Antecedentes

El almacenamiento es una de las actividades post-cosecha más importantes en la producción y comercialización de granos básicos. La post-cosecha puede definirse como el conjunto de procesos técnicos y operativos que engloban desde el acopio de los granos hasta su comercialización, cuyo funcionamiento permite garantizar la conservación de los granos para satisfacer la demanda del consumidor (^{Vázquez y Moreno, 2016, p. 3}).

Un buen almacenamiento requiere el empleo de bodegas limpias que mantengan el producto lejos de insectos, pájaros, roedores, hongos y otras plagas que pudieran causar daño físico, y que permitan que los granos se conserven frescos, secos, enteros, sanos y sin impurezas (^{Hernández y Carballo, 2003, p. 3}).

El almacenamiento, junto con el trasporte, son actividades de comercialización que agregan valor a las mercancías almacenadas, porque éstas se pueden vender en el momento y lugar más oportuno, donde el precio de venta sea más alto.

La demanda de servicio de almacenamiento depende de la logística de distribución y abasto del producto que se quiere comercializar. Si la producción de granos básicos fuera más uniforme en el tiempo, ésta se consumiría en su totalidad y el almacenamiento no sería necesario. Si las importaciones de granos básicos se realizaran en los meses cuando la producción nacional es alta (o baja), la demanda de almacenamiento disminuiría (o aumentaría). La existencia de trasporte suficiente haría posible la movilización rápida de la producción y reduciría la necesidad del almacenamiento de granos básicos.

Datos de la Agencia de Servicios a la Comercialización y Desarrollo de Mercados Agropecuarios (^{ASERCA, 2019}) indican que la capacidad instalada de los almacenes agrícolas en México fue de 39.56 millones de toneladas en 2019, de las cuales 83.7% se almacena bajo techo y 16.3%, al aire libre. La modalidad bajo techo incluye techos construidos de materiales sólidos, tales como el concreto y el metal, y silos, que son estructuras cilíndricas hechas de metal liso o corrugado. Si sólo se considera el tipo bajo techo, cabrían 33.13 millones de toneladas métricas. Ese servicio se concentra en algunas regiones del norte del país.

Además, ^{ASERCA (2019)} informa que existen 2 860 centros de almacenamiento con espacio para casi 40 millones de toneladas de granos y oleaginosas. Se puede concluir que la capacidad nacional instalada de los almacenes es suficiente para la producción de granos, que en 2016 alcanzó un máximo de 33.5 millones de toneladas. En el caso del maíz, osciló entre 17.6 y 28.3 millones de toneladas de 2007 a 2018 (^{Presidencia de la República, 2018, p. 598}).

Sin embargo, los depósitos agrícolas que existen en el país no son homogéneos. Un estudio de ^{Ortiz, Ramírez, González y Velázquez (2015, p. 182)} muestra que en México existen almacenes de maíz bien equipados y con buena infraestructura que ejemplifican una red de acopio adecuada para atender las necesidades de manejo y disponibilidad del grano. Por otro lado, alrededor de la mitad de los almacenes del país son bodegas muy pequeñas, con equipamiento mínimo o nulo, lo que propicia la reducción de la calidad y el volumen del grano. ^{Ayala-Garay y Carrera-Chávez (2008, p. 93)} señalan que aunque México cuenta con el espacio necesario para la creación de una reserva estratégica de alimentos, las instalaciones no tienen las condiciones necesarias para que éstos no sufran daños por la acción de plagas, enfermedades o del medio ambiente; de ahí la necesidad de destinar recursos para mejorar las condiciones de los almacenes que existen en México.

No todos los depósitos agrícolas están en operación; un estudio realizado en 2009 señala que en ese año el país contaba con una red de 1 966 locales para guardar granos y oleaginosas, con una capacidad instalada de 16.23 millones de toneladas. De los almacenes estudiados, se encontraron en operación 1 672, con cabida para 15 millones de toneladas. Los que no estaban en operación fueron 294, con un volumen para 1.23 millones de toneladas (Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación, Fideicomiso de Riesgo Compartido, Comité Nacional Sistema Producto Oleaginosas-Colegio de Postgraduados ^{[SAGARPA-FIRCO-CNSPO-CP], 2009, p. 190}).

La capacidad de almacenes agrícolas bajo techo en México ha experimentado un crecimiento medio anual de 6.3% entre 1996 y 2019 (Secretaría de Agricultura, Ganadería y Desarrollo Rural ^{[SAGAR], 1996, p. 35}; ^{ASERCA, 2019}). En 1996 el volumen era de 9.65 millones de toneladas, y en 2019 aumentó a 39.59 millones de toneladas, cinco veces más que al inicio del periodo (véase Tabla 1).

En la Tabla 1 se observa que el crecimiento en la capacidad de los almacenes agrícolas no ha sido igual en las ocho regiones que integran el país. En el noroeste, norte, occidente y noreste del país la capacidad experimentó un crecimiento medio anual, superior o cercano a la media nacional, de 9.3, 7.1, 7.8 y 6.0 %, respectivamente. En el centro, golfo y península la cantidad y la capacidad experimentaron un crecimiento moderado, de apenas 1.1, 1.7 y 5.0%, respectivamente. En el caso del sur, la infraestructura disminuyó de 1.020 millones a 996 miles de toneladas, lo que representó un crecimiento medio anual de -0.1% (véase Figura 1).

Los datos de ^{ASERCA (2019)} indican que más de 85% del volumen nacional para acopio se encuentra en los estados del norte y del occidente del país. Estos estados son los mayores productores del principal grano básico de México, el maíz, pero de 2017 a 2018 sólo concentraron 63% de la producción nacional. Estos datos indican que la capacidad instalada de almacenamiento cubierto en estas entidades podría estar subutilizada.

Justificación

La situación es diferente en la región sur de México. Chiapas, Guerrero y Oaxaca produjeron 3.4 millones de toneladas de maíz en 2018 (12.3% de la producción nacional de maíz). Sin embargo, sólo 2.5% de la capacidad de almacenamiento (996 mil toneladas) se encuentra en estos estados. Chiapas participó con 1.9%; Guerrero, con 0.5%; y Oaxaca, con 0.2%. Estos datos indican que la infraestructura no es suficiente para los volúmenes de granos que un programa de inventarios óptimo requiere. Además, en el sur se guardan otros productos, como café y cacao, junto con el maíz.

A pesar del crecimiento en la capacidad instalada, sería interesante determinar si ésta puede almacenar el maíz que un programa de inventarios óptimo requiere. Se selecciona el maíz porque es el cultivo más importante en el sector agrícola de México. Dicho grano se utiliza como materia prima en la producción de harina y en la de jarabe de maíz de alta fructosa. También se usa en las industrias de nixtamalización y de la tortilla, en las de almidones y cereales y en las de elaboración de alimentos balanceados. Son 2.5 millones de unidades de producción de maíz las que se ubican en más de 8 millones de hectáreas (Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera ^{[SIAP], 2019a}). En 2018, el consumo nacional aparente de maíz fue de 42.80 millones de toneladas, lo cual indica que 62.4% del consumo se abasteció con la producción doméstica y el restante 37.6% se abasteció con importaciones provenientes, casi en su totalidad, de Estados Unidos (^{SIAP, 2019b}).

La naturaleza biológica de la cosecha de maíz, igual que en los demás granos, determina la estacionalidad de la producción. Datos del ^{SIAP (2018)} indican que 60.8% de la producción nacional de maíz se obtiene en noviembre, diciembre y enero, y corresponde al ciclo de siembra primavera-verano. En mayo y junio se obtiene 22.3% de la producción nacional y proviene del ciclo de siembra otoño-invierno. La producción restante, 17.9%, se obtuvo en siete meses; y la escasez es más crítica en septiembre, pues sólo se obtiene 0.4% de la producción nacional (^{SIAP, 2019a}).

Debido a que el maíz es materia prima en una gran cantidad de industrias, el consumo es uniforme en el tiempo. En 2018 el consumo nacional aparente fue de 42.8 millones de toneladas y el mensual fue de 3.58 millones de toneladas. La estacionalidad de la producción y la uniformidad del consumo determinan los excesos de oferta que a menudo están presentes en varios meses del año. Al igual que otros cultivos en México, el maíz experimenta variaciones anuales en su precio que dependen de los cambios en la oferta y en la demanda. Los precios bajos que se observan en algunos meses son el resultado de excesos de oferta.

La reducción temporal de los precios requiere la coordinación entre productores de maíz y las industrias para evitar excedentes estacionales. Los precios bajos se observan sólo cuando toda la producción se envía al mercado. La forma de sincronizar la producción y el consumo en el tiempo es a través del almacenamiento, pues permite dosificar el flujo del producto que se envía al mercado para evitar que el exceso de oferta temporal disminuya los precios que recibe el productor. Las importaciones podrían ayudar a sincronizar la producción y el consumo de maíz. Esto significa que las importaciones se podrían realizar en los meses de menor producción; sin embargo, las compras externas del grano se realizan durante los doce meses del año. En 2018 las importaciones alcanzaron 16.1 millones de toneladas y las importaciones mensuales se cuantifican entre 0.926 y 1.704 millones de toneladas. La menor cantidad de importaciones se presentó en febrero; y la mayor, en abril. El hecho de que las importaciones se realicen durante los doce meses del año, sin considerar la temporalidad de la producción doméstica, determina las ineficiencias temporales en la forma de realizar las compras externas de maíz (^{García y Santiago, 2004, p. 152}).

La existencia de infraestructura que permita diseñar programas de inventarios óptimos en la región sur es importante por las siguientes razones: a) evitaría los excesos de oferta; b) se estabilizarían los precios del maíz; c) impediría la disminución en el ingreso de los productores; y d) mejoraría la competitividad de la producción agrícola. El conocimiento de la demanda óptima de almacenamiento proporcionaría elementos para llevar a cabo un programa de inventarios y evitar la escasez de maíz y los aumentos inesperados en el precio de los alimentos (^{SAGARPA-FIRCO-CNSPO-CP, 2009, p. 187}).

Además, el buen almacenamiento de granos disminuiría las pérdidas post-cosecha que a escala internacional promedian 5% y que en los países subdesarrollados suelen ser de hasta 30%. Entre otros factores, las pérdidas post-cosecha se deben a la presencia de agentes bióticos, como insectos, hongos, roedores e incluso aves (^{Vázquez y Moreno, 2016, p. 3}).

Considerando la importancia del tema, el objetivo de esta investigación es analizar el crecimiento de la capacidad instalada de los almacenes agrícolas entre 1996 y 2019 por entidad federativa y determinar si tal capacidad es suficiente para almacenar el maíz que un programa óptimo de inventarios requiere. Se determinó entonces la demanda de almacenamiento y se comparó con la capacidad de los almacenes agrícolas. La investigación es importante porque las actuales políticas agrícolas y agroalimentarias para el desarrollo rural ponen énfasis en los aspectos de post-cosecha y comercialización de granos y en el desarrollo del sur de México.

El modelo

Para determinar la demanda por almacenamiento de maíz se utilizó un modelo de equilibrio espacial e intertemporal del mercado de maíz. La formulación del modelo se basó en ^{Takayama y Judge (1971, p. 374)} y en otros autores que han formulado modelos para mercados agrícolas en México (^{Bivings, 1997, p. 392}; ^{García y Williams, 2004, p. 178}; ^{García-Salazar, Skaggs y Crawford, 2011, p. 386}; ^{Martínez-Jiménez, García-Salazar y Mora-Flores, 2015, p. 694}). La tasa de crecimiento de la capacidad instalada de almacenes se obtuvo para el periodo 1996-2019 y el modelo usó datos de 2017-2018.

Considerando i(i=1,2...I=32) regiones productoras de maíz, j(j=1,2...J=32) regiones consumidoras de maíz, m(m=1,2...M=8) puertos de entrada de las importaciones de maíz, e(e=1...E=1) puertos de salida de las exportaciones de maíz y t(t=1,...T=12) periodos de tiempo, el modelo fue formulado de la siguiente manera:

Sujeto a

Donde para el mes t: π ^t-1 = (1/1+i _t ) ^t-1 es el factor de descuento con i _t igual a la tasa de inflación; λ _jt es el intercepto de la función de demanda en j; y _jt es la cantidad de maíz consumida en j; ω _jt es la pendiente de la función de demanda en j; ν _it es el intercepto de la función de oferta en i; x _it es la cantidad de maíz producida en i; η _it es la pendiente de la función de oferta en i ; p _mt es el precio de importación en m; x _mt es la cantidad importada a través del puerto o frontera m; p _et son los precios de exportación en los puertos e; x _et es la cantidad exportada a través del puerto e; p ^c _ijt y x ^c _ijt son los costos de trasporte y la cantidad enviada de maíz por camión de la región productora i a la región de consumo j; p ^f _ijt y x ^f _ijt son los costos de trasporte y la cantidad enviada por ferrocarril de la región i a la región j; p ^c _mjt y x ^c _mjt son los costos de trasporte y la cantidad enviada por camión del puerto o frontera m a la región consumidora j; p ^f _mjt y x ^f _mjt son los costos de trasporte y la cantidad enviada por ferrocarril del puerto o frontera m a la región consumidora j; p ^c _iet y x ^c _iet son los costos de trasporte y la cantidad enviada por camión de la región i al puerto e; p _it,t+1 es el costo de almacenamiento por unidad en la región i del mes t al mes t+1; x _it,t+1 es la cantidad almacenada en la región i del mes t al mes t+1; p _mt,t+1 es el costo de almacenamiento por unidad en el puerto m del mes t al mes t+1; x _mt,t+1 es la cantidad almacenada en el puerto m del mes t al mes t+1; δ es el porcentaje de importaciones anuales de maíz internadas a través de las fronteras de Ciudad Juárez, Piedras Negras y Nuevo Laredo.

El modelo de programación está integrado por 9 ecuaciones (de 2 a 10). Una descripción de cada una de las ecuaciones se presenta en el Tabla 2.

Variables y regiones del modelo

Para determinar la demanda de almacenamiento de maíz se obtuvo una solución del modelo con datos de septiembre de 2017 a octubre de 2018. Este periodo se denominó año 2017-2018. Las variables consideradas en el modelo se presentan en la Tabla 3 y se clasifican en endógenas y exógenas. El valor de las variables endógenas se determina a través de la solución del modelo y el valor de las variables exógenas se introduce en el modelo como un parámetro; corresponde al valor observado en el año de análisis. La ubicación geográfica de las regiones, de los puertos y de las fronteras de internación se presenta en la Figura 2.

Datos

Se recopiló una gran cantidad de información para obtener la solución del modelo. La capacidad instalada de almacenamiento en 1996 provino de la Secretaría de Agricultura, Ganadería y Desarrollo Rural (^{SAGAR, 1996}), y la información del año 2019, de la Agencia de Servicios a la Comercialización y Desarrollo de Mercados Agropecuarios (^{ASERCA, 2019}).

Las funciones de la oferta y la demanda del maíz se estimaron utilizando el precio al productor, el precio al consumidor, la cantidad producida, la cantidad consumida, la elasticidad precio de la oferta y la elasticidad precio de la demanda. La elasticidad precio de la oferta y la demanda de maíz provinieron del Instituto de Investigaciones en Políticas Agrícolas y Alimentarias (Food and Agricultural Policy Research Institute ^{[FAPRI], 2018}) y la producción de maíz se obtuvo del ^{SIAP (2019a)}.

Para estimar el consumo de maíz en México por región y por mes, primero se calculó el consumo nacional aparente anual (producción, más importaciones, menos exportaciones nacionales anuales); después este indicador se desagregó en los siguientes consumos: humano, animal, industrial (harina, cereales, almidón y alimentos balanceados), mermas y semilla. El consumo nacional anual de maíz del sector pecuario se ponderó por la participación de cada estado en el consumo nacional de granos para obtener el consumo estatal anual de maíz por el sector pecuario. Para obtener el consumo humano por estado, el consumo humano nacional anual de maíz se ponderó por la participación de cada estado en la población rural del país. Del mismo modo, el consumo nacional anual de maíz de las industrias de harina, almidón, cereales y alimentos balanceados se ponderó por la participación que cada estado tiene en el valor de la producción nacional por cada industria. Se supuso que el consumo fue igual en los doce meses del año. Los datos se obtuvieron de instituciones públicas y privadas (Consejo Nacional de Fabricantes de Alimentos Balanceados y de la Nutrición Animal ^{[CONAFAB], 2018, p. 49}; Instituto Nacional de Estadística y Geografía ^{[INEGI], 2010}, ²⁰¹⁴, ^2018a, ^2018b; ^{SAGARPA, 2007, p. 96}; ^{SIAP, 2018}, ^2019a, ^2019b, ^2019c).

Los precios internacionales del maíz se calcularon usando el precio unitario de importación en el puerto o frontera mexicana. El precio unitario se calculó dividiendo el valor de las importaciones de maíz entre la cantidad importada de maíz. La información de los precios del maíz en los puertos y en las fronteras de entrada entre México y Estados Unidos se obtuvo del ^{SIAP (2019b)}. El precio internacional del maíz consideró el tipo de cambio, el costo financiero internacional y las tarifas de entrada en los puertos y fronteras. Los datos se obtuvieron del ^{INEGI (2018a)} y del Banco de México (^{BANXICO, 2018}). El precio regional pagado por los consumidores y recibido por los productores se calculó usando el precio internacional del maíz en los puertos de entrada mexicanos.

Los costos de trasporte desde cada puerto de entrada a los puntos internos de consumo fueron agregados al precio internacional para obtener los precios al consumidor. Los precios al productor en cada región se asumieron igual a los precios al consumidor menos un margen de comercialización de trasporte de maíz de la zona productora al punto de consumo. Los márgenes de comercialización para cada región se calcularon mediante la diferencia entre el precio del maíz en los mercados mayoristas y el precio promedio recibido por los productores. Para estimar el margen de comercialización se usaron los precios al productor promedio reportados por el SIAP y los precios al mayoreo que reporta el Sistema Nacional de Información Integral de Mercados.

Los costos de trasporte por ferrocarril de las zonas productoras y puntos de entrada de las importaciones se estimaron usando una matriz de distancias de origen/destino y un costo promedio de rutas representativas que incluyó un factor fijo y un factor variable. Los datos de las tarifas de ferrocarril se obtuvieron de la Secretaría de Comunicaciones y Transportes (^{SCT, 2018}). Las ciudades seleccionadas como centros de consumo para el cálculo de los costos de trasporte ferroviario fueron: Aguascalientes, Mexicali, La Paz, Campeche, Tapachula, Chihuahua, Torreón, Colima, Ciudad de México, Durango, Guanajuato, Iguala, Pachuca, Guadalajara, Toluca, Morelia, Cuernavaca, Tepic, Monterrey, Oaxaca, Puebla, Querétaro, San Luis Potosí, Culiacán, Hermosillo, Teapa, Ciudad Victoria, Apizaco, Jalapa, Mérida y Zacatecas.

Los costos de trasporte de maíz por camión de las regiones productoras y puertos de entrada de las importaciones a los centros de consumo también se estimaron utilizando una matriz de distancia. Los costos de trasporte por camión se calcularon usando una función de costo donde el costo de trasporte (ct) es la variable dependiente y la distancia (km) es la variable independiente. Las empresas de trasporte de camiones en México proporcionan la información necesaria para estimar la función de costos. Las ciudades que se utilizan como centros de consumo para calcular los costos de trasporte por camión fueron las mismas que se utilizaron para el cálculo de los costos de trasporte ferroviario, excepto para los estados de Chiapas, Guerrero, Tabasco y Tlaxcala, en donde se consideraron las ciudades de Tuxtla Gutiérrez, Chilpancingo, Villahermosa y Tlaxcala, respectivamente. La solución del modelo se obtuvo mediante el procedimiento MINOS, escrito en el lenguaje de programación General Algebraic Modeling Systems (^{Brooke, Kendrick, Meeraus y Raman, 1998, p. 5}).