Todos citan el 1% de la maquila, pero ese tributo es el mismo para autopartes, confección, plásticos, alimentos y servicios, y cada perfil pide otra ubicación. El estudio propuesto agrupa los perfiles y les pone score: en qué nicho entrar y dónde instalarse.
Maquila por perfiles · clustering sobre el régimen
El mapa de clusters: qué perfiles conviven adentro de la maquila
Cómo leerlo: a la izquierda, cada punto es una operación y cada halo un grupo de operaciones parecidas · a la derecha, qué define a cada grupo, cuál crece y a quién le conviene
Autopartes de fronteraConfección intensiva en empleoServicios en AsunciónNicho vacío (punteado)Halo: grupo que arma el algoritmo
Clustering · k-means / jerárquico
Reducción de dimensionalidad · 2 ejes
MILP · score de instalación
En simple: cada punto es una operación del régimen y los halos son los grupos que el algoritmo arma juntando operaciones parecidas; el punteado marca un perfil que en otros países existe y acá todavía no. Mapa conceptual del método: los grupos reales, cuál crece y el score que ordena dónde entrar salen de hacer el análisis con los datos del régimen; el score sale de una optimización entera.
Score de instalación · pesos de ejemplo
La tabla de score: cómo queda cada plaza para instalar manufactura de exportación
Cómo leerlo: a la izquierda, cinco factores con su peso y la posición de cada plaza, más puntos llenos es mejor posición · a la derecha, el score que sale de esos pesos · México vía IMMEX, Honduras y Costa Rica vía zonas francas
Punto lleno: posición en el factor, de 1 a 3Paraguay · columna y fila destacadasMéxico · Honduras · Costa RicaHidrovía · ventaja de costo por tonelada
Lectura ordinal · sin cifras ajenas
Pesos de ejemplo · suman 100%
MILP · score con tus números
En simple: cada plaza suma según su posición en cada factor y el peso de ese factor; con estos pesos, que premian el costo, Paraguay queda primero y la hidrovía aporta la ventaja de costo por tonelada en la logística. Tabla ilustrativa del método: la posición por factor es cualitativa y ordinal, sin cifras de otros países, y el único número real es el tributo del 1% (Ley 1064/1997). El modelo que proponemos se arma con los números del inversor, su volumen, su mix de insumos y su destino, y de ahí salen pesos, score y orden. Si tu producto premia el plazo de tránsito o el oficio ya formado, los pesos cambian y el orden también; esa sensibilidad es parte de la entrega.
Una empresa bajo maquila produce en Paraguay para exportar y paga un
tributo único del 1% sobre el valor agregado nacional
(Ley 1064/1997), con programas vía el MIC y
el CNIME.
El 1% es el número que todos citan, y es el mismo para autopartes,
confección o servicios. Lo que cambia el resultado es el nicho y la
ubicación, y esa parte casi nunca se discute.
Del mapa al score
El score de instalación todavía no está calculado; estos son los
insumos que el estudio necesita y lo que devuelve.
Los datos: registros de programas del CNIME, exportaciones por perfil del BCP, costos laborales del INE y fletes por corredor.
La técnica: clustering para armar los perfiles y programación lineal entera mixta que elige nicho y ubicación sujeta al capital, la gente y la logística del que entra.
La decisión: en qué nicho entrar y dónde instalarse, con el costo de cada alternativa descartada a la vista.
Lo que el estudio va a responder, en concreto:
Qué perfil crece más rápido y por qué.
Qué nichos están vacíos: perfiles que en México o Brasil existen y acá no.
Qué define la ubicación: por qué autopartes va a la frontera y servicios a Asunción.
Qué le falta a cada grupo para escalar: logística, gente formada, proveedores.
Si tus restricciones cambian, la respuesta cambia: el modelo que
proponemos se arma para recalcular por escenarios.
El ejercicio: confección acá o en la región
Ejercicio hipotético, declarado como tal: un inversor extranjero
compara producir prendas de vestir bajo maquila en Paraguay contra los
esquemas de referencia de la región: el IMMEX de México y las zonas
francas de Honduras y Costa Rica. La comparación es cualitativa y
declarada, y el único número real es el tributo del 1% que ya viste
arriba.
El panorama regional: Honduras y México tienen el oficio textil hecho
y salidas al mercado que funcionan; Costa Rica muestra hacia dónde
evoluciona una zona franca cuando apunta a nichos de más valor.
Paraguay entra a esa mesa con la regla más simple, que rige desde
1997, energía hidroeléctrica de tarifa industrial baja y costo
laboral competitivo medido con datos del INE contra las fuentes
oficiales de cada país.
La hidrovía juega a favor: el flete fluvial mueve la tonelada a bajo
costo hasta los puertos de ultramar, y para carga que se produce con
calendario, como la confección, ese costo por tonelada pesa más que
los días extra de tránsito, que se planifican. La oportunidad a la
vista es formar el oficio textil, y eso se construye con cada planta
que entra.
El cuadro de score de arriba ordena esa mesa: cinco factores con peso
declarado y un compuesto de ejemplo.
Para quién es
El inversor extranjero que elige perfil y ubicación antes de entrar.
El industrial local que evalúa convertirse a maquila.
Los gremios y la política que apuntan a los perfiles con más arrastre local.
Qué pedir: la radiografía por clusters, el benchmark del nicho y
el score de instalación contra tu perfil.
Cómo medirlo: un tablero con los datos públicos del MIC (perfiles,
empleo y valor agregado por grupo), actualizado por trimestre.
Este mapa está publicado para discutirse y para usarse: si conocés el
régimen desde adentro y agrupás los perfiles de otra manera, escribinos
y lo revisamos sobre los datos del CNIME. Y si estás evaluando instalar
producción bajo maquila, escribinos con tu caso y te armamos el
proyecto: la estructura, los números y el trámite del régimen.
Abstract (EN)
Paraguay's maquila regime lets a company manufacture for export while paying a single 1% tax on national value added, with programs approved by the MIC through CNIME, the national council for export maquila industries. Competitive energy, reasonable labor costs and Brazil next door explain most of its appeal. The regime is usually read as one block, but it mixes operations that barely resemble each other: auto parts plants exporting to Brazil, garment workshops, plastics, food and business process services. The study proposed here applies clustering to the regime's data. Each operation is described by sector, employment, local value added versus imported inputs, export destination and location, and an algorithm groups the ones that look alike; the groups emerge from the data rather than from prior categories. The study will then name each group and answer four questions: which profile grows fastest and why, which niches present in northern Mexico or inland Brazil are still empty in Paraguay, what drives location choices between the border and Asunción, and what each group needs in order to scale, from logistics to trained labor and local suppliers. It serves foreign investors choosing a profile and a site, local manufacturers considering a conversion to maquila, and industry groups or policy design focused on the profiles with stronger local linkages.