Iindice de Productividad(1)

PRODUCTIVIDAD AGRÍCOLA EN EL ECUADOR

Dirección de Análisis y Procesamiento de la Información, Coordinación General del Sistema de Información Nacional

Ministerio de Agricultura, Ganadería, Acuacultura y PescaQuito, Ecuador

[email protected]@magap.gob.ec

[email protected]

RESUMEN

La agricultura es uno de los ejes principales sobre los que se desenvuelve la economía del país. Al ser esta una actividad fundamental tanto en el ámbito económico como en la seguridad alimentaria, se vuelve crucial conocer su evolución a lo largo de los años, con el objetivo de observar el comportamiento de la producción y su sostenibilidad en el tiempo.

El presente documento tiene como finalidad presentar la situación del sector agrícola a través de un análisis de productividad durante el periodo 2002-2013 utilizando el índice de productividad agrícola. Además se proporciona proyecciones al 2015. Entre los resultados obtenidos se encuentra que el índice presenta una tendencia al alza durante el periodo de análisis, alcanzando en el 2013 un aumento de 11.67% respecto al 2012. Este comportamiento se ve influenciado por el incremento en el rendimiento de diez productos que concentran el 46% de la superficie cosechada a nivel país. Los más destacados son los cultivos de cacao (30% con respecto al 2012) y maíz duro seco (40% con respecto al 2012). Al 2015 la productividad aumentará en 5.6% con relación al 2014, provocado principalmente por los cultivos de maíz duro seco (3.04%) y de cacao (2.28%).

Monteros Guerrero, A.Sumba Lusero, E.

Salvador Sarauz, S.

ÍNDICE

Resumen

1. INTRODUCCIÓN

2. METODOLOGÍA2.1 Definiciones Generales2.2 Datos2.3 Índice de Productividad2.4 Modelos de Proyección

3. RESULTADOS 3.1 Nacional3.2 Zonal3.3 Proyecciones 2015

4. CONCLUSIONES

5. BIBLIOGRAFÍA

6. ANEXOS

1

1. INTRODUCCIÓN

El sector agrícola es uno de los ejes principales sobre los que se desenvuelve la economía de nuestro país. Al año 2014 el PIB Agrícola se ubica en los 5,018,202 millones de dólares (a precios constantes del 2007) y aporta el 85% al total del PIB Agropecuario1 y el 7% al PIB total. Para esta actividad se dedican 2,551,513 hectáreas a la producción de cultivos como banano, cacao, entre otros;según datos de la Encuesta de Superficie de Producción Agrícola Continua (ESPAC, 2013).

Al ser esta una actividad fundamental y predominante tanto en el ámbito económico como en la seguridad alimentaria, se vuelve crucial conocer su desarrollo con el objetivo de determinar el comportamiento de la producción, el rendimiento y su sostenibilidad en el tiempo. El método más adecuado de conocer y comprender esta situación, es mediante un análisis de productividad.

Este documento tiene como objetivo presentar la situación en la que se encuentra la producción y los rendimientos del sector agrícola, a través de un análisis de productividad durante el periodo comprendido entre los años 2002 al 2013 de los productos más relevantes para el país. Además se pretende predecir el comportamiento para el año 2015.

En la primera parte se establece la metodología en cuanto a la construcción de indicadores y modelos para proyección que nos permitirá analizar los datos y predecir su comportamiento. En la segunda parte se presentan los resultados obtenidos del índice a nivel nacional y zonal, asimismo la proyección del índice y del rendimiento a nivel nacional para el año 2015.

2. METODOLOGÍA

2.1 Definiciones Generales

La productividad agrícola se define como la relación entre lo producido y los medios empleados, tales como mano de obra, materiales, energía, entre otros.2 Representa una medida de eficiencia al comparar la producción obtenida o la cantidad de productos resultantes con los recursos utilizados en su obtención.

En el caso agrícola, la productividad usualmente se mide por unidad de tierra o de persona empleada.(Castillo,s.f). Por ello y para realizar este análisis, la medida de productividad agrícola es el rendimiento.

El rendimiento es una medida que se obtiene de la cantidad producida y dividida para la superficie que se dedica a determinado cultivo. La unidad de medida más utilizada es la tonelada por hectárea (t/ha). Este valor recoge el efecto final de los factores e insumos usados en la producción del cultivo. Un mayor rendimiento indica una mejor calidad de la tierra (por suelo, clima u otra característica física) o una explotación más intensiva, en trabajo o en técnicas agrícolas. Hace referencia al resultado deseado efectivamente obtenido por cada unidad que realiza la actividad económica.

El concepto de producción agrícola es aquel que se utiliza en el ámbito de la economía para hacer referencia al tipo de productos y beneficios que una actividad como la agrícola puede generar. En otras palabras, se puede definir como la cantidad total producida de los bienes destinados para el mercado interno y externo.

La relevancia que tiene el medir la productividad agrícola se presenta cuando un productor pretende aumentar sus volúmenes de producción y por ende su rentabilidad, con una mejor utilización de los factores e insumos que se disponen para la producción. La productividad puede mejorar mediante la aplicación adecuada de los insumos que necesita el cultivo en cada una de sus etapas de crecimiento y cosecha.

2.2 Datos

Los datos utilizados en este estudio provienen de la Encuesta de Superficie y Producción Continua (ESPAC), realizada por el Instituto de Estadísticas y Censos (INEC) durante el periodo comprendido entre los años 2002-2013.

Dicha encuesta muestra resultados a nivel nacional y provincial sobre superficie por categoría de uso del suelo, superficie plantada o sembrada, cosechada, producción y ventas de los principales productos agrícolas, entre otras variables. Esta información abarca 25 cultivos3, entre los que se encuentra el banano, el cacao y el maíz duro seco.

2.3 Índice de Productividad

Para analizar la productividad agrícola nacional de los cultivos más relevantes del país se crea el Índice de Productividad Agrícola (IPA), el cual agrega el comportamiento de los rendimientos de los cultivos en un solo valor y permite observar su comportamiento agregado en el tiempo.

1El PIB Agropecuario se compone de las industrias de Acuicultura y pesca de camarón, agricultura y otras actividades de pesca.2Diccionario de la real academia de la lengua

3Los cultivos analizados son arroz, arveja seca, arveja tierna, banano, cacao, café, caña de azúcar, cebada, fréjol seco, fréjol tierno, haba seca, haba tierna, maíz duro choclo, maíz duro seco, maíz suave choclo, maíz suave seco, maracuyá, naranja, palma africana, papa, plátano, tomate de árbol, tomate riñón, trigo y yuca.

http://es.wikipedia.org/wiki/Tierra_(econom%C3%ADa)

http://es.wikipedia.org/wiki/Suelo

http://es.wikipedia.org/wiki/Clima

http://es.wikipedia.org/wiki/Intensiva

2

Para la construcción de dicho índice se realizó el cálculo de los rendimientos4 por producto utilizando la información de la ESPAC sobre producción y superficie cosechada. La fórmula aplicada es la siguiente:

Ri: Rendimiento del producto iPcci:Producción en toneladas del producto iSupci:Superficie cosechada del producto i

Luego, se realizó el cálculo del índice de productividad5

mediante la siguiente formula:

Dónde:

It,0=Índice de productividad del periodo t con respecto al año base 0.Ri,t=Rendimiento del producto i en el periodo t.Ri,0= Rendimiento del producto i en el periodo base 0.Wi,0=Ponderador del producto i producido en el año base 0.

Se estableció el 2002 como año base y se determinó ponderadores fijos por producto, los cuales se basan en la superficie cosechada por hectáreas de cada uno de los 25 productos en el año base (2002).

De esta manera, el IPA tiene como valor inicial 100 al año 2002 y cualquier variación es el resultado del incremento o disminución de los rendimientos de cada cultivo en los diferentes años.

2.4 Modelos de Proyección

Para estimar el comportamiento futuro de la productividad en el año 2015, se utilizó los datos provenientes del índice de productividad por producto y se estimó los modelos denominados ARIMA6 , por ser los más adecuados en cuanto a estimación y proyección de series temporales. (Gujarati, 2010)

El modelo general con el cual se realizaron las proyecciones se basan en los procesos ARIMA (p,d,q):

Para cada producto se estimó un modelo específico y

se elaboraron todas las pruebas de errores y coeficientes necesarias7, por lo que se establece que dichos modelos tienen el mayor coeficiente de ajuste, son estables y proporcionan una base válida sobre la cual se puede pronosticar. Por ello, los resultados de los pronósticos se consideran aceptables y cercanos a la realidad futura.

3. RESULTADOS

3.1 Nacional

El IPA presenta una tendencia al alza en todo el periodo de análisis (2002-2013), con una caída significativa de 20.1% en el año 2012, recuperándose para el año 2013, alcanzando niveles similares a los presentados en el año 2011.

Durante el periodo 2002-2012, el índice presenta un aumento del 38% con relación al 2002, influenciado principalmente por el comportamiento de los cultivos de cacao, maíz duro seco y banano, cuyo aporte fue de 17%, 13.1% y 3.7%, respectivamente. Estos productos contribuyeron al crecimiento del índice, debido al incremento en su rendimiento y a su representatividad sobre la superficie cosechada total. El cacao incrementó su rendimiento en 106%, el maíz duro seco en 100% y el banano en 36% respecto al año 2002; en conjunto, su superficie cosechada representa el 40% del total al año base (2002).

4Los rendimientos de Cacao, Maíz duro seco y Palma africana fueron corregidos en base a exportaciones, producción y rendimientos obtenidos de fuentes diferentes (Banco Central, FEDAPALM, MAGAP).

5El índice se considera del tipo Laspyres. 6Proceso autorregresivo y de promedios móviles7Ver anexo

Yt = θ + αYt-1 + ... + αp Yt-p + β0 ut+ ... + βq ut-q

It,0 = Wi, 0 Ri, tRi, 0

n

t=1

100,00

173,50

138,56

154,73

90,00

100,00

110,00

120,00

130,00

140,00

150,00

160,00

170,00

180,00

IPA

Figura 1: Índice de Productividad Agrícola Nacional

Fuente: ESPAC-INEC(Año base =2002)

Fuente: ESPAC-INEC

17,3%

13,1%

3,7% 4,4%

17.3 puntosCACAO (ALMENDRA SECA)

13.3 puntosMAIZ DURO SECO

3.7 puntosBANANO (FRUTA FRESCA)

4.3 puntosOTROS

Figura 2: Contribución a la Variación del Índice(2012- 2013)

3

Para el año 2013, el índice registra un valor de 154.7; este representa un incremento del 11.7% (16 puntos porcentuales) en la productividad nacional respecto al año 2012. Este año es el segundo punto más alto en cuanto a productividad de la década.

Al igual que en el periodo anterior,los cultivos que contribuyeron a este importante crecimiento en productividad fueron el cacao y el maíz duro seco, aportando un aumento significativo al índice del 7% y 3.8%, respectivamente.

El cacao incrementó su rendimiento en 30% y el maíz duro seco en 20% con respecto al 2012. En conjunto, su superficie cosechada representa el 29% del total al año base (2002).

Durante el año 2013, el aumento que presentó el rendimiento del cacao se debe al inicio de la producción de las plantaciones incentivadas por los concejos provinciales, y por la intervención del Programa de Café y Cacao del MAGAP, en la realización de podas a los cultivos longevos. Estas circunstancias ayudaron a proporcionar respuestas favorables en la producción y productividad.

Por otro lado, el maíz duro seco registró un aumento en su productividad, debido principalmente a la aplicación del “Plan Semillas de Alto Rendimiento” que proporciona a los agricultores semillas híbridas y fertilizantes de manera subsidiada, por lo que pueden acceder a mejores insumos y por ende obtienen mejores resultados en su producción. También existe un cambio en el método de siembra, de tradicional a semi-tecnificado, que permite un mejor manejo del cultivo.

El arroz en cáscara y el banano también son productos representativos dentro del índice, estos influenciaron a la baja del IPA en 1.2% y 0.4%, respectivamente. Esta

situación significa el descenso de los rendimientos de estos productos en 9% y 4% respectivamente, según datos de la ESPAC. Su participación es del 26% en la superficie cosechada.

La causa principal por la que disminuyó el rendimiento y por ende la productividad del arroz en el periodo 2012- 2013, fue debido al “Vaneamiento de la espiga del arroz”, el cual es causado por el acaro Steneotarsonemus spinki. Esto ocasiona que el grano no tenga un llenado completo y por ende no se obtenga el resultado deseado.

Otros factores que también contribuyeron a este comportamiento en el arroz fueron la falta de planificación de las siembras, el mal manejo del suelo, el abuso de agroquímicos y de fertilizantes, uso de semilla reciclada y agua de riego de mala calidad.

Es necesario resaltar que no hay una sincronización de siembras del arroz, ya que estas se encuentran en varios estados fenológicos. En una misma plantación hay cultivos de 15 o 20 días de siembra, otros están floreciendo y plantas ya maduras a menos de un metro de cercanía. Por este motivo, la aplicación de químicos o fertilizantes no es efectiva, debido a que se deben aplicar en estados fenológicos específicos, por lo que las plantas terminan recibiendo los productos que no necesitan. Esto causa estrés en las plantas y se presenta el vaneamiento que ocasiona una baja en el rendimiento y producción.

De manera general, durante el año 2013 el 40% de los productos analizados (que representan el 46% de la superficie cosechada total) presentaron un aumento significativo en su rendimiento. Entre los que registran un incremento destacado, sin considerar su peso en el índice, se encuentran la cebada (47%) y el café (35%), estos concentran el 4.02% de la superficie cosechada total.

El 60% restante de los productos presentaron bajas en sus rendimientos (que representan el 53% de la superficie cosechada total), a excepción del maracuyá (6.34%). Los descensos más significativos, sin considerar su peso por la superficie cosechada, son el tomate riñón (51%), la yuca (44%), el tomate de árbol (37%) y el plátano (18%).

7,2%

3,8%

-1,2%-0,4%

2,3%

9.97 puntosCACAO

(ALMENDRA SECA)

5.2 puntosMAIZ DURO SECO

(GRANO SECO)

- 1.7 puntosARROZ

(EN CÁSCARA)

- 0.6 puntosBANANO

(FRUTA FRESCA)

3.2 puntosOTROS


Fuente: ESPAC-INEC

4

3.2 Zonal

A nivel zonal8 durante el periodo 2002-2013 se observa un aumento en la productividad en todas las regiones, donde se destacan: la zona dos9 con una tasa de crecimiento del 89% respecto al 2002, seguida por la zona uno10 con una variación positiva del 76%. Los cultivos que definen este comportamiento dentro de dichas zonas son el cacao y la palma africana, puesto que sus rendimientos incrementaron en más del 50% en cada una de ellas. Estos cultivos representan el 40% de la superficie cosechada total en cada una de las zonas.

8Para el análisis se agrupó a las diferentes provincias del país en zonas para facilitar y resumir la presentación de los resultados. Estas se basan en las zonas de planificación de Senplades.

9Pichincha, Napo y Orellana.10Esmeraldas, Carchi, Imbabura, Sucumbíos.

2012 2013 Var Par�. 2012 2013 VarCacao (almendra seca) 1 390,176 402,434 3.14% 18.4% 0.34 0.44 29.6%

Arroz (en cáscara) 371,170 396,720 6.88% 18.1% 4.22 3.82 -9.41%

Maíz Duro Seco (grano seco) 1 330,058 322,590 -2.26% 14.7% 3.68 4.42 20.1%

Palma Africana (fruta fresca) 1 198,578 218,833 10.2% 10.0% 13.34 11.35 -14.9%

Banano (fruta fresca) 210,894 188,658 -10.5% 8.61% 33.25 31.78 -4.42%

Plátano (fruta fresca) 91,778 121,824 32.7% 5.56% 6.09 4.96 -18.6%Caña de Azúcar para Azúcar (tallo fresco)

95,239 99,845 4.84% 4.56% 77.48 70.88 -8.52%

Maíz Suave Seco (grano seco) 67,145 79,519 18.4% 3.63% 0.42 0.54 27.8%

Café (grano oro) 78,710 61,627 -21.7% 2.81% 0.09 0.13 35.0%

Maíz Suave Choclo (en choclo) 69,161 55,158 -20.2% 2.52% 1.05 1.21 14.8%

Papa (Tubérculo Fresco) 34,317 47,302 37.8% 2.16% 8.31 7.31 -12.0%

Maíz Duro Choclo (en choclo) 20,216 39,385 94.8% 1.80% 0.67 0.66 -1.25%

Fréjol Seco (grano seco) 35,109 32,960 -6.12% 1.50% 0.28 0.33 14.9%

Cebada (grano seco) 20,017 26,325 31.5% 1.20% 0.55 0.80 46.7%

Fréjol Tierno (en vaina) 30,091 23,360 -22.4% 1.07% 0.53 0.47 -10.7%

Yuca (raíz fresca) 15,620 18,226 16.7% 0.83% 4.54 2.51 -44.7%

Naranja (fruta fresca) 18,897 17,371 -8.07% 0.79% 2.56 2.42 -5.45%

Haba Tierna (en vaina) 19,825 11,700 -41.0% 0.53% 0.63 0.80 28.1%

Trigo (grano seco) 9,318 8,147 -12.6% 0.37% 0.80 0.71 -11.6%

Arveja Tierna (en vaina) 4,193 3,566 -15.0% 0.16% 1.16 0.95 -18.6%

Tomate de Árbol (fruta fresca) 2,084 3,439 65.0% 0.16% 7.05 4.43 -37.2%

Maracuyá (fruta fresca) 3,208 1,894 -41.0% 0.09% 3.69 3.92 6.34%

Arveja Seca (grano seco) 1,767 1,704 -3.58% 0.08% 0.29 0.32 12.0%

Tomate Riñón (fruta fresca) 3,077 1,325 -56.9% 0.06% 20.46 9.90 -51.6%

TOTAL NACIONAL 2,120,648 2,190,243 100.00%

ProductoSuperficie cosechada (ha) Rendimientos (t/ha)

Tabla 1: Superficie y Rendimientos Nacionales

Figura 4: Variación PorcentualÍndice de Productividad Agrícola Zonal

(2002-2012)

Fuente: ESPAC-INEC1Rendimiento ajustado en base a diferentes fuentes (BCE, FEDAPALM, MAGAP)

76%89%

30%

51%

35%

75%

59%

Zona 1 Zona 2 Zona 3 Zona 4 Zona 5 Zona 6 Zona 7

Fuente: ESPAC-INEC

5

Las zonas que presentaron un crecimiento menor son: la zona tres11, con un crecimiento inferior al 50%; de igual manera que la zona cinco12, con un incremento del 35%. Los cultivos que influyeron en el comportamiento incremental del IPA en dichas zonas son: en la zona tres, cacao y papa; en la zona cinco, cacao y maíz duro seco. Sus rendimientos incrementaron en más del 50% en cada una de ellas y su superficie cosechada en conjunto representa el 23% del total en cada zona.

Durante el año 2013 se observa un aumento en la productividad en todas las regiones, a excepción de la zona uno, que presenta una disminución de 21.2%. Este comportamiento se ve influenciado por la reducción del rendimiento de los productos con mayor peso sobre el índice zonal. Estos son el cacao y la palma africana, cuyos rendimientos descendieron en 30% y 24%, respectivamente al 2013. Su participación en la superficie cosechada zonal al año base es del 47%.

La zona dos y la zona seis13 presentan ligeros incrementos en la productividad (0.12% y 0.63%, respectivamente) al 2013. Los productos que aportaron en dicho comportamiento para la zona dos fueron el maíz duro seco (37% de aumento en rendimiento al 2013, 6% de representatividad en superficie cosechada zonal) y para la zona seis el fréjol seco (aumento de rendimiento de 1.26% en 2013; 10% de representatividad en superficie cosechada zonal).

En las zonas tres, cuatro14 y cinco, el crecimiento de la productividad supera el 15% en este año (2013). El producto más influyenteen este comportamiento en las tres zonas es el cacao, puesto que presenta aumentos en su rendimiento mayores al 10% y su representatividad sobre la superficie cosechada zonal al año base es superior al 10%.

En la zona siete15 se presenta un crecimiento del IPA del 3.5%; el banano contribuye significativamente en este incremento, ya que su rendimiento aumenta en 17.2% en el 2013 y su representatividad sobre la superficie cosechada es del 26% al 2002.

11Pastaza, Cotopaxi, Tungurahua y Chimborazo.12Guayas, Los Ríos, Santa Elena y Bolivar.13Azuay, Cañar y Morona Santiago

14Manabí y Sto. Domingo de los Tsáchilas.15El Oro, Loja y Zamora Chinchipe.

3.3 Proyecciones 2015

Se espera que para el año 2015 el índice nacional de productividad agrícola aumente en 6.17% respecto al año 2014, mientras que el 9.5% con relación al 2013. Se prevé que este año (2015) sea uno de los puntos más altos en cuanto a productividad durante el periodo analizado (2002-2015)

Este comportamiento se verá determinado principalmente por el incremento en los rendimientos de los cultivos de maíz duro seco, cacao y café. Estos productos contribuirán con el aumento del índice en 3.04%, 2.28% y 1.60%, respectivamente.

Figura 6: Índice de Productividad Agrícola Nacional

(Año base =2002)


Fuente: ESPAC-INEC

-21,3% 0,1%

17,8%23,4%

14,2%

0,6% 3,6%

Zona 1 Zona 2 Zona 3 Zona 4 Zona 5 Zona 6 Zona 7

154,73159,58

169,4

3.13% 6.17%

Fuente: ESPAC/INEC-MAGAP/CGSIN

Fuente: ESPAC/INEC

3,04%

2,28%

1,60%

-1,30%

4.8 puntosMAÍZ DURO SECO

(GRANO SECO)

3.6 puntosCACAO

(ALMENDRA SECA)

2.5 puntosCAFÉ

- 2.4 puntosOTROS

El rendimiento de maíz duro seco aumentará en 13.3% respecto al año 2014, de igual manera en 29.5% con relación al año 2013. Esto indica que programas como Plan Semillas continuarán presentando beneficios para el cultivo y su productividad.

Figura 4: Variación porcentual Indice de Productividad Agrícola Zonal

(2012-2013)

6

En cuanto al cacao, se prevé que su rendimiento aumente 9.1% frente al año 2014 y en 0.002% respecto al año 2013. Este comportamiento se verá reflejado como resultado de las políticas aplicadas en anteriores años en su beneficio e incentivo, como es el proyecto de reactivación de café y cacao.

Finalmente,en cuanto al rendimiento del café, incrementará en 19.1% con relación al año 2014, asimismo en 28.3% frente al año 2013. De igual maneraen el caso del cultivo de cacao; el café se verá beneficiado por el programa de café y cacao orientado a su reactivación y capacitación a los productores involucrados en la producción de dicho cultivo.

En general, se prevé que cuatro productos (16% del total de productos) aumenten significativamente (más del 10%) para el 2015 respecto al año 2014 y 10 productos (40%) con relación al año 2013. Los productos con el incremento más relevante, sin considerar su peso sobre el índice son: al comparar con el año 2014, el haba seca (15%) y la yuca (21.7%); siendo el haba seca (90%) y el tomate riñón (90%) respecto al año 2013.

En cuanto a los productos que disminuyen su rendimiento significativamente (más del 10%), los más representativos en comparación con el 2014 son: el frejol tierno (16%) y el maíz duro choclo (11%). Y frente al año 2013, el frejol tierno (24%) y el maracuyá (15.3%)

2013 2014* 2015* Var 2 Var 3

Arroz (en cáscara) 3.82 3.88 3.72 -4.1% -2.6%

Arveja Seca (grano seco) 0.32 0.34 0.37 7.8% 13.9%

Arveja Tierna (en vaina) 0.95 1.11 1.08 -2.6% 13.5%

Banano (fruta fresca) 31.78 33.93 34.26 1.0% 7.8%

Cacao (almendra seca) 1 0.44 0.41 0.44 9.1% 0.002%

Café (grano oro) 0.13 0.14 0.16 19.1% 28.3%Caña de Azúcar para Azúcar (tallo fresco)

70.88 69.67 63.46 -8.9% -10.5%

Cebada (grano seco) 0.80 0.77 0.80 3.1% -0.8%

Fréjol Seco (grano seco) 0.33 0.30 0.31 3.3% -3.7%

Fréjol Tierno (en vaina) 0.47 0.43 0.36 -16.7% -24.6%

Haba Seca (grano seco) 0.38 0.63 0.72 15.1% 90.4%

Haba Tierna (en vaina) 0.80 0.92 0.92 0.0% 14.5%

Maiz Duro Choclo (en choclo) 0.66 0.69 0.61 -11.7% -8.5%

Maíz Duro Seco (grano seco) 1 4.42 5.05 5.72 13.3% 29.5%

Maíz Suave Choclo (en choclo) 1.21 1.27 1.25 -1.5% 3.6%

Maíz Suave Seco (grano seco) 0.54 0.55 0.56 1.2% 4.6%

Maracuyá (fruta fresca) 3.92 3.44 3.32 -3.5% -15.3%

Naranja (fruta fresca) 2.42 2.32 2.32 0.0% -4.0%

Palma Africana (fruta fresca) 1 11.35 13.41 12.05 -10.2% 6.2%

Papa (tuberculo fresco) 7.31 7.29 7.29 0.0% -0.4%

Plátano (fruta fresca) 4.96 4.96 4.89 -1.3% -1.3%

Tomate de Árbol (Fruta Fresca) 4.43 4.71 5.02 6.4% 13.2%

Tomate Riñón (Fruta Fresca) 9.90 19.39 18.85 -2.8% 90.4%

Trigo (grano seco) 0.71 0.82 0.82 -0.5% 15.9%

Yuca (raíz fresca) 2.51 2.75 3.04 10.6% 21.2%

ProductoRendimientos (t/ha)

Fuente: ESPAC-INEC 1Rendimientos ajustados en base a exportaciones, producción y rendimientos de diversas fuentes (BCE, FEDAPALM, MAGAP) 2Variacion del 2015 con respecto a 2014 3Variacion del 2015 con respecto a 2013 * Proyecciones

Tabla 2: Superficie y Rendimientos Nacionales

7

4. CONCLUSIONES

El IPA a nivel nacional presenta una tendencia al alza en todo el periodo de análisis (2002-2013), con una caída significativa en el año 2012 de 20.1%, recuperándose para el 2013 con un crecimiento del 11.7%. Este año es el segundo punto más alto en cuanto a productividad de la década.

Durante el periodo 2002-2012, el índice presenta un aumento del 38% respecto al 2002, influenciado principalmente por el incremento significativo de los rendimientos de cacao (106%), maíz duro seco (100%) y banano (36%) y su representatividad en la superficie cosechada total. Su aporte a la variación positiva del índice es de 17%, 13.1% y 3.7%, respectivamente, es decir, en conjunto su superficie cosechada representa el 40% del total al año base (2002).

Para el periodo 2012-2013 los cultivos que contribuyeron a su crecimiento en productividad (11.7%) fueron el cacao y el maíz duro seco, aportando un aumento significativo al índice del 7% y 3.8%, respectivamente. El cacao incrementó su rendimiento al año 2013 en 30% y el maíz duro seco en 20%, en conjunto, su superficie cosechada representa el 29% del total al año base (2002).

El aumento del rendimiento del cacao presentado durante el 2013, se debe al inicio de la producción de las plantaciones incentivadas por los concejos provinciales y por la intervención del Programa de café y cacao del MAGAP en la realización de podas a los cultivos longevos.

Por otro lado, el maíz duro seco presentó un aumento en su productividad, generado principalmente a la aplicación del “Plan Semillas de Alto Rendimiento” que proporciona a los agricultores semillas híbridas y fertilizantes de manera subsidiada, por lo que pueden acceder a mejores insumos y por ende obtienen mejores resultados en su producción.

A nivel zonal, durante el periodo 2002-2013 se observa un crecimiento en la productividad en todas las regiones, donde se destacan la zona dos con una tasa de crecimiento del 89% respecto al año 2002; seguida por la zona uno, con una variación positiva del 76%. Los cultivos que influyeron en el comportamiento incremental dentro de dichas zonas son el cacao y la palma africana,puesto que sus rendimientos incrementaron en más del 50% en cada una de ellas. Estos cultivos representan el 40% de la superficie cosechada total en cada una de las zonas.

Durante el año 2013, se observa un aumento en la productividad en todas las regiones, a excepción de la zona uno que presenta una disminución de 21.2%. Este comportamiento se ve influenciado por la reducción del

rendimiento de los productos con mayor peso sobre el índice zonal. Estos son el cacao y la palma africana, cuyos rendimientos descendieron en 30% y 24%, respectivamente, al año 2013.

Se espera que para el año 2015 el índice nacional de productividad agrícola aumente en 6.7% respecto al 2014 y 9.5% con relación al año 2013. Se prevé que este año (2015) sea uno de los puntos más altos en cuanto a productividad durante el periodo analizado (2002-2015).

Este comportamiento se verá principalmente influenciado por los rendimientos de maíz duro seco, cacao y café. El rendimiento de maíz duro seco aumentará en 13.3% respecto al año 2014, y 29.5% frente al año 2013. En cuanto al cacao se prevé que su rendimiento aumente en 9.1% con relación al año 2014 y 0.002% frente al año 2013, debido a que los rendimientos son similares en esos años. Finalmente, en cuanto al café, su rendimiento incrementará en 19.1% con relación al año 2014, y 28.3% respecto al año 2013.

5. BIBLIOGRAFÍA

Castillo M., (s.f.) Consultoría sobre productividad del sector agropecuario ecuatoriano con énfasis en banano, cacao, arroz y maíz duro. Centro Latinoamericano de Desarrollo Rural (RIMISP). Disponible en: http://www.rimisp.org/wp-content/files_mf/1373468645DocEcuador9julio.pdf

Gujarati D., Porter D. (2010) Econometría. Quinta edición. México: McGraw-Hill/Interamericana editores S.A.

Vilker S., (s.f) Números Índices. Centro de Investigación en Métodos Cuantitativos Aplicados a la Economía y la Gestión. Facultad de Ciencias Económicas. Universidad de Buenos Aires. Argentina.

6. ANEXOS

Los datos a modelar y proyectar no cumplían con una de las características requeridas por los modelos ARMA (estacionalidad), por lo que se aplicó las primeras y segundas diferencias a los datos por producto. También se aplicaron logaritmos para estabilizar los datos a trabajar.

Los estadísticos para la realización de las pruebas de significancia de coeficientes, para las pruebas de autocorrelación, heterocedaticidad y normalidad se presentan a continuación. Para todos los modelos se realizaron dichas pruebas y se obtuvieron resultados positivos, lo cual indica que las proyecciones y modelos obtenidos son consistentes y estadísticamente confiables.

8

Variable Coefficient Std. Error t-Sta�s�c Prob. Variable Coefficient Std. Error t-Sta�s�c Prob. MA(2) -0.947924 0.046238 -20.50081 0 MA(1) -0.921862 0.061818 -14.91262 0

R-squared 0.687761 Jarque-Bera 1.157 R-squared 0.397443 Jarque-Bera 0.43Durbin-Watson stat 1.473984 Probability 0.56 Durbin-Watson stat 1.592773 Probability 0.80Akaike info criterion -6.265008 Breusch-Godfrey Serial Correla�on LM Test: Akaike info criterion -6.053895 Breusch-Godfrey Serial Correla�on LM Test:Schwarz criterion -6.23475 Prob. F(1,8) 0.4852 Schwarz criterion -6.023636 Prob. F(1,8) 0.6134Hannan-Quinn criter. -6.298202 Hannan-Quinn criter. -6.087088Heteroskedas�city Test: White Heteroskedas�city Test: WhiteProb. F(1,8) 0.2187 Prob. F(1,8) 0.7123

Variable Coefficient Std. Error t-Sta�s�c Prob. Variable Coefficient Std. Error t-Sta�s�c Prob. MA(1) -2.520613 0.05553 -45.39202 0 MA(1) -0.932365 0.091384 -10.20269 0MA(2) 2.225771 0.092111 24.16394 0 R-squared 0.632465 Jarque-Bera 1.41MA(3) -0.68677 0.040169 -17.09707 0 Durbin-Watson stat 2.664901 Probability 0.49

R-squared 0.920858 Jarque-Bera 1.44 Akaike info criterion -7.145903 Breusch-Godfrey Serial Correla�on LM Test:Durbin-Watson stat 2.395432 Probability 0.48 Schwarz criterion -7.115645 Prob. F(1,8) 0.24Akaike info criterion -8.114563 Breusch-Godfrey Serial Correla�on LM Test: Hannan-Quinn criter. -7.179097Schwarz criterion -8.023787 Prob. F(1,8) 0.6134 Heteroskedas�city Test: WhiteHannan-Quinn criter. -8.214143 Prob. F(1,8) 0.43Heteroskedas�city Test: WhiteProb. F(1,8) 0.45

Variable Coefficient Std. Error t-Sta�s�c Prob. Variable Coefficient Std. Error t-Sta�s�c Prob. MA(2) -1.1004308 0.23477715 -4.687129159 0.00156734 MA(1) -0.899804 0.169927 -5.295248 0.0005MA(5) -2.67974432 0.27633841 -9.697328295 1.07E-05 R-squared 0.589602 Jarque-Bera 1.01

R-squared 0.88665 Jarque-Bera 2.06 Durbin-Watson stat 2.470572 Probability 0.6Durbin-Watson stat 2.77653 Probability 0.355 Akaike info criterion 0.341875 Breusch-Godfrey Serial Correla�on LM Test:Akaike info criterion -9.66224 Schwarz criterion 0.372134 Prob. F(1,8) 0.33Schwarz criterion -9.60172 Hannan-Quinn criter. 0.308681 Hannan-Quinn criter. -9.72863 Heteroskedas�city Test: WhiteHeteroskedas�city Test: White Prob. F(1,8) 0.11Prob. F(1,8) 0.87

Variable Coefficient Std. Error t-Sta�s�c Prob. Variable Coefficient Std. Error t-Sta�s�c Prob. MA(1) -0.981006 0.18897 -5.191331 0.0006 MA(1) -0.873285 0.116819 -7.475514 0


Variable Coefficient Std. Error t-Sta�s�c Prob. Variable Coefficient Std. Error t-Sta�s�c Prob. C 0.014838 0.002192 6.770343 0.0001 AR(3) 0.220267 0.065947 3.340037 0.0206MA(1) -3.219557 1.202026 -2.678443 0.0253 MA(2) -2.967338 0.235678 -12.59065 0.0001

R-squared 0.930582 Jarque-Bera 0.48R-squared 0.925856 Jarque-Bera 1 Durbin-Watson stat 2.503171 Probability 0.78Durbin-Watson stat 2.77547 Probability 0.6 Akaike info criterion -8.61412 Breusch-Godfrey Serial Correla�on LM Test:Akaike info criterion -4.287584 Schwarz criterion -8.629574 Prob. F(1,8) 0.41Schwarz criterion -4.215239 Hannan-Quinn criter. -8.805132Hannan-Quinn criter. -4.333187 Heteroskedas�city Test: WhiteHeteroskedas�city Test: White Prob. F(1,8) 0.75Prob. F(1,8) 0.73

Variable Coefficient Std. Error t-Sta�s�c Prob. Variable Coefficient Std. Error t-Sta�s�c Prob. AR(1) -0.664273 0.158669 -4.186532 0.0031 MA(1) -0.922168 0.098638 -9.348995 0

R-squared 0.679214 Jarque-Bera 0.05Durbin-Watson stat 1.847749 Probability 0.97 R-squared 0.342487 Jarque-Bera 0.78Akaike info criterion -9.266653 Breusch-Godfrey Serial Correla�on LM Test: Durbin-Watson stat 1.551342 Probability 0.67Schwarz criterion -9.244739 Prob. F(1,8) 0.9 Akaike info criterion -10.59632 Breusch-Godfrey Serial Correla�on LM Test:Hannan-Quinn criter. -9.313943 Schwarz criterion -10.56015 Prob. F(1,8) 0.57Heteroskedas�city Test: White Hannan-Quinn criter. -10.61912Prob. F(1,8) 0.33 Heteroskedas�city Test: White

Prob. F(1,8) 0.078

ARROZ BANANO

CEBADA FREJOL SECO

HABA SECA CACAO

ARVEJA SECA ARVEJA TIERNA

CAFÉ CAÑA DE AZÚCAR PARA AZÚCAR

FREJOL TIERNO HABA TIERNA

9

Variable Coefficient Std. Error t-Sta�s�c Prob. Variable Coefficient Std. Error t-Sta�s�c Prob. MA(7) 0.952477 0.039659 24.01667 0 MA(2) 0.98757258 0.1039068 9.50440803 2.53E-06R-squared 0.864702 Jarque-Bera 1.28 R-squared 0.48998839 Jarque-Bera 0.68Durbin-Watson stat 2.46078 Probability 0.52 Durbin-Watson stat 3.11650856 Probability 0.7Akaike info criterion -13.20116 Breusch-Godfrey Serial Correla�on LM Test: Akaike info criterion -4.52401914Schwarz criterion -13.16499 Prob. F(1,8) 0.44 Schwarz criterion -4.48784684Hannan-Quinn criter. -13.22396 Hannan-Quinn criter. -4.54682071Heteroskedas�city Test: White Heteroskedas�city Test: WhiteProb. F(1,8) 0.544 Prob. F(1,8) 0.84

Variable Coefficient Std. Error t-Sta�s�c Prob. Variable Coefficient Std. Error t-Sta�s�c Prob. MA(3) -0.957996 0.093921 -10.2 0 AR(1) 0.24332 0.046839 5.194829 0.0008

R-squared 0.480623 Jarque-Bera 1.25 MA(1) -3.821178 1.519992 -2.513946 0.0361Durbin-Watson stat 1.941599 Probability 0.53 R-squared 0.931766 Jarque-Bera 0.83Akaike info criterion -10.21705 Breusch-Godfrey Serial Correla�on LM Test: Durbin-Watson stat 2.484904 Probability 0.65Schwarz criterion -10.18088 Prob. F(1,8) 0.78 Akaike info criterion -8.251584Hannan-Quinn criter. -10.23985 Schwarz criterion -8.191067Heteroskedas�city Test: White Hannan-Quinn criter. -8.317971Prob. F(1,8) 0.64 Heteroskedas�city Test: White

Prob. F(1,8)

Variable Coefficient Std. Error t-Sta�s�c Prob. Variable Coefficient Std. Error t-Sta�s�c Prob. MA(1) -0.951382 0.172885 -5.502981 0.0004 MA(1) -0.617026 0.197654 -3.121756 0.0108


Variable Coefficient Std. Error t-Sta�s�c Prob. Variable Coefficient Std. Error t-Sta�s�c Prob. AR(2) 0.660057 0.199474 3.308991 0.013 MA(1) -0.995642 0.038188 -26.07215 0MA(1) -0.998731 0.285371 -3.499759 0.01 R-squared 0.585285 Jarque-Bera 0.18

R-squared 0.784731 Jarque-Bera 0.2 Durbin-Watson stat 1.550446 Probability 0.91Durbin-Watson stat 2.168751 Probability 0.9 Akaike info criterion -8.05258 Breusch-Godfrey Serial Correla�on LM Test:Akaike info criterion -1.371153 Breusch-Godfrey Serial Correla�on LM Test: Schwarz criterion -8.016408 Prob. F(1,8) 0.5Schwarz criterion -1.327325 Prob. F(1,8) 0.34 Hannan-Quinn criter. -8.075382Hannan-Quinn criter. -1.465733 Heteroskedas�city Test: WhiteHeteroskedas�city Test: White Prob. F(1,8) 0.15Prob. F(1,8) 0.23

Variable Coefficient Std. Error t-Sta�s�c Prob. Variable Coefficient Std. Error t-Sta�s�c Prob. MA(1) -0.856189 0.202047 -4.237581 0.0028 C 0.001155 0.00012 9.652715 0MA(4) -1.218007 0.383831 -3.173293 0.0131 MA(7) -0.950848 0.072503 -13.11456 0


Variable Coefficient Std. Error t-Sta�s�c Prob. Variable Coefficient Std. Error t-Sta�s�c Prob. MA(1) -0.842312 0.124806 -6.748976 0.0001 C 0.009967 0.000432 23.0777 0

R-squared 0.488321 Jarque-Bera 0.27 MA(9) -0.956772 0.081724 -11.70736 0Durbin-Watson stat 1.986212 Probability 0.87 R-squared 0.759222 Jarque-Bera 4.27Akaike info criterion -13.09259 Breusch-Godfrey Serial Correla�on LM Test: Durbin-Watson stat 1.484013 Probability 0.11Schwarz criterion -13.06233 Prob. F(1,8) 0.3 Akaike info criterion -11.88562 Breusch-Godfrey Serial Correla�on LM Test:Hannan-Quinn criter. -13.12579 Schwarz criterion -11.8048 Prob. F(1,8) 0.89Heteroskedas�city Test: White Hannan-Quinn criter. -11.91554Prob. F(1,8) 0.29 Heteroskedas�city Test: White

Prob. F(1,8) 0.12Variable Coefficient Std. Error t-Sta�s�c Prob.

C -0.02245605 0.00674259 -3.330479526 0.010377001MA(2) -1.16199593 0.22660732 -5.127795102 0.000898522MA(6) -1.62185188 0.48900455 -3.316639644 0.010592938

R-squared 0.749087063 Jarque-Bera 5.62Durbin-Watson stat 3.108173132 Probability 0.059Akaike info criterion -0.41574342 Breusch-Godfrey Serial Correla�on LM Test:Schwarz criterion -0.30722652 Prob. F(1,8) 0.07Hannan-Quinn criter. -0.48414812Heteroskedas�city Test: WhiteProb. F(1,8) 0.36

MAÍZ DURO CHOCLO MAÍZ DURO SECO

MAÍZ SUAVE CHOCLO MAÍZ SUAVE SECO

MARACUYÁ NARANJA

YUCA

PALMA AFRICANA PAPA

PLÁTANO TOMATE DE ÁRBOL

TOMATE RIÑÓN TRIGO

10

Tabla 3: Histórico Superficie y Rendimientos Nacionales

Fuente: ESPAC-INEC 1Rendimiento ajustado en base a diferentes fuentes (BCE, FEDAPALM, MAGAP) 2Participación superficie cosechada 2002 (año base) 3Variación con respecto a los años 2002-2012 4Variación con respecto a los años 2012-2013

2002 2012 2013 Par�. 2 2002 2012 2013 Var 3 Var 4

Arroz (en cáscara) 369,797 371,170 396,720 16.6% 3.87 4.22 3.82 8.9% -9.4%

Arveja Seca (grano seco) 5,185 1,767 1,704 0.2% 0.19 0.29 0.32 48.5% 12.0%

Arveja Tierna (en vaina) 9,145 4,193 3,566 0.4% 1.01 1.16 0.95 15.5% -18.6%

Banano (fruta fresca) 229,608 210,894 188,658 10.3% 24.44 33.25 31.78 36.1% -4.4%

Cacao (almendra seca)1 363,544 390,176 402,434 16.3% 0.17 0.34 0.44 106.1% 29.6%

Café (grano oro) 225,375 78,710 61,627 10.1% 0.10 0.09 0.13 -9.8% 35.0%Caña de Azúcar Para Azúcar(tallo fresco)

76,556 95,239 99,845 3.4% 68.87 77.48 70.88 12.5% -8.5%

Cebada (grano seco) 45,861 20,017 26,325 2.1% 0.46 0.55 0.80 18.2% 46.7%

Fréjol Seco (grano seco) 61,850 35,109 32,960 2.8% 0.29 0.28 0.33 -1.8% 14.9%

Fréjol Tierno (en vaina) 16,877 30,091 23,360 0.8% 0.82 0.53 0.47 -35.8% -10.7%

Haba Seca (grano seco) 16,439 13,287 6,333 0.7% 0.29 0.17 0.38 -42.3% 125.2%

Haba Tierna (en vaina) 9,244 19,825 11,700 0.4% 0.92 0.63 0.80 -31.6% 28.1%

Maíz Duro Choclo (en choclo) 7,035 20,216 39,385 0.3% 2.74 0.67 0.66 -75.5% -1.3%

Maíz Duro Seco (grano seco)1 292,862 330,058 322,590 13.2% 1.84 3.68 4.42 99.7% 20.1%

Maíz Suave Choclo (en choclo) 23,562 69,161 55,158 1.1% 1.67 1.05 1.21 -37.0% 14.8%

Maíz Suave Seco (grano seco) 114,447 67,145 79,519 5.1% 0.38 0.42 0.54 10.1% 27.8%

Maracuyá (fruta fresca) 9,727 3,208 1,894 0.4% 6.84 3.69 3.92 -46.0% 6.3%

Naranja (fruta fresca) 21,088 18,897 17,371 0.9% 5.20 2.56 2.42 -50.7% -5.5%

Palma Africana (fruta fresca)1 101,642 198,578 218,833 4.6% 8.95 13.34 11.35 49.1% -14.9%

Papa (tubérculo fresco) 52,651 34,317 47,302 2.4% 4.89 8.31 7.31 69.9% -12.0%

Plátano (fruta fresca) 128,784 91,778 121,824 5.8% 5.91 6.09 4.96 3.1% -18.6%

Tomate de Árbol (fruta fresca) 2,426 2,084 3,439 0.1% 4.57 7.05 4.43 54.5% -37.2%

Tomate Riñón (fruta fresca) 2,698 3,077 1,325 0.1% 21.7 20.5 9.90 -5.9% -51.6%

Trigo (grano seco) 15,502 9,318 8,147 0.7% 0.57 0.80 0.71 40.2% -11.6%

Yuca (raíz fresca) 23,395 15,620 18,226 1.1% 4.29 4.54 2.51 6.0% -44.7%

TOTAL NACIONAL 2,225,300 2,133,935 2,190,243 100.00%

ProductoSuperficie cosechada (ha) Rendimientos (t/ha)

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