Modelos econométricos para medir la seguridad alimentaria
"Análisis metodológico para la modelación de la seguridad alimentaria a nivel nacional."
Diana P. Giraldo; Manuel J. Betancur y Santiago Arango, Colombia, 2010.
*El presente constituye un resumen del trabajo realizado por los autores citados anteriormente.
RESUMEN
Investigar: Crisis alimentaria de los 70°s
Dinámica de sistemas: herramienta de simulación que permite el análisis de relaciones causales, el establecimiento de variables críticas y la evaluación de escenarios a favor de una efectiva toma de decisiones.
"La carencia de Seguridad Alimentaria (SA) afecta a más de 1,020 millones de personas en el mundo y, en Colombia a más de 6 millones"
Fuente: Naciones Unidad (2009). Programa mundial de la Alimentación. New York. USA.
Food and Agriculture Organization of the United Nations, (2009). The State of Food Insecurity in the World. Rome.Italy.
1. INTRODUCCIÓN
¿Cuál es el propósito del modelamiento?
R= "Permite entender cuál podría ser el efecto de determinadas decisiones dadas unas condiciones específicas (FUTURO), o de realizar proyecciones basados en tendencias históricas." (PASADO) "[...] Diferentes modelos han sido desarrollados en orden de entender sus dinámicas, con el ánimo de proyectar, predecir, analizar consecuencias futuras de decisiones, o encontrar la decisión más óptima dentro de las posibles." [pp. 2.1]
Cita: "[...] Lo anterior hace que el análisis y la intervención en la SA nacional sea reconocido como un asunto complejo debido a la cantidad de interacciones presentes en el sistema"
Oferta alimentaria versus demanda de alimentos
Importante Cita: "La interacción entre políticas agrícolas y alimentarias, la oferta y demanda de alimentos, factores socio-económicos a un micro y macro nivel, y la planeación multisectorial, son consideradas cruciales para encontrar una solución a la carencia de SA."
Fuente: Maxwellm, S. (1997). Implementing the World Food Summit Plan of Action: organizational issues in multi-sectoral planning. Food Policy, Vol. 22 No 6, pp. 515-531.
2.METODOLOGÍAS TRADICIONALES DE MODELAMIENTO DE SISTEMAS ALIMENTARIOS
2.1 Contexto
2.2 Modelamiento para la comprensión y manejo de sistemas socio-económicos
"Los modelos [para la comprensión] de sistemas socioeconómicos pueden ser clasificados en cuatro categorías:
a) Dinámica de Sistemas (DS);
b) Econometría;
c) Input-Output y;
d) Optimización.
2.2.1 Modelos de simulación
Simulación = Predicción: se define como un método que modela la operación del "mundo real", los procesos, sistemas o eventos mediante el uso de un sofware computacional.
[...] La simulación depende de un entendimiento teórico de un fenómeno con el fin de construir una representación computacional.
Modelos de simulación pueden ser descriptivos o explorativos
Econometría: La formulación de un modelo econométrico puede dividirse en DOS FASES SECUENCIALES. En la primera se identifica el problema y se define su trayectoria ¿? En esta fase la precisión cuantitativa es innecesaria y probablemente inalcanzable puesto que la información disponible aún no es suficiente para decidir qué elementos del sistema son significativamente importantes y cómo están relacionados.
En la segunda fase, se define la formulación de las variables, las relaciones entre éstas y la estructura del modelo. [...] Aquí la precisión cuantitativa tiene mayor importancia, ya que en esta se estiman los valores de los parámetros de las ecuaciones. La principal técnica usada para obtener los parámetros de los modelos econométricos es la estimación de mínimos cuadrados. ---> Este es un método que encuentra el grupo de parámetros que mejor se adaptan a un postulado general de relaciones para datos históricos y que, además, proporciona una medida cuantitativa del ajuste a dicho postulado.
El análisis input-output es una manera de representar flujos de dinero, recursos o productos entre productores y consumidores en una economía nacional o regional.
Ventajas: Permite observar las interacciones entre los diversos actores pero también puede proporcionar el modelo de un sistema productivo interdependiente, desagregado y una representación interna consistente de un sistema complejo.
Desventajas: Sólo se pueden emplear a corto plazo y para la extrapolación de cambios marginales de condiciones históricas.
La Dinámica de Sistemas es un paradigma de modelización de carácter estructuralista que permite reproducir patrones de comportamiento de sistemas complejos. --> Aplciable a cualquier sistema dinámico caracterizado por la interdependecia, mutua interacción, retroalimentación de información y causa circular.
Causalidad circular --> variable A influencia en la variable B y esta a su vez en la variable A --> Estos ciclos pueden ser de refuerzo o de balance
Ventajas: Es aplicable para el entendimiento del comportamiento de sistemas con causalidad compleja y variantes en el tiempo
Búsqueda en las condiciones iniciales que conducen a cambios abruptos y no lineales (puntos de inflexión, catástrofes y aparición de círculos viciosos o virtuosos).
*Trata eficientemente problema en un nivel alto de abstracción, y se enfoca en niveles macros y estratégicos (dinámicas poblacionales, estudios sectoriales, ecosistemas, etc).
*Estudia el comportamiento de sistemas con causalidad compleja y cambios en el tiempo
2.2.1 Modelos de optimización
Métodos de optimización --> Se clasifican en dos: clásicos (LOCAL optimización lineal, lineal entera mixta, no lineal, estocástica, dinámica) y meta heurísticos (GLOBAL algoritmos evolutivos, método del recocido simulado o las búsquedas heurísticas).
Estos modelos típicamente incluyen una función objetivo (medida cuantitativa del funcionamiento del sistema que se desea optimizar -maximizar o minimizar-), variables (decisiones a tomar para afectar el valor de la función objetivo) y restricciones (relaciones -ecuaciones o inecuaciones- que ciertas variables están obligadas a satisfacer).
Modelos para analizar la SA más reconocidos:
Modelo IMPACT (desarrollado por el IFPRI)
World Food Model (desarrollado por la FAO)
Policy Dialogue Model. A water and food security planning tool (desarrollado por el IWMI)
Desventaja: Estos modelos se basan en datos históricos, los cuales implícitamente suponen que las tendencias históricas de las variables claves se MANTENDRÁN en el futuro
Metodologías utilizadas para el análisis de estados alimentarios
Ventajas: Permite observar las interacciones entre los diversos actores pero también puede proporcionar el modelo de un sistema productivo interdependiente, desagregado y una representación interna consistente de un sistema complejo.
Desventajas: Sólo se pueden emplear a corto plazo y para la extrapolación de cambios marginales de condiciones históricas.
La Dinámica de Sistemas es un paradigma de modelización de carácter estructuralista que permite reproducir patrones de comportamiento de sistemas complejos. --> Aplciable a cualquier sistema dinámico caracterizado por la interdependecia, mutua interacción, retroalimentación de información y causa circular.
Causalidad circular --> variable A influencia en la variable B y esta a su vez en la variable A --> Estos ciclos pueden ser de refuerzo o de balance
Ventajas: Es aplicable para el entendimiento del comportamiento de sistemas con causalidad compleja y variantes en el tiempo
Búsqueda en las condiciones iniciales que conducen a cambios abruptos y no lineales (puntos de inflexión, catástrofes y aparición de círculos viciosos o virtuosos).
*Trata eficientemente problema en un nivel alto de abstracción, y se enfoca en niveles macros y estratégicos (dinámicas poblacionales, estudios sectoriales, ecosistemas, etc).
*Estudia el comportamiento de sistemas con causalidad compleja y cambios en el tiempo
2.2.1 Modelos de optimización
Métodos de optimización --> Se clasifican en dos: clásicos (LOCAL optimización lineal, lineal entera mixta, no lineal, estocástica, dinámica) y meta heurísticos (GLOBAL algoritmos evolutivos, método del recocido simulado o las búsquedas heurísticas).
Estos modelos típicamente incluyen una función objetivo (medida cuantitativa del funcionamiento del sistema que se desea optimizar -maximizar o minimizar-), variables (decisiones a tomar para afectar el valor de la función objetivo) y restricciones (relaciones -ecuaciones o inecuaciones- que ciertas variables están obligadas a satisfacer).
"Resolver un problema de optimización consiste en encontrar el valor que deben tomar las variables para hacer óptima la función objetivo satisfaciendo el conjunto de restricciones."
Ventaja: Son la mejor técnica si el problema consiste en hallar la mejor selección de entre un conjunto de alternativas y si el sistema a optimizar es relativamente estático y libre de retroalimentación
Desventaja: Los sistemas sociales, económicos y ecológicos pocas veces son estáticos y sin retroalimentación.
2.3 Modelamiento en la Seguridad Alimentaria
Las metodologías más utilizadas para estos análisis se han basado en dos tipos:
a) Modelos de proyección de tendencia
Estos modelos pronostican la brecha entre el consumo y la producción alimentaria para un país o región, suponiendo que los precios relativos son constantes en el tiempo, la producción y el consumo son proyectadas por separado de acuerdo con su tendencia histórica.
Esta proyección se clasifica en dos tipos:
Modelos puros de proyección de tendencia: Comprende la mayoría de modelos en esta categoría, la diferencia entre la proyección del consumo y de la producción genera una brecha (gap), que si es positiva indica ESCASEZ de alimentos o si es negativa indica un SUPERÁVIT de alimentos.
Modelos extendidos de proyección de tendencia: De igual forma generan la proyección de la brecha alimentaria y luego utiliza esa información para construir un modelo de comercio espacial para distribuir el déficit o superávit entre las regiones o países.
b) Modelos de comercio mundial de equilibrio (Modelos de precios endógenos) que permite la interacción entre países y regiones a través del comercio.
Estos modelos predicen volúmenes de mercado y precios de los productos.
"TODOS LOS MODELOS ACTUALES USADOS PARA PROYECTAR LA SITUACIÓN MUNDIAL ALIMENTARIA SE UBICAN EN ESTA CLASIFICACIÓN."
Los siguientes dos métodos son los más utilizados en esta categoría, pero no son los únicos:
c) Modelos espaciales :
Hacen dos tipos de predicciones, proyectar el comercio neto de una región y el flujo del comercio por fuentes y destinos.
d) Modelos NO espaciales de comercio mundial:
Predicen sólo la posición del comercio neto de un país, sin especificar las fuentes de importación o el destino de las exportaciones
Modelos para analizar la SA más reconocidos:
Modelo IMPACT (desarrollado por el IFPRI)
World Food Model (desarrollado por la FAO)
Policy Dialogue Model. A water and food security planning tool (desarrollado por el IWMI)
Desventaja: Estos modelos se basan en datos históricos, los cuales implícitamente suponen que las tendencias históricas de las variables claves se MANTENDRÁN en el futuro
Metodologías utilizadas para el análisis de estados alimentarios
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| Fuente: Giraldo, D.; Betancur, M.J.; Arango, S. (2010) |
3. NUEVOS REQUERIMIENTOS METODOLÓGICOS
Cita: "La SA se describe como un sistema complejo, de orden socio-económico, debido a que: intervienen las decisiones del hombre, presenta cambios a través del tiempo, es de comportamiento dinámico, presenta relaciones no lineales, con retroalimentación múltiple de subsistemas, de naturaleza abierta, compuesto de parte so subsistemas interdepedientes entre ellos."
Fuente: Saeed, K. (1994), Development Planning and Policy Design. A system dynamics approach. Avebury. Asian Institute of Technology.
Cita: "La SA se describe como un sistema complejo, de orden socio-económico, debido a que: intervienen las decisiones del hombre, presenta cambios a través del tiempo, es de comportamiento dinámico, presenta relaciones no lineales, con retroalimentación múltiple de subsistemas, de naturaleza abierta, compuesto de parte so subsistemas interdepedientes entre ellos."
Fuente: Saeed, K. (1994), Development Planning and Policy Design. A system dynamics approach. Avebury. Asian Institute of Technology.
4. APROXIMACIÓN CON DINÁMICA DE SISTEMAS AL PROBLEMA DE SEGURIDAD ALIMENTARIA
IMPORTANTE ¿Cómo iniciar a desglosar el estudio de SA?
1. Estudiar el comportamiento de su estructura y el efecto de políticas propuestas-
2. "Partiendo de la interacción entre los tres componentes principales cubiertos por la SA desde un enfoque tradicional, tales como: 1) Disponibilidad, 2) Acceso y 3) Estabilidad entre la producción media y los medios para adquirirlos."
3. Identificaron 4 variables críticas: La producción de alimentos, precios de los alimentos básicos necesarios, ingreso per cápita y proporción de población sin acceso a las necesidades básicas calóricas.
5. COMENTARIOS FINALES
Con el fin de explicar el entendimiento, análisis y experimentación del sistema alimentario, se han empleado diversos modelos, tales como los econométricos y causales-descriptivos --> Sus resultados de estos modelos sirven de insumos para formular-evaluar políticas.
Modelos econométricos --> apropiados a CORTO PLAZO --> Empleados para evaluar la estructura de la demanda, cambios en los precios, cambios en los factores de producción --> Su principal desventaja es que no considera escenarios "aleatorios" o no previstos por ejemplo: que no existen mercados perfectos y en equilibrio o la falta de información de los tomadores de decisiones.
Técnicas de optimización --> Sirve para seleccionar la mejor opción en un conjunto de posibles alternativas
Modelos de dinámica de sistemas (Modelos causales-descriptivos) --> Son los más adecuados para análisis a LARGO PLAZO --> Permiten un entendimiento general o formulación de políticas para sistemas agregados.
La selección de una metodología apropiada requiere:
1. Claridad del objetivo o problema de estudio
IMPORTANTE ¿Cómo iniciar a desglosar el estudio de SA?
1. Estudiar el comportamiento de su estructura y el efecto de políticas propuestas-
2. "Partiendo de la interacción entre los tres componentes principales cubiertos por la SA desde un enfoque tradicional, tales como: 1) Disponibilidad, 2) Acceso y 3) Estabilidad entre la producción media y los medios para adquirirlos."
3. Identificaron 4 variables críticas: La producción de alimentos, precios de los alimentos básicos necesarios, ingreso per cápita y proporción de población sin acceso a las necesidades básicas calóricas.
5. COMENTARIOS FINALES
Con el fin de explicar el entendimiento, análisis y experimentación del sistema alimentario, se han empleado diversos modelos, tales como los econométricos y causales-descriptivos --> Sus resultados de estos modelos sirven de insumos para formular-evaluar políticas.
Modelos econométricos --> apropiados a CORTO PLAZO --> Empleados para evaluar la estructura de la demanda, cambios en los precios, cambios en los factores de producción --> Su principal desventaja es que no considera escenarios "aleatorios" o no previstos por ejemplo: que no existen mercados perfectos y en equilibrio o la falta de información de los tomadores de decisiones.
Técnicas de optimización --> Sirve para seleccionar la mejor opción en un conjunto de posibles alternativas
Modelos de dinámica de sistemas (Modelos causales-descriptivos) --> Son los más adecuados para análisis a LARGO PLAZO --> Permiten un entendimiento general o formulación de políticas para sistemas agregados.
La selección de una metodología apropiada requiere:
1. Claridad del objetivo o problema de estudio
Fuente: Giraldo, D.; Betancur, M.J.; Arango, S. (2010). Análisis metodológico para la modelación de la seguridad alimentaria. Facultad de Ciencias Agropecuarias, Vol. 8 No 1, pp. 8- 17. Enero- Junio 2010.
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