Determinación de índices de eficiencia mediante DEA en ... · Determinación de índices de...

Determinación de índices de eficiencia mediante DEAen explotaciones lecheras de Buenos Aires

A. Arzubi 1, J. Berbel 2*1 Cátedra de Administración Rural, Facultad de Ciencias Agrarias, Universidad de Lomas de Zamora,

Argentina2 Economía, Sociología y Política Agraria, Escuela Técnica Superior de Ing. Agrónomos y Montes,

Universidad de Córdoba, España

[email protected]

RESUMEN

En el presente estudio se aplica un análisis de eficiencia con una metodología no paramétrica (DEA) sobreun conjunto de datos de panel conformado por 21 explotaciones lecheras ubicadas en la Cuenca de Abasto Surde Buenos Aires, Argentina. El análisis se basó en modelos con rendimientos constantes a escala y variables aescala, bajo dos enfoques: input-orientado y output-orientado. Se utilizó un único output, la producción de leche,y tres inputs: la superficie ganadera, el número de vacas lecheras y los costes expresados en dinero. Los resulta-dos muestran un promedio de eficiencia técnica global de 83 %.

Palabras clave: Data Envelopment Analysis (DEA), eficiencia técnica, explotación lechera.

INTRODUCCIÓN

La actual situación crítica que vive el sector lechero de Argentina se encuentra muydistante de las épocas favorables de la década noventa. A partir de una importante recon-versión de las explotaciones lecheras que contempló inversiones tecnológicas, tanto enmaquinaria como en genética de los rodeos lecheros, se lograron incrementos de la pro-ducción lechera y de la productividad, expresada en litros/vaca y en litros/hectárea(SAGPyA, 1997). La tasa media anual de crecimiento para el período 1992 a 1999 fue del6 % (SAGPyA, 2001). Los beneficios económicos generados, especialmente desde laconsolidación del Mercosur, retroalimentaron la reconversión.

Invest. Agr.: Prod. Sanid. Anim. Vol. 17 (1-2), 2002

* Autor para correspondenciaRecibido: 25-6-02Aceptado para su publicación: 16-10-02

Pero desde fines de 1998 los precios recibidos por el productor comenzaron a dismi-nuir, alcanzando una reducción del 16,6 % a fines del 2000. Ello no sólo impactó en losbeneficios sino también en la producción, donde los 9.815 millones de litros de 2000 re-presentan una disminución del 5 % respecto a 1999.

En este cambio de contexto, la reducción instalada en el precio de la leche provocaconfusión e incertidumbre en el sector en cuanto a la definición de planes productivospara el mediano y largo plazo. Surge la necesidad de que sean considerados elementos dediagnósticos que apoyen la toma de decisiones de los productores que deseen continuar enla actividad.

Un excelente indicador de la forma en que está produciendo una empresa (performan-ce o comportamiento) es la determinación de su eficiencia relativa. Las empresas que so-brevivieron a las depresiones de precios del pasado son las que tuvieron mayor escala,mayor resto económico y financiero, o las que tuvieron mayor eficiencia.

Conocer si la empresa es eficiente o ineficiente, y poder identificar algunos de losmotivos que provocan ineficiencia, contribuye a la definición de estrategias apropiadas.El intento de corregir las causas que originan ineficiencia orientará los planes hacia el me-jor aprovechamiento de los recursos.

La provincia de Buenos Aires tiene una considerable importancia dentro de la pro-ducción nacional: representa aproximadamente un 27,8 % del total del litros recibidos porla industria. Dentro de ella, la Cuenca de Abasto Sur 1 contiene al 15,5 % de las explota-ciones lecheras, las que producen el 21,5 % de la producción provincial, según datos de2000 (MAGAL, 2002). En esta zona la situación se presenta más sensible a la caída delprecio, pues los sistemas de producción existentes se caracterizan por ser más intensivosrespecto a otras regiones lecheras, con mayores costes medios de producción (Arzubi ySchilder, 1999).

El objetivo de este trabajo es el estudio de la eficiencia técnica relativa de las explota-ciones lecheras de la Cuenca de Abasto Sur de Buenos Aires. Asimismo, se consideró in-teresante investigar la vinculación entre la eficiencia y las variables técnicas y económi-cas. El conocimiento de las empresas eficientes y la identificación de estrategias diferen-ciales respecto a las empresas ineficientes permitirá orientar las decisiones hacia lamejora de la capacidad competitiva de las empresas ineficientes. Este trabajo supone lacontinuación de la investigación que se lleva a cabo en la zona y un primer resultado deltrabajo referido al período 97/98 se puede consultar en Arzubi y Berbel (2002).

CARACTERÍSTICAS DE LOS EMPRESAS DE LA REGIÓNESTUDIADA

Se trabajó en el marco de un convenio regional de la Universidad de Lomas de Zamo-ra y la Sociedad Rural de Coronel Brandsen, donde el proyecto contempló encuestar yanalizar una población de 52 explotaciones inscritas en los registros de control lechero dela Sociedad Rural de Coronel Brandsen. Se lograron en un primer relevamiento 39 en-

104 A. ARZUBI, J. BERBEL

1 Está formada por los partidos de Gral. Rodríguez, Navarro, Marcos Paz, Las Heras, Lobos, Cañuelas,San Vicente, Monte, Gral. Paz, La Plata, Magdalena, Chascomús, Castelli, Gral. Belgrano y Coronel Brandsen

cuestas, correspondientes al ejercicio 1997/1998, debiendo descartarse cuatro por infor-mación incompleta. Posteriormente se volvieron a encuestar 21 de ellas en el ejercicio1999/2000. Así quedó constituida la base con datos de panel para 21 casos.

Estas empresas carecen, en su mayoría, de información de gestión. Tampoco existenestadísticas oficiales ni privadas que hayan relevado información económica. Ello motivóla realización de un diagnóstico técnico-económico de las explotaciones.

Los productores de esta región eran, en su mayoría, empresarios y no familias gana-deras, no vivían en el campo y el 100 % de los encuestados contaba con un socio-trabaja-dor que realizaba la actividad de ordeñe propiamente dicha, correspondiéndole un porcen-taje por la venta de la leche. El propietario actúa empíricamente como empresario, ya quereúne los factores de la producción con el objetivo de obtener un beneficio económico(aunque también obtenga adicionalmente beneficios sociales, como esparcimiento). Aun ariesgo de incrementar sus costes medios, intentó maximizar beneficios obteniendo un ma-yor precio medio anual por la leche entregada a la industria. Precisamente, es la industriaquien incentiva la producción invernal pagando un mayor precio por la leche de dicho pe-ríodo, dado que la producción relativa de invierno es menor debido a la estacionalidad 2


ÍNDICES DE EFICIENCIA MEDIANTE DEA EN EXPLOTACIONES LECHERAS DE BUENOS AIRES 105

Fig. 1.–Ubicación de la Región de Abasto Sur de Buenos Aires en la República Argentina

Regiónde Abasto Sur

de Buenos Aires

2 En condiciones pastoriles, la mayor producción de pastos en calidad y cantidad se presenta en el períodoprimavero-estival, siendo éste el período de mayor producción de leche del año. Al mermar la producción depastos en el invierno, merma también la producción láctea.

(Parellada y Schilder, 1999). El ganadero debe decidir entre una menor producción o in-crementarla con compra adicional de piensos, aumentando por lo tanto su coste medio deproducción. Muchos productores lecheros de la región de Abasto Sur optan por esta alter-nativa 3, pues cada litro producido en el invierno tiene el efecto adicional de disminuir lacantidad de litros considerados como excedente para el resto del año.

LA EFICIENCIA

En una perspectiva de largo plazo, la eficiencia implica la maximización del beneficioy la mininización del coste. En el corto plazo, los productores eficientes pueden obtener be-neficios extraordinarios cuando el precio del producto es mayor que su coste medio. Esto eslo que ha sucedido con la producción lechera durante la mayor parte de los años noventa enArgentina, donde los precios incentivaron a producir aun a costes relativamente altos, comoen la región del Abasto Sur (Arzubi y Schilder, 1999). En este escenario, puede suceder queexistan productores ineficientes que logren beneficios aun cuando tengan altos costes me-dios relativos. Pero a largo plazo, los productores ineficientes deben convertirse en eficien-tes o incurrirán en pérdidas que los llevarán a alejarse de la actividad.

Por lo expuesto, la idea central de este trabajo fue analizar la eficiencia en las explo-taciones lecheras para dos períodos de tiempo, investigando si las empresas ineficientesen la primer determinación se reconvirtieron en eficientes, o persisten como ineficientesen la segunda determinación.

Farrell fue el primero en introducir, en 1957, el marco teórico básico para estudiar ymedir la eficiencia (Farrell, 1957). Propuso que se visualice la eficiencia desde una pers-pectiva real y no ideal, donde cada firma o unidad productiva sea evaluada en relacióncon otras tomadas de un grupo representativo y homogéneo. De esta manera, la medida dela eficiencia será relativa y no absoluta, donde el valor logrado de eficiencia para una fir-ma determinada corresponde a una expresión de la desviación observada respecto a aque-llas consideradas como eficientes.

El mismo autor dividió a la eficiencia en dos componentes: técnica y asignativa. Laprimera se refiere a la habilidad de una firma para obtener el máximo nivel de produccióndado un conjunto de insumos o, a partir de un nivel dado de producto, obtenerlo con lamenor combinación de insumos. La segunda muestra la habilidad de una firma para usarlos factores en proporciones óptimas, dados los precios de éstos, y obtener un determina-do nivel de producción con el menor coste o, para determinado nivel de costes, obtener lamáxima cantidad de producto. Ambas medidas, combinadas, proveen una medida de laeficiencia económica.

Conforme al desarrollo de la informática, la idea original de Farrell ha podido trasla-darse a su aplicación empírica a través, fundamentalmente, de dos metodologías: la esti-mación de fronteras estocásticas y el DEA (Data Envelopment Analysis o Análisis Envol-


3 La industria considera la leche entregada en invierno como «base invernal», en tanto la leche entregadael resto del año la divide en dos categorías, leche base y leche excedente, pagándose un precio menor por la le-che excedente. La cantidad mensual de leche excedente se obtiene de restarle, a la producción total, el equiva-lente mensual de base invernal.

vente de Datos). La primera implica el uso de la econometría y para la segunda se recurrea algoritmos de programación lineal.

La estimación econométrica se desarrolló adoptando la idea inicial de eficiencia a laforma funcional de una frontera, que indica la máxima producción para una combinaciónde factores dada. Pueden observarse puntos por debajo de la frontera, que representan fir-mas que producen debajo del máximo posible, pero nunca por encima de ésta. Esta fun-ción, si bien permite la existencia de desviaciones de la frontera por razones distintas a laineficiencia, tiene la limitante de suponer a priori una forma funcional para los datos.Algunos estudios han encontrado que los índices de eficiencia son sensibles a la especifi-cación de la forma funcional (Thompson, 1992; Quiroga y Bravo-Ureta, 1996).

En DEA se establece la formulación del modelo y su resolución calcula la frontera deproducción como una envolvente a los datos, determinándose para cada uno de los datossi pertenece o no a la frontera. Se adapta a contextos multiproductos 4 e, incluso, de au-sencia de precios. Deben señalarse algunas desventajas, como la dificultad para compro-bar hipótesis estadísticas (este problema está siendo objeto de estudio para permitir infe-rencia estadística, mediante la aplicación de técnicas de bootstrapping, como por ejemploel trabajo de Simar L. y Wilson P., 1998), o el hecho de no contemplar el error aleatoriode los datos, con lo cual toda desviación del óptimo es considerada ineficiencia.

La elección del DEA como metodología de análisis de eficiencia obedece a que lamisma no requiere la especificación de una forma determinada de curva, por ser una téc-nica no paramétrica. Además, permite asumir rendimientos variables a escala y medir laeficiencia de escala, lo cual no es posible con los métodos paramétricos.

Una ventaja adicional del DEA es la posibilidad de poder comparar cada empresaineficiente con aquella empresa eficiente con similar mix de outputs e inputs, que actúacomo referente (peer). Ésta proporcionará información útil para guiar las decisiones de lasempresas ineficientes que aspiren a mejorar.

El modelo original de DEA fue desarrollado por Charnes et al. (1978). Para calcularla eficiencia relativa de una firma 5, actualmente se prefiere resolver el problema dual,modelo que puede ser escrito de la siguiente manera:

min � � s a:– yi + Y� � 0xi – X� � 0� � 0

donde:

X = matriz de inputs K � NY = matriz de outputs M � N es un escalar. Multiplica al vector de inputs� es un vector de constantes N � 1. Multiplica a la matriz de inputs y outputs.N = número de firmas.



4 Lectores interesados en conocer la metodología DEA y sus aplicaciones pueden consultar, por ejemplo,Boussofianne et al. (1991), Charnes et al. (1995), Coelli et al. (1997), Cooper et al. (1999), El-Mahgary (1995).

5 Bajo la metodología DEA, se emplea también la denominación unidad organizativa o DMU, que no se res-tringe a empresas. Para nuestro caso, por tratarse de empresas, preferimos continuar utilizando la palabra firma.

El dual permite ilustrar acerca de la naturaleza de la eficiencia relativa dado que seobtienen, en el caso que existan, las holguras (slacks) o reducciones no radiales de inputs.Para que una unidad sea considerada técnicamente eficiente en el sentido de Farrell, será igual a uno y las holguras serán igual a cero.

Debe señalarse que es preciso resolver el problema lineal N veces, obteniéndose encada iteración la eficiencia relativa de una firma.

El modelo presentado hasta aquí asumía que todas las firmas se encontraban operan-do en la escala óptima con rendimientos a escala constantes (CRS). Se empleó este mode-lo para el primer procesamiento de las 21 observaciones.

Más adelante, Banker et al. (1984) sugieren una extensión del modelo hacia situacio-nes de rendimientos variables a escala, modificando el programa lineal de manera de in-corporar una restricción de convexidad (N1'� = 1). Para diferenciarlo del anterior se lellama modelo de rendimientos variables a escala (VRS), y la expresión del mismo es la si-guiente:

min �� s.a:– yi + Y� � 0xi – X� � 0N1 � � �� 0

Donde: N1 es un vector unitario N � 1.Esta modificación permitió descomponer a la eficiencia técnica (que llamaremos en

adelante eficiencia técnica global) en dos, eficiencia técnica pura y eficiencia de escala.Para ello deben calcularse los dos modelos, CRS y VRS, con los mismos datos: si hay unadiferencia entre las dos mediciones para una firma en particular, entonces significa quedicha firma posee ineficiencia de escala, y que el valor de ineficiencia es la diferencia en-tre la medición CRS y la medición VRS.

La eficiencia técnica pura coincide con la medición VRS. La ineficiencia de escala seorigina de producir en un nivel de escala que no es óptimo, considerando como tal al quese obtiene de reescalar la actividad de las firmas eficientes (CRS = 1). La eficiencia técni-ca global es el producto de las dos eficiencias, técnica pura y de escala, y su medicióncoincide con el modelo CRS.

El modelo de Banker et al. (1984) puede tener dos orientaciones, hacia la optimiza-ción en la combinación de inputs (modelo input-orientado) para la obtención del output, ohacia la optimización en la producción de outputs (modelo output-orientado). El descritoes el modelo input-orientado.

Al tratar con el modelo CRS, el cálculo de las ineficiencias input-orientadas obtienelos mismos valores que el cálculo de las ineficiencias output-orientadas. Pero si el modeloes VRS, habrá diferencias en el cálculo de las ineficiencias según se orienten hacia inputso hacia outputs.

Dado que en Argentina no existen topes de producción láctea por firma, se calcularonlos valores de eficiencia técnica pura y eficiencia de escala para ambos modelos: in-put-orientado y output-orientado

La interpretación de las ineficiencias depende si el punto de vista es input-orientado oes output-orientado. La primer visión nos permite conocer cuál es la proporción de recur-sos que se hubiesen ahorrado si la reconversión hubiera producido la eficiencia de todas


las empresas. La segunda visión permite inferir en cuánto se hubiese incrementado la pro-ducción de leche si todas las empresas fueran eficientes.

Se incluye, asimismo, un indicador para conocer si la ineficiencia de escala de unafirma se debe a que está operando en el área de rendimientos decrecientes a escala (drs) oen el área de rendimientos crecientes a escala (irs). Para ello, debe sustituirse la restric-ción N1'� = 1 por N1'� � 1. Ello incorpora la imposición de no permitir rendimientos cre-cientes a escala. Si el nuevo valor obtenido al ejecutar esta formulación es igual a VRS,significa que la firma está operando en el sector de la curva de rendimientos decrecientesa escala. Si es distinto, significa que está operando en el sector de rendimientos crecientesa escala. Por supuesto, las firmas con VRS = CRS tienen la escala óptima y no son consi-deradas para esta clasificación.

La expresión completa del modelo es la siguiente:

Min �� s.a:– yi + Y� � 0xi – X� � 0N1 � � �� 0

Una vez calculados los índices de eficiencia de las 21 firmas para ambos períodos, ejer-cicio 1997/98 y ejercicio 1999/00, se investiga la evolución de dichos índices para detectar:

� Si ha habido un incremento de la eficiencia en las empresas entre ambos períodos.� Qué carácterísticas distintivas poseían las empresas que aumentaron su eficiencia,

en relación a las empresas que bajaron su eficiencia.� Qué indicadores técnicos y económicos aparecen asociados a la eficiencia.

En estos análisis se concentra la atención en la identificación de estrategias llevadas acabo por parte de los productores, tarea que se realiza explorando los indicadores técni-cos, estructurales y económicos de las empresas para los dos períodos analizados. Señalarlas variables que puedan explicar la eficiencia forma parte de lo que se conoce como aná-lisis de segunda etapa.

Se empleó, para la resolución de los problemas lineales, el programa DEAP, versión2.1 (Coelli, 1996).

SELECCIÓN DE VARIABLES

Dada la sensibilidad de los resultados obtenidos a la especificación del modelo y a lautilización de datos inapropiados, y al hecho de que las estimaciones de eficiencia no seanconsideradas estimaciones puntuales, se consideró relevante explicitar el criterio de selec-ción de variables adoptado.

De acuerdo con la mayoría de los estudios realizados sobre eficiencia en explotacio-nes lecheras, se elige como único output a la producción física de leche. Este indicadorpresenta una fuerte influencia en la composición de los ingresos totales de la explotaciónlechera, donde la venta de leche representa el 86,7 %. El 13,3 % restante está constituidopor la venta de carne (animales de descarte) e incrementos de inventarios de hacienda.



Como la producción de carne es considerada un subproducto de la actividad lechera,no se dispone de información de costes diferenciados de leche y de carne. Por lo tanto seha optado por la metodología seguida por Poppe/Boone (1998) y por Frank/Vanderlin(1998) 6, que consiste en restar a los costes totales las ventas de carne, considerándola aésta como una actividad sin beneficios ni pérdidas. El residuo representa el coste de la ac-tividad producción de leche.

Para actuar como inputs se consideró el criterio de seleccionar variables que ofrecie-ran una perspectiva de eficiencia sobre períodos de mediano y largo plazo, de manera quelos resultados y conclusiones del trabajo puedan ser utilizados para orientar la toma de de-cisiones de planificaciones de similar plazo. Por ello se privilegió la selección de varia-bles agregadas y de estructura.

Así, por ejemplo las depreciaciones, si bien no pueden modificarse en un análisis decorto plazo, se agrupan en un único factor conjuntamente con los gastos para determinarla eficiencia técnica luego del proceso de reconversión llevado a cabo durante la décadadel noventa. La reconversión comprendió modificaciones en todos los factores, incluyen-do los de estructura, tales como el tamaño en hectáreas ganaderas, la cantidad de vacas ola maquinaria, que serían fijos en el corto plazo. De la misma manera, las posibilidades dereasignación de factores para corregir las causas de ineficiencia hacia el futuro tambiénpueden presentarse desde una perspectiva de corto o largo plazo.

Por otra parte, el criterio fue realizar un análisis de eficiencia utilizando un reducidonúmero de inputs, con lo cual el nivel de agregación necesariamente es alto. Tauer (1987)halló que a medida que el número de inputs aumenta, aumenta el nivel de eficiencia me-dia (en este estudio, cuando consideró 28 inputs, todas las firmas resultaron eficientes).Por ello se prefirió mantener reunidos los distintos rubros que integran los costes.

Se eligen como inputs tres variables: número de vacas totales, superficie ganadera ycostes de producción de leche, con los siguientes fundamentos:

� La cantidad de vacas incide directamente sobre la producción de leche total de laempresa y, conjuntamente con la tierra, conforman el 80 % de la inversión en capital.Además, numerosos indicadores parciales de eficiencia técnica se encuentran construidosen relación al número de vacas (por ejemplo, litros/vaca constituye uno de los indicadoresmás clásicos).

� La superficie ganadera es el factor que incide tanto por su influencia en la produc-ción de forrajes como por la alta participación que posee el valor de la tierra en la compo-sición del capital total de la empresa.

� Los costes, representan el conjunto de los factores restantes que intervienen en elproceso de producción. Incluyen rubros tales como alimentación, salarios 7, reparaciones,depreciaciones.


6 Se considera el método del coste residual por unidad de producto principal, donde se suman los gastos enefectivo, tanto directos como de estructura, y las amortizaciones del capital correspondiente a mejoras y maqui-naria, y al valor obtenido se le restan los ingresos por la venta de productos secundarios (carne y granos).

7 El motivo de incluir a la mano de obra dentro de los costes, y no considerarla como un input indepen-diente, obedece a que, en el marco socio-económico actual de la Argentina, no constituye un recurso escaso. Dehecho, los contratos eventuales son una realidad, y la tasa de paro, muy alta. Con lo cual, constituye un gastomás dentro del total de costes.

Outputs

a) Litros de leche: expresada en litros de leche diarios producidos. Se obtuvo de di-vidir el total anual por 365 días. Es la variable utilizada como output.

Inputs

b) Vacas: expresada en número de vacas totales. Se obtiene de sumar la cantidadtotal al final de cada mes y dividir luego por 12 meses..

c) Superficie: expresada en hectáreas ganaderas. Es la cantidad de hectáreas dedi-cadas a la actividad

d) Coste: expresado en moneda (dólares/día).

En la Tabla 1 se han incluido algunas estadísticas descriptivas, en las cuales puedeobservarse que se trata de explotaciones de gran tamaño relativo (Arzubi y Schilder,1999), con una superficie media de 464 hectáreas y 199 cabezas, de acuerdo a los datosde 1997/98. Es decir, la carga media es 0,43 vacas por hectárea ganadera. La productivi-dad media por vaca total es de 14,5 litros/vaca/día y, expresada en hectáreas, de 6,2 li-tros/ha/día. También podrá notarse que existe una gran dispersión de tamaños, expresadoen litros, vacas o hectáreas.

RESULTADOS

Principales Indicadores

En las Tablas 1 y 2 se resumen algunos indicadores técnicos, económicos y estructu-rales donde puede visualizarse los cambios ocurridos entre el ejercicio 1997/98 y el ejer-cicio 1999/2000.



Tabla 1

Estadísticas descriptivas de las variables seleccionadas, para las 21 explotaciones,en los 2 períodos

OUTPUT INPUTS

Leche(litros/día)

Superficie(has ganaderas)

Vacas(número)

Costes(dólares/día)

Ejercicio1997/98

Media 2.877 464 199 509Desviación estándar 1.495 295 88 275Valor máximo 6.828 1.339 462 1.281Valor mínimo 1.132 130 103 237

Ejercicio1999/2000

Media 2.673 483 202 460Desviación estándar 1.579 300 80 279Valor máximo 6.326 1.403 390 1.221Valor mínimo 1.000 130 95 199

En primer lugar debe señalarse una caída en la producción de leche (7,1 %), la cual serelacionó fuertemente con una disminución de la producción por vaca (12 %). Esto a suvez se habría originado en una disminución en la disponibilidad de pasto y de silo y enuna reducción en el suministro de concentrados.

La disminución de los precios al productor y la disminución de la producción origina-ron, como se observa en la Tabla 2, una fuerte disminución de los ingresos, de alrededorde un 27 %.

Una conducta global que habrían adoptado los productores frente a la crisis fue la dedisminuir los gastos directos, algo más del 15 % respecto a 1997/98. No hubo grandescambios en los gastos de estructura ni en las amortizaciones.

La reducción de gastos directos no alcanzó a compensar la baja de ingresos, y en con-secuencia el beneficio y la rentabilidad medias fueron negativos. La cantidad de explota-ciones lecheras con beneficios negativos pasó de un 14 a un 48 % de los casos analizados.


Tabla 2

Principales indicadores estructurales, tecnológicos y económicos de 21explotaciones de la Cuenca Lechera de Abasto Sur de Buenos Aires, en 1997/98

y en 1999/00

Indicador 1997/98 1999/2000

Litros/día 2.877 2.673Litros/vaca ordeño/día (**) 19,2 16,9Kg GB/ha ganadera 79 70Consumo de concentrados (kg/VO/día) 6,7 6,3Gramos de concentrado/litro de leche 350 369Superficie cosechada de silo de maíz (ha) (**) 36 19Ingresos (dólares/año) 258.505 187.441Gastos directos (dólares/año) 174.123 147.619Gastos de estructura (dólares/año) 30.906 29.837Amortizaciones (dólares/año) 11.578 12.743Beneficios (dólares/año) 41.897 –2.758Rentabilidad 3,9 –0,6CCP (dólares/litro) 8 0,173 0,166CMP (dólares/litro) 9 0,184 0,179CLP (dólares/litro) 10 0,234 0,234

Referencias de la tabla: Kg GB = kilogramos de grasa butirosa, CCP = Coste de Corto Plazo, CMP = Coste deMediano Plazo, CLP = Coste de Largo Plazo, (**) significativas (� = 0,05).

8 CCP: Coste de producción de leche de Corto Plazo, que se constituye por la suma de los gastos, tanto di-rectos como de estructura. Al valor obtenido se le restan los ingresos por la venta de productos secundarios (car-ne y granos), de acuerdo al método del coste residual por unidad de producto principal, y se divide por la pro-ducción de litros de leche/año.

9 CMP: Coste de producción de leche de Mediano Plazo, que resulta de sumarle a los gastos, las amortiza-ciones del capital correspondiente a mejoras y maquinaria. Luego se calcula igual que el CCP.

10 CLP: Coste de producción de Largo Plazo, que resulta de sumarle a los gastos y amortizaciones, los in-tereses de los capitales propios involucrados y la retribución a la mano de obra familiar no remunerada. Luegose calcula igual que el CCP.

Corresponde aquí destacar que, de las 35 explotaciones encuestadas en 1997/98, 6 deellas habían cerrado o vendido al momento de realizar la encuesta para el período 1999/00y que luego de finalizado ese ejercicio, otras dos firmas fueron cerradas. En definitiva, delas 35 explotaciones originales que había hacia principios de 2001, un 23 % había cerra-do, lo cual refleja la crítica situación que está pasando el sector productor lechero. A nivelnacional, la disminución del número de explotaciones lecheras en 2001 se estima en un8,6 % con respecto al año anterior (SAGPyA, 2001).

Índices de eficiencia

En la Tabla 3 se incluyen los índices de eficiencia obtenidos para las 21 firmas, em-pleando el modelo CCR y el modelo BCC input-orientado, para los ejercicios 1997/98 y1999/2000. La primera columna de cada período muestra la eficiencia técnica global(CRS), la segunda, la eficiencia técnica pura (VRS) y, la tercera, la eficiencia de escala(Scale).



Tabla 3

Índices de eficiencia DEA en los 2 períodos para las 21 explotaciones

FirmaDEA 97/98 DEA 99/00

CRS 97 VRS 97 Scale 97 CRS 99 VRS 99 Scale 99

a 0,878 1,000 0,878 0,763 0,770 0,991b 0,673 0,675 0,997 0,658 0,680 0,968c 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000d 0,824 0,842 0,979 0,880 0,905 0,973e 0,948 0,969 0,979 0,933 0,938 0,995f 0,804 0,832 0,967 0,746 0,781 0,955g 0,692 1,000 0,692 0,936 1,000 0,936h 0,909 1,000 0,909 0,854 1,000 0,854i 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000j 0,874 0,997 0,877 0,859 0,877 0,979k 0,952 1,000 0,952 0,818 0,893 0,916l 0,674 0,681 0,990 0,949 1,000 0,949

m 0,794 1,000 0,794 1,000 1,000 1,000n 0,835 1,000 0,835 0,999 1,000 0,999o 0,772 1,000 0,772 1,000 1,000 1,000p 0,709 0,781 0,908 0,569 0,858 0,663q 0,692 1,000 0,692 0,754 1,000 0,754r 0,692 0,978 0,708 1,000 1,000 1,000s 0,862 0,866 0,996 0,783 0,887 0,883t 0,912 0,951 0,958 0,855 0,886 0,966u 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000

Donde:CRS: Eficiencia técnica para el modelo DEA de rendimientos constantes a escala.VRS: Eficiencia técnica para el modelo de rendimientos variables a escala. Eficiencia técnica pura.SCALE: eficiencia debido a la escala en el modelo VRS.

En la Tabla 4 se han sintetizados los principales resultados medios del modelo, dondese observa que la eficiencia global conjunta es del 83,32 % para el ejercicio 1997/98 y87,4 % para el ejercicio 1999/00. Se puede advertir una leve mejoría en los índices me-dios de eficiencia, no obstante ello existe aún un margen para el ahorro de recursos, sinmodificar el nivel del output, de un 12,6 %. Las firmas eficientes del último ejercicio (6)se duplicaron respecto al primer análisis (3).

Si se descompone la eficiencia global en sus dos partes, se distingue una mayor inefi-ciencia técnica de escala (10,7 %) con respecto a la ineficiencia técnica pura (7,8 %), parael ejercicio 1997/98. También existe una menor cantidad de firmas eficientes en escala (3)que las técnicamente eficientes (11).

El incremento de la eficiencia técnica global de 1999/00 respecto a 1997/98 debe atri-buirse al incremento de la eficiencia de escala (94,3 % respecto a 89,3 %), ya que la efi-ciencia técnica (92,7 %) es prácticamente similar a 1997/98.

Las ineficiencias de escala estaban equilibradas en cuanto a la cantidad de firmas queproducían con rendimientos a escala crecientes (7) y con rendimientos a escala decrecien-tes (7) para el ejercicio 1997/98. Pero, para el ejercicio 1999/00, las firmas pasaron a pro-ducir por debajo de la escala óptima, dado que se encontraron ocho firmas con rendimien-tos a escala crecientes (irs) y sólo dos firmas con rendimientos a escala decrecientes (drs).

Al aplicar el modelo orientado a output sobre la misma base de datos se obtiene unaeficiencia técnica media de 0,929 para el ejercicio 1997/98 y de 0,909 para el 1999/00. Sepuede apreciar que hubo una disminución muy leve, en tanto la eficiencia de escala au-mentó desde 0,896 en 1997/98 hasta 0,961 en 1999/00.

La relación entre el tamaño y la eficiencia es un tema abordado frecuentemente en losestudios sobre eficiencia. Se investigó dicha vinculación para las explotaciones lecheras deAbasto Sur, con los datos del ejercicio 1997/98, empleando para ello el coeficiente de co-rrelación de Pearson. Los indicadores de tamaño considerados fueron la superficie ganade-ra, el número de vacas y la producción lechera, que se asociaron con el índice de eficienciaDEA. Dieron, respectivamente, 0,105, 0,138 y 0,341, ninguno de ellos significativo.


Tabla 4

Síntesis de los principales resultados del análisis DEA

Índices de eficienciaDEA

1997/98 1999/2000

CRS VRS Eficienciade escala CRS VRS Eficiencia

de escala

Media 0,833 0,932 0,893 0,874 0,927 0,943Desviación estándar 0,11 0,10 0,09 0,11 0,09 0,09Valor mínimo 0,673 0,675 0,692 0,569 0,680 0,663N.º de firmas eficientes 3 11 3 6 11 6% de firmas eficientes 14,3 % 52,4 % 14,3 % 28,6 % 52,4 % 28,6 %N.º de firmas drs 7 2N.º de firmas irs 7 8

Referencias de la tabla: drs: rendimientos decrecientes a escala; irs: rendimientos crecientes a escala.

También se estudió la vinculación entre la eficiencia y el beneficio. Se elaboró la Fi-gura 2 relacionando los índices de eficiencia DEA del ejercicio 1997/98 con los Benefi-cios, expresados en dólares/hectárea ganadera. Puede apreciarse que existe corresponden-cia entre la eficiencia y el beneficio; el coeficiente de determinación (R2 fue 0,66).

Características de los grupos

Si bien se produjo un leve aumento medio de la eficiencia técnica global de las explo-taciones entre los períodos considerados, se verificó que hubo firmas que aumentaron sueficiencia y otras que la bajaron. Se adoptó el criterio de considerar entonces dos grupos:

Grupo competitivo: conformado por los que mantuvieron o aumentaron su índice deeficiencia con el modelo CCR, que totalizaron 11 explotaciones.

Grupo inadaptado: conformado por las que bajaron su índice de eficiencia y totalizan10 explotaciones.

De acuerdo a la encuesta 1997/98 y partiendo de algunos indicadores técnicos, econó-micos y de tamaño (Tablas 4, 5 y 6), pueden señalarse características distintivas entre losgrupos identificados. En la Figura 3 se han sintetizado esas diferencias, que permiten infe-rir una tipología de cada grupo.

Estrategias

Ambos grupos presentaron en común las siguientes características: redujeron los in-gresos brutos, disminuyeron los gastos totales y disminuyeron los gastos en alimentación



Fig. 2.–Relación entre la eficiencia (CRS) y el beneficio (dólares/año) ejercicio 97/98

Ben

efic

io/h

a

R = 0.66042

–100

0

100

200

300

400

0.65 0.75 0.85 0.95

Índice de eficiencia


Tabla 5

Características de los grupos en base al ejercicio 1997/98. Indicadoresestructurales

Grupo 1(competitivo)

Grupo 2(inadaptado)

Litros diarios leche 3.027 2.713Superficie propia (has) 312 504Superficie alquilada (has) 119 35Superficie ganadera (has) 427 504Número de vacas 207 189

Tabla 6

Características de los grupos en base al ejercicio 1997/98. Indicadores económicos


Grupo 2(inadaptado)

Rentabilidad 3,0 % 3,5 %CCP (corto plazo) 0,183 0,166CMP (mediano plazo) 0,192 0,180CLP (largo plazo) 0,231 0,242Precio leche 0,214 0,215Ingreso neto/ha 108 87Gastos directos/ha (*) 499 302Gastos estructura/ha 85 63Amortizaciones/ha 28 27Gastos de alimentación/VT 539 474% del gasto de concentrados 42 % 42 %

Gastos concentrados/ha (*) 208 128Gastos concentrado/litro 0,073 0,067Capital hacienda/EV 496 467Capital fundiario/ha 1.592 1.647Capital maquinaria/ha 189 192Capital hacienda/ha (*) 527 408Sueldos/EH 9.161 8.428Gastos de siembra/ha 56 29

Referencias de la tabla: los costes y el precio de la leche se encuentran en dólares/litro. El resto se encuentran endólares/año, con excepción de los que han sido expresados en porcentaje (%). El porcentaje de gasto de concen-trados está referido a los gastos totales.(*) Significativa con test t (� = 0,05).

con concentrados. Algunos de estos comportamientos se encuentran asociados a factoresexternos, como la baja en el precio de la leche que impactó en los ingresos. Dado que lascaracterísticas mencionadas son comunes a ambos grupos, no se incluyen entre las estra-tegias diferenciales que se mencionarán a continuación. En las Tablas 7, 8 y 9 se resumenlos valores de los principales indicadores de estructura, técnicos y económicos empleadospara el análisis.

Características técnicas y estructurales

Si bien se produjo una merma de la producción de leche en toda la región, en los pro-ductores analizados se encontró que el grupo inadaptado tuvo una merma importante(20 %), en tanto el grupo competitivo mantuvo su producción durante el ejercicio1999/00. No hubo diferencias en cuanto a la superficie ganadera utilizada y la existenciasde vacas totales. Esto último nos lleva a pensar que la productividad por vaca sería la cau-sa de la merma en la producción en el grupo inadaptado, hecho que comprobamos al ob-



Características técnicas y de tamaño Características económicas

El grupo 1 (competitivo) presenta mayor númerode vacas totales y mayor producción de leche queel grupo inadaptado, pero menor tamaño en su-perficie ganadera. Podría inferirse que su carga esmayor, lo que se confirma al observar en la Tabla7 que el indicador EV/ha es mayor.

Ambos grupos son similares en productividad porvaca (lts/VO/día), pero el grupo competitivopresenta mayor productividad por hectárea (KgGB/ha/año), atribuible a su mayor carga. En cuan-to a la productividad de la mano de obra (kgGB/EH), es ligeramente superior en el grupocompetitivo.

Presentan similares valores de alimentación conconcentrados y de hectáreas de praderas. El grupoinadaptado realiza mayor cantidad de reservas enrollos, en tanto el grupo competitivo realiza ma-yor cantidad de hectáreas de silo.

Ambos grupos reciben similar precio por la ventade su leche y presentan similar rentabilidad (algomayor para el grupo inadaptado).

El grupo 1 (competitivo) presenta menor costo deproducción de corto plazo, pero el grupo inadapta-do presenta menor costo de producción de largoplazo.

El beneficio/ha es algo mayor en el grupo competi-tivo, aunque no significativo.

El capital invertido en hacienda es mayor en elgrupo competitivo (cap.hac/EV y cap.hac./ha), entanto que son similares los niveles de capital fun-diario y maquinaria por hectárea.

El nivel de gastos es mayor en el grupo competiti-vo que en el grupo inadaptado; ello puede apreciar-se tanto en GD/ha como en gastos siembra/ha.También los gastos de alimentación por vaca y losgastos de concentrados por hectárea y por litro sonmayores en el grupo competitivo.

La mano de obra está mejor remunerada en el gru-po competitivo, dado que el sueldo por equivalentehombre es superior (9.161 $/EH respecto a 8.428$/EH en el grupo inadaptado).

Fig. 3.–Principales características técnico-económicas del grupo competitivo (11 explotaciones) ydel grupo inadaptado (10 explotaciones) de acuerdo a la encuesta 1997/98

servar la Tabla 8, donde bajó fuertemente los Lts/VO/día (20,5 %). La productividad porhectárea también bajó en el grupo inadaptado (para el total de firmas), y subió en el grupocompetitivo.

La cantidad de hectáreas de silo bajó en ambos grupos, influenciado por las malascondiciones climáticas (lluvias abundantes en la época de confección del silo, febre-ro-marzo 2000). El grupo inadaptado parece haberse orientado a compensar esto aumen-tando su confección de rollos, en tanto el grupo competitivo redujo sus rollos, posible-mente por el mayor consumo de forraje en pastoreo directo.


Tabla 7

Características de los grupos en base al ejercicio 1997/98. Indicadores técnicos


Grupo 2(inadaptado)

Litros /VO/día 18,8 19,0% VO 76,6 % 74,6 %EV/ha ganadera 1,09 0,87Kg GB/ha ganadera/año 105 71Kg concentrado/VO/día 6,7 6,5Pasturas (%) 29 28kg GB/EH (^) 7.661 6.695Hectáreas de silo 46 26Rollos 60 109

Referencias de la tabla: Litros/VO/día = litros de leche diaria por vaca en ordeñe. Kg GB = kilogramos de grasabutirosa;. Kg concentrados/VO/día = consumo de concentrados en kilogramos por vaca ordeñe por día. EH =Equivalentes hombre. EV = Equivalente vaca.

Tabla 8

Principales diferencias entre los dos grupos. Indicadores de estructura

Características 97/98 Diferencias 99/00vs. 97/98

Firmas de c/grupo quesubieron o bajaron

Grupo 1(competi-

tivo)

Grupo 2(inadap-

tado)

Grupo 1(competi-

tivo)

Grupo 2(inadap-

tado)

G1bajó

G1subió

G2bajó

G2subió

Litros diario leche (*) 3.027 2.713 96 –535 6 5 9 0Superficie ganadera 427 504 41 –5 0 5 1 0Vacas totales 207 189 –0,32 8,65 4 7 5 5Capital (miles $) 854,9 1.155,8 61,8 –25,8 1 10 5 5EH totales 4,7 5,4 –0,7 0,3 9 2 3 6

(*) Significativa con test t (� = 0,05).

La mano de obra ocupada bajó en el grupo competitivo (9 productores de 11 lo hicie-ron), en tanto en el grupo inadaptado se incrementó.

Características económicas

Debe señalarse en primer lugar que el grupo competitivo bajó sus tres costes, de cor-to, mediano y largo plazo, hasta ubicarse en niveles inferiores a los del grupo inadaptado.El grupo inadaptado, si bien bajó sus gastos por hectárea, incrementó su costo de produc-ción. La explicación podría buscarse en la gran merma de la producción, que produjo unareducción muy leve del gasto/litro (0,007 $/litro) comparando con el grupo competitivo(0,025 $/litro) y que, simultáneamente, ocasionó el incremento de su amortización/litro(25 %).

La reducción de gastos parece haber sido una estrategia común en ambos grupos; sinembargo, en el grupo inadaptado fue más acentuada esta reducción (20,5 % respecto a7,9 % en el grupo competitivo). Uno de los rubros donde se evidenció diferencias en losgastos fueron los gastos de alimentación por vaca, que fueron reducidos sensiblemente enel grupo inadaptado (27,6 %) y más levemente en el grupo competitivo (13,8 %). Tam-bién, si se observa los gastos en concentrados/ha, la reducción fue mayor en el grupo ina-daptado (34,3 %) que en el grupo competitivo (20,9 %). Éstas podrían ser las causas de lagran baja en la productividad por vaca en el grupo inadaptado.

Otro rubro donde pudo notarse la reducción de gastos fue el de sueldos (sueldos/EH),donde el grupo inadaptado bajó sus retribuciones en un 31,6 %, siendo más leve la reduc-ción en el grupo competitivo (13,8 %), grupo que ya poseía un nivel de sueldos superiorrespecto al grupo competitivo en el ejercicio 1997/98.

El ingreso neto por hectárea medio se redujo en ambos grupos hasta constituirse ennegativo en el grupo inadaptado y prácticamente nulo en el grupo competitivo. Ambos,muy influenciados por la importante reducción en el precio de la leche, que fue similar enambos grupos (23,5 %).



Tabla 9

Principales diferencias entre los dos grupos. Indicadores técnicos

Características 97/98 Diferencias 99/00vs. 97/98

Firmas de c/grupo quesubieron o bajaron

Grupo(competi-

tivo)

Grupo(inadap-

tado)

Grupo(competi-

tivo)

Grupo(inadap-

tado)

G1bajó

G1subió

G2bajó

G2subió

Litros /VO/día (*) 18,8 19,0 –1,0 –3,9 8 3 10 0EH/100 has (*) 1,60 1,09 –0,39 0,10 9 2 2 7Kg GB/EH (*) 7.661 6.695 1.825 –1.701 3 8 10 0Cantidad de rollos 60 109 –18 48 3 2 4 4Hectáreas de silo 46 26 –20 –13 7 3 6 0

(*) Significativa con test t (� = 0,05).

COMPARACIÓN CON OTROS TRABAJOS

Dado que no se han publicado trabajos sobre cálculo de eficiencia en explotacioneslecheras de Argentina utilizando la metodología DEA, realizaremos algunas comparacio-nes con trabajos internacionales. Comenzamos por indicar que, en un trabajo de Rivas yBravo-Ureta (2000), los autores hallan una eficiencia promedio del 84,2 %, considerandoun conjunto de 6 trabajos (3 de EE.UU., 2 de Canadá y 1 de Australia). De esta manera,los valores hallados en la Cuenca de Abasto Sur de Argentina indicarían que los produc-tores se encuentran operando con similar grado de ineficiencia.

Un trabajo que tiene bastantes puntos de coincidencia con el nuestro lo constituye elde Fraser y Cordina (1999), realizado en una zona de regadío de Australia, aplicandoDEA para estimar la eficiencia técnica de 50 explotaciones lecheras para dos períodos,1994-95 y 1995-96. Emplean como output: los kilogramos de grasa y proteína produci-dos, y seis inputs: vacas en ordeño, área de pasto, cantidad de agua de riego, alimenta-ción suplementaria, fertilizantes y trabajo. Obtienen una eficiencia técnica media muysimilar y sin diferencias significativas entre ambos ejercicios: 90,5 % para 1994-95 y de90,8 % para 1995-96. El mayor grado de eficiencia hallado respecto a nuestro traba-jo está influenciado por el mayor número de variables utilizado por estos autores (8 entotal).

Otro trabajo que estima eficiencia técnica para dos períodos es el de Cloutier y Row-ley (1993), que aplican DEA sobre 187 explotaciones lecheras de Quebec, Canadá. Utili-zaron tres outputs: producción de leche, ingresos por venta de leche y otros ingresos. Losinputs: vacas, trabajo, tierra, alimentación y una combinación de otros inputs. El modeloutilizado fue el CRS. La eficiencia media resultó de 88 % para el año 1988 y de 91 %para el año 1989. El número de explotaciones eficientes fue 15 % y 21 %, respectivamen-te. Sugieren que las explotaciones lecheras de mayor dimensión aparentan ser más efi-cientes que las más pequeñas, hecho que no hemos verificado para nuestro estudio.

Otros trabajos interesantes, en distintos países, son los siguientes:

– En Nueva Zelanda, Jaforullah y Whiteman (1999) analizan 264 explotaciones gana-deras con el objetivo de estimar la eficiencia de las explotaciones lecheras despuésdel incremento en el área de las mismas. Emplean como output a tres expresionesde la producción lechera, como son la producción de sólidos, de grasa y de proteí-na, y como inputs a la tierra, trabajo, vacas lecheras y costes en alimentación, ferti-lizantes, medicamentos y capital en equipamientos y construcciones. Hallan un83 % de eficiencia técnica global.

– En España, González Fidalgo et al. (1996) aplican el análisis de eficiencia a 133 ex-plotaciones lecheras de Asturias. Allí se emplea como output a la producción de le-che, en litros, y como inputs, unidades de trabajo humano, hectáreas de superficieagrícola, número de vacas, kilogramos de pienso consumidos por las vacas y la de-preciación de maquinaria e instalaciones en miles de pesetas. Obtienen un índice deeficiencia técnica global medio de 78 %.

– En EE.UU.: Bravo-Ureta y Rieger (1990) hallan una eficiencia técnica de 73,7 %para 404 firmas. Y Tauer (1993), para 395 firmas, halla una eficiencia de 79,0 %para el largo plazo y 74 % para el corto plazo.

– En Canadá: Weersink et al. (1990), trabajando con 105 firmas, obtienen una efi-ciencia de 91,8 %.


– En Holanda, Reinhard et al. (2000), obtienen un 78 % de eficiencia para el modelooutput-orientado, analizando una base de 1.535 observaciones.

CONCLUSIONES

El presente trabajo aportó información sobre un área no estudiada, donde los resulta-dos permitieron conocer los niveles medios de eficiencia técnica global con que están pro-duciendo las explotaciones lecheras de la región. Fue de 83 % para el ejercicio 1997/98 y87 % para 1999/2000, para la eficiencia técnica global, y de 93 % en ambos períodos,para la eficiencia técnica pura con el modelo input orientado.

Del análisis del modelo output orientado surge que, en la región, podría lograrse unincremento de producción de leche del 9 % utilizando los mismos recursos que se utiliza-ron en el ejercicio 1999/00, si todas las firmas produjeran eficientemente.

Se puede advertir que los índices de eficiencia no variaron apreciablemente de un pe-ríodo de análisis al otro, especialmente en cuanto a la eficiencia técnica pura. Ello pruebala estabilidad de las variables utilizadas para la determinación de la eficiencia, que consti-tuía uno de las aspiraciones en la elección de las variables para outputs e inputs: que losresultados de eficiencia resultaran apropiados para las planificaciones de largo plazo.

El grupo de explotaciones que bajaron su eficiencia relativa entre ambos períodos(grupo inadaptado) parece haber adoptado una estrategia incorrecta en cuanto al nivel dereducción de gastos. Si bien el grupo de explotaciones que aumentó o mantuvo su eficien-cia (grupo competitivo) también redujo gastos, no lo hizo de manera tan acentuada comoel grupo inadaptado. El rubro que mejor marca diferencias entre los grupos en cuanto areducción de gastos es la alimentación, tanto expresada en alimentos totales por vacacomo en alimentos concentrados por vaca.

La fuerte reducción de gastos de alimentación, implementada por el grupo inadaptadocomo estrategia ante la crisis por la baja en el precio de la leche, ha impactado negativa-mente la productividad por vaca. Es ésta la explicación de la merma en la producción me-dia diaria de leche, pues la cantidad de vacas y de hectáreas ganaderas es similar para am-bos períodos.

La merma en la productividad del grupo inadaptado ocasionó el aumento de su costeunitario de producción de leche, por el mayor impacto de los gastos de estructura y de lasdepreciaciones (ambos, costes fijos) en menor volumen de litros.

El grupo 1 (competitivo), en tanto, moderó su reducción de gastos en alimentación yrealizó menor cantidad de reservas en rollos, posiblemente por una mayor utilización delforraje en pastoreo directo. Podría sugerirse entonces, la necesidad de que los empresariossean cuidadosos en cuanto a las decisiones a adoptar ante variaciones en el precio de la le-che, pues aun cuando las estrategias puedan ser las apropiadas (como la reducción de gas-tos), su implementación demasiado acentuada puede llevar a una situación opuesta al ob-jetivo perseguido (la reducción del coste de producción de la leche, en este caso).

El grupo competitivo también se mostró diferente al grupo inadaptado en cuanto a sumejor remuneración de la mano de obra, que podría ser indicativo de la influencia que po-see la incentivación apropiada del personal en los niveles de eficiencia de las empresas.Esto último podría estar asociado a lo que Leibenstein (1966) llamó ineficiencia X, dondeel origen de la ineficiencia se atribuye a causas no tecnológicas, y que se encuentran vin-



culadas al comportamiento de los individuos que forman la unidad productiva. Según esterazonamiento, los individuos limitan sus esfuerzos, maximizando su utilidad, en vez deminimizar costes, utilizando más factores de producción que los necesarios para producirun lograr un determinado nivel de producto.

Debe señalarse, además, que se halló una asociación positiva entre los índices de efi-ciencia y los beneficios.

Se concluye que las empresas ineficientes pueden mejorar su eficiencia adoptandodecisiones estratégicas adecuadas para obtener la mejor combinación de recursos. La di-fusión de las características de las empresas eficientes posibilita el mejoramiento de lacompetitividad de las empresas en la región.

AGRADECIMIENTOS

Los autores desean agradecer a un revisor anónimo sus comentarios que han permitido mejorar este docu-mento.

SUMMARY

Estimating efficiency by DEA in livestock farms in Buenos Aires (Argentina)

This research applies non parametric efficiency analysis (DEA) to a panel data of 21 firms in Cuenca deAbasto Sur of Argentina. The analysis tested was a constant and variable returns to scale model both under in-put-oriented and output-oriented approaches. There was only an output, i.e. milk production, and three inputswere considered relevant: area, number of cows and rest of cost. Results show an average efficiency of 83 %.

Key words: Data Envelopment Analysis (DEA), technical efficiency, dairy farms.

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