Technical efficiency of small cattle farmers located in the central south region of Chile

EFICIENCIA TECNICA DE LOS PEQUEÑOS PRODUCTORES BOVINOS DE LA 1 REGIÓN CENTRO SUR DE CHILE 2 TECHNICAL EFFICIENCY OF SMALL CATTLE FARMERS OF THE CENTRAL SOUTH 3 REGION OF CHILE. 4 Fernando Veloso Contreras1, Juan Cabas Monje1, Julia Velasco Fuenmayor2, RosanaVallejos Cartes1, José 5 María Gil Roig3 6 1Universidad de Bío-Bío, Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Gestión 7 Empresarial, Grupo de Investigación Agronegocios. 8 2Universidad del Zulia Facultad de Ciencias Veterinarias. Departamento Socioeconómico 9 3Universidad Politécnica de Cataluña, CREDA. 10 11 RESUMEN. 12 El manejo productivo de la agricultura familiar campesina (AFC) es relevante dado que ésta 13 aporta aproximadamente el 25% del producto interno bruto agrícola de Chile, genera más de 14 600.000 puestos de trabajo y concentra el 42% de las existencias bovinas nacionales. Como una 15 propuesta para indagar la gestión de la AFC, este estudio se planteó como objetivo determinar la 16 eficiencia técnica de la producción ganadera de la AFC e identificar los factores que inciden en 17 su nivel de eficiencia productiva. Los datos fueron obtenidos desde una encuesta desarrollada por 18 el Instituto de Desarrollo Agropecuario (INDAP) a 83 pequeños productores de ganadería bovina 19 de la provincia de Ñuble, en el centro-sur de Chile. Se realizó un análisis de fronteras estocásticas 20 para determinar la eficiencia de este sistema productivo. Los resultados muestran que los factores 21 productivos que afectan significativamente la eficiencia son: el tamaño de la masa ganadera, la 22 mano de obra predial, la alimentación animal y otros insumos requeridos en la producción 23 ganadera. El valor de la eficiencia técnica resultó ser mayor para los productores de San Carlos 24 (83,3%) que para los de Bulnes (76,1%), valores que coinciden con un mayor desarrollo ganadero 25 de la comuna. Por otro lado, los factores que afectan el grado de eficiencia se relacionan con el 26 nivel de educación del productor, la superficie de riego de la explotación, la superficie de uso 27 1 ganadero dentro de la explotación y el nivel de gestión de la empresa ganadera. Esto permite 28 inferir que un incremento en el valor de estas variables se traduciría en un aumento de la 29 eficiencia técnica del productor. 30 Palabras claves: Ganadería bovina, eficiencia técnica, agricultura Familiar Campesina. 31 32 ABSTRACT 33 The productive management of peasant family agriculture (PFC) is relevant because it 34 contributes about 25% of agricultural gross domestic product of Chile, generating more than 35 600,000 jobs and accounts for 42% of the national cattle stocks. The proposal of this study was to 36 estimate the technical efficiency of livestock production in the PFC and identify factors that 37 influence their level of production efficiency. Data were obtained from a survey carried out by 38 the Institute of Agricultural Development (INDAP) to 83 small producers in cattle production 39 Ñuble in central-southern Chile. Stochastic frontier analysis was performed to determine the 40 efficiency of the productive system. The results display that the significantly factors affect 41 productive efficiency are: the size of the cattle, the farm labor work, animal feed and other inputs 42 required in livestock production. The value of technical efficiency was proving to be greater for 43 producers of San Carlos (83.3%) than for Bulnes (76.1%), values that are consistent with a 44 greater livestock development in that municipality. Furthermore, the factors affecting the 45 efficiency are related to the level of education of the producer, irrigated area of the farm, the area 46 used for livestock on the farm and the level of management of livestock enterprise. This allows us 47 to infer that an increase in the value of these variables would result in an increase in the technical 48 efficiency of the producer. 49 Keywords: cattle production, technical efficiency, small farmers. 50 51 2 INTRODUCCIÓN. 52 La agricultura familiar es un segmento productivo que presenta características particulares que 53 los diferencian de la agricultura empresarial. De acuerdo a un estudio de Apey y Barril [2], estas 54 características incluyen: i) el uso de fuerza de trabajo familiar disponible en el hogar; ii) predios 55 de pequeños tamaños y ubicados en áreas de bajo potencial productivo; y iii) la vinculación al 56 mercado a través de excedentes productivos y con la venta de fuerza de trabajo por periodos. En 57 Chile, la Agricultura Familiar Campesina (AFC) aporta entre el 25% y el 30% del PIB del sector 58 agrícola y genera más de 600.000 puestos de trabajos directos e indirectos. Es fuente principal en 59 la creación de empleos a nivel rural, representando el 49% del empleo sectorial y el 6,2% del 60 empleo nacional [19]. En el ámbito de la producción pecuaria, la AFC concentra el 42% de las 61 existencias bovinas nacionales, especializada principalmente en la etapa de crianza, el 50% de los 62 cerdos y el 60% del ganado caprino. Los sistemas productivos de carne en Chile, al igual que 63 otros países de América Latina, se basan principalmente en el uso de animales de doble propósito 64 de carne y leche, en menor medida terneros eliminados por las lecherías, vacas de leche, bueyes, 65 toros y otros [10, 25, 31]. En particular, la ganadería bovina de la AFC posee una serie de 66 características que la diferencian de los demás sistemas pecuarios: i) la superficie de las 67 explotaciones ganaderas (superficie inferior a 100 hectáreas) y limitado número de cabezas de 68 ganado; ii) el sistema de crianza es el que mejor se adapta a sus características, en función de la 69 infraestructura productiva que disponen; iii) la pradera constituye la base de la alimentación 70 ganadera, la cual debe proporcionar la cantidad y calidad necesarias; y iv) la venta de terneros al 71 destete constituye el principal objetivo de producción [15, 16]. En cuanto a su desempeño 72 productivo, la ganadería de la AFC presenta serias fallas de gestión y problemas de 73 comercialización de sus productos. Se suma a esto la heterogeneidad del sector con sus 74 componentes en distintos grados de formación y déficit organizativo que limita su desarrollo. Sin 75 3 embargo, dada la importancia que este sector representa para el país y su rol fundamental en la 76 superación de la pobreza de la población rural, se hace necesario apoyar su desarrollo a través del 77 análisis de los factores productivos que tienen una mayor incidencia en su producción. De igual 78 forma, evaluar la eficiencia en la producción resulta importante, debido a la generación de mayor 79 producto dado un conjunto de insumos utilizados. El poseer altos niveles de productividad y 80 eficiencia en los procesos productivos lograría un impacto favorable en la obtención de 81 beneficios y creación de valor para las empresas. 82 Basado en el concepto de eficiencia económica desarrollado por Farrell [14], la eficiencia 83 económica o total se compone de eficiencia técnica, que representa la habilidad de una unidad de 84 decisión para obtener el máximo producto posible dados niveles determinados de insumos y la 85 eficiencia de asignación que representa la habilidad de una unidad de decisión de producir lo 86 mismo, usando proporciones óptimas de insumos bajo un supuesto optimizador y considerando 87 los precios de mercado y la tecnología de producción. 88 La eficiencia técnica se utiliza para comparar empresas por medio de la asignación de un índice 89 para cada empresa analizada, mediante la estimación de funciones de producción donde la 90 relación que existe entre una cantidad estimada posible de producir y la realmente producida 91 entrega un índice de eficiencia para cada explotación [30]. 92 Una manera de medir la eficiencia de una empresa corresponde a la frontera de máxima 93 producción. El método de Frontera de Producción Estocástica fueron introducidos inicialmente 94 en 1977 por Aigner, Lovell y Schmidt [1] y Meeusen y Van den Broeck [20]. Por otro lado, 95 diversos autores [26, 29, 18] han realizado estudios para evaluar la eficiencia técnica y 96 económica en la producción agrícola y pesquera, mientras que en la actividad pecuaria la 97 producción lechera es la que presenta una mayor cantidad de estudios sobre eficiencia técnica y 98 en menor medida la ganadería bovina de doble propósito [23, 31, 28]. En Chile, se han realizado 99 4 estimaciones de eficiencia técnica en la adopción de mejoras tecnológicas en explotaciones 100 pequeñas de producción lechera [21], y otros estudios se han concentrado en productos como 101 trigo y papas utilizando otros métodos [29, 18]. Sin embargo, para los sistemas pequeños de 102 producción ganadera perteneciente al segmento de la AFC, es poco lo investigado. De manera 103 que con el propósito de evaluar la eficiencia en estos sistemas productivos, este estudio se planteó 104 como objetivo indagar la eficiencia técnica de la producción ganadera de la AFC e identificar los 105 factores que inciden en su eficiencia productiva. 106 MATERIALES Y METODOS 107 El estudio fue desarrollado con productores de bovinos de las comunas de Bulnes y San Carlos, 108 Provincia de Ñuble, Región del Biobío, las que se encuentran insertas en el denominado Llano 109 Central, zona con mayor potencial productivo y que presentan diversos sistemas de producción 110 agrícola vegetal y sistemas de ganado de leche y carne [13, 16]. La diversidad de suelos, 111 condiciones de clima y posibilidad de riego presentes en la zona determinan una amplia gama de 112 especies y variedades forrajeras, donde predominan en la producción bovina las etapas de 113 crianza, recría y engorda a pastoreo [10]. En relación a la masa ganadera, según ODEPA [22] la 114 comuna de Bulnes concentra un total de 18.270 cabezas de ganado siendo un 4,1% del total 115 regional y en San Carlos existen 31.626 cabezas que corresponde al 6,9%. 116 Los datos fueron obtenidos desde una encuesta desarrollada por el Instituto de Desarrollo 117 Agropecuario (INDAP) a 83 pequeños productores de ganadería bovina de la provincia de Ñuble, 118 en el centro-sur de Chile para el periodo productivo 2007-2008. La encuesta aplicada consideró 119 antecedentes socioeconómicos del productor, superficie disponible total y ganadera, producción 120 predial agrícola y ganadera, precios de insumos, factores productivos, descripción de la mano de 121 obra, antecedentes de gestión, venta e implementación de buenas prácticas ganaderas. 122 5 Para medir la eficiencia técnica se aplicó el análisis de fronteras estocásticas para lo cual existen 123 diversas metodologías y formas funcionales de la frontera. Entre ellas se tienen la forma 124 funcional del tipo Cobb-Douglas y una metodología de estimación de MV para medir la 125 eficiencia [18,28, 23] y una especificación del tipo Translog con el método de MV [7]. 126 Para el cálculo de las medidas de eficiencia técnica ganadera se propone la estimación simultánea 127 de un modelo de producción bovino que utiliza datos de corte transversal y un modelo de 128 ineficiencia. 129 En una primera etapa, de acuerdo a Battesi y Coelli [3], se estima la frontera eficiente de 130 producción como una función del conjunto de variables explicativas: mano de obra, capital, 131 alimentación animal, manejo sanitario y otras variables que influyen sobre el nivel de 132 producción: 133 yk= f �xk;β� exp�vk� exp(−𝑢𝑢𝑘𝑘) (1) 134 Donde “yk” denota la producción bovina del k-ésimo productor; “xk” es un vector de variables 135 explicativas relacionadas (mano de obra, capital, insumos de producción y otras variables 136 explicativas) del k-ésimo productor; “β” corresponde a un vector de parámetros a estimar; “vk” 137 recoge variaciones aleatorias en la producción debido a errores en la observación, en la toma de 138 datos, factores fuera de control, etc.; “uk” es una variable aleatoria no negativa y se asocia con la 139 medida de ineficiencia técnica de producción bovina correspondiente a la k-ésima observación. 140 Para esta función de producción, la producción real se desvía de la teóricamente posible por “uk ” 141 que captura los efectos de ineficiencia técnica y “vk ” que captura los efectos aleatorios (captura 142 la naturaleza estocástica del proceso productivo y posibles errores de medida de los insumos y 143 productos) [1, 20, 5]. Los modelos de frontera estocástica combinan el término de eficiencia “uk ” 144 con el término de error “vk ”, asumiendo que ambos términos son independientes entre sí. Si uk = 145 6 0 la firma es 100% eficiente, si uk > 0 entonces hay algo de ineficiencia. La distribución de “uk ” 146 se asume semi-normal, es decir, una distribución normal truncada en cero y la distribución es 147 concentrada en el semi intervalo de 0,∞. [12, 4]. 148 En una segunda etapa, se realiza la estimación de una función en la cual las medidas de 149 ineficiencia estimadas desde la primera etapa se utilizan para hacer una regresión con un conjunto 150 de variables explicativas, de acuerdo a la siguiente especificación: 151 uk=zkδ + Wk (2) 152 Donde el término “uk” puede ser especificado a partir de una distribución normal truncada en 153 cero, con media y varianza constante uk ≈iid N (μ,σu2) ⁄, o en su defecto, a través de una 154 distribución media-normal uk ≈iid N ( 0 ,σu2) ⁄. 155 En este caso la literatura [3] recomienda la primera alternativa en cuyo caso el término “uk” 156 corresponde a una variable aleatoria no negativa obtenida desde una distribución normal truncada 157 en cero, con media zk δ y varianza σu2 (uk ≈iid N (zk δ ,σu2)) ⁄ . El término “zk” es un vector de 158 variables explicativas de la ineficiencia técnica de producción de la k-ésima observación 159 (variables ambientales, factores de manejo como ubicación de la explotación, mano de obra 160 familiar, tamaño de la granja, etc.) que se utilizan como hipótesis para explicar la variación de la 161 ineficiencia de la producción; “δ” es un vector de parámetros a ser estimados; “Wk” corresponde 162 a una variable aleatoria definida por la truncación de la distribución normal con media cero y 163 varianza σ2. El punto de truncación es -zkδ , es decir, Wk ≥ -zkδ [3,4, 28]. 164 Para la estimación simultánea de los parámetros de la frontera estocástica y del modelo de 165 ineficiencia técnica, que se muestran en las ecuaciones (1) y (2), se utilizó el método de máxima 166 verosimilitud (MV) [3, 4, 28] con una forma funcional del tipo Cobb-Douglas linealizada (log-167 log). 168 7 La eficiencia técnica es estimada para cada observación basada en la distribución condicional de 169 “uk” y “vk”. Los parámetros de varianza de la función de MV son estimados a partir del modelo 170 total de varianza definido como: σs 2 = σv 2 + σu 2. 171 Esta información es utilizada para calcular el parámetro γ = σu 2 + σs 2 el cual considera la 172 proporción de la varianza total que es explicado por la varianza de las ineficiencias y comprende 173 valores entre 0 y 1; y el parámetro λ= � σu 2 σv 2 ⁄ da la relación entre las varianzas componentes 174 del error [4, 5, 18]. 175 Para el ajuste del modelo se hicieron diversas combinaciones de los factores productivos 176 considerando seis grupos: 177 1) Variables físicas y de dimensión: N° de animales, Superficie total y Superficie uso bovino. 178 2) Mano de obra: Mano de obra total del predio, mano de obra de uso ganadero y costo de la 179 mano de obra ganadera. 180 3) Factor Capital: Valor maquinaria y equipos, instalaciones productivas utilizados en 181 actividad ganadera. 182 4) Alimentación: Mantención de pradera y alimentación suplementaria, producción de la 183 pradera. 184 5) Factor Sanitario: Insumos y Servicios Veterinarios. 185 6) Otros insumos: Productos químicos, transporte y fletes, materiales e insumos varios. 186 Los datos se agruparon y se relacionaron con las variables dependientes que se denominaron Y1: 187 Ingresos por actividad ganadera y Y2: Ingresos por venta de terneros. Se incorporó una variable 188 dicotómica para caracterizar a las comunas, donde San Carlos asumió el valor “0” y la comuna de 189 Bulnes el valor “1”. 190 8 Para el análisis de datos y ajuste de modelos se utilizaron el software estadístico R (R-Project for 191 Statistical Computing) [27] y para el análisis de fronteras el paquete Benchmarking (Package 192 Benchmarking) [5]. 193 La variable dependiente que presentó un mejor ajuste de modelos corresponde a la variable 194 “Ingresos actividad ganadera” (Y1), indicador de producción resultado del análisis realizado a los 195 Diagnósticos de los usuarios del Servicio de Asesoría Técnica (SAT) pertenecientes a INDAP 196 para las comunas seleccionadas. 197 El detalle del mejor ajuste para la función de producción de frontera estocástica es el siguiente: 198 Ln ( Y1 ) =β0+ β1Ln ( A ) + β2Ln ( D ) + β3Ln ( G ) + β4Ln ( J ) + β5Ln ( K ) + ε (3) 199 Donde: 200 Y1 = Producción actividad ganadera total periodo 2007-2008 en $ US. 201 A = Número de bovinos. 202 D = Mano de obra, mano de obra total del predio valorizada en $ US. 203 G = Capital, valor de maquinaria, equipos e instalaciones en $ US. 204 J = Otros insumos: productos químicos, transporte, fletes, materiales e insumos $ US. 205 K = Alimentación animal expresado en Kg de materia seca. 206 ε = Error compuesto (v – u, donde v perturbación estocástica y u ineficiencias). 207 β0 a 5 = Parámetros estimados. 208 209 Para la determinación de las eficiencias fue necesario estimar los valores de σV2, σU2 y λ 210 Donde: 211 σS 2 = σ v 2 + σ u 2 𝜆𝜆= �𝜎𝜎𝑢𝑢 2𝜎𝜎𝑣𝑣 2 ⁄ 212 Una segunda etapa del análisis es la estimación de una función de eficiencias individuales, para 213 luego las medidas de ineficiencias estimadas en la primera etapa, se les aplicaron una regresión 214 9 El hecho que el 60% de los productores tengan un nivel de eficiencia técnica mayor o igual al 337 80% significa que una mejora en los conocimientos asociados con el nivel de estudios, 338 incremento en la gestión productiva y la incorporación de tecnología en la producción de 339 praderas como el riego, tendería a mejorar el desempeño global del rubro. 340 Además los productores cuentan con un servicio de asistencia técnica permanente a través del 341 SAT, lo cual pudo reflejarse en el 60% de los productores mostraran un nivel de eficiencia 342 técnica mayor o igual al 80%. Esto conllevaría a que un avance en la transferencia de capacidades 343 y conocimientos, asociado con el nivel de estudios del productor, un incremento en la gestión 344 productiva y una mejora tecnológica en la producción de praderas mediante la implementación de 345 sistemas de riego tendería a mejorar el desempeño de esta actividad productiva. 346 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 347 [1]. AIGNER, D.; LOVELL, C.; SCHMIDT, P. Formulation and Estimation of Stochastic 348 Frontier Production Function Models. Journal of Econometrics. 6: 21-37. 1977. 349 [2]. APEY, A.; A. BARRIL. Pequeña Agricultura en Chile. Rasgos socioproductivos, 350 institucionalidad y clasificación territorial para la innovación. INDAP-ODEPA MUCECH-351 IICA. Chile: Santiago. 141 Pp. 2006 352 [3]. BATTESE G.; COELLI, T. A stochastic frontier production function incorporating a model 353 for technical inefficiency effects. Armidale, New Zealand. University of New England, 354 Department of Econometrics. 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