Análisis histórico de indicadores ganaderos en provincias del norte argentino
Publicado: 3 de febrero de 2023
Por: Calvi M.1, Pellerano L.2 y Cabrini M.S.3
1 INTA EEA Mercedes; 2 INTA EEA Colonia Benitez; 3 INTA EEA Pergamino
Introducción
La producción de carne (PC) por unidad de superficie es un indicador relevante para medir la eficiencia de los sistemas de producción ganadera, sin embargo, muchos productores no la calculan. A su vez, se desconoce la producción de carne total a nivel regional. Por tal motivo, en base a los registros del SENASA, se pudo estimar la PC entre los años 2008 y 2020 para las provincias de Chaco, Corrientes, Entre Ríos y Formosa (Calvi et al., 2021). En la publicación de referencia, también se estimó el valor bruto de la producción de carne (VBPC), considerando fuentes de precios relevantes. A partir de estos antecedentes, surge la inquietud de explicar tanto la tendencia como la variabilidad de estos indicadores, a modo de intentar predecir los resultados de la ganadería de cada una de las provincias.
Materiales y Métodos
En este estudio se utilizaron los valores de PC y VBPC de la base de datos de Calvi et al. (2021). Se aplicó la metodología utilizada en Cabrini et al. (2021), en la que se consideran tres modelos alternativos: [1] sin tendencia: Rit = αi + εit ; [2] con tendencia lineal simple: Rit = αi + βi t + εit ; [3] con cambio de tendencia: Rit = αi + β1i t + β2i (t–t*) + εit . Donde: Rit es PC/VBPC de la provincia i en la campaña t; i es el set de provincias: Chaco, Corrientes, Entre Ríos y Formosa; t es el set de campañas: 2008/2009 a 2019/2020; t* es el punto de cambio de tendencia (t – t*) = t – t* if t > t* and 0 otherwise.
Para el cálculo de los desvíos estandarizados se eligió el modelo que mejor describe cada serie de PC y VBPC por provincia: si la tendencia no es significativa se utiliza el modelo [1]; si la tendencia es significativa y el cambio de tendencia no lo es, se utiliza el modelo [2]; si el cambio de tendencia es significativo se utiliza el modelo [3]. Luego los desvíos estandarizados de rendimientos se clasifican de acuerdo con la cantidad de desvíos con respecto al valor estimado, según el siguiente criterio: extremadamente alto > 2; muy alto > 1,5 & < 2; muy bajo > -2 & < -1,5; extremadamente bajo < -2. Para ello, se utilizó el paquete estadístico RStudio que permite la manipulación de datos, cálculos y gráficos.
Resultados y Discusión
Las series tanto de PC como de VBPC para cada provincia analizada, tienen una tendencia no significativa (P-value > 0,1), por lo cual se eligió el modelo [1] para el cálculo de los desvíos estandarizados. En la Tabla 1 se observan las medias o valores esperados provinciales de cada indicador analizado.
En todas las provincias se detectó un valor extremadamente bajo en la campaña 2010/11 desde el punto de vista productivo, relacionado a la sequía del año 2009 sumado a las políticas que se implementaron en el sector. Sin embargo, los precios de ese año pudieron cubrir el déficit productivo pagando ese costo la sociedad. En la Tabla 2 se presentan los años con valores extremos de PC y VBPC de cada provincia.
Cabe aclarar, que la caída de productividad de la campaña 2010/11, en parte se atribuye a datos faltantes de la base de movimientos del SENASA.
Conclusión
Considerando la tendencia, se denota un estancamiento en la producción de carne en provincias del norte argentino. Podríamos pensar que no se están dando procesos de retención de hacienda, adopción tecnológica o inversiones en el sector agropecuario. Observando los momentos con resultados extremos, podríamos evaluar las posibles causas de los mismos como situaciones climáticas, de mercado o políticas. Esta información es importante para el monitoreo de la ganadería provincial, como así también para la toma de decisiones del sector público.
Calvi M, Pellerano L, Rosello J, Beribe MJ, Chiossone J,
Acosta F, Cabrini SM, Balbuena O y Aguilar D (2021). INTA
EEA Colonia Benitez.
Cabrini SM, Fillat F, Gattinoni N, Ibern D, Marino M, Alvarez
R, Martin G, Paolilli C, Urcola H y Iurman D (2021). II
Seminario de Gestión de Riesgo Agropecuario.
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