Análisis de los factores determinantes para la producción de maíz en Santa Cruz

Resumen

La producción de maíz en Bolivia es limitada por diversos factores, siendo que representa un importante aporte en la seguridad alimentaria en Bolivia por sus niveles de nutrientes que posee. A pesar de esto, la producción sólo alcanza para satisfacer la demanda interna del país, siendo el departamento de Santa Cruz el que mayor porcentaje aporta a la producción total. Asimismo, se planteó dos modelos econométricos con posibles variables que sean determinantes para la producción de maíz en el departamento de Santa Cruz y luego se procedió a analizar los modelos. Las variables de los modelos son: rendimiento de la producción de maíz, superficie cultivada, precio internacional de maíz y producción de sorgo que corresponden al periodo entre 1984-2019. Los modelos demostraron ser representativos y la variable rendimiento del cultivo resultó ser determinante para la producción en ambos modelos. En el primer modelo econométrico la variable de superficie cultivada y la variable dummy que se utilizaron fueron representativas. Sin embargo, en el segundo modelo demostró que un cambio en la producción de sorgo afectaría la producción de maíz en el departamento.

Abstract

Corn production in Bolivia is limited by various factors, being that it represents an important contribution to food security in Bolivia due to its nutrient levels. Despite this, production is only enough to satisfy the country's internal demand, with the department of Santa Cruz being the one that contributes the highest percentage to total production. Likewise, two econometric models were proposed with possible variables that are determinant for corn production in the department of Santa Cruz and then the models were analyzed. The variables of the models are: yield of corn production, cultivated area, international price of corn and sorghum production that correspond to the period between 1984-2019. The models proved to be representative and the crop yield variable turned out to be decisive for production in both models. In the first econometric model, the cultivated area variable and the dummy variable that was used were representative. However, in the second model he showed that a change in sorghum production would affect corn production in the department.