Carne Bovina de Argentina

Informe N°1

Producción de carne bovina de Argentina: Análisis de factores

determinantes

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El Observatorio de la Cadena de la Carne Bovina de Argentina es un emprendimiento conjunto de la Especialización en Gestión de la Cadena de Valor de la Carne Vacuna de la Facultad de Agronomía de la Universidad de Buenos Aires, el Centro de Estudios Agroalimentarios de la Universidad Nacional de Lomas de Zamora, y la Asociación Argentina de Consorcios Regionales de Experimentación Agrícola (AACREA).

Equipo de trabajo (en orden alfabético):

• Ana Badie • Juan Del Río • Cristian Feldkamp • Gustavo Idígoras • Ana María Pereyra • Milagros Sobredo • Fermin Torroba

El Observatorio de la Cadena de la Carne Bovina de Argentina es parcialmente financiado por el Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca de la República Argentina (MAGyP). Los comentarios vertidos no representan de manera alguna la opinión del MAGyP.

Forma de cita:

Observatorio Ganadero (2012). Producción de carne bovina de Argentina: Análisis de factores determinantes. Observatorio de la Cadena de la Carne Bovina de Argentina, informe N°1. Buenos Aires, Argentina. 56 pág.

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Resumen

A partir de la compilación y análisis de datos procedentes de diferentes fuentes, el presente informe describe la situación de la producción de carne bovina nacional y los principales factores determinantes. Se presenta el análisis de la evolución del stock, la producción neta de carne, la relación ternero : vaca, el impacto del desplazamiento de la actividad cría sobre sobre esta relación, la tasa de reposición, la mortalidad, la tasa de extracción, la vida útil reproductiva de los vientres, la edad de faena de los novillos, y el peso medio de faena. Se muestran series únicas de estimaciones de la relación ternero : vaca, que resultan en valores significativamente diferentes a los mencionados usualmente en la bibliografía. Los resultados muestran varias décadas de estancamiento en el stock, la producción neta de carne y la relación ternero : vaca, leves mejoras en el peso medio de faena y significativas reducciones en la edad media a la faena de los novillitos y novillos. Este informe representa una contribución única para la definición de un diagnóstico, y servir como base para posteriores estudios sobre las razones que explican la obtención de estos valores de eficiencia.

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Contenido

1. Introducción ........................................................................................................................ 5

2. Marco conceptual y fuente de datos ............................................................................... 6

3. Análisis, resultados y discusión ...................................................................................... 10

3.1 Recopilación de datos históricos de stock, composición del rodeo, producción y faena

10

3.2 Producción neta de carne ........................................................................................... 14

3.3 Relación Ternero/Vaca ................................................................................................ 16

3.3.1 Desplazamiento de la actividad cría hacia zonas extra pampeanas ................... 20

3.3.2 Desplazamiento de la actividad cría dentro de la RP .......................................... 23

3.3.3 Desplazamiento de la cría dentro de los establecimientos hacia ambientes

menos productivos .............................................................................................................. 25

3.4 Reposición ................................................................................................................... 25

3.5 Mortandad .................................................................................................................. 30

3.6 Tasa de extracción ....................................................................................................... 32

3.7 Peso medio de faena ................................................................................................... 38

3.7.1 Mayor cantidad de hembras en la faena ............................................................ 41

3.7.2 Envío a faena de animales más livianos en períodos de liquidación .................. 42

4. Conclusiones e implicancias ........................................................................................... 43

5. Bibliografía ........................................................................................................................ 45

6. Lista de acrónimos y abreviaturas ................................................................................. 46

7. Anexos ................................................................................................................................. 48

5

1. Introducción

La producción ganadera de carne de Argentina representa una actividad de gran raigambre cultural en el país, generada tanto por la afición de los argentinos por el consumo de esta carne como por la relevancia social y económica de la actividad.

La actividad ganadera se caracteriza tanto por la cantidad y diversidad de los actores que participan como por la distancia en el tiempo entre las decisiones y sus efectos. La primera característica explica el universo de diferentes respuestas a los estímulos positivos y negativos. La segunda implica la necesidad de estudiar largos períodos de tiempo y los comportamientos generales.

Ambas características agregan un nivel de complejidad extraordinario al estudio de escenarios políticos, climáticos y tecnológicos. Para la evaluación de la influencia de estos escenarios se requiere de un acabado conocimiento del comportamiento de la producción de carne nacional y sus variables conductoras.

El objetivo general de este informe es estudiar la evolución histórica de la producción de carne vacuna de Argentina a través del análisis de las variables que la definen. Para lograr esto se proponen tres objetivos específicos: (a) la recopilación de datos históricos de stock, composición del rodeo, producción y faena, (b) el análisis de las tendencias de las variables, la interacción entre ellas y a través del tiempo, y (c) la generación de información de base para realizar proyecciones sobre la productividad ganadera argentina.

La importancia del siguiente trabajo radica en el análisis objetivo de series de datos de largo plazo que permiten comprender el comportamiento de las diferentes variables que determinan la producción de carne vacuna en Argentina. Entender la situación en que se encuentra la producción ganadera del país en la actualidad resulta un cimiento necesario para poder generar proyecciones futuras de producción a nivel nacional.

Este estudio comprende el uso de diversos métodos para el estudio de cada variable, desde herramientas estadísticas hasta evaluaciones cualitativas. En este sentido se consideró brindar una sección con una breve descripción de la metodología general y del origen de los datos utilizados para los análisis. Posteriormente, los métodos utilizados para la evaluación de cada variable se encuentran detallados en la subsección correspondiente a la variable. Finalmente, se presenta una sección con conclusiones e implicancias de este trabajo.

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2. Marco conceptual y fuente de datos

Para poder evaluar la producción histórica de carne en el país, analizando las variables e interacciones que intervienen, es necesario conceptualizar el sistema y comprender su dinámica en el tiempo. Se puede esquematizar la producción bovina bajo el siguiente diagrama de flujo (Figura 1):

Figura 1. Diagrama de flujos del stock bovino.

Las cajas representan el stock de cada categoría, las nubes indican entradas y salidas del sistema y las flechas indican el flujo. Las llaves dentro de las flechas regulan la entrada y la salida a las cajas o a las nubes. Las llaves que regulan los flujos de entrada al sistema son: el porcentaje de destete y el porcentaje de reposición. El primero define la cantidad de terneros y terneras que entran al sistema. El segundo regula la cantidad de animales que entrarán en servicio reproductivo restringiendo la cantidad de hembras que podrían ir a faena ese año. Las variables de salida que regulan los animales que salen de los stocks son la mortandad y la faena. Todas estas variables se interrelacionan entre sí a través del tiempo, lo que provoca que variaciones en alguna parte del sistema puedan repercutir en el resto de las partes, tanto en el corto como en el largo plazo.

Una forma de evaluar estas relaciones entre variables es a través de la siguiente ecuación (Ecuación 1):

% Destete

7

�� +�� −�� −�� Ec. 1

Donde el stock StStStSt total en tiempo tttt se define como el stock del año anterior más los terneros TTTTtttt del año en estudio, menos la faena y la mortandad del año anterior. Tt está definido a su vez como (Ecuación 2):

�� = %Destete�x�� Ec. 2

Cabe mencionar que al analizar el sistema en el nivel nacional es difícil obtener las mismas variables que en el nivel de empresa ganadera (% de destete, % de reposición y % mortandad) debido a la menor disponibilidad de datos, por ejemplo el % de destete son la cantidad de terneros nacidos sobre vacas entoradas. En los datos de stock existen datos de vacas totales pero no se puede asumir que todas las vacas al momento del recuento habían entrado en servicio. Es por ello que a partir de los datos disponibles se pueden obtener variables proxy que reflejan el comportamiento y las tendencias de las variables de nivel micro pero a nivel macro. Si bien no son directamente comparables con variables micro, las mismas permiten caracterizar el sistema y obtener una aproximación a las originales. Para ello se propusieron las siguientes correspondencias entre variables (Tabla 1).

Tabla 1. Variables micro y correspondencias con variables macro.

Variable micro Variable macro Nomenclatura variable macro

% Destete Relación Ternero / Vaca T/Vc

% Reposición Reposición % Rep

% Mortandad Mortandad % Mort

Para este análisis se recopiló la información histórica disponible de stock y faena en número de cabezas y toneladas de res con hueso a nivel nacional por categoría. La Tabla 2 sintetiza la información disponible de stock nacional, la fuente de la misma y la metodología de relevamiento de los datos.

Tabla 2. Fuente de stock bovino y método de estimación.

Fuente Años Metodología

JNC-1961 1947 En base a los censos y principales investigaciones realizadas a partir del año 1947.

JNC-1961 1954 En base a los censos y principales investigaciones realizadas a partir del año 1947.

8

JNC-1961 1956-1960 En base a los censos y principales investigaciones realizadas a partir del año 1947.

CNA-1974 1974

JNC-1985 1979-1985 Años 1979 a 1982, encuesta agropecuaria por muestreo. Año 1983, cifras estimadas en base al Censo 1983 y encuesta ganadera por muestreo.

CNA - 1988 1988

ENA 1993-2000 La encuesta está dirigida a un conjunto de explotaciones agropecuarias (EAP), seleccionadas aplicando reglas de criterio estadístico a partir del Padrón de EAP relevado por el CNA y actualizado a partir de las pautas metodológicas de la ENA. Revela datos necesarios para estimar las cuentas de producción del sector y elaborar la matriz insumo producto.

CNA - 2002 2002 Aplica como metodología de trabajo de campo el “barrido” total del territorio y la realización de entrevistas directas a los productores o informantes calificados. Las existencias ganaderas y los inventarios de bienes y equipos fueron registrados a la fecha del 30 de junio de 2002.

Campaña de vacunación contra la fiebre aftosa - SENASA1

2003-20102 A partir de las actas de vacunación de aftosa, llenadas por el vacunador designado por SENASA, y de la entrega de los frascos vacíos utilizados en la vacunación, se contabiliza el total de ganado bovino por categoría y departamento, excluyendo Patagonia.

Estimación SENASA

2008-2012 Las existencias de ganado bovino por categoría desagregadas por provincia, se determinan a partir de la información existente en el Sistema de Gestión Sanitaria (SGS) y el Sistema Integrado de Gestión de Sanidad Animal (SIGSA).

SIIA 1988; 1895; 1908-1911; 1914-1915; 1917-1919; 1921; 1930; 1934; 1937-

Recopila información de las fuentes anteriormente mencionadas y las publica en una misma base de datos.

1 Los datos de vacunación no contemplan Patagonia. 2 Para los análisis realizados a nivel país se utilizaron los datos de vacunaciones hasta 2007 y en adelante las estimaciones de SENASA. Sólo para las evaluaciones realizadas por regiones se utilizaron los datos de la vacunación de 2003 a 2010 ya que son los únicos datos que están desglosados por departamentos y permiten la regionalización de los mismos.

9

1938; 1942; 1945; 1947; 1952; 1954-1955; 1957-1962; 1965; 1967-2010

ENA: Encuesta Nacional Agropecuaria, JNC: Junta Nacional de Carne, CNA: Censo Nacional Agropecuario, SENASA: Servicio Nacional de Sanidad Animal. SIIA: Sistema Integrado de Información Agropecuaria.

En la Tabla 3 se sintetiza la información disponible de faena y peso medio de faena, fuente y metodología de relevamiento.

Tabla 3. Fuente de faena bovina y método de estimación.

Fuente Años Metodología

JNC 1935-1980 Incluye faena en frigoríficos, fábricas y mataderos para el abasto público. Excluye matanza no comercial realizada en establecimientos agropecuarios para atender necesidades propias. Cifras de la JNC complementadas con las del Servicio Nacional de Economía y Sociología Rural de la Secretaría de Agricultura y Ganadería.

SIIA 1980-2011 Publica la faena a partir de los datos provistos por SENASA y ONCCA. Esta última fiscalizaba la faena realizada en los mataderos provinciales y municipales y las plantas inspeccionadas con SENASA.A partir de 2011 el SIIA utiliza como criterio para estimar la faena descontar al dato provisto por SENASA sobre movimientos de ganado bovino 2,2% estipulado como límite técnico de diferencia. En el caso de que el dato provisto por ONCCA tenga una diferencia menor al 2,2% con respecto a los movimientos de ganado bovino se deja el dato provisto por ONCCA.

Debe considerarse que los datos de existencias ganaderas provienen de distintas fuentes y metodologías de relevamiento, por lo que resulta importante reconocer estos cambios de fuente para no extraer conclusiones erróneas.

10

3. Análisis, resultados y discusión

3.1 Recopilación de datos históricos de stock, composición del rodeo, producción y faena

Como primer resultado de este trabajo, se consolidó una extensa base de datos utilizando la información de diversas fuentes (JNC, CNA, ENA, SENASA y SIIA).

El Gráfico 1 muestra los datos recopilados de stock según las distintas fuentes de información desde 1954 a la actualidad (los datos previos a 1954 no presentan variaciones de fuente). La información anterior a 1988 corresponde a publicaciones de la ex JNC, salvo los años 1974 y 1988 que corresponden a los respectivos CNA. Desde 1993 a 2001 se tomaron datos publicados por INDEC a partir de la ENA, de 2002 a 2007 se toman los datos de vacunaciones contra aftosa publicados por SENASA. Se contempla la doble vacunación que se da en algunos casos y para corregir dicho error se asume un 2,4% de doble vacunación (Daniel Rearte, comunicación personal). De 2008 a 2012 la estimación de stock publicada por SENASA. Las barras rosadas muestran la variación porcentual entre años.

Gráfico 1. Stock nacional por año (eje izquierdo) desde 1954 a 2012 dividido por

fuente de información y variación interanual del mismo (eje derecho).

A través de un análisis de regresión segmentada, se detectaron dos períodos con comportamientos diferentes en la serie analizada (Gráfico 2). Hasta 1978 hubo un comportamiento estadísticamente significativo del stock asociado a los años (p < 0,01), diferente al siguiente período donde no se identificó una asociación entre el

-20%

-15%

-10%

-5%

0%

5%

10%

15%

20%

40

45

50

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65

1954

1956

1958

1960

1962

1964

1966

1968

1970

1972

1974

1976

1978

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1982

1984

1986

1988

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

2006

2008

2010

2012

Mill. de cab. Variación anual de stock (eje der.) JNC

CNA ENA

Vacunación SENASA Estimación SENASA

SIIA

11

stock y los años (p > 0,1). Desde 1888 a 1978 el stock creció a un ritmo de 400.000 cabezas anuales, registrándose el máximo valor de existencias de 61 millones de cabezas en 1977. Posterior a este período de crecimiento, el comportamiento del stock nacional fue oscilatorio hasta 2012 y se mantuvo relativamente estancado (ver anexo para los análisis estadísticos).

Gráfico 2. Stock nacional por año desde 1988 a 2012. Análisis de regresión

segmentada y lineal simple (ver anexo).

El primer año que se cuenta con stock nacional descripto por categorías es en 1937 (Gráfico 3). Desde 1959 se registran datos por provincia, aunque estos logran periodicidad anual a partir de 1993. A partir del 2002, los datos se desglosan también por departamentos y partidos teniendo como fuente el CNA (2002) y luego con los aportes de datos recolectados por las vacunaciones de aftosa de SENASA y consecuentes estimaciones informadas desde el 2008 por esa entidad.

Con respecto a información de faena en el país, se tienen datos de cabezas y toneladas de res con hueso faenadas por año desde 1935 (Gráfico 4). La fuente de información desde 1935 a 1980 es la JNC y desde 1981 a la actualidad es SIIA con base de la ex ONCCA.

0

10

20

30

40

50

60

70

1888

1892

1896

1900

1904

1908

1912

1916

1920

1924

1928

1932

1936

1940

1944

1948

1952

1956

1960

1964

1968

1972

1976

1980

1984

1988

1992

1996

2000

2004

2008

2012

Stock Regresión linealMill. de cab

= 402.074& 7,4E+08

R2 = 0,86

p < 0,01 p > 0,10

12

Gráfico 3. Stock nacional por categorías. Datos anuales.

Gráfico 4. Faena bovina nacional en cabezas y en toneladas por año.

Desde 1935 sin interrupciones se recopilaron datos de faena clasificada por categoría en cabezas (Gráfico 5). Hasta 1980 la faena de terneros y terneras se informaba sin distinción de género. Para poder extender la serie en el período 1935 - 1980, se asumió que la proporción de terneros y terneras, era igual al promedio de los siguientes 10 años (85% de hembras y 15% de machos).

0

5

10

15

20

2519

37

1940

1943

1946

1949

1952

1955

1958

1961

1964

1967

1970

1973

1976

1979

1982

1985

1988

1991

1994

1997

2000

2003

2006

2009

2012

Mill. de cab Vacas Vaquillonas Novillos y Novillitos

Terneros y Terneras Toros y Toritos

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

0

2

4

6

8

10

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16

18

1935

1938

1941

1944

1947

1950

1953

1956

1959

1962

1965

1968

1971

1974

1977

1980

1983

1986

1989

1992

1995

1998

2001

2004

2007

2010

Mill. de tnMill. de cab Faena (Cab) Faena (tn) (eje der.)

13

Los registros de toneladas anuales faenadas presentan períodos sin datos (Gráfico 6). Desde 1998 a 2012 existen datos de faena en tn por categoría. Desde 1950 a 1961, 1968 y 1969 y de 1975 a 1985 la faena en tn por categorías fue estimada a partir de los registros de cabezas faenadas y peso medio de faena (PMFPMFPMFPMF) por categoría. Por último, desde 1935 a 1949, se estimó la faena por categoría a partir de las cabezas faenadas, el peso medio vivo de faena y el rinde promedio de cada categoría estimado a partir del promedio de rinde de los siguientes 10 años.

Gráfico 5. Faena bovina anual en cabezas por categoría.

Gráfico 6. Faena bovina anual en toneladas de res con hueso por categoría

0

2

4

6

8

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12

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1935

1938

1941

1944

1947

1950

1953

1956

1959

1962

1965

1968

1971

1974

1977

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1983

1986

1989

1992

1995

1998

2001

2004

2007

2010

Mill. de cabVacas Toros y Toritos Vaquillonas Terneros Novillos Novillitos Terneras

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

1935

1938

1941

1944

1947

1950

1953

1956

1959

1962

1965

1968

1971

1974

1977

1980

1983

1986

1989

1992

1995

1998

2001

2004

2007

2010

Mill. de tonVacas Toros y Toritos Vaquillonas Terneros Novillos Novillitos Terneras

14

3.2 Producción neta de carne

Frecuentemente se presenta la faena anual como sinónimo de producción de carne a nivel nacional. Sin embargo, éste es un indicador de la producción industrial no apropiado para la medición de la productividad del sistema. Una mayor faena bovina no necesariamente indica una mayor productividad del rodeo ya que la misma puede estar generándose a causa de una disminución en el stock total y no por aumento de la eficiencia del mismo.

Para abordar el objetivo de estudiar la evolución histórica de la producción de carne vacuna de Argentina, se definió como indicador de productividad la producción neta de carne (PNPNPNPN). La PNPNPNPN está compuesta por las toneladas faenadas más el diferencial de stock medido en tn (Ecuación 3).

45� = ∆�� × 4�� ± �� Ec. 3

Donde 45� se refiere a la producción neta de carne del año tttt en toneladas equivalente de res con hueso, ∆�� es la diferencia entre el stock total de un año sin discriminar por categorías y el siguiente, y PMFPMFPMFPMF es el peso medio de faena (tn/cab).

Se asume que el PMFPMFPMFPMF es un estimador del peso medio del stock. Esto permite asignarle igual unidad al diferencial de stock que a la faena y logra captar las variaciones en los pesos de las diferentes categorías a través del tiempo.

Gráfico 7. Producción neta y faena bovina total anual.

Cuando la producción neta es mayor a la faena hay un crecimiento real de la producción, implicando aumentos de stock o de PMFPMFPMFPMF. Cuando la PNPNPNPN es menor indica

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

1951 1961 1971 1981 1991 2001 2011

Producción Neta FaenaMill. de tn

15

que la mayor producción de carne se produce en detrimento del stock y no a causa de una mayor productividad.

El Gráfico 7 muestra la producción neta del rodeo y la faena de los últimos 50 años.

A través de un análisis de regresión segmentada (Gráfico 8), se identificaron dos períodos con comportamientos diferentes. Antes de 1981 la producción creció año a año (p = 0,002). Posterior a dicho año no hubo una asociación entre la PNPNPNPN y el transcurso del tiempo (p = 0,4). Para el primer período definido, el crecimiento en la

PNPNPNPN calculado a través de una regresión lineal fue de 30000 tn/año (ver anexo).

Gráfico 8. Producción neta 1952-2012. Análisis de regresión segmentada y lineal

simple (ver anexo).

Para el segundo período establecido la producción nacional tuvo un comportamiento oscilatorio, con una media general de 2,75 mill. de tn, máximos de 3,5 y mínimos cercanos a las 2 mill. de tn. Estas fluctuaciones derivaron en períodos de aumentos continuos de producción seguidos de períodos de caída de la misma.

En 2005 se alcanzó el máximo valor histórico de PNPNPNPN: 3.425.894 tn res con hueso. A partir de ese año el incremento de la faena no fue acompañado de una mayor producción, evidenciándose un comportamiento inverso en la PNPNPNPN. En 2009 se alcanzó el nivel más elevado de faena según los registros nacionales, sumando un total de 3.378.460 tn de res con hueso. Como contrapartida, la PNPNPNPN nacional alcanzó el mínimo de la década, debido a que el aumento de la faena se produjo en detrimento del stock, siendo acompañado a su vez de una merma en el peso medio de faena de 4 kilos promedio por animal durante 2009.

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010

Producción Neta Regresión LinealMill. de tn

= 29667: 5,59<+07

R2 = 0,30

p < 0,01 p > 0,1

16

Otro modo de medir la productividad del rodeo es calcular la PNPNPNPN sobre el stock total, de modo de obtener los kg producidos por año por cabeza de stock. Este indicador es un estimador de la eficiencia de producción de carne por animal en stock. El promedio de los últimos 60 años es de 51 kg de equivalente res con hueso por animal por año, con un coeficiente de variación de 15%. A partir de un análisis de regresión segmentada se observó un cambio de tendencia a partir de 1989. En ambos períodos, antes y después de 1989, la producción neta por cabeza no varió de forma significativa (p > 0,1) a través del tiempo (ver anexo). En el Gráfico 9 se puede observar el comportamiento estancado de la producción por cabeza en los últimos 60 años.

Gráfico 9. Producción neta por cabeza. Análisis estadístico de tendencias (ver

anexo).

3.3 Relación Ternero/Vaca

El porcentaje de destete a nivel predial se define como la cantidad de terneros destetados sobre la cantidad de vacas que entraron en servicio para producir esos terneros. A nivel nacional no se puede asumir que todas las vacas contabilizadas en el momento del recuento entran en servicio ese año. Por el contrario, parte de las vacas contabilizadas no necesariamente ingresan a servicio, lo que hace que no sea posible calcular el % de destete en forma real a nivel nacional. La relación ternero/vaca (T/VcT/VcT/VcT/Vc) es una variable proxy del % de destete a nivel predial. Como muestra la Figura 2, resulta una de las variables de fundamental importancia a la hora de analizar el comportamiento del rodeo nacional, ya que influye directamente sobre los animales que ingresan por año al sistema.

0

10

20

30

40

50

60

70

80

1953

1955

1957

1959

1961

1963

1965

1967

1969

1971

1973

1975

1977

1979

1981

1983

1985

1987

1989

1991

1993

1995

1997

1999

2001

2003

2005

2007

2009

2011

PN por cabeza

=0,026& −2,84

p = 0,99

Kg/cab/año

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Figura 2. Diagrama de flujo del sistema de producción con énfasis donde interactúa

la variable T/VcT/VcT/VcT/Vc

La relación T/VcT/VcT/VcT/Vc es el resultado de la cantidad de terneros en función del total de vacas en stock el año anterior (Ecuación 4).

�/�� = ��/�� Ec. 4

Donde ��indica el stock de terneros del año en análisis y �� es el stock de vacas del año anterior. Por el tipo de relevamientos que se utilizan para los registros de stock, los terneros nacidos en tttt----1111 son registrados en tttt, es por eso que el cálculo debe hacerse con las vacas del año anterior.

Los resultados de T/T/T/T/VcVcVcVc se presentan en el Gráfico 10, donde se observa su comportamiento en el tiempo y la evolución del stock nacional desde 1957 a 2012. Se destaca en diferentes colores las fuentes debido a que esto puede influir en los valores que adquiere el indicador.

En los 4 períodos donde hubo datos continuos, la T/VcT/VcT/VcT/Vc se mantuvo estable en el tiempo, con un valor promedio de 0,55 y un desvío estándar de 0,04. Sólo en la última década se registró un incremento de esta relación, aunque no es posible afirmar que se haya producido un crecimiento genuino de la T/VcT/VcT/VcT/Vc ya que se corresponde con un cambio en la fuente de datos.

La falta de datos continuos y los cambios de fuente limitan el diagnóstico y las conclusiones que se pueden extraer. Para posibilitar el estudio de una serie continua de la relación T/VcT/VcT/VcT/Vc se realizó una estimación de ambas categorías de animales que permitió construir un estimador de este indicador.

18

Gráfico 10. Evolución de la T/Vc y stock desde 1957 hasta 2012.

Por un lado, se calculó el número de vientres a partir de la proporción de vacas en el rodeo nacional. La proporción de vacas en el rodeo nacional ha sido constante a través del tiempo con un valor promedio de 40% y un desvío estándar de 1,6%. Para la estimación de vacas (Vc*Vc*Vc*Vc*) del año tttt, se calculó el promedio de la proporción de vacas en stock de los 5 años más cercanos y se la multiplicó por el stock del año tttt. De esta manera se generó una serie continua de número de vacas (Vc*Vc*Vc*Vc*) en los años: 1934, 1937, 1938, 1942, 1945, 1947, 1952, 1954 - 1962, 1965, 1967 – 1989 – 2012. En los años 1942 y 1989 se tomaron 10 y 7 años de media móvil respectivamente debido a falta de valores de número de vacas en los 5 años más cercanos.

Por otro lado, se estimó el número de terneros a partir de los valores de faena sabiendo que todo animal faenado fue ternero en algún momento. A partir de las cabezas faenadas de una categoría en un año dado y asumiendo una edad media a faena para la categoría y una mortandad anual se estimó el año de nacimiento y la cantidad de terneros que dieron origen a esa categoría de faena.

La edad media a la faena se estimó a través de la tasa de extracción por categoría (Ecuación 5).

C� =�

�C� Ec. 5

Donde AFAFAFAF son los años a faena y TETETETE la tasa de extracción de la categoría cccc. Con esto se puede asumir que un animal faenado en tttt nació en t t t t –––– EEEEFFFF.

La Tabla 4 presenta el valor medio de edad a faena y de la mortandad por categoría.

56%52% 52%

60%

0

10

20

30

40

50

60

70

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,019

5719

5919

6119

6319

6519

6719

6919

7119

7319

7519

7719

7919

8119

8319

8519

8719

8919

9119

9319

9519

9719

9920

0120

0320

0520

0720

0920

11

T/Vc StockT/Vc Mill. de cab

JNC JNC CNA JNC ENA SENASA

19

Tabla 4. Edad estimada a la faena y % de mortandad para cada categoría.

Parámetros Novillos Novillito

s Toros Vacas

Vaquillonas

Terneros/as

Edad faena (EF) 3 2 6 9 2 1

% Mort. (Mort Ct) 2,5% 2,5% 2,0% 2,0% 2,5% 3,0%

La Ecuación 6 muestra el cálculo utilizado para la estimación de los terneros (T*T*T*T*).

�∗� = ∑�� H�I�JCK

I��H�K

IC��K

Ec. 6

Donde FaenaFaenaFaenaFaenaCtCtCtCt y MortMortMortMortCtCtCtCt son la faena y la mortandad para cada categoría respectivamente. Con los T*T*T*T* y las Vc*Vc*Vc*Vc* se puede obtener la relación T/Vc*T/Vc*T/Vc*T/Vc*.

La estimación de los terneros asume que las categorías son faenadas siempre a la misma edad, lo que no se adapta a aquellos años de retención o de liquidación o de cambios en la velocidad de engorde de los animales. Para reducir el impacto de este supuesto se utilizó para el análisis el valor de la media móvil de 9 (tiempo máximo a faena considerado para la categoría de vacas) y 5 años (tiempo medio a faena de todas las categorías) (Gráfico 11 y 0).

Gráfico 11. Evolución de la T/VT/VT/VT/Vc*c*c*c*con media móvil de 9 años.

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

1945

1948

1951

1954

1957

1960

1963

1966

1969

1972

1975

1978

1981

1984

1987

1990

1993

1996

1999

2002

2005

2008

2011

T/Vc* T/Vc* (mm 9 años) T/Vc

20

Gráfico 12. Evolución de la T/Vc*T/Vc*T/Vc*T/Vc* con media móvil de 5 años.

Independientemente del período adoptado para tomar la media, la relación T/Vc*T/Vc*T/Vc*T/Vc* se ha mantenido estable en valores entre 0,6 y 0,7 en los últimos 60 años. Estos valores resultan superiores a los estimados a partir de datos estadísticos (Gráfico 10). Se observa que aproximadamente en 1962 y 1987 se tuvieron los máximos valores de T/Vc*T/Vc*T/Vc*T/Vc* cercanos a 0,7 y en 1952 y 1974 los mínimos de 0,6. Desde el año 1993 al año 2003 (último año posible de estimar con este método) la T/Vc*T/Vc*T/Vc*T/Vc* se mantuvo en valores de 0,64.

El estancamiento de la PNPNPNPN puede ser en parte resultado de la estabilización de la relación TTTT/Vc/Vc/Vc/Vc.

Se destacan como posibles factores macro que pudieron influir en dicho estancamiento:

� Desplazamiento de la actividad cría hacia zonas extra pampeanas � Desplazamiento de la actividad cría hacia zonas dentro de la región pampeana � Desplazamiento de la cría dentro de los establecimientos hacia ambientes

menos productivos

3.3.1 Desplazamiento de la actividad cría hacia zonas extra pampeanas

El desplazamiento de la actividad cría de la región pampeana (RP) hacia zonas extra pampeanas causada por el avance de la agricultura, aparece como un posible factor que influye en el estancamiento de la relación T/VcT/VcT/VcT/Vc nacional. En las zonas extrapampeanas la relación T/VcT/VcT/VcT/Vc varía entre 0,55 y 0,60 mientras que en la regi oscila entre 0,65 y 0,70. La Tabla 5 muestra los valores de T/VcT/VcT/VcT/Vc de 2004 a 2010 por

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,019

50

1953

1956

1959

1962

1965

1968

1971

1974

1977

1980

1983

1986

1989

1992

1995

1998

2001

2004

2007

2010

T/Vc* T/Vc* (mm 5 años) T/Vc

21

región. La diferencia en la relación T/VcT/VcT/VcT/Vc entre la RP y las zonas del norte del país promedia 0,13 puntos.

Tabla 5. Evolución de T/VcT/VcT/VcT/Vc por regiones (2004-2010).

Año 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Media

Patagonia 0,65 0,67 0,61 0,54 0,51 0,44 0,43 0,55

NOA 0,60 0,57 0,58 0,59 0,60 0,57 0,55 0,58

NEA 0,52 0,51 0,55 0,54 0,56 0,47 0,49 0,52

Semiárida 0,54 0,59 0,61 0,59 0,61 0,51 0,54 0,57

Pampeana 0,71 0,70 0,71 0,71 0,68 0,67 0,62 0,69

Figura 3. Participación del stock de vientres por provincia en los años 1960,

1974,1993, 2000 y 2012.

Para determinar el impacto de este traslado de la actividad hacia zonas con menores parámetros de eficiencia reproductiva se tomaron por un lado datos publicados de stock de vientres por provincia desde 1960. Por otro lado, la disponibilidad de datos

22

de vacunaciones de SENASA por departamento a partir del 2003 permitió el análisis por zona.

Analizando la participación de vientres por provincia se obtuvo que en 1960 el 80% de las vacas se concentraban en las 4 provincias de RP: Buenos Aires (41%), Córdoba (13,9%), Santa Fe (12,2%) y Entre Ríos (7,5%). En el 2012 estas proporciones tuvieron cierta variación. Buenos Aires continúa siendo la provincia con mayor proporción de madres, aunque con menor porcentaje, 33,5%. En segundo lugar se ubica Santa Fe con el 12,8% de los vientres del país. La tercera provincia con mayor proporción de vacas es Corrientes, 10%, luego le siguen Córdoba (8,6%), Entre Ríos (8,3%), Chaco (5,3%) y La Pampa (5,2%). La sumatoria de estas 7 provincias explican la ubicación de más del 80% de la vacas del país.

Los mapas de la Figura 3 ilustran la variación del porcentaje de vientres por provincia a través del tiempo. Si bien no es correcto hablar de desplazamiento de la ganadería, debido a que no hubo un traslado físico de los animales, sí se observa una restructuración geográfica de la cría del país.

Figura 4. Participación del stock de vientres por regiones en los años 2003 y 2010.

Se observa una disminución principalmente en Buenos Aires y una participación más importante de las provincias del norte en los últimos años, con mayor preponderancia en NEA que en NOA.

Al analizar por regiones, en la última década (Figura 4) la RP redujo su participación en el stock total de madres en 4,6 puntos porcentuales, mientras que NOA y NEA aumentaron en conjunto 5 puntos porcentuales.

Para evaluar el impacto de dicho desplazamiento en la producción de terneros a nivel nacional, se estimó cuantos terneros hubieran nacido si la actividad de cría se

23

hubiera mantenido en las mismas zonas geográficas que en 2004. Para ello, se utilizaron los valores de la T/VcT/VcT/VcT/Vc de los respectivos años según cada región, los valores de stock total de vacas y el porcentaje de vientres por región real y sin desplazamiento.

Gráfico 13. Producción de terneros sin desplazamiento (teórica) y producción de

terneros con desplazamiento (real) en escala relativa.

El Gráfico 13, muestra en valores relativos los terneros que se hubieran producido sin desplazamiento de la actividad de cría (100%) y los realmente producidos. El porcentaje de terneros que se dejaron de producir por el desplazamiento de la actividad es en promedio de los últimos 6 años de 1% y en ningún año superó el 2%.

Esta proporción es muy baja como para asegurar que la relación T/VcT/VcT/VcT/Vc no ha aumentado debido a que la actividad de cría se ha desplazado hacia zonas extra pampeanas.

3.3.2 Desplazamiento de la actividad cría dentro de la RP

La RP concentra, aún con el desplazamiento ya mencionado de la actividad, más del 50% de los vientres del país. Esto implica que las variaciones en la T/Vc T/Vc T/Vc T/Vc de la región generan un impacto significativo de la T/VcT/VcT/VcT/Vc nacional. Por este motivo, surge como posible factor que intervino en el comportamiento de la T/VcT/VcT/VcT/Vc un movimiento intra RP hacia zonas de menor productividad, que con menor cantidad y calidad de recursos forrajeros afectarían los parámetros de eficiencia reproductiva.

75%

80%

85%

90%

95%

100%

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Terneros s/ desplazamiento (%) Terneros real (%)

24

Figura 5. Participación porcentual de vientres por partido en los años 2003 y 2010 en

la RP.

Los mapas de la Figura 5 muestran la participación de cada partido en el stock de vientres de la RP en el 2003 y en el 2010 y la Figura 6 muestra la diferencia entre ambos años.

Figura 6. Diferencia de participación porcentual de vientres en RP (2010 vs. 2003).

El mayor aumento de la participación de vientres se dio especialmente en los partidos de la Cuenca del Salado y en los departamentos del centro de Entre Ríos, mientras que disminuyeron su participación los departamentos del sur de Córdoba y algunos del sudoeste de la provincia de Buenos Aires.

Al tomar el promedio de los departamentos y partidos que tuvieron mayor aumento (Cuenca del Salado y Centro ER) y mayor disminución (Sur de Córdoba y Sudoeste de Buenos Aires) se obtuvo que el promedio de la relación T/Vc T/Vc T/Vc T/Vc de los últimos años para los partidos de Cuenca del Salado fue mayor que para las otras zonas en cuestión pero menor en el caso de Centro de ER (Gráfico 14). La alta relevancia de la zona

25

Cuenca del Salado indica que lo planteado como causal, que la actividad migró a zonas con menores eficiencias reproductivas, no puede sostenerse con los datos relevados.

Gráfico 14. Evolución de la T/Vc por zona entre 2003 y 2010.

3.3.3 Desplazamiento de la cría dentro de los establecimientos hacia

ambientes menos productivos

La ubicación de la actividad cría dentro de los establecimientos en ambientes de menor productividad se menciona como un tercer factor posible. Una reducción en la disponibilidad forrajera puede haber afectado las tasas de preñez por menores frecuencias de celos, y como consecuencia menor cantidad de terneros en el siguiente año. Esta variable a nivel micro no es posible medirla o demostrarla con datos disponibles a nivel país o zona. Es por eso que sólo puede tomarse como una posible hipótesis sin análisis cuantitativo que lo respalde.

3.4 Reposición

El porcentaje de reposición se define a partir del número de terneras que pasarán a la categoría vaquillonas para reponer las vacas que salen del sistema, ya sea por mortandad o por faena. Al igual que el porcentaje de destete no es posible establecer en forma precisa a nivel nacional la cantidad de terneras que permanecen en los establecimientos ganaderos para reponer los vientres de descarte. Sin embargo, puede aproximarse a partir de la diferencia existente entre el stock de

0,45

0,50

0,55

0,60

0,65

0,70

0,75

0,80

0,85

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

T/VcCuenca del Salado Centro ER Sur Cba. SO BA

26

vacas de un año y el anterior, considerando la faena y la mortandad de esta categoría durante el año en estudio.

En la Figura 1 se puede ver como a nivel micro el porcentaje de reposición (%Rep%Rep%Rep%Rep) de vientres regula tanto el flujo de stock de terneras a vaquillonas como el de vaquillonas a vacas. A nivel macro sólo se puede estimar el flujo de vaquillonas a vacas (Figura 7). El %Rep%Rep%Rep%Rep y la relación T/VcT/VcT/VcT/Vc son las dos variables que definen la entrada de animales al rodeo.

Figura 7. Diagrama de flujo del sistema de producción con énfasis donde interactúa

la variable.

El porcentaje de reposición I%RepI%RepI%RepI%Rep) fue estimado a partir de la siguiente ecuación (Ecuación 7):

%Q�RS =��J��T�� T��

�� Ec. 7

Donde %Rep%Rep%Rep%Repttttes el porcentaje de reposición en el año tttt, VcVcVcVct+1t+1t+1t+1 y VcVcVcVctttt se refiere al stock de vacas en los años t+1t+1t+1t+1 y tttt respectivamente, FaenaVcFaenaVcFaenaVcFaenaVctttt es la faena de vacas en el año tttt, y MortVcMortVcMortVcMortVctttt es la mortandad de vacas en el año tttt.

Para poder calcular el %Rep%Rep%Rep%Rep es necesario contar al menos con datos de stock de vacas de dos años seguidos. Como se mencionó anteriormente no se cuenta con la serie completa de stock de vacas por lo que se utilizó el stock estimado de vacas (Vc*Vc*Vc*Vc*) para calcular una serie de porcentajes de reposición (%Rep*%Rep*%Rep*%Rep*).

27

Debe considerarse que un aumento del %Rep%Rep%Rep%Rep no necesariamente significa un incremento del número de madres y por ende un mayor stock. Para que esto ocurra la reposición debe superar el número de vacas que salen del sistema por mortandad y faena. Se introduce así el concepto de reposición de equilibrio (%Rep%Rep%Rep%Repeqeqeqeq), que es el número de vaquillonas de reposición necesarias para mantener el stock de vientres en valor constante año a año (Ecuación 8).

%Q�R�V,� =�� TI��×��K

WXY Ec. 8

Donde %Rep%Rep%Rep%Repeq,teq,teq,teq,t es el porcentaje de reposición necesario para mantener el stock de vacas, VcVcVcVctttt se refiere al stock de vacas en los años t+1t+1t+1t+1 y tttt respectivamente, FaenaVcFaenaVcFaenaVcFaenaVctttt es la faena de vacas en el año tttt, y MortVcMortVcMortVcMortVctttt es la mortandad de vacas en el año tttt.

Cuando el %Rep%Rep%Rep%Rep se ubica por encima de %Rep%Rep%Rep%Repeqeqeqeq el stock de vientres crece, por el contrario cuando se encuentra por debajo se reduce. En el Gráfico 15 se observa la evolución de %%%%RepRepRepRep,%Rep*,%Rep*,%Rep*,%Rep* (estimado a partir de Vc*Vc*Vc*Vc*) y el porcentaje de hembras en la faena.

Gráfico 15. %Rep,%Rep*%Rep,%Rep*%Rep,%Rep*%Rep,%Rep* y proporción de hembras en la faena

La serie histórica muestra valores fluctuantes entre 10% y 20% de %Rep*%Rep*%Rep*%Rep*, alrededor de la media histórica del 15%y una leve pero significativa tendencia decreciente (p = 0,02, ver anexo).

La reposición y la faena de hembras son variables que se encuentran inversamente relacionadas, debido a que ante incrementos del % de hembras a faena el %%%%RepRepRepRep cae y viceversa. Esto puede verse claramente reflejado en el último período del gráfico, en donde en el 2008 y 2009 hubo una caída del %Rep%Rep%Rep%Rep y consecuente aumento del %

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

1953

1955

1957

1959

1961

1963

1965

1967

1969

1971

1973

1975

1977

1979

1981

1983

1985

1987

1989

1991

1993

1995

1997

1999

2001

2003

2005

2007

2009

2011

% Rep* % Rep % Hembras en la faena

28

de hembras a faena. En los años 2010 y 2011 la situación se revirtió con aumento del %Rep%Rep%Rep%Rep y disminución de las hembras a faena.

Gráfico 16. Evolución del diferencial entre %Rep%Rep%Rep%Rep**** y y y y %Rep%Rep%Rep%Repeqeqeqeq (eje izquierdo), y stock

(eje derecho).

El Gráfico 16 muestra la evolución del stock y la diferencia entre %Rep%Rep%Rep%Rep* * * * y %Rep%Rep%Rep%Repeqeqeqeq. Se observa que en los años en que la diferencia entre %Rep%Rep%Rep%Rep**** y %Rep%Rep%Rep%Repeqeqeqeq fue positiva en los años siguientes se incrementó el stock, y en los años en que la diferencia fue negativa el stock se redujo en el período sucesivo.

A partir del %Rep%Rep%Rep%Rep se puede calcular la vida útil reproductiva del rodeo de vacas. Esto asume que se mantiene estable el %Rep%Rep%Rep%Rep en los años posteriores (Ecuación 9).

�[��R� =�

%Q�R Ec. 9

Donde VUVUVUVUreprreprreprrepr se refiere a los años de vida reproductiva del rodeo.

El cálculo de la vida útil reproductiva del rodeo de vacas asume que el rodeo está estabilizado. Este supuesto es válido solamente considerando varios años, por lo que el resultado no debe analizarse puntualmente para cada año sino en el conjunto de los años. El Gráfico 17 presenta la evolución de este indicador en los últimos 60 años, tanto el valor puntual como la media móvil de la VUreprVUreprVUreprVUrepr.

En momentos en que el %Rep%Rep%Rep%Rep estuvo en valores de 15%, valor promedio de la serie analizada, la VUVUVUVUreprreprreprrepr del rodeo de vacas fue de 7 años. Si el rodeo se estabilizara en ese %Rep%Rep%Rep%Rep las vacas estarían en servicio 7 años y luego serían faenadas. A la VUVUVUVUreprreprreprrepr se

0

10

20

30

40

50

60

70

-20%

-10%

0%

10%

20%

30%

1953

1955

1957

1959

1961

1963

1965

1967

1969

1971

1973

1975

1977

1979

1981

1983

1985

1987

1989

1991

1993

1995

1997

1999

2001

2003

2005

2007

2009

2011

Mill. de cab% % Rep* - % Repeq Stock (eje der.)

29

le deben sumar los meses hasta que ese animal entra en servicio, por lo que la edad máxima media del rodeo nacional sería de 9 años si fueron entoradas a los 24 meses.

Gráfico 17. Evolución de la VUrVUrVUrVUreprepreprepr y VUreprVUreprVUreprVUrepr como media móvil de 5 años de las

vacas del rodeo nacional.

Cambios en la reposición traen como consecuencia directa modificaciones en la VUVUVUVUreprreprreprrepr. En la evolución histórica se pudo observar como en momentos de liquidación de vientres, de mayor participación de hembras en la faena, la edad útil reproductiva del rodeo calculada para ese año aumentó a 8-10 años. Hubo años puntuales con valores extremos como 1987 y 2009 donde alcanzó valores cercanos a 14 años. Por el contrario, en momentos de mayor retención, donde el %Rep%Rep%Rep%Rep ha sido alto, la VUVUVUVUreprreprreprrepr de las vacas disminuyó a 4-6 años.

En un rodeo de cría a nivel predial el %%%%RRRRepepepep teórico se estima que debe ser de al menos 20% (Carrillo, 1988). Esto deriva en una VUVUVUVUreprreprreprrepr de 5 años. Al compararlo con lo estimado a nivel macro, se observa un %%%%RepRepRepRep por debajo de dicho valor que conlleva a una mayor VUVUVUVUreprreprreprrepr a nivel nacional. Una posible causa puede ser la falta de detección de preñez y posterior descarte de vientres vacíos por parte de los productores. Según datos del CNA (2002) se estima que apenas el 14% de las Explotaciones Agropecuarias (EAPs) realizan diagnóstico de preñez, y de aquellas que concentran el 60% del stock (EAPs con más de 500 cabezas) apenas el 54% lo realiza. Esto estaría generando que cierta proporción de vacas permanezcan más tiempo en el rodeo, generando una menor productividad.

2

4

6

8

10

12

14

1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010

VU Repr (Media Móvil - 5 años) VU ReprAños de vida útil reproductiva

30

3.5 Mortandad

La mortandad es una pérdida inherente a todo sistema productivo. Para que un sistema sea eficiente las mismas deberían alcanzar el mínimo posible. Así como el destete y la reposición son las dos variables de entrada del rodeo nacional, el porcentaje de mortandad y la faena son las dos variables de salida (Figura 8).

Figura 8. Diagrama de flujo del sistema de producción con énfasis donde afecta la

mortandad.

Es importante evaluar el comportamiento de la misma en el tiempo y la influencia que ejerce en el stock y consecuentemente en la productividad del mismo. No existen registros estadísticos sobre mortandad a nivel nacional, por lo que se calculó a partir de un modelo (Ecuación 10).

%��T�� J�

�� Ec. 10

Donde %Mort%Mort%Mort%Morttttt es el porcentaje de mortandad del stock del año tttt, StStStSttttt y StStStSttttt+1+1+1+1 se refiere al stock del año tttt y t+1t+1t+1t+1, TTTTtttt es la entrada de terneros y terneras en el año tttt, y FaFaFaFaenaenaenaenatttt es la cantidad de animales faenados en tttt.

Los datos disponibles permiten hacer el cálculo a nivel stock total sin distinguir por categoría (Gráfico 18).

Los resultados muestran valores entre -6% y 5% de mortandad. Los valores negativos (destacados en rojo) indican que el balance entre diferencia de stock, faena y nacimientos presentan algún error en los datos de base. Esto puede deberse a tres razones:

31

� Los valores de stock son incorrectos. � La faena fue menor a la registrada. � El número de nacimientos fue mayor a lo registrado.

Gráfico 18. Evolución del % % % % MortMortMortMort. Valores de mortandad negativos señalados en rojo

y valores positivos en azul.

La primera opción es factible, sin embargo no resulta verificable y menos aún corregible. El Gráfico 19 presenta las diferencias en la variabilidad en el cálculo de mortandad de acuerdo a las fuentes utilizadas. Hasta el 2002 existe una diversidad de fuentes y metodologías de relevamiento de stock, que van desde censos a todos los productores a muestreos aleatorios. Desde el 2003 en adelante se utilizaron los datos relevados en las vacunaciones de aftosa de SENASA que es información resultante de un relevamiento con fin sanitario y no diseñado para llevar estadísticas de stock, sin embargo es lo más detallado que se cuenta para dicho período. Esto explicaría en parte las inconsistencias observadas.

La segunda fuente posible de error es que la faena real haya sido menor a la registrada. Esto se considera poco probable, más bien se esperaría mayor faena que la registrada a causa de posibles evasiones impositivas.

La tercera posibilidad es que se encuentren registrados menos terneros de los que efectivamente hay. Más allá de la baja estacionalización por manejo del servicio (CNA, 2002), el servicio se estaciona naturalmente por lo que la mayoría de los terneros nacen en invierno y la zafra se da en la época de marzo - abril. Sin embargo, existe una proporción importante de terneros que nacen a lo largo del año. La metodología de relevamiento del stock nacional ha variado desde el recuento total en fecha fija, a datos de 3 meses de relevamiento con las vacunaciones, lo cual hace

-6%

-4%

-2%

0%

2%

4%

6%

1955

1957

1959

1961

1963

1965

1967

1969

1971

1973

1975

1977

1979

1981

1983

1985

1987

1989

1991

1993

1995

1997

1999

2001

2003

2005

2007

2009

2011

32

que una parte de los terneros nacidos en el año no sean contabilizados. Desde 2008, donde la estimación de stock la realiza SENASA a partir de las vacunaciones y los movimientos de hacienda registrados, los cálculos de mortandad son positivos, con valores entre 2% y 3%.

Gráfico 19. Evolución de %%%%MortMortMortMort identificando las fuentes de donde provienen los

datos de faena y stock.

Estos valores se asemejan a los de diferentes modelos productivos de cría, invernada y ciclo completo publicados por el MAGyP, los cuales se encuentran entre 2% y 3% según la región (MAGyP, 2010). Si se utiliza este valor promedio de 3% de mortandad para ajustar el balance de entradas y salidas del sistema, y se ajusta el valor de nacimientos a la faena anual registrada, se estarían contabilizando en promedio 19% menos de terneros por año.

3.6 Tasa de extracción

La tasa de extracción se define como el total de animales faenados en un período de tiempo determinado sobre el stock total del mismo período. Este indicador asocia dos de las variables que determinan la producción nacional de carne (Ecuación 11).

�C� =��

�� Ec. 11

Donde TETETETEtttt es tasa de extracción en el año tttt, FaenaFaenaFaenaFaenatttt es la cantidad de animales faenados el año tttt y SSSStttttttt es el stock total del año tttt.

-6%

-4%

-2%

0%

2%

4%

6%

1955

1957

1959

1961

1963

1965

1967

1969

1971

1973

1975

1977

1979

1981

1983

1985

1987

1989

1991

1993

1995

1997

1999

2001

2003

2005

2007

2009

2011

JNC / JNC ENA / SIIA

JNC / SIIA Vac / SIIA

SENASA / SIIA

33

Este parámetro refleja la eficiencia en la productividad del rodeo. A igual stock una mayor tasa de extracción estabilizada en el tiempo indicaría mayor salida de animales faenados por año (Figura 9). Un solo año de TETETETE alta probablemente corresponde a disminución en el stock y no a eficiencia del mismo.

Figura 9. Diagrama de flujo del sistema de producción con énfasis en la faena.

Gráfico 20. Tasa de extracción (eje izquierdo) y stock nacional (eje derecho).

0

10

20

30

40

50

60

70

0%

10%

20%

30%

40%

50%

1967

1969

1971

1973

1975

1977

1979

1981

1983

1985

1987

1989

1991

1993

1995

1997

1999

2001

2003

2005

2007

2009

2011

% Tasa de Extracción (%) Regresión LinealStock (eje derecho)

Mill. de cab

p = 0,13 p = 0,50

34

El Gráfico 20 muestra la evolución de la TE TE TE TE y del stock nacional de los últimos 45 años. La TETETETE en el período analizado fue oscilatoria con un cambio de comportamiento en 1989. El primer período presenta una evolución con suave pendiente creciente, aunque no significativa, con oscilaciones a través de los años (p = 0,13). Desde ese año hasta el 2012 la TETETETE se mantuvo relativamente estable (p = 0,50) con un promedio de 24,6% (0).

En el gráfico se observa que en los años donde la TE TE TE TE disminuyó hubo aumentos de stock en los años posteriores y viceversa. Esto se debe a que estas variables están inversamente relacionadas, por lo que aumentos o caídas en la TETETETE que no fueron acompañadas de un crecimiento real de la productividad generan una caída del rodeo nacional.

Tabla 6. Características de los dos períodos descriptos.

Promedio

Desvío estándar

CV

Previo a 1989 23,6% 3,3% 14%

Posterior a 1989 24,6% 1,6% 7%

Gráfico 21. TETETETE por categoría de faena. Vq Vq Vq Vq = Vaquillona; TraTraTraTra = Ternera; TroTroTroTro =

Ternero.

Asimismo, se calculó la TETETETE por categoría (Gráfico 21), la cual resulta de la relación entre la faena de cada categoría y su stock respectivo. Para esto se tuvo en cuenta que las categorías de terneras y terneros en la faena no son las mismas que se

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

1979 1983 1987 1991 1995 1999 2003 2007 2011

% TE Vc TE Vq + Tra TE Toros TE Nov + Novillito + Tro

35

consideran al contabilizar el stock. Es decir, los teneros que se contabilizan en el stock son los animales de hasta 160-180 kilos, mientras que los terneros que se faenan son los que alcanzan 300-350 kilos aproximadamente. Para salvar dichas diferencias de tipificación, las categorías de faena de vaquillonas y terneras fueron agrupadas, y se dividieron por el stock de vaquillonas. Asimismo, se agruparon las categorías de faena de novillos, novillitos y terneros, y se dividieron por el stock de novillos y novillitos.

Las categorías de mayor TETETETE son las típicamente de engorde. Las categorías de reproductores presentaron tasas bajas y estables, donde se faena el 20% del stock de toros y valores próximos al 10% del stock de las vacas.

En las categorías de terneros, novillitos y novillos se observó una tendencia a aumentar año a año el porcentaje de animales a faena (Gráfico 22). El valor alto del año 2000 es coincidente con un cambio en la fuente de datos, lo cual podría estar exacerbando el valor.

El aumento en la TETETETE se interpreta como una consecuencia de un acortamiento de los tiempos de engorde en los últimos años. El mismo se estimó como (Ecuación 12):

��]R�C ^��_� = �`

�C Ec. 12

Donde TiempoEngordeTiempoEngordeTiempoEngordeTiempoEngordecccc se refiere a la duración en meses del período de recría y engorde de la categoría cccc y TETETETEcccc es la tasa de extracción de la categoría cccc.

Gráfico 22. TETETETE para las categorías de machos en faena y tiempo estimado de

engorde.

12

14

16

18

20

22

24

40%

45%

50%

55%

60%

65%

70%

75%

80%

85%

90%

1979 1983 1987 1991 1995 1999 2003 2007 2011

%TE Nov + Novillito + Tro Tiempo Engorde (eje derecho) Meses

36

En este cálculo no se está contemplando el tiempo de vida del animal en la categoría ternero. Es decir, que estos valores no representan la edad media de los vacunos a faena sino sólo el tiempo medio de engorde.

En los resultados obtenidos se encontró una clara tendencia a disminuir los tiempos a faena. En el 2003 el tiempo promedio fue de 18,5 meses, mientras que en el último año se redujo a 14 meses. El aceleramiento del engorde puede ser consecuencia del incremento de los sistemas de feedlots y/o suplementación.

En el análisis de TETETETE histórico de hembras se encontraron diferencias en el comportamiento de las mismas de acuerdo a las categorías. Se detectó que el porcentaje de vacas que se faena por año desde 1967 ha sido muy estable con un valor promedio de 10%, excepto años de condiciones excepcionales. Por su parte, la categoría de vaquillonas y terneras presentó mayor variabilidad en la cantidad de animales a faena sobre el stock.

Este dato hace suponer que en años de liquidación aumenta en mayor proporción la faena de vaquillonas y terneras que la faena de vacas. Para ello se comparó la TETETETEVcVcVcVc y la TETETETEVq y TraVq y TraVq y TraVq y Tra promedio contra las respectivas TETETETE en períodos de liquidación. Estos valores se relativizaron a 100% (valor de TE TE TE TE promedio) para que fueran comparables (Tabla 7).

Desde 1937 a la actualidad en años de liquidación la TETETETE de vaquillonas y terneras fue 9 puntos porcentuales mayor que la TETETETE promedio de estas categorías. La TETETETE de vacas fue un punto porcentual mayor que su promedio en tiempos de liquidación. Estos datos estarían confirmando la hipótesis inicial que en los períodos de liquidación la reducción de stock se realiza a través de más faena de terneras y vaquillonas.

Sin embargo, al evaluar estos datos separando períodos de tiempo se encuentra que el comportamiento cambió en 1985. Hasta ese año en períodos de liquidación la TE TE TE TE

de vaquillonas y terneras fue de 15 puntos mayor a su promedio y el de vacas dos puntos porcentuales menor. Después de 1985, el comportamiento se invirtió, siendo la TETETETE de vacas 5 puntos porcentuales mayor que su promedio y las de vaquillonas y terneras tres puntos.

Tabla 7. TETETETE de vacas, vaquillonas y terneras sobre sus respectivas TETETETE promedio.

�C��

4��]. �C��

�C�V e ��

4��]. �C�V e ��

Total serie 101% 109%

Antes de 1985 98% 115%

Después de 1985 105% 103%

37

Al analizar la faena de hembras, se debe considerar que la faena de estas categorías tiene gran influencia en las variaciones de stock total por dos motivos: porque es una salida directa del stock y porque la salida influye negativamente en la variable de entrada de terneros de los períodos siguientes.

Como se definió anteriormente (Gráfico 16) cuando el %Rep%Rep%Rep%Rep es mayor al %Rep%Rep%Rep%Repeqeqeqeq significa que los productores conservan mayor proporción de hembras de las necesarias para mantener su rodeo para que sean madres y se denominan períodos de

retención de vientres. Por el contrario, cuando el %Rep%Rep%Rep%Rep es menor al %%%%RepRepRepRepeqeqeqeq los productores envían mayor cantidad de hembras a faena por lo que no serán madres al año siguiente denominándose períodos de liquidación.

El indicador utilizado generalmente para distinguir los ciclos de retención de los de liquidación es el porcentaje de hembras en la faena. El Gráfico 23 muestra la asociación existente entre el porcentaje de hembras en la faena (eje de ordenadas) y la diferencia entre %Rep%Rep%Rep%Rep y %Rep%Rep%Rep%Repeqeqeqeq (eje de abscisas). Al no encontrar un valor único de porcentaje de hembras en la faena que distinga los ciclos de retención de los de liquidación se buscó el rango más acotado que explique el comportamiento de la mayor cantidad de puntos. Así se llegó a la conclusión que donde el porcentaje de hembras en la faena fue mayor a 45% el ciclo fue mayoritariamente de liquidación. En aquellos años en que las hembras en la faena fueron menores a 43%, los ciclos en la mayoría de los años fueron de retención. Por último, los años donde el porcentaje de hembras en la faena se encontró entre el rango de 43% y 45% no presentaron un patrón de comportamiento claro.

Gráfico 23. % de hembras en la faena en función del % Rep % Rep % Rep % Rep ---- % Rep% Rep% Rep% Repeqeqeqeq.

30%

35%

40%

45%

50%

55%

-15% -10% -5% 0% 5% 10% 15%

% hembras en la faena

% Rep - % Rep eq

Liquidación Retención

9%

9%39%

24%

19%

38

Del total de los años analizados, en el 39% de los casos el porcentaje de hembras en la faena fue menor a 43% y se produjo retención. Otro 9%, también estuvo por debajo del 43% de hembras en la faena sin embargo esos años hubo liquidación. Por otro lado, en el 24% de los años el porcentaje de hembras en la faena fue mayor a 45% y se produjo liquidación. Sin embargo, otro 9% presentó ese nivel de faena de hembras pero en una etapa de retención. Por último, el 13% de los años presentaron niveles de hembras en la faena entre 43% y 45% con comportamiento diverso en cuanto a retención o liquidación. Según estos datos, el 64% de los años el porcentaje de hembras en la faena fue un buen indicador de retención y liquidación, 13% no puede definirse y 18% resultó equivocado.

A partir de un análisis de regresión el porcentaje hembras en la faena resultó un estimador significativo (p < 0,01) de los ciclos de liquidación y de retención (Gráfico 24).

Gráfico 24. %Rep %Rep %Rep %Rep ---- %Rep%Rep%Rep%Repeqeqeqeq en función del porcentaje de hembras en la faena.

3.7 Peso medio de faena

El peso medio de faena (PMFPMFPMFPMF) se refiere al peso medio de las reses que se envían a faena e indica cuántos kilos de carne con hueso se extraen de cada animal faenado, por lo que es una variable que influye directamente sobre la oferta total de carne.

Un bajo PMFPMFPMFPMF representa una pérdida de la productividad ya que no se aprovecha toda la capacidad de agregar kilos en los terneros que son producidos.

El método de estimación de esta variable es dividir las toneladas de res con hueso faenadas en un año entre la cantidad de cabezas faenadas ese año (Ecuación 13). Los resultados se presentan en el Gráfico 25.

-0,15

-0,10

-0,05

0,00

0,05

0,10

0,15

0,30 0,35 0,40 0,45 0,50 0,55

% Rep - % Rep eq

% de hembras en la faena

�0,23 0,535&

R2� 0,27p � 0,000046

Rete

nci

ón

Liquid

ació

n

39

4�� =��

H�f�� Ec. 13

Donde PMFPMFPMFPMFtttt es el peso medio de faena para el año tttt en kg de res por cabeza, FaenaFaenaFaenaFaenatttt se refiere a las toneladas de equivalente de res con hueso faenadas en el año tttt y CabFaenaCabFaenaCabFaenaCabFaenatttt son la cantidad de cabezas faenadas en el año tttt.

Previo a 1982 el PMFPMFPMFPMF presentó un comportamiento irregular, con alta variabilidad interanual y una significativa tendencia decreciente (p < 0,01). En 1978 se alcanza el menor PMFPMFPMFPMF de la serie analizada con un valor de 194 kg. A partir de ese año, el PMFPMFPMFPMF mostró una significativa tasa de crecimiento (p < 0,01), creciendo a un promedio de 0,4 kg res con hueso por animal por año (ver anexo).

Gráfico 25. Evolución de peso medio de faena (PMF).

El PMFPMFPMFPMF por categoría se presenta en el Gráfico 26 y en la Tabla 8 las medidas estadísticas descriptivas. Los toros no son considerados debido a que representan menos del 3% de la faena total en toneladas de res con hueso.

La categoría de novillos es la de mayor PMFPMFPMFPMF, con un peso promedio de 272 ± 13 kg. Sin embargo, durante la última década este valor ascendió a 280 ± 3 kg. Los novillos representan en promedio el 44% de las toneladas faenadas por año y el 35% de las cabezas, siendo la categoría más influyente en la faena total y en el PMFPMFPMFPMF global.

Los PMFPMFPMFPMF tanto de las vaquillonas como de los novillitos se comportaron de modo similar al de los novillos. Estas tres categorías fueron las que menor variación presentaron (CV = 5%). En conjunto, representan el 66% de las cabezas faenadas y el 71% de la oferta de carne.

180

190

200

210

220

230

240

250

1951

1954

1957

1960

1963

1966

1969

1972

1975

1978

1981

1984

1987

1990

1993

1996

1999

2002

2005

2008

2011

kg/cabPMF Regresión lineal

=0,42& 624,21

R2 = 0,32

p < 0,01

=0,806&+1801,82

R2 = 0,40

p< 0,01

40

La categoría de vacas aporta el 21% de cabezas a la faena, con un PMFPMFPMFPMF promedio histórico de 200 kg. Cabe mencionar que el salto observado en el valor en 1998 corresponde a un cambio en la fuente de datos y no a un crecimiento real de dicha variable.

Gráfico 26. Evolución del PMFPMFPMFPMF por categoría.

Tabla 8. Caracterización del PMF por categoría.

Vacas

Vaquillonas

Novillos Novillitos Toros y Toritos

Terneros Terneras

Max 234 199 299 217 354 172 169

Min 171 156 238 178 260 97 97

Media 200 170 272 198 301 120 119

Desvío 17 9 13 9 28 17 17

CV (%) 9% 5% 5% 5% 9% 15% 14%

Los PMFPMFPMFPMF de terneros y terneras prácticamente no tuvieron diferencias entre sí a lo largo de la serie, pero mostraron en conjunto un incremento anual sostenido. Estas categorías fueron las que mayores variaciones presentaron, con un CV del 15%. Representan en conjunto solo el 11% y el 7% de las cabezas y toneladas promedio a faena respectivamente. Entre el año 2005 y 2006 se identifica un aumento del PMFPMFPMFPMF de ambas categorías. Esto se explica por las modificaciones en la categorización de lo que se considera ternero o novillito en la faena, aumentando también los pesos

80

130

180

230

280

330

1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010

PMF Vc PMF Vq PMFNov PMF Novillitos PMF TKg res con hueso

41

mínimos permitidos a faenar. Como consecuencia de esto no solo aumenta la participación de terneros en la faena (Gráfico 5) sino que también aumenta el PMFPMFPMFPMF de la categoría novillitos.

Gráfico 27. Evolución de peso medio de faena (PMF) y participación de hembras en

la faena (% hembras en la faena). % hembras en la faena mayor a 45%, período de

liquidación; % hembras en la faena menor a 43%, período de retención.

Al evaluar el PMFPMFPMFPMF y los diferentes períodos de retención o liquidación de acuerdo al porcentaje de hembras enviadas a faena, se encontró una asociación inversa en las variables (0). Se detectó que en los períodos de retención se incrementó el PMFPMFPMFPMF, y por el contrario en los períodos de liquidación se redujo el PMFPMFPMFPMF.

Se destacan como posibles causas directas de esta disminución:

• La mayor cantidad de hembras en la faena. • Envío de animales más livianos al mercado en períodos de liquidación.

3.7.1 Mayor cantidad de hembras en la faena

En períodos de liquidación es posible que la mayor participación de hembras en la faena, con PMFPMFPMFPMF menor al PMFPMFPMFPMF medio, lleve a disminuir el valor promedio total. Para evaluarlo se graficó la evolución del PMFPMFPMFPMF para la categoría de vaquillonas (PMFPMFPMFPMFVqVqVqVq). El PMFPMFPMFPMFVqVqVqVq fue relativizado en función de su propio PMFPMFPMFPMF máximo de la serie analizada, con el fin de identificar las tendencias y la amplitud de los cambios (Gráfico 28). Se pudo observar que el PMFPMFPMFPMFVqVqVqVq acompañó las fluctuaciones entre períodos liquidación-

25%

30%

35%

40%

45%

50%

55%

170

180

190

200

210

220

230

240

1956 1961 1966 1971 1976 1981 1986 1991 1996 2001 2006 2011

%kg res c/ hueso PMF % hembras en la faena (eje der.)

PERÍODO DE RETENCIÓN

PERÍODO DE LIQUIDACIÓN

42

retención de igual modo que lo antes descripto para el PMFPMFPMFPMF general, evidenciándose que períodos de retención derivaron en incrementos de PMFPMFPMFPMFVqVqVqVq y viceversa.

3.7.2 Envío a faena de animales más livianos en períodos de liquidación

Una segunda posible causa es que ante períodos de liquidación se envíen a faena animales más livianos producto de eventos climáticos desfavorables que afectan la disponibilidad forrajera, impulsando también una merma del PMFPMFPMFPMF. En procesos de liquidación es de esperarse que la menor relación precio de compra : precio de venta favorezca negocios financieros rápidos, enviándose a faena animales más livianos. Para ello se graficó la evolución del PMFPMFPMFPMF relativo para la categoría novillos (PMFPMFPMFPMFNovNovNovNov). Al igual que con las vaquillonas, los novillos también copiaron el comportamiento entre períodos, inclusive con mayor amplitud. De esta manera se demuestra que no toda la disminución del PMF PMF PMF PMF se corresponde con la mayor participación de hembras en la faena, sino que hay otros factores interviniendo.

Gráfico 28. Evolución del peso medio de faena de vaquillonas (PMFVq) y de novillos

(PMFNov) relativo y participación de hembras en la faena (% hembras en la faena). %

hembras en la faena mayor a 45% es indicio de un período de liquidación; % hembras

en la faena menor a 41% indica un período de retención.

30%

35%

40%

45%

50%

55%

0,55

0,65

0,75

0,85

0,95

1,05

1,15

1956 1961 1966 1971 1976 1981 1986 1991 1996 2001 2006 2011

%kg res c/ hueso PMF Vq PMF Nov % hembras en la faena (eje der.)

PERDÍODO DE RETENCIÓN

PERÍODO DE LIQUIDACIÓN

43

4. Conclusiones e implicancias

A partir de la compilación y análisis de la información procedente de diferentes fuentes de datos, el presente informe describe la situación de la producción de carne bovina nacional y los principales factores determinantes.

Los análisis presentados muestran un estancamiento en el stock bovino a partir del año 1978. Hasta ese momento el stock bovino crecía a una tasa superior a la de la población humana en el país. El stock bovino total per cápita sigue una tendencia decreciente en los últimos 30 años, por lo que la oferta de carne per cápita debe ser mantenida o incrementada a través de la mejora en los índices de productividad.

La producción neta de carne no crece de manera continua desde el año 1979. Al igual que el stock, existen oscilaciones a través de los años, pero la tendencia de crecimiento no es significativa por lo que se puede concluir que la producción está estancada desde la misma época que el stock. La producción neta de carne por cabeza de stock se ha mantenido constante desde la década de 1950.

Es importante destacar la diferencia entre producción neta y faena anual (o producción industrial), ya que este último indicador no considera las diferencias de stock y por lo tanto sobre o subestima la verdadera producción de carne.

Debido al estancamiento en el stock, el aumento de producción de carne puede darse a través de la mejora en la cantidad de terneros producidos por vaca, en la cantidad de carne producida por animal faenado y/o a la reducción en la mortalidad. La cantidad de terneros producidos por vaca, relación T/VcT/VcT/VcT/Vc, ha permaneciendo oscilando en el mismo rango desde el año 1950. La estimación de la relación T/VcT/VcT/VcT/Vc tiene diversas complicaciones originadas en la ausencia de series de datos totalmente confiables. Los valores estimados en este informe oscilan entre ligeramente por debajo 0,6 y por encima de 0,7. El desplazamiento de la actividad hacia zonas menos productivas en los niveles país y regional no explican dicho estancamiento. El desplazamiento en el nivel predial no pudo ser evaluado por no contar con la información necesaria.

Otro indicador de eficiencia productiva en el nivel macro, y muy relacionada a la relación T/VcT/VcT/VcT/Vc, es la tasa de extracción. Ésta se ha mantenido estable en los últimos 20 años con un valor promedio de 24,6%. A partir de la tasa de extracción por categorías, se estimó una reducción significativa en el tiempo medio de engorde de novillitos y novillos, especialmente en la última década. Esto demuestra que si bien los sistemas de cría no han logrado aumentar la eficiencia en términos de la relación T/VcT/VcT/VcT/Vc, los sistemas de engorde mejoraron significativamente si se considera la reducción en la edad de terminación.

La cantidad de vaquillonas que son retenidas para reponer los vientres muertos o enviados a faena ha sido fluctuante de año en año y sin una tendencia definida. La tasa de reposición media nacional, de 15%, indica una vida útil reproductiva promedio de las vacas de 7 años. Esto implica que en promedio las vacas están en el

44

rodeo hasta las 9 o 10 años de edad, si se asume que ingresan como vientres productivos a los 2 o 3 años de edad. La reducción en la reposición desde el año 2005 generó potencialmente un envejecimiento del rodeo de vientres, tendencia que se revierte a partir del año 2010.

El peso medio de faena presenta una lenta pero significativa tendencia de aumento desde el año 1982. El aumento total durante ese período representa 15 kg más por cabeza faenada. En los períodos de liquidación el PMFPMFPMFPMF baja debido a una mayor participación de hembras en la faena y al menor PMFPMFPMFPMF en los novillos.

No existen datos sobre el porcentaje de mortalidad en el nivel macro, y las estimaciones realizadas por modelos indican una baja calidad en los datos de stock. Asumiendo que la mortalidad ha tenido los valores estimados del 2008 en adelante, similares a los informados en el nivel predial, se concluye que se ha subestimado sensiblemente la cantidad de terneros en los conteos de stock. Esto coincide con la menor relación T/VcT/VcT/VcT/Vc estimada a partir de los stocks informados de terneros y vacas, en comparación a la estimada a partir de la cantidad de animales faenados.

Para la evaluación de los ciclos de liquidación o retención, el porcentaje de hembras en la faena resultó ser un indicador útil pero con fuertes limitaciones, ya que no siempre un mismo valor indicó la misma posición en el ciclo. Su utilidad reside en la posibilidad de realizar un seguimiento mensual de la posición del ciclo. La diferencia de % Rep% Rep% Rep% Rep y % Rep% Rep% Rep% Repeqeqeqeq es finalmente el que indica a qué tipo de ciclo correspondió el año, pero para ello es necesario esperar a tener la información de stock del año siguiente.

En este trabajo no se evaluaron las razones que definen la dinámica de las variables estudiadas. La situación de estancamiento se ve principalmente relacionada a los indicadores propios de la actividad de cría. Ésta es una actividad de plazos largos y de gran complejidad, enfatizando la necesidad de un abordaje sistémico de la cuestión. El abordaje de estas cuestiones quedará para próximos informes.

Finalmente se debe destacar la necesidad de contar con sistemas de información de stock y producción confiables y diseñados contemplando la necesidad de los análisis. La toma de decisiones en general y la confección de políticas en particular requieren diagnósticos correctos y evaluaciones ex ante de los impactos de dichas decisiones. Sin información adecuada, es más difícil lograr consensos sobre los diagnósticos y menos aún sobre la evaluación de las decisiones. Este trabajo pretende paliar parcialmente esa debilidad.

45

5. Bibliografía

Carrillo, J. (1988). Manejo de un rodeo de cría. Hemisferio Sur S.A.

INDEC. (1974). Empadronamiento Nacional Agropecuario y Censo Ganadero. Buenos Aires: Ministerio de Economía. Secretaría de Estado de Agricultura y Ganadería.

INDEC. (2012). Censo Nacional Agropecuario (CNA) 1988 y 2002. Recuperado el 1 de Septiembre de 2012, de http://www.indec.gov.ar/principal.asp?id_tema=494

INDEC. (2012). Encuesta Nacional Agropecuaria (ENA) 1993-2000. Recuperado el 12 de Julio de 2012, de http://www.indec.gov.ar

MAGyP. (2010). Ganados y Carnes. Anuario 2010 . Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca de la Nación. Secretaría de Agricultura, Ganadería y Pesca. Subsecretaría de Ganadería.

SENASA. (2012). Datos de la campaña de vacunación antiaftosa 2003-2011. Recuperado el 1 de Septiembre de 2012, de http://www.senasa.gov.ar/contenido.php?to=n&in=673&io=7320

SENASA. (2012). Existencias bovinas 2008-2012. Recuperado el Septiembre de 2012, de http://www.senasa.gov.ar/indicadores.php?d=1_indicadores_ganaderia_bovina&in=1

SIIA. (2012). Existencias pecuarias. Ganado Bovino. Total País. Recuperado el 1 de Septiembre de 2012, de http://www.siia.gov.ar/index.php/series-por-tema/ganaderia

46

6. Lista de acrónimos y abreviaturas

AACREA Asociación Argentina de Consorcios Regionales de Experimentación Agrícola

AF Años a faena

Cab Cabezas

CNA Censo Nacional Agropecuaria

CUT Cría último ternero

EAP Explotación Agropecuaria

ENA Encuesta Nacional Agropecuaria

INDEC Instituto Nacional De Estadísticas y Censos

INTA Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria

JNC Junta Nacional de Carne

MAGyP Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca de la República Argentina

Mort Mortandad

Mort Ct Mortandad por categorías

Mill. Millones

NEA Noreste Argentino

NOA Noroeste Argentino

ONCCA Oficina Nacional de Control Comercial Agropecuario

PMF Peso Medio de Faena

PN Producción Neta

% Rep Porcentaje de reposición

% Rep* Porcentaje de reposición estimado

% Repeq Porcentaje de reposición de equilibrio

RP Región Pampeana

SAGPYA Secretaría de Agricultura, Ganadería, Pesca y Alimentos de la Nación

SENASA Servicio Nacional de Sanidad y Calidad Agroalimentaria

47

SGS Servicio de gestión sanitaria

SIIA Sistema Integrado de Información Agropecuaria

St Stock

T Terneros y terneras

T* Terneros y terneras estimados

T/Vc Relación Ternero Vaca

T/Vc* Relación Ternero Vaca Estimado

TE Tasa de extracción

Tn Toneladas

Tra Ternera

Tro Ternero

Vc Vacas

Vc* Vacas estimadas

Vq Vaquillona

VUrepr Vida útil reproductiva

48

7. Anexos

7.1 Producción neta

7.1.1 Regresión lineal segmentada con punto de quiebre

Model is: Piecewise linear regression with breakpoint. Dependent variable: año Loss: Least squares. Final loss: 3622,5183539 R=,88785 Variance explained: 78,828%

n=62 Const B0 PN Const B0 PN Breakpoint

Estimate 1.940,7 0,00 1.986,2 0,00 1.981,7

7.1.2 Regresión lineal hasta 1982

Univariate Tests of Significance for PN. Sigma-restricted parameterization. Effective hypothesis decomposition

SS Degr. Of Freedom MS F p

Intercept 1,5E+12 1,00 1,5E+12 10,45 0,00

Año 1,6E+12 1,00 1,6E+12 11,39 0,00

Error 3,7E+12 26,00 1,4E+11

Parameter Estimates. Sigma-restricted parameterization

Effect PN Param.

PN

Std. Err.

PN

t

PN

p

-95% Cnf.Lmt

95% Cnf.Lmt

PN

Beta

PN St. Err. Beta

-95% Cnf.Lmt

95% Cnf.Lmt

Intercept -6E+07 2E+07 -3,23 0,00 -9,1E+07 -2E+07

Año 3E+04 9E+03 3,38 0,00 1,2E+04 4,8E+04 0,55 0,16 0,22 0,89

Test of SS Whole Model vs. SS Residual

Dependnt Variable

R Multiple R2

Adjusted R2

SS Model

df Model

MS Model

SS Residual

df Residual

MS Residual

F p

PN 0,55 0,30 0,28 1,6E+12 1,00 1,6E+12 3,7E+12 26,0 1,4E+11 11,4 0,0

49

7.1.3 Regresión lineal desde 1982

Univariate Tests of Significance for PN. Sigma-restricted parameterization. Effective hypothesis decomposition


Intercept 6,0E+10 1,00 6,0E+10 0,44 0,51

Año 9,6E+10 1,00 9,6E+10 0,70 0,41

Error 3,8E+12 28,00 1,4E+11


Effect PN Param.

PN Std. Err.

PN t

PN p

-95% Cnf.Lmt

95% Cnf.Lmt

PN Beta

PN St. Err. Beta

-95% Cnf.Lmt

95% Cnf.Lmt

Intercept -1,0E+07 2E+07 -0,66 0,51 -4,2E+07 2E+07

Año 6,5E+03 8E+03 0,84 0,41 -9,4E+03 2,2E+04 0,16 0,19 -0,23 0,54


Dependnt Variable

R Multiple R2

Adjusted R2

SS Model

df Model

MS Model

SS Residual

df Residual

MS Residual

F p

PN 0,16 0,02 -0,01 9,6E+10 1,00 9,6E+10 3,8E+12 28,0 1,4E+11 0,7 0,4

7.2 PN por cabeza


Model is: Piecewise linear regression with breakpoint. Dependent variable: Año Loss: Least squares. Final loss: 1875,3653587 R=,86771 Variance explained: 75,292%

n=62 Const B0 kg/cab Const B0 Stock Breakpoint

Estimate 1975,42 0,05 2.008,1 -0,14 1.989


Univariate Tests of Significance for Kg/cab. Sigma-restricted parameterization. Effective hypothesis decomposition

50


Intercept 0,002 1,00 0,00 0,00003 1,00

Año 0,619 1,00 0,62 0,00859 0,93

Error 1440,54 20,00 72,03


Effect kg/cab Param.

kg/cab Std. Err.

kg/cab t

kg/cab

p

-95% Cnf.Lmt

95% Cnf.Lmt

kg/cab Beta

kg/cab St. Err. Beta

-95% Cnf.Lmt

95% Cnf.Lmt

Intercept -2,84 563,99 -0,01 1,00 -1179,31 1173,62

Año 0,03 0,29 0,09 0,93 -0,57 0,62 0,02 0,22 -0,45 0,49


Dependnt Variable

R Multiple R2

Adjusted R2

SS Model

df Model MS Model

SS Residual

df Residual

MS Residual

F p

kg/cab 0,02 0,0004 -0,05 0,62 1,00 0,62 1440,54 20,00 72,03 0,01 0,93


Univariate Tests of Significance for Kg/cab. Sigma-restricted parameterization. Effective hypothesis decomposition


Intercept 26,50 1,00 26,50 0,59 0,45

Año 18,98 1,00 18,98 0,42 0,52

Error 904,82 20,00 45,24


Effect kg/cab Param.

kg/cab Std. Err.

kg/cab t

kg/cab p

-95% Cnf.Lmt

95% Cnf.Lmt

kg/cab Beta

kg/cab St. Err. Beta

-95% Cnf.Lmt

95% Cnf.Lmt

Intercept 346,10 452,18 0,77 0,45 -597,14 1289,33

51

Año -0,15 0,23 -0,65 0,52 -0,62 0,33 -0,14 0,22 -0,60 0,32


Dependnt Variable

R Multiple R2

Adjusted R2

SS Model

Df Model

MS Model

SS Residual

df Residual

MS Residual

F p

kg/cab 0,14 0,02 -0,03 18,98 1,00 18,98 904,82 20,00 45,24 0,42 0,52

7.3 Stock


Model is: Piecewise linear regression with breakpoint. Dependent variable: Año Loss: Least squares. Final loss: 4869,8434398 R=,93115 Variance explained: 86,704%

n=62 Const B0 Stock Const B0 Stock Breakpoint

Estimate 1861,05 0,00 1992,67 0,00 1978,48

7.3.2 Regresión lineal desde 1988 a 1978

Univariate Tests of Significance for Stock. Sigma-restricted parameterization. Effective hypothesis decomposition

SS

Degr. Of Freedom

MS F p

Intercept 1,6E+15 1,0E+00 1,6E+15 1,3E+02 1,4E-11

Año 1,8E+15 1,0E+00 1,8E+15 1,5E+02 4,0E-12

Error 3,0E+14 2,5E+01 1,2E+13


Effect Stock Param.

Stock Std. Err.

Stock t Stock p -95% Cnf.Lmt

95% Cnf.Lmt

Stock Beta

Stock St. Err. Beta

-95% Cnf.Lmt

95% Cnf.Lmt

Intercept -7,4E+08 6,4E+07 -11,6 0,0 -8,7E+08 -6,1E+08

Año 402074,4 32612,7 12,3 0,0 334907,4 469241,5 0,9 0,1 0,8 1,1


52

Dependnt Variable

R Multiple R2

Adjusted R2

SS Model df Model

MS Model

SS Residual

df Residual

MS Residual

F p

Stock 0,9 0,9 0,9 1,8E+15 1,0 1,8E+15 3,0E+14 25,0 1,2E+13 152,0 0,0

7.3.3 Regresión lineal desde 1978 a 2012

Univariate Tests of Significance for Stock .Sigma-restricted parameterization. Effective hypothesis decomposition

SS

Degr. Of Freedom MS F p

Intercept 1,3E+12 1,00 1,3E+12 0,10 0,76

Año 1,5E+11 1,00 1,5E+11 0,01 0,91

Error 4,1E+14 32,00 1,3E+13


Effect Stock Param.

Stock Std. Err.

Stock t Stock p

-95% Cnf.Lmt

95% Cnf.Lmt

Stock Beta

Stock St. Err. Beta

-95% Cnf.Lmt

95% Cnf.Lmt

Intercept 3,9E+07 1,3E+08 0,31 0,76 -2,2E+08 2,9E+08

Año 6,8E+03 6,3E+04 0,11 0,91 -1,2E+05 1,3E+05 0,02 0,18 -0,34 0,38


Dependnt Variable

R Multiple R2

Adjusted R2

SS Model

df Model

MS Model

SS Residual

df Residual

MS Residual

F p

Stock 0,02 0,00 -0,03 1,5E+11 1,00 1,5E+11 4,1E+14 32,00 1,3E+13 0,01 0,91

7.4 %Rep

Univariate Tests of Significance for %Rep*%Rep*%Rep*%Rep*. Sigma-restricted parameterization. Effective hypothesis decomposition


Intercept

0,009 1,00 0,009 7,48 0,01

53

Año 0,008 1,00 0,008 6,08 0,02

Error 0,067 53,00 0,001


Effect %Rep* Param.

%Rep* Std. Err.

%Rep* t

%Rep* p

-95% Cnf.Lmt

95% Cnf.Lmt

%Rep* Beta

%Rep* St. Err. Beta

-95% Cnf.Lmt

95% Cnf.Lmt

Intercept 1,57 0,58 2,73 0,01 0,42 2,73

Año -0,0007 0,0003 -2,47 0,02 -0,0013 -0,0001 -0,32 0,13 -0,58 -0,06


Dependnt Variable

R Multiple R2

Adjusted R2

SS Model df Model MS Model SS Residual

df Residual

MS Residual

F p

%Rep* 0,32 0,10 0,09 0,01 1,00 0,01 0,07 53,00 0,00 6,08 0,02

7.5 TE


Model is: Piecewise linear regression with breakpoint. Dependent variable: Var1 Loss: Least squares. Final loss: 1772,7658117 R=,87546 Variance explained: 76,643%

n=62 Const B0 TE Const B0 TE Breakpoint

Estimate 1.962,54 65,43 2.015,3 -60,36 1.989


Univariate Tests of Significance for TE. Sigma-restricted parameterization. Effective hypothesis decomposition


Intercept 0,002 1,00 0,002 2,15 0,16

Año 0,003 1,00 0,003 2,48 0,13

Error 0,022 20,00 0,001

54


Effect TE Param.

TE Std. Err.

TE t

TE p

-95% Cnf.Lmt

95% Cnf.Lmt

TE Beta

TE St. Err. Beta

-95% Cnf.Lmt

95% Cnf.Lmt

Intercept -3,2 2,183 -1,47 0,16 -7,76 1,35

Año 0,002 0,001 1,58 0,13 -0,0005 0,004 0,33 0,21 -0,11 0,77


Dependnt Variable

R Multiple R2

Adjusted R2

SS Model

Df Model

MS Model

SS Residual

df Residual

MS Residual

F p

TE 0,33 0,11 0,07 0,003 1,00 0,003 0,002 20,0 0,001 2,5 0,1


Univariate Tests of Significance for TE. Sigma-restricted parameterization. Effective hypothesis decomposition


Intercept 0,0002 1,00 0,0002 0,83 0,37

Año 0,0001 1,00 0,0001 0,48 0,50

Error 0,0056 20,00 0,0003


Effect TE Param.

TE Std. Err.

TE t

TE p

-95% Cnf.Lmt

95% Cnf.Lmt

TE Beta

TE St. Err. Beta

-95% Cnf.Lmt

95% Cnf.Lmt

Intercept 1,02 1,12 0,91 0,37 1,32 3,36

Año -0,0004 0,0006 -0,69 0,50 -1,6E-03 7,8E-04 -0,15 0,22 -0,61 0,31


Dependnt Variable

R Multiple R2

Adjusted R2

SS Model

df Model

MS Model

SS Residual

df Residual

MS Residual

F p

TE 0,15 0,02 -0,03

1,3E-04

1,00 1,3E-04 0,055 20,0 2,8E-04 0,5 0,5

55

7.6 PMF


Model is: Piecewise linear regression with breakpoint. Dependent variable: Var1 Loss: Least squares. Final loss: 2802,5002828 R=,91884 Variance explained: 84,426%

n=62 Const B0 PMF Const B0 PMF Breakpoint

Estimate 2.072,75 -0,49 1.819,0 0,83 1.982


Univariate Tests of Significance for PMF. Sigma-restricted parameterization. Effective hypothesis decomposition


Intercept 1886,80 1,00 1886,80 23,79 0,00

Año 1461,83 1,00 1461,83 18,43 0,00

Error 2220,73 28,00 79,31


Effect PMF Param.

PMF Std. Err.

PMF t

PMF p

-95% Cnf.Lmt

95% Cnf.Lmt

PMF Beta

PMF St. Err. Beta

-95% Cnf.Lmt

95% Cnf.Lmt

Intercept 1801,82 369,42 4,88 0,00 1045,10 2558,54

Año -0,81 0,19 -4,29 0,00 -1,19 -0,42 -0,63 0,15 -0,93 -0,33


Dependnt Variable

R Multiple R2

Adjusted R2

SS Model

df Model

MS Model

SS Residual

df Residual

MS Residual

F p

PMF 0,63 0,40 0,38 1461,83 1,00 1461,83 2220,73 28,00 79,31 18,43 0,00


56

Univariate Tests of Significance for PMF. Sigma-restricted parameterization. Effective hypothesis decomposition


Intercept 198,33 1,00 198,33 7,18 0,01

Año 357,66 1,00 357,66 12,95 0,00

Error 745,77 27,00 27,62


Effect PMF Param.

PMF Std. Err.

PMF t PMF p -95% Cnf.Lmt

95% Cnf.Lmt

PMF Beta

PMF St. Err. Beta

-95% Cnf.Lmt

95% Cnf.Lmt

Intercept -624,21 232,95 -2,68 0,01 -1102,17 -146,24

Año 0,42 0,12 3,60 0,00 0,18 0,66 0,57 0,16 0,24 0,89


Dependnt Variable

R Multiple R2

Adjusted R2

SS Model

df Model MS Model

SS Residual

df Residual

MS Residual

F p

PMF 0,57 0,32 0,30 357,66 1,00 357,66 745,77 27,00 27,62 12,95 0,00

Documents

Carne Bovina de Argentina