1.1. Teorías no intervencionistas para el desarrollo regional rural

La teoría neoclásica ve el desarrollo y la reducción de desigualdades como una cuestión relativamente axiomática (^{Green y Zinda, 2013}). Las regiones rurales identificarán un único camino al desarrollo, uno de modernización; donde el proceso será gradual y armonioso, llevando a una situación de equilibrio.

El modelo básico es uno de convergencia. De acuerdo a ^{Moncayo (2001}, ²⁰⁰³), los factores relevantes son el ahorro, la tasa de inversión y la razón que media entre capital y producto, función de la tecnología. Dado que la tecnología es exógena, manteniendo constante los demás factores, había un proceso de convergencia en la productividad de los mismos factores, llevando naturalmente a un mismo nivel de crecimiento entre las distintas regiones. Es decir, el trabajo se mueve entre las regiones más productivas a las menos productivas, en las primeras la introducción de tecnología suplanta esta mano de obra mientras que en las segundas la mano de obra fuerza el crecimiento A largo plazo, entonces, la tasa de acumulación de capital tiende a ser igual entre ambos tipos de regiones.

Este modelo considera que el ingreso tiene una relación clara en el desarrollo. En la medida en que el agente capitalista, el productor, genere mayor ingreso contratará más trabajo e invertirá más (^{Lewis, 1988}). El proceso de crecimiento se da a manera de “trickle-down”, donde el medio rural sirve instrumentalmente a la industrialización (^{Looney, 2012}). En última instancia, los modelos de esta corriente dan un papel preponderante a la acumulación de capital a efecto de tener una distribución homogénea de riqueza que reclama una gestión económica de tipo laissez-faire (^{Aghion y Bolton, 1997}). En estudios empíricos basados en esta corriente la convergencia económica espacial es mínima y lenta (^{Serra, Pazmino, Lindow, et al., 2006}).

1.2. Teorías intervencionistas para el desarrollo regional rural

Un cuerpo teórico explica que el gasto e inversión pública tiene un efecto multiplicador en la economía, que incide positivamente en la generación de empleo (^{Cunningham, 2010}). En la medida en que se ejercen recursos públicos estos llevan a que los agentes aumenten su ingreso, lo que les lleva a mayor consumo. Este tipo de modelo tiene sus bases en la teoría keynesiana (^{Mogues, 2012}) y ha sido fuertemente atacado en los últimos cuarenta años (^{Paramio, 2010}).

La experiencia histórica en la administración del sector muestra el uso de una serie de instrumentos de políticas que van desde el control de precios hasta el subsidio directo, pasando por el uso de organizaciones para dirigir el sector, con resultados variados en cuanto a éxito, tendiendo a contar con amplias áreas de mejora. Es particularmente interesante el desarrollo del conflicto político a lo largo de la transformación estructural. El papel del gobierno varía, de promover el crecimiento agrícola a controlar los efectos adversos de su éxito. Para Rello y ^{Saavedra (2012)} las últimas décadas de políticas agrícolas han llevado a los siguientes resultados:

Sin embargo, reconocen la disminución de la pobreza rural en México en los últimos años, pero las explican por factores distintos a la política neoliberal; aumento de ingresos no agrícolas, ingresos por remesas y transferencias públicos en la forma de programas sociales diversos. Este tipo de teorías consideran importante que el Estado provea activamente de ciertos bienes y servicios, que aliente el consumo o que provea incentivos con los cuales los agentes económicos lleven a cabo actividades que de otra manera no harían.

El desarrollo de regiones rurales, desde esta perspectiva, debería darse por el nivel de producción en primer lugar. La dotación de tecnologías e inversión, materializada en los ingenios, no debería ser problemática: un ingenio no debería ser muy diferente de otro.

2.1. Tamazula de Gordiano, Jalisco

Tamazula de Gordiano forma parte de la región Sur del Estado de Jalisco en México. Esta región la integran trece municipios contando a la propia Tamazula. Para el año 2015 (^{INEGI, 2015}), contaba con una población de 38, 396 personas, poniéndola como el segundo municipio más poblado en su región, sólo después de Zapotlán el Grande que arrojaba un total de 105,423 personas en la Encuesta Intercensal.

Para el año 2014, el Censo Económico de INEGI presentaba a Tamazula de Gordiano como el tercer municipio en cuanto a valor agregado censal bruto, esto es el valor bruto añadido por todos los productores en un lugar, sólo después de Zapotlán el Grande y, por poco, de Zapotiltic.

El valor de la producción agrícola para la región Sur presenta en ese periodo una desviación estándar de 1,218.57 millones de pesos.

2.2 Ameca, Jalisco

En el 2014 el Censo Económico de INEGI posicionaba a Ameca, en cuanto a valor agregado censal bruto, en el segundo lugar de la región Valles. Muy por debajo del municipio de Tequila y apenas arriba de Tala por menos de medio punto porcentual.

Para la región Valles la desviación estándar del valor agregado censal bruto es de 734.32 millones de pesos.

Ambas regiones presentan profundas desigualdades entre ellas y al interior de las estas. Esto se revela a través de la población en situación de pobreza multidimensional (SPM en adelante) para el año 2010.

Si bien la población en ambas regiones apenas difiere en trescientas personas, de acuerdo con los datos que provee el IIEG, la población en SPM difiere en más de cuatro por ciento entre Valles y Sur.

En promedio para la región Sur hay 10,482 personas en SPM, mientras que en Valles el promedio alcanza la cifra de 11,522. La desviación estándar en el primer grupo de municipios es de 5,978 mientras que para el segundo grupo es de 8,094. En un primer momento, entonces, aparece que la desigualdad hacia el interior de las regiones es fuerte.

Las variables explicativas en el trabajo agrupan dos tipos de variables a nivel regional, correspondiendo a las teorías intervencionistas y no intervencionistas. En el primer grupo se utilizó como variable proxy el gasto público municipal total. En las variables del segundo tipo se incluyeron el valor de los principales cultivos y de la caña de azúcar para el periodo. Una cuarta variable es la de población en situación de pobreza multidimensional, que sirve para la ponderación de los resultados respecto a las demás variables.

Un criterio válido para la delimitación temporal del estudio es el acceso a los datos (^{Fierros González, Lugo Mendoza et al, 2015}; ^{Yúnez, Arellano y Méndez, 2016}, ^{Rello y Saavedra, 2012b}), por lo que se seleccionó el año 2010 para el análisis pues se cuenta con los datos necesarios.

Se siguieron dos tipos de pruebas, una de regresión lineal simple entre diversas variables relevantes y otro modelo que explora la construcción de un índice de desigualdad de regiones cañeras con base en lógica difusa.

3.1 Modelo de regresión lineal simple

La metodología empleada consistió en el uso de herramientas y métodos en sentido comparado, es decir por un lado se corrió una regresión lineal entre diversas variables seleccionadas. En el modelo se busca diferenciar el conjunto de variables las cuales afectan la desigualdad.

Se consideró como variable dependiente para el modelo el índice de GINI municipal que calculó, para el año 2010, el Consejo Nacional para la Evaluación de la Política Social. Las variables dependientes se recolectaron de diversas bases de datos, el Infocaña de la Comité Nacional para el Desarrollo Sustentable de la Caña de Azúcar, el sistema de información que proporciona el Instituto de Información Estadística y Geográfica del Estado de Jalisco, el Sistema de Información Municipal y Estatal de Bases de Datos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía, así como de las bases de datos del Consejo Nacional de población.

Las variables independientes son:

Estas variables se introdujeron en una ecuación de regresión lineal simple. Para evitar operaciones engorrosas el modelo se corrió a través del paquete informático Excel con la aplicación de análisis de datos integrada.

La identificación de las variables corresponde a las dos teorías explicativas. Los egresos municipales indica la actividad estatal como actividad económica, mientras que el valor de la producción de cultivos y de caña de azúcar, la actividad económica de los privados. La población en situación de pobreza multidimensional, como variable dependiente, es la que se busca explicar.

3.1 Modelo de lógica difusa

La lógica difusa es una serie de técnicas las cuales diferencian a las variables en rígidas (crisp) y difusas (fuzzy). Las primeras son variables las cuales pueden segmentarse fácilmente: negro o blanco, un peso o un millón ^[3] . Mientras que las variables difusas presentan problemas para su categorización; alguien que mida un metro y ochenta es alto, pero ¿quién sólo alcanzó el metro con setenta y nueve centímetros no lo es? Si un país presenta un índice de Gini de 0.51 y otro de 0.49 ¿Es correcto clasificar a uno como más desigual, pero al otro no?

Fuente: Elaboración propia con datos de CONEVAL (2010).

Gráfica 1. Índice de Gini para municipios seleccionados del estado de Jalisco 

El interés por construir un índice difuso de desigualdades de regiones cañeras tiene que ver con las limitaciones inherentes a la información con que se cuenta. Tanto los modelos intervencionistas como los no intervencionistas proveen información sustantiva que puede ayudar a clasificar y comprender mejor la desigualdad regional, pero no contamos con los datos suficientes ni en el nivel de agregación adecuado para la explicación de la desigualdad en términos espaciales (^{Kanbur y Venables, 2005}).

Por ejemplo, el CONEVAL calculó el Índice de Gini municipal para el año 2010. Aquí se presentan la gráfica con algunas entidades de Jalisco con actividad cañera en su territorio:

La desviación estándar de estos municipios es de 0.03. Es decir, pareciera que presentan una homogeneidad muy alta entre ellos. Cuautitlán de García Barragán presenta un valor de 0.5 mientras que Zapopan lo da en 0.465. Pero al observar la misma medida de dispersión en egresos municipales totales el valor supera los 600 millones de pesos. Zapopan tuvo un presupuesto de 3,786’520,690.00 pesos en el 2010 y el de Cuautitlán de García Barragán apenas ascendió a 61’026,899.00 pesos. Es necesario el utilizar herramientas de análisis que no tengan las limitaciones actuales.

Una de las virtudes de la lógica difusa como herramienta de análisis es la capacidad de inferir conocimiento con poca información y alta incertidumbre (^{D’Negrio y De Vito, 2006}). El proceso de análisis puede presentarse de la siguiente manera:

Fuente: Elaboración propia.

Gráfica 2. Modelo genérico de análisis con lógica difusa 

El Índice difuso de Desigualdades de Regiones Cañeras considera cuatro componentes.

El promedio de los valores resultantes de estos componentes indicará el valor en términos de desigualdades. Mientras mayor sea este número, supondremos mayor desigualdad entre las regiones. El trabajo de análisis bajo lógica difusa requiere de dos elementos, las funciones de pertenencia y las tablas de verdad (^{Flores y Salas, 2015}; ^{Salas y Florez, 2017}).

Con base a las teorías sustantivas anteriormente expuestas, las intervencionistas y las no intervencionistas, se construyeron las siguientes tablas de verdad para todos los componentes. Cabe señalar que una de las grandes fortalezas de la lógica difusa es el uso de expresiones o etiquetas lingüísticas las cuales apelan a la intuición que sale de la capacidad de quien analiza y de la teoría sustantiva en la que se fundamenta. En todos los componentes se asocia el Índice de Gini Municipal con la variable explicativa necesaria.

Para este modelo se utilizó el paquete informático Matlab 2017. Todo el procesamiento del Índice se realizó con la aplicación en toolbox de fuzzy set del Matlab.

Para cada una de las variables lingüísticas, “Bajo”, “Medio” o “Alto”, se requiere asignar un valor. Para ello se siguió la siguiente regla difusa. Se dividieron en cuartiles los valores que arrojan, en cada variable, los casos empíricos por categoría. Después se categorizó en tres rangos a cada variable, buscando que su acomodo reflejara la distribución difusa de los datos.

Las funciones de pertenencia fueron construidas forma triangular y en cada punto de quiebre se asignaron los valores correspondientes a la tabla que a continuación se muestra:

Los rangos difusos presentan la siguiente forma al introducir los datos empíricos.

Cada uno de los componentes genera una superficie de posibles resultados. Esta superficie ilustra todos los posibles resultados teóricos de las funciones de pertenencia y tablas de verdad, lo anterior es mostrado en la gráfica 3.

Fuente: Elaboración propia.

Gráfica 3. Superficies del total de los posibles resultados para los cuatro componentes contemplados en el modelo de lógica difusa 

4.1 Resultados del modelo de regresión lineal simple

Los resultados de la corrida del modelo de regresión lineal simple son de baja significación. La R Cuadrada indica que sólo se explica el 15% del fenómeno. Siendo sólo significativos las valores “Valor de la producción por principales cultivos en pesos” con un coeficiente de 0.67e-11 y “Valor de la producción de caña de azúcar en pesos” con un coeficiente de -0.106e-10. Es decir, por cada cambio positivo en el valor de la producción de los principales cultivos en los municipios cañeros, hay un aumento positivo en el índice de Gini para dicho municipio en una magnitud insignificante. Mientras que, con una potencia igual de insignificante, sucede lo contrario con la caña de azúcar; al aumentar el valor de la caña de azúcar se reduce el índice de Gini.

4.1 Resultados del índice difuso de desigualdades de regiones cañeras

Como es de esperar el índice difuso tiene una tendencia similar a la del índice de Gini que construyó el Consejo Nacional para la Evaluación del Desarrollo Social. Sin embargo, el Índice Difuso de Desigualdades de Regiones Cañeras provee de mucha mayor información relevante al estudio de la desigualdad espacial.

Cada uno de los componentes ayuda a identificar espacialmente las variaciones de las dimensiones teóricamente sustantivas en cada uno de los municipios que constituyen las regiones de agroindustria cañera.

Fuente: Elaboración Propia, CONEVAL (2010).

Gráfica 4. Comparación de Índice difuso de desigualdad de regiones cañeras e Índice de Gini para los mismos casos. 

Fuente: Elaboración propia.

Gráfico 5. Componentes de Índice difuso de desigualdad de regiones cañeras.