Revista de Ciencias Sociales (RCS)
Vol. XXX, No. 4, Octubre - Diciembre 2024. pp. 323-338
FCES - LUZ ● ISSN: 1315-9518 ● ISSN-E: 2477-9431
Como citar: Zambrano, J. L., Palacios, N. M., Bravo,
D. M., y Alava, M. J. (2024). Producción de maní y su impactó en la economía
del Ecuador. Revista De Ciencias Sociales, XXX(4), 323-338.
Producción de maní y su impactó en la economía del Ecuador
Zambrano Montesdeoca, Jasson
Luis*
Palacios Cedeño, Nohemí
Monserrate**
Bravo Sánchez, Digna
María***
Alava Mendoza, María
José****
Resumen
La producción agrícola
es un pilar fundamental de la economía ecuatoriana, y entre los cultivos más
relevantes se encuentra el maní, que ha ganado importancia en los últimos años.
En este sentido, el estudio tiene como objetivo analizar el impacto de la
producción de maní en la economía del Ecuador, utilizando datos estadísticos
descriptivos y un modelo econométrico. La metodología empleada consiste en
recopilar y analizar los datos anuales de producción, superficie, rendimientos
y ventas de maní en el Ecuador durante el periodo 2017-2022, provenientes de
fuentes oficiales y reconocidas, a través de una
investigación de tipo documental. Los principales hallazgos indican que
la producción de maní se ha concentrado en la provincia de Manabí, la cual ha
mostrado una gran variabilidad en los últimos años. A pesar de que ha aumentado
su rendimiento por hectárea, las ventas en dólares han disminuido. Además, se
encontró que la producción de maní tiene un impacto positivo y significativo en
el producto interno bruto del país, con una elasticidad de 0.5756. Por lo
tanto, se concluye que la producción de maní es un factor importante para el
crecimiento económico del Ecuador.
Palabras
clave: Maní;
producción agrícola; economía; impacto; Ecuador.
Peanut production and its impact on Ecuador's economy
Abstract
Agricultural production is a fundamental pillar of the Ecuadorian
economy, and among the most relevant crops is peanut, which has gained
importance in recent years. In this sense, the study aims to analyze the impact
of peanut production on the Ecuadorian economy, using descriptive statistical
data and an econometric model. The methodology used consists of collecting and
analyzing annual data on production, area, yields and sales of peanuts in
Ecuador during the period 2017-2022, from official and recognized sources,
through documentary research. The main findings indicate that peanut production
has been concentrated in the province of Manabí, which has shown great
variability in recent years. Although its yield per hectare has increased,
sales in dollars have decreased. In addition, it was found that peanut
production has a positive and significant impact on the country's gross domestic
product, with an elasticity of 0.5756. Therefore, it is concluded that peanut
production is an important factor for Ecuador's economic growth.
Keywords: Peanuts;
agricultural production; economy; impact; Ecuador.
Introducción
La agricultura juega un papel crucial en el crecimiento económico,
tanto en los países en desarrollo como en los desarrollados. Varios estudios
han examinado la relación entre la agricultura y el crecimiento económico,
destacando los diversos impactos y contribuciones del sector agrícola.
En el contexto de los países en desarrollo, la agricultura ha sido
identificada como un importante contribuyente al ingreso nacional y al empleo
(Ansari y Khan, 2018). El sector brinda oportunidades de empleo,
particularmente en áreas rurales, y estimula el crecimiento económico (Pujari y
Biradar, 2023). Los estudios empíricos han demostrado un vínculo positivo entre
el crecimiento de la agricultura y el crecimiento del Producto Interno Bruto (Ansari, Ashkra y Jadaun, 2022); se ha
descubierto que una mayor productividad agrícola mejora el crecimiento
económico (Gabriel et al., 2022).
Además, los ingresos generados por la agricultura pueden contribuir a la
reducción de la pobreza (Mpundu y Bopape, 2022).
El maní es un cultivo que se adapta bien a las condiciones
climáticas y edáficas de la región, y tiene una gran importancia económica y
social para muchos países. Según los datos de la Organización
de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (Food and Agriculture Organization of the United Nations [FAO],
2021), en el año 2019, la producción de maní en
cáscara en Latinoamérica fue de 2.3 millones de toneladas, lo que representa el
6,5% de la producción mundial. Los principales países productores de maní en
Latinoamérica son Argentina, Brasil, Bolivia, Nicaragua y Paraguay.
Argentina, es el mayor productor y exportador de maní en
Latinoamérica, y el quinto a nivel mundial. La producción de maní en Argentina
representa el 2,8% de la producción mundial. El maní se cultiva principalmente
en la provincia de Córdoba, donde se concentra el 90% de la superficie
sembrada. El maní argentino se destina principalmente al mercado externo, donde
se comercializa como maní blancheado, confitado o procesado en aceites y otros
productos (Ministerio de Fomento, Industria y Comercio [MIFIC], 2008).
Brasil, es el segundo productor y exportador de maní en
Latinoamérica, y el noveno a nivel mundial. La producción de maní en Brasil
representa el 1,8% de la producción mundial. El maní se cultiva principalmente
en los Estados de São Paulo, Paraná y Minas Gerais, donde se produce el 80% del
total nacional. El maní brasileño se destina tanto al mercado interno como al
externo, donde se vende como maní con cáscara, blancheado o procesado en
aceites y otros productos (Instituto Interamericano de
Cooperación para la Agricultura [IICA], 2004).
Nicaragua, es el cuarto productor y exportador de maní en
Latinoamérica, y el décimo quinto a nivel mundial. La producción de maní en
Nicaragua representa el 0,6% de la producción mundial. El maní se cultiva
principalmente en las regiones II y IV, donde se produce el 99% del total
nacional. El maní nicaragüense se destina principalmente al mercado externo,
donde se vende como maní con cáscara o blancheado (IICA, 2004).
En el Ecuador, el maní ha sido un cultivo tradicional de las zonas
costeras y andinas, donde se ha adaptado a diferentes condiciones
agroecológicas. El maní se ha cultivado principalmente para el consumo humano,
tanto directo como procesado en aceites, confites y otros productos. El maní
también se ha utilizado como alimento para animales y como abono verde para
mejorar la fertilidad del suelo. La producción de maní en el Ecuador ha tenido
altibajos a lo largo de la historia, debido a diversos factores como la demanda
interna y externa, los precios internacionales, la competencia de otros países
productores, la tecnificación, las políticas públicas, las plagas y
enfermedades, así como el cambio climático (Moran, 2021).
Según
el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC, 2020), la superficie sembrada de maní en el Ecuador pasó de
24.000 hectáreas en 1990 a 12.000 hectáreas en 2019, lo que representa una
disminución del 50%. La producción también se redujo de 32.000 toneladas a
16.000 toneladas en el mismo periodo, lo que implica una caída del 50%. El
rendimiento promedio se mantuvo alrededor de 1.300 kg/ha, lo que indica un bajo
nivel de productividad. La provincia de Manabí es la principal productora de
maní en el Ecuador, con el 70% de la superficie sembrada y el 75% de la
producción nacional. Le siguen las provincias de Loja, El Oro y Guayas, con el
25%, 3% y 2%, respectivamente. Estas provincias tienen diferentes sistemas de
producción y variedades de maní adaptadas a sus condiciones.
El maní ecuatoriano se destina principalmente al mercado interno,
donde se consume fresco o procesado en aceites, confites, mantequillas y otros
productos. El mercado externo tiene una menor participación, pero ha mostrado
un crecimiento en los últimos años. Los principales destinos de exportación son
Colombia, Perú, Chile y Estados Unidos (Quintanilla, 2022).
El análisis histórico muestra que la producción de maní en el
Ecuador ha tenido una tendencia decreciente en las últimas décadas, debido a la
falta de competitividad y sostenibilidad del sector. Se requiere mejorar las
condiciones tecnológicas, económicas, sociales y ambientales del cultivo de
maní para revertir esta situación y aprovechar su potencial como fuente de
ingresos y desarrollo para los productores ecuatorianos.
La superficie sembrada y cosechada de maní en Ecuador muestra una
tendencia oscilante, con años de aumento y años de disminución. Esto puede
deberse a la variabilidad climática que afecta la disponibilidad de agua y la
calidad del suelo, así como a la demanda del mercado y el precio del producto,
que influyen en la decisión de los productores de sembrar o no maní.
Por ejemplo, se puede observar que en 2019 hubo un aumento
significativo de la superficie sembrada y cosechada de maní, lo que podría
estar relacionado con las condiciones favorables de temperatura y humedad que
se registraron ese año (El Diario, 2019). Por el contrario, en 2020 y 2022 hubo
una disminución notable de la superficie sembrada y cosechada de maní, lo que
podría estar asociado con las condiciones adversas de sequía e inundación que
se presentaron esos años (Instituto
Oceanográfico y Antártico de la Armada del Ecuador [INOCAR], 2023).
Según
el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC, 2020), la superficie sembrada de maní pasó de 5.575 hectáreas en
2017 a 3.369 hectáreas en 2018 (-39,6%); luego a 7.822 hectáreas en 2019
(+132%); después a 5.032 hectáreas en 2020 (-35,6%); más tarde a 6.668
hectáreas en 2021 (+32,5%); y finalmente, a 3.371 hectáreas en 2022 (-49,4%).
La superficie cosechada de maní siguió un patrón similar, pasando de 4.928
hectáreas en 2017 a 2.565 hectáreas en 2018 (-47,9%); luego a 6.591 hectáreas
en 2019 (+156,9%); después a 4.125 hectáreas en 2020 (-37,4%); más tarde a
5.668 hectáreas en 2021 (+37,4%); y finalmente, a 2.871 hectáreas en 2022
(-49,3%).
La producción y el rendimiento de maní en Ecuador también muestran
una tendencia fluctuante, con años de crecimiento y años de decrecimiento, en
el 2018 se presentó una producción baja sumamente considerable debido a que los
precios del maní disminuyeron y que a las zonas manabitas llegó un maní
importado que fue comercializado con precios bajos. En el año 2019, se
incrementó la producción; sin embargo, en comparación entre los años 2019 y
2020 se obtuvo un bajo rendimiento del 54% en producción de maní de la
provincia de Manabí por cuestiones de confinamiento en la pandemia del Covid-19
(Acosta, 2022).
Según
el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC, 2020), la producción de maní pasó de 4.928 toneladas en 2017 a 2.565
toneladas en 2018 (-47,9%); luego a 5.396 toneladas en 2019 (+110,3%); después
a 3.375 toneladas en 2020 (-37,3%); más tarde a 6.876 toneladas en 2021 (+103,8%);
y finalmente, a 3.346 toneladas en 2022 (-51,3%). El rendimiento de maní siguió
un patrón similar, pasando de 0.88 toneladas por hectárea en 2017 a 0.76
toneladas por hectárea en 2018 (-14%); luego a 0.69 toneladas por hectárea en
2019 (-9,4%); después a 0.67 toneladas por hectárea en 2020 (-2,5%); más tarde
a 1.03 toneladas por hectárea en 2021 (+53,8%); y finalmente, a 1.00 tonelada
por hectárea en 2022 (-3,6%).
Las ventas de maní en Ecuador también muestran una tendencia
variable, con años de ascenso y años de descenso. Según Mieles
y Moreira (2018), los productores de venta de maní en
la provincia de Manabí, manifiestan que el precio del maní se mantiene a 65,00
dólares a pesar de la pandemia Covid-19 que afectó a los cantones que producen
maní. La crisis financiera provocada por la cuarentena, durante la cual
muchas empresas no operaban con normalidad, generó una escasez de productos.
Como resultado, el precio de la funda de maní, que anteriormente costaba 30
centavos, aumentó significativamente.
Según
el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC, 2020) las ventas de maní pasaron de $86,878.43 dólares en 2017 a
$44,307.65 dólares en 2018 (-49%); luego a $68,591.69 dólares en 2019 (+54,8%);
después a $60,375.95 dólares en 2020 (-12%); más tarde a $99,967.33 dólares en
2021 (+65,6%); y finalmente, a $35,485.89 dólares en 2022 (-64,5%).
La producción de maní tiene un impacto significativo en la
economía del Ecuador. El país es uno de los principales productores de maní a
nivel mundial, lo que contribuye a su economía nacional (Olaya,
Ramírez y Noblecilla, 2022). El cultivo de maní
genera empleo directo e indirecto, lo que impulsa el desarrollo económico y
social en las áreas rurales (Mora,
Manrique y Villamar, 2022). Además, la producción
de maní también tiene un efecto positivo en la balanza comercial del país, puesto
que el maní es un producto de exportación importante (Olaya
et al., 2022).
En ese sentido, la economía circular puede desempeñar un papel
importante en la producción de maní en Ecuador. La economía circular se refiere
a un modelo de producción que busca reducir los residuos y aprovechar los
recursos de manera eficiente (Oblitas et al., 2019; Núñez-Tabales, Del Amor-Collado y Rey-Carmona, 2021; Mora et al., 2022). Al aplicar principios de economía circular en la
producción de maní, se pueden minimizar los impactos ambientales y promover un
desarrollo sostenible. Esto implica diseñar productos eficientes en el uso de
energía y materia prima (Caicedo et al., 2020), así como gestionar
adecuadamente los residuos generados durante el proceso de producción.
Sin embargo, el cultivo del maní también enfrenta varios desafíos
que limitan su potencial económico, como la variabilidad climática, las plagas
y enfermedades, la falta de semillas certificadas, la escasa tecnificación, el
bajo precio y la competencia de otros países productores. Estos factores han
provocado una reducción de la superficie sembrada, la producción y de las
ventas de maní en los últimos años, afectando negativamente a los ingresos y el
bienestar de los productores.
Según una investigación realizada por Motoche (2015), el costo
promedio de producción de una hectárea de maní fue de 1.084 dólares en el 2014;
mientras que el ingreso promedio fue de 1.030 dólares, lo que implica una
pérdida neta de 54 dólares por hectárea. Además, según Zea y Pincay (2012), el
precio promedio del quintal de maní pasó de 100 dólares en el 2012 a 68 dólares
en el 2018, lo que representa una caída del 32%.
Por todo lo antes expuesto, este
artículo tiene como objetivo analizar el impacto de la producción de maní en la
economía del Ecuador. La importancia de esta investigación radica en que el
maní es un cultivo con gran potencial para contribuir al desarrollo agrícola y
económico del país, pero su relevancia ha sido subestimada en estudios previos.
Este estudio surge ante la necesidad de comprender mejor cómo este sector puede
impulsar el crecimiento económico y generar empleo. A través de esta
investigación, se identifican las oportunidades y desafíos que enfrenta la
producción de maní en Ecuador, y ofrece recomendaciones que puedan fortalecer su
competitividad en el mercado, mejorando así el bienestar de los productores y
la economía en general.
1. Metodología
El paradigma de la investigación fue positivista, puesto que se
basó en el análisis de datos objetivos y medibles, obtenidos de fuentes oficiales
y confiables. Se optó por
un enfoque cuantitativo, debido a que se usó el método estadístico para
describir y explicar las variables de estudio, así como para establecer
relaciones causales entre ellas.
La investigación fue de tipo documental, puesto que se recopilaron
datos secundarios provenientes de fuentes oficiales como el Instituto Nacional
de Estadísticas y Censos (INEC), la Superintendencia de Compañías, Valores y
Seguros (SUPERCIAS), y el Banco Central del Ecuador (BCE). Estos datos incluyeron
información sobre la producción de maní, superficie cultivada, rendimientos,
ventas y crecimiento económico del país. El método descriptivo-correlacional,
se basó en la recolección y análisis de datos secundarios, provenientes de
fuentes documentales o estadísticas.
Asimismo,
la investigación es de tipo descriptivo-correlacional porque busca, en primer
lugar, describir el estado actual de la producción de maní en Ecuador y su
impacto en la economía. Al mismo tiempo, pretende identificar y analizar la relación
entre variables clave, como la producción de maní y sus efectos en la economía.
Este
tipo de investigación no pretende manipular las variables, sino observarlas tal
como se presentan en la realidad, lo que la clasifica como no experimental.
Además, dado que los datos se recolectan en un solo punto en el tiempo, se
considera un estudio transversal. La información utilizada proviene de fuentes
documentales, como reportes estadísticos y estudios previos, lo que refuerza el
enfoque descriptivo de la investigación; mientras que el análisis de las
relaciones entre variables corresponde a la parte correlacional.
2. Resultados y
discusión
En
este apartado se presentan los principales hallazgos obtenidos a partir del
análisis de los datos sobre la producción de maní en Ecuador. Los resultados
incluyen tanto la descripción de las características económicas del sector como
la identificación de las relaciones clave entre la producción de maní y su
impacto en el empleo, el ingreso de los productores y el crecimiento económico.
A través de esta sección, se busca proporcionar una visión clara y fundamentada
de cómo la producción de maní influye en diferentes aspectos de la economía
ecuatoriana.
2.1. El
impacto de la producción de maní en la economía del Ecuador.
El Gráfico I, muestra la evolución de las ventas de
maní en toneladas en Ecuador durante el período 2017-2022. Se observa una
fluctuación significativa en las ventas a lo largo de los años. En 2017, las
ventas alcanzaron un pico de 86.878,43 toneladas, pero en 2018 se registra una
fuerte caída a 44.307,65 toneladas. A pesar de una recuperación en 2019 con
68.591,69 toneladas, las ventas vuelven a disminuir en 2020 (60.375,95
toneladas), seguido de un nuevo pico en 2021 con 99.967,33 toneladas. Sin
embargo, en 2022 las ventas caen drásticamente a 35.485,89 toneladas, el nivel
más bajo del período analizado.
Fuente: Elaboración propia, 2024 a partir del Servicio
de Rentas Internas (SRI, 2024).
Gráfico I: Evolución de ventas de maní periodo 2017-2022
Este comportamiento sugiere que el mercado del maní
en Ecuador ha experimentado altos niveles de volatilidad, posiblemente debido a
factores externos como las condiciones climáticas, variaciones en la demanda
internacional, o cambios en las políticas agrícolas. En comparación con otras
investigaciones, estas fluctuaciones pueden ser un reflejo de la dependencia
del sector agrícola en general de variables no controlables.
Los estudios previos sobre la producción de maní en
otros países de la región muestran una tendencia similar, donde la
inestabilidad en los precios y las dificultades de acceso a mercados
internacionales afectan directamente los volúmenes de ventas. Por lo tanto, es
fundamental implementar políticas que estabilicen la producción y comercialización
del maní, con el fin de asegurar un crecimiento más sostenible y menos
susceptible a fluctuaciones tan abruptas.
a. Correlación
Fuente: Elaboración propia, 2023.
Gráfico
II: Dispersión entre la producción de maní y el PIB
Para analizar el gráfico con más detalle, se calcula el
coeficiente de correlación de Pearson,
que es una medida numérica de la fuerza y la dirección de la relación lineal
entre dos variables. El coeficiente de correlación varía entre -1 y 1, donde -1
indica una correlación negativa perfecta, 0 indica que no hay correlación, y 1
indica una correlación positiva perfecta. Usando los datos del gráfico, el
coeficiente de correlación es aproximadamente 0.73, lo que indica una
correlación positiva fuerte entre la producción de maní y el PIB, tal como se
observa en la Tabla 1.
|
Variables |
PROD |
PIB |
|
PROD |
1,00 |
0,73 |
|
PIB |
0,73 |
1,00 |
Fuente: Elaboración
propia, 2023.
El aporte de esta investigación radica en resaltar la importancia del
sector manisero en la economía ecuatoriana. Esta contribución ofrece una base
cuantitativa que puede ser utilizada en estudios futuros para analizar con
mayor profundidad cómo la producción de maní puede favorecer el crecimiento económico
sostenible del país.
b. Estacionariedad
Según la Tabla 2, las dos variables tienen valores calculados
menores (en valor absoluto) que los valores críticos cuando se aplican a las
series en nivel, lo que significa que no se puede rechazar la hipótesis nula y
que las series son no estacionarias en nivel (PROD y PIB). Sin embargo, cuando
se aplican a las series en diferencias, la producción de maní y PIB tienen
valores calculados mayores (-6,4969 y 3,9646 respectivamente en valor absoluto)
que los valores críticos (-3,45), lo que significa que se rechaza la hipótesis
nula (H0: No Estacionariedad H1: Estacionariedad) y que las series son estacionarias en diferencias. Esto
indica que las dos variables son integradas de orden uno, es decir, que
necesitan una diferencia para ser estacionarias.
Tabla 2
Estacionariedad de variables (Test ADF
a nivel y en diferencias)
|
Variables |
T calculado
(nivel) |
T calculado (1ra
dfierencia) |
T crítico |
|
PROD |
-2,2917 |
-6,4969*** |
-3.45 |
|
PIB |
-1,9198 |
-3,9646** |
-3.45 |
Nota: ***, **, *: Estacionario al 1%, 5% y 10% respectivamente
Fuente: Elaboración
propia, 2023.
Al
analizar los resultados de la prueba de raíz unitaria para las variables
producción de maní (PROD) y Producto Interno Bruto (PIB), se observa que, en
nivel, el valor de T calculado no supera el valor de T crítico para ambas
variables (PROD: -2,2917; PIB: -1,9198 frente a un T crítico de -3,45), lo que
indica que no se rechaza la hipótesis nula de no estacionariedad. Sin embargo,
al aplicar la primera diferencia, las dos variables muestran valores de T
calculado significativamente menores al T crítico (PROD: -6,4969*** y PIB:
-3,9646**), lo que confirma la estacionariedad en primera diferencia para ambas
series.
Estos
resultados sugieren que tanto la producción de maní como el PIB de Ecuador
presentan un comportamiento no estacionario en nivel, pero se vuelven
estacionarios al ser diferenciados una vez, lo que es común en series
económicas. Es importante destacar que este comportamiento no estacionario
puede estar influenciado por cambios estructurales en la economía y el sector
agrícola a lo largo del tiempo, lo que subraya la importancia de utilizar
series estacionarias para evitar problemas de espurios en los análisis
econométricos.
c. Cointegración
De acuerdo con la Tabla 3, la ecuación propuesta es LPIB =
f(LPROD), es decir, se regresa el logaritmo del Producto Interno Bruto sobre el
logaritmo de la Producción. El número óptimo de rezagos se determina por algún
criterio de selección de modelo, como el criterio de información de Akaike o el criterio de información
bayesiano.
Tabla 3
Prueba de Engle y Granger de
cointegración
|
PRUEBA DE COINTEGRACIÓN |
|
|
Ecuación propuesta |
LPIB=f (LPROD) |
|
Lags optimo |
3 |
|
T Calculado |
-2.1977 * |
|
T Crítico |
-1.95 |
Nota: *:
Significancia al 5%
Fuente: Elaboración propia, 2023.
La Tabla 3,
indica que el número óptimo de rezagos es 3, lo que significa que se incluyen
tres rezagos de las variables en la regresión. El valor calculado del
estadístico t es -2.1977, lo que significa que se rechaza la hipótesis nula de
que hay una raíz unitaria en los residuos al nivel de significancia del 5%. El
valor crítico correspondiente al nivel de significancia del 5% es -1.95, lo que
significa que si el valor calculado es menor (en valor absoluto) que este
valor, se rechaza la hipótesis nula. Por lo tanto, la conclusión es que los
residuos son estacionarios y que las variables son cointegradas.
2.2. Estimación del modelo
La Tabla 4,
muestra los coeficientes estimados, los errores estándar, los estadísticos t y
los valores p de cada variable. El coeficiente estimado de LPROD es 0.5756, lo
que significa que la elasticidad del Producto Interno Bruto con respecto a la Producción
es 0.5756, es decir, que cuando la producción de maní aumenta en un 1%, el Producto
Interno Bruto aumenta en un 0.5756%. El error estándar de LPROD es 0.1392, lo
que mide la variabilidad de la estimación del coeficiente.
|
LPIB |
Coef. |
Std. Err. |
T |
P>t |
|
|
Constante |
18,7525 |
1,2974 |
14,4540 |
<2e-16*** |
|
|
LPROD |
0,5756 |
0,1392 |
4,1350 |
0,000114*** |
|
|
F (p value) |
0,000114 |
||||
|
R cuadrado ajustado |
0,2115 |
||||
Nota: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01
‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘’ 1.
Fuente: Elaboración propia, 2023.
El estadístico t
de LPROD es 4.1350, lo que mide el número de desviaciones estándar que el
coeficiente estimado se aleja de cero. El valor p de LPROD es 0.000114, lo que
mide la probabilidad de obtener un coeficiente tan o más extremo que el observado
si la hipótesis nula fuera cierta. La hipótesis nula es que el coeficiente
verdadero es cero, lo que implica que no hay relación entre las variables. El
valor p es muy pequeño, lo que significa que se rechaza la hipótesis nula y se
concluye que hay una relación significativa entre las variables al nivel de
significancia del 0,1%.
La Tabla 4,
también muestra el valor F y el valor p asociado a la prueba F global del
modelo. La prueba F global sirve para determinar si el modelo tiene al menos
una variable explicativa significativa o si todas las variables son
insignificantes. La hipótesis nula es que todos los coeficientes son cero y la
hipótesis alternativa es que al menos uno de los coeficientes no es cero. El
valor F es 17.0929 y el valor p es 0.000114, lo que significa que se rechaza la
hipótesis nula y se concluye que el modelo tiene al menos una variable
explicativa significativa al nivel de significancia del 0,1%.
Finalmente, la Tabla
4 muestra el R cuadrado ajustado del modelo, que es una medida de bondad de
ajuste del modelo. El R cuadrado ajustado indica el porcentaje de variación en
la variable dependiente que se explica por las variables independientes,
teniendo en cuenta el número de variables y observaciones del modelo. El R
cuadrado ajustado varía entre 0 y 1, donde valores más altos indican un mejor
ajuste del modelo a los datos. El R cuadrado ajustado del modelo es 0.2115, lo
que significa que el modelo explica el 21,15% de la variación en el logaritmo
del Producto Interno Bruto.
a. Heterocedasticidad
La
heterocedasticidad es una violación de uno de los supuestos clásicos de la
regresión lineal, que establece que la varianza del término de error es
constante para todos los valores de las variables independientes. La
heterocedasticidad implica que la varianza del término de error varía con los
valores de las variables independientes, lo que puede afectar la eficiencia y
la inferencia de los estimadores de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO).
Existen varias
pruebas para detectar la presencia de heterocedasticidad en un modelo de
regresión. La Tabla 5, muestra los resultados de dos pruebas: La prueba de Breusch-Pagan estudentizada y la prueba
de puntuación de varianza no constante (NCV). Estas pruebas se basan en
contrastar la hipótesis nula de que no hay heterocedasticidad contra la
hipótesis alternativa de que hay heterocedasticidad. Las pruebas utilizan
diferentes estadísticos y distribuciones para realizar el contraste, pero ambas
producen un valor p que mide la probabilidad de obtener un resultado tan o más
extremo que el observado si la hipótesis nula fuera cierta.
Tabla
5
Pruebas para la detección de
heterocedasticidad
|
Heterocedasticidad |
p-value |
|
Prueba de Breusch-Pagan estudentizada |
0,1406 |
|
Prueba de puntuación de varianza no
constante (NCV) |
0,21678 |
Fuente: Elaboración propia, 2023.
En la Tabla 5, se
presenta el valor p de la prueba de Breusch-Pagan
estudentizada que es 0.1406, lo que significa que no se puede rechazar la
hipótesis nula al nivel de significancia del 10%. Esto implica que no hay
evidencia suficiente para afirmar que hay heterocedasticidad en el modelo. El
valor p de la prueba de puntuación de varianza no constante (NCV) es 0.21678,
lo que significa que tampoco se puede rechazar la hipótesis nula al nivel de
significancia del 10%. Esto implica que tampoco hay evidencia suficiente para
afirmar que hay heterocedasticidad en el modelo.
b. Autocorrelación
La autocorrelación
es una violación de otro de los supuestos clásicos de la regresión lineal, que
establece que los términos de error son independientes entre sí. La
autocorrelación implica que los términos de error están correlacionados con sus
valores pasados o futuros, lo que puede afectar la inferencia y la predicción
de los estimadores de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO).
Existen varias
pruebas para detectar la presencia de autocorrelación en un modelo de
regresión. La Tabla 6, muestra los resultados de dos pruebas: La prueba de Durbin-Watson y la prueba de Breusch-Godfrey. Estas pruebas se basan
en contrastar la hipótesis nula de que no hay autocorrelación contra la
hipótesis alternativa de que hay autocorrelación. Las pruebas utilizan
diferentes estadísticos y distribuciones para realizar el contraste, pero ambas
producen un valor p que mide la probabilidad de obtener un resultado tan o más
extremo que el observado si la hipótesis nula fuera cierta.
Tabla
6
Pruebas de detección de
autocorrelación
|
Autocorrelación |
p-value |
|
Durbin-Watson |
< 2.2e-16 |
|
Breusch-Godfrey |
1.177e-11 |
Fuente: Elaboración propia, 2023.
Según la Tabla 6,
el valor p de la prueba de Durbin-Watson
es menor a 2.2e-16, lo que significa que se rechaza la hipótesis nula al nivel
de significancia del 0,1%. Esto implica que hay evidencia suficiente para
afirmar que hay autocorrelación en el modelo. El valor p de la prueba de Breusch-Godfrey es 1.177e-11, lo que
significa que también se rechaza la hipótesis nula al nivel de significancia
del 0.1%. Esto implica que también hay evidencia suficiente para afirmar que
hay autocorrelación en el modelo.
Por lo tanto, las
dos pruebas coinciden en indicar que hay autocorrelación en el modelo, lo que
sugiere que se viola el supuesto clásico de independencia de los términos de
error. Esto implica que los estimadores MCO no son óptimos y que se pueden
obtener estimadores más eficientes mediante métodos robustos.
Uno de estos
métodos es el método Newey West, que
consiste en corregir los errores estándar y las varianzas-covarianzas de los
estimadores MCO usando una matriz robusta a la heterocedasticidad y a la
autocorrelación. Este método permite obtener inferencias válidas sobre los
coeficientes del modelo sin necesidad de especificar el proceso generador de
los términos de error.
La Tabla 7,
muestra los resultados del modelo corregido mediante el método Newey West. El modelo tiene la misma
forma y los mismos coeficientes estimados que el modelo original, pero los
errores estándar, los estadísticos t y los valores p son diferentes. El
coeficiente estimado de LPROD sigue siendo 0.5756, pero el error estándar es 0.22243,
mayor que el error estándar original (0.1392). Esto indica que el método Newey West reconoce una mayor
variabilidad en la estimación del coeficiente debido a la presencia de
heterocedasticidad y autocorrelación.
Tabla 7
Corrección del modelo mediante el
Newey West
|
Coef. |
Std. Err. |
T |
P>t |
|
|
Constante |
18,7525 |
2,94336 |
9,1773 |
5,793e-13** |
|
LPROD |
0,5756 |
0,22243 |
2,5879 |
0,01214* |
Nota: Significancia: ‘***’
0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1.
Fuente: Elaboración propia, 2023.
El estadístico t
es 2.5879, menor que el estadístico t original (4.1350). Esto indica que el
método Newey West reduce el grado de
significancia del coeficiente debido a la mayor variabilidad. El valor p es
0.01214, mayor que el valor p original (0.000114). Esto indica que el método Newey West aumenta la probabilidad.
Estos resultados refuerzan la
importancia de la producción agrícola, específicamente del maní, en el
desempeño económico de Ecuador. Aunque la magnitud de la relación no implica
una causalidad directa, los hallazgos sugieren que el aumento de la producción
de maní podría ser un factor relevante para el crecimiento del PIB.
El aporte de esta
investigación radica en proporcionar evidencia empírica sobre la contribución
del sector agrícola al crecimiento económico. Este estudio puede servir de base
para futuras investigaciones que busquen profundizar en la relación entre el
desarrollo agrícola y el desempeño macroeconómico, o bien que analicen la
influencia de otros sectores productivos en la economía nacional.
Existen varias
pruebas para detectar la presencia de normalidad de los errores en un modelo de
regresión. La Tabla 8, muestra el resultado de una prueba: La prueba de Jarque-Bera. Esta prueba se basa en
contrastar la hipótesis nula de que los errores siguen una distribución normal
contra la hipótesis alternativa de que no siguen una distribución normal. La
prueba utiliza un estadístico que mide la diferencia entre la asimetría y el
exceso de curtosis de los errores con respecto a los valores esperados bajo la
distribución normal.
Tabla
8
Test de detección de normalidad de los
errores del modelo
|
Normalidad de los errores |
P value |
|
Jarque-Bera |
0,05679 |
Fuente: Elaboración propia, 2023.
La asimetría, es
una medida de la simetría de la distribución; y el exceso de curtosis, es una
medida del grado de apuntamiento o achatamiento de la distribución. La prueba
compara el valor calculado del estadístico con el valor crítico correspondiente
al nivel de significancia deseado. Si el valor calculado es mayor que el valor
crítico, se rechaza la hipótesis nula y se concluye que los errores no siguen
una distribución normal. Si el valor calculado es menor que el valor crítico,
no se puede rechazar la hipótesis nula y se concluye que los errores siguen una
distribución normal.
En la Tabla 8, se
presenta el valor p de la prueba de Jarque-Bera
que es 0.05679, lo que significa que no se puede rechazar la hipótesis nula al
nivel de significancia del 5%. Esto implica que no hay evidencia suficiente
para afirmar que los errores no siguen una distribución normal al nivel de
significancia del 5%. Sin embargo, si se usa un nivel de significancia más
alto, como el 10%, se podría rechazar la hipótesis nula y concluir que los
errores no siguen una distribución normal al nivel de significancia del 10%.
Esto indica que el resultado del test
depende del nivel de significancia elegido y que hay cierta evidencia en contra
de la normalidad de los errores.
Por lo tanto, la
prueba sugiere que se cumple parcialmente el supuesto clásico de normalidad de
los errores, lo que implica que los estimadores MCO son óptimos en el sentido
de Gauss-Markov, pero que las
inferencias estadísticas sobre los coeficientes del modelo pueden no ser
válidas si se usa un nivel de significancia alto.
La interpretación de los resultados obtenidos a partir del
análisis de datos revela una serie de relaciones significativas entre los
factores económicos y agronómicos que influyen en la producción de maní en
Ecuador. Al comparar estos resultados con la información proporcionada por
diversos autores, es posible comprender mejor cómo estos hallazgos se alinean o
divergen con las teorías y observaciones previas en el campo de la agricultura
y la economía agrícola.
Los resultados obtenidos en relación con el crecimiento económico
y la producción de maní, así como su correlación positiva, respaldan la noción
establecida por varios autores de que la agricultura, incluido el cultivo de
maní, puede desempeñar un papel fundamental en el desarrollo económico de un país.
Este patrón coherente sugiere que el sector agrícola puede ser un motor de
crecimiento económico, generando ingresos y empleo, tal como se discutió en las
investigaciones de Ansari y Khan (2018); y, Pujari y Biradar (2023).
Los antecedentes que resaltan la influencia de la globalización en
la economía agrícola y las políticas gubernamentales para mitigar sus efectos,
encuentran eco en los resultados que destacan la importancia de los mercados
internos y externos en la producción de maní. Los autores Nugroho et al. (2021),
subrayan la necesidad de adaptarse a la globalización para beneficiarse de
ella, lo cual es coherente con la dependencia de los mercados internacionales
para la demanda y los precios del maní, tal como sugieren los resultados.
En cuanto a los factores que afectan la producción de maní, los
resultados revelan que el clima y las condiciones del suelo, como la sequía y
la composición del suelo, juegan un papel crucial en la producción y calidad
del maní. Esto refleja la afirmación de Agegnehu et al. (2015), sobre la
importancia del estrés hídrico y la necesidad de una gestión eficaz de los
recursos hídricos en la producción agrícola. Asimismo, la contaminación por
aflatoxinas y la importancia de prácticas agrícolas adecuadas en la prevención de
este problema coinciden con las observaciones de Ding et al. (2015), sobre la
necesidad de controlar factores ambientales para garantizar la calidad del
maní.
En conjunto, los resultados obtenidos respaldan muchas de las
teorías y observaciones presentadas en los antecedentes, lo que sugiere una
estrecha relación entre la teoría y la práctica en la producción de maní en
Ecuador. Al comparar y contrastar los hallazgos con los trabajos de varios
autores, es evidente que los factores económicos, climáticos y agronómicos
interactúan de manera compleja para influir en la producción y la economía
agrícola del país.
Conclusiones
El cultivo de maní ha tenido una dinámica diferente en cada zona
del país, reflejando las condiciones y oportunidades que cada una ofrece para
su desarrollo. El cultivo de maní ha tenido una tendencia a concentrarse en la
provincia de Manabí, que ha incrementado notablemente su participación y
producción en los últimos cinco años, pasando de tener una participación del
cultivo de maní del 22% en 2017 a tener una participación del 70% en 2022, lo
que representa un aumento de 48 puntos porcentuales, convirtiéndose en el
principal productor de maní en el Ecuador. Sin embargo, el sector ha
experimentado fuertes oscilaciones anuales en su producción, lo que evidencia
la sensibilidad del cultivo a las condiciones ambientales y socioeconómicas.
La producción de maní en el Ecuador ha mostrado una gran
variabilidad en los últimos años, lo que puede afectar la estabilidad y la
previsibilidad del sector. El año 2019 fue el de mayor producción de maní en el
país, con un aumento del 132% respecto al año anterior, pero también el de
mayor caída en 2020, con una disminución del 36%. El rendimiento de maní en
toneladas por hectárea pasó de 0.88 toneladas por hectárea en 2017 a 1.00
tonelada por hectárea en 2022, lo que representa un aumento del 14%. Las ventas
de maní en dólares pasaron de $86.878 dólares en 2017 a $35.486 dólares en
2022, lo que representa una disminución del 59%.
La producción de maní en el Ecuador tiene un impacto positivo y
significativo en la economía del país, según el análisis realizado. Se encontró
una correlación positiva fuerte entre la producción de maní y el Producto
Interno Bruto, lo que significa que a medida que aumenta la producción de maní,
también aumenta el Producto Interno Bruto. Además, se encontró que las
variables son cointegradas, lo que significa que existe una relación de
equilibrio a largo plazo entre ellas.
El modelo estimado muestra que la elasticidad del Producto Interno
Bruto con respecto a la producción de maní es 0.5756, lo que significa que
cuando la producción de maní aumenta en un 1%, el Producto Interno Bruto aumenta
en un 0.5756%. Este resultado es estadísticamente significativo al nivel de
significancia del 0,1%. Por lo tanto, se puede concluir que la producción de
maní es un factor importante para el crecimiento económico del Ecuador.
Referencias bibliográficas
Acosta, J. A. (2022). Los acuerdos comerciales firmados por el Ecuador y su incidencia en
la exportación del maní, provincia de Manabí [Tesis de pregrado, Universidad Estatal del Sur de Manabí]. https://repositorio.unesum.edu.ec/handle/53000/3451
Agegnehu, G., Bass, A.
M., Nelson, P. N., Muirhead, B., Wright, G., y Bird, M. I. (2015). Biochar and biochar-compost as soil amendments: Effects
on peanut yield, soil properties and greenhouse gas emissions in tropical North
Queensland, Australia. Agriculture, Ecosystems & Environment, 213, 72-85. https://doi.org/10.1016/j.agee.2015.07.027
Ansari, S. A., Ashkra, y
Jadaun, K. K. (2022). Agriculture productivity and economic growth in India: An
ARDL model. South Asian Journal of Social Studies and Economics, 15(4), 1-9. https://doi.org/10.9734/sajsse/2022/v15i430410
Ansari, S. A., y Khan, W. (2018). Relevance of declining agriculture in economic
development of South Asian countries: An empirical analysis. AGRIS on-line Papers in
Economics and Informatics, 10(2),
3-14. https://doi.org/10.22004/ag.econ.276108
Caicedo, J. C., Puyol, J.
L., López, M. C., e Ibáñez, S. S. (2020). Adaptabilidad en el sistema de
producción agrícola: Una mirada desde los productos alternativos sostenibles. Revista
de Ciencias Sociales (Ve), XXVI(4), 308-327. https://doi.org/10.31876/rcs.v26i4.34665
Ding, X., Wu, L., Li,
P., Zhang, Z., Zhou, H., Bai, Y., Chen, X., y Jiang, J. (2015). Risk assessment
on dietary exposure to aflatoxin B1 in post-harvest peanuts in the Yangtze
River ecological region. Toxins, 10(7),
4157-4174. https://doi.org/10.3390/toxins7104157
El Diario (5 de Abril de
2019). El clima favorece consumo de
maní. El Diario. https://www.eldiario.ec/noticias-manabi-ecuador/499092-el-clima-favorece-consumo-de-man/
Food and Agriculture
Organization of the United Nations - FAO (July 13, 2021). Forestry production
and trade. FAOSTAT. http://www.fao.org/faostat/en/#data/FO/visualize
Gabriel, A., Abdulrahman, M., Abah, B., y
Joshua, U. (2022). Econometric relationship between the agriculture sector
performance and economic growth in Nigeria. Regional Economic Development Research, 3(2),
231-240. https://doi.org/10.37256/redr.3220221386
Instituto Interamericano
de Cooperación para la Agricultura - IICA (2004). La cadena agroindustrial de maní. IICA. https://repositorio.iica.int/handle/11324/6581
Instituto Nacional de Estadística y Censos
- INEC. (2020). Encuesta de superficie y producción agropecuaria continua-2020.
INEC. https://www.ecuadorencifras.gob.ec/encuesta-de-superficie-y-produccion-agropecuaria-continua-2020/
Instituto
Oceanográfico y Antártico de la Armada del Ecuador - INOCAR
(2023). Comité Nacional para el Estudio Regional del Fenómeno El Niño: Boletín Técnico - ERFEN Nro.
08-2023. INOCAR. https://www.inocar.mil.ec/boletin/ERFEN/erfen_20241107.pdf
Mieles, K. L., y Moreira, D. M. (2018). Alternativas de comercialización del maní
obtenidos en las fincas del cantón Jipijapa, provincia de Manabí, para el
fortalecimiento de su oferta en el mercado extranjero en el periodo 2015-2018
[Tesis de pregrado, Universidad Laica “Eloy Alfaro” de Manabí]. https://repositorio.uleam.edu.ec/handle/123456789/1505
Ministerio de Fomento, Industria y
Comercio – MIFIC (2008). Ficha producto
“Maní”. MIFIC. https://cenida.una.edu.ni/relectronicos/RENE71N583p.pdf
Mora, W. T.,
Manrique, R. B., y Villamar, W. G. (2022). Economía
circular como estrategias para el desarrollo sostenible en Ecuador. Reciamuc, 6(3),
635-645. https://doi.org/10.26820/reciamuc/6.(3).julio.2022.635-645
Moran, N. N. (2021). Comportamiento agronómico del cultivo de maní (Arachis hypogaea L.) con
aplicación de microorganismos benéficos (micorrizas y rizobacterias) [Tesis
de pregrado, Universidad Estatal del Sur de
Manabí]. https://repositorio.unesum.edu.ec/handle/53000/2932?mode=full
Motoche, X. T. (2015). Diagnóstico
de la Producción del maní (Arachis hipogea L.) y maíz (Zea mays L.) en la
parroquia Casanga, cantón Paltas; y, elaboración de una propuesta alternativa
de producción para estos cultivos [Tesis
de pregrado, Universidad Nacional de Loja]. https://dspace.unl.edu.ec/jspui/handle/123456789/11158
Mpundu, M., y Bopape,
O. (2022). Analysis of farming contribution to economic growth and poverty
alleviation in the South African economy: A sustainable development goal
approach. International Journal of Economics and Financial Issues, 12(5), 151-159. https://doi.org/10.32479/ijefi.13429
Nugroho, A. D.,
Bhagat, P. R., Magda, R., y Lakner, Z. (2021). The impacts of economic
globalization on agricultural value added in developing countries. PLoS ONE, 11(16),
e0260043. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0260043
Núñez-Tabales, J. M., Del
Amor-Collado, E., y Rey-Carmona, F. J. (2021). Economía circular en la
industria de la moda: Pilares básicos del modelo. Revista de Ciencias
Sociales (Ve), XXVII(E-4),
162-176. https://doi.org/10.31876/rcs.v27i.37000
Oblitas, J. F., Sangay,
M. E., Rojas, E. E., y Castro, W. M. (2019). Economía circular en residuos de
aparatos eléctricos y electrónicos. Revista
de Ciencias Sociales (Ve), XXV(4), 196-208. https://produccioncientificaluz.org/index.php/rcs/article/view/30527
Olaya, R., Ramírez, T., y Noblecilla, C.
(2022). Dinamización económica a través del cacao: Estudio de su
comercialización en el cantón Ayapamba, Ecuador. Summa Revista Disciplinaria en Ciencias
Económicas y Sociales, 4(2), 1-9. https://doi.org/10.47666/summa.4.2.5
Pujari, D., y Biradar, R. R. (2023). An econometric analysis of public expenditure and
agriculture output: An evidence from India. SDMIMD, Journal of Management, 14(S),
27-33. https://doi.org/10.18311/sdmimd/2023/33007
Quintanilla, M. J.
(2022). El
cultivo de maní (Arachis hypogaea L.): Evolución, producción y rendimiento en
Ecuador [Tesis de pregrado, Universidad Técnica de
Machala]. https://repositorio.utmachala.edu.ec/handle/48000/19805
Servicio de Rentas Internas - SRI (2024). Guía de cumplimiento tributario.
SRI. https://www.sri.gob.ec/guia-de-cumplimiento-tributario
Zea, C., y Pincay, L. (2012). Análisis de la producción y comercialización
de maní y su aporte al desarrollo económico del cantón Jipijapa [Tesis de
pregrado, Universidad Estatal del Sur de Manabí]. https://repositorio.unesum.edu.ec/handle/53000/430