Estimación de la eficiencia productiva de fincas seleccionadas de la Cooperativa de productores de Leche Dos Pinos de R.L.

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1 Estimación de la eficiencia productiva de fincas seleccionadas de la Cooperativa de productores de Leche Dos Pinos de R.L. Chacon Cascante, Adriana Posada, Karla RESUMEN Para la selección de la muestra, se tomaron en cuenta las fincas que cuentan con datos de costos e ingresos completos y actualizados para el periodo La información analizada en este estudio proviene de los estados de resultados consolidados de 59 fincas recopilados por la Cooperativa a través de su sistema de información (periodo enerodiciembre 2012). Del análisis de los datos se observa que alimentación representa más de la mitad de los gastos de producción; seguido por mano de obra, rubro que representa la cuarta parte de los costos operativos totales. La participación del resto de categorías (reproducción y salud, mantenimiento y equipo, transportes, servicios y otros gastos) oscila entre un 3% y un 7%. La eficiencia productiva de la Cooperativa de Leche Dos Pinos es analizada partiendo de los registros en los estados financieros (pérdidas y ganancias) para 59 fincas. La metodología aplicada parte de la función de producción de Cobb Douglas 1. La medida de eficiencia para las fincas y los insumos que se compararan para determinar el comportamiento de las fincas con el uso de insumos altamente emisores. La metodología permitirá obtener estimaciones de productividad a nivel de finca individual y compararlo con el uso de insumos seleccionados que según criterio de experto se relacionan directamente con altos niveles de emisión de gases. 1 Para efectos de facilidad en la estimación la ecuación se convierte a su forma lineal. 1

2 METODOLOGIA La estimación de la eficiencia productiva se analizará con base en la estimación de funciones de producción. A continuación se caracteriza la muestra utilizada para la realización de los cálculos y el detalle metodológico de la estimación. I. DATOS 1. Selección de la muestra Para la elección de la muestra, se tomaron como criterios de selección únicamente a las fincas que cuentan con datos de costos e ingresos completos y actualizados para el periodo La información analizada en este estudio proviene de los estados de resultados consolidados de 59 fincas recopilados y seleccionados por la Cooperativa a través de su sistema de información (periodo enero-diciembre 2012). Cabe mencionar que entre más observaciones o fincas existan en la base de datos, los resultados van a ser más robustos. La muestra con que contamos (59 observaciones) es suficiente para garantizar que las estimaciones van a ser confiables; no obstante, la muestra no es representativa de todos los asociados de la cooperativa. Las implicaciones para el análisis se discuten en la sección de estimación de la eficiencia productiva de las fincas. 2. Edición de la información La información de los estados de resultados de las 59 fincas fue utilizada para construir una base de datos que ha sido manejada en el programa estadístico Stata, donde cada rubro representa una variable para un total de 118 (la mayor parte son de tipo cuantitativo). La base de datos contiene información sobre los ingresos y gastos operativos totales, márgenes operativos y márgenes/beneficios netos; también incluye la cantidad de hectáreas por finca y la distribución de las diferentes actividades que se realizan (área de lechería, área de repastos, área de bosques, entre otras); además hay datos de cantidad de leche producida y algunas comparaciones entre variables como ingresos entre mano de obra o márgenes entre gastos totales. Las variables han sido colocadas de acuerdo al orden asignado en los estados de resultados y para la facilidad en el tratamiento de los datos, los rubros fueron renombrados (véase Anexo a). En cuanto a la identificación de las fincas se tomó el código de entrega y se eliminaron los nombres de los propietarios para mantener la confidencialidad. 2

3 Se destaca que con la información analizada para la estimación de la eficiencia productiva en las 59 fincas, se efectuará paralelamente un análisis de emisiones de GEI, con el propósito de establecer una lista de variables que incluirán datos de ambos análisis, para ser monitoreadas en una muestra seleccionada de las fincas. Análisis descriptivo y multivariado de los datos El Cuadro 1 presenta las estadísticas descriptivas de los rubros principales de las categorías de los gastos operativos en 59 fincas. En el Anexo b se describen el resto de las variables de la base de datos. Cuadro 1. Estadísticas descriptivas de variables seleccionadas (millones de colones) Variable Mean Std. Dev. Min Max Ingresos Gastos operativos Alimentación Mano de obra Reproducción y Salud Mantenimiento Transporte Servicios Otros Gastos no Operativos Egresos financieros Depreciación La Figura 1 presenta la participación de las categorías de gastos principales en los costos operativos totales de las fincas analizadas. Puede verse que alimentación representa más de la mitad de los gastos de producción; seguido por mano de obra, rubro que representa la cuarta parte de los costos operativos totales. La participación del resto de categorías (reproducción y salud, mantenimiento y equipo, transportes, servicios y otros gastos) oscila entre un 3% y un 7%. 3

4 Figura 1. Participación de las categorías de gastos principales en los costos operativos totales Debido a que únicamente se cuenta con información de costos totales, fue necesario transformar varias series de datos ajustándolos por la inflación anual; en el caso de la mano de obra se utilizaron los índices de Salarios Mínimos Nominales Agropecuarios (BCCR 2013a) y para el transporte que forma parte los índices de precios del Transporte (BCCR 2013b) 2. Con el objetivo de establecer relaciones y diferenciar grupos entre las fincas analizadas, se realizó un análisis multivariado por medio de la metodología de conglomerados la cual permite implementar distintos procesos para agrupar objetos descriptos por un conjunto de valores de varias variables (Di Rienzo et al. 2009). Para determinar si es posible identificar diferentes tipologías de fincas en la muestra analizada, se realizaron diversas pruebas utilizando como criterios de clasificación las categorías de costos antes analizadas (ingresos, gastos, alimentación, mano de obra, reproducción y salud, mantenimiento, transportes, depreciación total y los márgenes 2 Similar arreglo efectúan Ariyaratne (1997) y Ariyaratne et ál. (2000) para el análisis de series de datos donde ajustan los valores totales de la mano de obra, capital y el nivel de insumos a los índices de precios actuales. 4

5 operativos y netos, cantidad de animales por finca, área total de la finca y producción de leche). A partir de este análisis se concluyó que todas las fincas responden a la misma tipología; si bien se identificaron dos grupos diferentes, estos no presentan diferencias estadísticas significativas que permitan diferenciar las fincas entre sí (Anexo c). Este resultado tiene implicaciones directas en términos de la representatividad de los resultados para el resto de las fincas de la Cooperativa; sin embargo, la estimación de la eficiencia productiva para esta muestra de fincas va a permitir validar una metodología de análisis de eficiencia aplicable a todas las fincas una vez que se obtengan los datos necesarios. II. Estimación de la eficiencia productiva La información disponible corresponde a un corte transversal de 59 fincas para el periodo Estos datos limitan el tipo de estimación de eficiencia que es posible obtener; de ahí que preliminarmente se estimará una función de producción básica que permitirá relacionar la eficiencia productiva de cada finca con diferentes rubros de insumos. Entre ellos se dará especial atención a las variables que según criterios de experto hacen aportes significativos a las emisiones de gases en la producción lechera. La estimación de la productividad se realizará utilizando el modelo de producción de Cobb Douglas, el cual es ampliamente utilizado en análisis de productividad 3, cuando hay poca disponibilidad de datos en el tiempo. El modelo general se puede describir como: Y i = Ā L i α K i β I ki k (1) Donde i es cada una de las fincas y k es cada uno de los insumos (excepto mano de obra y capital); Ā es una constante que se puede interpretar como el nivel de eficiencia promedio para la muestra de las fincas (parámetro a estimar); α (parámetro a estimar) corresponde a la medida de productividad de la mano de obra (L i ); β (parámetro a estimar) corresponde a la medida de productividad del capital (K i ) y k (vectores de parámetros a estimar) corresponde a la medida de productividad de cada uno de los insumos k (I ki ). 3 Ariyaratne et ál. Arnold (2004)(2000) realizan un análisis de eficiencia similar partiendo de la función de producción; también Arnold (2005), Petrin et ál. (2004) y Yasar et ál. (2008) estiman la eficiencia productiva para varias empresas modelando la función de producción en el programa Stata. 5

6 Para efectos de estimación la ecuación (1) se convierte a su forma lineal y se le agrega un término de error de estimación estadística (e i ); de manera que el modelo a estimar se puede representar como: Y i = Ā + αl i + βk i + k I ki +e i (2) Con el objetivo de obtener métricas que permitan hacer inferencias acerca de la productividad de las fincas y sus niveles de emisiones, el componente I ki de la ecuación se va a dividir en diferentes rubros de insumos que según criterio de experto se relacionan directamente con altos niveles de emisiones (por ejemplo: transportes, maquinaria y equipo). De ahí que k representa un vector de parámetros a estimar; la cantidad de insumos individuales a incluir en la estimación (k) va a depender de las recomendaciones del experto en análisis de ciclo de vida Una vez estimados los parámetros de la ecuación (2), se procede a la estimación de los niveles de eficiencia productiva por finca. Para ello se resolverá la siguiente ecuación para cada una de las fincas i:  i = Yi (α est L i + β est K i + kest I ki ) Donde  i representa la eficiencia estimada de cada finca; y α est, β est y kest son los parámetros de productividad de la mano de obra, capital y los insumos estimados en (2). Los  i serán comparados posteriormente con los niveles de insumos seleccionados (con base en sus niveles de emisiones) en cada finca. Referencias Ariyaratne, CB An analysis of efficiency of midwestern agricultural cooperatives. Department of Agricultural Economics, Kansas State University. Ariyaratne, CB; Featherstone, AM; Langemeier, MR; Barton, DG Measuring X- efficiency and scale efficiency for a sample of agricultural cooperatives. Agricultural and Resource Economics Review 29(2): Arnold, JM Productivity estimation at the plant level: A practical guide. Unpublished manuscript 27. BCCR (Banco Central, CR) 2013a. Índice de Salario Mínimo Nominal. Sector agropecuario. Consultado 12 marzo Disponible en atcuadro.aspx?idioma=1&codcuadro=% b. Índice de Precios al consumidor por grupos, sector transporte. Consultado 12 marzo Disponible en 6

7 atcuadro.aspx?idioma=1&codcuadro=%20316 Di Rienzo, JA; Casanoves, F; Balzarini, MG; Gonzalez, L; Tablada, M; Robledo, CW InfoStat versión Grupo InfoStat, FCA. Universidad de Córdova, Argentina. Yasar, M; Raciborski, R; Poi, B Production function estimation in Stata using the Olley and Pakes method. Stata Journal 8(2):221. Petrin, A; Poi, BP; Levinsohn, J Production function estimation in Stata using inputs to control for unobservables. Stata Journal 4: Anexo a. Variables que conforman la base de datos Rubro/Variable Número de entrega (finca) Año de socio Ingresos totales Venta de leche Venta de animales Ajustes especiales y excedentes ingresos Gastos operativos totales 1 Alimentación total Vacas en producción Vacas secas Reemplazos Repastos Cultivos Mano de obra total Administrativos Lechería Reemplazos Campo Cultivos Servicios profesionales Mantenimiento Cargas sociales Reproducción y salud total Servicios profesionales Medicamentos Semen e insumos Sanitizantes Mantenimiento total Vehículos Equipos Instalaciones código n_entrega a_socios ing_totals ing_vtalech ing_vtaanim ing_ajusexcd ing_otros gastos_totals alim_total alim_vacsprod alim_vacsecas alim_reemp alim_repasts alim_cultivs alim_otros mo_total mo_admitivs mo_lecheria mo_reemp mo_campo mo_cultivs mo_servprof mo_mmto mo_cargsocials mo_otros repsal_total repsal_servprof repsal_medic repsal_semins repsal_sanitz repsal_otros mmto_total mmto_vehc mmto_equip mmto_instals 7

8 Rubro/Variable código Maquinaria mmto_maq Caminos mmto_camins mmto_otros Transportes total trans_total Leche trans_lech trans_otros Servicios totales serv_total Otros otros Gastos no operativos gast_noperat Egresos financieros egfinan_total Intereses egfinan_inte egfinan_otros Depreciación de activos totales dep_total Edificios dep_edif Maquinarias dep_maq activos dep_otros Margen operativo margn_operat Margen operativo porcentual margn_pcnt Margen neto margn_neto Margen neto porcentual margneto_pcnt Animales adultos anim_adult Animales en producción anim_prod Animales de reemplazo anim_reemp Mano de obra número de empleados mo_nempld Número de empleados STD mo_empledstd Área total de la finca atot_finc Área de lechería de la Finca alecher_finca Área para vacas en producción avacs_prod Área para vacas secas avac_secas Área para reemplazos areemp Área para cultivos de alimentación de vacas acultvs_alimvcas Área en bosques a_bosques Área en otros usos aotros_usos Producción de leche prod_lech 1 Suma de los gastos totales en alimentación, mano de obra, reproducción y salud, mantenimiento, transportes, servicios totales y otros. 8

9 Anexo b. Estadísticas descriptivas de las variables principales periodo Variable Mean Desviación Estándar Min Max Años socios Ingresos totales Venta de leche Venta de animales Ajustes especiales y excedentes Otros ingresos Gastos operativos totales Alimentación total Vacas en producción Vacas secas Reemplazos Repastos Cultivos Alimentación otros Mano de obra total Administrativos Lechería Reemplazos Campo Cultivos Servicios profesionales Mantenimiento Cargas sociales Mano de obra otros Reproducción y Salud total Servicios profesionales Medicinas Semen e insumos sanitización Reproducción y salud otros Mantenimiento total Vehículos Equipo Instalaciones Maquinaria Caminos Mantenimiento otros

10 Variable Mean Desviación Estándar Min Max Transporte total Lechería Otros Servicios total Otros Gastos no operativos totales Egresos financieros totales Intereses Otros Depreciación total Edificios Maquinaria Otros Margen operativo Margen operativo porcentual Margen neto Margen neto porcentual Animales adultos Animales en producción Animales en reemplazo Cantidad de empleados Área total de la finca Área de lechería (a) 380 Área vacas en producción Área vacas secas área reemplazos Área cultivos Área de bosque Área otros usos Producción de leche (a) De acuerdo a los datos, hay un solo productor que no tiene áreas de lechería establecidas en su finca. Se va a verificar con los administradores de la base de datos, si esta observación corresponde a un dato real o es un error en el reporte. 10

11 Anexo c. Análisis de Conglomerados comparación entre los rubros totales Promedio (Average linkage) Distancia: (Euclidea) Distancia 11