comportamiento de los agentes ganaderos de acuerdo con …
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COMPORTAMIENTO DE LOS AGENTES GANADEROS DE ACUERDO CON
LOS CAMBIOS CLIMÁTICOS EN COLOMBIA.
Ana Isabel Escobar y Roberto Ortegón
Mayo 2019
Resumen:
Esta investigación evalúa el impacto que tienen los cambios extremos de precipitación en la
oferta de carne bovina a través de las decisiones de los ganaderos. Para esto se construye
un panel de datos el cual contiene información de 53 municipios entre los años 2004 y el
2008 y el cual evalúa la oferta de ganado bovino a partir del comportamiento de la
precipitación mensual de cada uno de los municipios. La investigación usa los datos de
sacrificio de ganado, inventario de ganado y precipitación, también se usan variables de
control con el fin de controlar factores que puedan afectar la oferta de ganado bovino tales
como los costos de producción o una medición de violencia en la zona. Esta investigación
ofrece conocimiento relevante acerca de las fluctuaciones y ciclos del mercado ganadero
acorde con los cambios en el clima en Colombia, permitiendo así poder tener planes de
contingencia y anticipación de choques en las decisiones que se toman en este sector. No
obstante, se obtuvo que el cambio en precipitaciones no afecta la decisión de los agentes en
el sacrificio de ganado. Sin embargo, si se encontró que el clima tiene incidencia en el precio
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1 * Agradecemos a Rafael José Santos por su acompañamiento y tutoría durante el proceso de investigación y a Paula Jaramillo por su acompañamiento constante a nivel teórico y metodológico.
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I. INTRODUCCIÓN
El mundo está cambiando cada vez más rápido gracias al cambio climático. Los efectos que
dejan los diferentes factores medioambientales cada vez son más severos y duraderos. Todos
los días se escucha en las noticias, en la comunidad científica y en las organizaciones
internacionales que este es un tema que nos concierne a todos. Por esta razón, esta
investigación pretende encontrar los efectos que tienen los cambios extremos en la
precipitación sobre el sacrificio de ganado en Colombia, lo que vendría a representar la oferta
de este mercado para responder a la pregunta: ¿Cuál es la magnitud del efecto de los choques
en precipitación producto del cambio climático sobre la oferta de ganado bovino en
Colombia?
En Colombia el sector bovino representa el 1.6% en la participación del mercado según el
DANE. Teniendo en cuenta la importancia que tiene este sector en el país, y por cuenta de la
experiencia propia en el sector, la principal motivación de esta investigación radica en querer
aportar información útil y una herramienta que ayude a los agentes ganaderos a tomar
decisiones y a obtener información de este mercado según los cambios climáticos. Por lo
anterior, este proyecto se enfoca en estudiar un rasgo interno de este mercado, observándolo
desde su oferta. Para este fin, las variables a estudiar serán climáticas, ya que no se encontró
un estudio riguroso acerca de los efectos del cambio climático sobre la oferta de carne. La
importancia de esta investigación se ciñe en expandir el conocimiento y comprensión del
mercado ganadero en Colombia teniendo en cuenta el clima como principal factor incidente
en este mercado, lo cual hasta ahora no se ha hecho. Este trabajo se diferencia de los
encontrados pues toma como eje principal el choque en las lluvias para explicar la oferta de
ganado.
Para el principal propósito de este trabajo se procede a investigar los efectos de cambios
severos en el clima sobre la toma de decisión en agentes ganaderos con el sacrificio de
animales bovinos (para la venta). Para este fin se evaluó la variable de precipitación en
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diferentes escenarios. Es decir, a partir de la desviación estándar y el promedio de la variable
de precipitación se crearon nuevas variables que indiquen condiciones extremas en el clima
(representado en una y dos desviaciones estándar por encima y por debajo del promedio).
Así mismo se tiene una serie de variables de control, como lo son la violencia y los costos de
producción de ganado para la venta de carne. Lo anterior ayudó a establecer una medición
confiable de los efectos de las variables climáticas. Estas variables fueron tomadas en 53
municipios en una serie de tiempo que comprende los años del 2004 al 2008 en una base de
datos mensual. A partir de esta información se construyó un panel con el cual se podrá
calcular el efecto que estas variables tienen sobre la oferta de carne en Colombia. Una vez
hecha la investigación y aplicada la metodología, se encontró que la incidencia de los
cambios extremos en la precipitación no es significativa para la toma de decisión de los
agentes ganaderos. No obstante, de forma alterna, evaluando diferentes regresiones, se
encontró que el clima si tiene incidencia sobre el precio más no sobre la oferta misma, lo cual
abre nuevas preguntas de investigación que no serán abordadas en este proyecto.
Este trabajo se desarrolla de la siguiente forma: En primera instancia se hará una revisión de
investigaciones previas en el campo de estudio. Posteriormente se describe el modelo por
medio del cual se definirán conceptos y explicará la aproximación teórica que le dará este
trabajo al tema objetivo. A continuación, se presenta la aplicación de la metodología y
algunas estadísticas descriptivas de los datos. Una vez analizados los datos en un contexto
general, se presentarán los resultados que se obtuvieron de la metodología aplicada y
finalmente las conclusiones.
REVISIÓN DE LITERATURA
Los estudios acerca de oferta y demanda en el mercado de la carne son muy amplios y
variados como los hechos en México (Albiter, et al, 2018), Colombia (Galvis, 2000), entre
otros. En Colombia y en Latinoamérica (LAC) se han hecho investigaciones amplias y
rigurosas que hablan acerca de producción y consumo de carne (Cruz Jiménez & García
Sánchez (2014); García Mata et al. (2004); Mahecha, Gallego & Peláez (2002); Mendoza
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Rodríguez & Pérez Sanmartín (2016)) con el fin de entender el comportamiento de la
economía en el sector ganadero.
Este proyecto recogió elementos de investigaciones previas sobre este sector, dado que se
han hecho varios estudios al respecto de los ciclos de producción y venta de carne. Es por
esto por lo que entender el comportamiento es de suma importancia para tener mayor
comprensión de este rubro de la economía colombiana. Pérez (2004) hizo un estudio de los
ciclos ganaderos entre 1950 y 2001. En su estudio se observa el comportamiento de los
agentes ganaderos y se describe el proceso de decisión para destinar el inventario bovino ya
sea para consumo o para capitalización mediante un modelo de elecciones entre sacrificio y
crianza de ganado y como estas decisiones moldean el ciclo económico ganadero mediante
un modelo ARMA lo cual brinda a esta investigación unas primeras impresiones sobre la
comprensión del comportamiento de los ganaderos y una metodología posible para poder
usar.
Ahora, la motivación de entender estos ciclos se deriva del hecho que “el sector ganadero en
Colombia es muy importante ya que hace parte fundamental del sector alimentario de los
colombianos y además es un gran sustento para el sector rural” (Pérez, 2004). Además de
eso, lleva consigo un proceso de apalancamiento agroindustrial por el trabajo y capital usado
en este sector. De esta forma, “la formación del ciclo ganadero se ve afectada no sólo por las
decisiones económicas de los productores e intermediarios, sino además por las
características biológicas de los animales. El ciclo comienza desde el momento de la
gestación, a partir del cual los agentes inician el proceso de generación de expectativas de la
rentabilidad futura que le generará el nacimiento de un nuevo animal. De igual forma,
factores como el sexo y la tecnología disponible para la crianza y el levante del animal, son
de gran importancia” (Pérez, 2004, p 5). Esto muestra una gran relevancia en entender la
generación de expectativas de los agentes dadas ciertas condiciones. Los resultados muestran
entonces que, a mayor precio inducido por el incremento de la demanda de carne, la retención
de animales decrece y, por ende, el choque exógeno en la demanda afecta directamente la
decisión de los ganaderos tanto de retención como de sacrificio de animales. Esto lo constata
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un estudio realizado por López (2016) en donde encuentra la misma relación en años más
contemporáneos. Esta relación se ve mas clara en la gráfica siguiente.
Ilustración 1. Sacrificio vs precios del ganado en pie en Bogotá y Medellín.
Fuente: Pérez, 2004
Como se mencionó, la creación de expectativas es crucial para entender el comportamiento
y la toma de decisión de los agentes. Entender entonces como se generan estas expectativas
puede brindar información crucial acerca de este mercado. Sin embargo, el acercamiento de
estos estudios brinda a esta investigación información importante acerca de los ciclos y la
influencia del precio sobre la cantidad de animales sacrificados para la venta y el método
econométrico usado para obtener los efectos. No obstante, hay una variable fundamental la
cual ha venido siendo de mayor relevancia para los estudios y la comprensión del sector
ganadero: el clima. “Losanálisismuestranqueelsectorganaderoesmuyvulnerableal
cambio climático, especialmente la producción de leche, que puede llegar a tener
pérdidassuperioresal20%conrespectoalaproducciónactual.”(Tapasco et al., (2015))
mostrando que, dado el cambio climático, los pronósticos para la ganadería en Colombia son
negativos pues este cambio refleja efectos de perdida en la productividad de este sector.
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En este estudio (Tapasco et al., (2015)) se observa que, tras el fenómeno del niño del 2010,
hubo alrededor de 130.000 muertes de reses y más del millón y medio de desplazamientos
de ganado por el cambio climático. De esta forma se evidencia una ruptura en el
entendimiento usual de los ciclos ganaderos pues según esta investigación las elecciones de
los ganaderos cambian de acuerdo con el comportamiento del clima. Esto brinda indicios de
la importancia de entender los efectos climáticos sobre este sector ya que hace evidente un
cambio en los ciclos bovinos y en el mercado de carne y a su vez brinda información relevante
a este proyecto dado que evidencia de forma efectiva la existencia de repercusiones sobre el
sector ganadero provenientes del comportamiento del clima.
En la misma línea de investigación se encontró un estudio a nivel latinoamericano entre 1995
y el 2014 hecho por Mendoza y Pérez (2016) en el cual se hizo un modelo donde se encontró
evidencia del efecto causado por las variables explicativas (consumo y precio) hacia la
variable dependiente “producción”. Los resultados que se obtuvieron fueron los siguientes:
“nivel de consumo (1.008913), valor producción (1.006325), precio de referencia (0.006277)
y valor de consumo (-1.011996); además el modelo permitió estimar el impacto de las
variables sobre la producción en los países estudiados y se presentó un efecto positivo en
Colombia y Chile y negativo en Brasil y México” (Mendoza y Pérez, 2016). Esto brinda una
forma metodológica de estimar factores incidentes en el mercado de la carne bovina. Si bien
se encontraron valores positivos para Colombia en cuanto el efecto del precio y el consumo,
esta investigación abre una puerta de indagación acerca del papel que juega el clima en las
decisiones tomadas para la venta de carne. Este estudio encontró que todos los efectos de las
variables a estudiar son independientes y significativos. Sin embargo, para nuestro trabajo es
importante ver que los factores climáticos no son tomados en cuenta al momento de
determinar la oferta en la investigación hecha por Mendoza y Pérez (2016). Por esta razón,
esta investigación busca indagar mas allá y observar factores exógenos como lo es la
precipitación y su incidencia en el mercado
Otro estudio sobre el mercado bovino en México entre 1970 y 2011 “consideró un contexto
de economía abierta para el mercado bovino, costos de producción crecientes y pérdida de
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participación en el mercado nacional. Resultó una oferta inelástica a los cambios del precio
al productor y una demanda elástica al precio al consumidor, y el precio de importación de
carne y granos inciden sobre la oferta, demanda y el saldo de comercio exterior.” (Cruz y
García, 2013). Este estudio tomó como variables explicativas solo variables mercantiles
como rendimientos, precios y nivel de exportaciones, pero no tomó en cuenta variables no
mercantiles que afectan la producción directamente a un nivel interno. Aunque haya sido
hecho en México se puede usar como marco teórico para países muy similares y poder
observar un cambio en los resultados. De esta forma, el estudio hecho en México refleja que,
si bien la oferta es inelástica en los productores, es elástica para los consumidores. Así las
cosas, la presente investigación tiene como objetivo observar como cambios en el clima
podrían incidir en el nivel de producción y, por lo tanto, en la toma de decisión de sacrificio
de ganado, demostrando que la inelasticidad en México puede no ser del todo correcta en
Colombia, y la oferta verse afectada por factores exógenos. Es por esto que se espera obtener
como resultado que variables exógenas (choques en precipitación) sean significativas para la
toma de decisión por parte de los productores. Los resultados que se esperan obtener es que
en un clima con precipitaciones muy bajas el sacrificio bovino sea mayor, ergo la oferta
también incremente.
Si bien los trabajos anteriormente analizados no se desarrollan en el mismo contexto y con
los mismos objetivos de la presente investigación, si brindan información relevante para tener
en cuenta tanto empírica como teóricamente. Elementos como los ciclos ganaderos, las
variables relevantes al momento de estudiar la producción de carne y las metodologías usadas
fueron de gran utilidad para darle un horizonte a esta investigación y por lo tanto poder definir
el aporte y las herramientas metodológicas de la presente investigación. Instituciones como
el DNP o el IDEAM muestran cómo el cambio climático ha afectado y afectará el sector
ganadero en Colombia. Los resultados se muestran negativos para este sector, puesto que el
cambio en temperaturas y precipitaciones no ayudará a fomentar una buena ganadería. Sin
embargo, no se ha estimado con rigurosidad la magnitud del efecto y el cambio que se tendrá
de modo más general en un periodo de tiempo más largo. Al igual que se hizo con estudios
hechos en México o en Colombia para entender factores que influyen en el mercado bovino,
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este proyecto se enfocará en hacer algo complementario pues busca encontrar, la incidencia
del clima en el comportamiento de los agentes.
II. MARCO EMPÍRICO
Para la presente investigación se recopilaron varias bases de datos para obtener una sola base
que aglomerara la precipitación en 53 municipios entre los años 2004 al 2008 de sacrificio
de ganado, secuestros, precio del kilo de carne a nivel nacional, precipitación y datos anuales
del censo ganadero. Esto permitió establecer que la mejor forma de analizar los datos era
mediante la construcción de un panel que refleje la evolución de los municipios en el tiempo.
A partir de la variable de precipitación se crearán variables que de alguna forma reflejen si
en el periodo el clima fue extremo o no. Esto se hará creando unas variables dicótomas las
cuales toman el valor de uno (1) en caso de haber mucha lluvia (dos desviaciones estándar
por encima del promedio), o sequía extrema (dos desviaciones estándar por debajo del
promedio) y cero de lo contrario (0). Teniendo estas variables se podrá establecer entonces
en que magnitud el clima severo cambia la decisión y/o comportamiento sobre la variable a
estudiar: el sacrificio de ganado.
De esta forma, la agregación de estas variables se puede hacer mediante modelos
econométricos con datos panel y por lo tanto se pueden encontrar tendencias a nivel agregado
de comportamiento que indiquen a mediano y largo plazo los efectos del clima sobre el
mercado de carne bovina, observándolo desde la oferta. La técnica de datos panel permite
extraer relaciones de causalidad o comportamiento entre diferentes tipos de variables. La
utilización de esta técnica podrá hacer un análisis más dinámico ya que permite combinar
componentes temporales con componentes estructurales y permite analizar la información
por individuos. Así mismo, la técnica de datos panel es útil para evaluar el impacto que tienen
ciertos eventos sobre una variable (Wooldridge, pg. 454, 2012), en este caso los choques
climáticos sobre la oferta de ganado bovino. Las limitaciones que puede presentar este
modelo es el proceso para la obtención de datos, ya que debe tener la información para el
mismo individuo en diferentes periodos de tiempo y esto puede llegar a ser no consistente.
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No obstante, hay que tener en mente que estos modelos deben ser rigurosos al momento de
la medición para tener un mejor resultado de los efectos. Es por esto que la aproximación
empírica que se ha tenido hacia el estudio del comportamiento ganadero es importante, pues
muestra la relevancia de variables como la violencia, el precio, la demanda, costos de
producción, entre otros. Esto se hará mediante una regresión lineal, con variables climáticas
como explicativas. La variable por explicar es la proporción de cabezas de ganado
sacrificadas por municipio (como variable que explica la toma de decisión de oferta de los
ganaderos). La intuición detrás de esto radica en entender el clima como variable exógena
que influye directamente sobre los agentes ganaderos. De esta forma los agentes son
independientes de los cambios en el clima per si se ven afectados por este. Teniendo esto en
cuenta se infiere que habrá un efecto directo del clima sobre la decisión de los ganaderos en
el sacrificio del ganado, lo que a su vez afectará el mercado. Ahora bien, se tiene para
empezar una percepción inicial, gracias a la literatura de Tapasco, Martínez et. Al (2015),
Pérez (2004) o Galvis (2000), que hace pensar que en climas extremos (por encima o por
debajo del promedio en 2 desviaciones estándar) la venta de novillos incrementa por los altos
costos de manutención. Siguiendo esta línea de argumentación entonces procedemos a
intentar conseguir evidencia que respalde la hipótesis acerca del efecto de la precipitación
sobre la venta de ganado.
Siguiendo lo anterior, para el proyecto se hará una regresión lineal mediante MCO para
estimar los efectos de las variables climáticas sobre el sacrificio de ganado, de manera que
se pueda observar el efecto real que se quiere encontrar. Por motivos de procedimiento, se
hará una prueba de Hausman, la cual detecta la endogeneidad de los regresores en el modelo,
se usará para determinar la metodología a seguir entre efectos fijos o aleatorios, y de esta
manera tener el modelo más adecuado para los datos propuestos. En la metodología por
efectos fijos las variables explicativas se asumen como conocidas y fijas y sin error
observable. En cuanto a los efectos aleatorios una o varias de las variables explicativas se
asumen como aleatorias y pueden provenir de una distribución conocida o incierta. Este
modelo busca observar cambios en las cantidades reales de animales sacrificados en
proporción a la cantidad de animales por municipio para ver la variación que genera el clima.
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Para la estimación del modelo se utilizaron las siguientes bases de datos:
- Encuesta de Sacrificio de Ganado obtenida del DANE.
- Base de datos del histórico climático obtenida de los datos CEDE de la Universidad
de los Andes.
- Precio del kg de carne obtenida de Fedegan.
- Índice de costos de producción de un novillo de ceba obtenida de Fedegan.
- Secuestros por municipio obtenida del Centro Nacional de Memoria Hstórica de
Colombia.
A partir de los datos obtenidos se definió la siguiente regresión para analizar:
𝑌" ##𝐴𝑛𝑖𝑚𝑎𝑙𝑒𝑠𝑠𝑎𝑐𝑟𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑑𝑜𝑠"
𝐶𝑒𝑛𝑠𝑜𝑏𝑜𝑣𝑖𝑛𝑜"6
= 𝛽9 + 𝛽;(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜>) + 𝛽@A𝑉𝑒𝑟𝑎𝑛𝑜",>D + 𝛽EA𝐼𝑛𝑣𝑖𝑒𝑟𝑛𝑜",>D
+ 𝛽GA𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑝𝑖𝑡𝑎𝑐𝑖ó𝑛",>D + 𝛽KA𝑆𝑒𝑐𝑢𝑒𝑠𝑡𝑟𝑜𝑠",>D
+ 𝛽N(𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜𝑠𝑑𝑒𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑐𝑖ó𝑛>) + 𝑣",>
La variable dependiente 𝑌" se refiere a la relación entre número de animales sacrificados en
el municipio 𝑖 y el inventario de ganado en tal municipio. La variable 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜> explica el
precio del novillo en pie a nivel nacional, ya que para este mercado esta variable no varía a
nivel municipal. Las variables 𝑉𝑒𝑟𝑎𝑛𝑜",> e 𝐼𝑛𝑣𝑖𝑒𝑟𝑛𝑜",> son variables dicótomas que buscan
explicar choques extremos. Por un lado la variable 𝑉𝑒𝑟𝑎𝑛𝑜",> toma el valor de 1 si su valor
está dos desviaciones estándar por debajo del promedio anual de la precipitación en el
municipio 𝑖 o 0 de lo contrario. La variable 𝐼𝑛𝑣𝑖𝑒𝑟𝑛𝑜",> toma el valor de 1 si su valor está
dos desviaciones estándar por encimae del promedio anual de la precipitación en el municipio
𝑖 o 0 de lo contrario. La 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑝𝑖𝑡𝑎𝑐𝑖ó𝑛",> se refiere a la precipitación del municipio 𝑖 del mes
𝑡. Finalmente se tienen las variables de control 𝑆𝑒𝑐𝑢𝑒𝑠𝑡𝑟𝑜𝑠",> y 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜𝑠𝑑𝑒𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑐𝑖ó𝑛>. La
primera se refiere al número de secuestros en el municipio 𝑖 en el mes 𝑡 y la segunda evalúa
lo costos de producción de la ganadería de ceba a nivel nacional.
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La regresión busca encontrar los efectos de las precipitaciones por encima y por debajo del
promedio sobre la cantidad de animales sacrificados por municipio. Las variables de control
a tomar en cuenta son factores como los costos de producción o la violencia (medida en
secuestros) para separar efectos que puedan cambiar la variable a explicar y que el error no
sea tan grande. Se pone el precio dado que es una variable exógena para los agentes. Esto se
encontró debido a que ningún agente tiene injerencia directa sobre el precio de la carne, e
independiente de sus acciones, el precio no cambia, haciendo que todos sean tomadores de
precio. El precio al que se tranza es el que dicte el mercado y este es usado a nivel nacional.
Inclusive, evaluando por comportamiento de bloques regionales y departamentales se
encontró que tampoco poseen poder de mercado alguno. Esto llevó a usar la variable precio
como una variable exógena en la decisión de los agentes sin causar endogeneidad en el
modelo pues no tiene relación directa con la variable dependiente. De esta forma se llegó a
usar como supuesto la exogeneidad del precio y entender a los agentes como total tomadores
de precio.
Habiendo hecho este modelo econométrico, se busca encontrar la significancia de la
precipitación en el sacrificio de ganado para poder evidenciar esta relación y responder a la
pregunta de investigación con evidencia estadística suficiente para asegurar una relación
causal.
III. RESULTADOS
Estadísticas Descriptivas
Las estadísticas descriptivas que describen la principal variable de nuestra regresión se
encuentran en el anexo 1, la cual presenta el promedio de precipitación y la desviación
estándar de cada uno de los municipios. A partir de estos datos se generaron las variables
dicótomas que determinan épocas de sequía o lluvia extrema.
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En las gráficas a continuación se expone la relación que se puede intuir entre el
comportamiento del clima y el sacrificio de ganado (Ilustración 2 & 3). La primera ilustración
muestra una aparente relación entre el sacrificio y el precio. Se observa que con climas más
extremos (en las puntas) el precio desciende, pudiendo significar que la oferta de carne
incrementa ya que los agentes sacrifican más ganado por el abrupto cambio en el clima. Por
las leyes de oferta y demanda se respalda lo anterior ya que, a una mayor oferta de carne,
menor precio. En la segunda gráfica se observa que se sacrifica más ganado en épocas de
sequía que en las de alta precipitación. Esto podría indicar que los agentes ganaderos en
tiempos de sequía reaccionan y venden más ganado.
Teniendo en cuenta lo anterior, nuestra hipótesis consiste en evaluar si es significativo que
en un escenario de precipitación extrema o sequía extrema la oferta incremente. Esta
hipótesis proviene de observar que en choques climáticos extremos el precio es menor, e
induce a pensar que hay un incremento en la oferta. Esta intuición se basa en leyes de oferta
y demanda, en donde una mayor oferta lleva a tener un menor precio de mercado.
Ilustración 2. Precio de novillo en pie vs precipitación.
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Ilustración 3. Porcentaje de animales sacrificados vs precipitación
Al comparar las dos gráficas se podría intuir que hay una correlación positiva entre los climas
extremos y el número de animales sacrificados en cada municipio. Esto quiere decir que
podría preverse que en presencia de una sequía extrema o de lluvia extrema la oferta de carne
aumenta, o, en otras palabras, hay un mayor número de animales sacrificados.
A continuación, se presenta las primeras correlaciones (Tabla 2) que esta investigación ha
arrojado. Se evalúa el sacrificio de ganado contra las variables de clima severo para encontrar
su significancia al 95% de forma preliminar y brindar indicios de la forma en que el clima
afecta la decisión de los agentes.
Tabla 1. Tabla de correlaciones
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Preliminarmente, en ciertos municipios es significativo tanto el verano como la estación árida
para la decisión de sacrificio. Esto brinda posibilidades de encontrar un efecto causal entre
los cambios del clima y la toma de decisión de los agentes pues la relación aparente entre
estas variables es grande. Sin embargo, a nivel agregado no hay una correlación clara entre
las variables de Invierno y Verano con el sacrificio de ganado. No obstante, si se ve una
relación con el precio, lo cual brinda indicios de correlación sobre la oferta.
Con la realización de este proyecto y teniendo como base lo mencionado anteriormente se
espera que las variables que representen cambios extremos en la precipitación tengan un
efecto positivo sobre la oferta de carne bovina (Anexo 2), es decir que ante choques de lluvias
o sequías extremas se evidencie un aumento en el número de animales sacrificados por
municipio.
Resultados:
Tras haber realizado las pruebas necesarias (Test de Hausman) se pudo observar que la mejor
metodología de realizar la regresión era mediante efectos aleatorios. La regresión (Tabla 3)
muestra los resultados obtenidos en el cambio en el cociente entre animales sacrificados y la
cantidad de animales en el municipio con las variables climáticas y de control.
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Tabla 2. Regresión por efectos aleatorios.
Se puede observar que la significancia de las variables climáticas es nula. Es por esto por lo
que no se puede concluir que el clima, y más específicamente la precipitación, tenga efectos
sobre la cantidad de ganado destinado a ser sacrificado. Incluso evaluando los datos a nivel
regional y departamental no se pudo encontrar causalidad significativa entre la precipitación
y la toma de decisión de sacrificio de ganado. De esta forma la respuesta a la pregunta de
investigación es que la magnitud del efecto de los choques extremos del clima pueda ser nula
al no existir significancia.
La única relación que se pudo encontrar es con el precio, mediante correlaciones y una
regresión (Tabla 5) la cual tenía como variable dependiente el precio del ganado en pie. Se
pudo evidenciar que el precio si se ve influenciado por la precipitación, pero no por la
cantidad de animales sacrificados. Esto supone que el precio no depende del sacrificio que
los ganaderos escojan, haciendo entender que el precio es exógeno a los agentes y se toma
por dado. Se puede intuir entonces que el precio a nivel general si se ve afectado por los
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cambios climáticos extremos, pudiendo ser explicado por las especulaciones de los agentes
ganaderos a nivel nacional acerca del clima y su injerencia en el mercado bovino. Así mismo,
los ciclos anuales climáticos en Colombia suelen ser constantes y por esta razón los agentes
ganaderos toman decisiones acordes a esto, las cuales a nivel agregado (Nivel nacional) van
con el ciclo de precios y por lo tanto podría explicar la relación entre clima y precio.
Tabla 3. Regresión auxiliar.
Si bien la significancia no fue relevante en la regresión (la cual era por municipio),
procedimos a dividir los datos en diferentes grupos. Esta división se dio dado que Colombia
es un país muy diverso en donde posiblemente los resultados y los efectos tengan que verse
por regiones por tener más similitudes entre ellas. Así las cosas, se procedió a separar los
datos en departamentos, regiones políticas, y regiones climáticas. Habiendo hecho esto, se
procedió a hacer los mismos procesos que se realizó a nivel municipal. Aun teniendo distintos
niveles de análisis no se pudo encontrar relación alguna entre la precipitación y el
comportamiento de los agentes ganaderos en el sacrificio de ganado.
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Después de lo anterior se puede analizar entonces que la decisión de los agentes radica mucho
en el precio de mercado del kilo de carne, el cual esta dado. También se comprende que el
clima es un factor poco importante para la decisión de los agentes para el sacrificio del ganado
independientemente del nivel de análisis. Sin embargo, algo que sorprendió es que el precio
no depende de la cantidad de ganado que los agentes quieran sacrificar y solo se ve cierta
relación con el clima a nivel agregado.
IV. CONCLUSIONES
Esta investigación arrojó resultados que no se esperaban encontrar. De esta forma las
conclusiones de este proyecto tienen varias aristas. Para empezar, se concluye que no se
encontró resultado alguno en cuanto a la relación entre la precipitación y el comportamiento
de los agentes ganaderos ni siquiera al separar y agrupar la base de datos en departamentos,
regiones políticas y regiones climáticas. No se puede concluir entonces que los agentes
reaccionen o anticipen sus acciones de acuerdo con la precipitación esperada y/u observada.
Por otro lado, al observar que las lluvias no hacen parte de los factores determinantes de la
oferta de carne, se encontró que el precio sí lo es. Se pensó en un principio que la decisión
de los ganaderos acerca del sacrificio de ganado influenciaba la oferta, y por lo tanto, el
precio. Sin embargo, se halló que esto no es así. Los agentes son tomadores de precios,
independiente de la cantidad de ganado que estos elijan sacrificar. De esta forma se encontró
que el precio si se ve afectado por el clima en general y que los climas extremos tienden a
hacer que el precio descienda. Dado lo anterior se concluye, bajo intuición de oferta y
demanda, que si bien los agentes no afectan la oferta por las decisiones que se tomen, el clima
si incide negativamente en los precios, lo que se creería que sucede por el incremento en la
oferta de carne a nivel general.
Dado lo anterior también se concluye que, en Colombia, la recolección de datos en el agro
es muy precaria. Puede ser posible afirmar que la falta de resultados estadísticamente
significativos se deba a la incoherencia en alguno de los datos recogidos y a la falta de
información en el campo. Esto se observa en el bajo control del censo que se realiza a nivel
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nacional o los datos sobre sacrificio reales, pues lo que se reporta puede ser falso por razones
de evasión fiscal, entre otros.
Aglomerando todo lo anteriormente mencionado, esta investigación concluye que no hay
relación alguna entre la precipitación y la decisión de los agentes ganaderos en el sacrificio
de cabezas de ganado. No obstante, abre un nuevo campo de investigación, pues arrojó que
el clima si incide en variables macroeconómicas como el precio, y por lo tanto se puede intuir
que el cambio climático si es importante estudiarlo.
REFERENCIAS:
Cruz Jiménez, J., & García Sanchez, R. (2014). El mercado de la carne de bovino en México, 1970-2011. Estudios Sociales, XXII(43), 87-110. DANE. (2016). Efectos del clima en la producción de la ganadería de leche. Bogotá D.C: DANE.
García Mata, R., Del Villar Villalón, M., García Salazar, J., Mora Flores, J., & García Sanchez, R. (2004). Modelo econométrico para determinar los factores que afectan el mercado de la carne de porcino en México. Divergencia, 29(8), 414-420. Mahecha, L., Gallego, L., & Pelaez, F. (2002). Situación actual de la ganadería de carne en Colombia y alternativas para impulsar su competitividad y sostenibilidad. Rev Col Cienc Pec, 15(2), 213-225.
Mendoza Rodriguez, W., & Pérez Sanmartín, Y. (2016). Estudio del comportamiento de la producción de carne bovina en algunos países de américa latina mediante el uso de modelos de datos panel para el periodo de 1995-2014 (Especialización). Fundación Universitaria Los Libertadores. Perez V., G. (2004). Los Ciclos Ganaderos en Colombia, 1950-2001. [online] Banrep.gov.co. Available at: http:// www.banrep.gov.co/sites/default/ files/ publicaciones/ archivos/DTSER-46.pdf [Accessed 5 Feb. 2019].
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ANEXOS
Anexo 1:
Tabla 1. Estadísticas descriptivas para la variable precipitación.
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Anexo 2:
Tabla 2. Resultados esperados.