Caracterización de sistemas productivos lecheros en la X Región de Chile mediante análisis multivariable (página 2)

MATERIALES Y MÉTODOS

La información empleada en este estudio se originó en una encuesta realizada en 1997 como parte del proyecto "Competitividad de la producción lechera nacional", el que fue financiado por el Ministerio de Agricultura (MINAGRI), la Asociación de Empresas Lácteas (ASILAC), y la Cooperativa Agrícola y Lechera de La Unión Ltda. (COLUN).

Doscientas noventa explotaciones lecheras fueron encuestadas en la X región de Chile, entre los paralelos 39°05’ y 41°30’ Latitud Sur. Todas las explotaciones encuestadas eran proveedoras de alguna de las plantas asociadas a ASILAC o de COLUN. Usando información de producción láctea y ubicación geográfica de cada explotación, proporcionada por las empresas receptoras, la distribución de las encuestas se estratificó de acuerdo a producción anual, estacionalidad de la producción (definida más abajo) y ubicación geográfica. Para la estratificación se definieron cuatro niveles de producción anual (menos de 100.000 L, 100.000 a 500.000 L, 500.000 a 1.000.000 L, y más de 1.000.000 L), tres niveles de estacionalidad (baja estacionalidad: menos de 1,5; estacionalidad media: 1,5 a 3,5; y alta estacionalidad: mayor a 3,5); y dos niveles de zonas geográficas (X Región norte, correspondiente a la provincia de Valdivia, y X Región Sur, correspondiente a las provincias de Osorno y Llanquihue).

Geográficamente, la asignación de las encuestas fue proporcional al número de explotaciones en cada área. En este caso se consideraron sólo explotaciones proveedoras de ASILAC y COLUN, las que, en 1996, produjeron más del 85% de la leche a planta en la región (ODEPA, 1997). Dentro de un área específica, la asignación fue constante para cada uno de los 12 estratos generados por los distintos niveles de producción y estacionalidad (Smith, 1999). La razón de esto es que la distribución de productores según producción y estacionalidad es en Chile marcadamente asimétrica (Anrique, 1999). De hecho, en 1997, el 80% de los productores de la X Región tenía una producción individual inferior a los 30.000 L anuales, y su participación en la producción regional a planta era inferior al 15% (Cuadro 1). Así, una distribución proporcional de la encuesta hubiese estado sesgada hacia los productores pequeños, dejando sin representación a productores grandes, los cuales generan la mayor parte de la producción regional.

Cuadro 1. Distribución acumulada de las explotaciones lecheras de la X Región de Chile de acuerdo a producción anual y su participación en la producción regional en 1997. Table 1. Cumulative distribution of dairy farms in the Tenth Region of Chile in 1997 according to annual production and regional production sharing.

Fuente: Elaboración propia usando información proporcionada por ASILAC y COLUN.

La encuesta fue aplicada entre septiembre y octubre de 1997. Su aplicación fue realizada por personas egresadas o recién tituladas de la carrera de Agronomía de la Universidad Austral de Chile, las cuales fueron previamente instruidas sobre el objetivo de cada pregunta en la encuesta. La participación de los productores encuestados fue solicitada por la Facultad de Ciencias Agrarias de la mencionada universidad, y por la respectiva empresa de la cual aquellos eran proveedores.

Al menos una semana antes que el encuestador lo visitara, cada agricultor recibió una solicitud formal de colaboración y una copia de la encuesta, para permitirle reunir con suficiente antelación la información sobre la cual se le consultaría. La aplicación de la encuesta consistió en una entrevista entre el encuestador y el agricultor, en la cual el primero realizaba las preguntas y se aseguraba que el segundo entendiera cual era la información que se le estaba solicitando antes de escribir la respuesta. La encuesta tenía alrededor de 45 preguntas, algunas de las cuales profundizaban en aspectos específicos de manejo, y podían potencialmente generar hasta unos 700 datos por explotación1.

Las preguntas consultaban sobre la mayoría de los aspectos técnicos y productivos que determinan el funcionamiento de una explotación lechera, incluyendo: antecedentes generales de la explotación (disponibilidad de electricidad y agua, nivel de dedicación del propietario al rubro lechero, y experiencia del propietario en el rubro lechero); propiedad de la tierra y uso del suelo (superficie bajo cada tipo de tenencia y uso); inventario de construcciones (superficie construida, materiales, año de construcción, instalaciones, y condición actual); inventario de maquinarias y equipos (año de construcción, potencia, y condición actual); inventario de mano de obra (tiempo dedicado al rubro lechero por cada trabajador, años de educación, capacitación, parentesco con el propietario y asistencia técnica); inventario ganado lechero (edad aproximada de las vacas, evolución del tamaño del rebaño, razas, manejo reproductivo, mortalidad, y porcentajes de desecho y reposición); inventario de praderas, cultivos suplementarios y formas de conservación de forrajes (superficies, número de cortes para ensilaje y heno, edad y calidad de las praderas, y niveles de fertilización); nivel tecnológico (uso de cerco eléctrico, riego, manejo de registros y contabilidad de gestión, sistema de frío, y terapia de secado); y alimentación de las vacas (manejo del pastoreo y nivel de uso de concentrados).

El principal esfuerzo estuvo destinado a establecer los niveles y características cualitativas de factores fijos y variables empleados en cada explotación. Aspectos financieros fueron expresamente excluidos de la consulta. Las principales razones para esto fueron: i) evitar suspicacias de los productores hacia las empresas que financiaban el estudio, lo cual hubiera podido mermar su participación en la encuesta; ii) muchos productores no se sienten cómodos cuando información de ese tipo les es solicitada y entregan información sesgada, falsa, o simplemente no la proporcionan; y iii) como la misma encuesta lo reveló, la mayoría de la explotaciones que producen menos de 500.000 L anuales carecen de adecuados registros productivos, reproductivos o financieros y otros poseen sólo registros parciales, lo cual hace que mucha de la información de este tipo, cuando es colectada a través de una encuesta, no sea confiable.

Análisis de la información

El principal objetivo de este estudio es la determinación de grupos homogéneos de explotaciones, los cuales aquí son llamados "sistemas productivos". Pero, a diferencia de otros estudios, esto es abordado en un contexto multivariable, utilizando la mayor cantidad posible de información que involucra distintos aspectos de las explotaciones. Para utilizar la mayor parte de la información colectada en la encuesta y la proporcionada por la industria, un conjunto de variables de distinto tipos fue construida. Algunas de ellas fueron tomadas directamente desde la fuente mientras que otras necesitaron cierto grado de elaboración. A diferencia de Smith (1999), que utilizó datos de la misma encuesta, este estudio no está restringido a variables cuantitativas sino que incluye variables cualitativas en la determinación de los sistemas productivos. Las variables empleadas fueron:

Variables cuantitativas

Estacionalidad. Calculada dividiendo la producción de cuatro meses de primavera-verano (octubre, noviembre, diciembre y enero) por la producción de cuatro meses de otoño-invierno (mayo, junio, julio y agosto). Este es básicamente el criterio empleado por la empresa COLUN en la determinación de la estacionalidad de la producción de sus proveedores.

Grado de confinamiento. Definido como la cantidad de tiempo en el año durante el cual las vacas no pastorean y toda su alimentación se les ofrece en un lugar determinado (patio de alimentación, potrero de sacrificio, galpón u otro). Se elaboró un índice que varió desde 0 a 24, de acuerdo al número de meses en que los animales permanecían en confinamiento, y si éste era diurno y/o nocturno. Así, si las vacas permanecían confinadas día y noche durante dos meses, la explotación se calificaba con índice 4; si ocurría sólo durante la noche, el índice era 2.

Producción/vaca. Corresponde a la producción anual por vaca masa. Se calculó con los datos de producción destinada a planta y tamaño del hato lechero en 1996.

Praderas artificiales/praderas totales. Razón entre la superficie ocupada con praderas artificiales y la superficie total de praderas. Para este análisis se consideró como praderas artificiales a aquellas sembradas directamente o regeneradas, con un tiempo de producción igual o menor a cinco años, y que eran fertilizadas al menos una vez al año.

Carga animal. Número promedio de unidades animales (UA) por hectárea. Se calculó dividiendo el tamaño del hato lechero (vacas lecheras + toros + vaquillas y terneras de reemplazo) por la superficie destinada al rubro (praderas + cultivos forrajeros), previa transformación de cada categoría de animal a unidades animales (Moreira, 1997).

Índice de mecanización. Parámetro destinado a evaluar la eficiencia en el uso de la maquinaria de tracción mecánica. Se calculó como la razón entre la suma de maquinaria empleada en el rubro lechero de la explotación (Nº de tractores + ensiladoras + enfardadoras + carros mezcladores + etc., utilizados en algún momento durante el año, e independientemente si eran o no propiedad de la explotación) y la producción anual de leche. El número de tractores en cada explotación fue ponderado de acuerdo a la potencia de los mismos usando los rangos de potencia incluidos en la encuesta. Esta variable se introdujo para medir si existía proporcionalidad entre el grado de mecanización usado en el predio y la producción de leche.

Índice de construcciones. Calculado como la producción anual dividida por la superficie (m2) de construcciones usadas en el rubro lechería (sala de ordeña, patios de alimentación, establos, galpones, etc.). Esta variable se introdujo como indicador de la proporcionalidad entre el nivel de inversión en construcciones y el nivel de producción.

Producción/mano de obra. Calculada como la razón entre la producción anual y el número de trabajadores empleados anualmente en el rubro lechero por cada explotación. Los trabajadores temporales fueron agregados en una proporción equivalente al número de meses que trabajaron en la explotación.

Variables cualitativas

Época de concentración de partos. Clasificada en cuatro categorías: Todo el año, Primavera, Otoño, y Biestacional (primavera y otoño).

Dedicación del propietario al rubro lechero. Tres categorías: Exclusiva, Parcial + otras actividades agropecuarias, y Parcial + actividades no agropecuarias. Variable introducida para evaluar si el grado de dedicación del propietario determinaba en alguna forma el sistema de producción.

Nivel de estudios del propietario. Cinco categorías: Sin estudios, Básica (completa o incompleta), Media (completa o incompleta), Media-técnica (completa o incompleta), Universidad (completa o incompleta).

Nivel de estudios de los ordeñadores. Cinco categorías: Sin estudios, Básica (completa o incompleta), Media(completa o incompleta), Capacitación en el rubro, e Instituto técnico. Esta variable, al igual que la anterior es usada como indicador de la influencia que tiene la educación formal (número de años de escolaridad) en la productividad de los sistemas productivos. Además, las variables relativas a la dedicación del propietario y al nivel de estudios del propietario y mano de obra pueden considerarse como indicadores del nivel de capital humano empleado en la explotación.

Las siguientes variables cualitativas fueron introducidas como indicadores del nivel tecnológico empleado en las explotaciones.

Método de encaste de las vacas lecheras. Tres categorías: Toro sin registros, Toro con registros, e Inseminación artificial.

Sistema de frío para la leche. Cinco categorías: No enfría, Agua detenida (sumergiendo parte del contenedor o tarro con leche en un recipiente mayor que contiene agua fría), Agua circulante (haciendo circular agua fría en torno del contenedor o tarro con leche), Enfriador de placas (sin estanque de frío), y Estanque de frío.

Empleo de algún sistema de control lechero. Dos categorías: Sí, y No.

Nº de ordeños diarios en invierno. Cuatro categorías: No ordeña, 1, 2, y 3.

Uso de terapia de secado. Se entiende de esta forma el uso de antibiótico intramamario al término de la lactancia. Tres categorías: No emplea, Sólo en vacas que presentan mastitis recurrente durante la lactancia, y Todas las vacas.

El análisis estadístico consistió en la aplicación de tres técnicas de estadística multivariable exploratoria: Análisis de Componentes Principales (ACP), Análisis de Correspondencias Múltiples (ACM) y Análisis de Conglomerados (Johnson y Whichern, 1998; Hair et al, 1998). La idea básica detrás del ACP es una rotación del espacio generado por las variables originales (en este caso las variables cuantitativas previamente definidas). El propósito de esta rotación es maximizar la proyección de la variabilidad (o varianza) presente en las observaciones sobre un conjunto de ejes ortogonales generados durante el análisis. Al mismo tiempo la varianza alrededor de cada uno de estos ejes es minimizada. Estos nuevos ejes coordenados son llamados Componentes Principales y son empleados como una representación ortogonal del espacio original. La representación gráfica tradicional de este análisis es una gráfico bidimensional (llamado primer plano factorial) de los dos componentes principales que capturan la mayor proporción de la variabilidad presente en la muestra. Las variables originales aparecen aquí como vectores cuya proyección sobre cada eje ortogonal representa la influencia de la variable respectiva sobre el correspondiente componente principal. El coseno del ángulo entre dos de las variables originales (en realidad entre los vectores que las representan), medido en el nuevo espacio coordenado, es una medida directa de la correlación entre dichas variables. Así, si el ángulo es próximo a cero, la correlación es estrecha y positiva; si el ángulo es cercano a 180° , la correlación es también estrecha pero negativa; finalmente, si el ángulo es cercano a 90° , las variables están escasamente relacionadas. Adicionalmente cada individuo de la muestra puede ser representado como un punto en el nuevo espacio coordenado.

El ACM es otra técnica descriptiva y exploratoria que, aplicada sobre variables cualitativas, proporciona información análoga a la obtenida de la aplicación de un ACP a variables cuantitativas. La diferencia entre los dos métodos surge en la naturaleza no numérica de una variable cualitativa, la cual no permite generar en forma directa un espacio coordenado como ocurre en un ACP. La información numérica necesaria para esto es generada en un ACM a través de un proceso que implica el uso de tablas de frecuencia de entrada múltiple y Tablas de Burt (Johnson y Whichern, 1998; Hair et al, 1998). Son así las frecuencias de ocurrencia de cada uno de los distintos sucesos, formados por las múltiples combinaciones de niveles de cada variable cualitativa, las que proveen la información necesaria para formar un espacio matemático y poder medir similitudes (o disimilitudes) entre individuos. Finalmente, cada uno de estos, al igual que en un ACP, está aquí representado por su respectivo conjunto de coordenadas.

El Análisis de Conglomerados (cluster analysis en inglés) provee una efectiva herramienta para resolver el problema de como organizar información multivariable (cuando múltiples variables han sido medidas simultáneamente en cada explotación) para generar estructuras que tengan algún significado. Estas estructuras son lo que normalmente se denominan taxonomías o tipologías. La idea general es reducir una gran cantidad de información, difícil de comprender debido a su vastedad, a un número significativamente menor de información fácilmente comprensible. Esta información es la que, en lugar de describir a cada uno de los individuos originales, describe las taxas o tipos (o conglomerados) en los que cada individuo de la población puede ser clasificado. De lo anterior se desprende que un requisito a satisfacer por estos conglomerados es que deben ser construidos en forma tal de ser lo más homogéneos posible, y en un número significativamente inferior al número de individuos encuestados. De otra forma el objetivo inicial de reducir la complejidad inicial de la información no es satisfecho. Una vez que los grupos han sido generados es posible alejarse del análisis de individuos independientes, y concentrarse en el estudio de un número reducido de taxas o tipos (Everitt y Dunn, 1991). En el presente trabajo, los individuos son las explotaciones lecheras y las taxas o tipos son los sistemas productivos.

Existe una multiplicidad de métodos alternativos para la aplicación de un análisis de conglomerados, pero, en general, todos ellos precisan de la definición de medidas de distancia o disimilitud para comparar entre individuos y entre grupos de individuos. En general estas distancias son evaluadas utilizando algún tipo de coordenadas que proporcione a cada individuo una ubicación en un espacio matemático (Everitt y Dunn, 1991). En este trabajo dichas coordenadas son tomadas desde los espacios generados por el ACM y el ACP. Es esto lo que permite simultáneamente integrar variables cualitativas y cuantitativas en la generación de los sistemas productivos.

En este estudio, las variables cuantitativas fueron analizadas mediante ACP y las cualitativas mediante ACM. En ambos análisis se emplearon como variables ilustrativas (aquellas que no son utilizadas en la determinación de los nuevos sistemas coordenados y sólo aparecen para propósitos ilustrativos en la representación gráfica de los análisis) dos variables de tamaño: superficie de la explotación dedicada al rubro de producción lechera y producción anual 1996. El análisis de conglomerados se realizó empleando como medida de distancia la métrica euclidiana cuadrática y, como técnica de agrupación, el método K-means (Johnson y Whichern, 1998; Hair et al, 1998).

Este método genera conglomerados que minimizan la varianza intra-conglomerado y maximizan la varianza entre-conglomerados, característica altamente deseable en la generación de tipologías. El método, sin embargo, requiere una hipótesis previa acerca del número de taxas o tipos que pueden representar satisfactoriamente la población. En este trabajo este número se consideró igual a cuatro (cuatro sistemas productivos). Así, las cuatro explotaciones "sembradas", requeridas por el método para iniciar el análisis, se seleccionaron de acuerdo a la producción media por vaca. La hipótesis implícita detrás de esto es que las variables de tamaño (producción anual, superficie de la explotación, o tamaño total del rebaño) no determinan necesariamente el sistema de producción. Por ejemplo, conociendo sólo la producción anual de un predio no es posible inferir si esta fue lograda en un sistema intensivo, pequeño en superficie y que utiliza altas cantidades de concentrados y estabulación, o lo fue en un sistema extensivo, de mayor superficie y que utiliza sólo pastoreo. De igual forma, el conocimiento del tamaño del rebaño de una explotación no es suficiente para identificar su sistema de producción. Un mismo rebaño, grande o pequeño, puede ser usado para producir leche bajo estabulación, a pastoreo directo, o en un sistema mixto. Esto implica que una variable que representa el tamaño de la explotación no es suficiente, por si sola, para representar el sistema productivo elegido por el productor lechero.

El uso de un índice de productividad como producción media por vaca en la generación de los primeros individuos que serán asignados a los cuatro sistemas productivos obedece a la hipótesis, también cuestionable por cierto, de que esta variable está más relacionada al sistema productivo que las variables de tamaño. Sistemas productivos extensivos y con un bajo nivel tecnológico deberían estar representados por bajas producciones por vaca. En el otro extremo, altas producciones individuales son logradas sólo con el uso de un mayor nivel tecnológico y con un uso más intensivo de los factores de producción. Lo anterior justifica, al menos hipotéticamente, la existencia de dos sistemas productivos potenciales, uno que utiliza escasa tecnología y otro altamente tecnificado.

Finalmente, producciones por vaca intermedias pueden ser logradas con diferentes combinaciones de tecnologías y el uso de una más amplia gama de factores, por ello a estos niveles intermedios de producción podrían existir al menos dos sistemas productivos. Esto completa el número de cuatro sistemas productivos lecheros que se postulan en este estudio para la X Región. En cualquier caso, el resultado del análisis permitirá evaluar la consistencia de esta hipótesis.

Como ya fue mencionado, las variables utilizadas para construir los grupos fueron las coordenadas de las explotaciones sobre el sistema de ejes ortogonales generados por los análisis de ACP y ACM. En ambos casos se consideraron las coordenadas sobre un número de ejes correspondiente a una varianza acumulada de 80%.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Análisis de componentes principales (ACP)

Los resultados del ACP se presentan en el Cuadro 2 y Figura 1. El primero muestra las correlaciones entre las distintas variables y la segunda presenta el primer plano factorial del ACP, el cual captura un 51% de la variabilidad presente en la muestra (es decir, el porcentaje de la variabilidad total acumulado en los dos primeros componentes principales alcanza a 51%).

Cuadro 2. Análisis de componentes principales: matriz de correlaciones. Table 2. Principal component analysis: correlation matrix.

* Valor estadísticamente significativo al 5% de significancia.

Figura 1. Análisis de componentes principales: primer plano factorial (51% de la varianza). Figure 1. Principal component analysis: first factorial plane (51% of variance).

Para las explotaciones representadas en el cuadrante I, la Figura 1 muestra una alta correlación entre carga animal y el porcentaje de praderas artificiales con relación a la superficie total de praderas. Estas explotaciones han evolucionado hacia un uso intensivo de los recursos pratenses. Así, la mayor carga animal es soportada incrementando la calidad de las praderas, reflejada esta en una mayor superficie destinada a praderas artificiales con relación a la superficie total de praderas. Es importante notar que las explotaciones más grandes (en volumen productivo y en superficie) no se encuentran en este cuadrante, sino en el cuadrante IV. De allí que la opción de basar la producción en una alta carga animal y recursos forrajeros parece haber sido válida sólo para explotaciones de tamaño intermedio. Las explotaciones pequeñas, de acuerdo a la orientación de los vectores Producción 1996 y Superficie rubro lechero, se encuentran principalmente en el cuadrante II y, en menor medida, en el cuadrante III.

Otro punto a notar es la correlación positiva entre grado de confinamiento, producción por vaca y producción por mano de obra (Cuadro 2 y cuadrante IV en Figura 1). De acuerdo a esto, en las explotaciones lecheras de la X Región la mayor productividad de la mano de obra se alcanza en los sistemas intensivos, aquellos con alto grado de confinamiento y producción por vaca. Adicionalmente, de acuerdo a datos de la misma encuesta, Smith (1999) encontró que es en estas explotaciones donde se concentra la mayor proporción de vacas con genética Holstein en la región1.

Un tercer punto a destacar es la correlación negativa entre estacionalidad y grado de confinamiento, y entre estacionalidad y producción por vaca. Esto, por cierto, no es inesperado. Debido a las características climáticas de la X Región, con bajas temperaturas durante el invierno, la tasa de crecimiento de la pradera presenta su mínimo en época invernal y su máximo durante la primavera (Pinochet, 19). Así, el producir leche durante el invierno a escalas comparables con la producción primaveral precisa de un nivel mínimo de confinamiento del rebaño. De allí que un mayor grado de confinamiento (entendido como el período durante el año en que las vacas son alimentadas en estabulación, protegidas de condiciones climáticas adversas, y provistas de alimentos concentrados y forrajes conservados como heno o ensilaje) permita alcanzar menores estacionalidades de producción y mayores producciones por vaca.

Una observación adicional, interesante de analizar, es la correlación positiva entre la superficie de la explotación destinada a producción lechera y el grado de confinamiento. Aparentemente, en la X Región, las explotaciones que cuentan con mayor superficie son precisamente las que estabulan al rebaño más tiempo durante el año. Esto puede parecer contradictorio, dada la mayor disponibilidad de superficie para pastoreo con que estas explotaciones cuentan. Sin embargo, es fácilmente explicable por dos razones, la primera es que la alta pluviometría invernal en la zona provoca destrucción de la pradera por pisoteo si se usa pastoreo directo en invierno. La segunda razón, quizá la más importante, es que en predios con grandes superficies, el movimiento de las vacas desde y hacia las zonas de pastoreo puede tomar significativas cantidades de tiempo. Este es un período de tiempo que no es ocupado en producción y durante el cual las vacas no se alimentan y consumen energía. Esto puede hacer ineficiente el uso de pastoreo directo en estas explotaciones, por lo cual las vacas son confinadas en patios o potreros de alimentación donde el forraje se les proporciona después de cosecharlo mecánicamente.

Finalmente, la correlación positiva entre estacionalidad, índice de mecanización, e índice de construcciones (ver Cuadro 2 y Figura 1, cuadrantes II y III) se explica por la ya mencionada correlación negativa entre estacionalidad y tamaño de la explotación (medido este como producción anual). Esta correlación negativa indica que las explotaciones con mayor estacionalidad son también las que presentan una menor producción anual. De allí que sus altos índices de mecanización y construcciones obedecen al hecho que sus volúmenes de producción son proporcionalmente muy pequeños con relación a la cantidad de maquinaria o superficie construida de que disponen. Lo opuesto ocurre en las explotaciones en el cuadrante IV de la Figura 1, en las cuales, producto de sus altos volúmenes de producción, los índices mencionados alcanzan los valores más bajos de la región. La inversión en construcciones observada en las explotaciones más pequeñas se puede explicar por la necesidad de contar con un mínimo de superficie construida para proveer de abrigo a las vacas durante el invierno, para el almacenamiento de forrajes conservados (heno, principalmente), y para la crianza de los terneros en sus primeros meses de vida.