Decisiones bajo incertidumbre: el riesgo de trigo y soja bajo distintos escenarios climáticos 1

Decisiones bajo incertidumbre: el riesgo de trigo y soja bajo distintos escenarios climáticos 1 Hernán A. Urcola Mirna A. Mosciaro Hernán Sainz Rozas Introducción El cultivo de soja en nuestro país crece de manera exponencial. La superficie sembrada de esta oleaginosa pasa de 6,7 millones al liberarse al mercado el uso de semilla transgénica en 1996/97 a 18,3 millones en 2009/2010. Este crecimiento se produce en detrimento de otras actividades y ha sido explicado como consecuencia de una favorable relación beneficio costo, la simplificación del manejo operado a partir de la siembra directa y de cultivares tolerantes a glifosato, y el desarrollo de materiales adaptados a las distintas zonas productivas (Baigorri and Pereyra 2002; Satorre 2003). En su expansión la producción de soja alcanza, hacia inicios de los 2000, una zona típicamente triguera como el SE de Buenos Aires. En el partido de Balcarce, la superficie dedicada a trigo se reduce de 91.000 ha en 2000/01 a 47.600 ha en 2009/10 (-43%), mientras que la superficie dedicada a soja se incrementa de 16.000 ha a 55.000 ha (244%) en el mismo período. Como resultado de esta evolución, la participación de trigo en la superficie total de cultivos anuales en el partido pasa del 60% al 34%, en tanto que la de soja se incrementa del 10% al 39%. La agricultura por su característica de producción a cielo abierto es uno de los sectores económicos más sensibles a las variaciones y al cambio climático. La toma de conciencia sobre la existencia de ciclos climáticos y sobre los efectos del cambio climático ha incrementado la preocupación por evaluar el desempeño de los sistemas de producción bajo otros escenarios climáticos. Sin embargo, Boulanger et al. (2007) destacan que es todavía incierta la dirección e intensidad del cambio climático en horizontes de tiempo relativamente cercanos y a escala de pequeña región. 1 Este trabajo ha recibido financiamiento del European Community s Seventh Framework Programme (FP7/2007-2013) bajo el Grant Agreement N 212492 (CLARIS LPB. A Europe-South America Network for Climate Change Assessment and Impact Studies in La PlataBasin). 69

Finanzas agropecuarias en un contexto de incertidumbre Por otro lado, distintos trabajos demuestran la eficiencia de la diversificación productiva como herramienta de gestión del riesgo en empresas agrícolas representativas de la región (Mosciaro e Iorio, 2010). El objetivo de este trabajo no es analizar la complementariedad entre actividades, sino que se focaliza en evaluar los riesgos de los cultivos de trigo y soja, identificando cuál sería preferido por un productor representativo bajo distintas situaciones climáticas. Se intentará así entender los mecanismos económicos que orientan la elección entre cultivos que compiten por el recurso suelo, brindando un elemento más a la comprensión del desplazamiento de trigo por soja, a la vez que prever la posible evolución de estos cultivos ante cambios en el escenario climático actual. 1. Modelo de análisis Los riesgos y elecciones asociadas a los cultivos de trigo y soja, se analizan definiendo un decisor averso al riesgo quien maximiza, a través de la elección de un cultivo, su utilidad esperada, EU [ ( w i )]. Varias formas funcionales han sido propuestas para representar las preferencias de los decisores, pero una de las más utilizadas es la propuesta por Pratt (1964) dada su simplicidad y flexibilidad. Esta función tiene la siguiente forma, 1 r wi si r 1 1 r U( wi ) = ln wi si r = 1 donde wi = w0 + πi, w i es la riqueza final que es la suma de la riqueza inicial, w 0, más el margen bruto obtenido de los cultivos de trigo o soja, p i. El índice i representa las elecciones posibles de cultivo, en nuestro caso i = 1, 2; trigo, soja. El parámetro r es el coeficiente relativo de aversión al riesgo que describe la curvatura de la función de utilidad y representa el grado de aversión al riesgo. Para decisores aversos al riesgo r > 0 y por lo tanto el nivel de utilidad se incrementa con w i a tasas marginales decrecientes, es decir U > 0 y U < 0. Definida la función de preferencias del decisor, es posible establecer la utilidad que le asigna a cada alternativa a través de la determinación de los respectivos equivalentes de certeza (EC). El EC representa la cantidad de dinero que hace indiferente al decisor entre aceptar ese pago de manera cierta o un pago mayor pero incierto. Es decir, es el valor esperado de un pago incierto menos la prima por riesgo. Se calcula como la función inversa de la utilidad evaluada en el promedio 70

Decisiones bajo incertidumbre: el riesgo de trigo y soja bajo distintos escenarios climáticos ponderado por las probabilidades de las posibles utilidades finales y es por tanto dependiente del grado de aversión al riego. En consecuencia, la preferencia entre alternativas por parte de un decisor depende de su grado de aversión al riesgo, el que es cuantificado en este trabajo de acuerdo a Hardaker, et al. (1997), quienes describen el grado de aversión al riesgo como leve, r = 0,5; normal, r = 1,0; alto, r = 2,0. 2. Escenarios climáticos Para evaluar la performance de los cultivos bajo distintas condiciones climáticas se definieron distintos escenarios. Cada escenario representa una probable combinación de variables climáticas la cual lleva asociada una distribución particular de probabilidad de rendimientos. Cada distribución de probabilidad de rendimientos resume la performance de cada cultivo bajo distintas situaciones climáticas. Para describir la situación base, es decir la que refleja las condiciones climáticas actuales, se ajustaron distribuciones de probabilidad a una muestra de rendimientos de trigo y soja generados previamente a través del modelo de simulación Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT) 2. Las distribuciones de probabilidad fueron ajustadas a través del software de simulación @Risk 5.7 y la elección de la forma funcional más adecuada se realizó minimizando el estadístico Chi cuadrado. Los rendimientos obtenidos a través del modelo DSSAT se basan en los datos climáticos registrados en el partido de Balcarce durante los últimos 32 años (1978-2010), asumiendo una tecnología y manejo constante, que representa la modalidad de conducción de los cultivos analizados actualmente más difundida (Tabla 1). Para representar los posibles cambios climáticos, las distribuciones de rendimientos ajustadas para la situación actual se parametrizaron modificando en forma independiente por no evidenciar estas variables correlación entre sí - a los rendimientos de trigo y de soja. En un paso posterior las distribuciones se parametrizaron en forma simultánea, simulando cambios combinados en la estación primaveral y en la estival. Los parámetros de las funciones de distribución se modificaron considerando que determinados escenarios beneficiarían a los rendimientos de trigo incrementando la probabilidad de rendimientos superiores al percentil de 75% de la distribución base (4585 kg/ha); mientras que otros escenarios perjudicarían la productividad de soja, incrementado la probabilidad de obtener rendimientos inferiores al percentil de 25% de la distribución base (1602 kg/ha). Los primeros escenarios podrían originarse, por ejemplo, por más 2 El sistema DSSAT integra en un software información acerca del suelo, clima, manejo y genotipo para predecir el rendimiento de los cultivos y ha sido calibrado y validado para distintos cultivos y regiones de nuestro país incluyendo las condiciones del Sudeste bonaerense (Barbieri, Sainz Rozas, and Echeverría 2008; Meira, Guevara, and Hernandorena 2000). 71

Finanzas agropecuarias en un contexto de incertidumbre primaveras lluviosas las cuales incrementarían los rendimientos de trigo, mientras que los segundos escenarios representarían incrementos en la frecuencia de sequías estivales, lo cual reduciría los rendimientos de soja. 3. Resultados económicos Los retornos económicos para cada cultivo se expresan en términos del margen bruto (MB) de cada cultivo, π i = IBi CD, donde IB i i y CD i denotan, respectivamente, ingreso bruto y los costos directos del cultivo i. Los precios de venta del trigo y la soja se consideraron aleatorios y se simularon en base a una distribución de probabilidad ajustada a los precios mensuales del trimestre que concentra mayor cantidad de ventas de cada cultivo para el período 1995 2010. La simulación realizada tiene en cuenta la correlación existente entre las series de precios de ambos productos (60%) y se mantuvo constante durante todo el análisis, considerando por tanto un único escenario de precios. Los costos se tomaron como constantes y estimaron sobre la base de los paquetes tecnológicos y las modalidades de comercialización más frecuentes en la zona. Para la valorización de los distintos componentes, se consideraron precios promedios históricos registrados entre enero de 2001 y enero de 2011 para el caso de los agroquímicos (fertilizantes y herbicidas) y entre enero de 2005 y enero de 2011 para el resto de los insumos y para los servicios agropecuarios. La diferencia de períodos considerados busca reflejar el distinto comportamiento de los precios de los insumos de acuerdo a su naturaleza, fluctuante en el caso de los primeros y escalonada en el caso de los segundos Todos los precios- de productos, insumos y servicios - fueron expresados a moneda constante de febrero de 2011, actualizados según Índice de Precios Internos Mayoristas (IPIM 100=1993, INDEC). La evaluación del riesgo económico asociado a las fluctuaciones de margen bruto ofrecido por cada cultivo, se realizó emulando el comportamiento aleatorio de rendimientos y precios de los productos a través de la construcción sobre planillas Excel de un modelo de simulación estocástico, el que se corrió utilizando el programa @Risk 5.7, eligiendo para el muestreo de valores la técnica de hipercúbico latino. El número de iteraciones realizadas (5000) asegura la total convergencia de los valores hallados. Los supuestos realizados, formas funcionales y parámetros seleccionados para la simulación de rendimientos y precios y la determinación de las funciones de utilidad, se resumen en la Tabla 1. 72

Decisiones bajo incertidumbre: el riesgo de trigo y soja bajo distintos escenarios climáticos Tabla 1. Parámetros utilizados para la simulación de rendimientos y retornos de los cultivos de trigo y soja. Datos Agronómicos Trigo Soja Genotipo Buck Guapo DM 4200 Tipo de Suelo Argiudol Típico, serie Tandil de 135 cm de profundidad y con 80% de agua útil a la siembra Fertilización 200 kg N ha -1 9 kg ha -1 de N 23 kg ha -1 de P Fecha Siembra 1 de Julio 5 de Noviembre Agroquímicos Metsulfurón metil + Dicamba Glifosato, Cypermetrina y Clorpirifos Distrib. Ajustada a Rendimiento Logistic: 4152; 359 Logistic: 2507; 619 Datos Económicos Trimestre comercialización Ene, Feb, Mar May, Jun, Jul Precios Producto Distribuciones ajustadas por criterio χ 2 a precios mensuales del trimestre de comercialización durante 1995-2010 Distrib. Precio Producto Loglogistic: 329; 219; 2,94 Triangular: 510; 824; 1358 Precios Insumos Promedio período Sept 05 Sept 10 Otros Tierra propia y Maquinaria Contratada Función de Utilidad Valor típico Rango explorado Riqueza inicial, w 0 1000 500 2000 Coef. Aversión al riesgo, r 0,5 0,1 2,0 4. Resultados y discusión 4.1 La situación actual Para la situación actual, los resultados muestran un rendimiento esperado de trigo de 4146 kg/ha y de 2506 kg/ha para soja. De acuerdo a la distribución de precios considerada, el MB mínimo de la soja sería menor al de trigo, -367 $/ha versus -288 $/ha, respectivamente (tabla 2). El MB máximo de soja también sería menor al de trigo, 4260 $/ha versus 4535 $/ha, respectivamente. Sin embargo, el MB promedio para soja es de 1205 $/ha superando al MB promedio del trigo, 934 $/ha (tabla 2). 73

Finanzas agropecuarias en un contexto de incertidumbre La Gráfico 1 muestra la frecuencia acumulada de los márgenes brutos de trigo y soja. Dado que las curvas se entrecruzan en niveles bajos de probabilidad acumulada, no existe en este caso dominancia estocástica (de primer ni segundo grado) de un cultivo sobre otro (Hardaker et al. 1997). Decisores muy aversos al riesgo podrían preferir trigo, a pesar de su menor margen esperado, ya que quieren fervientemente evitar la obtención de márgenes brutos negativos que en soja tienen una probabilidad de ocurrencia baja pero mayor que en trigo que es casi nula (3.6% contra 0,01% respectivamente). Decisores menos aversos, elegirían soja apostando a la mayor probabilidad que ofrece de obtener beneficios superiores, llegando a ser de 14,5% para márgenes mayores a 2000 $/ha, mientras que para trigo esta probabilidad es de solo 5,8%. Gráfico 1. Distribución de probabilidad acumulada del margen bruto de trigo y soja La preferencia de una alternativa sobre otra queda explicitada a través del EC que representa para cada decisor. El Gráfico 2 muestra la función de utilidad para un decisor levemente averso al riesgo (r = 0,5) bajo una supuesta riqueza inicial y los MB aleatorios provenientes de la simulación de los cultivos de trigo y soja bajo el actual escenario climático y de precios. El MB - obviamente aleatorio - de soja equivale a un pago cierto de 1702 $/ha mientras que el MB de trigo equivale a un pago cierto de 1503 $/ha. Dado que un mayor equivalente de certeza corresponde a un mayor nivel de utilidad esperada, la soja sería preferida al trigo por este tipo de productores. 74

Decisiones bajo incertidumbre: el riesgo de trigo y soja bajo distintos escenarios climáticos Gráfico 2. Función de utilidad y equivalentes de certeza para un decisor levemente averso al riesgo (r = 0,5) 4.2 La decisión bajo distintos escenarios climáticos La Tabla 2 consigna el rendimiento económico del trigo y la soja bajo distintos escenarios climáticos posibles. El escenario 1 considera una situación agroclimática favorable al trigo, sin afectar a la soja, en la cual la probabilidad de obtener rendimientos superiores a 4.585 kg/ha se incrementa del 25% (como ocurre en la situación actual) al 30%. Bajo este escenario, el rendimiento promedio del trigo se incrementa a 4.268 kg/ha (2,9% sobre la situación actual) y el MB promedio es de 990 $/ha. Sin embargo, el equivalente de certeza de 1.548 $/ha es aún inferior al obtenido para soja bajo el escenario actual, 1.702 $/ha. Por lo tanto, en el escenario 1, un decisor levemente averso al riesgo (r = 0,5) seguiría prefiriendo soja. Para este decisor, el punto de indiferencia entre trigo y soja estaría determinado por EC iguales para los dos cultivos. Este punto se alcanza cuando, manteniendo los parámetros de la situación actual para soja, las probabilidades de obtener rendimientos de trigo mayores a 4.585 kg/ha alcanza el 59%, es decir un 34% más que en la situación actual. 75

Finanzas agropecuarias en un contexto de incertidumbre Tabla 2. Márgenes brutos y equivalentes de certeza para trigo y soja bajo distintos escenarios Escenarios Actual 1 2 3 Trigo Prob. de Rtos > 4585 Kg/ha 25% 30% 28,3% Rto seco esperado (Kg/ha) 4146 4268 4240 Mg. Bruto Mínimo -288-274 -277 Mg. Bruto Medio 934 990 977 Mg. Bruto Máximo 4535 4625 4605 Desvío Standard 592 605 603 Coef. Variación 63% 61% 61% EC(r = 0,5) 1503 1548 1537 Soja Prob. de Rtos < 1605 Kg/ha 25% 33% 30% Rto seco esperado (Kg/ha) 2506 2165 2227 Mg. Bruto Mínimo -367-377 -376 Mg. Bruto Medio 1205 960 1004 Mg. Bruto Máximo 4260 4170 4191 Desvío Standard 748 714 721 Coef. Variación 62% 74% 72% EC(r = 0,5) 1702 1503 1537 El escenario 2 considera una situación agroclimática desfavorable para la soja, sin afectar al trigo, en la cual la probabilidad de obtener rendimientos inferiores a 1.605 kg/ ha se incrementa del 25% (como ocurre en la situación actual) al 33% (tabla 1). En este escenario, el rendimiento esperado de soja se reduce a 2.165 kg/ha, el MB medio a 960 $/ha y el equivalente de certeza se iguala con el del trigo en la situación actual, 1.503 $/ha. Estos equivalentes de certeza iguales indican que un leve cambio en los patrones climáticos que determinan la distribución de probabilidad de rendimientos de soja sería suficiente para invertir la preferencia de este tipo de productores haciendo que estos pasen de preferir la soja a preferir el trigo. Finalmente, el escenario 3 considera una situación agroclimática que favorece al trigo y perjudica a la soja en forma simultánea. Este escenario considera un incremento en la probabilidad de rendimientos de trigo superiores a 4.585 kg/ha del 25% al 28,3% y, al mismo tiempo, un incremento en la probabilidad de rendimientos de soja inferiores a 1.605 kg/ha del 25% al 30%. En este escenario los equivalentes de certeza se igualan, lo cual vuelve indiferente al decisor entre ambos cultivos. Los resultados presentados indican que en base al clima de Balcarce de los últimos 32 años, las distribuciones de precios de trigo y soja de los últimos 15 años y los 76

Decisiones bajo incertidumbre: el riesgo de trigo y soja bajo distintos escenarios climáticos supuestos realizados sobre los precios de insumos y servicios, la soja posee un menor riesgo económico que el trigo y sería preferida por productores levemente aversos al riesgo. Esta preferencia no estaría basada en el clima reciente sino en las condiciones medias observadas en Balcarce durante las últimas décadas. Además, los resultados obtenidos en los escenarios 1, 2 y 3 destacan que una leve alteración en los patrones climáticos de verano tendría la capacidad de invertir las preferencias actuales de los productores, llevándolos a preferir trigo en vez de soja. Por el contrario, se requerirían cambios mucho más pronunciados en el clima invernal y primaveral para lograr el mismo cambio en las preferencias de los decisores. Estos resultados asumen que el decisor es levemente averso al riesgo (r = 0,5), pero a continuación se analiza qué cultivo sería preferido por decisores con distintos grados de aversión al riesgo, específicamente 0 < r < 2. Gráfico 3: Equivalente de certeza, $/ha, versus coeficiente relativo de aversión al riesgo, r El Gráfico 3 muestra los equivalentes de certeza para decisores que van desde neutrales al riesgo (r = 0) hasta muy aversos al riesgo (r = 2,0), bajo distintos 77

Finanzas agropecuarias en un contexto de incertidumbre escenarios climáticos. En la situación actual, panel izquierdo de la figura, productores con aversión al riesgo normal o baja preferirían soja, mientras que aquellos altamente aversos (r > 1,8) preferirían trigo. El panel central indica que todo tipo de decisores preferirían sembrar trigo, si la probabilidad de rendimientos de soja inferiores a 1605 kg/ha se incrementara de 25% a 40%. Finalmente, el panel derecho muestra que bajo las condiciones del escenario 3, productores levemente aversos o neutrales al riesgo se mostrarían indiferentes ante ambos cultivos, pero aquellos normalmente o altamente aversos al riesgo elegirían trigo para maximizar su utilidad esperada. 5. Consideraciones finales Este trabajo ha analizado la elección entre trigo o soja de decisores con distintos grados de aversión al riesgo bajo distintos escenarios climáticos y asumiendo constante el manejo y el nivel tecnológico del cultivo. Dado que es aún incierto el efecto que el cambio climático tendrá sobre la distribución de rendimientos de los cultivos de la zona, es importante comprender qué cambios tendrían la capacidad de alterar las preferencias de los productores. Nuestros resultados indican que la soja se muestra más eficiente en términos de riesgos y retornos considerando el clima de Balcarce de las últimas tres décadas. Esto permite comprender la creciente elección de este cultivo en detrimento del trigo en el partido. Los resultados presentados también muestran que esta preferencia podría ser alterada por cambios leves, ceteris paribus, en el clima estival que disminuyan los rendimientos de soja. Pero, por el contrario, se requerirían cambios profundos en el clima de invierno y primavera para convertir al trigo en el cultivo de preferencia. Asimismo, cambios leves combinados en los climas de ambas estaciones de crecimiento también podrían invertir el orden de preferencia de los productores. Finalmente, este trabajo se ha basado en la teoría de la utilidad esperada. Si bien esta teoría es ampliamente usada, la misma ha sido cuestionada porque determina el nivel de utilidad exclusivamente a través del nivel absoluto de riqueza logrado. Sin embargo, varios estudios han demostrado que al tomar decisiones las personas realizan una variedad de comparaciones relativas (Kahneman 2003). La teoría prospectiva intenta sintetizar estas comparaciones relativas y gradualmente se impone como una alternativa a la teoría de la utilidad esperada (Kahneman y Tversky 1979). Creemos que la inclusión de la teoría prospectiva en el estudio de las decisiones agropecuarias podría enriquecer el análisis y mejorar nuestra capacidad de predicción. 78

Decisiones bajo incertidumbre: el riesgo de trigo y soja bajo distintos escenarios climáticos Referencias bibliográficas Baigorri, H., and V. Pereyra. (2002). El INTA y el Desarrollo de la Soja en la Argentina. Revista IDIA XXI. Barbieri, P. A., H. Sainz Rozas, y H. E. Echeverría. (2008). Time of Nitrogen Application Affects Nitrogen Use Efficiency of Wheat in the Humid Pampas of Argentina. Canadian Journal of Plant Science 88: 849-857. Boulanger, J. P., F. Martinez, y E. C. Segura. (2007). Projection of future climate change conditions using IPCC simulations, neural networks and Bayesian statistics. Part 2: Precipitation mean state and seasonal cycle in South America. Climate Dynamics 28 (2-3): 255-271. Hardaker, J. B., R. B. M. Huirne, y J. R. Anderson. (1997). Coping with Risk in Agriculture. New York: CAB International. Kahneman, D. (2003). Perspective on Judgment and Choice. Am Psychol 58:697 720. Kahneman, D., y Tversky, A. (1979). Prospect Theory: An Analysis of Decision Under Risk. Econometrica. 47:263 292. Meira, S., E. Guevara, y C. Hernandorena. (2000). An Application of Simulation Model and Geographic Information Systems to Maize and Soybean Crop Management in Argentina. In 3er International Crop Science Congress. Hamburg, Germany, August 17. Mosciaro, M. y C. Iorio. (2010). Tendency of Production Decisions of The Farmers of The Southeast Pampa Region in Argentina Under Uncertainty Conditions. 9th European IFSA Symposium, 4-7 July 2010, Vienna, Austria. Pratt, J. (1964). Risk Aversion in the Small and in the Large Econometrica 32:122-136 Satorre, E. H. (2003). El libro de la Soja. Buenos Aires, Argentina: Servicios y Marketing Agropecuario. 79