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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[El mercado de la sandía en México: un estudio de caso sobre excesos de oferta y volatilidad de precios]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[As a result of excess supply, watermelon producers face a price reduction problem in May, June, and July. With the objective of modeling supply control policies to improve profits, a linear programming model of the watermelon market in Mexico was formulated. Production planning is the best policy to increase profits; therefore, the promotion of a national organization of watermelon producers is recommended to stabilize the market.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="4">Art&iacute;culos</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="4"><b>El mercado de la sand&iacute;a en M&eacute;xico: un estudio de caso sobre excesos de oferta y volatilidad de precios</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><b>Alejandra Garc&iacute;a V&aacute;zquez*, Jos&eacute; Alberto Garc&iacute;a Salazar*, Eugenio Guzm&aacute;n Soria**, Marcos Portillo V&aacute;zquez*** y Manuel Fortis Hern&aacute;ndez****</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>* Colegio de Postgraduados. Km. 36.5 carretera M&eacute;xico&#45;Texcoco. C. P. 56230, Montecillo, Estado de M&eacute;xico, M&eacute;xico. Tel&eacute;fono (595) 952 0200, extensi&oacute;n 1836. Correo electr&oacute;nico:</i> <a href="mailto:agarciav@colpos.mx">agarciav@colpos.mx</a> / <a href="mailto:jsalazar@colpos.mx">jsalazar@colpos.mx</a></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>** Instituto Tecnol&oacute;gico de Celaya. Av. Tecnol&oacute;gico y A. Garc&iacute;a Cubas s/n. C. P. 38010. Celaya, Guanajuato, M&eacute;xico. Correo electr&oacute;nico:</i> <a href="mailto:eugenio@itc.mx">eugenio@itc.mx</a></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>*** Universidad Aut&oacute;noma Chapingo. Km. 38.5 carretera M&eacute;xico&#45;Texcoco. C. P. 56230, Chapingo, Estado de M&eacute;xico.Tel&eacute;fono (595) 952 1500, extensi&oacute;n 5794. Correo electr&oacute;nico:</i> <a href="mailto:mportillo49@yahoo.com">mportillo49@yahoo.com</a></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>**** Instituto Tecnol&oacute;gico de Torre&oacute;n. Km 7.5 carretera Torre&oacute;n&#45;San Pedro. C. P. 27170, Torre&oacute;n, Coahuila, M&eacute;xico. Correo electr&oacute;nico:</i> <a href="mailto:fortismanuel@hotmail.com">fortismanuel@hotmail.com</a></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Recibido en octubre de 2010    <br> 	Aceptado en enero de 2011</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Resumen</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Como consecuencia de los excesos de oferta, los productores de sand&iacute;a enfrentan la disminuci&oacute;n de precios en mayo, junio y julio. Con el objetivo de modelar medidas de control de la oferta, para mejorar la ganancia, se formul&oacute; un modelo de programaci&oacute;n lineal que incorpora elementos espaciales y temporales, que caracterizan la producci&oacute;n y consumo de sand&iacute;a en M&eacute;xico. La mejor pol&iacute;tica para incrementar la ganancia es planear la producci&oacute;n; por lo tanto, se recomienda promover la organizaci&oacute;n nacional de productores de sand&iacute;a para estabilizar el mercado.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Palabras clave:</b> excesos de oferta, precios, ganancia, mercado, modelo de programaci&oacute;n lineal, consumo.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Abstract</b></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">As a result of excess supply, watermelon producers face a price reduction problem in May, June, and July. With the objective of modeling supply control policies to improve profits, a linear programming model of the watermelon market in Mexico was formulated. Production planning is the best policy to increase profits; therefore, the promotion of a national organization of watermelon producers is recommended to stabilize the market.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Key words:</b> excess supply, prices, profits, market, linear programming model, consumption.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Introducci&oacute;n</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La variaci&oacute;n temporal de precios es un problema actual de los productos hortofrut&iacute;colas de M&eacute;xico, que en el sector de las hortalizas se manifiesta con disminuciones en los meses de alta producci&oacute;n nacional y aumentos en los que la disponibilidad es baja. Datos del Sistema Nacional de Informaci&oacute;n e Integraci&oacute;n de Mercados (SNIIM) demuestran que la mayor&iacute;a de las hortalizas pasan por esta situaci&oacute;n. Como consecuencia de los precios bajos en las centrales de abasto, que son trasmitidos al productor, disminuye su ingreso y las ganancias, se descapitaliza el medio rural y se deteriora el bienestar de la familia.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La naturaleza biol&oacute;gica de la siembra de sand&iacute;a en los ciclos oto&ntilde;o&#45;invierno (OI) y primavera&#45;verano (PV) determina que la cosecha no sea uniforme en el a&ntilde;o. Debido a que la distribuci&oacute;n temporal del consumo es homog&eacute;nea, la estacionalidad de la producci&oacute;n determina excesos de oferta en los meses cuando &eacute;sta es m&aacute;xima, lo que provoca la ca&iacute;da del precio, y mucha demanda cuando la cosecha es m&iacute;nima, lo que aumenta su valor.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La variaci&oacute;n de precios ocurre en la mayor&iacute;a de las hortalizas. Datos del SNIIM (2009) indican excesos de oferta temporales en el mercado de la papa en marzo y octubre, en el del mel&oacute;n en junio, julio y agosto y en el caso de la sand&iacute;a en mayo, junio y julio.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El problema de precios bajos en meses con demasiada oferta no es exclusivo de M&eacute;xico, y se ha tratado de solucionar a trav&eacute;s de la administraci&oacute;n de la oferta del producto, y las medidas incluyen la planeaci&oacute;n de la producci&oacute;n en el tiempo y el control de vol&uacute;menes dirigidos al mercado.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En la actualidad, en M&eacute;xico no existe un organismo privado o instituci&oacute;n gubernamental que atienda el super&aacute;vit de oferta y ca&iacute;da estacional de los precios, que oriente el cultivo de hortalizas de acuerdo con las expectativas del mercado. En el pasado, la desaparecida Uni&oacute;n Nacional de Productores de Hortalizas (UNPH) ten&iacute;a la facultad de dar permisos de siembra y de exportaci&oacute;n, con los cuales se programaban las siembras y se ordenaban las cantidades enviadas al exterior, para evitar la saturaci&oacute;n del mercado y la consecuente ca&iacute;da en los precios. La finalidad de la UNPH era aumentar los beneficios de los agricultores nacionales. Al desaparecer dicha organizaci&oacute;n, en 1990, los beneficios derivados de la comercializaci&oacute;n de hortalizas se trasladaron hacia los intermediarios.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los programas para almacenar hortalizas se han implementado en otras regiones del mundo. En Colombia, por ejemplo, &eacute;stos enfrentan el exceso de oferta de papa; sin embargo, la experiencia en Am&eacute;rica Latina ha mostrado que no son exitosos en pa&iacute;ses con capital escaso. Los altos costos de administraci&oacute;n fueron la causa primaria del fracaso de los planes de almacenamiento dise&ntilde;ados para estabilizar los precios en Colombia (Rodr&iacute;guez&#45;Borray 2000).</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">En la Comarca Lagunera, en M&eacute;xico, existen antecedentes de programaci&oacute;n de siembras de mel&oacute;n para estabilizar su mercado en los meses de cosecha m&aacute;xima del ciclo PV (<i>El Siglo de Torre&oacute;n</i>, 1 7 de agosto, 2003). En esta misma regi&oacute;n se ha intentado controlar el flujo del producto al mercado, a trav&eacute;s del almacenaje, pero sin &eacute;xito debido a los altos costos de las bodegas y la falta de organizaci&oacute;n de los productores.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En Estados Unidos, el Departamento de Agricultura (USDA, por sus siglas en ingl&eacute;s), a trav&eacute;s del Agricultural Marketing Service (AMS 2009), ha regulado y ordenado el mercado de frutas, hortalizas y cultivos especiales, con &oacute;rdenes de mercadeo. El AMS administra varios programas regulatorios, dise&ntilde;ados en forma colectiva, para proteger a productores y comerciantes agr&iacute;colas de p&eacute;rdidas financieras. Los acuerdos de las &oacute;rdenes de mercadeo agr&iacute;cola conceden al USDA el poder de ejercitar el uso de instrumentos para regular la comercializaci&oacute;n de frutas, hortalizas y cultivos especiales. Muchas &oacute;rdenes establecen requisitos m&iacute;nimos de grado, tama&ntilde;o, calidad y madurez, para promover el consumo y aumentar la demanda. Las &oacute;rdenes de mercadeo y los acuerdos mantienen la calidad del producto en el mercado, estandarizan los paquetes y envases, regulan el flujo, establecen las cantidades almacenables y autorizan la investigaci&oacute;n en la producci&oacute;n y apertura de mercados y publicidad.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Al igual que la mayor&iacute;a de las hortalizas y frutas, en la actualidad en el cultivo de sand&iacute;a hay abundancia de oferta temporal y precios bajos. La sand&iacute;a es una de las frutas m&aacute;s importantes en el comercio agro alimentario de M&eacute;xico, y hoy ocupa el primer lugar en las exportaciones en el mundo, a las que se destina, en promedio, 33.6 por ciento de la producci&oacute;n. Adem&aacute;s de la generaci&oacute;n de divisas, este cultivo es social y econ&oacute;micamente significativo porque es una fuente importante de empleo, ya que su proceso demanda de forma intensiva la mano de obra.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los datos del Servicio de Informaci&oacute;n Agropecuaria y Pesquera de la Secretar&iacute;a de Agricultura, Ganader&iacute;a, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentaci&oacute;n(SIAP&#45;SAGARPA 2009a) indican que en 2008 se sembraron 56 mil hect&aacute;reas de sand&iacute;a en M&eacute;xico, y se cosecharon 1 188 mil toneladas. La situaci&oacute;n geogr&aacute;fica del pa&iacute;s y el uso de tecnolog&iacute;as diferentes permiten su cultivo en 29 estados en todos los ciclos agr&iacute;colas y modalidades h&iacute;dricas. En 2008, 61.5 por ciento de la producci&oacute;n se obtuvo en el ciclo o&iacute; y el restante 38.5 en el de PV. As&iacute; mismo, 70.1 por ciento fue de riego y 29.9 de temporal.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">No obstante la gran participaci&oacute;n de las exportaciones en la producci&oacute;n nacional, hoy en d&iacute;a el precio de la sand&iacute;a es bajo en mayo, junio y julio, cuando alcanza la producci&oacute;n m&aacute;xima, lo que origina demasiada oferta. El an&aacute;lisis mensual de medias m&oacute;viles de precios al mayo reo, de marzo de 2005 a octubre de 2008, indica que en mayo, junio y julio fue 4.9, 10 y 8.9 por ciento respectivamente, menor al precio promedio nacional ubicado en 3 446 pesos por tonelada.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Con datos del SIAP&#45;SAGARPA (2009a) y del SNIIM (2009) se determin&oacute; la relaci&oacute;n negativa entre la producci&oacute;n nacional y el precio al mayoreo en los mercados dom&eacute;sticos principales, a trav&eacute;s del modelo <i>P<sub>t</sub>=</i>&#946;<sub><i>0</i></sub> <i>+</i> &#946;<sub><i>1</i></sub><i>QNAL<sub>t</sub>+</i> &#946;<sub><i>2</i></sub><i>D<sub>t</sub></i>, en donde para el mes <i>t, P<sub>t</sub></i> es el precio al mayoreo; <i>QNAL<sub>t</sub></i> es la producci&oacute;n nacional de sand&iacute;a y <i>D<sub>t</sub></i> es una variable dic&oacute;toma, que toma el valor de 1 para meses con precios mayores al promedio de la serie de marzo de 2005 a octubre de 2008, y 0 para los menores al promedio de la misma serie. Los resultados de la estimaci&oacute;n del modelo se presentan en la <a href="#f1">figura 1</a>.</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="f1"></a></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/regsoc/v23n52/a8f1.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El coeficiente de determinaci&oacute;n R<sup>2</sup> oscil&oacute; entre 0.65 y 0.84, los valores de <i>t</i> son mayores a la unidad en valores absolutos, lo cual indica que las variables independientes incluidas en el modelo son significativas, y el valor de los Durbin&#45;Watson muestra que no existe autocorrelaci&oacute;n. Seg&uacute;n los resultados, si la producci&oacute;n nacional se incrementara en 1 000 toneladas, el precio al mayoreo disminuir&iacute;a en 8.3, 4.6, 5.2, 6.3, 5.8, 5.6, 8.4 y 7.0 pesos por tonelada en las centrales de abasto correspondientes al Distrito Federal, Hermosillo, Chihuahua, Monterrey, Guadalajara, Oaxaca, Veracruz y M&eacute;rida.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Evidencia emp&iacute;rica sugiere que la implementaci&oacute;n de medidas relacionadas con el control de vol&uacute;menes ha permitido aumentar la ganancia de los agricultores, al menos en EE UU (Powers 1990; Carman y Pick 1988; Shepard 1986;Thor y Jesse 1981; Kinney et al. 1987). Estas pol&iacute;ticas pueden tener el potencial para mejorar el ingreso y la ganancia de los productores de sand&iacute;a en M&eacute;xico. No usar dichas herramientas resulta en una desventaja comparativa considerable, en relaci&oacute;n con los de frutas y hortalizas de EE UU. Adem&aacute;s de controlar los vol&uacute;menes, el exceso de oferta temporal podr&iacute;a eliminarse a trav&eacute;s de las exportaciones. Una planeaci&oacute;n adecuada de la producci&oacute;n y las exportaciones evitar&iacute;a la ca&iacute;da estacional de los precios, de ah&iacute; que la promoci&oacute;n de la sand&iacute;a mexicana en los mercados externos en los meses de abundancia podr&iacute;a ser una medida efectiva para dar salida a los excedentes.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Aun cuando no est&aacute; en los planes del gobierno la creaci&oacute;n de un organismo que ordene los vol&uacute;menes de exportaci&oacute;n y producci&oacute;n nacional, se podr&iacute;an aplicar medidas de control de la oferta para evitar la ca&iacute;da estacional de los precios, y evitar la disminuci&oacute;n de ganancias. Por ejemplo, la contracci&oacute;n de la oferta en los meses de mayor cosecha, el almacenamiento y control del flujo destinado al mercado y la planeaci&oacute;n de cultivos en el tiempo tendr&iacute;an resultados diferentes en la ganancia de los productores de sand&iacute;a.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Debido a que los precios al mayoreo influyen en los del agricultor, el comportamiento de ellos se trasmite a &eacute;ste disminuyendo sus ingresos. Esta situaci&oacute;n no es recomendable para los empresarios nacionales, la presente investigaci&oacute;n se centra en el mercado de la sand&iacute;a como estudio de caso sobre los excesos de oferta y variabilidad de precios, y su objetivo es explorar pol&iacute;ticas de control de la oferta que permitan el ordenamiento del mercado de la sand&iacute;a en M&eacute;xico, con la finalidad de mejorar la ganancia.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Metodolog&iacute;a</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para alcanzar el objetivo se formul&oacute; un modelo de programaci&oacute;n, que incorpora los elementos espaciales y temporales que caracterizan la producci&oacute;n y consumo de sand&iacute;a en M&eacute;xico. La formulaci&oacute;n se bas&oacute; en la teor&iacute;a econ&oacute;mica, en particular en la de la empresa. La funci&oacute;n objetivo del modelo maximiza la ganancia de los agricultores e intermediarios, la cual es igual a los ingresos totales nacionales provenientes de la venta de sand&iacute;a, menos los costos de producci&oacute;n, transporte y almacenamiento. Tanto la oferta como la demanda se introdujeron de manera ex&oacute;gena en el modelo, y se consideraron ingresos provenientes de venta en el mercado nacional y de las exportaciones. En la determinaci&oacute;n de las ganancias no se tomaron en cuenta los costos financieros ni la depreciaci&oacute;n.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Seg&uacute;n el modelo, la sand&iacute;a se vende en el mercado dom&eacute;stico y en el externo a trav&eacute;s de las exportaciones, puestas en fronteras de salida, y cuyos puntos de destino no se consideraron por las razones siguientes: a) los objetivos de la investigaci&oacute;n no lo requirieron y b) la inclusi&oacute;n de ellos en los pa&iacute;ses receptores hubiera hecho muy compleja la programaci&oacute;n.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El modelo consider&oacute; <i>i</i>(<i>i=1,2...I=7</i>) a las regiones productoras de sand&iacute;a de riego y <i>s</i>(<i>s=1,2..</i>.S=4) a las de temporal; <i>j</i>(<i>j=1,2,3...J</i>=8) para los mercados consumidores; <i>e</i>(<i>e=1,2...E</i>=4) para las fronteras de salida de las exportaciones y <i>t</i>(<i>t</i>=1,2...<i>T</i>=12) para los periodos. Con base enTakayama y Judge (1971), el modelo propuesto es el siguiente:</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/regsoc/v23n52/a8e1.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">sujeto a:</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/regsoc/v23n52/a8e6.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">donde para el mes <i>t, &#960;<sup>t&#45;1</sup></i>= (<i>1/1+i<sub>t</sub></i>)<i><sup>t&#45;1</sup></i> es el factor de descuento con <i>i<sub>t</sub></i> igual a la tasa de inflaci&oacute;n; pc<i><sub>ijt</sub></i> es el precio al mayoreo de sand&iacute;a en el mercado <i>j</i>, proveniente del origen s; <i>x<sub>sjt</sub></i> es la cantidad enviada de la regi&oacute;n <i>i</i> al mercado <i>j;pc<sub>sjt</sub></i> es el precio al mayoreo en el mercado <i>j</i>, proveniente del origen s; <i>x<sub>sjt</sub></i> es el env&iacute;o de la regi&oacute;n <i>s</i> al mercado <i>j</i>;<i>cp<sub>it</sub></i> es el costo de producci&oacute;n en <i>i; x<sub>it</sub></i> es la cantidad producida en <i>i; cp<sub>st</sub></i> es el costo de producci&oacute;n en s; <i>x<sub>st</sub></i> es la cantidad producida en s; <i>ct</i><sub><i>ijt</i></sub> es el costo de transporte para enviar sand&iacute;a de <i>i</i> a <i>j</i>; <i>x<sub>ijt</sub></i> es la cantidad enviada de <i>i</i> a <i>j</i>; <i>ct<sub>sjt</sub></i> es el costo de transporte de <i>s</i> a <i>j</i>; <i>x<sub>sjt</sub></i> es la cantidad enviada de <i>s</i> a <i>j</i>; <i>ca<sub>it,t+1</sub></i> es el costo unitario de almacenamiento en la regi&oacute;n <i>i</i> del mes <i>t</i> al <i>t+1; x<sub>it,t+1</sub></i> es la cantidad almacenada en <i>i</i> del mes <i>t</i> al <i>t+1; ca<sub>st,t+1</sub></i> es el costo unitario de almacenaje en la regi&oacute;n <i>s</i> del mes <i>t</i> al <i>t+1; x<sub>st,t+1</sub></i> es la cantidad en bodega en <i>s</i> del mes <i>t</i> al <i>t</i>+<i>1</i>; <i>p<sub>iet</sub></i> es el precio de exportaci&oacute;n de sand&iacute;a enviada de la regi&oacute;n <i>i</i> a la frontera <i>e; x<sub>iet</sub> es</i> la cantidad exportada de la regi&oacute;n <i>i</i> a la frontera <i>e; p<sub>set</sub></i> es el precio de exportaci&oacute;n de la fruta de la regi&oacute;n <i>s</i> a la frontera <i>e; x<sub>set</sub></i> es la cantidad exportada de la regi&oacute;n <i>s</i> a la frontera <i>e; ct<sub>iet</sub></i> es el costo de transporte por enviar sand&iacute;a de <i>i</i> a <i>e; x<sub>iet</sub></i> es la cantidad enviada de <i>i</i> a <i>e; ct<sub>set</sub></i> es el costo de transporte de <i>s</i> a <i>e; x<sub>set</sub></i> es el env&iacute;o de la regi&oacute;n <i>s</i> a la frontera <i>e;</i> y<i><sub>j</sub></i>&#45; es el consumo de sand&iacute;a en el mercado <i>j</i>; y<sub><i>e</i></sub> son las exportaciones enviadas a la frontera <i>e.</i></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La funci&oacute;n objetivo est&aacute; sujeta a cinco restricciones; la 2 indica c&oacute;mo se abastece cada mercado <i>j</i>; la 3 que la cantidad de sand&iacute;a puesta en la frontera e proviene de las zonas productoras <i>i</i> y <i>s.</i> La 4 y 5 establecen c&oacute;mo se distribuye la sand&iacute;a de las regiones de riego y de temporal a los mercados nacionales <i>j</i> y fronteras de exportaci&oacute;n <i>e.</i> Y la restricci&oacute;n 6 establece las condiciones de no negatividad del modelo. Es importante mencionar a los agentes (productores, intermediarios y consumidores) involucrados en cada restricci&oacute;n. En cuyos t&eacute;rminos, la 2 indica c&oacute;mo los intermediarios, quienes compran sand&iacute;a en las zonas de riego y de temporal, abastecen la demanda de los consumidores en los mercados urbanos. La 3 da cuenta de c&oacute;mo los intermediarios mandan sand&iacute;a hacia las fronteras de salida de las exportaciones. La 4 se&ntilde;ala c&oacute;mo los agricultores de riego almacenan su producci&oacute;n o la venden a los intermediarios, quienes la enviar&aacute;n a los mercados nacionales o fronteras de exportaci&oacute;n. La restricci&oacute;n 5 explica c&oacute;mo los productores de temporal almacenan la fruta o la venden a los intermediarios, que la distribuir&aacute;n en el pa&iacute;s o la remitir&aacute;n a fronteras de exportaci&oacute;n.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El efecto que tiene la cantidad producida sobre el precio al ma&#45;yoreo de sand&iacute;a se calcul&oacute; as&iacute;:</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/regsoc/v23n52/a8e7.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">donde &#952;<i><sub>ijt</sub></i> y &#951;<i><sub>ijt</sub></i> son la ordenada y el coeficiente de la funci&oacute;n que relaciona el precio de la sand&iacute;a en los mercados;' con la producci&oacute;n total nacional obtenida en el mes <i>t.</i></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Debido a que la oferta temporal de sand&iacute;a tambi&eacute;n repercute en el precio al productor (<i>pp<sub>ijt</sub></i>), &eacute;ste fue calculado restando al precio de mayoreo el margen de comercializaci&oacute;n (<i>m<sub>ijt</sub></i>) que existe entre los precios al productor y al mayoreo:</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/regsoc/v23n52/a8e8.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Una vez obtenida la soluci&oacute;n del modelo, se calcul&oacute; la ganancia del productor nacional e intermediario; la del primero es la diferencia entre los ingresos por la venta de la sand&iacute;a al intermediario, menos los costos de producci&oacute;n de la destinada al mercado nacional y los de almacenamiento. La ganancia del intermediario es igual al ingreso derivado de la venta de la sand&iacute;a menos los costos del proceso de compra&#45;venta, m&aacute;s los de transporte.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La ganancia se obtuvo en cuatro escenarios; el primero correspondi&oacute; al base, o situaci&oacute;n observada en el a&ntilde;o promedio 2006&#45;2008. En el segundo se analizaron los cambios en ingresos&#45;costos&#45;ganancias, con una reducci&oacute;n de 20 por ciento en la cosecha de riego en los meses de abundancia (mayo, junio y julio). En el tercer escenario se propuso la aplicaci&oacute;n de un programa de almacenamiento para controlar el flujo del producto en el mercado. La cuarta soluci&oacute;n supuso una distribuci&oacute;n temporal homog&eacute;nea de la sand&iacute;a en los meses en que se obtiene, es decir, si la de una regi&oacute;n se consigue en tres, se supone que es igual en cada mes. Debido a que el cultivo de temporal est&aacute; sujeto a condiciones que no se pueden modificar (clim&aacute;ticas), los cambios s&oacute;lo se aplicaron para la modalidad de riego. En los escenarios uno, dos y cuatro no se consider&oacute; el almacenamiento.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los cambios en la producci&oacute;n y consumo en cada escenario son los siguientes, y los datos se muestran en la <a href="/img/revistas/regsoc/v23n52/a8f2.jpg" target="_blank">figura 2</a> y <a href="/img/revistas/regsoc/v23n52/a8f3.jpg" target="_blank">3</a>. En el escenario dos se consider&oacute; una disminuci&oacute;n de ambos y en el &aacute;mbito dom&eacute;stico en mayo, junio y julio; en el tres la producci&oacute;n anual y mensual se mantuvo constante, y s&oacute;lo se redistribuy&oacute; el consumo dom&eacute;stico mensual; mismo que en el cuatro se mantuvo constante, al igual que la producci&oacute;n anual, y s&oacute;lo se consider&oacute; una redistribuci&oacute;n de la producci&oacute;n mensual en el tiempo. El cultivo de sand&iacute;a se concentr&oacute; en siete regiones de riego y cuatro de temporal en algunas entidades del pa&iacute;s. As&iacute; como en ocho zonas consumidoras y cuatro fronteras de exportaci&oacute;n de M&eacute;xico a EE UU.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El modelo se cerr&oacute; a M&eacute;xico, y se tomaron en cuenta las regiones consumidoras siguientes: noroeste (Baja California, Baja California Sur, Nayarit, Sinaloa y Sonora); noreste (Nuevo Le&oacute;n yTamaulipas); norte (Coahuila, Chihuahua, Durango, San Luis Potos&iacute; y Zacatecas); centro (Distrito Federal, Hidalgo, Estado de M&eacute;xico, Morelos, Puebla, Quer&eacute;taro yTlaxcala); occidente (Aguascalientes, Colima, Guanajuato, Jalisco y Michoac&aacute;n); sur (Chiapas, Guerrero y Oaxaca); golfo (Tabasco y Veracruz) y pen&iacute;nsula (Campeche, Quintana Roo y Yucat&aacute;n).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Como regiones de riego se consider&oacute; a Sonora (Sonora, Sinaloa, Nayarit, Baj a California y Baj a California Sur); Chihuahua (Chihuahua, San Luis Potos&iacute; y Zacatecas); Jalisco (Jalisco, Aguascalientes, Guanajuato, Colima, Michoac&aacute;n, Estado de M&eacute;xico, Quer&eacute;taro, Puebla y Morelos); Comarca Lagunera (Coahuila y Durango); noreste (Nuevo Le&oacute;n yTamaulipas); sur (Chiapas, Oaxaca y Guerrero) y golfo y pen&iacute;nsula (Veracruz,Tabasco,Yucat&aacute;n, Campeche y Quintana Roo). Las regiones de temporal fueron Sinaloa (Sinaloa, Sonora, Nayarit, Baja California y Baja California Sur); norte y centro occidente (Coahuila, Chihuahua, Durango, Zacatecas, San Luis Potos&iacute;, noroeste, occidente y centro) y sur (Chiapas, Oaxaca y Guerrero); Veracruz (Veracruz,Tabasco,Yucat&aacute;n, Campeche y Quintana Roo).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La producci&oacute;n mensual de sand&iacute;a se obtuvo del SIAP&#45;SAGARPA (2009a), y los datos se agruparon de acuerdo con las regiones de riego y temporal. Del SNIIM (2009) se tomaron los precios al mayoreo de sand&iacute;a en las principales centrales de abasto del pa&iacute;s. Los costos de producci&oacute;n en los diferentes reg&iacute;menes hidricos en el periodo 2006&#45;2008 se obtuvieron del SIAP&#45;SAGARPA (2009b).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los costos de transporte fueron proporcionados por agentes dedicados a la comercializaci&oacute;n de sand&iacute;a, correspondientes a 2009. Por ejemplo, los de las zonas de riego y de temporal para cada regi&oacute;n consumidora se obtuvieron multiplicando la tarifa promedio (pesos por t/km) por una matriz de distancias por cami&oacute;n. Se consider&oacute; una variable dic&oacute;toma, para captar el efecto de la distancia de las &aacute;reas productoras a las consumidoras. A dicha variable se le asign&oacute; un valor de 2 para distancias mayores de mil kil&oacute;metros, 1 para las de entre 501 y 1 000, y 0 para las de menos de 500. Con una R<sup>2</sup> de 0.7862, la estimaci&oacute;n de la ecuaci&oacute;n arroj&oacute; un intercepto de 214.51, un coeficiente de 0.152, asociado a la distancia, y uno de 88.51 asociado a la variable dic&oacute;toma. Para cada regi&oacute;n consumidora se consideraron las siguientes ciudades de referencia: Culiac&aacute;n, Chihuahua, Monterrey, Guadalajara, Distrito Federal, Oaxaca, Veracruz y M&eacute;rida. Las fronteras como puntos de salida de las exportaciones fueron Ciudad Ju&aacute;rez, Nuevo Laredo, Nogales y Tijuana. La matriz de distancias consider&oacute; estos puntos de origen: Hermosillo, Chihuahua, Guadalajara, Torre&oacute;n, Monterrey, Oaxaca y Veracruz, para la producci&oacute;n con sistema de riego, y Culiac&aacute;n, Guadalajara, Oaxaca y Veracruz, para las regiones de temporal.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La cantidad y el precio de exportaci&oacute;n mensuales se obtuvieron de la United States International Trade Comission, USITC (2009). El precio de exportaci&oacute;n se sac&oacute; dividiendo el valor de las exportaciones entre el n&uacute;mero de ellas y la informaci&oacute;n provino de la misma fuente (Ibid.).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los agentes comercializadores de sand&iacute;a proporcionaron los datos para calcular los costos mensuales de almacenamiento estimados considerando la renta mensual de la bodega, su capacidad y el movimiento del producto en el tiempo. El consumo regional mensual se calcul&oacute; ponderando el nacional mensual aparente (producci&oacute;n m&aacute;s importaciones, menos exportaciones) por la participaci&oacute;n de cada regi&oacute;n en la poblaci&oacute;n del pa&iacute;s.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Una regresi&oacute;n lineal arroj&oacute; los coeficientes que relacionan los precios al mayoreo en los principales mercados nacionales y la producci&oacute;n del pa&iacute;s. En dicha regresi&oacute;n se utiliz&oacute; informaci&oacute;n sobre precios al mayoreo de las centrales de abasto del Distrito Federal (Iztapalapa), Sonora (Hermosillo), Chihuahua (Chihuahua), Nuevo Le&oacute;n (Monterrey), Jalisco (Guadalajara), Oaxaca (Oaxaca),Veracruz (Jalapa) y Yucat&aacute;n (M&eacute;rida).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La diferencia entre los precios al mayoreo y al productor determin&oacute; el margen de comercializaci&oacute;n. Los primeros fueron los reportados por el SNIIM (2009) y los segundos se obtuvieron del SIAP&#45;SAGARPA (2009). Los datos que alimentan el modelo se refieren a un promedio de tres a&ntilde;os, conformado por promedios de los meses, que van de enero a diciembre de 2006 a 2008.Todos los valores monetarios fueron actualizados con el &iacute;ndice nacional de precios al consumidor, del Instituto Nacional de Estad&iacute;stica y Geograf&iacute;a (INEGI 2009). La soluci&oacute;n del modelo se obtuvo a trav&eacute;s del Sistema General de Modelaje Algebraico (GAMS, por sus siglas en ingl&eacute;s) (Brooke etal. 2005).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Resultados y discusi&oacute;n</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Durante el a&ntilde;o promedio 2006&#45;2008, la producci&oacute;n nacional de sand&iacute;a fue de 1 094 miles de toneladas; 72 por ciento de ella seg&uacute;n la modalidad de riego y 28 en condiciones de temporal. En relaci&oacute;n con la distribuci&oacute;n en el tiempo, casi 50 por ciento de la cosecha se levant&oacute; de marzo a junio, con un m&aacute;ximo en mayo, con 17 del total nacional; &eacute;sta tampoco fue homog&eacute;nea en las regiones, pues 51 por ciento de la de riego se obtuvo en Sonora, Jalisco y Chihuahua y 27 de la de temporal en las de Sinaloa, Veracruz y sur.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En el mismo periodo un porcentaje considerable de la producci&oacute;n de sand&iacute;a se destin&oacute; a EE UU; se exportaron 368 mil toneladas, lo que represent&oacute; 34 por ciento del total. La disponibilidad para el consumo nacional, igual a la producci&oacute;n menos las exportaciones, fue de 726 mil toneladas, la cual se distribuy&oacute; entre las regiones consumidoras as&iacute;: noroeste, 9 por ciento del total; norte, 11; noreste, 7; occidente, 17; centro, 34; sur, 11; golfo, 8 y pen&iacute;nsula, 4. Es oportuno mencionar que en los escenarios uno, dos y cuatro el consumo mensual de sand&iacute;a es igual a la producci&oacute;n menos las exportaciones; en cambio, en el tres es igual a la producci&oacute;n menos las exportaciones, m&aacute;s el inventario inicial, menos el final.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El primer escenario supuso que toda la sand&iacute;a que se qued&oacute; en el pa&iacute;s fue vendida a los precios de 2006&#45;2008. La ganancia total generada fue de 1 396 millones de pesos, de los cuales 493 millones fueron para el agricultor y 903 para el intermediario (v&eacute;ase <a href="/img/revistas/regsoc/v23n52/a8f2.jpg" target="_blank">figura 2</a>).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Conviene destacar que las ganancias se calcularon con el precio promedio mensual, por lo tanto, cabe la posibilidad de que quienes vendieron en meses de precios bajos no obtuvieron nada. La ganancia de los intermediarios fue notoriamente mayor, por llevar a cabo el proceso de comercializaci&oacute;n los agentes percibieron 903 millones de pesos, suma muy superior a los beneficios de los productores.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los resultados de disminuir la oferta de riego en mayo, junio y julio muestran que la ganancia de los agricultores bajar&iacute;a de 493 a 482 millones de pesos. Los efectos de la pol&iacute;tica tambi&eacute;n ser&iacute;an visibles sobre la ganancia unitaria (pesos por tonelada) la cual aumentar&iacute;a de 467, 525 y 385 a 639, 618 y 443 pesos por tonelada en mayo, junio y julio respectivamente. Los intermediarios no se beneficiar&iacute;an, ya que de 903 millones de pesos recibir&iacute;an 843. Habr&iacute;a que mencionar que la superficie liberada por la sand&iacute;a se podr&iacute;a utilizar para cultivar otra hortaliza, y constituir&iacute;a una fuente nueva de generaci&oacute;n de ingresos.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Otra alternativa para controlar el flujo de producto en el mercado es guardarlo, as&iacute; podr&iacute;a reservarse una parte en meses de precios bajos, para venderla cuando &eacute;stos aumentan, y as&iacute; la ganancia ser&iacute;a mayor. La implementacion de la pol&iacute;tica requerir&iacute;a guardar 72.6 mil toneladas anuales, las cantidades m&aacute;s grandes ser&iacute;an en julio, agosto y noviembre con 13.4, 19.1 y 20.0 mil toneladas. Los productores pagar&iacute;an 15 millones de pesos, costo que podr&iacute;a ser compensado con un precio mayor en los meses de menor oferta. Sin embargo, los resultados sobre la ganancia muestran que el almacenamiento no ser&iacute;a tan recomendable, pues apenas ascender&iacute;a a 491 millones de pesos, suma ligeramente inferior a la del escenario uno.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Adem&aacute;s de la p&eacute;rdida leve de las ganancias, en la pr&aacute;ctica la medida enfrentar&iacute;a varias limitantes: a) algunas regiones tendr&iacute;an que invertir en infraestructura, la cual no ser&iacute;a rentable por la estaciona&#45;lidad del requerimiento de almacenaje; b) los costos que implicar&iacute;a adquirir una bodega en alguna central de abasto son altos si se usa s&oacute;lo una parte; c) la sand&iacute;a es altamente perecedera, con mermas de 2 kg/t por d&iacute;a de almacenamiento; d) la sand&iacute;a se corta en el punto exacto de maduraci&oacute;n, por lo tanto, tiene una vida de anaquel relativamente corta, con un m&aacute;ximo de 30 d&iacute;as, requiere la movilizaci&oacute;n r&aacute;pida despu&eacute;s de la cosecha. Los intermediarios no saldr&iacute;an perjudicados, pues aumentar&iacute;an un poco su ganancia a 912 millones de pesos (v&eacute;ase <a href="/img/revistas/regsoc/v23n52/a8f3.jpg" target="_blank">figura 3</a>).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Tambi&eacute;n podr&iacute;a implantarse la planeaci&oacute;n de la producci&oacute;n en el tiempo. Si se uniformizara el cultivo de sand&iacute;a en los meses cuando biol&oacute;gicamente se puede obtener, se lograr&iacute;a una disponibilidad igual en cada uno, entonces desaparecer&iacute;an los excesos de oferta temporales. La pol&iacute;tica consistir&iacute;a en homogeneizar la siembra, es decir, si una regi&oacute;n levanta su mayor cosecha en dos (cuatro) meses, entonces 50 por ciento (25 por ciento) de su producci&oacute;n debe obtenerse cada mes. Esto permitir&iacute;a tener una oferta constante en el a&ntilde;o y con ello menor variaci&oacute;n en los precios. La ganancia total se incrementar&iacute;a en 16 millones de pesos, y la de los productores aumentar&iacute;a a 512; 19 millones m&aacute;s que la del a&ntilde;o base. En este escenario, la ganancia de los intermediarios disminuir&iacute;a de 903 a 899 millones de pesos.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La obtenci&oacute;n de m&aacute;s ganancias ser&aacute; posible si se logra una organizaci&oacute;n de los agricultores tanto a escala regional como nacional, de esta forma se pueden lograr ventajas de planeaci&oacute;n de la producci&oacute;n, como de negociaci&oacute;n en la compra de insumos y comercializaci&oacute;n del producto en los mercados nacionales e internacionales.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Que los agricultores absorban m&aacute;s de 75 por ciento de los costos totales y la mayor&iacute;a no se involucre en actividades posteriores a la cosecha y comercializaci&oacute;n, permite que el intermediario se apodere hasta de 60 por ciento del precio al mayoreo, y que gane hasta 2.5 veces m&aacute;s. El &eacute;xito de cualquier pol&iacute;tica de control de la oferta para ordenar el mercado de sand&iacute;a depende de una mayor y mejor organizaci&oacute;n de los agricultores, s&oacute;lo as&iacute; podr&aacute;n llegar a acuerdos de planeaci&oacute;n en la producci&oacute;n y negociaci&oacute;n ante los intermediarios y obtendr&aacute;n ganancias mayores.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Es importante mencionar las implicaciones de las pol&iacute;ticas en relaci&oacute;n con la estructura de mercado predominante. La existencia de miles de productores de sand&iacute;a y el desorden del cultivo en el tiempo indican que en la actualidad la estructura de mercado predominante es la competencia perfecta; sin embargo, la adopci&oacute;n de una medida que controle los vol&uacute;menes enviados al mercado con la finalidad de influir en el precio requiere la organizaci&oacute;n de los productores y, en consecuencia, el establecimiento de una estructura alejada de la competencia perfecta. De hecho, esta es la cr&iacute;tica principal a las &oacute;rdenes de mercadeo de Estados Unidos. No obstante la situaci&oacute;n, se sigue recomendando el escenario cuatro, por ser una v&iacute;a efectiva para lograr el aumento de la ganancia de los productores y, de esta forma, incrementar el bienestar de las familias rurales que dependen de la actividad.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Es posible que los excesos de oferta temporales sean consecuencia de la pol&iacute;tica que caracteriza al escenario econ&oacute;mico actual. Desde mediados de la d&eacute;cada de los ochenta, el Gobierno de M&eacute;xico se ha retirado gradualmente de las actividades productivas agropecuarias, permitiendo que la oferta y la demanda determinen el comportamiento de los precios y del mercado. Por lo tanto, las medidas de control de la oferta que aumenten la ganancia de los agricultores van en direcci&oacute;n contraria del escenario econ&oacute;mico actual, caracterizado por la liberaci&oacute;n comercial y el retiro paulatino del gobierno de las actividades productivas; sin embargo, se requiere que el Estado intervenga para promover la planeacion de la producci&oacute;n en el tiempo en mercados como la sand&iacute;a, que se distinguen por presentar una marcada estacionalidad en la producci&oacute;n y en los precios.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Conclusiones</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Un modelo de programaci&oacute;n, aplicado al mercado de la sand&iacute;a en M&eacute;xico, muestra que el problema de precios bajos en algunos meses del a&ntilde;o se puede solucionar con medidas de control de la oferta. La reducci&oacute;n del cultivo y su planeacion en el tiempo ayudar&iacute;an a incrementar los ingresos de los productores. Aunque estas medidas s&oacute;lo se practiquen en la siembra de riego; tanto los agricultores dedicados a ella, como a la de temporal resultar&iacute;an beneficiados por el aumento en los precios nacionales provocados por la eliminaci&oacute;n de los excesos de oferta temporales. Por tanto, para ordenar el mercado de la sand&iacute;a en M&eacute;xico se recomienda la planeacion en el tiempo, debido a que result&oacute; ser lo mejor para aumentar la ganancia de los agricultores.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Bibliograf&iacute;a</b></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">AMS. 2009. Marketing Order Commodity Index, Industrial Marketing and Promotion, <a href="http://www.ams.usda.gov" target="_blank">http://www.ams.usda.gov</a> (17 de noviembre de 2009).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6425316&pid=S1870-3925201100030000800001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Brooke, Anthony, David Kendrick, Alexander Meeraus y Ramesh Raman. 2005. <i>GAMS A User's Guide</i>. Washington: GAMS Development Corporation.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6425318&pid=S1870-3925201100030000800002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Carman, Hoy R, y Daniel H. Pick. 1988. Marketing California&#45;Arizona Lemons Without Marketing Order Shipments Controls. <i>Agribusiness: An International Journal</i> 4 (3): 245&#45;259.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6425320&pid=S1870-3925201100030000800003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>El Siglo de Torre&oacute;n</i>. 2003. Programaci&oacute;n de siembras de mel&oacute;n en la Comarca Lagunera. 17 de agosto.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6425322&pid=S1870-3925201100030000800004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">INEGI. 2009. Segundo conteo de poblaci&oacute;n y vivienda, 2005. <a href="http://www.inegi.gob.mx" target="_blank">http://www.inegi.gob.mx</a> (16 de octubre de 2009).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6425324&pid=S1870-3925201100030000800005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Kinney, William, Hoy Carman, Richard Green y John O'Connell. 1987. An Analysis of Economic Adjustment in the California&#45;Arizona Lemon Industry. Oakland: Giannini Foundation, Research Report No. 337.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6425326&pid=S1870-3925201100030000800006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Powers, Nicholas J. 1990. <i>Federal Marketing Orders for Fruits,Vegetables, Nuts and Specialty Crops</i>. Washington: USDA, Econ. Res. Serv, AER 629.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6425328&pid=S1870-3925201100030000800007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Rodr&iacute;guez&#45;Borray, Gonzalo A. 2000. Almacenamiento de papa para consumo directo e industrial. En <i>Manejo integrado del cultivo de la papa</i>, compilado por Carlos A. Herrera, Luis H. Fierro y Jos&eacute; D. Moreno, 170&#45;179. Bogot&aacute;: Corporaci&oacute;n Colombiana de Investigaci&oacute;n Agropecuaria.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6425330&pid=S1870-3925201100030000800008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Shepard, Lawrence. 1986. Cartelization of the California&#45;Arizona Orange Industry, 1934&#45;1981. <i>Journal o&iacute; Law and Economics</i> 29 (1): 83&#45;123.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6425332&pid=S1870-3925201100030000800009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">SIAP&#45;SAGARPA. 2009a. Producci&oacute;n, superficie sembrada y cosechada, rendimientos mensuales, <a href="http://www.siap.sagarpa.gob.mx" target="_blank">http://www.siap.sagarpa.gob.mx</a> (15 de octubre de 2009).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6425334&pid=S1870-3925201100030000800010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">&#45;&#45;&#45;&#45;&#45;&#45;&#45;&#45;&#45;&#45;. 2009b. Precios medios rurales y costos de producci&oacute;n. <a href="http://www.siap.sagarpa.gob.mx" target="_blank">http://www.siap.sagarpa.gob.mx</a> (15 de octubre de 2009).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6425336&pid=S1870-3925201100030000800011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">SNIIM. 2009. Mercados nacionales, precios de mercado, mercados agr&iacute;colas, frutas y hortalizas, <a href="http://www.secofi&#45;snimm.gob.mx/nuevo" target="_blank">http://www.secofi&#45;snimm.gob.mx/nuevo</a> (4 de septiembre de 2009).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6425338&pid=S1870-3925201100030000800012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Takayama, Takashi y George G. Judge. 1971. <i>Spatial and Temporal Price and Allocation Models</i>. Amsterdam: North&#45;Holland Publishing Co.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6425340&pid=S1870-3925201100030000800013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Thor, Peter K., y Edward Y Jesse. 1981. <i>Economic Effects of Terminating Federal Marketing Orders for California&#45;Arizona Oranges</i>. Washington: USDA, Econ. Res. Serv, TB&#45;1664.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6425342&pid=S1870-3925201100030000800014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">USITC. 2009. Interactive Tariff and Trade, <a href="http://www.usitc.gov" target="_blank">http://www.usitc.gov</a> (25 de septiembre de 2009).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=6425344&pid=S1870-3925201100030000800015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      ]]></body><back>
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