LA SOBERAN�A ALIMENTARIA DE SINALOA, MÉXICO Y LA APUESTA POR JATROPHA CURCAS

6.2 Metodología de modelo econométrico

Cada uno de los factores analizados para la producción de J. curcas nos lleva a la preocupación de que en un escenario futuro en que un proyecto agro energético de este tipo resultara con alta redituabilidad surgirá un fenómeno de elevadas tasas de reconversión productiva, lo que dejará por un lado la producción alimenticia local, que se reflejaría en un declive paulatino de la soberanía alimentaria de Sinaloa, considerando además de que el estado presenta una drástica disparidad en los niveles de producción agrícola intermunicipal, lo que llevaría a una mayor profundización de la problemática.
Ante la limitante de que las plantaciones de J. curcas apenas concluyeron su fase experimental, esto no permite determinar concretamente que el cultivo influye negativamente sobre la soberanía alimentaria del estado. Por tanto, para este estudio se hace necesario enfocarse solo a un análisis econométrico que sirva en un sentido prospectivo para explicar las posibles limitantes e impactos que atraerá la era agro energética al estado.

6.2.1 Especificación del modelo empírico

En el sentido de que la Soberanía Alimentaria es una categoría de carácter político, que refleja en su esencia el derecho de un país a elegir sus propias políticas agrarias y que incorpora, desde una perspectiva integral, aspectos de producción, disponibilidad, acceso y sustentabilidad de los alimentos, se dificulta por tanto tomar de manera exacta datos que puedan explicar su total comportamiento.  Para realizar un análisis empírico prospectivo que permita inferir, al menos de manera somera el comportamiento de la Soberanía Alimentaria frente a la apuesta por J. curcas se partió a usar una variable aproximada, que a pesar de no recoger el concepto integral, por lo menos se aproxime y permita realizar un buen análisis. 

Para representar la soberanía alimentaria, la variable dependiente proxy a utilizar es el total de volumen (Ton) de producción agrícola de cada uno de los municipios de Sinaloa durante el año agrícola 2012. Como variables independientes que sirvan para explicar los principales factores que influyen sobre la soberanía alimentaria se toman: los trabajadores del sector primario; el volumen (m3) de agua para regadío; la superficie sembrada en temporal (has); volumen (ton) de agroquímicos usados y la pobreza alimentaria por municipio.
Para el análisis de regresión se formuló un modelo lineal normal clásico (MRLNC), que se calcula por el método de estimación de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) se parte del supuesto de que la variable  es función de  factores explicativos de su comportamiento:.

Para encontrar  en principio se deberán obtener los valores de  mismos que si se expresan en forma de desviaciones con respecto a la media aritmética se pueden resolver simultáneamente para , así:

Y los  obtenidos son estimadores óptimos lineales insesgados.
La regresión lineal normal clásica supone que cada ui está normalmente distribuida con
Media: E(ui)= 0         
Varianza:        E[ui — E(ui )]2 = E( ) =          
cov(ui, uj):      E {[ ui - E(ui )] [uj — E(ui)]} = E(ui, uj )  = 0  i ≠ j  
Dos variables normalmente distribuidas, una covarianza o correlación cero significan independencia entre las dos variables, se escribe en los términos siguientes:
ui  ~      (4.2.5)

donde NID significa normal e independientemente distribuido.

En este modelo se busca probar la interrelación de la variable dependiente Volumen de producción agrícola (Ton) (SALIM) con las variables independientes:  volumen (m3) de agua para regadío (H20); trabajadores del sector primario (TPRIM); volumen (ton) de agroquímicos usados por municipio para la actividad agrícola (AGROQ); superficie (Has) sembrada en temporal (STEMP) y;  pobreza alimentaria por municipio (PALIM).

Para su solución se añade el término de error o perturbación que denotaremos con . El término  es una perturbación aleatoria o componente de error. Si se considera que un modelo no recoge todas las variables que influyen sobre  y  además que hay errores de medición y un imprevisible comportamiento humano , se espera que , recoja los efectos de las variables omitidas.

6.2.2 Definición y construcción de variables

Las variables explicativas tomadas para este análisis van en sintonía con los aspectos que se toman dentro de la soberanía alimentaria.  Así, en el sentido de que La Vía Campesina (2010) defiende la soberanía de la producción local se tomó la variable de producción agrícola por cada municipio. Para ello se consultaron las bases de datos del Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera (SIAP), de la Secretaría de Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación (SAGARPA) y del Sistema de Información Agroalimentaria de Consulta (SIACON). Los datos se contemplaron para el año agrícola 2012 (OI + PV) en las modalidades de riego y temporal, tomando con ello los volúmenes (ton) de producción agrícola de cereales, oleaginosas, forrajes, frutales, hortalizas y legumbres secas.

La variable el volumen (m3) de agua para regadío (H20) se tomó a partir de las estadísticas hidrométricas expuesta por la Comisión Nacional del Agua (CONAGUA), considerando además el total de tierras (has) irrigadas en cada municipio en función de calcular los volúmenes (m3) hídricos usados; la variable  trabajadores del sector primario (TPRIM) se elaboró a partir de datos desglosados de los trabajadores asegurados en el Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS) por  división de actividad económica en cada uno de los municipios de Sinaloa;  el volumen (ton) usado de agroquímicos para la actividad agrícola por municipio (AGROQ) se consideró en base a la estadística de uso tecnológico y de servicios en la superficie agrícola del 2012 que expone la SAGARPA y el SIAP;  la superficie (has) sembrada en temporal (STEMP) se construyó mediante la base de datos de SIACON; finalmente, la variable  pobreza alimentaria (PALIM) fue consultada en la base de datos del Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (CONEVAL) dentro de los indicadores de pobreza extrema y carencia por acceso a la alimentación por municipio 2010.

Para la construcción de la base de datos se tomaron 18 observaciones que corresponden a cada uno de los municipios del estado. Según el análisis estadístico las variables presentan una simetría positiva (Skewness).  A excepción de AGROQ con un valor de 2.74 y con una distribución platicurtica, el resto de las variables mantienen un valor de curtosis mayor a 3 con coeficiente positivo lo que indica que siguen una distribución leptocúrtica, es decir, que hay una mayor concentración de los datos en torno a la media. En cada una de las variables el estadístico Jarque-Bera es alto y mantiene una probabilidad superior a 0.05 lo que indica que los datos mantienen una distribución normal (véase tabla 17).

6.2.3 Análisis Gráfico

El análisis gráfico permite visualizar la interrelación de la variable endógena con la variable exógena. De manera individual, la relación de la soberanía alimentaria con el uso de agua para regadío agrícola refleja una relación lineal positiva. Lo cual da cuenta de que a mayor disponibilidad de agua, la producción agrícola incrementa (véase figura 31).
Por otro lado, en la relación entre la soberanía alimentaria y los trabajadores del sector primario se refleja una relación lineal positiva en función de que un incremento en la mano de obra en el sector primario tiende a incrementar la producción agrícola del estado (véase figura 32).
Referente al uso de agroquímicos frente a la soberanía alimentaria se encontró una relación lineal positiva que se reporta porque el incremento en la utilización de  insumos químicos incrementa la producción agrícola en el estado, muy a pesar de que dicha modalidad de producción vaya en contra de los principios que postula la soberanía alimentaria (véase figura 33).
Aun cuando se refleje una relación lineal positiva entre la superficie sembrada en temporal frente a la producción agrícola del estado, ésta muestra una alta dispersión. De ello se puede deducir que para algunos municipios una reducción en la superficie temporalera significa un incremento en la producción agrícola por su alto uso de tierras irrigadas, pero por otro lado esto da cuenta de la precariedad de la actividad agrícola temporalera para otras regiones por su nula contribución a la producción total del estado (véase figura 34).
Valorada de forma individual, la relación de la soberanía alimentaria con la pobreza alimentaria reporta una relación lineal positiva con alta dispersión. En algunos puntos del gráfico se presentan altos volúmenes de producción, pero también un alto grado de pobreza alimentaria (véase figura 35).        

6.2.4 Matriz de correlaciones

En el análisis de la relación bivariada de las variables respecto a la soberanía alimentaria se adquirieron los siguientes resultados: todas las variables exógenas tienen una relación significativa frente a la variable endógena. Los trabajadores del sector primario reflejan una correlación de 0.90% con el comportamiento de la producción agrícola.  La producción agrícola del estado incrementa a partir de un mayor uso de insumos (agua y agroquímicos) los cuales impactan en 0.76% (H20) y 0.84% (AGROQ).  Mientras tanto, las variables superficie sembrada en temporal (STEMP) y pobreza alimentaria (PALIM) presentan una baja correlación con la soberanía alimentaria, 0.35% y 0.17% respectivamente (véase tabla 18).