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Con la sequía y otros factores disminuyó la participación del estado en la renta agrícola

La medición del Índice FADA de marzo 2018 calculado con el efecto de la sequía marca una participación de los impuestos sobre la renta agrícola del 64,1%. Cada $100 de renta que genera una hectárea agrícola promedio, $64,10 se lo llevan los distintos niveles de gobierno. Este índice...

La medición del Índice FADA de marzo 2018 calculado con el efecto de la sequía marca una participación de los impuestos sobre la renta agrícola del 64,1%. Cada $100 de renta que genera una hectárea agrícola promedio, $64,10 se lo llevan los distintos niveles de gobierno. Este índice bajó en relación al correspondiente a marzo de 2017 que había arrojado un 66,2%.

David Miazzo, Economista Jefe de FADA explica que esta es una edición especial del Índice FADA: “Para la elaboración del índice se utilizan los rendimientos promedio de los últimos 3 años. La cuestión es que esta metodología genera problemas en años como éste, donde la sequía afecta de manera sustancial los rindes promedio. Por eso, en esta oportunidad, se estima con el efecto de la sequía, calculando una caída del rinde promedio del 25%, que aún no se sabe si será la pérdida real o si incluso será mayor.

¿Por qué bajó el índice? Miazzo explica: “es producto de que hay un factor negativo que hace subir el índice, la sequía, y cuatro factores que lo hacen bajar: la suba de precios, el incremento del dólar, la menor participación de la soja en el área sembrada y la baja de los derechos de exportación.

Precios

Con respecto a marzo de 2017, los precios internacionales subieron, y lo hicieron aún más los precios internos. El precio internacional de la soja subió un 3%, pero el precio local para el disponible aumentó un 17%. En el caso del maíz, los aumentos fueron equilibrados, incrementándose un 14% en ambos mercados.

Dólar

Cuando el dólar evoluciona por encima de la inflación, genera un impacto positivo sobre los sectores exportadores, ya que hace incrementar los ingresos (en dólares) por encima de los gastos (que, en parte, son en pesos). Por ello, la devaluación del peso con respecto al dólar genera que se amplíe el valor de la producción, y eso hace bajar la participación del Estado en la renta agrícola. En los últimos 12 meses, la devaluación fue del 31,5%, unos 5 puntos por encima de la inflación.

Menor participación de la soja en el área sembrada

Al ser la soja el único cultivo con derechos de exportación, la participación del Estado en esta es del 69,9%, mientras que en el maíz es del 50% en la medición con efecto sequía.

Por esto, al haber menor cantidad de soja en el área sembrada, hace que baje el índice general. Creció el área de maíz y de trigo y la soja pasó de representar el 62% del área de soja, maíz, trigo y girasol, al 52%.

Baja de los derechos de exportación

En enero de este año, comenzaron a bajar un 0,5% por mes los derechos de exportación a la soja, por lo que han pasado del 35% en 2015, a 30% en 2016 y 2017, a 28,5% en marzo de 2018. La baja de 1,5% que lleva el 2018, representa unos 6 dólares por tonelada.

Índices Provinciales: Buenos Aires, Córdoba, Santa Fe, San Luis y La Pampa

Mientras el índice FADA nacional con efecto sequía es de 64,1%, el de Buenos Aires es de 64,9%, Córdoba 62,5%, Santa Fe 66,5% San Luis 55,7% y La Pampa 63,7%.

En los casos de Buenos Aires, Córdoba, Santa Fe y La Pampa, se consideran los cultivos de soja, maíz, trigo y girasol mientras que para el caso de San Luis, sólo se consideran soja y maíz, ya que explican el 95% del área.

Llama la atención que en el caso de San Luis resulte tanto menor la participación del Estado. Esto, explica Miazzo, se debe a la importancia del maíz en esa provincia. “Mientras que a nivel nacional hay 2 hectáreas de soja por cada una de maíz, en San Luis hay 0,8 hectáreas de soja por cada una de maíz, es decir, hay más maíz que soja. El maíz tiene 20 puntos porcentuales menos de participación del Estado en la renta que la soja, por lo que con una mayor ponderación de maíz en el indicador, el índice FADA termina siendo sustancialmente más bajo”.

En cuanto a los impuestos nacionales, son más altos en términos absolutos en Santa Fe, Córdoba y Buenos Aires, y más bajos en San Luis y La Pampa. Se consideran el Impuesto a las Ganancias, Créditos y Débitos e IVA.

Los impuestos provinciales presentan divergencias. En todas las provincias analizadas se paga impuesto inmobiliario rural, con Santa Fe a la cabeza y San Luis el más bajo. En Buenos Aires, La Pampa y San Luis se pagan Ingresos Brutos. La alícuota es del 1% en los casos de Buenos Aires y San Luis, y 0,5% en La Pampa. En Córdoba y Santa Fe la actividad está exenta.

Buenos Aires y Santa Fe tienen tasas municipales, mientras que La Pampa tiene las guías cerealeras. Córdoba y San Luis no tienen imposiciones a nivel local. San Luis y La Pampa tienen impuestos al estilo de aduanas internas.

Una hectárea en Santa Fe es la que más paga en la sumatoria de impuestos locales y provinciales, seguidos por Buenos Aires, medidos en pesos. Si se mide en porcentaje del valor de la producción, Santa Fe y Buenos Aires tienen un valor similar del 4,3%.

Costos

Para profundizar en cada caso, se analizan los costos involucrados en una hectárea de maíz, para tomar como ejemplo. Se resaltan dos puntos. El primero, los gastos de fobbing representan entre el 8% y el 11% de todos los costos involucrados en una hectárea de maíz.

El segundo punto, son los fletes, donde se puede ver claramente cómo se va incrementando la participación a medida que uno se desplaza hacia el interior mediterráneo. En el caso del maíz, el flete representa el 22% de los costos en Buenos Aires, en Córdoba el 23%, en San Luis el 26% y en La Pampa el 23%. En Santa Fe, como el grueso de la producción se encuentra relativamente cerca de los puertos, representa el 15%.

Sumados estos dos factores, representa el 35% de los costos para el caso de Buenos Aires, 35% para Córdoba, 30% para Santa Fe, 37% para San Luis y 36% para La Pampa. Aquí se ve uno de los principales ítems de la competitividad y del costo argentino.