Comparación bioeconómica de grupos raciales Holstein, Jersey y Holstein×Jersey en Costa Rica

INTRODUCCIÓN

A nivel mundial, un sector importante de los productores de leche utilizan el cruzamiento entre razas lecheras con el fin de mejorar la eficiencia productiva, reproductiva y económica de sus hatos (McDowell et al. 1974, López-Villalobos et al. 2000, Madalena 2001, Van Raden y Sanders 2003). En Cos-ta Rica, un estudio sobre cruzamientos rotacionales Holstein×Jersey reportó niveles de heterosis de 3,2%, 4,40%, -2,50%, -6,4% y 7,9% para producción diaria de leche, vida productiva, edad a primer parto, días abiertos y producción de leche por día de vida, respec-tivamente (Vargas y Romero 2010). Aunque los esti-mados de heterosis obtenidos en dicho estudio fueron importantes, en la mayoría de los casos el rendimiento de F1 fue superior solamente a una de las razas puras.

Para poder realizar una evaluación más objetiva del efecto de la heterosis, es necesario utilizar criterios bioeconómicos que reflejen el beneficio agregado de la heterosis sobre los principales rasgos de importan-cia económica. Entre los criterios que se utilizan para la comparación de razas puras lecheras y sus cruces, están el rendimiento económico por vaca por año (Touchberry 1992, López-Villalobos et al. 2000) y por hectárea por año (López-Villalobos et al. 2000). Se han utilizado también con este fin índices bioeconó-micos de mérito neto que ponderan distintos rasgos de acuerdo a su valor económico relativo (McAllister 2002, Cole y Van Raden 2010).

Algunos estudios han presentado comparaciones bioeconómicas entre razas puras lecheras y sus cruces (Touchberry 1992, López-Villalobos et al. 2000, Van Raden y Sanders 2003, Echeverri et al. 2011). Ejemplo de ello es un estudio realizado en Nueva Zelanda, en el que utilizaron modelos determinísticos de simulación y concluyeron que los cruces rotacionales Holstein×Jersey eran más rentables que las respectivas razas puras en términos de ingreso neto anual por hectárea y por vaca (López-Villalobos et al. 2000). En otro estudio se reportó que estos cruces presentaron superioridad sobre las razas puras cuando los sistemas de pago son basados en componentes de leche con penalización para fluido, mientras que en sistemas de pago con valor económico positivo para fluido es la raza Holstein la que presenta un mejor ingreso (Van Raden y Sanders 2003). La comparación bioeconómica de grupos raciales debe considerar las condiciones ambientales específicas y los sistemas de pago vigentes (Kahi et al. 1998).

En Costa Rica aproximadamente un 20% del ganado lechero especializado tiene algún grado de cru-zamiento, principalmente entre razas lecheras Holstein y Jersey (Vargas y Ulloa 2008). Bajo estas circunstan-cias es importante comparar la rentabilidad de los cru-ces con el uso de razas puras; con el fin de determinar si las estrategias de cruzamiento son una alternativa favorable desde el punto de vista económico. Por tal motivo, el objetivo del presente estudio fue determinar el rendimiento bioeconómico de las razas puras Hols-tein y Jersey con el cruce F1 Holstein×Jersey.

MATERIAL Y MéTODOS

Enfoque general

Se efectuó una comparación bioeconómica con base al modelo estocástico de simulación detallado por Vargas y Cuevas (2009). Este modelo fue amplia-do y adaptado con el fin de comparar tres alternativas de producción, dos basadas en el uso de razas puras (Holstein y Jersey) y la tercera basada en el rendimien-to de la F1 (Holstein×Jersey). Las tres alternativas fueron evaluadas asumiendo condiciones idénticas de manejo que reflejan las circunstancias encontradas en la mayoría de las fincas lecheras de la zona Bosque Muy Húmedo Premontano de Costa Rica (Holdridge 1987). El modelo se construyó utilizando una hoja electrónica Excel Versión 2007 en combinación con el complemento especializado para simulación estocásti-ca @RISK Versión 5.5 (Palisade Corporation 2009a).

El modelo fue construido para simular la pro-ducción de un hato lechero de tamaño constante. Los coeficientes técnicos de base necesarios para iniciar el proceso de simulación fueron parcialmente obtenidos a partir del rendimiento real de los tres grupos raciales en la zona agroecológica bajo estudio, calculado con base en la información registrada en el programa com-putacional VAMPP (Noordhuizen y Buurman 1984) y almacenados en la base de datos del Programa de Medicina Poblacional de la Escuela de Veterinaria de la Universidad Nacional (Pérez et al.1989). Otros coeficientes relacionados con parámetros de eficiencia económica o en uso de mano de obra se especificaron con base en las condiciones imperantes en años recien-tes (Cooperativa Dos Pinos 2007)3.

La descripción de la base matemática y las princi-pales relaciones asumidas en el modelo estocástico de simulación, han sido previamente descritas en detalle por Vargas y Cuevas (2009). En términos generales, para correr el modelo es necesario especificar valores de base para distintas variables de entrada relacionadas con aspectos tales como: escala de producción, rendi-miento productivo, manejo nutricional, reproductivo y sanitario y variables de tipo socioeconómico. Estas variables de entrada se especifican mediante el uso de distribuciones estocásticas de probabilidad. Las relaciones existentes entre las distintas variables de en-trada se expresan de dos maneras distintas, ya sea me-diante fórmulas matemáticas explícitas, por ejemplo, un modelo empírico de curva de lactancia; o mediante la simulación de correlaciones lineales.

En función de los parámetros de entrada y sus inte-rrelaciones, el modelo utiliza una estrategia de muestreo de Hipercubo Latino (Palisade Corporation 2009b) me-diante la cual se generan n iteraciones; cada una de ellas, refleja un posible escenario de producción, descrito por una serie de variables de salida que miden el flujo de productos (animales, leche o carne) o dinero (ingresos, costos), por periodos de un año calendario, descritos en términos de una vaca promedio o agregados a nivel de hato. El número de iteraciones utilizado fue de 10 000, con el cual se obtuvieron distribuciones de probabilidad uniformes para todas las variables de entrada.

Variables de entrada iguales entre alternativas

El modelo representa un hato base con un sistema de producción de lechería especializada en la zona de vida Bosque Muy Húmedo Premontano, la cual abarca una franja altitudinal entre los 1000 y 2000 msnm, con temperaturas que oscilan entre los 18 y 24°C y niveles de precipitación entre los 3000 y 4000 mm anuales (Holdridge 1987). Bajo un sistema de crianza artificial de terneras, dos ordeños diarios, inseminación artifi-cial y un sistema de alimentación basado en pastoreo rotacional de kikuyu (Pennisetum clandestinum) con suplemento de alimento balanceado y subproductos agrícolas, antes y durante los ordeños.

Con base en el objetivo del presente estudio y a la información disponible, la estrategia de modelación asumió algunas de las variables de entrada como iguales para las tres alternativas comparadas, mientras que otras se asumieron diferentes. En el Cuadro 1 se detallan las variables que fueron comunes entre las alternativas comparadas; estas variables se refieren a características generales del hato, forma de suministro del alimento balanceado, calidad de leche y variables de tipo económico. Los valores de base asumidos para variables económicas fueron especificados de acuerdo con las condiciones imperantes al momento del es-tudio, mientras que las variables relacionadas con el hato fueron especificadas de forma parcial con base en los índices técnicos calculados sobre una población de más de 1300 fincas lecheras con un promedio de 51,4±39,6 vacas en producción por hato (Cooperativa Dos Pinos 2007)3.

Se asumió un tamaño de finca de 35±5 hectáreas con un total de 80±10 vacas adultas. La distancia promedio de la finca a los centros de acopio para la entrega de leche fue de 25±5 km. La eficiencia de la mano de obra se especificó en términos de número de animales por peón, con base en relaciones reales observadas a nivel de finca.

En relación a la alimentación, se asumió un sumi-nistro de concentrado con base en una de las prácticas más comunes identificadas en fincas de la región bajo estudio (Herrero et al. 1999). De acuerdo con esta práctica, el alimento balanceado se suministra en función de la producción en relaciones kg leche/kg ali-mento de 2:1, 3:1 y 4:1 en las etapas 0-100 d, 100-200 d y 200 d-final de lactancia, respectivamente. El con-sumo durante el periodo seco se asumió fijo en 2 kg. El consumo en la etapa de crianza se consideró como fijo y se utilizó para la estimación de los costos de esta.

Los parámetros de calidad de leche, tales como re-cuento de células somáticas y recuento bacteriano se es-pecificaron con base en promedios anuales observados en hatos locales. Asimismo, se asumió una incidencia de mastitis del orden del 15±3%, debido a que no existe un parámetro confiable de referencia al respecto.

Entre las variables de entrada relacionadas al componente económico, se consideraron los precios de insumos tales como alimentos balanceados, ferti-lizantes, costos de transporte de leche y de mano de obra. Para los precios de los alimentos balanceados y fertilizantes se utilizaron los valores observados al mo-mento del estudio (León 2008). Para la estimación de costos de transporte de leche, no se encontraron datos precisos a nivel local, por lo que se utilizó como base el método de cálculo utilizado por Freije (2011) ob-teniéndose un costo de $0,31±0,10 por cada 50 kg de leche transportada por cada km de distancia recorrido.

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De la misma manera, se contemplaron precios de los principales productos de la finca, tales como los sólidos de la leche y venta de animales de desecho, con su correspondiente variabilidad. Los precios de pago para los sólidos de la leche, lactosa+minerales y porcentaje de bonificación según calidad de la leche fueron tomados de las condiciones imperantes al momento del estudio (González 2010). Los salarios de peón calificado y no calificado fueron obtenidos de la lista de salarios mínimos para el sector privado (Ministerio de Trabajo y Seguridad Social 2011). En cuanto a costos de administración, se asumió un costo anual de $10000 por este concepto, igual para las tres alternativas.

Variables de entrada diferentes entre alternativas

Las variables con valores de base diferentes entre alternativas fueron principalmente los rasgos biológi-cos, cuyo efecto agregado se desea analizar y para las cuales existe información confiable a nivel de cada tipo racial comparado (Cuadro 2).

Los promedios de rendimiento fueron obtenidos con base en los reales observados en las explotaciones. Para efectos de simplificación del modelo, las desvia-ciones estándar de cada rasgo fueron asumidas iguales para los tres grupos raciales comparados.

En términos reproductivos, se asumieron diferen-cias en los parámetros de días abiertos y en las tasas de descarte involuntario de vacas adultas. Las diferencias en días abiertos corresponden a las diferencias reales observadas en la población bajo análisis. Las diferen-cias en la tasa de descarte involuntario se especificaron de manera que la vida productiva esperada resultante concordara con los valores calculados previamente en la población (Cedeño y Vargas 2004).

Para representar el proceso de crecimiento se utilizó la función de Gompertz Wt=ae-be^-ct (Gompertz 1825), donde W es el peso corporal estimado a edad t, a es un valor asintótico que se interpreta como el pesoadulto; b es una constante de integración y c está rela-cionado con la pendiente de la curva y por tanto con la tasa de crecimiento. Los parámetros a, b y cfueron estimados mediante procedimientos de regresión no lineal aplicados a datos de peso corporal obtenidos del hato base, utilizando el programa estadístico SAS (SAS Inst. Inc. 2009). Este modelo ha sido utilizado previamente con éxito, para tipificar el crecimiento de razas bovinas lecheras a nivel local (Vargas y Ulloa 2008).

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Para representar la producción de leche de los animales se utilizó una función gama incompleta, me-jor conocida como el modelo de Wood (1967). Este modelo consta de tres parámetros que describen el patrón de producción de leche durante la lactancia. El parámetro a se relacionó con el nivel de producción, mientras que los b y c definieron el nivel de inclinación de la curva durante las fases ascendente y descendente, respectivamente. En el modelo, los valores de base para los parámetros a, b, c fueron obtenidos mediante proce-dimientos de regresión no lineal aplicados a promedios de producción diaria observados en cada grupo racial dentro de la zona analizada, utilizando el procedimien-to NLIN del programa SAS (SAS Inst. Inc. 2009). El modelo Wood también se ha utilizado previamente con éxito, para tipificar las curvas de lactancia de razas bovinas lecheras a nivel local (Vargas y Ulloa 2008).

Otros parámetros relacionados con composición de la leche (grasa y proteína) y longitud de la lactancia fueron también asumidos con base en valores obteni-dos de la población analizada.

Variables correlacionadas

Para efectos de una mejor aproximación a la rea-lidad, en el modelo se asumen correlaciones entre las distribuciones de probabilidad de tres variables pro-ductivas, dos reproductivas y cinco económicas (Cua-dros 3, 4 y 5). Estas correlaciones fueron idénticas para las tres alternativas comparadas y son necesarias, ya que de lo contrario, los escenarios de producción obtenidos durante el proceso de muestreo podrían pre-sentar inconsistencias graves.

En el caso de parámetros biológicos, las corre-laciones se especificaron con base en valores reales calculados sobre los datos disponibles. Así por ejem-plo, las correlaciones entre parámetros de la curva de lactancia y de crecimiento fueron obtenidas durante el procedimiento de ajuste de las funciones Wood y Gompertz a los datos reales (Cuadros 3 y 4).

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En otros casos (Cuadro 5), no existen datos sobre los cuales se puedan calcular estas correlaciones y la evidencia de interdependencia es principalmente empírica, por lo que estas debieron especificarse con base al criterio de los autores, previa revisión de la consistencia de la matriz. Siguiendo el mismo criterio se especificaron también correlaciones entre algunos precios de insumos y productos, por ejemplo, entre el costo del alimento balanceado y el costo fijo de la vaca adulta (r= 0,75), entre los precios de los kg de grasa o proteína con precio lactosa + minerales (r=0,90). También se asumió una correlación de r=0,37 entre el recuento de células somáticas y el recuento bacterial, además de una correlación alta negativa de r=-0,78 en-tre incidencia clínica de mastitis y bonificación sobre el precio de calidad de la leche.

Análisis de sensibilidad

Se realizó un análisis de sensibilidad con el fin de evaluar el efecto relativo de las variables de entrada sobre la variable de salida Beneficio/Costo (B/C). Este análisis cuantifica la asociación entre las distintas varia-bles de entrada y una específica de salida en términos de magnitud y sentido (positivo o negativo), lo cual se representa en un gráfico de tornado con un despliegue jerárquico de las variables de entrada según importancia relativa (Palisade Corporation 2009b). La variable de salida seleccionada para este análisis fue la relación be-neficio/costo (B/C), por considerar que es la que mejor refleja los beneficios bioeconómicos de una determinada alternativa de producción. En el gráfico de tornado, los valores comparados corresponden al coeficiente de la regresión parcial de cada variable de entrada, expresada en unidades estandarizadas, sobre la variable de salida B/C. Estos coeficientes se interpretan como el cambio esperado en B/C por cada incremento de una desviación estándar en la variable de entrada respectiva.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Parámetros de eficiencia técnica

En los parámetros de entrada (Cuadro 2) la raza Holstein fue definida con una mayor longitud de días abiertos y mayor tasa de descarte involuntario de vacas adultas. Estos tienen un impacto desfavorable sobre varios parámetros de salida del modelo, tales como el número de vacas lactantes y disponibles para descarte voluntario o el número de novillas disponibles para reemplazo o venta (Cuadro 6). Las diferencias en la tasa de reemplazo no se evidenciaron, ya que bajo los parámetros promedio de rendimiento definidos para las tres alternativas, es posible producir el número requerido de novillas para reponer el hato en produc-ción. Sin embargo, el menor rendimiento reproductivo de la raza Holstein se ve reflejado en un margen de maniobra más reducido para la selección de hembras, novillas o vacas adultas, dentro del hato.

En promedio, los grupos F1 y Jersey exceden por más de seis novillas el requerimiento para reposición del hato, en comparación con el grupo Holstein que solamente tendría una novilla en exceso. Cabe aclarar que las desviaciones estándar de los parámetros de salida son altos, lo que generó coeficientes de varia-ción sobre el 15% para la mayoría de estos. Esto se confirma con los datos reales, ya que las diferencias en rendimiento reproductivo dentro de raza superan las observadas entre distintas razas.

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Otra desventaja de la raza Holstein, de acuerdo a los resultados de la simulación, es su mayor edad a primer servicio y consecuentemente al primer parto (Cuadro 6). El promedio de edad a primer parto del grupo Holstein superó por 1,5 meses a la F1 y por 2 meses a Jersey; estas diferencias son similares a las descritas en un estudio previo (Bolívar et al. 2009). También se observaron diferencias en la vida produc-tiva, donde los grupos F1 y Jersey presentan 1,8 y 2,4 meses más que la Holstein.

El mejor rendimiento reproductivo de la raza Jersey en comparación con la Holstein, tanto en edad a primer parto como en días abiertos, ha sido reportado por varios estudios previos a nivel local (Cedeño y Vargas 2004, Vargas y Ulloa 2008). Para ambos rasgos se han informado efectos significativos debido a la heterosis (Vargas y Romero 2010). Otro estudio realizado bajo condiciones experimentales también reportó superioridad significativa del grupo Jersey×Holstein sobre la raza Holstein para variables de tasa de concepción y días abiertos (Heins et al. 2008).

En términos de producción, se observan diferen-cias importantes entre los tres grupos comparados (Cuadro 6). Inicialmente se observó una superioridad marcada de la raza Holstein en cuanto a producción de leche por vaca por año, donde la diferencia se calculó en 1393 kg con respecto a la Jersey y de 448 kg con respecto a la F1. Esta superioridad se mantuvo al cal-cular la producción por día de vida, donde la Holstein presentó una ventaja de 2,19 kg sobre Jersey y 0,53 kg sobre F1. Por el contrario, la comparación en tér-minos de producción de sólidos lácteos por vaca por año calendario varía, ya que F1 superó por 24 kg a la Holstein y 115 kg a la Jersey, esto debido a su mayor porcentaje de grasa en leche y producción láctea (Cua-dro 6). De igual manera, en un estudio realizado en Nueva Zelanda, se reportó una ventaja de la Holstein en producción de leche por vaca de 696 kg/año sobre Jersey y 241 kg/año sobre la F1 (López-Villalobos etal. 2000); en dicho estudio, se describe la superioridadde la F1 (Holstein×Jersey) en producción de grasa por vaca de 2 y 9 kg/año con respecto a Holstein y Jer-sey, respectivamente. En otro estudio comparativo en condiciones controladas bajo pastoreo con suplemento fijo de alimento balanceado, se informa una mayor producción de sólidos en el grupo F1 (1,41 kg/día) sobre la Holstein (1,33 kg/día) y Jersey (1,28 kg/día) (Prendiville et al. 2009).

En términos agregados, para un hato base con 80 vacas adultas, la superioridad de la F1 en producción anual de sólidos lácteos con respecto a Holstein sería de 3847 kg y 7366 kg sobre Jersey (Cuadro 6). Según el modelo habría 64 vacas lactantes en promedio para Jersey y la F1, mientras que para Holstein serían solo 60. La superioridad del F1 con respecto a la Holstein, se explicaría entonces con base en el mayor rendi-miento reproductivo, reflejado en una mayor cantidad de vacas lactantes, aunado a la mejor composición de la leche, en términos de porcentaje de grasa. Por otro lado, la superioridad del F1 con respecto a la Jersey, radica en una mayor producción de leche, puesto que en términos reproductivos y en composición láctea los dos grupos se comportan de manera similar. Cabe notar además, que el hato Holstein mantiene una im-portante diferencia de 3520 kg de sólidos sobre el hato Jersey, debido a que sus niveles de producción láctea, lo que compensarían su inferioridad, en términos re-productivos, respecto a Jersey.

Al igual que sucede con la producción a nivel de hato, la superioridad de la F1 también se mostró en la producción de sólidos en leche (grasa y proteína) por hectárea, donde la F1 sobrepasó por 168 kg a Holstein y por 320 kg a Jersey. Un estudio indica que la F1 supera en producción de grasa y proteína en 54 kg por hectárea por año a Holstein, pero el hato Jersey mantuvo una ligera superioridad sobre la F1 de 8 kg (López-Villalobos et al. 2000).

Otros dos parámetros técnicos obtenidos por el modelo son, la producción de carne en canal y el consumo de alimento balanceado. Estos dos paráme-tros son importantes por su impacto en los ingresos y costos, respectivamente. El modelo estimó que el hato Holstein produciría 667 kg más de carne en canal por año en comparación con el F1 y 1469 kg en relación con el hato Jersey. En este caso, la mayor envergadura de la raza Holstein predomina sobre la mayor tasa reproductiva de los otros dos grupos.

Por otro lado, de acuerdo con el modelo, el re-querimiento anual de concentrado de un hato Holstein superaría por 3757 kg al F1 y por 22650 kg al Jersey. Esta diferencia está en función de la forma asumida para el suministro de concentrado, basado en relacio-nes fijas de concentrado por litro de leche producido, lo cual impondría un mayor uso a la raza con mayor producción.

Parámetros de eficiencia económica

La proporción de ingresos por venta de sólidos grasos es superior para Jersey y F1, en comparación con Holstein, mientras que sucede lo contrario para sólidos no grasos (Figura 1). La Holstein presenta también una mayor proporción de ingresos por venta de carne en canal. Los porcentajes en los ingresos por venta de carne en canal, fueron iguales entre la F1 y Jersey; pero la F1 superó levemente el porcentaje en el ingreso por lactosa+minerales a Jersey. Asimismo, la proporción de ingresos por venta de reemplazos fue mayor en F1 y Jer-sey, en comparación a Holstein, que fue casi inexistente por las razones descritas anteriormente.

En cuanto a la estructura de costos, se observó que el hato Holstein presentó mayores porcentajes en el ru-bro de alimentación de vacas (alimentos balanceados y suplementación), en comparación con los hatos Jersey y F1. Por el contrario, el Jersey presentó mayor costo en la crianza de reemplazos y otros por vaca (mano de obra, reproducción, salud, mantenimiento de instala-ciones, equipo y potreros). Los costos administrativos, como se detalló anteriormente, fueron asumidos igua-les entre las tres alternativas.

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Los parámetros de eficiencia económica esti-mados por el modelo de simulación estocástica, se muestran en el Cuadro 7. El ingreso anual para el hato F1 fue superior por US$20644 a Holstein y por US$34434 a Jersey. Este mayor ingreso se debió a la mayor producción de grasa y proteína en la leche de la F1, que superó por US$17439 y US$20811 a las razas puras Holstein y Jersey, respectivamente. La F1 aventajó a la Holstein y a la Jersey por $US227 y US$10882, respectivamente, por concepto de pago por lactosa. En ingresos por producción de carne en canal, el hato Holstein excedió al F1 por US$1690 y al Jersey por US$3493, mientras que por concepto de venta de reemplazos el hato F1 superó por US$4143 a Holstein y US$227 a Jersey.

En Nueva Zelanda se reportó, que los hatos con cruces rotacionales Holstein×Jersey superan en ingreso neto por vaca por año a los hatos con razas puras Holstein y Jersey por US$16 y US$24, respectivamente (López-Villalobos et al. 2000). En otro estudio en Norte América se determinó que el cruce Holstein×Jersey presenta un mayor mérito neto que las razas puras Holstein y Jersey, siempre y cuando el sistema de pago de la leche favorezca la producción de grasa y proteína (Van Raden y Sanders 2003). En Colombia, se encontró mayor rendimiento económico de F1 con respecto a Holstein, pero menor en comparación con la Jersey (Echeverri et al. 2011), con mejores resultados para el grupo con proporción racial 75% Jersey.

El modelo estimó el costo anual de producción por hato por año calendario, donde la F1 superó por US$3697 a Holstein y por US$10848 a Jersey (Cuadro 7). El hato Holstein incurre en mayores gastos en la alimentación, por los mayores consumos de alimento balanceado, donde supera en US$1963 a la F1 y en US$11779 al Jersey. Por el contrario, el hato F1 pre-senta mayores costos fijos, en comparación a Holstein (US$ 2769) y a Jersey (US$ 551). La F1, también mostró mayores gastos en la crianza de reemplazos que Holstein (US$ 2893) y que Jersey (US$ 487). El mayor costo para la F1 en estos casos, se debe a la ma-yor cantidad de animales en cada etapa, por su mejor rendimiento reproductivo.

En comparación a los resultados obtenidos por López-Villalobos et al. (2000), el hato Jersey tuvo menores costos por vaca por año (US$663) en com-paración con el hato Holstein (US$734), mientras que el costo en el hato con cruce rotacional (US$694) fue intermedio con respecto a las razas puras; en este mis-mo estudio, al realizar el cálculo del costo por hectárea por año, el hato Jersey superó al Holstein, debido a diferencias en carga animal. A pesar de la diferencia en estrategias de simulación e índices comparados, el estudio de López-Villalobos et al. (2000) también su-giere que la práctica del cruzamiento puede aumentar los ingresos netos en los hatos lecheros.

Con respecto al indicador de margen bruto, la F1 mostró una superioridad de US$16946 y US$23586 por hato por año con respecto a las razas puras Holstein y Jersey, respectivamente (Cuadro 7). Sin embargo es importante señalar que este indicador presentó desviaciones estándares muy altas, incluso superiores a la media. De igual modo, en el indicador de relación beneficio/costo (Figura 2), la F1 mostró una superioridad de 0,10 con respecto a Holstein y 0,15 puntos con respecto a Jersey. Nuevamente, se observó una alta variabilidad dentro de cada raza para este parámetro.

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Con base en el beneficio/costo estimado para las tres alternativas, el porcentaje de heterosis exhibido para este rasgo en el cruce Holstein×Jersey se estimó en 9%; este valor es más alto que el 7,9% obtenido por Vargas y Romero (2010) para producción de leche por día de vida. Otra diferencia importante fue que la producción por día de vida, calculada en dicho estudio, era mayor para Holstein, mientras que el beneficio/ costo obtenido del presente modelo bioeconómico fue más alto para el F1. Es de esperar, que el beneficio/ costo obtenido en este estudio, por provenir de un modelo más complejo e integral, refleje de manera más precisa las verdaderas diferencias bioeconómicas entre las razas comparadas. También, se han reportado nive-les de heterosis de al menos 10% para ganancia neta (Sorensen et al. 2008), debidos a incrementos en vida productiva y rasgos funcionales, de manera similar a lo obtenido en el presente estudio.

El modelo también permitió estimar también cos-tos de producción por kilogramo de leche (Cuadro 7), donde el hato Jersey presentó el costo más alto (US$/ kg 0,62), seguido por la F1 (US$/kg 0,52) y Holstein (US$/kg 0,49). Estos costos parecen altos si se compa-ran con el precio promedio de $0,53 por kg de leche pagado a nivel local (González 2010). Sin embargo, en un estudio realizado en seis fincas lecheras, se calculó los costos por litro de leche entre $0,40 y $0,58 (León 2008); además, se concluyó que el costo de producción varía en función del nivel de manejo y las condiciones específicas de cada hato, o inclusive en distintas épocas durante un mismo año. Otro estudio, reportó un costo promedio de $0,50 por kg leche (González 2010). Con base en estos estudios, es evidente que los costos de producción de estos sistemas son altos y los márgenes de rentabilidad por litro de leche son bajos. Su soste-nibilidad parece depender en gran parte de la escala de producción y de otros ingresos adicionales aparte de la leche (p.e venta de animales de cría o desecho).

Es posible también, que las relaciones de ali-mento balanceado asumidas en el presente modelo de simulación sobreestimen lo que ocurre en la realidad. De acuerdo con el modelo, el costo por alimentación representa un 59% de la inversión operativa por vaca adulta, mientras que un estudio sobre hatos reales, se determinó que el costo por alimentación representó el 52% en el hato lechero (González 2010).

En el modelo, se estimó el costo de crianza de reemplazos y el operativo anual por vaca adulta (Cuadro 7); en el costo de crianza no se observaron mayores diferencias entre los tres grupos comparados, mientras que en el costo operativo por vaca adulta la Holstein presenta una superioridad de US$104 y $267 sobre la F1 y Jersey, respectivamente. Esta diferencia está en función del mayor gasto por alimentación incu-rrido en la Holstein, de acuerdo a las relaciones leche: alimento balanceado asumidas en el presente modelo.

Análisis de sensibilidad

Indistintamente de la alternativa, las variables con mayor efecto positivo sobre B/C fueron el nivel de producción, la duración de la lactancia, el tamaño del hato y los contenidos de grasa y proteína (Figura 3). A mayor producción y mejor calidad de leche, mejor estimado de B/C. La relación con el tamaño del hato reflejó un efecto de escala (Figura 3), ya que algunos costos fijos tienden a diluirse conforme aumenta el número de vacas en producción (León 2008). Otra variable con asociación positiva aunque de menor magnitud, fue la relación de vacas adultas por vaquero ordeñador, siendo que, a mayor eficiencia de la mano de obra, mejor estimado de B/C.

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Por otro lado, las variables de entrada con mayor efecto negativo sobre B/C, indistintamente de la alter-nativa, fueron los días abiertos, el precio por kg de con-centrado y el salario del peón calificado (Figura 3). El aumento en días abiertos se refleja como una disminu-ción en los días productivos por vaca y en la producción de leche anualizada. El precio del alimento balanceado y el salario tienen un impacto directo sobre los costos de alimentación y mano de obra, respectivamente.

También se observaron diferencias entre las alternativas comparadas (Figura 3); por ejemplo, se encontró que un cambio en la variable de entrada tasa de descarte voluntario de novillas, tiene un efecto positivo sobre B/C en la F1, no así para Holstein y Jersey; esto se debe a que la F1 es la opción que permite hacer uso del excedente de novillas, lo que no puede realizarse con Holstein. Asimismo, se reportó que el aumento en el área de pastoreo, afectó negativamente la relación B/C para F1 y Jersey, mientras que no aparece como variable significativa en Holstein. En realidad, el efecto neto de un incremento en área, de acuerdo a la estrategia de modelación empleada, es negativo para las tres alternativas, por un aumento en la magnitud relativa de los costos debido al mantenimiento de potreros. Sin embargo, en Holstein la magnitud del cambio es más pequeña y no alcanza a ser significativa.

En resumen, el modelo de simulación estocástica, refleja algunas diferencias importantes en los rendi-mientos bioeconómicos de grupos raciales Holstein, Jersey y F1 (Holstein×Jersey) en la zona agroecológi-ca Bosque Muy Húmedo Premontano. Cabe agregar, que en este estudio se evaluó únicamente el grupo ra-cial F1, mientras que una finca real que practica el cru-zamiento estaría compuesta por animales de diversas composiciones raciales; en estas condiciones sería de esperar que los niveles de heterosis alcanzados fueran menores al del presente estudio y las diferencias ge-néticas aditivas podrían tener mayor preponderancia.

Es importante evaluar los cruzamientos toman-do en consideración los beneficios agregados que se pueden obtener para diferentes rasgos de importancia bioeconómica. Desde esta perspectiva, el modelo descrito es una herramienta que permite evaluar de manera integral algunos de los potenciales beneficios que aportan los cruzamientos y la heterosis.

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