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Estudio analítico del proteccionismo agrícola para Argentina y sus consecuencias en la seguridad alimentaria

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Proyecto FAO de apoyo a la integración del sector agropecuario del Cono Sur para contribuir a las

políticas de seguridad alimentaria (TCP/RLA/2910)

Estudio analítico del proteccionismo agrícola para Argentina y sus consecuencias en la seguridad

alimentaria Lic. Gerardo Luis Petri1

Colaboradores Lic. Maximiliano Méndez Parra2

Lic. Florencia Sember3

Buenos Aires, septiembre 2003*

1 Master en Economía de Gobierno (UdeSA), [email protected] 2 [email protected] 3 [email protected] * Versión corregida del 30-12-03


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PRESENTACIÓN

El informe es parte del proyecto regional financiado por FAO de apoyo a la integración del sector agropecuario del Cono Sur para contribuir a las políticas de seguridad alimentaria, e intenta indagar en las cuestiones relacionadas con el comercio agrícola, el proteccionismo, el impacto económico y las consecuencias vinculadas con la seguridad alimentaria para la República Argentina.

Para efectuar un análisis comprensivo se utilizó un modelo de equilibrio parcial de multimercados con el fin de evaluar cuál sería el impacto de distintas alternativas de negociación y otros aspectos relacionados con el comercio agrícola. El modelo empleado fue el ATPSM (Agricultural Trade Policy Simulation Model) desarrollado por la UNCTAD, al cual se le realizaron una serie de modificaciones en sus datos con el fin de actualizarlos y mejorarlos.

Se realizó una exhaustiva revisión de bibliografía relacionada con el análisis de impacto en el comercio exterior utilizando distintos modelos matemáticos, con el fin de determinar límites y comparaciones de los resultados obtenidos. Por otro lado, se efectuó una completa revisión de las distintas trabas que enfrentan las exportaciones de los países en desarrollo, haciendo hincapié en la República Argentina.

Posteriormente, se realizaron una serie de simulaciones con el fin e verificar el impacto económico de las principales propuestas de negociación en el marco de la OMC, de eliminación de cada uno de los pilares de negociación y de liberalización en sectores considerados relevantes para la economía argentina.

Los resultados obtenidos en estos escenarios fueron evaluados en el contexto de los nuevos desafíos y oportunidades que se presentan a los grupos vulnerables a partir de una potencial liberalización del comercio agrícola. A tales efectos se utilizaron distintos procedimientos para determinar cuál será el impacto de la negociación agrícola en la seguridad alimentaria. De esta forma fue posible estimar el impacto en los distintos grupos vulnerables (consumidores y pequeños productores) que la liberalización del comercio agrícola tendría.

ÍNDICE PRESENTACIÓN.................................................................................2 ÍNDICE...........................................................................................1 Capítulo 1.......................................................................................3 REVISIÓN DE TRABAJOS SOBRE IMPACTOS DE LA LIBERALIZACIÓN DEL COMERCIO CON MODELOS COMPUTACIONALES................................................................3 Capítulo 2..................................................................................... 14 COMERCIO EXTERIOR AGROALIMENTARIO ARGENTINO: ................................. 14 EVOLUCIÓN E IMPEDIMENTOS .............................................................. 14

La agricultura internacional ............................................................. 15 Comercio agroalimentario argentino ................................................... 20 Restricciones al comercio................................................................ 23

Barreras arancelarias................................................................... 24 Progresividad arancelaria......................................................... 30

Barreras no arancelarias ............................................................... 31 Licencias de Importación ......................................................... 35

Contingentes arancelarios .......................................................... 36 Barreras técnicas al Comercio ................................................... 38 Compras a granel y gubernamentales........................................... 40 Subsidios a las Exportaciones y Ayuda Interna................................. 40 Subsidios a la exportación........................................................ 43 Medidas Anti-Dumping y Compensatorias ...................................... 44 Empresas Importadoras del Estado.............................................. 45

ANEXO AL CAPÍTULO 2.................................................................... 47 Capítulo 3..................................................................................... 68 DESCRIPCIÓN DEL MODELO ................................................................. 68

Modificaciones al modelo ATPSM........................................................ 69 Errores en los datos .................................................................... 69 Incorporación de elasticidades........................................................ 71 Factores de conversión ................................................................ 72

Capítulo 4..................................................................................... 74 PROPUESTAS GLOBALES DE MODALIDADES PARA LA NEGOCIACIÓN AGRÍCOLA....... 74

Planteo de los escenarios - supuestos.................................................. 74 Liberalización total ................................................................. 74 Unión Europea ....................................................................... 75 Harbinson............................................................................. 75 Harbinson con acceso para productos tropicales ................................ 77 Harbinson Modalidad Uniforme para todos los bienes (Harbinson Suiza) . 77 Harbinson Ajustable ................................................................ 78 Cairns.................................................................................. 79 Estados Unidos....................................................................... 80

Resultados ................................................................................. 81 Aranceles ................................................................................ 82 Precios ................................................................................... 84 Producción............................................................................... 87 Exportaciones ........................................................................... 89 Bienestar................................................................................. 92


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Anexo al capítulo 4 ....................................................................... 95 Capítulo 5.................................................................................... 105 ANÁLISIS DE IMPACTO SEGÚN PILAR DE NEGOCIACIÓN................................. 105

Distintas consideraciones ............................................................... 105 Ayuda doméstica....................................................................... 105 Cuotas ................................................................................... 107

Impacto de los pilares en el modelo ATPSM.......................................... 109 Capítulo 6.................................................................................... 117 IMPACTOS SECTORIALES ................................................................... 117

Carne bovina ........................................................................... 118 Carne ovina............................................................................. 119 Leche en polvo......................................................................... 119 Manteca ................................................................................. 120 Queso.................................................................................... 121 Trigo..................................................................................... 122 Arroz..................................................................................... 123 Cebada .................................................................................. 124 Maíz...................................................................................... 124 Manzana................................................................................. 125 Cítricos.................................................................................. 126 Azúcar ................................................................................... 127 Algodón ................................................................................. 127 Té ........................................................................................ 128 Tabaco .................................................................................. 129 Aceites y oleaginosas.................................................................. 129 Comentarios finales ................................................................... 130

Capítulo 7.................................................................................... 134 SEGURIDAD ALIMENTARIA Y OTROS ASPECTOS RELACIONADOS CON EL COMERCIO 134

Descripción de la población rural argentina y la estructura productiva del sector............................................................................................. 134

Productores pobres y pequeños .............................................. 138 Pobreza rural ................................................................... 138

Seguridad alimentaria, pobreza y comercio.......................................... 139 El impacto en la seguridad alimentaria ............................................... 144

Liberalización.............................................................. 146 Impacto en el nivel de empleo........................................ 147

Impacto sobre la pobreza de distintos escenarios de liberalización para la agricultura .............................................................................. 148

Análisis de impacto de los ingresos agropecuarios .................................. 151 Otros aspectos relacionados con la liberalización del comercio agrícola ........ 157

Sustentabilidad de la cuenta corriente ............................................. 157 Tasa de interés y prima de riesgo ................................................... 160 Estabilidad de los precios internacionales ......................................... 161 La enfermedad holandesa ............................................................ 163

ANEXO AL CAPÍTULO 7................................................................... 165 COMENTARIOS FINALES..................................................................... 169 BIBLIOGRAFÍA ............................................................................... 171


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Capítulo 1

REVISIÓN DE TRABAJOS SOBRE IMPACTOS DE LA LIBERALIZACIÓN DEL

COMERCIO CON MODELOS COMPUTACIONALES

Se han escrito muchos trabajos analizando los impactos de la liberalización del comercio con modelos4 computacionales. El uso de modelos ha crecido con los desarrollos teóricos y con los cambios tecnológicos de la informática que facilitaron y abarataron su implementación.

Su demanda se acentuó desde el comienzo de la década del noventa junto con el auge de las negociaciones de acuerdos regionales o multilaterales.

Estos estudios pueden simular varios tipos de medidas o políticas5. En el campo de la política comercial las más usuales son: modificación de aranceles, aumento de cuotas y modificación de subsidios a la exportación o a la producción. También permiten una aproximación global o sectorial, dependiendo del tema que se desea investigar. Para ello se emplean distintos tipos de modelos que son descriptos en el Box 1-1

Los modelos son una herramienta de rápido análisis en la evaluación de impacto de las distintas alternativas de políticas, generando información sobre los efectos sobre los diferentes sectores y subsectores comprendidos en el análisis. Así, aportan información predicativa sobre las tendencias que se observarán en el futuro.

4 Un modelo consiste en una serie de variables interrelacionadas entre sí por ecuaciones, las cuales, se supone, que tienden a comportarse en el modelo de la misma forma en que lo hacen en la realidad. Es por esto que la mejor definición de un modelo es: “una representación SIMPLIFICADA de la realidad”. Es decir, estamos replicando la realidad evitando una serie de variables que resultan imposibles de incluir en el modelo o cuya inclusión no agrega información relevante. Por este motivo es un error afirmar que un modelo no es realista... ninguno lo es. El único modelo realista es la misma realidad, y por el momento es imposible hacer experimentos sobre la misma. 5 La diferencia entre medidas y políticas no es siempre claro. En este trabajo consideramos que las primeras son específicas y puntuales mientras que las segundas comprenden un conjunto de medidas. Por ejemplo, una medida puede consistir en la modificación del arancel de un bien o de un conjunto de bienes, en tanto que la política comercial puede implicar una modificación de los aranceles junto con otras acciones.


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BOX 1-1: TIPOLOGÍA DE MODELOS ECONÓMICOS

Tamaño La metodología de Box-Jenkins en Econometría para el análisis de series de tiempo dice que una característica deseable en un modelo es la parsimonia. Es decir, un modelo resultaría ser mejor que otro si con menos parámetros a estimar alcanza resultados de calidad similar que otro con mayor cantidad de parámetros. Esto puede extenderse a la modelización en general. La eficacia de los resultados de un modelo, entendiendo por tal a la mayor o menor confiabilidad para la toma de decisiones de políticas, se basa en la calidad de la información. Un gran modelo cuenta con una enorme cantidad de parámetros y elasticidades. La búsqueda de estos datos puede resultar en una tarea tediosa, larga y que consuma mucho tiempo y energía.

El trabajo del analista consiste en indagar para tener una idea cabal del fenómeno que se quiere analizar, de tal manera de diseñar el tamaño adecuado de la herramienta a utilizar.

Modelos dinámicos o estáticos El hecho de que un modelo sea dinámico implica que la dimensión temporal ingresa en el análisis más o menos explícitamente. Pero dado que existe una gran cantidad de formas de introducir el tiempo, existe también una gran variedad de modelos dinámicos y estáticos.

La naturaleza especial del tiempo como una variable en modelos económicos yace precisamente en la dicotomía que existe entre el pasado y el futuro. El pasado es conocido, el futuro no lo es. Asumir que existe perfecto conocimiento sobre el futuro implica eliminar todo tipo de problema de incertidumbre, y por lo tanto, entrar en un mundo estático. Mientras el análisis estático me dice a dónde llegué, el análisis dinámico puede decirme también el sendero por dónde se llega.

En general, en el análisis estático se supone que el modelo está en equilibrio. Mientras que, en el caso de modelos dinámicos, una característica común es que los agentes revisan sus decisiones a raíz de la nueva información y por lo tanto, modifican su comportamiento. Esta es una de las características sobresalientes de los modelos dinámicos. Equilibrio parcial o general

Esta discusión viene adherida a la referida al tamaño. En un modelo de equilibrio parcial se analiza un único mercado, por ejemplo, el mercado del trigo. Se hace abstracción explícita de cualquier influencia que otro mercado pueda tener sobre éste. Asimismo, si el mercado que se está analizando tiene fuerte influencia en otro mercado, tal vez sea conveniente utilizar un modelo con más mercados. Estos son los llamados modelos de multimercados. En esencia son varios equilibrios parciales modelados en conjunto. Aquí, sí se considera la interrelación entre los mercados, pero únicamente entre aquellos que se encuentran explícitamente en el modelo. El supuesto para estos modelos, tanto para los simples como para los multimercados, es que su efecto en el conjunto no es demasiado significativo.

Por último, se encuentran los modelos de equilibrio general. Su característica distintiva es que todo el sistema económico se encuentra explicitado en el modelo; no sólo los mercados de interés directo, sino también los que pueden estar remotamente relacionados con éstos. La decisión con respecto a qué tipo de equilibrio utilizar dependerá del objeto del estudio. Si estamos analizando comportamientos a nivel productor, en general, un modelo de equilibrio parcial será adecuado para su estudio. Para análisis en dónde las interrelaciones con otros sectores sean más marcadas, será necesario trabajar con un modelo de equilibrio general. Por lo tanto, no puede decirse que el modelo de equilibrio general es superador del modelo de equilibrio parcial. La modelización en agricultura

Existen una serie de circunstancias que hacen que la modelización en agricultura sea complicada. Por un lado, la decisión de producción depende fuertemente del tiempo, dado que no todos los cultivos tienen costo de oportunidad de los factores equivalentes, y el mismo varía según en qué momento del año nos encontremos.

Por otro lado, la producción agrícola es riesgosa. Esto se debe a que la misma depende de factores naturales (el clima) y por el otro de los precios de venta (mercado). Esta conjunción incrementa la volatilidad de la operatoria agrícola.


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Por último, los productores y las familias suelen estar fuertemente relacionadas, en el sentido que muchas decisiones de producción suelen tomarse a nivel familiar. Por lo tanto, es necesario muchas veces modelar las decisiones de consumo y producción en forma simultánea.

Una revisión reciente de las simulaciones más difundidas por la literatura internacional sobre el impacto de las distorsiones en el comercio mundial, pueden verse en Cernat (2002)6. La evaluación de las mismas permite identificar que aunque los supuestos son diferentes, la eliminación de las distorsiones en el comercio internacional tendría un efecto positivo. Así vemos que mientras algunos trabajos centran el estudio en la problemática agrícola (aranceles y/o subsidios), otros tienen un abordaje más general al incluir todos los bienes e incluso los servicios. También se observa que se realizaron distintas hipótesis de comportamiento de los mercados de factores o bienes7 e incluso evaluaron el efecto en términos estáticos y dinámicos.

La Secretaría de la OMC8 preparó un relevamiento amplio de los principales estudios en la literatura internacional desde 1995 que pudiesen ser de utilidad para los países en el marco de la actual negociación multilateral9. Los mismos fueron agrupados en grandes temas: I) Estudios de Carácter General (31); II) Estructura Arancelaria: Crestas Arancelarias y Progresividad Arancelaria (10); III) Medidas No Arancelarias (16); IV) Acceso a los Mercados para los PMA (12); V) Consecuencias de la Liberalización del Comercio (25); VI) Estudios sobre Regiones o Países Específicos (36).

Dado la diversidad y abundancia de trabajos, se decidió concentrar el relevamiento en evaluar aquellos que fueran recientes y/o hubieran sido realizados por instituciones argentinas.

La UNCTAD realizó el trabajo "Back to basics: market access issues in the Doha agenda", donde simulan distintos escenarios de reducción de aranceles, y se obtienen los impactos en el bienestar de diferentes regiones ante estas reducciones. Las simulaciones fueron realizadas con el modelo GTAP (Global Trade Analysis Project). Este es un modelo estático de equilibrio general que supone competencia perfecta y rendimientos constantes a escala.

Una reducción del 50% en los aranceles de los productos agrícolas, aumentaría el bienestar mundial en US$ 12.003 millones (8% para América Latina); ante una reducción del 50% en los aranceles de todos los productos agrícolas el aumento en el bienestar sería de US$ 21.547 (6% para América Latina), y la reducción del 50% en los aranceles de todos los productos agrícolas y no agrícolas incrementa el aumento a US$ 39.568 millones (3,5% para América

6 Cuadro 11, pág. 58. 7 La hipótesis tradicional es competencia perfecta, pero también se puede simular con economías de escala, diferentes grados de movilidad de los factores (al interior de un mismo país), competencia monopolística, etc. 8 WTO (2002). 9 Un trabajo similar pero exclusivo del sector agrícola es el realizado por la Secretaría en la negociación del Comité de Agricultura, WTO (2000).


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Latina). Eliminar los subsidios a la exportación sin modificar los aranceles tendría un efecto negativo para algunas regiones, especialmente para África.

El Danish Research Institute in Food Economics realizó un estudio para analizar el borrador sobre modalidades de negociación en agricultura que propuso el presidente del Comité de Agricultura, Stuart Harbinson. En este trabajo, “Note on the Harbinson Draft Modalities in the WTO Agriculture Negotiations”, se evalúan los impactos de la propuesta. El análisis se hace también con el modelo de equilibrio general GTAP que cubre 24 productos (12 agrícolas primarios y 8 alimentos procesados) y 40 países y regiones. El modelo se usa para proyectar datos de la economía mundial desde 1997 hasta 2013. Para eso se incluye la implementación del acuerdo de la Ronda de Uruguay, la reforma de la agenda 2000, la ampliación de la UE y la iniciativa Everything But Arms10.

Los resultados muestran que el ingreso global crecería en un 0,2-0,3% por año, con aumentos en el PBI de todos los países, pero esta ganancia no estaría distribuida en forma homogénea. El 80% sería para países desarrollados (25,8% la UE, 14,7% los EEUU y 40% Canadá, Japón, Australia y Nueva Zelanda). Los países en desarrollo (incluyendo a los países menos adelantados), capturarían el otro 20%.

En cuanto al efecto sobre el bienestar, si bien resulta positivo para algunos países, el impacto general resulta negativo. Esto último es consecuencia de la modificación de los términos de intercambio11, y en el caso de los países menos desarrollados, de la licuación de las preferencias.

Es de destacar que se tendría un impacto significativo en el volumen del comercio mundial, que aumentaría un 25%.

En la Secretaría de Agricultura, Ganadería, Pesca y Alimentos (SAGPyA) también se realizaron trabajos de evaluación de los impactos de las propuestas de modalidades que se presentaron en la OMC. El estudio "Evaluación e impacto del primer borrador sobre modalidades del presidente del Comité de Agricultura Stuart Harbinson" analiza las propuestas de Harbinson, del Grupo Cairns, de los EEUU y de la UE. Para simular estas cuatro propuestas se utilizó el modelo ATPSM (Agricultural Trade Policy Simulation Model) de la UNCTAD. El ATPSM es un modelo estático de equilibrio parcial, que supone rendimientos constantes a escala. En todos los casos se ven impactos positivos en los precios, las exportaciones y el bienestar. Los impactos son más fuertes en las propuestas de los EEUU y del Grupo Cairns, que son las que proponen una mayor liberalización.

En “Impacto Económico en el Sector Agroalimentario de la Propuesta de la Argentina ante la OMC”, también realizado por la SAGPyA, se simulan tres

10 Por medio de esta propuesta los países menos adelantados reciben un acceso libre de aranceles al merca do de la UE para todos los bienes. 11 El efecto depende de si el país es importador o exportador de los bienes que mejoran sus precios.


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escenarios de liberalización. Como en el trabajo anterior las simulaciones fueron realizadas con el modelo ATPSM. El Escenario 1 supone la reducción de aranceles in-quota (50% para países desarrollados y 33% para países en desarrollo), la reducción de los aranceles out-of-quota (fórmula suiza con coeficiente 35 para países desarrollados y con coeficiente 50 para países en desarrollo), aumento del 400% del tamaño de las cuotas, reducción del 90% de la ayuda doméstica y eliminación de la ayuda a la exportación para todos los países. El Escenario 2 supone la reducción de aranceles in-quota (50% para países desarrollados y 33% para países en desarrollo), la reducción de los aranceles out-of-quota (fórmula suiza con coeficiente 25 para países desarrollados y con coeficiente 33 para países en desarrollo), aumento del 400% del tamaño de las cuotas, reducción del 90% de la ayuda doméstica y eliminación de la ayuda a la exportación para todos los países. El último escenario es de liberalización completa, es decir eliminación completa de las cuotas, de todos los aranceles y de las ayudas domésticas y a la exportación.

Los resultados muestran que el ingreso mundial por exportaciones aumenta un 14% en el Escenario 1, un 16% en el Escenario 2 y un 25% en el escenario de liberalización completa. Cuando observamos los efectos en el bienestar mundial los efectos son positivos para los Escenarios 1 y 2 (US$ 22.200 y 22.400 millones, respectivamente) y negativos para la liberalización completa (US$ -5.500 millones). El efecto negativo se debe casi exclusivamente a una disminución del bienestar en la Unión Europea y en los Estados Unidos.

En el trabajo del Directorate-General for Foreign Economic Relations (Netherlands) "Economic benefits of the Doha round for The Netherlands", se simulan distintos escenarios de liberalización de la agricultura usando el modelo GTAP de equilibrio general. Las simulaciones se hacen suponiendo retornos constantes y crecientes a escala.

Los resultados indican que, suponiendo retornos crecientes a escala, el ingreso mundial aumentaría en US$ 56.928 millones ante una reducción del 50% de la protección en frontera y US$ 96.743 millones ante una reducción del 100% de la protección en frontera. Si se levanta el supuesto de retornos crecientes (retornos constantes), el efecto se reduce aproximadamente a la mitad. Una eliminación total de la ayuda doméstica de los países de la OECD aumentaría el ingreso mundial en US$ 12.368 millones.

En el trabajo de ABARE "Agricultural trade reform in the WTO. Special treatment for developing countries", se realizan varias simulaciones, tanto de disminución de los aranceles como de aumento de los mismos. Para este fin se utiliza el modelo GTEM (Global Trade and Enviroment Model), dinámico de equilibrio general con competencia perfecta y rendimientos constantes a escala. El análisis muestra que el bienestar global es mayor cuanto mayor es la liberalización. En el escenario de mayor liberalización, 20% de reducción de los aranceles en los países en desarrollo y 30% en los desarrollados, el incremento del bienestar sería de US$ 11.800 millones.

Es interesante destacar que el trabajo evalúa el efecto de aumento del 20% de los aranceles en todos los países, confirmando que las barreras tienen


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consecuencias negativas para el bienestar. El ingreso global disminuiría en US$ 9.200 millones.

Los impactos sobre los países en desarrollo de ingreso bajo son pequeños, los efectos se producen sobre todo en los países desarrollados y los países en desarrollo de ingreso medio. Esto es consecuencia de que los países pequeños tienen una baja participación en la producción y el comercio mundial y, lo que es más importante, que las principales distorsiones son generadas por los países desarrollados y afectan al comercio de los países en desarrollo con algún grado de participación en el comercio mundial.

Si deseamos resultados más específicos para la Argentina, el Instituto de Negociaciones Agrícolas Internacionales (INAI) en el informe "Argentina y la liberación del comercio agrícola. Resultados simulados" realiza simulaciones de reducciones de los aranceles, de los subsidios a la exportación y de los subsidios a la producción en todos los países. Las simulaciones, como en el trabajo de ABARE, se realizan con el modelo GTEM. Una reducción del 50%, permitiría que el valor de las exportaciones argentinas aumente en un 4,7% en promedio, con aumentos de más del 15% en carnes vacunas, porcina y de aves, en oleaginosas y en granos forrajeros. Con una reducción del 75%, el aumento en el valor de las exportaciones ascendería al 29,2% en carne vacuna, el 24,8% en carne porcina y de aves, el 22,2% en granos forrajeros, el 20,4% en oleaginosas y el 16,3% en trigo.

Es interesante analizar el impacto de la liberalización de países desarrollados sobre los países en desarrollo, dado que los primeros son los generadores de las distorsiones y los segundos los que sufren las consecuencias. También es cierto que los beneficios de una liberalización son capturados principalmente por la región que liberaliza12. A esta conclusión llegan los dos trabajos siguientes.

El estudio del Banco Mundial y el FMI "Market access for developing countries exports - selected issues" analiza los posibles impactos de una apertura de los mercados de los países desarrollados a los países menos desarrollados. El trabajo simula el impacto de un acceso libre a los mercados de Canadá, la UE, Japón y USA con el modelo GTAP. Esto permitiría un incremento de las exportaciones de los países menos desarrollados en 7,2%, 0,8%, 2,2% y 5% hacia cada uno de aquellos mercados, respectivamente.

También es importante el estudio de los impactos de eliminación o modificación de las cuotas. El trabajo del Banco Mundial en cooperación con la OMC "Agriculture and WTO 2000: Quantitative Assessment of Multilateral Liberalization of Agricultural Policies" analiza dos escenarios, uno de reducción del 33% de los aranceles over-quota y otro directamente la eliminación de la diferencia en el arancel in-quota y out-of quota. Con la

12 Esto es consecuencia de que en los países desarrollados, dado la baja participación de los beneficiarios de las políticas distorsivas, tanto en número como en ingreso, el efecto de las distorsiones sobre los consumidores y/o contribuyentes domina ampliamente el efecto sobre la producción.


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primera medida el bienestar mundial aumentaría en US$ 6.914 millones y con la segunda en US$ 10.670 millones. El análisis se hizo utilizando una versión modificada del modelo GTAP, que incorpora las cuotas y un módulo de descomposición del bienestar. Esta versión modificada mantiene el supuesto de rendimientos constantes a escala y competencia perfecta.

El Centre for International Economic Studies (CIES) de la Universidad de Adelaide en el trabajo "The cost of rich (and poor) country protection to developing countries", analiza los efectos de la eliminación de todas las barreras comerciales de los países desarrollados, de los países en desarrollo y de ambos simultáneamente. Todas las simulaciones fueron hechas con el modelo GTAP. Los resultados muestran que con una eliminación de todas las barreras comerciales en los países de altos ingresos, el bienestar mundial aumentaría en US$ 139.700 millones; el 70% de este incremento sería para los países desarrollados y sólo el 30% para los en desarrollo. Con una eliminación de las barreras comerciales en los países de bajos ingresos, el bienestar global aumentaría en US$ 114.700 millones, y la distribución sería 57% para los países de bajos ingresos y 43% para los de altos ingresos. Ante una eliminación de las barreras comerciales en todos los países, el bienestar global sería de US$ 254.300 millones. El 57,5% de este aumento sería para los países de altos ingresos y el 42,5% para los de bajos ingresos.

Según un estudio del FMI, la eliminación de los aranceles sería más beneficiosa para los países en desarrollo que la eliminación de subsidios. En el capítulo II del FMI Economic Outlook 2002: "How do industrial countries agricultural policies affect developing countries?", se analizan mediante el modelo GTAP los impactos de una liberalización agrícola en los países desarrollados. Ante una eliminación total de los aranceles se tendría un aumento del bienestar mundial en US$ 91.100 millones, pero el 86% de este ingreso adicional sería para los países desarrollados. La eliminación de subsidios en los países desarrollados tendría impactos negativos para los países en desarrollo que son importadores. Ante una liberalización total en los países desarrollados, el bienestar mundial sería mayor que con eliminación de aranceles solamente, pero para los países en desarrollo el beneficio sería menor. En este caso el 92% de los beneficios serían para los países desarrollados y sólo el 8% para los países en desarrollo. Ante una liberalización en los países en desarrollo, el 88% del aumento del bienestar (US$ 21.400 millones) sería para los países en desarrollo y en el caso de una liberalización agrícola en todos los países, el 23% del aumento del bienestar (US$ 30.400 millones) sería para los países en desarrollo.

Para analizar los efectos de la liberalización del comercio también se han hecho trabajos evaluando los impactos de la integración entre bloques. El CEI (Centro de Economía Internacional) ha hecho varios trabajos en este sentido.

En el estudio “Oportunidades y Amenazas del ALCA para la Argentina: un estudio de Impacto Sectorial”, se analizan los impactos de una disminución de las barreras arancelarias entre los países que constituirían el ALCA.


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Los sectores con ventajas comparativas podrían incrementar sus exportaciones hacia los países del NAFTA, ante una disminución de sus barreras arancelarias, especialmente hacia México que es el que posee en promedio los aranceles más elevados (16,7%)

En el caso de la Comunidad Andina (CAN) la característica de su demanda de importación es tal que la oferta de Argentina coincide con la de Brasil. En consecuencia habría una fuerte competencia por encontrarse en una situación similar en cuanto a las preferencias.

Las mayores oportunidades para Argentina se presentarían en los sectores de cereales, azúcares, algodón, preparaciones alimenticias, grasas y aceites, frutas, y algunas manufacturas de origen industrial.

Las principales amenazas de la eliminación de las barreras al comercio provienen de las pérdidas que se originarían al cesar las preferencias en el mercado brasileño. También habría un impacto en las exportaciones hacia Chile, aunque en menor cuantía, porque este país tiene bajo nivel arancelario. Por último, tendríamos en el mercado interno los efectos de una mayor competencia de productos provenientes de otros países, especialmente del NAFTA.

El CEI también analizó las posibles consecuencias de una integración del MERCOSUR con la UE, en el trabajo "Oportunidades y amenazas para la Argentina de un acuerdo MERCOSUR - Unión Europea". En este caso la Argentina tendría oportunidades de aumentar sus exportaciones de carnes, pescados, frutas y cereales. Los sectores más amenazados serían los de automóviles, máquinas, lácteos y aceites.

En “Alternativas de integración para la Argentina: un análisis de equilibrio general computado”, se simulan con el modelo GTAP cinco escenarios de integración comercial. Dichos escenarios son el ALCA, acuerdo de libre comercio entre el MERCOSUR y la UE, una combinación de los dos anteriores, un acuerdo de libre comercio entre el MERCOSUR y los EEUU y un escenario de libre comercio mundial. Las exportaciones argentinas aumentan en todos los casos, desde el 9% en el caso de una integración del MERCOSUR con los EEUU hasta el 28,5% en el de libre comercio mundial.

Promediando todos los escenarios, los productos que más se benefician por la liberalización comercial son vegetales y frutas, semillas oleaginosas, otros productos agrícolas, productos de la carne, industria alimenticia, textiles e indumentaria y otras manufacturas livianas. Los resultados también muestran la importancia que tiene para la Argentina el acceso preferencial al mercado brasileño.

El IERAL (Instituto de Estudios sobre le Realidad Argentina y Latinoamericana) en el libro “La Inserción de la Argentina en la Economía Global” analiza con el modelo GTAP la integración del MERCOSUR con el NAFTA, ALCA o la UE.


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El valor de las exportaciones aumentaría en un 94% en el caso de un acuerdo de libre comercio con el NAFTA, el 113% con el ALCA y el 228% con la UE. Los valores para las importaciones son similares. La diferencia con la UE se debe principalmente a una mayor complementariedad productiva. En los tres casos habría incrementos en el PBI real, en el ingreso de capitales y en el bienestar, y una mejora en los términos de intercambio. En todos los casos los aumentos son mayores en la integración con la UE que con el NAFTA o el ALCA. Sin embargo también es claro que no son excluyentes, ya que los beneficios se incrementan si se realizan ambos acuerdos y a su vez, todos los casos son dominados por una liberalización total.

CUADRO 1: RESUMEN DE RESULTADOS DE LA LIBERALIZACIÓN

Argentina Mundo

Trabajo Modelo y datos Simulaciones Cambio bienestar mill. US$

Cambio volumen exp. %

Cambio % valor

export.

Cambio bienestar mill. US$

Danish Research IFE (2003)

GTAP con datos de 1997 Propuesta Harbinson 98995

Propuesta Harbinson 432 15 19269

Propuesta Unión Europea 241 8 13000

Propuesta Estados Unidos 780 24 25766 SAGPyA (2003)

ATPSM datos 1990-1998 precios, 1996-1998 volúmenes, 2000 aranceles y barreras. Propuesta Grupo Cairns 371 17 20443

Eliminación de aranceles en PD 91100 Eliminación de subsidios en PD 9400 Liberalización agrícola en PD 99700 Liberalización agrícola en PED 24200

FMI (2002) GTAP con datos de 1997

Liberalización agrícola global 128200 Reducción 50% en todos los aranceles agrícolas 21548

Eliminación de los subsidios a la exportación -1852

Reducción 50% los aranceles agrícolas procesados 12003

Reducción 50% de los aranceles agrícolas en los PD 9632

UNCTAD (2002)

GTAP con datos de 1997

Reducción 50% en todos los aranceles 39569

50% de liberalización agrícola en medidas de frontera 56928

100% de liberalización agrícola en medidas de frontera 96743

Eliminación de la ayuda doméstica agrícola de la OECD 12368

50% de liberalización en manufacturas en medidas de frontera

34287

100% de liberalización en manufacturas en medidas de frontera

54247

50% de liberalización en servicios en medidas de frontera 68116

Directorate -General for Foreign Economic Relations (2002)

Modelo de EGC con datos del GTAP 1997

100% de liberalización en servicios en medidas de frontera 53053

WB y FMI (2002)

GTAP con datos de 1997

Eliminación de las distorsiones agrícolas 128200

SAGPyA (2002)

ATPSM con datos AMAD, promedio 1995-1998

In quota reducción lineal: 50% PD y 33% PED. Out-of-quota formula suiza, coeficiente 35 PD y 50 PED. Volumen de cuotas: ampliación en 400%. Ayuda doméstica: reducción del 90%. Ayuda a la exportación: eliminación.

912

24 22228


12

Argentina Mundo

Trabajo Modelo y datos Simulaciones Cambio bienestar mill. US$

Cambio volumen exp. %

Cambio % valor

export.

Cambio bienestar mill. US$

In quota reducción lineal: 50% PD y 33% PED. Out-of-quota formula suiza, coeficiente 25 PD y 33 PED. Volumen de cuotas: ampliación en 400%. Ayuda doméstica: reducción del 90%. Ayuda a la exportación: eliminación.

775

26 22460

Eliminación de las distorsiones agrícolas 692 39 -5579

Reducción de los aranceles aplicados del 20% PED y 30% PD 11800

Reducción de los aranceles aplicados del 30% en los PD 6500

Reducción de los aranceles aplicados del 30% en los PD y aumento del 20% PED

1500

Aumento de los aranceles aplicados del 20% PED -5200

Aumento de los aranceles aplicados del 20% PED y PD -9200

ABARE (2002)

Global Trade and Environment Model (GTEM)

Reducción de los aranceles aplicados del 20% PED 5000

ALCA 14 MERCOSUR+UE 16 ALCA+MERCOSUR+UE 27 MERCOSUR+EEUU 9

CEI (2002) GTAP con datos de 1997

Libre Comercio Mundial 29 MERCOSUR + NAFTA 27746 94 95 MERCOSUR + ALCA 27233 113 114 MERCOSUR + UE 54864 163 229 Argentina + NAFTA 1203 117 115 Argentina + ALCA 1657 136 133

IERAL (2001) GTAP con datos de 1997

Argentina + UE 24723 426 392 Eliminación de todas las barreras comerciales en los países de alto ingreso

139700

Eliminación de todas las barreras comerciales en los países de bajo ingreso

114700

Centre for International Economic Studies (2001)

GTAP con datos basados en los niveles de 1995 y lo acordado en la Ronda de Uruguay Eliminación de todas las barreras

comerciales en todos los países 254300

50% aranceles 5 50% subs. Exportaciones 0 50% Subs. Producción 1

Instituto de Negociaciones Agrícolas Internacionales (2001)

General Trade and Environmental Model (GTEM), con datos del GTAP 1997

50% todas 5

Reducción del arancel over-quota en 33% en EE.UU., UE, Canadá, Japón, Corea y Filipinas

42

6915 Banco Mundial en cooperación con la OMC (1999)

GTAP implementado usando GEMPACK, ampliado con un módulo de TRQ con datos GTAP (1995) y TRAINS

Eliminación de la diferencia entre arancel in-quota y out -of-quota en EE.UU., UE, Canadá, Japón, Corea y Filipinas

523

10670

Nota: En letra itálica cuando es una simulación multilateral y agrícola. Fuente: Elaboración propia.

En el cuadro anterior se incluyó la información más relevante de los trabajos comentados. A pesar de que los trabajos no permiten una comparación directa, porque responden a modelos o contienen bases de información diferentes, es posible deducir que en todos los casos el sector agroalimentario argentino obtendría beneficios. Esta conclusión podría generalizarse para


13

todos los agricultores del mundo que no reciben subsidios. Cuando se evaluó el efecto sobre el conjunto de la sociedad, existen algunos casos, particularmente cuando hay caída de los términos de intercambio y/o licuación de preferencias, donde el efecto sobre el bienestar es negativo.

Cuando la liberalización se realiza para todos los sectores, incluyendo bienes agrícolas e industriales, observamos un impacto superior. La distorsión del sector agrícola parece ser al menos equivalente a la de los bienes industriales.

Las alternativas de acuerdos regionales evaluados son todas positivas, aunque los beneficios serían mayores en el caso de un acuerdo con la UE que con el ALCA.


14

Capítulo 2

COMERCIO EXTERIOR AGROALIMENTARIO ARGENTINO:

EVOLUCIÓN E IMPEDIMENTOS

El sector agroalimentario dentro de la estructura económica argentina es de principal importancia, tanto en la actualidad como lo fue históricamente. Es un gran generador de empleos en el interior del país, es sustento de muchas ciudades pequeñas y medianas, es el principal proveedor de divisas y contribuye con el 9% del Producto Bruto Interno. Siendo la Argentina un país muy extenso, con abundante cantidad de tierras fértiles y una población relativamente escasa, no es sorprendente la importancia de la agricultura dentro de la economía nacional. Estas dos condiciones, escasa población y abundancia de tierras, genera que la agricultura esté mayoritariamente orientada hacia la exportación. Esta vocación exportadora de la Argentina fue todavía superior a fines del siglo XIX y principios del XX cuando no había distorsiones (barreras y subsidios) de la magnitud, diversidad y profundidad de las que existen actualmente. Los países se especializaban en aquellos productos para los cuales contara con ventajas comparativas. En esta estructura económica, liderada en aquellos tiempos por el Reino Unido, la Argentina supo insertarse exitosamente, y ello permitió que se viviera el período más largo de crecimiento y estabilidad económica de la historia de nuestro país. Argentina especializó su producción en el sector agropecuario, en el cual disponía de evidentes ventajas con respecto a otros países y su éxito fue notable. A partir de la crisis del treinta, los principales países comenzaron a imponer restricciones crecientes lo cual generó el colapso del sistema comercial vigente. Con este cambio la Argentina inicia un largo período de inestabilidad y pérdida de rumbo económico. Si bien, luego del fin de la Segunda Guerra Mundial, existió una tenue apertura comercial, el comercio agrícola quedó taxativamente excluido de ésta. Este nuevo esquema dañó profundamente al sector agroalimentario. Si bien existieron intentos por retomar el rumbo perdido a nivel internacional tras la crisis del treinta, por diversas razones el comercio agropecuario permaneció fuertemente restringido y distorsionado. No fue hasta 1986 en que pudo incluirse la cuestión agrícola dentro de las negociaciones comerciales en el marco del GATT. El resultado fue el Acuerdo sobre Agricultura de la OMC. El principal activo del mismo fue, sin lugar a dudas,


15

ponerle un límite al incremento de las distorsiones vigentes en la producción y comercio de productos agrícolas. En la actualidad, la apertura de las negociaciones en el marco de la Ronda Doha de la OMC constituye una oportunidad única para el sector agroalimentario argentino de retomar un camino perdido hace tiempo atrás. Desde ya, antes de emprender ese rumbo, es necesario saber a dónde se encuentra el sector, tener una comprensión cabal del sector a nivel mundial, comprender el potencial del mismo y entender cuáles son las barreras que todavía están vigentes. Así como el resultado de la Ronda Uruguay fue el imponer un límite a las distorsiones, en esta Ronda el desafío es reducirlas y avanzar hacia el objetivo de integrar plenamente el sector agroalimentario a las reglas multilaterales de comercio.

La agricultura internacional Presentamos aquí un análisis de las principales características de la agricultura a nivel internacional. Para hacer este ejercicio hemos dividido a todos los países del mundo en cuatro categorías según el siguiente criterio:

Países de la OECD: Todos los países miembros de esta organización, excluyendo a México y a Turquía.

Países en desarrollo grandes: Países con un PBI durante 1998 mayor a 50.000 millones dólares (corrientes) y que no fueron incluidos en la categoría anterior.

Países en desarrollo chicos: Países con un PBI durante 1998 menor a 49.999 millones y mayor a 10.000 millones de dólares (corrientes).

Países menos adelantados y resto: Países con un PBI durante 1998 (en dólares corrientes) menor a 9.999 millones y aquellos países sin datos por parte del Banco Mundial

Como se anticipó, se tomó el Producto Bruto Interno de 1998 según el Banco Mundial. Desde ya, como todo criterio de clasificación, este no escapa a ciertas arbitrariedades y errores. Por ejemplo, según esta clasificación dentro de la categoría de “Países menos adelantados” puede haber países que son chicos, pero con niveles de desarrollo elevados; por lo que no sería adecuado considerarlos como tales.


16

Distribución del Valor Bruto de Producción Agrícola

50,32%

8,16%

6,40%

35,12%

PAÍSES DE LA OECD

PAÍSES EN DESARROLLO GRANDES

PAÍSES EN DESARROLLO PEQUEÑOS

PMA Y RESTO

Dentro de cada grupo, existen clases muy heterogéneas, desde los países que subsidian su producción para mantener y ganar participación en el comercio mundial, hasta países en donde se desarrolla una agricultura de subsistencia y con serios problemas alimentarios. Dentro de este espectro hay una variedad de países productores que encuentran fuertes limitaciones para colocar su producción a raíz de las distorsiones que generan los países del primer grupo. Adicionalmente, los países que desarrollan sistemas productivos de subsistencia, no pueden avanzar hacia un estado productivo mas evolucionado dado que la distorsión de los mercados no genera la suficiente rentabilidad como para hacerlo. El valor bruto de producción agropecuaria internacional alcanzó en el año 2000 el billón ochocientos mil millones de dólares. De este total, los países de la OECD contribuyeron con un 35% aproximadamente, unos 635 mil millones de dólares; y dentro de este grupo, el 80% es producido por la Unión Europea y los Estados Unidos por partes iguales. Los países en desarrollo grandes, constituyen posiblemente el grupo más heterogéneo de la muestra. Allí encontramos importantes productores (Argentina, Brasil, Malasia) junto con grandes consumidores (China, India) 13. Cabe aclarar que sólo el 15% de la población mundial vive en lo que sería el primer grupo, mientras que el 63% vive en el grupo de países en desarrollo grandes. Entonces, puede decirse que el 35% de la producción agropecuaria mundial la realizan el 15% de la población. En el otro extremo, el 10% de la población mundial (la que vive en países menos adelantados) produce sólo el 6,4% de la producción mundial de alimentos.

13 Es importante destacar que los cinco países citados tienen la característica común de ser grandes exportadores.


17

Adicionalmente, puede presentarse una distribución de la producción en base a su localización geográfica. En este caso, Asia (siendo también el continente de mayor superficie) es el que produce el 40% de los alimentos mundiales. Cabe aclarar que Europa, siendo más chico que África produce tres veces más, y aunque hay que destacar que una parte importante de África puede no ser apta para la producción agrícola, la desproporción es llamativa. Con respecto al comercio internacional, en el año 2000 se comercializaron productos agropecuarios por un total de 197.000 millones de dólares. De ese total, casi el 50% fue producido en países de la OECD. Es sorprendente pero prácticamente se intercambian las participaciones: lo que producen los países en desarrollo grandes es la misma proporción que lo que exportan los países de la OECD y viceversa. Esto se infiere de los datos referidos a la producción per cápita: si los países de la OECD tienen la mayor relación de producción per cápita, es de esperar que obtengan saldos exportables muy importantes y por lo tanto, su participación en las exportaciones se eleve. Los únicos que estarían en línea con su participación en la producción son los países en desarrollo chicos. Analizando los balances comerciales, sólo los países de la OECD obtienen un superávit comercial entre lo que exportan y lo que importan. El resto de los países es claramente deficitario.

Distribución geográfica del VBP agropecuario

23%

40%

7%

17%

11%2%

EuropaAsiaÁfricaAmérica del NorteAmérica Central y SurOceanía


18

La heterogeneidad dentro de los países en desarrollo, genera que éstos sean los que en comparación tienen coeficientes de exportación sobre producción menores que el resto, pese a que dentro de este grupo se encuentran importantes exportadores de alimentos. Como se comentó, este grupo concentra el 63% de la población mundial. En el anexo, puede verse el cuadro 2.1 en donde se presenta el Valor Bruto de Producción, las exportaciones, las importaciones y otros indicadores para cada uno de los países. Resulta interesante analizar cómo fue la performance exportadora de los principales exportadores en los últimos cuarenta años. De allí puede observarse que el crecimiento de las exportaciones de la Unión Europea, no sólo fue superior al del resto de los participantes en promedio, sino que ha sido incluso superior al crecimiento de la demanda mundial. Mientras las importaciones mundiales crecieron en estos cuarenta años alrededor de un 1.400%, las exportaciones de la Unión Europea lo hicieron en un 2.500%.

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

Dól

ares

VBP per cápita VBP por hectárea cultivable

Valor de la producción per cápita y por hectárea cultivable

OECDPED GRANDESPED CHICOSPMA


19

El resto de los principales exportadores, en general, replicaron el comportamiento de la demanda internacional. Lo que sí puede notarse es que las exportaciones del resto de los países crecieron a una tasa menor que aquella a la que han crecido los principales exportadores. Esto muestra que mientras que la participación de la Unión Europea en el comercio mundial ha crecido, la del resto de los países ha decrecido.

Distribución de las exportaciones agropecuarias

49,61%

32,35%

8,87%

9,17%

PAÍSES DE LA OECD

PAÍSES EN DESARROLLO GRANDES

PAÍSES EN DESARROLLO PEQUEÑOSPMA Y RESTO

Indice de exportaciones (base 1961=1)

0

5

10

15

20

25

30

35

1961

1963

1965

1967

1969

1971

1973

1975

1977

1979

1981

1983

1985

1987

1989

1991

1993

1995

1997

1999

2001

Unión Europea

ArgentinaAustralia

Brasil

CanadáEstados Unidos

Resto del Mundo

Importaciones mundiales


20

De lo expuesto puede concluirse que existe una cierta desproporción tanto en las exportaciones como en la producción a nivel mundial. Los países que posiblemente más dependen de la agricultura como medio de subsistencia, son aquellos que observan peores desempeños en cuanto a producción y exportación. Los países que tienen fuentes adicionales de ingreso son los que se impusieron, gracias a los subsidios, como los principales proveedores y productores mundiales.

Comercio agroalimentario argentino Las exportaciones agroalimentarias argentinas son históricamente uno de los principales componentes de las exportaciones totales argentinas. Asimismo, a nivel mundial, Argentina es un importante productor, y su relevancia se acentúa como exportador. El 2% de la producción agroalimentaria mundial se genera en Argentina, y además, es el proveedor del 5% de la oferta exportable total mundial, siendo el sexto exportador a nivel mundial. Si bien, históricamente el sector agroalimentario fue muy dinámico, durante la década del noventa el comercio creció significativamente. Entre 1990 y 2000, las exportaciones agroalimentarias crecieron un 60%, lo que representa un crecimiento del 5% anual acumulado. Esto contrasta con el crecimiento observado durante la década del ochenta, en la cual las exportaciones crecieron sólo un 13%, con algunos años en dónde se produjeron caídas en las exportaciones de casi el 15%.

Exportaciones agroalimentarias

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

mil

lone

s de

USD


21

Pese al crecimiento de las exportaciones, no se puede afirmar que haya existido un cambio en la composición de las mismas. Básicamente, el complejo oleaginoso es el principal componente al igual que lo era en 1990. Sin embargo, no todos los capítulos crecieron en la misma proporción. Por ejemplo, las exportaciones del capítulo 18 (Cacao y sus productos) se multiplicaron por ochenta durante la década del noventa. Por otro lado, las exportaciones del capítulo 16 (Preparaciones en base a carnes) cayeron a la mitad durante esta década.

El incremento de la participación de los productos agroalimentarios de mayor elaboración en las exportaciones, es explicada en gran parte por el aumento de las ventas de dichos productos al MERCOSUR. La existencia de escalonamiento arancelario en muchos países genera que la exportación de los países en desarrollo se concentre en productos de baja elaboración. La creación del MERCOSUR puede llevar a la sospecha de que las exportaciones argentinas se encuentren ahora mas concentradas en un mercado en particular. Al respecto se hizo un estudio en el cual se presenta la cantidad de mercados a los que se exporta y un índice de Herfindhall14 para medir la concentración en las exportaciones. Para mayor precisión, el mismo se realizó desagregando las exportaciones a cuatro dígitos. En 1990, Argentina exportaba a 137 mercados, mientras que en el año 2000 lo hacía a 154, aunque hay que considerar que la cantidad de países existente en 2000 es mayor que la que existía en 1990. Tomando el índice de Herfindhall,

14 Siendo xi las exportaciones a cada uno de los mercados, X las exportaciones totales y n la

cantidad de mercados, se define el Índice de Herfindhall como: ∑=

=

n

i

i

Xx

HHI1

2

Composición de exportaciones argentinas - 1990

21%

17%

16%12%

8%

4%

4%

3%

3%

12%

Capítulo 10Capítulo 23Capítulo 15Capítulo 12Capítulo 2Capítulo 16Capítulo 3Capítulo 8Capítulo 20Resto


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el mismo arrojaba un valor de 5,82 para 1990, mientras que en 2000, el mismo alcanzaba el valor de 5,41, lo cual indica que no habría crecido la concentración de las exportaciones argentinas. Si se toma por ejemplo la partida 1507, aceite de soja, mientras que en 1990 representaba el 16% de las exportaciones agroalimentarias y se vendía a 60 mercados, en 2000, con una menor participación en el total de exportaciones, la cantidad de mercados era de 55. Por otro lado, tomando el HHI, en 1990 el mismo era levemente superior al promedio, mientras que en 2000 casi lo duplicaba. Considerando la siguiente posición en importancia en 1990, los subproductos de la producción de aceite de soja, éstos se exportaban hacia 38 mercados, mientras que en 2000 se vendían en 48 países. El HHI de 1990 era superior al promedio mientras que en 2000, se alineaba con el promedio. Con respecto al trigo, tercer producto de importancia en 1990, el mismo se exportaba a 19 mercados, mientras que en 2000 a 40 mercados. Sin embargo, la concentración del mismo se ha incrementado notablemente. El HHI se duplicó como consecuencia de la duplicación de la participación del primer mercado. Por último el cuarto producto en importancia, los porotos de soja, en 1990 se exportaban a 47 mercados, en tanto que en 2000 se vendían en 34 mercados. Entre ambos años el HHI se duplicó. El análisis de estas cuatro posiciones, que representan a grandes rasgos el 50% del valor de las exportaciones agroalimentarias argentinas, permite ver que existe una moderada concentración en las exportaciones agroalimentarias y que la misma habría aumentado a lo largo del tiempo.


23

El peligro de la concentración es que ante un potencial cierre de un mercado de relevancia, se produzca una fuerte caída de las exportaciones totales. En el caso del trigo, si el país al cual se le exporta el 60% de nuestras ventas del cereal decidiera no recibir nuestro producto, esto implicaría que alrededor de 700 millones de dólares en trigo deberían ser reubicados en otros mercados.

Restricciones al comercio La teoría económica establece que en un mundo libre de distorsiones al comercio y existiendo libre movilidad de factores, la producción se establecerá en aquellos países que tienen ventajas absolutas en cuanto a la producción de un determinado bien. Dicho de otro modo, el costo de producción de ese bien en ese país, es menor que el costo de producción del mismo bien en el resto de los países. Este es el concepto de ventajas absolutas de Adam Smith. David Ricardo señaló que si bien pueden no existir restricciones al comercio, los factores tienen un cierto grado de inmovilidad, por causas naturales o políticas, que hacen que las ventajas absolutas no sean aplicables. En este contexto, la distribución de la producción mundial vendría explicada por lo que se denominan ventajas comparativas, según la cual los recursos se emplean en la producción de un determinado bien, ya no comparando internacionalmente sino localmente cuál es el bien que se produciría al menor costo. Adicionalmente, David Ricardo demuestra que de no existir ninguna distorsión, los beneficios del comercio son mayores que aquellos que existirían en una situación de autarquía. Es decir, la posibilidad de adquirir bienes a

Composición de exportaciones argentinas - 2000

20%

21%

15%

9%

7%

5%

4%

4%

3%

12%

Capítulo 23Capítulo 10Capítulo 15

Capítulo 12Capítulo 3

Capítulo 2Capítulo 8Capítulo 4

Capítulo 20Resto


24

aquellos países más eficientes en la producción provoca que el bienestar aumente para todo el conjunto de países. Sin embargo, la distribución de esos beneficios no necesariamente es equitativa. Por otro lado, algunos autores señalan que el incentivo a aplicar medidas proteccionistas unilateralmente existe y es muy fuerte. Un país en particular puede obtener importantes beneficios si impide el ingreso a los productos foráneos. Sin embargo, si esta práctica se generaliza, el mundo en su conjunto empeora su situación. En este sentido, existe un juego en el cual hay un equilibrio de Nash subóptimo en el cual todos los países dejan de comerciar y se refugian en la situación de autarquía. Desde ya, el óptimo ocurre en aquella situación en la cual existe libre comercio, pero los incentivos a salirse de ese equilibrio son tan fuertes que el mismo, dejado a su libre juego, no constituiría un equilibrio. Dada la presencia de estos incentivos, es necesario un acuerdo entre todos los actores con el fin de acercarse al óptimo, imponiendo costos para los que violan las reglas. Esto es muy importante de destacar, ya que deja como corolario la idea de que el mundo, librado a su propio arbitrio, no llevaría a una situación de óptimo. De ahí la necesidad de instituciones como la OMC que regulan y establecen normas para que la competencia entre los agentes sea en un marco estable, predecible y justo, y de esta manera aumenten los beneficios del mismo. La más elocuente de todas las restricciones posiblemente sea el arancel a las importaciones, aunque también existen, con importantes efectos distorsivos, los subsidios a la producción, subsidios a la exportación, barreras no arancelarias, etc. A continuación se analizara elemento por elemento cuáles son las implicancias de cada uno de ellos, y veremos cuáles son los impedimentos que enfrentan las exportaciones argentinas.

Barreras arancelarias Un arancel es un gravamen a la importación de un producto fijado por el país importador. El mismo puede adquirir diversas formas, aunque las más convencionales son los específicos y los ad-valorem. El efecto de un arancel, al margen de aumentar la recaudación fiscal, consiste en elevar los precios domésticos de los productos para el consumo con el fin de proteger a los productores domésticos de los productos importados. De esta manera, el arancel subsidia la producción doméstica permitiéndole vender a un precio superior al internacional y en consecuencia, grava el consumo al obligarlo a abonar un precio más alto. La diferencia entre la imposición a la demanda y el subsidio al productor es la renta fiscal que obtiene el gobierno en la aduana. Como se comentó anteriormente, el resultado más importante de la Ronda Uruguay del GATT fue la limitación de las distorsiones a la producción y al comercio agrícola. A tales efectos, los países participantes del acuerdo fijaron


25

compromisos de aranceles máximos, que se los denomina aranceles consolidados. El arancel efectivamente aplicado puede fluctuar libremente entre el límite consolidado y cero.

Si bien a partir de la Ronda Uruguay se establecieron compromisos de reducción en los aranceles, los mismos siguen siendo muy elevados para los productos agroalimentarios. En promedio, los aranceles aplicados de los países desarrollados suelen ser más elevados que los correspondientes a los aplicados por los países en desarrollo y menos adelantados. En el gráfico, pueden verse los promedios15 de los aranceles aplicados y consolidados para cada uno de los grupos. Nótese que en el caso de los países de la OECD, están incluidos Australia y Nueva Zelanda, países con bajos aranceles y que comparten con los países en desarrollo muchas posiciones con respecto a la liberalización del comercio agrícola. Si se excluyera a estos países, la diferencia aumentaría. Establecer topes y permitir que los países alteren los niveles de los aranceles aplicados sin superar ese nivel, puede ser explicado por el hecho de otorgar a los países cierto control de su política comercial para atender diversos problemas de coyuntura. Si bien existen países cuyos aranceles aplicados se encuentran cerca del tope impuesto por el consolidado, otros países con aranceles consolidados muy elevados, pueden estar aplicando aranceles de suma importancia que no alcanzan a superar la mitad del consolidado. En el siguiente gráfico, se presenta un análisis de dispersión en el cual se observa la relación entre los aranceles consolidados y los aplicados. Aquellos países que se encuentran sobre la línea de 45°, tienen promedios arancelarios aplicados iguales a los consolidados. Aquellos que se encuentran muy lejos y hacia el noroeste de la línea, tienen mucho margen para reducir su arancel; léase el arancel consolidado es mucho mayor que el aplicado.

15 Calculado como promedio simple

0

10

20

30

40

50

60

70

Aplicados Consolidados

Niveles promedio de aranceles consolidados y aplicados

OECDPED Grandes

PED ChicosPMA


26

En los cuadros 2.3 y 2.4, del anexo correspondiente a este capítulo, se muestran los promedios para los aranceles aplicados y consolidados. En cada mercado se calculó el promedio lineal y el promedio ponderado, así como la mediana, la dispersión y la varianza16. Como ponderador se empleó la participación de las exportaciones argentinas en cada mercado. De esta manera puede observarse la protección promedio del mercado y la barrera arancelaria que efectivamente enfrentan las exportaciones argentinas17. La comparación entre el promedio y la mediana nos permite identificar tres casos de variabilidad de la protección. El primero se presenta cuando ambas medidas coinciden, sean en un nivel alto o bajo, lo cual nos indicaría que la protección es uniforme. Adicionalmente se debería verificar que la dispersión es baja. Si la media es superior a la mediana y dicha diferencia es significativa, nos encontramos con un caso de una protección general baja pero con aranceles extremos en algunos productos. En la situación opuesta, la mediana es baja pero la media es muy alta, nos encontramos con el caso donde existen unos pocos productos con aranceles muy bajos o nulos, pero la protección es alta en la mayoría de los restantes. En ambos casos debemos verificar una dispersión alta.

16 Los datos fueron obtenidos de la base del modelo ATPSM. 17 El promedio lineal adolece del problema de “valuar” todos los aranceles igual sin importar la posición comercial del país (en general en los productos que se exportan el arancel es bajo o nulo). Mientras que el ponderado por el comercio tiende a subvaluarlo ya que el comercio del país importador se concentra en los productos que tienen aranceles reducidos (por oposición a los aranceles prohibitivos).

Relación Aranceles consolidados y aplicados iniciales

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180

Aplicados

Con

soli

dado

s

Países de la OECDPED Grandes

PED ChicosPMA

Noruega

Bangladesh

Nigeria

Colombia

Nueva Zelanda

Israel

Unión Europea

Egipto

Japón

India

Rumania


27

La diferencia entre el arancel máximo y la moda permiten confirmar la información anterior, en especial en los casos en que la diferencia entre la media y mediana es baja.

Fuente: Elaborado en base al cuadro 2.4

Tal como se observa en los cuadros 2.3 y 2.4, Noruega resulta estar entre los países con mayores niveles de aranceles aplicados y consolidados, incluso, en un producto cuenta con un arancel aplicado del orden del 430%. Esto constituye un nivel prohibitivo para las exportaciones agroalimentarias provenientes de cualquier país. De los países de la OECD, quienes observan los mayores aranceles son, además de Noruega, Japón, Corea y Suiza. También la Unión Europea tiene aranceles aplicados elevados en algunas posiciones. El caso de Estados Unidos es llamativo, porque si bien en promedio no tiene aranceles altos, tiene posiciones con aranceles prohibitivos. Compárese con Nueva Zelanda, en donde el arancel más elevado alcanza el 13%. Por otro lado, muchos países en desarrollo presentan aranceles aplicados elevados como es el caso de Turquía. Incluso países con problemas de seguridad alimentaria, muestran niveles muy elevados, como puede ser el caso de Gambia. Las razones de estas inconsistencias pueden deberse a lo expuesto anteriormente. El escaso acceso a los mercados de los países desarrollados, y las distorsiones que éstos producen en el mercado internacional, genera que los países en desarrollo y menos adelantados deban proteger su agricultura. De no existir estas restricciones, estos últimos podrían colocar su producción sin necesidad de levantar ellos mismos barreras para protegerla, las cuales suponen, por otro lado, una incidencia muy importante sobre el bienestar de su población. Lo recién comentado queda en evidencia cuando se analizan los aranceles consolidados, en los cuales los países menos adelantados se reservaron topes muy elevados. En general, todos los países de la OECD se encuentran aplicando aranceles cercanos a sus niveles consolidados. El caso más elocuente es el de Nueva Zelanda, que además de tener aranceles aplicados


28

muy bajos, tiene también los consolidados más bajos dentro de los países del grupo. Incluso países con tradición exportadora de agroalimentos, como Canadá, tienen productos con aranceles consolidados muy elevados. En el caso de Argentina, los aranceles aplicados y los consolidados son relativamente bajos. Incluso, existe cierta uniformidad entre los mismos (la dispersión es muy baja). Argentina tiene consolidado todos sus aranceles, con algunas excepciones, a un nivel de 35%. El arancel aplicado, sin embargo, responde a lo acordado con el resto de los países del MERCOSUR. La diferencia entre aranceles consolidados y aplicados lleva a que aun cuando se establezcan compromisos de reducción, los mismos no tengan un efecto real de liberalización comercial. Si las reducciones se establecen sobre los aranceles consolidados, y si existe un diferencial importante con éstos y el arancel aplicado, éstas pueden resultar inocuas ya que no disminuye el arancel efectivamente aplicado. Por otra parte, aun en el caso en que la reducción afecte al arancel aplicado, puede que no genere ningún efecto en el comercio. Una reducción del 50% en un arancel puede resultar importante, sin embargo ante niveles aplicados del 400%, la reducción dejaría vigente un arancel del 200%, que todavía constituye un nivel prohibitivo. En estos casos, se dice, hay “agua18” en el arancel. Es decir, que la reducción acordada puede reducir el nivel de “agua” en el arancel, sin que por ello disminuya la protección real en frontera y de esa manera mejore el acceso al mercado en cuestión. Ante este problema se han propuesto mecanismos para obtener una reducción mayor en los aranceles más elevados, de manera tal que exista un efecto creador de comercio. El más conocido de todos se denomina fórmula suiza19, cuya forma de hipérbola, lleva a que todos los aranceles converjan a un nivel especificado con anterioridad. La negociación pasa entonces por definir ese coeficiente. Todos los aranceles convergerán, asintóticamente, al valor dado por el coeficiente de la fórmula.

18 Esta denominación se le da a la protección en exceso que algunos aranceles generan. Económicamente es la diferencia entre el arancel necesario para alcanzar una situación de autarquía y el arancel nominal. Es claro que una vez alcanzada la autarquía la demanda no convalida ningún incremento de precio por encima de ella.

19 Fórmula Suiza es CtC*t

t0

0f +

=

Dónde: ft es el arancel final; 0t es el arancel inicial y C es el coeficiente de convergencia elegido.


29

Del análisis de los aranceles promedio consolidados y aplicados, puede calcularse la reducción mínima necesaria para que exista una efectiva disminución en los aranceles aplicados. En algunos casos, las reducciones necesarias alcanzan valores elevados, tales como las requeridas para las oleaginosas (61%), algodón (69%) y trigo (62%). En general, los aranceles tienden a ser más elevados en las carnes, lácteos y productos del tabaco. En cambio, los productos del cacao y del café tienden a tener aranceles muy bajos. Esto se debe a que estas producciones son bastante específicas de ciertas áreas, y por ende, tanto los exportadores, que no enfrentan una gran competencia, como los importadores, que no pueden producir estos productos, tienden a gravar con menos presión a estos bienes. Por otro lado, en promedio, la evidencia de la existencia de agua en los aranceles es importante en todos los productos. Una forma extrema de protección consiste en la prohibición directa de las importaciones de determinado producto. Aquí, el precio doméstico queda completamente desconectado del internacional. Si bien casi no existen este tipo de restricciones, la implementación de un arancel prohibitivo tiene el mismo efecto. En algunos casos, por negociaciones anteriores (multilaterales o bilaterales) o como consecuencia de compensaciones, los países crearon contingentes con aranceles diferenciados. Es decir, el país receptor permite el ingreso de una determinada cantidad de un bien, la cual o bien queda exenta del pago de los tributos aduaneros, o bien es gravada con un arancel menor.

Arancel consolidado y aplicado promedio y reducción mínima

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

Car

ne b

ovin

a

Car

ne o

vina

Car

ne p

orci

na

Car

ne a

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Lech

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teca

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Ceb

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Sor

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tropi

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Azú

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Caf

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Caf

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Cac

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Lint

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de a

lgod

ón

Ace

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vege

tale

s

AplicadoConsolidado

Reduccion Minima en el consolidado


30

Simultáneamente con el establecimiento de una cuota, se genera la problemática de la distribución de la misma. La mera existencia de contingentes con aranceles diferenciados, genera rentas debido al hecho de que existen importaciones de un mismo bien que acceden con arancel más bajo que otras. El efecto final de los aranceles y las cuotas consiste, como se anticipó, en desconectar los precios domésticos de los precios internacionales. Se permite así que los precios domésticos sean más elevados que los internacionales, y de esta forma, se incentiva la producción local puesto que la misma se halla protegida por los altos precios domésticos generados por la ausencia de la competencia de las importaciones. Al efecto generado por la protección, se suma otro efecto provocado por el incentivo a producir desconectado de los precios del mercado internacional, lo cual aumenta la oferta, disminuye los precios internacionales, y consecuentemente, amenaza la rentabilidad de los países productores que no subsidian.

Progresividad arancelaria En simultáneo con el problema de los niveles arancelarios, se encuentra el de la progresividad arancelaria. Se dice que existe progresividad arancelaria (o escalonamiento arancelario) cuando se aplican derechos más elevados a productos elaborados y semielaborados, y más reducidos a los productos no elaborados y a las materias primas. Para los productores de bienes más elaborados del país importador, esto significa que a los insumos importados se les aplican unos derechos ventajosamente bajos en comparación con la protección que se les brinda contra las importaciones de productos que compiten con los que ellos elaboran. Su valor añadido está más protegido que si se aplicara un derecho arancelario único en forma general a todas las importaciones: el "tipo efectivo de protección arancelaria" de su valor añadido es superior al "tipo nominal de protección arancelaria" de las mercancías que producen. Esto da un incentivo para que los recursos del país importador se orienten hacia la rama de producción protegida y contribuyan a que aumente de tamaño, al tiempo que crea un obstáculo para el acceso al mercado, lo cual hace más difícil que los proveedores extranjeros que exportan productos no elaborados y materias primas se diversifiquen y pasen a etapas más avanzadas de elaboración, con lo que se reduce su participación relativa en el valor añadido final.

Progresividad arancelaria (promedios de aranceles consolidados)

Categoría de productos Brasil Canadá Unión

Europea India Japón Corea Estados Unidos Malasia Indonesia

Frutas, legumbres y hortalizas, bebidas, huevos, miel

no elaborados 33,5 3,3 5,3 113,6 5,6 110,5 4,4 16,4 44,7

semielaborados 36,9 6,4 10,4 120,7 31,6 47,7 4,8 12,4 55,9

elaborados 34,3 6,7 16,1 146,7 14,6 53 6,1 14,3 44,2


31

Cereales

no elaborados 46,4 0,5 3,8 47,1 12,8 186,2 1,9 17,2 74,4

semielaborados 52,9 2,2 n.a. 150 17,6 310 3 10 35,4

elaborados 36,7 13,9 126,7 20,2 93,6 3,1 14,6 41,6

Animales y productos del reino animal

no elaborados 24,9 0,7 2,7 100 3,1 19,6 1,1 11,2 40

los demás 42,6 4,9 6,3 114 11,9 31,1 5,8 39,4 43,8

Semillas oleaginosas, grasas y aceites y sus productos

no elaborados 33,4 0,6 0,1 105,6 0,4 96,5 15,6 3,9 37,8

los demás 34,7 4,7 5,3 198 4,3 22,9 3,8 7,2 40,6

Productos lácteos

no elaborados 55 n.a. n.a. 100 n.a. 36 1,2 29,8 40

los demás 49,8 11,2 7,7 130 29,9 81,9 4,9 106

Pescados, mariscos y sus productos

no elaborados 35 0,6 11,3 60 5,2 17,8 0,7 9,8 40

los demás 29,4 3,5 15,4 82,5 9,1 22,4 23,8 40

Tabaco

no elaborado 44,6 5,2 14,6 n.a. 0 54 n.a. 40

elaborado 34,7 11,1 39,8 150 9,6 63,2 9,1 n.a. 40

Otros productos agropecuarios

no elaborados 29,8 1,9 1,5 104 1,6 15,7 0,8 2,7 41

semielaborados 35 0 0 100 0 19,7 0 5 40

elaborados 35,6 2,5 2,6 108 1,1 17,8 0,4 8,1 40

FUENTE: Elaboración propia en base a OMC WT/CTE/W/25

Del cuadro anterior no pueden sacarse conclusiones importantes con respecto a las conductas de los distintos países con respecto a la progresividad arancelaria. Existen países en desarrollo en los cuales se observa cierta progresividad arancelaria (Malasia, por ejemplo). Cabe aclarar que además de aranceles ad-valorem, también existen aranceles específicos que no son tomados en cuenta en este análisis, por lo cual, las conclusiones no pueden considerarse como concluyentes. En algunos casos, se observa un sentido opuesto al de progresividad. Por ejemplo, Brasil muestra, en algunos productos, aranceles más bajos en bienes elaborados que los que se aplican a productos no elaborados. Adicionalmente, también el comportamiento depende del producto en cuestión, por ejemplo, Indonesia tiene una marcada progresividad en productos lácteos mientras que en el resto de los productos o bien no existe o es mínima.

Barreras no arancelarias Históricamente los países han mostrado una fuerte preocupación por proteger su mercado interno. Dicha protección puede tomar distintas formas, entre las que se destacan los niveles arancelarios y las barreras no arancelarias (BNAs).


32

Como resultado de la negociación durante la Ronda Uruguay, las restricciones cuantitativas fueron eliminadas y los aranceles consolidados20 reducidos, ganándose así transparencia y previsión para el comercio y consecuentemente una mejora para que los exportadores pudieran detectar oportunidades de negocios. Sin embargo, el acceso de productos agropecuarios continúa siendo dificultoso e incluso se detectan casos donde es cada vez más complejo. Se incorporó un importante conjunto de cupos, restricciones, y requerimientos, que si bien en limitados casos responden a exigencias atendibles (salud o seguridad), en muchos otros obedecen a la intención de dificultar el libre acceso a su mercado. Existen distintas barreras no arancelarias, las cuales generan distintos grados de restricción al comercio. Desde el punto de vista económico se consideran BNAs a las leyes gubernamentales, regulaciones, políticas o prácticas impuestas por un país, que restringen el acceso de productos importados a su mercado. La definición de BNAs adoptada abarca tanto a las medidas de carácter formal (leyes y normas que son aprobadas por los organismos públicos y que requieren de su publicación para la entrada en vigencia), así como también medidas menos explícitas y/o más informales (por ejemplo: procedimientos administrativos, prácticas regulatorias u otras políticas que no están basadas en normas sino en costumbres, instituciones o directivas informales de los gobiernos). Sin embargo, es importante destacar que desde el punto de vista de las regulaciones en la Organización Mundial de Comercio no todas estas medidas pueden ser consideradas barreras21. La importancia de la magnitud de las barreras se evidencia por el interés que los países y organismos internacionales le están dando. Los Estados Unidos, la Unión Europea y Japón preparan un informe al respecto, anualmente. La OCDE tiene como mandato la investigación del tema desde hace unos años, y la UNCTAD por mandato de los PED mantiene el relevamiento más completo y sistemático que se conoce. El mismo es distribuido por medio de su programa Trade Analysis and Information System (TRAINS). Como se describe en el cuadro siguiente, las medidas que más efectos tienen sobre los exportadores son las medidas técnicas. En un segundo nivel de importancia se ubican las medidas de control de precios, los impuestos, subsidios, restricciones y practicas anticompetitivas.

20 Término que recibe en la OMC al compromiso de los países de no superar el nivel arancelario especificado en su lista. 21 En términos legales de la OMC se reserva el nombre de barreras no arancelarias para aquellas que son violatorias de los acuerdos, y se define como medidas no arancelarias a la definición económica citada anteriormente.


33

Quejas de los exportadores según los distintos tipos de BNA

Medidas para-arancelarias Raro

Medidas de control de precios Ocasional

Licencias de importación automáticas Raro

Medidas de control de cantidades raro

Medidas relacionadas a los impuestos ocasional

Medidas técnicas frecuente

Procedimientos de aduana raro

Subsidios ocasional

Restricciones a las exportaciones ocasional

Abastecimiento del gobierno nada

Restricciones a las inversiones raro

Protección de la propiedad intelectual raro

Prácticas anticompetitivas ocasional

Barreras sistémicas nada

Otros ocasional

Fuente: OCDE (TD/TC/WP(2002)38/FINAL) en base a European Union Sectoral and Trade Barriers Database 2000; 1999 reports on Trade Barriers by Japan and the United States.

Los exportadores de Argentina no cuentan con abundantes trabajos de identificación y sistematización de BNAs, pero como veremos más adelante, es una de las preocupaciones más relevantes de la Secretaria de Agricultura, Ganadería, Pesca y Alimentación. La Comisión Nacional de Comercio Exterior sistematizó la información para los mercados de la UE y el NAFTA, relevando e identificando la información de las barreras que enfrentan los productos argentinos para ingresar a dichos mercados. El primer lugar, para ambos mercados, lo ocuparon las medidas sanitarias y fitosanitarias, seguidas por las políticas de importación. En conjunto estas medidas representan más del 75% de los problemas identificados. En el siguiente escalón se hallan las medidas ambientales y técnicas, que en promedio representan el 22% y 5% en el NAFTA y la UE, respectivamente.

Ranking(*) de los problemas identificados por los exportadores argentinos a los mercados de la UE y NAFTA

NAFTA (1) UE (2)

1

Medidas sanitarias y fitosanitarias(36,3%), de las cuales 17% son 'core' barriers (o sea entre medidas antidumping y compensatorias, prohibiciones, cuotas, licencias de importación no automáticas, aranceles altos estacionales)

1 Medidas sanitarias y fitosanitarias(49,5%), de las cuales 1% son 'core' barriers

2

Políticas de importación (34,7%), de las cuales el 47% son 'core' barriers. Políticas de importación más restrictivas: licencias de importación no automáticas y cuotas.

2

Políticas de importación (45,5%), de las cuales el 60% son 'core' barriers. Políticas de importación más restrictivas: protección contingente y licencias de importación no automáticas.


34

3 Medidas técnicas (15,6%) de las cuales el 1% son 'core' barriers

3 Medidas ambientales (3,7%) de las cuales el 6% son 'core' barriers

4 Medidas ambientales (7,2%) de las cuales el 47% son 'core' barriers

5 Políticas públicas discriminatorias (5,9%) de las cuales el 0% son 'core' barriers

4 Medidas técnicas (1,2%) de las cuales el 0% son 'core' barriers

Nota: "Core Barriers" comprenden medidas antidumping y compensatorias, prohibiciones, cuotas, licencias de importación no automáticas y aranceles altos estacionales. * Basado en el número de líneas arancelarias afectadas con BNA y con exportaciones entre 1992 y 1996 FUENTE: Adaptado de OCDE (TD/TC/WP(2002)38/FINAL) (1) CNCE (1999)b Informe de barreras a las exportaciones argentinas en el NAFTA (2) CNCE (1999)a Informe de barreras a las exportaciones argentinas en la Unión Europea

En el siguiente diagrama22 se muestra el efecto de una barrera no arancelaria y su equivalencia con un arancel, bajo el supuesto de país importador pequeño23. En un esquema donde no hay restricciones al comercio, las importaciones de dicho país se realizarían a los precios mundiales (Pw), con un volumen de importaciones (Qm) igual a la diferencia entre la cantidad demandada (Qd) y la cantidad ofrecida (Qs) por el mercado doméstico. Una berrera no arancelaria (BNA) aumenta el costo para los exportadores extranjeros, impidiéndoles mantener la oferta a los precios mundiales. Los precios de las importaciones se elevan de Pw a Pw+C, donde C es el costo de cumplir con la BNA, la cual tiene un equivalente ad valorem. En conclusión, las importaciones se contraen desde Qm a Qm’.

D S Pw + C C a b c Pw S D 0 Qs Qs’ Qd’ Qd Qm’ Qm

Si C es conocido, y se cuenta con la elasticidad de la demanda y oferta, entonces puede calcularse el impacto de las BNAs sobre el volumen (la diferencia entre Qm y Qm’). También puede estimarse el costo de las barreras, que será igual a la diferencia entre las pérdidas para los

22 Se sigue del desarrollo de la OCDE en “OVERVIEW OF NON-TARIFF BARRIERS: FINDINGS FROM EXISTING BUSINESS SURVEYS” (TD/TC/WP(2002)38/FINAL), 6 de Marzo de 2003. 23 Es aquel país que no tiene capacidad de afectar la demanda.


35

consumidores y las ganancias para los productores domésticos (área a+b+c)24. El argumento para imponer BNAs es que mejora25 el nivel de inocuidad de los alimentos o la sanidad de los vegetales o animales. Si el valor de este beneficio puede ser estimado, entonces podría ser comparado con las pérdidas de eficiencia económica que resultan de las BNA. En la práctica, C no se conoce y debe ser estimada. Esto puede hacerse de forma directa, estimando los costos de cumplir los requisitos diferenciales (BNA) para los proveedores, o indirectamente observando las diferencias entre los precios locales e internacionales. Ambas alternativas son sumamente complejas de determinar ya que puede haber diferencias por calidad e incluso, los costos adicionales en que deben incurrir los exportadores pueden variar de un país a otro26. Si bien el método de estimar los costos puede ser más preciso, cuando se evalúan muchos productos y mercados es una tarea sumamente costosa y además, es común que exista más de una BNA. Por su parte, el método del diferencial entre los precios, puede enfrentar el problema donde la protección que genera la barrera excede el nivel de autarquía27. Es importante destacar que el efecto sobre el comercio de la BNA es asimétrico, tanto entre países como al interior de un país. Impacta con mayor fuerza en los países en desarrollo 28 que no cuentan con una participación importante en el comercio. Esta misma observación se verifica entre las compañías de un país; las grandes exportadoras, que en muchos casos son comercializadoras mundiales, tienen mucha más capacidad para adecuarse a la BNA que las pequeñas compañías29. Esto facilita la concentración en grandes compañías exportadoras mundiales (traders) que cuentan con la capacidad operativa para introducir una nueva norma o para diversificar el riesgo en caso que un mercado se vea afectado. Las BNAs pueden ser agrupadas principalmente en las siguientes categorías:

Licencias de Importación

24 Estos costos son superiores a las pérdidas que se generan con la imposición de un arancel, por que el gobierno no obtiene la recaudación aduanera (área b), pero igual que los generados por una cuota que es administrada por los exportadores (el área b es transferida como renta). 25 Generalmente los exportadores cuestionan la barrera porque un nivel similar de seguridad se podría alcanzar con otros procedimientos que tienen la ventaja de impactar en menor grado sobre el comercio. 26 Por ejemplo, cumplir con los requisitos adicionales puede implicar la necesidad de desarrollar una nueva práctica sanitaria. 27 En los casos donde existe un arancel y se observa esta situación se le conoce como “agua” en el arancel. 28 Un país pequeño en un nivel de desarrollo inicial los costos fijos de cumplir con la BNA superen los beneficios de exportar a un precio superior. 29 El efecto en ambos casos es generar barreras a la entrada de nuevas empresas con lo cual les permite a las instaladas obtener ganancias monopólicas. Estas barreras impiden que los productores, sea directamente o por medio de organizaciones (cooperativas), puedan avanzar en las etapas de comercialización a fin de llegar directamente a los consumidores.


36

Una de las barreras no arancelarias más comunes consiste en la prohibición o la restricción de las importaciones a través de los requerimientos para obtener una licencia de importación. El Artículo XI del Acuerdo del GATT requiere que los Miembros no impongan prohibición o restricciones fuera de las responsabilidades, tasas y otros cargos. Cualquier forma de licencia (fuera de la licencia automática) es, por ende, considerada como una restricción a la importación. Ciertas restricciones a las importaciones, sin embargo, pueden ser impuestas de acuerdo con algunas disposiciones del GATT. Estas incluyen restricciones cuya justificación sea en base a la seguridad, salud, moral pública, etc. Sin embargo, el requisito para la aplicación de dichas medidas es que no sean utilizadas de manera arbitraria e injustificada entre países, provocando una seria restricción al comercio internacional. Una de las principales áreas donde las licencias han generado controversia es en los contingentes arancelarios30 para los productos agrícolas creados en la Ronda Uruguay del GATT. A pesar de que en una primera mirada puede parecer que las cuotas aseguran el acceso de los exportadores al mercado, éstas operan más peligrosamente previniendo el crecimiento de las exportaciones más allá del límite que impone la cuota, y los países importadores las emplean así como una herramienta de protección a su mercado doméstico. El ejemplo de ello es el bajo nivel de utilización que tienen las cuotas agrícolas. En promedio, la tasa de utilización de cuotas en los seis años relevados en el informe de la Secretaría de la OMC31, no logró superar el 70%. Las cuotas administradas por medio de subastas y con licencias a pedido fueron las de peor desempeño, ya que tuvieron una utilización promedio del 33% y 54%, respectivamente. No obstante, la tasa de llenado exclusivamente no es un indicador para evaluar el desempeño de cada método de administración, dado que el mismo puede estar sesgado32.

Contingentes arancelarios Tasas medias simples de utilización por principales métodos de administración

Tasas medias simples de utilización (porcentajes)

Número de contingentes arancelarios incluidos Principal método de

administración 1995 1996 1997 1998 1999 2000 1995 1996 1997 1998 1999 2000

Aranceles aplicados 71 65 65 70 70 68 489 489 525 502 383 310 Atención por orden de llegada

56 61 47 51 64 60 87 95 144 144 76 51

Licencias a pedido 58 57 54 54 51 51 266 289 277 273 251 236 Subasta 26 32 51 34 23 32 39 36 55 43 35 11 Importadores históricos 91 77 73 69 63 58 62 79 84 93 60 66

30 Nombre que recibe en el AsA la consolidación de dos niveles de aranceles para un mismo producto o grupo de productos. El nivel más bajo es para un volumen determinado. 31 WTO (2002). 32 Los métodos más transparentes, por ejemplo un arancel bajo, son adoptados cuando la demanda del mercado no es lo suficientemente importante para completarlo.


37

Importaciones realizadas por entidades comerciales del Estado

81 83 90 91 71 72 22 22 20 19 8 8

Grupos o asociaciones de productores

74 53 85 78 86 83 8 8 7 7 4 6

Otros 56 61 93 91 99 95 10 11 5 5 4 6 Métodos de asignación mixtos

74 83 84 84 73 44 44 45 43 43 23 5

Sin especificar 100 44 57 44 41 86 1 7 6 5 5 1 Total 66 63 62 63 62 60 1028 1081 1166 1134 849 700

Fuente: Cuadro 5 de WTO (2002)

Como se verifica en el cuadro anterior, existen diversos métodos de administración de los contingentes y dichos tipos de administración en definitiva, se corresponden con alguna de las categorías de licencias. Los principales tipos de licencias no automáticas pueden ser agrupadas de la siguiente manera33: • Licencia otorgada discrecionalmente: Licencia que depende del criterio de la autoridad emisora. • Licencia para compradores selectos: Licencias emitidas para ciertos bienes, exclusivamente a categorías específicas de importadores; por ejemplo productores, departamentos gubernamentales, sector de servicios. El propósito es limitar las importaciones mediante la restricción directa al consumo, en tanto se provee a la industria local con los productos necesarios. • Licencia vinculada con requerimientos de desempeño: Licencia limitada a operaciones que generan beneficios anticipados en importantes sectores de la economía, incluyendo licencias vinculadas a las exportaciones, “diversificación” de las importaciones, producción e inversión local y requerimientos de contenido local. • Licencias que dependen de disponibilidad interna: Licencias solamente otorgadas si no hay producción local. • Licencias combinadas o en reemplazo por autorización especial: Sumada a o en reemplazo de la licencia otorgada por el principal cuerpo de emisión de las mismas (usualmente el Ministerio de Comercio – Relaciones Exteriores) de acuerdo al criterio enunciado anteriormente, una autorización de importación especial o una inscripción en el registro es requerido por una autoridad especial que coordine un sector de la economía interna (Ministerio de Industria, Ministerio de Agricultura, etc.). • Licencia por razones no económicas: Autorización requerida como una condición para importaciones comprometidas de bienes relacionados con la salud, regulaciones de seguridad y medio ambiente, moral y religión.

33 Se sigue la descripción brindada en OECD (2002).


38

En el cuadro siguiente se observa que los exportadores han levantado quejas en casi todos los sistemas de licencias antes descriptos. Además, se verifica que las mismas son más relevantes en los productos agrícolas primarios y en los alimentos procesados.

Licencias de importación no automáticas: Quejas por grupo de productos agrícolas o alimenticios

Agrícola Pescado Alimento Bebida Tabaco

Licencias otorgadas discrecionalmente raro nada raro raro nada

Licencias para compradores seleccionados

nada raro raro ocasional nada

Licencias relacionadas con requerimientos de performance

raro nada raro nada nada

Licencias que dependen de la disponibilidad doméstica

raro raro nada nada nada

Licencias combinadas o reemplazadas por autorizaciones especiales de importación

ocasional raro raro raro nada

Licencias por razones no económicas ocasional nada raro nada raro

Otras licencias no automáticas (1) raro nada raro raro nada

Licencias no automáticas no clasificadas

frecuente

nada frecuente frecuent

e raro

Nota: (1) Incluye cuotas de importación y cuotas arancelarias

Fuente: OCDE (TD/TC/WP(2002)38/FINAL) en base a European Union Sectoral and Trade Barriers Database 2000; 1999 reports on Trade Barriers by Japan and the United States.

Barreras técnicas al Comercio

Estándares, testeo, etiquetado y certificación son requeridos para asegurar la calidad e inocuidad de los bienes que se comercializan internacionalmente. Estos, que en principio son procedimientos justificados, muchos países los usan como medidas proteccionistas.

El Acuerdo de Medidas Sanitarias y Fitosanitarias y el Acuerdo de Obstáculos Técnicos al Comercio, permiten limitar la discrecionalidad de los gobiernos para restringir el comercio. Sin embargo, la defensa de estas medidas es costosa y no es posible revertir rápidamente una situación de discrecionalidad de un gobierno, aun con los elementos disponibles por los acuerdos de la OMC.

En un trabajo reciente de la OCDE (2003) se compilaron, en base a estudios realizados por diversos países, las principales barreras que fueron identificadas por las empresas. En el cuadro que sigue, se destaca que casi la totalidad de los mercados identificados presentan limitaciones al comercio y esto es particularmente relevante en el caso de problemas vinculados con


39

medidas sanitarias o estándares técnicos. En consecuencia, el sector agroalimentario es uno de los que mayor cantidad de medidas debe soportar.

Preocupaciones y temas relacionados con las medidas técnicas

Mercados (Encuesta) Estándares y especificaciones (*) Procedimientos de Evaluación

de Conformidad (*)

Mercado Único UE (EU)

Costos adicionales para obtener productos o servicios compatibles con especificaciones nacionales.

Procedimientos inusuales de aprobación, certificación y testeo.

Países UE, Noruega, Suiza, Hungría,

República Checa, Polonia, países bálticos

(Dinamarca)

Problemas relativos a estándares locales. Problemas relativos a requisitos de contenido y diseño.

Problemas relativos a testeo y certificación.

UE (Suecia) Obstáculos Técnicos

Etiquetado (alimentos procesados) Requisitos de garantía de calidad (agricultura) Asuntos de cuarentena (sin mayor definición)

Aspectos de servicios de cuarentena. Incluido falta de transparencia / compatibilidad de requisitos en los servicios de cuarentena, costos y demoras (agricultura; alimentos procesados)

Aspectos de las necesidades de información sobre negocios: cumplimiento con estándares técnicos o de inocuidad; requisitos de etiquetado (agricultura; alimentos procesados)

Región del Rim Cinturón del Océano Índico (18

países IOR - ARC + Egipto)

(Australia)

Aspectos de estándares: armonización de estándares en mercados de exportación, transparencia/compatibilidad de requisitos, costos y demoras de procedimientos de testeo; testeo múltiple (alimentos procesados)

Global (Nueva Zelanda)

Principales obstáculos específicos identificados: Requisitos de testeo y certificación de datos Problemas de etiquetado, marcación o packaging (alimentos y bebidas) Requisitos de sanidad e inocuidad alimentarias (alimentos y bebidas) Aplicación arbitraria de requisitos o procedimientos No utilización de estándares internacionales

Demoras en obtener aprobación Gastos para obtener aprobación No reconocimiento de resultados de testeo extranjero Base no científica para restricciones de cuarentena (productos forestales; productos primarios; productos alimenticios y bebidas)

21 economías APEC (ABAC/APEC)

Asuntos de estándares para el sector manufacturero (clasificado por encuesta en orden de importancia decreciente): Reglamentos de estándares demasiados complejos Falta de transparencia en estándares Estándares nacionales diferentes

Demoras en testeo o autorización Costos de procedimientos de testeo Falta de programas de capacitación sobre asuntos de estándares Necesidad de testeo múltiple


40

Mercados (Encuesta) Estándares y especificaciones (*) Procedimientos de Evaluación

de Conformidad (*)

Argentina, Paraguay, Uruguay (Brasil)

Requisitos de etiquetado (carne) Requisitos de inspección y testeo (carne) Requisitos MSF (carne; otros productos alimenticios)

Inspección pre-embarque (carne) Registro de productos (carne) Requisitos de registro de exportadores (carne)

UE, Taiwán, China, Corea, Japón, EEUU y 8 países de América Latina

(Chile)

Discrepancia en estándares de calidad para productos nacionales e importados Reglamentos sanitarios, como requisitos de vacunación Reglamentos costosos aplicables al pescado y mariscos

Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Cuba, Ecuador, México,

Paraguay, Perú, Uruguay (ALADI)

Estándares de productos: Falta de información sobre requisitos MSF y medidas técnicas heterogéneas

(*) Entre paréntesis se indico el producto o sector agroalimentario si fue identificado Fuente: Reformulado en base al cuadro 3 y 4 de OECD (2003)

Todas estas medidas requieren de un tiempo importante para poder ser revertidas, y muchas veces se aplican más allá de lo justificado. Algunas de las barreras no arancelarias que caen bajo esta categoría prohíben el uso de todas las hormonas, naturales o sintéticas, en la producción de ganado para la exportación de carnes o sus derivados, estipulaciones en relación con pesticidas y residuos químicos en té, arroz, trigo, etc.

Compras a granel y gubernamentales

Las políticas de compras a granel y compras gubernamentales que algunos de los países siguen, actúan como obstáculos no arancelarios.

En algunos países las compras gubernamentales se emplean para ayudar a pequeñas empresas o para proveer de ingresos a grupos minoritarios. También sucede en muchos casos, que los gobiernos compran solamente a productores nacionales (política de “compre nacional”), desplazando así a posibles proveedores de terceros países.

Esto actúa como una barrera a las importaciones, dado que el criterio para elegir a los proveedores no es el del menor precio, si no el de favorecer a ciertos grupos.

Subsidios a las Exportaciones y Ayuda Interna

Tanto los subsidios a la exportación como la ayuda interna están relacionados con el comercio de otros países. Los subsidios a la exportación tienden a desplazar de los mercados importadores, las exportaciones provenientes de terceros países, mientras que la ayuda interna, actúa como una barrera directa contra el acceso al mercado interno. Por ejemplo, el financiamiento de las exportaciones en términos preferenciales y los subsidios a las


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exportaciones agrícolas, desplazan las exportaciones de varios países en desarrollo de terceros mercados, ya que éstos, raramente, pueden contar con recursos para otorgar subsidios. Un efecto equivalente pueden generar las ayudas internas de los países que tienen una fuerte presencia en el mercado internacional.

Argentina y los subsidios a la soja de los EEUU34

A partir de 1998 el gobierno de los EEUU introdujo una serie de programas de asistencia a la producción de soja, lo que resultó en un incremento notable del área sembrada. Se analizó el equilibrio en los mercados en una situación en donde los agricultores estadounidenses puedan tomar sus decisiones de producción basándose únicamente en los precios de mercado. Para esto, se efectuó una simulación con el modelo Aglink para el período 2000-2006, eliminando los programas de subsidios correspondientes. Con el nuevo escenario, se analizaron los resultados en tres etapas (impacto en los precios, en el volumen producido y estimación del daño).

Se observaron efectos negativos ocasionados por los loan rate y marketing loan payments sobre el sector agrícola argentino, determinándose un daño anual máximo de 479 millones de dólares y un promedio de 176,5 millones. Dado que estos programas no representan la totalidad de las ayudas gubernamentales, podríamos concluir que el daño determinado estaría subestimado.

Los Estados Unidos y la Unión Europea son responsables de la mayoría de las distorsiones que existen en el mercado internacional. En el recuadro siguiente, se describe en detalle las políticas y los subsidios de dichos países.

Box: Barreras por políticas internas de la Unión Europea y Estados Unidos

Unión Europea

La Unión Europea reformó su Política Agrícola Común en junio de 2003, intentando reducir las distorsiones en la producción y el comercio. A pesar de esto, el monto total de los subsidios otorgados seguirá siendo el mismo, y solamente se modifica la forma de distribuirlos.

De ahora en adelante la mayor parte de las ayudas serán independientes del volumen de producción. Solamente se podrá mantener una vinculación restringida entre las ayudas y la producción pero con límites bien establecidos. Con esto se pretende que los agricultores de la UE estén más orientados al mercado y sean más competitivos. Se crea una ayuda única por explotación (single farm payment), que entrará en vigor en 2005. Ésta, además, estará vinculada con ciertos compromisos de respeto al medio ambiente y al bienestar animal.

34 “Determinación del impacto sobre la agricultura argentina de los principales programas de asistencia a la producción de soja de los Estados Unidos, mediante la utilización del modelo Aglink (OCDE)”, Petri, Lavignolle, Chiodi, 2002, SAGPyA.


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La Unión Europea sigue manteniendo precios de intervención (en algunos casos menores que antes de la reforma) para los cereales, para los cultivos proteicos y para el arroz. Además todos estos cultivos también reciben pagos por hectárea o por tonelada. Esto reduce el riesgo enfrentado por los productores y por lo tanto crea distorsiones en la producción. Lo mismo sucede con la carne, sector en el cual se otorgan primas por vacuno macho, por vaca nodriza y por faena. En el sector lácteo también cuentan con precios de intervención para la manteca y la leche. Las frutas y vegetales y el aceite de oliva también se manejan con precios administrados. A pesar de que se redujeron algunos precios de intervención y primas para vacunos, en todos los casos hay algún tipo de compensación, por eso es que se mantiene el monto total de los subsidios. En el siguiente cuadro podemos ver algunos indicadores de la ayuda interna, estimados por la OCDE.

El PSE (Producer Support Estimate) indica el valor de las transferencias brutas de los consumidores y contribuyentes para ayudar a los productores agrícolas, las que provienen de medidas de política agrícola independientemente de su naturaleza. El índice PSE/VTP establece el Producer Support Estimate como porcentaje del valor total de la producción, o sea qué porcentaje del ingreso recibido por los agricultores es ayuda interna. Vemos que en promedio, este valor para la Unión Europea es de 36%. En algunos casos la cifra es mucho mayor, por ejemplo el 79% del ingreso de los productores de carne bovina y el 48% del ingreso de los productores de leche se origina en ayuda interna.

El Producer NPC (National Protection Coefficient) es la relación entre el precio promedio recibido por los agricultores (incluyendo pagos por tonelada de producción) y el precio en frontera. Se puede interpretar como el subsidio necesario para que el producto pueda ser competitivo en el mercado internacional. En los niveles más altos se destacan los productos pecuarios y el azúcar. En este último producto y en la carne bovina, los productores de la Comunidad reciben casi tres veces el precio internacional.

El Producer NAC (Nominal Assistance Coefficient) es la relación entre el ingreso bruto de los agricultores (incluyendo la ayuda) y el ingreso que resulta de valuar la producción a precios internacionales. En promedio es de 1,57, indicando que el ingreso bruto de los agricultores es el 57% mayor de lo que sería si la producción fuese valuada a precios internacionales de mercado. Esto se debe a las políticas internas de sostén de precios.

Estas cifras muestran claramente cómo la política de la Unión Europea hace que los países en desarrollo no puedan aprovechar sus ventajas comparativas.

Estados Unidos

Los Estados Unidos aprobaron la nueva Farm Bill en 2002, que se compone de tres tipos de ayudas:

Loan Deficiency Payments (LDP): se establecen precios sostén (loan rates) para los principales commodities. El LDP es la diferencia entre el precio sostén y el precio de mercado. Los precios sostén establecen un piso al precio recibido por los productores cuando los precios de mercado están por debajo de la loan rate. El gobierno les proporciona la diferencia mediante los LDP.

Unión Europea (2002)

PSE/VTP Producer

NPC Producer

NAC

Trigo 46 1,02 1,85

Maíz 28 1,02 1,39 Otros granos 52 1,03 2,07

Arroz 37 1,30 1,58 Oleaginosas 31 1,00 1,46 Azúcar 49 2,32 1,96

Leche 48 1,85 1,93 Carne bovina 79 2,94 4,87

Carne ovina 38 1,11 1,61 Lana n.c. n.c. n.c.

Carne porcina 26 1,31 1,35 Aves 38 1,56 1,61

Huevos 6 1,03 1,06 Otros commodi ties

22 1,23 1,28

Total 36 1,35 1,57

Fuente: OECD Monitoring and Evaluation 2002


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Direct Payments: Son subsidios fijos por hectárea, las tasas son mayores que con la anterior Ley Agrícola; además, se incorpora a la soja y las oleaginosas que antes no recibían estos pagos.

Counter-cyclical Payments (CCP): Se basan en áreas y rendimientos prefijados y se pagan cuando el precio efectivo no llega al precio meta establecido por el Congreso. El precio efectivo está definido como el más alto entre el precio nacional promedio recibido por los productores y el precio sostén promedio más el pago directo. Es decir se pagan si el precio de mercado, más el LDP, más los pagos directos no llegan a alcanzar el precio meta.

Todas estas medidas hacen que el ingreso que obtienen los productores por tonelada sea mayor que si lo recibieran al precio de mercado. Además, este tipo de pagos reduce el riesgo, ya que si el precio cae por debajo del precio meta, el Estado se hace cargo de la diferencia. Por otro lado, a este efecto en el riesgo debemos sumarle el efecto riqueza proveniente de los pagos directos. Los dos efectos sumados incentivan la producción y aíslan a los productores de las señales del mercado.

Aquí podemos ver los indicadores de la OCDE para los Estados Unidos:

En este caso el PSE es menor que en la UE, pero de todas maneras es muy significativo, ya que nos indica que, en promedio, el 18% del ingreso recibido por los productores es ayuda interna. El Producer NAC nos indica que el ingreso de los productores es un 21% más alto que si su único ingreso fuese el obtenido por vender la producción a precios internacionales.

Este tipo de políticas de los países desarrollados afecta enormemente a la producción y al comercio y deja en desventaja a los países en desarrollo, que no cuentan con la posibilidad de otorgar este clase de ayuda interna. Ante una eliminación o reducción de los aranceles, los países en desarrollo están otorgando un real acceso a sus mercados, mientras que los países desarrollados cuentan con otro tipo de barreras que impiden el acceso a sus respectivos mercados, aún ante una reducción de los aranceles.

Subsidios a la exportación

Como podemos ver en el siguiente cuadro los subsidios a la exportación de los Estados Unidos y la UE son muy importantes. En la UE los productos más subsidiados son la carne bovina, los productos lácteos, los cereales y el azúcar. Los subsidios de Estados Unidos están casi exclusivamente concentrados en los productos lácteos (leche descremada en polvo, queso, manteca y otros productos lácteos).

Estados Unidos (2002)

PSE/ VTP

Producer NPC

Producer NAC

Trigo 30 1,01 1,43

Maíz 17 1,01 1,21

Otros granos 30 1,01 1,43

Arroz 52 1,87 2,09

Oleaginosas 13 1,01 1,14

Azúcar 55 2,04 2,20

Leche 46 1,74 1,84

Carne bovina 5 1,00 1,05

Carne ovina 19 1,18 1,24

Lana 5 1,02 1,05

Carne porcina 5 1,00 1,05

Aves 5 1,00 1,05

Huevos 5 1,00 1,05

Otros commodities

18 1,10 1,22

Total 18 1,10 1,21

Fuente: OECD Monitoring and Evaluation 2002


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Los subsidios a las exportaciones afectan a los países en desarrollo que producen los mismos productos que son subsidiados, dado que provocan el desplazamiento de sus exportaciones en los mercados de terceros países. Por ejemplo Argentina se ve sumamente afectada por los subsidios a la exportación de los Estados Unidos y la Unión Europea justamente por ser productor de lácteos y carne.

1999 Producto

UE USA Subvenciones Aplicadas 5.627 % 80 % Trigo y Harina de Trigo 523 9 0 0 Cereales Secundarios 746 13 0 0 Arroz 26 0 0 0 Semillas Oleaginosas 0 0 0 0 Aceites Vegetales 0 0 0 0 Tortas Oleaginosas 0 0 0 0 Azúcar 484 9 0 0 Mantequilla y Aceit. Manteq. 346 6 7 9 Leche Desnatada en polvo 351 6 46 58 Quesos 248 4 5 6 Otros Productos lácteos 968 17 20 25 Carne de Bovino 749 13 0 0 Carne de Porcino 265 5 0 0 Carne de Aves de Corral 79 1 2 1 Huevos 15 0 0 0 Vino 32 1 0 0 Frutos, Legumbres y Hortalizas 49 1 0 0 Tabaco 0 0 0 0 Productos Incorporados 746 13 0 0 Cifras en millones de US$. Fuente: Elaborado a partir del documento TN/AG/S/4 y las notificaciones presentadas al CoA

Medidas Anti-Dumping y Compensatorias

Medidas anti-dumping y compensatorias pueden tomarse bajo situaciones específicas para proteger a la industria doméstica de daños que pueden surgir de importaciones subsidiadas u objeto de dumping. Si estas medidas son empleadas como medidas proteccionistas, pueden actuar como una de las más efectivas barreras no arancelarias.

No todas las investigaciones anti-dumping iniciadas en los últimos años terminan hallando dumping o daño a la industria doméstica. Durante el período que lleva realizar una investigación de este tipo (a veces transcurren hasta 18 meses), las exportaciones hacia el mercado que establece la medida, sufren severamente.

Desde 1995 se iniciaron 1.845 investigaciones anti-dumping, el 72% de éstas contra países en desarrollo o en transición. De las investigaciones iniciadas por Estados Unidos, el 57% afectaban a países en desarrollo y el 12% a países


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en transición. De las investigaciones iniciadas por la UE, el 67% afectaban a países en desarrollo y el 27% a países en transición35.

Otro aspecto concierne al quantum de los derechos gravados. Los Acuerdos de la OMC sobre Anti-Dumping y Derechos Compensatorios permiten a los países importadores imponer un margen completo de dumping o de derechos compensatorios, pero se recomienda aplicar cantidades más pequeñas como derecho, si las mismas son adecuadas para eliminar el daño a la industria nacional. En otras palabras, los Acuerdos recomiendan que la cantidad del derecho impuesto debiera ser la adecuada para eliminar el daño a la industria nacional ya que toda suma en exceso de cantidad sólo brindaría una protección indebida a la industria nacional.

Empresas Importadoras del Estado

Las Empresas Importadoras del Estado son agencias estatales que actúan, algunas veces parcialmente, como simples importadores de commodities. Frecuentemente estas empresas disfrutan de un monopolio interno parcial o total sobre la compra de esas commodities. Los ejemplos más importantes de Empresas Importadoras del Estado en el sector agrícola son la Agencia Japonesa de Alimentos (cebada, arroz y trigo), la Organización de Corea del Sur de Marketing de Productos Ganaderos y la Comisión China de Importación y Exportación de Cereales, Aceites y Productos Alimenticios (COFCO).

Estas empresas pueden impedir las importaciones de diversas maneras. Para empezar, pueden imponer un número de aranceles a la importación implícitos comprando importaciones a precios mundiales y ofreciéndolos en el mercado interno a precios mucho más altos. La diferencia entre el precio de compra y el precio al que se vendió internamente es un arancel oculto.

También existe una variedad de controles semi-oficiales a las importaciones que se suman a las barreras no arancelarias: restricciones voluntarias a las exportaciones impuestas a través de la negociación gubernamental, o entre empresas con o sin conocimiento y asistencia del gobierno, y aun restricciones en áreas grises, vigiladas a través de amenazas de que una trasgresión de los límites informales encontrará la imposición de controles formales.

La información relativa a la fijación de precios de importación, los precios de reventa, el tipo y calidad solicitados y la cantidad de la compra no está al alcance de los comerciantes ni del público lo que dificulta las transacciones comerciales y permite que el comprador centralizado encubra restricciones comerciales. Además, debido a la falta de transparencia, los compradores centralizados pueden seleccionar al abastecedor por razones distintas al precio.

Cuando una ECE cuenta con el monopolio de importación, puede definir el volumen y la calidad del producto con independencia del precio internacional

35 Market Access for Developing Country Exports – Selected Issues”, WTO, 18 de Octubre de 2002, WT/WGTDF/W/14.


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y el arancel. Las importaciones probablemente respondan a objetivos de precios para los productores locales. En consecuencia, la protección del mercado interno no sería determinada por el arancel.

En conclusión, este conjunto de medidas implica una fuerte restricción a las posibilidades de comercio de países como Argentina. Las restricciones descritas actúan simultáneamente y deben ser consideradas como una serie de obstáculos que impiden la competencia de sus productos domésticos en el mercado internacional. Más aún, por la acción simultánea de las mediadas es posible que aunque se elimine una barrera muy marcada (por ejemplo un arancel extremadamente alto) los productos de los países en desarrollo no puedan vender en el mercado36.

En el Cuadro 2.5 sobre Barreras Comerciales de la Unión Europea se verifica esta simultaneidad. En una misma partida arancelaria los exportadores de Argentina enfrentan barreras arancelarias y no arancelarias.

Restricciones Arancelarias Restricciones no Arancelarias Arancel específico 284 Prohibición por MSF 23

Aranceles variables 57 Inconvenientes por MSF 190

Contingentes 95 Medidas técnicas 49

Picos 52

Salvaguardia especial 134 Ayuda interna 186

Fuente: Elaboración propia en base al cuadro: Barreras Comerciales de la Unión Europea

Las 509 partidas de interés para la Argentina enfrentan barreras. Dentro de la categoría de barreras arancelarias, las más numerosas son los aranceles específicos y la salvaguardia especial. Mientras que en las barreras no arancelarias, las más importantes son las medidas por problemas sanitarios y en segundo lugar la ayuda interna.

36 Esta es la situación que afrontan muchos países menos adelantados, que si bien en los últimos años recibieron importantes concesiones de acceso a mercados, no han podido incrementar sus exportaciones.


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ANEXO AL CAPÍTULO 2

Cuadro 2.1. ANÁLISIS DE APERTURA COMERCIAL MUNDIAL

Clasific ación VBP Agrícola Participación sobre

el total Exportaciones Participación sobre

el total Importaciones Participación sobre

el total X/VBP X+M/VBP

PAÍSES DE LA OECD 1 635.686.673.115 35,12% 98.157.107.659 49,61% 82.893.049.697 41,73% 15,44% 28,48% PAÍSES EN DESARROLLO GRANDES

2 910.740.571.948 50,32% 64.012.347.295 32,35% 71.065.484.654 35,77% 7,03% 14,83%

PAÍSES EN DESARROLLO PEQUEÑOS 3 147.683.930.765 8,16% 17.544.575.860 8,87% 23.722.649.129 11,94% 11,88% 27,94%

PMA Y RESTO 4 115.829.239.050 6,40% 18.138.480.175 9,17% 20.967.837.896 10,56% 15,66% 33,76%

TOTAL 1.809.940.414.878 197.852.510.990 198.649.021.376 10,93% 21,91%

Clasificación VBP Agrícola Participación sobre el total Exportaciones Participación sobre

el total Importaciones Participación sobre el total X/VBP X+M/VBP

EUROPA

Unión Europea 1 251.620.409.019 13,90% 24.234.082.942 12,25% 28.848.750.020 14,52% 9,63% 21,10%

Albania 4 877.306.453 0,05% 13.571.105 0,01% 307.516.334 0,15% 1,55% 36,60%

Bulgaria 3 3.341.799.437 0,18% 343.425.608 0,17% 447.538.645 0,23% 10,28% 23,67%

Croacia 3 1.605.071.934 0,09% 218.561.611 0,11% 337.217.857 0,17% 13,62% 34,63%

Chipre 4 748.841.186 0,04% 395.169.706 0,20% 789.332.592 0,40% 52,77% 158,18%

República Checa 1 5.848.528.222 0,32% 1.043.023.671 0,53% 962.314.057 0,48% 17,83% 34,29%

Georgia 4 928.536.493 0,05% 38.265.496 0,02% 335.659.352 0,17% 4,12% 40,27%

Hungría 1 6.971.795.220 0,39% 1.364.687.444 0,69% 584.214.556 0,29% 19,57% 27,95%

Islandia 4 108.754.588 0,01% 3.879.782 0,00% 50.519.310 0,03% 3,57% 50,02%

Latvia 4 796.700.680 0,04% 41.939.918 0,02% 296.376.744 0,15% 5,26% 42,46%

Lituania 4 2.147.008.372 0,12% 409.730.226 0,21% 377.365.547 0,19% 19,08% 36,66%

Malta 4 81.673.455 0,00% 11.163.541 0,01% 117.298.316 0,06% 13,67% 157,29%

Moldova 4 1.302.096.930 0,07% 187.729.068 0,09% 113.119.918 0,06% 14,42% 23,10%


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Noruega 1 1.913.260.801 0,11% 137.126.103 0,07% 640.804.765 0,32% 7,17% 40,66%

Polonia 1 22.576.155.246 1,25% 1.458.316.338 0,74% 1.841.529.682 0,93% 6,46% 14,62%

Rumania 3 7.469.912.409 0,41% 167.418.185 0,08% 805.592.215 0,41% 2,24% 13,03%

Eslovaquia 1 2.436.613.345 0,13% 221.207.720 0,11% 648.557.311 0,33% 9,08% 35,70%

Eslovenia 3 1.134.569.308 0,06% 202.115.915 0,10% 572.590.118 0,29% 17,81% 68,28%

Suiza 1 4.567.711.596 0,25% 763.115.235 0,39% 1.260.414.540 0,63% 16,71% 44,30%

Turquía 2 30.510.996.329 1,69% 1.951.483.276 0,99% 2.581.304.713 1,30% 6,40% 14,86%

Bosnia Herzegovina 4 558.385.133 0,03% 27.767.560 0,01% 415.275.630 0,21% 4,97% 79,34%

Bielorrusia 3 5.493.588.153 0,30% 397.676.731 0,20% 993.730.170 0,50% 7,24% 25,33%

Macedonia 4 769.720.124 0,04% 212.949.393 0,11% 279.102.061 0,14% 27,67% 63,93%

Rusia 2 42.293.887.880 2,34% 969.931.817 0,49% 9.124.562.439 4,59% 2,29% 23,87%

Ucrania 3 19.443.252.811 1,07% 1.636.702.459 0,83% 930.011.873 0,47% 8,42% 13,20%

Yugoslavia 4 4.567.682.765 0,25% 92.729.150 0,05% 263.079.626 0,13% 2,03% 7,79%

Estonia 4 856.179.800 0,05% 261.616.289 0,13% 377.676.136 0,19% 30,56% 74,67%

TOTAL EUROPA 420.970.437.691 23,26% 36.805.386.290 18,60% 54.301.454.526 27,34% 8,74% 21,64%

ASIA

Japón 1 18.731.560.228 1,03% 309.134.946 0,16% 18.092.732.129 9,11% 1,65% 98,24%

Bangladesh 4 15.020.536.029 0,83% 31.347.792 0,02% 1.529.485.983 0,77% 0,21% 10,39%

China 2 366.738.597.823 20,26% 6.644.210.426 3,36% 8.728.681.170 4,39% 1,81% 4,19%

Hong Kong 2 2.487.907.218 0,14% 2.167.845.698 1,10% 4.950.978.129 2,49% 87,14% 286,14%

India 2 119.983.606.877 6,63% 2.263.485.331 1,14% 3.540.850.453 1,78% 1,89% 4,84%

Indonesia 2 33.827.022.336 1,87% 5.383.074.026 2,72% 4.076.901.497 2,05% 15,91% 27,97%

Israel 2 2.981.734.843 0,16% 317.633.627 0,16% 1.157.732.330 0,58% 10,65% 49,48%

Jordania 4 764.755.290 0,04% 190.829.376 0,10% 726.198.624 0,37% 24,95% 119,91%

República de Corea 1 9.287.040.864 0,51% 421.388.290 0,21% 5.491.181.581 2,76% 4,54% 63,66%


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Kuwait 3 223.522.031 0,01% 7.345.804 0,00% 673.200.319 0,34% 3,29% 304,46%

Macao 2 43.916.630 0,00% 14.756.504 0,01% 119.311.765 0,06% 33,60% 305,28%

Mongolia 4 653.922.900 0,04% 40.195.306 0,02% 61.458.667 0,03% 6,15% 15,55%

Myanmar 4 6.450.509.794 0,36% 226.937.029 0,11% 215.519.832 0,11% 3,52% 6,86%

Malasia 2 13.754.983.054 0,76% 7.393.772.410 3,74% 2.741.932.000 1,38% 53,75% 73,69%

Maldivas 4 3.083.715 0,00% - 0,00% 31.344.655 0,02% 0,00% 1016,46%

Pakistán 2 17.942.939.706 0,99% 1.104.881.260 0,56% 1.845.769.057 0,93% 6,16% 16,44%

Filipinas 2 15.334.132.671 0,85% 1.450.941.431 0,73% 2.370.021.650 1,19% 9,46% 24,92%

Sri Lanka 3 2.136.666.299 0,12% 527.423.488 0,27% 646.206.809 0,33% 24,68% 54,93%

Taiwán 2 6.300.340.385 0,35% 71.724.852 0,04% 3.641.377.165 1,83% 1,14% 58,93%

Tailandia 2 21.286.326.697 1,18% 3.733.079.081 1,89% 1.518.482.495 0,76% 17,54% 24,67%

Emiratos Árabes Unidos 4 1.752.293.009 0,10% 738.202.710 0,37% 2.241.070.301 1,13% 42,13% 170,02%

Afganistán 4 1.584.662.267 0,09% 22.836.991 0,01% 299.323.203 0,15% 1,44% 20,33%

Armenia 4 536.402.955 0,03% 9.352.295 0,00% 254.900.328 0,13% 1,74% 49,26%

Azerbaiján 4 1.834.214.053 0,10% 13.536.584 0,01% 247.245.759 0,12% 0,74% 14,22%

Irán 2 16.959.078.814 0,94% 469.545.456 0,24% 3.081.554.258 1,55% 2,77% 20,94%

Irmak 4 1.766.007.111 0,10% 15.414.565 0,01% 1.314.533.342 0,66% 0,87% 75,31%

Kazakhstan 3 5.631.853.780 0,31% 1.229.494.517 0,62% 490.925.830 0,25% 21,83% 30,55% Rep. Dem. Popular de

Corea 4 2.920.009.459 0,16% 4.823.139 0,00% 463.888.503 0,23% 0,17% 16,05%

Laos 4 851.734.420 0,05% 37.253.872 0,02% 39.272.905 0,02% 4,37% 8,98%

Nepal 4 1.810.903.246 0,10% 9.924.082 0,01% 164.054.913 0,08% 0,55% 9,61%

Siria 4 4.395.087.658 0,24% 597.186.005 0,30% 672.743.022 0,34% 13,59% 28,89%

Tayikistán 4 690.079.814 0,04% 150.850.710 0,08% 183.899.809 0,09% 21,86% 48,51%

Turkmenistán 4 1.462.497.807 0,08% 380.028.001 0,19% 200.022.339 0,10% 25,98% 39,66%

Líbano 3 1.389.750.028 0,08% 130.217.067 0,07% 782.858.819 0,39% 9,37% 65,70%

Uzbekistan 3 6.460.576.379 0,36% 1.601.001.963 0,81% 713.516.203 0,36% 24,78% 35,83%


50






Viet Nam 3 15.604.231.613 0,86% 2.811.344.692 1,42% 1.076.634.707 0,54% 18,02% 24,92%

Yemen 4 1.189.235.513 0,07% 37.773.651 0,02% 1.035.094.783 0,52% 3,18% 90,21%

Brunei 4 23.284.984 0,00% 104.954 0,00% 65.091.521 0,03% 0,45% 279,99%

Kyrgyzstan 4 1.740.443.583 0,10% 266.988.757 0,13% 114.479.778 0,06% 15,34% 21,92%

Camboya 4 1.391.355.393 0,08% 5.715.296 0,00% 355.892.420 0,18% 0,41% 25,99%

Arabia Saudita 3 2.734.368.197 0,15% 128.324.351 0,06% 3.824.884.595 1,93% 4,69% 144,57%

TOTAL ASIA 726.681.175.472 40,15% 40.959.926.332 20,70% 79.781.253.650 40,16% 5,64% 16,62%

AFRICA

Angola 4 1.463.720.361 0,08% 5.010.137 0,00% 285.948.567 0,14% 0,34% 19,88%

Benin 4 1.311.204.345 0,07% 188.268.676 0,10% 155.718.758 0,08% 14,36% 26,23%

Botswana 4 192.646.360 0,01% 126.472.506 0,06% 120.873.595 0,06% 65,65% 128,39%

Burkina Faso 4 805.380.023 0,04% 188.145.387 0,10% 87.369.174 0,04% 23,36% 34,21%

Burundi 4 991.212.547 0,05% 47.501.644 0,02% 9.250.984 0,00% 4,79% 5,73%

Camerún 4 2.633.822.441 0,15% 516.288.948 0,26% 140.115.738 0,07% 19,60% 24,92%

Rep. Centroafricana 4 602.937.711 0,03% 31.894.794 0,02% 21.668.232 0,01% 5,29% 8,88%

Chad 4 782.670.316 0,04% 146.225.927 0,07% 24.963.185 0,01% 18,68% 21,87%

Congo 4 285.255.580 0,02% 6.547.902 0,00% 112.587.729 0,06% 2,30% 41,76%

Rep. Dem. Del Congo 4 4.416.973.964 0,24% 61.583.168 0,03% 131.474.414 0,07% 1,39% 4,37%

Djibouti 4 31.653.881 0,00% 19.670.436 0,01% 124.452.391 0,06% 62,14% 455,31%

Gabón 4 210.732.279 0,01% 4.448.977 0,00% 97.966.920 0,05% 2,11% 48,60%

Gambia 4 106.993.765 0,01% 27.858.712 0,01% 69.659.017 0,04% 26,04% 91,14%

Ghana 4 4.583.323.869 0,25% 701.482.562 0,35% 267.998.425 0,13% 15,31% 21,15%

Egipto 2 17.437.310.849 0,96% 343.412.840 0,17% 3.567.818.196 1,80% 1,97% 22,43%

Guinea 4 1.211.731.415 0,07% 34.105.129 0,02% 310.501.516 0,16% 2,81% 28,44%

Guinea Bissau 4 133.394.592 0,01% 2.707.101 0,00% 27.784.888 0,01% 2,03% 22,86%


51






Costa de Marfil 4 5.896.657.854 0,33% 2.937.413.441 1,48% 365.795.519 0,18% 49,81% 56,02%

Kenia 3 3.712.087.576 0,21% 624.906.778 0,32% 442.761.711 0,22% 16,83% 28,76%

Lesotho 4 122.200.993 0,01% 405.996 0,00% 66.994.966 0,03% 0,33% 55,16%

Madagascar 4 2.414.213.152 0,13% 19.457.465 0,01% 134.042.473 0,07% 0,81% 6,36%

Malawi 4 1.798.321.196 0,10% 512.505.770 0,26% 29.497.930 0,01% 28,50% 30,14%

Mali 4 1.136.589.990 0,06% 385.879.228 0,20% 94.938.281 0,05% 33,95% 42,30%

Mauritania 4 178.411.632 0,01% 20.365.271 0,01% 175.252.690 0,09% 11,41% 109,64%

Mauricio 4 228.140.445 0,01% 108.588.600 0,05% 214.135.935 0,11% 47,60% 141,46%

Marruecos 3 4.509.582.030 0,25% 395.963.982 0,20% 1.755.346.016 0,88% 8,78% 47,71%

Mozambique 4 1.648.641.537 0,09% 46.285.437 0,02% 171.257.142 0,09% 2,81% 13,20%

Namibia 4 312.715.965 0,02% 221.708.732 0,11% 141.897.005 0,07% 70,90% 116,27%

Níger 4 636.090.277 0,04% 48.524.329 0,02% 158.492.218 0,08% 7,63% 32,55%

Nigeria 3 23.299.865.051 1,29% 260.061.417 0,13% 1.280.162.492 0,64% 1,12% 6,61%

Rwanda 4 1.504.290.915 0,08% 45.071.705 0,02% 36.256.410 0,02% 3,00% 5,41%

Senegal 4 1.071.168.774 0,06% 141.172.814 0,07% 377.620.282 0,19% 13,18% 48,43%

Sierra Leona 4 310.983.115 0,02% 9.400.356 0,00% 87.815.177 0,04% 3,02% 31,26%

Islas Salomón 4 73.604.879 0,00% 29.258.830 0,01% 16.047.438 0,01% 39,75% 61,55%

Sudáfrica 2 10.779.425.595 0,60% 1.824.208.230 0,92% 1.338.583.481 0,67% 16,92% 29,34%

Swazilandia 4 399.157.427 0,02% 299.472.742 0,15% 89.729.784 0,05% 75,03% 97,51%

Tanzania 4 3.790.840.060 0,21% 385.951.934 0,20% 225.636.438 0,11% 10,18% 16,13%

Túnez 3 2.485.584.828 0,14% 166.619.070 0,08% 816.609.008 0,41% 6,70% 39,56%

Uganda 4 3.320.851.730 0,18% 425.013.401 0,21% 85.413.938 0,04% 12,80% 15,37%

Zambia 4 697.815.413 0,04% 58.737.558 0,03% 20.717.533 0,01% 8,42% 11,39%

Zimbabwe 4 2.451.961.860 0,14% 1.282.738.160 0,65% 107.950.827 0,05% 52,31% 56,72%

Argelia 3 3.404.855.822 0,19% 7.919.868 0,00% 2.918.740.977 1,47% 0,23% 85,96%

Cabo Verde 4 32.225.358 0,00% 91.773 0,00% 39.349.184 0,02% 0,28% 122,39%


52






Comoros 4 50.192.310 0,00% 763 0,00% 16.561.068 0,01% 0,00% 33,00%

Eritrea 4 129.266.925 0,01% 303.404 0,00% 58.625.601 0,03% 0,23% 45,59%

Etiopía 4 4.148.808.265 0,23% 247.358.824 0,13% 248.649.546 0,13% 5,96% 11,96%

Liberia 4 255.969.741 0,01% 7.640.824 0,00% 59.448.480 0,03% 2,99% 26,21%

Libia 3 886.275.144 0,05% 11.667.461 0,01% 560.438.340 0,28% 1,32% 64,55%

Seychelles 4 6.185.740 0,00% - 0,00% 16.747.746 0,01% 0,00% 270,75%

Somalia 4 536.303.596 0,03% 49.621.899 0,03% 88.484.263 0,04% 9,25% 25,75%

Sudan 3 3.922.302.428 0,22% 162.921.679 0,08% 246.811.046 0,12% 4,15% 10,45%

Vanuatu 4 47.762.882 0,00% 15.933.887 0,01% 8.852.176 0,00% 33,36% 51,89%

TOTAL AFRICA 123.400.314.805 6,82% 13.204.796.475 6,67% 18.051.814.849 9,09% 10,70% 25,33%

AMÉRICA

América del Norte

Estados Unidos 1 245.866.141.001 13,58% 39.119.738.725 19,77% 18.861.907.144 9,50% 15,91% 23,58%

Canadá 1 28.851.635.129 1,59% 11.046.689.696 5,58% 4.466.939.444 2,25% 38,29% 53,77%

México 2 29.791.927.018 1,65% 2.681.416.212 1,36% 8.226.062.020 4,14% 9,00% 36,61%

Total América del Norte 304.509.703.148 16,82% 52.847.844.632 26,71% 31.554.908.609 15,88% 17,36% 27,72%

América Central y Caribe

Barbados 4 61.865.769 0,00% 16.374.620 0,01% 62.208.734 0,03% 26,47% 127,02%

Belice 4 245.286.849 0,01% 45.093.600 0,02% 13.088.782 0,01% 18,38% 23,72%

Costa Rica 3 2.829.157.820 0,16% 1.370.235.578 0,69% 274.183.044 0,14% 48,43% 58,12%

Cuba 4 3.149.408.362 0,17% 910.811.254 0,46% 661.670.924 0,33% 28,92% 49,93%

Dominica 4 41.648.881 0,00% 13.670.817 0,01% 10.228.314 0,01% 32,82% 57,38%

República Dominicana 3 2.199.714.496 0,12% 264.100.330 0,13% 390.485.151 0,20% 12,01% 29,76%

El Salvador 3 1.098.849.918 0,06% 377.033.456 0,19% 454.246.126 0,23% 34,31% 75,65%


53






Grenada 4 15.861.366 0,00% 4.729.155 0,00% 24.022.792 0,01% 29,82% 181,27%

Guatemala 3 2.910.377.069 0,16% 1.537.643.153 0,78% 343.512.406 0,17% 52,83% 64,64%

Haití 4 917.731.997 0,05% 18.957.506 0,01% 278.516.001 0,14% 2,07% 32,41%

Honduras 4 1.656.697.488 0,09% 532.253.740 0,27% 224.638.693 0,11% 32,13% 45,69%

Jamaica 4 568.569.331 0,03% 75.165.996 0,04% 245.814.742 0,12% 13,22% 56,45%

Nicaragua 4 945.115.069 0,05% 394.019.820 0,20% 175.735.339 0,09% 41,69% 60,28%

Panamá 4 966.935.633 0,05% 252.823.102 0,13% 164.489.462 0,08% 26,15% 43,16%

St. Lucia 4 61.764.453 0,00% 26.822.551 0,01% 28.734.119 0,01% 43,43% 89,95%

St. Vincent 4 33.206.777 0,00% 22.469.690 0,01% 22.469.340 0,01% 67,67% 135,33%

Trinidad Tobago 4 164.418.471 0,01% 48.494.685 0,02% 173.221.103 0,09% 29,49% 134,85%

Bahamas 4 38.113.730 0,00% 8.108.003 0,00% 52.387.923 0,03% 21,27% 158,72%

Sao Tome 4 23.076.096 0,00% 5.020.682 0,00% 3.464.317 0,00% 21,76% 36,77%

Antillas Holandesas 4 6.612.976 0,00% 5.495.020 0,00% 70.508.954 0,04% 83,09% 1149,32% Total América Central y

Caribe 17.934.412.552 0,99% 5.929.322.758 3,00% 3.673.626.267 1,85% 33,06% 53,54%

América del Sur

Argentina 2 37.646.417.992 2,08% 10.039.342.001 5,07% 738.733.116 0,37% 26,67% 28,63%

Bolivia 4 2.737.013.960 0,15% 217.366.093 0,11% 236.134.958 0,12% 7,94% 16,57%

Brasil 2 93.792.256.786 5,18% 11.805.309.420 5,97% 3.637.690.047 1,83% 12,59% 16,47%

Chile 2 6.150.271.383 0,34% 831.054.414 0,42% 1.005.920.707 0,51% 13,51% 29,87%

Colombia 2 12.426.809.080 0,69% 2.025.489.028 1,02% 1.241.954.578 0,63% 16,30% 26,29%

Ecuador 3 5.961.183.849 0,33% 1.737.376.052 0,88% 215.999.603 0,11% 29,14% 32,77%

Guyana 4 264.194.153 0,01% 35.968.346 0,02% 56.452.629 0,03% 13,61% 34,98%

Paraguay 4 3.335.469.644 0,18% 989.260.962 0,50% 444.767.475 0,22% 29,66% 42,99%

Perú 2 6.212.032.244 0,34% 357.881.853 0,18% 734.955.224 0,37% 5,76% 17,59%

Surinam 4 81.404.762 0,00% 28.725.271 0,01% 50.404.384 0,03% 35,29% 97,21%


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Uruguay 3 2.774.396.326 0,15% 1.195.726.852 0,60% 198.959.067 0,10% 43,10% 50,27%

Venezuela 2 6.058.649.738 0,33% 167.868.104 0,08% 1.094.308.162 0,55% 2,77% 20,83%

Total América del Sur 177.440.099.918 9,80% 29.431.368.395 14,88% 9.656.279.951 4,86% 16,59% 22,03%

TOTAL AMERICA 499.884.215.618 27,62% 88.208.535.785 44,58% 44.884.814.826 22,60% 17,65% 26,62%

OCEANÍA

Australia 1 25.632.381.552 1,42% 13.011.223.561 6,58% 801.017.346 0,40% 50,76% 53,89%

Fiji 4 204.077.262 0,01% 80.146.344 0,04% 95.216.719 0,05% 39,27% 85,93%

Nueva Zelanda 1 11.383.440.892 0,63% 5.027.372.988 2,54% 392.687.121 0,20% 44,16% 47,61%

Papua New Guinea 4 1.174.989.929 0,06% 456.866.966 0,23% 183.349.899 0,09% 38,88% 54,49%

Togo 4 590.891.370 0,03% 94.842.919 0,05% 78.504.662 0,04% 16,05% 29,34%

Polinesia Francesa 4 18.490.288 0,00% 3.413.331 0,00% 78.907.778 0,04% 18,46% 445,21%

TOTAL OCEANÍA 39.004.271.293 2,16% 18.673.866.108 9,44% 1.629.683.524 0,82% 47,88% 52,05%


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Cuadro 2.2. ANÁLISIS DE CONCENTRACIÓN DE LAS EXPORTACIONES ARGENTINAS 1990 1995 2000

Posición Total general Cantidad de mercados HHI

Participación del primer mercado

Total general Cantidad de mercados HHI

Participios del primer

mercado Total general Cantidad de

mercados HHI Participios del primer mercado

0101 5.660.296 28 15,86% 29,09% 9.779.658 32 15,55% 34,55% 9.575.588 31 25,43% 48,31% 0102 1.968.700 4 84,33% 91,70% 86.972.937 4 47,10% 61,88% 2.180.072 2 50,04% 51,41% 0103 8.193 1 100,00% 100,00% 6.600 1 100,00% 100,00% - - 0,00% 0,00% 0104 39.060 3 57,90% 73,30% 178.243 4 49,28% 65,74% 7.480 1 100,00% 100,00% 0105 22.889 3 50,94% 58,58% 376.044 2 99,13% 99,56% 2.304.193 3 61,07% 73,70% 0106 798.253 21 13,44% 25,32% 498.864 11 48,62% 66,63% 794.878 25 29,05% 46,09% 0201 547.345.297 61 13,26% 30,05% 392.472.402 28 35,06% 54,77% 321.477.313 41 31,58% 52,55% 0202 1.661.642 9 22,42% 36,64% 302.688.270 41 11,20% 21,96% 174.544.031 47 10,38% 18,48% 0203 - - 0,00% 0,00% 2.515.780 8 45,34% 56,91% 11.548 1 100,00% 100,00% 0204 14.376.142 11 32,93% 49,00% 2.983.573 10 19,57% 28,04% 3.933.912 10 29,28% 43,06% 0205 - - 0,00% 0,00% 68.188.772 12 34,25% 50,67% 52.733.297 9 24,78% 37,43% 0206 399.124 3 80,28% 88,97% 48.894.339 39 16,13% 34,05% 39.555.569 38 11,19% 24,69% 0207 - - 0,00% 0,00% 3.636.021 7 57,03% 73,21% 8.517.972 13 32,98% 54,36% 0208 - - 0,00% 0,00% 26.696.285 9 32,90% 49,26% 17.150.975 8 27,52% 38,19% 0210 - - 0,00% 0,00% 28.285 5 52,28% 69,54% 130.102 6 26,94% 36,00% 0301 230.784.563 45 10,96% 19,04% 31.986 6 45,97% 57,82% 17.116 4 50,67% 58,07% 0302 10.139.773 22 52,38% 71,62% 10.926.277 8 35,00% 47,17% 10.051.757 16 19,95% 27,95% 0303 68.882.447 26 32,34% 40,84% 167.214.403 35 11,72% 26,10% 112.439.658 50 14,44% 27,57% 0304 - - 0,00% 0,00% 323.391.212 40 17,50% 31,89% 218.687.819 50 16,72% 24,70% 0305 - - 0,00% 0,00% 17.162.542 17 47,86% 67,99% 12.181.355 15 38,27% 59,51% 0306 - - 0,00% 0,00% 69.592.056 13 49,71% 66,96% 247.318.979 22 38,53% 56,69% 0307 - - 0,00% 0,00% 250.350.920 25 26,21% 33,82% 218.098.816 40 36,96% 53,77% 0401 68.004 1 100,00% 100,00% 19.823.136 6 97,19% 98,58% 7.683.279 11 83,40% 91,21% 0402 64.118.506 11 26,00% 35,24% 174.322.883 11 70,85% 83,52% 229.324.845 41 62,23% 78,37% 0403 8.580.691 4 49,50% 65,29% 151.547 3 61,85% 75,18% 1.311.999 21 32,50% 47,99% 0404 50.831.729 18 48,86% 61,35% 923.342 5 82,61% 90,63% 8.107.054 16 77,32% 87,76% 0405 1.554.536 6 55,18% 67,87% 13.612.675 11 35,63% 50,07% 12.726.861 13 43,37% 62,13% 0406 30.791.563 24 14,60% 25,18% 50.363.050 16 33,80% 40,24% 58.715.784 21 28,21% 37,52% 0407 - - 0,00% 0,00% 53.824 2 92,69% 96,20% 73.678 2 55,99% 67,31% 0408 - - 0,00% 0,00% 811.220 3 59,37% 73,39% 401.836 3 69,33% 81,10% 0409 - - 0,00% 0,00% 70.455.908 31 23,38% 40,89% 87.119.050 35 32,93% 49,40%


56








0410 - - 0,00% 0,00% 459 1 100,00% 100,00% - - 0,00% 0,00% 0502 247.986 6 47,44% 65,16% 328.233 5 32,37% 45,21% 79.738 2 95,98% 97,95% 0503 1.352.972 10 25,60% 35,60% 433.311 5 41,90% 47,21% 454.216 6 51,56% 69,17% 0504 3.144.657 23 15,82% 29,57% 4.821.815 20 25,09% 42,60% 7.451.840 22 13,29% 28,24% 0505 2.520 1 100,00% 100,00% 292.458 2 99,76% 99,88% 1.267.909 3 88,36% 93,85% 0506 - - 0,00% 0,00% 1.255.645 4 81,96% 90,30% 708.985 7 42,04% 61,15% 0507 12.164 1 100,00% 100,00% 516.304 7 30,62% 44,09% 8.684 1 100,00% 100,00% 0508 1.484.780 5 47,32% 65,74% - 0 0,00% 0,00% - - 0,00% 0,00% 0509 190.775 7 25,60% 42,46% - 0 0,00% 0,00% - - 0,00% 0,00% 0510 - - 0,00% 0,00% 2.412.183 8,00 33,35% 52,46% 1.814.748 9 19,52% 30,98% 0511 - - 0,00% 0,00% 6.642.947 19,00 23,33% 44,96% 4.023.549 20 13,22% 27,63% 0512 2.196 1 100,00% 100,00% - 0 0,00% 0,00% - - 0,00% 0,00% 0514 233.737 7 29,71% 40,31% - 0 0,00% 0,00% - - 0,00% 0,00% 0515 3.028.620 18 27,12% 48,59% - 0 0,00% 0,00% - - 0,00% 0,00% 0601 11.762 2 91,24% 95,41% 6.000 1 100,00% 100,00% 32.717 2 87,19% 93,12% 0602 28.711 7 22,36% 27,72% 512.278 12 18,08% 23,38% 1.208.309 17 11,50% 17,13% 0603 3.599 4 38,68% 54,07% 98.113 10,00 26,55% 43,55% 5.005 2 87,03% 93,03% 0604 18.256 6 64,83% 79,50% 116.205 4,00 83,59% 91,01% 8.853 5 32,90% 43,04% 0701 52.756.956 29 29,72% 49,12% 7.544.340 6,00 81,27% 89,71% 4.420.501 7 50,83% 67,50% 0702 211.685 3 58,89% 71,50% 314.585 4 34,27% 38,60% 397.894 6 87,42% 93,32% 0703 32.334 2 54,16% 64,42% 110.583.481 32 50,80% 70,27% 80.426.040 27 42,04% 63,17% 0704 3.062.099 20 37,21% 59,25% 9.034 2 61,23% 73,70% 18.555 1 100,00% 100,00% 0705 124.864.045 33 23,85% 43,18% 1.800 1 100,00% 100,00% 146.601 5 34,54% 40,58% 0706 - - 0,00% 0,00% 184.106 5 44,90% 57,85% 1.196.544 5 71,29% 83,41% 0707 - - 0,00% 0,00% 399 1 100,00% 100,00% 632 1 100,00% 100,00% 0708 - - 0,00% 0,00% 144.567 3 68,29% 80,35% 40.885 5 34,85% 43,36% 0709 - - 0,00% 0,00% 2.687.876 11 34,53% 44,53% 1.650.496 18 18,13% 33,14% 0710 - - 0,00% 0,00% 559.432 4 49,52% 66,93% 805.695 9 30,16% 45,34% 0711 - - 0,00% 0,00% 659.059 4 66,89% 79,18% 4.537.677 5 94,96% 97,43% 0712 - - 0,00% 0,00% 6.313.693 20 20,74% 40,65% 6.816.729 18 35,08% 54,37% 0713 - - 0,00% 0,00% 140.122.508 29 22,80% 36,69% 108.808.910 45 14,00% 22,18% 0714 - - 0,00% 0,00% 200.484 1 100,00% 100,00% 677.160 3 100,00% 100,00% 0801 97.708 3 81,37% 89,66% 151.673 6 42,21% 57,73% 2.085 3 37,61% 43,88% 0802 54.835.906 18 41,83% 60,19% 171.119 6 46,54% 63,93% 12.141 4 87,13% 93,22% 0803 372.324 3 58,15% 70,24% 20.840 2 52,61% 61,42% 72.017 1 100,00% 100,00% 0804 13.122.547 29 44,12% 64,55% 483.381 6 38,57% 46,00% 333.635 8 39,86% 51,41% 0805 232.384 4 56,54% 69,09% 124.186.271 27 24,50% 42,82% 131.856.588 36 12,69% 27,45%


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0806 137.537.405 20 28,31% 48,19% 18.222.018 24 26,70% 45,44% 50.771.694 34 23,07% 36,28% 0807 3.915.359 7 88,37% 93,91% 45.831 7 21,33% 32,31% 48.028 6 57,28% 69,98% 0808 21.925 1 100,00% 100,00% 269.197.662 22 26,62% 45,94% 223.998.010 26 14,31% 25,41% 0809 12.972 2 52,29% 60,71% 12.995.168 12 83,96% 91,50% 14.794.830 18 23,16% 41,70% 0810 130.900 6 46,58% 66,08% 145.509 8 18,28% 28,11% 2.617.149 12 51,45% 70,53% 0811 102.672 3 55,66% 71,53% 27.294 3 57,53% 73,28% 943.463 5 30,88% 45,87% 0812 12.838.930 24 28,19% 48,55% 600 1 100,00% 100,00% 68.894 1 100,00% 100,00% 0813 2.039.383 5 76,44% 86,88% 19.193.234 23 43,40% 63,91% 23.028.957 32 24,86% 40,95% 0814 - - 0,00% 0,00% - 0 0,00% 0,00% 955.923 1 100,00% 100,00% 0901 175.329 7 37,55% 53,01% 207.429 5 35,55% 41,41% 262.893 6 66,33% 79,85% 0902 35.726.273 30 16,89% 31,51% 31.923.134 24 38,54% 58,48% 38.428.806 37 51,89% 70,97% 0903 13.763.417 27 31,57% 48,62% 34.010.560 31 24,17% 36,27% 24.742.374 36 29,23% 49,38% 0904 526.933 6 22,98% 31,74% 483.411 6 36,49% 51,17% 347.509 12 24,01% 33,74% 0905 - - 0,00% 0,00% 90 1 100,00% 100,00% - - 0,00% 0,00% 0906 106 1 100,00% 100,00% 27.229 3,00 49,98% 58,76% 12.379 4 49,97% 67,78% 0907 - - 0,00% 0,00% 601 2 56,64% 68,22% 2.394 3 55,67% 69,67% 0908 - - 0,00% 0,00% 20.230 3 95,34% 97,62% 54.479 5 44,54% 54,33% 0909 265.711 4 69,70% 82,03% 523.391 7 43,41% 62,53% 245.994 7 56,09% 73,51% 0910 11.579 5 28,41% 41,45% 104.968 7 46,31% 62,82% 163.708 12 26,33% 43,78% 1001 870.936.785 19 19,29% 31,47% 1.005.372.443 28 44,68% 65,83% 1.217.395.810 40 47,83% 68,69% 1002 - - 0,00% 0,00% - 0 0,00% 0,00% 11.942 1 100,00% 100,00% 1003 9.795.741 5 41,48% 56,37% 3.783.753 5 43,99% 50,50% 4.991.301 5 99,16% 99,58% 1004 11.504.210 7 46,94% 65,31% 1.114.433 4 39,48% 48,29% 1.891.805 3 50,59% 56,41% 1005 329.098.150 34 12,42% 25,60% 682.288.738 56 6,63% 15,41% 1.014.056.700 76 6,76% 14,43% 1006 27.372.773 8 77,07% 87,20% 138.006.038 17 66,39% 81,09% 103.162.029 25 29,02% 39,33% 1007 125.397.402 22 35,59% 54,27% 17.887.848 12 30,47% 42,90% 59.165.680 13 34,81% 48,43% 1008 - - 0,00% 0,00% 14.155.893 10 59,32% 73,46% 10.793.229 10 64,55% 79,20% 1101 31.879.666 12 64,03% 78,84% 56.334.801 16,00 36,10% 45,06% 62.847.894 20 39,33% 50,76% 1102 6.719.384 17 21,53% 34,32% 496.315 11 36,68% 56,81% 3.212.617 14 74,24% 85,64% 1103 - - 0,00% 0,00% 1.612.502 8 27,68% 40,54% 4.747.793 10 38,25% 58,52% 1104 62.305 3 85,59% 92,20% 1.474.243 10 33,45% 52,32% 1.972.312 10 32,61% 53,14% 1105 433.261 2 99,81% 99,90% 12.482 4 41,62% 56,27% 604.426 6 57,37% 74,27% 1106 - - 0,00% 0,00% 622.135 4 86,28% 92,78% 269.729 3 99,48% 99,74% 1107 24.506.853 3 83,87% 91,15% 27.510.657 4 83,96% 91,28% 76.465.716 7 83,77% 91,36% 1108 816.209 6 24,52% 37,99% 1.566.882 6 30,43% 47,52% 3.978.438 15 27,47% 41,50% 1109 1.045.572 6 51,96% 67,95% 583.034 5 47,16% 65,22% 3.073.152 6 84,67% 91,80% 1201 821.736.133 47 18,92% 38,83% 535.966.151 29 15,83% 33,30% 767.501.130 34 47,88% 68,18%


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1202 67.200 1 100,00% 100,00% 123.328.862 29 16,54% 34,38% 150.409.015 35 24,55% 36,16% 1203 818.825 10 29,73% 48,35% - 0 0,00% 0,00% - - 0,00% 0,00% 1204 - - 0,00% 0,00% 312.882 5 38,63% 46,57% 431.467 10 17,72% 32,68% 1205 - - 0,00% 0,00% 4.712.899 7 76,53% 87,11% 2.202.369 5 94,82% 97,36% 1206 98.000 1 100,00% 100,00% 208.269.092 31 14,95% 25,78% 64.575.755 36 28,53% 47,10% 1207 4.920.873 17 34,53% 51,55% 2.428.148 9 26,18% 44,71% 5.347.834 13 37,23% 57,08% 1208 35.400 2 54,92% 65,68% 41.250 2 57,76% 69,70% 44.865 6 42,29% 60,05% 1209 - - 0,00% 0,00% 2.474.700 14 21,10% 34,01% 6.701.609 21 20,45% 34,18% 1210 41.250 2 82,49% 90,30% 131.868 2 93,59% 96,69% 60.000 2 51,39% 58,33% 1211 - - 0,00% 0,00% 6.078.189 17,00 38,05% 55,86% 3.485.030 21 28,55% 42,85% 1212 - - 0,00% 0,00% 475.697 5 60,47% 76,51% 8.771 5 41,71% 52,51% 1214 - - 0,00% 0,00% 369.268 4 65,50% 79,47% 501.142 5 84,86% 91,95% 1301 - - 0,00% 0,00% 67.754 7 30,36% 37,35% 235.430 9 50,42% 68,28% 1302 40.076 4 52,02% 67,37% 2.078.032 15 55,71% 74,00% 1.117.087 20 16,84% 29,54% 1303 1.341.168 12 33,96% 41,59% - 0 0,00% 0,00% - - 0,00% 0,00% 1401 91.827 4 61,69% 75,49% 775.662 7 52,85% 65,55% 318.241 5 95,61% 97,76% 1402 - - 0,00% 0,00% - 0 0,00% 0,00% 182 1 100,00% 100,00% 1403 126.954 3 43,96% 59,83% 96.361 3 45,37% 61,64% 4.690 1 100,00% 100,00% 1404 - - 0,00% 0,00% 989.154 8 27,06% 42,63% 359.709 8 47,20% 59,49% 1405 405.987 4 88,95% 94,16% - 0 0,00% 0,00% - - 0,00% 0,00% 1501 192.853 5 37,13% 55,40% 7.672.918 4 93,78% 96,82% 1.759.497 5 62,80% 76,77% 1502 7.705.673 6 62,02% 77,10% 16.574.402 16 12,52% 20,96% 9.683.981 16 37,87% 59,49% 1503 383.736 4 51,77% 68,80% 969.285 5 26,11% 35,09% 519.002 3 91,18% 95,38% 1504 38.745 3 75,81% 86,52% 352.391 4 52,61% 65,13% 26.067 5 71,80% 83,07% 1505 1.890 2 55,52% 66,61% 14.146 4 55,46% 69,64% 566.833 3 53,74% 63,94% 1506 21.284 3 74,11% 85,13% 33.343 6,00 57,88% 73,67% 34.727 6 75,60% 86,29% 1507 1.137.885.119 60 6,64% 12,38% 942.993.241 46 7,56% 14,68% 941.818.866 55 9,61% 20,47% 1508 113.772 7 29,56% 42,33% 40.445.837 4,00 69,47% 82,53% 38.213.148 9 38,82% 45,17% 1509 - - 0,00% 0,00% 14.150.891 12 59,48% 76,22% 23.112.776 15 74,15% 85,54% 1510 2.994.590 10 24,59% 31,74% - 0 0,00% 0,00% 32.800 1 100,00% 100,00% 1511 1.281.660 8 33,89% 48,71% - 0 0,00% 0,00% - - 0,00% 0,00% 1512 46.883 3 37,42% 49,45% 1.010.065.936 54 8,54% 19,92% 574.906.031 63 15,69% 34,79% 1513 154.646 5 32,82% 36,69% 4.464 2,00 65,76% 78,07% 28.450 3 75,38% 85,62% 1515 270.098 6 41,61% 54,36% 36.191.237 30 15,43% 32,68% 19.888.023 36 8,00% 11,92% 1516 92.194 2 67,27% 79,38% 263.286 9 48,40% 65,73% 2.961.312 12 67,61% 80,68% 1517 77.652 1 100,00% 100,00% 10.193.506 9 42,88% 62,28% 42.489.515 17 39,19% 60,45% 1518 - - 0,00% 0,00% 176.289 8 20,29% 30,27% 16.355.654 11 82,62% 90,66%


59








1519 - - 0,00% 0,00% 12.212.361 11 32,40% 36,96% - - 0,00% 0,00% 1520 - - 0,00% 0,00% 1.881.378 10 18,41% 25,78% 30.743 4 86,61% 92,94% 1521 - - 0,00% 0,00% 1.772.265 10 39,17% 56,65% 1.382.707 8 60,65% 76,88% 1522 - - 0,00% 0,00% 1.120.146 5 32,20% 46,08% 251.137 3 78,94% 88,27% 1601 408.870 5 45,29% 55,06% 1.268.905 9 33,21% 45,85% 330.547 9 23,95% 28,30% 1602 286.910.445 71 28,11% 48,44% 371.039.875 64,00 20,15% 38,56% 164.293.110 56 19,46% 39,80% 1603 22.120.852 22 10,28% 19,21% 8.702.476 23,00 12,94% 26,17% 4.670.739 11 32,25% 47,09% 1604 4.302.092 7 39,97% 55,86% 71.457.588 17 67,43% 81,45% 5.797.796 20 29,25% 43,61% 1605 983.581 5 35,90% 42,85% 4.186.680 10 36,18% 56,93% 4.324.354 17 47,41% 66,41% 1701 134.062.110 8 27,95% 39,84% 57.494.852 10 49,77% 65,52% 47.378.040 19 29,42% 37,76% 1702 549.974 5 25,88% 34,12% 3.728.320 14 37,15% 52,64% 15.310.970 18 34,34% 46,52% 1703 16.325.712 41 15,11% 33,59% 333.264 2 94,29% 97,06% 139.222 4 68,83% 81,82% 1704 - - 0,00% 0,00% 60.393.890 52 16,31% 30,73% 71.124.873 81 13,37% 30,90% 1803 - - 0,00% 0,00% 30.502 1 100,00% 100,00% 110.593 2 99,80% 99,90% 1804 - - 0,00% 0,00% 14.138 2 96,96% 98,46% 662 2 92,73% 96,22% 1805 1.677 3 55,05% 69,53% 3.222 2 89,89% 94,66% 8.144 4 56,03% 70,90% 1806 1.668.490 18 15,97% 26,53% 41.036.395 41 37,55% 59,36% 79.104.342 77 11,44% 19,15% 1901 - - 0,00% 0,00% 6.207.158 19 39,28% 59,69% 11.652.292 33 18,92% 26,04% 1902 387.848 8 39,66% 59,78% 24.125.343 21 45,28% 65,17% 5.551.507 14 28,50% 38,04% 1903 4.241.753 15 57,72% 74,99% 121 1 100,00% 100,00% - - 0,00% 0,00% 1904 - - 0,00% 0,00% 1.787.861 7 45,09% 59,80% 3.985.578 11 31,50% 46,09% 1905 174.810 4 94,65% 97,26% 35.616.882 33 22,66% 33,41% 37.289.569 63 14,57% 21,76% 1907 22.161 2 56,74% 68,36% - 0 0,00% 0,00% - - 0,00% 0,00% 1908 10.742.183 19 17,78% 24,69% - 0 0,00% 0,00% - - 0,00% 0,00% 2001 1.191.299 7 44,64% 60,85% 1.736.216 6 94,12% 97,00% 348.661 10 81,50% 90,13% 2002 59.305.341 18 76,97% 87,41% 2.666.002 12 41,20% 56,57% 735.492 19 32,25% 42,09% 2003 264.647 2 64,70% 77,12% 181.896 2 95,18% 97,53% 57.920 1 100,00% 100,00% 2004 218.584 7 56,73% 74,05% 1.127.509 4 84,21% 91,59% 53.153.254 12 69,03% 82,25% 2005 7.300.627 29 11,30% 23,68% 68.995.213 20 77,21% 87,68% 51.440.115 24 83,90% 91,49% 2006 17.937.425 29 26,30% 47,05% 167.178 8 37,22% 53,69% 376.213 9 37,12% 53,22% 2007 126.855.317 36 43,46% 62,84% 9.065.410 31 12,45% 28,58% 6.219.636 39 9,51% 19,10% 2008 - - 0,00% 0,00% 21.850.885 31 8,46% 18,10% 38.983.298 41 10,32% 15,44% 2009 - - 0,00% 0,00% 214.452.396 52 36,88% 58,96% 152.535.074 36 57,82% 75,46% 2101 - - 0,00% 0,00% 13.668.243 8 44,04% 55,84% 899.188 11 24,19% 41,81% 2102 45.450 4 41,26% 54,57% 191.917 6 34,47% 52,30% 4.202.048 14 51,35% 68,90% 2103 180.626 10 53,46% 71,59% 21.426.987 16 25,11% 34,69% 20.250.809 25 22,46% 34,02% 2104 4.019.072 10 34,68% 53,69% 4.345.815 13 27,98% 45,50% 8.622.581 15 22,10% 39,08%


60








2105 6.761.717 12 45,01% 63,36% 2.101.678 3,00 34,11% 39,87% 2.857.540 15 39,33% 57,68% 2106 5.299 3 95,74% 97,83% 45.371.455 32,00 35,16% 56,66% 50.083.395 50 25,00% 43,64% 2107 6.649.070 24 24,65% 35,06% - 0 0,00% 0,00% - - 0,00% 0,00% 2201 27.888 7 25,65% 34,77% 307.439 8 22,99% 31,96% 415.339 9 53,69% 65,87% 2202 103.200 6 24,71% 31,79% 49.511.075 9 53,72% 71,01% 19.135.938 23 24,76% 33,83% 2203 74.112 3 96,60% 98,27% 4.585.362 6 32,41% 39,21% 3.752.034 19 18,83% 34,86% 2204 3.435.773 18 13,20% 20,26% 78.350.742 50 16,63% 34,61% 155.734.725 73 10,98% 23,02% 2205 19.594.167 50 8,09% 21,85% 246.358 4 48,92% 63,55% 498.352 11 26,50% 36,12% 2206 41.776 4 83,77% 91,28% 6.553.488 8 50,63% 66,70% 4.217.702 11 46,68% 64,20% 2207 808.812 8 51,31% 69,80% 17.800.803 10 23,87% 40,66% 21.641.406 9 22,84% 32,61% 2208 33.170.369 13 20,13% 28,67% 7.458.190 14 20,70% 32,46% 4.976.172 16 42,36% 61,03% 2209 8.588.343 21 34,31% 56,56% 424.572 8 30,06% 49,38% 275.936 9 17,08% 27,12% 2210 139.239 9 30,55% 46,98% - 0 0,00% 0,00% - - 0,00% 0,00% 2301 24.202.415 10 86,84% 93,14% 28.955.882 15 54,19% 71,90% 18.849.453 15 25,96% 37,63% 2302 17.489.999 13 22,40% 33,94% 5.929.970 13 24,83% 40,66% 24.146.366 18 13,74% 23,56% 2303 9.410.829 6 37,31% 53,83% 6.468.327 7 21,97% 34,69% 1.656.492 5 26,39% 31,06% 2304 1.142.577.239 38 15,52% 33,87% 1.022.242.876 48 8,38% 17,32% 2.170.134.689 48 6,76% 14,67% 2305 15.614 2 51,85% 59,63% 7.518.597 5 31,33% 40,28% 3.383.021 6 31,25% 48,17% 2306 3.539.995 6 63,97% 79,26% 166.358.123 26 22,04% 41,44% 147.346.944 23 14,79% 30,41% 2307 2.531.593 21 30,36% 44,82% 279.700 4,00 32,71% 40,61% 668.257 2 82,68% 90,42% 2308 - - 0,00% 0,00% 13.001.419 5 41,62% 51,33% 40.014.143 12 28,61% 46,39% 2309 - - 0,00% 0,00% 3.514.427 18 20,73% 30,03% 24.454.492 18 35,51% 54,48% 2401 94.949.859 36 11,15% 19,43% 100.779.378 43 10,77% 18,29% 117.340.450 46 11,70% 22,57% 2402 3.682.719 4 67,17% 80,75% 21.304.329 6 53,52% 69,19% 21.030.608 5 58,50% 74,23% 2403 - - 0,00% 0,00% 286.150 1 100,00% 100,00% 4.980.655 5 46,71% 50,60%

Total general 7.006.608.104 137 5,82% 14,53% 10.489.164.979 145 6,47% 19,67% 11.470.446.542 154 5,41% 16,99%


61

Cuadro 2.3.INFORMACIÓN RESUMIDA SOBRE ARANCELES CONSOLIDADOS

MEDIA MEDIA

PONDERADA MODO MEDIANA MÁXIMO DESV.

ESTANDAR

LÍNEAS MENORES A

15% Afganistán 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36

Albania 9,44 4,98 10 10,00 20 5,38 31 Angola 47,92 44,26 55 55,00 55 16,88 3

Antillas Holandesas 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36 Arabia Saudita 7,31 8,85 12 12,00 12 5,88 36

Argelia 23,78 11,08 40 24,44 40 16,22 13 Argentina 32,96 n/a 35 35,00 35 5,65 2 Armenia 7,45 5,72 10 10,00 10 4,30 36 Australia 6,25 2,48 0 1,00 150 25,01 33

Azerbaiján 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36 Bahamas 7,58 1,04 0 0,20 249 41,61 34

Bangladesh 164,82 160,07 200 200,00 200 64,99 2 Barbados 152,48 124,02 100 100,00 445 110,37 0

Belize 94,47 99,98 100 100,00 110 29,30 3 Benin 53,34 66,13 60 60,00 100 21,37 5

Bielorrusia 9,68 8,66 5 6,52 30 7,25 24 Bolivia 36,67 40,00 40 40,00 40 11,21 3

Bosnia Herzegovina 5,97 5,05 10 5,00 15 5,00 33 Botswana 37,25 46,49 20 28,00 170 38,34 9

Brasil 41,28 40,74 35 35,00 55 9,49 0 Brunei 21,36 20,48 20 20,00 50 14,34 8

Bulgaria 32,17 50,49 0 18,00 125 32,40 11 Burkina Faso 84,16 91,14 100 100,00 100 32,99 5

Burundi 80,08 93,57 100 100,00 100 40,00 7 Cabo Verde 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36 Camboya 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36 Camerún 74,17 80,00 80 80,00 80 20,05 2 Canadá 31,37 22,18 0 1,50 246 64,59 28 Chad 74,17 80,00 80 80,00 80 20,05 2 Chile 25,29 29,48 25 25,00 31,5 5,72 3 China 18,00 26,82 10 12,80 65 17,62 21 Chipre 80,03 59,92 0 74,50 225 61,22 4

Colombia 96,27 132,94 70 70,00 194 45,43 0 Comoros 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36 Congo 28,33 30,00 30 30,00 30 6,97 2

Costa de Marfil 15,84 14,28 15 15,00 64 12,58 8 Costa Rica 47,00 32,19 46 46,00 96 19,91 2

Croacia 9,22 6,55 0 8,00 29 7,63 26 Cuba 35,08 31,05 40 40,00 40 12,59 4

Djibouti 40,47 42,23 40 40,00 100 17,29 3 Dominica 112,64 121,19 100 100,00 150 40,09 2 Ecuador 29,25 27,38 30 25,00 63 11,85 0 Egipto 47,00 21,92 60 21,00 398 76,98 11

El Salvador 47,67 51,76 40 40,00 115 20,47 0 Emiratos Árabes

Unidos 34,31 20,08 15 15,00 200 59,56 3

Eritrea 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36 Eslovaquia 17,56 10,93 0 8,50 100 23,34 23 Eslovenia 16,64 10,80 27 15,00 45 13,37 17

Estados Unidos 16,08 7,91 0 3,50 122 26,16 26 Estonia 17,28 14,26 0 16,00 51 12,85 15 Etiopia 20,70 15,23 20 20,00 40 12,25 10

Fiji 40,00 40,00 40 40,00 40 0,00 0 Filipinas 36,67 38,42 40 40,00 50 10,88 2 Gabón 55,83 60,00 60 60,00 60 14,61 2 Gambia 98,75 109,29 110 110,00 110 32,68 3 Georgia 11,72 9,11 12 12,00 30 5,92 31 Ghana 84,78 85,08 99 99,00 99 29,42 2

Grenada 101,58 94,02 100 100,00 200 50,65 2 Guatemala 70,83 89,81 40 49,50 257 44,94 0

Guinea 36,06 37,02 40 40,00 75 15,57 5 Guinea Bissau 37,08 40,00 40 40,00 40 10,03 2

Guyana 92,22 100,00 100 100,00 100 26,31 2


62


MEDIA MEDIA


ESTANDAR

LÍNEAS MENORES A

15% Haití 25,14 25,29 20 20,00 50 13,99 8

Honduras 29,22 28,53 35 35,00 60 12,43 4 Hong Kong 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36

Hungría 36,22 25,60 26 31,50 102 22,54 6 India 106,94 126,40 100 100,00 220 38,71 0

Indonesia 53,11 42,88 40 40,00 182 33,67 0 Irak 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36 Irán 7,30 1,55 10 5,00 30 7,94 32

Islandia 133,25 107,83 88 68,50 573 179,84 11 Islas Salomón 62,69 69,12 80 80,00 110 33,56 7

Israel 98,78 93,19 125 116,50 435 91,30 10 Jamaica 92,22 100,00 100 100,00 100 26,31 2 Japón 66,03 95,71 0 11,50 409 111,27 21

Jordania 24,44 14,78 20 18,00 150 33,78 15 Kazakhstan 7,03 4,09 15 5,00 30 7,82 26

Kenia 92,08 100,00 100 100,00 100 26,71 2 Kuwait 91,67 100,00 100 100,00 100 28,03 3

Kyrgyzstan 10,72 10,18 10 10,00 20 4,91 29 Laos 19,27 13,35 40 11,98 40 15,49 19

Latvia 27,99 34,64 50 30,00 50 16,67 9 Lesotho 183,33 200,00 200 200,00 200 56,06 3 Líbano 19,62 10,04 5 5,00 90 29,28 25 Liberia 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36 Libia 13,38 3,37 0 0,00 50 19,74 23

Lituania 14,53 14,13 5 10,00 41 13,89 24 Macao 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36

Macedonia 22,02 17,30 60 19,17 60 17,16 12 Madagascar 28,06 30,00 30 30,00 30 7,10 2

Malasia 63,91 30,95 5 9,50 1056 191,90 21 Malawi 98,22 109,28 125 125,00 125 42,25 2

Maldivas 57,92 37,41 30 30,00 300 87,11 2 Malí 52,30 55,18 60 60,00 75 19,72 5

Malta 37,01 28,48 40 36,00 240 38,94 6 Marruecos 80,39 102,91 49 49,00 304 61,25 0 Mauricio 103,47 102,27 122 122,00 122 33,07 2

Mauritania 41,58 43,90 50 40,00 75 23,38 5 México 54,50 54,08 45 45,00 200 35,67 0

Moldavia 0,14 0,00 0 0,00 5 0,83 36 Mongolia 17,47 18,05 20 18,00 40 7,26 3

Mozambique 92,50 100,00 100 100,00 100 25,57 2 Myanmar 105,50 44,84 165 130,50 330 91,23 10 Namibia 46,56 54,65 0 39,50 170 41,51 10 Nepal 12,50 9,12 10 10,00 85 14,31 32

Nicaragua 52,01 55,65 40 40,00 130 23,25 2 Níger 63,00 50,68 50 50,00 200 53,73 5

Nigeria 137,50 150,00 150 150,00 150 42,05 3 Noruega 137,78 176,43 0 90,50 429 150,93 15

Nueva Zelanda 5,06 2,78 0 4,00 18 5,64 33 Pakistán 102,78 118,38 100 100,00 150 23,74 1 Panamá 31,36 16,56 30 30,00 144 27,63 10

Papua New Guinea 39,19 29,87 45 44,50 100 29,52 9 Paraguay 35,00 35,00 35 35,00 35 0,00 0

Perú 32,00 39,30 30 30,00 60 12,47 3 Polinesia Francesa 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36

Polonia 61,19 39,06 102 46,00 230 55,31 7 Rep.

Centroafricana 28,33 30,00 30 30,00 30 6,97 2

Rep. Democrática de Corea 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36

Rep. Democrática del Congo 84,22 79,07 100 100,00 100 34,24 3

República Checa 16,33 10,09 0 7,00 68 20,17 23 República de Corea 79,50 105,65 54 42,00 404 106,40 3 Rep. Dominicana 40,44 35,66 40 40,00 99 17,29 2

Rumania 108,64 119,87 25 88,00 333 92,77 2


63


MEDIA MEDIA


ESTANDAR

LÍNEAS MENORES A

15% Rusia 5,45 7,14 0 5,00 20 5,81 30

Rwanda 64,78 74,97 80 80,00 80 30,82 6 Sao Tome 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36 Senegal 27,03 28,02 30 30,00 30 7,95 3

Seychelles 38,76 23,30 50 25,00 200 52,90 13 Sierra Leona 36,67 40,00 40 40,00 40 11,21 3

Siria 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36 Somalia 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36

Sri Lanka 45,22 49,57 50 50,00 51 12,62 2 St. Lucia 110,06 125,58 100 104,00 250 42,74 2

St. Vincent 110,06 125,58 100 104,00 250 42,74 2 Sudáfrica 45,86 52,61 0 37,00 170 41,68 11

Sudan 14,36 7,85 0 2,14 200 35,12 27 Suiza 64,25 72,84 9 29,50 415 94,53 15

Surinam 18,28 19,45 20 20,00 20 5,60 3 Swazilanda 46,56 54,65 0 39,50 170 41,51 10 Tailandia 66,44 59,36 90 58,00 232 42,18 1 Taiwán 18,69 15,82 0 10,50 143 30,73 22

Tayikistán 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36 Tanzania 110,56 120,00 120 120,00 120 31,89 2

Togo 73,61 80,00 80 80,00 80 21,53 3 Trinidad Tobago 82,33 79,17 100 100,00 106 34,98 4

Túnez 97,51 82,55 75 89,00 200 48,21 0 Turkmenistán 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36

Turquía 102,42 99,79 180 75,00 225 72,71 4 Ucrania 15,61 12,50 30 12,68 50 12,91 19 Uganda 70,94 78,04 80 80,00 80 22,50 3

Unión Europea 42,53 39,28 8 33,50 138 38,90 13 Uruguay 37,22 38,21 35 35,00 55 10,51 2

Uzbekistán 9,17 2,78 0 0,00 30 12,04 28 Vanuatu 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36

Venezuela 58,76 92,29 40 40,00 135 38,38 0 Viet Nam 25,03 15,72 20 20,00 100 19,97 12 Yemen 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36

Yugoslavia 21,31 21,80 40 24,15 40 12,61 14 Zambia 103,53 114,31 125 125,00 125 39,63 2

Zimbabwe 126,64 148,13 150 150,00 150 51,32 3 PROMEDIO 46,14 46,50


64

Cuadro 2.4. INFORMACIÓN RESUMIDA SOBRE ARANCELES APLICADOS

MEDIA MEDIA

PONDERADA MODO MEDIANA MÁXIMO DESVIO

ESTÁNDAR

LÍNEAS MENORES A

15% Afganistán 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36

Albania 9,34 4,98 10 10,00 20 5,32 31 Angola 47,92 44,26 55 55,00 55 16,88 3

Antillas Holandesas 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36 Arabia Saudita 7,31 8,85 12 12,00 12 5,88 36

Argelia 23,78 11,08 40 24,44 40 16,22 13 Argentina 14,52 n/a 13 13,00 35 5,62 24 Armenia 7,45 5,72 10 10,00 10 4,30 36 Australia 4,84 0,91 0 0,00 150 24,96 35

Azerbaiján 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36 Bahamas 7,58 1,04 0 0,20 249,66 41,61 34

Bangladesh 23,19 12,50 37,5 25,00 37,5 14,98 10 Barbados 22,64 16,61 40 17,10 100 24,13 18

Belize 17,85 20,77 40 11,19 40 16,04 19 Benin 13,46 14,20 20 17,69 20 7,13 17

Bielorrusia 9,68 8,66 5 6,52 30 7,25 24 Bolivia 9,17 10,00 10 10,00 10 2,80 36 Bosnia

Herzegovina 5,97 5,05 10 5,00 15 5,00 33

Botswana 37,25 46,49 20 28,00 170 38,34 9 Brasil 14,38 10,67 13 13,00 30 5,11 24 Brunei 21,36 20,48 20 20,00 50 14,34 8 Bulgaria 32,17 50,49 0 18,00 125 32,40 11

Burkina Faso 13,73 12,43 20 18,94 20 7,12 17 Burundi 80,08 93,57 100 100,00 100 40,00 7

Cabo Verde 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36 Camboya 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36 Camerún 22,40 19,50 30 30,00 30 9,43 8 Canadá 25,51 19,90 0 1,00 169 48,34 28 Chad 23,42 23,92 30 30,00 30 9,09 6 Chile 11,50 22,77 9 9,00 31,5 7,17 32 China 17,85 26,76 10 12,30 65 17,65 22 Chipre 80,03 59,92 0 74,50 225 61,22 4

Colombia 19,27 17,15 18,6 17,45 65,7 9,95 10 Comoros 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36

Congo 23,06 21,68 30 30,00 30 9,17 6 Costa de Marfil 10,24 9,39 15 10,50 20 5,19 20

Costa Rica 20,89 10,57 18 17,30 83 18,47 14 Croacia 8,91 6,54 0 8,00 25 7,05 26 Cuba 11,54 7,32 10 10,00 30 9,43 27

Djibouti 40,47 42,23 40 40,00 100 17,29 3 Dominica 23,97 31,59 0 20,00 121 26,97 17 Ecuador 15,94 14,27 15,5 15,55 22,5 4,73 10 Egipto 47,00 21,92 60 21,00 398 76,98 11

El Salvador 15,13 9,93 20 17,90 20,7 6,22 13 Emiratos Árabes

Unidos 34,31 20,08 15 15,00 200 59,56 3

Eritrea 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36 Eslovaquia 17,56 10,93 0 8,50 100 23,34 23 Eslovenia 16,64 10,80 27 15,00 45 13,37 17

Estados Unidos 15,42 6,05 0 2,95 122 26,35 27 Estonia 2,08 0,16 0 0,00 40 8,73 34 Etiopia 20,70 15,23 20 20,00 40 12,25 10

Fiji 40,00 40,00 40 40,00 40 0,00 0 Filipinas 24,97 23,54 40 25,00 50 11,50 7 Gabón 23,08 21,87 30 30,00 30 9,44 8 Gambia 98,75 109,29 110 110,00 110 32,68 3 Georgia 10,36 8,26 12 12,00 12 3,56 36 Ghana 26,40 22,51 20 20,00 99 20,60 5

Grenada 19,30 18,81 0 20,00 40 15,99 15 Guatemala 14,45 10,14 18,5 16,45 20 5,64 13

Guinea 36,06 37,02 40 40,00 75 15,57 5 Guinea Bissau 14,37 14,36 20 20,00 20 7,04 14

Guyana 26,34 24,91 40 20,63 100 23,83 14


65


MEDIA MEDIA


ESTÁNDAR

LÍNEAS MENORES A

15% Haití 25,14 25,29 20 20,00 50 13,99 8

Honduras 12,93 9,10 15 15,00 34,27 8,50 17 Hong Kong 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36 Hungría 35,68 24,28 26 31,45 102 22,84 7

India 44,92 64,24 35 35,00 86 19,94 2 Indonesia 14,88 6,43 25 15,40 26 8,50 15

Irak 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36 Irán 7,30 1,55 10 5,00 30 7,94 32

Islandia 121,26 52,75 0 17,00 573 185,17 15 Islas Salomón 34,59 36,17 25 25,00 110 27,90 10

Israel 98,78 93,19 125 116,50 435 91,30 10 Jamaica 19,78 18,24 0 20,00 75 18,64 17 Japón 57,26 75,92 0 10,00 409 101,42 22

Jordania 17,23 9,41 20 13,00 89 17,82 19 Kazakhstan 7,03 4,09 15 5,00 30 7,82 26

Kenia 26,37 21,67 35 35,00 79 16,17 7 Kuwait 91,67 100,00 100 100,00 100 28,03 3

Kyrgyzstan 0,72 0,05 0 0,00 14 3,03 36 Laos 19,27 13,35 40 11,98 40 15,49 19

Latvia 10,95 8,49 0,5 1,97 36 13,42 23 Lesotho 183,33 200,00 200 200,00 200 56,06 3 Líbano 19,62 10,04 5 5,00 90 29,28 25 Liberia 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36 Libia 13,38 3,37 0 0,00 50 19,74 23

Lituania 9,22 5,72 0 0,00 40 12,41 25 Macao 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36

Macedonia 22,02 17,30 60 19,17 60 17,16 12 Madagascar 9,38 7,63 10 10,00 30 7,23 29

Malasia 24,40 10,33 0 5,50 274 59,41 27 Malawi 14,65 10,71 10 10,00 25 9,27 19

Maldivas 16,09 12,75 15 15,00 50 12,12 10 Malí 13,69 12,75 20 18,63 20 7,15 17 Malta 1,28 0,48 0 0,00 12 2,87 36

Marruecos 48,54 36,60 35 32,80 304 62,90 8 Mauricio 23,70 12,81 15 15,00 122 26,48 13

Mauritania 12,55 8,63 20 15,34 20 7,92 18 México 25,87 22,10 20 20,00 135 24,15 9

Moldavia 0,14 0,00 0 0,00 5 0,83 36 Mongolia 17,47 18,05 20 18,00 40 7,26 3

Mozambique 20,84 16,73 30 29,44 30 11,69 10 Myanmar 105,50 44,84 165 130,50 330 91,23 10 Namibia 36,21 23,35 0 30,00 170 39,79 14 Nepal 12,50 9,12 10 10,00 85 14,31 32

Nicaragua 13,18 9,10 15 13,85 46 8,59 24 Níger 13,54 13,61 20 18,53 20 7,18 17

Nigeria 13,46 11,06 0 0,00 150 37,67 31 Noruega 125,44 115,10 0 47,70 429 148,95 15

Nueva Zelanda 2,29 0,60 0 0,00 13 3,69 36 Pakistán 38,33 28,96 35 35,00 65 17,03 2 Panamá 13,82 8,24 15 14,50 40 9,21 18

Papua New Guinea 26,80 11,76 11 14,80 75 23,90 18 Paraguay 14,51 10,56 13 13,00 35 5,59 24

Perú 18,35 16,23 25 16,52 30 8,09 18 Polinesia Francesa 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36

Polonia 34,63 21,28 32 20,00 198 41,38 13 Rep.

Centroafricana 23,29 23,80 30 30,00 30 9,23 7

Rep. Democrática de Corea 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36

Rep. Democrática del Congo 84,22 79,07 100 100,00 100 34,24 3

República Checa 16,33 10,09 0 7,00 68 20,17 23 República de Corea 45,63 64,88 8 28,50 222 56,04 13 Rep. Dominicana 21,93 12,50 25 25,00 63 12,53 9

Rumania 77,08 37,38 0 48,00 270 78,11 5


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MEDIA MEDIA


ESTÁNDAR

LÍNEAS MENORES A

15% Rusia 5,45 7,14 0 5,00 20 5,81 30

Rwanda 10,24 10,64 5 5,00 25 8,41 20 Sao Tome 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36 Senegal 12,92 9,78 20 14,18 20 7,33 18

Seychelles 38,76 23,30 50 25,00 200 52,90 13 Sierra Leona 36,67 40,00 40 40,00 40 11,21 3

Siria 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36 Somalia 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36

Sri Lanka 20,89 16,22 25 25,00 50 12,14 10 St. Lucia 14,75 21,39 0 7,54 45 15,92 22

St. Vincent 16,94 19,40 5 8,75 40 15,69 20 Sudáfrica 10,81 6,50 0 5,00 45 13,35 26

Sudan 14,36 7,85 0 2,14 200 35,12 27 Suiza 49,63 64,04 9 16,35 415 84,12 18

Surinam 11,13 11,88 20 10,14 20 8,78 19 Swazilanda 36,21 23,35 0 30,00 170 39,79 14 Tailandia 46,73 27,11 30 36,00 232 42,45 3 Taiwán 10,54 6,07 0 7,65 40 11,42 23

Tayikistán 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36 Tanzania 20,46 17,98 25 25,00 25 7,74 8

Togo 13,59 10,91 20 17,77 20 7,16 16 Trinidad Tobago 20,10 19,83 40 20,00 40 16,51 15

Túnez 30,82 26,62 43 29,50 43 10,17 0 Turkmenistán 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36

Turquía 90,95 56,25 180 60,00 225 67,89 5 Ucrania 15,61 12,50 30 12,68 50 12,91 19 Uganda 11,86 8,00 15 15,00 15 4,77 12

Unión Europea 42,17 36,71 8 33,50 138 38,70 13 Uruguay 14,09 10,49 13,00 13,00 22,50 4,47 24

Uzbekistán 9,17 2,78 0 0,00 30 12,04 28 Vanuatu 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36

Venezuela 15,77 14,94 20 15,00 20 4,08 10 Viet Nam 25,03 15,72 20 20,00 100 19,97 12 Yemen 0,00 0,00 0 0,00 0 0,00 36

Yugoslavia 21,31 21,80 40 24,15 40 12,61 14 Zambia 18,26 14,46 25 25,00 25 8,62 8

Zimbabwe 32,74 24,52 40 40,00 100 24,13 9 PROMEDIO 23,97 20,36


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Cuadro 2.5. BARRERAS COMERCIALES DE LA UNIÓN EUROPEA

Medidas Arancelarias Medidas no Arancelarias Problemas por MSF

Arancel ad valorem

Arancel específico*

Aranceles Variables**

Contingentes arancelarios SGP Picos Salvaguardia

especial Prohibición Algunos inconvenientes

Sin inconvenientes

Medidas técnicas

Ayuda interna

Total Posiciones Evaluadas

Cap. 1 1 1 Cap.2 11 39 32 10 25 17 44 24 20 59 Cap.3 41 5 21 33 8 41 Cap.4 3 99 28 13 57 25 1 8 102 Cap.7 6 1 3 6 4 2 1 10 Cap.8 13 2 20 (1) 11 20 18 16 16 15 30 35 Cap.9 1 2 Cap.10 20 13 7 10 12 4 21 23 Cap.11 1 9 1 7 2 4 10 Cap.12 1 1 1 4 Cap.15 18 4 19 2 4 3 9 4 3 23 Cap.16 7 3 1 2 4 2 4 4 10 Cap.17 9 7 (2) 1 6 10 4 16 Cap.18 15 (2) 2 15 Cap.19 8 (2) 2 6 8 Cap.20 10 2 2 (4) 1 1 3 5 2 14 Cap.21 4 4 1 (3) 1 3 3 10 Cap.22 3 88 4 (1) 4 51 2 86 95 Cap.23 4 1 1 1 4 1 5 11 Cap.24 1 3 4 3 4 4 Cap.32 1 1 Cap.33 2 2 2 Cap.35 1 1 1 Cap.41 4 Cap.44 2 3 Cap.51 3 3 Cap.52 2 2 2 (*) Cuando tienen arancel ad valorem y específico se cuenta como específico (**) Cuando tienen arancel ad valorem y variable se cuenta como variable (1) Corresponde a precio de entrada (2) Corresponde a elemento agrícola y derecho adicional sobre los azúcares (3) Corresponde a elemento agrícola (4) Uno corresponde a precio de entrada y uno a elemento agrícola Nota: El total de posiciones evaluadas no corresponde a la suma horizontal por que una posición puede verse afectada por mas de una medida. Fuente: Elaboración propia en base a Memo de Valeria Hadad Área MERCOSUR/DNMA


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Capítulo 3

DESCRIPCIÓN DEL MODELO ATPSM es un modelo determinístico, de equilibrio parcial y estático. Analiza los efectos de modificaciones de precios y de políticas comerciales sobre la oferta y la demanda, usando para ello un sistema de ecuaciones simultáneas que está caracterizado por un número de información y de relaciones de comportamiento diseñadas para simular el mundo real. La solución del modelo genera estimaciones de cambios en los volúmenes de comercio, precios, producción, consumo y bienestar.

Debido a las limitaciones de información y a la naturaleza abstracta de este tipo de modelos, los resultados deben interpretarse con sumo cuidado. Sin embargo, el modelo cuenta con una detallada cobertura de bienes y de países para la comparación de varios escenarios de política, y por ende puede ser muy útil para señalar la magnitud relativa de los efectos sobre el bienestar, la producción, el comercio y los precios, a partir de modificaciones de la política comercial.

En el intento por simular al mundo real, se hacen una serie de supuestos. El modelo es determinístico, es decir no existen shocks estocásticos u otro tipo de incertidumbres. Es estático, lo cual implica que no existe ninguna dimensión temporal para la implementación de las políticas, ni tampoco para la maduración de los impactos generados. Finalmente, es un modelo de equilibrio parcial. Mientras el modelo trata de estimar los efectos en la economía agropecuaria, nada dice con respecto a otras repercusiones de reducciones de barreras en otras partes de la economía nacional. Por lo tanto, ni los cambios en el sector industrial, ni en el sector de servicios, ni en el mercado laboral son sujeto de análisis.

Lo anterior permite una detallada especificación de las más relevantes políticas comerciales agropecuarias. Adicionalmente, el modelo reporta resultados para muchos países diferentes; no da únicamente resultados globales, sino también para varios grupos de países, en términos geográficos y políticos.

Hay una extensa cobertura de los bienes agropecuarios y el modelo considera las interrelaciones entre éstos, en la oferta y la demanda (por ejemplo, la competencia por la tierra y las preferencias de los consumidores).

Finalmente, el modelo contempla tres tipos distintos de agentes económicos: consumidores, productores y el gobierno.

El modelo ATPSM se concentra en políticas comerciales estándar, tales como reducciones de aranceles, reducciones de subsidios y cambios en las cuotas. Sin embargo, existen otras numerosas intervenciones comerciales, tales como: regulaciones sanitarias y fitosanitarias, restricciones a las importaciones estacionales y medidas anti-dumping. Este tipo de intervenciones no puede ser simulado a menos que se derive un arancel equivalente.


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La presente versión del modelo cubre 175 países e incluye todas las grandes economías. Los países que no son cubiertos son principalmente pequeñas islas. La economía de cada país es representada individualmente, excepto los 15 países que son parte de la Unión Europea, los cuales son representados como un único grupo de países.

Muchos commodities agropecuarios están sujetos a distorsiones en la política comercial. Aquellos con altas barreras que tienen un impacto económico sustancial son los alimentos básicos, tales como los productos de origen animal y cereales, azúcar, las oleaginosas y los aceites vegetales.

En el modelo ATPSM un total de 36 bienes o grupos de bienes están especificados. Estos se encuentran divididos en dos grupos: los alimentos básicos, que incluyen la carne (bovina, ovina, porcina y aviar), los productos lácteos (leche fresca, leche en polvo, manteca y queso), cereales (trigo, arroz, cebada, maíz y sorgo), azúcar, aceites vegetales, oleaginosas, legumbres y raíces y tubérculos. Los otros productos incluyen vegetales, frutas (tropicales y no tropicales), té, cacao, café, tabaco y algodón, entre otros.

Modificaciones al modelo ATPSM

La base de datos del modelo ATPSM contiene magnitudes sobre producción, consumo, comercio exterior, ayudas, contingentes y aranceles consolidados y aplicados. Estos datos provienen de diversas fuentes y responden a diferentes períodos.

Se analizaron los datos de la base, encontrándose una serie de errores y omisiones que requirieron de una modificación con el fin de actualizar y hacer más certeros los resultados del modelo.

Adicionalmente, se observó la inexistencia de una serie de elasticidades cruzadas entre productos; particularmente, no existían elasticidades cruzadas de oferta entre oleaginosas y cereales. Esto era una debilidad marcada en el modelo, dado la existencia de una competencia por la tierra entre ambos tipos de granos. Asimismo, faltaban elasticidades entre productos lácteos.

Finalmente, se decidió incorporar los factores de conversión de los productos lácteos como estrategia para limitar la sensibilidad de la leche fluida ante cambios en algunas de las variables de políticas.

Errores en los datos

Se observó que los datos correspondientes a los volúmenes de producción, consumo y comercio exterior de cigarrillos y cigarros estaban equivocados. En particular, se detectó que las magnitudes que se expresaban para cigarros eran las


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correspondientes a las de cigarrillos y viceversa37. Por lo tanto, se procedió a asignar los valores de cigarros a cigarrillos y los de cigarrillos a cigarros.

Por otro lado, existía cierta inconsistencia entre las igualdades de oferta y demanda en algunos productos. Así, se veía que en algunos productos (productos del café, chocolate, cigarros, cigarrillos, otras manufacturas de tabaco, té y linters de algodón) y en algunos países, las importaciones igualaban el consumo y la producción igualaba la exportación. Es decir, se suponía que toda la producción se exportaba y que todo el consumo era abastecido por importaciones.

Cuando se buscó la información para corregir esta anomalía, no se hallaron datos confiables referidos a la producción de esos productos. En cambio, existía información correspondiente a exportaciones e importaciones; con ello se mostró que esta inconsistencia era conocida por quienes construyeron la base, y fue una suerte de “atajo” ante la falta de información confiable. Por lo tanto, se consultó con expertos de los países del Cono Sur en referencia a los datos sobre volúmenes de producción, consumo y comercio exterior. Los mismos observaron los datos y presentaron una serie de modificaciones. Para Argentina, únicamente se modificaron los correspondientes a chocolate 38.

Se modificaron los aranceles consolidados y aplicados de Chile de acuerdo con la información remitida por el consultor. También se unificó la información de aranceles aplicados para los países del MERCOSUR y modificaron los que se consideraban erróneos. A su vez, se cambiaron los aranceles consolidados para algunos productos de la Argentina y Brasil que no estaban expresados en forma adecuada.

Nuevos aranceles incorporados al modelo

Chile MERCOSUR Argentina Brasil

Producto Arancel aplicado

Arancel consolidado

Arancel aplicado

Arancel Consolidado

Arancel Consolidado

Aceites vegetales 31,5 31,5 13,50 35 35

Arroz 9 25 9,66 35 55

Azúcar 31,5 31,5 * 35 35

Bananas 9 25 13,50 35 35

Cacao manteca 9 25 15,50 35 35

Cacao polvo 9 25 17,50 35 35

Cacao porotos 9 25 13,50 35 35

Café extractos 9 25 13,50 35 35

Café tostado 9 25 13,50 35 35

Café verde 9 25 13,50 35 35

Carne aviar 9 25 13,50 26,6 35

37 En general se observaba que la producción, el consumo y el comercio exterior de cigarros era notablemente superior que la de cigarrillos, algo que se sabe que no es cierto. 38 Los datos correspondientes al chocolate para Argentina surgen de las estimaciones de producción efectuadas por la SAGPyA.


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Nuevos aranceles incorporados al modelo

Chile MERCOSUR Argentina Brasil

Producto Arancel aplicado

Arancel consolidado

Arancel aplicado

Arancel Consolidado

Arancel Consolidado

Carne bovina 9 31,5 14,50 35 55

Carne ovina 9 25 13,50 35 35

Carne porcina 9 25 13,50 35 55

Cebada 9 25 6,75 35 55

Chocolate 9 25 23,50 35 35

Cigarrillos 9 25 11,50 35 35

Cigarros 9 25 11,50 35 35

Cítricos 9 25 13,50 35 35

Hojas de tabaco 9 25 17,50 35 55

Leche concentrada 9 31,5 18,50 35 55

Leche fresca 9 31,5 16,50 35 55

Legumbres 9 25 6,75 35 35

Linters de algodón 9 25 9,50 35 55

Maíz 9 25 5,75 35 55

Manteca 9 31,5 19,50 35 55

Manzanas 9 25 13,50 26,6 35

Oleaginosas 31,5 31,5 8,33 35 35

Otras frutas tropicales 9 25 13,50 35 35

Otras manufacturas de tabaco 9 25 11,50 35 35

Queso 9 31,5 19,50 35 55

Raíces y tubérculos 9 25 13,50 35 35

Sorgo 9 25 5,75 35 55

Té 9 25 13,50 35 35

Tomates 9 25 13,50 35 35

Trigo 31,5 31,5 6,75 35 35* El arancel aplicado para el azúcar difiere entre los países miembros. Para Argentina es del 19,50% y para Brasil es del 30%.

Incorporación de elasticidades

Con el fin de mejorar las proyecciones que el modelo efectúa, se incorporaron a la base de datos 1.200 nuevas elasticidades cruzadas de oferta y demanda. Las mismas surgen de un estudio efectuado por el USDA y sirvieron de base para el modelo SWOPSIM que ese organismo había desarrollado.

En particular, se agregaron elasticidades cruzadas entre oleaginosas y cada uno de los cereales; hojas de tabaco, azúcar y linters de algodón. Adicionalmente, se agregaron elasticidades faltantes entre la leche y sus distintos subproductos. De esta manera, ahora se cuenta con una base que permite modificaciones en la producción y/o comercio de los cereales ante cambios en el precio de las


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oleaginosas, reflejando la sustitución de oferta que existe entre los granos al competir por el mismo factor.

La fuente utilizada relevó la elasticidad para todo el mundo en la década del ochenta, aunque agregó muchos países en distintas regiones según sus características geográficas. La adición y antigüedad de la información sería una importante desventaja para su utilización, no obstante, la inexistencia de otra fuente con la cobertura de bienes y de países limita claramente las opciones.

Otra aspecto a tener en cuenta se refiere a los países del ex bloque soviético. En la base en cuestión, los agrupa: Unión Soviética y Países del Este Europeo. La asignación de las elasticidades a los países del ex bloque soviético fue hecha en función del grupo al que pertenecían originariamente. Por ejemplo, a Ucrania se le asignó la elasticidad correspondiente a Unión Soviética, en tanto que a Hungría se le dotó con la elasticidad de los países del este de Europa.

Esto representa una desventaja debido a que no se está considerando el cambio tecnológico que pudo existir en estos países luego del paso de un sistema de producción centralizado hacia uno de mercado. Por lo tanto, en este aspecto debe suponerse que estos países continúan respetando las tecnologías que se utilizaban en los sistemas anteriores

Factores de conversión

El ATPSM incorpora, para algunos países, una serie de relaciones de insumo-producto entre algunos productos. Básicamente, se trata de información para los países desarrollados en forma discriminada, mientras que para el resto se emplean factores de conversión uniformes para todos.

Con el objetivo de reducir los impactos que se producían en el comercio de leche fresca, se incorporaron relaciones de insumo-producto entre la leche fresca, la manteca, el queso y la leche concentrada. Se solicitó a los países del Cono Sur que proveyeran esta información para sus respectivos países. Como esta información tampoco se encontraba disponible para el resto de los países, se procedió a hacer extensible la obtenida a nivel regional para el resto de los países del mundo.

Cabe una observación con respecto al factor de conversión de leche a manteca. Ésta, se fabrica con los residuos grasos de la producción de otros productos descremados (queso, leche, yogurt, etc), es decir que no se utiliza leche fresca en su totalidad para la preparación de manteca, sino sólo para una fracción de ésta. Si se empleara únicamente leche fresca, se requeriría entre 25 y 30 litros de leche para producir un kilogramo 39. De la consulta a algunos expertos surge que apenas una pequeña parte de la grasa necesaria para producir manteca se obtiene de leche fresca, y que para la Argentina se estandarizó en los 2,45 litros por kilogramo.

39 Esto depende fundamentalmente del porcentaje de grasa que contiene la leche fresca. En Argentina, este porcentaje se encuentra en alrededor del 3,3%


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Hechas estas consideraciones, se solicitó a los consultores de los países del Cono Sur que informaran sobre los requerimientos de leche para productos en cada uno de sus países. En el caso de Paraguay, dado que este país no produce leche en polvo, se optó por el camino de emplear el coeficiente directo que resultaría de utilizarse sólo leche fresca para la producción de manteca (haciendo abstracción de los residuos grasos).

Se consultó al USDA acerca de los requerimientos para Estados Unidos; estos coeficientes se hicieron extensibles al resto de los países desarrollados (países de la OECD).

Los coeficientes para el resto de los países, surgen del promedio entre los coeficientes de los seis países del Cono Sur. No se contó con información sobre Bolivia y Brasil; sus coeficientes fueron igualados a Paraguay y a Argentina respectivamente.

Factores de conversión de leche fresca a productos incorporados* Manteca Queso Leche concentrada

Argentina 0,41 0,10 0,09

Bolivia 0,04 0,10 0,09

Brasil 0,41 0,10 0,09

Chile 0,45 0,10 0,10

Paraguay 0,04 0,10 0,09

Uruguay 0,48 0,10 0,10

Países de la OECD 0,48 0,11 0,09

Resto de los países 0,31 0,10 0,09 * Relaciones inversas de requerimientos de leche.


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Capítulo 4

PROPUESTAS GLOBALES DE MODALIDADES PARA LA NEGOCIACIÓN

AGRÍCOLA

En esta sección se evaluarán los resultados de las simulaciones de las principales propuestas de negociación para el capítulo agrícola en la Organización Mundial del Comercio. Además, el ejercicio permite evaluar el comportamiento del modelo ante las modificaciones realizadas en la base.

Como se comentara en el capítulo anterior, hemos limitado las propuestas a las que responden a los planteos de los principales actores (Grupo Cairns, UE y USA) y a la del presidente del Comité en Agricultura Mr. Stuart Harbinson. Sobre esta última, se han desarrollado dos opciones que contemplan los intereses de los países en desarrollo, en particular de la India, Indonesia, Perú, Venezuela, etc.

A continuación se discutirán los distintos supuestos efectuados para cada una de las simulaciones. Posteriormente, se presentarán los resultados en base a cuatro ejes: precios, producción, exportaciones y análisis del bienestar, todos ellos enfocados en el interés de la República Argentina.

Planteo de los escenarios - supuestos

Las propuestas varían en función de su complejidad y heterogeneidad. Esto genera que en el momento de efectuar los seteos correspondientes, deban tomarse una serie de licencias y hacer supuestos con el fin de poder efectuarlas.

El modelo ATPSM cuenta con una amplia oferta de herramientas, sin embargo, las mismas están estandarizadas y cualquier adaptación a las propuestas en cuestión requiere un cierto trabajo previo para adaptar los cambios al formato que el modelo establece.

El grado de trabajo previo necesario varía para cada una de las propuestas. Este trabajo se sintetiza, a continuación, para cada una de las propuestas.

Liberalización total

Es la propuesta más sencilla de simular y la que menos trabajo previo requirió. La misma supone una remoción total de aranceles (out-quota e in-quota), subsidios a la producción y a la exportación para todos los países, es


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decir no existe tratamiento especial diferenciado (TED). Esto, desde ya, no es aplicable a los países menos adelantados, los cuales quedan siempre exentos de todo compromiso en éste y en los siguientes escenarios. La distribución de las rentas de las cuotas no es relevante en este caso dado que las mismas desaparecen.

Unión Europea Arancel out-quota: - Reducción del 36% sobre consolidados (se está ignorando la flexibilidad con que cuentan de reducir sólo el 15% por línea y compensar con otro producto donde hay margen). - TED; reducción del 24% (la propuesta habla de la posibilidad de asumir compromisos mínimos). Arancel in-quota: Sin cambios Subsidio a la exportación: 45% de reducción. TED: 30% de reducción (similar proporción que la de 36 y 24% en aranceles). Se eliminan los subsidios al trigo, oleaginosas, tabaco y aceite de oliva para países en desarrollo y desarrollados. Subsidio a la producción: 55% de reducción. TED: 36,7 % de reducción Ampliación cuota: Variable según nivel inicial. TED. Renta de la cuota: 60% para el exportador y 40% para el importador. PMA: Exentos

En general, esta propuesta no fue difícil de modelar. Básicamente fue posible replicar lo que la propuesta establece. Desde ya que no fue posible considerar la aplicación de reducciones mayores en aquellos productos en donde exista mayor diferencia entre aranceles consolidados y aplicados, y compensar con reducciones mínimas (15%) en productos con poca diferencia.

Por otro lado, la propuesta establece que tanto los países desarrollados como los que se señalan como “en desarrollo grandes”40, otorguen preferencias de acceso a países menos adelantados. En particular, se estableció que los países desarrollados otorguen preferencias totales a los países menos adelantados, y que los países en desarrollo grandes otorguen preferencias dentro de la cuota. Adicionalmente, los países desarrollados otorgarían preferencias dentro de la cuota al conjunto de los países en desarrollo. Cabe aclarar que el efecto de las preferencias en el modelo únicamente distribuye las rentas de la cuota entre países, y no existen efectos de desvío y/o creación de comercio.

Harbinson Arancel out-quota: aranceles mayores al 90%, el 60% (45% mínimo por línea arancelaria) aranceles entre 90% y 15%, el 50% (35% mínimo por línea arancelaria) aranceles inferiores a 15%, el 40% (mínimo del 25% por línea arancelaria) PEDs; aranceles superiores al 120%, el 40% (30% mínimo por línea arancelaria) aranceles entre 120% y 60%, el 35% (25% mínimo por línea arancelaria) aranceles entre 60% y 20%, el 30% (20% mínimo por línea arancelaria) aranceles inferiores a 20%, el 25% (15% mínimo por línea arancelaria) Todas las reducciones son sobre a ranceles consolidados Arancel in-quota: Sin cambios Subsidio a la exportación: Eliminación Subsidio a la producción: Reducción del 60% para PD y 40% para PED Ampliación cuota: Variable según nivel inicial. TED Renta de la cuota 60% para el exportador y 40% para el importador. PMA: Exentos

40 Argentina, Brasil, Chile, China, Colombia, India, Indonesia, Corea, Malasia, Filipinas, Sudáfrica y Tailandia.


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Esta es una de las propuestas más complejas de simular. En principio, la introducción de TED supone diferencias para países en desarrollo y desarrollados que es necesario distinguir; por otro lado, la reducción varía de acuerdo con nivel inicial del arancel. Por lo tanto, previo a establecer el seteo, fue necesario analizar los niveles iniciales para cada producto y país con el fin de aplicarles la reducción correspondiente. La mayor parte del no requiere un análisis exhaustivo, sino más bien una tarea mecánica de generar grupos de productos de acuerdo con el arancel inicial de cada país.

Este no es el caso cuando se trató de la ampliación de cuotas. La propuesta en cuestión solicita la ampliación de las cuotas hasta que las mismas alcancen el 10% del consumo corriente para los países desarrollados y el 6,6% para los países en desarrollo. La complejidad del seteo de este aspecto, llevó a que fuera necesario hacer ampliaciones generales de las cuotas para cada producto para los distintos países. En particular, se calculó el porcentaje que cada país debía ampliar su cuota para cada producto.

Sin embargo en el seteo, se efectuó un promedio de esa ampliación y se la aplicó al grupo inicial de reducción de aranceles. Por ejemplo, para los países desarrollados, se estableció que debían ampliar sus cuotas de importación de carne bovina en un 333%, que es el promedio de ampliación de los países desarrollados en este producto.

Este supuesto genera que países que debían ampliar sus cuotas en un porcentaje mayor, vean subestimado el impacto en este aspecto, mientras que países que debían ampliar su cuota en un porcentaje menor, vean sobrestimado el mismo. Los países que carecían de contingente, no tienen impacto.

En el siguiente cuadro puede verse la ampliación de cuotas aplicada a cada producto y para cada grupo de países.

Ampliación de cuotas - Propuesta Harbinson Países desarrollados Países en desarrollo Carne bovina 333% 998%

Carne ovina 178% 916%

Carne porcina 1198% 682%

Carne aviar 1276% 20000%

Leche fresca 0% 0%

Leche concentrada 14560% 415%

Manteca 863% 582%

Queso 303% 1169%

Trigo 415% 1235%

Arroz 201% 64000%

Cebada 1075% 797%

Maíz 88% 22600%


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Ampliación de cuotas - Propuesta Harbinson Países desarrollados Países en desarrollo Sorgo 23% 1536%

Legumbres 514% 2449%

Tomates 17% 283%

Raíces y tubérculos 0% 0%

Manzanas 29000% 636%

Cítricos 2288% 101%

Bananas 17% 44%

Otras frutas tropicales 0% 165%

Azúcar 91% 19000%

Café verde 0% 0%

Café tostado 0% 305%

Café extractos 0% 0%

Cacao porotos 0% 0%

Cacao polvo 0% 0%

Cacao manteca 0% 0%

Chocolate 30% 63%

Té 0% 0%

Hojas de tabaco 17% 29%

Cigarros 0% 0%

Cigarrillos 0% 0%

Otras manuf. de tabaco 0% 0%

Oleaginosas 3645% 236%

Linters de algodón 3544% 225%

Aceites vegetales 0% 163%

Harbinson con acceso para productos tropicales

Similar a la Propuesta Harbinson, pero con los países desarrollados otorgando libre acceso a los productos tropicales en todo su espectro de elaboración: otras frutas tropicales, café verde, café tostado, extractos de café, porotos de cacao, polvo de cacao, manteca de cacao. (La banana y la caña de azúcar si bien son tropicales, no son aceptados como dentro del grupo de productos que se liberalizarían). Esto se seteo reduciendo un 100% los aranceles in-quota para estos productos.

Harbinson Modalidad Uniforme para todos los bienes41 (Harbinson Suiza) Arancel out-quota: Fórmula suiza con coeficiente igual al promedio arancelario de cada país. El TED viene dado implícitamente por el nivel arancelario. Arancel in-quota: Sin cambios Subsidio a la exportación: Eliminación Subsidio a la producción: Reducción del 60% para PD y 40% para PED Ampliación cuota: Variable según nivel inicial. TED Renta de la cuota 60% para el exportador y 40% para el importador.

41 La única modificación sobre la propuesta de Harbinson consiste en adoptar la fórmula que se está discutiendo en bienes no agrícolas. Los demás elementos de la propuesta se mantienen.


78

PMA: Exentos

Dada la especificidad de la propuesta, que requería establecer reducciones para cada uno de los países, se mantuvieron las características de los escenarios anteriores con la modificación de las fórmulas de reducción, utilizando la fórmula suiza con un coeficiente igual al promedio arancelario para algunos países. El resto de los países mantuvo las características de la propuesta original, en particular en lo referido a los aranceles.

Aranceles consolidados promedio Argentina 35El Salvador 48Japón 66 República Checa 16

Australia 6Emiratos Árabes Unidos 34Kenia 92 República de Corea 79

Bolivia 37Eslovaquia 18Malasia 64 República Dominicana 40

Brasil 42Eslovenia 17México 54 Sri Lanka 45

Bulgaria 32Estados Unidos 16Nicaragua 52 Sudáfrica 46

Canadá 31Filipinas 37Nigeria 137 Suiza 76

Chile 27Guatemala 71Noruega 138 Tailandia 66

China 18Honduras 29Nueva Zelanda 5 Taiwán 19

Colombia 96Hungría 36Panamá 31 Turquía 102

Costa Rica 47 India 102Pakistán 103 Unión Europea 43

Croacia 9 Indonesia 53Paraguay 35 Uruguay 38

Ecuador 29 Islandia 133Perú 32 Venezuela 59

Egipto 47 Israel 99Polonia 61

Harbinson Ajustable

Similar a la propuesta Harbinson original, pero internalizando la demanda de los PEDs por introducir modificaciones42 a la propuesta de Harbinson que en la práctica les permite ser exceptuados del esfuerzo liberalizador. Como la diversidad es muy amplia, para poder simularla con el modelo se usará un método equivalente. Se excluirá de la reducción arancelaria a los tres productos que cuentan con la mayor protección para cada país en desarrollo.

En este caso, es complicado establecer cuáles pueden resultar los productos que los diversos países desean proteger, debido a ésta, es decisión netamente política. Sin embargo, es posible pronosticar estos productos en base a su nivel de protección inicial. Por lo tanto, se exceptuaron de los compromisos aquellos productos de países en desarrollo con los aranceles aplicados más elevados. Cuando este criterio no permitía decidir, se adoptó la relación entre el precio doméstico y el internacional como criterio decisor.

Productos elegibles exentos de compromisos Argentina Polvo de cacao Cigarrillos Carne bovina

42 En este concepto se incluyen la solicitud de una nueva salvaguardia especial para PED, exceptuar a algunos productos de la reducción (Productos Especiales), exceptuar a los países de reciente adhesión a la OMC, exceptuar a los países de economías en transición, demorar las reducciones de los aranceles donde haya preferencias para países monoexportadores, etc.


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Productos elegibles exentos de compromisos Bangladesh Cítricos Bananas Tomates

Bolivia Té Carne ovina Tomates

Brasil Queso Cigarrillos Leche concentrada

Bulgaria Hojas de tabaco Maíz Manteca

Chile Aceites Azúcar Trigo

China Trigo Azúcar Arroz

Colombia Manzanas Carne aviar Queso

Costa Rica Carne aviar Carne bovina Manteca

Ecuador Carne ovina Queso Carne bovina

El Salvador Arroz Carne bovina Bananas

Filipinas Carne bovina Carne aviar Café tostado

Guatemala Azúcar Carne bovina Cítricos

Honduras Carne aviar Azúcar Maíz

India Aceites Café tostado Carne bovina

Indonesia Carne bovina Leche concentrada Legumbres

Israel Manzanas Tomates Trigo

Kenia Azúcar Legumbres Arroz

Lituania Carne bovina Carne aviar Cebada

Malasia Hojas de tabaco Té Carne bovina

México Carne aviar Azúcar Cebada

Nicaragua Arroz Carne aviar Carne ovina

Nigeria Carne aviar Manteca Legumbres

Panamá Arroz Queso Leche concentrada

Pakistán Aceites Manteca Tomates

Paraguay Cigarros Otras manufacturas de tabaco Queso

Perú Carne bovina Carne ovina Carne bovina

República de Corea Maíz Cebada Sorgo

República Dominicana Carne aviar Manteca Queso

Rumania Manzanas Leche concentrada Manteca

Sri Lanka Arroz Tomates Hojas de tabaco

Sudáfrica Carne ovina Carne bovina Manteca

Tailandia Sorgo Carne bovina Cebada

Taiwán Cítricos Carne aviar Otras frutas tropicales

Turquía Maíz Manteca Bananas

Uruguay Otras manuf de tabaco Chocolate Cigarrillos

Venezuela Carne bovina Azúcar Cacao en polvo

Cairns Arancel out-quota: suiza con coeficiente 25 TED: - Aranceles entre 0-50%, fórmula suiza con coeficiente 50. - Aranceles entre 50-250%, reducción lineal del 50%. - Aranceles superiores a 250%, se define una reducción tal que el límite del arancel sea 125%. Sobre consolidados Arancel in-quota: Eliminación Subsidio a la exportación: Eliminación Subsidio a la producción: Eliminación Ampliación cuota: Al 20% del consumo doméstico (TED: 14%) (Variable según nivel inicial de consumo).


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Renta de la cuota: 60% para el exportador y 40% para el importador. PMA: Exentos

Esta propuesta, junto con la de Harbinson, es la más compleja de modelar. En lo referente a aranceles, se adoptó una postura similar a la de Harbinson. Para los países en desarrollo se generaron grupos en los cuales se aplicaron las reducciones de acuerdo con los aranceles consolidados iniciales.

Para la ampliación de cuotas fue necesario trabajar, en algunos casos, país por país; principalmente para los países desarrollados y ciertos países en desarrollo. Ello implicó calcular la ampliación necesaria para alcanzar los niveles requeridos en la propuesta. Este tratamiento más específico genera que los impactos sean aún más certeros que en los casos anteriores, debido a que fue posible analizar, país por país, cuál debía ser su ampliación en las cuotas.

En los casos en que no fue posible trabajar detalladamente, se tomó el promedio de ampliación de cuota para cada país para todos los productos. Se aplica en este caso, las mismas consideraciones que fueron expuestas en el tratamiento de las cuotas en la propuesta Harbinson.

Estados Unidos Arancel out-quota: Fórmula suiza sobre aplicados. TED. Arancel in-quota: Eliminación. Subsidio a la exportación: Eliminación Subsidio a la producción: Reducirlos al 5% del valor de producción agrícola (TED: 10%). Ampliación cuota: Ampliación 20% Renta de la cuota 60% para el exportador y 40% para el importador. PMA: Exentos

En esta propuesta, la dificultad yace en las reducciones de los niveles de ayuda a la producción. Lo referido a las cuotas es simple, al igual que con los aranceles y las ayudas a la exportación.

Para analizar cuál debía ser la reducción que tenían que hacer los países en sus niveles de ayuda doméstica, se calculó el valor bruto de producción de cada país y para cada producto, y se los comparó con el nivel de gasto en ayuda. Cuando el mismo excedía lo establecido en la propuesta, se lo redujo hasta que alcanzara el nivel requerido.

Porcentajes de reducción de ayuda doméstica País Producto Reducción

Brasil Cebada 11%

Canadá Carne ovina 67%

Eslovaquia Hojas de tabaco 19%

Eslovenia Carne ovina 58%

Eslovenia Trigo 7%

Estados Unidos Cebada 67%

Estados Unidos Linters de algodón 45%

Israel Tomates 98%


81

Japón Arroz 81%

Japón Cebada 95%

Japón Leche fresca 63%

Japón Oleaginosas 97%

Japón Tomates 45%

República de Corea Raíces y tubérculos 71%

Suiza Maíz 98%

Unión Europea Banana 94%

Unión Europea Hojas de tabaco 96%

Resultados

Gráfico 3.1. Relación Aranceles consolidados y aplicados iniciales

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Aplicados

Cons

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ados

Países de la OECDPED Grandes

PED ChicosPMA

Noruega

Bangladesh

Nigeria

Colombia

Nueva Zelanda

Israel

Unión Europea

Egipto

Japón

India

Rumania

La diversidad de propuestas hace que sus resultados entre ellas, difieran considerablemente. Además, si bien la introducción de nuevas elasticidades y relaciones de insumo-producto hizo que los resultados tuvieran una mayor correlación con la realidad, la base y el modelo mantienen algunas limitaciones importantes. Por lo tanto, los resultados deben ser analizados cuidadosamente, vinculándolos a los supuestos incorporados en el escenario y en el modelo43. También cabe aclarar que la magnitud de los cambios en las

43 Es conveniente tener presente cuáles son los bienes que pueden ser afectados ante cambios significativos en las políticas comerciales para un producto en particular.


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políticas comerciales que se evalúan es significativa, en consecuencia, la precisión del modelo se ve afectada44.

Aranceles

En mayor o menor grado todas las propuestas suponen algún tipo de reducción en los aranceles. Desde la poco ambiciosa de la Unión Europea, hasta los fuertes recortes de aranceles aplicados en la de Estados Unidos, existe un abanico importante de resultados. Volvamos a mostrar el gráfico con la dispersión de los aranceles consolidados y aplicados actuales.

Gráfico 3.2. Comparación aranceles consolidados y aplicados - Unión Europea

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Aplicados

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Países de la OECDPED GrandesPED ChicosPMA

Noruega

Bangladesh

Nigeria

Israel

India

Japón

Unión Europea

Podemos ver una importante dispersión entre aranceles consolidados y aplicados y que la misma no tiene, a simple vista, relación con el ingreso del país considerado. En un extremo se encuentra Nueva Zelanda con aranceles consolidados y aplicados similares entre sí y muy bajos, mientras que en el otro, Colombia tiene aranceles consolidados cuatro veces superiores, en promedio, a los aplicados.

En cuanto al nivel, Noruega es el país que tendría los aranceles aplicados más elevados de la muestra (en promedio superiores al 120%), mientras que Nueva Zelanda estaría entre aquellos con los más bajos. En general los países menos adelantados tienden a tener aranceles aplicados medios, pero consolidados

44 Recordemos que el modelo es de equilibrio parcial estático (compara un equilibrio con otro). Entre uno y otro equilibrio estamos modificando o eliminando la protección en frontera y/o los subsidios en 36 mercados (commodities) de 141 países (adicionalmente existen 20 países que no pueden hacer política comercial). La magnitud y amplitud de los cambios comentados se opone al hecho de que los modelos son calibrados para evaluar cambios marginales en el entorno equilibrio inicial.


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muy elevados (por ejemplo, Bangladesh tiene un consolidado promedio por encima de 150%). Dentro de los países en desarrollo grandes, el grupo resulta bastante heterogéneo en este punto. Existen países con aranceles aplicados muy bajos, mientras otros tienen aranceles muy elevados (Israel).

Luego de aplicarse la propuesta de la Unión Europea (Gráfico 3.2), no cambia demasiado el mapa de dispersión, y apenas existe una reducción de aranceles aplicados para algunos países. Éste es el punto central de la propuesta, ya que postula reducciones en los niveles consolidados, y dado que éstas son escasas, finalmente no tienen efecto sobre los aranceles aplicados, que permanecen en niveles similares a los de la situación anterior.

Este puede ser el caso de Colombia, que no reduce su arancel aplicado luego de la reducción indicada por la propuesta. Aquellos países que se encuentren más alejados y hacia el noroeste de la línea de 45° (consolidado igual al aplicado), observarán una menor reducción de sus aranceles aplicados.

La propuesta de Harbinson (Gráfico 3.3), tiene impactos más fuertes, y de ella se pueden extraer algunas conclusiones interesantes.

Gráfico 3.3.Comparación Aranceles consolidados y aplicados - Harbinson

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Países de la OECDPED GrandesPED ChicosPMA

Noruega

Bangladesh

Nigeria

Japón

Unión Europea

Colombia RumaniaIndia

Israel

En primer lugar, la propuesta ya supone un avance con respecto a las consideraciones hechas hacia los países en desarrollo. Ello puede verse, por ejemplo, en que ahora Noruega no posee el arancel aplicado más elevado, y casi reduce a la mitad su arancel aplicado. Por otro lado, la nube de puntos se acerca cada vez más hacia la línea de 45° (excepto para los países menos adelantados), lo que implica que disminuye la diferencia entre los aranceles consolidados y aplicados.


84

La propuesta del Grupo Cairns (Gráfico 3.4) es un paso muy importante en lo referente a la ampliación del acceso a mercados. Prácticamente todos los países sujetos a reducciones ven una caída sustancial de sus niveles aplicados. Los países desarrollados, se encuentran bien ubicados en sudoeste del plano por debajo del resto de los grupos. Según esta propuesta, el mayor arancel promedio aplicado por un país desarrollado no alcanza el 20%, mientras que el más alto aplicado por un país en desarrollo se ubica en torno al 50%. También, hay una importante reducción de las diferencias entre consolidados y aplicados.

Por último, la propuesta de Estados Unidos45 (la más ambiciosa al respecto) supone una considerable caída de los aranceles puesto que sus fórmulas de reducción apuntan a los aranceles aplicados, y además, las diferencias entre consolidados y aplicados se hacen nulas. El arancel más elevado, dada la fórmula suiza, alcanzaría el 18% aproximadamente.

Gráfico 3.4. Aranceles consolidados y aplicados - Propuesta Cairns

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Aplicados

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Países de la OECD

PED GrandesPED ChicosPMA

Precios

En el cuadro 4.1 de Anexo de este capítulo, se observa los impactos porcentuales sobre los precios internacionales para cada una de las propuestas. En todos los casos, la reducción de las distorsiones genera

45 No se hace el gráfico de esta propuesta ya que el mismo resulta en una línea de puntos sobre la línea de 45°


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variaciones positivas proporcionales a la magnitud de la modificación en las políticas.

Para las carnes, se ve que la propuesta de la Unión Europea tiene las variaciones más modestas, y ello responde a que, en muchos ocasiones, las reducciones de los aranceles consolidados no llegan a perforar los aplicados y por lo tanto, no existe efecto creador de comercio. En promedio, el precio de las carnes varía 2,61% en esta propuesta.

En el otro extremo están las propuestas de los Estados Unidos y del Grupo Cairns. En éstas, el impacto de la apertura de mercados es considerable 46 y en consecuencia, los precios suben en promedio entre un 6 y un 8%.

La propuesta “pura” de Harbinson, se encuentra en un punto intermedio entre ambos extremos.

El escenario Harbinson Suiza se acerca al del Grupo Cairns, incluso para la carne porcina, donde el impacto de aquélla supera al de ésta. Sin embargo, el efecto final sobre el precio de este producto es escaso, debido a que en promedio, la reducción aplicada por la fórmula provoca una leve caída del arancel del producto y, consecuentemente, limita el efecto sobre su precio.

Cabe destacar que, mientras que en la propuesta europea la diferencia entre los cambios de precios de la carne aviar respecto al de la carne porcina ronda el 26% en favor de la primera, en la propuesta de Estados Unidos la diferencia alcanza al 63%, es decir, el precio de la carne aviar resulta más sensible a la liberalización que el precio de la carne porcina.

Los productos lácteos acusan los impactos más fuertes dentro de todo el conjunto de bienes. Aun en el caso de la propuesta de la Unión Europea, el precio de los lácteos se incrementaría en promedio en un 6,26% 47.

Las propuestas de los Estados Unidos y del Grupo Cairns provocan un fuerte impacto sobre los precios de los lácteos, dentro de los cuales sobresale la manteca, con una variación positiva del 25%. Al respecto, es notable el salto precios producido entre las propuestas europea y cualquiera de las restantes, aun con la que le sigue (la propuesta Harbinson casi duplica el impacto).

Las consecuencias de las propuestas sobre el mercado de cereales, son heterogéneas. El trigo es el que mayores variaciones de precio ofrece, seguido por el maíz; esto en razón de las distorsiones que provocan los subsidios en sus respectivos mercados. No sucede lo mismo con el arroz, ya que si bien su mercado está sujeto a elevados subsidios, los países que realizan las mayores erogaciones no tienen una presencia decisiva en el mercado mundial.

46 Particularmente la propuesta de los Estados Unidos, que si bien coincide con la del GC en emplear la formula suiza, es más exigente por tener un coeficiente menor y por fijar la reducción sobre los aranceles aplicados. 47 Consecuencia de que el mercado de los productos lácteos es uno de los más distorsionados.


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La propuesta de la Unión Europea casi no tiene efecto sobre el precio de los cereales, con la salvedad del trigo. No sucede lo mismo con las propuestas de Estados Unidos y el Grupo Cairns.

Son destacables las diferencias en la respuesta de los distintos cereales entre las propuestas. En el caso del trigo, si tomamos la diferencia de impacto entre la propuesta de Estados Unidos y la de la Unión Europea, el trigo incrementa su impacto en un 22% aproximadamente. Sin embargo, en el resto de los cereales las diferencias en los impactos resultan mayores. Esto puede deberse a que al existir cierta sustitución de demanda entre cereales, la suba muy fuerte del trigo puede llevar a una mayor demanda de otros cereales que empuje el precio al alza de estos.

Con respecto a las hortalizas y legumbres, en casi todas las propuestas los impactos son moderados. Posiblemente se deba a que los países desarrollados no tienen en general demasiados subsidios para la producción de estos bienes, y en el caso particular de las legumbres, éstas suelen ser producidas y consumidas por países en desarrollado de bajos ingresos. Adicionalmente, dado la perecibilidad de estos bienes, no existe una fuerte competencia que los productores locales deban enfrentar. Esto no es aplicable al caso de las primicias, que no entran en consideración en el análisis.

En el caso de las frutas los impactos son bastante moderados. Aquí es conveniente diferenciar las frutas tropicales y las no tropicales. Las primeras, dado que sus áreas de producción son muy específicas, tienen el acceso allanado, y por lo general, los países desarrollados se hallan ubicados en zonas templado–frías, donde la producción de estas frutas resulta inadecuado. En consecuencia, no existen subsidios ni a la producción ni a la exportación de estos bienes, y por ende, son limitados los impactos de las propuestas sobre sus precios.

En todos los escenarios el impacto sobre “otras frutas tropicales” supera al de los cítricos, incluso en el escenario de liberalización completa, se produciría el cambio en los precios más importante entre todas las frutas.

Cuando se compara el escenario Harbinson con el de liberalización total de productos tropicales (Harbinson Tropical) el cambio en los precios en “otras frutas tropicales” se incrementa en un 15%, pero se parte de un nivel sumamente bajo (algo más del 1%).

Existe un diferencial de impacto notable sobre “otras frutas tropicales” en el caso de la propuesta de Estados Unidos, lo cual se debe al mayor efecto sobre los aranceles aplicados en esta propuesta. Inclusive, si se compara los impactos de las propuestas del Grupo Cairns y de Estados Unidos con la de “Harbinson tropicales”, que tiene en cuenta a los países productores de éstos, las primeras resultarían preferibles a la diseñada específicamente para estos países.

En las frutas no tropicales, tales como las manzanas y los cítricos, los impactos son más importantes, aunque resultan moderados por la sustitución


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de demanda por las frutas tropicales48. Se destaca el efecto sobre las manzanas en comparación con los cítricos.

El azúcar acusa impactos muy fuertes en todas las simulaciones, entre un mínimo del 4% (propuesta de la Unión Europea) hasta el 12% (propuesta de Estados Unidos). Acá influyen los subsidios a la producción y las barreras arancelarias que existen en los países desarrollados.

En el caso de los productos del cacao, café y té, los impactos son en general bastante pobres. Los efectos aumentan con el grado de elaboración de estos cultivos. En el café por ejemplo, el impacto en el grano verde es muy bajo, pero en el extracto son muy fuertes, lo que mostraría un cierto grado de escalonamiento arancelario realizado por los países desarrollados. Esto también se advierte en el chocolate en comparación con el cacao. El impacto sobre el precio del té resulta fuerte en comparación con el del resto.

Sobre los productos del tabaco la magnitud del cambio de precios depende del grado de elaboración. En particular, en las hojas de tabaco es fuerte debido a la remoción de subsidios a la producción y a la reducción de aranceles a la importación en los países desarrollados. Para los productos más elaborados, es de destacar que la producción de cigarros es intensiva en mano de obra y por lo tanto, se localiza en países con salarios bajos, por lo tanto, no existen subsidios a la producción en los países desarrollados para la producción de estos bienes, de allí el muy limitado efecto sobre estos productos. En el caso de otras manufacturas de tabaco, puede evidenciarse cierto escalonamiento arancelario que hace que el impacto crezca.

Por último, tenemos el caso de las oleaginosas y los aceites vegetales. Sobre las primeras, el efecto es muy limitado. En cambio, sí se presentan impactos fuertes en los aceites, que alcanzarían un incremento de precios del 8% de aplicarse la propuesta norteamericana. Nuevamente se advierte un escalonamiento arancelario que hace que el impacto en el producto elaborado sea mayor.

Producción

Analizaremos en este apartado los impactos sobre la producción argentina en cada uno de los escenarios comentados. El cuadro 4.2 muestra los resultados alcanzados en términos de variaciones en los volúmenes de producción para la Argentina. En el cuadro 4.3 se presenta el impacto sobre el valor bruto de la producción argentina.

Con respecto a la valuación del valor bruto de producción, se decidió realizarlo a precios internacionales en dólares49. Además, en el margen, este

48 Cabe destacar que en la base de datos, estos cultivos no están relacionados directamente con otros productos y por lo tanto, no existen impactos cruzados. 49 Es posible realizar este supuesto porque los productos son, en mayor o menor medida, transables.


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valor reflejaría el potencial exportador del sector ya que podría suponerse que el total de la producción se exporta si es que utilizamos estos precios.

La producción de carne bovina se incrementaría entre un 0,67% y casi un 2% de acuerdo con la propuesta considerada, y junto con la ovina, acusarían los mayores efectos. Sobre la carne porcina hay un efecto negativo, para las opciones de liberalización profunda (propuesta de las Estados Unidos), debido a la caída de la protección en frontera.

Para los lácteos, la producción de elaborados crece en mayor medida que la de leche fresca. De este modo, caería la proporción de leche fluida destinada a consumo directo en favor de la producción de derivados lácteos50. La leche concentrada sufre el mayor incremento de producción a partir de la propuesta de los Estados Unidos, con un salto del 13,5%.

El trigo es el cereal que más incrementa su producción en todos los escenarios seguido por el maíz. En el escenario estadounidense, su producción crecería en un millón de toneladas. El resto de los cereales acusa menores efectos, y en algunos casos cae la producción base debido a un efecto sustitución.

En el caso de frutas, nuevamente hay que diferenciar entre tropicales y no tropicales. La reducción en la protección genera una caída en la producción de frutas tropicales, en tanto que en el resto de las frutas, el resultado es levemente positivo.

Para el azúcar se verifican fuertes impactos que van creciendo a medida que nos acercamos a las propuestas más liberalizadoras.

Pasaremos por alto los impactos sobre las producciones de cultivos para bebidas ya que no son relevantes para la Argentina.

Los productos del tabaco y el tabaco bruto responden a las variaciones de precios observadas, que resultan ser superiores en los bienes con mayor elaboración; sin embargo los impactos resultan moderados.

Para el algodón, los impactos en la producción resultan moderados.

Por último, las oleaginosas y aceites responden a la eliminación del escalonamiento arancelario. De esta manera, mientras que la producción de oleaginosas casi no se incrementa, la producción de aceites lo hace en mayor medida dependiendo del escenario considerado.

Resulta interesante analizar cuál sería el comportamiento de la producción mundial en cada escenario comentado. Para esto hemos agrupado todos los productos en cinco categorías y comparamos la variación promedio en la

50 Las relaciones de insumo-producto que se incorporaron modificaron el comportamiento del modelo, ya que ahora hay interrelación entre los productos de leche y no ocurre lo que acontecía con la base vieja en que era considerada casi como productos independientes.


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producción mundial con respecto a la argentina. Para hacer esto, ponderamos los incrementos en la producción por la participación de cada producto.

Impacto sobre la producción mundial y argentina

PRODUCTO LiberalizaciónUnión

EuropeaHarbinsonHarbinson tropicales

Harbinson suiza

Harbinson ajustable Cairns

Estados Unidos

CARNES Mundial 0,16% 0,01% -0,02% -0,02% 0,00% -0,03% -0,02% 0,04%

CARNES Argentina 0,61% 0,58% 1,04% 1,04% 1,49% 1,00% 1,40% 1,22%

LACTEOS Mundial 1,27% 0,44% 0,91% 0,91% 0,94% 0,81% 1,03% 1,01%

LACTEOS Argentina 8,54% 2,39% 6,63% 6,63% 7,26% 6,48% 7,03% 8,06%

CER., OLEAG., E INDUSTRIALES Mundial 0,42% 0,13% 0,15% 0,16% 0,19% 0,16% 0,20% 0,25%

CER., OLEAG., E INDUSTRIALESArgentina 3,29% 1,56% 1,78% 1,78% 2,18% 1,65% 2,16% 2,54%

FRUTAS Y HORTALIZAS Mundial 0,29% 0,07% 0,08% 0,09% 0,10% 0,08% 0,11% 0,18%

FRUTAS Y HORTALIZAS Argentina 0,07% 0,77% 0,90% 0,91% 0,99% 0,82% 1,19% 0,64%

PROCESADOS Mundial 1,29% 0,19% 0,16% 0,17% 0,30% 0,16% 0,24% 0,74%

PROCESADOS Argentina 2,84% 0,48% 0,72% 0,75% 0,92% 0,75% 0,76% 2,00%

En casi todos los rubros, la producción argentina crece por encima de lo que se incrementa la producción mundial. Esto es lo que explica que en muchos productos Argentina gane participación en el mercado mundial. El caso de los lácteos, es elocuente, Argentina casi sextuplica el crecimiento de la producción mundial.

En algunas ocasiones, el crecimiento de la producción nacional supera a la mundial en escenarios donde se mantiene alguna distorsión. Esto es claro en el caso de las frutas y hortalizas, acusando la liberalización una caída en la producción en contraste con el resto de las propuestas.

En el caso de los procesados, cabe aclarar que los aceites constituyen el 55% del comercio dentro del rubro, por lo tanto, la producción argentina aquí se incrementa por encima de la internacional, a pesar de que en el resto de los productos del grupo la producción nacional crece marginalmente.

Una explicación de los resultados expuestos provendría del hecho de que todas las propuestas mantienen algún grado de distorsión, y su desmantelamiento no es idéntico para todos los productos. En el caso de la liberalización completa, quedan eliminadas todas las distorsiones, con lo cual, pueden ocurrir efectos cruzados entre productos que alteren los resultados en términos comparativos.

Exportaciones

Considerando la magnitud de la producción agroalimentaria argentina y su relativamente escasa población, éste es uno de los sectores de la economía argentina más orientados hacia el comercio internacional. En los últimos años el sector agroalimentario argentino generó el 56% de las divisas por


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exportaciones del país. Por lo tanto, resulta de interés evaluar el comportamiento de sus exportaciones y del ingreso de divisas.

En el cuadro 4.4 del Anexo se presenta el impacto de las distintas propuestas sobre el valor de las exportaciones. Aquí se conjugan los efectos sobre las cantidades y los precios. Los ingresos por exportaciones entonces estarán influidos, según el caso, por la respuesta de la demanda doméstica y de la producción ante los mayores precios que obtendrían sus exportaciones.

Ante la hipótesis de la eliminación de todas las distorsiones al comercio y a la producción, los productos que más incrementan porcentualmente sus ingresos por exportaciones, serían los lácteos, la carne bovina, la ovina, el azúcar y las raíces y tubérculos. Dejaremos de lado estos dos últimos rubros, ya que no tienen relevancia en el total de los ingresos.

En el caso de la carne bovina y ovina, las exportaciones se incrementarían entre un mínimo del 20% y un máximo de casi 200%. En el cuadro 4.5 se observa que el cociente entre exportaciones y producción para la carne bovina se duplica en los casos de mayor liberalización, y en consecuencia, la participación de Argentina en el mercado mundial51 pasa ser del 5% 52. En la carne ovina, la relación producción-exportaciones casi se triplica.

Con respecto al comportamiento de la leche fresca, las modificaciones introducidas en la base de datos tuvieron el efecto esperado. Si bien existe cierto incremento en las cantidades exportadas, el impacto sobre el ingreso es mínimo.

Sin embargo, la dinámica exportadora del sector lácteo, está impulsada por los productos elaborados, los cuales alcanzan variaciones porcentuales muy elevadas. Ello se explica por la combinación del incremento en los precios internacionales, como ya se mostró, con un aumento de la proporción de la producción destinada a las exportaciones, que en algunos casos más que se cuadriplica. En el escenario más optimista se logra una participación del 6% en el mercado internacional de leche y de quesos.

En los cereales, los impactos obedecen a las variaciones en los precios internacionales, puesto que las relaciones de exportación-producción ya son significativas53 en los niveles iniciales. Es llamativo cómo evoluciona la participación de los cereales en el mercado mundial. Tanto para el maíz, como para el resto de los productos (excepto el trigo), caería la participación nacional en el mercado mundial. Esto podría deberse a un comportamiento más dinámico de otros competidores, a la aparición de potenciales nuevos proveedores y/o a una sustitución por el trigo que tiene un impacto más importante en sus precios.

51 Esto puede verse en el cuadro 4.6 52 Representa un incremento del 2%. 53 Con excepción de la cebada, aunque en este producto la base tiene incorporada la cebada forrajera y cervecera.


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En el caso de las frutas, los impactos son más moderados. Si bien se incrementan las relaciones de apertura de cada mercado, el menor efecto sobre el precio internacional, provoca que la dinámica exportadora de Argentina no sea lo suficientemente importante para mantener su participación en el mercado mundial.

El mercado de los aceites y las oleaginosas resulta de sumo interés para Argentina, en vista de la cantidad de divisas que aporta su comercio exterior. Debemos destacar además, que nuestro país tiene una relevancia notable en estos mercados (particularmente en el de aceites). En ambos casos, existen impactos porcentuales pequeños54, en comparación con otros productos. La explicación viene dada en general por impactos moderados en los precios internacionales y por un crecimiento marginal de la orientación exportadora, que ya en el inicio es muy elevada. Asimismo, la participación de la Argentina como proveedor mundial no sufre mayores variaciones en aceites, y se incrementa en un 1% en las semillas oleaginosas55.

Finalmente, todos los escenarios evidencian impactos positivos sobre los ingresos de exportación. En el de la Unión Europea, las ventas crecerían 900 millones de dólares, y en el otro extremo del espectro de los escenarios, en el de Estados Unidos, los ingresos aumentarían 2.100 millones de dólares, lo que implica para cada una de estas opciones, un crecimiento aproximado del 8% y del 21%, respectivamente, en relación con los niveles de exportaciones argentinas iniciales.

Como destacamos oportunamente, el crecimiento de las relaciones exportación-producción tiene como corolario una menor cantidad de bienes destinados al mercado local, con lo cual, se anticipa una reducción del consumo doméstico de estos mismos bienes.

CUADRO D. Apertura del sector agroalimentario

Relaciones de exportación-

producción totales

Inicial 26,71%

Liberalización 30,85%

Unión Europea 27,88%

Harbinson 28,54%

Harbinson tropicales 28,54%

Harbinson suiza 28,86%

Harbinson elegibles 28,45%

Cairns 28,72%

Estados Unidos 29,65%

54 Aunque es importante resaltar que ambos productos son responsables del 38% del incremento total del valor de las exportaciones. 55 Seguramente el impacto diferencial entre ambos productos está explicado por la ausencia de las harinas proteicas en el modelo.


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Como se observa en el cuadro anterior, el grado de apertura promedio del sector agropecuario pasa del 26,7% actual, hasta un mínimo del 28,9%, en el escenario de la propuesta de la Unión Europea, y alcanza un máximo del 30,9% en el caso de eliminación de todas las distorsiones al comercio y la producción.

Cabe destacar que si bien los exportadores tradicionales como Argentina, Australia, Brasil, Canadá y Estados Unidos incrementan sus exportaciones en valores absolutos, en todas las propuestas, sus participaciones en el comercio internacional disminuyen (cuadro E). Esto es consecuencia de que el resto del mundo incrementa su comercio en mayor proporción. La Unión Europea quien pierde participación, fundamentalmente por el estancamiento del valor de sus exportaciones.

CUADRO E. Participaciones en el comercio mundial de alimentos

Inicial

Liberalización

Unión Europea

Harbinson

Harbinson tropicales

Harbinson suiza

Harbinson elegibles

Cairns

Estados Unidos

Estados Unidos

19,80% 18,51% 19,35% 19,07% 19,05% 19,08% 19,06% 18,92% 18,66%

Unión Europea

12,01% 10,06% 11,35% 11,13% 11,13% 11,00% 11,16% 10,92% 10,60%

Brasil 6,05% 6,85% 6,16% 6,33% 6,34% 6,48% 6,31% 6,44% 6,59%

Australia 6,66% 6,19% 6,68% 6,66% 6,66% 6,62% 6,66% 6,61% 6,42%

Canadá 5,66% 5,11% 5,58% 5,55% 5,54% 5,55% 5,55% 5,52% 5,37%

Argentina 5,15% 5,12% 5,18% 5,25% 5,25% 5,22% 5,25% 5,20% 5,17%

Resto 44,69% 48,16% 45,70% 46,00% 46,03% 46,05% 46,02% 46,38% 47,20%

Bienestar El análisis del efecto de las propuestas sobre la producción y las exportaciones, muestra que tendrían un impacto muy favorable para el sector agroalimentario de Argentina. Sin embargo, este análisis sería incompleto si no se contemplara los impactos sobre otros actores56 de la economía.

La forma tradicional de hacer este tipo de análisis consiste en la medición del efecto sobre el bienestar general de la economía. El mismo suele definirse como la suma de los excedentes del productor57, del consumidor58 y del efecto

56 Son los consumidores y el gobierno. Lamentablemente el modelo no incorpora en el análisis a los otros sectores de la economía. 57 Muestra la diferencia entre los precios a los que colocaría su producción y a los que efectivamente los vende, por la variación en las cantidades.


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fiscal de las medidas. En resumen, el análisis del bienestar trata de medir el impacto conjunto de las medidas sobre todos los actores (productores, consumidores y gobierno). En el cuadro 4.7 se presenta el análisis del impacto sobre el bienestar económico argentino para cada uno de los escenarios.

Antes de continuar resulta conveniente discutir cuáles son los efectos de las distintas políticas sobre el bienestar, ya que ello ayudará a comprender mejor los resultados.

En primer lugar, toda reducción en los aranceles aplicados tenderá a reducir el precio al consumidor en los países importadores; al reducirse el precio de compra de los productos, aumentará el excedente del consumidor. Por otro lado, al eliminarse la protección, caería el precio recibido por el productor, disminuyendo su excedente. Adicionalmente, las arcas del gobierno sufrirían al disminuir su recaudación por aranceles aduaneros.

En segundo lugar, la disminución de las ayudas domésticas tiene un impacto negativo para el productor (lo expone a las oscilaciones del mercado), uno positivo para el Estado (disminuye las erogaciones para ayudas) y un efecto ambiguo para el consumidor debido a que por un lado, existiría un efecto negativo al reducirse la oferta disponible, y por el otro, podría esperarse un efecto positivo al aumentar su ingreso disponible debido a la reducción de los impuestos necesarios para sufragar el gasto gubernamental.

Con respecto a los subsidios a la exportación, los impactos para el gobierno son similares, mientras que el impacto para el consumidor puede resultar positivo ya que aumentaría la oferta doméstica del bien en cuestión, con reducción de su precio (además de la disminución de impuestos).

En estos tres casos los productores de los países exportadores se ven beneficiados por la caída de la oferta desleal y/o por la ampliación del mercado. La mejora en sus precios de exportación impactará negativamente en los consumidores de dichos países59.

Por último, la ampliación de cuotas de importación impacta de manera diferente sobre el consumidor y el productor, de acuerdo a cómo se distribuyen las rentas generadas. Éstas se producen debido a que las exportaciones de un país que podrían ingresar a un tercer mercado con un arancel inferior, ingresan al mercado que impone la cuota a un precio superior.

Si este diferencial es apropiado por el exportador, el impacto será positivo para el productor de dicho país; en el caso contrario, si la renta es apropiada

58 Mide la diferencia entre los precios a los que consume en el momento inicial y en el final, por el cambio en las cantidades. 59 Es importante destacar que el impacto negativo puede ser revertido por los efectos positivos que se generan sobre la demanda de empleo y la viabilidad de la economía. Esta discusión se ampliará más adelante.


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totalmente por el importador, el impacto será positivo para dicho agente 60. De aumentarse la cantidad, se amplía la renta, siempre que el volumen total de la cuota resulte inferior a la demanda del país importador.

Hechas estas salvedades, nos concentraremos en el análisis de bienestar para Argentina.

En todos los escenarios, el impacto en el bienestar es positivo. Observando el cuadro 4.7, se aprecia que existe un efecto negativo en el sector público (debido a las reducciones arancelarias) que varía de acuerdo con el escenario. El excedente del consumidor cae, porque si bien los aranceles se redujeron, el impacto sobre los precios internacionales es superior, y por ende existe un incremento neto de precios tal como se mostró anteriormente. De ello se infiere, a priori, que la medida afecta al consumidor.

En general, en mayor o menor grado, predomina el impacto sobre el excedente del productor en todas las propuestas para Argentina. La mejora que representa el incremento en los precios al productor, más que compensa el perjuicio que se genera por el aumento en los precios al consumidor. Asimismo, también se compensa la reducción que existe en la recaudación impositiva por la reducción de aranceles.

Cabe recordar que cuando existe un incremento en las rentas del exportador, la misma no es con respecto al mercado argentino, sino a terceros mercados, es decir, que no es una renta de tipo monopólica ya que en ese caso el excedente del consumidor debería caer también.

En las otras propuestas en donde también existe ampliación de cuotas, como la del grupo Cairns, las mismas vienen acompañadas de fuertes reducciones de aranceles, lo que hace que el efecto de la ampliación de la cuota sea más que compensado por la reducción de aranceles.

60 En el caso en que los importadores se encuentren en competencia perfecta, el beneficio será trasladado a los consumidores del país importador.


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Anexo al capítulo 4

Cuadro 4.1.

Impacto en los precios internacionales Liberalización EU Harbinson H Tropicales H suiza H elegibles Cairns USA

Carne bovina 11,00 2,83 5,50 5,50 6,15 5,45 6,73 8,20

Carne ovina 15,33 4,21 5,67 5,67 7,90 5,64 9,56 10,98

Carne porcina 7,46 1,51 2,54 2,54 3,52 2,47 3,09 4,44

Carne aviar 10,54 1,91 2,68 2,68 5,17 2,30 3,95 7,24

Carnes 11,08 2,61 4,10 4,10 5,69 3,96 5,83 7,72

Leche fresca 15,38 4,44 6,72 6,72 8,28 6,88 9,48 10,98

Leche concentrada 20,47 5,57 9,54 9,54 12,37 10,07 13,17 15,95

Manteca 29,50 9,26 20,76 20,76 22,96 20,23 23,39 25,12

Queso 19,80 5,77 10,50 10,50 13,13 10,57 12,98 14,39

Lácteos 21,29 6,26 11,88 11,88 14,18 11,94 14,76 16,61

Trigo 15,95 11,11 11,35 11,35 12,80 10,51 12,62 13,57

Arroz 4,12 1,08 1,64 1,64 2,52 1,39 2,52 3,15

Cebada 4,06 0,79 0,97 0,97 1,73 1,06 1,80 2,72

Maíz 7,90 1,57 2,60 2,60 3,51 2,45 3,47 5,31

Sorgo 2,36 0,39 0,43 0,43 0,50 0,40 0,58 1,07

Azúcar 15,30 3,99 6,59 6,59 9,19 6,01 9,59 11,99

Café verde 2,69 0,49 0,48 0,89 0,54 0,48 0,58 1,28

Cacao porotos 1,61 0,09 0,09 0,06 0,07 0,09 0,08 0,57

Té 6,47 1,14 1,43 1,43 2,07 1,41 1,85 4,64

Hojas de tabaco 6,08 1,46 1,65 1,65 2,90 1,62 2,68 4,28

Oleaginosas 3,57 0,53 0,65 0,65 0,95 0,65 0,62 1,67

Linters de algodón 5,18 1,68 1,87 1,89 2,41 1,80 2,42 2,80

Cere, oleaginosas e industriales 6,27 2,03 2,48 2,51 3,27 2,32 3,23 4,42

Legumbres 4,11 0,71 0,67 0,67 0,79 0,67 1,15 4,64

Tomates 5,02 1,59 1,96 1,96 2,12 1,96 2,74 3,12

Raíces y tubérculos 4,18 0,98 0,79 0,79 0,79 0,79 1,42 3,60

Manzanas 6,95 1,94 2,38 2,38 2,37 2,01 3,11 4,00

Cítricos 3,15 0,82 0,90 0,90 0,97 0,86 1,18 1,53

Bananas 2,88 0,75 0,94 0,94 1,21 0,80 1,28 1,68

Otras frutas tropicales 7,82 1,06 1,07 1,23 1,64 1,00 1,18 3,81

Frutas y verduras 4,87 1,12 1,24 1,27 1,41 1,16 1,72 3,20

Café tostado 1,15 0,24 0,22 0,49 0,26 0,21 0,27 0,51

Café extractos 10,01 0,31 0,22 0,52 1,70 0,22 0,60 6,77

Cacao polvo 4,07 0,73 0,76 1,60 0,48 0,75 0,63 1,52

Cacao manteca 2,27 0,65 0,68 1,73 0,25 0,68 0,41 0,60

Chocolate 10,82 3,29 4,30 4,29 4,69 4,30 5,26 6,04

Cigarros 3,43 0,77 1,06 1,06 1,49 1,06 1,29 1,94

Cigarrillos 2,40 0,45 0,36 0,36 0,84 0,35 0,77 1,37

Otras manuf. De tabaco 19,22 4,61 6,29 6,29 9,29 6,29 8,84 14,18

Aceites vegetales 11,68 1,20 2,11 2,11 2,95 2,10 1,96 7,96

Procesados 7,23 1,36 1,78 2,05 2,44 1,77 2,23 4,54


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CUADRO 4.2.

Impacto en la producción argentina (toneladas) Inicial Liberalización Unión Europea Harbinson Harbinson tropicales Harbinson suiza Harbinson ajustable Cairns Estados Unidos

Carne bovina 2.683.168 2.749.029 2,45% 2.701.234 0,67% 2.719.306 1,35% 2.719.306 1,35% 2.723.241 1,49% 2.719.085 1,34% 2.727.334 1,65% 2.734.497 1,91%Carne ovina 50.000 51.039 2,08% 50.526 1,05% 50.709 1,42% 50.709 1,42% 50.988 1,98% 50.705 1,41% 51.196 2,39% 51.073 2,15%Carne porcina 213.965 207.514 -3,01% 214.774 0,38% 215.552 0,74% 215.552 0,74% 216.274 1,08% 215.536 0,73% 215.851 0,88% 212.787 -0,55%Carne aviar 1.000.260 999.685 -0,06% 1.004.935 0,47% 1.007.503 0,72% 1.007.503 0,72% 1.016.559 1,63% 1.006.236 0,60% 1.011.857 1,16% 1.011.660 1,14%Leche fresca 9.932.655 10.146.244 2,15% 9.994.115 0,62% 10.027.880 0,96% 10.027.880 0,96% 10.049.690 1,18% 10.031.118 0,99% 10.069.025 1,37% 10.086.292 1,55%Leche concentrada 246.063 280.868 14,14% 253.719 3,11% 270.948 10,11% 270.948 10,11% 272.080 10,57% 270.181 9,80% 271.646 10,40% 279.094 13,42%Manteca 60.000 63.152 5,25% 60.681 1,14% 62.258 3,76% 62.258 3,76% 62.393 3,99% 62.203 3,67% 62.326 3,88% 63.027 5,05%Queso 468.000 487.547 4,18% 478.116 2,16% 488.010 4,28% 488.010 4,28% 492.487 5,23% 488.016 4,28% 490.961 4,91% 486.058 3,86%

Trigo 16.146.620 17.549.090 8,69% 17.115.535 6,00% 17.135.451 6,12% 17.135.448 6,12% 17.262.150 6,91% 17.062.932 5,67% 17.243.481 6,79% 17.331.382 7,34%Arroz 430.328 438.937 2,00% 432.001 0,39% 433.360 0,70% 433.361 0,70% 435.392 1,18% 432.764 0,57% 435.400 1,18% 436.788 1,50%Cebada 717.090 716.637 -0,06% 718.730 0,23% 718.957 0,26% 718.957 0,26% 721.512 0,62% 719.458 0,33% 721.965 0,68% 721.301 0,59%Maíz 16.816.980 17.520.028 4,18% 16.939.057 0,73% 17.036.423 1,30% 17.036.429 1,30% 17.112.444 1,76% 17.022.015 1,22% 17.111.113 1,75% 17.278.502 2,74%Sorgo 3.350.513 3.382.077 0,94% 3.349.702 -0,02% 3.349.368 -0,03% 3.349.371 -0,03% 3.348.320 -0,07% 3.349.192 -0,04% 3.350.995 0,01% 3.358.435 0,24%Legumbres 356.257 356.257 0,00% 356.257 0,00% 356.257 0,00% 356.257 0,00% 356.257 0,00% 356.257 0,00% 356.257 0,00% 356.257 0,00%Tomates 675.193 627.099 -7,12% 688.036 1,90% 691.049 2,35% 691.049 2,35% 692.409 2,55% 691.049 2,35% 697.416 3,29% 670.099 -0,75%Raíces y tubérculos 2.644.728 2.664.915 0,76% 2.652.487 0,29% 2.650.985 0,24% 2.650.985 0,24% 2.650.998 0,24% 2.650.985 0,24% 2.656.023 0,43% 2.668.863 0,91%Manzanas 1.346.876 1.396.103 3,65% 1.361.487 1,08% 1.364.830 1,33% 1.364.830 1,33% 1.364.768 1,33% 1.362.043 1,13% 1.370.337 1,74% 1.375.938 2,16%Cítricos 2.614.557 2.704.826 3,45% 2.645.067 1,17% 2.647.786 1,27% 2.647.786 1,27% 2.650.529 1,38% 2.646.572 1,22% 2.658.202 1,67% 2.662.285 1,83%Bananas 175.000 167.785 -4,12% 175.633 0,36% 175.787 0,45% 175.787 0,45% 176.013 0,58% 175.673 0,38% 176.071 0,61% 173.115 -1,08%Otras frutas trop. 136.150 133.863 -1,68% 136.842 0,51% 136.850 0,51% 136.957 0,59% 137.224 0,79% 136.801 0,48% 136.923 0,57% 136.111 -0,03%Azúcar 1.530.000 1.630.881 6,59% 1.556.309 1,72% 1.573.747 2,86% 1.573.748 2,86% 1.590.750 3,97% 1.569.907 2,61% 1.593.715 4,16% 1.609.474 5,19%Café verde - - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00%

Café tostado 43 43 0,23% 43 0,05% 43 0,05% 43 0,09% 43 0,05% 43 0,05% 43 0,05% 43 0,09%Café extractos - - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00%Cacao porotos - - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00%Cacao polvo 3.997 3.830 -4,18% 4.009 0,29% 4.009 0,30% 4.023 0,64% 4.005 0,19% 4.009 0,30% 4.007 0,25% 3.927 -1,74%Cacao manteca 3.544 3.391 -4,31% 3.553 0,26% 3.554 0,27% 3.568 0,69% 3.548 0,10% 3.554 0,27% 3.550 0,16% 3.483 -1,72%Chocolate 75.000 77.188 2,92% 75.988 1,32% 76.291 1,72% 76.286 1,72% 76.155 1,54% 76.291 1,72% 76.467 1,96% 76.305 1,74%Té 51.894 52.363 0,90% 51.977 0,16% 51.998 0,20% 51.998 0,20% 52.044 0,29% 51.996 0,20% 52.028 0,26% 52.231 0,65%Hojas de tabaco 114.509 115.827 1,15% 114.844 0,29% 114.887 0,33% 114.887 0,33% 115.172 0,58% 114.880 0,32% 115.122 0,54% 115.459 0,83%Cigarros - - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00%Cigarrillos 35.000 35.167 0,48% 35.022 0,06% 35.000 0,00% 35.000 0,00% 35.052 0,15% 35.048 0,14% 35.055 0,16% 35.112 0,32%Otras manuf, tabaco 1.488 1.545 3,84% 1.502 0,92% 1.507 1,26% 1.507 1,26% 1.516 1,86% 1.507 1,26% 1.514 1,77% 1.530 2,84%Oleaginosas 26.928.611 27.192.353 0,98% 27.037.639 0,40% 27.032.884 0,39% 27.032.693 0,39% 27.055.509 0,47% 27.027.346 0,37% 27.028.720 0,37% 27.062.622 0,50%


97

CUADRO 4.2.

Impacto en la producción argentina (toneladas) Inicial Liberalización Unión Europea Harbinson Harbinson tropicales Harbinson suiza Harbinson ajustable Cairns Estados Unidos

Linters de algodón 125.000 127.778 2,22% 126.227 0,98% 126.347 1,08% 126.359 1,09% 126.699 1,36% 126.287 1,03% 126.817 1,45% 126.674 1,34%Aceites vegetales 5.367.587 5.610.812 4,53% 5.392.283 0,46% 5.411.475 0,82% 5.411.475 0,82% 5.428.789 1,14% 5.411.338 0,82% 5.408.314 0,76% 5.534.873 3,12%


98

CUADRO 4.3.

Impacto en el Valor Bruto de Producción argentino (en miles de dólares) Inicial Liberalización Unión Europea Harbinson Harbinson tropicales Harbinson suiza Harbinson ajustable Cairns Estados Unidos

Carne bovina 6.171.367 7.018.362 13,72% 6.388.522 3,52% 6.598.596 6,92% 6.598.596 6,92% 6.648.940 7,74% 6.594.792 6,86% 6.695.414 8,5% 6.804.854 10,26%Carne ovina 133.587 157.267 17,73% 140.668 5,30% 143.168 7,17% 143.168 7,17% 146.990 10,03% 143.111 7,13% 149.863 12,2% 151.439 13,36%Carne porcina 480.811 501.103 4,22% 489.942 1,90% 496.696 3,30% 496.696 3,30% 503.122 4,64% 496.284 3,22% 500.028 4,0% 499.408 3,87%Carne aviar 1.782.933 1.969.721 10,48% 1.825.496 2,39% 1.844.050 3,43% 1.844.050 3,43% 1.905.656 6,88% 1.834.884 2,91% 1.874.871 5,2% 1.933.897 8,47%Leche fresca 3.044.359 3.588.115 17,86% 3.199.084 5,08% 3.280.167 7,75% 3.280.167 7,75% 3.335.120 9,55% 3.286.017 7,94% 3.378.762 11,0% 3.430.798 12,69%Leche concentrada 531.288 730.574 37,51% 578.329 8,85% 640.847 20,62% 640.847 20,62% 660.144 24,25% 642.118 20,86% 663.791 24,9% 698.746 31,52%Manteca 158.441 215.960 36,30% 175.075 10,50% 198.540 25,31% 198.540 25,31% 202.592 27,87% 197.494 24,65% 203.086 28,2% 208.244 31,43%Queso 1.761.472 2.198.381 24,80% 1.903.428 8,06% 2.029.637 15,22% 2.029.637 15,22% 2.096.946 19,05% 2.031.046 15,30% 2.087.731 18,5% 2.092.636 18,80%

Trigo 2.724.742 3.433.754 26,02% 3.209.047 17,77% 3.219.709 18,17% 3.219.710 18,17% 3.285.934 20,60% 3.182.110 16,79% 3.277.124 20,3% 3.321.594 21,90%Arroz 154.853 164.459 6,20% 157.133 1,47% 158.509 2,36% 158.510 2,36% 160.626 3,73% 157.891 1,96% 160.623 3,7% 162.127 4,70%Cebada 103.906 108.057 3,99% 104.971 1,02% 105.187 1,23% 105.187 1,23% 106.355 2,36% 105.355 1,39% 106.497 2,5% 107.359 3,32%Maíz 2.465.369 2.771.343 12,41% 2.522.278 2,31% 2.562.524 3,94% 2.562.524 3,94% 2.596.762 5,33% 2.556.538 3,70% 2.595.585 5,28% 2.667.454 8,20%Sorgo 444.714 459.497 3,32% 446.357 0,37% 446.474 0,40% 446.474 0,40% 446.632 0,43% 446.300 0,36% 447.358 0,59% 450.540 1,31%Legumbres 115.652 120.405 4,11% 116.467 0,71% 116.428 0,67% 116.428 0,67% 116.562 0,79% 116.428 0,67% 116.984 1,15% 121.022 4,64%Tomates 415.331 405.112 -2,46% 429.940 3,52% 433.404 4,35% 433.404 4,35% 434.971 4,73% 433.404 4,35% 440.767 6,12% 425.055 2,34%

Raíces y tubérculos 429.583 450.956 4,98% 435.056 1,27% 433.996 1,03% 433.996 1,03% 434.005 1,03% 433.996 1,03% 437.553 1,86% 449.121 4,55%Manzanas 1.751.949 1.942.192 10,86% 1.805.262 3,04% 1.817.560 3,75% 1.817.560 3,75% 1.817.332 3,73% 1.807.303 3,16% 1.837.910 4,91% 1.861.282 6,24%Cítricos 1.455.053 1.552.706 6,71% 1.484.130 2,00% 1.486.734 2,18% 1.486.734 2,18% 1.489.364 2,36% 1.485.571 2,10% 1.496.754 2,87% 1.504.307 3,38%Bananas 60.769 59.941 -1,36% 61.448 1,12% 61.613 1,39% 61.613 1,39% 61.858 1,79% 61.491 1,19% 61.921 1,90% 61.123 0,58%Otras frutas tropicales 81.629 86.534 6,01% 82.913 1,57% 82.927 1,59% 83.127 1,83% 83.625 2,45% 82.836 1,48% 83.063 1,76% 84.719 3,79%Azúcar 418.608 514.479 22,90% 442.779 5,77% 458.936 9,63% 458.937 9,63% 475.232 13,53% 455.323 8,77% 477.891 14,16% 493.151 17,81%Café verde - - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00%Café tostado 217 220 1,38% 217 0,28% 217 0,26% 218 0,58% 217 0,31% 217 0,26% 217 0,32% 218 0,61%

Café extractos - - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00%Cacao porotos - - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00%Cacao polvo 4.072 4.061 -0,28% 4.114 1,02% 4.115 1,06% 4.164 2,26% 4.100 0,68% 4.115 1,05% 4.108 0,89% 4.062 -0,25%Cacao manteca 13.333 13.048 -2,14% 13.455 0,92% 13.461 0,96% 13.657 2,43% 13.380 0,35% 13.461 0,96% 13.410 0,58% 13.182 -1,13%Chocolate 264.446 301.607 14,05% 276.748 4,65% 280.570 6,10% 280.515 6,08% 281.119 6,30% 280.568 6,10% 283.796 7,32% 285.300 7,89%Té 105.341 113.170 7,43% 106.716 1,30% 107.067 1,64% 107.067 1,64% 107.830 2,36% 107.035 1,61% 107.564 2,11% 110.947 5,32%Hojas de tabaco 405.190 434.774 7,30% 412.314 1,76% 413.238 1,99% 413.238 1,99% 419.335 3,49% 413.090 1,95% 418.261 3,23% 426.030 5,14%

Cigarros - - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00%Cigarrillos 563.028 579.285 2,89% 565.903 0,51% 565.054 0,36% 565.054 0,36% 568.603 0,99% 565.758 0,48% 568.226 0,92% 572.545 1,69%Otras manuf, De tabaco 9.322 11.541 23,80% 9.842 5,58% 10.033 7,63% 10.033 7,63% 10.378 11,32% 10.033 7,62% 10.325 10,76% 10.946 17,42%


99

CUADRO 4.3.

Impacto en el Valor Bruto de Producción argentino (en miles de dólares) Inicial Liberalización Unión Europea Harbinson Harbinson tropicales Harbinson suiza Harbinson ajustable Cairns Estados Unidos

Oleaginosas 7.748.708 8.103.938 4,58% 7.821.392 0,94% 7.829.404 1,04% 7.829.265 1,04% 7.859.342 1,43% 7.827.540 1,02% 7.825.625 0,99% 7.917.500 2,18%Linters de algodón 185.541 199.489 7,52% 190.509 2,68% 191.050 2,97% 191.095 2,99% 192.600 3,80% 190.823 2,85% 192.790 3,91% 193.290 4,18%Aceites vegetales 3.635.306 4.243.879 16,74% 3.695.978 1,67% 3.742.336 2,94% 3.742.332 2,94% 3.785.064 4,12% 3.741.994 2,93% 3.734.657 2,73% 4.046.977 11,32%TOTAL 37.620.920 42.453.927 12,85% 39.095.514 3,92% 39.772.248 5,72% 39.772.543 5,72% 40.250.734 6,99% 39.704.924 5,54% 40.252.555 7,00% 41.109.872 9,27%


100

CUADRO 4.4. Impacto en los ingresos por exportaciones argentinas (en miles de US$) Inicial Liberalización

Unión Europea Harbinson

Harbison tropicales

Harbinson suiza


Estados Unidos

Carne bovina 454.422 994.789 119% 571.960 26% 719.897 58% 719.897 58% 755.799 66% 717.263 58% 789.616 74% 857.127 89%Carne ovina 3.556 10.536 196% 4.268 20% 6.372 79% 6.372 79% 9.873 178% 6.323 78% 12.571 253% 10.974 209%

Carne porcina 15 16 4% 16 2% 16 3% 16 3% 16 5% 16 3% 16 4% 16 4%Carne aviar 29.173 32.229 10% 29.869 2% 30.173 3% 30.173 3% 31.403 8% 30.023 3% 30.677 5% 31.643 8%

Leche fresca 7.494 8.832 18% 7.875 5% 8.074 8% 8.074 8% 8.210 10% 8.089 8% 8.317 11% 8.445 13%Leche concentrada 212.499 365.534 72% 245.946 16% 299.429 41% 299.429 41% 312.444 47% 299.516 41% 314.336 48% 343.253 62%

Manteca 11.726 69.808 495% 26.366 125% 50.511 331% 50.511 331% 54.992 369% 49.365 321% 55.649 375% 60.982 420%Queso 86.515 356.969 313% 168.828 95% 276.292 219% 276.292 219% 330.453 282% 277.443 221% 326.565 277% 300.515 247%

Trigo 1.925.942 2.551.682 32% 2.351.308 22% 2.360.226 23% 2.360.227 23% 2.418.666 26% 2.326.754 21% 2.410.763 25% 2.450.607 27%Arroz 147.088 156.214 6% 149.253 1% 150.560 2% 150.561 2% 152.570 4% 149.973 2% 152.570 4% 153.996 5%

Cebada 5.325 5.538 4% 5.380 1% 5.391 1% 5.391 1% 5.451 2% 5.399 1% 5.458 2% 5.502 3%Maíz 1.630.877 1.890.640 16% 1.672.637 3% 1.704.742 5% 1.704.742 5% 1.731.472 6% 1.699.623 4% 1.730.470 6% 1.795.294 10%

Sorgo 109.433 115.904 6% 109.837 0% 109.866 0% 109.866 0% 109.905 0% 109.823 0% 110.088 1% 111.272 2%Legumbres 84.867 88.358 4% 85.465 1% 85.436 1% 85.436 1% 85.535 1% 85.436 1% 85.846 1% 88.808 5%

Tomates 884 862 -2% 915 4% 923 4% 923 4% 926 5% 923 4% 4.565 416% 905 2%Raíces y tubérculos 7.672 15.686 104% 9.945 30% 9.277 21% 9.277 21% 9.283 21% 9.277 21% 11.528 50% 17.438 127%Manzanas 412.868 567.361 37% 444.373 8% 455.989 10% 455.989 10% 455.774 10% 446.297 8% 475.316 15% 494.678 20%

Cítricos 168.582 231.956 38% 182.108 8% 184.342 9% 184.342 9% 186.599 11% 183.344 9% 192.929 14% 196.250 16%Bananas 149 147 -1% 150 1% 151 1% 151 1% 151 2% 151 1% 152 2% 150 1%

Otras frutas tropicales 275 292 6% 279 2% 280 2% 280 2% 282 2% 279 1% 280 2% 286 4%Azúcar 46.337 103.375 123% 59.601 29% 69.147 49% 69.148 49% 78.905 70% 66.991 45% 80.605 74% 90.016 94%

Café verde - 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0%Café tostado 217 220 1% 217 0% 217 0% 218 1% 217 0% 217 0% 217 0% 218 1%

Café extractos - 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0%Cacao porotos - 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0%

Cacao polvo 4 4 -1% 4 1% 4 1% 4 2% 4 1% 4 1% 4 1% 4 -1%Cacao manteca - - 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% - 0%

Chocolate 83.647 95.401 14% 87.538 5% 88.747 6% 88.730 6% 88.921 6% 88.747 6% 89.768 7% 90.244 8%Té 87.585 94.097 7% 88.728 1% 89.020 2% 89.020 2% 89.654 2% 88.993 2% 89.433 2% 92.246 5%

Hojas de tabaco 228.158 244.821 7% 232.169 2% 232.689 2% 232.689 2% 236.122 3% 232.606 2% 235.517 3% 239.892 5%Cigarros - 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0% 0 0%Cigarrillos 27.160 32.106 18% 27.299 1% 27.258 0% 27.258 0% 27.531 1% 27.417 1% 27.655 0% 29.899 0%


101

CUADRO 4.4. Impacto en los ingresos por exportaciones argentinas (en miles de US$) Inicial Liberalización

Unión Europea Harbinson

Harbison tropicales

Harbinson suiza


Estados Unidos

Otras manuf. tabaco 9.322 11.541 24% 9.842 6% 10.033 8% 10.033 8% 10.378 11% 10.033 8% 10.325 11% 10.946 17%Oleaginosas 1.422.419 1.603.613 13% 1.435.762 1% 1.437.232 1% 1.437.207 1% 1.442.728 1% 1.436.890 1% 1.436.557 1% 1.459.650 3%

Linters de algodón 94.586 101.700 8% 97.118 3% 97.394 3% 97.417 3% 98.185 4% 97.279 3% 98.282 4% 98.536 4%Aceites vegetales 2.749.994 3.345.393 22% 2.796.009 2% 2.842.102 3% 2.842.099 3% 2.884.532 5% 2.841.764 3% 2.834.452 3% 3.147.360 14%

TOTALES 10.048.788 13.095.624 30% 10.901.067 8% 11.351.790 13% 11.351.771 13% 11.616.981 16% 11.296.258 12% 11.620.528 16% 12.187.151 21%


102

CUADRO 4.5.

Impacto en las Relaciones de Exportaciones-Producción Inicial Liberalización Unión

Europea Harbinson Harbinson tropicales

Harbinson suiza

Harbinson ajustable Cairns Estados

Unidos

Carne bovina 7,36% 14,17% 8,95% 10,91% 10,91% 11,37% 10,88% 11,79% 12,60%

Carne ovina 2,66% 6,70% 3,03% 4,45% 4,45% 6,72% 4,42% 8,39% 7,25%

Carne porcina 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00%

Carne aviar 1,64% 1,64% 1,64% 1,64% 1,64% 1,65% 1,64% 1,64% 1,64%

Leche fresca 0,25% 0,25% 0,25% 0,25% 0,25% 0,25% 0,25% 0,25% 0,25%

Leche concentrada 40,00% 50,03% 42,53% 46,72% 46,72% 47,33% 46,64% 47,35% 49,12%

Manteca 7,40% 32,32% 15,06% 25,44% 25,44% 27,14% 25,00% 27,40% 29,28%

Queso 4,91% 16,24% 8,87% 13,61% 13,61% 15,76% 13,66% 15,64% 14,36%

Trigo 70,68% 74,31% 73,27% 73,31% 73,31% 73,61% 73,12% 73,56% 73,78%

Arroz 94,99% 94,99% 94,99% 94,99% 94,99% 94,99% 94,99% 94,99% 94,99%

Cebada 5,13% 5,13% 5,13% 5,13% 5,13% 5,13% 5,13% 5,13% 5,13%

Maíz 66,15% 68,22% 66,31% 66,53% 66,53% 66,68% 66,48% 66,67% 67,30%

Sorgo 24,61% 25,22% 24,61% 24,61% 24,61% 24,61% 24,61% 24,61% 24,70%

Legumbres 73,38% 73,38% 73,38% 73,38% 73,38% 73,38% 73,38% 73,38% 73,38%

Raíces y tubérculos 1,79% 3,48% 2,29% 2,14% 2,14% 2,14% 2,14% 2,63% 3,88%

Manzanas 23,57% 29,21% 24,62% 25,09% 25,09% 25,08% 24,69% 25,86% 26,58%

Cítricos 11,59% 14,94% 12,27% 12,40% 12,40% 12,53% 12,34% 12,89% 13,05%

Azúcar 11,07% 20,09% 13,46% 15,07% 15,07% 16,60% 14,71% 16,87% 18,25%

Cigarrillos 4,82% 5,54% 4,82% 4,82% 4,82% 4,84% 4,85% 4,87% 5,22%

Oleaginosas 18,36% 19,79% 18,36% 18,36% 18,36% 18,36% 18,36% 18,36% 18,44%

Aceites vegetales 75,65% 78,83% 75,65% 75,94% 75,94% 76,21% 75,94% 75,90% 77,77%


103

Cuadro 4.6.

Impacto en las participaciones de mercado Inicial Liberalización Unión

Europea Harbinson Harbinson tropicales

Harbinson suiza

Harbinsonajustable Cairns Estados

Unidos

Carne bovina 3,11% 4,96% 3,60% 4,10% 4,10% 4,23% 4,09% 4,31% 4,56%

Carne ovina 0,15% 0,28% 0,16% 0,23% 0,23% 0,32% 0,22% 0,38% 0,33%

Carne porcina 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00%

Carne aviar 0,27% 0,20% 0,26% 0,25% 0,25% 0,23% 0,26% 0,24% 0,22%

Leche fresca 4,13% 0,27% 0,92% 0,93% 0,93% 0,61% 0,87% 0,52% 0,42%

Leche concentrada 4,62% 6,30% 5,01% 5,75% 5,75% 5,84% 5,73% 5,83% 6,18%

Manteca 0,75% 2,77% 1,46% 2,22% 2,22% 2,31% 2,16% 2,35% 2,54%

Queso 1,94% 6,01% 3,49% 5,38% 5,38% 6,14% 5,40% 6,08% 5,53%

Trigo 10,73% 10,76% 10,82% 10,79% 10,79% 10,74% 10,67%10,80% 10,76%

Arroz 2,08% 1,85% 2,03% 1,99% 1,99% 1,94% 1,99% 1,95% 1,91%

Cebada 0,19% 0,17% 0,18% 0,18% 0,18% 0,18% 0,18% 0,18% 0,17%

Maíz 14,87% 13,70% 14,57% 14,53% 14,53% 14,33% 14,56%14,30% 14,09%

Sorgo 10,32% 9,97% 10,26% 10,26% 10,26% 10,26% 10,26%10,22% 10,13%

Legumbres 4,03% 3,88% 4,01% 4,01% 4,01% 4,00% 4,01% 3,99% 3,91%

Tomates 0,08% 0,02% 0,04% 0,04% 0,04% 0,04% 0,04% 0,15% 0,03%

Raíces y tubérculos 1,27% 0,54% 0,84% 0,85% 0,85% 0,85% 0,85% 0,79% 0,69%

Manzanas 8,33% 5,40% 7,02% 6,73% 6,73% 6,83% 6,93% 6,48% 6,18%

Cítricos 4,47% 4,02% 4,28% 4,29% 4,29% 4,28% 4,29% 4,30% 4,20%

Bananas 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00%

Otras frutas tropicales 0,01% 0,01% 0,01% 0,01% 0,01% 0,01% 0,01% 0,01% 0,01%

Azúcar 0,52% 0,89% 0,63% 0,69% 0,69% 0,75% 0,68% 0,76% 0,82%

Café verde 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00%

Café tostado 0,03% 0,03% 0,03% 0,03% 0,03% 0,03% 0,03% 0,03% 0,03%

Café extractos 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00%

Cacao porotos 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00%

Cacao polvo 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00%

Cacao manteca 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00%

Chocolate 2,13% 2,11% 2,13% 2,14% 2,14% 2,13% 2,14% 2,13% 2,12%

Té 3,46% 3,39% 3,46% 3,45% 3,45% 3,45% 3,45% 3,45% 3,42%

Hojas de tabaco 3,19% 3,15% 3,20% 3,20% 3,20% 3,20% 3,20% 3,21% 3,16%

Cigarros 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00%

Cigarrillos 0,41% 0,46% 0,41% 0,41% 0,41% 0,41% 0,41% 0,41% 0,44%

Otras manuf, De tabaco 0,69% 0,70% 0,69% 0,70% 0,70% 0,70% 0,70% 0,70% 0,70%

Oleaginosas 7,91% 8,19% 7,92% 7,92% 7,91% 7,90% 7,91% 7,88% 7,84%

Linters de algodón 1,10% 1,13% 1,12% 1,12% 1,12% 1,12% 1,12% 1,12% 1,12%

Aceites vegetales 15,13% 15,58% 15,16% 15,23% 15,23% 15,27% 15,23%15,22% 15,50%


104

CUADRO 4.7.

Impacto en el Bienestar (en USD)

Libe

raliz

ació

n

Uni

ón

Euro

pea

Har

bins

on

Har

bins

on

Tro

pica

les

Har

bins

on

Suiz

a

Har

bins

on

Aju

stab

le

Cai

rns

Esta

dos

Uni

dos

Cambio en el ingreso del gobierno (95.588.013) (27.963.581) (24.582.526) (24.567.395) (35.149.236) (24.174.343) (31.646.481) (51.590.743)

Excedente consumidor (1.960.961.887) (711.688.582) (1.110.185.712) (1.111.244.810) (1.359.588.642) (1.092.014.214) (1.403.000.755) (1.606.192.228)

Excedente productor 2.508.236.239 1.039.467.914 2.592.229.962 2.592.229.962 2.251.284.852 2.458.072.967 2.084.712.268 2.242.643.986

Cambio en el bienestar 451.686.339 299.815.751 1.457.461.724 1.456.417.757 856.546.974 1.341.884.410 650.065.032 584.861.015


105

Capítulo 5

ANÁLISIS DE IMPACTO SEGÚN PILAR DE NEGOCIACIÓN

El presente capítulo tiene por objeto determinar el comportamiento del modelo de acuerdo con los distintos escenarios de negociación, haciendo hincapié en cada uno de los pilares de ésta. Es decir, cada uno de los escenarios propuestos hace un intento liberalizador por pilar, dejando al resto de ellos, constantes. La idea de este ejercicio es verificar cuáles son los pilares sensibles para los productos argentinos, y a partir de allí, poder determinar en cuál de ellos debe mantenerse una posición rígida y en cuáles puede establecerse una posición negociadora.

Como se comentó anteriormente hemos definido cinco escenarios61 en los cuales se establecen distintas prácticas de modificación de los pilares.

Distintas consideraciones

Antes de continuar con el análisis es conveniente realizar algunas observaciones con respecto a la construcción del modelo, lo cual permitirá hacer una correcta lectura de los resultados que arroje. En particular nos centraremos en dos aspectos: el tratamiento de la ayuda doméstica y el de las cuotas.

Ayuda doméstica

Existe mucha controversia respecto de la forma en que se mide la ayuda doméstica. En el marco de la OMC, se desarrolló la Medida Global de Ayuda (MGA) como indicador de las ayudas recibidas por los productores.

61 Escenario A: Este escenario supone la eliminación de los aranceles out-quota, manteniendo constante el resto de los pilares. Al eliminarse estos aranceles, desde ya, los aranceles in-quota y las respectivas cuotas desaparecen, existiendo acceso libre para todos los productos a todo el mundo. Los países menos adelantados quedaron exentos.

Escenario B: Se elimina todo subsidio a la exportación y aquellos subsidios a la producción que puedan actuar en forma análoga. En particular, se eliminaron también los subsidios a la producción para aquellos países y productos cuya participación en el mercado mundial exceda el 10%.

Escenario C: Es similar al anterior; la diferencia radica en que se eliminan los subsidios a la producción de aquellos países cuyas exportaciones netas excedan el 20% de la producción.

Escenario D: Se eliminan los subsidios a la exportación, y se eliminan los subsidios a la producción siempre y cuando sean superiores al 5% del valor bruto de producción para países desarrollados y al 10% del valor bruto de producción para países en desarrollo. Escenario E: En este escenario, se eliminan los aranceles in-quota, y las cuotas se amplían en un 100%. El 20% de la renta de la cuota es absorbida por el país importador.


106

Adicionalmente, otras mediciones alternativas se han desarrollado, tales como el PSE62 (Product Support Estimate) que es la empleada por la OECD.

El motivo de tanta divergencia radica en la heterogeneidad de este pilar. Aquí conviven transferencias fijas por hectárea junto con mecanismos de sostén de precios. Estos últimos, en particular, resultan difíciles de medir ya que su magnitud depende fuertemente de aspectos coyunturales. Distinto puede resultar una partida presupuestaria para determinado sector, la cual queda correctamente identificada y medida.

En un determinado país pueden existir simultáneamente, subsidios y aranceles. Ambos tienen el mismo efecto: crear un precio interno superior y desconectado, al menos parcialmente, del precio internacional. En ambos casos, el objetivo buscado es la protección del productor doméstico de la volatilidad del mercado mundial.

Esta particularidad genera un problema para la medición de la protección y para el consecuente análisis de liberalizador. Si en un país coexisten ambos pilares, el desmantelamiento completo de uno puede no tener efecto puesto que la protección del otro continúa en pie.

Se observa que productos con aranceles prohibitivos también reciben ayudas, resultando en una redundancia de protección. Esto que habla de una ineficiencia en cuanto a la protección dentro de cada país, también presenta problemas a la hora de la negociación ya que existiría una doble protección a vencer63. En algunos casos los precios administrados parecen proveer una ayuda doméstica, pero los mismos descansan en realidad en medidas de protección en frontera para que sean efectivos.

El modelo ATPSM intenta solucionar esto por medio de la creación de una especie de caja adicional llamada “ámbar titilante”. Allí se incluye la ayuda por encima de las medidas de acceso a mercado. Esto se transforma en equivalentes arancelarios ad-valorem que se adicionan al precio al productor. Este estudio fue desarrollado por Cornell University para el modelo ATPSM; el enfoque implica menores tasas de ayuda doméstica para la Unión Europea y los Estados Unidos.

Por lo tanto, la ayuda doméstica incorporada es únicamente aquella que excede a las medidas de protección en frontera. Toda reducción de este tipo de ayuda, tendrá como efecto hacer converger el precio doméstico al internacional más la protección. Como veremos, en general el impacto en este pilar será de menor magnitud. Aunque debe recalcarse que esta solución del modelo no es una

62 Esta es una medición mucho mas amplia que pretende resumir todos los apoyos (sea por protección en frontera, por pagos del gobierno, servicios recibidos o por sacrificios fiscales) netos de los pagos que recibe el productor. Se define como el valor de las transferencias brutas de los consumidores y contribuyentes para ayudar a los productores agrícolas provenientes de medidas de política agrícola, independientemente de su naturaleza. 63 En cierto sentido puede entenderse como la existencia de dos paredes que es necesario perforar para ingresar. Si se elimina una sola, todavía queda la segunda en pie impidiendo el acceso.


107

simplificación corriente, sino que apunta a un problema específico de las negociaciones.

Esta metodología tiene dos problemas en la práctica. La primera responde a la vinculación entre el precio domestico y el subsidio. Al ser un equivalente ad-valorem el subsidio se modifica con los cambios en los precios domésticos, los cuales a su vez están vinculados a los precios internacionales y a las medidas de protección en frontera. Consecuentemente, en el caso hipotético en que sólo se reducen los aranceles, tendríamos que el subsidio en términos absolutos al producto esta reduciéndose, cuando en realidad si el productor recibe una suma fija, la misma se mantiene y en términos de equivalente ad-valorem, resulta más relevante. Por lo tanto, el modelo tenderá a sobreestimar el impacto de la reducción de aranceles y subestimar el de la reducción de subsidios.

La segunda cuestión consiste en que la negociación sobre este y los otros pilares, se realiza sobre la base de las listas consolidadas y no sobre los niveles aplicados. En consecuencia podemos tener propuestas que plantean reducciones sobre los subsidios domésticos consolidados que en la práctica no implica modificación alguna de los aplicados.

Cuotas

La existencia de cuotas de importación es una forma de protección en frontera que permite el acceso de una cantidad delimitada de productos. Los países que imponen cuotas no prohíben totalmente la importación por encima de la cuota, sino que le imponen aranceles prohibitivos que hacen imposible la colocación del producto en dicho mercado64.

Dentro de la cuota, la importación está sujeta a aranceles menores o nulos. De aquí surgen dos tipos de aranceles: los aranceles in-quota, son aquellos aplicados a los productos que ingresan dentro de la cuota, y los aranceles out-quota, que son aquellos aplicados a los productos que ingresan por fuera de la cuota.

La existencia de estos aranceles diferenciados para un mismo producto, tienen la particularidad de crear rentas. Dado que un productor puede ingresar a un mercado con un arancel más bajo que el resto, y dado que el precio va estar fijado por el arancel out-quota, existe un área resultante de la diferencia entre el precio al que coloca su producción y al que la venden los otros proveedores que es capturada por el tenedor del derecho de uso de la cuota. Este aspecto resulta muy interesante de evaluar a la hora de hacer análisis de bienestar.

64 Como resultado de la negociación de la Ronda Uruguay del GATT las restricciones cuantitativas quedaron prohibidas en agricultura al ser transformadas en equivalentes arancelarios.


108

Dado que el precio doméstico es fijado por el arancel out-quota, cualquier modificación en el arancel in-quota únicamente modificará la renta generada dentro de la cuota, no existiendo ningún efecto real con respecto al consumo, la producción o a la importación. Según el nivel del arancel in-quota, la cuota será llenada en mayor o menor grado. Sin embargo, si la cuota no es totalmente cubierta, una modificación en el arancel in-quota podría modificar las magnitudes de importación y consumo dentro del país receptor.

El modelo ATPSM supone que las cuotas son completamente cubiertas, ergo, una reducción del arancel in-quota no tendrá ningún efecto real. Únicamente habrá un efecto sobre la renta de la cuota y en la recaudación aduanera del país importador. Adicionalmente, el modelo supone que la cuota no puede ser mayor que el actual nivel de importaciones del país, y dado que el arancel out-quota será el que fije el precio doméstico, una ampliación en las cuotas tampoco tendrá efectos reales. Solamente, se modificará la renta de la cuota65.

Para resumir, en el modelo ATPSM, una ampliación de cuota y una reducción de los aranceles in-quota, no tendrá impacto sobre los precios domésticos y consecuentemente, tampoco sobre la producción, exportación e importación. Como corolario, tampoco habrá efecto en el precio internacional, dado que no se alterarán las cantidades transadas ni producidas. Únicamente, genera una redistribución de las rentas de las cuotas.

65 El aspecto a considerar es que las cuotas bilaterales se asignan de acuerdo al comercio bilateral histórico.


109

Impacto de los pilares en el modelo ATPSM

En primer lugar, analizaremos el impacto que tiene sobre los precios internacionales la modificación de cada uno de los pilares.

Cuadro 5.1. Impacto en los precios internacionales Escenarios

A B C D E

Carne bovina 8,01 2,97 2,98 2,96 0,00

Carne ovina 15,14 0,18 0,18 0,19 0,00

Carne porcina 5,62 1,85 1,85 1,81 0,00

Carne aviar 9,68 0,86 0,86 0,85 0,00

Leche fresca 15,29 -0,01 -0,01 0,06 0,00

Leche concentrada 20,05 0,55 0,55 0,56 0,00

Manteca 14,93 14,64 14,64 14,61 0,00

Queso 15,34 4,53 4,53 4,55 0,00

Trigo 6,04 9,88 9,90 9,75 0,00

Arroz 3,72 0,39 0,39 0,34 0,00

Cebada 3,84 -0,23 -0,23 0,1 0,00

Maíz 7,11 1,00 0,99 0,68 0,00

Sorgo 2,20 0,12 0,12 0,09 0,00

Legumbres 3,72 0,00 0,00 0 0,00

Tomates 4,97 0,00 0,00 0,04 0,00

Raíces y tubérculos 4,17 0,00 0,00 0,01 0,00

Manzanas 6,94 0,00 0,00 0 0,00

Cítricos 2,89 0,26 0,01 0 0,00

Bananas 2,84 0,00 0,00 0,04 0,00

Otras frutas tropicales 7,82 0,00 0,00 0 0,00

Azúcar 11,59 3,73 3,73 3,72 0,00

Café verde 2,63 0,05 0,05 0 0,00

Café tostado 1,15 0,00 0,00 0 0,00

Café extractos 10,01 0,00 0,00 0 0,00

Cacao porotos 1,61 0,00 0,00 0 0,00

Cacao polvo 4,07 0,00 0,00 0 0,00

Cacao manteca 2,27 0,00 0,00 0 0,00

Chocolate 10,82 0,00 0,00 0 0,00

Té 6,47 0,00 0,00 0 0,00

Hojas de tabaco 5,45 0,63 0,00 0,63 0,00

Cigarros 3,43 0,00 0,00 0 0,00

Cigarrillos 2,40 0,00 0,00 0 0,00

Otras manuf, De tabaco 19,22 0,00 0,00 0 0,00

Oleaginosas 3,99 -0,08 -0,08 0,44 0,00

Linters de algodón 3,85 1,37 1,37 1,32 0,00


110

Cuadro 5.1. Impacto en los precios internacionales Escenarios

A B C D E

Aceites vegetales 10,37 1,36 1,36 1,31 0,00

En general, los impactos sobre los precios internacionales a partir de la eliminación de los aranceles out-quota resultan más fuertes que los referidos a las ayudas, tanto domésticas como a la exportación. Inclusive en algunos casos, los mismos cambian de signo, como resulta en el caso de las oleaginosas.

Es necesario recordar que no debe considerarse la suma de todos los pilares como el impacto global de las medidas. Puede haber efectos contrarios entre las medidas de acceso a mercados y las referentes a subsidios. Debido a que no sólo existen diferencias en cuanto a los niveles de ayuda, sino que además existen productos que directamente no reciben este tipo de beneficios, la reducción de la totalidad de las ayudas genera cambios importantes en los precios relativos que alteran sustancialmente la composición de la demanda y de la oferta de exportaciones, lo cual lleva a que existan efectos contrarios en el producto sujeto a reducción de ayudas, que pueden llegar a revertir el efecto positivo provocado por la reducción de las ayudas.

Existen casos interesantes para destacar. Por ejemplo en el trigo, el impacto de las reducciones en las ayudas resulta muy fuerte en comparación con lo referente al acceso a mercados. También es destacable lo que ocurre con la manteca y el queso en donde, si bien el efecto es menor, es aún relevante. Algo similar ocurre con las carnes bovina y el azúcar. Esto es un reflejo del grado de distorsión que existe en estos mercados y cómo la eliminación de las ayudas tendría un efecto positivo sobre el precio internacional. En el resto de los productos los impactos son poco relevantes. Se observa un efecto marginal a favor de la opción “C” que implica una eliminación más amplia de los subsidios a la producción.

En el último escenario, como se anticipó, dado que no varían las cantidades transadas y producidas por ampliación de las cuotas y reducción de los aranceles in-quota, tampoco hay efectos en el precio internacional.

Ahora nos centraremos en los efectos que los distintos escenarios tienen para nuestro país, sobre la producción, el volumen y los ingresos por exportación, y el bienestar. En el cuadro 5.2 se aprecia el efecto de los escenarios sobre el volumen de producción argentina.

Cuadro 5.2.Impactos en la producción (en toneladas) Inicial A B C D E

Carne bovina 2.683.168 2.729.252 1,72% 2.702.676 0,73% 2.702.677 0,73% 2.702.727 0,73% 2.683.168 0,00%

Carne ovina 50.000 51.015 2,03% 50.022 0,04% 50.022 0,04% 50.023 0,05% 50.000 0,00%

Carne porcina 213.965 206.160 -3,65% 215.286 0,62% 215.286 0,62% 215.324 0,64% 213.965 0,00%

Carne aviar 1.000.260 998.570 -0,17% 1.001.313 0,11% 1.001.311 0,11% 1.001.403 0,11% 1.000.260 0,00%


111

Cuadro 5.2.Impactos en la producción (en toneladas) Inicial A B C D E

Leche fresca 9.932.655 10.151.530 2,20% 9.925.448 -0,07% 9.925.446 -0,07% 9.927.291 -0,05% 9.932.655 0,00%

Leche concentrada 246.063 257.890 4,81% 269.443 9,50% 269.442 9,50% 269.222 9,41% 246.063 0,00%

Manteca 60.000 61.094 1,82% 62.103 3,51% 62.103 3,51% 62.081 3,47% 60.000 0,00%

Queso 468.000 474.844 1,46% 481.077 2,79% 481.077 2,79% 481.038 2,79% 468.000 0,00%

Trigo 16.146.620 16.690.149 3,37% 17.006.286 5,32% 17.007.905 5,33% 16.991.732 5,23% 16.146.620 0,00%

Arroz 430.328 438.811 1,97% 430.431 0,02% 430.430 0,02% 430.316 0,00% 430.328 0,00%

Cebada 717.090 716.613 -0,07% 715.037 -0,29% 715.038 -0,29% 716.659 -0,06% 717.090 0,00%

Maíz 16.816.980 17.458.230 3,81% 16.900.464 0,50% 16.900.337 0,50% 16.869.201 0,31% 16.816.980 0,00%

Sorgo 3.350.513 3.384.861 1,03% 3.346.276 -0,13% 3.346.271 -0,13% 3.346.387 -0,12% 3.350.513 0,00%

Legumbres 356.257 356.257 0,00% 356.257 0,00% 356.257 0,00% 356.257 0,00% 356.257 0,00%

Tomates 675.193 626.699 -7,18% 675.193 0,00% 675.219 0,00% 675.535 0,05% 675.193 0,00%

Raíces y tubérculos 2.644.728 2.664.782 0,76% 2.644.728 0,00% 2.644.728 0,00% 2.644.814 0,00% 2.644.728 0,00%

Manzanas 1.346.876 1.396.063 3,65% 1.346.876 0,00% 1.346.876 0,00% 1.346.876 0,00% 1.346.876 0,00%

Cítricos 2.614.557 2.695.080 3,08% 2.624.048 0,36% 2.614.751 0,01% 2.614.557 0,00% 2.614.557 0,00%

Bananas 175.000 167.755 -4,14% 175.000 0,00% 175.000 0,00% 175.030 0,02% 175.000 0,00%

Otras frutas tropicales 136.150 133.863 -1,68% 136.150 0,00% 136.150 0,00% 136.150 0,00% 136.150 0,00%

Azúcar 1.530.000 1.605.587 4,94% 1.555.466 1,66% 1.555.475 1,67% 1.555.395 1,66% 1.530.000 0,00%

Café verde - - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00%

Café tostado 43 43 0,23% 43 0,00% 43 0,00% 43 0,00% 43 0,00%

Café extractos - - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00%

Cacao porotos - - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00%

Cacao polvo 3.997 3.830 -4,18% 3.997 0,00% 3.997 0,00% 3.997 0,00% 3.997 0,00%

Cacao manteca 3.544 3.391 -4,31% 3.544 0,00% 3.544 0,00% 3.544 0,00% 3.544 0,00%

Chocolate 75.000 77.188 2,92% 75.000 0,00% 75.000 0,00% 75.000 0,00% 75.000 0,00%

Té 51.894 52.363 0,90% 51.894 0,00% 51.894 0,00% 51.894 0,00% 51.894 0,00%

Hojas de tabaco 114.509 115.683 1,03% 114.653 0,13% 114.509 0,00% 114.653 0,13% 114.509 0,00%

Cigarros - - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00%

Cigarrillos 35.000 35.167 0,48% 35.000 0,00% 35.000 0,00% 35.000 0,00% 35.000 0,00%

Otras manuf. De tabaco 1.488 1.545 3,84% 1.488 0,00% 1.488 0,00% 1.488 0,00% 1.488 0,00%

Oleaginosas 26.928.611 27.186.543 0,96% 26.969.682 0,15% 26.969.818 0,15% 26.932.828 0,02% 26.928.611 0,00%

Linters de algodón 125.000 126.519 1,21% 126.173 0,94% 126.175 0,94% 126.251 1,00% 125.000 0,00%

Aceites vegetales 5.367.587

5.581.792

3,99%

5.396.976

0,55%

5.396.975

0,55%

5.396.650

0,54%

5.367.587

0,00%

La reducción de la protección en frontera tiene efectos importantes sobre la producción. Cabe destacarse la reducción en la producción de carnes porcinas (7%), bananas (4%) y tomates (3%). En sentido contrario, los productos lácteos, los aceites y el azúcar lideran los incrementos.

También hay que destacar que el impacto sobre las producciones de trigo y lácteos a raíz de las reducciones en las ayudas, supera el efecto que provoca la caída de los aranceles. En otros productos el impacto se invierte, por ejemplo en la producción de carne porcina. La eliminación de ayudas tendría un impacto


112

positivo sobre la producción argentina en comparación con lo que ocurre con la reducción de aranceles.

Por el contrario, el caso de la cebada y el sorgo (si bien de menor magnitud), la reducción de ayudas produciría una caída de la producción respecto de lo que ocurre con la reducción arancelaria.

Este juego de efectos obedece a la forma en que actúan las elasticidades cruzadas entre los bienes. En el caso del trigo, la reducción de las ayudas a este cereal hace que el su precio, posiblemente más distorsionado, se eleve por encima del precio de la cebada y del sorgo. Es decir, dado que las ayudas no son uniformes para todos los productos, tampoco lo serán los impactos.

En el cuadro 5.3 puede verse el efecto de cada escenario sobre las cantidades exportadas por el sector agroalimentario argentino. Los resultados acompañan lo que ocurre con la producción.

Cuadro 5.3. Impacto en las exportaciones (en toneladas)

Inicial A B C D E

Carne bovina

197.573 328.676 66,36% 245.319 24,17% 245.327 24,17% 245.101 24,06% 197.573 0,00%

Carne ovina

1.331 3.379 153,82% 1.332 0,05% 1.332 0,05% 1.332 0,05% 1.331 0,00%

Carne porcina

7 7 -4,12% 7 0,74% 7 0,74% 7 0,74% 7 0,00%

Carne aviar

16.366 16.339 -0,17% 16.384 0,11% 16.384 0,11% 16.385 0,11% 16.366 0,00%

Leche fresca

24.450 247.587 912,64% 24.432 -0,07% 24.432 -0,07% 24.436 -0,05% 24.450 0,00%

Leche concentrada

98.418 117.399 19,29% 121.767 23,72% 121.767 23,72% 121.551 23,51% 98.418 0,00%

Manteca

4.440 11.867 167,24% 12.956 191,78% 12.956 191,78% 12.922 191,01% 4.440 0,00%

Queso

22.986 53.141 131,19% 41.659 81,24% 41.659 81,24% 41.675 81,31% 22.986 0,00%

Trigo

11.412.990 12.034.708 5,45%12.416.329 8,79%12.418.229 8,81%12.399.749 8,65%11.412.990 0,00%

Arroz

408.747 416.806 1,97% 408.845 0,02% 408.844 0,02% 408.736 0,00% 408.747 0,00%

Cebada

36.751 36.726 -0,07% 36.646 -0,29% 36.646 -0,29% 36.729 -0,06% 36.751 0,00%

Maíz

11.124.674 11.896.047 6,93%11.200.739 0,68%11.200.571 0,68%11.160.517 0,32%11.124.674 0,00%

Sorgo

824.507 855.907 3,81% 823.464 -0,13% 823.463 -0,13% 823.491 -0,12% 824.507 0,00%

Legumbres

261.431 261.431 0,00% 261.431 0,00% 261.431 0,00% 261.431 0,00% 261.431 0,00%

Tomates

1.437 1.334 -7,19% 1.437 0,00% 1.437 0,00% 1.438 0,05% 1.437 0,00%

Raíces y tubérculos

47.235 92.343 95,50% 47.235 0,00% 47.235 0,00% 47.237 0,00% 47.235 0,00%

Manzanas

317.407 407.760 28,47% 317.407 0,00% 317.407 0,00% 317.407 0,00% 317.407 0,00%

Cítricos

302.919 390.646 28,96% 304.018 0,36% 302.941 0,01% 302.919 0,00% 302.919 0,00%

Bananas

428 411 -4,15% 428 0,00% 428 0,00% 428 0,02% 428 0,00%

Otras frutas tropicales

459 451 -1,68% 459 0,00% 459 0,00% 459 0,00% 459 0,00%

Azúcar

169.359 287.733 69,90% 207.991 22,81% 208.006 22,82% 207.863 22,74% 169.359 0,00%

Café verde

- 0 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00%

Café tostado

43 43 0,23% 43 0,00% 43 0,00% 43 0,00% 43 0,00%

Café extractos

- 0 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00%


113

Cuadro 5.3. Impacto en las exportaciones (en toneladas)

Inicial A B C D E

Cacao porotos

- 0 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00%

Cacao polvo

4 4 -5,41% 4 0,00% 4 0,00% 4 0,00% 4 0,00%

Cacao manteca

- - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00%

Chocolate

23.723 24.415 2,92% 23.723 0,00% 23.723 0,00% 23.723 0,00% 23.723 0,00%

Té

43.147 43.537 0,90% 43.147 0,00% 43.147 0,00% 43.147 0,00% 43.147 0,00%

Hojas de tabaco

64.479 65.140 1,03% 64.560 0,13% 64.478 0,00% 64.560 0,13% 64.479 0,00%

Cigarros

- 0 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00%

Cigarrillos

1.688 1.949 15,44% 1.688 0,00% 1.688 0,00% 1.688 0,00% 1.688 0,00%

Otras manuf. De tabaco

1.488 1.545 3,85% 1.488 0,00% 1.488 0,00% 1.488 0,00% 1.488 0,00%

Oleaginosas

4.943.246 5.493.493 11,13% 4.950.786 0,15% 4.950.811 0,15% 4.944.021 0,02% 4.943.246 0,00%

Linters de algodón

63.723 64.497 1,22% 64.321 0,94% 64.322 0,94% 64.361 1,00% 63.723 0,00%

Aceites vegetales 4.060.380 4.376.894 7,80% 4.086.725 0,65% 4.086.724 0,65% 4.086.231 0,64% 4.060.380 0,00%

Nuevamente, las exportaciones de trigo resultan claramente superiores en el caso de la eliminación de subsidios a la producción y a la exportación. Lo mismo ocurre con los productos lácteos. En el caso del azúcar, si bien el impacto de la eliminación de subsidios es menor, no es despreciable. Tampoco es menor lo que acontece con las exportaciones de carne bovina.

Dentro de los lácteos, la leche fresca acusa un fuerte impacto en relación con los aranceles, mientras que el efecto de las ayudas resulta insignificante. Cabe una salvedad: la leche fresca no es completamente transable y por lo tanto, el impacto sobre sus exportaciones puede conducirnos a conclusiones erróneas. En general se observan mayores subsidios a la producción (y/o exportación) de productos lácteos, que a la de la leche fresca, de ahí las diferencias de impactos.

Adicionalmente, puede resultar interesante ver qué ocurre con los ingresos por exportaciones medidos en dólares, es decir, observar los efectos conjuntos de cantidad y precio.

Cuadro 5.4. Impacto en los ingresos por exportaciones (en millones de US$)

Inicial A B C D E

Carne bovina 454,4 816,5 79,68% 581,0 27,86% 581,0 27,86% 580,4 27,72% 454,4 0,00%

Carne ovina 3,6 10,4 192,25% 3,6 0,22% 3,6 0,22% 3,6 0,23% 3,6 0,00%

Carne porcina 0,0 0,0 1,21% 0,0 2,57% 0,0 2,57% 0,0 2,55% 0,0 0,00%

Carne aviar 29,2 31,9 9,49% 29,5 0,97% 29,5 0,97% 29,5 0,96% 29,2 0,00%

Leche fresca 7,5 87,5 1067,50% 7,5 -0,08% 7,5 -0,08% 7,5 0,00% 7,5 0,00%

Leche concentrada 212,5 304,3 43,21% 264,4 24,40% 264,4 24,40% 263,9 24,20% 212,5 0,00%

Manteca 11,7 36,0 207,15% 39,2 234,48% 39,2 234,48% 39,1 233,52% 11,7 0,00%

Queso 86,5 230,7 166,65% 163,9 89,45% 163,9 89,45% 164,0 89,56% 86,5 0,00%


114

Cuadro 5.4. Impacto en los ingresos por exportaciones (en millones de US$)

Inicial A B C D E

Trigo 1.925,9 2.153,5 11,81% 2.302,3 19,54% 2.303,0 19,58% 2.296,4 19,24% 1.925,9 0,00%

Arroz 147,1 155,6 5,76% 147,7 0,41% 147,7 0,41% 147,6 0,34% 147,1 0,00%

Cebada 5,3 5,5 3,77% 5,3 -0,51% 5,3 -0,51% 5,3 0,04% 5,3 0,00%

Maíz 1.630,9 1.868,0 14,54% 1.658,4 1,69% 1.658,3 1,68% 1.647,2 1,00% 1.630,9 0,00%

Sorgo 109,4 116,1 6,09% 109,4 -0,01% 109,4 -0,01% 109,4 -0,03% 109,4 0,00%

Legumbres 84,9 88,0 3,72% 84,9 0,00% 84,9 0,00% 84,9 0,00% 84,9 0,00%

Tomates 0,9 0,9 -2,57% 0,9 0,00% 0,9 0,01% 0,9 0,09% 0,9 0,00%

Raíces y tubérculos 7,7 15,6 103,64% 7,7 0,00% 7,7 0,00% 7,7 0,01% 7,7 0,00%

Manzanas 412,9 567,2 37,38% 412,9 0,00% 412,9 0,00% 412,9 0,00% 412,9 0,00%

Cítricos 168,6 223,7 32,68% 169,6 0,62% 168,6 0,01% 168,6 0,00% 168,6 0,00%

Bananas 0,1 0,1 -1,43% 0,1 0,00% 0,1 0,00% 0,1 0,05% 0,1 0,00%

Ot. frutas trop. 0,3 0,3 6,01% 0,3 0,00% 0,3 0,00% 0,3 0,00% 0,3 0,00%

Azúcar 46,3 87,9 89,59% 59,0 27,40% 59,0 27,41% 59,0 27,30% 46,3 0,00%

Café verde - 0,0 0,00% 0,0 0,00% 0,0 0,00% - 0,00% - 0,00%

Café tostado 0,2 0,2 1,38% 0,2 0,00% 0,2 0,00% 0,2 0,00% 0,2 0,00%

Café extractos - 0,0 0,00% 0,0 0,00% 0,0 0,00% - 0,00% - 0,00%

Cacao porotos - 0,0 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00%

Cacao polvo 0,0 0,0 -1,45% 0,0 0,00% 0,0 0,00% 0,0 0,00% 0,0 0,00%

Cacao manteca - - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00%

Chocolate 83,6 95,4 14,05% 83,6 0,00% 83,6 0,00% 83,6 0,00% 83,6 0,00%

Té 87,6 94,1 7,43% 87,6 0,00% 87,6 0,00% 87,6 0,00% 87,6 0,00%

Hojas de tabaco 228,2 243,1 6,54% 229,9 0,76% 228,2 0,00% 229,9 0,75% 228,2 0,00%

Cigarros - 0,0 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00% - 0,00%

Cigarrillos 27,2 32,1 18,21% 27,2 0,00% 27,2 0,00% 27,2 0,00% 27,2 0,00%

Ot. manuf. tabaco 9,3 11,5 23,80% 9,3 0,00% 9,3 0,00% 9,3 0,00% 9,3 0,00%

Oleaginosas 1.422,4 1.643,9 15,57% 1.423,4 0,07% 1.423,4 0,07% 1.416,4 -0,42% 1.422,4 0,00%

Linters de algodón 94,6 99,4 5,11% 96,8 2,32% 96,8 2,32% 96,8 2,33% 94,6 0,00%

Aceites vegetales 2.750,0 3.271,7 18,97% 2.805,5 2,02% 2.805,5 2,02% 2.803,7 1,95% 2.750,0 0,00%

TOTALES 10.048 12.291 22,3% 10.811 7,6% 10.809 7,6% 10.783 7,3% 10.049 0,0%

Una vez más, los impactos están en línea con lo que ocurre con las cantidades exportadas. El mayor efecto sobre el valor total de las exportaciones surge del escenario de reducción de aranceles, con un incremento del 22% de los envíos. Sin embargo no es desdeñable la incidencia de la caída en las ayudas, con un impacto del 7,5% sobre las ventas externas.

Por último, se analiza lo que acontece con el bienestar económico de Argentina (cuadro 5.5). Todos los escenarios implican un incremento de éste, aunque existen diferencias significativas entre unos y otros.


115

El escenario A ofrece el menor efecto positivo; la recaudación impositiva cae (no hay aranceles) y el excedente del consumidor se reduce debido al incremento de los precios internacionales y domésticos.

En los restantes escenarios, el bienestar resulta más elevado. Ello se explica en gran medida porque no se produce una reducción considerable de la recaudación fiscal; ésta cae únicamente por la disminución de las cantidades importadas.

En el escenario de ampliación de cuotas, dado que no hay variaciones en los precios domésticos, tampoco ocurren cambios en el excedente del consumidor. No obstante, sí ocurre una modificación en el excedente del productor ocasionado por la reducción del arancel in-quota y la ampliación de las cuotas. Ello permite una mayor diferencia entre el precio al que coloca y el precio al que no colaría la producción.

Cuadro 5.5. Impacto en el bienestar (en dólares)

A B C D E Cambio en el ingreso del gobierno

(95.588.013) (4.114.648) (3.144.765) (1.738.049) -

Excedente consumidor (1.590.418.203) (416.198.969) (411.916.646) (386.756.044) -

Excedente productor 1.827.838.993 696.497.227 690.898.617 651.741.143 209.358.686

Cambio en el bienestar 141.832.776 276.183.611 275.837.206 263.247.051 209.358.686

Si comparamos, en lo que respecta a excedente del productor y consumidor y del gobierno, los valores del cuadro anterior con los consignados en el cuadro 4.7 del capítulo previo, se observa que los resultados de la propuesta de liberalización total66 se aproximan a los del escenario A, sólo que gran parte del incremento del bienestar de aquélla provendría de la reducción de las ayudas distorsivas (nótese que el cambio de bienestar en el escenario A, es algo menos de la mitad del que se obtiene con la alternativa liberalizadora).

De lo analizado pueden desprenderse conclusiones preliminares con respecto a los pilares sobre los cuales nuestro país debería centrar su atención a la hora de la negociación y sobre aquellos en los que puede hacer concesiones con el objetivo de obtener ventajas en otros.

A modo de resumen, el siguiente cuadro sintetiza la posición argentina “ideal”. En los productos donde la ganancia en la exportación supera el 5% se define una posición “demandante”, cuando la ganancia resulta menor, la posición pasa a ser “negociadora”.

Acceso a Mercados Ayudas

Carne bovina Demandante Demandante

Carne ovina Demandante Negociadora

Carne porcina Negociadora Negociadora

66 Cambio en el ingreso del gobierno: US$ -95.588.013; cambio en el excedente del consumidor: US$ -1.960.961.887; cambio en el excedente del productor: US$ 2.508.236.239; cambio en el bienestar: US$ 451.686.339


116

Acceso a Mercados Ayudas

Carne aviar Negociadora Negociadora

Leche fresca Demandante Negociadora

Leche concentrada Demandante Demandante

Manteca Demandante Demandante

Queso Demandante Demandante

Trigo Demandante Demandante

Arroz Negociadora Negociadora

Cebada Negociadora Negociadora

Maíz Demandante Negociadora

Sorgo Negociadora Negociadora

Legumbres Negociadora Negociadora

Tomates Negociadora Negociadora

Raíces y tubérculos Demandante Negociadora

Manzanas Demandante Negociadora

Cítricos Demandante Negociadora

Bananas Negociadora Negociadora

Otras frutas tropicales Negociador a Negociadora

Azúcar Demandante Demandante

Café verde Negociadora Negociadora

Café tostado Negociadora Negociadora

Café extractos Negociadora -

Cacao porotos Negociadora -

Cacao polvo Negociadora Negociadora

Cacao manteca Negociadora -

Chocolate Negociadora Negociadora

Té Negociadora Negociadora

Hojas de tabaco Negociadora Negociadora

Cigarros Negociadora Negociadora

Cigarrillos Demandante Negociadora

Otras manuf. De tabaco Negociadora Negociadora

Oleaginosas Demandante Negociadora

Linters de algodón Negociadora Negociadora

Aceites vegetales Demandante Negociadora


117

Capítulo 6

IMPACTOS SECTORIALES En este capítulo se analizará el comportamiento de cada uno de los mercados de bienes ante distintos escenarios de liberalización. Los mercados en cuestión fueron definidos de antemano en base al interés que despiertan los productos en cada uno de los países. Este ejercicio supone un análisis de equilibrio parcial que mostrará cuáles son los más distorsionados y, también, cuan concentrados están. Los mercados analizados fueron:

Carne bovina Carne ovina Leche en polvo Manteca Queso Trigo Arroz Maíz Cebada Manzanas Cítricos Azúcar Té Hojas de tabaco Linters de algodón Aceites vegetales y oleaginosas

Como ya se comentara, se plantearon tres escenarios: en primer lugar, se estableció la eliminación total de las distorsiones en cada uno de los bienes, manteniendo el resto de los mercados sin alteración; en segundo lugar, se supuso la reducción total de las ayudas (domésticas y a la exportación), pero sin alterar la protección en frontera; por último, se definió un escenario en el cual la eliminación de las distorsiones67 se restringió a los cinco primeros exportadores y a los cinco primeros importadores.

Cabe acotar, con respecto al tercer escenario, que algunos de los primeros cinco mercados importadores o exportadores correspondían a países no miembros de la OMC o del grupo de los menos adelantados. Como ellos están exentos de compromisos de reducción, se seleccionaron los países que continuaban en el ranking que sí podrían asumir tales compromisos.

Además, cuando entre los primeros cinco exportadores se encontraban países incluidos dentro de los primeros importadores, se los consideró una única vez y

67 Tanto los subsidios como los aranceles.


118

se eligió al que continuaba en el ranking hasta completar los 5 importadores o exportadores. Por lo tanto, en cada escenario son 10 países los que liberan su comercio.

Carne bovina

Siendo la Argentina el quinto productor y el noveno exportador mundial, y teniendo en consideración las ramificaciones sociales y económicas del sector, es importante evaluar lo que ocurriría en este mercado frente a la eliminación de distintas trabas.

Se efectuaron distintos intentos liberalizadores del mercado de carne bovina. En el tercer escenario de liberalización, el listado de países estuvo integrado por Estados Unidos, Nueva Zelanda, Australia, Canadá y la Unión Europea por el lado de los exportadores68, y Japón, Corea, Filipinas, Egipto y México por el lado de los importadores.

El impacto sería ampliamente positivo para la producción y el comercio argentinos. De acuerdo con el escenario, la producción de carne se expandiría entre un 1,85% y un 2,62%; el consumo caería entre un 4% y un 5,5%. El efecto conjunto genera que las exportaciones crezcan entre un 70% y un 98% según el escenario. El precio internacional se incrementaría entre un 7,61% y un 10,85% dependiendo de la opción.

Cabe destacar qué es lo que ocurre con otros sectores a nivel mundial. Los precios internacionales de los productos sustitutos se verían levemente reducidos (no más del 0,20%). Si bien la producción caería, en los países en donde antes se verificaba una gran protección a la carne bovina, ahora su precio resultaría menor, y por ende, aumentaría su consumo en desmedro de otros productos, lo que a su vez incrementaría los saldos exportables de los sustitutos (ahora relegados) en estos países, con la consecuente mayor oferta mundial. Por ejemplo, las exportaciones de carne de cerdo de la Unión Europea (primer exportador mundial), se expandirían el 8%. En otros casos, caería la demanda de importaciones debido a una sustitución por carne bovina, como ocurre en el caso de la carne ovina.

68 Es poco probable que se genere un acuerdo de este tipo sin que Argentina y Brasil participen asociados.

Cuadro 6.1 Carne bovina Unidad Inicial Full Light X-M

Producción t 2.683.168 2.753.404 2,62% 2.732.801 1,85% 2.736.225 1,98%

Consumo t 2.498.230 2.361.483 -5,47% 2.402.100 -3,85% 2.393.618 -4,19%

Exportaciones t 197.573 391.922 98,37% 330.702 67,38% 342.607 73,41%

Importaciones t 12.634 - -100,00% - -100,00% - -100,00% Ingresos exportaciones

US$ 454.421.689 999.254.416 119,90% 820.681.498 80,60% 848.000.304 86,61%

Precio internacional US$ 2.300 2.550 10,85% 2.482 7,90% 2.475 7,61%


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Carne ovina

La Argentina no es un importante consumidor, productor o exportador de carne ovina, sin embargo, dada su potencialidad, es interesante verificar lo que ocurriría en caso de liberalización sectorial.

En el escenario X-M, Australia, Nueva Zelanda, Uruguay, Estados Unidos y la India resultaron ser los exportadores, en tanto que la Unión Europea, Sudáfrica, México, Japón y los Emiratos Árabes Unidos fueron cinco importadores.

En los tres escenarios las exportaciones argentinas crecerían fuertemente, desde un 170% hasta un 260%, según el caso. Debe aclarase que la base de la cual se parte es extremadamente baja; incluso estas exportaciones son inferiores a la cuota de carne ovina que Argentina tiene asignada en la Unión Europea.

La producción reacciona tenuemente ante cambios incrementos del precio internacional de alrededor del 10%.

Es curioso que a pesar del menor incremento de precios internacional observado en el escenario X-M (liberalización de algunos países), Argentina incremente aún más sus exportaciones69. Esto obedecería al hecho de que los países a los cuales exportamos, sean los mismos que produjeron la liberalizaron de sus mercados.

Cuadro 6.2 Carne ovina

Unidad Inicial Full Light X-M

Producción t 50.000 51.073 2,15% 51.034 2,07% 51.270 2,54%

Consumo t 50.639 47.307 -6,58% 47.433 -6,33% 46.525 -8,13%

Exportaciones t 1.331 3.766 182,92% 3.601 170,50% 4.745 256,49%

Importaciones t 1.970 0 -100,00% - -100,00% - -100,00%

Ingresos exportaciones US$ 3.556.333 11.631.395 227,06% 11.091.001 211,87% 13.965.637 292,70%


Leche en polvo Argentina es uno de los principales exportadores de leche en polvo; el sector ha sido muy dinámico durante los últimos años, merced a las importantes inversiones realizadas en plantas procesadores. Por ende, interesa evaluar el impacto que tendría un proceso liberalizador. En el escenario X-M, los países exportadores seleccionados son la Unión Europea, Australia, Nueva Zelanda, Estados Unidos y Argentina; los importadores: México, Filipinas, Malasia, Brasil e Indonesia.

69 El modelo distribuye el comercio en términos bilaterales de acuerdo con el flujo existente, y sus proporciones son fijas. Es decir, no se altera la participación de un exportador dentro de las importaciones de otro país. Esto tiene como consecuencia que una reducción unilateral de aranceles en el país importador, no altera la participación de mercado del proveedor frente a otros competidores.


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Cuadro 6.3 Leche en polvo Unidad Inicial Full Light X-M

Producción t 246.063 285.862 16,17% 271.075 10,16% 268.158 8,98%

Consumo t 147.879 139.341 -5,77% 140.420 -5,04% 144.943 -1,99%

Exportaciones t 98.418 146.521 48,88% 130.655 32,76% 123.215 25,20%

Importaciones t 233 0 -100,00% 0 -100,00% 0 -100,00%

Ing. exportaciones US$

(miles) 212.499 389.641 83,36% 339.217 59,63% 287.354 35,23%


La producción argentina crecería hasta un 16% en el escenario de completa eliminación de las distorsiones. El consumo caería entre un 2% y un 6%, y las exportaciones aumentarían entre un 25% y un 49%, según el caso.

La suba de los precios internacionales, junto con el aumento del volumen de ventas externas, redundaría en un salto del valor exportado de entre el 35 y el 83%. En valores absolutos ello representa entre 50 y 150 millones de dólares70.

Comentemos lo que sucede con el resto de los productos lácteos. En primer lugar ocurre un aumento del precio internacional de la leche fresca debido al crecimiento de la demanda. Se produciría una sobreoferta de manteca, que es producida en simultáneo con leche en polvo, lo que generaría un caída de su precio internacional. Por último, el queso experimentaría una suba marginal de su precio debido a la menor producción debida al significativo incremento del precio de la leche en polvo.

Manteca

Argentina es una importante cuenca lechera, por lo tanto, nos interesa observar qué ocurriría en este mercado frente al relajamiento de las restricciones comerciales.

Antes de proseguir, debe reiterase una aclaración con respecto a la producción de manteca. Ésta, es un subproducto fabricado a partir de los residuos grasos de la producción de otros productos descremados. En general sólo se emplea leche fresca para preparar una fracción de la manteca elaborada.

Para el escenario X-M, los principales exportadores e importadores son: Nueva Zelanda, Unión Europea, Australia, República Checa y Uruguay para los primeros, y México, Marruecos, Egipto, Emiratos Árabes Unidos y Estados Unidos como los segundos.

Cuadro 6.4 Manteca Unidad Inicial Full Light X-M

70 Este efecto positivo debería ser ajustado por la erosión en la preferencia de acceso al mercado de Brasil. En la actualidad Brasil impone a estos productos un arancel del 27%; las exportaciones argentinas no pagan.


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Producción t 60.000 64.779 7,96% 62.964 4,94% 63.819 6,36%

Consumo t 55.666 41.357 -25,70% 47.023 -15,53% 44.179 -20,63%

Exportaciones t 4.440 23.422 427,47% 15.941 259,01% 19.639 342,29%

Importaciones t 106 - -100,00% 0 -100,00% 0 -100,00%



El impacto de la liberalización de este mercado sería importante para la Argentina. La producción crecería entre un 5% y un 8% según el escenario. El fuerte incremento de los precios domésticos, redundaría en una merma del consumo local de entre un 15% y un 25%.

Las exportaciones argentinas de manteca crecerían entre un 260% y 430%, que provocaría una mayor orientación exportadora de la industria, ya que la relación entre exportaciones y producción pasaría del 7% hasta un máximo de 36%. El aumento de los precios internacionales (entre 20 y 33%) sumado a la suba del volumen comercializado, haría crecer el valor exportado entre un 330% y un 600%.

Queso Estando la Argentina dentro de los diez primeros exportadores de queso y considerando el potencial del sector, analicemos los efectos de la liberalización en su comercio. Para el escenario X-M, los primeros exportadores mundiales incluyeron a la Unión Europea, Nueva Zelanda, Australia, Suiza y Estados Unidos por el lado de los exportadores, y los importadores fueron Japón, México, Corea, Filipinas y Canadá.

Cuadro 6.5 Queso Unidad Inicial Full Light X-M

Producción t 468.000 500.393 6,92% 505.331 7,98% 536.651 14,67%

Consumo t 452.966 402.465 -11,15% 420.799 -7,10% 391.274 -13,62%

Exportacio nes t 22.986 97.928 326,04% 84.531 267,75% 145.378 532,47%

Importaciones t 7.952 - -100,00% - -100,00% - -100,00%



Una vez más, la liberalización provocaría un fuerte impacto sobre el sector. Excepto el consumo local (cae entre un 7 y 14%), las demás variables crecerían significativamente en todos los escenarios.

El mayor efecto para Argentina se conseguiría con el escenario donde se liberan únicamente los mercados de los principales exportadores e importadores; en ese caso el volumen y el valor exportado crecería un 532% y un 663%, respectivamente. No obstante, este valor se reduce y hasta se revierte?, si se considera la pérdida de renta en la que incurren los exportadores al desaparecer perder sus preferencias en el mercado norteamericano.


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Considerando la totalidad de los escenarios, se observa un crecimiento de la relación exportaciones / producción en todos los casos, que pasa del 5% inicial al 27% en el mejor escenario para nuestro país. Algo semejante ocurre con los precios internacionales, lo que en conjunción con las restantes variables, provoca un incremento del valor absoluto de las exportaciones que va desde los 300 millones (hipótesis menos beneficiosa) hasta 600 millones de dólares (hipótesis de máxima).

En resumen, en todos los escenarios de liberalización, se aprecia un notable impacto sobre los mercados respectivos de los tres productos lácteos considerados. Desde ya que, dado que existen efectos cruzados negativos entre los productos, las simulaciones individuales pueden ser un indicador insuficiente para evaluar lo que ocurriría en toda la industria. Queda claro también, que el de los lácteos, es uno de los mercados más distorsionados dentro de los productos agroalimentarios.

Con estas salvedades, debe decirse que existen muy buenas oportunidades de crecimiento de la producción y exportaciones del sector. A título indicativo pueden considerarse las hipótesis de mínima de cada una de las simulaciones, y allí se observa cuál sería el impacto sobre todo el sector. Hecho el ejercicio, se concluye que las exportaciones de productos lácteos crecerían alrededor de 400 millones de dólares en caso de liberalizarse exclusivamente el comercio de estos productos.

Trigo

Argentina es el quinto exportador mundial de trigo y sus ventas constituyen uno de los principales rubros de nuestro comercio exterior; allí estriba la importancia de analizar el impacto de liberalizar su mercado.

El listado de los exportadores para el escenario X-M estaría integrado por Estados Unidos, Canadá, Unión Europea, Australia y Argentina; el de importadores lo conformarían Brasil, Japón, Egipto, Indonesia y Marruecos.

Cuadro 6.6 Trigo Unidad Inicial Full Light X-M

Producción t 16.146.620 17.602.512 9,02% 16.706.688 3,47% 17.252.120 6,85%

Consumo t 4.737.450 4.484.450 -5,34% 4.640.212 -2,05% 4.545.352 -4,05%

Exportaciones t 11.412.990 13.118.060 14,94% 12.066.476 5,73% 12.706.767 11,34%

Importaciones t 3.820 - -100,00% -100,00% - -100,00%

Ingresos exportaciones US$ 1.925.942.063 2.583.308.507 34,13% 2.166.930.501 12,51% 2.416.182.533 25,45%

Precio internacional US$ 169 197 16,70% 180 6,42% 190 12,68%

Por historia y tradición, el trigo es cereal que más protegen y subsidian los países que realizan estas prácticas. Por lo tanto, el impacto de la liberalización del mercado sobre los precios es muy fuerte, y Argentina sería uno de los países que capitaliza esta nueva situación.


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Según el escenario, la producción nacional crecería entre un 3,5% y un 9%. El volumen exportado aumentaría entre un 6 y un 15%, lo que combinado con los mayores precios, redundaría en un aumento del valor exportado que rondaría entre el 12 y el 34%, vale decir unos 600 millones de dólares adicionales en la mejor hipótesis.

El incremento de los precios internacionales del trigo no tendría mayores efectos sobre los del resto de los cereales; esta suba marginal incrementaría la producción argentina en una medida semejante. Respecto de las oleaginosas, su producción crecería ligeramente en este escenario. Ello obedecería a que la producción de soja, nuestro principal cultivo, tiene cierta complementariedad con la de trigo, debido a la existencia de un doble cultivo.

Arroz

Argentina no posee relevancia mundial como productor ni como exportador de arroz, pero tiene acceso preferencial (junto con Uruguay) al mercado de Brasil, uno de los principales importadores. Además, el cultivo tiene importancia regional en nuestro país. De allí su inclusión en el análisis.

Para el escenario X-M se consideraron a Tailandia, China, Estados Unidos, Pakistán y la India como exportadores, y a Indonesia, la Unión Europea, Nigeria, Filipinas y Brasil como principales importadores71.

Cuadro 6.7 Arroz Unidad Inicial Full Light X-M

Producción t 430.328 440.746 2,42% 439.960 2,24% 435.649 1,24%

Consumo t 37.284 37.301 0,05% 37.346 0,17% 36.982 -0,81%

Exportaciones t 408.747 418.644 2,42% 417.897 2,24% 413.802 1,24%

Importaciones t 15.704 15.198 -3,22% 15.283 -2,68% 15.135 -3,62%



En general, los impactos liberalizadores resultan muy moderados. La producción crecería como máximo un 2,5% y, curiosamente, el consumo permanecería casi inamovible, por lo tanto el crecimiento en las exportaciones resulta mínimo. Sumado al escaso incremento en el precio internacional, el valor exportado permanece casi inalterado. Cabe destacar que dado que los principales exportadores no subsidian su producción, el impacto internacional de la liberalización del comercio de este cereal es muy bajo.

La producción argentina de otros cereales no se ve afectada. Debe recordarse que dado que el arroz tiene ciertas instalaciones específicas, la sustitución del uso de las tierras entre arroz y otros cereales resulta muy baja, lo cual genera que el impacto cruzado sea inexistente.

71 En un escenario de eliminación de los picos arancelarios hay mercados (como Japón, Corea, etc.) que superarían a estos importadores.


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Cebada Si bien Argentina no es un importante productor ni exportador de este cereal, es preciso verificar el impacto liberalizador ya que nutre a la industria cervecera, y además, puede resultar interesante como oportunidad de diversificación productiva. Para el escenario de liberalización de países exportadores e importadores, se consideraron a la Unión Europea, Australia, Canadá, Estados Unidos y Turquía por el lado de los exportadores72 y; China, Japón, Marruecos, Israel y Jordania como principales importadores.

Cuadro 6.8 Cebada Unidad Inicial Full Light X-M

Producción t 717.090 729.071 1,67% 726.955 1,38% 717.090 0,00%

Consumo t 696.903 688.831 -1,16% 690.345 -0,94% 688.478 -1,21%

Exportaciones t 36.751 40.240 9,49% 37.257 1,38% 39.867 8,48%

Importaciones t 16.564 - -100,00% 647 -96,09% 11.254 -32,05%



Las consecuencias sobre la producción y las exportaciones argentinas son limitadas. Existiría un moderado crecimiento de las exportaciones, pero dado que el precio internacional varía poco, el efecto sobre el ingreso de divisas es mínimo. El impacto en el resto de los cereales resulta mínimo; prácticamente no ocurre sustitución alguna en la producción entre cereales. En este sentido el trigo, directo competidor por la tierra, apenas se ve afectado.

Maíz Argentina es el segundo exportador mundial de maíz (lugar en disputa con China). Entre Estados Unidos (principal exportador), China y Argentina, se reparten casi el 95% del mercado mundial de este cereal. Para el escenario de liberalización de exportadores e importadores se consideraron a Estados Unidos, Argentina, China, Hungría y Sudáfrica y como importadores, a Japón, Corea, México, Egipto y Taiwán.

Cuadro 6.9 Maíz Unidad Inicial Full Light X-M

Producción t 16.816.980 17.551.350 4,37% 17.465.925 3,86% 17.042.266 1,34%

Consumo t 5.700.603 5.504.352 -3,44% 5.526.858 -3,05% 5.642.496 -1,02%

Exportaciones t 11.124.674 12.046.996 8,29% 11.939.066 7,32% 11.399.769 2,47%

Importaciones t 8.297 - -100,00% - -100,00% - -100,00%

72 Turquía no es el quinto exportador, antes de este país están Rusia, Ucrania y Kazakistán. Pero dado que estos países no son miembros de la OMC, se los excluyó del estudio.


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Los impactos de la liberalización del comercio de este grano forrajero sobre Argentina son moderadamente significativos. La producción se incrementaría entre un 1,34% y un 4,37%. Sumado a la caída del consumo, generaría un incremento del volumen exportable entre un 2,50% y un 8,29%. Debido a que los principales importadores de maíz no son abastecidos por Argentina73, el impacto para nuestro mercado en el escenario X-M, es pequeño.

Como consecuencia del aumento de los precios internacionales, los ingresos por exportaciones de maíz argentino crecerían entre un 5% y un 16%, dependiendo del escenario.

Una fracción importante del maíz se emplea en la alimentación animal. Esto genera que existan impactos cruzados tanto sobre el resto de los forrajes como sobre la producción animal. Por ejemplo, el aumento del precio del maíz debido a una reducción de aranceles en países importadores, generaría una caída del precio doméstico europeo de maíz (por tomar un caso), lo que llevaría a un incremento en el uso de este grano para la alimentación animal. Por otro lado, aumentarían la producción y las exportaciones de carne que utilizan al maíz como insumo (principalmente carne porcina y aviar). Por caso, las exportaciones europeas de carne porcina se incrementarían un 27% de acuerdo con un escenario en particular.

Por lo tanto, la liberalización del comercio del maíz genera una caída en el precio internacional de la cebada forrajera, de la carne porcina, aviar e incluso de los productos lácteos. Esta es una consecuencia que debe tenerse en cuenta en relación con el maíz, el cual es insumo de otras producciones agropecuarias.

Manzana Argentina es el sexto exportador mundial de manzanas. Adicionalmente, su producción constituye una importante fuente de empleo para ciertas economías regionales, por ende resulta útil evaluar qué ocurriría si se liberalizara el comercio de este producto. Para el escenario de liberalización de exportadores e importadores, se tomaron a Estados Unidos, la Unión Europea, Chile, China y Nueva Zelanda como exportadores y a México, Canadá, Brasil, Taiwán y Malasia como importadores.

Cuadro 6.10 Manzana Unidad Inicial Full Light X-M

Producción t 1.346.876 1.396.103 3,65% 1.396.063 3,65% 1.374.271 2,03%

Consumo t 1.043.535 988.255 -5,30% 988.303 -5,29% 1.011.319 -3,09%

Exportaciones t 317.407 407.849 28,49% 407.760 28,47% 362.952 14,35%

73 El 50% de las exportaciones argentinas de maíz se destinan a mercados que no verían afectados sus niveles de protección en este mercado (Brasil, Unión Europea y América Latina).


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Importaciones t 14.066 0 -100,00% 0 -100,00% 0 -100,00%



La liberalización del comercio generaría impactos moderados sobre la producción argentina, que se incrementaría desde el 2% al 3,6%. El consumo caería entre un 3% y un 5%; esto generaría un aumento de entre un 14 y un 28% en el volumen exportado.

La escasa diferencia observada en los resultados de los escenarios de liberalización total y de eliminación de las ayudas, indicaría que para este mercado, es de mayor importancia obtener recortes en los apoyos (tanto a la producción como a la exportación) que reducción de la protección en frontera.

En el escenario X-M, debe tomarse en cuenta que Argentina cuenta con acceso libre al mercado de Brasil a diferencia de sus competidores que pagan el arancel externo común, en consecuencia se produciría una licuación de su preferencia.

La suma de los efectos sobre los precios y el volumen de exportación, provoca un incremento en el ingreso de divisas de entre el 18% y el 37%, lo que equivaldría a unos 150 millones de dólares adicionales en el escenario de máxima.

Cítricos Argentina es el séptimo exportador mundial de cítricos, y éstos son una producción muy importante a nivel regional, por lo tanto es necesario analizar el efecto potencial de la liberalización del mercado. Los países considerados para el escenario X-M fueron la Unión Europea, Estados Unidos, Sudáfrica, Turquía y Marruecos entre los exportadores y Japón, Canadá, Polonia, República Checa y Hong Kong por el lado de los importadores.

Cuadro 6.11 Cítricos Unidad Inicial Full Light X-M

Producción t 2.614.557 2.704.826 3,45% 2.695.080 3,08% 2.669.317 2,09%

Consumo t 2.332.010 2.300.761 -1,34% 2.304.434 -1,18% 2.311.373 -0,88%

Exportaciones t 302.919 404.064 33,39% 390.646 28,96% 357.944 18,17%

Importaciones t 20.372 - -100,00% - -100,00% - -100,00%



El impacto de la liberalización del comercio de cítricos es moderado al igual que en el caso del comercio de manzanas. El crecimiento de la producción se ubicaría entre el 2% y el 3,5%. Dado que el consumo decrece marginalmente, toda la producción adicional se destinaría a la exportación, la cual crece entre el 18% y el 33%. Esto hace que la relación exportaciones / producción se mantenga prácticamente constante.


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Los precios internacionales crecen suavemente generando que los ingresos de divisas por las ventas al exterior de cítricos crezcan entre un 20% y un 38%. Cabe aclarar que Israel, sexto exportador mundial y uno de los países que más subsidia la producción, quedó fuera de la liberalización en el escenario X-M, por lo tanto el efecto en este escenario es menor.

Azúcar

Si bien Argentina no tiene notoriedad como exportador de azúcar, su producción de azúcar tiene importancia en la generación de empleos y en el sostenimiento de sistemas productivos regionales. Se considera a este mercado como uno de los más distorsionados del espectro agroalimentario.

Para la simulación del escenario X-M, se consideró como exportadores a Brasil, la Unión Europea74, Tailandia, Australia y Cuba, en tanto que como importadores se incluyó a Indonesia, Japón, Corea, Estados Unidos y Malasia.

Cuadro 6.12 Azúcar Unidad Inicial Full Light X-M

Producción t 1.530.000 1.629.230 6,49% 1.606.066 4,97% 1.571.055 2,68%

Consumo t 1.362.223 1.305.579 -4,16% 1.318.875 -3,18% 1.338.654 -1,73%

Exportaciones t 169.359 323.652 91,10% 287.191 69,58% 232.401 37,22%

Importaciones t 1.582 - -100,00% - -100,00% - -100,00%



El impacto de la liberalización de este mercado sobre Argentina puede considerarse como fuerte. La producción crecería entre un 2,6 y un 6,5%; el consumo caería entre un 1,73% y un 4,16%. El efecto conjunto generaría un salto del volumen exportado de entre un 37 y un 91%.

El aumento de los precios internacionales que alcanzaría hasta un 14,7% en la hipótesis de máxima, en conjunto con el mayor volumen exportado, generaría un ingreso adicional de divisas entre un 45 y un 120% superior al nivel inicial.

Algodón Para la simulación X-M, no fue posible tomar a los cinco primeros exportadores de algodón tal como ocurre en la realidad, porque varios de estos países no son miembros de la OMC (Uzbekistán, Turkmenistán, Siria) o son menos desarrollados (Costa de Marfil, Malí). Por lo tanto, se consideraron como principales

74 Cabe destacar que la Unión Europea es también uno de los principales importadores, por lo que podría ubicársela dentro del grupo importador. Sin embargo, esta diferencia, a los efectos de la modelización, no tiene relevancia. Se destaca la conformación de un Grupo Especial en la OMC a solicitud de Brasil, Australia y Tailandia, debido a la importación de azúcar con acuerdos preferenciales y su reexportación por parte de la Unión Europea.


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exportadores a Australia, Estados Unidos, China, la Unión Europea y Pakistán, y como principales importadores, a Turquía, México, Indonesias, Tailandia y Corea.

Cuadro 6.13 Algodón Unidad Inicial Full Light X-M

Producción t 125.000 127.774 2,22% 127.125 1,70% 127.624 2,10%

Consumo t 69.408 69.164 -0,35% 69.261 -0,21% 68.982 -0,61%

Exportaciones t 63.723 65.137 2,22% 64.806 1,70% 65.061 2,10%

Importaciones t 8.131 6.528 -19,72% -100,00% -100,00%



El impacto de la liberalización resulta muy pobre para Argentina75 como consecuencia de que el precio internacional sube menos de un 4%; la producción crecería apenas un 2% en el escenario de máximo. Lo mismo sucedería con las exportaciones que en el escenario de máxima, aumentarían un 6%.

En cuanto al impacto cruzado con otros productos, ocurriría una caída marginal en el precio de las oleaginosas, como consecuencia del aumento de la oferta de aceites. En el escenario de máxima, la producción de oleaginosas de Argentina caería marginalmente a raíz de la sustitución de tierras y por la caída de precios.

Té Argentina es el octavo exportador mundial de té, y su actividad es de gran importancia en las economías del noreste argentino. Dado su coeficiente de apertura, puede decirse que es un sector completamente orientado a la exportación. Para la simulación X-M, se consideraron a Sri Lanka, China, Kenya, India e Indonesia como los exportadores, en tanto que la Unión Europea, Pakistán, Estados Unidos, Egipto y Japón fueron los principales importadores.

La liberalización sectorial en el comercio, prácticamente no tendría impacto sobre la producción argentina; y las exportaciones sólo crecerían por efecto de

75 Debido al incremento de los subsidios por parte de Estados Unidos, Brasil, apoyado por otros miembros, entre ellos Argentina, han iniciado un panel ante la OMC.

Cuadro 6.14 Té Unidad Inicial Full Light X-M

Producción t 51.894 52.363 0,90% 52.363 0,90% 52.083 0,36%

Consumo t 9.144 8.916 -2,49% 8.916 -2,49% 9.042 -1,12%

Exportaciones t 43.147 43.537 0,90% 43.537 0,90% 43.304 0,36%

Importaciones t 397 90 -77,34% 90 -77,34% 263 -33,79%




129

la reducción del consumo doméstico más que por el incremento de la producción. No se observan cambios importantes en ninguna variable. Posiblemente la razón sea que los principales productores tienen posiciones fuertes en los principales destinos, y adicionalmente, éstos no suelen poner demasiadas trabas para el ingreso del producto. Por lo tanto, la liberalización por parte de los importadores, no tiene un efecto significativo sobre el precio internacional.

Tabaco Argentina es el noveno exportador mundial de hojas de tabaco. Además, constituye una actividad de vital importancia para las economías del noreste y noroeste argentino. Los países considerados en la simulación X-M son: Brasil, Unión Europea, Estados Unidos, China y Turquía por el lado de los exportadores, y Japón, Indonesia, Egipto, Suiza y Filipinas por el lado de los importadores.

Cuadro 6.15 Tabaco Unidad Inicial Full Light X-M

Producción t 114.509 116.170 1,45% 116.026 1,32% 115.698 1,09%

Consumo t 53.000 51.424 -2,97% 51.591 -2,66% 51.545 -2,74%

Exportaciones t 64.479 65.414 1,45% 65.333 1,32% 65.148 1,09%

Importaciones t 2.970 668 -77,52% 898 -69,75% - -100,00%



El impacto de la liberalización para los distintos escenarios es bajo, tanto para la producción como para el consumo locales. Ello genera un incremento marginal del volumen exportado. Sucede, sin embargo, una suba moderada del precio internacional que genera que los ingresos por ventas al exterior crezcan en igual forma.

Cabe aclarar que la producción de hojas de tabaco está fuertemente ligada a la demanda de las compañías productoras de cigarrillos (en realidad a marcas). Por lo tanto, la producción de hoja se halla muy vinculada con la demanda de estas empresas; de allí que la posibilidad de expansión de la actividad internacional resulte muy limitada.

Por otro lado, la baja elasticidad de demanda de este bien, tampoco genera que caídas en el precio incrementen sensiblemente la demanda; además, dentro de este modelo no existe ningún sustituto cercano del tabaco, sea del lado de la oferta o la demanda.

Aceites y oleaginosas El complejo oleaginoso es el principal rubro de exportación argentino, no sólo agroalimentario, sino de toda la economía. Argentina es el cuarto exportador mundial de oleaginosas y el tercer exportador mundial de aceites (en el caso de la soja, el primero). Para el ejercicio de simulación de liberalización de los


130

principales exportadores e importadores, se tomó a Malasia, Indonesia, Argentina, Estados Unidos y Brasil por el lado de los exportadores, y a India, China, Unión Europea, Pakistán y Bangladesh por el lado de los importadores.

Cuadro 6.16 Oleaginosas Unidad Inicial Full Light X-M

Producción t 26.928.611 27.169.636 0,90% 27.171.679 0,90% 27.022.100 0,35%

Consumo t 22.237.520 21.790.978 -2,01% 21.785.238 -2,03% 22.083.450 -0,69%

Exportaciones t 4.943.246 5.378.665 8,81% 5.386.447 8,97% 4.960.408 0,35%

Importaciones t 252.155 6 -100,00% 6 -100,00% 21.758 -91,37%



Cuadro 6.17 Aceites Unidad Inicial Full Light X-M

Producción t 5.367.587 5.610.816 4,53% 5.581.776 3,99% 5.569.496 3,76%

Consumo t 1.327.519 1.187.828 -10,52% 1.204.878 -9,24% 1.211.992 -8,70%

Exportaciones t 4.060.380 4.422.988 8,93% 4.376.898 7,80% 4.357.505 7,32%

Importaciones t 20.312 0 -100,00% 0 -100,00% 0 -100,00%



Antes de continuar, debe aclararse que la base de datos del modelo carece de una relación insumo-producto entre los aceites y las oleaginosas. Esto provoca que, por ejemplo, crezca la producción de aceites mientras que el consumo y las importaciones de productos oleaginosos se reduce, lo cual supondría que nos hallamos frente a una industria en la cual se modifican los coeficientes de molturación a medida que aumenta la producción (conocido como economía de escala en la literatura económica, y no aplicable a este caso). En síntesis, el cambio de coeficientes sería atribuible a una variación del mix de aceites a raíz de la utilización de productos oleaginosos con mayor tenor graso.

El impacto de la liberalización sobre Argentina resulta moderado. Para los aceites, y según el escenario considerado, la producción aumentaría entre un 3,76% y un 4,53%, el consumo caería en mayor medida hasta algo más del 10%, lo que en conjunto haría crecer un 9% el volumen exportado, en la mejor hipótesis.

En el caso de las oleaginosas sin procesar, las consecuencias de la liberalización sobre las variables recién comentadas, serían mucho menores. El escenario X-M resulta el más neutral respecto del efecto sobre las exportaciones, debido a que los países que liberalizan su comercio son demandantes de aceites y en mucho menor medida de productos no procesados.

Comentarios finales El cuadro siguiente resume el cambio de situación argentina con posterioridad al proceso liberalizador, en relación con su posición en el ranking y a su participación de mercado, dentro de un conjunto de productos.


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Impacto en la posición exportadora y market share de Argentina

Situación inicial Mejor escenario

Posición Market share Posición Cambio Market share Cambio

Carne bovina 9 3,11% 7 Sube 4,97% Sube

Carne ovina 24 0,15% 26 Cae 0,40% Sube

Leche en polvo 5 4,62% 4 Sube 6,60% Sube

Queso 8 1,94% 4 Sube 9,08% Sube

Manteca 11 0,75% 8 Sube 2,93% Sube

Trigo 5 10,73% 4 Sube 10,69% Cae

Arroz 9 2,08% 11 Cae 1,86% Cae

Cebada 14 0,19% 16 Cae 0,19% Igual

Maíz 2 14,87% 3 Cae 13,43% Cae

Manzana 6 8,33% 5 Sube 5,40% Cae

Cítricos 7 4,47% 7 Igual 4,02% Cae

Azúcar 24 0,52% 18 Sube 0,88% Sube

Algodón 20 1,10% 21 Cae 1,12% Sube

Té 8 3,46% 8 Igual 3,39% Cae

Tabaco 9 3,19% 10 Cae 3,09% Cae

Aceites 3 15,13% 3 Igual 15,58% Sube

En la mayoría de los mercados considerados, Argentina mejora su posición, tanto en lo que se refiere a participación (en 8 de 16), como a su lugar en el ranking (en 7 de 16). Es destacable la mejora que en el mercado lácteo, en el cual nuestro país se ubicaría como uno de los primeros exportadores.

En algunos casos Argentina asciende de posición en el ranking, sin alterar su participación sustancialmente, por ejemplo en el mercado del trigo. Como vimos, éste se encuentra fuertemente distorsionado, y como consecuencia de la liberalización, la Unión Europea cae fuertemente tanto en el ranking como en su participación.

Para el caso del maíz, Argentina retrocede una posición en el ranking y su participación se reduce; pese a ello, sigue integrando el terceto de países que concentra el 93% de las exportaciones, junto con China (que ocupa el segundo lugar) y los Estados Unidos.

Es llamativo lo que sucede con la manzana, producto en el cual Argentina asciende en el ranking pero disminuye su participación. Si bien Israel cae por debajo de la Argentina como exportador de manzana, el resto de los competidores gana participación.

El cuadro siguiente compara el grado de concentración en cada mercado de un grupo de productos, antes y después de la liberalización total del comercio. Se aclara que aquí se supuso que el proceso es conjunto para todos los mercados, a


132

diferencia de la metodología que se venía siguiendo que postulaba liberalizar un mercado por vez. Fueron calculados el índice de concentración de Herfindhall, y la participación de los cinco primeros exportadores.

Impacto en la concentración de mercado

Inicial Liberalización

Herfindhall Participación primeros 5 Herfindhall Participación primeros 5

Carne bovina 13,01% 72,68% 10,18% 63,02%

Carne ovina 32,67% 86,60% 22,04% 73,31%

Carne porcina 19,35% 83,12% 15,54% 79,24%

Carne aviar 22,49% 87,30% 24,38% 85,74%

Leche fresca 10,50% 65,92% 11,36% 66,02%

Leche en polvo 16,99% 76,46% 15,89% 75,03%

Manteca 26,84% 86,96% 20,23% 77,57%

Queso 18,74% 78,45% 16,29% 74,32%

Trigo 16,55% 85,96% 14,53% 79,19%

Arroz 15,03% 78,10% 13,99% 76,75%

Cebada 33,75% 89,61% 37,88% 90,35%

Maíz 47,57% 97,23% 46,52% 96,19%

Sorgo 78,72% 99,51% 71,24% 97,16%

Legumbres 19,26% 76,60% 18,55% 75,50%

Tomates 15,29% 69,98% 9,78% 60,37%

Raíces y tubérculo s 13,79% 64,15% 16,62% 64,28%

Manzanas 10,22% 63,08% 17,93% 70,05%

Cítricos 10,26% 63,60% 7,74% 54,89%

Bananas 17,33% 81,59% 13,36% 70,91%

Otras frutas tropicales 6,78% 49,89% 5,16% 42,78%

Azúcar 10,00% 66,45% 9,32% 64,01%

Café verde 8,26% 53,98% 8,27% 54,00%

Café tostado 20,39% 81,45% 20,32% 81,25%

Café extractos 50,68% 96,10% 42,38% 91,42%

Cacao porotos 28,83% 88,20% 28,80% 88,21%

Cacao polvo 33,54% 71,04% 33,32% 82,23%

Cacao manteca 15,85% 77,18% 15,69% 77,03%

Chocolate 12,52% 63,65% 12,35% 63,43%

Té 11,83% 71,87% 11,88% 72,09% Hojas de tabaco

8,63% 57,35% 8,46% 56,77%

Cigarros 19,11% 79,65% 17,10% 76,47%

Cigarrillos 13,99% 62,22% 13,44% 60,90%

Otras manuf. De tabaco 19,95% 73,81% 19,96% 73,84%

Oleaginosas 27,17% 85,66% 26,24% 83,73%

Linters de algodón 8,80% 57,01% 8,67% 56,46%

Aceites vegetales 18,91% 79,53% 18,57% 79,41%


133

Se observa que la liberalización total disminuye la concentración en casi todos los mercados; los de frutas sufren las mayores alteraciones, con excepción del de manzanas que incrementa su concentración. Como ya comentáramos, ello es debido a la mayor expansión de los productores y exportadores no tradicionales.

Estos resultados permiten inferir que el mercado mundial de cada uno de estos productos, será menos sensible a las contingencias climáticas o cambios políticos que puedan acaecer en algunos países. Esto redundará en una mayor estabilidad de precios y de abastecimiento, objetivo este, demandado tanto por los productores como por los consumidores.


134

Capítulo 7

SEGURIDAD ALIMENTARIA Y OTROS ASPECTOS RELACIONADOS CON EL

COMERCIO

Descripción de la población rural argentina y la estructura productiva del sector Según datos provisionales del Censo Nacional de Población y Vivienda 2001, la población rural argentina alcanzaba ese año las 3.879.832 personas, alrededor del 10,7% de la total del país. Si bien la participación de la población rural sobre el total continúa en descenso, en términos absolutos, por primera vez desde el censo de 1947, ha crecido. Dado que todavía no hay datos definitivos con respecto a la estructura de la edad y el género sobre esa población, decidimos tomar la que corresponde a las personas que residen en las explotaciones agropecuarias de acuerdo con el Censo Nacional Agropecuario 198876.

76 El Censo Nacional Agropecuario 2002 se encuentra en este momento en etapa de procesamiento, por lo que todavía no hay datos al respecto.


135

FUENTE: Elaboración propia en base a INDEC

Cabe aclarar que la población que reside en las explotaciones agropecuarias es sólo una fracción de la población rural, ya que ésta incluye a las personas que viven en poblaciones con menos de 2000 habitantes.

Tomando lo anterior en consideración, el 27% de la población que habita en explotaciones agropecuarias tiene menos de 14 años, el 9% tiene más de 60 años, en tanto que el 41% son mujeres.

Con respecto a su relación de dependencia laboral, la estimación de la población ocupada, puede ser una Proxy de la población económicamente activa. El 63% de la población se encuentra con posibilidades de trabajar de acuerdo con su edad (es decir entre 14 y 60 años). Si excluimos de este grupo a las mujeres que son parientes del productor, o que residen en la explotación y no son parientes77, el 41% de la población de las explotaciones agropecuarias se encuentra relacionada en forma directa con la actividad productiva.

Por otro lado, según datos preliminares del Censo Nacional Agropecuario 2002, el tamaño medio de explotación agropecuaria alcanzaría las 582 hectáreas, superior a las 421 hectáreas, arrojadas por el Censo de 1988. Si bien este dato ocultaría una dispersión muy importante, al considerarse la superficie media en todas las provincias, se observó una tendencia semejante.

Estructura de las explotaciones agropecuarias por provincia y región Censo Nacional Agropecuario 2002 Censo Nacional Agropecuario 1988

77 Es decir parientes de empleados de las explotaciones agropecuarias.


136

Provincia Emprendimientos Superficie Tamaño medio Emprendimientos Superficie Tamaño

medio

Buenos Aires 50.928 25.688.253 504 75.531 27.282.510,1 361

Córdoba 25.791 12.439.240 482 40.817 13.724.885,5 336

Santa Fe 27.728 11.009.569 397 37.029 11.080.978,8 299

Entre Ríos 21.572 6.336.537 294 27.197 6.198.524,7 228

La Pampa 7.781 12.718.981 1.635 8.718 12.462.357,0 1.429

Región Pampeana 133.800 68.192.580 510 189.292 70.749.256 374

Catamarca 6.704 1.586.796 237 9.538 2.620.352,4 275

Jujuy 4.061 1.280.550 315 8.526 1.883.856,1 221

La Rioja 5.852 3.035.940 519 7.197 2.444.792,8 340

Salta 5.580 4.273.205 766 9.229 6.039.523,2 654

Santiago del Estero 10.762 5.357.188 498 21.122 4.836.613,8 229

Tucumán 9.602 1.137.614 118 16.571 1.564.376,6 94

Región Noroeste 42.561 16.671.293 392 72.183 19.389.515 269

Chaco 15.690 5.740.524 366 21.284 5.324.518,1 250

Corrientes 14.639 6.696.127 457 23.218 7.098.425,8 306

Formosa 8.986 5.147.194 573 12.181 4.221.132,2 347

Misiones 26.828 2.061.470 77 28.566 2.282.235,3 80

Región Noreste 66.143 19.645.315 297 85.249 18.926.311 222

Mendoza 27.146 5.300.418 195 35.221 5.278.442,4 150

San Juan 7.912 740.804 94 11.001 1.204.185,8 109

San Luis 4.210 5.368.131 1.275 6.962 6.053.557,1 870

Región Cuyo 39.268 11.409.353 291 53.184 12.536.185 236

Chubut 3.552 19.100.423 5.377 4.241 19.266.289,7 4.543

Neuquén 2.187 2.157.678 987 6.641 2.774.320,8 418

Río Negro 6.942 13.898.669 2.002 9.235 13.427.462,0 1.454

Santa Cruz 942 19.856.720 21.079 1.114 19.220.701,2 17.254

Tierra del Fuego 90 1.173.767 13.042 82 1.147.356,3 13.992

Región Patagónica 13.713 56.187.257 4.097 21.313 55.836.130 2.620

Total 295.485 172.105.798 582 421.221 177.437.398 421

NOTA: Emprendimientos se refiere a Explotaciones Agropecuarias con límites definidos. Superfic ie y tamaño medio expresado en hectáreas.

La descripción anterior omite la heterogeneidad que existe en el sector con respecto a la condición social y productiva de los agricultores. De acuerdo con la región que se considere, cambian notablemente los parámetros referidos a la estructura del sector, y varía de acuerdo con el tipo de producción78 que allí se desarrolla y, desde ya, con la distancia hasta los principales centros de demanda (poblaciones y puertos). Por ejemplo, en la región patagónica las explotaciones agropecuarias tienden a ser de mayor superficie debido a que en las mismas se

78 Condicionada, además, por las características agroecológicas de la región.


137

desarrolla principalmente la cría de ganado ovino lanero en forma extensiva. Asimismo, en la región del NOA, existe una combinación de ganadería extensiva (grandes explotaciones) con producciones agrícolas de menor extensión (cítricos, algodón, azúcar79).

En general, las producciones típicas de la región pampeana se realizan bajo patrones tecnológicos “state of the art”, sea en el uso de semillas, aplicación de agroquímicos y fertilizantes, como en el empleo de maquinaria y de sistemas de labranza y siembra. Esta región es comparable, tanto en términos tecnológicios como en productividad, a las principales áreas agrícolas de Estados Unidos, Canadá, etc. Como consecuencia de esta conformación, la producción regional está orientada hacia el mercado (tanto interno como de exportación), y la presencia de explotaciones de subsistencia es poco significativa.

Indicadores de uso de implementos e insumos

Año Fertilizantes

(kg/ha) Agroquímicos

(kg-l/ha) Tractores

(ha/tractor)

1984 2,25 s/d 849,29

1985 2,54 s/d 847,55

1986 2,00 s/d 767,56

1987 2,50 s/d 704,49

1988 2,59 s/d 643,57

1989 2,36 s/d 638,15

1990 2,34 s/d 644,15

1991 2,43 0,23 635,51

1992 3,41 0,27 635,48

1993 4,06 0,29 627,64

1994 5,88 0,34 623,79

1995 7,67 0,42 610,19

1996 10,16 0,57 620,38

1997 9,82 0,71 608,88

1998 8,49 0,76 601,09

1999 9,72 0,72 592,76

2000 10,15 0,84 591,18 NOTA: Elaboración propia en base a SAGPyA y FAO

En el resto de las regiones se observa una mayor presencia de explotaciones de subsistencia, aunque coexisten con otras explotaciones tecnificadas y orientadas al mercado relacionadas con determinados productos (vid en Cuyo, cítricos en el NOA y la Mesopotamia, manzanas y peras y frutales de carozo en Cuyo y en el Valle del Río Negro). El grupo de productores orientados al mercado es muy heterogéneo, existiendo toda clase de tamaños de explotación y de aplicación de paquetes tecnológicos.

79 Tanto el algodón como el azúcar tuvieron un incremento muy importante en la mecanización de la cosecha.


138

Respecto de los pequeños productores, las características de sus explotaciones agropecuarias hacen que destinen su producción al autoabastecimiento y en el mejor de los casos, que accedan a pequeños mercados de las poblaciones circundantes. La región del NEA (Corrientes, Misiones, Formosa y Chaco), es un claro exponente de la situación descripta.

Productores pobres y pequeños

Según el Proyecto de Desarrollo de Pequeños Productores Agropecuarios (PROINDER)80, el 38,7% de las explotaciones productivas es pobre81; si bien la dispersión geográfica es importante, en las provincias de Santa Fe, Tierra del Fuego y Santa Cruz se observan menores porcentajes, y máximos en La Rioja, Misiones y Santiago del Estero.

Por otro lado, dicho trabajo también calcula cuántas explotaciones minifundistas82 existen en el país, ese porcentaje alcanza al 46,88%. Nuevamente la dispersión en el país es elevada; en la región del NOA llega al 70%, en tanto que en las regiones pampeana y patagónica, en promedio, alcanza el 30%.

Régimen de tenencia de la tierra

Con respecto al régimen de tenencia de la tierra, durante los casi veinte años que median entre 1960 y 1988, hubo un marcado proceso de definición de los regímenes de propiedad de la tierra en explotaciones con límites definidos. En 1960, el 27% de la superficie se encontraba ocupada sin que existiera un régimen legal de tenencia; ese porcentaje cayó al 4% en 1988. Asimismo, el porcentaje “propiedad de la tierra” trepó del 59% en 1960 a 85% en 198883. Nuevamente, la dispersión regional resulta muy elevada y se observan extremos en la región del NEA y del NOA con porcentaje de ocupación del orden del 38%.

Por otro lado, tomando el criterio de clasificación anterior, en general y como es de esperar, la precariedad de la tenencia de la tierra en las explotaciones agropecuarias pobres es mayor. El 32% de las explotaciones agropecuarias pobres son de ocupación y sin límites definidos; nuevamente con importantes diferencias entre regiones, con un máximo en la región patagónica (60%) y un mínimo en la región pampeana (6%)

Pobreza rural

80 Tsakoumagkos, P., Soverna, S., Craviotti, C., “Campesinos y pequeños productores en las regiones agroeconómicas de la Argentina”, Dirección de Desarrollo Agropecuario, SAGPYA. 81 El trabajo recién citado, clasifica como explotación agropecuaria pobre aquella en la cual el productor dirige personalmente la explotación, no dispone de tractor, no contrata servicios de maquinaria y no emplea trabajo asalariado remunerado permanente. 82 Se consideran explotaciones minifundistas a aquellas unidades subfamiliares que permiten el trabajo de hasta dos hombres/año en forma permanente. 83 González, M. del Carmen, “Argentina: Situaciones problemáticas de tenencia de la tierra”, Dirección de Desarrollo Agropecuario, SAGPYA, Abril 2000.


139

Según datos del Censo Nacional de Población 1991, el 34% de la población rural tenía necesidades básicas insatisfechas (NBI) 84, pero en ciertas regiones superaba el 50% (NEA y NOA). En cualquier caso, resultaba superior al promedio de 16% de población urbana con NBI. Esta tendencia general muestra excepciones, particularmente en algunos departamentos de la región pampeana. Lo anterior supone que alrededor de 1.500.000 personas que habitan en el medio rural, tiene algún problema serio referido a sus condiciones de vida. Seguridad alimentaria

Argentina no presenta dificultades con respecto a la disponibilidad de alimentos. En tanto que los requerimientos calóricos diarios se estiman en 2.189 Kcal./día, el suministro de energía alimentaria se encontraba en 3.145 Kcal./día85 en 1997. Según estos guarismos, la disponibilidad alimentaria sería suficiente e incluso excedente, y adicionalmente, la dependencia de alimentos importados sería muy baja.

La existencia de grupos vulnerables con insuficiencias alimentarias indica, sin embargo, un serio problema de distribución. Por ejemplo, a nivel nacional, el 5,4% de los niños de 0 a 5 años tenía un peso menor a dos desvíos estándar de la media; este porcentaje se elevaba a 8,1% en la provincia de Chaco. Por otro lado, el 12,4% de los niños de esa edad sufría de retardo de crecimiento, es decir que su talla resultaba menor a 2 desvíos estándar de la talla media; en la provincia de Tucumán este porcentaje se elevaba al 19,8%.

Seguridad alimentaria, pobreza y comercio

El principal argumento a favor de la liberalización del comercio reside en existencia de las ventajas comparativas, que harían que el país se especialice en la producción de aquellos bienes o servicios que tienen menor costo relativo en comparación a otros países, con lo cual sería más atractivo para los inversores, y esto generaría una dinámica de desarrollo positiva, tanto a nivel interno como externo.

Sin embargo, las reformas comerciales conllevan efectos redistributivos y cambios en los precios, que hacen que algunos sectores de la sociedad se vean más afectados que otros. Evaluando el impacto de tal reforma sobre los distintos sectores de la sociedad, se podrán diseñar políticas que aseguren que el aumento del bienestar no se haga a expensas de los hogares más pobres.

Aun cuando las reformas favorezcan el incremento del bienestar, siempre hay un costo de ajuste, que dependerá entre otras cosas de la velocidad con que se

84 Hogares que tuvieran más de tres personas por cuarto (hacinamiento), habitaran en vivienda de tipo inconveniente (piezas de inquilinato, vivienda precaria), habitaran en viviendas sin retrete con descarga de agua, y tuvieran algún niño en edad escolar que no asistiera a la escuela. 85 FAO, Perfiles nutricionales de Argentina 2001.


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implemente, de las pérdidas de capital humano, etc. Los vínculos entre comercio y seguridad alimentaria son complejos y difíciles de medir. Intentaremos identificar cuáles son los principales factores a tener en cuenta, y analizaremos el impacto de una reforma en el comercio.

La FAO aceptó en 1996, en ocasión del World Food Summit, la siguiente definición de seguridad alimentaria: “cuando toda la gente tiene siempre, acceso físico y económico a alimento suficiente, seguro y nutritivo para satisfacer sus necesidades y preferencias alimentarias para una vida activa y saludable”. Esto, sin embargo, no garantiza el uso adecuado del alimento. Para una correcta nutrición también son importantes otros factores, como la salud y la educación.

La simpleza de la definición contrasta con la dificultad para medirla. En Díaz-Bonilla et al. (2000) se consideran cinco medidas como proxies de la seguridad alimentaria: producción de alimentos per cápita, relación entre exportaciones totales e importaciones de alimentos, calorías per cápita, proteínas per cápita y proporción de población no agrícola.

De aquí se desprende que mientras haya pobreza no habrá seguridad alimentaria, dado que la población no podrá acceder a las calorías y proteínas necesarias. Y aunque estas variables son importantes, no hay que perder de vista que niveles de consumo suficiente de calorías y/o proteínas per cápita, pueden coexistir con elevados niveles de pobreza, debido a una desigual distribución.

En el ámbito de cada hogar la seguridad alimentaria depende del ingreso del grupo familiar y de la disponibilidad de alimentos a nivel nacional.

El ingreso es lo que relaciona íntimamente a la seguridad alimentaria con la pobreza. Si los pobres reciben transferencias del gobierno el efecto del comercio en los ingresos del gobierno también tendrá impacto en la pobreza al mejorar o empeorar su presupuesto. Además hay que tener en cuenta que el ingreso del gobierno influye en los indicadores de pobreza que no dependen de éste, como la mortalidad infantil, la educación y la exclusión social.

Por otro lado, la disponibilidad a nivel nacional está determinada por dos componentes: la producción nacional y las importaciones netas. Las medidas comerciales, tanto las nacionales como las de otros países, influyen sobre estas dos componentes.


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Disponibilidad doméstica de alimento

Elaborado en base a “Trade Liberalization and Poverty: a Handbook”, McCulloch et al.

Existen tres posibles vías de transmisión entre el comercio y el ingreso de los hogares: los precios, el nivel de empleo y el retorno de los factores, y la posición fiscal del gobierno. Estos mecanismos no son prefectos, y algunos será más fuertes que otros, dependiendo de las características de cada país.

El impacto de modificaciones de los precios internacionales sobre los domésticos, dependerá de la estructura de las redes de distribución del país. Si los mercados del país no están integrados, los cambios en los precios al consumidor pueden diferir en las distintas regiones; por ejemplo pueden ser más fuertes en las áreas urbanas y más débiles en las rurales. Si existen aranceles elevados u otras barreras comerciales, o los costos de transporte tan altos que aíslan a los mercados nacionales, la transmisión será imperfecta.

Para establecer si el cambio en el precio internacional de un bien afecta a la pobreza, habrá que considerar si éste es consumido intensivamente o no por los pobres. Además, se analizará cómo funcionan los mecanismos de transmisión de precios para saber si es probable o no que el cambio llegue a los más desposeídos. Por las cuestiones enumeradas más arriba, la modificación podría no afectar el precio pagado en el mercado doméstico. Si no fuera así, entonces el gobierno deberá mitigar los efectos adversos.

COMERCIO

Disponibilidad Global Producción Nacional

Importaciones Netas

Disponibilidad Nacional


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Canales de transmisión de los efectos del comercio al ingreso

Elaborado en base a “Trade Liberalization and Poverty: a Handbook”, McCulloch et al.

El efecto sobre el empleo, salarios y la distribución del ingreso está muy relacionado con los efectos en el crecimiento. Aunque la relación entre pobreza y seguridad alimentaria es clara, analizar el impacto de la liberalización del comercio sobre la pobreza es complejo.

Es importante tener presente que la liberalización del comercio tendrá un efecto en el corto plazo y otro en el largo plazo. Hay que evaluar si es posible dar a los países una perspectiva de crecimiento de largo aliento, y oportunidad para mitigar eventuales efectos negativos sobre la pobreza en lo inmediato. Y no perder de vista que para los países en desarrollo resulta esencial que las políticas tengan efectos sobre el crecimiento de largo plazo antes que un incremento momentáneo del ingreso del país.

La posibilidad del lograr el crecimiento a largo plazo, se vincula con la relación entre liberalización y crecimiento, que como ya fuera dicho, es difícil de evaluar, porque no se conoce claramente la relación de causalidad entre apertura de la economía y crecimiento; vale decir, si es la apertura la que lleva al crecimiento o si las economías que crecen, tienden a abrirse por este hecho.

COMERCIO

Precios

Empleo Retorno de los factores Distribución del Ingreso

Ingresos del gobierno

Ingreso y consumo del hogar

Posibilidad de ayuda en caso de impactos negativos en la pobreza


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También resulta importante el papel que juega el gobierno, a través de medidas que mejoren la capacidad de aprovechamiento de las oportunidades creadas por la liberalización.

Varios estudios muestran que mayores oportunidades de comercio tiene consecuencias positivas sobre el crecimiento, en especial en el sector agrícola, que en los países en desarrollo tiene un gran efecto multiplicador sobre el resto de la economía. El crecimiento constante, por otra parte, se asocia con la reducción de la pobreza, y ésta, es determinante de la inseguridad alimentaria.

La posición fiscal del gobierno determinará la posibilidad de mitigar un eventual impacto negativo sobre la pobreza, provocada por la liberalización comercial.

Asimismo, el gobierno debe asegurar que no haya barreras sociales que impidan que los pobres obtengan beneficios de la liberalización. Las intervenciones específicas sobre el comercio internacional (subsidios a la exportación, cargas anti-dumping, requerimientos de contenido local, etc.), raramente benefician a los pobres, dado que éstos carecen del poder y de las herramientas necesarias para evitar que las transferencias o los beneficios sean capturados por otros grupos.

Metodología aplicada en “Multilateral Trade Liberalization and Poverty Reduction: Seven Country Applications”

Cuando se trata de elaborar estudios de impacto sobre la pobreza en varios países, en general se habla de efectos per cápita, acentuando el análisis por las consecuencias en las posibilidades de consumo. Por otro lado en algunos trabajos, por ejemplo en Hertel (2002), se mira la pobreza por el lado del ingreso, no del consumo.

El escenario que se examina en dicho trabajo es de eliminación completa de barreras arancelarias, de subsidios a la exportación agrícola y de cuotas textiles vigentes en 1997. O sea, no se consideran las barreras no arancelarias ni políticas agrícolas domésticas.

Una de las premisas más importantes del trabajo es que la relación entre comercio y pobreza pasa por los mercados de factores, por eso, se analizan los efectos de la liberalización sobre el retorno de los factores.

Sería ideal en este tipo de análisis, incorporar un conjunto desagregado de hogares a un modelo multiregional de equilibrio general y hacer las simulaciones. Pero esto no es posible por el momento. El análisis, entonces, consta de dos partes: la simulación con el modelo y la obtención de los cambios de precios; la utilización del modelo con los hogares para determinar la incidencia en la pobreza.

El trabajo se centra en los hogares marginales, que se definen como aquellos que se encuentran ligeramente por debajo de la línea de pobreza antes de la liberalización. Éstos son importantes porque una leve mejora los saca de la pobreza, y un deterioro de su bienestar significa un aumento en la cantidad de pobres.

Los mercados de factores son el principal canal de transmisión entre la política comercial y la pobreza. Por eso es importante contar con la participación de cada factor en el ingreso de los hogares. Estos datos se obtienen de las encuestas de hogares de los diferentes países.

Se dividieron los hogares en cinco estratos. (1) el 95% o más del ingreso depende de transferencias públicas y/o privadas, (2) el 95% o más del ingreso proviene del


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autoempleo en la agricultura, (3) el 95% o más del ingreso proviene de ganancias de empresas no agrícolas, (4) el 95% o más del ingreso proviene salarios y (5) el resto, es decir todos los hogares no especializados.

Dentro de cada estrato, los hogares se dividen en veinte grupos iguales dependiendo del ingreso per cápita del hogar. Así se identifican los hogares marginales de cada estrato y se sabe cuántos en cada estrato se hallan por debajo del nivel de pobreza. En general cuando aumenta la retribución de un factor, se incrementan uniformemente los ingresos de todo el estrato especializado en ese factor, especialmente en el agrícola, el de transferencias y el de empresas no agrícolas. En el de salarios y el estrato de ingresos diversificados, la diversidad hace que el efecto no sea tan uniforme.

Para medir los cambios en el ingreso, se introducen el ingreso e índice de precios en términos per cápita (promedios para toda la sociedad), el ingreso de los hogares marginales y el índice de precios al consumidor para los hogares marginales. El cambio en el ingreso real del hogar marginal de un estrato dado, se explica por cuatro factores: (a) el cambio en el ingreso real per cápita, (b) el cambio del ingreso real del hogar marginal en relación con el cambio del ingreso real per cápita, (c) el cambio en el ingreso del estrato en relación con el ingreso per cápita y (d) el cambio en el ingreso del hogar marginal del estrato en relación con el promedio del estrato.

El problema siguiente consiste en establecer el patrón de retorno de los factores para cada estrato y nivel de ingreso, y el perfil del gasto de los consumidores para cada país y nivel de ingreso.

La composición del gasto de los hogares puede obtenerse de las encuestas de hogares, que por ser muy sensible con los cambios de precios, resulta más conveniente contar con una función de consumo que dependa de los éstos y nos dé la composición del gasto de los hogares para distintas combinaciones de precios.

Para medir la pobreza también es necesario optar por una definición de pobreza. En Brooks (2002) se citan algunas. La definición de la OCDE en Guidelines on Poverty Reduction es “la posibilidad de la gente de satisfacer necesidades económicas, sociales y otros estándares de bienestar”. El United Nations Development Program (UNDP) define la pobreza como “la negación de oportunidades y elecciones para llevar una vida larga, saludable y creativa y disfrutar de un nivel de vida decente, libertad, dignidad, autoestima y respeto de los demás”. La mayoría de las veces se toma una línea que considera pobres a quienes viven con menos de un dólar por día. Hay que tener presente que ante semejantes niveles de pobreza, un shock pequeño puede ser muy significativo.

Una vez definidos todos estos puntos, podemos establecer cuál será el impacto de la liberalización sobre la pobreza y de ésta sobre la seguridad alimentaria

El impacto en la seguridad alimentaria

Sin olvidar lo esencial de las características agroecológicas de un área con respecto a sus posibilidades de producción, ya comentamos la importancia que tiene la distancia hasta los centros de consumo, en términos de la orientación de la producción hacia el mercado, a tal punto que existen numerosas zonas aptas, que debido a su lejanía adquieren características de subsistencia.

A mayor distancia de los centros urbanos o puertos, la renta de la tierra resulta menor, debido al mayor costo en que debe incurrirse para transportar la producción al mercado. En el margen, el productor no tiene la rentabilidad


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suficiente, sale del mercado, y la tierra queda abandonada o a lo sumo se usa para la subsistencia.

Cuando los precios descienden, disminuye la renta para todos los productores. Aquellos que tienen una renta superior ven disminuida la misma, mientras aquellos que tienen rentas bajas o que están operando en el margen, a la larga, deben abandonar la producción, disminuyendo sus ingresos y aumentando la pobreza. Por lo tanto, si bien la caída de los precios es beneficiosa en términos del consumidor, esta misma caída genera la ruina de los productores (en general los marginales), condenándolos a la pobreza y a la subsistencia.

Cuando los precios agrícolas descienden, la renta de la tierra se reduce para todos los productores. En tales circunstancias, los de rentas bajas o que operan en el margen, a la larga, deben retirarse de la actividad, con lo cual reducen drásticamente sus ingresos. Por lo tanto, si bien la caída de los precios es beneficiosa en términos del consumidor, simultáneamente genera la ruina de los productores (en general los marginales) condenándolos a la pobreza y a la subsistencia.

La mayor liberalización del comercio internacional genera una reasignación de recursos que tiene efectos sobre el bienestar de la población, y que es preciso evaluar. Por un lado, esta situación tendrá un impacto negativo sobre los consumidores (particularmente en los urbanos) por la vía de los precios. Por el otro, la mejora de precios de los productos agrícolas, incrementa el ingreso de los productores, y la posibilidad de obtener créditos para acrecentar su producción, a través de la adopción de sistemas más eficientes y rentables.

Puesto así, se plantearía un conflicto de intereses entre los consumidores y los productores, ya que el beneficio de un grupo significaría el perjuicio del otro.

Cualquier ejercicio de liberalización tendrá en el corto plazo, un impacto negativo sobre el consumo de la población urbana. Esto se debe a que la misma no se vincula directamente con los beneficios que un aumento de los precios agrícolas generaría a los productores, vía incremento de la producción y del ingreso predial, así como del empleo y de los ingresos de los trabajadores rurales.

Como veremos luego, la liberalización comercial va más allá del simple impacto sobre los precios al consumidor. Deben considerarse conjuntamente los efectos sobre los ingresos de productores, consumidores y el bienestar. La participación del gobierno resulta crucial, puesto que si el bienestar global resultara positivo, podría efectuar transferencias desde el sector beneficiado para compensar así las pérdidas incurridas por el sector perjudicado.

Por ejemplo, si nos remitimos al cuadro 4.7 del Anexo del Capítulo 4, podemos ver que pese a que el gobierno vería reducidos sus ingresos en el escenario de liberalización, podría establecer un impuesto directo a los productores y


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efectuar una transferencia a los consumidores por 451 millones de dólares86.El excedente del productor se contrae y el de los consumidores crece en esa magnitud, con lo cual se mitiga el impacto negativo de la propuesta.

Es posible analizar el efecto de varios escenarios de liberalización sobre el bienestar, a través del comportamiento del producto bruto agropecuario. Si bien el modelo ATPSM no efectúa esta operación, puede estimarse considerando al producto como una proporción del valor bruto de producción (VBP) si se conocen las relaciones entre el modelo y el VBP.

La Matriz de Contabilidad Social del Sector Agroalimentario Argentino permitió establecer las relaciones entre el producto y el VBP para una gran cantidad de bienes. Cuando la agregación del modelo ATPSM era mayor, se empleó el coeficiente correspondiente al producto más representativo87.

Considerando los productos del modelo y los coeficientes, pudo estimarse un producto bruto agropecuario del orden de los 17.544 millones de dólares. Cabe agregar que este valor no corresponde al del producto agropecuario argentino ya que no incluye algunas producciones primarias y sí algunas producciones de la manufactura de bienes agropecuarios. Es en cierto sentido un híbrido, pero puede servir para verificar cuál sería el impacto de estas propuestas sobre el sector y sobre el resto de la economía.

En el siguiente cuadro se ven los resultados alcanzados en cada escenario y la variación de este producto con respecto al producto total actual88.

Impacto en el producto

Nivel (en

miles de USD)

Variación con respecto a la

base

Variación con respecto al PBI

2002

Inicial 17.544.120 n/a n/a

Liberalización 19.547.794 11,42% 1,54%

Unión Europea 18.251.035 4,03% 0,54%

Harbinson 18.460.023 5,22% 0,70%

Harbinson tropicales 18.460.266 5,22% 0,70%

Harbinson suiza 18.662.296 6,37% 0,86%

Harbinson elegibles 18.418.050 4,98% 0,67%

Cairns 18.738.249 6,81% 0,92%

Estados Unidos 18.972.624 8,14% 1,10%

De estos resultados puede desprenderse que la liberalización del comercio agrícola tendría un impacto estimado del orden del 1,5% del PBI argentino de 2002. Las propuestas del Grupo Cairns y de Estados Unidos incrementarían el PBI cerca del 1%.

86 Esto se basa en el Segundo Teorema del Bienestar que establece que es posible hacer una reasignación eficiente de recursos por medio de transferencias. 87 Este era el caso de las oleaginosas, en el cual se utilizo el coeficiente correspondiente a soja. 88 Se estimó un producto bruto interno correspondiente a 2002 de 130.000 millones de US$.


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Aunque el impacto conseguido puede parecer exiguo, considérese que el modelo no contempla la no convexidad en las preferencias y en las funciones de producción y otras anomalías del comportamiento de consumidores y productores. Por otro lado, en la economía existen sectores con rendimientos crecientes a escala y externalidades positivas y ello, podría acelerar la acumulación de capital, con la consecuente ampliación del efecto. En síntesis, los porcentajes anteriores deberían ser tomados como la mínima variación esperable.

Una aproximación al efecto sobre el nivel de empleo en los distintos escenarios de liberalización, podría obtenerse por medio de los coeficientes de requerimientos directos e indirectos de la Matriz de Insumo-Producto de 1997.

El resultado del ejercicio es preliminar, dado que no considera los efectos de segunda generación sobre el empleo, y simplemente se limita a cuantificar los empleos generados por el sector en base a los coeficientes mencionados para el nuevo y mayor nivel de PBI. Se aclara que para evitar el “efecto precio” en la creación de empleo, se calculó la variación del VBP a precios constantes (los precios iniciales se aplicaron a los nuevos niveles de producción). De esta manera, se obtiene el impacto atribuible únicamente al incremento de la producción.

Se estima entonces, que una liberalización del comercio generaría 23.250 puestos de trabajo en el sector agroalimentario y alrededor de 46.000 en el resto de la economía. La última cifra puede estar duplicando la contabilidad de empleos, porque el efecto sobre un sector puede estar afectando el empleo de otro sector ya contemplado89. Aun con esta salvedad, la cantidad de empleos directos generados puede constituir una buena aproximación. El sector que mayor número de empleos generaría es el de producción de carne bovina, con alrededor de 3.500 lugares.

Impacto en el nivel de empleo

Generación de

empleos directos

Generación de empleos directos e indirectos

Liberalización 23.250 46.111

Unión Europea 10.209 18.152

Harbinson 13.185 26.397

Harbinson tropicales 13.201 26.413

Harbinson suiza 15.845 31.615

Harbinson elegibles 12.353 25.229

Cairns 17.019 32.482

Estados Unidos 18.344 37.152

89 Por ejemplo, el coeficiente de requerimientos indirectos y directos de empleos en la producción de aceites vegetales incluye también la demanda de trabajo que generaría el sector de oleaginosas, el cual se considera por separado, produciéndose así una doble contabilización.


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Como se mencionara, la liberalización comercial afecta negativamente a los consumidores al encarecer su canasta de compras. El precio doméstico de un bien es afectado por su precio internacional, y el efecto se atenúa con la reducción de los aranceles.

Analizamos por lo tanto, cómo impactaría cada propuesta de liberalización sobre el índice de precios al consumidor. Para ello consideramos la variación del precio minorista de cada bien y le aplicamos una ponderación acorde con la metodología de cálculo del índice en la República Argentina90.

Impacto en el Índice de Precios al Consumidor Propuesta Impacto

Liberalización 7,88

Unión Europea 4,22

Harbinson 5,51

Harbinson tropicales 5,52

Harbinson suiza 6,47

Harbinson elegibles 5,29

Cairns 6,66

Estados Unidos 7,12

Los resultados precedentes indicarían cuál es la magnitud del impacto de las propuestas sobre los niveles de pobreza e indigencia, puesto que la canasta básica de bienes y alimentos se emplea para realizar este cálculo. Por lo tanto, un aumento de los precios conllevaría que más familias cayeran por debajo de los niveles anteriores.

Cabría acotar que el incremento del índice de precios al consumidor registrado, sería un aumento de una vez y para siempre. Asimismo, el impacto real sobre las familias sería inferior al previsto; éstas ajustarán sus canastas de consumo de modo de incorporar aquellos bienes de menor incremento de precios relativo91.

En síntesis, lo anterior se ajusta más a la realidad de la pobreza urbana. La liberalización del comercio agropecuario provocaría un incremento de los ingresos de la población rural, que morigeraría el impacto negativo del incremento de precios. La expansión del empleo, en particular en el actual contexto argentino, generaría un aumento de los ingresos que siempre mejoraría la situación. Por lo tanto, el análisis de la pobreza debe hacerse con suma cautela y considerando estas implicancias.

Impacto sobre la pobreza de distintos escenarios de liberalización para la agricultura

Antes de evaluar el impacto de estos escenarios sobre la pobreza, debemos decidir cómo la mediremos. Se utilizará un concepto de pobreza absoluta, según 90 En el anexo pueden verse las ponderaciones aplicadas. 91 El efecto sustitución por los cambios en los precios relativos de los bienes, atenúa el efecto real.


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la cual son pobres aquellos que perciban ingresos por debajo de un determinado nivel. Se calcula el ingreso mínimo o línea de la pobreza (LP), por encima del cual todas las necesidades básicas se satisfacen, y luego, se identifican aquellos hogares o personas cuyos ingresos se ubican por debajo de esta línea.

En base a las encuestas de gastos de los hogares, se convierte los requerimientos nutricionales en términos de un conjunto de alimentos específicos, considerando las pautas de consumo de una población de referencia: hogares de ingresos relativamente bajos, que no hayan enfrentado una sustantiva limitación de recursos. En otros términos, el grupo de referencia lo constituyen hogares cuyo consumo de alimentos satisface o supera ligeramente los requerimientos nutricionales mínimos. En Argentina, este segmento corresponde a los hogares ubicados entre el percentil 20 y 40. En el Anexo del capítulo se ve la composición de la canasta básica mensual de alimentos del adulto equivalente.

La línea de pobreza incluye, además, un componente no alimentario calculado indirectamente. En base a la población de referencia considerada para evaluar los patrones de consumo, se calcula la participación del gasto en alimentos sobre el total. Esta relación (gasto alimentario/gasto total) se la denomina Coeficiente de Engel. La inversa de este coeficiente permite estimar los ingresos necesarios para satisfacer necesidades mínimas de carácter no alimentarias, como gastos de vivienda, transporte público, vestimenta, etc. Es decir, para considerar como “no pobre” a un hogar, éste debe poseer ingresos que le permitan adquirir al menos, una proporción de bienes y servicios semejante a la del grupo de referencia.

De esta manera partiendo del gasto en alimentos y multiplicándolo por la inversa del Coeficiente de Engel (factor de expansión92) de la población de referencia, se obtiene la línea de pobreza, que representa el ingreso mínimo necesario para cubrir las mínimas necesidades alimentarias y no alimentarias. Los hogares con ingresos inferiores al valor de la línea, se consideran pobres.

Según datos del INDEC, para julio de 2003, la línea de indigencia era de $102,31, y la de pobreza de $227,13 ($102,31 multiplicado por la inversa del Coeficiente de Engel, que resultó 2,22 para ese período).

A partir de las variaciones de precios obtenidas mediante las simulaciones de las distintas propuestas de liberalización hechas con el modelo ATPSM, obtenemos los cambios en las líneas de indigencia. Suponemos las variaciones del costo de la canasta básica de alimentos (CBA) y de los precios de los productos agrícolas que brinda el modelo, se igualan.

Una vez conseguida la línea de indigencia para la simulación de cada propuesta, multiplicamos a cada una por la inversa del Coeficiente de Engel para obtener la línea de pobreza (costo de la canasta básica total -CBT-).

A continuación utilizamos los datos de ingreso familiar por adulto equivalente, calculados a partir de la Encuesta Permanente de Hogares (mayo 2003), para

92 Para Argentina este valor es de 2,22 para julio de 2003.


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obtener el porcentaje de familias que queda por debajo de las líneas de pobreza e indigencia.

Variación de precios (%)

CBA ($)

CBT ($)

Familias por debajo de la

CBA

Familias por debajo de la

CBT Inicial (julio

2003) 102,31 227,13 25,56% 52,68%

UE 4,22 106,63 236,71 26,53% 54,31% Harbinson 5,51 107,95 239,64 26,87% 54,74%

Cairns 6,66 109,13 242,26 27,20% 55,19% EEUU 7,12 109,59 243,29 27,42% 55,30%

Liberalización 7,88 110.37 245.03 27,61% 55.65%

Dado que esta metodología no contempla incrementos en el ingreso o variaciones en el empleo que puedan producirse con la liberalización, sus efectos sobre la pobreza son negativos; y el impacto es más fuerte cuando mayores son los incrementos en los precios.

Pese a que la metodología no lo tome en cuenta, existe un efecto positivo sobre los ingresos por dos vías. Una, a través de la creación de empleo y su impacto positivo sobre el ingreso de las familias, tanto mayor cuanto más aumentan los precios. La otra, debido al incremento de la recaudación tributaria fruto de que al crecer el VBP, mayor es la remuneración a los factores (capital y trabajo), y además, menos familias necesitarán transferencias gubernamentales, disponibles ahora para otros fines. No sería de extrañar que el efecto positivo sobre el ingreso de las familias y el incremento de las transferencias del gobierno, superara con creces los efectos negativos.

La simulación de un acuerdo en la OMC realizada con un modelo de equilibrio general desarrollado en el IFPRI, muestra la magnitud de los efectos positivos mencionados en el párrafo anterior93. Se supuso la eliminación de todos los aranceles, y se llegó a los siguientes resultados:

Escenario OMC

Factores de producción Variación porcentual del empleo por tipo

de factor

Variación porcentual de la remuneración promedio por tipo

de factor

Mujeres -- Asalariadas – calificados

2,5 6,7

Mujeres -- Asalariadas - no calificados 2,5 6,6

Hombres -- Asalariados – calificados 5,2 6,7

Hombres -- Asalariados - no calificados

2,6 6,6

93 The Convertibility Plan, Trade Openness, and Employment in Argentina: A Macro-Micro Simulation of Poverty and Inequality, Eugenio Díaz-Bonilla et al., IFPRI, Abril 2003.


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Total -- Asalariados - calificados 4,1 7,0

Los efectos positivos sobre el empleo hacen que, pese al aumento de precios, la proporción de familias por debajo de la línea de indigencia disminuya en un 7,6% y la de familias por debajo de la línea de pobreza, en un 2,9%. También tenemos una reducción de la desigualdad (medida con el índice de Gini) de un 0,84%.

Análisis de impacto de los ingresos agropecuarios

El análisis del bienestar estaría incompleto si no consideráramos qué sucede con los ingresos de la población. Si bien las propuestas pueden tener un efecto negativo inmediato al elevarse el precio de los bienes de consumo, también existe uno positivo en relación con la mejora de los ingresos.

Esto tiene dos facetas: una, que ya fue analizada, el impacto sobre el empleo. La liberalización del comercio agropecuario generaría un aumento en el nivel del empleo, es decir, personas que no se encontraban trabajando y por lo tanto percibiendo ingresos, ahora se incorporan a la fuerza de trabajo con su correspondiente remuneración. Por otro lado, si suponemos que los factores son retribuidos de acuerdo con su participación en el producto, el ingreso del trabajador crecerá a la vez que aumenta el valor agregado del sector.

Si aumenta el precio de un determinado bien a raíz de una política de liberalización, también se incrementará el precio de los insumos utilizados para producirlos94, aunque no en la misma proporción. Por lo tanto, el valor bruto de producción se elevará en un determinado porcentaje, mientras que el valor de producción lo hará en otro. Si el valor de los usos crece en mayor proporción que el valor bruto de producción del bien en cuestión, el valor agregado del producto caerá; si acontece lo contrario, ocurrirá un incremento en el valor agregado.

El valor agregado del producto, que es el valor que se crea luego de un proceso productivo, se reparte entre los distintos factores que acudieron a su formación. Sin entrar en debates teóricos con respecto a los factores genuinos que crean valor95, se puede decir que el trabajo, el capital y la tierra son los tres factores de producción que se distribuyen el valor agregado generado en toda actividad productiva, con mayor participación de uno u otro.

94 Por ejemplo, si crece el precio de las harinas vegetales, también se eleva el de los cereales. 95 En la teoría marxista, el único factor que genera valor es el trabajo, dado que el capital, en última instancia, fue generado con aquél en una etapa anterior; la tierra, no genera en sí misma valor por condiciones naturales, sino que está asociado con el trabajo. Es decir, la tierra muestra una condición de dependencia con el trabajo en la medida en que éste se encuentre laboreando esa tierra. Por otro lado, las teorías fisiócratas consideraban que sólo la tierra era el factor que generaba valor, ya que en última instancia todos los bienes surgen de la tierra, mientras que los restantes eran considerados factores estériles o complementarios de la tierra. Estos no serán los enfoques adoptados en el trabajo, sin embargo se hizo esta breve reseña con el objetivo de mostrar que existen formas alternativas de distribución del excedente económico.


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Se supone que los factores son remunerados de acuerdo con su productividad marginal. Sin embargo, existe también la cuestión de la propiedad del factor. Una persona que es, simultáneamente, propietaria de una fracción de tierra, de los implementos y mejoras, y que ella misma explota, en el reparto del excedente recibe tanto la renta, como el salario y la ganancia.

En la realidad, existe también la cuestión de la división de la propiedad de cada factor. El trabajador remunerado (empleado) concurre a la producción prestando su trabajo, mientras que la tierra y la renta suelen ser capturadas por un actor que llamaremos propietario. Por lo tanto, el trabajador recibiría su salario, mientras que el propietario percibiría la renta de la tierra y la ganancia por el capital invertido. Esto no implica que éste, por tener la propiedad de mayor cantidad de factores, sea remunerado en mayor proporción, sino que los factores serán retribuidos de acuerdo con su contribución al producto, independientemente de quién sea su propietario.

Supondremos a lo largo de este análisis que los factores se remuneran de acuerdo con su participación factorial, y que cualquier cambio en las cantidades absolutas empleadas en un producto, no altera su participación porcentual. Es decir, si se incorpora una unidad de trabajo adicional, también se incorpora una cantidad de capital/tierra de tal manera de mantener la proporción inalterada.

Por otro lado, supondremos que el llamado propietario efectivamente posee la tierra y el capital, y por lo tanto, el producto se repartirá entre trabajadores y propietarios, nuevamente, de acuerdo a las participaciones de cada uno de los factores en el producto.

Por lo tanto, ante un cambio en el valor agregado, los salarios de los trabajadores y las rentas-ganancias de los propietarios varían en la misma proporción que lo hace el valor agregado.

Con la Matriz de Contabilidad Social del sector agroalimentario argentino (MCSSA) es posible estimar el impacto sobre los ingresos de los trabajadores agropecuarios. La variación en los precios internacionales de los productos, supone una alteración en los precios relativos y un aumento del valor de la producción. Por lo general en estos casos, el valor de la producción aumenta en mayor proporción que el valor de los usos de insumos, de esta manera, el valor agregado del sector tiende a aumentar.

Si suponemos que no se alteran las participaciones de los factores dentro del producto, el aumento del valor agregado del sector es también un aumento, en igual proporción, en la masa salarial pagada a los trabajadores. Descontando el impacto en el empleo del sector, puede obtenerse el efecto sobre el salario medio pagado en el mismo.

Las categorías de la MCSSA no son las mismas que las de los productos del ATPSM, incluso aquélla tiene más sectores éste, ya que incluye tanto a productos agroalimentarios como a los que no lo son. Esto llevó a hacer supuestos con respecto a la variación en el valor de la demanda de insumos para cada sector.


153

Por un lado, el valor bruto de producción del sector aumenta de acuerdo con los resultados del cuadro 4.3 del capítulo 4. Asimismo, el valor de la demanda del sector dirigida al mismo sector, aumenta en la misma proporción que lo hace el valor bruto de producción.

El valor de la demanda dirigida a otros sectores considerados en el modelo ATPSM, aumenta en proporción al incremento de la producción física del sector considerado y a la suba del precio del insumo evaluado.

Por último, dado que no existe información sobre cómo varían los precios de los productos fuera del modelo ATPSM y fuera del sector agroalimentario, el valor de la demanda dirigida a esos sectores aumenta únicamente en proporción al crecimiento de la producción física del sector analizado.

Metodología de cálculo del ingreso Supongamos un escenario donde se incrementa del VBP del sector 1 en un 13%. Por otro lado, la producción física de ese sector se incrementa en un 3% y los precios de los otros sectores dentro del modelo, se incrementan en un 5%, y los precios de los sectores no incluídos en el modelo no se ven afectados Entonces, el valor de la demanda hacia al propio sector se incrementa en lo que se incrementa el VBP (13%) ya que hay un efecto precio y otro cantidad. Por ejemplo, si consideramos a la producción de semillas de trigo dentro del sector trigo, la demanda de semillas por parte del sector trigo se incrementa en lo que se incrementa el valor bruto de producción del sector. El valor de la demanda hacia los otros sectores dentro del modelo se incrementa por el aumento de la producción y por el aumento del precio de esos sectores. Por ejemplo, si la producción de aceite se incrementa el 4% y el precio de la oleaginosa en 8%, el valor de la demanda del sector de aceites dirigida al sector oleaginosas se incrementa el 3.2%. Por último, el valor de la demanda hacia los otros sectores fuera del modelo, se incrementa únicamente por lo que se incrementa la producción física. Si la producción de aceites se incrementa el 4%, dado que no existe información sobre qué es lo que ocurre con el precio del combustible, por ejemplo, el valor de la demanda de los aceites vegetales dirigida al sector comubustible si incrementa el 4%, es decir el mismo valor que se incrementa la producción física del sector que demanda.

En el cuadro adjunto, el valor de la demanda del sector 1 dirigido a sí mismo era de $50. El impacto del escenario hace que el valor bruto de producción se incremente en un 13%, por lo tanto la demanda dirigida al mismo sector asciende ahora a $56.5.

Sector 1 (inicial) Sector 1 (final) Variación

Insumos propios del sector 50 56,5 13%

Insumos de sectores incluídos en el modelo ATPSM 100 108,15 8,15%

Insumos de sectores fuera del modelo ATPSM 300 309 3%

Total Insumos 450 473,65 5,25%

VAB 550 656,35 19,3%

VBP 1000 1130 13%


154

La demanda dirigida del sector 1 a sectores dentro del modelo ATPSM alcanzaba los $100. Si la producción del sector 1 creció el 3% y los precios de los otros sectores dentro del modelo crecieron un 5%, el valor de la demanda dirigida a los otros sectores dentro del modelo crece en un 8,15%. Por lo tanto, el nuevo valor es de $108.15 La demanda orientada hacia sectores fuera del modelo ATPSM, suponemos que únicamente crecen en proporción a la producción física del sector 1, dado que no sabemos cómo evolucionaron sus precios. Por lo tanto, el valor de la demanda se incrementa en un 3%. El valor bruto de producción, por definición, se incrementa en un 13%. La diferencia entre el VBP y la suma de los usos, es el valor agregado bruto. Si la participación del factor trabajo era el 20% y suponemos que la misma se mantiene constante luego del cambio de escenario, la masa salarial debe incrementarse proporcionalmente con el incremento del VAB. El salario no lo hace en la misma proporción porque se incrementa el número de empleados. Por ejemplo, en un sector que cuenta con 10 empleados y cuyo salario medio es de $40 y ante el cambio de escenario su VA B se incrementa en un 20% y el empleo en un 10%, el salario medio se incrementará casi un 9%96. Si el sector contaba con 10 empleados y el excedente bruto de explotación es el 80% del VAB, el ingreso inicial por empleado era de $44 per cápita. Con el nuevo VAB, el ingreso bruto del empleado pasaría a ser de $52,56. Dado que adicionalmente, se incrementaría la mano de obra y si además, suponemos que la demanda de mano de obra se incrementa en un 10%. La cantidad de empleados del sector pasaría a ser de 11, y el ingreso bruto por empleado pasaría a ser de $47,78. Esta sería una forma de calcular la variación de ingresos en el sector. A partir de acá se puede utilizar un IPC calculado para analizar cuánto varía su ingreso real. Dado que no se considera el impacto en el resto de los sectores de la economía, los impactos deben considerarse como máximos. Además, la capacidad de mantener la participación del sector asalariado dependerá de situaciones específicas (sustituibilidad, capacidad de negociación del sindicato, etc) y generales (nivel de desempleo, regulaciones laborales, movilidad del capital, etc).

Dados la dificultad y el costo de tiempo que este análisis supone, aplicamos el mismo a dos escenarios de negociación. Uno es el de liberalización, que representa el máximo resultado posible; el otro es el escenario de Harbinson, que puede considerárselo como el más factible de ocurrir en la negociación agrícola en la OMC.

Los resultados se presentan agregados en 8 macrosectores. La agregación obedece a que los valores agregados para cada producto varían entre uno y otro, y podría darse el caso de salarios muy diferentes entre producciones similares, en términos de requerimientos de capacitación o que localización geográfica en la misma área97. Por lo tanto, se tomaron promedios entre las variaciones de salarios de los sectores.

Se calculó, además, la variación del valor agregado, que de acuerdo con el supuesto de participación constante en el producto, equivaldría a la variación en la masa salarial pagada. Adicionalmente, se contempló el impacto en el nivel de 96 El cálculo resulta de computar la masa salarial inicial, la cantidad de trabajadores iniciales y el salario medio. Posteriormente se calculó el incremento en la masa salarial, en la cantidad de trabajadores y se calculó un nuevo salario medio. 97 Por ejemplo, podría darse el caso de que el salario pagado por la producción de maíz, sea superior al del sorgo.


155

empleo, ya que esa masa salarial mayor o menor debe ser repartida entre más o menos empleados. Por lo tanto, se analiza la variación en el salario medio pagado por sector para cada propuesta.

Impacto en el empleo y salarios (Liberalización)

Variación VAB Variación empleo

Variación del Salario Medio

Cereales y oleaginosas 13,67% 2,63% 10,60%

Carnes 24,07% 0,32% 23,50%

Lácteos 92,81% 5,87% 81,62%

Hortalizas y legumbres 3,22% -2,30% 5,68%

Frutas 7,33% 0,21% 7,08%

Cultivos Industriales 14,10% 2,60% 11,10%

Procesados 97,23% 3,12% 90,90%

Productos de tabaco 22,17% 2,09% 19,38%

En el caso de la liberalización total del comercio, el impacto sobre el salario del trabajador agrícola sería positivo en todos los sectores. En algunos de ellos la variación resulta notable, como lo es en los productos procesados (aceites y chocolate) y los lácteos. Este salario puede, en el caso de productores chicos, entenderse como un incremento de su ingreso.

En el caso de hortalizas y legumbres, la variación del salario medio viene impulsada por la reducción en la cantidad empleada en el sector, puesto que la masa salarial pagada aumenta marginalmente.

Tomando la variación de precios al consumidor calculada anteriormente, puede apreciarse cuál sería el impacto sobre el ingreso real. Ante una liberalización total, el IPC se incrementaba un 7,88%. Por lo tanto, sólo los trabajadores o productores de los sectores de hortalizas y legumbres y de frutas, experimentarían una reducción en su salario/ingreso real (en el caso de la fruta la reducción es mínima). En los restantes, se experimentan incrementos en sus ingresos reales, que en algunos casos son muy fuertes.

En el escenario Harbinson, los resultados difieren notablemente. Todos los salarios medios se incrementan menos que en el escenario anterior, y como veremos, pocos son los sectores que escapan a una reducción de su ingreso real.

Impacto en el empleo y salarios (Harbinson)

Variación VAB Variación empleo

Variación del Salario Medio

Cereales y oleaginosas 5,63% 1,46% 3,99%

Carnes 11,27% 1,06% 10,08%

Productos lácteos 61,02% 4,78% 53,54%

Hortalizas y legumbres 2,30% 0,86% 1,42%

Frutas 3,20% 0,89% 2,28%

Cultivos Industriales 4,81% 1,12% 3,62%


156

Procesados 18,69% 1,27% 17,22%

Productos de tabaco 6,47% 0,63% 5,77%

Los sectores que se encuentran por encima del incremento promedio de los salarios medios, son los lácteos, procesados y carnes. Contemplando la variación de precios estimada para el escenario Harbinson (5,51%), puede observarse el efecto negativo para los sectores dedicados a la producción de granos, frutas, cultivos industriales y hortalizas y legumbres.

En general, ambas propuestas tienen impactos positivos sobre los ingresos promedio totales. Tomando promedios ponderados por la cantidad de trabajadores de cada macrosector, pudo calcularse que el impacto promedio en el ingreso real en caso de liberalización total, sería del 29%. En el escenario Harbinson, la variación promedio alcanzaría el 5%.

De todas formas, la liberalización total traería notables beneficios para los trabajadores y productores, puesto que si bien algunos experimentarían reducciones de sus ingresos, la mayoría los vería incrementados. No sucede lo mismo en el escenario Harbinson, allí la cantidad de trabajadores afectados por reducciones en su ingreso real sería superior.

Sería posible estimar, de acuerdo con la cantidad de trabadores, el monto total de transferencia que podría darse a los perjudicados de manera tal de quedar “neutrales” respecto de la situación anterior.

En el caso de la liberalización total, distribuyéndose adecuadamente US$ 7.554.000 entre los trabajadores de los sectores afectados, se alcanzaría un nivel de ingresos real que permitiría absorber completamente el impacto negativo generado por la liberalización comercial. Por otro lado, en el caso del escenario de Harbinson, la cantidad a distribuir resulta notablemente superior. Para dejar a los trabajadores con un nivel de ingreso real similar al anterior, se deberían asignar US$ 28.334.000.

En ambos casos, el monto real necesario para distribuir entre los trabajadores afectados, de modo de dejarlos indiferentes respecto de su situación previa, sería inferior a la consignada. En primer lugar, el impacto sobre el costo de la canasta de consumo es menor por el efecto sustitución entre alimentos; en segundo lugar, como todo el ingreso no se destina exclusivamente a alimentos, el efecto estaría atenuado.

Si se considera el efecto de cada propuesta sobre el excedente del productor, se verá que ambas transferencias son técnicamente posibles de acuerdo con los mayores volúmenes de renta obtenidos.

Por último, en una situación de mediano o largo plazo, el sector se convertiría en un fuerte demandante de inversiones debido al incremento que se verificaría en la remuneración al capital, tanto más intenso en los sectores que incrementan más fuertemente su VAB (carnes y lácteos entre otros). Por consiguiente el impacto en el empleo será sustancialmente superior.


157

Otros aspectos relacionados con la liberalización del comercio agrícola Adicionalmente a los consabidos efectos sobre la producción, el consumo, el comercio y por lo tanto sobre la disponibilidad de alimentos para la población, la liberalización comercial genera otras consecuencias que, indirectamente, impactan en el bienestar de la población. Entre ellos se destacan la mejora en la sustentabilidad de la cuenta corriente, la reducción de la prima de riesgo, la reducción en la volatilidad de los precios internacionales de los commodities y el impacto en los términos de intercambio.

Sustentabilidad de la cuenta corriente

Tanto los gobiernos como los agentes privados en los mercados internacionales de capitales analizan la “sustentabilidad” de los déficit en cuenta corriente de los países endeudados. La idea es detectar situaciones en las cuales esos países podrían estar en incapacidad de continuar con los pagos de sus deudas.

Hallar la posibilidad de una bancarrota nacional es un hecho muy subjetivo. En Es difícil pronosticar los futuros PBI nacionales y, posiblemente más importante, existen límites a la porción del producto que un país está dispuesto a destinar pagar sus deudas. A pesar del importante elemento subjetivo en cuestión, los análisis sobre la capacidad de pago de un país se hacen constantemente e inciden considerablemente en el curso de la política económica y en las decisiones de los inversores privados internacionales98.

Tal como señalan muchos autores99, comúnmente, los modelos de equilibrio general olvidan una cuestión relevante para los países en desarrollo y severamente endeudados, y es el mejoramiento de la balanza comercial, y por consiguiente de la cuenta corriente, que sucedería a la liberalización del comercio agrícola.

La reducción de los niveles de déficit de cuenta corriente implicaría un cambio en la sustentabilidad intertemporal de la misma y por lo tanto, una reducción de las primas de riesgo crediticio de cada país. Esto resultaría en un aumento de los flujos de inversión hacia el país, si es que consideramos inversores nacionales y extranjeros con aversión al riesgo.

La cuenta corriente de balance pagos representa el cambio en el stock de activos netos del país con el resto del mundo. Así, un déficit de cuenta corriente implica una caída de esos activos con el resto del mundo (o un incremento de los

98 Marco teórico extraído de Obstfeld, M. and Rogoff, K. “Foundations of International Macroeconomics”, The MIT Press, 1996. 99 Nogués, J. “Agricultural exporters in a protectionist world: Assesing Trade Strategies for Mercosur”


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pasivos según sea la posición inicial). Un enfoque útil para analizar las cuestiones relacionadas con la sustentabilidad de las cuentas corrientes está dado por la siguiente expresión100.

( ) ( )∑∞

=

−

−−−

+=+−

tsssss

ts

t GICYr

Br1

11

Definimos la expresión sssss GICYTB −−−≡ como balance comercial de la economía. El balance comercial es la cantidad neta de producto que la economía transfiere al resto del mundo en cada período. La expresión anterior establece simplemente que el valor presente de las trasferencias de recursos al resto del mundo de una economía, debe ser igual al valor inicial de la deuda con el resto del mundo. Por lo tanto, la restricción presupuestaria intertemporal se mantiene sí y solo sí, un país paga una deuda inicial por medio de sustantivos superávits futuros en su balance comercial. Si suponemos que ( ) ss YgY +=+ 11 , dónde 0>g es la tasa de crecimiento del producto, y si además, la economía mantiene una relación deuda producto

s

sY

B , de tal manera que ( ) st BgB +=+ 11 , la identidad de la cuenta corriente

establece

sssss TBrBgBBB +==−+1 , y reagrupando se llega a

( )s

s

s

s

YBgr

YTB −−

= .

El segundo miembro de la igualdad establece que para mantener una re lación deuda-PBI constante, el país necesita pagar solamente la diferencia entre la tasa

de interés sobre la tasa de crecimiento. Por lo tanto, la relación ( )

s

s

YBgr −−

mide

la carga que una deuda externa impone al país. Cuanto mayor sea esta carga, mayor es la probabilidad de que la deuda resulte insostenible, en el sentido en que el deudor se encuentre imposibilitado o no dispuesto a pagar.

Esta expresión establece con claridad la relación entre el balance comercial y la carga de la deuda. Cuanto mayor sea el superávit comercial, mayor será la carga de deuda (en forma de transferencias a los acreedores) que el país podrá afrontar sin entrar en condiciones de inestabilidad.

100 Siendo r la tasa de interés; B el stock de activos netos; Y el producto; C el consumo, I la inversión y G el gasto del gobierno.


159

La percepción del humor de los mercados internacionales permite concluir que el mismo se ve notablemente influenciado por las noticias y los pronósticos, y no siempre queda fundamentado en lo que la teoría establece. Por lo tanto, el cumplimiento de la restricción anterior marca una especie de guía, pero en ningún caso establece una regla estricta de cumplimiento.

Retomando nuestro análisis, aclaremos que éste puede aplicarse a países con deudas no severas o con una posición positiva (es decir acreedores netos).

Argentina es un país que además de tener una importante deuda externa, dispone de considerables activos externos101, cuya magnitud estimada, si bien no alcanzaría para compensar la posición del país, podría reducir sustancialmente su deuda. Dado que no existen datos oficiales con respecto a los activos externos102, trabajaremos como si el stock neto de activos argentinos fuera la deuda externa oficialmente declarada. Esto implica que posiblemente los resultados se verán notablemente sobreestimados.

Tomando datos de Argentina correspondientes a 1998, es posible calcular la relación que mide la carga de la deuda sobre la economía y verificar cómo la impactaría la liberalización comercial. Se pretende evaluar si esta medida de política hubiese permitido lograr una relación sustentable.

Se puede observar que en 1998 la identidad no se cumplía para la economía argentina. La relación déficit de balance comercial/producto era superior al 2,5%, mientras que el miembro derecho de la igualdad alcanzaba el 2,8%. Para que convergieran esos valores hubiera tenido que disminuirse el déficit comercial, caer la tasa de interés, aumentar la tasa de crecimiento o combinaciones de las anteriores.

Sustentabilidad 1998

Variable Nomenclatura Valor (miles de US$)

Balance Comercial1 TB (7.530.100)

Stock de activos externos2 B (141.929.139)

Tasa de crecimiento g 3,85%

Tasa de interés3 r 9,52%

PBI Y 288.123.305

TB/Y (0,0261)

-(r-g)*B/Y 0,0279

Sustentabilidad post-liberalización

Balance Comercial1 TB (4.630.100)

Stock de activos externos2 B (141.929.139)

Tasa de crecimiento g 5,39%

101 Posiblemente, gran parte de la deuda contraída sea contraparte de la acumulación de activos externos. 102 En general se estiman estos stocks por medio de las rentas e intereses ganados de la cuenta corriente de la balanza de pagos.


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Tasa de interés3 r 9,52%

PBI Y 288.123.305

TB/Y (0,0161)

-(r-g)*B/Y 0,0203 1Incluye servicios reales 2Deuda externa bruta 3Calculado como relación entre intereses pagados y dividendos con respecto al stock de deuda

FUENTE: Ministerio de Economía y Producción La liberalización comercial, si bien no hubiese colocado al país en una posición claramente sustentable, hubiera mejorado los indicadores y la percepción del mercado. Para este ejercicio, se sumó al déficit de balance comercial, 2.900 millones de dólares adicionales de exportación, y un incremento en la tasa de crecimiento del PBI de 1,54%. Esto último provocó una reducción del lado derecho de la ecuación que ayudó a la convergencia.

Tasa de interés y prima de riesgo En el ejercicio anterior no hemos podido calcular cuál sería el impacto sobre la tasa de interés que debería pagar un país por su deuda externa. Una reducción de ésta aceleraría la convergencia con el flujo sostenible, y además, tendría otros efectos sobre la economía nacional.

Es decir, la tasa de interés en el mercado local de Argentina, descontando la depreciación/apreciación del peso, debería igualarse a la tasa de interés internacional. Esto suena lógico en el sentido de que si existieran diferencias sustanciales, habría una oportunidad de arbitraje que podría realizarse tomando fondos de lugares en dónde las tasas resultaran relativamente bajas y llevándolos hacia los países en dónde rigen tasas de interés más elevadas.

Pese a que este arbitraje sucede constantemente, no se alcanza la igualación de las tasas tal como la teoría establece. Por ejemplo, existe un considerable diferencial entre las tasas de interés que se pagan en Argentina y en los países desarrollados.

La razón por la cual no se observa esta convergencia, y en particular para los países en desarrollo, es que existe un riesgo adicional asociado a la potencial incapacidad de pago de las obligaciones, llamado riesgo de contraparte o comúnmente riesgo país.

La tasa de interés, expresada en dólares, que enfrentan los países en desarrollo está integrada por dos componentes: la tasa de interés internacional y un componente adicional asociado con el riesgo de invertir en estos países. Es decir que un tomador de préstamos argentino, debe pagar la tasa de interés internacional más un premio adicional por el hecho de residir en la Argentina. Desde ya, cuanto mayor sea la tasa de interés, habrá menor cantidad de proyectos de inversión con rentabilidad positiva, y por lo tanto, resultará menor


161

la inversión y consecuentemente menor será la acumulación de capital y el crecimiento económico futuro.

La tasa de riesgo país es influida tanto por factores estructurales como coyunturales. Entre los primeros, la calidad de las instituciones, la seguridad jurídica, impactan en el nivel riesgo país. Las expectativas de crecimiento, los déficit fiscales, el ratio servicio de la deuda/exportaciones y su dinámica son los principales factores coyunturales que afectan el riesgo país, además de las noticias y otros ruidos tales como los efectos contagio.

Estudios recientes remarcan el papel que juega el ratio servicio de la deuda/exportaciones103,en la determinación de la prima de riesgo país. En particular, se establece que un incremento en la citada relación del 1%, incrementa el 0,5% la prima de riesgo país.

El mayor crecimiento en el PBI generado por la apertura comercial influiría favorablemente en cuanto a reducción en la prima de riesgo país. Según estimaciones104, un incremento de la expectativa de crecimiento del 1% provocaría una caída de alrededor del 20% en la tasa.

Durante 1998, la prima de riesgo argentina promedió los 600 puntos básicos. La liberalización comercial, hubiese reducido en ese momento el ratio servicios de la deuda/exportaciones en un 8,5%, y la misma política hubiese generado un crecimiento del 1,54%. De ser esto así, la liberalización comercial hubiese reducido la prima de riesgo país en alrededor de 210 puntos básicos. Es decir, el costo del financiamiento en 1998 se habría reducido en 2985 millones de dólares.

Si tenemos en cuenta las condiciones de sustentabilidad de la cuenta corriente y consideramos la reducción de la tasa de riesgo país calculada en el ejercicio anterior, la brecha entre la relación balance comercial-producto y la que se denominó “carga de la deuda”, se reduce aún más por la caída de la tasa de interés105. Esto se debe a que la tasa sería ahora del 7,42% en lugar del 9,52%.

Por lo tanto, la liberalización del comercio mejoraría el acceso y el costo de financiamiento para la Argentina y para otros países en desarrollo, los cuales han padecido crónicamente de relativa escasez de capital.

Estabilidad de los precios internacionales Debido a una serie de características típicas de las economías de los países en desarrollo, los vínculos macroeconómicos generales de los precios agrícolas revisten especial importancia. Estas particularidades son:

103 Nogués, J., Grandés, M. Country risk: Economic policy, contagion effect or political noise?, Journal of Applied Economics, Mayo 2001. 104 Nogués,J., Grandés, M. (ob. op. cit). 105 Mientras TB/Y no se modificó (-0,0161), ahora el lado derecho de la igualdad alcanza a 0.01.


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• Gran parte de la producción nacional y del empleo corresponde al sector agrícola;

• La importancia de la agricultura para la generación y el ahorro de divisas; • El grado en que las primeras fases de la industrialización dependen de las

materias primas agrícolas para la elaboración agrícola, y un mercado rural en expansión para muchos de los productos de la industria;

• La elevada proporción de los ingresos que la persona gasta en alimentos.

Mientras que para la Argentina, posiblemente el sector agrícola ya no juegue un papel preponderante en la producción nacional, los otros puntos no dejan de ser válidos. Alrededor del 50% de sus ingresos de exportación son productos de origen agroalimentario, mientras que la población del primer quintil, utiliza el 50% de sus ingresos en el gasto en alimentos106.

Por lo expuesto anteriormente, la inestabilidad de los precios agrícolas genera incertidumbre sobre los ingresos reales, y puede llevar a que se adopten decisiones en materia de producción que luego se juzgan equivocadas. Por otro lado, la inseguridad acerca de los precios futuros retarda inevitablemente la especialización y la comercialización en la agricultura de muchos países de bajos ingresos y, por consiguiente, el aumento de la producción. El bienestar de los consumidores puede resultar gravemente perjudicado por la inestabilidad de los precios.

Cuando un porcentaje importante de las exportaciones de un país proviene de la producción agrícola, la inestabilidad de los precios internacionales puede transmitirse a la macroeconomía, puesto que se alteran las condiciones de sustentabilidad intertemporal por la variación del valor de las exportaciones y por ende, del balance comercial, tal como hemos visto.

La marcada volatilidad de los precios internacionales llevó a los gobiernos a introducir distintos mecanismos con el fin de aislar a sus mercados del problema. La tendencia a la intervención gubernamental, no sólo estuvo presente en los países en desarrollo durante gran parte del siglo XX, sino que los desarrollados también implementaron políticas de aislamiento de sus mercados por medios de distintos esquemas de ayuda.

Algunos países (tanto desarrollados como en desarrollo) instrumentaron mecanismos arancelarios variables de manera tal de neutralizar la inestabilidad de los precios internacionales. Los países importadores que cuentan con aranceles ad valorem fijos ven reflejado la inestabilidad de los precios internacionales107 sobre sus precios domésticos.

106 INDEC - Encuesta Nacional de Gastos de los Hogares 1996-97 107 Supongamos que el precio internacional de una commodity es una variable aleatoria φ* y existe un arancel ad valorem t. En consecuencia el precio interno es también una variable aleatoria de la siguiente forma pi = (1+t) φ*. La variancia del precio domestico es Var (pi) = (1+t)2 Var (φ*) esto es, la varianza del precio internacional es completamente transmitida y amplificada por el arancel.


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Este análisis es correcto sólo si consideramos que la variabilidad de los precios internacionales es consecuencia de factores que se originan en el resto del mundo, y el país que aplica la restricción no cuenta con poder de mercado. Si bien un país importador tomado individualmente, en algunos casos, puede ser considerado como “pequeño” para afectar los precios mundiales, cuando un mayor número de ellos adopta esta política, el supuesto no se puede mantener.

Lo cierto es que el comercio permite una reducción de la inestabilidad de los precios en todos los mercados del mundo. En realidad, cuando un país aísla su mercado doméstico del resto del mundo, está transfiriendo la inestabilidad de su propio mercado al internacional, y el nivel de transferencia viene dado por su participación en el comercio mundial. Un claro ejemplo se presenta durante las campañas en que los precios internacionales tienen una tendencia decreciente, y los países que cuentan con el privilegio de poder otorgar subsidios, lo hicieron por un monto que les permitió mantener o incrementar su producción y en consecuencia, su participación en el mercado internacional.

La misma actitud se verificó en las campañas donde el precio internacional presentaba una tendencia creciente. Algunos países no sólo disminuyeron los subsidios a las exportaciones (objetivo deseable), sino que en algunos casos, hasta aplicaron restricciones a las exportaciones. Durante la campaña 1996/97, algunos países pasaron de otorgar subsidios a aplicar aranceles a las exportaciones de productos agropecuarios.

La variabilidad inherente a los precios de los productos agrícolas se traduce en volatilidad de los ingresos de los productores. Si un Estado decide frenar la volatilidad de los precios y por ende de los ingresos de los productores, mediante retenciones y subsidios por ejemplo, está efectuando una transferencia de volatilidad hacia productores de otros países.

Entonces, entre otras cosas, la variabilidad tanto de precios de los productos agrícolas como de los ingresos de los productores se encuentran fuertemente correlacionados con las prácticas intervencionistas de los Estados en el funcionamiento del mercado.

A partir de estas políticas públicas lo único que se consigue es estabilizar los ingresos de los productores de una determinada región, pero a costa de transferir la variabilidad a los productores que se encuentran fuera de la influencia de tales políticas. Produciéndoles en consecuencia un fuerte retraso en sus posibilidades de inversión y desarrollo.

La enfermedad holandesa

A raíz del descubrimiento de grandes yacimientos de gas en la plataforma submarina los Países Bajos durante los años setenta y el consecuente boom exportador, se generó en este país un elevado ingreso de divisas, que provocó inflación en el resto de los sectores y una consecuente apreciación de su tipo de cambio real. Colombia, también durante los años setenta y ochenta, experimentó un fenómeno similar al elevarse el precio internacional del café. Este fenómeno es relevante en aquellos países exportadores de commodities,


164

tanto agrícolas como no agrícolas108. Sin embargo, es necesario destacar que la magnitud de los shocks comentados fue sustancialmente mayor que los esperados como impacto de la negociación agrícola.

Es esperable que un fenómeno semejante ocurriera en caso de una liberalización, y es conveniente considerarlo. Un incremento de los precios, tal como los que se esperaría, produciría un ingreso adicional de divisas. Si la autoridad monetaria es incapaz de “esterilizar” este influjo109 sobre en el resto de los sectores, tanto transables como no transables, se produciría un incremento de precios que llevaría a una apreciación de la moneda doméstica.

Asimismo, el incremento en los precios domésticos de otros productos exportables reduciría su competitividad en comparación con los bienes beneficiados por el shock inicial en los precios. Este fenómeno podría llevar a una excesiva concentración de las exportaciones en los bienes que experimentaron el shock inicial, con el consecuente aumento del riesgo por una reducción de la diversificación de las exportaciones.

Si bien puede resultar difícil predecir una potencial enfermedad holandesa, y si existiera, su gravedad, es importante advertir este fenómeno y en caso de aparecer, contar con las herramientas adecuadas para minimizar su impacto.

108 Venezuela también sufrió un fenómeno similar durante la crisis del Petróleo en los años setenta. 109 Se conoce como esterilización a la operación por la cual el Banco Central emite bonos conjuntamente con el mayor ingreso de divisas, con el objetivo de rescatar circulante y evitar un shock inflacionario.


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ANEXO AL CAPÍTULO 7

Ponderaciones utilizadas para el cálculo del impacto en el precio al consumidor

Producto Ponderación

Carne bovina 0,21

Otras carnes 0,01

Carne aviar 0,06

Leche fresca 0,06

Leche en polvo 0,00

Manteca 0,01

Queso 0,05

Trigo 0,21

Arroz 0,01

Cebada 0,01

Maíz 0,01

Sorgo 0,00

Legumbres 0,01

Tomates 0,05

Raíces y tubérculos 0,06

Manzanas 0,02

Cítricos 0,02

Bananas 0,02

Otras frutas tropicales 0,00

Azúcar 0,01

Café tostado 0,01

Chocolate 0,01

Algodón 0,15

Aceites 0,02


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Composición de la canasta básica de alimentos del adulto equivalente (mensual)

Componente Gramos Especificaciones pan 6.060

galletitas saladas 420 galletitas dulces 720

arroz 630 harina de trigo 1.020

otras harinas (maíz) 210

fideos 1.290 papa 7.050

batata 690 azúcar 1.440

de leche de batata dulces 240

mermeladas lentejas porotos legumbres secas 240 arvejas acelga cebolla lechuga tomate

zanahoria zapallo

hortalizas 3.930

tomate en lata banana

mandarina manzana

frutas 4.020

naranja asado

carnaza carne picada

cuadril falda con hueso

nalga paleta

carnes 6.270

pollo huevos 630 leche 7.950

fresco crema

cuartirolo queso 270

de rallar aceite 1.200 mezcla

bebidas edulcoradas 4.050 jugos para

diluir/gaseosas

bebidas gaseosas sin edulcorar 3.450 soda

sal fina 150


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sal gruesa 90 vinagre 90

café 60 té 60

yerba 600 Fuente: Documento de trabajo. Números 3 y 8. INDEC/IPA


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Impacto en algunas variables proxies de la seguridad alimentaria

Variación del producto de alimento per cápita

Unión Europea 1,51% Harbinson 1,77%

Cairns 2,08% Estados Unidos 2,56% Liberalización 3.39%

Calorías Diarias per Cápita

Inicial 3.162,6 Variación

Liberalización 3.002,7 -5,05%

Harbinson 3.104,7 -1,83% Europa 3.119,4 -1,37% Cairns 3.095,1 -2,13%

Estados Unidos 3.047,3 -3,64%

Proteínas Diarias per Cápita

Inicial 87,9 Variación

Liberalización 85,9 -2,36%

Harbinson 86,8 -1,31% Europa 87,0 -1,03% Cairns 86,4 -1,75% Estados Unidos

86,2 -1,97%


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COMENTARIOS FINALES En el desarrollo de este trabajo se intentó mostrar cuáles serían los impactos de la liberalización del comercio agrícola. Si bien las propuestas de negociación han sido modificadas, las mismas constituyen puntos de referencia para el seguimiento de la negociación multilateral. Se ha verificado que los impactos en el sector agropecuario son importantes en términos de los daños/o oportunidades perdidas, generados por las notables distorsiones en el comercio agrícola. El trabajo muestra que el impacto de una potencial liberalización es muy importante en términos de ingresos para los productores y para la sociedad en general. Aún en los casos donde estos impactos resultan menores, los mismos no resultan en absoluto despreciables. Tal como se ha mostrado en la revisión sobre los trabajos de liberalización del comercio utilizando modelos de simulación, y los resultados obtenidos a lo largo del trabajo; los efectos que el modelo ATPSM alcanza resultan ser comparativamente menores, en general, con otros trabajos similares. En otras palabras, el modelo ATPSM subestimaría, tomando como referencia a los otros trabajos, los impactos de la liberalización del comercio agrícola. Vuelve a destacarse que este modelo es estático, y por lo tanto, no mostraría un efecto retroalimentador sucesivo. Por otro lado, este modelo trabaja con elasticidades de oferta como disparador de la producción, en lugar de trabajar con funciones de producción que asignen eficientemente dotaciones de factores. Pese a esto, los resultados apuntan a la dirección correcta, y comparativamente, mantienen la relación en cuanto a los productos que resultarían más beneficiados. Por lo tanto, es adecuada su utilización para fijar posturas de negociación basadas en mantener posiciones firmes en sectores con ganancias comparativamente mayores. Es decir, este trabajo puede tomarse como un piso de los impactos, manteniendo la estructura de los mismos similar a la que se esperaría en la realidad. Asimismo, la liberalización del comercio agrícola o las otras propuestas, tienen impactos positivos en el ingreso de los productores, el empleo y el bienestar general de la población, tal como se mostró en la última parte del trabajo. Esto contribuiría, entre otras políticas, a disminuir los niveles de pobreza de la población rural o campesina en la Argentina al aumentar sus posibilidades de insertarse en el circuito productivo y comercial agrícola. Es decir, pasar de una mera agricultura de subsistencia hacia un sistema de producción orientado hacia el mercado, tanto sea interno como doméstico. El aumento de los precios de los productos agrícolas impactaría notablemente en el ingreso de los pequeños productores permitiendo el salto cualitativo de su condición de productor. Al respecto, es posible analizar los beneficiarios y perjudicados de estas medidas desde una óptica bidimensional. Por un lado, la condición de población rural y urbana influirá en quienes serán los beneficiarios; y por otro lado, la condición inicial de ingresos también. Los productores de alto ingreso, u orientados hacia el mercado serán claramente beneficiados; por otro lado, los productores de subsistencia, a partir de la suba de precios internacionales, podrán salir de la condición de subsistencia y pasar el primer grupo; este grupo sería uno de los mayores beneficiarios en términos relativos. No sólo aumentarían su ingreso, sino que cambiarían notablemente su modo de vida, al empezar a orientar su producción hacia un mercado cada vez más exigente.


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Por otro lado, la población urbana pobre resultaría perjudicada. Si consideramos que el grueso de la producción agropecuaria se realiza en áreas rurales, este grupo de población no resultaría beneficiado a raíz de un mayor ingreso. Es decir, el costo de los alimentos se elevaría para este grupo. Sin embargo, se ha notado en el trabajo que es posible compensar a este grupo y dejarlos, en el peor de los casos, en una posición similar a la que tenían anteriormente. Es importante establecer de dónde vendría la compensación. La misma debería provenir del grupo de productores orientados hacia el mercado. Este grupo que ya estaba obteniendo rentas anteriormente, podría ceder parte de su incremento en la renta para beneficiar a los consumidores empobrecidos. Es necesario identificar a este grupo como proveedor de la compensación, ya que una medida que transfiera recursos desde todo el sector beneficiario, correría el riesgo de retirar recursos en el grupo de los que anteriormente estaban en el grupo de subsistencia, volviéndolos a la situación inicial. De esta manera, sería posible mejorar la situación de los consumidores, sin perjudicar a los pequeños productores. Es por eso que no se debe disminuir las energías por parte de los cuadros políticos en buscar un comercio agrícola sin distorsiones o lo menos distorsionado posible. Asimismo, el análisis pormenorizado de las ventajas y desventajas permitirá identificar sectores en los cuales establecer una posición firme, mientras en otros adoptar una actitud más negociadora. Es por lo tanto, recomendable, redistribuir parte de los mayores recursos generados por aquellos que han sido beneficiados hacia aquellos grupos que han sido perjudicados; siempre en base a un sistema equitativo que transfiera desde los sectores más beneficiados y en mayor proporción, hacia los sectores damnificados. Como hemos visto, el esfuerzo liberalizador tiende a disminuir la pobreza en base a incrementar las posibilidades de trabajo y progreso de las poblaciones pobres. No se basa en hacer concesiones a estos grupos, sino en abrir caminos libres de impedimentos para que la mismos productores recorran, produciendo, trabajando, innovando y progresando. Es también necesario difundir los resultados de estos impactos a la opinión pública de tal manera que la misma pueda evaluar con bases sólidas cuál será su beneficio luego de aplicadas estas medidas. La invasión propagandística y mediática de los países que buscan mantener el status-quo ha sesgado, en cierta forma, la opinión pública internacional por medio de falacias y argumentos con escasa fundamentación teórica y empírica y basados en apreciaciones subjetivas y tendenciosas. Por lo tanto, El efecto negativo para Argentina de las distorsiones y barreras que existen en el mercado de productos es sustancialmente superior cuando se evalúa en términos dinámicos.


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