6.4 OTRA FORMA DE MEDIR LA EVIDENCIA EMPÍRICA: UN MODELO ECONOMÉTRICO

Los modelos econométricos tienen un alcance limitado y en ese sentido hay que entender lo que se contiene la presente sección. En primer lugar, se parte de una relación de causalidad entre el cultivo de la palma, representada en la superficie sembrada, con las variables relacionadas en la hipótesis de trabajo el desempleo y  los créditos de Finagro.
Los resultados, desde el punto de vista estadístico son fiables en lo que tiene que ver con la validez, tanto de los parámetros individuales según los resultados de las pruebas t de Student, como de los estadísticos aceptados para probar la pertinencia del modelo en su conjunto como son el coeficiente de determinación R² y la prueba de Fisher.
Es necesario además aclarar que los sesgos en la relación funcional están implícitos en los modelos de regresión múltiple y estos obedecen a información insuficiente, a la exclusión de variables explicativas o a la linealidad de modelos que pueden no serlo. Sin embargo, estos sesgos se recogen en el intercepto y en la variable tiempo que aumenta de uno en uno para estimar una regresión de tendencia. Estos sesgos están presentes en este tipo de modelo lo que no les resta funcionalidad. Intriligator (1980) lo plantea en los siguientes términos:

En el caso de datos no experimentales, es imposible replicar las condiciones que originan un comportamiento, luego no pueden generarse nuevos datos. En algunos casos la información disponible puede ser inadecuada para estimar un modelo particular, pero adecuada para estimar uno más simple .

Con estas salvedades y con el objeto de verificar las hipótesis según las cuales la palma genera empleo y el Gobierno es generoso con los empresarios al otorgarles créditos preferentes de Finagro, con los datos que se presentan la siguiente tabla, se corrió la siguiente regresión:

Y = β0 + β1X1+ β2 X2+ β3 X3              (1)
Donde  Y      representa la superficie cosechada en el Departamento del Meta medida en hectáreas;

            X1    es la tasa de desempleo departamental medida como porcentaje anual;

            X2    los créditos anuales de Finagro otorgados a nivel nacional medidos en millones de pesos corrientes y

            X3    es una variable de tendencia que va desde 1 hasta 15 y recoge el componente inercial de las siembras de palma que no dependen de las otras variables del modelo.

Mediante el uso del paquete econométrico Eviews, se obtuvieron los resultados que se presentan en la siguiente  tabla: (ver pdf)

La tabla muestra que 39 754 hectáreas no dependen del crédito ni están relacionadas con el empleo ni dependen del componente inercial. Es la variable más significativa desde el punto de vista estadístico si se tiene en cuenta que el valor crítico del estadístico t de Student es de 1,18 con un grado de confiabilidad del 90% lo cual significa que si el valor de este estadístico está por encima de este valor, el parámetro es significativo, es decir que la variable asociada a dicho parámetro lo es con un 90% de confianza.

El coeficiente relacionado con el desempleo arrojó un valor de -759.7 lo que quiere decir que por cada aumento del 1% en el nivel de desempleo abierto en la ciudad de Villavicencio, la superficie sembrada en palma se reduce en 760 hectáreas o lo que es lo mismo, aumentar 760 hectáreas reduce la tasa de desempleo  de la capital del Meta en 1%. Ahora bien, esto no quiere decir que cada 760 hectáreas por sí solas reduzcan en ese porcentaje la tasa de desempleo, sino que hay una asociación inversamente proporcional entre esas dos variables y la magnitud está influida por otras variables no incluidas en el modelo, de ahí la significancia estadística del intercepto (39 754,5 hectáreas) y el componente tendencia que se explicará más adelante.

Hay una relación positiva entre los créditos aprobados y el número de hectáreas sembradas; por cada millón de pesos de los créditos aprobados por Finagro, en el Departamento del Meta la superficie sembrada sube en 0,2 hectáreas. En otras palabras, por cada cinco millones de pesos que Finagro preste para palma de aceite a nivel nacional, aumenta una hectárea el área sembrada.

Conviene señalar aquí que los créditos se tomaron a nivel nacional porque no fue posible obtener la información desagregada para éste Departamento. Sin embargo, como el Meta es el principal departamento productor a nivel nacional, los préstamos para palma se utilizaron como variable proxi, bajo la hipótesis de que tendrían una alta correlación con el área sembrada como en efecto ocurrió.

Finalmente, el componente que aquí se denomina tendencial muestra que cada año en el Departamento del Meta unas 2 342 hectáreas nuevas de palma africana son sembradas, independientemente de las condiciones del desempleo ni de los créditos aprobados por Finagro para fomentar este cultivo. Este componente tendencial se incluyó para captar el crecimiento vegetativo del área sembrada por lo difícil que resulta conocer todas las variables que influyen en el comportamiento de los empresarios palmeros. Además, esta variable permitió reducir el riesgo de que se presentara autocorrelación como se explicará más adelante.

De otra parte, en conjunto el modelo presenta un excelente grado de ajuste, pues el coeficiente de determinación (R²) fue de 0,96 y ajustado por los grados de libertad de 0,95 lo que significa que el 96% de los cambios ocurridos en la superficie sembrada de palma aceitera, son explicados por variaciones en los créditos otorgados por Finagro para este cultivo, por la tasa de desempleo y por un componente inercial que en este caso se supuso de intervalos anuales.

Adicionalmente, el estadístico F,3,11 cuya notación significa la probabilidad de validez del modelo con tres grados de libertad para el numerador (4 variables independientes menos 1) y once para el denominados (15 observaciones menos cuatro variables independientes) en las tablas estadísticas aparece con un valor crítico de 6.22  lo que significa que si el valor de F,3,11 estimado resulta mayor que éste se puede rechazar la hipótesis nula de que todos los estimadores de β son simultáneamente iguales a cero y el valor obtenido fue de 100,61 lo cual corrobora que el modelo en su conjunto es altamente significativo.

De manera general, puede afirmarse que el modelo no presenta problemas de multicolinealidad, dado que los parámetros estimados, β, resultaron estadísticamente significativos , junto con el coeficiente de determinación, R², y F. Además la inclusión de la variable de tendencia que comenzó en 1 y variaba  en una unidad anual, permitió reducir el riesgo de autocorrelación serial positiva y negativa, lo cual se prueba con el estadístico Durbin-Watson, Dw, que dio como resultado 1,93 y los límites inferior y superior fueron 0,82 y 1,75 respectivamente se concluye que no se presenta autocorrelación.

El modelo econométrico muestra una alta correlación entre los créditos de  Finagro, el desempleo abierto y el simple paso del tiempo, lo que permite algunas conclusiones preliminares. La primera tiene que ver con una tendencia de largo plazo que puede asociarse a una política de fomento al cultivo de la palma, que se ha venido afianzando a través del tiempo y que se corrobora con el componente tendencial de la regresión. Hay una política clara y esta se está llevando a cabo de forma sistemática.

De otro lado, hay también un sesgo a favor de los empresarios palmeros pues los créditos de Finagro definitivamente sí influyen decisivamente en la superficie sembrada. Ese sesgo se comprueba porque los créditos de Finagro para los  cultivos de tardío rendimiento son un prerrequisito para acceder al Incentivo a la Capitalización Rural ICR, de manera que sí hay una preferencia del Gobierno hacia los empresarios, lo cual podría poner en peligro la sostenibilidad de largo plazo de este modelo de desarrollo rural, fundamentado en la palma africana, porque este tipo de apoyo empeora la distribución del ingreso y en la medida en que se esto suceda la sostenibilidad social se vería seriamente comprometida.

Como paliativo de lo anterior, podría argumentarse que existe evidencia empírica de una relación inversamente proporcional entre el desempleo y la superficie sembrada, es decir, que habría un efecto positivo entre la siembra de palma y la reducción del desempleo abierto. Sin embargo, si se tiene en cuenta que la estimación de empleos directos generados es de uno por cada diez hectáreas, y que la tendencia con las tecnologías actuales permiten esperar una relación de uno a quince, no es realmente muy promisorio el panorama pues si, como se vio en el resultado de la regresión es de 2 342 hectáreas por año, se estarían creando unos 234 empleos anuales, cifra que realmente en muy poco contribuye a solucionar un problema que afecta a unas 30 000 personas y el sector informal ronda los 100 000, solo para resolver el problema de desempleo abierto llevaría más de 100 años si se optara por hacerlo sólo con este producto.

Haya además otro aspecto que merece un análisis aparte y tiene que ver con la sostenibilidad ambiental. En este sentido, se tomarán dos fuentes de información. La primera es la de las precipitaciones anuales bajo la hipótesis de que habría variado la pluviosidad en el Departamento debido al cambio en el uso del suelo y la segunda es la voz de los habitantes que han vivido la transformación agrícola del departamento.

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