La economía de umbrales de presencia accidental en el mercado

Política alimentaria 43 (2013) 237-247
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La economía de umbrales de presencia accidental en el mercado de la semilla
de la Unión Europea
Universidad de Missouri-Columbia, Economía y Gestión del Centro de Agrobiotecnología, Estados Unidos
INFORMACIÓN DEL ARTÍCULO
Recibido 19 agosto 2007
Recibido en forma editada 2 septiembre 2013
Aceptado 26 septiembre 2013
Palabras claves:
OGM
Etiquetaje
Estándares mínimos
Presencia accidental
Umbrales
Coexistencia
Semilla de maíz
Industria de la semilla
Competitividad
Europa
RESUMEN
Desde que estableció sus reglas de etiquetaje obligatorias
para alimentos genéticamente modificados (GM) a fines de
la década de 1990, la Comisión Europea muchas veces ha
considerado establecer niveles de tolerancia (umbrales) para
la presencia accidental de material GM en semillas
convencionales. En todos los casos, ha optado por postergar
la decisión. En ausencia de dichos umbrales, las leyes
europeas actuales sobre etiquetaje requieren que las semillas
sean etiquetadas como GM si contienen cualquier traza
detectable de OGM aprobados para ser cultivados en la UE.
Las semillas convencionales con trazas detectables de OGM
que no han sido autorizadas para cultivo, no se pueden
vender conjuntamente en el mercado europeo. Teniendo en
cuenta que el número de acres de cultivos GM ha seguido
creciendo a un ritmo acelerado alrededor del mundo, la
industria recurre a la Comisión UE para establecer umbrales
“prácticos” de la presencia accidental para semillas
convencionales que se han multiplicado en la UE. En este
documento, examinamos la economía de los umbrales
alternativos de presencia accidental para semillas en Europa
desde la perspectiva de aquellos que deben cumplir con la
regulación – compañías de semillas de la UE.
Específicamente, primero examinamos los cambios
operacionales que pudieran ser necesarios para que las
compañías de semillas cumplan con los umbrales
alternativos de presencia accidental para semillas
convencionales. Luego, analizamos las incertidumbres de
mercado asociadas, costos de cumplimiento y sus
implicaciones en la competitividad de las compañías y del
sector.
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Introducción
Desde que estableció sus reglas de etiquetaje obligatorias para alimentos genéticamente modificados
(GM) a fines de la década de 1990, la Comisión Europea muchas veces ha considerado establecer
niveles de tolerancia (umbrales) para la presencia accidental de material GM en semillas
convencionales1. En todos los casos, ha optado por postergar la decisión. En ausencia de dichos
umbrales, las leyes europeas actuales sobre etiquetaje requieren que las semillas sean etiquetadas como
GM si contienen cualquier traza detectable de OGM aprobados para cultivo en la UE2. Las semillas
convencionales con trazas detectables de OGM que no han sido autorizadas para cultivo, no pueden ser
vendidas conjuntamente en el mercado europeo.
Una serie de estudios recientes ha indicado que la prevención de la presencia accidental de trazas GM en
semillas de plantación convencional es difícil y a la vez costosa (Bock et al., 2002; Comisión Europea,
2001; Kalaitzandonakes y Magnier, 2004; Messéan et al., 2006). Y en concordancia con dichas
consideraciones, las cantidades de trazas de material GM han resultado ser en forma consistente lotes de
semillas convencionales cuando se han sometido a pruebas aleatorias (por ej., Central Science
Laboratory, 2007; Mellon y Rissler, 2004; GAO Estados Unidos, 2008). A pesar de los riesgos
inherentes del mercado, la Comisión Europea ha evitado hasta ahora presentar una propuesta para
umbrales de presencia accidental específicos en semillas de plantación convencionales.3
Teniendo en cuenta que el número de acres de cultivos GM ha seguido creciendo a un ritmo acelerado
alrededor del mundo (James, 2012), es necesario establecer umbrales de presencia accidental para
semillas convencionales que se han multiplicado en la UE. En efecto, en los últimos años, la industria
europea de la semilla ha presionado insistentemente a la Comisión Europea para que establezca
umbrales “prácticos” de presencia accidental para las semillas y ha argumentado que en su ausencia, la
competitividad de la industria está en duda (Asociación Europea de Semillas, 2007; 2010).
A primera vista, estos argumentos parecen extraños. Aunque las restricciones de la presencia accidental
en las semillas convencionales pudieran dar lugar a riesgos en el mercado e imponer costos de
cumplimiento, no está claro por qué deben sobrecargar desproporcionalmente a la industria europea de la
semilla. Ciertamente, la industria europea de la semilla pareciera estar mejor posicionada para
beneficiarse de las actuales restricciones de presencias accidentales, ya que hay muy poca producción de
OGM en Europa que pueda interferir con sus sistemas de producción de semillas. Más aún, la falta de
estándares explícitos para la presencia accidental pareciera proteger a la industria UE de la semilla
contra la competencia de las importaciones. De manera que, ¿son los umbrales de presencia accidental
para semillas convencionales necesarios en el mercado de la UE? Si se fueran a establecer umbrales
explícitos de presencia accidental para semillas convencionales, ¿cuáles fueran los umbrales
“prácticos”?
En este documento, buscamos dar respuestas a estas preguntas examinando la economía de los umbrales
de presencia accidental alternativos para semillas convencionales en Europa. Primero examinamos
específicamente los cambios operacionales que pudieran ser necesarios para que las compañías europeas
de semillas cumplan con los umbrales de presencia accidental alternativos en las semillas
convencionales. Luego, analizamos las incertidumbres de mercado asociadas al igual que los costos de
cumplimiento y sus implicaciones en la competitividad de las compañías y del sector. Para limitar el
alcance de nuestro estudio, restringimos nuestro análisis a un solo tipo de semilla: la semilla del maíz. La
semilla del maíz tiene el valor comercial más grande entre todas las semillas de plantación y, en el
transcurso de los últimos 15 años, ha proporcionado una plataforma para la introducción de muchos
1
La mayoría de las leyes de etiquetaje GM establecen concesiones para la presencia de trazas GM en alimentos no GM ya que la segregación
perfecta de material GM y no GM en la cadena de suministro agroalimentaria no es fácil de lograr en la práctica. Dichas concesiones se establecen
como tolerancias o umbrales de pureza que definen la cantidad de material GM que desencadena el etiquetaje de un producto alimentario como “GM”.
Debido a que el contenido GM permitido generalmente está diseñado para ser “accidental e inevitable”, estos umbrales de pureza a menudo se
conocen como “presencia accidental” o umbrales de presencia accidental.
Autor correspondiente. Dirección:
Estados Unidos,
Correo electrónico:
2 Para un debate general sobre la economía de los umbrales de presencia accidental de productos alimentarios y sus implicaciones en la salud (vea
Giannakas et. al., 2011)
3
Se debe observar que la UE no está sola en su falta de políticas de presencia accidental explícitas para semillas convencionales. De hecho, solo
algunos pocos países han establecido umbrales de presencia accidental para semillas convencionales. Estos incluyen Argentina, Austria, Hungría,
Italia y Rumania. De estos países, solo Argentina tiene cualquier cultivo de cosechas GM y por lo tanto, para los otros países, las restricciones de
presencia accidental solo conciernen a las importaciones de semillas de maíz.
rasgos GM alrededor del mundo. Consiguientemente, el mercado de la semilla del maíz es importante
por derecho propio y un excelente caso de estudio que se puede extender a otros mercados de semillas.
Para cumplir nuestros objetivos, en la Sección “Operaciones y competitividad de las compañías en la
producción de semillas de maíz”, revisamos las operaciones normales de las compañías de semillas de
maíz y los determinantes claves de su competitividad. En la sección “Introducción de la biotecnología y
gestión de presencia accidental”, discutimos los diferentes ajustes operacionales que pueden usar las
compañías de semillas de maíz para manejar los umbrales de presencia accidental alternativos. En las
Secciones “Costos de cumplimiento esperados y su estructura”, analizamos los costos de cumplimiento
asociados con dichos cambios operacionales y su estructura subyacente. Teniendo en cuenta que son
pocos los países que tienen umbrales de presencia accidental para las semillas, es muy poca la
experiencia real en el manejo de la producción e intercambio comercial de semillas para umbrales de
presencia accidental alternativos. Por esta razón, para nuestra evaluación usamos dos metodologías ex
ante separadas: (a) análisis estadístico de las expectativas de las compañías y (b) simulación de sistemas
representativos de producción de semillas de maíz en la UE. Como explicamos posteriormente en este
documento, estas metodologías son complementarias en su razonamiento, enfoque analítico y hallazgos.
En la Sección “Cambios operacionales y costos de cumplimiento en la gestión de presencia accidental:
un enfoque de simulación”, sintetizamos los resultados y extraemos inferencias acerca de la relación de
la regulación de la presencia accidental en las semillas convencionales y la competitividad de la industria
europea de la semilla del maíz. Finalmente, en la sección “Restricciones de presencia accidental y la
competitividad de la industria europea de la semilla”, ofrecemos algunos comentarios de cierre.
Operaciones y competitividad de las compañías en la producción de semillas de maíz
Para entender cómo el cumplimiento con los umbrales de presencia accidental alternativos pudiera
cambiar las operaciones de las compañías de semillas de maíz en Europa, primero debemos entender sus
operaciones estándares. Las restricciones biológicas dictan que las compañías de semillas de maíz
adopten horizontes de planificación prolongados, ya que el desarrollo y comercialización del producto se
caracterizan por retrasos significativos de gestación (Fernández-Cornejo, 2004). Los híbridos de maíz se
producen cruzando dos líneas endogámicas (parental) no relacionadas. Los híbridos idénticos se
desempeñan en forma diferente bajo diferentes ambientes de crecimiento (por ejemplo, fertilidad del
suelo, clima, fotoperiodos o elevación). Por lo tanto, el objetivo clave de las compañías de semillas de
maíz es seleccionar combinaciones de líneas endogámicas que produzcan híbridos bien adaptados a los
entornos de cultivo en mercados objetivos.
Con esta finalidad, las líneas endogámicas deben primero ser desarrolladas durante las operaciones de
reproducción. En el transcurso de generaciones sucesivas, se lleva a cabo una estricta selección para la
madurez, altura, color de la planta, fortaleza, liberación de polen, cosecha de semillas, resistencia a la
enfermedad y otras características (Copeland y McDonald, 1995). Generalmente, toma de 3 a 5 años
producir una endogamia deseable. Luego, los híbridos se desarrollan a través de un proceso igualmente
prolongado de experimentación y selección sucesivo. En cualquier año determinado, se producen miles
de combinaciones de líneas endogámicas y se evalúan en cientos de sitios alrededor del mundo con el fin
de garantizar una adaptación adecuada a diferentes entornos de cultivo. Generalmente, toma una batería
de pruebas y otros 3 a 5 años más desarrollar un solo híbrido comercializable.
La producción comercial de los pocos híbridos que se seleccionan para ser vendidos en cualquier año
específico, requiere que grandes cantidades de sus líneas parentales se crucen en campos de producción
de semillas. Por lo tanto, después de la reproducción, las líneas parentales seleccionadas deben aumentar
paulatinamente a volúmenes sustanciales. El aumento de las líneas endogámicas para nuevos híbridos
generalmente toma dos estaciones de cultivo. La producción comercial subsiguiente de las semillas
híbridas se realiza a través de contratos con agricultores selectos, quienes, en la mayoría de los casos,
están agrupados alrededor de plantas de procesamiento de semillas. La planificación de la producción de
semillas híbridas comienza a inicios de cada año y está basada en las proyecciones de ventas para el
siguiente año – 12 - 18 meses antes de recibir los pedidos de los agricultores.
A través de este largo proceso, las compañías buscan desarrollar híbridos con rasgos deseables que
concuerden lo más posible con las necesidades del mercado – un determinante clave de la calidad del
producto en la industria de la semilla del maíz. Otro determinante clave de la calidad del producto es la
pureza de la semilla. La pureza de la semilla está protegida desde la reproducción hasta la producción de
híbridos a través de sistemas avanzados de control de calidad (Desai et al., 1997). Debido a la gran
cantidad de semillas híbridas comerciales que se producen en entornos abiertos, el control de la pureza
es más difícil durante esta última etapa de la producción de la semilla de maíz.
Para maximizar las cosechas y la adaptación geográfica, las líneas parentales y las semillas híbridas se
cultivan en las tierras de producción de maíz más fértiles, típicamente, en el medio de áreas de
producción de granos de maíz. Los niveles de alta pureza se obtienen evitando mezclas mecánicas así
como también la exogamia natural a través de distancias de aislamiento sustanciales entre campos de
producción de semillas y campos que producen maíz para granos. Cada año, las compañías de semillas
de maíz dedican significativos esfuerzos para obtener campos con distancias de aislamiento deseadas.
Los agricultores contratados cooperan con los agricultores vecinos y gerentes de campos de empresas
para cumplir con los requisitos de aislamiento y establecer calendarios de plantación que minimicen la
probabilidad de la intrusión accidental de polen en sus campos.
Se establecen estrictos sistemas de control de calidad para garantizar que se mantenga la pureza de la
semilla a través del procesamiento y acondicionamiento de la semilla. A medida que las mazorcas de la
semilla híbrida de maíz comienzan a secarse en el campo, las plantas de procesamiento de semillas se
preparan para la cosecha. Se cosechan diferentes campos plantados con el mismo híbrido y se entregan
juntos a la planta de manera que puedan ser procesados como un solo lote de semillas. Es preferible la
cosecha temprana, ya que las semillas híbridas mantienen mejor su calidad cuando se secan lentamente y
en un ambiente controlado en la planta. La cosecha temprana también ayuda a evitar riesgos de daños
causados por bajas temperaturas (Desai et al., 1997). Por estas razones, después de que comienza la
cosecha, las plantas de procesamiento de semillas operan 24 horas al día y 7 días a la semana para
facilitar la cosecha, entrega y procesamiento a tiempo de las semillas híbridas. El procesamiento de los
híbridos cosechados comprende el descortezamiento, ordenamiento, secado, desgranamiento,
acondicionamiento, clasificación por tamaño, tratamiento y empacado. Desde el momento en que los
híbridos son entregados y a través de cada paso del procesamiento, cada lote de semilla se rastrea por
separado dentro de la planta – usualmente, a través de sistemas computarizados.
Impulsores claves de la competitividad
A medida que las compañías de semillas buscan optimizar el desempeño y competitividad del mercado
de sus híbridos en diferentes entornos de cultivo, dividen el mercado de semillas en general en
segmentos cada vez más pequeños que deben ser abastecidos con mayores cantidades de híbridos
(Magnier et. al, 2010). Esto aumenta el número de líneas parentales, extiende los ciclos de desarrollo del
producto y aumenta los costos de desarrollo y producción. Igualmente importante, también aumenta la
complejidad de la planificación para las compañías de semillas. Los pronósticos de la demanda del
mercado deben informar con años de anticipación las operaciones de reproducción y la producción
comercial de semillas de cualquier venta real de productos. La evaluación precisa del mercado para una
multitud de mercados e híbridos es inherentemente difícil. Debido a que la demanda de los agricultores
por híbridos se ve afectada, entre otros factores, por los precios de la mercancía, los programas del
gobierno, las preferencias del consumidor y el clima, los pronósticos de la demanda pueden no ser
exactos. A medida que aumenta la cantidad de híbridos comercializados, también aumenta la
probabilidad de errores de pronóstico. La sobreestimación de la demanda de cualquier híbrido causa
excesos de inventario y mayores niveles de obsolescencia y descartes. La subestimación de la demanda
causa pérdida de oportunidades del mercado. Ambos casos son costosos para las compañías de semillas
de maíz.
Para aumentar la eficacia de sus programas de desarrollo de productos y reducir los ciclos de desarrollo,
las compañías de semillas de maíz han internacionalizado sus operaciones de investigación y desarrollo
y reproducción en el transcurso del tiempo. Actualmente, la mayoría de las compañías de semillas de
maíz que desarrollan su propia genética, tienen muchas plantas de reproducción alrededor del mundo
que permiten experimentar con una amplia base de germoplasma bajo diversas condiciones climáticas y
ecológicas.
El programa de reproducción tradicional para los principales cultivos ha sido progresivamente
complementado con tecnologías basadas en genomas que han hecho que la selección de cultivos y la
introducción de nuevos rasgos sean más eficientes (Fischer y Edmeades, 2010). La selección asistida por
marcadores (MAS) ha abierto el camino (Tester y Langridge, 2010) usando marcadores moleculares (es
decir, secuencias identificables de ADN encontradas en lugares específicos del genoma), para verificar
la herencia de diferentes genes después de que se cruzan variedades cultivadas. Este método aumenta
considerablemente la confiabilidad y eficacia del proceso de selección posterior y ha reducido
significativamente el costo de la ejecución de programas de reproducción. Con la ayuda de tecnologías
MAS, la presencia de genes de interés puede en efecto ser verificada en las plantas antes de que se
cultiven por completo, eliminando así la mayor parte de los costos asociados con la difícil selección
fenotípica y ensayos de campo (Hoisington y Listman, 1998). El desarrollo de herramientas
relacionadas, tales como el mapeo de asociación, selección recurrente ayudada por marcadores,
bioinformática, biométrica, robótica y teledetección también ha contribuido grandemente a mejorar la
eficiencia del programa de reproducción y a facilitar la introducción de nuevos rasgos en líneas
convencionales (Fischer y Edmeades, 2010).
Para mejorar el control de calidad, gestionar el riesgo, contener los costos y acelerar la comercialización,
las compañías de semillas de maíz también han internacionalizado sus operaciones de producción y
procesamiento. Hoy día, las compañías de semillas de maíz, incluso las de tamaño modesto, aumentan
sus líneas parentales y producen y procesan semillas híbridas en múltiples sitios alrededor del mundo,
tanto en el hemisferio norte como en el sur. El uso de varias ubicaciones permite una producción
rentable y la gestión de las condiciones meteorológicas y de otros riesgos de producción. Igualmente, el
uso de sistemas de producción contra-estacionales (norte-sur) acortan los ciclos de producción de
semillas, ya que dos o más estaciones de cultivo quedan acondicionadas dentro de cualquier año
específico y complementan la capacidad de las compañías de semillas de maíz para responder a las
condiciones cambiantes del mercado.
Introducción de la biotecnología y gestión de presencia accidental
La introducción de la biotecnología de cultivos ha creado oportunidades de valor agregado a las
compañías de semillas a través de la introducción de rasgos GM (por ejemplo, resistencia a insectos,
tolerancia a herbicidas, aceite mejorado y perfiles de proteína) (Phillips y McDougall, 2012). Sin
embargo, la introducción de nuevos rasgos GM también ha llevado a que un mayor número de semillas
híbridas sean manejadas por las compañías de semillas y a que dichas semillas se queden en el mercado
por periodos de tiempo más cortos (Magnier et al., 2010). De este modo, la integración de rasgos GM en
la base de germoplasma también ha aumentado la complejidad de la planificación en la industria de la
semilla.
En presencia de restricciones regulatorias sobre el uso de ciertos rasgos GM, las semillas convencionales
se deben mantener libres de estos rasgos. Por lo tanto, dependiendo de las concesiones regulatorias y de
su demanda del mercado por semillas convencionales, las compañías de semillas de maíz deben manejar
la presencia accidental de material GM en las semillas convencionales a todo lo largo de sus ciclos de
vida, desde la reproducción hasta la producción y comercialización de las semillas híbridas. Esta tarea
representa un reto en un mundo de creciente penetración de rasgos GM y aprobaciones regulatorias
asincrónicas en diferentes mercados. No obstante, como las compañías de semillas tienen sistemas
avanzados de control de calidad dirigidos a garantizar la pureza genética de sus híbridos, parecieran estar
bien preparadas para adaptar sus operaciones y así poder manejar la presencia accidental en las semillas
convencionales.
Las compañías de semillas pudieran rediseñar sus operaciones de reproducción, producción,
procesamiento y acondicionamiento con el fin de reducir los niveles de presencia accidental de material
GM en las semillas convencionales. Pero no todas las estrategias de reingeniería son igualmente eficaces
o costosas. Algunas estrategias se sustituyen entre sí, mientras que otras se pueden usar conjuntamente
para aumentar la eficacia. De esta manera, dependiendo de los umbrales de presencia accidental
establecidos por los reguladores y la flexibilidad operacional permitida por sus activos, las compañías de
semillas de maíz pudieran considerar una combinación de estrategias para maximizar el control de la
presencia accidental y minimizar los costos de cumplimiento.
Ya que la pureza solo puede disminuir en la producción y distribución de las semillas, se deben lograr
niveles de pureza extremadamente altos en la etapa de reproducción inicial. La reproducción es
estrictamente controlada y la presencia accidental es menos probable. Las mejores prácticas de gestión
se pueden ajustar, pero la principal estrategia para garantizar la pureza en la reproducción es mediante
pruebas exhaustivas. Las compañías de semillas deben someter todas las líneas endogámicas a prueba en
relación con diversos casos de GM y, por consiguiente, los costos de las pruebas aumentan rápidamente
a medida que aumenta la cantidad de líneas parentales y rasgos en desarrollo.
También se pueden adoptar diferentes estrategias de reingeniería para limitar la presencia accidental en
la producción de semillas de maíz a partir de mezclas mecánicas y la presencia de voluntarios o intrusión
de polen en los campos de producción de semillas de maíz. Lo más difícil es controlar la intrusión del
polen. La producción de semillas es más susceptible a la exogamia derivada del polen externo. Las
líneas parentales endogámicas masculinas generalmente no producen tanto polen en comparación con la
cantidad de polen producido por la flor masculina de los híbridos. Además, los campos de producción de
semillas solo contienen algunas flores masculinas debido a que la flor masculina de líneas parentales
endogámicas femeninas son removidas (despanojadas) para evitar la auto polinización de la línea
parental femenina (Angevin, 2008).
Las cantidades limitadas de polen disponibles a partir de las líneas parentales en los campos de
producción de semillas endogámicas aumenta la probabilidad de la intrusión de polen externo desde
campos adyacentes. Sin embargo, la distancia de recorrido generalmente estrecha y la viabilidad limitada
del polen del maíz sugiere que un aumento en las distancias de aislamiento entre los campos puede
reducir la exogamia potencial con polen externo (Bateman, 1947; Burris, 2001; Ireland et al., 2006;
Jones y Brooks, 1950; Luna et al., 2001; Ma et al., 2004). Obtener mayores distancias de aislamiento
implica mayor costo de contrato por acre y, algunas veces, menor cosecha de semillas por acre si
disminuye la calidad del terreno. También se puede usar la plantación en bloques, que consiste en
agrupar campos de producción de semillas que usan el mismo polinizador para limitar la intrusión de
polen externo en el bloque. La plantación en bloques reduce la exogamia potencial, pero pudiera
implicar mayores costos de contratación para asegurar los campos adyacentes.
Los cambios en las prácticas culturales también pueden reducir la probabilidad de presencia accidental
en la producción de semillas de maíz. Por ejemplo, aumentar el número de filas de progenitores
masculinos en un borde externo del campo puede reducir la exogamia (Burris, 2001; Copeland y
McDonald, 1995; Ireland et al., 2006). De esta manera, el polen externo se diluye a través de la masa de
polen del progenitor masculino. Sin embargo, debido a que se producen menos semillas híbridas por
unidad de terreno (ya que solo las plantas femeninas producen semillas) y se incurre en costos
adicionales para las semillas masculinas, resulta muy costoso aumentar el número de filas de
progenitores masculinos en los bordes.
Un procedimiento eficaz también puede ser un cuidadoso aislamiento temporal de líneas endogámicas e
híbridas de otras producciones circundantes de maíz (Halsey et al., 2005); Ma et al., 2004; Messeguer et
al., 2006). Usando el aislamiento temporal, las líneas endogámicas y/o híbridos se plantan después que
otras semillas de maíz cercanas con el fin de evitar la polinización cruzada durante los periodos de
floración y caída. Las compañías de semillas podrán aislar temporalmente solo parte de su producción
para limitar los riesgos de heladas causados por retrasos en las cosechas y evitar las reducciones en las
producciones esperadas que son el resultado de un periodo subóptimo de la estación de cultivo. Las
compañías de semillas también pudieran cambiar la producción de líneas parentales convencionales o
híbridos a áreas donde no tiene lugar el cultivo de semillas o cosechas GM. Dichos traslados pueden
minimizar la presencia accidental, pero al costo de entornos de cultivo subóptimos así como también
distancias de transporte más largas y costos más altos.
También se pueden implementar diferentes estrategias de reingeniería en la etapa de procesamiento y
acondicionamiento, aunque el procesamiento ya está estrictamente controlado y está menos expuesto a
entornos abiertos. Por ejemplo, los campos sospechosos de intrusión de polen externo pueden ser
“marcados” y cosechados en forma separada. La marcación agresiva de los campos puede disminuir la
extensión de presencias accidentales conteniendo los lotes sospechosos en las primeras etapas, pero a un
creciente costo de procesamiento. Debido a que los híbridos idénticos que se producen en campos
diferentes están menos mezclados, conducen a un mayor número de lotes de menor volumen, uso
ineficiente de los secadores, barriles de almacenamiento y otros activos de la planta que al final resultan
en costos de procesamiento agregados.
El equipo de la planta se limpia después que se ha procesado cada lote individual, pero los cuidados
adicionales que podrán ser necesarios en los umbrales muy bajos de presencia accidental prolongarían
las operaciones de procesamiento, aumentarían las ineficiencias de la planta y agregarían costos. Se
deben llevar a cabo pruebas meticulosas de todos los lotes de semillas producidas para garantizar que se
la presencia accidental se pueda detectar aún en esta etapa avanzada. Los lotes que no cumplen con los
umbrales de presencia accidental seleccionados se pueden descartar, pero solo después de que se hayan
incurrido los gastos de producción y procesamiento.
Aunque las compañías de semillas tienen muchas opciones de reingeniería y la experiencia necesaria en
sistemas avanzados de control de calidad para implementarlas, un aspecto problemático de dichos
cambios operacionales es que no hay una manera práctica de eliminar el riesgo de presencia accidental.
Las compañías de semillas de maíz pueden gastar cada vez más recursos para ajustar sus sistemas de
control de calidad y minimizar la presencia accidental, pero a menos que puedan analizar cada grano de
maíz comercial, no podrán garantizar que sus semillas convencionales estén “libres de GM”. Más aún, la
incertidumbre del ensayo (error tipo II) en las pruebas GM puede incluso comprometer hasta los
sistemas de control de calidad mejor ejecutados (Remund et al., 2001). Por lo tanto, los umbrales de
presencia accidental que permiten cierto bajo nivel de contenido GM, agregan flexibilidad a los sistemas
de producción y comercialización de las compañías de maíz y reducen su exposición al riesgo. Mientras
más altos sean los umbrales de presencia accidental más alta es la flexibilidad operacional de las
compañías de semillas para manejar la presencia accidental y menor es su riesgo de exposición.
Entonces, la pregunta es ¿qué clase de ajustes operacionales necesitarían implementar las compañías de
semillas en relación con los umbrales de presencia accidental alternativos para satisfacer efectivamente
las restricciones regulatorias mientras se minimizan los costos de cumplimiento y los riesgos de fracaso?
¿Están ciertos tipos de compañías mejor o peor posicionadas para responder? ¿Variarían, por ejemplo,
los costos de cumplimiento y riesgos de acuerdo con el tamaño de la compañía o el sitio, implicando
desventajas estructurales competitivas? Para responder estas preguntas, desarrollamos y ejecutamos una
encuesta basada en la web para medir las expectativas de las compañías de semillas de maíz ubicadas en
diferentes países en torno a sus posibles respuestas a los umbrales de presencia accidental alternativos y
costos de cumplimiento asociados. Describimos los resultados de la encuesta en la siguiente sección.
Expectativas de las compañías para la gestión de presencia accidental y costos de cumplimiento
Teniendo en cuenta que los reguladores solo han establecido umbrales de presencia accidental para
semillas de maíz convencionales en algunos países, las compañías han tenido poca experiencia en tratar
con ellos. De hecho, hasta ahora, la mayor parte de la experiencia práctica que han tenido las compañías
de semillas de maíz parece estar relacionada con garantizar que las semillas convencionales dirigidas a
ciertos mercados que tienen umbrales de presencia accidental implícitos o explícitos establecidos a
discreción, no contengan trazas de material GM.4 Consiguientemente, no existen datos a nivel de las
compañías o del mercado sobre la relación de umbrales de presencia accidental alternativos y la
reingeniería de las operaciones de semillas o los costos de cumplimiento asociados. Por esa razón,
empezamos nuestro análisis midiendo los cambios operacionales y costos de cumplimiento esperados en
los umbrales de presencia accidental alternativos, solicitando las opiniones de aquellos que conocen
4
Debido a que gran parte de las semillas de maíz convencionales vendidas en países con umbrales de presencia accidental “casi cero” se producen
localmente o en otras regiones no GM, la mayoría de las compañías que realizan transacciones en estos mercados han enfocado sus esfuerzos en
realizar pruebas exhaustivas de las cantidades limitadas de semillas convencionales importadas de países con producción de maíz GM (por ejemplo,
los Estados Unidos y Argentina) o producción de semillas de maíz GM (por ejemplo, Chile). Las compañías de exportación “descreman” sus inventarios
de semillas de maíz convencionales en el punto de exportación con el fin de identificar los lotes que no contienen trazas GM. Considerando que las
cantidades de semillas de maíz comercializadas han sido históricamente solo una pequeña parte del total de las semillas de maíz convencionales
producidas, este enfoque ha demostrado ser adecuado aunque impone un cumplimiento limitado (en su mayor parte, pruebas) a las compañías de
semillas de maíz. Con el aumento de la producción de maíz GM, la producción y el inventario de las semillas convencionales ha continuado
disminuyendo y, como consecuencia, este enfoque es considerado impráctico en los últimos años.
mejor las realidades operacionales de la industria de la semilla del maíz: gerentes de cadenas de
suministro en distintas compañías de semillas de maíz.
Para identificar una muestra apropiada, contratamos a la American Seed Trade Association y a la
International Seed Trade Federation quienes suministraron información de contacto para los
directores/vicepresidentes de las operaciones de cadena de suministro en todas sus compañías miembros
con ventas de semillas de maíz. Para las compañías que no tenían esas posiciones en su personal
ejecutivo, el presidente de operaciones o el presidente ejecutivo fue seleccionado como la persona de
contacto. A través de este proceso, se logró la identificación de un total de 283 ejecutivos en compañías
de semillas de maíz alrededor del mundo y se les invitó a participar en una encuesta de 15 preguntas por
internet. 68 de las personas cuyas compañías estaban dedicadas a la reproducción, producción y/o
procesamiento y acondicionamiento de semillas de maíz completaron la encuesta (una tasa de
devolución de 24%).
Se debe observar que ésta es una alta tasa de respuesta efectiva, mucho más alta que la que pudiera
indicar la tasa de 24% antes mencionada. Aunque hay muchas compañías de semillas de maíz que
venden híbridos en diferentes mercados alrededor del mundo, solo un subconjunto de ellas realmente
produce y procesa sus propios híbridos, y un subconjunto todavía más pequeño desarrolla líneas
parentales e híbridos de propiedad registrada. Muchas de las compañías de semillas de maíz más
pequeñas le compran sus híbridos a unas cuantas compañías de semillas de fundación y fabricantes
intermediarios según acuerdos de “etiqueta privada”. Debido a que las compañías de semillas de maíz
casi nunca revelan dichos acuerdos, no había evidencia de cuántas de las compañías que contactamos
estaban, en efecto, involucradas activamente en la reproducción, producción y/o procesamiento y podían
responder a nuestras preguntas.
La Tabla 1 presenta un perfil de las compañías de semillas de maíz cuyos ejecutivos completaron la
encuesta. Casi la mitad de todos los encuestados estaban ubicados en América del Norte (Estados
Unidos y Canadá), otro 20% en Europa mientras que el resto en América del Sur (Argentina, Chile y
Brasil) y otros países. 45 compañías tenían sus propios programas de reproducción y 18 de ellas vendían
semillas de fundación a otras compañías de semillas de maíz. De un total de 50 compañías que
producían semillas híbridas comerciales en la muestra, 11 compañías vendían semillas a través de
fabricantes subcontratados según los acuerdos de etiqueta privada. 44 de las compañías estaban
involucradas en exportaciones y 36 en importaciones de semillas de maíz. La mayor parte de dichas
actividades de importación/exportación involucraba transferencias entre las mismas compañías.
Costos de cumplimiento esperados y su estructura
El enfoque de nuestra encuesta estaba en el monto de los costos de cumplimiento esperados en relación
con diferentes umbrales de presencia accidental. Como las compañías de semillas vigilan
cuidadosamente los costos de producción, para maximizar la probabilidad de las respuestas colocamos
preguntas relacionadas con los costos de cumplimiento esperados en términos de los aumentos
porcentuales por arriba de la base. Específicamente, le pedimos a los encuestados calcular los costos
incrementales en sus operaciones de producción para un conjunto seleccionado de umbrales de presencia
accidental alternativos: 2%, 1%, 0.5% y 0.3% de contenido GM. La Tabla 2 presenta el promedio de los
costos de cumplimiento esperados por región y los umbrales.
Tabla 1
Perfil de las compañías de semillas de maíz que participaron en la encuesta.
Región
Europa
Norte América
Sur América
Resto
del
mundo (ROW)
Todos (total)
Actividades de participación de la compañía
Desarrollo de Producción
Producción de
genética
de semillas
semillas
patentada
parentales
comerciales
9
7
8
25
25
30
4
5
5
7
7
7
Fabricación
subcontratada
1
7
1
2
Ventas de
semillas de
fundación
5
11
1
1
Ventas de
semillas
comerciales
11
33
5
8
Exportaciones
de semillas
9
24
4
7
Importaciones
de semillas
11
15
3
6
45
11
18
57
44
36
44
50
En promedio y a lo largo de todas las regiones, las compañías de semillas de maíz esperaban que los
costos de cumplimiento asociados con los umbrales más bajos de presencia accidental fueran
significativos: 14.8% y casi 30% para 0.5% y 0.3% de umbrales de presencia accidental
respectivamente. Aunque no le pedimos a las compañías que reportaran cualquier otra información de
costo, nuestros propios cálculos indican que los costos de producción representan entre 30 y 45% del
precio de venta al por menor de una bolsa de semillas. Igualmente, los costos de cumplimiento pudieran
impactar significativamente los costos y precios totales de las semillas híbridas.
El promedio de los costos de cumplimiento esperados era algo más bajo en las compañías de Sur y Norte
América y más altos en las compañías de la UE y el resto del mundo. Sin embargo, la varianza de los
costos de cumplimiento esperados era alta en todas las regiones y en relación con toda la muestra. Por
ejemplo, los costos de cumplimiento esperados para toda la muestra y para el umbral de presencia
accidental de 0.3% variaba desde un mínimo de 15% hasta un máximo de 100%. Dicha varianza sugiere
que los encuestados estaban algo inseguros acerca de los posibles costos de cumplimiento de umbrales
de presencia accidental alternativos o que los impactos de las restricciones de la presencia accidental
pudieran variar drásticamente de una compañía a otra.
Un asunto de interés en este estudio es si hay diferencias estructurales en los costos de cumplimiento
esperados que se asocien con diferentes umbrales de presencia accidental a lo largo de las compañías de
semillas de maíz. De aquellas compañías cuyos ejecutivos respondieron a la encuesta, algunas estaban
exclusivamente involucradas en la reproducción y producción de líneas parentales en tanto que ocho de
las otras no suministraron estimados completos de los costos de cumplimiento. Por lo tanto, solo un
subconjunto de las compañías que tenía programas activos de reproducción y producción – 42
compañías en total – suministró datos completos sensibles al análisis estadístico. Luego se presentaron
estos datos junto con un modelo sencillo de costos, lo que nos permitió examinar la estructura de los
costos de cumplimiento esperados para umbrales selectos de presencia accidental en relación con las
operaciones de producción de las compañías de semillas de maíz.
Cálculo de los costos de cumplimiento
Supongamos que la función de costo C = c(y, w, z) representa adecuadamente la estructura de costos de
las compañías de semillas de maíz en nuestro estudio. C indica costos de producción, y indica resultado,
w es un vector de precios de insumos y z es un vector de factores casi fijos que afectan los resultados y
costos de la compañía y pueden variar a largo plazo, pero no varían fácilmente a corto plazo (por
ejemplo, distancias de aislamiento y número de filas en los bordes usadas en la producción de una
cartera determinada de híbridos). Esos factores casi fijos también se pueden ver como restricciones
operacionales a corto plazo para las compañías de semillas de maíz. En esa función está implícita la
homogeneidad de los resultados, lo cual se supone.
También contemplamos que los costos de producción de las compañías de semillas de maíz se afectaran
por los umbrales de presencia accidental. Los umbrales de presencia accidental (Th) se introducen en la
función de costo para explicar los posibles cambios en la utilización de insumos y cambios en la relación
insumo – resultado. Por lo tanto, la función de costo se puede volver a especificar como C = c(y, w, z,
Th).
Para un conjunto determinado de precios competitivos de insumos, entonces especificamos la siguiente
función de costo empírico:
En C =
Lo que sugiere que
Por consiguiente, el cambio de porcentaje en los costos de producción desde un cambio unitario en el
umbral de presencia accidental es una función lineal de y, z y Th. Igualmente, se contempla que los
costos de cumplimiento varíen según el nivel de presencia accidental, según el nivel de flexibilidad
operacional de las compañías de semillas de maíz y según el nivel del tamaño de los resultados.
Los datos pertinentes para el cálculo de la función de los costos de cumplimiento mencionada
anteriormente, está disponible en la encuesta. La variable dependiente se mide como el cambio
porcentual en los costos de producción de la compañía debido a un cambio en el umbral de presencia
accidental. Debido a que solo tenemos una cantidad limitada de umbrales de presencia accidental para
los cuales se solicitaron expectativas, especificamos esos umbrales como variables ficticias separadas
donde Th1 = 1 cuando la presencia accidental = 0.3%, 0 de otra forma; Th2 = 1 cuando la presencia
accidental = 0.5%, 0 de otra forma; Th3 = 1 cuando la presencia accidental = 1%, 0 de otra forma. El
nivel del umbral contra el cual se compara el otro umbral es aquel para el cual la presencia accidental =
2%.
La flexibilidad operacional de las compañías se mide mediante la facilidad en que el nivel de ciertos
factores casi fijos de producción pudiera ser cambiado a corto plazo. Estos indicadores incluían: el
porcentaje de producción para el cual se podía duplicar el aislamiento del campo (I); el porcentaje de
producción para el cual se podía duplicar el número de filas en los bordes (B); el porcentaje de
producción para el cual se podía duplicar el número de semanas de aislamiento temporal (T); y el
porcentaje de producción que se podía trasladar a otro sitio donde la exogamia del maíz GM no sería un
problema (R). Los indicadores de flexibilidad operacional mencionados anteriormente son de naturaleza
categórica. Por ejemplo, T asume un valor de 1 si 0-25% de la producción se cultiva en campos cuyo
aislamiento temporal se podía duplicar; 2 si 25-50% de la producción se cultivó en dichos campos; y así
sucesivamente.
Se incluyó la ubicación de cada compañía de semillas para tener en cuenta cualquier diferencia
estructural relevante en las capacidades de producción de las diferentes regiones geográficas. Si la
compañía estaba ubicada en la UE, la variable EU asume el valor de 1 y de lo contrario 0, en tanto que si
la compañía está ubicada en Sur América o en el resto del mundo, la variable ROW asume el valor de 1
y de otra forma 0. El intercepto de la regresión se refiere a compañías ubicadas en Norte América. El
nivel de producción (tamaño de la compañía) fue igualmente incluido en la regresión a través de
variables ficticias relevantes. Para compañías pequeñas con niveles de producción entre 50,000 y
250,000 unidades (bolsas) por año, S asume el valor de 1 y de lo contrario cero. Para las compañías de
tamaño mediano con niveles de producción entre 250,000 y 1,000,000 unidades por año, la variable M
asume el valor de 1 y de lo contrario cero. Para compañías grandes con niveles de producción que
excedían 1,000,000 unidades por año, la variable L asume el valor de 1 y de lo contrario cero. En el
intercepto se incluyeron compañías de semillas de maíz muy pequeñas con niveles de producción
inferiores a 50,000 unidades por año
La especificación empírica de la función de costo de cumplimiento mencionada anteriormente es
entonces
Esta ecuación empírica fue primero estimada a través de una regresión de mínimos cuadrados ordinarios.
Debido a que las pruebas de White y Breusch-Pagan indicaban la posibilidad de heterocedasticidad a un
nivel de significancia de 10%, usamos el método correctivo de White. En la Tabla 3 se presentan los
estimados del parámetro de la regresión OIS no lineal. El ajuste estadístico general del modelo de
regresión es satisfactorio según se indica en la R cuadrado y estadístico F.
Los resultados indican que los costos de cumplimiento anticipados por las compañías de semillas son
significativos y aumentan en forma no lineal a medida que disminuyen los umbrales de presencia
accidental. Más específicamente, para un umbral de presencia accidental de 1%, las compañías de
semillas esperan gastar en promedio 4% más para producir una bolsa de semillas de maíz. Sin embargo,
la tasa de aumento se acelera a medida que disminuyen los umbrales de presencia accidental, lo que
resulta en un aumento de casi 12% en los costos unitarios esperados para un umbral de presencia
accidental de 0.5% y un aumento de 25% para un umbral de presencia accidental de 0.3%. Debido a que
se ha encontrado que la tasa de cambio aumenta a medida que disminuyen los umbrales de presencia
accidental, se sugiere una relación no lineal entre los umbrales de presencia accidental y los costos de
producción de las compañías de semillas de maíz. Este resultado es consistente con las no linealidades
en la relación de los umbrales de presencia accidental y los costos de la compañía identificados en
Kalaitzandonakes y Magnier (2004) y sugiere que las compañías de semillas de maíz esperan invertir
recursos a un ritmo cada vez mayor a medida que disminuyen los umbrales de presencia accidental.
Entre los indicadores que miden el grado de flexibilidad operacional a corto plazo de una compañía, solo
uno ha demostrado tener un impacto estadísticamente significativo en los costos de cumplimiento
esperados: la reubicación (R) de la producción. En este contexto, si una compañía pudiera trasladar hasta
25% de la producción de la compañía a un sitio donde la presencia accidental no es un problema, se
espera que los costos de cumplimiento disminuyan en casi 8%.
No se pudieron identificar diferencias significativas en la estructura esperada de los costos de
cumplimiento y los umbrales de presencia accidental de las compañías de Norte América y la UE. Sin
embargo, las compañías en el resto del mundo, esperaban incurrir en costos de cumplimiento más altos
que el promedio a medida que disminuían los umbrales de presencia accidental.
Un resultado interesante y más bien inesperado en la regresión indica que las compañías de semillas de
tamaño mediano pudieran estar en desventaja ya que en promedio esperan incurrir en costos de
cumplimiento 11.25% más altos en su producción en comparación con las compañías grandes y
pequeñas para los mismos umbrales de presencia accidental. Pensamos que las compañías pequeñas
pudieran estar relativamente menos expuestas a los costos incrementales de presencia accidental debido
a la típica pertenencia de sus campos de producción y cantidad limitada de híbridos y volúmenes que
manejan. Igualmente, las compañías más grandes pudieran estar menos expuestas debido a su
flexibilidad para controlar la presencia accidental a través de una cartera de instalaciones y sitios de
producción y sistemas avanzados de control de calidad. Las compañías de tamaño mediano parecen tener
una mayor cantidad de híbridos ya que venden en múltiples mercados, pero operan menos instalaciones
de procesamiento y, por lo tanto, tienen una cartera de activos más limitada para manejar las
restricciones de presencia accidental. Este resultado sugiere que posiblemente la regulación de presencia
accidental tenga impactos estructurales en la industria del maíz.
Tabla 2
Promedio de costos de cumplimiento esperados por región y umbral de presencia accidental
Umbral
Cambio esperado en los costos de producción - % de cambio relativo a la base
2%
1%
0.50%
Unión Europea
Promedio
SD
Norte América
Promedio
SD
Sur América
Promedio
SD
Resto del mundo
Promedio
SD
0.30%
Cambios operacionales y costos de cumplimiento en la gestión de presencia accidental:
Un enfoque de simulación
Aunque los resultados de la encuesta de las compañías y el análisis de regresión son interesantes e
informativos, también demuestran las dificultades inherentes en el análisis de la relación de los ajustes
operacionales, costos de cumplimiento y umbrales de presencia accidental a través de dicho enfoque. En
pocas palabras, el sistema es demasiado complejo como para poder ser delineado a través de una
encuesta. El universo de compañías de semillas de maíz dedicadas a las operaciones de reproducción,
producción y procesamiento no es muy grande. Cada una de estas compañías difiere en sus operaciones
y modelo de negocio. Algunas solo se dedican a reproducción; otras solo a fabricación subcontratada;
algunas están plenamente integradas desarrollando y comercializando solo su propio germoplasma e
híbridos; otras subcontratan una porción de sus operaciones de reproducción y/o producción.
Igualmente, la mayoría de estas compañías tiene operaciones en varias regiones de producción y operan
tanto plantas pequeñas como grandes. Estas condiciones hacen difícil que se puedan extraer datos
completos sobre la estructura de los mecanismos y costos de cumplimiento a través de un instrumento de
encuesta breve y estandarizado. Además, el reducido número de estas compañías limita la fortaleza de
cualquier análisis estadístico basado en esos datos.
Debido a estas complejidades inherentes, elegimos ahondar nuestro análisis usando la simulación Monte
Carlo, la cual permite un examen más detallado de los mecanismos mediante los cuales los umbrales de
presencia accidental alternativos pudieran impactar las operaciones y costos de cumplimiento de las
compañías europeas de semillas de maíz. El enfoque se ha utilizado con razonable éxito para el análisis
de estrategias de reingeniería en la industria de la semilla de Estados Unidos (Kalaitzandonakes y
Magnier, 2004) y para otras partes rastreables de la cadena de suministro agroalimentario
(Kalaitzandonakes et al., 2001; Wilson y Dahl, 2006). Aquí usamos la misma plataforma de modelaje
empleada por Kalaitzandonakes y Magnier, llamada PRESIP-SEED, adaptada adecuadamente para
caracterizar sistemas representativos de producción de maíz en la UE.
Metodología
PRESIP-SEED incluye módulos de simulación de ingeniería y economía y es capaz de representar en
gran detalle la distribución física y funcionamiento de los sistemas de producción de semillas de maíz.
Debido a su estructura, PRESIP-SEED puede inclusive aislar impactos diminutos de los cambios en
operaciones, prácticas de gestión y activos físicos en los insumos, resultados, eficiencia y costos de
producción de semillas de maíz (por ejemplo, cambios en las horas de operación de un secador en una
planta de procesamiento de semillas). Y gracias a su transparencia, puede desagregar las fuentes
individuales de cualquier impacto medido. El modelo es especialmente útil para el análisis ex ante de
prácticas de reingeniería que no han sido implementadas en la práctica y para las cuales no hay datos
históricos disponibles. Por lo tanto, está bien equipada para examinar la relación de los umbrales de
presencia accidental alternativos y cambios operacionales relacionados y costos de cumplimiento en la
producción de semillas de maíz en Europa.
Tabla 3
Estructura de los costos de cumplimiento en la producción de semillas de maíz: Evidencia del análisis de regresión.
Parámetro
Intercepto
Th – 0.3
Th – 0.5
Th – 1.0
I (distancia de aislamiento)
B (filas del borde)
T (aislamiento temporal)
R (reubicación de la producción)
UE (Unión Europea)
ROW (resto del mundo)
Tamaño pequeño
Tamaño mediano
Tamaño grande
Estimado
Error
Valor t
Pr > | t |
R cuadrado
Ajuste de R cuadrado
Valor F
El funcionamiento básico y la estructura de PRESIP-SEED se detallan en Magnier y Kalaitzandonakes
(2013). A través del modelo, primero se identifica la configuración de activos físicos, las operaciones y
la gestión de sistemas representativos de producción de semillas de maíz que pueden cumplir con los
umbrales de presencia accidental seleccionados a un costo mínimo y luego se compara con líneas bases
relevantes que imitan las operaciones normales para estos sistemas de producción. Cuando la
reingeniería lleva a un aumento de los costos unitarios en comparación con las operaciones de línea base,
los diferenciales de costo se cuentan como costos de cumplimiento. Por lo tanto, para que el PRESIPSEED sea eficaz, se deben seleccionar cuidadosamente los sistemas representativos apropiados de
producción de semillas de maíz y se deben modelar eficazmente sus operaciones normales para
proporcionar líneas bases exactas para las comparaciones de todos los escenarios. Para este propósito, es
necesario la cooperación de las compañías de semillas de maíz que pueden contribuir con datos
detallados de la producción, procesamiento y operacionales para calibrar el modelo.
Tres compañías líderes europeas de semillas de maíz, Limagrain y RAGT de Francia y KWS de
Alemania, aceptaron participar en el estudio y contribuir con datos confidenciales. Se seleccionaron tres
diferentes regiones de producción y plantas de procesamiento – dos en Francia y una en Alemania –
como compañías típicas de producción de semillas de maíz en Europa. Estos tres sistemas de producción
juntos incluían más de 3500 campos de producción de semillas con un área total de producción de más
de 10,000 hectáreas y una capacidad de procesamiento de casi 2 millones de bolsas de semillas de maíz.
Desarrollo de la línea base e implementación de escenarios
En ausencia de producción de GM, los sistemas de producción de semillas de maíz en Europa, al igual
que aquellos seleccionados para nuestro estudio en Francia y Alemania, no habían tenido que adaptar sus
operaciones para cumplir con los umbrales de presencia accidental. Simplemente habían tenido que
garantizar que las líneas parentales usadas en la producción de semillas híbridas estuvieran libres de
cualquier contenido GM.5 Para los fines de nuestro estudio y con el propósito de analizar cómo las
operaciones europeas de las semillas de maíz pudieran rediseñarse en el futuro para cumplir con las
restricciones de los umbrales de presencia accidental, asumimos la coexistencia. Aunque en Europa ya
existe la producción de maíz GM (Gómez-Barbero et al, 2008; James, 2012), la velocidad con la cual
puede proceder la adopción GM todavía no está clara debido a las incertidumbres asociadas con las
aprobaciones regulatorias de cosechas GM (Abbott y Schiermerier, 2007), la severidad de las medidas
de coexistencia y las prohibiciones del país en relación con las cosechas GM (Beckmann et al., 2006);
Demont y Devos, 2008). Para nuestro análisis, presumimos una adopción de 25% de maíz GM (semillas
y granos) en las áreas de los sistemas representativos de producción de semillas de maíz. Luego
examinamos qué tipo de estrategias de reingeniería serían relevantes para dichas condiciones y qué
costos de cumplimiento se incurrirían para los umbrales de presencia accidental. Se seleccionaron cuatro
umbrales de presencia accidental para el análisis debido a su importancia en la continua discusión de las
opciones regulatorias en la Unión Europea: 1%, 0.5%, 0.3% y 0.1%.
Considerando estas presunciones, empezamos nuestro análisis construyendo modelos detallados de línea
base para los sistemas representativos de producción de maíz. Los datos suministrados por las compañías
colaboradoras se usaron para calibrar el modelo de simulación con el fin de imitar las operaciones de
campo y de la planta de cada uno de los sistemas representativos. Los modelos de línea base se
consideraban completos solo cuando las estadísticas de rendimiento total de las diferentes operaciones
(plantación, cosecha, secado, almacenamiento y procesamiento) promediadas a través de una gran
cantidad de réplicas del modelo, tenían mucha semejanza con los datos de rendimiento histórico y
cronogramas para cada sistema separado de producción.
Después que se completaron los modelos de línea base, los gerentes de la planta suministraron datos e
información que se utilizaron para cuantificar la flexibilidad de cada uno de los sistemas representativos
de producción en realizar los ajustes operacionales pertinentes (por ejemplo, porcentaje de tierra para el
cual se podía aumentar el aislamiento en diferentes distancias, número de híbridos que serían aislados
temporalmente y así sucesivamente). Para los fines de este análisis, se presumió que la única fuente de
presencia accidental en los campos de producción de semillas de maíz era de la exogamia de polen. Se
presumió que las mezclas de plantas voluntarias, las semillas GM restantes en el equipo de campo y de
la planta y otras fuentes era de cero.
El paso final del análisis involucró la identificación de ajustes operacionales factibles que pudieran
cumplir con los umbrales de presencia accidental seleccionados. Para cada umbral de presencia
accidental, se simularon varios escenarios de reingeniería sobre la base de ajustes factibles en cada uno
de los sistemas de producción y ubicación de procesamiento analizados. Se mantuvieron los escenarios
de reingeniería simulados que podían cumplir con los umbrales de presencia accidental seleccionados y
se volvió a analizar el rendimiento total y los resultados de costos asociados. Se descartaron los
5 La adopción limitada de maíz GM para la producción de granos tuvo lugar tanto en Francia como en Alemania hasta 2008 cuando la producción se
detuvo como resultado de prohibiciones nacionales (USDA-FAS 2010). Sin embargo, la cantidad de tierra dedicada a dichos cultivos estaba limitada y
fuera de cualquier producción de semillas de maíz en estos países. Por lo tanto, hasta ahora la producción de semillas de maíz para los sistemas
representativos analizados aquí no ha ocurrido en coexistencia.
escenarios de reingeniería simulados que no podían cumplir con los umbrales de presencia accidental
seleccionados. Para explicar la estocasticidad, se corrieron 3 réplicas de cada modelo de línea base y
escenario de reingeniería.
Resultados
En la Tabla 4 se presentan los costos de cumplimiento estimados por unidad de semilla de maíz híbrido
y su estructura subyacente. Los resultados indican que los costos de cumplimiento son significativos y
aumentan en forma no lineal a medida que se reducen los umbrales de presencia accidental. Por
consiguiente, los resultados de la simulación son consistentes con los del análisis de regresión de la
sección previa, aunque los costos de cumplimiento calculados aquí son algo más altos que los del
promedio global calculado arriba de manera econométrica. Más específicamente, estimamos que en
condiciones de coexistencia y para un umbral de presencia accidental de 1%, las compañías europeas
gastarían un promedio de 6.8% más para producir una bolsa de semillas de maíz.
Sin embargo la tasa de aumento se acelera a medida que disminuyen los umbrales de presencia
accidental, dando como resultado un aumento de 2.8% en los costos unitarios para un umbral de
presencia accidental de 0.5%, un aumento de 35% para un umbral de presencia accidental de 0.3% y un
salto de 68% para un umbral de 0.1%. Por comparación, los cambios en los costos de producción que
obtuvimos a través del modelo econométrico fueron de 4.0%, 11.8% y 24.93% para umbrales de
presencia accidental de 1%, 0.5% y 0.3% respectivamente.6 Vale la pena observar que las desviaciones
estándares para el promedio de todos esos costos incrementales fueron más bien pequeñas, lo que
sugiere una variación limitada en torno a las medias reportadas a lo largo de todos los sistemas de
producción.7 En efecto, todos los sistemas de producción seleccionados experimentan importantes costos
incrementales de cumplimiento. En el umbral de presencia accidental de 0.1%, solo dos de los tres
sistemas representativos de producción continúan operando, aunque a un promedio de 68% de costos
unitarios más altos. La tercera planta confronta restricciones vinculantes tanto en la producción de
campo (por ejemplo, no puede obtener suficiente aislamiento de campo) como en el procesamiento y
como consecuencia, suspende dichas operaciones en su sitio actual.
Para fines de comparación, también hemos listado en la Tabla 4 los costos de cumplimiento estimados
para las compañías de semillas de maíz en los Estados Unidos que se indican en Kalaitzandonakes y
Magnier (2004). Basados en el porcentaje, los costos de cumplimiento son similares en Europa y en los
Estados Unidos. Sin embargo, lo que no es evidente en los resultados presentados en la tabla, es que los
costos de cumplimiento para las compañías de semillas de maíz en la Unión Europea son
significativamente más altos sobre la base de un valor absoluto.8 Con un tamaño promedio de campo de
una décima parte del de los Estados Unidos, casi 8 veces más que muchos campos de plantación y
cosecha, y una cantidad más grande de lotes de semilla de menor volumen para procesar, las compañías
de semillas de maíz en Europa enfrentan costos unitarios casi 30% más altos que en los Estados Unidos.
Por lo tanto, los costos más altos de cumplimiento por restricciones de presencia accidental pudieran
aumentar esta brecha.
Los costos de campo incrementales representan inicialmente la parte más grande de los costos de
cumplimiento en los sistemas de producción de semillas de maíz seleccionados en la Unión Europea –
71% para el umbral de presencia accidental de 0.5% y 58% para el de 0.3%. Sin embargo, la parte de
los costos de procesamiento adicionales, aumenta a medida que disminuyen los umbrales de presencia
accidental – de 18% para el umbral de presencia accidental de 0.5% a 40% para el de 0.1%. Los costos
de procesamiento cada vez más altos son el resultado de ineficiencias de cultivo en la planta debido a la
reducción del tamaño del lote lo que prolonga los tiempos de uso de la planta para el procesamiento y
6
Sin embargo, observe que los costos de cumplimiento estimados desde el modelo de simulación son similares a los costos de cumplimiento
reportados por las compañías europeas de semillas en nuestra encuesta (presentado en la Tabla 2). El número de factores estocásticos considerados en el modelo de simulación incluían presencia accidental de exogamia, la fecha de cosecha de cada
híbrido, tiempos de secado y otros cuantos elementos del proceso cuando la gerencia de las compañías los sugieren. Estas pocas fuentes de
estocasticidad en el modelo explican, en parte, la varianza limitada de nuestros estimados. En realidad, las compañías de semillas de maíz confrontan
una serie de otros factores estocásticos (por ejemplo, rendimiento, clima durante la estación) que complican sus planificaciones y operaciones y que
pueden influir en su capacidad de reingeniería y sus costos. Estos factores no se consideran en este estudio.
8
Para proteger el carácter confidencial de los datos reportados en el estudio, reportamos todas las cifras en términos relativos.
7
acondicionamiento. Por consiguiente, a medida que disminuyen los umbrales de presencia accidental, las
restricciones en las plantas representativas se hacen más vinculantes. Este resultado es diferente del que
obtiene Kalaitzandonakes y Magnier (2004). La razón parece ser que la constricción de la capacidad es
más vinculante en las plantas de la UE y procesan una cantidad más grande de lotes pequeños. Los
costos de las pruebas que a menudo se presume son una fuente principal de los costos de cumplimiento
para controlar la presencia accidental solo representan una modesta porción de los incrementos del costo
– 10% o menos para todos los umbrales de presencia accidental.
Una fuente clave de los costos de cumplimiento de presencia accidental que no está separada en la Tabla
4 es el descarte de las semillas de maíz que no cumplen con los requisitos. Los descartes aumentan de
tamaño a medida que los umbrales de presencia accidental disminuyen progresivamente y los costos
unitarios aumentan a medida que los costos de producción y procesamiento son totalmente solventados
mientras se reduce la producción vendible. Más específicamente, los descartes de semillas varían desde
un mínimo de 8% a un máximo de 35% entre umbrales de presencia accidental de 0.5% y 0.1% para las
plantas que continúan operando.9
El hecho de que los descartes continúan aumentando a medida que disminuyen los umbrales de
presencia accidental aún cuando las compañías de semillas de maíz gastan más en controlar la presencia
accidental, explica en gran parte la naturaleza no lineal de los costos de cumplimiento de presencia
accidental. También apuntan a un asunto importante que a menudo se pasa por alto y que es el centro del
debate de lo que pudiera ser un umbral “práctico” de presencia accidental. Desde la perspectiva de una
compañía de semillas de maíz, los umbrales de presencia accidental “funcionales” que se deben lograr
con el fin de cumplir en forma consistente con las restricciones de presencia accidental son diferentes y
mucho más bajos que aquellos establecidos por los reguladores. Como la presencia accidental es de
naturaleza estocástica y la falta de cumplimiento es costosa, las compañías deben lograr en su
producción un contenido promedio de presencia accidental muy por debajo del umbral y distribuciones
de presencia accidental que se inclinen lo más posible hacia la izquierda, con el fin de minimizar la
probabilidad de fracaso. Ya que los estándares regulatorios de presencia accidental se acercan al “cero
práctico”, dicha tarea es cada vez más difícil y costosa.
Tabla 4
Estructura de los costos de cumplimiento para los umbrales de presencia accidental seleccionados. Evidencia de la simulación.*
Fuentes de los costos de cumplimiento de presencia
accidental en la UE
Costos de campo
Costos de planta
Costos de pruebas
Umbrales de presencia accidental
1.0%
0.5%
0.3%
0.1%
Total de costos de cumplimiento por bolsa
SD
Min
Max
Fuentes de costos de cumplimiento de presencia accidental
en los EUA
Costos de campo
Costos de procesamiento
Costos de pruebas
Total de costos de cumplimiento por bolsa
SD
Min
Max
* Las cifras de las compañías de semilla de maíz de los EUA se extraen de Kalatzandonakes y Magnier (2004)
Para evaluar la consistencia de nuestras tasas de descarte, comparamos nuestro contenido promedio de presencia accidental proyectado de semillas
de maíz en los barriles de las plantas de procesamiento representativas en nuestro estudio con los datos reales de contenido de presencia accidental
provenientes de una muestra de barriles de diferentes compañías de semillas de maíz en los Estados Unidos que fueron sometidos a prueba en 2005 y
2006. La comparación indicó que nuestras proyecciones eran algo conservadoras. Igualmente, nuestras tasas de descarte proyectadas eran inferiores
a las tasas de descarte sugeridas por SEPROMA, es decir, 25% y 30% para umbrales de 0.5% y 0.3% respectivamente.
9
Validación del modelo
Una serie de indicadores corroboran la confiabilidad y validez de los resultados empíricos derivados de
la simulación Monte Carlo. En primer lugar, el modelo construido es capaz de concordar estrechamente
con un conjunto complejo de estadísticas de entrada y salida, estadísticas de rendimiento total para
diferentes piezas del equipo y cronogramas operacionales en sistemas representativos de producción de
semillas de maíz seleccionados para los cuales se pueden obtener datos detallados con las compañías de
semillas colaboradoras. En segundo lugar, los resultados empíricos del modelo son estables e
internamente consistentes a lo largo de las compañías, regiones de producción y tamaño de las plantas.
En tercer lugar, los resultados del modelo de simulación son estructuralmente consistentes con los del
análisis de regresión, aunque de un tamaño algo más grande.
Aunque dichos indicadores son alentadores, la validación del modelo se puede fortalecer si se demuestra
que los resultados empíricos son consistentes con la evidencia del mercado. Si, en efecto, los costos de
cumplimiento fueran tan importantes como los proyectados por el modelo, se esperaría que las
compañías de semillas de maíz respondieran proporcionalmente. Como en condiciones de coexistencia
la producción de semillas de maíz en Europa no existe, las posibles respuestas de las compañías todavía
pasan desapercibidas. Sin embargo, sí existen datos del mercado sobre el intercambio comercial de
semillas de maíz donde las compañías de semillas han tenido que confrontar la realidad de producir
semillas en algunos países en condiciones de coexistencia y transferirlas a los países con restricciones de
presencia accidental donde las semillas deben ser vendidas. Debido a que la mayor parte de dichas
importaciones y exportaciones son transferencias entre las compañías, se esperaría ver que las
compañías respondieran a los riesgos y costos de cumplimiento de presencia accidental y, en el
transcurso del tiempo, cambiaran la composición de los intercambios comerciales.
Siguiendo este argumento, si los costos de cumplimiento de presencia accidental son altos, se esperaría
ver que cambie la posición comercial de los Estados Unidos, el productor y exportador más grande de
semillas de maíz en el mundo, después de la introducción del primer híbrido GM en 1996, especialmente
en los países que aplican rigorosamente umbrales estrictos de presencia accidental. Aunque el
“descremado” del inventario proporcionó una solución parcial y de bajo costo para las compañías de
exportación en los Estados Unidos durante los primeros años después de la introducción de maíz GM, si
las proyecciones del modelo son realmente válidas, la participación del mercado de las exportaciones de
semillas de maíz de los Estados Unidos en países con restricciones de presencia accidental estrictas
deben estar disminuyendo, ya que la adopción del maíz GM ha continuado expandiéndose en el
transcurso del tiempo.
------ Alemania
------ España
------- Francia
------- Italia
Fig. 1. Cuotas de las importaciones de semillas de maíz de los Estados Unidos en mercados claves de la UE. 1995-2010
La Fig. 1 muestra la cuota de las exportaciones de semillas de maíz de los Estados Unidos en los cuatro
mercados más grandes de la UE – Francia, Alemania, España e Italia. En consistencia con las
proyecciones del modelo, las exportaciones de los Estados Unidos han continuado disminuyendo en el
transcurso del tiempo después de la introducción del maíz GM en los Estados Unidos. Es interesante
observar que la declinación ha sido más rápida en Italia donde la aplicación ha sido más rigurosa a través
de acciones judiciales de ejecutivos de las compañías. En efecto, las exportaciones de semillas de maíz
desde los Estados Unidos hacia Italia que están valoradas en 50 millones de euros por año, se evaporaron
en un periodo de 3 años. Por lo tanto, concluimos que los resultados empíricos del modelo de simulación
son consistentes con los datos limitados del mercado que se están evaluando actualmente.
Restricciones de presencia accidental y la competitividad de la industria de semillas de la UE
De manera que, ¿qué pudiéramos inferir acerca de los impactos de las restricciones de presencia
accidental de la Unión Europea en la competitividad de la industria europea de semillas de maíz?
Nuestro análisis sugiere que en el futuro, y en condiciones de coexistencia, el cumplimiento con las
restricciones de presencia accidental pudiera implicar costos incrementales importantes especialmente
para umbrales de presencia accidental bajos. Además, dichos costos incrementales posiblemente
empeorarían la competitividad del costo de la producción de semillas de maíz en la UE. ¿Está entonces
la industria europea de semillas de maíz anticipando dichos efectos y puede esto explicar por qué está
pidiendo cada vez más a la Comisión UE que establezca umbrales “prácticos” de presencia accidental?
Aunque esto es posible, hay algunas presiones del mercado adicionales y más inmediatas que pudieran
explicar mejor la aparente aprensión de las compañías europeas con respecto a la influencia de las
restricciones de presencia accidental en su posición competitiva.
A corto plazo y en ausencia de cualquier producción GM importante en Europa, los costos de
cumplimiento y los riesgos en la gestión de presencia accidental de la producción de semillas de maíz en
Europa deben permanecer bajos. Sin embargo, esto es solo una parte de la historia. Para todas las
compañías europeas de semillas de maíz que realizan operaciones de reproducción y especialmente,
producción de semillas comerciales y líneas parentales en otras partes del mundo donde se cultivan
cosechas GM, la realidad operativa es que deben lograr en forma consistente una producción de semillas
libres de GM en condiciones de coexistencia en los diferentes países donde se reproducen y multiplican
semillas para el mercado de la UE. Esto significa que deben lograr asegurar 0% de presencia accidental
para toda su producción contra-estacional en países donde se producen semillas GM (por ejemplo, Chile)
o donde se cultivan tanto semillas como granos GM (por ejemplo, Argentina y Sudáfrica). Nuestros
resultados mencionados anteriormente indican que esto es difícil y costoso. Por supuesto, para la
mayoría de las compañías la producción contra-estacional de líneas parentales e híbridos es solo una
pequeña parte de la producción total de semillas de maíz y, por lo tanto, cualquier costo incremental
aunque fuera alto, probablemente se podría manejar. Aunque no sucede lo mismo con los riesgos por
falta de cumplimiento. Cada lote con presencia accidental de trazas GM simplemente se mejora en el
siguiente ciclo de producción. De esta forma, los costos de cumplimiento por dichos errores pueden ser
muy altos (es decir, descartes, pérdida de ventas, pérdida de participación del mercado y daños, etc.).
Considerando que la adopción global de maíz GM ha seguido aumentando, los riesgos de dichos errores
han continuado expandiéndose a todas las compañías de semillas de maíz ya que sus operaciones de
reproducción y producción son también globales.
Aunque estos costos de cumplimiento y riesgos de presencia accidental son más inmediatos, esto todavía
pareciera dejar a las compañías europeas en una situación no peor a la de otras compañías de semillas de
maíz que tienen que competir en el mercado de la UE. Ellas también tendrían que gestionar una
producción de semillas de maíz libres de GM para sus híbridos europeos. Sin embargo, una mirada más
atenta a la posición del mercado de varias compañías de maíz, revela que las condiciones del mercado
imponen una carga económica desproporcional a las compañías europeas.
Tabla 5
Participación del mercado estimada para las principales compañías en mercados claves de semillas de maíz (promedio 2006-2010)
Nombre de la compañía
País
Estados Unidos
Francia
Alemania
Italia
España
Argentina
Brasil
Otras Estados Unidos
Otras Francia
Otras Alemania
Otras Brasil
Nidera
Otras Argentina
En la Tabla 5 presentamos las participaciones de mercado estimadas para el periodo 2006-2010 y para
las principales compañías en todos los mercados claves de semillas de maíz. Juntos, estos mercados son
responsables de más de 90% del total del valor global del sector. Una inspección simple sugiere que con
excepción de Syngenta, todas las demás compañías europeas de semillas de maíz (es decir, Limagrain,
RAGT, KWS, Maisadour, Euralis, etc.) son actores relativamente grandes en el mercado de la UE, pero
casi insignificantes en todos los demás. Por lo tanto, los costos de cumplimiento y riesgos de presencia
accidental aplican directamente a la mayor parte de su producción y base de costos. En contraste, las
compañías de semillas de maíz a nivel global con sede en los Estados Unidos, tales como
DuPont/Pioneer y Monsanto, tienen una porción mucho más pequeña de su producción y base de costos
expuesta a los costos de cumplimiento y riesgos de presencia accidental. Aunque en el mercado de la
Unión Europea deben cumplir con las restricciones de presencia accidental actuales, en otros mercados
operan en forma más liberal (por ejemplo, Argentina) o sin restricciones de presencia accidental (por
ejemplo, EUA). Más aún, debido a sus recursos de producción global y a los grandes volúmenes de
semillas que venden, ellos pueden controlar las restricciones de presencia accidental con más efectividad
optimizando la producción de híbridos a través de una cartera de sitios y sistemas de producción y
exportaciones/importaciones realizando pruebas y “descremando” los inventarios, seleccionando los
lotes de cumplimiento.
Resulta interesante destacar que aunque las compañías europeas de semillas de maíz están
experimentando un deterioro en su posición de costos debido a las restricciones de presencia accidental,
también están confrontando la reducción de oportunidades de ingreso ya que no pueden participar en la
comercialización de rasgos GM que están impulsando la rentabilidad de las compañías de semillas en los
Estados Unidos, Sudáfrica y otros países (Philips y McDougal, 2012). Por lo tanto, concluimos que
debido a la naturaleza global de la reproducción y producción de semillas de maíz y a la actual estructura
del mercado global de semillas de maíz, las restricciones de presencia accidental en la UE están
colocando a la industria europea de semillas de maíz en una desventaja competitiva. Estas condiciones
continuarán empeorando a medida que la adopción de GM continúe expandiéndose alrededor del
mundo.
Estos resultados ofrecen una explicación al reciente cabildeo de la industria europea de las semillas ante
la Comisión UE para que se establezcan umbrales de presencia accidental “prácticos” para las semillas.
También ofrecen una posible racionalización para el resultado de nuestro análisis de regresión que
constató que las compañías de tamaño mediano esperan costos de cumplimiento desproporcionales a
causa de las restricciones de presencia accidental.
Comentarios de cierre
Hemos presentado evidencia obtenida de los análisis detallados de sistemas representativos de
producción de semillas de maíz en Europa y una encuesta global de las compañías de semillas en
relación con los cambios operativos esperados y costos de cumplimiento asociados de los umbrales de
presencia accidental alternativos en las semillas híbridas de maíz. Nuestros resultados empíricos
sugieren que en condiciones de coexistencia, el cumplimiento con las restricciones de presencia
accidental requiere rediseñar las operaciones normales de las compañías de semillas de maíz y costos de
cumplimiento significativos, especialmente para umbrales de presencia accidental bajos. En efecto, los
costos de cumplimiento aumentan en forma no lineal a medida que disminuyen los umbrales de
presencia accidental, un efecto combinado de aumento de gastos en la producción de campo,
procesamiento y pruebas y mayor número de descartes de productos que no cumplen los requisitos.
Los costos y riesgos de presencia accidental no son inmediatos en la producción de semillas de maíz
dentro de Europa ya que el cultivo de cosechas GM sigue siendo mínimo. Sin embargo, los riesgos y
costos de las actuales restricciones de presencia accidental en la Unión Europea continúan aumentando
para todas las compañías de semillas que tienen ventas en el mercado europeo, a medida que puedan
hacer uso de una infraestructura global de reproducción y producción que opera cada vez más en
condiciones de coexistencia. A medida que la introducción de nuevos eventos y rasgos GM continúa
expandiéndose y el número de acres GM continúa creciendo a escala mundial, los riesgos y costos de
cumplimiento de presencia accidental también continuarán escalando, erosionando aún más la posición
competitiva de la industria europea de la semilla que está ampliamente expuesta a ellos.
En años recientes, la Comisión UE ha reconocido que el entorno regulatorio en Europa pude ser
complejo y ha tomado medidas para mejorar su eficiencia regulatoria (Comisión de Comunidades
Europeas, 2002; Comisión Europea, 2010). Su campaña “Mejor Regulación” es una amplia estrategia
que intenta modificar y rechazar leyes, volver a redactar la legislación pendiente y exigir evaluaciones
de impacto ambiental con el fin de mejorar la competitividad e innovación de la industria. En la misma
línea, la Comisión Europea recomienda que las medidas de coexistencia deben ser proporcionales en el
sentido de que no deben imponer impedimentos desproporcionales a los agricultores, productores de
semillas y otros actores relacionados con cualquier tipo de producción (Comisión Europea, 2003;
Demont y Devos, 2008); Demont et al., 2009). Pero ante la ausencia de umbrales de presencia accidental
específicos para las semillas, las leyes actuales de etiquetaje GM implican que las restricciones de
presencia accidental ocasionan importantes y crecientes costos de cumplimiento y riesgos, erosionan la
competitividad de la industria de la semilla de la Unión Europea y pudieran conducir a una mayor
consolidación en el sector. Por lo tanto, los reglamentos de los umbrales de presencia accidental en el
mercado de semillas de la UE puede proporcionar un caso de estudio para la implementación práctica de
la política “Mejor Regulación” de la Comisión.
Referencias