Dinámica de los márgenes de comercialización en la Cadena de la carne bovina en Argentina1 DIAZ¹, Jorge R. y MANAZZA², Jorge F. ¹Universidad Nacional de San Luis (UNSL)-INTA. Microeconomía. Villa Mercedes. San Luis. Argentina. TE. 02657-422616. [email protected] ²Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), Economía Agroalimentaria, Villa Mercedes. Ruta 7 y 8. San Luis, Argentina. TE.02266422616. [email protected]

Resumen En los últimos años, la cadena de la carne en Argentina ha sufrido grandes transformaciones estructurales y en los esquemas regulatorios, que han repercutido en el proceso de formación del precio de la carne. Se estudió empíricamente el comportamiento de los márgenes de comercialización de la carne y su participación relativa frente al cambio en el precio pagado al productor, tratando de determinar la magnitud de este efecto en la dinámica temporal de los márgenes comerciales para el período 2004-2011. Mediante la estimación de un modelo dinámico de márgenes comerciales por el método de mínimos cuadrados ordinarios, se comprobó la relación inversa entre los precios pagados al productor y la evolución de los márgenes comerciales (mayorista y minorista), en términos relativos. Sin embargo, se observa que, aún cuando el efecto es negativo para los dos tramos definidos, la magnitud del mismo es cuantitativamente reducido, lo que por un lado proporciona evidencia de la existencia de una elasticidad de transmisión de precios al consumidor aproximadamente unitaria; y por otro lado, que no aún existiría evidencia de mejora significativa en la participación del productor en el valor de los cortes de carne seleccionados para la nueva relación de precios en la Cadena.

Abstract In recent years, Argentine beef chain has suffered great structural and regulatory transformations that have impacted in the price formation process of meat. The behavior of marketing margins of beef have been empirically studied and its relative share for changes in farmer prices, trying to determinate the magnitude of this effect in the temporal dynamics of commercial margins for the period 2004-2011. By an OLS dynamic model for marketing margins, the inverse relation between livestock prices and the evolution of industrial and retailer margins has been confirmed. Although, it is reveled that, besides the negative effect for both defined periods, its magnitude is reduced, revealing evidence of an approximately unitary prices transmission elasticity to consumers; and the absence of evidence of significant improvement in the farming share in the value of selected retail beef cuts, for the new price relationship in the chain. Palabras Clave

Márgenes de comercialización, Carne Bovina, Cadena Agroalimentaria, Argentina 1

Para citar correctamente este trabajo: Diaz, JR.&Manazza, JF. 2012. Dinámica de los márgenes de comercialización en la Cadena de la Carne Bovina en Argentina. XLIII Reunión Anual de la AAEA. Corrientes, 9-11 de Octubre de 2012.

I. Introducción En Argentina, el stock bovino nacional está disminuyendo paulatinamente alcanzando en el año 2011 las 48 millones de cabezas, el nivel más bajo de las últimas décadas. Durante el período 2008-2011 el rodeo nacional se redujo un 16,7% y esta tendencia contractiva de la oferta de carne no se revertirá en el corto plazo: para el mismo período el stock de vientres disminuyó el 15% y el país produjo 2,5 millones menos de terneros, con la consecuente repercusión sobre de la producción de carne para los años sucesivos (SENASA, 2011). La ganadería posee características estructurales que contribuyen a su oferta inelástica, como la variabilidad territorial, la baja productividad, la atomización de la propiedad de los vientres, una industria relativamente concentrada, y su incapacidad de generar excedentes para absorber la demanda externa. Sin embargo, la estructura de la cadena en su conjunto es cambiante y existe una fuerte tendencia a la concentración, tanto del engorde, como del mercado minorista a través de la comercialización por hipermercados, lo que influencia los márgenes comerciales y precio de la hacienda. La alta ponderación de la carne bovina en la canasta básica alimentaria, explica los numerosos y variados instrumentos regulatorios aplicados para mantener estable el precio en carnicerías. Resulta importante, entonces, explicar el proceso de formación de su precio y analizar el comportamiento de la distribución de los márgenes de comercialización en la cadena de la carne y las participaciones relativas de la producción primaria, la industria y distribución minorista, en el valor final del producto, frente a cambios en los precios relativos resultantes de modificaciones estructurales en el sector de la producción primaria de carne. En términos generales, en Argentina estos tres eslabones se han caracterizado por su escasa integración y predisposición a generar alianzas estratégicas que permitan mejorar la eficiencia y coordinación en la cadena, por el contrario, existen fuertes pujas distributivas. En el gráfico 1 se muestra la evolución de los precios promedio mensuales de la categoría novillo y un promedio de precio final sin IVA de cortes, para el periodo de 2004-2011 obtenido de la base de datos del Instituto de Promoción de la Carne Vacuna Argentina (IPCVA). Se observa que en el periodo 2004-2011 el precio pagado al productor aumentó significativamente respecto del promedio, producto de un cambio de tendencia que se inicia a fines del año 2009 derivado de restricciones de la oferta de hacienda en. Las series siguen una tendencia similar hasta marzo del año 2008, donde el promedio de los cortes supera al resto hasta febrero del año 2010. El precio de la carne aumentó respecto del promedio a partir de marzo de 2004 y mantuvo esta tendencia alcista, fluctuando hasta un 20 % por encima del promedio del periodo, y a partir de noviembre de 2009 supera al promedio llegando a superarlo en un 60 %.

Gráfico 1: Evolución de los precios al consumidor, precio media res Novillo; precio Novillo 40

Novillo MediaRes Cortes

35

30

25

20

15

10

5

0 2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

Fuente: Elaboración propia en base a IPCVA (2012)

Las modificaciones sectoriales con impacto en los precios, se visualizan también en la composición de la producción, stock y faena de novillos, cuya cantidad se mantuvo muy alta en relación al stock hasta fines de 2009, disminuyendo abruptamente (Gráfico 2). Gráfico 2: Evolución mensual de faena y producción de res con hueso 400000

TN_res_c_hueso Novillos_Faena

350000

300000

250000

200000

150000

100000

50000

0 2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

Fuente: Elaboración propia en base a IPCVA (2012)

2012

Hechos relevantes de la coyuntura sectorial Durante el año 2004 el consumo interno se mantenía en los ritmos altos y se exportaron unas 545.000 toneladas, lo que inicia una serie de pujas sectoriales que avivan la dicotomía de exportar más o atender el consumo interno. En el año 2005 se destaca la medida de aumentar el peso mínimo de faena a 280 kg lo que permitiría aumentar la producción, pero además en marzo de ese año se firmó un primer acuerdo entre el gobierno y representantes de la industria y la exportación para reducir por 90 días un 10% los valores de los cortes más populares de carne: el asado, el bife ancho, la carne picada, la paleta y la carnaza común luego este se extendió a 17 cortes. El aumento de las retenciones del 5 al 15% fue una medida destinada a desalentar las exportaciones para bajar el precio de la carne; aún así el año cerró con la cantidad de 775.000 toneladas exportadas con un valor de 1.390 millones de dólares, el valor más alto de la historia del país. A principios del 2006, se creó el Registro de Operaciones de Exportación (ROE), en marzo, el Gobierno tomó la medida más importante por sus consecuencias, el cierre de las exportaciones y suspendió las operaciones de 11 consignatarios de Liniers. Se sucedieron acuerdos con el sector minorista llegando a 12 cortes y más controles en el Mercado de Liniers. Durante el año 2007 se firma otro acuerdo con valores de referencia para el kg de media res a la salida de la planta frigorífica y bandas de precios para la hacienda en pie. A partir del año 2008 comienza una escalada de conflictos, piquetes y cortes de ruta y ceses de faena. A partir de allí aumenta notablemente el valor de la carne en el mostrador, lo que no se traduce en aumento del valor de la hacienda en pie, ampliando el margen de comercialización minorista. Durante 2009 se recomponen los niveles de faena, se mantiene la oferta de carne pero con una elevada participación de hembras en faena, registrando el pico más alto del periodo, con un 53%. Esto provoca en el año 2010 aumentos de precios en la hacienda en pie, menor cantidad de terneros y problemas estructurales de abastecimiento en los frigoríficos. A pesar de la recuperación observada sobre el final del año, en 2011 la faena vacuna quedó ubicada en 11 millones de cabezas, el valor más bajo de los últimos veinte años. En relación a 2010, la caída fue de 8,7%, y del 32,5% respecto del 2009. En términos absolutos, en 2011 se faenaron 1.034 millones de cabezas menos que en 2010 y la retracción respecto del 2009 fue de 5,218 millones de cabezas (CICCRA, 2012). El aumento en el nivel de precios de la hacienda de principios del 2010 favoreció a la reversión del proceso de liquidación de vientres y marcó una tendencia hacia la recomposición del la participación del productor en el valor final de su producto. En el 2011 la participación de las hembras en la faena total fue del 38,7%, registro más bajo de los últimos veinte años que da buenas señales de recomposición de la oferta de materia prima a la industria. Sin embargo, durante el año 2012, los problemas financieros derivados de las barreras a la exportación, la compresión de sus márgenes de comercialización y las caídas en el precio internacional de cueros y menudencias ocasionaron el cierre del 17% de las plantas frigoríficas del país, algunas de ellas grandes plantas exportadoras. Las exportaciones cayeron un 64% entre el año 2009 y el 2011. En el 2011 se exportaron apenas 240.000 toneladas de res con hueso, el volumen más bajo desde 2001.

Gráfico 3. Evolución de los Márgenes minoristas (Mmin), márgenes mayoristas (MBmay) y participación del productor (Pprod): período 2004-2011. 0,8

MBmay Pprod Mmin

0,7

0,6

0,5

0,4

0,3

0,2

0,1

0 2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

Fuente: Elaboración propia en base a IPCVA (2012)

Se observa en el Gráfico 3 que a partir de los primeros meses del año 2008 la participación del productor cae a valores del 20 %, sin alcanzar durante todo el período considerado los valores previos a esta caída. Esta pérdida es capitalizada por el sector minorista que mejoró su participación pasando de valores del 50% al 65%, y con volatilidad se mantienen hasta noviembre del 2009, fecha en que se comienza el aumento del valor de la hacienda en pie (Gráfico 4). Gráfico 4: Evolución del Margen Bruto de comercialización (MBCt) y del precio del Novillo. 10

0,84

MBCt (right) Novillo (left)

0,82

9

0,8 8

0,78 7 0,76 6 0,74

5 0,72

4

0,7

3

0,68 2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

Fuente: Elaboración propia en base a IPCVA (2012)

Varios trabajos de investigación dan cuenta que el margen entre producción y distribución minorista disminuye en los periodos de mayor producción y demanda, nivelando los cambios en los precios pagados al productor en términos de precios de venta al consumidor, absorbiendo a lo largo del tiempo en su margen comercial una determinada proporción de los cambios. Esta particularidad se la denomina fenómeno contracíclico de los márgenes comerciales. Uno de los primeros trabajos que discute posibles explicaciones teóricas de este fenómeno es McClements (1972). En términos generales, una posible explicación es que la comercialización minorista busca incrementar o maximizar sus beneficios intertemporalmente, por lo que nivela los cambios en los precios pagados al productor en términos de precios de venta al consumidor, absorbiendo a lo largo del tiempo en su margen comercial una determinada proporción de los cambios en los precios pagados al productor, manifestando reglas de margen (markup) estructuralmente estables y simétricas (Oubiña Barbolla, J, et al.,2008). Esta referencia teórica de los hechos observados ha generado recientemente algunos estudios empíricos que la evalúan para diversos alimentos frescos comercializados, entre ellos carne bovina (Marsh, J. M. y Brester, G.W, 2004; Schnettler y Sepúlveda, 2007; Amigo-Dobaño, et al., 2008; Oubiña Barbolla, et al. 2008). En otra línea de estudios empíricos, se destacan las contribuciones del trabajo (Lema, 2006) focalizado sobre los determinantes y formación de los márgenes de comercialización en el mercado de carne vacuna de la Argentina. El objetivo del presente trabajo es conocer y explicar la incidencia de las fluctuaciones en el precio de hacienda en pie en la evolución temporal del Margen Bruto de comercialización de la carne vacuna argentina durante el periodo 2004-2011. Se planteó la hipótesis que la disminución del stock bovino mencionada provocó un shock estructural en las series de precios, y una modificación en el comportamiento de los márgenes de comercialización de la carne y en la participación relativa de cada actor de la cadena cárnica en el valor final del producto, frente al cambio en el precio pagado al productor. Ante la nueva relación de precios, de existir efecto contracíclico, definido como una relación negativa entre los precios de la hacienda en pie y el margen bruto de comercialización, la participación del productor en el valor final de la carne debería incrementarse. II. Materiales y métodos Se estudió empíricamente el comportamiento de los márgenes de comercialización mediante la estimación de un modelo dinámico por el método de mínimos cuadrados ordinarios, utilizando series de precios de las bases de datos estadísticos del Instituto de Promoción de la Carne Vacuna Argentina y del Instituto Nacional de Estadísticas y Censos. Se testeó la ausencia de violación de los supuestos de MCO. Se incluyó la variable dependiente rezagada en las estimaciones y se realizaron los test de multiplicadores de Lagrange (LM) Breusch-Godfrey (1 y 2 rezagos) para correlación serial y el test LM ARCH (2 lags) para analizar la presencia de heterocedasticidad

autoregresiva condicional en los errores (ARCH). El test de Chow se realizó para la determinación de la existencia shock estructural en las series. Los Precios al Consumidor (Pcor), del Productor (Pnv), y el Precio Mayorista (Pmre), corresponden a precios reales sin IVA, deflactados mediante el índice de precios mayoristas nivel general del INDEC a moneda de agosto de 2011. El precio al consumidor de la carne bovina corresponde al promedio de cinco cortes (asado, cuadril, nalga, bife y paleta); el precio del Productor corresponde a la categoría Novillo de 390-430kg. El margen comercial en cada periodo (t), en términos absolutos y relativos, se formula conforme a las siguientes ecuaciones: Mbct =Pcort- Pnvt Mbcpt = (Pcort- Pnvt)*100/Pcort Mmayt = Pmret – Pnvt Mmint = Pcort – Pmret Mminpt = (Pcort- Pmret)*100/Pcort Pprodt = 1- Mbcpt

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

Donde: Mbct corresponde al margen absoluto total de comercialización en el periodo t; Mbcp t al margen porcentual total de comercialización en el periodo t (%); Mmayt, al margen mayorista en el periodo t; Mmint, margen minorista en el periodo t; Mminpt, margen porcentual minorista de comercialización en el periodo t; Pprodt, participación del productor en el periodo t. Con base en los antecedentes teóricos, se estudió empíricamente el comportamiento de los márgenes de comercialización de la carne y su participación relativa en el valor final del producto, frente al cambio en el precio pagado al productor, con el objetivo de determinar la magnitud de este efecto en la dinámica temporal de los márgenes comerciales para el período 2004 - agosto 2011. Se estimó econométricamente la ecuación (2) mediante un modelo dinámico por el método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO): MBC t = α + β 1 (Pnv t) + β2 (MBC t- 1 ) + ξ t

(7) -Modelo 1-

ln MBC t = α + β 1 ln (Pnvt) + β2 ln(MBC t- 1 ) + ξ t

(8) -Modelo 2-

Donde ln representa el logaritmo natural y (t-1) un rezago en la variable. Los coeficientes α y βi son los parámetros a estimar y ξ t son los errores aleatorios que se suponen distribuidos ~ N(0, σ2). Debido al cambio estructural sufrido por las series en abril de 2008 –validado por en el test de Chow (anexo), que como consecuencia originan perturbaciones en el análisis de la serie completa, se dividió la misma en dos tramos, en orden a comparar sus comportamientos y contrastar las hipótesis planteadas. Se estimaron las ecuaciones (7) y (8) para los tramos 1

(noviembre 2004 - marzo 2008) y tramo 2 (abril 2008 – agosto 2011). Se incorporó una variable dummy (Dm) para la estimación del modelo del tramo 2, con el objetivo de evaluar y discriminar la significatividad del impacto del incremento en el precio de la hacienda en pie de los últimos meses del 2010. En la misma línea argumentativa se evaluó también la relación entre la variabilidad de los precios pagados al productor y el margen de comercialización mediante la ecuación: MBC t = α + β 1 (Pdnv t) + β2 (MBC t- 1 ) + ξ t

(9) -Modelo 3-

Donde la variable (Pdnv t) corresponde a la diferencia del precio del novillo del período t (Pnvt t) y su media móvil para tres meses. Para una correcta inferencia de los resultados, fue preciso testear la ausencia de violación de los supuestos de MCO. Por incluirse la variable dependiente rezagada en las estimaciones, se realizaron los test de multiplicadores de Lagrange (LM) Breusch-Godfrey (1 y 2 rezagos) para correlación serial y el test LM ARCH (2 lags) para analizar la presencia de heterocedasticidad auto regresiva condicional en los errores (ARCH).

III. Resultados y Discusión El Cuadro 1 presenta los resultados de las estimaciones por MCO del modelo. Los estadísticos obtenidos no permiten rechazar la hipótesis nula de ausencia de ARCH en los residuos de las estimaciones realizadas. Cuadro 1: Coeficientes estimados, Resumen. Modelo 2 tramo 1 2004:12-2008:04 const l_Pnv l_MBCt_1 const

l_Pnv dm l_MBCt_1

const Pdnv MBCt_1

Coefficient Std. Error t-ratio 0,125778** 0,0568039 2,2142 -0,216719*** 0,044482 -4,8721 0,410368*** 0,104805 3,9155 Modelo 2 tramo 2 2008:06-2011:08 -0,0183281 0,0293704 -0,6240

p-value 0,03289 0,00002 0,00036

-0,131528*** 0,0229682 -5,7265 0,039807*** 0,0125387 3,1747 0,139133 0,116405 1,1953 Modelo 3 2004:12-2011:08 (T=81) 0,0309657 0,0355522 0,8710

2,36986) = 0,10922

p-value 0,53665 0,023785) = 0,878345 Test for ARCH of order 1 Null hypothesis: no ARCH effect is present Test statistic: LM = 2,00005 with p-value = P(Chi-Square(1) > 2,00005) = 0,157294

Modelo 3: Model 3: OLS, using observations 2004:12-2011:08 (T = 81) Dependent variable: MBCt Coefficient 0,0309657 -0,0338062 0,961509

const d_Pnv MBCt_1 Mean dependent var Sum squared resid R-squared F(2, 78)

Std. Error 0,0355522 0,00416803 0,0479838

0,742468 0,013580 0,837863 201,5368

t-ratio 0,8710 -8,1108 20,0382

p-value 0,38643 0,0680769) = 0,794854 Test for ARCH of order 2 Null hypothesis: no ARCH effect is present Test statistic: LM = 0,934638 with p-value = P(Chi-Square(2) > 0,934638) = 0,62668 Test de Chow para cambio estructural en la serie Augmented regression for Chow test OLS, using observations 2004:12-2011:08 (T = 81) Dependent variable: l_MBCt

const l_Pnv l_MBCt_1 splitdum sd_l_Pnv sd_l_MBCt_1

Coefficient

std. error

t-ratio

p-value

0,140900 -0,227408 0,409676 -0,193946 0,177512 0,0690522

0,0818969 0,0636753 0,145496 0,0849767 0,0645194 0,170033

1,720 -3,571 2,816 -2,282 2,751 0,4061

0,0895 0,0006 0,0062 0,0253 0,0074 0,6858

*** ***

* *** *** ** ***

Mean dependent var Sum squared resid R-squared F(5, 75)

-0,298701 0,026405 0,822879 69,68797

S.D. dependent var S.E. of regression Adjusted R-squared P-value(F)

0,043168 0,018763 0,811071 8,82e-27

Chow test for structural break at observation 2008:03 Null hypothesis: no structural break F(3, 75) = 14,7703 with p-value 0,0000