Los precios más altos de los alimentos pueden reducir la pobreza y estimular el crecimiento de la producción de alimentos

Nature Food volumen 4, páginas 699–706 (2023)Cite este artículo

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Los precios de los alimentos se dispararon en 2007-2008, en 2010-2011 y nuevamente en 2021-2022. Sin embargo, los impactos de estos picos en la pobreza siguen siendo controvertidos; Si bien los alimentos representan un gran gasto para los pobres, muchos pobres también obtienen ingresos de la producción o comercialización de alimentos, y los precios más altos deberían incentivar una mayor producción de alimentos. Los modelos de simulación de corto plazo descartan los ajustes de producción y salarios y probablemente subestiman la producción de alimentos de los pobres. Aquí analizamos datos anuales sobre tasas de pobreza, cambios en los precios reales de los alimentos y crecimiento de la producción de alimentos para 33 países de ingresos medios entre 2000 y 2019, según las medidas de pobreza del Banco Mundial. Las regresiones de panel muestran que los aumentos interanuales del precio real de los alimentos predicen reducciones en el recuento de pobreza de 3,20 dólares diarios, excepto en los países más urbanos o no agrarios. Una explicación plausible es que el aumento de los precios de los alimentos estimula respuestas de oferta agrícola de corto plazo que inducen una mayor demanda de mano de obra no calificada y aumentos de los salarios.

Los precios internacionales estuvieron en gran medida estancados en las últimas décadas del siglo XX, antes de aumentar de manera constante a principios de la década de 2000 y dispararse bruscamente en una serie de "crisis alimentarias" en 2007-2008 y 2010-2011, y más recientemente en 2021-2022 en el a raíz de la pandemia de la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19) y la guerra en Ucrania (Fig. 1a). En consonancia con el aumento de los precios internacionales, el componente alimentario del índice de precios al consumo (IPC) ha aumentado, en promedio, un 30% más que el IPC total en los países en desarrollo desde enero de 2000 hasta septiembre de 2022 (Fig. 1b).

a,b, el panel a muestra las tendencias del índice de precios de cereales de la FAO y los datos del Banco Mundial sobre el crecimiento del PIB per cápita. Todos los índices de precios se refieren a datos de precios de los principales exportadores agrícolas. El panel b muestra una regresión polinómica local de la relación entre el IPC de alimentos y el IPC total obtenida de la FAO en función del tiempo en meses desde enero de 2000 hasta septiembre de 2022 para 92 países de ingresos bajos y medianos, con 25.080 observaciones. La línea verde continua representa el valor del índice previsto del precio real de los alimentos en los 92 países, y las áreas sombreadas representan intervalos de confianza del 95%.

Sin embargo, es un tema de debate si estos aumentos en los precios reales de los alimentos se traducen en una verdadera crisis de pobreza creciente en los países de ingresos bajos y medianos (PIBM). Intuitivamente, los precios más altos de los alimentos reducen el ingreso disponible de los pobres porque gastan una gran proporción de sus ingresos en alimentos (por ejemplo, el 50% o más para los extremadamente pobres), e incluso los shocks de ingresos de corto plazo pueden tener graves impactos de largo plazo en la economía. nutrición y salud1,2. Sin embargo, los precios más altos de los alimentos también pueden "aumentar" los ingresos de los hogares dedicados a la producción y comercialización de alimentos. En 2013, el 75% de los pobres del mundo (en el umbral de pobreza de 3,20 dólares por día) eran rurales3, y muchos de ellos obtendrían ingresos de la agricultura. Los estudios de simulación a corto plazo suelen estimar los cambios en la pobreza basándose únicamente en si un hogar es un consumidor neto de alimentos o un productor neto de alimentos4, y casi invariablemente concluyen que los precios más altos de los alimentos aumentan la pobreza5,6,7,8,9,10,11. 12,13. Estos estudios tuvieron una gran influencia entre los organismos internacionales durante la crisis de 2007-2008, y al menos un estudio de simulación reciente sobre la crisis de 2021-2022 llega a conclusiones similares a las de estudios anteriores: las tasas de pobreza aumentaron en 27 millones de personas (el 75% de ellas en zonas rurales). ) en respuesta al aumento de los precios de los alimentos, los combustibles y los fertilizantes en los 19 países estudiados14.

Sin embargo, la conclusión pesimista de que el aumento de los precios de los alimentos aumenta la pobreza es cuestionable desde el punto de vista teórico e histórico. Un estudio anterior15 desarrolló un modelo teórico y empírico para la India rural (un país de ingresos medianos bajos) que ilustra cómo los precios más altos incentivan una respuesta de suministro de alimentos por parte de los agricultores, quienes aumentan su demanda de mano de obra, lo que presiona al alza los salarios, en beneficio. de los pobres no agrícolas. Este modelo también muestra cómo esta respuesta de la oferta de alimentos y los salarios revierte las conclusiones pesimistas basadas únicamente en medidas del consumo neto de alimentos. Un modelo de simulación de toda la economía para Uganda (un país de bajos ingresos) llega a conclusiones similares16, mientras que una serie de evaluaciones retrospectivas de la pobreza nacional del Banco Mundial realizadas varios años después de la crisis de 2007-2008 concluyeron que los precios más altos de los alimentos tendían a reducir la pobreza en los países estudiados. países, al menos en las zonas rurales17,18,19,20. Un gran análisis de datos de panel entre países encontró que los aumentos en los precios internos de los alimentos predijeron reducciones en las tasas nacionales de pobreza en los países en desarrollo en un período de 1 a 5 años21. En muchos PIBM es difícil medir con precisión los ingresos y la producción agrícolas, y la investigación metodológica en esta área sugiere que el período de referencia estándar de 6 a 12 meses utilizado para estimar la producción agrícola en las encuestas a agricultores resulta en una gran subestimación de la producción agrícola22,23, lo que lleva a una sobreestimación del grado en que los hogares rurales son consumidores netos de alimentos24.

Nuestro estudio amplía esta literatura en tres direcciones importantes a través de un análisis de datos de panel de varios países de las relaciones entre los cambios en los precios de los alimentos, la pobreza y la producción de alimentos en 33 países de ingresos medios (PRM) durante el período 2000-2019.

En primer lugar, a diferencia de trabajos econométricos anteriores y de evaluaciones de pobreza del Banco Mundial, nuestro enfoque en los datos anuales captura una definición razonable del "corto plazo", que tiene un lapso lo suficientemente largo como para permitir que se materialicen los impactos potenciales del suministro de alimentos y las respuestas salariales.

En segundo lugar, el único análisis de panel anterior sobre cambios en los precios de los alimentos y la pobreza modeló efectos homogéneos entre países21. Sin embargo, si bien las poblaciones altamente agrarias o rurales pueden ver disminuir las tasas nacionales de pobreza a medida que aumentan los precios de los alimentos, ese resultado es teóricamente menos probable en economías en desarrollo más urbanizadas o no agrarias. A través de términos de interacción, nuestros modelos de regresión permiten que los impactos del aumento de los precios de los alimentos varíen según el grado de urbanización o el empleo no agrícola.

En tercer lugar, proporcionamos una exploración empírica de un mecanismo clave mediante el cual los precios más altos de los alimentos podrían reducir la pobreza: el estímulo de una respuesta de oferta agrícola de corto plazo. Los agricultores, especialmente, tienen flexibilidad para aumentar una amplia gama de insumos (semillas, fertilizantes, mano de obra e incluso área plantada) en un corto período de tiempo, si están incentivados por precios más altos. En teoría, una fuerte respuesta de la oferta a corto plazo también es un catalizador crucial para una mayor demanda de mano de obra no calificada y aumentos salariales.

Por lo tanto, este estudio proporciona un análisis oportuno de los vínculos matizados entre los precios de los alimentos, la producción agrícola y la pobreza en un mundo donde la mayoría de los pobres todavía son rurales y a menudo dependen en gran medida de la agricultura para ganarse la vida.

El cambio anual medio en la variable de resultado clave de nuestro análisis, el recuento de pobreza de 3,20 dólares por día, durante el período 2000-2019 fue de −0,43 puntos porcentuales en los 33 PRM. Nuestra variable explicativa clave es el cambio anual en la relación entre el IPC de alimentos y el IPC de no alimentos, que, en promedio en nuestra muestra, aumentó 0,83 puntos porcentuales por año, en consonancia con el de la muestra más amplia de países de la figura 1. 1b. Asimismo, los movimientos de este índice de precios internos reales de los alimentos varían a lo largo del tiempo de la manera esperada, con aumentos mayores en los años en los que hubo picos de precios internacionales (Gráfico 1a). La figura complementaria 1 muestra que en los años de "crisis de precios de los alimentos", el índice de precios reales de los alimentos aumenta en poco más del 5% en promedio, lo que significa que los precios de los alimentos aumentaron un 5% más rápido que los precios generales de los bienes y servicios de consumo. Una regresión bivariada simple sugiere que los cambios en los precios internacionales de los alimentos explican el 23% de la variación total del índice de precios internos de los alimentos. Por lo tanto, el movimiento de los precios internacionales de los alimentos explica claramente una gran parte de la variación de los precios internos de los alimentos, pero también hay factores idiosincrásicos que influyen en el momento y el alcance de los movimientos de los precios internos de los alimentos, como se analiza más adelante.

El Cuadro 1 presenta nuestros principales resultados sobre la asociación entre los cambios en el recuento de pobreza de 3,20 dólares diarios y los cambios en la relación del IPC entre alimentos y no alimentos. La columna 1 es un modelo lineal en primera diferenciación muy básico, mientras que la columna 2 agrega efectos fijos anuales. En ambas columnas, el coeficiente sobre los cambios en los precios reales de los alimentos es negativo, similar en magnitud y altamente significativo desde el punto de vista estadístico, lo que sugiere que los aumentos en los precios internos reales de los alimentos predicen reducciones de la pobreza, en promedio. La regresión 2 sugiere que un cambio anual de 1 sd en la relación entre el IPC de alimentos y no alimentos (aproximadamente 5 puntos porcentuales) se asocia con una modesta reducción de 0,45 puntos porcentuales en el recuento de pobreza de 3,20 dólares diarios.

En las columnas 3 y 4, estimamos un modelo que introduce un término de interacción entre los cambios en los precios reales de los alimentos y la proporción de población urbana promedio de un país. El coeficiente estimado sobre los cambios en la relación del IPC entre alimentos y no alimentos es ahora muy significativo (P < 0,01) y sigue siendo negativo, mientras que el término de interacción es muy significativo (P < 0,01) pero positivo, lo que sugiere que los impactos beneficiosos de Los efectos del aumento de los precios de los alimentos en la reducción de la pobreza se atenúan o incluso se revierten en los países con una mayor proporción de población urbana.

¿Cómo se deben interpretar las magnitudes de estos coeficientes en los modelos de interacción? La línea sólida con pendiente ascendente en la Fig. 2a representa el cambio previsto en la pobreza a partir de un aumento de 1 punto porcentual en los precios reales de los alimentos condicionado a la proporción de la población urbana (en todo el rango presente en nuestros datos), con base en los coeficientes informados en columna 4 del Cuadro 1. Los PRM menos urbanizados podrían esperar reducciones económica y estadísticamente significativas de la pobreza a partir de grandes aumentos en los precios reales de los alimentos. Por ejemplo, un aumento de 5 puntos porcentuales en los precios de los alimentos se asocia con una reducción de 1,25 puntos porcentuales en la pobreza en los países menos urbanizados de nuestro conjunto de datos. En niveles más altos de urbanización (alrededor del 70%), los beneficios ya no son estadísticamente diferentes de cero.

a, Cambios previstos por proporción de población urbana. La línea de regresión representa la asociación prevista de un aumento de 1 punto porcentual en la relación del IPC de alimentos a no alimentos con el recuento de pobreza de 3,20 dólares por día condicionado a la proporción de la población urbana basada en los coeficientes informados en las columnas 4 o 6. del Cuadro 1. b, Cambios previstos por participación laboral en el sector no agrícola. Las líneas verticales rematadas representan intervalos de confianza del 95%. Los rangos del eje horizontal corresponden a la población urbana mínima y máxima y a la participación laboral no agrícola en nuestra muestra.

Los resultados son similares cuando pasamos de la urbanización como nuestro indicador "no agrícola" a la proporción de la fuerza laboral del país en el empleo no agrícola. Los resultados de la regresión para el modelo de interacción de la participación del empleo no agrícola (columnas 5 y 6 del Cuadro 1) corresponden estrechamente a los efectos de interacción de la urbanización informados en las columnas 3 y 4 del Cuadro 1. Asimismo, la Figura 2b muestra que los aumentos en los precios reales de los alimentos están asociados con reducciones en las tasas de pobreza en países que tienen relativamente más personas trabajando en la agricultura, pero la relación se debilita en países con menos personas trabajando en la agricultura. Mientras que el recuento de pobreza mide la proporción de la población que cae o sale de la pobreza, la brecha de pobreza nos informa sobre cambios en la profundidad de la pobreza. En la Figura 3, observamos que cuando utilizamos la medida de la brecha de pobreza como variable dependiente en nuestro modelo de regresión, el coeficiente de interacción clave entre los cambios en los precios de los alimentos y la urbanización aún se mantiene (Tabla complementaria 4): en niveles bajos de urbanización, un 5 -El aumento de puntos porcentuales en la relación IPC entre alimentos y no alimentos se asocia con una reducción de 0,6 puntos porcentuales en el índice de brecha de pobreza, mientras que en niveles más altos de urbanización, esta asociación se debilita e incluso se vuelve positiva en los PRM altamente urbanizados. .

La línea continua muestra la asociación prevista de un aumento de 1 punto porcentual en la relación del IPC de alimentos a no alimentos con el índice de brecha de pobreza de 3,20 dólares por día (%) condicionado a la proporción de la población urbana basada en los coeficientes informados. en la columna 4 de la Tabla complementaria 4. Las líneas verticales rematadas representan intervalos de confianza del 95%.

A continuación, exploramos la solidez de los principales resultados de regresión informados anteriormente.

Primero, cuando incluimos posibles factores de confusión, discutidos anteriormente, los coeficientes de los términos interactuados y no interactuados permanecen estables y comparables a los informados en la columna 4 de la Tabla 1 (Tabla complementaria 5). En segundo lugar, reestimamos todos nuestros modelos de regresión utilizando el recuento de pobreza de 1,90 dólares por día en lugar del recuento de pobreza de 3,20 dólares por día (Tabla complementaria 6 y figura complementaria 2); los resultados siguen siendo similares a los de la Tabla 1 y la Figura 2. En tercer lugar, aplicamos un método de regresión robusto al estimador de primeras diferencias en lugar del mínimo cuadrado ordinario (MCO; Tabla complementaria 7), que produce resultados cualitativamente similares a los MCO. resultados, aunque hay una modesta atenuación de los coeficientes después de ponderar a la baja los valores atípicos. De manera similar, los resultados son robustos a un enfoque de regresión cuantil25 que estima la mediana de la variable de resultado y, por lo tanto, es menos sensible a los valores atípicos que el MCO (Tabla complementaria 8). La Tabla complementaria 9 también verifica si los países individuales influyen en asociaciones clave, pero no es así. En cuarto lugar, hacemos que las variables del lado derecho de la ecuación (2) interactúen con una variable binaria igual a uno si la encuesta se realizó durante años en los que los precios internacionales de alimentos, combustibles y fertilizantes se dispararon (2007, 2008, 2010 y 2011). pero estas interacciones no son estadísticamente significativas, lo que indica que no hay impactos especiales durante los años de crisis (Tabla complementaria 10).

¿Por qué los aumentos en los precios reales de los alimentos al por menor estarían asociados con reducciones de la pobreza en economías más rurales y más agrarias? Claramente, las poblaciones rurales son más pobres y tienen más probabilidades de ser agricultores y potenciales productores netos de alimentos, pero las reducciones anuales de la pobreza presumiblemente también requieren evidencia de que los precios más altos de los alimentos estimulan una respuesta de la oferta agrícola, que a su vez aumenta los ingresos salariales. Para probar esa hipótesis, utilizamos un panel grande (para los mismos 33 PRM) para modelar asociaciones entre las tasas de crecimiento de varias medidas de producción agrícola y los cambios en el índice de precios internos reales de los alimentos.

La Figura 4a muestra un diagrama de dispersión y ajustes de regresión lineal de los cambios en el índice de cantidad de producción de alimentos de la Organización para la Agricultura y la Alimentación (FAO) en función de los cambios rezagados en los precios minoristas reales de los alimentos. La relación es positiva y estadísticamente significativa, lo que sugiere que la producción de alimentos, en promedio, responde muy bien a los cambios en los precios minoristas de los alimentos en el corto plazo. La Figura 4b muestra una relación positiva, aunque ligeramente más débil, para el crecimiento del producto interno bruto (PIB) agrícola total (es decir, incluyendo la producción agrícola no alimentaria), mientras que la Figura 4c muestra una fuerte asociación positiva entre el crecimiento de la producción agrícola y los cambios en los precios reales de los alimentos. Curiosamente, aunque no sorprende, la producción ganadera no está correlacionada con los cambios en los precios internos de los alimentos (Fig. 4d). A diferencia de la producción agrícola, donde es posible ampliar una variedad de insumos en el corto plazo (por ejemplo, semillas, fertilizantes, tierra, mano de obra y maquinaria), expandir la producción ganadera requiere principalmente adquirir rebaños más grandes o cambiar su composición, lo cual es casi imposible. a corto plazo.

a–d, el Panel a utiliza el índice de cantidad de producción de alimentos de la FAO como variable dependiente. El panel b utiliza el crecimiento del PIB agrícola como variable dependiente. El panel c utiliza el índice de producción de cultivos como variable dependiente. El panel d utiliza el índice de producción ganadera de la FAO como variable dependiente. Cada gráfico tiene un tamaño de muestra de 501 observaciones de 33 PIM. Los coeficientes de pendiente con intervalos de confianza del 95% se informan en rojo, y la significación estadística se indica con ***P < 0,01; **P < 0,05; *P < 0,1.

Estos resultados bivariados son robustos a la inclusión de varios controles (Tabla complementaria 11) y al regresor robusto que contrarresta los valores extremos aparentes en la Fig. 4 (Tabla complementaria 12), aunque esos coeficientes son de menor magnitud que los resultados de MCO. Específicamente, un aumento del 5% en el precio real de los alimentos predice un crecimiento en la producción total de alimentos de alrededor de 1,95 puntos porcentuales en regresiones MCO en comparación con 1,75 puntos porcentuales en regresiones robustas, y las respuestas correspondientes para el crecimiento de la producción agrícola son 3,3 puntos porcentuales y 1,8 puntos porcentuales. puntos.

Es probable que estas respuestas relativamente fuertes de la oferta a corto plazo para la producción de cultivos induzcan una mayor demanda de mano de obra no calificada y un aumento relativamente rápido de los salarios15, aunque la velocidad y el tamaño de los ajustes salariales al aumento de los precios de los alimentos serán específicos del contexto y también pueden cambiar con el tiempo. con cambios estructurales en los mercados laborales rurales y urbanos (por ejemplo, urbanización y migración) y prácticas agrícolas (por ejemplo, mayor mecanización). Un estudio anterior encontró que los salarios rurales en Bangladesh tardaron solo alrededor de seis meses en adaptarse a los precios internos más altos de los alimentos24, dentro de nuestro lapso anual, pero otro estudio de Bangladesh encontró que la asociación entre los precios de los alimentos y los salarios agrícolas se ha debilitado con el tiempo26. Desafortunadamente, no se dispone de datos sobre salarios rurales y urbanos para una gama más amplia de países para realizar pruebas más exhaustivas de este mecanismo, ni tampoco hay evidencia empírica reciente sobre otras formas de efectos indirectos rurales no agrícolas del crecimiento de la producción agrícola nacional.

Si bien los aumentos de los precios internacionales de los alimentos claramente tienen el potencial de crear problemas para los pobres de las zonas urbanas, investigaciones anteriores han demostrado que los precios internos más altos de los alimentos tienden a reducir la pobreza a nivel nacional, al menos en el lapso de varios años en paneles entre países21 o estudios de casos de países retrospectivos17,18,19,20. Sin embargo, falta un término medio en esta evidencia, porque las reducciones de la pobreza a lo largo de varios años dicen poco sobre cuánto tiempo lleva mejorar los ingresos de los pobres o si los impactos agregados difieren según el grado en que las poblaciones han salido de las zonas rurales. áreas o empleo agrícola. Aquí utilizamos un panel anual de relativamente corto plazo para mostrar de manera sólida que los aumentos en los precios de los alimentos reducen la pobreza en las economías de ingresos medios menos urbanizadas (más agrarias) y parecen tener poco o ningún impacto en la pobreza agregada en las economías más urbanizadas.

Debemos recurrir a una combinación de teoría, hallazgos previos y nuestra propia evidencia empírica sobre la respuesta de la oferta agrícola al aumento de precios para ayudar a explicar estos hallazgos. En primer lugar, la mayoría de los pobres del mundo siguen siendo rurales y participan en medios de vida relacionados directa o indirectamente con la economía agrícola; Un estudio del Banco Mundial estimó que el 75% de los pobres que ganaban 3,20 dólares al día vivían en zonas rurales en 2013 (ref. 3). En segundo lugar, demostramos que la respuesta de la oferta de alimentos al crecimiento de los precios minoristas internos es bastante fuerte, pero, como era de esperar, está impulsada únicamente por la producción agrícola, no por la ganadería. En tercer lugar, sabemos por investigaciones anteriores que esta respuesta de la oferta implica una mayor demanda de mano de obra, que al menos eleva los salarios rurales, en un plazo relativamente corto.

Si bien estos hallazgos en conjunto generan una narrativa convincente de que los precios más altos de los alimentos estimulan la reducción de la pobreza rural, nuestro análisis tiene varias limitaciones.

En primer lugar, nos vemos obligados a utilizar datos sobre la pobreza y los precios de los alimentos a nivel nacional para observar las asociaciones diferenciales entre las poblaciones rurales y urbanas de una manera muy indirecta. Es lamentable que el Banco Mundial aún no informe estimaciones separadas de la pobreza rural y urbana para todos los países para facilitar una investigación más granular sobre este tema y muchos otros de importancia global, incluida la focalización de las intervenciones contra la pobreza. Del mismo modo, investigaciones futuras podrían analizar por separado los datos de precios rurales y urbanos, ya que los mercados rurales y urbanos de artículos alimentarios y no alimentarios podrían estar mal integrados en algunos entornos.

En segundo lugar, encontramos una asociación condicional sólida entre los cambios en la pobreza y los cambios en los precios de los alimentos, pero no establecemos una causalidad. Los cambios en los precios internos de los alimentos podrían estar correlacionados con factores no observados que influyen de forma independiente en la pobreza, incluidos diversos shocks, pero también políticas gubernamentales. Aún así, es alentador que enfoques de modelización más estructurales para este tema conduzcan a predicciones ampliamente similares sobre los impactos diferenciales del aumento de los precios de los alimentos en las zonas rurales y urbanas15,16.

En tercer lugar, nos centramos en los efectos sobre el bienestar de los aumentos de los precios de los alimentos, pero no en los aumentos de los precios de los fertilizantes o los combustibles, que según un análisis de simulación reciente podrían aumentar la pobreza de forma independiente14. Dicho esto, la crisis de 2007-2008 también provocó rápidos aumentos en los precios internacionales de los alimentos y los combustibles, pero una disminución de la pobreza a nivel mundial y en diversas evaluaciones nacionales de la pobreza17,18,19,20. Se necesita más investigación sobre este tema, incluidas las complejidades en torno al grado en que los gobiernos subsidian y estabilizan los precios de los combustibles y fertilizantes.

En cuarto lugar, nos centramos en una definición anual del "corto plazo", que parece abarcar tiempo suficiente para que la oferta de alimentos y los salarios respondan al aumento de los precios de los alimentos. Es necesario seguir trabajando en los datos de alta frecuencia sobre ingresos, salarios y precios de los alimentos. Los análisis de dichos datos en Etiopía27, Kenia y Zambia28 muestran que el aumento de los precios redujo drásticamente los ingresos disponibles o las poblaciones urbanas en estos países, mientras que el análisis de datos antes mencionado en las zonas rurales y urbanas de Bangladesh muestra un ajuste salarial a precios más altos en las zonas rurales, pero no zonas urbanas24. Aún así, si bien los sistemas de seguimiento de los precios de los alimentos se han fortalecido tras la crisis de 2007-2008, los organismos internacionales y los gobiernos nacionales no han adoptado ampliamente un seguimiento de alta frecuencia de los salarios reales. Deberían hacerlo29.

En quinto lugar, nuestros resultados pueden ofrecer solo información limitada sobre los resultados de la crisis alimentaria de 2021-2022 o los resultados de bienestar en cualquier PRM específico. A diferencia de 2007-2008, la mayoría de los PIBM en 2022 se encuentran en una posición fiscal especialmente débil para hacer frente a la inflación de alimentos, combustibles y fertilizantes tras la pandemia de COVID-1930. De hecho, es posible que las fuertes respuestas de la oferta agrícola observadas en los países de ingresos bajos y medianos tras la crisis de 2007-2008 no se repitan fácilmente debido a la capacidad fiscal más limitada de los gobiernos de los países de ingresos bajos y medianos para facilitar una fuerte respuesta de la oferta y a las restricciones excepcionalmente estrictas en materia de fertilizantes. suministros en 2022. En la práctica, el seguimiento del bienestar debería implementarse con alta frecuencia para medir los impactos en el bienestar de la inflación de los alimentos y otros shocks31, especialmente debido al cambio climático y las condiciones macroeconómicas generalmente más volátiles que prevalecen en la economía global, y en a la luz de la rentabilidad de las encuestas telefónicas sobre bienestar durante la pandemia de COVID-1932.

Teniendo en cuenta estas limitaciones, el presente estudio se basa en investigaciones econométricas y de modelización previas e ilustra la condicionalidad de la urbanización de la relación entre los cambios en la pobreza y los cambios en los precios de los alimentos en una amplia franja de países de ingresos medios. Nuestros resultados clave probablemente sean indicativos del hecho de que la mayor parte de los pobres del mundo –incluso en los países de ingresos medios– puede que todavía sean predominantemente rurales y todavía se dediquen con frecuencia a la agricultura y que las economías rurales siguen siendo muy sensibles a las perturbaciones positivas o negativas en el sector agrícola.

Combinamos datos nacionales de varias fuentes para formar un conjunto de datos de panel anual para 33 países entre 2000 y 2019 (y como tal, no requirimos aprobación ética previa) y realizamos el análisis en Stata v17.

Analizamos 33 PRM con medidas de pobreza del Banco Mundial33 informadas anualmente (desafortunadamente, ningún país de bajos ingresos tiene estimaciones anuales de pobreza). Sin embargo, como muestra el Cuadro complementario 1, estos 33 PRM se caracterizan por una gran variación en los recuentos promedio de pobreza en el umbral de pobreza de 3,20 dólares por día y los datos están distribuidos en América Latina (156 observaciones), Europa y Asia central (193). y Asia Oriental y el Pacífico (40). Aunque algunos países tienen más observaciones que otros, nos aseguramos de que las series temporales de cada país no contengan brechas y no cambien entre medidas de pobreza basadas en el ingreso y medidas basadas en el consumo. Utilizamos principalmente el recuento de pobreza de 3,20 dólares al día como nuestra variable dependiente, pero también utilizamos la brecha de pobreza, que mide el ingreso medio de los pobres como porcentaje de la línea de pobreza de 3,20 dólares al día. El Cuadro complementario 2 presenta estadísticas resumidas que muestran que el promedio de pobreza de US$3,20 por día en el conjunto de datos es del 13%, pero esto varía entre el 0% para algunas observaciones y el 75% como máximo.

Los efectos directos de la inflación sobre la pobreza ya se abordan mediante la deflación de las medidas de ingreso o gasto utilizadas para calcular la pobreza. En cambio, aquí estudiamos los efectos potenciales de los aumentos "reales" de los precios de los alimentos medidos como cambios anuales en la relación entre el IPC de alimentos y el IPC de no alimentos. Esta relación puede calcularse a partir de una nueva base de datos del Fondo Monetario Internacional (FMI)34 que contiene índices del IPC desglosados ​​y sus ponderaciones asociadas de la canasta de consumo del IPC, y estimarse indirectamente para una base de datos del IPC de la FAO35 que solo informa los IPC de alimentos y totales. Para los países que no informan IPC no alimentarios (ni en la base de datos del FMI ni en la de la FAO), imputamos ponderaciones a partir de regresiones entre países de las ponderaciones del IPC de alimentos del FMI frente al logaritmo del PIB per cápita (sobre la base de que las poblaciones más pobres tienen mayores niveles de alimentación). participación del gasto), y luego verificó el poder predictivo de estas imputaciones. Las estimaciones del IPC se informan mensualmente, mientras que los datos de pobreza son anuales. Para cualquier año de medición de la pobreza, medimos el cambio real en los precios de los alimentos entre enero de ese año y enero del año anterior para garantizar que los cambios en los precios siempre precedan a los tiempos de la encuesta de pobreza.

Primero utilizamos el análisis descriptivo para tener una idea de los patrones en los datos, así como de las tendencias en los precios reales de los alimentos, mediante la estimación de líneas de regresión ajustadas de los cambios anuales en los precios de los alimentos frente a variables binarias capturadas cada año. También elaboramos un diagrama de dispersión de los cambios en el recuento de la pobreza frente a los cambios en los precios de los alimentos, con líneas de regresión lineal para los países menos urbanizados y más urbanizados (con el umbral del 60%, la proporción promedio de la población urbana en nuestra muestra).

Luego recurrimos a técnicas de regresión de panel más formales modelando primero el recuento de pobreza o el índice de brecha de pobreza (povi,t) en un país i en el año t en función de su nivel de precios reales de los alimentos (precio de los alimentosi,t) en el mismo año. :

La relación estimada entre los precios reales de los alimentos y la pobreza viene dada por β. El modelo elimina las características de los países que no varían en el tiempo utilizando la primera diferenciación (es decir, restando el valor del año anterior de cada observación). Como resultado, β se identifica a partir de la variación anual dentro del país en los niveles reales de precios de los alimentos. Conscientes de los limitados grados de libertad en nuestro conjunto de datos, exploramos la sensibilidad incluyendo efectos fijos anuales (Yeart), es decir, variables binarias para cada año en el conjunto de datos para controlar los efectos del tiempo. Estos efectos fijos anuales controlan los cambios anuales en el entorno macroeconómico global que afectan a todos los países del conjunto de datos. El término de error se captura en εi,t.

Luego agregamos un término de interacción entre los precios reales de los alimentos y una medida del grado en que la población ha salido de las áreas rurales o del empleo agrícola ("no agrícola"):

donde γ se refiere al coeficiente del término de interacción. La razón detrás de la interacción "no agrícola" es que los hogares dedicados a la agricultura como agricultores o trabajadores agrícolas podrían beneficiarse de precios más altos de los alimentos, mientras que incluso las poblaciones rurales no agrícolas podrían beneficiarse de aumentos salariales a medida que la demanda de mano de obra no calificada en las áreas rurales aumenta. Para medir lo "no agrícola", utilizamos la proporción de población urbana del país o su proporción de empleo no agrícola. No es obvio, a priori, si la urbanización o la participación en el empleo no agrícola son la mejor manera de capturar asociaciones heterogéneas entre el precio de los alimentos y la pobreza en todos los países; Ambos son conceptualmente relevantes, por lo que es importante explorar la sensibilidad a esta elección. Además, tenga en cuenta que estos dos no indicadores "no agrícolas" son promedios, ya que estos indicadores cambian poco con el tiempo y muchos valores se imputan entre censos o encuestas de fuerza laboral poco frecuentes. Usar un promedio dentro del país para 'no agrícola' significa que cualquier variación entre países se elimina mediante la primera diferenciación, por lo que 'no agrícola' no entra en la ecuación (2) como una variable separada, sólo como un término de interacción. Otro punto a tener en cuenta es que estos dos indicadores "no agrícolas" están altamente correlacionados entre sí, con un coeficiente de correlación de 0,76. La proporción de la población urbana varía notablemente entre el 36% y el 84% en los países incluidos en la muestra, al igual que la proporción de la mano de obra no agrícola (51% al 95%).

Lo ideal sería aprovechar la variación exógena en los precios reales de los alimentos para identificar un impacto causal, pero en realidad, los precios de los alimentos pueden verse afectados por políticas gubernamentales y shocks internos (por ejemplo, sequías, conflictos, crisis macroeconómicas) que podrían afectar la pobreza a través de factores no relacionados. mecanismos de precios (por ejemplo, las sequías podrían afectar los precios de los alimentos y reducir de forma independiente los ingresos agrícolas), lo que lleva a un sesgo de variable omitida. Para explorar el problema potencial de los factores de confusión, agregamos la ecuación (2) de la siguiente manera:

donde X′i,t representa un vector de variables de control que varían en el tiempo, incluidos cambios en el PIB no agrícola, la oferta monetaria, los tipos de cambio, los términos de intercambio, el número de muertes relacionadas con las batallas y el cambio de temperatura de la superficie en relación con 1951-1980. en el país i en el año t, y δ representa los coeficientes de estas variables. La variable de temperatura se obtuvo de la FAO36, mientras que todas las demás variables de control se obtuvieron del Banco Mundial37. La selección de las variables de control fue motivada por un análisis de panel previo entre países sobre los precios de los alimentos y la pobreza a largo plazo21, con la adición de los cambios de temperatura como un indicador recientemente disponible. Para explorar la sensibilidad de nuestras estimaciones a estas variables de control, las agregamos al modelo de una en una y también en conjunto. La Tabla complementaria 2 proporciona estadísticas resumidas para estas variables de control.

Para explorar los mecanismos a través de los cuales la inflación de los precios reales de los alimentos predice la pobreza, probamos si los países de nuestra muestra experimentaron cambios en la producción agrícola en respuesta a aumentos rezagados en el precio minorista real de los alimentos. Para hacerlo, hicimos una regresión del cambio porcentual anual en la producción agrícola (\(\Delta\) ag_outputi,t) en función de los cambios anuales en los precios reales de los alimentos:

Como medidas de producción agrícola, utilizamos el PIB agrícola (medido en dólares constantes de 2015), la producción de alimentos, la producción agrícola y la producción ganadera. Los índices de producción de alimentos, cultivos y ganadería se obtuvieron de la FAO36 y son sumas ponderadas de cantidades producidas en el país, donde las ponderaciones específicas de los productos básicos se basan en los precios internacionales promedio de los productos básicos en 2014-2016. Las variables de control son las mismas que las utilizadas en la ecuación (2). Restringimos el análisis a los mismos 33 PRM, pero como no estamos limitados por la disponibilidad de datos sobre pobreza, podemos ampliar considerablemente las series temporales específicas de cada país para estimar la ecuación (4). Después de excluir dos valores atípicos extremos que parecen ser errores de medición, tenemos una muestra de 501 observaciones (Tabla complementaria 3).

Nuestras principales regresiones se estimaron utilizando MCO. Sobre la base de las pruebas de diagnóstico posteriores a la regresión, se rechaza la nula de homocedasticidad, mientras que no se rechaza la nula de no autocorrelación en los residuos. Por lo tanto, utilizamos errores estándar no agrupados que son robustos a la heterocedasticidad38. Debido a que evidentemente hay algo de ruido en las estimaciones de pobreza del Banco Mundial y otros indicadores utilizados en los análisis, también exploramos la sensibilidad de nuestras estimaciones al uso de un regresor robusto para restar importancia a los valores atípicos influyentes. Todos los análisis estadísticos se implementaron en Stata v17.

Más información sobre el diseño de la investigación está disponible en el Resumen del informe de Nature Portfolio vinculado a este artículo.

Todos los datos utilizados en este análisis están disponibles públicamente y los datos específicos para replicar nuestro análisis están disponibles en línea39.

El código Stata v17 para replicar nuestro análisis está disponible en línea39.

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Agradecemos a H. Alderman, C. Arndt, SA Block, W. Martin y WA Masters por sus comentarios sobre un borrador inicial del artículo. Recibimos financiación para este estudio a través del proyecto Precios de los alimentos para la nutrición, financiado por la Fundación Bill y Melinda Gates y UK Aid.

Instituto Internacional de Investigaciones sobre Políticas Alimentarias (IFPRI), Colombo, Sri Lanka

Derek Headey y Kalle Hirvonen

Instituto Mundial de Investigaciones sobre Economía del Desarrollo de la Universidad de las Naciones Unidas (UNU-WIDER), Helsinki, Finlandia

Kalle Hirvonen

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

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DH y KH conceptualizaron la idea del estudio, construyeron y analizaron el conjunto de datos y contribuyeron a la redacción y edición.

Correspondencia a Derek Headey.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

Nature Food agradece a Maros Ivanic, Lukas Kornher y Steven Lord por su contribución a la revisión por pares de este trabajo.

Nota del editor Springer Nature se mantiene neutral con respecto a reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

Higos suplementarios. 1 y 2 y Tablas 1 a 12.

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Reimpresiones y permisos

Headey, D., Hirvonen, K. Los precios más altos de los alimentos pueden reducir la pobreza y estimular el crecimiento de la producción de alimentos. Nat Food 4, 699–706 (2023). https://doi.org/10.1038/s43016-023-00816-8

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Recibido: 02 de septiembre de 2022

Aceptado: 10 de julio de 2023

Publicado: 10 de agosto de 2023

Fecha de emisión: agosto de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s43016-023-00816-8

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