BASE sa pag-aaral na ginawa ng Philippine Tax Academy (PTA) ngayong taon, apat ang mga salik na nagtatakda ng galaw ng mga presyo ng bigas. Ang mga ito ay populasyon, produksyon ng bigas, ang laki ng stock inventory ng bigas, at ang presyo sa world market.
Kapag mataas ang paglago ng populasyon, tataas ang demand ng bigas at ng presyo nito. Kapag mataas ang produksyon at importasyon ng bigas at malaki ang imbentaryo, bababa ang presyo ng bigas. Ganoon din kapag tumaas ang presyo ng imported na bigas, aakyat din ang domestic na presyo ng bigas. Kasama sa presyo ng imported na bigas ang insurance, freight at taripa na kinokolekta na ipinapatong sa presyo ng kargada. Ang taripa na 35% ang dating kinokolekta ng Bureau of Customs (BOC) ngunit binabaan ito noong Hulyo ngayong taon sa 15% para pababain ang presyo para sa konsyumer.
Malaki ang papel ng climate change sa pagtaas ng volatility ng presyo ng bigas. Ang pagsiklab ng El Niño at La Niña ay nakaaapekto sa produksyon at desisyon ng mga bansa na mag-export o mag-import sa pandaigdigang merkado. Noong 2008 at 2023, nag-impose ng ban ang malalaking supplier ng bigas sa eksportasyon ng bigas. Dahil sa mas mababang suplay ng bigas sa merkado, umakyat ang volatility ng presyo. Mas mataas ang volatility ng world prices kaysa sa domestic prices dahil kakaunti lang ang mga rice producing countries ang sumasali sa world market. Maliit ang volume ng bigas na itinitinda sa pandaigdigang merkado kaya isang bansa lang na tumiwalag dito ay malaki ang epekto sa price volatility.
Bumaba ang volatility ng presyo ng bigas noong 2010-2020 kumpara noong 2000-2010 ngunit tumaas ulit ang volatility noong 2020-2024 dahil sa lumalalang climate change. Dahil sa matinding tagtuyot na sumira sa ani ng bigas sa mga major producing countries noong 2023, bumagsak ang pandaigdig na produksyon. Tumaas ang presyo ng bigas sa buong daigdig. Ito ay nangyari pagkatapos magtakda ng export ban ang India, ang pinakamalaking exporter ng bigas. Ngunit nang nagsimula nang bumaba ang presyo kamakailan lang, bumalik ang India sa merkado pagkatapos nitong ibasura ang export ban.
Mahigpit ang correlation coefficient na 0.98 hanggang 1.00 ang mga domestic prices ng bigas. Ang mga domestic prices na sinusubaybayan ng Philippine Statistics Authority (PSA) ay ang farmgate price, wholesale price, at retail price. Lumabas sa computation ng correlation coefficient na mahigpit ang relasyon ng mga domestic prices sa isa’t isa. Ang ibig sabihin nito, base sa average domestic prices, walang nangyayaring price manipulation ng alinmang grupo. Ang correlation coefficient ay isang tool na nagsusukat ng statistically significant na paggalaw nga mga presyo kumpara sa isa’t isa. (Table 1) Lumalabas sa table na ito na walang anumang grupo sa bansa, magsasaka man, retail trader, o wholesale trader ang nakakamanipula sa pag-akyat at pagbaba ng presyo para sa personal na ganansiya, base sa average domestic prices. Lahat ng grupo ay nag-aambag sa direksyon ng presyo ngunit wala ni isang grupo ang nakakahawak nito. Ang dahilan ay mabilis na malalaman ng mga mamimili kung may mas mababang presyo sa paligid. Mabilis ding nalalaman ng mga retailer kung may wholesaler na mas mababa ang presyo. Ang mga wholesaler naman ay may sapat na impormasyon kung gaano kalaki ang kanilang merkado at makakahanap sila ng suplay, domestic man o import, para mapunan ang anumang kakulangan.
Ang masama ay ginagamit ng ilang grupo ang price manipulation bilang dahilan para mag-impose ng price control ang pamahalaan; ang price manipulation ang siyang palaging sinisisi ng mga pro-state interventionists na dahilan kapag umakyat ang presyo ngunit ang talagang dahilan ay ang pagbaba ng suplay ng bigas sa merkado, kung hindi sa Pilipinas ay sa buong mundo. Ang kakulangan ng produksyon ay pinakamalaking salik sa pagtaas ng presyo. Makikita ito sa resulta ng regression analysis na klung saan lumalabas ang t-values na significant sa 1% level of significance. Ang regression analysis ay isang mahalagang tool ng mga statistician para malaman kung totoo ang mga salik na nagpapagalaw-presyo.
Anu-ano ang mga policy handles na puedeng baguhin ng pamahalaan para mapabuti ang produksyon, makamit ang mas mababang presyo para sa consumer at mas matatag na presyo para sa prodyuser? Anu-ano ang mga programang kailangang gawin ng Pilipinas?
Ang mga policy handles na maaaring baguhin ng pamahalaan ay ang mga sumusunod:
- Ang tariff rate na may deretsong epekto sa import price;
- Ang budget para sa rice productivity enhancements at rice market information system;
- Ang laki ng buffer stock na iimbakin ng NFA, mga bodega, at tindahan;
- Ang antas ng rice consumer subsidy;
- Ang population policy para mabawasan ang long-term demand;
- Farmers’ insurance program para mabilis makapagsimula ulit ng pagtatanim ang mga magsasaka pagkatapos ng delubyo;
- Ang pagtatatag ng warehouse receipts system na magtatayo ng isang commodity market for rice (at iba pang agricultural products) para ma-convert sa pera ang ani ng mga magsasaka sa pamamagitan ng pagtinda ng warehouse receipts; at
- Regional cooperation schemes para itakda ang pamamahagi (sharing) ng bigas (at iba pang mahalagang food supplies) lalo na sa panahon ng emergency, at ang pagpapalitan ng R&D information tungkol sa bigas (at iba pang food products).
| Table 1. CORRELATION COEFFICIENTS | t-value | |||
| Wholesale Price v. Retail Price | 1 | 107.42 | * | |
| Wholesale Price v. Farmgate Price | 0.99 | 31.24 | * | |
| Retail Price v. Farmgate Price | 0.98 | 23.00 | * | |
| World Price vs. Wholesale Price | 0.58 | 3.36 | * | |
| World Price vs. Retail Price | 0.59 | 3.40 | * | |
| World Price vs. Farmgate Price | 0.59 | 3.39 | * | |
| Wholesale Price vs. Production | 0.94 | 12.70 | * | |
| Retail Price vs. Production | 0.95 | 13.82 | * | |
| Farmgate vs. Production | 0.92 | 11.41 | * | |
| * Significant at 1% level of significance (2.81 pataas ang t-value) n=23 | ||||