Relación y causalidad de la competitividad de la exportación y el precio del grano
de cacao en Perú
Relationship and causality between export competitiveness and product price cocoa bean
in Peru
DOI: http://dx.doi.org/10.21704/ne.v7i2.2204
© El autor. Este artículo es publicado por la revista Natura@economía de la Universidad Nacional Agraria La Molina. Este
es un artículo de acceso abierto, distribuido bajo los términos de la Licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional.
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Forma de citar el artículo: Castagnino, C., Callirgos, M., Guillén, L., & Rodriguez, A. (2022). Relación y causalidad de
la competitividad de la exportación y el precio del grano de cacao en Perú. Natura@economía, 7(2), 149-161. http://dx.doi.
org/10.21704/ne.v7i2.2204
Claudio Stefano Sabino Castagnino Pastor1; Marianela Callirgos Luk 1; Luis Alberto Guillén
Vidal1; Angelica Maria Rodriguez Garcia1
1 Facultad de Economía y Planicación, Universidad Nacional Agraria La Molina, Lima- Perú.
* Autor de correspondencia: ccastagnino@lamolina.edu.pe
* https://orcid.org/0000-0002-7362-2834
Recepción: 10/07/2022; Aceptación: 15/12/2022; Publicación: 30/12/2022
Resumen
El objetivo de esta investigación aborda la relación y causalidad de la competitividad del cacao y sus
derivados exportados, y el precio del grano del cacao (Pcacao). Para este propósito, se determinó el
Índice de Ventajas Comparativas Reveladas del cacao y sus derivados (IVCR cacao); seguidamente,
se evaluó econométricamente la estacionariedad de las variables IVCR cacao y Pcacao. Se procedió
a la determinación de la relación a largo plazo mediante la prueba de cointegración de Johansen y
la prueba de Vector de Corrección de Errores para la expresión de cointegración del período 2001-
2018. Los resultados del IVCR cacao demostraron incrementos en la competitividad del cacao hasta
obtener un nivel de ventajas competitivas para Perú. Asimismo, la prueba de Vector de Corrección
de Errores demostró una expresión de cointegración, al igual que la prueba de cointegración de
Johansen, que mostró una relación a largo plazo entre el IVCR cacao y el Pcacao. En conclusión, se
puede armar que durante el período de 2001 a 2018, la competitividad del cacao y sus derivados,
así como los precios del grano del cacao, estuvieron asociados, siendo el precio del grano de cacao
el que incidió en la competitividad del mismo.
Palabras clave: Índice de Balassa; cacao peruano; prueba de Johansen; prueba de Phillip Perron;
prueba de Dickey-Fuller.
Natura@economía 7(2): 149-161(2022)
Natura@economía
ISSN 2226-9479 (Versión electrónica)
Website: http://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/neu
ARTÍCULO ORIGINAL – RESEARCH ARTICLE
Relación y causalidad de la competitividad de la exportación y el precio del grano de cacao en Perú.
150
Julio - Diciembre 2022
Abstract
The objective of this research addresses the relationship and causality of the competitiveness
of cocoa and its exported derivatives, and the price of cocoa beans (Pcacao). For this purpose,
the Index of Revealed Comparative Advantages of cocoa and its derivatives (IVCR cocoa) was
determined; Next, the stationarity of the IVCR cocoa and Pcacao variables was econometrically
evaluated. The long-term relationship was determined using the Johansen cointegration test and
the Error Correction Vector test for the cointegration expression for the period 2001-2018. The
results of the IVCR cocoa demonstrated increases in the competitiveness of cocoa until obtaining a
level of competitive advantages for Peru. Likewise, the Error Correction Vector test demonstrated
a cointegration expression, as did the Johansen cointegration test, which showed a long-term
relationship between IVCR cocoa and Pcacao. In conclusion, it can be stated that during the period
from 2001 to 2018, the competitiveness of cocoa and its derivatives, as well as the prices of the
cocoa bean, were associated, with the price of the cocoa bean being the one that inuenced its
competitiveness.
Keywords: Balassa Index; Peruvian cocoa; Johansen test; Phillip test Perron; Dickey-Fuller test.
1. Introducción
El Perú, al integrarse al mundo comercial, ha
sido miembro de la Organización Mundial del
Comercio (OMC) desde el 1 de enero de 1995 y
del Acuerdo General sobre Aranceles Aduaneros
y Comercio (GATT) desde el 7 de octubre de
1951 (Organización Mundial del Comercio,
2024). Hasta octubre de 2023, ha rmado 32
tratados comerciales vigentes, entre los cuales se
encuentran los acuerdos con la Unión Europea
en 2005, Estados Unidos en 2009 y China en
2010, de acuerdo con el International Trade
Center en el 2023.
Asimismo, con la Ley de Promoción Agraria, la
producción agrícola destinada a la exportación
ha experimentado un crecimiento acelerado
entre 2007 y 2017, registrando incluso tasas
superiores a las de la producción agrícola total.
En esa década, por ejemplo, la producción
destinada a la agroexportación creció, en
promedio, un 64 por ciento por año, mientras
que el total de la producción agrícola creció solo
un 3,4 por ciento (Castellares et al., 2018).
Ante el incremento de las exportaciones
peruanas de cacao y derivados (2002-2018), con
países que importan y/o exportan cacao y sus
derivados, como Alemania, en un contexto de
mayor participación en el mercado global y una
oferta agroalimentaria más diversicada, Perú
se ha beneciado aparentemente al aumentar sus
exportaciones agroalimentarias (International
Trade Center, 2019).
El dinamismo económico del país, tras décadas
de alto crecimiento, ha debilitado la capacidad de
generación de bienestar de la economía peruana
en períodos anteriores a 2018. Esta capacidad
se consolidó sobre la base de fortalezas como la
apertura comercial y la estabilidad, tanto scal
como monetaria. Pese a que estas fortalezas son
sumamente relevantes, ya no son sucientes
para que el Perú se convierta en un país más
competitivo y productivo después de un
crecimiento económico. Asimismo, de acuerdo
con el Ministerio de Economía y Finanzas
del Perú, en 2019 el exministro de Economía,
Oliva, armó: “Este contexto coloca al Perú
frente a una serie de desafíos estructurales que
actualmente limitan el potencial de crecimiento
del país. Los hogares peruanos estarían más
conectados y nuestros negocios serían más
productivos si resolvemos los cuellos de botella
en la dotación y gestión de la infraestructura
pública”.
El precio del grano de cacao y sus derivados
industriales está supeditado al precio de las
bolsas de productos en el mundo, siendo bajo
el margen asignado a los actores de la cadena.
Esto depende de cada zona productora y de
la calidad (Guzmán y Chire, 2019). En este
contexto, la organización de los productores es
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Castagnino, C., Callirgos, M., Guillén, L., Rodriguez, A. (2022). Natura@economía, 7(2), 149-161.
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escasa; por lo tanto, el incremento en los precios
del grano de cacao, en lugar de actuar como
un factor positivo, fomenta la fragmentación
de la cadena de comercialización. Esto resulta
en pequeñas cooperativas o intermediarios que
operan de forma independiente, sin capacidad
para negociar directamente con los clientes.
Esta fragmentación se traduce en ineciencias
y costos adicionales (Morales et al., 2015).
Por consiguiente, las grandes empresas de la
industria del cacao y el chocolate buscan fuentes
sostenibles de cacao. Se recomienda difundir,
en el ámbito internacional, los resultados
y el impacto socioeconómico que se vayan
alcanzando, con el n de captar fondos para el
crecimiento de este modelo de negocio (Morales
et al., 2015).
Según el Ministerio de Agricultura y Riego del
Perú (2019), a pesar de lo expuesto, la producción
peruana de cacao en grano se incrementó
sostenidamente en el período 2009-2018 a una
tasa promedio anual del 15,6 por ciento. Cabe
destacar que el Perú es considerado uno de los
principales productores y proveedores de granos
de cacao nos y de aroma, y que es el segundo
productor de cacao orgánico a nivel mundial.
Asimismo, el 60 por ciento de la biodiversidad
existente de cacao (material genético) se
encuentra en este país.
En este contexto, el presente estudio tiene como
objetivo evaluar la relación de competitividad
del cacao y sus derivados exportados, así
como los precios del grano de cacao de los
productores peruanos, mediante el indicador
de competitividad y la relación a largo plazo
durante el período 2001-2018. Esto permitió
encontrar la asociación entre la variable de
estudio.
2. Materiales y método
En esta investigación, se aplicó la prueba de
cointegración de Johansen y el Modelo de
Vector de Corrección de Errores (VECM)
para identicar la relación a largo plazo y la
dependencia entre las variables. El grano de
cacao, un producto de exportación importante
para Perú, fue estudiado en relación con la
competitividad, lo que permitió entender su
impacto en la economía del país. Además, se
examinó cómo el precio del grano de cacao
inuye en la competitividad de este commodity a
lo largo del tiempo y su relación de dependencia.
Variables
Entre las variables se incluye el índice de
competitividad comparada revelada, que se
compone de las exportaciones de cacao y sus
derivados del Perú, las exportaciones de cacao y
sus derivados a nivel mundial, las exportaciones
totales de productos agroalimentarios (alimentos
procesados) del Perú y las exportaciones totales
de productos agroalimentarios (alimentos
procesados) a nivel mundial (International Trade
Center, 2019); así como los precios del grano de
cacao del productor en Perú (USD/TM), según
la Organización de las Naciones Unidas para la
Alimentación y la Agricultura (2019). Además,
se considera el deactor para convertir los
precios nominales a dólares constantes de 2010,
proporcionado por el Banco Mundial (2019), en
el período de 2001 a 2018.
Índice de Ventajas Comparativas Reveladas
(IVCR)
El índice IVCR de Balassa (1965), que se
basa en la participación relativa de los países
en las exportaciones mundiales (o en una
zona de comercio regional) de productos
diferentes, sigue siendo el índice VCR (Ventajas
Comparativas Reveladas) estándar en la
bibliografía, más de cuarenta años después de su
creación (Stellian y Danna-Buitrago, 2022). No
obstante, el índice IVCR de Balassa continúa
siendo la metodología más utilizada debido a
su sencillez de interpretación; por lo tanto, se
emplea en el presente estudio de investigación
(Podoba et al., 2021).
Existen diferentes deniciones sobre la teoría de
la ventaja comparativa. De acuerdo con Buendía
(2013), en la teoría tradicional de la ventaja
comparativa, que precedió a la de la ventaja
competitiva, la competitividad de las naciones
dependía de la dotación de factores heredados
(recursos naturales, recursos humanos y
Relación y causalidad de la competitividad de la exportación y el precio del grano de cacao en Perú.
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capital), así como de las economías de escala
y de variables macroeconómicas (como la tasa
de interés o el tipo de cambio). Sin embargo,
estas causas fueron opacadas por la evolución
de la tecnología y su carácter endógeno en el
crecimiento económico.
Para Arias y Segura (2004), la ventaja
comparativa presenta dos signicados. El
primero se relaciona con la comparación de
la eciencia en la producción de dos países;
aquel que tenga el costo de oportunidad más
bajo es relativamente más eciente y, por lo
tanto, posee ventaja comparativa. El segundo
signicado se reere a la eciencia de las
diferentes producciones en el mercado interno,
donde los productos se comparan en términos
de sus ganancias y ahorros por unidad de divisas
utilizadas.
Hay que aclarar que la ventaja comparativa y la
ventaja absoluta no se reeren a lo mismo. Por
un lado, la ventaja absoluta la tienen los países
con menores costos de producción, mientras
que la ventaja comparativa corresponde a
aquellas economías que poseen un menor costo
de oportunidad de los recursos. De este modo,
los países se benecian de la especialización y
comercian según sus ventajas.
Según el enfoque de integración económica
de Balassa, basado en el Índice de Ventaja
Comparativa Revelada (IVCR), explicado por
Durán y Álvarez (2008), se mide el grado de
importancia económica de un producto en la
dinámica que establece el comercio exterior
entre dos mercados, en comparación con la
participación económica del mismo producto
en las exportaciones hacia el resto del mundo.
Sin embargo, Gómez y Gonzáles (2017, citado
por Siggel, 2006) arman que en la literatura
empírica se utiliza frecuentemente el índice
de Balassa de ventaja comparativa revelada
(IVCR) para medir la ventaja comparativa.
Esta medida reeja el éxito de los países en la
exportación en relación con una norma mundial.
Las exportaciones pueden ser el resultado
de subsidios u otros incentivos económicos
proporcionados; por ejemplo, un tipo de cambio
real desalineado (Tashu, 2018). Tales incentivos
pueden incrementar la competitividad, pero
no necesariamente la ventaja comparativa.
Por lo tanto, los índices de IVCR miden la
competitividad más que la ventaja comparativa.
Desde todos los puntos de vista, el cálculo denido
para el IVCR, referido a las exportaciones, se
presenta mediante la siguiente expresión: el
numerador es un indicador calculado como el
cociente entre las exportaciones de un producto
X de un país y las exportaciones totales de
productos de ese mismo país. El denominador,
por su parte, es un indicador calculado como el
cociente entre las exportaciones de un producto
X a nivel mundial y las exportaciones totales de
productos a nivel mundial (Durán y Álvarez,
2008).
El Índice de Ventaja Comparativa Revelada
permitió calcular el grado de importancia del
cacao y sus derivados en las exportaciones de
Perú (XCp) en relación con sus exportaciones
totales de agroalimentarios y alimentos
procesados (XAgrop). Este índice se compara
con las exportaciones mundiales de cacao y
derivados (XCm) respecto a las exportaciones
totales de agroalimentarios y alimentos
procesados a nivel mundial (XAgrom). También
se considera el Índice de Competitividad
Comparativa Revelada del cacao (IVCR). Para
todo “t”, se reere al tiempo en años, desde
2000 hasta 2018.
(1)
IVCR
XCp XAgrop
XCm XAgrom
t
t
t
t
t
=
En referencia a la ponderación de las ventajas
comparativas, Durán y Álvarez (2008)
argumentan que las escalas signican lo
siguiente: de +0,33 a +1, donde hay ventaja
para el país; de -0,33 a -1, donde hay desventaja
para el país; y de -0,33 a +0,33, donde existe
una tendencia hacia un comercio intra-producto
(intercambio de productos similares).
Pruebas de estacionariedad
Las pruebas de estacionariedad determinan
si existe problemas de estacionariedad1. La
1 Estacionariedad en términos generales, una serie de tiempo
es estacionaria, de manera informal, si sus características
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Castagnino, C., Callirgos, M., Guillén, L., Rodriguez, A. (2022). Natura@economía, 7(2), 149-161.
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expresión de la prueba de estacionariedad
Dickey-Fuller aumentada se dene como (2):
(2)
Para todo, se dene: = la serie de tiempo, y
={IVCR del Cacao, Precio del grano del Cacao};
Δ = la primera diferencia; μ = la constante; β=
coeciente de la tendencia en el tiempo; ci =
coeciente de la diferencia de yt-i rezagado; k es
el rezago; t = es el tiempo de la tendencia de
la variable.
Δ yt-1 = (yt-1 - yt-2), Δ yt-2 = (yt-2 - yt-3), etc. =
el término error del ruido blanco. El número de
términos de diferencia rezagados que se debe
incluir, con frecuencia, se determina de manera
empírica, con la idea de incluir los términos
sucientes para que el término de error en (2)
no esté serialmente relacionado y sea posible
obtener una estimación insesgada de α, el
coeciente de yt-1 rezagado (Gujarati y Porter,
2010). Si la serie de tiempo se determinó que no
es estacionaria, se aplica la transformación con
la diferenciación (yt - yt-1). Una vez realizada la
transformación, se llevará a cabo la prueba de
estacionariedad hasta que la serie de tiempo sea
estacionaria (Enders,2015).
La prueba de estacionariedad de Phillip-Perron
se aplica en este caso por su robustez a largo
plazo que depende de las heterocedasticidades e
identica una variedad de correlaciones seriales
(Ullah et al., 2018). La ecuación de la prueba de
Phillips-Perron equivale a la expresión (3):
(3)
De acuerdo a la Expresión 3, = la serie
de tiempo; Δ = la primera diferencia; α = el
coeciente; = término del ruido blanco error
es I (0) y heterocedasticidad2. La prueba que
(por ejemplo, media, varianza y covarianza) son invariantes
respecto del tiempo; es decir, no cambian en relación con
el tiempo. Si no es así, tenemos una serie de tiempo no
estacionaria (Gujarati y Porter, 2010).
2 La heterocedasticidad como una condición en la que la
varianza de los errores en un modelo de regresión no es
constante a lo largo de las observaciones. En otras palabras,
los errores no tienen una dispersión uniforme, lo que puede
llevar a problemas en la estimación y validación del modelo
corrige el t-estadístico del coeciente (θ) del
modelo (Guo et al., 2023).
Se evaluó si las variables son estacionarias con
las pruebas trend (intercepción y tendencia),
drift(intercepción) y none (sin intersección
y sin tendencia) de Dickey-Fuller (Dickey y
Fuller, 1981) y las pruebas constant e trend
de Phillips-Perron (Phillips y Perron,1988).
En el contexto de la prueba de Dickey-Fuller,
el eigenvalue es relacionado para la ecuación
característica del proceso autorregresivo. La
función likelihood (verosimilitud) es usado para
estimar el parámetro del modelo (Kirchgässner
et al., 2013).
Si, para una prueba, el valor absoluto de la prueba
estadística es mayor que el valor absoluto del
valor crítico, la serie de tiempo es estacionaria.
Por el contrario, si el valor absoluto de la prueba
estadística es menor que el valor absoluto del
valor crítico, la variable no es estacionaria.
Además, se considera que una serie de tiempo
es estrictamente estacionaria si todos los
momentos de su distribución de probabilidad,
y no solo los dos primeros (es decir, la media
y la varianza), son invariantes respecto del
tiempo. Por consiguiente, una serie de tiempo
es no estacionaria cuando la media y la varianza
varían con el tiempo.
Sin embargo, si el proceso estacionario es normal,
el proceso estocástico débilmente estacionario
también es estrictamente estacionario, ya que
el proceso estocástico normal está del todo
especicado por sus dos momentos: la media y
la varianza (Gujarati y Porter, 2010).
La cointegración de Johansen
De acuerdo con Hamilton (1994), la
cointegración de Johansen se utiliza para
analizar las relaciones de largo plazo entre
variables de series de tiempo no estacionarias
(series que presentan tendencias y patrones
estacionales que cambian con el tiempo). Este
método permite identicar los vectores de
cointegración, lo que indica la presencia de una
econométrico (Gujarati y Porter, 2010).
Relación y causalidad de la competitividad de la exportación y el precio del grano de cacao en Perú.
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Julio - Diciembre 2022
relación able a largo plazo entre las variables.
La razón para utilizar la cointegración de
Johansen se basa en su habilidad para capturar
la relación a largo plazo entre las variables que
se desplazan en el tiempo. La base del modelo
matemático de Johansen se fundamenta en el
vector autorregresivo (VAR) y su representación
en el modelo de corrección de error (VECM).
Para realizar la prueba de Johansen, el modelo
VAR se transforma en su correspondiente
modelo VECM. De este modo, el modelo
VECM captura la relación a largo plazo entre las
variables mediante la corrección de los términos
del error (Asravor et al., 2023).
Johansen propone dos tasas diferentes de
likelihood. La prueba de Trace evalúa la
hipótesis nula de r vectores de cointegración
frente a la hipótesis alternativa de n vectores
de cointegración. Por otro lado, la prueba de
máximo eigenvalue examina la hipótesis nula
de r vectores de cointegración contra la hipótesis
alternativa de r + 1 vectores de cointegración
(Hjalmarsson y Österholm, 2007).
Modelo de Vector de Corrección de Errores
(VECM)
El modelo VECM se establece a partir de
la relación lineal entre las k variables no
estacionarias. Asimismo, captura la relación
a largo plazo en las variables, incluyendo el
término de corrección de error (Asravor et al.,
2023).
Asumiendo que K variables, y1, y2, …, yk se
colecten en el vector Y, son integrados en el
orden uno I (1), el siguiente caso es posible:
si no hay cointegración en todos o no existe
una o dos hasta k-1 vectores de cointegración
lineales independientes. En este caso nosotros
no podemos usar el procedimiento de una
ecuación única que permita como máxima una
relación de cointegración. Si nosotros tenemos
más de dos I (1) variables debemos primero
estimar el rango(r) de la cointegración, es decir,
el número de vectores de cointegración lineales
independientes (Kirchgässner et al., 2013).
La representación de los vectores de errores
se expresa, de manera habitual, modelando
un proceso de vectores de (p) rezagos; para
esta investigación, se utilizaron 4 rezagos. La
representación del VECM se describe como:
(4)
Donde, ΔYt es la primera diferencia de la
variable explicada Y en el tiempo t, donde Y
={IVCR del Cacao, Precio del grano del Cacao,
ΔYt-j, la primera diferencia de Y en tiempo t-j
hasta el regazo(p) menos 1, Aj, j = 1, 2,3, …p
son kxk dimensiones de la matriz perimetral,
siendo p el número óptimo de rezagados(4
rezagos) y k el número de variables(2 variables),
Dt representa el término determinístico y Ut
representa vectores residuales k-dimensiones
con la distribución normal en proceso con ruido
blanco3. La matriz Π representa la relación a
largo plazo de las variables: IVCR del Cacao y
Precio del grano del Cacao.
(5)
Dado que todos los componentes de Yt son
variables integrados en primer orden I (1), cada
componente de ΔYt…, ΔYt-p+1 es estacionario y
cada componente de Yt-1 es también I (1). Esto
hace que la relación (4) sea desequilibrada
siempre que Π tenga un rango total de k. En
este caso la inversa de la matriz Π-1 existe y
se puede resolver la expresión (4) por Yt-1
como una combinación lineal de las variables
estacionarias. Sin embargo, esto podría ser
contradictorio. Por lo tanto, Π debe tener un
rango reducido de r<k.
Π = Г В´(6)
(kxk) (kxk) (rxk)
3 Un proceso de ruido blanco se caracteriza por las siguientes
propiedades: Las variables aleatorias que componen el ruido
blanco no están correlacionadas entre sí, la suma de todas las
observaciones dividida por el número de observaciones es
cero y varianza constante (Gujarati y Porter, 2010).
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Castagnino, C., Callirgos, M., Guillén, L., Rodriguez, A. (2022). Natura@economía, 7(2), 149-161.
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Donde todas las matrices tienen rango
r, la columna de B contiene r vectores
independientes y cointegrados y la matriz Γ
tiene los llamados coecientes de carga que
mide la contribución de r a la relación a largo
plazo en diferentes ecuaciones del sistema.
B´Yt-1 son r combinaciones lineales estacionarias
que garantizan que las ecuaciones de sistema
estén equilibradas (4). Entonces, si r =0 no hay
cointegración, Π es la matriz cero y (4) es un
modelo de vectores autoregresivos (VAR) de
orden p-1 en ΔYt. Si r = k-1, el sistema contiene
exactamente una tendencia en común variables
aleatorias o estocástica y todas las variables del
sistema son pares cointegrados (Kirchgässner et
al., 2013).
Procedimiento
Se determinó el Índice de Competitividad
Comparativa Revelada (IVCR) de las
exportaciones FOB del cacao y derivados, así
como de las exportaciones agroalimentarias y
alimentos procesados del Perú y el mundo. Se
aplicaron las pruebas de Dickey-Fuller y Phillips-
Perron para determinar la estacionariedad de las
variables. En caso de encontrar problemas de
estacionariedad, se aplicaron las pruebas ADF y
PP en primera diferencia, obteniendo variables
estacionarias en el modelo.
Si todas las series están integradas de orden uno
(I (1)), se determina el rezago óptimo aplicando
los criterios de información: el criterio de error
de predicción (FPE), el criterio de información
de Akaike (AIC), el criterio de Hannan-Quinn
(HQ) y el criterio de Schwarz (SC) (Süssmuth,
2002).
Se ejecutó la prueba de Johansen para determinar
si las variables no cointegran, es decir, si no
están en el mismo orden I(n); por consiguiente,
no se puede realizar la prueba de cointegración
de Johansen. Esta prueba permite integrar las
series de orden uno para demostrar la existencia
de una relación a largo plazo entre los precios
del grano de cacao del productor y el IVCR del
cacao en Perú.
Finalmente, al encontrarse las variables
cointegradas, se aplicó el modelo de Vector
de Corrección de Errores (VECM), el cual
conrma la relación de cointegración entre las
variables y su dependencia mutua. En caso de
no existir cointegración entre las variables, se
aplica un vector autorregresivo irrestricto (VAR)
(Kirchgässner et al., 2013). Se utilizó el lenguaje
R para realizar las pruebas de estacionariedad y
cointegración, y E-Views para las pruebas del
VECM.
2. Resultados y discusión
En la gura 1 se observa una tendencia creciente
en el precio del grano de cacao y el IVCR desde
2001 hasta 2016. Sin embargo, en 2017, ambas
tendencias decrecen para estabilizarse en 2018.
Finalmente, las dos variables muestran
una relación directa en sus tendencias. Los
resultados del IVCR, la prueba de Dickey-
Fuller aumentada, la prueba de Phillips-Perron,
el rezago óptimo, la cointegración de Johansen
y el modelo de corrección de errores de Vectores
(VCEM) se aprecian en las tablas 1, 2, 3, 4, 5
y 6.
De la prueba de Dickey-Fuller presentada en
la Tabla 1, los valores absolutos de la prueba
estadística de las variables son mayores que
los valores absolutos de los valores críticos en
la primera diferencia, lo que demuestra que
las variables son estacionarias en la primera
diferencia I (1). Asimismo, la prueba de
Phillips-Perron, que se muestra en la Tabla 2,
señala la estacionariedad de las variables en
la primera diferencia I (1) cuando los valores
absolutos de la prueba estadística son mayores
que los valores absolutos de los valores críticos
(Gujarati y Porter, 2010).
Tal como se aprecia en la Tabla 3, el rezago
óptimo fue p (rezagos) = 4, debido a que las
pruebas de criterio de información AIC, HQ, SC
y FPE fueron menores en el rezago 4 que en los
otros rezagos.
Al realizar la prueba de cointegración, se
analizaron las variables en I (1) utilizando la
prueba de Johansen con cuatro rezagos. Las
variables se encontraban en niveles I (0) (ver
Tabla 4). Se observó que, bajo la hipótesis nula
Relación y causalidad de la competitividad de la exportación y el precio del grano de cacao en Perú.
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Figura 1: Evolución de los precios del grano del cacao por tonelada en miles de soles base del 2010
y el Índice de Competitividad Comparativas Reveladas (IVCR).
Tabla 1: Prueba de Dickey-Fuller aumentada
Valor Crítico para las
Pruebas Estadísticas Prueba Estadística
Pruebas 1 % 5 % 10 % Competitividad
del Cacao Precio del Grano
del Cacao
A nivel I (0)
Tendencia e intercepción -4,38 -3,6 -3,24 -1,89 -2,46
Intercepción -3,75 -3 -2,63 -0,88 -2,69***
Sin intercepción y sin tendencia -2,66 -1,95 -1,6 0,66 0,01
Primera Diferencia I (1)
Tendencia e intercepción -4,38 -3,6 -3,24 -3,35** -5,11*
Intercepción -3,75 -3 -2,63 -3,47** -4,90*
Sin intercepción y sin tendencia -2,66 -1,95 -1,6 -3,31* -5,02*
Nota. Ho: Raíz Unitaria. Ha: No Raíz Unitaria. Signicancia al 1%. 5% y 10% respectivamente *. ** y ***.
Valor Critico para los z
estadísticos: Prueba Estadística
Prueba 1 % 5 % 10 % Competitividad
del Cacao Precio del Grano
del Cacao
A nivel I (0)
Constante -3,89 -3,05 -2,67 -0,94 2,78***
Tendencia -4,62 -3,71 -3,30 -2,02 -2,40
Primera Diferencia I (1)
Constante -3,92 -3,07 -2,67 -3,47** -5,26*
Tendencia -4,67 -3,73 -3,31 -3,33*** -5,81*
Nota. Ho: Raíz Unitaria. Ha: No Raíz Unitaria. Signicancia al 1%. 5% y 10% respectivamente *. ** y ***.
Tabla 2: Prueba de Phillips-Perrón
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(r = 0), la prueba estadística (49,04) fue mayor
que el valor crítico del uno por ciento (30,45);
por consiguiente, se rechaza la hipótesis nula, lo
que indica que no existe cointegración.
En cuanto a la hipótesis alternativa (r = 1), la
prueba estadística (5,27) es menor que el valor
crítico del uno por ciento (16,26); de este modo,
se acepta la hipótesis alternativa, lo que sugiere
que hay cointegración. Por consiguiente, se
concluye que existe una relación a largo plazo
entre el Índice de Competitividad del cacao
del Perú y el precio del grano de cacao durante
el período de 2001 a 2018. Cabe destacar que
ambas variables son endógenas (Enders, 2015).
En la prueba de Vector de Corrección de
Errores (Tabla 5), se observó que hay una
expresión integrada (IVCR (-1) = 1.000000).
En la ecuación resultante (Tabla 5), el primer
coeciente es negativo (-1.47) y estadísticamente
signicativo, lo que indica que existe un modelo
de cointegración y una relación a largo plazo
entre las variables, donde IVCR es la variable
endógena.
En este contexto de apertura comercial, el 1
de enero de 1995, Perú se integró al comercio
Tabla 3: Rezago Óptimo
Criterio de InformaciónAIC(n) HQ(n) SC(n) FPE(n)
Rezagado Óptimo 4 4 4 4
1 2,69E+01 2,68E+01 2,71E+01 4,75E+11
2 2,71E+01 2,70E+01 2,75E+01 6,37E+11
3 2,71E+01 2,705E+01 2,77E+01 7,50E+11
4 2,62E+01* 2,60E+01* 2,70E+01* 4,43E+11*
*Rezago de menor valor por consiguiente óptimo.
Tabla 4: Prueba de Cointegración de Johansen entre Índice de Competitividad y Precio del grano del cacao
Tipo de prueba: seguimiento estadístico, con tendencia lineal con cointegración
Prueba Estadística Valor Crítico
10 % 5 % 1 %
r<=1| 5,27 10,49 12,25 16,26
r=0| 49,04 22,76 25,32 30,45
Tipo de prueba: estadístico del eigenvalue máximo (lambda máx). con tendencia lineal en la
cointegración
Prueba Estadística Valor Crítico
10 % 5 % 1 %
r<=1| 5,27 10,49 12,25 16,26
r=0| 43,77 16,85 18,96 23,65
mundial al convertirse en miembro de la OMC
(International Trade Center, 2023). Asimismo,
una ley de promoción agraria (Castellares et al.,
2018) y la estabilidad monetaria y scal (MEF,
2019) parecen explicar la tendencia positiva del
IVCR en el período 2001-2016.
Siguiendo con el análisis, el IVCR del cacao
correspondiente al año 2014, que fue de
0,96, podría tener una relación causal con el
incremento de las exportaciones de cacao en
grano, como indican Arroyo et al. (2016). En
la Tabla 5, podemos observar que el R-ajustado
de la ecuación resulta ser del 56,61%, lo que no
evidencia una correlación entre las variables.
Lo que se puede encontrar es una relación de
causalidad entre el precio y la competitividad
(IVC), basado en la expresión resultante
(Ecuación Resultante) de la Tabla 5. En lo que
respecta a las exportaciones de cacao en grano,
para el año 2014 se incrementaron notablemente,
alcanzando un valor FOB de 152 millones
de dólares a los países con los que Perú tiene
tratados de libre comercio. En este contexto, se
observa una participación del 30% en los Países
Bajos, 20% en Bélgica y 14% en Alemania, con
menos del 10% de participación en otros países.
Relación y causalidad de la competitividad de la exportación y el precio del grano de cacao en Perú.
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Julio - Diciembre 2022
Los valores del muestran una caída en el
índice, pasando de 1,40 en 2016 a 1,00 en
2017, y desde 2016 hasta 2018. La tendencia
del precio del grano de cacao es negativa (FAO,
2019). En consecuencia, se presume que los
grandes importadores de cacao buscan fuentes
sostenibles, por lo que es necesario dar a conocer
el impacto socioeconómico y, de esta forma,
captar nanciamiento para organizaciones del
cacao en Perú u otras propuestas de producción
y comercialización.
A partir de los resultados de las tablas 4, 5 y 6, se
puede armar que el precio del grano de cacao es
un incentivo a largo plazo para la competitividad
del cacao. Además, se puede presumir que otros
factores, como los diversos programas de ayuda
gubernamental y las organizaciones sin nes
de lucro, han mostrado interés en organizar
y desarrollar cooperativas de productores.
Este mecanismo tiene como objetivo apoyar
a miles de pequeños productores, mejorar su
productividad y reducir los costos unitarios
mediante el uso de tierras de alta calidad. En
consecuencia, se busca mejorar la renta de los
productores, aprovechando plenamente los
benecios de la subida de los precios del grano
de cacao a través de ventas colectivas (Scott et
al., 2015), lo cual ha incidido en la productividad
del mismo.
Muestra (ajustada): 2004 2018
Incluye observaciones: 15 después de ajustarse.
Ecuación de Cointegración = (coeciente)
IVCR (-1) = (1,00)
Precio del grano del cacao (-1) = (0,45)
@TREND (01) = (-0,08)
R-ajustado 72,11% y F-estadístico 4,65.
Ecuación Resultante
D(IVCR) = -1,47*(IVCR(-1) + 0,45*PRECIO_DEL_CACAO(-1) - 0,08*@TREND(01) – 0,56 ) +
0,93*D(IVCR(-1)) + 1,33*D(IVCR(-2)) + 0,44*D(PRECIO_DEL_CACAO(-1)) + 0,14 *D(PRECIO_DEL_
CACAO(-2)) - 0,13
El coeciente 0,14 es el único no es signicativo al 5%, R-ajustado 56,61% y F-estadístico de 4,65.
Tabla 5: Prueba de vector de corrección de errores y Método de Mínimo Cuadrados Ordinarios
(Gauss-Newton / Marquardt steps)
4. Conclusiones
Como resultado, podemos encontrar que
las exportaciones de cacao y sus derivados
obtuvieron ventajas comparativas que generaron
benecios para Perú en el periodo comprendido
entre 2001 y 2018, mostrando una tendencia
creciente en el índice de competitividad. La
prueba de cointegración de Johansen reveló una
relación de cointegración a largo plazo entre los
precios del grano de cacao de los productores
en Perú y el Índice de Ventajas Comparativas
Reveladas (IVCR), siendo los precios los que
determinan el IVCR. En conclusión, se puede
armar que, durante el periodo 2001-2018,
existió una relación de largo plazo entre los
precios del grano de cacao y la competitividad
del cacao y sus derivados en Perú, donde el
precio del grano de cacao inuye en el IVCR.
Conictos de intereses
Los autores rmante del presente trabajo de
investigación declara no tener ningún potencial
conicto de interés personal o económico
con otras personas u organizaciones que
puedan inuir indebidamente con el presente
manuscrito.
Rol del autor
CCP, CS, CM, GL y RA: Conceptualización,
Investigación, Escritura-Preparación del
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borrador original, Redacción-revisión y edición.
Fuentes de nanciamiento
Esta investigación no recibió ninguna
subvención especíca de ninguna agencia de
nanciación, sector gubernamental ni comercial
o sin nes de lucro.
Aspectos éticos / legales:
Los autores declaran no haber incurrido en
aspectos antiéticos ni haber omitido normas
legales.
ORCID y correo electrónico
Claudio
Stefano
Sabino
Castagnino
Pastor
ccastagnino@lamolina.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-7362-2834
Marianela
Callirgos
Luk
https://orcid.org/0009-0002-8659-2029
Luis
Alberto
Guillén
Vidal https://orcid.org/0000-0002-2949-0037
Angelica
Maria
Rodriguez
Garcia https://orcid.org/0000-0002-3104-9785
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