El mercado urguayo de leche fluida uruguay - gabriel peña

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Mercado de leche fluida Uruguay-Gabriel Peña

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El mercado urguayo de leche fluida uruguay - gabriel peña

  1. 1. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 1 de 29  El mercado de leche fluida en uruguay Autor: Ing. Gabriel Peña gabriel.penia@gmail.com Octubre de 2012
  2. 2. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 2 de 29  INDICE 1-Objetivo 2-Introducción 3-Algunos datos relevantes que caracterizan la oferta 3-1 La producción primaria 3-2 La industria 3-2-1 Características del producto 3-2-2 Destinos de la leche industrializada y principales productos elaborados 3-2-3 Capacidad instalada en la industria 3-2-4 Precios y costos de la cadena de producción 3-2-5 Estructura del mercado de la fase industrializadora 3-3 Regulación del mercado 4-La demanda 4-1 La demanda de leche fluida en Uruguay 4-2 Modelo matemático propuesto para la demanda 4-3 Modelo econométrico propuesto para la demanda 4-4 Las variables utilizadas en la estimación 4-5 Resultados de la estimación 4-6 Algunos comentarios respecto a los supuestos que dan validez al modelo 5-Resumen de resultados y conclusiones 6-Bibliografía y fuentes de información
  3. 3. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 3 de 29  El mercado uruguayo de leche fluida 1- Objetivo: Este trabajo caracteriza el mercado interno de leche fluida en Uruguay, haciendo un análisis cualitativo de la oferta y poniendo especial énfasis en la determinación cuantitativa de la demanda, a través de la estimación de elasticidades relevantes, como lo son, elasticidad precio, elasticidad ingreso y elasticidades precio cruzadas para aquellos bienes considerados sustitutos de significativa importancia del bien en cuestión. El período analizado para la determinación de esta demanda comprende valores mensuales que van desde el mes de enero de 2007 hasta abril del presente año. A partir de los datos disponibles de cantidades y precios transados para el período de estudio se propone un modelo econométrico, el que se contrasta estadísticamente para obtener el conjunto de parámetros significativos buscados. 2- Introducción: El mercado lácteo en Uruguay está constituido por una oferta nacional integrada por una fase primaria de producción tambera con una posterior industrialización. Esta producción tambera está diversificada tanto geográficamente como desde el punto de vista de la cantidad de agentes que se dedican a la actividad. Sin embargo, la fase de industrialización está en manos de pocas empresas, constituyendo un mercado oligopólico que tiene un actor principal que se lleva el 65% de la operación en volumen. A esto se agrega una intervención del Estado regulando algunos aspectos de la oferta que tienen que ver con el precio de determinados productos de venta al público así como aquellos pagados a los productores en la fase primaria. Las importaciones de productos lácteos representan un muy bajo porcentaje del total del volumen comercializado en el país, por lo que no constituyen un factor que modele fuerzas de mercado en fijación de precios, al menos para aquellos productos estandarizados como lo pueden ser las leches fluidas pasterizadas. Sin embargo, puede haber una competencia mayor en productos selectos y de especial elaboración, pero ese no será el mercado que se estudiará en este trabajo. Por otra parte, la demanda constituida por el conjunto de la población, no tiene poder de mercado, siendo tomadora de precios, ya sean éstos regulados, así como aquellos que surgen de la fijación por parte de la interacción de mercado, donde es probable que la estructura oligopólica ejerza su poder para fijar precios por encima de los que deberían registrarse en competencia perfecta. La definición de producto del mercado en estudio, abarca todo lo que es leche fluida, ya sea ésta pasterizada, ultrapasterizada, saborizada y chocolatada en todas sus presentaciones, enteras o descremadas. Se encuentran estadísticas oficiales sobre cantidades transadas y precios promedio para la categoría de leches fluidas.
  4. 4. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 4 de 29  Si bien estos datos son sólo representativos de los puntos de equilibrios de mercado, el presente trabajo intenta determinar cuantitativamente la demanda a partir de ellos, controlando efectivamente por el resto de las variables que la modelan y que por razones obvias no han permanecido invariantes en el tiempo durante el período muestral, como lo son el ingreso y el efecto sustitución.
  5. 5. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 5 de 29  3- Algunos datos relevantes que caracterizan la oferta: La estructura del mercado de leche en Uruguay se puede representar mediante el siguiente esquema donde se individualizan sus actores: Producción primaria Procesamiento CONSUMO Distribución Distribución 3-1 La producción primaria: La producción total de leche en Uruguay ha experimentado el comportamiento mostrado en el siguiente cuadro (valores al año 2010) y gráfico: Destino de producción de leche por año en millones de litros TAMBO Otros predios INDUSTRIA TAMBOS Y OTROS PREDIOS CONSUMIDORES IMPORTACIONES
  6. 6. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 6 de 29  Volumen de producción de leche anual en millones de litros En los últimos veinte años, la producción se ha duplicado, salvo algunos años identificados con las crisis económicas y emergencias sanitarias agropecuarias. Si se analiza el destino de la producción primaria, se puede ver que aproximadamente un 85 % lo capta la industria procesadora, quedando el restante volumen para su consumo en tambos, otros predios, y procesamiento y venta directa en tambos. El siguiente cuadro muestra esa distribución por destino. Durante el año 2010, 4519 productores declararon realizar actividad lechera, con un área afectada de 857.000 hectáreas. Es importante destacar que esta superficie muchas veces se comparte con otras actividades ganaderas y agrarias, por lo que en su análisis debe tenerse en cuenta este dato. El siguiente cuadro caracteriza la situación de productores lecheros, en número y área afectada, así como su productividad.
  7. 7. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 7 de 29  Establecimientos dedicados a la producción de leche comercial Desde el año 2001 se observa una disminución del número de productores pasando de 5125 a 4519, igual que en la superficie afectada que pasa de 1.000.000 de ha a 857.000 ha. En lo que tiene que ver con la productividad, se puede apreciar una tendencia marcada de aumento en el período, con algunas excepciones para determinados años. El índice de productividad calculado por DICOSE y con base 100 en 1985 tiene un incremento de 43 % aproximadamente (análisis punta a punta). Se fundamenta básicamente en un mejor aprovechamiento de los recursos a partir de un incremento en la cantidad de animales por superficie. El tamaño promedio de tambo tuvo una diminución leve y el número de animales por predio un crecimiento 32%. Por último, en relación a la producción primaria de leche, existe una gran dispersión territorial, con una zona de mayor concentración integrada por los departamentos de Florida, San José y Colonia (cuenca lechera)
  8. 8. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 8 de 29  Distribución geográfica de la producción lechera en Uruguay
  9. 9. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 9 de 29  3-2 La industria El siguiente cuadro muestra la entrada de leche a plantas industriales en millones de litros: El cuadro muestra para el período un crecimiento punta a punta de 36%. El crecimiento anual fue sostenido salvo para los años 2002, 2007 y 2009. Como fuera comentado, esto está asociado a las crisis económicas y la situación internacional así como condiciones climáticas y agropecuarias registradas durante los mismos. Los meses de primavera son los de mayor producción y captación, hecho favorecido por las condiciones climáticas, registrándose los menores valores durante el verano. 3-2-1 Características del producto: La leche es un producto estándar que se caracteriza a través su composición de grasas y proteínas, que son las materias primas que valora la industria como sinónimos de calidad para la elaboración de sus productos. Durante el año 2010, esos valores alcanzaron 3.67% para la grasa y 3.26% para proteínas. Particularmente, la tendencia de los últimos años ha sido el incremento del contenido de proteínas y la disminución del contenido de grasas, aunque en menor proporción. Esto ha hecho que el contenido de sólidos de la leche haya aumentado y por tanto su calidad y precio pagado a productor. 3-2-2 Destinos de la leche industrializada y principales productos elaborados: El principal destino de la leche industrializada es la venta como leche pasterizada. Principales productos: Mantecas y grasas, que experimentan un descenso para el período Quesos, con incremento sostenido en el último quinquenio Leche en polvo, con cantidades producidas estables en los últimos tres años
  10. 10. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 10 de 29  Leches fluidas, constituidas por leches pasterizadas, ultrapasterizadas, y chocolatadas, con producción estable con tendencia al descenso Yogures, incrementan la producción en el período Dulce de leche, con un importante incremento en el último año Suero de queso y concentrado, con un extraordinario crecimiento el último año El siguiente cuadro muestra la evolución de la producción total para el período 2006-2010. ….continúa en página siguiente.
  11. 11. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 11 de 29  De la producción total del sector industrial, el mercado interno se lleva la siguiente distribución por producto (mantienen unidades del cuadro anterior):
  12. 12. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 12 de 29  Estos datos muestran como era de esperar, que los principales productos de exportación son las mantecas, quesos y leche en polvo, destinando al mercado interno menos de la tercera parte producida en promedio. En cambio, las leches fluidas y yogures se destinan en su mayor proporción al mercado interno, representando para 2010 más del 90% de lo producido. A su vez, las importaciones de lácteos representaron menos del 1% medido en volumen de leche fluida equivalente respecto al total nacional producido para el año 2010, así como el 2.7% del volumen comercializado en el mercado interno, y en general están constituidas por yogures y preparaciones alimenticias. El mercado interno no se ve afectado de manera significativa por la importación de estos productos como para que se pueda alterar los valores de equilibrio alcanzados con la producción nacional. Se puede asumir que la producción nacional es básicamente la que satisface la demanda nacional. Y más en el caso de las leches fluidas. Esto será de utilidad ya que para la estimación de esta demanda, será de relevancia la declaración de ventas y precios hechos por la industria nacional, información que se encuentra disponible. Por otra parte, no todo lo que se transa en el mercado es de procedencia industrial, sin embargo el porcentaje supera el 70%. El resto es el proveniente del procesamiento en predios de producción y venta directa así como el propio consumo en tambos. Consumo en Litros por persona y por año para 2010. 3-2-3 Capacidad instalada en la industria: Durante los últimas tres décadas la capacidad instalada de procesamiento de leche se ha incrementado de forma sostenida, logrando en el año 2010 un valor de 8 millones de litros de leche diarios1 . Desde el año 2000 hasta el año 2010 la capacidad de procesamiento se incrementó en un 52.6% y acompañó el volumen de crecimiento de producción lechera y remisión a Planta. 1 Sobre la base de 20horas diarias de producción.
  13. 13. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 13 de 29  Evolución de la capacidad instalada y volumen de remisión a Planta. Base 100=año1977 3-2-4 Precios y costos de la cadena de producción Precios de la leche pagados al productor por parte de la industria (USD corrientes/lt) Desde el año 2002 se ha incrementado el precio pagado al productor de manera sostenida. Se encuentran algunos comportamientos extraordinarios hacia 2008 donde el precio se incrementa notoriamente abandonando la pendiente inicial para luego caer y volver a retomar la senda de crecimiento. Es de destacar que el valor está dado en dólares corrientes. Por tanto, antes de hacer una evaluación en términos constantes, se deben tener en cuenta las fluctuaciones del tipo de cambio y la inflación, a efectos de determinar si en verdad hubo un aumento real al interior de la economía. Al año 2010, el precio pagado al productor en pesos corrientes era de 6.4 cuando en 2002 fue de 2.0. Si consideramos que para el período, el incremento de precios (variación de IPC) fue de
  14. 14. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 14 de 29  poco más del 90%, tenemos un incremento real de precios pagados al productor del 70% aproximadamente. Hay que destacar también que los insumos para la producción láctea también han tenido durante el período crecimientos reales importantes (commodities). El costo promedio de producción para el tambero en 2011 se ubicaba en 29 centavos de dólar a mediados de 2011, lo que representa el 64% del precio recibido por litro. (fuente MGAP) Esto junto con el incremento de salarios reales, ha presionado al alza los costos industriales, reduciendo el margen de las empresas de proceso, en particular para aquellos casos donde el precio es administrado, como lo es el de la leche pasterizada. El siguiente cuadro muestra el porcentaje de precios promedio captado por el productor respecto al precio promedio de venta industria. (se tiene en cuenta tanto el mercado nacional como de exportación para el cálculo del precio promedio de venta de todos los productos) Como se puede apreciar, esta participación se ha incrementado durante los últimos 3 años pasando de 63% al 79%. 3-2-5 Estructura del mercado de la fase industrializadora El sector industrial lácteo está compuesto por unas 35 industrias a nivel nacional, habilitadas por el MGAP. De ese total, 7 de ellas captan el 93% del total de leche remitida a Planta. De ellas, la mayor proporción (70%) corresponden a empresas cooperativas. El siguiente cuadro muestra la participación por empresa en el total de leche industrializada para el primer semestre del año 2012.
  15. 15. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 15 de 29  CONAPROPLE capta el 65%, luego le siguen ECOLAT e INDULACSA, las dos con un 7%, CALCAR con un 4%, PILI, CLALDY y DULEI con un 3% cada una, y luego el resto que representa en total un 7%. Claramente la estructura presentada tiene características oligopólicas, con un gran actor que es CONAPROLE, liderando el mercado por lejos, y luego un conjunto de empresas con participaciones menores, que en conjunto representan el 35% pero que en número son más que 10. 3-3 Regulación del mercado: EL mercado de leche está fuertemente regulado por el Gobierno en lo que tiene que ver con los precios pagados al productor en fase primaria por parte de la industria, y los precios de venta de leche pasterizada al público. El resto de los productos, no están sujetos a ninguna otra regulación de precios de mercado. En especial, la Ley 15.640 del 4 de octubre de 1984 establece en su art. 9 : El precio de venta que deba pagarse a los productores por la leche para consumo directo, así como el precio de venta de leche pasterizada al consumo, en cualquier punto de la República, se regirán a partir de la vigencia de esta ley, por la ley 14.791, de 8 de junio de 1978, y por los precios que por aplicación de la misma efectúa el Poder Ejecutivo los que tendrán en ambos casos, carácter mínimo y máximo. Hay que destacar que hasta el año 2008, dentro de las leches pasterizadas, estaban consideradas la pasterizada simple y las de media vida. A partir de 2008, solo se regula por parte del Estado el precio de venta al consumidor de la leche pasterizada simple, dejando libre los precios de las leches de media vida y otras fluidas. Para estas últimas, éstos son de determinación por medio de reglas de mercado, aunque naturalmente, la regulación ejerce un efecto sobre los precios y los volúmenes de éstos otros productos a través del efecto sustitución. El precio al productor se establece por decreto del PE (Poder Ejecutivo), en base a los cálculos que realiza el MGAP. El precio se fija a partir de la variación de los costos de producción de
  16. 16. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 16 de 29  leche en los seis meses previos para un modelo que representa a un establecimiento productor de leche promedio. Este modelo se construye en base a una encuesta específica realizada por el MGAP. A partir del decreto que fija el precio al productor, el MEF procede a fijar el precio al consumidor. Toma este precio como valor de la materia prima y agrega los costos industriales, fijando a partir de ellos los precios en puerta de fábrica, el margen del distribuidor y finamente el precio minorista. La Ley también establece regulaciones relacionadas con los volúmenes que se permiten operar para cada establecimiento, así como otros requisitos de habilitación sanitaria y bromatológica que son de aplicación general, en los que el MGAP juega el rol principal. Además se creó por medio de la Ley mencionada, la Junta Nacional de la Leche que posteriormente deviene en Instituto Nacional de la Leche (INALE), que entiende en todo lo que tiene que ver con producción y comercialización de leche y sus derivados, sirviendo de nexo entre industrias, productores y organismo gubernamentales, así como con el comercio en el exterior. 4- La demanda: Antes de comenzar el estudio de la demanda conviene definir el concepto asociado a la msima. Demanda: Conjunto de bienes o servicios que los compradores están dispuestos a adquirir en un determinado período de tiempo, dadas las restricciones que enfrentan, ya sean éstas por ejemplo, el precio, su riqueza o ingreso, y las opciones alternativas, entre los factores más importantes. La definición hace referencia a la cantidad que se desea adquirir cuando se evalúan los costos de oportunidad de esa decisión. Es el problema de la decisión del consumidor. Esta demanda responde a determinados comportamientos o leyes. Entre ellos su dependencia negativa del precio del bien o servicio a adquirir. En general, es esperable que en la medida que ese precio aumente, se produzca un descenso en la cantidad demandada. Ello se justifica entre otras cosas por dos efectos fundamentales: el efecto ingreso y el efecto sustitución. Es importante destacar que, en el estudio de estos fenómenos económicos hay tener en cuenta y controlar por el efecto no sólo de la variable de estudio sino de todas aquellas que tengan influencia y que no hayan permanecido constantes en todo el período de estudio. Muchas de las postulaciones o leyes se cumplen, si todo lo demás permanece constante, la condición ceteris paribus. Como ésto en la vida real no es así, se vuelve imperioso detectar aquellas variables que son relevantes para el control del fenómeno de estudio e incorporarlas al mismo. De lo contrario, las conclusiones a las que se pueda arribar pueden ser absolutamente absurdas. La demanda entonces, como relación precio cantidad, tiene pendiente negativa, y todas las demás variables influyentes, actúan sobre la curva desplazándola respecto a los ejes de referencia si la ubicamos en el par de ejes cartesianos. Por tanto, un cambio de precio, cambia la
  17. 17. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 17 de 29  cantidad demandada a lo largo de la curva, sin embargo, un cambio en otra variable con efecto sobre la demanda, cambiará la demanda, desplazando la curva de su posición original. La caracterización de la curva de demanda tiene especial relevancia, ya que permite ajustar el comportamiento de todos los actores de la economía, racionalizando sus decisiones. Así por ejemplo, la producción toma en cuenta este comportamiento y ajusta volúmenes en función de los intereses de los actores que llevan adelante esta actividad. Por otra parte, el Gobierno puede hacer política económica y actuar sobre el mercado de manera de alinear los resultados económicos con sus propios objetivos. También para los propios consumidores el conocimiento de su comportamiento es importante. Es así que la definición de algunos de los parámetros de la curva de demanda ayuda a comprender este comportamiento. Y entre ellos se destacan las magnitudes definidas como elasticidades, entendidas como las variaciones porcentuales en los cambios de la cantidad demandada cuando se produce un cambio porcentual en una de las variables determinantes de la misma. Si, suponemos como variables relevantes en la determinación de la demanda, el precio del bien Pb, el ingreso del individuo I y los precios de los otros bienes Po, entonces: Elasticidad precio=∂Q/∂Pb×Pb/Q Es el cambio porcentual de la cantidad demanda por cada cambio porcentual del precio del bien para todo lo demás constante. Esta elasticidad es negativa, ya que los cambios en ambas variables son opuestos, sustentado ello en la ley de la demanda. La elasticidad ingreso: Elasticidad ingreso=∂Q/∂I×I/Q Es el cambio porcentual de la cantidad demanda por cada cambio porcentual en el ingreso del individuo. En general ambos movimientos son en el mismo sentido. En ese caso hablamos de bienes normales. De lo contrario, de bienes inferiores. Elasticidad precio-cruzada: Elasticidad precio cruzada=∂Q/∂Po×Po/Q Es el cambio porcentual de la cantidad demanda por cada cambio porcentual en el precio de otro bien. Su signo depende de que éste sea un bien complementario o sustituto. En el caso de un bien complementario, el incremento de su precio hace disminuir la cantidad demandada del bien estudiado, y cuando hablamos de un sustituto el efecto es el inverso. Dependiendo de la forma de la curva de demanda, estas elasticidades pueden variar a lo largo de la misma o permanecer constantes. Ello depende del modelo elegido y ajustado a la demanda. Cuando se quiere estimar una demanda, en general no se dispone de valores demandados para cada precio en condiciones de constancia de todas las otras variables determinantes.
  18. 18. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 18 de 29  En su lugar, se tienen las cantidades transadas en el mercado y el precio al cual esto ocurrió para un determinado tiempo. Si bien estos puntos corresponden a la curva de demanda, nada indica que se haya cumplido la condición ceteris paribus. Por tanto, como generalmente ocurre, si esos son los datos disponibles para la estimación de la demanda, necesariamente se deben incorporar al estudio el resto de las variables relevantes y controlar por las mismas durante la estimación, de forma de tener en cuenta no solo movimientos a lo largo de la curva, sino también los desplazamientos por influencia de otras variables distintas del precio. 4-1 La demanda de leche fluida en Uruguay: En lo que tiene que ver con la aplicación de la teoría en el presente trabajo, se define como demanda, la cantidad per cápita demandada por los consumidores a nivel nacional de leche fluida en sus diferentes variedades y presentaciones, para cada precio promedio. El período de observación es mensual y abarca desde Enero de 2007 a Abril de 2012. El siguiente gráfico muestra la evolución de esa demanda per cápita en litros por mes desde el inicio al final de la ventana de tiempo estudiada. Fuente: INALE (Instituto Nacional de la Leche) Del gráfico se puede observar que, la demanda no presenta tendencia de largo plazo, con un valor promedio estable. Sin embargo, se observa un comportamiento estacional, con aumento de consumo en los meses de invierno y una disminución en los meses de verano. Estos datos son importantes ya que, arrojan luz sobre las variables a utilizar para la estimación. Por lo pronto, no es necesario agregar una tendencia temporal, y sí es necesario controlar la estacionalidad presente. 0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 ene-07 may-07 sep-07 ene-08 may-08 sep-08 ene-09 may-09 sep-09 ene-10 may-10 sep-10 ene-11 may-11 sep-11 ene-12 Consumol/persona.mes Consumo de leche fluida per cápita (l) en el tiempo
  19. 19. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 19 de 29  La relación precio-cantidad en niveles (variables originales sin transformación), es otro dato importante, por lo menos para ver el comportamiento de tendencia, aunque no estén presentes las otras variables relevantes, hecho que debe tenerse presente en las conclusiones. Es importante destacar que, los precios manejados son precios por litro de leche fluida deflactados por IPC, es decir, la comparación se hace en términos reales para todo el período. De lo contrario, el efecto inflacionario podría distorsionar el análisis. El consumidor decide en términos reales y no nominales, o al menos, así se espera que lo haga. Fuente: INALE (Instituto Nacional de la Leche) Como puede apreciarse del gráfico anterior, existe una correlación negativa entre precio y cantidad, cosa esperable, de acuerdo con la ley de la demanda, aunque no necesariamente detectable en correlación directa. (condición de ceteris paribus ausente) 4-2 Modelo matemático propuesto para la demanda: La relación matemática propuesta entre variables para el estudio de la demanda es la siguiente: Qt = a×Pt^b × It^c × Pot^d donde, Qt es la cantidad per cápita demandada en el tiempo t. Pt es le precio del bien en el tiempo t. It es el ingreso per cápita en el tiempo t. Pot es el precio de bienes sustitutos y complementarios considerados. a,b,c,d, parámetros del modelo. 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00 4.50 5.00 5.50 6.00 6.50 Consumo l/persona Relación precio/cantidad (lts por persona)
  20. 20. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 20 de 29  Esta función tipo Cobb-Douglas tiene la particularidad de que las elasticidades son constantes a lo largo de la curva, como puede apreciarse aplicando las definiciones dadas anteriormente. La elasticidad de la cantidad demandada respecto a cada una de las variables controlantes es igual al exponente al que se eleva la misma en el modelo. Esto permite entonces hacer una estimación de los parámetros de la ecuación y relacionarlos directamente con esas magnitudes de interés. Si procedemos a linealizar tomando logaritmos naturales, se obtiene: LN(Qt)=LN(a)+b*LN(Pt)+c*LN(It)+d*LN(Pot) Es decir, tenemos un modelo lineal en los parámetros de interés. La estimación de estos parámetros, implica entonces las estimaciones de las elasticidades buscadas y que caracterizan la demanda. Esta forma es apropiada para ser estimada a través de mínimos cuadrados ordinarios mediante la transformación de las variables originales. 4-3 Modelo econométrico propuesto para la demanda: El modelo matemático es la base para establecer el modelo econométrico estimable. En particular, el modelo anterior se transforma en el siguiente a la hora de la estimación: LN(Qt)=LN(a)+b*LN(Pt)+c*LN(It)+d*LN(Pot)+e*D1t+f*D2t+g*D3t+Ut La transformación implica en primera instancia el agregado de un término de error Ut para compensar las diferencias entre el modelo del lado derecho y el valor observado del lado izquierdo. Más adelante se verá cuáles son las condiciones que debe cumplir ese término de error. Por otra parte, se agregaron 3 variables dummies, para controlar la estacionalidad. El año se reparte en trimestres que coinciden con las estaciones del año. Así, para los meses de diciembre, enero y febrero, D1 toma el valor 1 y 0 en otro caso. D2 toma el valor 1 en marzo, abril y mayo y 0 en otro caso y por último D3 toma el valor 1 en junio, julio y agosto y 0 en otro caso. (agregar una cuarta sería redundante) 4-4 Las variables utilizadas en la estimación: Todas las variables utilizadas se encuentran en niveles y aquellas nominales son transformadas en reales a través de su deflación por IPC. Es importante tener en cuenta que en variables que tiene integración o comportamiento temporal no estacionario como pueden ser el ingreso y los precios por ejemplo, cuando se relacionan entre ellas pueden dar lugar a lo que se denomina relaciones espúreas. Es decir, relaciones que no tienen fundamento económico y que sin embargo desde el punto de vista estadístico son aceptadas. De todas maneras hay forma de detectar ese comportamiento. Por lo pronto, no se adoptará aquí ninguna medida para controlar eso (podría trabajarse con primeras diferencias para las variables de interés o determinar si existe cointegración, pero eso está fuera del alcance del trabajo). De todas formas y teniendo en cuenta estos posibles efectos a la hora del análisis, la estimación planteada puede ser de mucha utilidad como una primera aproximación. Yendo específicamente a las variables utilizadas y las fuentes, se tiene que:
  21. 21. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 21 de 29  La demanda total de leche fluida mensual para el mercado nacional se toma del INALE (Instituto Nacional de la Leche), la que se transforma a demanda per cápita con datos de población del INE (Instituto Nacional de Estadística) El precio promedio mensual al cual se transa la leche fluida en el mercado se toma del INALE. Este precio luego se deflacta por IPC (Índice de Precios al Consumo) del INE, para llevarlo a valores constantes y no corrientes. El Ingreso per cápita nominal nacional, se extrae del INE, el que se lleva a valores reales deflactando por IPC del mismo INE. En cuanto a control por efecto de bienes sustitutos o complementarios, se entiende adecuado incorporar el precio de yogur, este como bien que puede influir en la demanda de leche fluida como sustituto y a partir de la estimación analizar su importancia, que a priori sería menor. Por lo demás, no parece que existan otros bienes que pueden ejercer influencia significativa sobre la demanda ya sea sustituyendo o complementando la leche fluida. El precio de yogur se toma del INALE, se deflacta por IPC. Finalmente, en cuanto al origen y representatividad de los datos, es importante destacar que ellos surgen de la declaración industrial nacional de ventas y precios. Por tanto, no se está teniendo en cuenta otros canales de comercialización como son la venta directa o las importaciones. Esto, si bien es una debilidad de la estimación, se entiende que no afecta de manera significativa las conclusiones que se puedan extraer, ya que la porción del mercado manejada por el conjunto de la industria nacional supera el 80% del total. 4-5 Resultados de la estimación: La estimación del modelo se realiza a través de mínimos cuadrados ordinarios, utilizando el programa estadístico-econométrico SPSS, versión17.0. La salida del mismo arroja los siguientes resultados: Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 ,890a ,792 ,770 ,0305071 ,792 36,173 6 57 ,000 2,398 a. Predictors: (Constant), D3, LNingreso, LNprecio, D2, D1, LNyogur b. Dependent Variable: LNconsumo En primer lugar se puede ver que el valor de R2 es casi un 80%, lo que indica que el modelo explica la variación de la dependiente en ese porcentaje, que es un valor más que satisfactorio. Además, el R2 ajustado no difiere mucho de ese valor, 77%, lo que demuestra que la corrección por la incorporación de la totalidad de las variables manejadas tampoco deteriora el poder de explicación, cosa que resulta favorable. Además si analizamos el nivel de significación del modelo, la siguiente tabla muestra los resultados.
  22. 22. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 22 de 29  Este modelo es significativo al 95% de confianza por lo menos. El valor de F es 36.173, lo que muestra que la probabilidad de que R (coeficiente de correlación) sea 0 es menor que 0.000 según muestra la última columna. ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression ,202 6 ,034 36,173 ,000a Residual ,053 57 ,001 Total ,255 63 a. Predictors: (Constant), D3, LNingreso, LNprecio, D2, D1, LNyogur b. Dependent Variable: LNconsumo Los parámetros estimados son los siguientes: Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. 95,0% Confidence Interval for B Correlations Collinearity Statistics B Std. Error Beta Lower Bound Upper Bound Zero- order Partial Part Tolerance VIF 1 (Constant) ,673 ,535 1,258 ,214 -,398 1,743 LNprecio -,291 ,081 -,329 -3,600 ,001 -,452 -,129 -,244 -,430 -,217 ,436 2,294 LNingreso ,127 ,046 ,223 2,780 ,007 ,036 ,219 -,028 ,346 ,168 ,566 1,766 LNyogur ,184 ,075 ,284 2,459 ,017 ,034 ,334 ,203 ,310 ,149 ,274 3,645 D1 -,088 ,011 -,614 -7,808 ,000 -,110 -,065 -,781 -,719 -,472 ,590 1,694 D2 ,014 ,011 ,097 1,279 ,206 -,008 ,036 ,190 ,167 ,077 ,632 1,583 D3 ,042 ,012 ,284 3,423 ,001 ,018 ,067 ,572 ,413 ,207 ,530 1,886 a. Dependent Variable: LNconsumo De esta tabla entonces podemos extraer las conclusiones que se expresan a continuación: Todas las elasticidades estimadas son significativas al 95% (valores B de la tabla) Los signos de las elasticidades son los esperados, con elasticidad precio negativa, elasticidad ingreso positiva y elasticidad precio cruzada positiva, lo que muestra que existe un efecto sustitución del consumo de yogur sobre leche fluida.
  23. 23. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 23 de 29  En particular se tiene: Elasticidad precio: -0.29 +/- 0.162 (coeficiente “b” del modelo estimado) Elasticidad ingreso: 0.127 +/- 0.092 (coeficiente “c” del modelo estimado) Elasticidad precio cruzada: 0.184 +/- 0.150 (coeficiente “d” del modelo estimado) Los valores se expresan con sus respectivos intervalos de confianza al 95%. Yendo a la interpretación específica de estos valores, se puede concluir en relación con la elasticidad precio que ante una variación unitaria del mismo, el consumo de leche fluida varía 0.29 unidades. Cumple con la ley de la demanda. Además muestra un comportamiento inelástico acentuado, lo que era de esperar para un bien que podría clasificarse como esencial. En cuanto a la elasticidad ingreso, la misma es positiva, lo que se alinea con el comportamiento de un bien normal. De todas maneras su magnitud es mucho menor que la unidad. Por cada peso de variación de ingreso, la demanda varía 0.129. Esto va de la mano con el comentario hecho antes acerca de su identificación como bien esencial. El ingreso si bien tiene su efecto sobre la demanda, su impacto se ve reducido por la necesidad básica del individuo de consumir el producto. Por último, el efecto del precio del yogur sobre el consumo de leche fluida es positivo. Se puede decir que por ejemplo una disminución de una unidad monetaria del precio del yogur disminuye el consumo de leche en 0.184. Si bien su efecto es menor que la unidad, hay una influencia detectable significativa de sustitución sobre la demanda de leche. También ese comportamiento era esperable. Por último, un comentario acerca de las variables que toman en cuenta la estacionalidad. Efectivamente, como fuera previsto, existe un efecto estacionalidad en el consumo, siendo el mismo mayor en invierno que en verano. Eso se recoge en los coeficientes significativos, negativo para D1 y positivo para D3, la primera una variable dummy que identifica el consumo en meses de verano y la segunda del invierno. A partir de estos coeficientes y el modelo propuesto, se construye la forma gráfica de la demanda en el siguiente cuadro para los meses de verano e invierno y para valores promedio de ingreso y precio de yogur del año 2011. Los precios manejados son reales y el mes base para ajuste por IPC es Abril de 2012. (Las curvas corresponden a la ecuación original planteada Qt = a×Pt^b × It^c × Pot^d para la que se utilizan los parámetros estimados del modelo y se agregan los efectos estacionales de control incorporados en la estimación)
  24. 24. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 24 de 29  4-6 Algunos comentarios respecto a los supuestos que dan validez al modelo: La estimación por mínimos cuadrados ordinarios, arroja coeficientes insesgados y eficientes, es decir, sin error de estimación sistemático y con mínima varianza si se cumplen algunos supuestos estadísticos. Entre ellos: Linealidad de la relación entre variables. Es decir, que el modelo adecuado para la relación entre variables sea lineal. Independencia de los residuos. Los términos de error no deben estar autocorrelacionados, es decir, no debe haber una dependencia temporal entre ellos. Homocesticidad. La varianza de los residuos debe ser constante. No debe variar con la variación de las variables exógenas. Los residuos deben distribuirse con distribución normal y media cero. No debe existir colinealidad entre las variables exógenas. La primera condición se podría contrastar parcialmente a través de la observación gráfica de la relación entre variables. De todas formas, termina confirmándose a través de la constatación del cumplimiento de las otras condiciones. En cuanto a la independencia de los residuos, existe un estadístico que prueba la hipótesis nula de autocorrelación frente a la de no correlación. Este estadístico es del de Durbin Watson. Su valor para esta regresión es de 2.398 como puede verse en los resultados en la primera tabla de la estimación. De acuerdo con la distribución para ese estadístico, si el valor (para 6 parámetros estimados y 64 observaciones) se encuentra 10 12 14 16 18 20 22 24 3.5 4 4.5 5 5.5 6 PreciorealBaseABR2012 Consumo Lts/persona Curva de demanda estimada de leche fluida en Uruguay Verano Invierno
  25. 25. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 25 de 29  entre 1.8 y 2.2 se rechaza la autocorrelación. Si se encuentra entre 2.2 y 2.6 o 1.4 y 1.8, no hay evidencia como para tomar una decisión y si es mayor a 2.6 o menor que 1.4 se acepta la correlación. En este caso no hay evidencia como para rechazar o aceptar la hipótesis nula. Es una condición a tener en cuenta a la hora del análisis. Si bien la autocorrelación solo afecta la eficiencia de la estimación y no la insesgadez (exactitud), este efecto puede arrojar parámetros con varianza muy grande en donde se afecta la inferencia estadística sobre los mismos. En cuanto a la homocedasticidad o constancia de la varianza de los residuos, el siguiente gráfico de valores de los residuos estandarizados frente al valor de la variable independiente muestra que no existe tendencia de variación de su dispersión. Por tanto, ese efecto parece no estar presente, o al menos no aparenta ser muy importante. Una fuerte concentración de puntos en la línea de cero en una parte y mayor separación en otro sector de gráfico sería un indicio de heterocedasticidad. Un test estadístico bastante utilizado para contrastar la hipótesis de homocedasticicad es el test de Bresusch-Pagan. El valor de estadístico calculado para el mismo en este caso es 0.022, y que tiene distribución Chi-cuadrado con un grado de libertad. Para ese valor de estadístico, esta distribución tiene un valor para su cola derecha mayor al 85%, lo que hace no rechazar la hipótesis nula de homocedasticidad. Por tanto, esto concuerda con la conclusión anterior extraída del estudio gráfico de los datos, cumpliéndose esta hipótesis del modelo. En cuanto a la normalidad de la distribución de los residuos puede observarse en el siguiente gráfico algún leve apartamiento de la curva normal, con valores centrales que tiene una frecuencia superior a la pronosticada, así como algo de asimetría. Sin embargo, esas diferencias no parecen ser muy importantes. La media estimada es
  26. 26. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 26 de 29  prácticamente cero y la desviación estándar de los residuos estandarizados es 0.95, próximo a 1 que es el valor al que debería tender. Residuals Statisticsa Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 1,580132 1,798322 1,695570 ,0566235 64 Residual -,0689211 ,0786392 ,0000000 ,0290181 64 Std. Predicted Value -2,039 1,815 ,000 1,000 64 Std. Residual -2,259 2,578 ,000 ,951 64 a. Dependent Variable: LNconsumo Desde el punto de vista estadístico, el ajuste de los datos a una distribución normal, se puede contrastar a través del test de Kolmogorov-Smirnov o Shapiro-Wilk.
  27. 27. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 27 de 29  Tests of Normality Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. Standardized Residual ,070 64 ,200* ,992 64 ,947 a. Lilliefors Significance Correction *. This is a lower bound of the true significance. Ambos tests, no rechazan la hipótesis nula de normalidad, lo que confirma los indicios que arrojaban los análisis gráficos. Por último, en cuanto a la colinealidad de las variables exógenas, se tiene la siguiente tabla que arroja el nivel de tolerancia para cada variable (1-R2 , siendo R2 el coeficiente de determinación de la regresión de cada variable exógena respecto al resto), que cuando tiene valores próximos a cero está indicando presencia de fuerte colinealidad. Coefficientsa Model Correlations Collinearity Statistics Zero-order Partial Part Tolerance VIF 1 (Constant) LNprecio -,244 -,430 -,217 ,436 2,294 LNingreso -,028 ,346 ,168 ,566 1,766 LNyogur ,203 ,310 ,149 ,274 3,645 D1 -,781 -,719 -,472 ,590 1,694 D2 ,190 ,167 ,077 ,632 1,583 D3 ,572 ,413 ,207 ,530 1,886 a. Dependent Variable: LNconsumo Los valores mostrados no parecen indicar que este efecto este presente. En función de todos estos resultados, se puede decir que desde el punto de vista estadístico-econométrico, no se puede rechazar ninguna de las hipótesis sobre las que se sustenta el modelo, dando fuerza entonces a la validez de sus conclusiones.
  28. 28. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 28 de 29  5- Resumen de resultados y conclusiones: El mercado de leche fluida en Uruguay analizado desde el lado de la oferta se puede categorizar en un sector de producción primaria, donde encontramos un número de productores importantes que podría asimilarse a las condiciones requeridas para satisfacer su clasificación como competencia perfecta. Sin embargo, esta fase inicial de la oferta está regulada y los precios manejados en las transacciones de este producto tienen una tarifa impuesta por el Gobierno, lo que da por tierra cualquier intento de clasificación de libre mercado. Si bien, la competencia puede venir por el lado de la calidad del producto entregado y la productividad de cada unidad productora, esto luego no se efectiviza en un movimiento o ajustes de precios como debiera esperarse en mercados de competencia perfecta por desplazamientos originados en reestructura de oferta. Por otra parte, la segunda fase o segmento en que se puede dividir la oferta, se encuentra el proceso de industrialización. Allí de nuevo nos encontramos con un mercado interno parcialmente regulado, donde parte de la oferta se encuentra tarifada, en particular, todo lo que tiene que ver con leche pasterizada común. Sin embargo, dentro de las leches fluidas se han incorporado las de media y larga vida, así como las saborizadas y chocolatadas, cuyos precios son fijados por la industria y no se encuentran regulados. Si bien estos precios debieran reflejar un comportamiento de mercado oligopólico, ellos están notoriamente anclados por efecto de la tarifa sobre la leche pasterizada. Es decir, la leche pasterizada dentro de este grupo de leche fluida es un competidor y sustituto muy importante del resto, por tanto, el precio fijado para estos otros productos que integran el grupo no puede desconocer la tarifa decretada por el Gobierno para la leche pasterizada común. De allí que es muy probable que el precio promedio para el grupo de productos, sea diferente al que se registraría si el mercado fuera libre y sin regulaciones, más aún, atendiendo a que el grupo de empresas industrializadoras constituyen un oligopolio, con importante poder de mercado. Basta recordar que sólo Conaprole tiene el 65 % de la producción industrializada. En lo que tiene que ver con la estructura de costos de industrialización, la materia prima representa un destacado share. Recordar que el precio pagado por litro al productor primario representó en 2011 casi un 80% del precio promedio de industria para todos los productos. El hecho de que la venta de leche fluida sea regulada por el Gobierno hace pensar que este porcentaje para esta fracción de productos sea aún mayor. Tanto la calidad de la leche en su producción primaria medida por su contenido de material sólido así como la cantidad producida y la capacidad industrial instalada han venido creciendo sostenidamente en los últimos años. Por otra parte, el consumo de leche fluida se ha mantenido más o menos constante, alcanzando niveles de consumo per cápita que resultan difíciles de superar según expertos, lo que hace prever que los datos relevados para los últimos años no se van a ver afectados significativamente hacia el futuro. Los valores observados han oscilado dentro del período interanual entre 5 y 6 litros de leche fluida por persona y por mes.
  29. 29. Ing Gabriel Peña - gabriel.penia@gmail.com   pág. 29 de 29  Durante el período analizado, la demanda se comporta de manera inelástica, hecho que era de esperar si consideramos este producto como de primera necesidad. La elasticidad precio estimada es de 0.29. Se encuentra también una dependencia del ingreso per cápita, que se refleja a través de una elasticidad ingreso de 0.127, de lo cual se extraen dos conclusiones. La primera es que se comporta como un bien normal, y la segunda es que el efecto ingreso es bajo, menor que el efecto precio, comportamiento esperable si consideramos que es un bien de primera necesidad. Aunque, no llega a comportarse como un bien inferior. Por otra parte, se encontró un efecto sustitución por parte del yogur. El valor de la elasticidad precio cruzada positiva de 0.184 muestra que las personas sustituyen el consumo de leche por yogur respondiendo a un efecto precio. Finalmente se comprueba estadísticamente la presencia de fenómenos estacionales, donde el invierno se caracteriza por tener mayores demandas que el verano como se muestra en la sección de resultados. La diferencia entre ellas se ubica en el entorno del 14%. Por último, vale decir que el modelo estadístico propuesto ajusta significativamente a los datos obtenidos y que ninguna de las pruebas estadísticas que se realizaron sobre el mismo implicó el rechazo de las hipótesis sobre la validez de los supuestos que lo sustentan, lo que refuerza las conclusiones que de él se desprenden. 6- Bibliografía y fuentes de información: Hall, R., Lieberman, M, (2010). Microeconomics: Principles and Applications. 5ta edición. South-Western, Cengage Learning, USA. Varian, H. (1992) Análisis Microeconómico. 3ª Edición. Ed. Bosch. Greene, W. (1998) Análisis Econométrico, 3era. ed., Prentice Hall Iberia SRL. Instituto Nacional de la Leche, www.inale.com.uy. Instituto Nacional de Estadísticas, www.ine.gub.uy. Ministerio de Ganadería, Agricultura y Pesca, MGAP, http://www.mgap.gub.uy

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