Análisis de eficiencia con variables del entorno en lecherías como medio de apoyo a la transferencia tecnológica

El objetivo de la presente investigación fue evaluar un grupo de vaquerías de la Empresa Pecuaria Genética Valle Del Perú desde la perspectiva de la eficiencia y analizar la influencia de algunas variables de entorno, en los índices de eficiencia.

El estudio se realizó en una Empresa Pecuaria, situada al centro de la provincia Mayabeque, en el municipio San José de las Lajas, Cuba en un clima tropical húmedo, las principales variables climáticas se comportaron según los siguientes valores promedios: 1426, 66 mm de precipitación; 24. 22 0c de temperatura y 77. 63 % de humedad relativa. 

Las variables incluidas en el modelo se originaron de un análisis descriptivo y multivariado que incluyó un total de 18 variables referentes al desempeño productivo y económico, las cuales se seleccionaron en base a la disponibilidad y seguridad de la información de 30 vaquerías lo que, representó el 54 % del total, el análisis se basó en un enfoque discriminante, por tanto se formaron a priori con un corte transversal 3 grupos de vaquerías, en base a la producción de leche total en el año (alto, medio y bajo), el período analizado fue (2006 – 2008). La captación de los datos se realizó por medio de encuestas semi – estructuradas y el procesamiento de los datos fue en forma de panel, no obstante los resultados de presentaron con un corte transversal.

Las variables del modelo (AED) se seleccionaron según los resultados de un análisis discriminante, en base al poder discriminantes de las estas, en este sentido como insumos se utilizaron las vacas totales y los gastos totales del proceso productivo, como productos se consideraron la producción anual de leche expresada en litros y los nacimientos (Herrera et al. 2010). Las variables que se clasificaron como de entorno fueron: nivel de capacitación que se categorizó en función de la cantidad promedio de capacitaciones recibidas en los últimos 5 años, por año, por los obreros de cada vaquería, en términos unitarios se consideró una capacitación como una sección de trabajo de 8 horas. En este sentido los niveles fueron: bien capacitados (más de 5), capacitados (5-3) y deficientemente capacitados (menos de 3). La variable años de experiencia se categorizó con el criterio de mucha experiencia (más de 15 años de trabajo en el sector), experiencia de (5 – 10) y poca experiencia (menos de 5). Las razas se clasificaron de acuerdo al codificador de raza y cruzamiento (Ano., 1982). El tipo de suelo se categorizó según la clasificación de (Hernández, 1999). Se seleccionó sin restricciones, o sea, con pesos iniciales iguales distintos de cero. El nivel de producción de leche se estableció según la cantidad de leche producida por cada vaquería en el trienio, el cual se organizó en orden descendente. La variable nivel de eficiencia se construyó según los resultados de los índices de eficiencia técnica global para cada entidad de la misma forma anteriormente empleada.

Se estimó la eficiencia técnica global, eficiencia técnica pura y eficiencia de escala, las dos últimas se estimaron por defecto, como salida del software que se utilizó, la primera por la fórmula siguiente: ETG = ETP x EE  ETG: eficiencia técnica global, ETP: eficiencia técnica pura, EE: eficiencia de escala Para la medición de la eficiencia técnica se empleó un modelo de programación lineal con una orientación de la medida de eficiencia hacia la maximización de la producción, dado un nivel de recursos, con una tipología de rendimientos variables de escala, lo que significó la estimación de un índice de eficiencia técnica pura.

Se utilizaron los software Win4deap versión 2.1 (Coelli 1996) para la estimación de los diferentes índices de eficiencias e infostat (2001) versión 1.0 para determinar la correspondencia entre las variables de entorno, el nivel de producción de leche anual y de eficiencia de las vaquerías.

 

Los índices de eficiencia técnica global (ETG), eficiencia técnica pura (ETP) y eficiencia de escala (EE) de la muestra utilizada (tabla 1), permitió el examen individual de todas las vaquerías. Según éste, la vaquería 1, de mayor producción y la 23 resultaron las únicas eficientes en los 3 años de estudio. La (N01) que presentó el mejor desempeño productivo en correspondencia con los niveles de insumos utilizados o sea, mayor producción de leche, un 89 % de natalidad y sus gastos totales estuvieron por debajo de la media, presentó valor de 1 en todos los índices de eficiencia, lo que indicó que tuvo un tamaño o escala óptima; además, no presentó ineficiencias técnicas, por lo cual no es de imperiosa necesidad incrementar su producción. Cabe señalar que aunque la vaquería 23 se ubicó en el grupo de menor productividad mostró mejor valor de eficiencia técnica pura que el resto. Esto se debió, entre otros factores, a que la misma logró con un número menor de vacas (46) una producción superior con respecto a otras con similar o superior cantidad de vacas. Asimismo, los gastos totales fueron 10% menores que el promedio de la muestra, aunque presentó ineficiencias de escala de operación (EE = 0,75), pero no técnicas (ETP = 1), por ello, es más importante en ese caso, mejorar los rendimientos en cuanto a la escala, que mejorar la tecnología.

En cuanto a las vaquerías de peores índices como la número 30, cuyo índice de eficiencia técnica pura en el trienio fue el más bajo y por tanto el más alejado de 0.81, valor que se consideró por (Arellano y Cortes 2010) como potencialmente factible para alcanzar la ETP, la dirección de la empresa demandará de un gran esfuerzo para elevar sus niveles de eficiencia. Las diferencias que se observaron en todos los índices en las vaquerías analizadas indicaron las condiciones en términos de eficiencia relativa de la empresa.

Los resultados del análisis de correspondencia múltiple indicaron en primer lugar que, existió una correspondencia considerable entre las variables nivel de producción de leche y nivel de eficiencia, lo que demostró que en el mayor porcentaje de los casos las vaquerías de mayor nivel de producción presentaron mayor nivel de eficiencia.

Las vaquerías de alta y media nivel de eficiencia presentaron mayor correspondencia con el mejor nivel de capacitación de sus obreros y con su mayor experiencia laboral, en comparación con las vaquerías de bajo nivel de eficiencia; contrariamente, la correspondencia entre las vaquerías de baja eficiencia y los productores regularmente capacitados y con poca experiencia, fue mayor, resultado que validó lo expresado por otros autores (Avíles et al. 2010) de que, las variables sociales juegan un papel determinante en los rendimientos productivos de las entidades ganaderas.

 

 

El tipo de suelo, al parecer, no presentó una fuerte correspondencia con el nivel de eficiencia y producción, lo que concuerda con Ruiz (2001) cuando concluyó que en zona donde se desarrolló la investigación, abundan los suelos ferralíticos y pardos, con pocas limitantes y buena capacidad agroproductiva. En cuanto al genotipo, la ubicación en el plano, de las dos categorías utilizadas, no evidenció diferencia.

Como en la modelación se asumió rendimientos variables a escala (RVE) se utilizó el índice eficiencia técnica pura (ETP) para formular un plan de mejoramiento de las vaquerías. Con un enfoque de referencia (Benchmarking), se establecieron las metas para las fincas técnicamente ineficientes, con base en los niveles de producción necesarios para alcanzar la frontera eficiente, con sus respectivos niveles de insumos.

Con este análisis se proponen las metas de producción correspondientes con excepción de las vaquerías 1 y 23, que resultaron ser técnicamente eficientes, aunque en la vaquería 23 los resultados antes mencionados indicaron que a pesar de haber alcanzado la eficiencia técnica pura su desempeño desde el punto de vista integral no fue notorio lo que indica establecer desde otra u otras perspectivas un plan de producción que propicie el incremento en esta entidad de los índices deficientes.

En la figura 2 se visualiza el comportamiento de las vaquerías según el análisis de metas productivas. Por ejemplo, la vaquería 2 que en ese período produjo anualmente 83 362.35 l de leche y 68 nacimientos, debió elevar esas cantidades a 96 381.55 (13.50 %) y 78.00 (12.82 %), respectivamente, para ser técnicamente eficiente o sea alcanzar una adecuada relación insumo-producto.

En algunas entidades los niveles de producción propuestos por el modelo como metas, no son elevados lo que se debe a que estos se estiman con base en un óptimo relativo; por tanto, los nuevos objetivos o planes de producción se plantearon en función de los resultados de las vaquerías de mejor comportamiento, esta situación se presentó con mayor claridad en las vaquerías de peores resultados (28, 29 y 30). En este sentido es importante destacar que este tipo de enfoque es más práctico que los que se utilizan regularmente en la actualidad, ya que las propuestas de mejoras serán hechas con mayor objetividad aspecto que constituye una ventaja para la planificación en las empresas agropecuarias. En términos globales, la producción de leche anual se pudo elevar de 1 522 590.69 a 1 987 662.63 lo que representa un incremento (23.39 %), mientras que los nacimientos de 1 498 deberán aumentar a 1 839 (18.54 %), manteniendo igual los niveles de insumos que se emplearon en las vaquerías. Obviamente, estas metas están condicionadas por la interacción de las variables climáticas, genética, sociales entre otras (Flores y Zambrano 2010).

Figura 2: aumento porcentual de los productos según la propuesta de mejora.

 

Las vaquería 1 fue la que en mayor medida sirvió de referencia al resto lo que, constituyen un argumento significativo para la selección de esta como un modelo exitoso, que a su vez podrían funcionar como guía para la toma de decisiones estratégicas, a fin de mejorar el desempeño de las vaquerías ineficientes. Además, de que se podrían utilizar como referentes en los programas de extensión y transferencia tecnológica.

 

Arellano, C y Cortes, F. 2010. Análisis de la eficiencia técnica relativa de la agroindustria azucarera: El caso de México. Rev mexicana de agronegocios. Vol XIV. Pag 26.

Avíles. J. P, Escobar. P, Vaon Grabrielle Fabeck 2010. Caracterización productiva de explotaciones lecheras empleando metodologías de análisis multivariado. Revista Científica, FCU-LUZ. Vol XX, n0 1pag 74 – 80.

Coelli, T. 1996. A Guide to DEAP Version 2.1: A Data Envelopment Analysis (Computer) Program, CEPA Working Paper No. 8/96, Department of Econometrics, University of New England, England. 50 p.

Herrera, J. Torres, Verena. Valera, M. Carmelita, Aida. 2010. Aplicación de una metodología para la caracterización y tipificación de sistemas ganaderos. III Congreso de Producción Animal Tropical, la Habana, Cuba. Palacio de las conversiones. Pag 334.

Navarro, C y Torres, L. 2011. Eficiencia técnica y asignativa del sector eléctrico en México en su fase de distribución: un análisis a través de los modelos de frontera DEA. Disponible en books.google.com/books/. Consultado Julio 2.