El campo proyecta: 28.800 millones de dólares extra hacia 2035

Guillermo D. Rueda

[email protected]

Periodista. Círculo de Periodistas Deportivos de Bahía Blanca. Fue redactor de la revista Encestando (1985-2000). Desde 1987 trabaja en el diario La Nueva Provincia (hoy La Nueva.). Pasó por las secciones Deportes, La Región y La Ciudad, donde se desempeña actualmente. Está especializado en periodismo agropecuario desde 2001. Miembro de la Asociación Bonaerense de Periodistas Agropecuarios. Responsable de las páginas webs de la Asociación de Ganaderos (AGA) y de Abopa.

Un efecto bisagra, cuando menos, provocó la disminución permanente de los derechos de exportaciones (DEX) para granos y carnes anunciado durante la última exposición rural de Palermo (extendida a la debatida cuestión de brecha cambiaria), lo que permite proyectar cuál es el techo de la producción nacional.

En este sentido, el modelo AGMEMOD Argentina adaptado por el área de Informaciones y Estudios Económicos de la Bolsa de Comercio de Rosario (IYEE-BCR) proyecta que, hacia el año 2035, el nuevo horizonte productivo para el país incremente la producción en un 8 % —respecto al escenario actual—, en el que tanto la brecha cambiaria como las alícuotas de retenciones se mantenían a los niveles vigentes a 2024.

En este contexto, la producción agrícola nacional proyectada para los venideros 10 años pasa de 159,3 a 172,3 millones de toneladas. Del mismo modo, para 2035 se espera una inyección del sector de unos 28.800 millones de dólares acumulados (adicionales).

El informe fue elaborado por Natalia Marín, Tomás Rodríguez Zurro, Julio Calzada y Emilce Terré, de la Bolsa de Comercio de Rosario (BCR).

El detalle completo del anuncio de Palermo prevé caídas de retenciones del 20 % para los granos y del 26 % (en promedio en los dos casos) para los productos cárnicos. Este es el detalle:

—Carnes vacuna y aviar: del 6,75 al 5 %.

—Maíz y sorgo: del 12 al 9,5 %.

—Girasol: del 7,5 al 5,5 %.

—Soja: del 33 al 26 %.

—Subproductos de soja: del 31 al 24,5 %.

En la investigación se calculó, respecto de cada 100 dólares del precio FOB, cuántos se pueden comprar a la cotización del dólar financiero del momento (una vez descontadas retenciones). Así entonces, en los momentos en los que aumenta la alícuota de derechos de exportación y/o crece la brecha cambiaria, la proporción que recibe el productor del precio FOB es menor (y viceversa).

“Esta baja de alícuotas y la virtual eliminación de la brecha cambiaria ha llevado a que la proporción de dólar cash que recibe el productor sobre el precio FOB sin retenciones de soja se encuentra, hoy, en niveles cercanos a máximos desde el año 2012, equiparables al período 2016-2018”, se indicó.

“En los demás productos aún se encuentra por debajo del período en el que las alícuotas eran 0 %, pero cercanos al 100 %”, se agregó.

En cuanto a la brecha cambiaria, los precios de los insumos también se encuentran valuados al tipo de cambio oficial, por lo que su efecto es más relevante sobre el margen neto.

“En otras palabras, si bien el productor recibe menos dólares billete por su venta, cuando hay brecha también paga menos por sus costos, por lo que este impacto se aprecia en la cotización a la que el productor puede dolarizar su rentabilidad una vez deducidos todos los costos de producción”, se explicó.

De todas maneras, tanto la eliminación de la brecha cambiaria como la reducción de las alícuotas de retenciones tienen un impacto directo en las decisiones de los productores, incentivando un incremento en la producción de la mano de una mayor superficie y una mejora en la tecnología aplicada.

En línea con los cálculos del modelo AGMEMOD Argentina, se proyecta que el país estará produciendo 172,3 millones de toneladas de granos hacia 2035, lo que representa un valor de producción de 50.100 millones de dólares (en base a los precios proyectados por el modelo).

Así entonces, si se compara el valor incremental acumulado de la producción a lo largo de los próximos 10 años, el agro podría sumar U$S 28.800 millones adicionales entre las campañas 2025/26 a la 2034/35.

Si bien el productor recibe menos dólares billete por su venta, cuando hay brecha también paga menos por sus costos.

“Esta inyección de valor agregado redundará en un incremento del nivel de actividad que excede a la producción primaria per se e involucra, entre otros, más fletes, ventas de insumos, servicios financieros y de intermediación, servicios relacionados al almacenaje y acondicionamiento, mayor actividad para los contratistas rurales, para el complejo agroindustrial y para los prestadores de servicios asociados a la exportación, entre otros”, se aseguró.

También que, en particular, el incremento en la producción redunda en un aumento del volumen que se proyecta exportar a 2035 del 10 % con relación al escenario base, ya que para la campaña 2034/35 de 105,6 millones de toneladas que se estimaban despachar de granos y subproductos, con menores alícuotas de derechos de exportación y sin brecha cambiaria, ahora se estiman unas 115,7 M/T; es decir, 10,1 millones de toneladas más.

De qué se trata

El modelo AGMEMOD (AGricultural MEmber State MODelling) es una herramienta econométrica de equilibrio parcial desarrollada —originalmente— para analizar y proyectar la evolución de los mercados agroalimentarios de los países miembros de la Unión Europea que, gracias a su estructura modular y flexible, ha sido posible extender la aplicación a contextos no europeos, permitiendo la incorporación de nuevos países mediante la construcción de modelos nacionales que dialogan entre sí dentro de un marco común.

El modelo trabaja con un enfoque bottom-up, donde cada país cuenta con un modelo independiente construido a partir de sus características productivas, económicas e institucionales. Estos modelos nacionales se integran, luego, en un marco general que permite la interacción comercial entre los países.

Cada producto incluido está representado por una serie de ecuaciones estimadas en base a datos históricos que describen la producción, el consumo, el comercio, los precios y las variables de política asociadas.

Las ecuaciones se estiman —econométricamente— utilizando información histórica y se integran en un sistema dinámico que permite generar proyecciones anuales hasta un horizonte temporal determinado (generalmente de 10 años, tal como se ha empleado en el caso analizado previamente).

AGMEMOD puede modelar diversos sectores agroalimentarios, como cultivos extensivos, ganadería, lácteos, productos hortícolas y agroindustriales. Las variables que se proyectan incluyen área sembrada y cosechada, rendimientos, producción, consumo interno, comercio exterior, precios internos y externos y existencias.

Entre las políticas que pueden representarse se incluyen subsidios, impuestos, derechos de exportación, cuotas, mandatos de biocombustibles, entre otros instrumentos. Estas herramientas pueden activarse o modificarse en los ejercicios de simulación para construir escenarios alternativos.

La flexibilidad del modelo permite así evaluar tanto políticas vigentes como propuestas hipotéticas, mediante simulaciones contrafactuales que exploran los impactos de distintas decisiones o shocks sobre el sistema agroalimentario.

En la Argentina, producto de un convenio firmado entre la Bolsa de Comercio de Rosario y el consorcio AGMEMOD, liderado por la Universidad de Wageningen en Países Bajos y el Instituto Thünen desde Alemania, la entidad rosarina logró incorporarse al equipo de trabajo de think tanks líderes de la Unión Europea y el resto del mundo.

A partir de entonces, un equipo de la Dirección de Informaciones y Estudios Económicos de la Bolsa de Comercio de Rosario comenzó a trabajar en la aplicación del modelo marco al caso argentino. Esto implicó una serie de decisiones metodológicas orientadas a capturar con precisión las particularidades del sistema agro-productivo local, manteniendo al mismo tiempo la estructura analítica del modelo original.

En primer lugar se definió que el núcleo del modelado estaría compuesto por los principales cultivos extensivos del país: soja, maíz, trigo, girasol, sorgo y cebada. Se trata de los productos que concentran la mayor parte de la producción agrícola argentina, poseen alta relevancia comercial y presentan vínculos técnicos y económicos entre sí, tanto en términos de rotación como de competencia por superficie.

La modelación se centró no sólo en los productos primarios, sino también en sus principales derivados industriales, particularmente aquellos vinculados a las oleaginosas, como el aceite y la harina de soja y de girasol, dada su importancia estratégica en el perfil exportador del país.

Para la estimación del área sembrada, se consideran los márgenes económicos esperados de cada cultivo, construidos a partir de precios internos y costos de producción. La decisión de superficie se modela como una elección relativa, en la que los productores comparan las distintas alternativas productivas disponibles, en función de su rentabilidad esperada, y asignan la superficie entre ellas de forma competitiva.

Por ejemplo, en la estimación de superficie de soja de primera se compara el margen que arroja este cultivo en relación con el que arroja el maíz y el que provee el esquema trigo/soja de segunda. Este enfoque permite capturar los mecanismos de sustitución entre cultivos que compiten por el uso del suelo en un mismo período o a lo largo del año agrícola.

El rendimiento, por su parte, se modela como una función de la relación entre precios esperados y costos, que actúa como proxy del margen bruto por hectárea, bajo el supuesto de que márgenes más elevados incentivan el uso de paquetes tecnológicos más intensivos (elevando así el rendimiento). Además, se incorpora un componente tendencial que refleja las ganancias de productividad de largo plazo asociadas a mejoras tecnológicas.

La incorporación de la dinámica del doble cultivo

Uno de los desafíos metodológicos más relevantes fue incorporar la dinámica del doble cultivo, una práctica extendida en muchas regiones del país, especialmente en la región pampeana.
En este sistema, se siembran sucesivamente un cultivo de invierno (principalmente trigo o cebada), seguido de un cultivo de verano (mayormente soja de segunda).

Esta práctica introduce una complejidad adicional al modelado de las superficies sembradas, ya que la tierra utilizada para un cultivo no necesariamente excluye su uso para otro en la misma campaña agrícola.

Para abordar esta cuestión se decidió modelar de manera diferenciada las superficies de cultivos de invierno y de verano, reconociendo la existencia de competencia por el uso del suelo entre cultivos que coinciden —parcial o totalmente— en el calendario agrícola.

La articulación entre cultivos también se refleja en la integración del modelo a nivel agregado, permitiendo observar cómo decisiones en un mercado —por ejemplo, un aumento del área sembrada de trigo— afectan la disponibilidad de superficie para otros cultivos (como la soja de primera) y cómo estas decisiones impactan en la producción total, los precios relativos y los flujos comerciales.
Por el lado de la demanda, tanto el uso interno, las exportaciones y los stocks finales fueron modelados para cada grano en base a los diferentes usos a los que se asigna.

El uso doméstico para consumo humano se calcula en base al PBI real per cápita como medida del ingreso de los consumidores, a los precios internos reales de los productos que tienen un componente importante de consumo humano y a la población estimada hacia adelante.

El uso interno para consumo animal surge de una estimación en base a los datos históricos y suponiendo que la evolución del stock ganadero, y, por tanto, los requerimientos de alimentación animal, continúan la tendencia observada en los últimos años.