157 157 252 252 137 137 261 261 243 243 214 214 242 242 252 252
Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 233
Cuadro IV.7coeficientes y estadísticos de las estimaciones de la esPecificación [4] de oferta, Perú, 1965-2005
Variables
Aceituna (99) Ajo (185) Alfalfa (280) Arroz (165) Camote (289) Cebada (271) Frijol (242) Haba (269) Maíz Amiláceo (280)
Arequipa, Moquegua y Tacna
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Moquegua y Tacna
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Moquegua, Puno y
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Arequipa, Ayacucho, Cusco, Madre de Dios
y Puno
Apurímac, Arequipa,
Ayacucho, Cusco, Huancavelica, Madre de Dios,
Moquegua, Puno y Tacna
Apurímac, Arequipa,
Ayacucho, Cusco, Huancavelica,
Moquegua, Puno y Tacna
Apurímac, Arequipa,
Ayacucho, Cusco, Huancavelica,
Madre de Dios, y Moquegua
Apurímac, Arequipa,
Ayacucho, Cusco, Huancavelica,
Moquegua, Puno y Tacna
Apurímac, Arequipa,
Ayacucho, Cusco, Huancavelica,
Moquegua, Puno y Tacna
(1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2)I. Arreglos Preferenciales Comerciales AU -0.56 -0.56 0.35 0.35 -0.08 -0.08 1.3 1.3 -0.02 -0.02 0.36 0.36 -0.13 -0.12 0.22 0.22 0.11 0.11AUT 0.02 0.02 -0.02 -0.02 0.003 0.003 -0.06 -0.06 -0.02 -0.02 -0.03 -0.03 -0.02 -0.02 0.002 0.002 -0.02 -0.02ACAN -43.9 -44.0 -3.5 -3.5 0.11 0.06 18.8 -14.7 5.7 5.7 -2.1 -2.1 1.6 1.7 -9.3 -9.3 5.3 5.3ACANT 1.5 1.5 0.10 0.10 -0.003 -0.002 -0.60 0.42 -0.19 -0.20 0.04 0.04 -0.08 -0.08 0.27 0.27 -0.18 -0.18AATPA -11.5 -11.4 2.9 3.0 -1.6 -1.6 24.6 24.6 2.4 2.4 8.6 8.6 8.5 8.5 10.6 10.6 -1.6 -1.5AATPAT 0.37 0.36 -0.09 -0.09 0.06 0.06 -0.89 -0.89 -0.09 -0.09 -0.29 -0.29 -0.30 -0.30 -0.40 -0.39 0.05 0.05AATPDEA -48.0 -47.8 1.0 1.6 -3.9 -3.9 21.3 21.0 3.3 3.4 11.0 11.1 4.7 4.7 8.5 8.5 -2.6 -2.6AATPDEAT 1.3 1.3 -0.07 -0.08 0.13 0.13 -0.79 -0.79 -0.12 -0.13 -0.37 -0.37 -0.20 -0.20 -0.34 -0.34 0.08 0.08AMEX -11.6 -11.6 4.3 4.2 0.84 0.86 6.2 6.0 -2.3 -2.4 2.8 2.7 -2.4 -2.4 1.6 1.6 -0.36 -0.37AMEXT 0.51 0.51 -0.20 -0.20 -0.04 -0.04 -0.31 -0.31 0.09 0.10 -0.12 -0.12 0.13 0.12 -0.07 -0.07 0.02 0.03ACHI 81.8 81.7 3.4 3.4 4.2 4.3 -8.0 25.8 8.7 8.7 5.6 5.7 15.6 15.5 16.1 16.1 10.8 10.8ACHIT -2.6 -2.5 -0.12 -0.12 -0.13 -0.13 0.27 -0.76 -0.27 -0.27 -0.17 -0.17 -0.47 -0.47 -0.49 -0.49 -0.32 -0.32ASUSA 3.8 3.8 -0.05 -0.20 -0.48 -0.48 0.87 0.88 4.8 4.8 0.83 0.83 4.5 4.5 -0.19 -0.20 -1.0 -1.0ASUSTA -0.36 -0.37 -0.04 -0.03 0.05 0.05 -0.03 -0.03 -0.5 -0.5 -0.09 -0.09 -0.44 -0.44 0.02 0.02 0.09 0.09AMTK 2.6 2.6 -0.32 -0.09 -0.52 -0.52 -9.2 -9.2 -0.55 -0.52 -1.2 -1.2 1.3 1.3 0.02 0.01 0.09 0.09AMTKT -0.12 -0.12 -0.01 -0.03 0.03 0.03 0.47 0.47 0.02 0.02 0.05 0.04 -0.07 -0.07 -0.02 -0.02 -0.03 -0.03AMU -25.4 -25.5 -16.4 -16.4 0.35 0.21 -12.1 -45.7 -15.3 -15.4 -19.8 -20.0 -27.0 -27.0 -27.1 -27.0 -8.2 -8.2AMUT 1.1 1.1 0.65 0.65 -0.09 -0.08 0.47 1.49 0.72 0.72 0.71 0.71 1.2 1.2 0.89 0.89 0.22 0.23II. Precios, Salarios, Tecnologíadlniprf -0.03 -0.04 0.05 0.05 0.002 0.001 0.04 0.04 0.03 0.03 -0.02 -0.02 0.09 0.09 -0.002 -0.002 0.004 0.003dlnPn 0.69 0.70 -0.05 -0.05 0.000 0.000 -0.14 -0.14 0.000 0.000 -0.04 -0.04 0.02 0.02 0.15 0.15 0.17 0.17dlnwy 0.82 0.92 -0.48 -0.47 -0.19 -0.19 0.41 0.42 0.40 0.44 0.25 0.25 0.60 0.62 0.51 0.50 1.3 1.3dlnRend 1.2 1.2 1.0 0.99 0.91 0.90 1.5 1.5 1.1 1.1 1.2 1.2 1.8 1.8 n.d n.d 1.6 1.6III. Dummies, Constante y TiempoDNiño 9.3 9.3 -0.61 -0.62 0.44 0.44 -0.11 -0.10 -0.34 -0.34 -0.61 -0.61 -0.14 -0.14 -0.28 -0.28 0.32 0.32DTNiño -0.48 -0.48 0.02 0.02 -0.02 -0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.03 0.03 0.01 0.01 0.01 0.01 -0.01 -0.01DInfla -3.7 -3.7 -1.6 -1.6 1.1 1.1 0.51 0.49 -4.2 -4.2 -0.96 -0.97 -4.7 -4.7 -0.20 -0.19 0.23 0.22DTInfla 0.37 0.37 0.16 0.16 -0.11 -0.11 -0.04 -0.04 0.39 0.39 0.09 0.09 0.47 0.47 -0.004 -0.004 -0.02 -0.02Constante 44.1 44.2 3.6 3.6 -0.46 -0.41 -18.7 14.8 -6.44 -6.49 1.65 1.72 -1.5 -1.5 9.2 9.2 -5.1 -5.1Tiempo -1.6 -1.6 -0.1 -0.1 0.05 0.04 0.57 -0.45 0.29 0.29 -0.003 -0.005 0.05 0.05 -0.25 -0.25 0.15 0.15IV. EstadísticosR2adj 0.90 0.90 0.16 0.14 0.26 0.27 -0.43 -0.47 0.16 0.14 0.31 0.29 0.42 0.41 0.13 0.11 0.48 0.46Grados L. 71 71 157 157 252 252 137 137 261 261 243 243 214 214 242 242 252 252
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano234
Cuadro IV.7 Acoeficientes y estadísticos de las estimaciones de la esPecificación [4] de oferta, Perú, 1965-2005
Variables
Maíz choclo (303) Olluco (210) Papa (256) Piña (140) Plátano (265) Quinua (241) Té (33) Tomate (268) Yuca (236)
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Madre de Dios, Moquegua,
Puno y Tacna
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica y Puno
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Moquegua, Puno y
Tacna
Ayacucho, Cusco, Madre de Dios y
Puno
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Madre de Dios, Puno y Tacna
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Moquegua y Puno
Cusco
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Madre de Dios,
Moquegua, Puno y Tacna
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Madre de Dios,
Moquegua y Puno
(1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2)I. Arreglos Preferenciales Comerciales AU -0.10 -0.09 0.14 0.14 0.38 0.38 0.14 0.14 0.27 0.26 0.19 0.19 -0.19 -0.19 -0.17 -0.18 0.11 0.11AUT -0.02 -0.02 -0.01 -0.01 -0.02 -0.02 0.01 0.01 -0.02 -0.02 -0.02 -0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 -0.08 -0.07ACAN -5.9 -6.0 -4.0 -4.0 -3.4 -3.5 -7.9 -7.9 -8.3 -8.3 -6.0 -6.0 -31.1 -31.1 10.2 10.3 33.9 30.3ACANT 0.17 0.18 0.11 0.11 0.11 0.11 0.24 0.24 0.26 0.26 0.19 0.19 1.1 1.1 -0.34 -0.34 -1.1 -1.0AATPA 12.3 12.3 9.4 9.4 0.89 0.89 1.7 1.7 6.0 6.1 4.0 4.0 -9.0 -9.0 -4.3 -4.1 31.2 27.7AATPAT -0.45 -0.45 -0.32 -0.32 -0.02 -0.02 -0.06 -0.06 -0.20 -0.21 -0.13 -0.13 0.35 0.35 0.16 0.15 -1.04 -0.92AATPDEA 12.5 12.9 11.1 11.1 0.39 0.36 -2.1 -2.2 5.7 5.7 3.0 2.9 -12.2 -12.2 0.14 0.25 39.6 36.1AATPDEAT -0.46 -0.47 -0.36 -0.37 -0.01 -0.01 0.05 0.05 -0.19 -0.19 -0.11 -0.11 0.43 0.43 0.03 0.02 -1.3 -1.2AMEX -4.1 -4.1 2.8 2.8 3.2 3.2 4.9 5.0 2.7 2.7 -0.16 -0.15 -10.3 -10.3 0.95 0.84 2.0 1.9AMEXT 0.17 0.17 -0.11 -0.11 -0.15 -0.15 -0.22 -0.22 -0.13 -0.13 0.01 0.01 0.48 0.48 -0.03 -0.03 -0.08 -0.08ACHI 22.0 22.1 8.0 8.0 -1.2 -1.2 19.4 19.3 -5.3 -5.3 1.4 1.4 15.8 15.8 -15.8 -16.1 -39.8 -36.3ACHIT -0.67 -0.68 -0.24 -0.24 0.03 0.03 -0.60 -0.60 0.16 0.16 -0.05 -0.05 -0.60 -0.60 0.48 0.48 1.2 1.1ASUSA -0.44 -0.47 -0.33 -0.33 -0.30 -0.30 -0.76 -0.77 1.0 1.0 -0.78 -0.77 1.0 1.0 0.22 0.25 -1.1 -0.9ASUSTA 0.05 0.05 0.04 0.04 0.02 0.02 0.03 0.03 -0.08 -0.08 0.08 0.08 -0.11 -0.11 -0.01 -0.01 0.11 0.09AMTK -0.34 -0.37 -0.71 -0.71 -1.9 -1.9 -0.31 -0.32 -2.5 -2.5 0.02 0.01 -1.0 -1.0 1.0 1.0 -0.91 -0.92AMTKT 0.02 0.02 0.04 0.04 0.09 0.09 0.000 0.000 0.15 0.15 0.000 0.000 0.07 0.07 -0.03 -0.04 0.06 0.06AMU -28.9 -29.0 -19.3 -19.3 -1.6 -1.6 -21.4 -21.4 -1.9 -1.9 -5.5 -5.5 3.8 3.8 10.6 10.8 -63.1 -46.7AMUT 0.88 0.89 0.49 0.49 0.03 0.03 0.74 0.74 0.09 0.09 0.004 0.005 -0.17 -0.17 -0.48 -0.49 2.2 1.7II. Precios, Salarios, Tecnologíadlniprf 0.11 0.11 0.09 0.09 -0.001 -0.001 -0.15 -0.15 -0.003 -0.002 0.05 0.05 0.05 0.05 -0.13 -0.13 0.09 0.09dlnPn -0.10 -0.09 -0.01 -0.01 -0.05 -0.05 -0.02 -0.02 -0.15 -0.15 -0.02 -0.02 -0.27 -0.27 -0.06 -0.06 -0.10 -0.09dlnwy 0.09 0.04 0.12 0.12 0.73 0.73 0.05 0.03 -0.05 -0.04 0.36 0.36 -0.79 -0.79 0.35 0.42 0.05 0.07dlnRend 0.82 0.83 0.95 0.95 1.7 1.7 1.0 1.0 0.60 0.60 1.7 1.7 0.97 0.97 1.4 1.4 1.3 1.3III. Dummies, Constante y TiempoDNiño 0.92 0.92 -0.60 -0.60 -0.27 -0.27 -0.23 -0.24 -0.27 -0.27 -0.70 -0.70 4.45 4.45 -1.1 -1.1 -0.50 -0.47DTNiño -0.04 -0.04 0.03 0.03 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.04 0.04 -0.25 -0.25 0.05 0.05 0.03 0.03DInfla 0.47 0.51 2.0 2.0 0.44 0.43 -0.23 -0.23 0.03 0.03 2.7 2.7 -1.2 -1.2 1.1 1.1 2.0 1.7DTInfla -0.07 -0.07 -0.22 -0.22 -0.05 -0.05 0.04 0.04 -0.01 -0.01 -0.27 -0.27 0.13 0.13 -0.16 -0.16 -0.21 -0.18Constante 6.0 6.2 2.7 2.7 3.0 3.0 8.1 8.1 8.2 8.2 4.4 4.4 31.7 31.7 -11.3 -11.3 -34.5 -30.8Tiempo -0.16 -0.17 0.04 0.04 -0.05 -0.05 -0.25 -0.25 -0.24 -0.24 -0.02 -0.02 -1.1 -1.1 0.48 0.48 1.1 1.0 IV. EstadísticosR2adj 0.10 0.09 0.37 0.35 0.69 0.68 0.32 0.30 0.10 0.08 0.47 0.46 0.95 0.95 0.16 0.14 0.17 0.15Grados L. 275 275 182 182 228 228 112 122 237 237 213 213 5 5 240 240 210 210
Fuente: Elaboración propia.
Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 235
Cuadro IV.7 Acoeficientes y estadísticos de las estimaciones de la esPecificación [4] de oferta, Perú, 1965-2005
Variables
Maíz choclo (303) Olluco (210) Papa (256) Piña (140) Plátano (265) Quinua (241) Té (33) Tomate (268) Yuca (236)
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Madre de Dios, Moquegua,
Puno y Tacna
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica y Puno
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Moquegua, Puno y
Tacna
Ayacucho, Cusco, Madre de Dios y
Puno
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Madre de Dios, Puno y Tacna
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Moquegua y Puno
Cusco
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Madre de Dios,
Moquegua, Puno y Tacna
Apurímac, Arequipa, Ayacucho, Cusco,
Huancavelica, Madre de Dios,
Moquegua y Puno
(1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2)I. Arreglos Preferenciales Comerciales AU -0.10 -0.09 0.14 0.14 0.38 0.38 0.14 0.14 0.27 0.26 0.19 0.19 -0.19 -0.19 -0.17 -0.18 0.11 0.11AUT -0.02 -0.02 -0.01 -0.01 -0.02 -0.02 0.01 0.01 -0.02 -0.02 -0.02 -0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 -0.08 -0.07ACAN -5.9 -6.0 -4.0 -4.0 -3.4 -3.5 -7.9 -7.9 -8.3 -8.3 -6.0 -6.0 -31.1 -31.1 10.2 10.3 33.9 30.3ACANT 0.17 0.18 0.11 0.11 0.11 0.11 0.24 0.24 0.26 0.26 0.19 0.19 1.1 1.1 -0.34 -0.34 -1.1 -1.0AATPA 12.3 12.3 9.4 9.4 0.89 0.89 1.7 1.7 6.0 6.1 4.0 4.0 -9.0 -9.0 -4.3 -4.1 31.2 27.7AATPAT -0.45 -0.45 -0.32 -0.32 -0.02 -0.02 -0.06 -0.06 -0.20 -0.21 -0.13 -0.13 0.35 0.35 0.16 0.15 -1.04 -0.92AATPDEA 12.5 12.9 11.1 11.1 0.39 0.36 -2.1 -2.2 5.7 5.7 3.0 2.9 -12.2 -12.2 0.14 0.25 39.6 36.1AATPDEAT -0.46 -0.47 -0.36 -0.37 -0.01 -0.01 0.05 0.05 -0.19 -0.19 -0.11 -0.11 0.43 0.43 0.03 0.02 -1.3 -1.2AMEX -4.1 -4.1 2.8 2.8 3.2 3.2 4.9 5.0 2.7 2.7 -0.16 -0.15 -10.3 -10.3 0.95 0.84 2.0 1.9AMEXT 0.17 0.17 -0.11 -0.11 -0.15 -0.15 -0.22 -0.22 -0.13 -0.13 0.01 0.01 0.48 0.48 -0.03 -0.03 -0.08 -0.08ACHI 22.0 22.1 8.0 8.0 -1.2 -1.2 19.4 19.3 -5.3 -5.3 1.4 1.4 15.8 15.8 -15.8 -16.1 -39.8 -36.3ACHIT -0.67 -0.68 -0.24 -0.24 0.03 0.03 -0.60 -0.60 0.16 0.16 -0.05 -0.05 -0.60 -0.60 0.48 0.48 1.2 1.1ASUSA -0.44 -0.47 -0.33 -0.33 -0.30 -0.30 -0.76 -0.77 1.0 1.0 -0.78 -0.77 1.0 1.0 0.22 0.25 -1.1 -0.9ASUSTA 0.05 0.05 0.04 0.04 0.02 0.02 0.03 0.03 -0.08 -0.08 0.08 0.08 -0.11 -0.11 -0.01 -0.01 0.11 0.09AMTK -0.34 -0.37 -0.71 -0.71 -1.9 -1.9 -0.31 -0.32 -2.5 -2.5 0.02 0.01 -1.0 -1.0 1.0 1.0 -0.91 -0.92AMTKT 0.02 0.02 0.04 0.04 0.09 0.09 0.000 0.000 0.15 0.15 0.000 0.000 0.07 0.07 -0.03 -0.04 0.06 0.06AMU -28.9 -29.0 -19.3 -19.3 -1.6 -1.6 -21.4 -21.4 -1.9 -1.9 -5.5 -5.5 3.8 3.8 10.6 10.8 -63.1 -46.7AMUT 0.88 0.89 0.49 0.49 0.03 0.03 0.74 0.74 0.09 0.09 0.004 0.005 -0.17 -0.17 -0.48 -0.49 2.2 1.7II. Precios, Salarios, Tecnologíadlniprf 0.11 0.11 0.09 0.09 -0.001 -0.001 -0.15 -0.15 -0.003 -0.002 0.05 0.05 0.05 0.05 -0.13 -0.13 0.09 0.09dlnPn -0.10 -0.09 -0.01 -0.01 -0.05 -0.05 -0.02 -0.02 -0.15 -0.15 -0.02 -0.02 -0.27 -0.27 -0.06 -0.06 -0.10 -0.09dlnwy 0.09 0.04 0.12 0.12 0.73 0.73 0.05 0.03 -0.05 -0.04 0.36 0.36 -0.79 -0.79 0.35 0.42 0.05 0.07dlnRend 0.82 0.83 0.95 0.95 1.7 1.7 1.0 1.0 0.60 0.60 1.7 1.7 0.97 0.97 1.4 1.4 1.3 1.3III. Dummies, Constante y TiempoDNiño 0.92 0.92 -0.60 -0.60 -0.27 -0.27 -0.23 -0.24 -0.27 -0.27 -0.70 -0.70 4.45 4.45 -1.1 -1.1 -0.50 -0.47DTNiño -0.04 -0.04 0.03 0.03 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.04 0.04 -0.25 -0.25 0.05 0.05 0.03 0.03DInfla 0.47 0.51 2.0 2.0 0.44 0.43 -0.23 -0.23 0.03 0.03 2.7 2.7 -1.2 -1.2 1.1 1.1 2.0 1.7DTInfla -0.07 -0.07 -0.22 -0.22 -0.05 -0.05 0.04 0.04 -0.01 -0.01 -0.27 -0.27 0.13 0.13 -0.16 -0.16 -0.21 -0.18Constante 6.0 6.2 2.7 2.7 3.0 3.0 8.1 8.1 8.2 8.2 4.4 4.4 31.7 31.7 -11.3 -11.3 -34.5 -30.8Tiempo -0.16 -0.17 0.04 0.04 -0.05 -0.05 -0.25 -0.25 -0.24 -0.24 -0.02 -0.02 -1.1 -1.1 0.48 0.48 1.1 1.0 IV. EstadísticosR2adj 0.10 0.09 0.37 0.35 0.69 0.68 0.32 0.30 0.10 0.08 0.47 0.46 0.95 0.95 0.16 0.14 0.17 0.15Grados L. 275 275 182 182 228 228 112 122 237 237 213 213 5 5 240 240 210 210
Fuente: Elaboración propia.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano236
Las cifras de estos cuadros sugieren, en primer lugar, que existen diferencias en la incidencia estadística de los coeficientes de los APC en las cuatro especificaciones estimadas. De los 18 productos agrícolas considerados en cada grupo relevante de regiones, en 12 productos de las especificaciones de precios relativos y de oferta, seis productos de las especificaciones de la demanda y tres de las especificaciones de los ratios de producción, por lo menos un coeficiente (pero no todos) de los APC incidió de forma estadísticamente significativa106 sobre las respectivas variables dependientes de dichas especificaciones. Estos resultados sugieren que los APC han incidido relativamente más sobre la tasa de variación de los precios relativos de los productos no transables y muchos menos sobre la respectiva de producción. De otro lado, que la incidencia estadística de los APC sobre la variación de la producción ha sido más importante por el canal de la oferta que por el de la demanda. Solo en dos productos, Ajo y Té, ningún coeficiente de los APC incidió de forma estadísticamente significativa en las cuatro especificaciones estimadas. En segundo lugar, en adición a los productos Ajo y Té, en los productos Aceituna, Frijol, Plátano y Quinua, la casi totalidad de los coeficientes de los APC en la especificación de precios han sido también estadísticamente no significativos. Similarmente y en adición a los de Ajo y Té, todos los coeficientes de los APC en la especificación de oferta de los productos de Alfalfa, Arroz, Quinua y Yuca fueron estadísticamente no significativos. En tercer lugar, existen diferencias en las estimaciones (coeficientes) esta-dísticamente significativas de los impactos de los APC en las especificaciones de precios. La mayoría de estas estimaciones para los arreglos de liberali-zación unilateral (como la ocurrida desde 1990) o arreglos de liberalización regional o bilateral (como los casos de la Comunidad Andina, los acuerdos con Chile107 y México) han tenido un efecto negativo inicial sobre la tasa de crecimiento de los precios relativos de los productos agrícolas no transables,
106 En ciertas regresiones de la especificación de ratios de producción [2], para el Ajo y en la especificación de la oferta [4], para el Té, algunos de los coeficientes de los APC fueron también estadísticamente significativos. Sin embargo, con cambios de regiones o productos transables en el denominador, estos mismos coeficientes resultaron ser no estadísticamente significativos.
107 Nótese que el arreglo con Chile incorpora los efectos de los arreglos bilaterales con Argentina y Brasil.
Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 237
para luego recuperar la tendencia habitual de dicha tasa de crecimiento108. Este resultado es consistente con las evidencias descritas en la Sección IV.2 y la hipótesis de Valdivia (2001), la cual postula que la apertura comercial (por los arreglos unilaterales y regionales) ha originado un decrecimiento de los precios relativos de los productos agrícolas no transables. De otro lado, los arreglos del sistema generalizado de preferencias (como el ASUSA, ATPA y ATPDEA) han tenido efectos contrarios sobre la variación de los precios relativos. Esto es, efectos iniciales positivos sobre la variación de los precios relativos de los productos agrícolas no transables para luego retomar la tendencia habitual de la tasa de creci-miento de los precios relativos. A diferencia de los dos arreglos anteriores, el sistema generalizado de preferencias otorgados al Perú por los países desarrollados (en particular los Estados Unidos) incide solamente sobre el sector de exportador, el cual, por los efectos positivos sobre la demanda externa y posiblemente por incrementos de los precios de los productos de exportación, puede inducir a incrementos de los precios de los factores de producción usados intensivamente en la producción de los bienes agrí-colas. Este incremento de precios de los factores induciría a incrementos de los precios de los productos agrícolas no transables. En los arreglos unilaterales y regionales también se incide sobre el sector que sustituye las importaciones de productos agrícolas, lo cual puede inducir a que los efectos sobre los precios de los factores usados intensivamente en el sector Agrícola sean revertidos debido a la liberación de recursos provenientes de la producción de bienes que sustituyen a los importados. En general, los arreglos multilaterales (como el de la Ronda de Tokio y la de Uruguay) han tenido una incidencia menor sobre la variación de los precios. De los 18 productos agrícolas no transables, estos arreglos incidieron estadísticamente en cinco productos: Alfalfa, Olluco, Papa, Cebada y Habas. También incidió de forma parcial en el Maíz choclo. En los primeros tres productos, el efecto del arreglo multilateral de Tokio es similar al del sistema generalizado de preferencias, es decir, un aumento
108 Esto significa que los coeficientes de las variables AN y ANT han sido negativo y positivo respectivamente (o de signos contarios) y que la magnitud en valor absoluto del coeficiente AN es mayor que el de ANT. Cabe señalar que los cambios variables de tasa de crecimiento de los precios relativos referidos como la tendencia de dicha tasa están asociados a la vigencia de los APC y a los aspectos no identificados por el resto de variables independientes que inciden en la especificación de precios.
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano238
inicial de la tasa de variación de los precios relativos para luego retomar la tendencia habitual en la tasa de crecimiento. Para Cebada y Habas, el arreglo multilateral de la ronda de Uruguay tuvo una incidencia negativa inicial sobre la tasa de crecimiento de los precios para luego retomar su tendencia habitual. En el caso del Maíz choclo solo el efecto negativo sobre la tendencia del arreglo multilateral de Tokio fue estadísticamente significativo. Cabe anotar que el efecto del arreglo de Tokio ha sido similar a los arreglos del sistema generalizado de preferencias dado que el Perú aplicó la reciprocidad de la desgravación arancelaria a partir de la ronda de Uruguay. El efecto de este último arreglo, por otro lado, es similar a los impactos de los arreglos preferenciales comerciales bilaterales o regionales. En cuarto lugar, al igual que en los impactos sobre los precios, existen diferencias en los signos de los coeficientes estadísticamente significativos de los APC en la especificación de oferta [4]. La incidencia estadísticamente significativa y con coeficiente positivo para la variable AU y negativo para la variable AUT ha sido solo para la Papa y la Cebada. Este resultado junto con los resultados de precios sugieren que la incidencia estadísticamente significativa más importante de la liberalización comercial, iniciada en la década de 1990, ha sido sobre el producto agrícola no transable más representativo de las nueve regiones consideradas: la Papa. Esta inciden-cia estadística ha sido en elevar la tasa de crecimiento de la producción y reducir la de los precios relativos de este producto, para luego retomar la tendencia habitual de ambas variables. La explicación teórica de este resultado es que la liberalización comercial en ciertas regiones y produc-tos puede haber hecho más rentable los productos de exportación y no transables a costa de los productos que sustituyen importaciones (dado la reducción de la protección a estos productos que conlleva el arreglo unilateral). Esta mayor rentabilidad incide en una mayor oferta y una dis-minución de los precios de los productos agrícolas no transables. Con respecto a los arreglos multilaterales, solo el de Uruguay ha tenido una incidencia estadísticamente significativa para ciertos productos y regiones. Sus efectos han sido similares a los del arreglo unilateral. De los arreglos del sistema generalizado de preferenciales, solo el ATPA y el ATPDEA han tenido incidencia estadísticamente significativa en la producción. Esta ha sido inicialmente positiva para luego retomar la tendencia habitual de la tasa de crecimiento de la producción. Este resul-tado puede ser explicado por los impactos de demanda que han tenidos estos arreglos. La desgravación arancelaria unilateral de los productos
Capítulo IV. Impactos de los Arreglos Preferenciales Comerciales en el Sector Agropecuario / Mario Tello 239
agrícolas de exportación hacia los Estados Unidos (país que concedió las preferencias de estos arreglos) puede haber implicado mayores ingresos en las regiones de producción de dichos productos, involucrando una mayor demanda local de productos de estas regiones, y las colindantes a las regio-nes de producción. Estos efectos, sin embargo, no han sido generalizados para todos los productos y regiones. De acuerdo a los resultados de los cuadros, estos efectos han ocurrido específicamente para las regiones (de la muestra) productoras de Habas y Olluco. En los demás productos donde la incidencia fue estadísticamente significativa, estos arreglos incidieron solo en los precios o en la producción, pero no en ambos. En general, la incidencia estadísticamente significativa de los APC regionales o bilaterales sobre la producción y precios ha sido mixta y ha dependido del producto y las regiones consideradas en las estimaciones. Estos han incidido en precios solamente (p.e., el efecto de la Comunidad Andina, CAN, sobre la Alfalfa), producción solamente (p.e., la CAN sobre Aceitunas) o en ambas (p.e., la CAN en Habas). De otro lado, los efectos han sido positivos y negativos para un mismo arreglo, aunque para diferentes regiones y productos. Estos resultados son teóricamente consistentes con lo descrito en la Sección IV.1 y las evidencias descritas en la Sección IV.2 sobre el impacto de la liberalización en México En quinto lugar, solo en tres de los 18 productos agrícolas no transa-bles (Aceituna, Camote y Habas), cierto conjunto de APC incidieron esta-dísticamente en todas las estimaciones sobre la reasignación de producción entre los productos agrícolas no transables y transables, reportadas en el Cuadro IV.5. Estos resultados sugieren que los APC, al parecer, no han incidido de forma estadísticamente significativa en dicha reasignación de producción en la mayoría de productos y regiones de la muestra. Cabe anotar que los signos predominantes de los coeficientes de los APC indi-can que los arreglos preferenciales comerciales inicialmente pueden haber sesgado (aunque débilmente de acuerdo a los resultados estadísticos) la producción a favor de los productos agrícolas transables para luego reto-mar su tendencia habitual. Este resultado también es consistente con la evidencia descrita en la Sección IV.2. La incidencia estadística y ex post de los APC sobre la demanda tam-bién ha sido menor que aquella sobre los precios y la oferta. Solo para seis productos, en todas las regresiones reportadas en el Cuadro IV.6, existie-ron coeficientes, de por lo menos un APC, estadísticamente significativos. Estos productos son: Aceituna, Cebada, Frijol, Olluco, Papa y Quinua.
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Para estos productos, el arreglo unilateral109, al parecer, ha contribuido a una disminución de la tasa de crecimiento de la demanda, mientras que los arreglos multilaterales tuvieron un impacto inicial negativo para luego retomar su tendencia habitual (y positiva) de la demanda. A excepción del arreglo bilateral con México para el Frijol y la Papa, el resto de arreglos regionales o bilaterales, o del sistema generalizado de preferencias, ha inci-dido inicialmente de forma (estadísticamente) positiva sobre la demanda de dichos productos en las regiones consideradas en las estimaciones, para luego retomar la tendencia de la demanda de los productos. Cabe mencionar que el efecto inicial negativo del arreglo con México sobre la demanda de los productos agrícolas no transables coincide con el período hiperinflacionario iniciado a fines de 1987. En síntesis, los resultados de los impactos de los APC reportados hasta aquí, similares a las evidencias ex post descritas en la Sección IV.2 y consistentes con las consideraciones teóricas resumidas en la Sección IV.1, indican a manera de hipótesis que los APC de corte libe-ral, implementados u otorgados al Perú en el período 1970-2000, han incidido (estadística y significativamente) con mayor predominancia sobre la variación de los precios relativos de los productos agrícolas de nueve regiones de la Sierra Sur del Perú, y en menor medida sobre aquella de la producción por medio de sus efectos sobre la oferta de estos productos. Sin embargo, no todos los APC implementados en dicho período (en particular aquellos que coinciden con el período liberal de 1990-2005) han incidido sobre los precios, la oferta, la demanda y los ratios de producción de los 18 productos agrícolas no transables considerados en la muestra. De otro lado, en los casos de los APC que incidieron (estadísticamente) sobre los precios y la oferta de estos productos, la incidencia inicial fue distinta de acuerdo al tipo de APC. Así, el arreglo de liberalización unilateral, los arreglos preferenciales regionales y los multilaterales, que exigen reciprocidad en las preferencias, incidieron negativamente sobre la tasa de crecimiento de los precios relativos, y positivamente sobre la respectiva de la oferta de los productos agrícolas no transables. Contrariamente, los arreglos del sistema generalizado de preferencias y los multilaterales que no exigían reciprocidad en las preferencias incidieron positivamente sobre la tasa de variación de los
109 Incluyendo las reformas estructurales que se implementaron en el período liberal, 1990-2005.
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precios relativos, y la respectiva de la oferta de dichos productos. Estas diferencias en los cambios de precios y la cantidad ofrecida de dichos productos implican que los APC no necesariamente han aportado al incremento de los ingresos reales derivados de los 18 productos agrícolas no transables en las nueve regiones consideradas en la muestra110. Finalmente, la predominancia de coeficientes de los APC con inciden-cia estadística significativa ha sido mucho menor en las especificaciones de los ratios de producción de los productos agrícolas no transables y transables y la demanda. En los pocos productos que dichos coeficientes fueron estadísticamente significativos, los resultados sugieren que los APC sesgan inicialmente la producción hacia los bienes transables, y que sus efectos son diferenciados sobre la demanda. Al parecer, los arreglos del sistema generalizado de preferencias han tenido un efecto positivo sobre el crecimiento de la demanda, mientras que en el resto de arreglos sus efectos han sido mixtos dependiendo de las regiones y productos, aun-que se vislumbra un efecto de reducción en la tasa de crecimiento de la demanda de los productos agrícolas no transables. Consistentes con la evidencia reportada en la Sección IV.2 y el resu-men de los aspectos teóricos considerados en la Sección IV.1, estos resul-tados también relevan la posible importancia de las diferencias en inten-sidades de uso de factores, y de factores específicos entre los productos agrícolas no transables y los productos transables agrícolas y mineros, y los posibles grados de complementariedad y sustitución en producción y demanda entre los productos agrícolas transables y no transables, en la determinación de los impactos de los APC sobre los precios relativos y la producción de los bienes agrícolas no transables. Las condiciones de bienes intermedios, economías de escala y estructuras de mercados de competencia imperfecta no parecen ser relevantes ante la diversidad de productores agrícolas y la ausencia de industrias de exportación que usen insumos agrícolas no transables. Con respecto al resto de variables económicas no discretas incluidas en las especificaciones, los resultados explican y refuerzan aún más la tendencia decreciente de los precios e incrementos de la producción de los productos agrícolas no transables ocurrida en el período post reformas
110 La mitad de los 127 productos y regiones, de los que se dispone de información para el período 1990-2005, disminuyeron el valor real de producción.
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liberales, donde se concentra la mayor parte de los APC analizados. Las cifras de los cuadros respecto a dichas variables indican:
i) la variable que abrumadoramente incidió estadísticamente en casi la totalidad de estimaciones reportadas sobre la producción ha sido el rendimiento por hectárea, no solo para los productos no transables (Cuadro IV.7), sino también para los productos transables (de acuerdo a los resultados de los ratios de producción, Cuadro IV.5). Más aún, la elasticidad de la tasa de crecimiento de la producción o de los ratios con respecto a la tasa de crecimiento del rendimiento es alrededor de 1. Dos posibles interpretaciones de este resultado son, por un lado, que la variable rendimiento sea exactamente igual que la producción, siempre y cuando los cambios en las hectáreas de tierra de produc-ción no hayan cambiado significativamente durante los 41 años de la muestra de observaciones para cada producto y región. En este caso, la relación estadística sería totalmente espuria. De otro lado, si las hectáreas de tierra dedicadas a la producción son variables en el tiempo, por producto y región, entonces, la productividad de la tierra resulta uno de los principales determinantes de la producción de los productos agrícolas no transables y transables en las regiones y pro-ductos considerados en la muestra. Contrariamente, el coeficiente del rendimiento por hectárea solo fue estadísticamente significativo y con el signo positivo en la especificación de precios para dos productos, Alfalfa y Plátanos. Para los demás productos los coeficientes fueron no estadísticamente significativos, aunque en la mayoría de casos con el signo negativo. Estos resultados implicarían que los precios relativos no son sensitivos a los cambios de productividad y responden más al resto de factores de oferta y demanda analizados abajo;
ii) en nueve de los 18 productos agrícolas considerados en las estimacio-nes, los términos de intercambio proxy de los precios de los minera-les incidieron estadística y negativamente sobre los precios relativos de dichos productos. En el resto de productos, y a excepción de la Aceituna, el efecto también es negativo, aunque no estadísticamente significativo. Esto sugiere que existe un trade-off entre los precios relativos de los minerales, que son los productos que dominan más del 80% del valor exportable del Perú, y los precios relativos de los productos agrícolas no transables. Así, ceteris paribus, incrementos de los precios relativos de los minerales decrecen los precios de los
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productos agrícolas no transables. Lo contrario ocurre cuando los precios de los minerales decrecen. De acuerdo con las considera-ciones teóricas resumidas en la Sección IV.1, dos canales de oferta pueden explicar estos resultados estadísticos. El primer canal es la incidencia de los precios de los productos transables sobre los costos de producción de los productos no transables. Bajo este canal, un incremento de los precios de los minerales, que son intensivos en capital y recursos mineros, incrementa los retornos de dichos factores y disminuye los retornos de los otros factores (trabajo y tierra) usados en menor proporción en la producción de dichos productos. Estas disminuciones de costos de producción inducen que los precios de los productos no transables intensivos en el uso de los estos factores (tierra y trabajo) se reduzcan. El segundo canal es la disponibilidad de la dotación de recursos para el sector no transable. Bajo este canal, la dotación relativa disponible de los factores no usados intensivamente en el sector minero se incrementa, lo cual, por los efectos de reducción de costos, conlleva a un incremento de la oferta de los productos no transables, decreciendo así los precios de estos productos. Ambos canales inducen al decrecimiento de los precios de los no transables111;
iii) en 13 de los 18 productos, la variable demanda PBI del Perú ha inci-dido estadística, significativa y positivamente (a excepción de la Yuca) sobre las variaciones de los precios relativos o la cantidad demandada de dichos productos;
iv) solo en cuatro productos (Frijol, Maíz choclo, Olluco y Yuca) la variable crédito financiero ha incidido estadística, significativa y positivamente sobre la oferta o el ratio de producción de los productos no transables y transables. En dos productos (Piña y Tomate) los signos fueron nega-tivos y estadísticamente significativos. Para el resto de productos cuyos coeficientes no fueron estadísticamente significativos, en la mayoría
111 Los canales de demanda también pueden explicar el trade-off estadístico encontrado entre los términos de intercambio y los precios relativos de los productos agrícolas no transables. Así, por los efectos ingresos de los términos de intercambio que induzcan incrementos de la demanda (y en consecuencia de precios) de mayor proporción en el resto de productos (los no agrícolas no transables), los precios relativos de los productos agrícolas no transables disminuirían, a pesar de que los precios monetarios de estos se estén incrementando. Esta explicación resulta del numerario seleccionado para la determinación del precio relativo, que en este trabajo es el índice de precios al consumidor.
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de casos, los signos fueron positivos. Esto sugiere la posible fragilidad de la variable financiera en la determinación de la producción de los productos agrícolas no transables.
v) en cinco productos (Arroz, Frijol, Maíz Choclo, Papa y Plátano), los coeficientes de los precios relativos de la demanda fueron negativos y estadísticamente significativos. Para el Maíz Amiláceo, el coeficiente de los precios fue positivo y estadísticamente significativo. Para el resto de productos, si bien la mayoría de los coeficientes de precios fueron de signo negativo, estos no fueron estadísticamente significativos. En todos los casos, sin embargo, la elasticidad precio de la demanda fue menor a 0.6 en valor absoluto. Esto sugiere que la demanda de productos agrícolas no transables es inelástica y responde poco a los precios. De otro lado, los coeficientes de los precios estadísticamente significativos y positivos en la especificación de oferta fueron para cinco productos (Aceituna, Habas, Maíz amiláceo, Maíz choclo y Olluco). En Piña y Tomate, los coeficientes fueron también estadís-ticamente significativos, pero negativos. Para el resto de productos, los coeficientes de precios no fueron estadísticamente significativos con una variedad de signos positivos y negativos. En todos los casos, sin embargo, los coeficientes fueron menores en valor absoluto a 1. También en la mayoría de los casos estos coeficientes fueron menores que la magnitud de los coeficientes (en valor absoluto) de la espe-cificación de demanda. Estos resultados sugieren que la oferta de productos agrícolas no transables es también inelástica con respecto a los precios, y la respuesta ante cambios de estos es, por lo general, aún menor que la respuesta de la demanda;
vi) en 15 de 18 de de los productos agrícolas no transables, por lo menos uno de los coeficientes de los precios relativos de los productos agrí-colas transables en la especificación de precios fue estadísticamente significativo112. De todos los coeficientes estadísticamente significati-vos de los precios de los productos agrícolas transables, y a excepción del precio de la Cebolla, en las especificaciones de precios de la Alfalfa y el Maíz choclo y el precio del Café, en la especificación de precios del Camote, la incidencia de dichos precios relativos es positiva. Una interpretación económica de estos resultados estadísticos es que sean
112 Las excepciones fueron Aceituna, Olluco y Piña.
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por efecto costo (debido al incremento de los precios de los factores comunes y usados en la producción de ambos tipos de productos agrícolas, p.e., la tierra y la mano de obra), o por efecto de la rela-tiva escasez de los factores disponibles para los productos agrícolas no transables, incrementos de los precios de los productos agrícolas transables incrementarían los precios de los productos agrícolas no transables. Al igual que en las especificaciones de demanda y oferta, las elasticidades precio de los productos agrícolas no transables con respecto a los precios de los transables son menores (en valor absoluto) a 1, incluso (muchas de estas) menores a 0.5 (en valor absoluto);
vii) a excepción de Ajo, Alfalfa, Arroz y Yuca, los precios de por lo menos un productos agrícola (diferente al propio precio del producto) incidió estadísticamente en la especificación de demanda de los productos agrícolas no transables. Los signos de los coeficientes estadísticamente significativos de los precios agrícolas variaban por producto y región. Los signos de los coeficientes estadísticamente significativos dominantes para cada uno de estos productos sugieren que Alfalfa, Maíz amiláceo, Cebolla, Trigo y Uva son productos sustitutos y Papa y Cebada son productos complementarios en demanda113. También las elasticidades precio cruzadas de la demanda son menores a 1 en valor absoluto;
viii) solo en tres productos los coeficientes de la variable que representa la dotación de factores per cápita (el PBI per cápita) fueron estadís-ticamente significativos en la especificación de precios: dos de signo negativo (Aceituna y Quinua) y uno positivo (Haba). El signo domi-nante para los coeficientes no estadísticamente significativos de esta variable fue el negativo. El canal mediante el cual incrementos de la dotación (capital o explotación de nuevos recursos naturales) per cápita conllevan a decrecimientos de los precios de los no transables es a través del efecto sobre la dotación disponible para los productos agrícolas no transables que no usen intensivamente las dotaciones que se incrementan (capital o nuevos recursos naturales). Así, cuanto mayor sea la producción de los productos intensivos en capital, o en nuevos recursos naturales, por los incrementos de dichas dotaciones, mayor será la oferta de recursos (trabajo y tierra) disponibles y usados
113 Los coeficientes del Café estadísticamente significativos fueron positivo para la Quinua y negativo para el Plátano.
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en la producción de los bienes no transables agrícolas, los cuales por efecto producción o de costos reducirían los precios relativos de los productos no transables;
ix) los coeficientes de la variable que representaba los costos de los ser-vicios del trabajo (el PBI per cápita) fueron en la mayoría de los casos no significativos. En los tres productos (Frijol, Maíz amiláceo y Papa) cuyos coeficientes fueron estadísticamente significativos tuvieron el signo positivo. Este resultado sugiere que el PBI per cápita no es una variable adecuada o proxy de dichos costos.
iv.5 conclusiones y consideraciones finales
En contraste con la mayoría de estudios sobre los impactos de los arreglos preferenciales comerciales (APC) de corte liberal (los cuales se concen-tran en los productos transables y en el análisis de un particular arreglo y usan metodologías de modelos computables de equilibrio general ex ante y tienen una cobertura a nivel nacional), este capítulo ha estimado por primera vez el impacto ex post de un conjunto de arreglos preferenciales comerciales de corte liberal implementados por (u otorgados a) el Perú de forma simultánea sobre los precios relativos y cantidades de 18 bienes agrícolas no transables, producidos en nueve regiones o departamentos de la Sierra Sur del Perú en el periodo 1965-2005. Sujetos a las limitaciones de la información, y consistentes con los aspectos teóricos del impacto de estos arreglos en presencia de bienes no transables, los resultados del análisis de regresión usando datos de panel sugieren, a manera de hipótesis, que no todos los arreglos han incidido en los precios relativos y producción de los productos en las regiones consideradas. Más aún, los impactos (cuando estos existen estadística y significativamente) difieren de acuerdo al tipo de arreglo. Así, la liberalización comercial unilateral iniciada en 1990, junto con los arreglos regionales o bilaterales (como p.e., la Comunidad Andina, y los acuerdos con México, Chile, Brasil y Argentina) han reducido inicialmente la tasa de crecimiento de los precios relativos agrícolas no transables, y en ciertos productos y regiones, incrementado la respectiva tasa de producción. Los efectos iniciales de estos últimos arreglos, sin embargo, para otro grupo de productos y regiones también han afectado negativamente la tasa de crecimiento de la producción. Por otro lado,
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los arreglos del sistema generalizado de preferencias (como el ATPA y ATPDEA) han inicialmente incrementado los precios o la producción, al parecer, por los efectos de demanda generados por el aumento en la demanda de los bienes exportables. En los arreglos multilaterales que no exigían reciprocidad en la rebaja de los aranceles (como el de la Ronda de Tokio), sus efectos iniciales en los casos donde los coeficientes fueron estadísticamente significativos han sido similares a aquellos del sistema generalizado de preferencias. Contrariamente, los efectos iniciales de los arreglos multilaterales con exigencias en la reciprocidad de las rebajas arancelarias han sido similares a los arreglos unilaterales y de ciertos arreglos bilaterales o regionales. Estas diferencias de los efectos de los APC sobre los precios rela-tivos y la producción de los bienes agrícolas no transables no permiten discernir de forma generalizada los impactos sobre los ingresos reales de los productores de dichos bienes. Estos efectos requieren ser analizados por producto y región. Tampoco estas diferencias de efectos de los APC permiten discernir los efectos netos sobre los ingresos reales de la pobla-ción en situación de pobreza, que producen dichos bienes no transables agrícolas. Otros motivos distintos a las diferencias de efectos de los APC que evitan determinar con claridad los efectos de los APC sobre los ingreso reales de la población pobre son, en primer lugar, que del total de ingresos monetarios y no monetarios, o aquellos derivados de la comercialización de estos productos, del empleo o autoempleo que los productores realizan; no es claro qué porcentaje corresponde a ingresos por comercialización (Trivelli et al., 2000) provenientes de los productos agrícolas analizados. En segundo lugar, tampoco se conoce qué porcentaje de los gastos transferidos por los distintos programas del gobierno es originado por el incremento de la recaudación debido a los APC. En tercer lugar, se desconoce qué porcentaje de la producción analizada es producido por los agricultores en situación de pobreza. Finalmente, no se conoce el portafolio en producción que cada agricultor produce en cada región. Independientemente de los impactos de los APC, el crecimiento de la economía (del PBI), la variación de los precios relativos de los productos de exportación mineros y de ciertos productos agrícolas transables, y la productividad de la tierra son variables que han incidido (estadísticamente) sobre los precios relativos o producciones de los 18 bienes agrícolas, y en las nueve regiones consideradas. Sin embargo, los efectos de algunas de estas variables, en particular los efectos sobre los precios relativos de los
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productos agrícolas no transables, se han neutralizado. Así, p.e., si el creci-miento del PBI ha estado asociado a un incremento de los precios relativos de los minerales de exportación o a un decrecimiento de los precios de los productos agrícolas transables (debido a la apertura comercial), entonces, por efecto ingreso (o de demanda) estos han tendido a incrementar los pre-cios relativos de los productos agrícolas no transables, pero por efecto de oferta114, el incremento de precios de los minerales o la caída de los precios relativos de los productos agrícolas transables han tendido a decrecer los precios relativos de los productos agrícolas no transables. Sujeto a la confiabilidad de la información de precios, cantidades y rendimiento, los resultados también muestran que uno de los principales determinantes de la producción de los bienes agrícolas no transables en el período 1965-2005 ha sido la productividad de la tierra. La conjetura general, que deriva de estos resultados y los mostrados en las secciones anteriores, y sujeta a las limitaciones de la información usada, es que la implementación de los APC (en particular los unilaterales o los que exigen reciprocidad en las preferencias), asociados al crecimiento de la economía y a los términos de intercambio donde los sectores de exportación son dominados por los productos mineros (como es la economía peruana), no han garantizado un incremento de precios relativos o de producción; y por lo tanto tampoco de los ingresos reales derivados de la comercialización de los 18 productos agrícolas no transables, en las nueve regiones conside-radas en el trabajo en el periodo 1965-2005. Si esta conjetura es validada con mejoras de la información y la metodología usada aquí, entonces, polí-ticas de gobierno o acciones del sector privado que eleven sostenidamente la productividad de la tierra (que depende de otros factores distintos a los APC, como la innovación tecnológica, incrementos en la dotación y calidad de los servicios derivados de la infraestructura, etc.), diversifiquen la oferta exportable o que obtengan un mayor grado de procesamiento de los pro-ductos agrícolas no transables; pueden ser más efectivas que los APC en aumentar los precios relativos, la cantidad producida y los ingresos reales (derivados) de los bienes agrícolas no transables.
114 Por ejemplo, por diferencias en las intensidades de uso de factores entre los productos transables y no transables o por la disponibilidad de oferta de recursos para los pro-ductos no transables, cuando los sectores de exportación mineros están en expansión o cuando los sectores agrícolas transables que compiten con los productos importados están en recesión.
249Capítulo IV. Referencias / Mario Tello
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Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano256
Cuadro IV.A1tasa de crecimiento (g) y coeficiente de variación (cv) de los Precios relativos y cantidades de los Productos agrícolas de la muestra en las regiones del sur del Perú, 1965-2005
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
I. Precios Relativos de los Productos No TransablesAceituna
1965-1967 -11.17 2.04 24.70 3.62 11.62 1.65
1968-1970 -3.45 0.62 -13.61 1.50 -21.55 1.88
1971-1978 4.21 3.69 0.88 2.31 3.22 3.21
1979-1986 -7.52 5.12 -0.64 5.44 -4.95 5.72
1982-1983 -39.48 5.67 -39.41 6.30 0.06 1.64
1987-1990 -66.77 26.13 -42.98 14.94 -59.37 18.02
1990-1994 4.53 19.05 -3.71 4.37 -1.62 11.93
1994-1998 -20.78 11.54 -12.75 4.66 -0.65 7.15
1997-1998 -15.26 2.78 -8.20 0.00 -13.33 0.00
2000-2005 -15.28 7.97 -20.94 4.46 -22.09 8.70
1965-1989 -6.06 6.08 -3.83 5.31 -5.76 7.08
1990-2005 -6.67 17.43 -14.04 10.24 -15.08 12.79
Ajo
1965-1967 4.61 2.79 0.26 0.00 8.59 0.74 -6.13 2.05 -6.43 1.56
1968-1970 0.00 -4.35 0.70 -15.99 7.22 2.05 0.24 1.01 5.78 -8.35 3.14
1971-1978 1.90 1.92 10.69 7.29 3.37 4.78 -16.89 1.75 8.36 6.03 5.67 4.82
1979-1986 6.90 5.53 -11.41 5.87 9.21 6.67 43.02 0.00 3.80 4.00 1.11 5.32 3.77 4.87
1982-1983 -19.15 2.72 -34.09 4.40 14.52 2.08 10.41 4.73 31.16 3.82 -6.87 5.15
1987-1990 -28.45 13.48 -0.18 1.22 -27.05 12.14 31.70 6.66 -29.91 13.46 -13.52 6.91 -9.21 4.81
1990-1994 7.19 5.71 -16.85 13.06 -6.11 4.73 4.15 6.78 15.18 11.32 -21.89 10.40 -12.07 9.55
1994-1998 -0.43 0.82 -6.59 7.57 -6.45 2.81 -38.82 21.27 -11.77 4.67 6.98 4.23 -3.79 2.63
1997-1998 -1.94 0.67 48.77 7.22 -3.37 0.09 -39.70 5.14 7.07 2.91 17.12 2.32 6.95 3.08
2000-2005 -4.86 2.42 -13.85 4.62 -6.01 0.65 8.12 11.63 -18.58 10.38 -11.07 1.88 -11.34 5.07
1965-1989 -3.76 7.83 1.98 7.12 -1.99 8.97 20.94 8.60 -13.17 9.73 2.29 8.66 1.58 7.17
1990-2005 0.76 4.26 -12.77 15.21 -3.70 4.61 -3.46 15.91 -3.96 12.61 -8.85 8.68 -8.84 11.09
anexo iv
257Capítulo IV. Anexo IV / Mario Tello
Cuadro IV.A1tasa de crecimiento (g) y coeficiente de variación (cv) de los Precios relativos y cantidades de los Productos agrícolas de la muestra en las regiones del sur del Perú, 1965-2005
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
I. Precios Relativos de los Productos No TransablesAceituna
1965-1967 -11.17 2.04 24.70 3.62 11.62 1.65
1968-1970 -3.45 0.62 -13.61 1.50 -21.55 1.88
1971-1978 4.21 3.69 0.88 2.31 3.22 3.21
1979-1986 -7.52 5.12 -0.64 5.44 -4.95 5.72
1982-1983 -39.48 5.67 -39.41 6.30 0.06 1.64
1987-1990 -66.77 26.13 -42.98 14.94 -59.37 18.02
1990-1994 4.53 19.05 -3.71 4.37 -1.62 11.93
1994-1998 -20.78 11.54 -12.75 4.66 -0.65 7.15
1997-1998 -15.26 2.78 -8.20 0.00 -13.33 0.00
2000-2005 -15.28 7.97 -20.94 4.46 -22.09 8.70
1965-1989 -6.06 6.08 -3.83 5.31 -5.76 7.08
1990-2005 -6.67 17.43 -14.04 10.24 -15.08 12.79
Ajo
1965-1967 4.61 2.79 0.26 0.00 8.59 0.74 -6.13 2.05 -6.43 1.56
1968-1970 0.00 -4.35 0.70 -15.99 7.22 2.05 0.24 1.01 5.78 -8.35 3.14
1971-1978 1.90 1.92 10.69 7.29 3.37 4.78 -16.89 1.75 8.36 6.03 5.67 4.82
1979-1986 6.90 5.53 -11.41 5.87 9.21 6.67 43.02 0.00 3.80 4.00 1.11 5.32 3.77 4.87
1982-1983 -19.15 2.72 -34.09 4.40 14.52 2.08 10.41 4.73 31.16 3.82 -6.87 5.15
1987-1990 -28.45 13.48 -0.18 1.22 -27.05 12.14 31.70 6.66 -29.91 13.46 -13.52 6.91 -9.21 4.81
1990-1994 7.19 5.71 -16.85 13.06 -6.11 4.73 4.15 6.78 15.18 11.32 -21.89 10.40 -12.07 9.55
1994-1998 -0.43 0.82 -6.59 7.57 -6.45 2.81 -38.82 21.27 -11.77 4.67 6.98 4.23 -3.79 2.63
1997-1998 -1.94 0.67 48.77 7.22 -3.37 0.09 -39.70 5.14 7.07 2.91 17.12 2.32 6.95 3.08
2000-2005 -4.86 2.42 -13.85 4.62 -6.01 0.65 8.12 11.63 -18.58 10.38 -11.07 1.88 -11.34 5.07
1965-1989 -3.76 7.83 1.98 7.12 -1.99 8.97 20.94 8.60 -13.17 9.73 2.29 8.66 1.58 7.17
1990-2005 0.76 4.26 -12.77 15.21 -3.70 4.61 -3.46 15.91 -3.96 12.61 -8.85 8.68 -8.84 11.09
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano258
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
Alfalfa
1965-1967 41.40 8.32 28.59 5.09 20.63 6.72 41.40 9.07 41.40 8.14 -30.61 1.21 30.25 6.27 -12.24 1.82
1968-1970 -3.40 2.70 -8.71 0.89 4.37 0.52 -3.40 1.06 -12.99 1.81 1960.79 0.61 4.04 3.66 23.44 2.09
1971-1978 4.41 4.42 1.09 1.31 -4.76 5.26 2.94 3.83 -2.13 1.84 61.52 4.31 3.43 5.82 2.02 6.07
1979-1986 -4.57 4.92 -9.47 6.51 13.66 17.53 7.84 6.90 17.51 8.46 11.33 14.42 7.04 3.93 -0.15 3.22
1982-1983 -16.43 4.97 -0.46 0.41 55.74 8.49 10.20 4.43 35.05 2.56 -16.07 0.24 1.64 0.18 4.74 0.11
1987-1990 -61.73 45.51 -25.58 19.34 -80.48 33.66 -83.07 33.17 -77.66 30.73 -6822.09 32.08 -83.30 28.40 -56.16 16.30
1990-1994 55.34 20.60 0.09 14.10 0.42 27.08 11.71 26.06 12.80 16.40 201.75 15.29 16.38 22.98 -18.41 11.87
1994-1998 3.56 2.87 -25.46 11.76 2.27 5.18 20.59 8.20 -20.79 7.84 -641.28 14.76 1.05 1.49 5.35 6.11
1997-1998 6.78 0.30 -7.60 1.02 -17.49 0.07 -36.99 1.19 -46.26 11.05 -2151.64 0.73 -7.60 1.12 -11.05 1.71
2000-2005 -11.54 5.43 0.36 1.91 -3.29 1.84 2.58 2.39 -2.21 6.94 -175.74 5.84 -3.36 1.65 -4.78 2.72
1965-1989 -10.35 14.67 -0.21 5.45 3.66 15.02 -0.01 9.83 -1.92 13.47 2.08 17.33 -1.14 10.96 -0.44 6.15
1990-2005 13.96 12.34 -8.47 17.90 -4.52 15.16 -1.55 16.57 -2.41 12.78 -12.21 22.23 2.25 13.00 -4.76 7.52
Arroz
1965-1967 7.04 1.66 14.83 2.37 -16.21 2.78 15.45 2.81 14.20 2.53
1968-1970 5.67 0.68 -6.53 0.87 17.98 1.06 -8.27 2.13 -5.88 0.96
1971-1978 -1.90 1.24 2.13 3.49 6.94 3.48 8.87 4.81 2.48 1.82
1979-1986 0.24 3.02 -0.53 6.92 -10.96 5.25 -9.77 6.21 -10.66 5.23
1982-1983 -22.33 2.92 -51.64 6.62 -18.09 2.01 -18.37 2.59 -1.94 2.25
1987-1990 -74.15 21.75 -74.25 24.06 -67.24 23.34 -81.54 27.61 -49.24 17.97
1990-1994 -13.08 14.19 13.22 18.94 7.98 18.53 0.66 22.67 -3.61 13.90
1994-1998 11.17 4.64 -8.86 3.32 -9.47 3.76 -0.08 1.88 5.98 2.13
1997-1998 10.16 3.06 -4.42 0.23 -12.75 0.86 10.57 1.43 12.90 1.73
2000-2005 0.75 4.39 -1.63 0.86 -4.46 3.64 -0.04 1.77 -2.06 0.61
1965-1989 -4.66 6.25 -7.12 9.56 -6.07 9.07 -5.69 9.10 -5.02 8.73
1990-2005 -1.66 8.94 -0.38 10.02 -1.61 10.36 -2.18 12.18 -0.06 7.88
Camote
1965-1967 60.05 9.45 23842.89 3.55 -1.33 0.93 33.71 6.12 0.00 41.40 7.49 43.36 7.92 30.87 4.98
1968-1970 -3.91 1.65 -4813.22 0.54 11.78 3.27 -12.12 6.43 -5.06 3.85 13.63 2.37 -9.22 0.92 12.40 1.49
1971-1978 0.75 1.94 17486.55 5.71 2.98 3.09 11.49 3.58 4.31 5.02 2.94 6.93 -4.38 2.70 3.87 3.98 -0.20 1.92
(Continuación) Cuadro IV.A1
259Capítulo IV. Anexo IV / Mario Tello
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
Alfalfa
1965-1967 41.40 8.32 28.59 5.09 20.63 6.72 41.40 9.07 41.40 8.14 -30.61 1.21 30.25 6.27 -12.24 1.82
1968-1970 -3.40 2.70 -8.71 0.89 4.37 0.52 -3.40 1.06 -12.99 1.81 1960.79 0.61 4.04 3.66 23.44 2.09
1971-1978 4.41 4.42 1.09 1.31 -4.76 5.26 2.94 3.83 -2.13 1.84 61.52 4.31 3.43 5.82 2.02 6.07
1979-1986 -4.57 4.92 -9.47 6.51 13.66 17.53 7.84 6.90 17.51 8.46 11.33 14.42 7.04 3.93 -0.15 3.22
1982-1983 -16.43 4.97 -0.46 0.41 55.74 8.49 10.20 4.43 35.05 2.56 -16.07 0.24 1.64 0.18 4.74 0.11
1987-1990 -61.73 45.51 -25.58 19.34 -80.48 33.66 -83.07 33.17 -77.66 30.73 -6822.09 32.08 -83.30 28.40 -56.16 16.30
1990-1994 55.34 20.60 0.09 14.10 0.42 27.08 11.71 26.06 12.80 16.40 201.75 15.29 16.38 22.98 -18.41 11.87
1994-1998 3.56 2.87 -25.46 11.76 2.27 5.18 20.59 8.20 -20.79 7.84 -641.28 14.76 1.05 1.49 5.35 6.11
1997-1998 6.78 0.30 -7.60 1.02 -17.49 0.07 -36.99 1.19 -46.26 11.05 -2151.64 0.73 -7.60 1.12 -11.05 1.71
2000-2005 -11.54 5.43 0.36 1.91 -3.29 1.84 2.58 2.39 -2.21 6.94 -175.74 5.84 -3.36 1.65 -4.78 2.72
1965-1989 -10.35 14.67 -0.21 5.45 3.66 15.02 -0.01 9.83 -1.92 13.47 2.08 17.33 -1.14 10.96 -0.44 6.15
1990-2005 13.96 12.34 -8.47 17.90 -4.52 15.16 -1.55 16.57 -2.41 12.78 -12.21 22.23 2.25 13.00 -4.76 7.52
Arroz
1965-1967 7.04 1.66 14.83 2.37 -16.21 2.78 15.45 2.81 14.20 2.53
1968-1970 5.67 0.68 -6.53 0.87 17.98 1.06 -8.27 2.13 -5.88 0.96
1971-1978 -1.90 1.24 2.13 3.49 6.94 3.48 8.87 4.81 2.48 1.82
1979-1986 0.24 3.02 -0.53 6.92 -10.96 5.25 -9.77 6.21 -10.66 5.23
1982-1983 -22.33 2.92 -51.64 6.62 -18.09 2.01 -18.37 2.59 -1.94 2.25
1987-1990 -74.15 21.75 -74.25 24.06 -67.24 23.34 -81.54 27.61 -49.24 17.97
1990-1994 -13.08 14.19 13.22 18.94 7.98 18.53 0.66 22.67 -3.61 13.90
1994-1998 11.17 4.64 -8.86 3.32 -9.47 3.76 -0.08 1.88 5.98 2.13
1997-1998 10.16 3.06 -4.42 0.23 -12.75 0.86 10.57 1.43 12.90 1.73
2000-2005 0.75 4.39 -1.63 0.86 -4.46 3.64 -0.04 1.77 -2.06 0.61
1965-1989 -4.66 6.25 -7.12 9.56 -6.07 9.07 -5.69 9.10 -5.02 8.73
1990-2005 -1.66 8.94 -0.38 10.02 -1.61 10.36 -2.18 12.18 -0.06 7.88
Camote
1965-1967 60.05 9.45 23842.89 3.55 -1.33 0.93 33.71 6.12 0.00 41.40 7.49 43.36 7.92 30.87 4.98
1968-1970 -3.91 1.65 -4813.22 0.54 11.78 3.27 -12.12 6.43 -5.06 3.85 13.63 2.37 -9.22 0.92 12.40 1.49
1971-1978 0.75 1.94 17486.55 5.71 2.98 3.09 11.49 3.58 4.31 5.02 2.94 6.93 -4.38 2.70 3.87 3.98 -0.20 1.92
(Continuación) Cuadro IV.A1
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano260
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
1979-1986 -2.67 8.54 -11.41 4.63 3.54 4.45 -4.48 4.87 -3.38 6.34 2.46 6.08 4.42 3.67 2.43 5.20 0.50 4.25
1982-1983 24.91 3.54 -34.09 3.44 36.06 3.42 29.16 8.28 -3.16 1.44 -27.83 4.38 -16.35 1.17 -30.23 4.68 -15.43 0.36
1987-1990 -54.07 20.80 -171.14 0.95 -56.97 18.61 -50.87 13.80 -37.88 20.19 -98.65 40.35 -50.92 15.87 -59.91 24.30 -69.63 24.18
1990-1994 13.11 7.07 -12869.10 9.72 14.11 11.41 8.41 7.93 10.18 8.59 40.85 19.87 -31.37 3.95 5.22 12.55 7.45 10.36
1994-1998 8.71 2.62 -5007.05 5.57 -5.35 5.98 16.43 0.00 32.26 0.00 3.75 4.52 6.03 4.69 29.79 2.04 10.08 4.74
1997-1998 3.74 1.41 19991.75 5.36 -9.98 2.93 -27.28 0.04 -2.33 4.22 0.00 13.04 6.61
2000-2005 -8.58 3.60 -3166.49 3.18 -3.11 1.57 3.33 1.75 -6.92 3.17 -7.55 2.28 -2.94 1.38 4.39 2.00
1965-1989 -4.48 10.25 7849.61 5.56 -3.52 8.11 -2.89 8.71 -4.93 8.63 -9.23 13.92 -2.48 4.74 -0.84 8.21 -3.80 8.01
1990-2005 2.42 6.43 -6148.08 10.97 0.41 7.86 5.87 5.72 10.18 8.59 10.62 12.91 -10.17 4.46 0.25 8.17 1.14 7.29
Cebada
1965-1967 -13.61 2.15 -4.69 0.70 -22.21 3.68 -2.79 0.42 -0.22 0.55 -2.60 0.38 -0.46 0.74 -12.13 2.41
1968-1970 -3.92 2.35 6.23 0.47 8.51 1.15 0.44 1.46 3.18 2.16 4.13 1.44 -3.11 1.90 13.25 2.33
1971-1978 5.89 2.75 8.43 4.08 4.33 3.53 2.35 3.65 7.34 4.67 5.37 2.95 4.37 4.04 0.87 1.92
1979-1986 3.45 2.33 -4.78 4.42 1.38 1.97 2.92 2.81 1.40 3.16 -5.11 2.52 5.45 3.08 -2.43 3.16
1982-1983 14.44 3.70 -33.86 3.26 4.40 1.67 -12.67 3.51 23.64 1.59 -10.59 1.48 -21.28 0.13 0.89 0.46
1987-1990 -60.24 17.88 -15.65 11.12 -48.33 16.33 -41.34 11.10 -67.37 16.90 -16.49 6.17 -48.44 12.15 -6.05 5.89
1990-1994 0.67 8.66 1.91 7.47 12.29 9.27 -9.29 3.28 -10.45 10.60 -32.12 7.08 -8.37 1.69 -15.14 4.96
1994-1998 -14.82 4.65 -8.51 1.09 -4.63 9.99 -4.42 1.93 -8.51 1.83 -1.04 4.86 -3.10 0.50 8.48 2.25
1997-1998 -8.84 4.19 -1.94 0.96 3.31 0.76 1.99 1.49 10.67 1.45 -13.06 0.69 -2.55 0.12 2.27 0.45
2000-2005 -4.07 1.93 1.21 1.31 -2.84 1.26 -3.86 1.79 -2.56 3.46 -1.31 1.04 -0.07 0.53 0.80 0.85
1965-1989 -4.85 7.38 -6.06 6.79 -4.82 6.20 -4.05 6.03 -2.59 6.22 -0.29 3.16 -3.68 6.46 -1.02 4.08
1990-2005 -3.00 6.14 0.31 7.27 -2.92 8.79 -4.26 3.92 -4.20 6.63 -8.35 5.18 -2.97 1.75 -2.89 5.33
Frijol
1965-1967 8.79 1.39 -17.82 2.52 -6.56 0.97 -46.33 7.29 8.78 2.18 -43.75 6.94 -30.52 5.88
1968-1970 9.37 2.63 6.94 1.45 -3.65 5.30 15.34 0.74 -6.12 0.30 30.75 5.23 22.66 5.95
1971-1978 3.75 4.26 7.96 3.10 6.37 3.21 9.87 2.94 3.57 2.89 2.58 3.65 5.80 3.97
1979-1986 -2.47 4.78 -0.78 4.09 -5.55 7.38 -7.47 5.78 -0.36 5.89 1.33 3.55 -14.81 4.39
1982-1983 -37.07 4.44 19.39 5.16 -59.35 8.61 -39.44 4.35 -45.14 6.66 37.92 4.59 19.57 0.00
1987-1990 -74.75 23.95 -14.83 3.48 -26.71 13.39 -62.42 18.41 -65.68 18.03 -17.54 5.07 -11.16 7.38
1990-1994 6.40 15.03 -22.40 9.79 1.21 4.41 -5.91 10.38 -4.34 11.67 -28.29 11.35 -17.21 10.25
(Continuación) Cuadro IV.A1
261Capítulo IV. Anexo IV / Mario Tello
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
1979-1986 -2.67 8.54 -11.41 4.63 3.54 4.45 -4.48 4.87 -3.38 6.34 2.46 6.08 4.42 3.67 2.43 5.20 0.50 4.25
1982-1983 24.91 3.54 -34.09 3.44 36.06 3.42 29.16 8.28 -3.16 1.44 -27.83 4.38 -16.35 1.17 -30.23 4.68 -15.43 0.36
1987-1990 -54.07 20.80 -171.14 0.95 -56.97 18.61 -50.87 13.80 -37.88 20.19 -98.65 40.35 -50.92 15.87 -59.91 24.30 -69.63 24.18
1990-1994 13.11 7.07 -12869.10 9.72 14.11 11.41 8.41 7.93 10.18 8.59 40.85 19.87 -31.37 3.95 5.22 12.55 7.45 10.36
1994-1998 8.71 2.62 -5007.05 5.57 -5.35 5.98 16.43 0.00 32.26 0.00 3.75 4.52 6.03 4.69 29.79 2.04 10.08 4.74
1997-1998 3.74 1.41 19991.75 5.36 -9.98 2.93 -27.28 0.04 -2.33 4.22 0.00 13.04 6.61
2000-2005 -8.58 3.60 -3166.49 3.18 -3.11 1.57 3.33 1.75 -6.92 3.17 -7.55 2.28 -2.94 1.38 4.39 2.00
1965-1989 -4.48 10.25 7849.61 5.56 -3.52 8.11 -2.89 8.71 -4.93 8.63 -9.23 13.92 -2.48 4.74 -0.84 8.21 -3.80 8.01
1990-2005 2.42 6.43 -6148.08 10.97 0.41 7.86 5.87 5.72 10.18 8.59 10.62 12.91 -10.17 4.46 0.25 8.17 1.14 7.29
Cebada
1965-1967 -13.61 2.15 -4.69 0.70 -22.21 3.68 -2.79 0.42 -0.22 0.55 -2.60 0.38 -0.46 0.74 -12.13 2.41
1968-1970 -3.92 2.35 6.23 0.47 8.51 1.15 0.44 1.46 3.18 2.16 4.13 1.44 -3.11 1.90 13.25 2.33
1971-1978 5.89 2.75 8.43 4.08 4.33 3.53 2.35 3.65 7.34 4.67 5.37 2.95 4.37 4.04 0.87 1.92
1979-1986 3.45 2.33 -4.78 4.42 1.38 1.97 2.92 2.81 1.40 3.16 -5.11 2.52 5.45 3.08 -2.43 3.16
1982-1983 14.44 3.70 -33.86 3.26 4.40 1.67 -12.67 3.51 23.64 1.59 -10.59 1.48 -21.28 0.13 0.89 0.46
1987-1990 -60.24 17.88 -15.65 11.12 -48.33 16.33 -41.34 11.10 -67.37 16.90 -16.49 6.17 -48.44 12.15 -6.05 5.89
1990-1994 0.67 8.66 1.91 7.47 12.29 9.27 -9.29 3.28 -10.45 10.60 -32.12 7.08 -8.37 1.69 -15.14 4.96
1994-1998 -14.82 4.65 -8.51 1.09 -4.63 9.99 -4.42 1.93 -8.51 1.83 -1.04 4.86 -3.10 0.50 8.48 2.25
1997-1998 -8.84 4.19 -1.94 0.96 3.31 0.76 1.99 1.49 10.67 1.45 -13.06 0.69 -2.55 0.12 2.27 0.45
2000-2005 -4.07 1.93 1.21 1.31 -2.84 1.26 -3.86 1.79 -2.56 3.46 -1.31 1.04 -0.07 0.53 0.80 0.85
1965-1989 -4.85 7.38 -6.06 6.79 -4.82 6.20 -4.05 6.03 -2.59 6.22 -0.29 3.16 -3.68 6.46 -1.02 4.08
1990-2005 -3.00 6.14 0.31 7.27 -2.92 8.79 -4.26 3.92 -4.20 6.63 -8.35 5.18 -2.97 1.75 -2.89 5.33
Frijol
1965-1967 8.79 1.39 -17.82 2.52 -6.56 0.97 -46.33 7.29 8.78 2.18 -43.75 6.94 -30.52 5.88
1968-1970 9.37 2.63 6.94 1.45 -3.65 5.30 15.34 0.74 -6.12 0.30 30.75 5.23 22.66 5.95
1971-1978 3.75 4.26 7.96 3.10 6.37 3.21 9.87 2.94 3.57 2.89 2.58 3.65 5.80 3.97
1979-1986 -2.47 4.78 -0.78 4.09 -5.55 7.38 -7.47 5.78 -0.36 5.89 1.33 3.55 -14.81 4.39
1982-1983 -37.07 4.44 19.39 5.16 -59.35 8.61 -39.44 4.35 -45.14 6.66 37.92 4.59 19.57 0.00
1987-1990 -74.75 23.95 -14.83 3.48 -26.71 13.39 -62.42 18.41 -65.68 18.03 -17.54 5.07 -11.16 7.38
1990-1994 6.40 15.03 -22.40 9.79 1.21 4.41 -5.91 10.38 -4.34 11.67 -28.29 11.35 -17.21 10.25
(Continuación) Cuadro IV.A1
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano262
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
1994-1998 -4.19 1.91 -0.07 3.58 5.91 3.38 4.70 4.67 1.35 4.64 2.01 2.87 6.08 6.68
1997-1998 -0.67 0.97 7.97 2.23 10.13 1.11 12.29 7.12 13.26 3.22 8.72 1.21 27.25 0.29
2000-2005 -4.15 1.79 1.13 3.99 -2.21 1.83 -4.41 2.26 -0.51 2.03 0.15 2.76 -1.16 3.09
1965-1989 -4.85 8.46 -1.44 3.86 -5.07 7.78 -5.81 7.80 -3.86 7.04 -1.51 7.18 -0.69 6.37
1990-2005 -0.97 8.53 -5.70 6.95 -1.96 3.18 -2.17 6.78 -1.62 7.22 -6.63 8.71 -5.67 7.11
Habas
1965-1967 -20.46 3.63 -5.90 1.04 -26.71 3.91 -18.74 2.83 -19.29 2.99 -21.86 3.51 -22.45 3.77 -0.13 0.26
1968-1970 0.32 2.22 5.77 1.35 9.88 0.61 -10.11 2.53 19.97 1.12 11.12 1.39 -3.60 1.10 1.69 0.97
1971-1978 7.07 4.27 4.52 3.25 6.96 5.13 7.28 3.91 1.82 3.03 2.85 1.85 4.61 4.51 8.53 4.00
1979-1986 4.40 4.25 -3.32 2.58 -1.12 1.98 4.80 3.75 -2.68 4.65 2.56 2.33 -0.52 2.85 -3.69 2.79
1982-1983 -9.62 0.49 -0.51 1.18 -2.05 0.61 18.63 2.04 17.32 5.57 10.47 1.47 -15.96 1.20 -3.47 0.82
1987-1990 -69.13 19.55 -55.06 17.22 -117.68 41.75 -66.84 16.43 -60.71 20.24 -67.20 19.17 -60.71 17.73 -61.05 18.44
1990-1994 -13.67 10.86 -20.00 7.91 -19.29 33.25 -11.68 7.84 -7.83 12.92 -10.95 11.04 -14.96 12.75 -13.89 10.14
1994-1998 -4.22 2.49 3.12 2.00 -4.87 1.52 -5.13 2.19 -9.21 5.36 10.65 5.71 -6.27 2.36 10.86 0.00
1997-1998 3.03 0.08 -9.64 0.98 -5.78 0.24 -4.90 1.87 10.47 1.24 25.28 3.78 -6.95 0.80
2000-2005 -1.34 2.45 -1.58 1.51 -0.62 0.69 -2.63 4.05 -1.41 1.62 -4.82 3.24 1.13 1.03
1965-1989 -1.63 7.17 -1.68 5.56 -1.18 5.94 -4.73 6.31 -2.00 6.96 -2.60 6.10 -2.91 5.46 -1.06 7.03
1990-2005 -6.64 6.28 -6.75 4.68 -7.20 17.94 -4.95 5.25 -5.42 7.75 -5.47 7.50 -5.84 7.37 -13.89 10.14
Maíz amiláceo
1965-1967 1.32 0.21 6.05 1.39 -10.69 1.58 -0.95 0.55 -13.51 2.59 -4.50 0.68 -27.43 4.48 -5.64 1.58
1968-1970 -11.33 3.22 4.11 0.90 11.70 1.77 -5.83 2.47 21.22 1.11 -1.93 4.93 8.30 3.25 23.55 8.48
1971-1978 5.85 2.95 3.61 2.01 4.46 2.75 10.25 4.32 5.78 3.43 5.90 2.37 5.47 5.17 1.47 2.46
1979-1986 3.07 3.54 -1.67 1.70 1.75 3.45 -1.88 3.07 -2.58 2.52 2.60 4.92 1.99 4.69 -0.40 3.95
1982-1983 -4.23 3.37 -10.44 0.88 -8.24 0.53 -13.79 0.18 -5.06 0.72 -7.44 0.87 -24.84 5.01 -19.76 2.05
1987-1990 -68.03 19.45 -12.73 6.88 -70.78 21.32 -70.06 18.14 -57.38 15.47 -42.07 14.39 -64.65 21.38 -42.33 12.06
1990-1994 10.23 12.47 -4.62 6.68 -2.17 12.76 1.33 11.53 1.21 9.48 -11.16 3.30 11.22 12.78 0.81 4.33
1994-1998 -7.49 1.30 -2.37 3.16 -9.14 2.17 -3.28 1.62 -8.68 3.52 2.66 2.05 -6.11 1.31 0.96 2.16
1997-1998 -2.73 0.68 -17.44 2.78 -8.24 1.32 7.30 0.31 -1.01 2.06 11.22 2.29 -6.59 0.56 9.67 2.22
2000-2005 -6.89 4.51 1.94 1.49 -0.40 0.86 -2.08 3.38 -0.85 3.25 -5.79 3.27 -1.41 0.57 -5.46 1.48
1965-1989 -6.72 8.43 -2.08 4.13 -3.75 6.87 -5.24 7.63 -2.81 7.73 -1.12 6.49 -6.31 8.47 -3.26 6.94
1990-2005 0.21 7.83 -3.03 6.19 -1.11 7.25 0.63 7.04 -1.89 5.80 -6.09 3.62 1.85 7.27 0.96 3.55
(Continuación) Cuadro IV.A1
263Capítulo IV. Anexo IV / Mario Tello
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
1994-1998 -4.19 1.91 -0.07 3.58 5.91 3.38 4.70 4.67 1.35 4.64 2.01 2.87 6.08 6.68
1997-1998 -0.67 0.97 7.97 2.23 10.13 1.11 12.29 7.12 13.26 3.22 8.72 1.21 27.25 0.29
2000-2005 -4.15 1.79 1.13 3.99 -2.21 1.83 -4.41 2.26 -0.51 2.03 0.15 2.76 -1.16 3.09
1965-1989 -4.85 8.46 -1.44 3.86 -5.07 7.78 -5.81 7.80 -3.86 7.04 -1.51 7.18 -0.69 6.37
1990-2005 -0.97 8.53 -5.70 6.95 -1.96 3.18 -2.17 6.78 -1.62 7.22 -6.63 8.71 -5.67 7.11
Habas
1965-1967 -20.46 3.63 -5.90 1.04 -26.71 3.91 -18.74 2.83 -19.29 2.99 -21.86 3.51 -22.45 3.77 -0.13 0.26
1968-1970 0.32 2.22 5.77 1.35 9.88 0.61 -10.11 2.53 19.97 1.12 11.12 1.39 -3.60 1.10 1.69 0.97
1971-1978 7.07 4.27 4.52 3.25 6.96 5.13 7.28 3.91 1.82 3.03 2.85 1.85 4.61 4.51 8.53 4.00
1979-1986 4.40 4.25 -3.32 2.58 -1.12 1.98 4.80 3.75 -2.68 4.65 2.56 2.33 -0.52 2.85 -3.69 2.79
1982-1983 -9.62 0.49 -0.51 1.18 -2.05 0.61 18.63 2.04 17.32 5.57 10.47 1.47 -15.96 1.20 -3.47 0.82
1987-1990 -69.13 19.55 -55.06 17.22 -117.68 41.75 -66.84 16.43 -60.71 20.24 -67.20 19.17 -60.71 17.73 -61.05 18.44
1990-1994 -13.67 10.86 -20.00 7.91 -19.29 33.25 -11.68 7.84 -7.83 12.92 -10.95 11.04 -14.96 12.75 -13.89 10.14
1994-1998 -4.22 2.49 3.12 2.00 -4.87 1.52 -5.13 2.19 -9.21 5.36 10.65 5.71 -6.27 2.36 10.86 0.00
1997-1998 3.03 0.08 -9.64 0.98 -5.78 0.24 -4.90 1.87 10.47 1.24 25.28 3.78 -6.95 0.80
2000-2005 -1.34 2.45 -1.58 1.51 -0.62 0.69 -2.63 4.05 -1.41 1.62 -4.82 3.24 1.13 1.03
1965-1989 -1.63 7.17 -1.68 5.56 -1.18 5.94 -4.73 6.31 -2.00 6.96 -2.60 6.10 -2.91 5.46 -1.06 7.03
1990-2005 -6.64 6.28 -6.75 4.68 -7.20 17.94 -4.95 5.25 -5.42 7.75 -5.47 7.50 -5.84 7.37 -13.89 10.14
Maíz amiláceo
1965-1967 1.32 0.21 6.05 1.39 -10.69 1.58 -0.95 0.55 -13.51 2.59 -4.50 0.68 -27.43 4.48 -5.64 1.58
1968-1970 -11.33 3.22 4.11 0.90 11.70 1.77 -5.83 2.47 21.22 1.11 -1.93 4.93 8.30 3.25 23.55 8.48
1971-1978 5.85 2.95 3.61 2.01 4.46 2.75 10.25 4.32 5.78 3.43 5.90 2.37 5.47 5.17 1.47 2.46
1979-1986 3.07 3.54 -1.67 1.70 1.75 3.45 -1.88 3.07 -2.58 2.52 2.60 4.92 1.99 4.69 -0.40 3.95
1982-1983 -4.23 3.37 -10.44 0.88 -8.24 0.53 -13.79 0.18 -5.06 0.72 -7.44 0.87 -24.84 5.01 -19.76 2.05
1987-1990 -68.03 19.45 -12.73 6.88 -70.78 21.32 -70.06 18.14 -57.38 15.47 -42.07 14.39 -64.65 21.38 -42.33 12.06
1990-1994 10.23 12.47 -4.62 6.68 -2.17 12.76 1.33 11.53 1.21 9.48 -11.16 3.30 11.22 12.78 0.81 4.33
1994-1998 -7.49 1.30 -2.37 3.16 -9.14 2.17 -3.28 1.62 -8.68 3.52 2.66 2.05 -6.11 1.31 0.96 2.16
1997-1998 -2.73 0.68 -17.44 2.78 -8.24 1.32 7.30 0.31 -1.01 2.06 11.22 2.29 -6.59 0.56 9.67 2.22
2000-2005 -6.89 4.51 1.94 1.49 -0.40 0.86 -2.08 3.38 -0.85 3.25 -5.79 3.27 -1.41 0.57 -5.46 1.48
1965-1989 -6.72 8.43 -2.08 4.13 -3.75 6.87 -5.24 7.63 -2.81 7.73 -1.12 6.49 -6.31 8.47 -3.26 6.94
1990-2005 0.21 7.83 -3.03 6.19 -1.11 7.25 0.63 7.04 -1.89 5.80 -6.09 3.62 1.85 7.27 0.96 3.55
(Continuación) Cuadro IV.A1
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano264
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
Maíz choclo
1965-1967 7.96 1.43 -30.79 6.64 0.00 -0.33 1.16 20.17 2.73 15.04 1.44 26.73 3.98 2.70 0.40
1968-1970 0.56 3.37 7.14 1.04 8.01 1.83 -15.52 2.39 -13.37 1.08 21.30 4.25 -13.25 2.66 1.05 8.13
1971-1978 0.76 3.12 0.61 2.38 -2.04 2.95 9.25 4.11 -0.26 3.24 16.65 6.22 2.19 3.55 4.69 -1.93 2.57
1979-1986 6.89 3.72 5.59 1.90 -0.27 3.64 -0.82 2.88 11.61 2.34 -2.14 -5.78 4.40 -7.45 4.22 2.49 3.95
1982-1983 8.60 3.36 0.00 0.94 -12.72 0.55 -27.61 0.16 18.49 0.64 -26.49 -6.52 0.70 -27.59 4.45 21.13 1.83
1987-1990 -68.23 22.19 -10.69 7.63 -48.95 20.97 -48.96 16.61 -81.05 12.95 -47.53 -39.20 14.09 -37.68 19.58 -40.47 13.08
1990-1994 28.37 14.21 15.76 7.37 7.61 13.68 24.21 10.42 0.55 8.95 8.51 8.20 3.20 -4.18 12.09 11.22 4.56
1994-1998 3.18 1.39 -5.35 3.58 -0.21 2.23 3.65 1.44 0.89 3.24 18.65 8.45 1.99 18.92 1.17 0.40 2.36
1997-1998 -6.09 0.76 -17.52 3.42 14.34 1.32 -16.02 0.30 36.89 1.71 28.07 31.69 2.10 46.47 0.45 -10.46 2.65
2000-2005 -4.92 4.96 -2.21 1.95 -3.97 0.90 -11.00 3.61 -3.20 2.83 -8.97 -7.01 3.15 -2.87 0.46 2.01 1.70
1965-1989 -7.75 9.01 -4.98 4.75 -5.76 7.18 -7.38 7.23 -5.44 7.04 -5.03 -4.18 5.96 -4.80 7.53 -6.73 7.01
1990-2005 3.55 8.69 -4.25 7.41 0.96 7.58 -1.21 6.80 3.55 5.20 1.82 1.92 3.49 4.64 6.34 2.31 3.94
Olluco
1965-1967 1.48 0.93 11.23 1.95 3.98 0.64 -9.98 1.42 25.25 3.71 1.28 0.72
1968-1970 -14.95 1.63 10.22 2.62 -18.76 2.07 -8.28 1.53 7.36 1.51 -16.78 2.02
1971-1978 11.82 5.18 -3.30 3.45 2.33 4.45 8.72 4.04 -4.53 2.67 3.64 4.91
1979-1986 1.82 4.10 -1.81 4.78 2.82 13.72 -6.60 4.10 0.27 4.15 -0.05 2.34
1982-1983 34.40 4.43 -30.84 2.14 -2.60 1.11 24.49 4.73 25.60 4.24 -8.41 0.87
1987-1990 -82.32 23.71 -67.49 24.28 -64.26 20.44 -66.21 63.54 -57.87 19.47 -74.19 23.82
1990-1994 4.62 15.51 12.74 17.51 -1.40 11.31 90.86 15.60 2.79 13.33 5.35 18.03
1994-1998 -7.35 2.67 6.40 1.57 -3.70 1.49 -7.64 2.34 -6.13 1.61 -6.06 2.14
1997-1998 -8.66 1.34 0.11 1.76 -6.50 0.23 -15.86 1.34 -6.50 0.23 -8.40 0.40
2000-2005 -5.76 2.99 0.48 4.54 -1.11 0.28 -1.16 2.18 -2.21 5.42 -2.76 1.18
1965-1989 -5.19 8.60 -6.26 9.48 -6.04 10.45 -24.89 21.17 -3.66 6.35 -6.68 7.87
1990-2005 -2.21 9.44 3.51 10.37 -1.93 6.62 27.53 9.00 -1.65 8.63 0.27 10.32
Papa
1965-1967 9.80 1.64 2.80 1.00 -2.63 1.75 7.48 1.54 -15.76 2.36 12.14 1.97 -21.01 3.14
1968-1970 -13.16 2.88 1.58 0.53 4.47 0.35 -12.97 2.05 12.97 1.67 -7.76 1.78 18.91 2.31
1971-1978 8.97 5.23 -0.77 1.74 -0.81 1.89 7.11 2.53 0.87 1.68 2.80 3.93 2.26 1.95
(Continuación) Cuadro IV.A1
265Capítulo IV. Anexo IV / Mario Tello
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
Maíz choclo
1965-1967 7.96 1.43 -30.79 6.64 0.00 -0.33 1.16 20.17 2.73 15.04 1.44 26.73 3.98 2.70 0.40
1968-1970 0.56 3.37 7.14 1.04 8.01 1.83 -15.52 2.39 -13.37 1.08 21.30 4.25 -13.25 2.66 1.05 8.13
1971-1978 0.76 3.12 0.61 2.38 -2.04 2.95 9.25 4.11 -0.26 3.24 16.65 6.22 2.19 3.55 4.69 -1.93 2.57
1979-1986 6.89 3.72 5.59 1.90 -0.27 3.64 -0.82 2.88 11.61 2.34 -2.14 -5.78 4.40 -7.45 4.22 2.49 3.95
1982-1983 8.60 3.36 0.00 0.94 -12.72 0.55 -27.61 0.16 18.49 0.64 -26.49 -6.52 0.70 -27.59 4.45 21.13 1.83
1987-1990 -68.23 22.19 -10.69 7.63 -48.95 20.97 -48.96 16.61 -81.05 12.95 -47.53 -39.20 14.09 -37.68 19.58 -40.47 13.08
1990-1994 28.37 14.21 15.76 7.37 7.61 13.68 24.21 10.42 0.55 8.95 8.51 8.20 3.20 -4.18 12.09 11.22 4.56
1994-1998 3.18 1.39 -5.35 3.58 -0.21 2.23 3.65 1.44 0.89 3.24 18.65 8.45 1.99 18.92 1.17 0.40 2.36
1997-1998 -6.09 0.76 -17.52 3.42 14.34 1.32 -16.02 0.30 36.89 1.71 28.07 31.69 2.10 46.47 0.45 -10.46 2.65
2000-2005 -4.92 4.96 -2.21 1.95 -3.97 0.90 -11.00 3.61 -3.20 2.83 -8.97 -7.01 3.15 -2.87 0.46 2.01 1.70
1965-1989 -7.75 9.01 -4.98 4.75 -5.76 7.18 -7.38 7.23 -5.44 7.04 -5.03 -4.18 5.96 -4.80 7.53 -6.73 7.01
1990-2005 3.55 8.69 -4.25 7.41 0.96 7.58 -1.21 6.80 3.55 5.20 1.82 1.92 3.49 4.64 6.34 2.31 3.94
Olluco
1965-1967 1.48 0.93 11.23 1.95 3.98 0.64 -9.98 1.42 25.25 3.71 1.28 0.72
1968-1970 -14.95 1.63 10.22 2.62 -18.76 2.07 -8.28 1.53 7.36 1.51 -16.78 2.02
1971-1978 11.82 5.18 -3.30 3.45 2.33 4.45 8.72 4.04 -4.53 2.67 3.64 4.91
1979-1986 1.82 4.10 -1.81 4.78 2.82 13.72 -6.60 4.10 0.27 4.15 -0.05 2.34
1982-1983 34.40 4.43 -30.84 2.14 -2.60 1.11 24.49 4.73 25.60 4.24 -8.41 0.87
1987-1990 -82.32 23.71 -67.49 24.28 -64.26 20.44 -66.21 63.54 -57.87 19.47 -74.19 23.82
1990-1994 4.62 15.51 12.74 17.51 -1.40 11.31 90.86 15.60 2.79 13.33 5.35 18.03
1994-1998 -7.35 2.67 6.40 1.57 -3.70 1.49 -7.64 2.34 -6.13 1.61 -6.06 2.14
1997-1998 -8.66 1.34 0.11 1.76 -6.50 0.23 -15.86 1.34 -6.50 0.23 -8.40 0.40
2000-2005 -5.76 2.99 0.48 4.54 -1.11 0.28 -1.16 2.18 -2.21 5.42 -2.76 1.18
1965-1989 -5.19 8.60 -6.26 9.48 -6.04 10.45 -24.89 21.17 -3.66 6.35 -6.68 7.87
1990-2005 -2.21 9.44 3.51 10.37 -1.93 6.62 27.53 9.00 -1.65 8.63 0.27 10.32
Papa
1965-1967 9.80 1.64 2.80 1.00 -2.63 1.75 7.48 1.54 -15.76 2.36 12.14 1.97 -21.01 3.14
1968-1970 -13.16 2.88 1.58 0.53 4.47 0.35 -12.97 2.05 12.97 1.67 -7.76 1.78 18.91 2.31
1971-1978 8.97 5.23 -0.77 1.74 -0.81 1.89 7.11 2.53 0.87 1.68 2.80 3.93 2.26 1.95
(Continuación) Cuadro IV.A1
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano266
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
1979-1986 -7.10 7.63 1.28 5.00 3.35 4.60 -8.34 6.72 -0.60 5.20 -1.37 3.77 -2.65 4.84
1982-1983 18.41 6.48 45.24 5.53 20.57 6.07 14.09 4.88 -0.84 4.37 -7.29 3.37 27.71 5.06
1987-1990 -54.06 16.76 -31.07 5.64 -51.35 16.36 -61.11 19.86 0.00 -44.42 12.19 -38.66 11.77 -29.40 7.19
1990-1994 -4.00 10.55 -20.27 3.30 -0.42 7.93 1.54 12.92 7.39 3.53 -17.85 5.29 -1.37 3.95 -14.95 2.91
1994-1998 3.43 3.80 -11.21 5.05 -0.13 6.00 1.16 2.90 -0.82 6.89 -3.49 3.30 -6.74 1.87 -1.29 4.13
1997-1998 0.00 -21.75 1.08 13.59 2.03 4.03 4.07 -6.55 2.49 -9.64 1.04 -12.28 0.78 -9.51 2.88
2000-2005 -5.42 3.42 2.73 4.53 -7.57 4.99 -7.67 3.80 -3.75 6.18 -8.23 2.11 -4.48 2.33 -5.20 4.10
1965-1989 -4.01 8.34 -1.72 4.29 -3.56 7.05 -6.69 8.51 -1.50 4.82 -4.62 6.92 -2.51 5.06
1990-2005 -6.27 8.32 -9.67 8.82 -6.35 8.31 -2.86 8.31 -2.95 7.56 -9.18 6.53 -2.78 4.95 -7.36 5.82
Piña
1965-1967 -31.05 9.82 -6.01 1.01 17.65 3.22 -26.19 4.21
1968-1970 -7.33 3.33 7.84 5.70 -7.77 1.37 -2.92 2.67
1971-1978 11.52 10.39 5.05 4.20 6.68 5.80 8.53 5.26
1979-1986 -4.34 7.76 -3.61 7.62 -5.54 21.38 -1.95 5.78
1982-1983 -6.40 0.72 -5.26 7.45 18.23 0.46 -36.06 4.59
1987-1990 -11.28 13.62 -16.34 8.06 -12.75 8.85 -1.93 5.62
1990-1994 17.29 15.37 -14.68 6.29 4.73 16.43 -24.62 10.62
1994-1998 -2.31 8.57 3.48 2.87 -10.23 3.18 4.62 2.88
1997-1998 -4.66 0.69 4.86 2.68 5.23 3.58 2.96 1.10
2000-2005 -7.82 3.32 -13.19 4.56 -1.15 0.81 0.74 0.85
1965-1989 -2.79 13.49 0.71 7.11 -1.47 13.20 -0.12 6.40
1990-2005 -3.25 11.05 -8.72 6.40 -0.81 9.90 -6.38 6.12
Plátano
1965-1967 18.87 3.70 14.85 2.89 -54.72 11.05 34.40 5.47 43.90 6.93 37.87 6.11 37.43 6.13
1968-1970 17.62 4.21 -8.80 1.57 14.47 5.24 -26.17 3.68 -22.09 2.03 -29.68 4.54 -14.05 1.33
1971-1978 -0.02 2.32 8.62 3.85 10.16 7.69 14.39 8.26 -1.30 1.99 15.58 11.31 2.57 4.23
1979-1986 0.28 5.71 1.12 2.55 3.42 6.42 -15.87 9.41 4.38 6.36 -12.46 6.02 1.77 2.46 2.28 3.30
1982-1983 7.85 0.15 -2.05 0.42 -5.94 2.15 -32.42 2.94 -17.95 0.77 3.84 0.44 -5.62 1.50 21.43 0.66
1987-1990 -48.37 16.43 -58.13 21.92 -47.32 15.08 -25.24 12.44 -53.01 29.58 -29.51 14.03 -49.34 14.33 -54.59 21.68
1990-1994 -6.58 5.12 11.31 6.58 5.98 11.60 8.74 5.71 28.01 11.94 -31.12 4.37 -11.24 9.46 10.25 6.29
(Continuación) Cuadro IV.A1
267Capítulo IV. Anexo IV / Mario Tello
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
1979-1986 -7.10 7.63 1.28 5.00 3.35 4.60 -8.34 6.72 -0.60 5.20 -1.37 3.77 -2.65 4.84
1982-1983 18.41 6.48 45.24 5.53 20.57 6.07 14.09 4.88 -0.84 4.37 -7.29 3.37 27.71 5.06
1987-1990 -54.06 16.76 -31.07 5.64 -51.35 16.36 -61.11 19.86 0.00 -44.42 12.19 -38.66 11.77 -29.40 7.19
1990-1994 -4.00 10.55 -20.27 3.30 -0.42 7.93 1.54 12.92 7.39 3.53 -17.85 5.29 -1.37 3.95 -14.95 2.91
1994-1998 3.43 3.80 -11.21 5.05 -0.13 6.00 1.16 2.90 -0.82 6.89 -3.49 3.30 -6.74 1.87 -1.29 4.13
1997-1998 0.00 -21.75 1.08 13.59 2.03 4.03 4.07 -6.55 2.49 -9.64 1.04 -12.28 0.78 -9.51 2.88
2000-2005 -5.42 3.42 2.73 4.53 -7.57 4.99 -7.67 3.80 -3.75 6.18 -8.23 2.11 -4.48 2.33 -5.20 4.10
1965-1989 -4.01 8.34 -1.72 4.29 -3.56 7.05 -6.69 8.51 -1.50 4.82 -4.62 6.92 -2.51 5.06
1990-2005 -6.27 8.32 -9.67 8.82 -6.35 8.31 -2.86 8.31 -2.95 7.56 -9.18 6.53 -2.78 4.95 -7.36 5.82
Piña
1965-1967 -31.05 9.82 -6.01 1.01 17.65 3.22 -26.19 4.21
1968-1970 -7.33 3.33 7.84 5.70 -7.77 1.37 -2.92 2.67
1971-1978 11.52 10.39 5.05 4.20 6.68 5.80 8.53 5.26
1979-1986 -4.34 7.76 -3.61 7.62 -5.54 21.38 -1.95 5.78
1982-1983 -6.40 0.72 -5.26 7.45 18.23 0.46 -36.06 4.59
1987-1990 -11.28 13.62 -16.34 8.06 -12.75 8.85 -1.93 5.62
1990-1994 17.29 15.37 -14.68 6.29 4.73 16.43 -24.62 10.62
1994-1998 -2.31 8.57 3.48 2.87 -10.23 3.18 4.62 2.88
1997-1998 -4.66 0.69 4.86 2.68 5.23 3.58 2.96 1.10
2000-2005 -7.82 3.32 -13.19 4.56 -1.15 0.81 0.74 0.85
1965-1989 -2.79 13.49 0.71 7.11 -1.47 13.20 -0.12 6.40
1990-2005 -3.25 11.05 -8.72 6.40 -0.81 9.90 -6.38 6.12
Plátano
1965-1967 18.87 3.70 14.85 2.89 -54.72 11.05 34.40 5.47 43.90 6.93 37.87 6.11 37.43 6.13
1968-1970 17.62 4.21 -8.80 1.57 14.47 5.24 -26.17 3.68 -22.09 2.03 -29.68 4.54 -14.05 1.33
1971-1978 -0.02 2.32 8.62 3.85 10.16 7.69 14.39 8.26 -1.30 1.99 15.58 11.31 2.57 4.23
1979-1986 0.28 5.71 1.12 2.55 3.42 6.42 -15.87 9.41 4.38 6.36 -12.46 6.02 1.77 2.46 2.28 3.30
1982-1983 7.85 0.15 -2.05 0.42 -5.94 2.15 -32.42 2.94 -17.95 0.77 3.84 0.44 -5.62 1.50 21.43 0.66
1987-1990 -48.37 16.43 -58.13 21.92 -47.32 15.08 -25.24 12.44 -53.01 29.58 -29.51 14.03 -49.34 14.33 -54.59 21.68
1990-1994 -6.58 5.12 11.31 6.58 5.98 11.60 8.74 5.71 28.01 11.94 -31.12 4.37 -11.24 9.46 10.25 6.29
(Continuación) Cuadro IV.A1
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano268
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
1994-1998 6.11 4.81 -0.06 6.06 -14.91 6.69 1.41 2.18 -6.85 4.80 0.36 2.19 -7.29 2.52 -2.26 1.63
1997-1998 -12.93 1.86 13.36 4.02 -10.52 2.97 12.13 2.45 6.08 4.66 -11.60 1.26 -10.73 1.87 7.03 2.44
2000-2005 -13.76 5.24 3.10 4.64 -8.97 3.70 -5.64 2.14 -4.10 1.96 -6.48 1.94 -3.32 1.86 -2.00 1.26
1965-1989 -2.18 8.05 -5.99 9.74 -2.26 10.14 -6.03 10.27 -7.98 10.32 3.98 8.88 -0.79 6.20 -24.93 13.99
1990-2005 -7.15 8.36 4.82 5.94 -5.32 11.67 1.50 4.82 5.42 8.04 -11.76 4.22 -7.06 8.35 3.75 4.63
Quinua
1965-1967 -39.50 7.75 -7.92 1.34 5.69 1.95 -21.57 3.43 -34.60 6.48 -16.32 3.03 -22.13 3.37
1968-1970 8.00 1.76 0.55 0.14 -7.65 1.32 -5.15 1.78 20.60 0.27 10.08 4.05 -0.07 2.21
1971-1978 8.51 3.94 5.45 3.58 7.02 4.83 6.84 3.77 2.96 3.65 -0.67 1.95 5.82 6.25
1979-1986 7.29 5.91 2.35 3.88 -1.36 3.21 1.48 3.36 2.78 3.55 8.95 4.06 9.30 5.94
1982-1983 22.08 4.49 -13.72 2.01 -9.50 1.34 -21.58 4.00 0.18 2.90 -22.84 3.41 -35.07 3.13
1987-1990 -81.16 24.04 -66.28 20.05 -65.10 19.39 -72.59 22.26 -64.25 19.92 -63.68 29.76 -82.79 22.17
1990-1994 -1.83 14.62 -12.29 9.65 -4.12 12.88 -0.32 13.66 -5.24 10.38 27.79 11.68 1.17 10.65
1994-1998 1.01 2.58 -3.67 1.92 6.26 3.17 4.05 3.86 7.29 4.00 -8.44 10.90 2.27 1.39
1997-1998 2.83 1.15 -9.89 1.82 17.60 0.08 13.28 0.77 13.94 0.99 -15.87 1.08 -0.06 0.03
2000-2005 -2.67 1.18 7.69 1.51 -2.10 1.20 -8.06 2.75 -7.08 4.43 -2.71 4.27 -0.94 0.53
1965-1989 -3.18 8.26 -3.00 6.27 -2.69 5.86 -6.09 6.93 -3.08 6.01 -7.84 9.64 -6.14 8.05
1990-2005 -3.45 8.36 -2.00 5.82 -2.60 7.63 -0.75 8.57 -2.49 7.71 1.50 8.77 0.76 6.51
Té
1965-1967 -27.79 3.97
1968-1970 4.54 2.18
1971-1978 12.21 5.54
1979-1986 -12.88 6.94
1982-1983 -40.92 5.28
1987-1990 -39.89 10.34
1990-1994 -3.07 2.35
1994-1998 0.53 5.95
1997-1998 26.15 0.28
2000-2005 -6.61 2.74
1965-1989 -6.88 7.84
1990-2005 -3.68 4.95
(Continuación) Cuadro IV.A1
269Capítulo IV. Anexo IV / Mario Tello
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
1994-1998 6.11 4.81 -0.06 6.06 -14.91 6.69 1.41 2.18 -6.85 4.80 0.36 2.19 -7.29 2.52 -2.26 1.63
1997-1998 -12.93 1.86 13.36 4.02 -10.52 2.97 12.13 2.45 6.08 4.66 -11.60 1.26 -10.73 1.87 7.03 2.44
2000-2005 -13.76 5.24 3.10 4.64 -8.97 3.70 -5.64 2.14 -4.10 1.96 -6.48 1.94 -3.32 1.86 -2.00 1.26
1965-1989 -2.18 8.05 -5.99 9.74 -2.26 10.14 -6.03 10.27 -7.98 10.32 3.98 8.88 -0.79 6.20 -24.93 13.99
1990-2005 -7.15 8.36 4.82 5.94 -5.32 11.67 1.50 4.82 5.42 8.04 -11.76 4.22 -7.06 8.35 3.75 4.63
Quinua
1965-1967 -39.50 7.75 -7.92 1.34 5.69 1.95 -21.57 3.43 -34.60 6.48 -16.32 3.03 -22.13 3.37
1968-1970 8.00 1.76 0.55 0.14 -7.65 1.32 -5.15 1.78 20.60 0.27 10.08 4.05 -0.07 2.21
1971-1978 8.51 3.94 5.45 3.58 7.02 4.83 6.84 3.77 2.96 3.65 -0.67 1.95 5.82 6.25
1979-1986 7.29 5.91 2.35 3.88 -1.36 3.21 1.48 3.36 2.78 3.55 8.95 4.06 9.30 5.94
1982-1983 22.08 4.49 -13.72 2.01 -9.50 1.34 -21.58 4.00 0.18 2.90 -22.84 3.41 -35.07 3.13
1987-1990 -81.16 24.04 -66.28 20.05 -65.10 19.39 -72.59 22.26 -64.25 19.92 -63.68 29.76 -82.79 22.17
1990-1994 -1.83 14.62 -12.29 9.65 -4.12 12.88 -0.32 13.66 -5.24 10.38 27.79 11.68 1.17 10.65
1994-1998 1.01 2.58 -3.67 1.92 6.26 3.17 4.05 3.86 7.29 4.00 -8.44 10.90 2.27 1.39
1997-1998 2.83 1.15 -9.89 1.82 17.60 0.08 13.28 0.77 13.94 0.99 -15.87 1.08 -0.06 0.03
2000-2005 -2.67 1.18 7.69 1.51 -2.10 1.20 -8.06 2.75 -7.08 4.43 -2.71 4.27 -0.94 0.53
1965-1989 -3.18 8.26 -3.00 6.27 -2.69 5.86 -6.09 6.93 -3.08 6.01 -7.84 9.64 -6.14 8.05
1990-2005 -3.45 8.36 -2.00 5.82 -2.60 7.63 -0.75 8.57 -2.49 7.71 1.50 8.77 0.76 6.51
Té
1965-1967 -27.79 3.97
1968-1970 4.54 2.18
1971-1978 12.21 5.54
1979-1986 -12.88 6.94
1982-1983 -40.92 5.28
1987-1990 -39.89 10.34
1990-1994 -3.07 2.35
1994-1998 0.53 5.95
1997-1998 26.15 0.28
2000-2005 -6.61 2.74
1965-1989 -6.88 7.84
1990-2005 -3.68 4.95
(Continuación) Cuadro IV.A1
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano270
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
Tomate
1965-1967 49.34 8.12 9.26 1.32 28.84 4.26 -1.95 0.58 -3.90 0.76 -5.88 0.83 -6.37 0.94
1968-1970 -7.03 1.34 -10.13 1.55 -7.96 1.82 -24.01 1.63 -0.27 1.33 -4.01 4.03 18.65 1.71
1971-1978 -4.99 3.56 4.76 2.37 -2.13 2.54 12.59 5.78 -7.76 1.99 8.43 3.49 -4.09 2.46 -0.98 3.80
1979-1986 10.41 5.57 -5.62 2.94 -0.82 3.60 -3.83 3.97 -25.05 12.50 0.30 5.18 -20.14 8.06 2.42 3.00
1982-1983 1.47 2.09 -10.76 0.65 9.87 3.11 -5.21 0.73 -53.93 5.75 9.03 1.42 -16.43 1.99 3.37 1.72
1987-1990 -62.59 19.05 -7.15 10.89 -43.88 13.71 -45.51 14.55 -42.09 14.00 -39.71 11.59 -36.94 15.69 -44.15 13.66
1990-1994 3.27 7.89 -3.40 6.10 -4.72 8.78 -0.17 6.30 -34.96 6.65 -3.69 5.34 -2.64 9.23 -0.21 3.85
1994-1998 -5.27 8.00 -5.98 2.53 3.74 5.57 -2.04 1.74 8.16 2.25 2.34 5.60 -11.88 3.79 -4.51 6.76 2.95 1.51
1997-1998 -19.60 2.05 -14.28 0.55 9.16 1.12 6.99 0.62 10.23 1.15 -33.53 4.06 -10.42 3.93 29.35 0.10 5.12 0.38
2000-2005 -4.34 2.39 -2.21 2.33 -4.74 1.88 0.01 1.96 -11.58 4.88 -14.62 4.19 -10.01 3.21 -1.49 0.61 -5.59 2.97
1965-1989 -2.08 6.45 -4.88 5.09 -2.45 4.87 -5.65 8.93 -19.77 10.27 -5.01 6.67 -9.96 8.48 -4.78 5.90
1990-2005 -6.20 9.79 -1.70 7.18 -3.12 6.99 -1.05 4.27 -9.88 7.23 -2.41 6.28 -1.90 5.26 -2.45 6.33 -0.46 3.40
Yuca
1965-1967 0.00 4.21 1.47 -17.30 2.98 12.00 2.49 0.00 17.16 3.55 10.59 2.54
1968-1970 -22.29 4.24 4.80 1.83 -11.08 2.03 -3.30 4.14 19.52 1.89 -12.15 5.37 -2.36 3.00
1971-1978 4.55 4.55 0.77 1.88 10.63 6.79 12.07 9.22 6.44 3.61 16.67 11.06 5.57 6.61
1979-1986 6.48 6.56 8.17 4.19 10.78 10.11 -1.78 4.28 12.11 5.32 -3.10 3.16 5.38 7.10 13.53 7.02
1982-1983 32.55 2.65 7.48 3.07 4.94 0.92 -5.91 1.83 -11.23 2.99 18.23 3.08 -17.75 0.44 6.25 0.04
1987-1990 -359.42 157.71 -345.67 182.18 -345.97 162.77 -349.56 178.32 -370.22 173.64 -346.15 186.35 -358.46 191.68 -361.61 200.05
1990-1994 -87.50 211.12 -66.37 248.64 -80.35 220.32 -80.05 246.26 -74.19 251.57 -66.14 255.22 -66.57 285.16 -58.07 284.30
1994-1998 13.34 5.24 -2.24 3.08 -5.49 5.49 -2.70 3.29 15.36 2.02 -3.30 3.03 5.11 2.92 -3.75 2.95
1997-1998 16.24 0.13 2.07 0.26 -3.49 0.15 8.97 0.20 -0.52 0.34 17.69 1.17 -9.51 0.65
2000-2005 -7.50 2.92 1.21 1.57 -2.21 0.32 -3.03 0.88 -3.27 1.12 1.31 3.46 -1.58 0.75
1965-1989 11.74 12.76 12.22 13.18 13.60 18.56 14.41 13.14 17.94 15.64 12.86 14.19 25.87 17.41 12.84 15.88
1990-2005 -25.66 71.66 -23.40 84.06 -28.29 79.69 -27.34 82.19 -58.66 190.32 -24.65 85.47 -24.08 90.88 -20.57 86.80
II. Producción de los Productos No Transables
Aceituna
1965-1967 -7.26 2.11 31.42 7.09 -0.99 4.10
1968-1970 4.20 1.69 -5.84 7.61 3.76 7.42
(Continuación) Cuadro IV.A1
271Capítulo IV. Anexo IV / Mario Tello
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
Tomate
1965-1967 49.34 8.12 9.26 1.32 28.84 4.26 -1.95 0.58 -3.90 0.76 -5.88 0.83 -6.37 0.94
1968-1970 -7.03 1.34 -10.13 1.55 -7.96 1.82 -24.01 1.63 -0.27 1.33 -4.01 4.03 18.65 1.71
1971-1978 -4.99 3.56 4.76 2.37 -2.13 2.54 12.59 5.78 -7.76 1.99 8.43 3.49 -4.09 2.46 -0.98 3.80
1979-1986 10.41 5.57 -5.62 2.94 -0.82 3.60 -3.83 3.97 -25.05 12.50 0.30 5.18 -20.14 8.06 2.42 3.00
1982-1983 1.47 2.09 -10.76 0.65 9.87 3.11 -5.21 0.73 -53.93 5.75 9.03 1.42 -16.43 1.99 3.37 1.72
1987-1990 -62.59 19.05 -7.15 10.89 -43.88 13.71 -45.51 14.55 -42.09 14.00 -39.71 11.59 -36.94 15.69 -44.15 13.66
1990-1994 3.27 7.89 -3.40 6.10 -4.72 8.78 -0.17 6.30 -34.96 6.65 -3.69 5.34 -2.64 9.23 -0.21 3.85
1994-1998 -5.27 8.00 -5.98 2.53 3.74 5.57 -2.04 1.74 8.16 2.25 2.34 5.60 -11.88 3.79 -4.51 6.76 2.95 1.51
1997-1998 -19.60 2.05 -14.28 0.55 9.16 1.12 6.99 0.62 10.23 1.15 -33.53 4.06 -10.42 3.93 29.35 0.10 5.12 0.38
2000-2005 -4.34 2.39 -2.21 2.33 -4.74 1.88 0.01 1.96 -11.58 4.88 -14.62 4.19 -10.01 3.21 -1.49 0.61 -5.59 2.97
1965-1989 -2.08 6.45 -4.88 5.09 -2.45 4.87 -5.65 8.93 -19.77 10.27 -5.01 6.67 -9.96 8.48 -4.78 5.90
1990-2005 -6.20 9.79 -1.70 7.18 -3.12 6.99 -1.05 4.27 -9.88 7.23 -2.41 6.28 -1.90 5.26 -2.45 6.33 -0.46 3.40
Yuca
1965-1967 0.00 4.21 1.47 -17.30 2.98 12.00 2.49 0.00 17.16 3.55 10.59 2.54
1968-1970 -22.29 4.24 4.80 1.83 -11.08 2.03 -3.30 4.14 19.52 1.89 -12.15 5.37 -2.36 3.00
1971-1978 4.55 4.55 0.77 1.88 10.63 6.79 12.07 9.22 6.44 3.61 16.67 11.06 5.57 6.61
1979-1986 6.48 6.56 8.17 4.19 10.78 10.11 -1.78 4.28 12.11 5.32 -3.10 3.16 5.38 7.10 13.53 7.02
1982-1983 32.55 2.65 7.48 3.07 4.94 0.92 -5.91 1.83 -11.23 2.99 18.23 3.08 -17.75 0.44 6.25 0.04
1987-1990 -359.42 157.71 -345.67 182.18 -345.97 162.77 -349.56 178.32 -370.22 173.64 -346.15 186.35 -358.46 191.68 -361.61 200.05
1990-1994 -87.50 211.12 -66.37 248.64 -80.35 220.32 -80.05 246.26 -74.19 251.57 -66.14 255.22 -66.57 285.16 -58.07 284.30
1994-1998 13.34 5.24 -2.24 3.08 -5.49 5.49 -2.70 3.29 15.36 2.02 -3.30 3.03 5.11 2.92 -3.75 2.95
1997-1998 16.24 0.13 2.07 0.26 -3.49 0.15 8.97 0.20 -0.52 0.34 17.69 1.17 -9.51 0.65
2000-2005 -7.50 2.92 1.21 1.57 -2.21 0.32 -3.03 0.88 -3.27 1.12 1.31 3.46 -1.58 0.75
1965-1989 11.74 12.76 12.22 13.18 13.60 18.56 14.41 13.14 17.94 15.64 12.86 14.19 25.87 17.41 12.84 15.88
1990-2005 -25.66 71.66 -23.40 84.06 -28.29 79.69 -27.34 82.19 -58.66 190.32 -24.65 85.47 -24.08 90.88 -20.57 86.80
II. Producción de los Productos No Transables
Aceituna
1965-1967 -7.26 2.11 31.42 7.09 -0.99 4.10
1968-1970 4.20 1.69 -5.84 7.61 3.76 7.42
(Continuación) Cuadro IV.A1
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano272
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
1971-1978 -3.90 10.52 -2.93 10.68 16.90 35.32
1979-1986 -3.45 3.90 -15.98 0.00 -54.11 32.32
1982-1983 -66.40 34.50 6.96 5.50 -21.43 17.43
1987-1990 0.30 39.46 15.09 9.72 -3.75 19.69
1990-1994 -84.93 57.27 -2.72 6.79 7.67 1.51
1994-1998 -296.66 121.77 43.32 0.00 7.99 0.00
1997-1998 36.77 2.82 7.08 7.47 22.06 4.96
2000-2005 0.73 10.45 1.80 11.59 12.04 33.05
1965-1989 8.26 39.94 6.99 12.05 9.55 15.95
1990-2005 15.19 3.56 -18.86 7.65 11.87 4.91
Ajo
1965-1967 -13.04 4.45 5.31 1.51 0.00 84.22 12.58 14.38 3.89 -11.16 22.24
1968-1970 0.00 15.60 3.94 -17.80 23.56 81.72 9.94 9.59 9.51 39.29 8.37
1971-1978 -3.60 11.96 9.24 4.43 1.39 23.11 0.00 0.00 -10.33 14.27 22.04 21.18
1979-1986 38.10 26.07 1.11 5.57 26.79 58.81 0.00 0.00 14.07 8.71 5.88 36.36 -9.95 12.55
1982-1983 -0.58 1.08 15.62 1.42 -11.16 7.87 -9.89 1.52 -45.81 0.00 -26.51 8.05
1987-1990 -12.72 3.10 -5.64 3.44 -8.03 20.11 -21.11 3.22 1.80 3.61 8.92 7.23 7.30 1.15
1990-1994 2.36 2.99 1.11 6.36 5.83 14.25 -15.19 5.36 -16.95 6.62 18.63 13.56 3.78 3.95
1994-1998 21.69 5.90 14.22 1.86 27.24 4.93 -28.12 9.14 20.54 10.56 -19.48 8.97 32.87 10.11
1997-1998 12.09 6.42 -10.33 2.30 30.29 6.42 -15.37 8.46 22.91 1.38 -39.04 8.32 4.11 2.48
2000-2005 -27.25 15.92 18.60 3.89 -12.42 10.21 -26.29 22.75 0.75 6.23 17.57 13.38 -33.44 9.97
1965-1989 13.08 41.81 5.08 10.11 11.22 57.13 14.15 60.89 17.30 15.56 2.29 28.33 9.51 30.59
1990-2005 -4.08 12.07 7.32 11.50 -0.66 15.33 -20.57 23.33 4.50 8.94 -1.04 16.03 4.42 16.61
Alfalfa
1965-1967 -13.83 3.80 -2.99 1.31 -5.27 0.93 -37.75 5.43 -20.27 5.40 0.00 2.27 -12.98 19.54 -14.01 3.27
1968-1970 -12.42 2.13 3.01 0.94 7.12 1.29 -2.08 1.77 5.48 1.09 -0.04 1.40 -50.14 87.89 1.94 0.72
1971-1978 -0.67 2.93 -2.88 2.34 -6.04 3.21 -24.62 13.83 -0.13 1.66 7.60 4.62 28.22 815.43 9.52 5.00
1979-1986 -5.49 4.65 4.32 3.34 -12.39 4.91 -6.21 3.67 0.46 6.68 3.23 2.34 46.64 47.61 -1.45 1.31
1982-1983 -19.52 0.21 -8.70 1.93 -15.51 0.85 -11.09 0.33 -4.47 1.30 3.05 1.36 151.84 27.62 -9.72 1.49
1987-1990 -17.99 2.41 -5.96 1.96 -11.55 4.57 6.22 2.57 21.94 3.56 -5.24 0.74 -20.25 1.48 -0.38 0.32
(Continuación) Cuadro IV.A1
273Capítulo IV. Anexo IV / Mario Tello
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
1971-1978 -3.90 10.52 -2.93 10.68 16.90 35.32
1979-1986 -3.45 3.90 -15.98 0.00 -54.11 32.32
1982-1983 -66.40 34.50 6.96 5.50 -21.43 17.43
1987-1990 0.30 39.46 15.09 9.72 -3.75 19.69
1990-1994 -84.93 57.27 -2.72 6.79 7.67 1.51
1994-1998 -296.66 121.77 43.32 0.00 7.99 0.00
1997-1998 36.77 2.82 7.08 7.47 22.06 4.96
2000-2005 0.73 10.45 1.80 11.59 12.04 33.05
1965-1989 8.26 39.94 6.99 12.05 9.55 15.95
1990-2005 15.19 3.56 -18.86 7.65 11.87 4.91
Ajo
1965-1967 -13.04 4.45 5.31 1.51 0.00 84.22 12.58 14.38 3.89 -11.16 22.24
1968-1970 0.00 15.60 3.94 -17.80 23.56 81.72 9.94 9.59 9.51 39.29 8.37
1971-1978 -3.60 11.96 9.24 4.43 1.39 23.11 0.00 0.00 -10.33 14.27 22.04 21.18
1979-1986 38.10 26.07 1.11 5.57 26.79 58.81 0.00 0.00 14.07 8.71 5.88 36.36 -9.95 12.55
1982-1983 -0.58 1.08 15.62 1.42 -11.16 7.87 -9.89 1.52 -45.81 0.00 -26.51 8.05
1987-1990 -12.72 3.10 -5.64 3.44 -8.03 20.11 -21.11 3.22 1.80 3.61 8.92 7.23 7.30 1.15
1990-1994 2.36 2.99 1.11 6.36 5.83 14.25 -15.19 5.36 -16.95 6.62 18.63 13.56 3.78 3.95
1994-1998 21.69 5.90 14.22 1.86 27.24 4.93 -28.12 9.14 20.54 10.56 -19.48 8.97 32.87 10.11
1997-1998 12.09 6.42 -10.33 2.30 30.29 6.42 -15.37 8.46 22.91 1.38 -39.04 8.32 4.11 2.48
2000-2005 -27.25 15.92 18.60 3.89 -12.42 10.21 -26.29 22.75 0.75 6.23 17.57 13.38 -33.44 9.97
1965-1989 13.08 41.81 5.08 10.11 11.22 57.13 14.15 60.89 17.30 15.56 2.29 28.33 9.51 30.59
1990-2005 -4.08 12.07 7.32 11.50 -0.66 15.33 -20.57 23.33 4.50 8.94 -1.04 16.03 4.42 16.61
Alfalfa
1965-1967 -13.83 3.80 -2.99 1.31 -5.27 0.93 -37.75 5.43 -20.27 5.40 0.00 2.27 -12.98 19.54 -14.01 3.27
1968-1970 -12.42 2.13 3.01 0.94 7.12 1.29 -2.08 1.77 5.48 1.09 -0.04 1.40 -50.14 87.89 1.94 0.72
1971-1978 -0.67 2.93 -2.88 2.34 -6.04 3.21 -24.62 13.83 -0.13 1.66 7.60 4.62 28.22 815.43 9.52 5.00
1979-1986 -5.49 4.65 4.32 3.34 -12.39 4.91 -6.21 3.67 0.46 6.68 3.23 2.34 46.64 47.61 -1.45 1.31
1982-1983 -19.52 0.21 -8.70 1.93 -15.51 0.85 -11.09 0.33 -4.47 1.30 3.05 1.36 151.84 27.62 -9.72 1.49
1987-1990 -17.99 2.41 -5.96 1.96 -11.55 4.57 6.22 2.57 21.94 3.56 -5.24 0.74 -20.25 1.48 -0.38 0.32
(Continuación) Cuadro IV.A1
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano274
(Continuación) Cuadro IV.A1
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
1990-1994 23.89 12.02 2.63 2.71 3.15 17.38 4.14 2.93 0.44 1.52 5.57 3.52 -10.55 10.28 -8.04 3.19
1994-1998 10.87 3.85 4.32 0.52 25.48 2.04 21.86 10.23 5.20 1.82 4.08 2.85 25.00 7.43 -1.61 1.50
1997-1998 -0.06 0.82 -1.56 0.38 10.56 0.62 13.14 2.13 9.13 2.43 7.15 1.47 26.09 1.01 -6.61 1.32
2000-2005 -1.73 2.71 2.95 1.32 5.41 2.19 10.88 4.10 -10.19 3.99 -1.66 1.28 5.81 1.74 -3.44 2.49
1965-1989 -7.11 11.34 0.10 3.17 -7.59 11.37 -11.94 21.20 2.74 10.34 2.89 8.61 14.27 110.08 1.80 6.49
1990-2005 8.49 10.41 2.28 3.91 5.81 14.31 15.36 16.71 -1.59 3.36 0.96 3.13 7.38 13.34 -4.29 4.07
Arroz
1965-1967 4.21 1.47 -3.69 1.21 -5.32 5.02 0.00 0.00 0.00 0.69
1968-1970 15.82 2.72 -22.95 0.62 62.20 1.93 34.58 7.39 -25.97 3.14
1971-1978 8.26 5.92 8.63 5.37 -6.01 5.93 -0.88 7.67 5.38 11.92
1979-1986 7.86 3.91 -6.11 8.91 9.45 5.06 10.53 9.82 7.88 6.01
1982-1983 -1.33 1.45 34.83 5.94 3.32 0.28 -5.16 1.04 -25.29 3.56
1987-1990 7.70 1.82 4.93 11.82 -0.01 3.98 6.49 3.17 3.45 3.60
1990-1994 -0.24 0.50 -0.31 9.32 -5.40 2.88 6.86 9.07 8.31 3.87
1994-1998 -1.56 0.77 34.20 10.82 28.16 10.49 14.43 6.21 4.33 1.86
1997-1998 0.44 0.58 43.58 0.90 55.46 2.52 17.38 3.12 -1.07 0.07
2000-2005 2.85 1.17 -24.65 10.37 -0.55 4.30 3.64 3.29 -1.45 4.68
1965-1989 9.05 18.24 3.17 12.12 8.99 17.17 7.24 16.24 0.21 13.81
1990-2005 1.42 2.19 -0.66 15.62 3.54 9.09 1.30 6.24 2.44 4.32
Camote
1965-1967 -58.93 17.79 -20.62 6.57 -1.98 0.99 21.12 5.64 0.00 0.00 0.00 -2.36 2.76 7.71 6.85
1968-1970 39.29 16.03 -3.36 5.55 19.71 1.25 20.74 10.15 -2.75 1.91 -32.58 3.18 13.05 11.10 1.85 12.53
1971-1978 5.13 3.69 4.75 5.20 -2.13 4.98 0.06 2.91 -7.11 5.38 7.66 4.80 11.55 9.31 -17.93 15.10 30.49 41.80
1979-1986 -3.51 8.11 0.39 6.02 -20.65 24.06 -16.12 18.25 8.02 5.64 -35.92 21.94 15.15 17.42 16.57 12.15 19.14 7.30
1982-1983 7.03 0.38 23.38 1.46 29.39 3.23 -21.37 3.96 12.44 0.53 -96.06 0.00 5.89 0.52 9.06 0.60 -7.62 2.14
1987-1990 -14.16 12.36 -5.90 3.07 1.44 2.06 13.68 4.12 -10.80 7.64 13.65 3.61 9.23 8.33 -0.97 2.67 -16.41 4.62
1990-1994 3.49 10.76 5.67 5.06 29.04 22.77 -12.79 2.62 -18.33 5.37 -11.29 2.26 -16.90 2.02 -1.96 5.73 -4.61 1.21
1994-1998 21.41 12.85 1.37 4.12 44.41 7.30 7.90 0.00 13.35 0.00 17.42 17.10 -25.80 14.04 72.11 4.49 -21.83 11.55
1997-1998 -25.94 0.98 -5.17 4.06 47.39 5.46 114.74 6.23 -72.93 14.79 0.00 -13.93 2.43
2000-2005 -5.13 5.38 -13.29 8.06 -19.87 13.39 -4.69 2.53 12.62 4.56 -6.03 16.39 4.26 3.93 3.52 5.61
275Capítulo IV. Anexo IV / Mario Tello
(Continuación) Cuadro IV.A1
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
1990-1994 23.89 12.02 2.63 2.71 3.15 17.38 4.14 2.93 0.44 1.52 5.57 3.52 -10.55 10.28 -8.04 3.19
1994-1998 10.87 3.85 4.32 0.52 25.48 2.04 21.86 10.23 5.20 1.82 4.08 2.85 25.00 7.43 -1.61 1.50
1997-1998 -0.06 0.82 -1.56 0.38 10.56 0.62 13.14 2.13 9.13 2.43 7.15 1.47 26.09 1.01 -6.61 1.32
2000-2005 -1.73 2.71 2.95 1.32 5.41 2.19 10.88 4.10 -10.19 3.99 -1.66 1.28 5.81 1.74 -3.44 2.49
1965-1989 -7.11 11.34 0.10 3.17 -7.59 11.37 -11.94 21.20 2.74 10.34 2.89 8.61 14.27 110.08 1.80 6.49
1990-2005 8.49 10.41 2.28 3.91 5.81 14.31 15.36 16.71 -1.59 3.36 0.96 3.13 7.38 13.34 -4.29 4.07
Arroz
1965-1967 4.21 1.47 -3.69 1.21 -5.32 5.02 0.00 0.00 0.00 0.69
1968-1970 15.82 2.72 -22.95 0.62 62.20 1.93 34.58 7.39 -25.97 3.14
1971-1978 8.26 5.92 8.63 5.37 -6.01 5.93 -0.88 7.67 5.38 11.92
1979-1986 7.86 3.91 -6.11 8.91 9.45 5.06 10.53 9.82 7.88 6.01
1982-1983 -1.33 1.45 34.83 5.94 3.32 0.28 -5.16 1.04 -25.29 3.56
1987-1990 7.70 1.82 4.93 11.82 -0.01 3.98 6.49 3.17 3.45 3.60
1990-1994 -0.24 0.50 -0.31 9.32 -5.40 2.88 6.86 9.07 8.31 3.87
1994-1998 -1.56 0.77 34.20 10.82 28.16 10.49 14.43 6.21 4.33 1.86
1997-1998 0.44 0.58 43.58 0.90 55.46 2.52 17.38 3.12 -1.07 0.07
2000-2005 2.85 1.17 -24.65 10.37 -0.55 4.30 3.64 3.29 -1.45 4.68
1965-1989 9.05 18.24 3.17 12.12 8.99 17.17 7.24 16.24 0.21 13.81
1990-2005 1.42 2.19 -0.66 15.62 3.54 9.09 1.30 6.24 2.44 4.32
Camote
1965-1967 -58.93 17.79 -20.62 6.57 -1.98 0.99 21.12 5.64 0.00 0.00 0.00 -2.36 2.76 7.71 6.85
1968-1970 39.29 16.03 -3.36 5.55 19.71 1.25 20.74 10.15 -2.75 1.91 -32.58 3.18 13.05 11.10 1.85 12.53
1971-1978 5.13 3.69 4.75 5.20 -2.13 4.98 0.06 2.91 -7.11 5.38 7.66 4.80 11.55 9.31 -17.93 15.10 30.49 41.80
1979-1986 -3.51 8.11 0.39 6.02 -20.65 24.06 -16.12 18.25 8.02 5.64 -35.92 21.94 15.15 17.42 16.57 12.15 19.14 7.30
1982-1983 7.03 0.38 23.38 1.46 29.39 3.23 -21.37 3.96 12.44 0.53 -96.06 0.00 5.89 0.52 9.06 0.60 -7.62 2.14
1987-1990 -14.16 12.36 -5.90 3.07 1.44 2.06 13.68 4.12 -10.80 7.64 13.65 3.61 9.23 8.33 -0.97 2.67 -16.41 4.62
1990-1994 3.49 10.76 5.67 5.06 29.04 22.77 -12.79 2.62 -18.33 5.37 -11.29 2.26 -16.90 2.02 -1.96 5.73 -4.61 1.21
1994-1998 21.41 12.85 1.37 4.12 44.41 7.30 7.90 0.00 13.35 0.00 17.42 17.10 -25.80 14.04 72.11 4.49 -21.83 11.55
1997-1998 -25.94 0.98 -5.17 4.06 47.39 5.46 114.74 6.23 -72.93 14.79 0.00 -13.93 2.43
2000-2005 -5.13 5.38 -13.29 8.06 -19.87 13.39 -4.69 2.53 12.62 4.56 -6.03 16.39 4.26 3.93 3.52 5.61
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano276
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
1965-1989 1.19 16.43 -2.40 5.90 -4.79 22.89 2.94 17.15 2.76 7.96 -10.22 19.70 17.32 27.03 1.91 16.76 15.94 56.55
1990-2005 -0.57 12.59 -3.52 6.71 2.85 17.46 -8.74 3.36 -18.33 5.37 8.05 15.58 -17.57 20.94 2.48 4.55 -7.49 11.31
Cebada
1965-1967 16.01 2.42 -7.96 2.09 -6.83 1.53 -18.46 4.25 3.23 0.75 8.21 2.06 -12.19 3.12 12.47 1.89
1968-1970 -41.79 1.62 8.25 3.15 0.02 1.38 0.23 3.56 4.80 2.06 -6.77 1.65 -21.60 3.95 11.89 4.81
1971-1978 -0.26 1.71 -7.29 4.45 0.27 0.73 -7.00 3.43 -7.13 3.56 -13.62 4.76 5.40 4.89 -29.97 11.85
1979-1986 -11.60 9.00 -3.53 5.46 -18.04 15.57 5.56 5.59 8.38 5.46 -0.46 2.20 4.15 22.08 -0.37 4.71
1982-1983 -6.22 5.68 -25.15 4.33 -53.72 8.18 -26.43 7.69 -3.16 1.98 -0.97 0.44 -32.54 10.02 -27.98 3.72
1987-1990 22.00 5.40 -5.36 1.43 -15.57 13.70 -7.20 2.91 -35.09 9.24 12.64 2.86 -33.16 17.08 7.75 3.43
1990-1994 -4.22 5.82 11.78 7.84 -6.25 14.90 11.08 6.85 2.33 10.25 -16.92 7.85 4.94 18.24 -8.41 3.71
1994-1998 15.80 7.73 5.89 4.38 10.62 3.00 -2.19 6.70 12.08 3.60 1.25 3.23 7.01 2.44 -15.67 5.09
1997-1998 -10.68 1.77 -4.43 0.91 18.27 2.77 23.82 5.74 15.09 4.14 0.36 1.46 13.75 2.27 -23.50 6.05
2000-2005 -8.55 4.78 -8.53 3.93 0.28 1.88 6.77 3.44 -3.77 2.12 -2.56 5.33 4.26 2.48 63.24 8.43
1965-1989 -2.23 9.70 -4.32 9.24 -3.84 14.30 -2.47 5.74 -0.62 4.99 -2.42 9.76 0.33 14.55 -7.15 17.21
1990-2005 2.10 9.62 -2.38 5.50 0.72 11.33 4.13 6.85 2.81 9.82 -6.40 8.18 3.70 12.79 11.57 12.15
Frijol
1965-1967 -6.15 1.93 -4.40 2.22 1.29 1.08 -9.05 3.25 -68.77 19.95 0.00 0.00 0.00 2.48
1968-1970 13.34 14.35 4.64 1.22 -18.47 20.10 11.49 9.86 111.07 15.84 -22.55 3.81 33.72 16.01
1971-1978 9.85 6.46 7.33 4.19 3.44 7.67 6.69 9.33 -17.77 9.71 2.25 2.08 -1.83 14.27
1979-1986 4.92 4.53 -0.91 3.51 7.20 4.60 3.27 6.10 -3.37 10.85 -8.13 7.70 -15.50 15.74
1982-1983 -21.25 5.44 -27.97 5.07 2.66 0.91 16.59 0.38 -3.68 1.97 -29.45 3.36 15.11 0.76
1987-1990 -27.08 17.55 -4.30 5.87 -31.97 33.44 16.85 7.89 -15.39 6.51 24.78 6.86 43.23 15.71
1990-1994 -2.55 13.01 12.51 2.81 11.68 28.16 14.71 4.44 0.48 7.27 -7.13 8.31 16.89 10.15
1994-1998 20.23 7.08 9.74 1.84 28.41 3.43 2.70 3.09 19.65 4.37 37.49 9.40 -1.04 3.77
1997-1998 -1.06 1.17 -4.24 0.74 9.78 1.72 -11.92 3.97 17.25 4.05 18.01 3.22 -7.42 2.16
2000-2005 1.17 1.75 5.85 3.61 -7.36 6.49 -2.25 4.76 10.68 12.14 -2.03 4.51 -6.23 9.24
1965-1989 7.90 19.01 -0.21 7.39 3.25 16.51 5.68 15.15 1.31 18.75 1.11 9.28 4.91 16.27
1990-2005 5.60 14.20 6.59 4.57 3.83 21.33 3.34 5.66 6.53 10.39 2.57 12.40 5.07 12.35
Haba
1965-1967 17.18 3.03 18.34 3.26 1.80 0.91 -22.07 5.99 32.80 7.18 7.93 2.28 -19.37 10.06 7.71 1.47
1968-1970 -29.53 3.27 -16.11 4.79 18.35 4.01 15.97 10.01 21.87 6.21 -16.47 5.27 -15.01 3.41 -19.50 4.33
(Continuación) Cuadro IV.A1
277Capítulo IV. Anexo IV / Mario Tello
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
1965-1989 1.19 16.43 -2.40 5.90 -4.79 22.89 2.94 17.15 2.76 7.96 -10.22 19.70 17.32 27.03 1.91 16.76 15.94 56.55
1990-2005 -0.57 12.59 -3.52 6.71 2.85 17.46 -8.74 3.36 -18.33 5.37 8.05 15.58 -17.57 20.94 2.48 4.55 -7.49 11.31
Cebada
1965-1967 16.01 2.42 -7.96 2.09 -6.83 1.53 -18.46 4.25 3.23 0.75 8.21 2.06 -12.19 3.12 12.47 1.89
1968-1970 -41.79 1.62 8.25 3.15 0.02 1.38 0.23 3.56 4.80 2.06 -6.77 1.65 -21.60 3.95 11.89 4.81
1971-1978 -0.26 1.71 -7.29 4.45 0.27 0.73 -7.00 3.43 -7.13 3.56 -13.62 4.76 5.40 4.89 -29.97 11.85
1979-1986 -11.60 9.00 -3.53 5.46 -18.04 15.57 5.56 5.59 8.38 5.46 -0.46 2.20 4.15 22.08 -0.37 4.71
1982-1983 -6.22 5.68 -25.15 4.33 -53.72 8.18 -26.43 7.69 -3.16 1.98 -0.97 0.44 -32.54 10.02 -27.98 3.72
1987-1990 22.00 5.40 -5.36 1.43 -15.57 13.70 -7.20 2.91 -35.09 9.24 12.64 2.86 -33.16 17.08 7.75 3.43
1990-1994 -4.22 5.82 11.78 7.84 -6.25 14.90 11.08 6.85 2.33 10.25 -16.92 7.85 4.94 18.24 -8.41 3.71
1994-1998 15.80 7.73 5.89 4.38 10.62 3.00 -2.19 6.70 12.08 3.60 1.25 3.23 7.01 2.44 -15.67 5.09
1997-1998 -10.68 1.77 -4.43 0.91 18.27 2.77 23.82 5.74 15.09 4.14 0.36 1.46 13.75 2.27 -23.50 6.05
2000-2005 -8.55 4.78 -8.53 3.93 0.28 1.88 6.77 3.44 -3.77 2.12 -2.56 5.33 4.26 2.48 63.24 8.43
1965-1989 -2.23 9.70 -4.32 9.24 -3.84 14.30 -2.47 5.74 -0.62 4.99 -2.42 9.76 0.33 14.55 -7.15 17.21
1990-2005 2.10 9.62 -2.38 5.50 0.72 11.33 4.13 6.85 2.81 9.82 -6.40 8.18 3.70 12.79 11.57 12.15
Frijol
1965-1967 -6.15 1.93 -4.40 2.22 1.29 1.08 -9.05 3.25 -68.77 19.95 0.00 0.00 0.00 2.48
1968-1970 13.34 14.35 4.64 1.22 -18.47 20.10 11.49 9.86 111.07 15.84 -22.55 3.81 33.72 16.01
1971-1978 9.85 6.46 7.33 4.19 3.44 7.67 6.69 9.33 -17.77 9.71 2.25 2.08 -1.83 14.27
1979-1986 4.92 4.53 -0.91 3.51 7.20 4.60 3.27 6.10 -3.37 10.85 -8.13 7.70 -15.50 15.74
1982-1983 -21.25 5.44 -27.97 5.07 2.66 0.91 16.59 0.38 -3.68 1.97 -29.45 3.36 15.11 0.76
1987-1990 -27.08 17.55 -4.30 5.87 -31.97 33.44 16.85 7.89 -15.39 6.51 24.78 6.86 43.23 15.71
1990-1994 -2.55 13.01 12.51 2.81 11.68 28.16 14.71 4.44 0.48 7.27 -7.13 8.31 16.89 10.15
1994-1998 20.23 7.08 9.74 1.84 28.41 3.43 2.70 3.09 19.65 4.37 37.49 9.40 -1.04 3.77
1997-1998 -1.06 1.17 -4.24 0.74 9.78 1.72 -11.92 3.97 17.25 4.05 18.01 3.22 -7.42 2.16
2000-2005 1.17 1.75 5.85 3.61 -7.36 6.49 -2.25 4.76 10.68 12.14 -2.03 4.51 -6.23 9.24
1965-1989 7.90 19.01 -0.21 7.39 3.25 16.51 5.68 15.15 1.31 18.75 1.11 9.28 4.91 16.27
1990-2005 5.60 14.20 6.59 4.57 3.83 21.33 3.34 5.66 6.53 10.39 2.57 12.40 5.07 12.35
Haba
1965-1967 17.18 3.03 18.34 3.26 1.80 0.91 -22.07 5.99 32.80 7.18 7.93 2.28 -19.37 10.06 7.71 1.47
1968-1970 -29.53 3.27 -16.11 4.79 18.35 4.01 15.97 10.01 21.87 6.21 -16.47 5.27 -15.01 3.41 -19.50 4.33
(Continuación) Cuadro IV.A1
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano278
(Continuación) Cuadro IV.A1
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
1971-1978 -2.06 6.29 -16.72 11.88 3.29 3.62 -4.10 5.25 -4.24 2.69 2.57 4.62 22.03 10.25 -15.27 10.99
1979-1986 -9.25 11.29 24.45 3.01 -17.15 12.52 6.42 6.57 2.48 3.31 0.00 3.43 3.20 7.68 2.31 5.53
1982-1983 -36.34 4.99 -4.64 1.22 -35.77 6.41 5.13 1.46 -2.72 1.65 -1.37 2.10 -29.25 12.08 -25.31 4.75
1987-1990 3.10 2.06 -8.13 4.95 -6.42 1.39 -10.22 1.07 -13.68 5.55 -11.39 8.06 -4.05 2.34 -2.53 0.60
1990-1994 25.52 12.51 -16.51 2.17 19.76 16.71 13.40 7.57 -1.12 8.61 15.22 6.53 2.23 7.32 8.36 7.71
1994-1998 17.14 7.24 -9.62 3.45 10.83 5.27 -3.57 2.29 24.71 5.48 -6.78 4.27 7.14 3.37 47.00 0.00
1997-1998 -22.12 3.31 -7.75 1.76 22.29 1.79 -1.00 1.72 24.73 4.42 -22.70 5.86 9.53 0.63
2000-2005 1.79 2.93 -1.31 4.35 9.46 4.16 8.41 2.89 -3.64 3.37 2.37 6.69 13.43 3.60
1965-1989 -5.43 11.92 3.62 8.55 -2.99 14.31 -0.58 8.11 5.16 7.36 -3.02 6.33 4.47 18.87 -6.32 14.04
1990-2005 13.05 12.74 -8.01 5.02 13.45 14.53 9.29 7.58 6.13 13.92 2.74 9.00 4.24 8.14 8.36 7.71
Maíz amiláceo
1965-1967 -8.54 2.25 -9.39 4.10 -3.58 1.62 -17.04 3.54 -6.17 1.37 -7.90 2.01 -8.45 9.97 11.89 2.72
1968-1970 -3.89 5.02 -1.22 1.37 -4.00 1.72 8.56 1.94 30.71 5.22 -2.45 1.46 89.20 30.96 -2.64 2.14
1971-1978 -0.05 1.28 -0.62 6.93 0.93 1.09 -1.84 3.11 -3.41 1.64 2.06 4.60 3.39 8.76 4.65 7.08
1979-1986 2.15 7.95 -0.73 9.76 -9.72 8.29 2.90 2.94 -4.18 8.75 -8.69 4.62 -0.37 2.67 0.85 5.49
1982-1983 -7.89 8.64 -10.90 12.06 -23.93 6.41 -10.55 4.08 -5.26 2.35 -14.00 1.12 -6.77 2.94 -30.63 6.78
1987-1990 -12.26 7.86 0.26 5.42 -45.68 23.23 -4.35 2.15 -21.93 10.67 0.41 6.57 6.74 1.23 5.99 3.49
1990-1994 6.21 8.49 45.71 37.82 0.00 19.28 -2.00 2.37 1.04 8.03 -7.62 12.32 7.39 2.90 -0.57 5.62
1994-1998 0.21 2.27 4.23 29.72 -9.14 2.28 -3.28 1.62 -8.68 3.52 5.85 1.03 5.32 1.30 7.91 1.81
1997-1998 -4.22 1.14 -4.37 1.49 -8.24 1.86 7.30 0.31 -1.01 2.06 -6.78 0.93 0.79 0.13 -7.65 2.67
2000-2005 -7.64 4.12 -6.85 7.39 3.15 2.60 8.97 3.67 -8.39 5.08 4.08 1.24 14.28 3.38 -11.69 6.52
1965-1989 -1.19 6.34 -0.86 10.02 -4.20 11.31 -0.01 3.20 0.47 7.30 -0.72 4.73 12.21 28.88 4.74 9.68
1990-2005 1.26 6.45 -1.59 23.36 2.04 13.19 4.51 6.24 2.19 9.35 -2.47 7.71 7.31 8.01 -3.11 6.54
Maíz choclo
1965-1967 -24.98 4.16 82.13 25.57 0.00 -66.59 32.02 -59.65 16.09 2.36 0.81 9.21 1.34 2.36 0.81 -2.04 0.35
1968-1970 -36.49 5.80 15.36 10.12 28.99 8.93 1.83 1.18 -3.47 7.75 12.22 5.49 -14.72 6.40 12.22 5.49 0.55 0.54
1971-1978 4.68 5.99 7.25 4.66 20.28 8.76 8.25 10.54 18.13 16.61 -14.83 8.08 14.63 14.01 -14.83 8.08 8.94 4.32
1979-1986 0.63 8.93 2.70 11.17 4.26 2.86 11.02 12.66 3.60 2.75 -21.36 17.95 -0.68 2.87 -21.36 17.95 3.43 2.15
1982-1983 -33.86 7.69 37.62 3.14 -4.31 0.51 35.11 1.73 6.23 0.03 43.77 7.42 -6.88 0.84 43.77 7.42 -20.66 2.76
1987-1990 0.90 0.63 1.94 1.22 -6.40 9.63 -1.08 2.71 -46.63 12.43 -2.42 0.32 -9.79 5.76 -2.42 0.32 -6.58 1.82
279Capítulo IV. Anexo IV / Mario Tello
(Continuación) Cuadro IV.A1
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
1971-1978 -2.06 6.29 -16.72 11.88 3.29 3.62 -4.10 5.25 -4.24 2.69 2.57 4.62 22.03 10.25 -15.27 10.99
1979-1986 -9.25 11.29 24.45 3.01 -17.15 12.52 6.42 6.57 2.48 3.31 0.00 3.43 3.20 7.68 2.31 5.53
1982-1983 -36.34 4.99 -4.64 1.22 -35.77 6.41 5.13 1.46 -2.72 1.65 -1.37 2.10 -29.25 12.08 -25.31 4.75
1987-1990 3.10 2.06 -8.13 4.95 -6.42 1.39 -10.22 1.07 -13.68 5.55 -11.39 8.06 -4.05 2.34 -2.53 0.60
1990-1994 25.52 12.51 -16.51 2.17 19.76 16.71 13.40 7.57 -1.12 8.61 15.22 6.53 2.23 7.32 8.36 7.71
1994-1998 17.14 7.24 -9.62 3.45 10.83 5.27 -3.57 2.29 24.71 5.48 -6.78 4.27 7.14 3.37 47.00 0.00
1997-1998 -22.12 3.31 -7.75 1.76 22.29 1.79 -1.00 1.72 24.73 4.42 -22.70 5.86 9.53 0.63
2000-2005 1.79 2.93 -1.31 4.35 9.46 4.16 8.41 2.89 -3.64 3.37 2.37 6.69 13.43 3.60
1965-1989 -5.43 11.92 3.62 8.55 -2.99 14.31 -0.58 8.11 5.16 7.36 -3.02 6.33 4.47 18.87 -6.32 14.04
1990-2005 13.05 12.74 -8.01 5.02 13.45 14.53 9.29 7.58 6.13 13.92 2.74 9.00 4.24 8.14 8.36 7.71
Maíz amiláceo
1965-1967 -8.54 2.25 -9.39 4.10 -3.58 1.62 -17.04 3.54 -6.17 1.37 -7.90 2.01 -8.45 9.97 11.89 2.72
1968-1970 -3.89 5.02 -1.22 1.37 -4.00 1.72 8.56 1.94 30.71 5.22 -2.45 1.46 89.20 30.96 -2.64 2.14
1971-1978 -0.05 1.28 -0.62 6.93 0.93 1.09 -1.84 3.11 -3.41 1.64 2.06 4.60 3.39 8.76 4.65 7.08
1979-1986 2.15 7.95 -0.73 9.76 -9.72 8.29 2.90 2.94 -4.18 8.75 -8.69 4.62 -0.37 2.67 0.85 5.49
1982-1983 -7.89 8.64 -10.90 12.06 -23.93 6.41 -10.55 4.08 -5.26 2.35 -14.00 1.12 -6.77 2.94 -30.63 6.78
1987-1990 -12.26 7.86 0.26 5.42 -45.68 23.23 -4.35 2.15 -21.93 10.67 0.41 6.57 6.74 1.23 5.99 3.49
1990-1994 6.21 8.49 45.71 37.82 0.00 19.28 -2.00 2.37 1.04 8.03 -7.62 12.32 7.39 2.90 -0.57 5.62
1994-1998 0.21 2.27 4.23 29.72 -9.14 2.28 -3.28 1.62 -8.68 3.52 5.85 1.03 5.32 1.30 7.91 1.81
1997-1998 -4.22 1.14 -4.37 1.49 -8.24 1.86 7.30 0.31 -1.01 2.06 -6.78 0.93 0.79 0.13 -7.65 2.67
2000-2005 -7.64 4.12 -6.85 7.39 3.15 2.60 8.97 3.67 -8.39 5.08 4.08 1.24 14.28 3.38 -11.69 6.52
1965-1989 -1.19 6.34 -0.86 10.02 -4.20 11.31 -0.01 3.20 0.47 7.30 -0.72 4.73 12.21 28.88 4.74 9.68
1990-2005 1.26 6.45 -1.59 23.36 2.04 13.19 4.51 6.24 2.19 9.35 -2.47 7.71 7.31 8.01 -3.11 6.54
Maíz choclo
1965-1967 -24.98 4.16 82.13 25.57 0.00 -66.59 32.02 -59.65 16.09 2.36 0.81 9.21 1.34 2.36 0.81 -2.04 0.35
1968-1970 -36.49 5.80 15.36 10.12 28.99 8.93 1.83 1.18 -3.47 7.75 12.22 5.49 -14.72 6.40 12.22 5.49 0.55 0.54
1971-1978 4.68 5.99 7.25 4.66 20.28 8.76 8.25 10.54 18.13 16.61 -14.83 8.08 14.63 14.01 -14.83 8.08 8.94 4.32
1979-1986 0.63 8.93 2.70 11.17 4.26 2.86 11.02 12.66 3.60 2.75 -21.36 17.95 -0.68 2.87 -21.36 17.95 3.43 2.15
1982-1983 -33.86 7.69 37.62 3.14 -4.31 0.51 35.11 1.73 6.23 0.03 43.77 7.42 -6.88 0.84 43.77 7.42 -20.66 2.76
1987-1990 0.90 0.63 1.94 1.22 -6.40 9.63 -1.08 2.71 -46.63 12.43 -2.42 0.32 -9.79 5.76 -2.42 0.32 -6.58 1.82
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano280
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
1990-1994 -1.13 16.67 -4.61 6.95 -30.45 7.25 17.95 8.16 25.99 16.32 5.54 2.72 13.91 9.02 5.54 2.72 -25.65 8.88
1994-1998 -27.35 10.74 1.61 3.54 38.41 8.33 -3.71 11.38 50.58 7.67 -15.29 9.33 -5.56 3.09 -15.29 9.33 -11.90 7.03
1997-1998 14.14 0.74 15.57 0.75 28.16 4.38 28.61 3.18 7.92 3.52 -45.81 13.42 -7.86 0.95 -45.81 13.42 16.01 1.64
2000-2005 9.55 11.46 18.47 4.86 0.38 2.97 11.05 5.93 13.84 10.26 0.63 3.39 7.96 9.04 0.63 3.39 6.12 3.44
1965-1989 -4.42 11.14 12.56 18.13 17.10 18.34 0.83 26.43 -5.78 19.59 -10.82 25.37 2.27 11.14 -10.82 25.37 2.93 6.81
1990-2005 5.80 17.48 4.74 7.13 -0.40 13.11 8.62 14.50 16.11 19.99 2.43 6.10 2.01 8.28 2.43 6.10 -0.87 8.38
Olluco
1965-1967 31.43 5.33 8.64 1.10 1.16 0.62 -2.31 2.05 -19.83 9.51 -29.99 9.32 31.43 5.33
1968-1970 -19.16 4.46 -21.71 2.14 12.04 2.58 40.13 15.92 47.51 3.65 -0.96 5.15 -19.16 4.46
1971-1978 -4.21 5.30 -0.15 5.95 -5.06 4.63 1.93 5.90 3.86 7.42 3.75 5.79 -4.21 5.30
1979-1986 -2.56 5.46 -8.84 7.48 -5.69 8.28 -4.81 4.52 4.73 11.09 1.47 7.40 -2.56 5.46
1982-1983 3.91 0.27 2.65 5.13 -33.85 7.15 -12.63 0.86 3.19 1.90 -51.98 12.15 3.91 0.27
1987-1990 8.37 2.32 1.72 4.72 -40.62 20.82 -7.81 5.51 3.61 4.30 -14.55 9.77 8.37 2.32
1990-1994 -10.25 4.22 -9.23 10.09 5.59 19.67 -3.11 6.33 -2.85 4.46 17.15 11.97 -10.25 4.22
1994-1998 31.74 12.61 2.67 8.43 22.18 6.16 8.66 6.02 18.74 3.90 10.07 3.71 31.74 12.61
1997-1998 -8.66 1.34 0.11 1.76 -6.50 0.23 -15.86 1.34 -6.50 0.23 -8.40 0.40 -8.66 1.34
2000-2005 4.06 2.98 7.16 1.24 3.82 2.28 6.42 2.26 -12.42 7.37 6.93 2.13 4.06 2.98
1965-1989 -0.78 6.86 -5.81 8.90 -1.00 8.02 5.35 11.82 9.17 18.56 -2.04 8.72 -0.78 6.86
1990-2005 11.24 12.59 4.65 10.62 7.48 16.61 5.63 10.28 -3.23 7.22 10.03 12.91 11.24 12.59
Papa
1965-1967 7.26 1.47 -5.67 2.28 14.70 2.77 -19.64 4.64 4.88 1.19 7.35 2.06 -6.01 5.14 16.49 3.82
1968-1970 -6.43 6.31 -14.52 3.26 -3.23 1.13 4.67 6.31 15.61 3.05 -2.92 2.03 12.38 4.64 1.28 1.85
1971-1978 1.10 2.47 -0.29 1.87 1.64 0.81 1.23 2.59 -4.56 3.29 -1.42 2.47 0.68 2.54 -7.61 5.77
1979-1986 -1.35 7.01 8.39 5.88 -4.10 9.32 2.86 3.26 -2.76 7.16 4.55 5.02 -3.15 15.29 6.97 4.35
1982-1983 -34.69 9.84 -19.37 4.43 -46.05 11.65 -12.26 0.65 -12.54 2.83 -20.02 1.27 -86.69 27.47 -30.28 4.27
1987-1990 -0.13 6.25 1.51 1.98 -32.16 22.76 -13.59 6.42 -21.05 11.40 -5.92 6.10 -38.16 17.15 -2.88 3.20
1990-1994 8.32 6.89 0.40 5.34 -0.63 20.31 11.76 8.73 -0.49 9.09 -11.13 10.02 8.16 19.42 3.82 8.19
1994-1998 8.76 5.27 20.64 3.46 23.19 4.00 -3.05 5.93 10.37 3.54 3.07 2.75 11.67 2.73 11.09 2.32
1997-1998 -13.00 2.02 11.68 0.36 14.50 2.90 -4.67 1.10 9.28 0.68 -3.85 2.58 15.79 1.72 -14.02 2.74
2000-2005 -8.65 4.76 -1.39 3.07 -0.53 3.64 7.18 2.60 -5.10 2.67 5.70 2.13 6.32 3.28 -7.22 6.95
(Continuación) Cuadro IV.A1
281Capítulo IV. Anexo IV / Mario Tello
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
1990-1994 -1.13 16.67 -4.61 6.95 -30.45 7.25 17.95 8.16 25.99 16.32 5.54 2.72 13.91 9.02 5.54 2.72 -25.65 8.88
1994-1998 -27.35 10.74 1.61 3.54 38.41 8.33 -3.71 11.38 50.58 7.67 -15.29 9.33 -5.56 3.09 -15.29 9.33 -11.90 7.03
1997-1998 14.14 0.74 15.57 0.75 28.16 4.38 28.61 3.18 7.92 3.52 -45.81 13.42 -7.86 0.95 -45.81 13.42 16.01 1.64
2000-2005 9.55 11.46 18.47 4.86 0.38 2.97 11.05 5.93 13.84 10.26 0.63 3.39 7.96 9.04 0.63 3.39 6.12 3.44
1965-1989 -4.42 11.14 12.56 18.13 17.10 18.34 0.83 26.43 -5.78 19.59 -10.82 25.37 2.27 11.14 -10.82 25.37 2.93 6.81
1990-2005 5.80 17.48 4.74 7.13 -0.40 13.11 8.62 14.50 16.11 19.99 2.43 6.10 2.01 8.28 2.43 6.10 -0.87 8.38
Olluco
1965-1967 31.43 5.33 8.64 1.10 1.16 0.62 -2.31 2.05 -19.83 9.51 -29.99 9.32 31.43 5.33
1968-1970 -19.16 4.46 -21.71 2.14 12.04 2.58 40.13 15.92 47.51 3.65 -0.96 5.15 -19.16 4.46
1971-1978 -4.21 5.30 -0.15 5.95 -5.06 4.63 1.93 5.90 3.86 7.42 3.75 5.79 -4.21 5.30
1979-1986 -2.56 5.46 -8.84 7.48 -5.69 8.28 -4.81 4.52 4.73 11.09 1.47 7.40 -2.56 5.46
1982-1983 3.91 0.27 2.65 5.13 -33.85 7.15 -12.63 0.86 3.19 1.90 -51.98 12.15 3.91 0.27
1987-1990 8.37 2.32 1.72 4.72 -40.62 20.82 -7.81 5.51 3.61 4.30 -14.55 9.77 8.37 2.32
1990-1994 -10.25 4.22 -9.23 10.09 5.59 19.67 -3.11 6.33 -2.85 4.46 17.15 11.97 -10.25 4.22
1994-1998 31.74 12.61 2.67 8.43 22.18 6.16 8.66 6.02 18.74 3.90 10.07 3.71 31.74 12.61
1997-1998 -8.66 1.34 0.11 1.76 -6.50 0.23 -15.86 1.34 -6.50 0.23 -8.40 0.40 -8.66 1.34
2000-2005 4.06 2.98 7.16 1.24 3.82 2.28 6.42 2.26 -12.42 7.37 6.93 2.13 4.06 2.98
1965-1989 -0.78 6.86 -5.81 8.90 -1.00 8.02 5.35 11.82 9.17 18.56 -2.04 8.72 -0.78 6.86
1990-2005 11.24 12.59 4.65 10.62 7.48 16.61 5.63 10.28 -3.23 7.22 10.03 12.91 11.24 12.59
Papa
1965-1967 7.26 1.47 -5.67 2.28 14.70 2.77 -19.64 4.64 4.88 1.19 7.35 2.06 -6.01 5.14 16.49 3.82
1968-1970 -6.43 6.31 -14.52 3.26 -3.23 1.13 4.67 6.31 15.61 3.05 -2.92 2.03 12.38 4.64 1.28 1.85
1971-1978 1.10 2.47 -0.29 1.87 1.64 0.81 1.23 2.59 -4.56 3.29 -1.42 2.47 0.68 2.54 -7.61 5.77
1979-1986 -1.35 7.01 8.39 5.88 -4.10 9.32 2.86 3.26 -2.76 7.16 4.55 5.02 -3.15 15.29 6.97 4.35
1982-1983 -34.69 9.84 -19.37 4.43 -46.05 11.65 -12.26 0.65 -12.54 2.83 -20.02 1.27 -86.69 27.47 -30.28 4.27
1987-1990 -0.13 6.25 1.51 1.98 -32.16 22.76 -13.59 6.42 -21.05 11.40 -5.92 6.10 -38.16 17.15 -2.88 3.20
1990-1994 8.32 6.89 0.40 5.34 -0.63 20.31 11.76 8.73 -0.49 9.09 -11.13 10.02 8.16 19.42 3.82 8.19
1994-1998 8.76 5.27 20.64 3.46 23.19 4.00 -3.05 5.93 10.37 3.54 3.07 2.75 11.67 2.73 11.09 2.32
1997-1998 -13.00 2.02 11.68 0.36 14.50 2.90 -4.67 1.10 9.28 0.68 -3.85 2.58 15.79 1.72 -14.02 2.74
2000-2005 -8.65 4.76 -1.39 3.07 -0.53 3.64 7.18 2.60 -5.10 2.67 5.70 2.13 6.32 3.28 -7.22 6.95
(Continuación) Cuadro IV.A1
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano282
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
1965-1989 0.13 6.44 1.47 8.32 1.85 8.91 -0.24 5.41 0.39 5.96 3.31 5.49 0.33 10.16 1.81 5.82
1990-2005 4.47 9.06 3.81 8.48 3.57 16.40 3.21 6.39 2.94 9.41 -4.59 6.13 5.93 15.94 -1.69 8.19
Piña
1965-1967 54.04 11.87 127.57 25.76 0.00 0.00 4.00 1.26
1968-1970 15.67 6.01 -3.06 6.63 37.63 16.27 3.75 2.62
1971-1978 13.48 9.20 8.56 1.68 10.59 9.90 7.41 9.77
1979-1986 -10.78 5.31 -8.50 7.39 -0.13 1.18 2.47 3.30
1982-1983 -7.02 0.47 -26.32 0.80 -6.32 0.37 -1.08 0.38
1987-1990 -12.66 6.76 -5.06 0.79 -2.49 1.52 10.85 2.83
1990-1994 -3.58 3.94 -14.30 13.65 -17.08 8.31 8.35 2.62
1994-1998 29.08 16.78 30.67 9.71 -0.13 10.15 3.53 3.16
1997-1998 89.86 0.63 53.91 0.40 36.80 3.93 14.77 2.22
2000-2005 -8.20 3.85 12.10 1.95 3.42 3.81 2.80 0.80
1965-1989 4.81 11.82 9.70 12.31 8.54 16.35 5.07 11.57
1990-2005 7.52 14.08 7.16 16.48 0.21 9.23 6.57 5.48
Plátano
1965-1967 -15.18 3.31 22.75 3.26 17.91 3.19 25.03 4.66 -72.35 27.71 0.00 0.00 2.44 1.36
1968-1970 10.52 0.29 -16.15 3.03 8.53 1.53 -0.29 3.55 61.35 0.50 22.07 3.85 -8.24 4.22
1971-1978 2.64 3.67 -10.39 3.39 11.33 5.89 -2.11 2.50 3.60 4.52 -0.35 0.41 0.00 1.51
1979-1986 3.14 6.08 -10.44 7.47 -25.30 10.58 1.77 5.36 -2.01 1.53 5.82 3.71 3.56 4.24 21.72 10.96
1982-1983 -0.64 3.15 -0.80 10.89 -11.58 2.49 -9.73 0.17 5.89 0.42 20.09 1.62 -5.84 0.00 -2.34 3.04
1987-1990 0.18 6.79 8.20 2.16 3.38 5.91 -15.45 4.40 -9.29 2.30 -14.06 4.10 -2.07 1.14 -5.94 5.60
1990-1994 -9.75 5.62 4.50 5.68 -13.91 16.24 -6.66 6.73 11.00 7.91 -10.98 8.18 -5.92 2.70 -0.67 4.11
1994-1998 6.01 5.50 8.92 7.73 23.18 4.36 4.87 4.69 16.27 4.76 -1.11 7.69 -0.24 2.83 -21.77 11.41
1997-1998 21.33 0.80 7.55 1.06 15.79 2.79 12.60 2.71 16.65 3.07 -4.13 0.37 -4.69 2.15 -10.86 3.06
2000-2005 14.80 2.22 -20.42 9.52 -2.76 3.73 9.34 2.80 -19.35 9.88 -0.18 1.48 4.72 2.43 -5.12 5.02
1965-1989 1.27 6.17 -6.03 17.28 1.27 8.43 1.16 5.14 1.44 14.73 2.67 5.92 0.65 4.36 17.16 14.68
1990-2005 0.82 5.69 -9.59 15.81 -0.72 12.11 4.08 8.23 0.17 11.94 2.61 5.24 0.65 3.28 -8.87 12.53
Quinua
1965-1967 -31.69 7.65 -4.77 2.25 1.12 0.56 -21.89 6.45 18.79 5.48 -27.98 6.37 -12.74 3.46
1968-1970 -22.60 3.59 -13.85 8.16 15.01 2.95 13.56 5.78 -8.60 1.51 43.31 5.69 -31.54 6.23
(Continuación) Cuadro IV.A1
283Capítulo IV. Anexo IV / Mario Tello
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
1965-1989 0.13 6.44 1.47 8.32 1.85 8.91 -0.24 5.41 0.39 5.96 3.31 5.49 0.33 10.16 1.81 5.82
1990-2005 4.47 9.06 3.81 8.48 3.57 16.40 3.21 6.39 2.94 9.41 -4.59 6.13 5.93 15.94 -1.69 8.19
Piña
1965-1967 54.04 11.87 127.57 25.76 0.00 0.00 4.00 1.26
1968-1970 15.67 6.01 -3.06 6.63 37.63 16.27 3.75 2.62
1971-1978 13.48 9.20 8.56 1.68 10.59 9.90 7.41 9.77
1979-1986 -10.78 5.31 -8.50 7.39 -0.13 1.18 2.47 3.30
1982-1983 -7.02 0.47 -26.32 0.80 -6.32 0.37 -1.08 0.38
1987-1990 -12.66 6.76 -5.06 0.79 -2.49 1.52 10.85 2.83
1990-1994 -3.58 3.94 -14.30 13.65 -17.08 8.31 8.35 2.62
1994-1998 29.08 16.78 30.67 9.71 -0.13 10.15 3.53 3.16
1997-1998 89.86 0.63 53.91 0.40 36.80 3.93 14.77 2.22
2000-2005 -8.20 3.85 12.10 1.95 3.42 3.81 2.80 0.80
1965-1989 4.81 11.82 9.70 12.31 8.54 16.35 5.07 11.57
1990-2005 7.52 14.08 7.16 16.48 0.21 9.23 6.57 5.48
Plátano
1965-1967 -15.18 3.31 22.75 3.26 17.91 3.19 25.03 4.66 -72.35 27.71 0.00 0.00 2.44 1.36
1968-1970 10.52 0.29 -16.15 3.03 8.53 1.53 -0.29 3.55 61.35 0.50 22.07 3.85 -8.24 4.22
1971-1978 2.64 3.67 -10.39 3.39 11.33 5.89 -2.11 2.50 3.60 4.52 -0.35 0.41 0.00 1.51
1979-1986 3.14 6.08 -10.44 7.47 -25.30 10.58 1.77 5.36 -2.01 1.53 5.82 3.71 3.56 4.24 21.72 10.96
1982-1983 -0.64 3.15 -0.80 10.89 -11.58 2.49 -9.73 0.17 5.89 0.42 20.09 1.62 -5.84 0.00 -2.34 3.04
1987-1990 0.18 6.79 8.20 2.16 3.38 5.91 -15.45 4.40 -9.29 2.30 -14.06 4.10 -2.07 1.14 -5.94 5.60
1990-1994 -9.75 5.62 4.50 5.68 -13.91 16.24 -6.66 6.73 11.00 7.91 -10.98 8.18 -5.92 2.70 -0.67 4.11
1994-1998 6.01 5.50 8.92 7.73 23.18 4.36 4.87 4.69 16.27 4.76 -1.11 7.69 -0.24 2.83 -21.77 11.41
1997-1998 21.33 0.80 7.55 1.06 15.79 2.79 12.60 2.71 16.65 3.07 -4.13 0.37 -4.69 2.15 -10.86 3.06
2000-2005 14.80 2.22 -20.42 9.52 -2.76 3.73 9.34 2.80 -19.35 9.88 -0.18 1.48 4.72 2.43 -5.12 5.02
1965-1989 1.27 6.17 -6.03 17.28 1.27 8.43 1.16 5.14 1.44 14.73 2.67 5.92 0.65 4.36 17.16 14.68
1990-2005 0.82 5.69 -9.59 15.81 -0.72 12.11 4.08 8.23 0.17 11.94 2.61 5.24 0.65 3.28 -8.87 12.53
Quinua
1965-1967 -31.69 7.65 -4.77 2.25 1.12 0.56 -21.89 6.45 18.79 5.48 -27.98 6.37 -12.74 3.46
1968-1970 -22.60 3.59 -13.85 8.16 15.01 2.95 13.56 5.78 -8.60 1.51 43.31 5.69 -31.54 6.23
(Continuación) Cuadro IV.A1
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano284
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
1971-1978 3.52 4.16 7.58 8.41 -13.49 9.40 -3.72 15.27 -10.61 8.98 -10.50 4.67 5.80 5.54
1979-1986 -4.93 11.49 0.70 6.80 -3.74 11.23 1.71 11.53 24.60 13.11 7.99 5.73 -6.31 12.57
1982-1983 -24.49 1.93 15.08 3.53 -0.75 0.22 1.05 11.55 13.71 2.10 -14.92 2.80 -37.41 14.58
1987-1990 -1.30 11.21 -19.79 6.55 4.84 9.61 -0.08 12.28 -39.61 6.66 2.63 3.40 -26.92 20.44
1990-1994 13.04 15.43 18.80 12.04 14.33 22.38 15.26 14.64 -1.48 5.68 -21.08 4.61 2.08 24.78
1994-1998 23.40 5.44 14.19 4.43 30.10 6.73 24.50 15.48 17.84 4.35 -16.72 6.07 10.18 5.76
1997-1998 0.85 1.16 19.87 2.98 40.47 6.76 89.26 2.61 19.17 4.31 -10.38 4.49 29.76 2.24
2000-2005 -10.33 5.55 -6.82 2.05 0.48 3.58 -19.54 8.00 -2.53 11.11 -1.96 3.89 8.50 3.61
1965-1989 -3.06 11.57 -2.13 9.20 -0.57 14.25 0.84 14.84 1.42 17.49 4.77 9.26 -1.73 11.35
1990-2005 5.70 13.51 8.50 12.12 10.50 19.69 3.68 17.22 -3.83 13.50 -8.86 7.50 6.03 17.90
Té
1965-1967 12.42 2.82
1968-1970 0.10 1.05
1971-1978 7.37 3.32
1979-1986 -5.32 4.57
1982-1983 -14.00 0.72
1987-1990 3.45 0.69
1990-1994 0.10 2.78
1994-1998 2.01 5.11
1997-1998 -12.87 3.82
2000-2005 -8.09 19.43
1965-1989 1.94 6.10
1990-2005 -2.91 13.33
Tomate
1965-1967 -29.79 7.31 -18.21 4.46 -6.75 1.14 -4.86 1.48 -1.49 1.94 0.00 0.97 2.04 2.71
1968-1970 -7.17 4.03 7.29 5.24 -28.09 4.32 -3.89 6.76 18.80 4.03 -18.65 4.08 18.54 4.28
1971-1978 2.17 8.51 0.85 10.01 -5.23 8.97 14.13 5.96 25.97 10.99 -14.63 9.49 0.00 8.77 -13.81 8.74
1979-1986 13.54 8.74 13.99 6.84 -3.51 5.13 -16.95 21.49 -4.79 3.53 0.81 10.05 13.86 8.96 20.78 6.63
1982-1983 -16.42 2.40 -15.02 0.25 -20.27 3.66 -54.49 3.42 -9.12 2.29 1.08 2.53 45.81 11.31 -11.16 1.49
1987-1990 -4.72 1.03 -10.67 0.67 9.37 5.48 -5.80 4.25 5.58 10.11 26.67 9.09 11.16 1.28 -0.94 0.67
(Continuación) Cuadro IV.A1
285Capítulo IV. Anexo IV / Mario Tello
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
1971-1978 3.52 4.16 7.58 8.41 -13.49 9.40 -3.72 15.27 -10.61 8.98 -10.50 4.67 5.80 5.54
1979-1986 -4.93 11.49 0.70 6.80 -3.74 11.23 1.71 11.53 24.60 13.11 7.99 5.73 -6.31 12.57
1982-1983 -24.49 1.93 15.08 3.53 -0.75 0.22 1.05 11.55 13.71 2.10 -14.92 2.80 -37.41 14.58
1987-1990 -1.30 11.21 -19.79 6.55 4.84 9.61 -0.08 12.28 -39.61 6.66 2.63 3.40 -26.92 20.44
1990-1994 13.04 15.43 18.80 12.04 14.33 22.38 15.26 14.64 -1.48 5.68 -21.08 4.61 2.08 24.78
1994-1998 23.40 5.44 14.19 4.43 30.10 6.73 24.50 15.48 17.84 4.35 -16.72 6.07 10.18 5.76
1997-1998 0.85 1.16 19.87 2.98 40.47 6.76 89.26 2.61 19.17 4.31 -10.38 4.49 29.76 2.24
2000-2005 -10.33 5.55 -6.82 2.05 0.48 3.58 -19.54 8.00 -2.53 11.11 -1.96 3.89 8.50 3.61
1965-1989 -3.06 11.57 -2.13 9.20 -0.57 14.25 0.84 14.84 1.42 17.49 4.77 9.26 -1.73 11.35
1990-2005 5.70 13.51 8.50 12.12 10.50 19.69 3.68 17.22 -3.83 13.50 -8.86 7.50 6.03 17.90
Té
1965-1967 12.42 2.82
1968-1970 0.10 1.05
1971-1978 7.37 3.32
1979-1986 -5.32 4.57
1982-1983 -14.00 0.72
1987-1990 3.45 0.69
1990-1994 0.10 2.78
1994-1998 2.01 5.11
1997-1998 -12.87 3.82
2000-2005 -8.09 19.43
1965-1989 1.94 6.10
1990-2005 -2.91 13.33
Tomate
1965-1967 -29.79 7.31 -18.21 4.46 -6.75 1.14 -4.86 1.48 -1.49 1.94 0.00 0.97 2.04 2.71
1968-1970 -7.17 4.03 7.29 5.24 -28.09 4.32 -3.89 6.76 18.80 4.03 -18.65 4.08 18.54 4.28
1971-1978 2.17 8.51 0.85 10.01 -5.23 8.97 14.13 5.96 25.97 10.99 -14.63 9.49 0.00 8.77 -13.81 8.74
1979-1986 13.54 8.74 13.99 6.84 -3.51 5.13 -16.95 21.49 -4.79 3.53 0.81 10.05 13.86 8.96 20.78 6.63
1982-1983 -16.42 2.40 -15.02 0.25 -20.27 3.66 -54.49 3.42 -9.12 2.29 1.08 2.53 45.81 11.31 -11.16 1.49
1987-1990 -4.72 1.03 -10.67 0.67 9.37 5.48 -5.80 4.25 5.58 10.11 26.67 9.09 11.16 1.28 -0.94 0.67
(Continuación) Cuadro IV.A1
(Continúa…)
Política Comercial, Crisis Externa e Impactos sobre el Sector Agropecuario Peruano286
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
1990-1994 2.25 10.38 -2.42 2.20 0.45 3.11 29.68 17.68 -11.16 17.58 0.00 2.49 3.08 -4.46 5.91 -3.40 6.45
1994-1998 13.25 6.34 16.36 7.21 16.95 15.69 7.00 3.68 33.44 11.79 16.66 10.15 -11.85 5.91 -5.08 6.47 15.00 2.19
1997-1998 34.01 1.08 13.67 0.87 56.21 4.33 2.52 1.83 38.56 17.19 -21.17 1.13 -2.11 7.81 -11.68 2.59 3.33 0.42
2000-2005 -5.61 4.49 -3.78 3.08 8.00 2.34 -4.44 4.09 -1.76 9.33 6.13 7.82 24.77 4.35 4.21 4.68 6.80 2.91
1965-1989 0.93 11.91 2.75 10.28 -4.71 12.58 -2.45 18.29 7.50 11.11 2.18 16.08 3.55 9.81 4.80 14.25
1990-2005 3.30 7.82 1.97 6.61 7.61 18.52 10.53 13.13 -4.62 15.91 3.92 9.17 -1.63 11.12 3.92 6.27 2.23 5.95
Yuca
1965-1967 0.00 -27.75 5.64 40.81 6.81 -3.71 2.21 0.00 0.00 0.00 -4.00 3.03
1968-1970 8.13 1.15 -19.62 9.60 4.21 0.56 35.96 10.09 -23.78 2.27 -10.04 4.43 39.29 17.10
1971-1978 7.15 4.26 6.70 5.79 -3.18 2.49 -1.83 3.91 -32.28 9.93 2.84 2.25 -12.74 8.66
1979-1986 -13.38 8.79 -5.06 7.83 -15.00 9.55 -1.03 9.83 -5.61 10.90 1.16 6.97 13.14 21.63 -3.11 9.76
1982-1983 -16.34 0.10 17.66 8.50 -2.68 0.11 11.88 3.42 39.93 6.71 -10.68 2.50 4.77 2.30 8.13 6.05
1987-1990 7.56 4.48 -9.39 5.11 -21.20 11.16 -8.09 2.44 32.71 5.26 -7.87 7.21 24.66 11.78 5.71 2.53
1990-1994 -24.62 13.67 4.24 5.56 5.38 13.42 9.66 7.81 3.16 10.17 5.07 5.98 -10.67 12.66 11.34 6.81
1994-1998 -21.97 13.10 -1.32 2.75 34.27 9.85 24.91 5.20 54.93 0.88 -5.29 1.02 -27.73 14.43 16.13 2.18
1997-1998 -45.99 8.50 -16.01 1.29 25.69 4.82 22.86 3.53 -2.22 0.57 -71.02 14.04 3.45 1.14
2000-2005 23.64 7.99 -10.08 8.07 -11.96 9.15 -1.95 2.24 -2.38 2.66 -9.40 20.88 8.53 4.58
1965-1989 0.67 8.15 -3.97 8.22 -2.20 10.06 2.40 9.99 -3.16 20.84 -0.68 5.80 26.89 30.99 1.27 15.72
1990-2005 5.26 11.90 -4.90 10.86 4.05 16.49 5.48 8.68 1.30 10.54 0.77 4.45 -20.76 24.18 7.40 8.65
Fuente: MINAG (varios años). Elaboración propia.
(Continuación) Cuadro IV.A1
287Capítulo IV. Anexo IV / Mario Tello
Productos y Período
Apurímac Arequipa Ayacucho Cusco Huancavelica Madre de Dios Moquegua Puno Tacna
g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV g CV
1990-1994 2.25 10.38 -2.42 2.20 0.45 3.11 29.68 17.68 -11.16 17.58 0.00 2.49 3.08 -4.46 5.91 -3.40 6.45
1994-1998 13.25 6.34 16.36 7.21 16.95 15.69 7.00 3.68 33.44 11.79 16.66 10.15 -11.85 5.91 -5.08 6.47 15.00 2.19
1997-1998 34.01 1.08 13.67 0.87 56.21 4.33 2.52 1.83 38.56 17.19 -21.17 1.13 -2.11 7.81 -11.68 2.59 3.33 0.42
2000-2005 -5.61 4.49 -3.78 3.08 8.00 2.34 -4.44 4.09 -1.76 9.33 6.13 7.82 24.77 4.35 4.21 4.68 6.80 2.91
1965-1989 0.93 11.91 2.75 10.28 -4.71 12.58 -2.45 18.29 7.50 11.11 2.18 16.08 3.55 9.81 4.80 14.25
1990-2005 3.30 7.82 1.97 6.61 7.61 18.52 10.53 13.13 -4.62 15.91 3.92 9.17 -1.63 11.12 3.92 6.27 2.23 5.95
Yuca
1965-1967 0.00 -27.75 5.64 40.81 6.81 -3.71 2.21 0.00 0.00 0.00 -4.00 3.03
1968-1970 8.13 1.15 -19.62 9.60 4.21 0.56 35.96 10.09 -23.78 2.27 -10.04 4.43 39.29 17.10
1971-1978 7.15 4.26 6.70 5.79 -3.18 2.49 -1.83 3.91 -32.28 9.93 2.84 2.25 -12.74 8.66
1979-1986 -13.38 8.79 -5.06 7.83 -15.00 9.55 -1.03 9.83 -5.61 10.90 1.16 6.97 13.14 21.63 -3.11 9.76
1982-1983 -16.34 0.10 17.66 8.50 -2.68 0.11 11.88 3.42 39.93 6.71 -10.68 2.50 4.77 2.30 8.13 6.05
1987-1990 7.56 4.48 -9.39 5.11 -21.20 11.16 -8.09 2.44 32.71 5.26 -7.87 7.21 24.66 11.78 5.71 2.53
1990-1994 -24.62 13.67 4.24 5.56 5.38 13.42 9.66 7.81 3.16 10.17 5.07 5.98 -10.67 12.66 11.34 6.81
1994-1998 -21.97 13.10 -1.32 2.75 34.27 9.85 24.91 5.20 54.93 0.88 -5.29 1.02 -27.73 14.43 16.13 2.18
1997-1998 -45.99 8.50 -16.01 1.29 25.69 4.82 22.86 3.53 -2.22 0.57 -71.02 14.04 3.45 1.14
2000-2005 23.64 7.99 -10.08 8.07 -11.96 9.15 -1.95 2.24 -2.38 2.66 -9.40 20.88 8.53 4.58
1965-1989 0.67 8.15 -3.97 8.22 -2.20 10.06 2.40 9.99 -3.16 20.84 -0.68 5.80 26.89 30.99 1.27 15.72
1990-2005 5.26 11.90 -4.90 10.86 4.05 16.49 5.48 8.68 1.30 10.54 0.77 4.45 -20.76 24.18 7.40 8.65
Fuente: MINAG (varios años). Elaboración propia.
(Continuación) Cuadro IV.A1
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