Introducción

El primero de enero de 1994 entró en vigor el Tratado de Libre Comercio de América del Norte (TLCAN), que ha constituido una pieza clave en la modificación de la política comercial mexicana, la cual inició con la adhesión al Acuerdo General sobre Aranceles Aduaneros y Comercio (GATT por sus siglas en inglés) en la década de los ochenta. Esencialmente la estrategia mexicana ha seguido la teoría moderna del comercio.¹ Bajo esta teoría Estados Unidos y Canadá tenían relativamente abundante oferta de capital y trabajo calificado, en contraste México poseía una oferta relativamente alta de trabajo no calificado o semicualificado, así como recursos naturales (^{Gerber 2011}).

La modificación de los precios (asumiendo mercados perfectamente competitivos) como consecuencia de la ventaja comparativa, impulsaría la movilidad de factores de la producción entre y al interior de los países. Es decir, se preveían traslados de capital, de empleo calificado, así cómo cambios de cultivo en el factor tierra, desde las actividades que no pudieran competir con las importaciones hacia aquellas que fueran competitivas contra los productos extranjeros, generándose así una especialización internacional.

Sin duda el TLCAN ha intensificado esta especialización; han crecido las exportaciones de frutas y hortalizas, así como la importación de granos y oleaginosas (^{Puyana & Romero 2008}; ^{Rosenzweig 2005}). Es decir, cultivos ganadores y perdedores producto de esta especialización.

Lamentablemente, la especialización no ha ocasionado el traslado del empleo, ni el uso de la tierra, de los cultivos perdedores a los ganadores, ya que estos son menos intensivos en trabajo, además, no todas las tierras ni los climas son aptos para la producción de los cultivos ganadores, sin olvidar la ausencia de mercados perfectamente competitivos. Como consecuencia, se ha acentuado la caída de los salarios rurales y la migración hacia el país del norte (^{Puyana & Romero 2008}).

Dentro de los cultivos perdedores, las importaciones de arroz, frijol, maíz y trigo merecen especial atención, pues son parte de la dieta de la mayoría de la población, sin olvidar que su cultivo se relaciona con segmentos significativos de la población rural. Sin duda estos cultivos deberían de ser tratados de forma estratégica, haciendo a un lado la especialización internacional y estimulando su producción interna, fortaleciendo así la soberanía alimentaria, de no hacerlo, el bienestar de la población mexicana es cada día vulnerable a una gran diversidad de factores, por ejemplo: a los precios agrícolas internacionales, a la especulación financiera, a la utilización de alimentos para combustibles, al aumento demográfico mundial, sin olvidar los impactos del cambio climático en la producción agrícola.

Con base en lo anterior, el objetivo de esta investigación es analizar la relación entre la soberanía alimentaria de granos básicos -medida a través de sus importaciones- con la actividad económica (PIB) y el tipo de cambio real a partir del TLCAN. La hipótesis que se sostiene es que en el periodo de estudio el aumento de la actividad económica y del tipo de cambio real ha deteriorado la soberanía alimentaria (aumento de las importaciones de granos básicos).

El artículo se divide en tres secciones. La primera muestra por qué se denominan granos básicos. Asimismo, se presenta una descripción gráfica del área cosechada, producción nacional, importaciones, y evolución de la oferta interna de los cultivos bajo estudio; se termina indicando la teoría que sustenta el modelo econométrico. La segunda sección explica la metodología econométrica empleada, cointegración de Johansen. La tercera sección es empírica, haciendo uso de la cointegración, se encuentra la relación de equilibrio de largo plazo entre el tipo de cambio real y la actividad económica (a través del PIB) con las importaciones de granos básicos, para el periodo 1994-2017. Finalmente, se presentan las conclusiones.

I. Maíz, frijol trigo y arroz como granos básicos

La Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación (^{SAGARPA 2017a}) ha considerado al maíz, frijol, trigo y arroz como granos básicos, pues garantizan la seguridad alimentaria, por su contenido y aportación de nutrientes. Asimismo, la Ley de Desarrollo Rural Sustentable no solo los denominó productos básicos, pues son parte de la dieta de la mayoría de la población, sino también estratégicos, ya que su proceso productivo se relaciona con segmentos significativos de la población rural u objetivos estratégicos nacionales, tales como soberanía, sustentabilidad, bienestar social y seguridad alimentaria, definida ésta como el abasto oportuno, suficiente e incluyente de alimentos para la población² (^{Presidencia de la República 2001}).

SAGARPA e INEGI han enfatizado la relevancia de estos cultivos a través de la Planeación Agrícola Nacional 2017-2030 y la Encuesta Ingreso Gasto de los Hogares (ENIGH), respectivamente. Por ejemplo, SAGARPA señala que el maíz es el cultivo más importante de México, no solo económicamente, también social y culturalmente. Al año su consumo promedio per cápita es de 196.4kg (^{SAGARPA 2017b}). Asimismo, considerando la ENIGH del 2013, del gasto total en alimentos, bebidas y tabaco realizado por los hogares mexicanos, el maíz representó el 20.9% (^{INEGI 2013}). En cuanto al trigo, es el segundo cereal más importante para los mexicanos, pues cada año consumen en promedio 57.4 kg per cápita. También sobresale el hecho de que la ENIGH 2013 muestra que el trigo representó del total del gasto en cereales efectuado por los hogares mexicanos el 40%. Por su parte, el consumo promedio de arroz es de 8.5 kg per cápita al año. Considerando la ENIGH 2013, el arroz representó 9.1% del gasto total que realizan los hogares mexicanos en alimentos, bebidas y tabaco. Con respecto al frijol, este es un cultivo clave en la dieta nacional, 9.9 kg es el consumo promedio anual per cápita. Cabe mencionar que su consumo ocupa un lugar importante en los hogares de menores ingresos.³ Aunque México es el cuarto productor mundial de frijol, con 5.5% de la producción mundial, preocupa el hecho de que en el periodo 2003-2016 se presentó una reducción acumulada en la superficie sembrada de 20.01% y de la producción en 23.05% (^{SAGARPA 2017}).

Habiendo señalado la relevancia de estos cuatro cultivos en el consumo y gasto, corresponde mostrar, de manera gráfica, cómo se han comportado a partir de la entrada en vigor del TLCAN. La información se obtuvo de la Organización de las Naciones Unidad para la Alimentación y la Agricultura, FAO por sus siglas en inglés (^{FAO 2017}).

Las gráficas 1 a 4 muestran la evolución del área cosechada para el periodo 1994-2016. Los cuatro cultivos muestran una tendencia decreciente, es decir, una reducción en el área cosechada. Sobresale la fuerte disminución del arroz y frijol, con una tasa media de crecimiento anual (TMCA) de -3.36% y -1.27%. Para el caso del trigo y del maíz, dicha tasa fue de -1.30% y -0.34%. En otras palabras, el área cosechada de estos cultivos disminuyó en estos porcentajes, en promedio por año, de 1994 a 2016.

Fuente: elaboración propia con información de (^{FAO 2017}).

Gráfica 1 Arroz, área cosechada 

Fuente: elaboración propia con información de (^{FAO 2017}).

Gráfica 2 Frijol, área cosechada 

Fuente: elaboración propia con información de (^{FAO 2017}).

Grafica 3 Maiz área cosechada 

Fuente: elaboración propia con información de (^{FAO 2017}).

Gráfica 4 Trigo, área cosechada 

Con la reducción del número de hectáreas cosechadas es de esperar una caída en el número de toneladas producidas, de no ser así se sugiere un aumento del rendimiento, es decir, un aumento de las toneladas por hectárea. En las gráficas 5 a 8 se observa el comportamiento de las toneladas producidas para el periodo señalado. En efecto, tres cultivos han presentado una reducción en el número de toneladas producidas, con una TMCA de -1.74%, -1.02% y -0.33%, arroz, frijol y trigo, respectivamente. Por su parte, el maíz ha registrado un aumento en la producción, con una TMCA de 2.01%. Sin embargo, esto no sugiere un considerable aumento en el rendimiento por hectárea, pues dicho cultivo es el que registró la menor reducción en el área cosechada.

Fuente: elaboración propia con información de (^{FAO 2017}).

Gráfica 5 Producción de arroz 

Fuente: elaboración propia con información de (^{FAO 2017}).

Gráfica 6 Producción de frijol 

Fuente: elaboración propia con información de (^{FAO 2017}).

Gráfica 7 Producción de maíz 

Fuente: elaboración propia con información de (^{FAO 2017}).

Gráfica 8 Producción de trigo 

La reducción del área cosechada y la consecuente caída en la producción sugiere averiguar cómo se ha llenado este vacío. Por ende, las gráficas 9 a 12 indican la evolución de las importaciones de los cultivos de estudio. Se aprecia una tendencia ascendente en los cuatro cultivos. Cada uno de ellos presenta elevadatasas medias de crecimiento anual, estas son: arroz 3.79%, frijol 4.87%, trigo 5.60% y maíz 7.72%. Sin duda esto sugiere que la reducción del área cosechada y la caída en la producción se sustituyeron con importaciones, pero algo más que una simple sustitución: una reconfiguración a lo largo del periodo de estudio de la oferta de cada cultivo véanse las gráficas 13 a 16.

Fuente: elaboración propia con información de (^{FAO 2017}).

Gráfica 9 Importaciones de arroz 

Fuente: elaboración propia con información de (^{FAO 2017}).

Gráfica 10 Importaciones de frijol 

Fuente: elaboración propia con información de (^{FAO 2017}).

Gráfica 11 Importaciones de maíz 

Fuente: elaboración propia con información de (^{FAO 2017}).

Gráfica 12 Importaciones de trigo 

Fuente: elaboración propia con información de (^{FAO 2017}).

Gráfica 13 Importaciones de arroz 

Fuente: elaboración propia con información de (^{FAO 2017}).

Gráfica 14 Importaciones de frijol 

Fuente: elaboración propia con información de (^{FAO 2017}).

Gráfica 15 Importaciones de maíz 

Fuente: elaboración propia con información de (^{FAO 2017}).

Gráfica 16 Importaciones de trigo 

En decir, las importaciones no solo han sustituido sino desplazado el papel de la producción nacional en la oferta.⁴ Al iniciar el periodo de estudio, 1994, la producción nacional de arroz, frijol, maíz y trigo representaban el 55.77%, 95.95%, 86.91% y 74.59% de la oferta, respectivamente; el resto provenía del exterior. Para 2016, estos porcentajes disminuyeron a 27.45%, 86.92%, 66.70% y 45.20%.

En resumen, a lo largo del periodo de estudio México ha desmantelado su producción de granos básicos, cubriendo la demanda interna cada vez más con importaciones, deteriorando así la soberanía alimentaria y con ello poniendo en riesgo la seguridad alimentaria ante la dificultad de aumentar las importaciones por variaciones en el precio o/y el ingreso.⁵

Precisamente, en este documento se presenta un modelo econométrico, el cual tiene como objetivo analizar la relación entre el precio (tipo de cambio real) y el ingreso (PIB) con la soberanía alimentaria de granos básicos, medida ésta a través de sus importaciones, para el periodo posterior al TLCAN.

La especificación econométrica se apoya teóricamente en el modelo de demanda de flujos de comercio internacional de sustitutos imperfectos expuesto por ^{Houthakker y Magee (1969)}. El supuesto principal es que las importaciones son sustitutos imperfectos de los bienes nacionales. En otras palabras, los productos del exterior son bienes -que al igual que los nacionales- son parte de la canasta de los individuos. Según este modelo, la cantidad de importaciones de un país está relacionada con su ingreso nominal, simbólicamente I_N, los precios de las importaciones en moneda nacional, expresado con eP_M -donde e indica el tipo de cambio nominal en moneda doméstica por moneda extranjera- así como los precios de los bienes sustitutos nacionales, P_N (^{Cermeño y Rivera 2016}). Por ende, la ecuación de importaciones está en función de:

Considerando el postulado microeconómico de homogeneidad de grado cero en precios, la ecuación anterior toma la siguiente forma

Donde INPN y ePMPN expresan el ingreso real doméstico y el precio relativo de las importaciones en moneda nacional, respectivamente. Por consiguiente, se tiene una función de demanda “marshalliana”. Empíricamente, la función de demanda ha sido una especificación econométrica lineal-logarítmica de la anterior ecuación, simbólicamente

La letra l indica el logaritmo de las variables. Esta ecuación se estimará haciendo uso de la cointegración. Se escogió esta metodología econométrica pues permite encontrar la relación de equilibrio de largo plazo entre las variables, así como la velocidad de ajuste al desequilibrio de esta relación. Además, aplicando logaritmos, esta relación representa cambios porcentuales; es decir, las elasticidades ingreso y precio de la demanda de importaciones de granos básicos a través de cambios en el PIB y el tipo de cambio real, respectivamente.⁶

II. Metodologia econométrica

El concepto de cointegración representa el equilibrio de largo plazo entre las variables de estudio. Este equilibrio exige previamente el estudio de la estacionariedad. Un proceso de series de tiempo estacionario es aquel en el que sus distribuciones de probabilidad se mantienen estables con el paso de tiempo (^{Wooldridge 2015}). Cuando ello ocurre decimos que tenemos una variable I (0). En otras palabras, la variable en niveles ya es estacionaria, no es necesario aplicar diferencias para lograr la estacionariedad.

De manera simplificada, la cointegración es la relación entre variables no estacionarias -también conocidas como procesos de raíz unitaria- cuya combinación lineal es estacionaria. Representada esta combinación en los residuos, es decir residuos I (0) (^{Enders 2010}).

Se inicia con la aplicación de pruebas de raíz unitaria para confirmar o rechazar la presencia de variables no estacionarias, I (1) de manera simbólica.⁷ En esta investigación se hará uso de tres pruebas: Dickey Fuller Aumentada (DFA), Phillips-Perron (PP) y Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS).⁸ Habiendo conseguido variables I (1), se plantea un Modelo de Vectores Autorregresivos (VAR) de segundo orden (^{Becketti 2013}), sin constante ni tendencia para simplificar la explicación (^{Suriñach 1995}).

Donde Y es un vector compuesto por las K variables I (1). Asimismo, representa una matriz con los respectivos coeficientes para cada rezago, y contiene los errores, también llamados innovaciones, de cada ecuación. Restando Y _t-1 en ambos lados de la ecuación anterior y reordenando obtenemos:

Donde Δ es el operador de diferencias (ΔY _t = Y _t - Y _t-1 ). Generalizando a un VAR de orden p, haciendo uso del álgebra, se obtiene la siguiente ecuación

Donde:

Donde Γ _i representa el impacto de los valores rezagados de DY _t sobre DY _t ; es decir matrices de coeficientes que indican la relación entre cambios de Y _t del iésimo rezago y cambios contemporáneos en Y _t .⁹ De manera parecida para la matriz

∏, pero mostrando el impacto de valores rezagados de Y _t (y no DY _t ) sobre DY _t . Por lo tanto ∏, contiene la información sobre la relación a largo plazo entre los elementos que integran Y _t . Es decir, la matriz ∏ contiene las relaciones de cointegración.¹⁰

Cuando se ha encontrado que ∏ tiene rango r, entonces ∏ puede ser descompuesta en ab´. Asimismo, introduciendo un término constante, así como una tendencia (m y t, respectivamente) se tiene la siguiente ecuación:

Donde

β´ = la matriz de relaciones de cointegración (relaciones de largo plazo)

α = la matriz de parámetros que medirá el ajuste de los elementos de Y _t respecto a los errores de desequilibrio.¹¹

La anterior ecuación es lo que se denomina Modelo de Corrección de Errores (MCE)¹² El MCE nos ayuda analizar cómo el sistema de los elementos que integran retorna al equilibrio de largo plazo. Es decir, pueden existir desviaciones de las relaciones de largo plazo (β´) entre los elementos I(1) que integran Y _t . Estas desviaciones pueden reflejarse como periodos de valores positivos o negativos de e _t . Sin embargo, a lo largo del tiempo los elementos de Y _t , mediante cierto ajuste representado en α, retornarán a su relación de equilibrio. Es decir, ɛ _t tendría que ser estacionario, simbólicamente I (0). En esencia, la combinación de variables no estacionarias I (1) genera unos residuos estacionarios I (0), es lo que representa la cointegración entre variables.

Antes de estimar el MCE primero es necesario averiguar su número de rezagos. Posteriormente si es apropiado incorporar m y t. Por último, calcular el número de relaciones de cointegración (r).

En cuanto al número de rezagos del MCE se emplean los criterios de Akaike, Schwarz, Hannan-Quinn así como el Error de Predicción Final -AIC, SBIC, HQIC y FPE, por sus siglas en inglés, respectivamente- para determinar el número de rezagos.¹³ Con respecto al uso de µ y t, cabe mencionar que el MCE está escrito en términos de ∆Y _t . Por lo tanto, la incorporación de m y t representaría la presencia de tendencias lineales y cuadráticas en Y _t (^{Becketti 2013}). Con referencia al número de relaciones de cointegración (r) se utilizan dos pruebas. La prueba de la traza (Johansen 1995) y la prueba del máximo valor propio (^{Enders 2010}).

Habiendo definido el número de rezagos, el uso o rechazo de m y t, así como el número de relaciones de cox|integración (r), corresponde estimar el Modelo de Corrección de Errores, es decir

Finalmente, para validar el MCE se realizan pruebas de especificación.¹⁴

III. Resultados

Los elementos que integran Y _t son las variables de la ecuación (4), libg, lpib y ltcr. Para el caso de México, y a nivel macroeconómico, son:¹⁵

libg = Importación de granos básicos (frijol, trigo, maíz y arroz), desestacionalizada en millones de dólares

lpib = PIB de México desestacionalizado en millones de pesos

ltcr = tipo de cambio real, pesos por dólar, desestacionalizado, pesos por dólar¹⁶

La letra l indica el logaritmo de cada variable, periodo 1994m1 a 2017m3, información mensual, año base 2008. Cabe mencionar que el PIB solo se encuentra trimestralmente. Por ende, se utilizó la metodología de interpolación de Denton para obtener el PIB de manera mensual (^{Bloem, Dippelsman, y Mæhle 2001}) ¹⁷

Habiendo generado series mensuales, corresponde seguir la metodología descrita anteriormente. Por lo tanto, se inició averiguando el orden de integración de las series libg, lpib y ltcr; aplicando las pruebas Dickey-Fuller Aumentada (DFA), Phillips-Perron (PP) y Kwiatkowski (KPSS). Se concluye que las variables (libg, lpib y ltcr ) son no estacionarias de orden de integración 1, simbólicamente I(1).¹⁸

Recordemos que antes de estimar el Modelo de Corrección de Errores (MCE) es necesario determinar su estructura. Es decir, se requiere averiguar el número de rezagos. Asimismo, la presencia o ausencia de una constante (µ) y/o una tendencia (t), así como el número de relaciones de cointegración (r). Con respecto al número de rezagos, los criterios AIC, SBIC, HQIC y FPE nos sugirieron iniciar con 2 rezagos.¹⁹ En la Gráfica 17 se muestra las gráficas de cada una de las variables, dos de ellas (libg y lpib) indican un claro comportamiento lineal, lo cual nos sugiere solo la incorporación de m. Considerando lo anterior, así como la desagregación del MCE, el software econométrico permite dos opciones para conocer el número de relaciones de cointegración (r).

Grafica 17 Fuente: Elaboracion propia con Stata 13.1 

En ambas opciones, las pruebas de la traza y del máximo valor propio indicaron la presencia de un vector o relación de cointegración. Por lo tanto, considerando las anteriores opciones se estimaron dos MCE. Posteriormente se efectuaron a cada uno pruebas de especificación, presentando problemas de no normalidad de los residuos, así como autocorrelación.

Para solucionar lo anterior se modificó la estructura del MCE. Primero se descartó la presencia de µ, si bien es cierto que dos series muestran una tendencia lineal, la determinación de la incorporación de µ y t por la presencia de tendencias lineales o cuadráticas en Y _t es una guía más no una ley en la determinación de la estructura del MCE (^{Becketti 2013}). Segundo, para solucionar el problema de la autocorrelación se agregaron más rezagos, siete solucionaron el problema.²⁰ Asimismo, se averiguó el número de relaciones de cointegración, confirmando uno por ambas pruebas (prueba de la traza y del máximo valor propio). Por lo tanto, el Modelo de Corrección de Errores a estimar es representado con la siguiente ecuación:

En el cuadro 1 se observa el contenido de las matrices Γ _i . Estas matrices-tal como se mencionó en la metodología- representan el ajuste dinámico de las primeras diferencias de los elementos que integran ∆Y _t respecto a los rezagos de ∆Y _t . En otras palabras, contienen los coeficientes de corto plazo; asimismo se presentan sus respectivos errores estándar, estadísticos z, valor p, así como los intervalos de confianza al 95%.

Por otra parte, en el cuadro 2 se muestra el contenido de β, es decir, los coeficientes normalizados de la relación (ecuación) de cointegración, note que son estadísticamente significativos. Por lo tanto, la relación de largo plazo se puede expresar de la siguiente forma:

La letra l indica el logaritmo de las variables. Por consiguiente, si la anterior ecuación es interpretada como una función de demanda, el coeficiente es la elasticidad ingreso de largo plazo de la demanda de importaciones de granos básicos, y 1.96 la elasticidad precio.

Por otra parte, el cuadro 3 muestra el contenido de a. Es decir, los parámetros que controlan la tasa de ajuste al desequilibrio. En otras palabras, la velocidad de ajuste al desequilibrio de la relación (ecuación) de cointegración. Por lo tanto, entre más grande es el parámetro, más grande es la respuesta a la desviación del periodo previo del equilibrio de largo plazo (^{Enders 2010}), es el caso de la importación de granos básicos. Y valores muy pequeños de a, tal como el PIB y el tipo de cambio real, implican que son poco sensibles al error de equilibrio del último periodo.

Para garantizar la correcta especificación del MCE se aplicaron las siguientes prueba²¹: estacionariedad de la relación (ecuación) de cointegración, condición de estabilidad, normalidad y no autocorrelación en los residuos, exogeneidad débil y gráfica de ajuste.

La funcionalidad de la estacionariedad en la relación de cointegración es permitir una correcta inferencia en los parámetros de a (^{StataCorp. 2013}). En nuestro caso, la relación de cointegración se aproximó a una serie estacionaria. Al inicio del periodo de estudio la varianza presentó un cambio sobresaliente, asimismo al final del periodo se obtuvo una tendencia negativa. Lo anterior, como consecuencia de la devaluación de tipo de cambio de 1994 y de su apreciación a finales del periodo de estudio (vea la gráfica 17).

Con respecto a la condición de estabilidad, esta prueba sirve para comprobar si el número de relaciones de cointegración se ha especificado correctamente. Al aplicar la prueba se concluye que esta no afirma que el número de ecuaciones de cointegración esté mal especificado, el proceso es estable.

En cuanto al comportamiento de los residuos del MCE, ya antes se mencionó la no autocorrelación y la ausencia de normalidad. Por consiguiente, los residuos no parecen seguir una distribución normal, lo cual podría afectar la precisión de las elasticidades estimadas; sin embargo, cabe subrayar que muchas de las propiedades asintóticas de los estimadores pueden ser derivadas bajo la más débil hipótesis de que los errores se distribuyen normalmente (^{Stata Corp. 2013 p.750}).

Por otra parte, la prueba de exogeneidad débil indica si alguna variable (libg, lpib o ltcr) responde a las desviaciones en el equilibrio de largo plazo. Es decir, se establecen restricciones al vector con el fin de determinar qué variables son endógenas y cuales exógenas. El cuadro 4 prueba la restricción H₀: a _i = 0 (variable débilmente exógena), donde i=ibg, pib o tcr. Haciendo uso de valor p no rechazamos a _tcr = 0. Ello nos indica que el tipo de cambio real no responde a perturbaciones en el equilibrio de largo plazo, y son las importaciones de granos básicos y el PIB las que hacen todo el ajuste, es decir solo estas variables reaccionan en el corto plazo para restablecer el equilibrio. En otras palabras, en este sistema de ecuaciones podemos tratar a ibg y pib, como variables endógenas, mientras que el tcr es débilmente exógeno.

Por último, para evaluar la capacidad de la relación (ecuación) de cointegración, representada por libg_estimado, de replicar el Proceso de Generación de Información (PGI) de libg se procede a graficar libg_estimado junto con libg. En la gráfica 18 se aprecia que la relación de cointegración consigue un buen ajuste; además de captar la tendencia histórica de la serie libg también representa con precisión las variaciones de ésta a lo largo del periodo de estudio. Por lo tanto, este ajuste, junto con las anteriores pruebas de especificación, permiten concluir que esta relación de cointegración y el MCE son una adecuada aproximación al PGI de libg.

Fuente: elaboración propia con Stata 13.1

Gráfica 18  Ajuste 

Conclusiones

Los cuatro cultivos (arroz, frijol, maíz y trigo) presentaron una reducción en el área cosechada a largo del periodo 1994-2016. Asimismo, las toneladas producidas al interior del país, con excepción del maíz, también disminuyeron. Por consiguiente, para cubrir la demanda interna, México incrementó las importaciones de estos cultivos, reconfigurándose así la oferta de granos básicos. Es decir, las importaciones no solo sustituyeron a la producción nacional, también cada año las importaciones representaron un mayor porcentaje de la oferta. Por ende, en el periodo de análisis, México desmanteló la producción interna de granos básicos, necesitando así cada vez más de importaciones para satisfacer su demanda interna, perdiendo soberanía alimentaria y con ello siendo más vulnerable ante dificultades internas y/o externas.²²

Si bien es cierto que las importaciones de granos básicos aumentaron en el periodo de estudio (1994-2016) y con ello la vulnerabilidad en materia alimentaria, esto no se debe adjudicar solo al establecimiento del TLCAN. No olvidemos que este tratado es parte de la política comercial que México inició en 1986 con la adhesión al GATT. Lo que es un hecho es que el TLCAN ha continuado con el deterioro de la soberanía, así como la acentuación de la especialización internacional; es decir, han habido cultivos ganadores y perdedores con la apertura comercial. Una especialización poco estratégica, pues las divisas provenientes de la exportación de frutas y hortalizas son vulnerables ante la compra al exterior de los granos básicos. Sin olvidar que las frutas y hortalizas no han sido intensivas en mano de obra, generando así caídas salariales y con ello estimulando la migración y violencia como mecanismos compensadores de los cultivos perdedores.

Por su parte el modelo econométrico presentado valida la hipótesis de esta investigación. Es decir, el aumento de la actividad económica (PIB) y del tipo de cambio real han deteriorado la soberanía alimentaria, medido este deterioro por el aumento de las importaciones. Cabe mencionar que el aumento es mayor ante cambios en el PIB que ante variaciones del tipo de cambio real, 2.55% y 1.96% respectivamente. Asimismo, el signo positivo de ambas elasticidades confirma la naturaleza esencial de las importaciones, así como la pérdida de divisas.²³ Siguiendo la terminología de la teoría microeconómica las importaciones de granos básicos pueden considerarse como un bien normal por parte del ingreso (PIB), y un bien Giffen por parte del precio (tipo de cambio).

El aumento de las importaciones de arroz, frijol, maíz y trigo ante aumentos del ingreso y del precio se explica por el desmantelamiento de la producción interna de granos básicos. En este sentido, el aumento del ingreso (PIB) estimula el crecimiento de las importaciones, pues no existe producción interna para satisfacer la demanda. Con respecto al precio (tipo de cambio) su aumento (depreciación), contrario a lo que se pensaría, no inhibe el crecimiento de las importaciones, más bien aumentan, pues son granos esenciales para la alimentación, sin sustitutos internos suficientes (las importaciones aumentan ya que el monto monetario para adquirirlas es mayor, pues una depreciación las encarece). Aunque se eleve el precio de las importaciones de granos básicos-claro, en un rango razonable-continuarán aumentando, ello debido a su naturaleza esencial para la población mexicana.²⁴

Por otra parte, la elasticidad ingreso de la demanda de importaciones de granos básicos (2.55%) es igual en signo, y ligeramente superior en magnitud a estudios previos sobre importaciones totales. Con respecto a la elasticidad precio (1.96%), esta es diferente en signo y magnitud.²⁵ Por ende, los efectos del aumento de la actividad económica (PIB), así como las implicaciones de una depreciación, tienen un mayor impacto en el aumento de la demanda de importaciones de granos básicos que en las importaciones totales.

Con el uso de la Cointegración de Johansen se obtuvo la relación de equilibrio de largo plazo entre las variables (las elasticidades ya indicadas). Asimismo, se calculó la velocidad de ajuste al desequilibrio de esta relación. Es decir, el Modelo de Corrección de Errores encontró que el tipo de cambio real no respondió a desequilibrios de la relación de largo plazo, y fueron las importaciones de granos básicos y el PIB los que hicieron todo el ajuste. En otras palabras, solo estas variables reaccionaron en el corto plazo para restablecer el equilibrio (las elasticidades precio e ingreso que se han señalado).

No debe de olvidarse que México-bajo el TLCAN-tenía obligaciones con respecto a la importación de maíz, las cuales fueron calendarizadas para ser eliminadas en 15 años, pero unilateralmente no siguió dicho calendario e incrementó las importaciones provenientes de Estados Unidos con el fin de bajar el precio del alimento del ganado. Sin embargo, los pequeños productores de maíz fueron gravemente perjudicados por esta estrategia, pues la caída en el precio del maíz, por una mayor oferta, se presentó en el momento que el gobierno redujo los subsidios a los pequeños productores (^{Gerber, 2011}).

Sin lugar a duda, los granos básicos deben de ser tratados de forma estratégica en las negociaciones internacionales, así como al interior del país: protegiendo, incentivando y descentralizando su producción interna, evitando monopolios u oligopolios en su producción, distribución y comercialización. Todo ello con el objetivo de disminuir las importaciones de granos básicos, fortaleciendo así la soberanía alimentaria, y con ello eliminando la relación de equilibro elástica del periodo 1994-2016 entre estas importaciones con los aumentos de la actividad económica y del tipo de cambio real.