Competitividad de la industria agroexportadora del aguaymanto en el Perú, 2015-2019
Competitiveness of the aguaymanto agroexport industry in Peru, 2015-2019
0000-0003-4943-6385
Jorge Antonio Ramírez Rodríguez
Resumen
El objetivo de esta investigación es explicar cómo influyen los determinantes estratégicos locales e internacionales en la competitividad de la industria agroexportadora del aguaymanto (IAA) en el Perú. El tipo de estudio es explicativo y longitudinal. El método científico utilizado fue el hipotético-deductivo. Se usóel modelo del doble diamante de competitividad tomando como muestra 3 países: Perú,Colombia y Ecuador en el periodo 2015-2019; y los resultadosmuestran de acuerdo con el índice de ventajas comparativas reveladas, que es el indicador de la variable dependiente, el país que presenta mayor competitividad de la IAA es Colombia, seguidos por PerúyEcuador; y de acuerdo con el índice global, que es el indicador global de la competitividad, representado por el tamaño de los diamantes globales, también se obtienen los resultados en el mismo orden. Obtenido el modelo econométrico se afirma que la mayor demanda, la mayor rivalidad empresarial, la mayor cantidad de proveedores y sectores conexos, así como el menor costo de los factores, determinan la mayor competitividad de la IAA en el Perúcon una seguridad de 95 %. Esta industria del Perúpuede mejorar su competitividad si se implementan las estrategias formuladas en este trabajo mediante el planeamiento estratégico.
Palabras clave: doble diamante; competitividad global; determinantes competitivos; aguaymanto.
Abstract
The objective of this research is to explain how local and international strategic determinants influence the competitiveness of the agro-export industry of golden gooseberry (IAA) in Peru. The type of study is explanatory and longitudinal. The scientific method usedwas the hypothetical deductive. The double diamond model of competitivenesswas used, taking 3 countries as a sample: Peru, Colombia and Ecuador in the period 2015-2019; and the results show, according to the index of revealed comparative advantages, which is the indicator of the dependent variable, the country with the highest competitiveness in the IAA is Colombia, followed by Peru and Ecuador; and according to the global index, which is the global indicator of competitiveness, represented by the size of the global diamonds, the results are also obtained in the same order. Obtained the econometric model, it is affirmed that the greater demand, the greater business rivalry, the greater number of suppliers and related sectors, as well as the lower cost of the factors, determine the greater competitiveness of the IAA in Peru with a security of 95 %. This Peruvian industry could improve its competitiveness if the strategies formulated in this work are implemented through strategic planning.
Keywords: double diamond; global competitiveness; competitive determinants; aguaymanto.
Introducción
Peñna-Vinces (2009), afirma que las pequeñas economías, como la peruana y la chilena, se encuentran inmersas a nivel internacional dentro de las economías emergentes, por lo que evaluarlas desde un punto de vista puramente local como lo propuso Porter (1990) no sería recomendable, ya que mostraba una serie de limitaciones (Rugman y D'Cruz ,1993 ). Es así como en respuesta a esas limitaciones aparece el modelo del doble diamante de la competitividad internacional propuesto por Moon et al. (1998). Estos investigadores mencionaron que cuando Porter fue consultado por los gobiernos de Canadá y Nueva Zelanda, su modelo del diamante nacional o local no podía explicar el éxito de los sectores económicos internacionales de esos países porque su enfoque se centraba en elmercado local. Razón por la cual varios investigadores afirman que cuando se tratan de economías emergentes y sobre todo de Latinoamérica se debe usar el modelo del doble diamante (Castro-Gonzáles et al. ,2016 ).
El objetivo de esta investigación es explicar cómo influyen los determinantes estratégicos locales e internacionales en la competitividad de la industria agroexportadora del aguaymanto (IAA) en el Perú. Se utilizóel modelo del doble diamante de competitividad comparando: Perú, Colombia y Ecuador. Estos países son emergentes con características económicas y demográficas similares y tienen una fuerte orientación exportadora. Se inicia con el análisis a nivel local como internacional de la variable dependiente, se analizan las variables independientes, se efectúa el análisis de los datos del doble diamante y por último se dan las conclusiones.
Materiales y Métodos
El tipo de estudio es explicativo y longitudinal. Elmétodo científico utilizado fue el hipotéticodeductivo. La población está conformada por todos los países pequeños emergentes de Latinoam érica con una fuerte actividad exportadora de aguaymanto en el periodo 2015-2019, tal como lo recomiendan Castro-Gonzáles et al. (2016) y Cho et al. (2009). La selección de lamuestra, fundada en las bases teóricas, ha sido dirigida y se ha elegido al Perú, Ecuador y Colombia, países que tienen características demográficas similares con ciertas diferencias económicas significativas, pero que al mismo tiempo tienen una fuerte orientación exportadora. Son países, según el Banco Mundial (2018), que presentan una superficie en km2 de 1 285 220 para Perú, 256 370 para Ecuador y 1 141 750 para Colombia. Densidad poblacional (personas/km2) de 25 para Perú, 69 para Ecuador y 45 para Colombia. Según el Banco Mundial el PBI per cápita a precios actuales en el 2018 fue de 6 958 para Perú, 6 296 para Ecuador y 6 730 paraColombia; y el crecimiento del PBI ( % anual) en el 2018 fue de 3,97 % para Perú, 1,29 % para Ecuador y 2,56 para Colombia. En el año 2018 segúnWEF-IMDPerútiene el puesto 63, Ecuador el puesto 86 y a Colombia el puesto 60.
El modelo es el de la competitividad global desde el enfoque del doble diamante (DDG) el cual puede verse en la figura 1, fundado en las bases teóricas debido a que este modelo tiene validez empírica (Choy Moom,2000 ; Moon et al. ,1998; Moon y Lee ,2004 ; Rugman y D'Cruz ,1993 ).
Los aspectos éticos involucrados en la realización de este trabajo han sido respetados. Elmodelo económico fundado en las bases teóricas está representado por la siguiente expresión:
Competitividad global = F(FC,DC, RSI, FSSR)
El valor de competitividad global que es la variable dependiente está compuesto por las siguientes variables independientes:FC=condiciones de los factores,DC=condiciones de la demanda, RSI = industrias relacionadas y de apoyo, FSSR = estrategia estructura y rivalidad. Estas variables que se influyen recíprocamente y en forma sistémica son analizadas en un contexto nacional e internacional y la fusión de ambos constituye el doble diamante.
Figura 1
El modelo de diamante doble
Nota. En base a Castro-Gonzáles et al. (2016) adaptado de Cho y Moom (2000)
Para el análisis de las variables independientes se usó la metodología empleada por Moon et al. (1998) y revalidada por Moon y Lee (2004), Peña-Vinces (2009) y Castro-Gonzáles et al. (2013), entre otros investigadores. Para calcular los índices de competitividad se ha trabajado de acuerdo por lo propuesto por Moon et al. (1998) y Castro-Gonzáles et al. (2013).
La competitividad como variable dependiente
Se ha considerado como indicador de la variable dependiente el IVCR(Índice de Ventajas Comparativas Reveladas) de Balassa (1965) del Perú y su comparación conColombia yEcuador como así lo recomiendanCastro-Gonzáles et al. (2016). Para calcular este índice se usa información del comercio internacional para determinar el grado de competitividad que tiene un producto de un país determinado (Riojas , 2016). Se utilizarán datos de exportaciones.
Variables independientes
Condición de los factores
Se realiza el análisis de las condiciones de los factores de la IAA de los tres países tanto en el ámbito local como en el ámbito internacional. Los indicadores locales son: (1) índice de la productividad total de factores agrícolas 2019 (2015=100), (2) productividad laboral agrícola, (3) crecimiento del PBI agrícola, (4) rendimiento del aguaymanto, (5) costos unitarios del aguaymanto, (6) tierras agrícolas en la sierra, (7) recursos hídricos totales renovables, (8) salario mínimo mensual en dólares, (9) sueldo promedio a nivel gerencial, (10) crédito interno al sector privado, (11) universidades dentro de las 1000 mejores del mundo. Los indicadores internacionales son: (1) inversión extranjera directa, (2) valor agregado de la agricultura, (3) facilidad para hacer negocios y (4) comercio (% del PBI).
Condiciones de la demanda
Se realiza el análisis de las condiciones de la demanda de la IAA de los tres países tanto a nivel local como internacional. Los indicadores a nivel local son: (1) consumo aparente per cápita de aguaymanto, (2) consumo interno de aguaymanto, (3) índice de tamaño del mercado local y (4) tasa anual de crecimiento de la población. Los indicadores a nivel internacional son: (1) exportación de productos no tradicionales, (2) exportaciones de aguaymanto, (3) índice de tamaño de mercado extranjero y (4) índice de términos netos de intercambio.
Industrias relacionadas y de apoyo
Se realiza el análisis de las industrias relacionadas y de apoyo de la IAA de los tres países tanto a nivel local como internacional. A nivel local son: (1) importación FOB de bienes de capital para la agricultura, (2) índice de cantidad de proveedores locales y (3) índice de calidad de los proveedores locales. Los indicadores a nivel internacional son: (1) eficiencia en los servicios de transporte aéreo, (2) industria, valor agregado y (3) tráfico marítimo de contenedores.
Estrategia, estructura y rivalidad
Se realiza el análisis de la estrategia, estructura y rivalidad de las empresas de la IAA de los tres países tanto en el ámbito local como en el ámbito internacional. Los indicadores a nivel local son: (1) número de empresas exportadoras de aguaymanto, (2) Tiempo requerido para iniciar un negocio, (3) estado de desarrollo de cluster país y (4) índice de innovación global. Los indicadores a nivel internacional son: (1) acceso a Internet por cada 100 personas, (2) alcance del dominio del mercado y (3) índice de concentración Herfindhal-Hirschman.
Proceso de formulación de estrategias
En el año 2019 se procede a identificar las ventajas y desventajas competitivas que presenta la IAA en el Perú en comparación con los países seleccionados para hacer el análisis FODA (David, 2014) y la formulación de estrategias.
Resultados
Índice de Balassa o de ventajas comparativas reveladas (IVCR) de la industria agroexportadora del aguaymanto (IAA).
Los resultados del IVCR de los tres países se muestran en la tabla 1.
Tabla 1
Evolución y promedio del IVCR de Perú, Colombia y Ecuador 2015-2019.
| País | rVCR | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | Promedio | |
| Perú | 20,65 | 28,38 | 25,51 | 33,55 | 24,19 | 26,46 |
| Colombia | 239,92 | 242,12 | 241,11 | 266,44 | 287,13 | 255,34 |
| Ecuador | 3,99 | 5,37 | 27,58 | 18,52 | 12,51 | 13,60 |
Índices de competitividad local, internacional y global de la IAA de Perú, Colombia y Ecuador 2015-2019.
Para calcular los índices de competitividad de cada país se ha trabajado de acuerdo con el procedimiento propuesto por Moon et al. (1998) y Castro-Gonzáles et al. (2013) que consiste en lo siguiente:
A cada factor independiente se les asigna un peso proporcional expresado en forma decimal, (p. ej., 0,25). Se toma por ejemplo la facilidad para hacer negocios de la variable condición de los factores internacionales. El índice referencial es Colombia cuyo valor es 69.24. Para el año 2019 los cálculos de las tasas numéricas respectivas para cada factor y país serían:
Perú: 0,25*100*(68,83/69,24) =24,85
Ecuador: 0,25*100*(57,94/69,24) =20,92
Colombia: 0,25*100*(69,24/69,24) =25,00
Los valores totales para cada determinante se presentan en las últimas filas de cada determinante local e internacional, en la misma tabla y se denomina índice de competitividad. Los valores de la competitividad global para cada país se obtendrán a partir del promedio de los índices de competitividad local e internacional de un mismo determinante y se denominará índice de competitividad global. Estos cálculos para el año 2019 se muestran en la tabla 2.
En la tabla 3 se muestra el resumen de los índices de competitividad local, internacional y global.
Tabla 2
Cálculo de índices de competitividad local, internacional y global de la IAA de las tres economías 2019.
| Variables dependientes | Peso | País | Ïndice | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Perú | Ecuador | Colombia | Perú | Ecuador | Colombia | |||
| Condición de los factores domésticos | ||||||||
| Índice de la productividad total de factores agrícolas 2019 (2015=100) | 0,091 | 110,00 | 98,00 | 128,00 | 7,82 | 6,97 | 9,10 | |
| Productividad laboral agropecuaria 2019 (US$) | 0,091 | 1 372 | 2 544 | 4 456 | 2,80 | 5,20 | 9,10 | |
| Crecimiento del PBI agrícola promedio 2000-2019 (%) | 0,091 | 3,50 | 3,50 | 2,80 | 11,38 | 11,38 | 9,10 | |
| Rendimiento del aguaymanto 2019 (Tn/Ha) | 0,091 | 5,20 | 3,50 | 11,70 | 4,04 | 2,72 | 9,10 | |
| Costos unitarios del aguaymanto (USD/Tn) [1] | 0,091 | 657 | 760 | 570 | 7,89 | 6,83 | 9,10 | |
| Tierras agrícolas en la sierra (miles de hectáreas) | 0,091 | 13 606 | 3 084 | 19 971 | 6,20 | 1,41 | 9,10 | |
| Recursos hídricos totales renovables (m3/hab/año) | 0,091 | 69 390 | 32 170 | 4 7470 | 13,30 | 6,17 | 9,10 | |
| Salario mínimo mensual 2019 (en dólares) [2] | 0,091 | 277 | 394 | 252 | 8,28 | 5,82 | 9,10 | |
| Sueldo promedio a nivel gerencial (en dólares) [3] | 0,091 | 8 221 | 6 209 | 6 045 | 6,69 | 8,86 | 9,10 | |
| Crédito interno al sector privado 2019 (% del PBI) | 0,091 | 44,7 | 42,49 | 51,50 | 7,90 | 7,51 | 9,10 | |
| Universidades dentro de las 1000 mejores del mundo 2019 | 0,091 | 3 | 4 | 12 | 2,28 | 3,03 | 9,10 | |
| Cálculo del índice nacional | 78,58 | 65,88 | 100,00 | |||||
| Condición de los factores internacionales | ||||||||
| Inversión extranjera directa 2019 (% del PBI) | 0,25 | 3,89 | 0,90 | 4,33 | 22,46 | 5,20 | 25,00 | |
| Valor agregado de la agricultura, 2019 (% del PIB) | 0,25 | 6,75 | 8,80 | 6,39 | 26,41 | 34,43 | 25,00 | |
| Facilidad para hacer negocios 2019 (puntaje) | 0,25 | 68,83 | 57,94 | 69,24 | 24,85 | 20,92 | 25,00 | |
| Comercio 2019 (% del PBI) | 0,25 | 46,79 | 46,08 | 37,52 | 31,18 | 30,70 | 25,00 | |
| Cálculo del índice internacional | 104,90 | 91,25 | 100,00 | |||||
| Cálculo del índice global | 91,74 | 78,56 | 100,00 | |||||
| Condición de la demanda local | ||||||||
| Consumo aparente per cápita de aguaymanto 2019 (gramos) | 0,33 | 38 | 95 | 161 | 7,79 | 19,47 | 33,00 | |
| Consumo interno de aguaymanto 2019 (toneladas) | 0,33 | 1 248 | 1 655 | 8 090 | 5,09 | 6,75 | 33,00 | |
| Tasa anual de crecimiento de la población 2019 (%) | 0,33 | 1,62 | 1,68 | 1,36 | 39,31 | 40,76 | 33,00 | |
| Cálculo del índice nacional | 52,19 | 66,99 | 100,00 | |||||
| Condición de la demanda internacional | ||||||||
| Exportación de productos no tradicionales 2019 (% PBI) | 0,33 | 6,03 | 4,91 | 4,65 | 42,79 | 34,85 | 33,00 | |
| Exportaciones de productos de alta tecnología 2019 (% de las EPM) | 0,33 | 4,08 | 5,53 | 9,12 | 14,76 | 20,01 | 33,00 | |
| Exportaciones de aguaymanto 2019 (miles de dólares) | 0,33 | 3 435 | 879 | 35 678 | 3,18 | 0,81 | 33,00 | |
| Cálculo del índice internacional | 60,73 | 55,67 | 100,00 | |||||
| Cálculo del índice global | 56,46 | 61,33 | 100,00 | |||||
| Industrias relacionadas y de apoyo local | ||||||||
| Importación FOB, Bienes de Capital Agricultura 2019 (millones US) | 0,33 | 152 | 111 | 135 | 37,16 | 27,13 | 33,00 | |
| Índice de cantidad de los proveedores locales 2019 | 0,33 | 4,70 | 4,20 | 4,90 | 31,65 | 28,29 | 33,00 | |
| Índice de calidad de los proveedores locales 2019 | 0,33 | 3,90 | 3,80 | 4,90 | 26,27 | 25,59 | 33,00 | |
| Cálculo del índice nacional | 95,07 | 81,01 | 100,00 | |||||
| Industrias relacionadas y de apoyo internacional | ||||||||
| Índice de eficiencia y calidad en los servicios de transporte aéreo 2019 | 0,33 | 4,30 | 4.90 | 4.50 | 31,53 | 35,93 | 33,00 | |
| Industria, valor agregado (% del PBI) 2019 | 0,33 | 30,58 | 32.70 | 26.05 | 38,74 | 41,42 | 33,00 | |
| Tráfico marítimo de contenedores (TEU: unidades de 20 pies) 2019 | 0,33 | 2 330 362 | 2 096 300 | 4 254 900 | 18,07 | 16,26 | 33,00 | |
| Cálculo del índice internacional | 88,35 | 93,62 | 100,00 | |||||
| Cálculo del índice global | 91,71 | 87,31 | 100,00 | |||||
| Estrategia, estructura y rivalidad local | ||||||||
| Número de empresas exportadoras de aguaymanto | 0,25 | 55 | 14 | 20 | 68,75 | 17,50 | 25,00 | |
| Tiempo requerido para iniciar un negocio 2019 (días) [4] | 0,25 | 24,50 | 48,50 | 11,00 | 11,22 | 5,67 | 25,00 | |
| Índice de estado de desarrollo de clúster país 2019 | 0,25 | 3,40 | 3,30 | 3,60 | 23,61 | 22,92 | 25,00 | |
| Índice de Innovación Global 2019 | 0,25 | 32,93 | 26,56 | 33,00 | 24,95 | 20,12 | 25,00 | |
| Cálculo del índice nacional | 128,53 | 66,21 | 100,00 | |||||
| Estrategia, estructura y rivalidad internacional | ||||||||
| Acceso a Internet por cada 100 personas 2019 | 0,33 | 59,95 | 66,49 | 65,01 | 30,43 | 33,75 | 33,00 | |
| Alcance del dominio del mercado 2019 | 0,33 | 3,30 | 3,10 | 3,30 | 33,00 | 31,00 | 33,00 | |
| Índice de Concentración Herfindhal-Hirschman 2019 [5] | 0,33 | 0,170 | 0,388 | 0,595 | 115,50 | 50,61 | 33,00 | |
| Cálculo del índice internacional | 178,93 | 115,36 | 100,00 | |||||
| Cálculo del índice global | 153,73 | 90,78 | 100,00 | |||||
Nota. [1] [2] [3] [4] y [5]: se considera el inverso de los valores del índice para su cálculo.
Tabla 3
Índices de competitividad local, internacional y global de la industria agroexportadora del aguaymanto de las tres economías 2015, 2016, 2017, 2018 y 2019.
| año | Determinante | Índice Perú | Índice Ecuador | Índice Colombia | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Nacional | Internacional | Global | Nacional | Internacional | Global | Nacional | Internacional | Global | ||
| 2015 | Condición de los factores | 80.98 | 111,49 | 96,24 | 67,86 | 97,95 | 82,80 | 100,00 | 100,00 | 100,00 |
| Condición de la demanda | 40,71 | 81,29 | 61,00 | 63,37 | 75,31 | 69,34 | 100,00 | 100,00 | 100,00 | |
| Industrias relacionadas y de apoyo | 94,24 | 86,87 | 90,56 | 84,11 | 92,90 | 8,50 | 100,00 | 100,00 | 100,00 | |
| Estrategia, estructura y rivalidad | 124,89 | 157,70 | 141,30 | 63,88 | 101,84 | 82,86 | 100,00 | 100,00 | 100,00 | |
| 2016 | Condición de los factores | 78,61 | 100,82 | 89,72 | 66,22 | 86,89 | 76,55 | 100,00 | 100,00 | 100,00 |
| Condición de la demanda | 40,65 | 57,96 | 49,30 | 54,11 | 63,28 | 58,69 | 100,00 | 100,00 | 100,00 | |
| Industrias relacionadas y de apoyo | 91,87 | 90,81 | 91,34 | 79,21 | 96,47 | 87,84 | 100,00 | 100,00 | 100,00 | |
| Estrategia, estructura y rivalidad | 124,74 | 173,90 | 149,32 | 65,76 | 110,06 | 87,91 | 100,00 | 100,00 | 100,00 | |
| 2017 | Condición de los factores | 77,48 | 103,46 | 90,47 | 65,42 | 90,41 | 77,91 | 100,00 | 100,00 | 100,00 |
| Condición de la demanda | 63,96 | 62,59 | 63,27 | 75,91 | 66,03 | 70,97 | 100,00 | 100,00 | 100,00 | |
| Industrias relacionadas y de apoyo | 85,21 | 92,81 | 89,01 | 78,87 | 97,76 | 88,32 | 100,00 | 100,00 | 100,00 | |
| Estrategia, estructura y rivalidad | 123,02 | 165,80 | 144,41 | 64,34 | 105,79 | 85,06 | 100,00 | 100,00 | 100,00 | |
| 2018 | Condición de los factores | 78,40 | 107,35 | 92,88 | 65,46 | 98,01 | 81,74 | 100,00 | 100,00 | 100,00 |
| Condición de la demanda | 47,48 | 70,32 | 58,90 | 58,59 | 61,54 | 60,07 | 100,00 | 100,00 | 100,00 | |
| Industrias relacionadas y de apoyo | 91,78 | 91,89 | 91,83 | 88,10 | 91,22 | 89,66 | 100,00 | 100,00 | 100,00 | |
| Estrategia, estructura y rivalidad | 125,63 | 171,09 | 148,36 | 64,69 | 110,03 | 87,36 | 100,00 | 100,00 | 100,00 | |
| 2019 | Condición de los factores | 78,58 | 104,90 | 91,74 | 65,88 | 91,25 | 78,56 | 100,00 | 100,00 | 100,00 |
| Condición de la demanda | 52,19 | 60,73 | 56,46 | 66,99 | 55,67 | 61,33 | 100,00 | 100,00 | 100,00 | |
| Industrias relacionadas y de apoyo | 95,07 | 88,35 | 91,71 | 81,01 | 93,62 | 87,31 | 100,00 | 100,00 | 100,00 | |
| Estrategia, estructura y rivalidad | 128,53 | 178,93 | 153,73 | 66,21 | 115,36 | 90,78 | 100,00 | 100,00 | 100,00 | |
Diamantes de competitividad
En base a los datos de la tabla 3, se han desarrollado a escala las figuras correspondientes a los diamantes de competitividad de la IAA de los tres países, utilizando el programa gráfico AutoCAD. Después de dibujar los diamantes local e internacional por separado, fusionamos los dos diamantes para explicar la competitividad global de la IAA (figura 2) para el año 2019.
Figura 2
Diamantes de competitividad global de la industria agroexportadora del aguaymanto de los tres países 2019.
Formulación de estrategias
Utilizando los datos correspondientes al año 2019 mostrado en la tabla 2 y lo investigado por Flores et al. (2018) se procedió a hacer el análisis FODA de la IAA peruano (tabla 4).
Tabla 4
FODA competitivo de la industria agroexportadora del aguaymanto peruano 2019.
| Fortalezas | Oportunidades | ||
|---|---|---|---|
| 1 | El aguaymanto es una fruta nativa del Perú, oriunda de los Andes | 1 | Nuevas tendencias mundiales hacia alimentación saludable. |
| 2 | El Perú cuenta con 11 ecorregiones y 84 zonas de vida de las 117 que existen en el mundo | 2 | Demanda alta de mercados internacionales. |
| 3 | Recursos hídricos renovables | 3 | Tratado de Libre comercio. |
| 4 | Mayor comercio (% del PBI) | 4 | Posicionamiento de la gastronomía peruana. |
| 5 | Mayor exportación de productos no tradicionales (% PBI) | 5 | Desarrollo de zonas productoras. |
| 6 | Mayor importación FOB, Bienes de Capital Agricultura | 6 | Desarrollo de productos con valor agregado. |
| 7 | Mayores índices de calidad y cantidad de proveedores. | 7 | Biogenética para mejorar rendimiento de cultivos. |
| 8 | Mayor número de empresas exportadoras de aguaymanto. | ||
| 9 | Mayor diversificación de las exportaciones | ||
| Debilidades | Amenazas | ||
| 1 | Baja productividad laboral agrícola | 1 | Variabilidad de precios en últimos años. |
| 2 | Bajo rendimiento del aguaymanto | 2 | Amenaza de nuevos competidores |
| 3 | Altos sueldos gerenciales (por escasez de profesionales especializados) | 3 | Cambio climático. |
| 4 | Pocas universidades dentro de las 1000 mejores del mundo. | 4 | Amenaza de bajo rendimiento por único cultivo. |
| 5 | Pocos resultados en investigación y desarrollo | 5 | Barreras de ingreso a mercados internacionales. |
| 6 | Poca demanda interna del aguaymanto | 6 | Centralización de poder en los clúster o asociaciones. |
| 7 | Poca exportación de aguaymanto | 7 | Uso de productos sustitutos más baratos, como insumo o producto final. |
| 8 | Ineficiencia en los servicios de transporte aéreo | 8 | Tensiones comerciales entre Estados Unidos y China, y el Brexit. |
Las estrategias propuestas son las siguientes:
- Incrementar los gastos en investigación y desarrollo en biogenética, frío y transporte.
- Fortalecer el crecimiento del mercado externo aprovechando los TLC y otros convenios.
- Buscar nuevos nichos de mercado para el aguaymanto orgánico y fresco para exportación.
- Proteger nuestros recursos hídricos renovables con el mejor uso del recurso hídrico.
- Fortalecer los gremios empresariales de producción y agroexportación.
- Mejorar la calidad de las universidades para tener más y mejores profesionales.
- Fortalecer el crecimiento del mercado interno difundiendo los atributos del producto.
- Invertir en carreteras de calidad y mejorar los servicios de transporte aéreo y marítimo.
- Aprovechar las economías de escala para poder reducir costos frente a la competencia.
- Planes de contingencia para enfrentar los fenómenos producidos por el cambio climático.
- Desarrollar productos con valor agregado como es el caso del aguaymanto deshidratado.
Resultados estadísticos
A partir de los datos de la tabla 5, se desarrolló el cumplimiento de los objetivos e hipótesis.
Tabla 5
Indicadores seleccionados para las dimensiones y variables de estudio.
| País | Año | Y | X1 | X2 | X3 | X4 | Y1 | Y2 | Y3 | Y4 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ecuador | 2015 | 13 035,97 | 71 | 14 | 1 824 595 | 354 | 69,34 | 82,86 | 88,50 | 82,80 |
| Ecuador | 2016 | 11 884,72 | 60 | 14 | 1 907 090 | 366 | 58,69 | 87,91 | 87,84 | 76,55 |
| Ecuador | 2017 | 12 906,80 | 66 | 14 | 1 990 100 | 375 | 70,97 | 85,06 | 88,32 | 77,91 |
| Ecuador | 2018 | 12 551,18 | 82 | 14 | 2 202 500 | 386 | 60,07 | 87,36 | 89,66 | 81,74 |
| Ecuador | 2019 | 12 457,03 | 95 | 14 | 2 096 300 | 394 | 61,33 | 90,78 | 87,31 | 78,56 |
| Colombia | 2015 | 20 000,00 | 176 | 20 | 3 577 704 | 235 | 100,00 | 100,00 | 100,00 | 100,00 |
| Colombia | 2016 | 20 000,00 | 206 | 20 | 3 450 612 | 226 | 100,00 | 100,00 | 100,00 | 100,00 |
| Colombia | 2017 | 20 000,00 | 257 | 20 | 3 935 500 | 252 | 100,00 | 100,00 | 100,00 | 100,00 |
| Colombia | 2018 | 20 000,00 | 178 | 20 | 4 574 300 | 260 | 100,00 | 100,00 | 100,00 | 100,00 |
| Colombia | 2019 | 20 000,00 | 161 | 20 | 4 254 900 | 252 | 100,00 | 100,00 | 100,00 | 100,00 |
| Perú | 2015 | 18 227,76 | 17 | 55 | 2 141 738 | 222 | 61,00 | 141,30 | 90,56 | 96,24 |
| Perú | 2016 | 16 728,46 | 19 | 55 | 2 319 012 | 250 | 49,30 | 149,32 | 91,34 | 89,72 |
| Perú | 2017 | 17 943,14 | 29 | 55 | 2 537 801 | 262 | 63,27 | 144,41 | 89,01 | 90,47 |
| Perú | 2018 | 18 228,13 | 34 | 55 | 2 668 000 | 277 | 58,90 | 148,36 | 91,83 | 92,88 |
| Perú | 2019 | 18 187,29 | 38 | 55 | 2 330 362 | 277 | 56,46 | 153,73 | 91,71 | 91,74 |
Nota. Donde:
Y: Doble diamante global (área de diamante).
X1: Indicador clave de la condición de la demanda: Consumo aparente per cápita de
aguaymanto
(gramos).
X2: Indicador clave de estrategia, estructura y rivalidad empresarial: Número de
empresas
exportadoras.
X3: Indicador clave de las industrias relacionadas y de apoyo: Tráfico marítimo de
contenedores.
X4: Indicador clave de la condición de los factores: Salario mínimo mensual en US$.
Y1: Determinante global condición de la demanda.
Y2: Determinante global estrategia, estructura y rivalidad empresarial.
Y3: Determinante global industrias relacionadas y de apoyo (proveedores y sectores
conexos).
Y4: Determinante global condición de los factores.
Respecto a la competitividad como variable dependiente
El modelo econométrico obtenido es:
Log(Y)=8,613+0,097log(X1)+0,187log(X2)+0,173log(X3) - 0,439log(X4)
Por lo que se afirma: la mayor demanda, la mayor rivalidad empresarial, la mayor cantidad de proveedores y sectores conexos, así como el menor costo de los factores, determinan la mayor competitividad de la IAA en el Perú con una seguridad de 95%.
Respecto a la condición de la demanda
El modelo econométrico obtenido es: Y1 = 50,356 + 0,23774X1 por lo que se afirma: a mayor demanda mayor competitividad de la IAA en el Perú con una seguridad de 95%.
Respecto a la estrategia, estructura y rivalidad empresarial
El modelo econométrico obtenido es: Y2 = 68,804 + 1,436X2 por lo que se afirma: a mayor rivalidad empresarial mayor competitividad de la IAA en el Perú. con una seguridad de 95%.
Respecto a las industrias relacionadas y de apoyo
El modelo econométrico obtenido es: Y3 = 78,069 + 5,4e-06X3 por lo que se afirma: a mayor cantidad de proveedores mayor competitividad de la IAA en el Perú. con una seguridad de 95%.
Respecto a condición de los factores
El modelo econométrico es: Y4 = 127,3351 - 0,1258421X4+Ui Con Ui = 0,519888ui+ei por lo que se afirma: a menor costo de los factores mayor competitividad de la IAA en el Perú. con una seguridad de 95%.
Discusión
La figura 3 muestra la evolución de la competitividad (áreas de los diamantes globales).
Figura 3
Competitividad de la IAA de Perú y Ecuador con respecto a Colombia 2015-2019
En el año 2015 la competitividad de la IAA del Perú ha sido 8,86% menor que la de Colombia y en el año 2019 ha sido 9,06% menor. En el año 2015 la competitividad de la IAA de Ecuador ha sido 34,82% menor que la de Colombia y en el año 2019 ha sido 37,71% menor.
En el periodo 2015-2019, como se puede observar y corroborar en la tabla 3 y en la figura 2; Colombia ha sido más competitivo en la IAA comparado con Perú y Ecuador porque presenta tres determinantes globales de mayor valor como son: (1) condiciones de los factores, debido principalmente al menor salario mínimo mensual, al mayor rendimiento de aguaymanto, a sus mejores universidades y a la mayor cantidad de tierras agrícolas en la sierra, (2) condiciones de la demanda, debido principalmente a su mayor consumo interno y a sus mayores exportaciones de aguaymanto y (3) industrias relacionadas y de apoyo, debido principalmente al mayor tráfico marítimo de contenedores, al mayor índice de calidad y cantidad de proveedores locales.
Perú en este periodo ocupa el segundo lugar de estos tres países en competitividad de la IAA porque presenta un determinante global de mayor valor que Colombia y Ecuador como corresponde es la estrategia, estructura y rivalidad debido principalmente al mayor número de empresas exportadoras y al menor Índice de Concentración Herfindhal-Hirschman.
Ecuador solo ha tenido un determinante global de mayor valor que Perú y es el que corresponde a las condiciones de la demanda debido al mayor consumo interno de aguaymanto, a la mayor tasa anual de crecimiento poblacional y a las exportaciones de productos de alta tecnología.
Este modelo, para hallar los índices de competitividad, usa el procedimiento propuesto por Moon et al. (1998), técnica que ha sido ampliamente validada posteriormente por: Moon y Lee (2004) para el caso de empresas multinacionales, Pena-Vinces (2009) en el estudio de dos economías pequeñas en Chile y Perú; por Sardy y Fetscherin (2009) en la competitividad de la industria automotriz entre China, India y Corea; por Tsai et al. (2009) en la competitividad internacional de Taiwán y Corea; por Postelnicu y Ban (2010) en la competitividad de Rumania, y finalmente por Wyk (2010) en el análisis de la industria de diamantes en Bosnia (como se citaron en Castro-Gonzáles et al., 2013) y Sung (2016) en el caso de Corea del Sur y Dubai, y a nivel de los determinantes corroborado por lo sostenido por Porter (1991), Porter et al. (2000) y Porter (2003).
Obtenido el modelo econométrico se afirma que: a mayor demanda mayor competitividad de la IAA en el Perú con una seguridad de 95%, por lo cual se alinea esta hipótesis con las bases teóricas, es decir a mayor consumo interno mayor competitividad.
Obtenido el modelo econométrico se afirma a mayor rivalidad empresarial mayor competitividad de la IAA en el Perú con una seguridad de 95%, por lo cual se alinea esta hipótesis con las bases teóricas, en este caso, a mayor competencia local mayor competitividad.
Obtenido el modelo econométrico se afirma a mayor cantidad de proveedores y sectores conexos mayor competitividad de la IAA en el Perú con una seguridad de 95%, por lo cual se alinea esta hipótesis con las bases teóricas, es decir a mayor cantidad y calidad de proveedores mayor competitividad.
Obtenido el modelo econométrico se afirma que a menor costo de los factores mayor competitividad de la IAA en el Perú. Con una confianza de 95%, por lo cual se alinea esta hipótesis con las bases teóricas, es decir a menor costo de la mano de obra mayor competitividad.
Conclusiones
En el periodo 2015-2019 de acuerdo con el IVCR, que es el indicador de la variable dependiente, el país que presenta mayor competitividad de la industria agroexportadora del aguaymanto es Colombia, seguido por el Perú y en tercer lugar el Ecuador; y de acuerdo con el índice global, que es el indicador global de la competitividad, representado por el tamaño de los diamantes globales (área de los diamantes), también se obtienen los resultados en el mismo orden.
Obtenido el modelo econométrico se afirma que la mayor demanda, la mayor rivalidad empresarial, la mayor cantidad de proveedores y sectores conexos, así como el menor costo de los factores, determinan la mayor competitividad de la industria agroexportadora del aguaymanto en el Perú con una seguridad de 95%.
Obtenido el modelo econométrico se afirma que: a mayor demanda. mayor competitividad de la IAA en el Perú con una seguridad de 95%.
Obtenido el modelo econométrico se afirma que: a mayor rivalidad empresarial, mayor competitividad de la IAA en el Perú. con una seguridad de 95%.
Obtenido el modelo econométrico se afirma que, a mayor cantidad de proveedores y sectores conexos, mayor competitividad de la IAA en el Perú con una seguridad de 95%.
Obtenido el modelo econométrico se afirma que, a menor costo de los factores, mayor competitividad de la IAA en el Perú. con una confianza de 95%.
Referencias Bibliográficas
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Datos del envío
Fecha de recepción: 02/02/2022
Fecha de aceptación: 19/04/2023
Correspondencia
Jorge Antonio Ramírez Rodríguez
jramirezr@unasam.edu.pe