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GANADERÍA LECHERA EN COLOMBIA: FACTORES QUE DETERMINAN LA BAJA PRODUCTIVIDAD
Y COMPETITIVIDAD
OSCAR FELIPE FAJARDO CARREÑO MONOGRAFÍA DE GRADO ECONOMÍA Y CIENCIA POLÍTICA
Universidad de los Andes
MAYO DE 2019
Óscar Felipe Fajardo C Monografía de Grado Economía y Ciencia Política
1
Contenido RESUMEN EJECUTIVO ............................................................................................................ 2
PEGUNTA DE INVESTIGACIÓN ............................................................................................ 2
INTRODUCCIÓN ........................................................................................................................ 3
CONTEXTO .................................................................................................................................. 6
MARCO TEÓRICO Y MODELO ECONOMÉTRICO ........................................................ 13
Marco teórico .......................................................................................... 13
Modelo econométrico ............................................................................. 14
METODOLOGÍA Y DESCRIPCIÓN DE DATOS ................................................................ 15
Metodología............................................................................................ 15
Descripción de los datos .......................................................................... 16
MODELO FINAL ....................................................................................................................... 17
Descripción ............................................................................................. 18
Estadísticas descriptivas .......................................................................... 19
Detalle del modelo .................................................................................. 20
RESULTADOS Y ANÁLISIS .................................................................................................... 22
Resultados .............................................................................................. 22
Análisis .................................................................................................... 24
Significancia Global: ................................................................................ 24
Significancia individual: ........................................................................... 25
CONCLUSIONES ...................................................................................................................... 29
PROPOSICIONES ..................................................................................................................... 30
Referencias ................................................................................................... 31
Óscar Felipe Fajardo C Monografía de Grado Economía y Ciencia Política
2
RESUMEN EJECUTIVO
El presente documento tiene como objetivo generar insumos para la formulación de
políticas públicas del sector agropecuario colombiano que se ajusten a la realidad política y
económica de la población rural colombiana. En este sentido, estudia la relación existente
entre la Producción Ganadera en Colombia y factores políticos asociados al bienestar social
y económico de los productores ganaderos del país, basado en datos del año 2014.
Asimismo, estudia la consecuencia de estos factores sobre la población rural y sobre el PIB
nacional aunado a la relación que existe entre estas dinámicas sociales y políticas con
aparente ausencia de políticas gubernamentales definidas para el sector agropecuario en
Colombia y a una débil propuesta institucional y gremial. Para esto, se plantea la
construcción de un modelo econométrico que describa el comportamiento de la producción
ganadera incorporando elementos de la dinámica política, social e institucional del sector
agropecuario. La evidencia encontrada muestra que, la presencia de actores violentos, así
como de cultivos ilícitos afectan la producción lechera del país; asimismo, circunstancias de
carácter estructural, como la desigualdad y la pobreza multidimensional tienen un impacto
negativo. En otro aspecto, la educación y el seguimiento técnico tienen un impacto positivo
en la producción lechera del país. Por último, se evidencia una debilidad histórica en
insumos eficaces para la formulación de políticas públicas del sector rural colombiano que
garanticen el bienestar de esta población fortaleciendo el estado social de derecho
colombiano.
Palabras clave: Ganadería, producción, competitividad, desigualdad, violencia,
institucionalidad, política pública, educación, asistencia técnica, Estado Social de Derecho.
Clasificación JEL: C13, N56, O13, O38, O43, Q10, Q15, Q18, Q24.
PEGUNTA DE INVESTIGACIÓN
¿Qué factores políticos y en qué medida éstos afectan la producción de los ganaderos en
Colombia?
Óscar Felipe Fajardo C Monografía de Grado Economía y Ciencia Política
3
INTRODUCCIÓN
La ganadería colombiana ha sido protagonista en la producción del país. De hecho, según
Fedegán, para el 2017 la ganadería contribuía un 1.4% al PIB nacional, lo que equivale a 8
veces el sector palmicultor (FEDEGÁN, 2017). Es tan importante el sector ganadero que,
según cifras del Banco Mundial, los productos de origen bovino constituyen el 27% del gasto
de los consumidores colombianos en alimentos (Banco Mundial, 2018).
Por otro lado, la Unidad de Planificación Rural Agropecuaria (UPRA) afirma que existen 26
millones de hectáreas con potencial agrícola; sin embargo, únicamente se aprovecha cerca
del 24% del terreno disponible, es decir, cerca de 6.3 millones hectáreas (UPRA, 2014), lo
que implica una ineficiencia en el uso del suelo y una potencialidad en la producción.
En este sentido, se entiende el protagonismo del sector ganadero sobre la producción del
país y por ende de la calidad de vida de sus habitantes. En este sentido, han existido diversos
factores que generan que Colombia ostente la cifra de tener un 36% de la población rural
en la pobreza multidimensional y al 15% en la pobreza extrema; esto configura, en suma,
un problema social y político. (Vergara, 2010).
Ahora bien, según el ministerio de comercio, Colombia tiene hoy tratados de libre comercio
vigentes con Canadá, Estados Unidos, La Unión Europea, EFTA, Israel, Corea del Norte,
México, Triangulo Centroamericano, Costa Rica, Panamá, Chile, MERCOSUR y la CAN
(Ministerio de comercio, industria y turismo, 2019). No obstante, estos tratados han
ocasionado que en lugar de aumentar las exportaciones hayan aumentado las
importaciones de productos ganaderos lo que genera, además, una afectación a los precios
de los productos nacionales.
Así pues, los elementos externos han sido relevantes para la producción y competitividad
del sector ganadero colombiano. Sin embargo, los factores internos de las fincas han
afectado estos elementos también. Según Fedegán, comparativamente Colombia es poco
competitiva respecto a otros países productores representado en las siguientes tablas:
Óscar Felipe Fajardo C Monografía de Grado Economía y Ciencia Política
4
Donde cabe resaltar que, para países sudamericanos como Argentina, aun cuando su
inventario de vacas en producción de leche es menor al colombiano, produce casi dos veces
más litros de leche que Colombia. Asimismo, sucede con países europeos y por supuesto
Estados Unidos que lidera la producción intensiva de leche. En suma, Colombia es uno de
los productores de leche menos competitivos a nivel global y regional.
Las tecnologías y la intensificación en la producción generan unos altos rendimientos de
animales vivos para países como Estados Unidos y la Unión europea. No obstante, para
países sudamericanos como Brasil o Uruguay donde existen condiciones geográficas y
climáticas similares a las colombianas, la productividad es alta entregando un rendimiento
en canal del 55% y 58% respectivamente y sacrificando a los 32 y 28 meses de edad,
mientras que Colombia únicamente rinde al 53% en canal y sacrifica a los 39 meses, cifras
Óscar Felipe Fajardo C Monografía de Grado Economía y Ciencia Política
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que muestran la ineficiencia de las ganaderías colombianas, pero también el potencial para
ser competitivo.
En este sentido, se estima que los ganaderos colombianos adoptan modelos productivos
que han sido ineficientes y que tienen el potencial de mejorar. Asimismo, Fedegán
argumenta que la capacidad de carga del sector ganadero nacional es de 0.7 cabezas por
hectárea de tierra, lo que corrobora los datos de la UPRA en cuanto a la ineficiencia en el
uso de los suelos, la poca implementación de tecnologías y la baja asistencia técnica
institucional y gubernamental.
Finalmente, existen factores cualitativos que afectan la productividad y la competitividad
del sector ganadero colombiano tales como la carencia de una política pública agrícola que
se enfoque en el sector rural aunado a una débil institucionalidad que permita solventar los
problemas de mercado que afectan al sector hoy en día. Asimismo, es relevante el hecho
de que solo el 30% de las áreas rurales tengan cobertura del sector educativo y el
seguimiento a través de asistencia técnica rural sea aún muy escaso (Ministerio de Eduación
Colombiano, 2019).
En este sentido, el presente trabajo pone a consideración factores considerados como
relevantes para la producción ganadera en Colombia tanto para el sector cárnico como para
el sector lechero. Así pues, es preciso afirmar que existen tres categorías de factores que
podrían explicar la débil productividad ganadera colombiana: la primera, los factores
biológicos; la segunda, factores económicos y de mercado; y la tercera, factores políticos e
institucionales.
Ahora bien, justamente la mayoría de los estudios sobre el sector han dejado de lado los
factores políticos e institucionales. En este sentido, es relevante que fenómenos como la
distribución de las tierras, la violencia y la institucionalidad sean evaluados ante la
productividad ganadera para determinar su correlación y relevancia. Así pues, se podría
generar un insumo eficiente para una política pública enfocada en el sector agropecuario
nacional que se ajuste a las necesidades tanto de los productores como del mercado
nacional e internacional. Finalmente, podrían generarse garantías verdaderas, a través de
Óscar Felipe Fajardo C Monografía de Grado Economía y Ciencia Política
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las políticas públicas, para la disminución de la pobreza rural, los índices de analfabetismo,
la desigualdad y aumentar el PIB per cápita rural, así como los índices de desarrollo humano
y NBI.
CONTEXTO
La Federación Nacional de Ganaderos de Colombia ha sido bastante recurrente en mostrar
los factores externos que repercuten en la producción ganadera. En este sentido, el sector
macroeconómico, los costos de producción y el mercado bovino son factores que la
Federación ha estudiado detalladamente y ha diagnosticado ciertas debilidades en el
sector. Así pues, se determina que, pese a que la actividad ganadera es significativa en el
PIB nacional, los costos de producción de los ganaderos son muy altos debido a que los TLC
vigentes han ocasionado un aumento de importaciones mas no un aumento en las
exportaciones elevando los costos de producción y golpeando el mercado interno; por otra
parte, el mercado bovino ha sido fluctuante debido a las condiciones fitosanitarias internas
y las exigencias de los países compradores, esto aunado a un decreciente hato ganadero
(FEDEGÁN, 2017)
Por otro lado, el componente biológico ha sido igualmente determinante en el producto
ganadero. En cuanto al manejo interno de las fincas, los productores colombianos no
adoptan sistemas productivos eficientes que incluyan mejoramiento genético y adecuado
uso de las praderas. En regiones tropicales, las razas bovinas Gyr y Guzerat, pertenecientes
a la subespecie Bos indicus, son las más exploradas en la industria lechera, entre otras
razones porque están más adaptadas al clima tropical. Gyr y Guzerat son razas cebuinas
comunes en Brasil, y son utilizadas para generar las razas sintéticas Gyrolando (5/8 Holstein:
3/8 Gyr) y Guzolando (5/8 Holstein: 3/8 Guzerat), en orden a combinar una buena
producción y tolerancia al calor y los parásitos en el trópico. En cebuinos lecheros, la
selección asistida por marcadores puede ser usada para preseleccionar toros candidatos
jóvenes para pruebas de progenie, incrementando así, el diferencial de selección,
reduciendo el intervalo generacional e incrementando el mérito genético (Arista Silva ,
2010). Asimismo, el escaso uso de tecnologías para la producción y alcance que la población
rural tiene a la educación contribuyen al lento e ineficiente desarrollo de la actividad
Óscar Felipe Fajardo C Monografía de Grado Economía y Ciencia Política
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ganadera. En este sentido, Federico Holmann afirma que los pequeños productores
colombianos necesitan un mejor y más rápido acceso al conocimiento del cambio
tecnológico y su impacto sobre la productividad y la rentabilidad, a la educación y
capacitación y al crédito para utilizar la acción colectiva como mecanismo para enfrentar su
problema de tamaño de escala (Holmann , y otros, 2004).
Por otro lado, en Colombia el uso y tenencia de la tierra ha sido un factor coyuntural que
incide en la productividad rural. Así pues, la poca tierra utilizada no se usa de la manera más
eficiente. De hecho, el tercer Censo Nacional Agropecuario reveló que el 80% del área rural
para el uso agropecuario es pasto, lo cual representa cerca de 33,8 millones de hectáreas.
Mientras que el área de uso agrícola es de 20%, lo que aproximadamente es 8,4 millones
de hectáreas. Según el DANE, del porcentaje utilizado para el uso agrícola los cultivos
representan un 74,8%, es decir, 5,3 millones de hectáreas y los cultivos transitorios con
representación del 16%, equivalen a 1,2 millones de hectáreas (DANE, 2014). En
consecuencia, la tierra ha sido un catalizador de violencia en Colombia, generando disputas
por los territorios entre terratenientes, campesinos, etnias, grupos al margen de la ley y el
Estado. Asimismo, el territorio ha ayudado a la configuración de etnias, sociedades y
culturas independientes que se han visto vulnerados a través de los años, lo que como
resultado ha dejado una alta concentración de la tierras y una baja formalidad en la
propiedad lo que contribuye a un bajo bienestar de la población rural y bajos niveles de
consumo (Ibáñez, Gáfaro, & Zarruk, 2012). En este sentido, la violencia ha sido una de los
factores protagónicos en la historia social y productiva rural de Colombia que es uno de los
países con los índices más grandes de víctimas por desplazamiento forzado, secuestros y
desapariciones. Miles de hectáreas de tierra en Colombia con vocación cocalera han sido
objeto militar y paramilitar. Entonces, en Colombia se configura un problema mucho más
grande y es la debilidad del Estado para amparar el orden y la legitimidad de las instituciones
al ser incapaz de mantener el control territorial en muchas zonas de Colombia así como el
monopolio de la violencia (Sanchez, Lopez-Uribe, & Fazio, 2010), lo que configura un estado
débil ante la problemática rural que yace, en parte, de la tenencia de la tierra y el uso que
se le ha dado.
Óscar Felipe Fajardo C Monografía de Grado Economía y Ciencia Política
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En este orden de ideas, la institucionalidad ha sido un factor relevante para la vida
económica colombiana, especialmente en el ámbito rural. Una de las posibles soluciones
que ha quedado marginada a través del tiempo es el de una reforma agraria con el objetivo
de distribuir las tierras y generar equidad. No obstante, durante el siglo XX se intentaron
implementar algunas reformas que, pese a ser una buena iniciativa, no se lograron los
objetivos; Albert Berry confirma esta hipótesis, y más importante que esto, afirma que la
institucionalidad fue un factor determinante para el fracaso de la ley 135 de 1961, de la cual
surge el INCORA, pero no es suficiente institucionalmente para desarrollar y solucionar el
problema territorial. Asimismo, afirma que la institucionalidad fue débil en los años 90 con
la implementación de las políticas de libre mercado que agudizó la crisis rural y la
desigualdad social (Berry, 2002).
Por otra parte, la OCDE en la Revisión de la OCDE de las políticas agrícolas de Colombia en
el 2015 (OCDE, 2015), diagnosticó que el sector agropecuario presenta diversas falencias
estructurales e institucionales que obstaculizan la meta de desarrollar el sector
agropecuario como un motor de crecimiento económico en integración internacional. La
(OCDE, 2015) afirmó que para lograr el objetivo de crecimiento agrícola sostenible y para
superar desafíos estructurales, Colombia debe potenciar políticas que respalden su
competitividad a largo plazo. Deben destinarse recursos públicos a eliminar las importantes
deficiencias existentes en infraestructura de transporte, en el sistema de tenencia de la
tierra, en infraestructura y gestión del agua y del suelo, en los sistemas de inocuidad
alimentaria y de salud animal y vegetal, sistemas de información del mercado, educación,
investigación y desarrollo. Al mismo tiempo, el ordenamiento institucional es débil tanto a
nivel departamental como municipal, lo cual exige mejoras en la gobernanza y en la
coordinación de la política agrícola.
En este mismo sentido, preocupa que la institucionalidad gremial y gubernamental de los
ganaderos sea aún muy débil y no exista un lineamiento claro para su desarrollo. De hecho,
y uno de los datos más preocupantes del sector es que desde que se creó el Ministerio de
Agricultura y Desarrollo Rural en 1994, el promedio de duración de los ministros ha sido de
1.7 años hasta el 2018, lo que caracteriza el peor de los escenarios para el sector rural,
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donde evidentemente no se ha adoptado o diseñado una política pública para el sector
agropecuario.
Ahora bien, en la actualidad, el punto II del plan nacional de desarrollo 2018-2022, “Pacto
por el emprendimiento, la formalización y la productividad: una economía dinámica,
incluyente y sostenible que potencie todos nuestros talentos” apunta al sector
agropecuario en diversos objetivos:
Objetivo E. “Campo con progreso: una alianza para dinamizar el desarrollo y la
productividad de la Colombia rural”, en donde se busca impulsar la transformación
productiva, la competitividad agropecuaria y agroindustrial y el desarrollo rural,
promoviendo condiciones que dinamicen la provisión de bienes y servicios, la inversión
privada, la innovación y el emprendimiento para la generación de oportunidades de
crecimiento y bienestar de toda la población rural (Gobierno De Colombia DNP, 2018); se
enfocará en desarrollar los siguientes objetivos específicos:
• Objetivo 1: Crear las condiciones para que la tenencia de la tierra y el ordenamiento
productivo habiliten el desarrollo agropecuario y la inclusión productiva y la
seguridad jurídica
• Objetivo 2: Promover la transformación productiva agropecuaria por medio del
ordenamiento de la producción, el desarrollo de clústeres y cadenas de valor
agroindustriales, que integren la producción industrial con la de pequeños y
medianos productores
• Objetivo 3: Fortalecer las capacidades de gestión de riesgos sanitarios, fitosanitarios
y de inocuidad de los alimentos, con énfasis en admisibilidad sanitaria y en el
aprovechamiento de mercados externos
• Objetivo 4: Destinar, al menos, el 50 % de la inversión sectorial hacia la provisión de
bienes y servicios públicos
Óscar Felipe Fajardo C Monografía de Grado Economía y Ciencia Política
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• Objetivo 5: Incentivar la inversión en el campo a través de la reforma de los
instrumentos del Sistema Nacional de Crédito Agropecuario y del manejo de los
riesgos de mercado y climáticos
• Objetivo 6: Fortalecer la generación de ingresos de los hogares rurales, a partir de la
promoción de condiciones de empleabilidad y emprendimiento asociado a
actividades no agropecuarias que promuevan la inclusión social y productiva en los
territorios rurales, acorde a las categorías de ruralidad.
• Objetivo 7: Modernizar, tecnificar y consolidar la institucionalidad sectorial y la
coordinación y articulación interinstitucional para impulsar la transformación
productiva agropecuaria y rural a escala territorial.
REVISIÓN DE LITERATURA
Durante las últimas tres décadas el estudio económico y social de las actividades agrícolas
y pecuarias han tomado diversos rumbos. El capitalismo como sistema económico ha
contribuido a la configuración de la producción agropecuaria; asimismo, la dinámica política
mundial ha contribuido a esto mediante políticas de libre mercado y por supuesto, en
Latinoamérica, la incursión de políticas neoliberales (Timmer, 1998). En este sentido, la
“Transformación Agrícola” generó que la agricultura contribuyera al crecimiento mediante
la profundización de relaciones mercantiles, financieras, tecnológicas para que la
transferencia de recursos del sector aumentara.
Revisando la literatura, autores como Timmer (1998), Abbott (1998) e instituciones como
La Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura FAO (2012)
afirman que la producción agropecuaria manejada bajo economías de escala no justifica
unidades de explotación de gran tamaño. Por el contrario, el uso de sistemas y procesos
productivos hacen que los operadores tengan cada vez que tomar menos decisiones. En
este sentido, es importante recalcar que la producción agropecuaria depende en gran
medida del uso eficiente del suelo y la implementación de tecnologías. El mercado por su
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parte, como es visto por MacLaren & Josling (1999), juega un papel importante en la
producción agropecuaria. Así pues, estos autores afirman que depender de un mercado
determinado implica que las tomas de decisiones de los productores se vean limitadas, lo
que a su vez genera que, en muchas ocasiones, los márgenes de utilidad también se vean
limitados. Argüello (2006) afirma a su vez que en las economías agrícolas con tecnologías
estancadas – como el caso colombiano – la política económica tiende a transferir recursos
de la agricultura a los sectores urbanos y los precios agropecuarios tienden a aumentar
debido a la incapacidad de satisfacer un consumo creciente. A su vez, el uso de tecnología,
que es escaso, genera que los rendimientos de la inversión agropecuaria sean decrecientes
por lo que el Estado tiende a recurrir a las importaciones para impedir mayores aumentos
de precios. Así pues, explica que cuando la tecnología es apropiada en los sistemas
productivos agropecuarios, entonces el aumento en la demanda no genera un alza en los
precios lo que dinamiza el aumento de empleo y el desarrollo económico. Es decir, el uso
de tecnología en la producción agropecuaria eleva la elasticidad de la oferta de bienes
agrícolas.
Ahora bien, Stevens & Jabara (1988) explican los factores económicos que inciden en la
producción agropecuaria. Así pues, transforman el modelo de economía clásica en donde:
Y= f (R, L, K) donde R: recursos y es finito; L: Trabajo y; K: capital y es variable.
K proviene de mantener, reparar y reponer equipos de la finca, es decir que existe
depreciación; por otro lado, el trabajo invertido en ello no está relacionado directamente
con el cultivo, es un sacrificio de ingreso actual proveniente del cultivo, de consumo o de
ahorro: y los recursos, se dan por un intercambio de Ingreso o Consumo presente para
obtener mayor Producción Futura.
No obstante, Schultz (1964) creía indispensable que un modelo de producción agrícola
debía incluir el hecho de que los agentes productivos podían mejorar a través de la práctica
y de la tecnología, por lo que propone la función de producción agrícola moderna:
Y = F [ f (Kr, R), g (Kl, L)] donde Kr y Kl, son aumentadores de productividad.
Óscar Felipe Fajardo C Monografía de Grado Economía y Ciencia Política
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Para Kr, por ejemplo, mejores insumos en la finca, semillas de alto rendimiento, razas de
animales mejoradas, mejores insumos químicos, drenaje de suelos, equipos de riego, entre
otros. Para Kl, aumentos en la productividad que derivaban de educación, entrenamiento,
formación, mecanización. De manera tal que la mayor o menor disponibilidad de K y de R
determinaban el tipo de capital necesario. (Schultz, 1964)
En este orden de ideas, se justificó que los cambios institucionales debían enfocarse en
mejorar la provisión de insumos y el mercado de productos, insumos y servicios, así como
cambios que aumentaran la productividad humana. Ahora bien, la institucionalidad es
entonces un factor generador de conocimiento y productividad. El fortalecimiento de las
instituciones es un determinante para el desarrollo agropecuario. En este sentido, según
Argüello (2006) es la institucionalidad la que se debe encargar de regular la política
agropecuaria con la política de competencia, en razón de que la política agropecuaria
pretende principalmente maximizar los intereses particulares, es decir, objetivos no
económicos como la redistribución equitativa del ingreso y la protección de la población
rural; mientras que la política de competencia debe encargarse de maximizar el interés
general, en donde grupos de interés aumentan sus ingresos y ganancias por medio del
aumento de los precios de sus bienes diferenciados. Según MacLaren & Josling (1999), una
política de competencia basada en la regla de la Razón, acompañada de una política de libre
comercio, propicia el ambiente para que los mercados respondan favorablemente.
En este mismo sentido, la institucionalidad genera crecimiento económico. Según North &
Thomas (1989) se considera que los cambios en las reglas que determinaban los derechos
de propiedad de 900 a 1700 en Europa Noroccidental, fueron la principal fuente de
crecimiento económico. Así pues, en el siglo XVIII las innovaciones institucionales y los
cambios concomitantes en los derechos de propiedad introdujeron en el sistema cambios
en la tasa de productividad, los cuales permitieron al hombre de Occidente escapar
finalmente al ciclo malthusiano. La llamada “revolución industrial” es, simplemente, una
manifestación ulterior de una actividad innovadora que refleja esta reorientación de los
incentivos económicos. Asimismo, las instituciones económicas y, específicamente, los
derechos de propiedad son considerados en general por los economistas como parámetros,
Óscar Felipe Fajardo C Monografía de Grado Economía y Ciencia Política
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pero para el estudio de largo plazo del crecimiento económico son, evidentemente,
variables, sujetas históricamente a cambios fundamentales. La naturaleza de las
instituciones económicas existentes canaliza el comportamiento de los individuos dentro
del sistema y determina, en el curso del proceso, si conducirá al crecimiento, al
estancamiento o al deterioro económico. En concordancia, la Organización de las Naciones
Unidas para la Alimentación y la Agricultura FAO (2012) afirma que para que las poblaciones
dependientes de las actividades agropecuarias puedan crecer económicamente, necesitan
un marco institucional, normativo y de investigación que les preste un apoyo activo como
demuestra la comparación del crecimiento de las cooperativas de productores de pequeña
escala del subsector lechero de la India con la ampliación de escala de las lecherías en el
Brasil; la lechería de la India ha tenido un factor de crecimiento más favorable. Igualmente,
es necesario llevar a cabo labores de investigación en tecnologías y contar con el apoyo de
las instituciones con el fin de adquirir conocimientos que puedan orientar el sector y la
formulación de las políticas nacionales. Por ejemplo, la mejora de la ciencia de la producción
pecuaria puede requerir el fomento de las razas mejor adaptadas a nichos de producción
específicos, mientras que para hacer frente al cambio climático y al estrés hídrico se tendrán
que encontrar formas más eficaces de gestionar el agua.
MARCO TEÓRICO Y MODELO ECONOMÉTRICO
Marco teórico
El concepto de productividad, en este caso será el desarrollado por (Porter, 2008) quien
define productividad como “Valor de la producción por unidad de mano de obra o Capital”,
mientras que (Latruffe, 2010) la define como la habilidad de los factores para producir
bienes y servicios. Asimismo, (Alonso & Serrano, 2008) ajustan la producción a una función
de producción determinada:
Y= f (x1, x2, …, xn) donde Xn corresponde a factores de producción determinados
Ahora bien, el factor de producción corresponde a “aquel elemento que interviene en el
proceso productivo, cuya cantidad en principio, es variable o susceptible de variación”
Óscar Felipe Fajardo C Monografía de Grado Economía y Ciencia Política
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(Alonso & Serrano, 2008) lo que implica que una variación en algún factor generará una
alteración en la producción.
Ahora bien, la competitividad de una economía con relación al resto del mundo, es la
capacidad que tiene dicha economía, y por lo tanto sus empresas, para abastecer y
suministrar su mercado interno, y al tiempo exportar bienes y servicios al exterior (Porter,
2008). Porter asegura que la competitividad depende de la capacidad que tienen los
sectores económicos para innovar y mejorar. Dichas capacidades deben desarrollarse
alrededor de los 4 atributos “que individualmente y como sistema conforman el rombo de
la ventaja nacional” o diamante. Estos son: 1) Condiciones de los factores; 2) Condiciones
de la demanda; 3) Sectores afines y auxiliares; 4) Estrategia, estructura y rivalidad de las
empresas. A medida que las condiciones se dan para que cada uno de estos 4 atributos
mejoren, las empresas ganan ventaja competitiva.
Por otro lado, (North D. , 1990) afirma que las instituciones son las reglas del juego en la
sociedad o, más formalmente, son las restricciones humanamente concebidas que moldean
la interacción humana. Por lo tanto, estructuran incentivos en el intercambio humano, ya
sea político, social o económico […] Conceptualmente, la diferencia clara que es necesario
hacer es entre las reglas y los jugadores. El propósito de las reglas es definir la forma como
se juega el juego. Pero el objetivo del equipo dentro de ese conjunto de reglas es ganar el
juego […] Moldear las estrategias y las habilidades del equipo a medida que se desarrolla es
otro proceso separado del moldeamiento de la creación, la evolución y las consecuencias
de las reglas
Modelo econométrico
Un modelo econométrico es la simplificación de la realidad que trata de captar los aspectos
más relevantes de una relación o fenómeno económico en términos globales. En éste se
realizan estimaciones lo más precisas posible utilizando procedimientos de inferencia
estadística.
Óscar Felipe Fajardo C Monografía de Grado Economía y Ciencia Política
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Ahora bien, históricamente hemos visto que se han definido un sistema de modelos
econométricos para la producción agropecuaria. En primera instancia se tiene el modelo
clásico de producción:
𝑌 = 𝑓 (𝑅, 𝐾, 𝐿)
Donde R: recursos y es finito; L: Trabajo y; K: capital y es variable.
Por otra parte, Schultz en 1956 propuso el modelo moderno de producción agropecuaria
que lo definió de la siguiente manera:
𝑌 = [ 𝒇 ( 𝑲𝒓, 𝑹 ) , 𝒈 ( 𝑲𝒍, 𝑳 ) ]
Donde Kr y Kl, son aumentadores de productividad.
Ahora bien, entendido este punto, tenemos en cuenta que nos basaremos en los modelos
propuestos por Schulz, donde se consideran los aumentadores de productividad. Asimismo,
y estimando la literatura observada para la construcción de nuestro modelo es imperativo
tener en cuenta los aspectos cualitativos de esta investigación que complementan el
modelo. En este sentido el modelo propuesto es:
𝑌 = 𝑄[ 𝒇 ( 𝑲𝒓, 𝑹 ), 𝒈 ( 𝑲𝒍, 𝑳 ), 𝒉 (𝑲𝒌, 𝑲), 𝑱(𝑲𝒔, 𝒔) ]
En donde R: recursos y es finito; L: Trabajo y; K: capital y es variable; S es el factor
institucional. Y, donde Kr, Kl, Kk y Ks son aumentadores de productividad.
Así 𝑄[(𝐾, 𝐿, 𝑅, 𝑆)] = 𝐾 ∗ 𝑝𝑚𝑔(𝑘) + 𝐿 ∗ 𝑝𝑚𝑔(𝐿) + 𝑅 ∗ 𝑝𝑚𝑔(𝑅) + 𝑆
METODOLOGÍA Y DESCRIPCIÓN DE DATOS
Metodología
La metodología propuesta para el desarrollo del trabajo consiste primero en verificar las
bases de datos y corroborar que haya una muestra significativa a nivel municipal para el
estudio propuesto. Una vez, encontrados los datos relevantes para el estudio a nivel
municipal, que es la unidad de análisis, se debe armar una base de datos enfocada al estudio
pertinente y partir de allí su análisis.
Óscar Felipe Fajardo C Monografía de Grado Economía y Ciencia Política
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Posteriormente, se deberá aplicar el modelo econométrico expuesto en el enunciado
anterior con las variables correspondientes a los factores de producción. Posteriormente,
se procede a analizar el resultado de las pruebas de significancia, según lo expuesto por
Gujarati (2006), basta con revisar los resultados de la significancia global – Prueba F- y de
significancia individual – Prueba t-.
Descripción de los datos
El Panel Municipal del CEDE es una iniciativa del Centro de Estudios sobre Desarrollo
Económico de la Universidad de los Andes, que busca consolidar en una sola base de datos
información a nivel municipal. Este panel presenta información sobre características
generales de los municipios, variables fiscales, de conflicto y violencia, del sector agrícola y
tierras, y educación.
El panel municipal del CEDE se encuentra dividido en cinco principales temáticas:
• Características generales
• Fiscal
• Conflicto y violencia
• Agrícola y tierra
• Educación
Las relevantes para este estudio son, la de características generales, conflicto y violencia y
agrícola y tierra.
El panel de características generales reúne información básica de los municipios
colombianos como año de creación, tamaño de población y su distribución por áreas,
características socioeconómicas, información geográfica y sitios de interés. Estas fueron
extraídas principalmente del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE)
a través de División Político-administrativa de Colombia (Divipola), censos de población y
vivienda y proyecciones
El panel de conflicto compila variables relacionadas con las distintas ofensivas ejecutadas
por los distintos grupos al margen de la ley en Colombia. Entre estas se encuentran ataques,
Óscar Felipe Fajardo C Monografía de Grado Economía y Ciencia Política
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secuestros, emboscadas, hostigamientos, homicidios, entre otras. Además, se encuentran
variables relacionadas con la violencia histórica, cultivo de drogas, desplazamientos, y otras
que permiten evaluar las actividades defensivas de la fuerza pública como las capturas,
bajas, armamentos incautados.
El panel de producción agrícola presenta variables relacionadas con la actividad del sector
agropecuario en los municipios colombianos, incluyendo producción agrícola, créditos
agropecuarios y características de la tierra. Para la producción agrícola se incluyó
información de cultivos como área sembrada, área cosechada, producción y rendimiento,
extraída de las Evaluaciones Agropecuarias Municipales (EVA) del Ministerio de Agricultura
y Desarrollo Rural – MADR. Las Evaluaciones Agropecuarias Municipales (EVA) reportan
anualmente la información de la actividad agrícola, ganadera, forestal y acuícola de cada
uno de los municipios. En el Panel Municipal del CEDE sólo se incluye información de los
cultivos agrícolas.
Finalmente, se hará uso también de El Tercer Censo Nacional Agropecuario que fue por su
complejidad el mayor ejercicio estadístico a nivel nacional en la historia del DANE. Este
ejercicio censal proporciona información estadística, georreferenciada o de ubicación
satelital y actualizada del sector agropecuario del país. Es el único de los tres censos
realizados en Colombia, que se caracteriza por ser incluyente. Tuvo una cobertura operativa
del 98.9%, cubriendo los 1.101 municipios del país, el archipiélago de San Andrés,
Providencia y Santa Catalina, 32 departamentos, 20 áreas no municipalizadas, 773
resguardos indígenas, 181 tierras de comunidades negras y 56 parques nacionales
naturales.
En este sentido, y para el análisis de los datos, se hará un corte transversal de los datos
panel para el año 2014 que ajuste a la medida necesaria el análisis de los datos que se unirán
con la CNA.
MODELO FINAL
Tras el análisis de los datos recolectados en las bases de datos y la creación de un modelo
econométrico basado en la literatura y las rigurosidades económicas, se ha llegado a un
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18
modelo en donde se tienen variables de control con el ánimo de generar un modelo robusto
que logre explicar de manera acertada la producción ganadera desde los ámbitos
económico, biológico y especialmente desde el ámbito político teniendo en cuenta las
variables institucionales.
Así pues, tras la construcción de una base de datos que represente lo que este estudio
necesita se han tenido en cuenta las siguientes variables:
Descripción Tabla 3. Descripción de variables a modelar
Variable Descripción Tipo Formato Fuente de la información
Producción Litros de leche
Litros de leche producidos en un municipio
Continua Numérica CNA - 2014
Área Agropecuaria Hectáreas por municipio destinadas a la producción agropecuaria
Continua Numérica CNA - 2014
Área Ha en Pastos Área sembrada en pastos en zona rural
Continua Numérica CNA – 2014
Área Ha en infraestructura agropecuaria
Área en Ha del sector rural destinada a infraestructura agropecuaria
Continua Numérica CNA – 2014
Área Ha en UPA Área en Ha de Unidades Productivas Agropecuarias
Continua Numérica CNA – 2014
Maquinaria con genética
Unidades Productivas Agropecuarias que cuentan con maquinaria para Genética y Reproducción
Continua Numérica CNA – 2014
No Cabezas Ganado Bovino
Número de cabezas de ganado censado
Continua Numérica CNA – 2014
NBI Índice de Necesidades Básicas Insatisfechas
Continua Numérica Panel CEDE – 2014
Dummy presencia de las farc
Dummy de presencia de la guerrilla de las FARC
Discreto Numérica Panel CEDE – 2014
Dummy presencia de cultivos de coca
Dummy de presencia de cultivos de coca
Discreto Numérica Panel CEDE – 2014
Índice Gini municipal
Índice Gini municipal Continua Numérica Panel CEDE – 2014
Personas en pobreza multidimensional
Número de personas en pobreza multidimensional
Continua Numérica Panel CEDE – 2014
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19
Upa sin asistencia técnica
Unidades productivas agropecuarias que no recibieron asistencia técnica
Continua Numérica CNA – 2014
Gasto per cápita municipal
Gasto per cápita municipal Continua Numérica Panel CEDE – 2014
asistencia escolar porcentaje población
Porcentaje de población municipal que asiste a la escuela
Continua Numérica Panel CEDE – 2014
Estadísticas descriptivas:
Tabla 4. Estadísticas descriptivas
Stats Litros de leche/Hectárea
Producción litros de
leche
Área Agropecuaria
(Ha)
Área Infraestructura agropecuaria
(Ha)
Total, área UPA
(Ha)
Numero de UPA
mean 3.919132 17248.19 38346.47 108.2052 97142.01 2112.388
p50 0.4909323 8428 15201.25 23.5 26244.05 1534
Min 0 0 12.4 0 61.1 5
Max 2333.468 322763 2420787 4212.9 6553096 23762
N 1122 1122 1122 1122 1122 1122
Sd 69.76641 25941.64 111484.6 271.137 315122.3 2020.903
variance 4867.352 6.73E+08 1.24E+10 73515.25 9.93E+10 4084049
kurtosis 1109.9 35.73009 230.2904 68.24509 190.5243 28.86395
skewness 33.22665 4.525867 12.98733 6.548177 11.2984 3.663186
Stats UPA con maquinaria para genética y
reproducción
Índice Gini municipal
Número de cabezas de
ganado bovino
NBI Gasto per cápita
municipal
mean 13.58467 0.4220718 19164.72 44.94156 237892.1
p50 6 0.4442 7887.5 42.545 241756
Min 0 0 0 5.36 0
Max 416 0.5681 394724 100 585448.4
N 1122 1122 1122 1114 1122
Sd 28.252 0.1208191 34639.2 20.94525 89327.71
variance 798.1753 0.0145972 1.20E+09 438.7033 7.98E+09
kurtosis 76.46298 10.57904 39.86511 3.029981 4.67984
skewness 7.281306 -2.911677 5.066139 0.6592294 -0.7790098
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20
Stats Presencia cultivos de
coca (Dummy)
Presencia de las FARC
(Dummy)
Índice de pobreza multidimensional
rural
UPA que recibió
asistencia técnica
UPA que no recibió
asistencia técnica
Porcentaje de
asistencia escolar
mean 0.1702317 0.4705882 44.54794 349.3779 1763.01 13.53367
p50 0 0 44.1555 160.5 1238.5 11.94683
Min 0 0 0 0 3 2.51849
max 1 1 94.286 4888 22253 100
N 1122 1122 1122 1122 1122 1113
Sd 0.3760038 0.4993568 17.0706 531.5529 1787.424 7.773356
variance 0.1413789 0.2493572 291.4054 282548.5 3194885 60.42506
kurtosis 4.079501 1.013889 2.507655 20.78886 35.80966 20.61512
skewness 1.754851 0.1178511 0.2030135 3.638579 4.111509 2.753873
En este sentido, se pueden observar datos de relevancia para el estudio, así como el hecho
de que en promedio se producen 3.9 litros de leche por hectárea en los municipios de
Colombia, lo que indica una baja productividad para el hato ganadero existente. Por otro
lado, cabe resaltar que al menos la mitad de los municipios colombianos presentan un
Índice Gini por encima de la media, lo que es muy preocupante, dado además de que la
media es de 0.42 un índice considerado como alto. Asimismo, preocupa que tanto el índice
de pobreza multidimensional rural y el índice de Necesidades Básicas Insatisfechas, en
promedio están en cerca de 44.5. Por último, el porcentaje de asistencia escolar tiene en
promedio la cifra del 13%, lo que indica que únicamente el 13% de los habitantes han
asistido a la escuela.
Estos datos generan una idea de que aquellas variables que involucran directamente la
institucionalidad del gobierno, cono el NBI, el IPM y la asistencia escolar son deficientes en
la mayoría de los departamentos. Lo que posiblemente, corrobore la intuición de que estos
factores afectan la dinámica productiva de las lecherías colombianas. Asimismo,
encontramos que, en muchos municipios casi la mitad, hay presencia de actores armados
ilegales.
Detalle del modelo
Ahora bien, teniendo en cuenta el modelo construido anteriormente:
𝑌 = 𝑄[ 𝒇 ( 𝑲𝒓, 𝑹 ), 𝒈 ( 𝑲𝒍, 𝑳 ), 𝒉 (𝑲𝒌, 𝑲), 𝑱(𝑲𝒔, 𝒔) ]
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21
En donde R: recursos y es finito; L: Trabajo y; K: capital y es variable; S es el factor
institucional. Y, donde Kr, Kl, Kk y Ks son aumentadores de productividad por lo que se ha
planteado la siguiente ecuación:
𝑳𝒏 (𝑷𝒓𝒐𝒅𝒖𝒄𝒄𝒊ó𝒏 𝒅𝒆 𝒍𝒊𝒕𝒓𝒐𝒔 𝒅𝒆 𝒍𝒆𝒄𝒉𝒆)/(𝑯𝒆𝒄𝒕á𝒓𝒆𝒂𝒔 𝒅𝒆 𝒖𝒔𝒐 𝒂𝒈𝒓𝒐𝒑𝒆𝒄𝒖𝒂𝒓𝒊𝒐)
= 𝛽0 + 𝛽1 𝐿𝑛(Área en Infraestructura agropecuaria)
+ 𝛽2 𝐿𝑛 (Área de UPA en Ha)
+ 𝛽3 𝐿𝑛(UPA con maquinaria para genética y reproducció)
+ 𝛽4 𝐿𝑛(𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑏𝑒𝑧𝑎𝑠 𝑑𝑒 𝑔𝑎𝑛𝑎𝑑𝑜 𝑏𝑜𝑣𝑖𝑛𝑜) + 𝛽5 𝐿𝑛(𝑁𝐵𝐼)
+ 𝜷𝟔(𝑷𝒓𝒆𝒔𝒆𝒏𝒄𝒊𝒂 𝒅𝒆 𝒄𝒐𝒄𝒂) + 𝜷𝟕 (𝑷𝒓𝒆𝒔𝒆𝒏𝒄𝒊𝒂 𝒅𝒆 𝑭𝑨𝑹𝑪)
+ 𝜷𝟖 𝑳𝒏(í𝒏𝒅𝒊𝒄 𝑮𝒊𝒏𝒊) + 𝜷𝟗 𝑳𝒏(𝑷𝒆𝒓𝒔𝒐𝒏𝒂𝒔 𝒆𝒏 𝒑𝒐𝒃𝒓𝒆𝒛𝒂 𝒎𝒖𝒍𝒕𝒊𝒅𝒊𝒎𝒆𝒏𝒔𝒊𝒐𝒏𝒂𝒍)
+ 𝜷𝟏𝟎 𝑳𝒏(𝑼𝒑𝒂 𝐬𝐢𝐧 𝒂𝒔𝒊𝒔𝒕𝒆𝒏𝒄𝒊𝒂 𝒕é𝒄𝒏𝒊𝒄𝒂) + 𝜷𝟏𝟏 𝑳𝒏(𝑮𝒂𝒔𝒕𝒐 𝒑𝒆𝒓 𝒄𝒂𝒑𝒊𝒕𝒂)
+ 𝜷𝟏𝟐 (𝑷𝒐𝒓𝒄𝒆𝒏𝒕𝒂𝒋𝒆 𝒂𝒔𝒊𝒔𝒕𝒆𝒏𝒄𝒊𝒂 𝒆𝒔𝒄𝒐𝒍𝒂𝒓)
En este sentido, cabe resaltar que el modelo incluye variables económicas, biológicas y por
supuesto incluye las variables de interés en su mayoría de orden institucional y estructural.
Estas últimas serán de interés para el trabajo pues serán aquellos factores políticos que
dimensionarán el impacto sobre la productividad lechera en los municipios colombianos.
En este sentido, creemos que el factor institucional (S), es efectivamente un aumentador
de productividad.
Tabla 5. Detalle de variables en modelo.
Variable Dependiente Variable de Interés Variable de Control
Ln (Producción/Hectáreas agropecuarias)
Dummy de presencia de cultivos de Coca
Ln (Área en Infraestructura agropecuaria)
Dummy de presencia de las FARC
Ln (Área de UPA en Ha)
Ln (Índice de Gini municipal)
Ln (UPA con maquinaria para genética y reproducción)
Ln (Personas en pobreza multidimensional)
Ln (Número de cabezas de ganado bovino)
Ln (UPA que no recibió asistencia técnica)
Ln (Necesidades Básicas insatisfechas)
Ln (Gasto per cápita Municipal)
Porcentaje de asistencia escolar
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22
De esta manera, se hará un análisis Log-Log, en donde se podrá determinar la incidencia de
las variables propuestas en el modelo sobre el porcentaje de producción de litros de leche
por cada hectárea de uso agropecuario. Este modelo es útil cuando la relación no es lineal
en los parámetros, ya que la transformación logarítmica genera la linealidad deseada en los
parámetros (La linealidad en los parámetros es uno de los supuestos MCO), pues es posible
que algunos de los parámetros no hayan tenido una relación lineal. Por otro lado, Todas las
transformaciones de registro generan resultados similares, pero la convención en el trabajo
econométrico aplicado es utilizar el logaritmo natural. La ventaja práctica del logaritmo
natural es que la interpretación de los coeficientes de regresión es sencilla.
De esta manera, se estimó el modelo por MCO sin el uso de logaritmos y existiendo la
posibilidad de que no hubiese relación lineal en los parámetros, el modelo arrojaba
resultados en los cuales muchos parámetros no cumplían con el intervalo de confianza para
poder ser estimados estadísticamente. Asimismo, la prueba F no fue lo suficientemente
significativa para poder estimar el modelo globalmente. Posteriormente, se usó el
Logaritmo natural y arrojó los siguientes resultados:
RESULTADOS Y ANÁLISIS
Resultados Tabla 6. Regresión Lineal
VARIABLES ln_prod_ha
ln_ÁreaHaeninfraestagro -0.0846***
(0.0166)
ln_haUPA -0.694***
(0.0351)
ln_maquinariagenetica 0.0470*
(0.0275)
ln_nocabezasganadobovino 0.913***
(0.0182)
ln_NBI -0.238***
(0.0812)
Gastopercápitamunicipal -1.57e-05***
(3.16e-06)
dummydepresenciadecultivosdecoca -0.377***
(0.0889)
dummydepresenciadefarc -0.0154
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23
(0.0623)
ln_Índicedeginimunicipal -49.11***
(9.453)
ln_personasenpobrezamulti -0.0553
(0.0412)
ln_upasinasistenciatecnica -0.0565**
(0.0274)
ln_Gastopercápmun 4.432***
(0.841)
Asistenciaescolarporcentajepobla 0.0263***
(0.00584)
Constant -139.0***
(22.37)
Observations 918
R-squared 0.795
Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Se puede afirmar que el modelo es significativo a nivel global e individual. En este mismo
sentido, tenemos un R2 de 0.795 lo que implica que las variables de este modelo explican
en un 80% la variación de producción de litros de leche por cada hectárea de uso
agropecuario en los municipios de Colombia. Asimismo, se puede evidenciar a través de las
variables de interés que efectivamente los componentes determinados como “políticos” en
este documento afectan la producción lechera por hectárea en Colombia. En este sentido,
se evidencia que si existen cultivos de coca en el municipio entonces se producirá un 0.37%
menos de litros de leche por hectárea. Ahora bien, la violencia es un factor determinante
en la producción ganadera colombiana, pues la presencia de actores armados como la
guerrilla de las FARC genera que se produzca 0.015% menos de litros de leche por hectárea,
aunque éste parámetro no es significativo estadísticamente, vale la pena analizar su
comportamiento desde el signo, el cual representa una relación negativa entre la
producción de litros de leche por hectárea y la presencia de actores armados al margen de
la ley. Por otro lado, el coeficiente asociado al índice Gini municipal indica que ante un
aumento de 1% en este índice, la producción de litros de leche por hectárea va a disminuir
en un 49%. Por su parte, el parámetro asociado al número de personas en condición de
pobreza multidimensional muestra que ante un aumento del 1% de estas personas, la
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24
producción de litros de leche por hectárea va a disminuir casi 0.06%. Ahora bien, podemos
evidenciar que ante un aumento del 1% en aquellas UPA (Unidades de producción
agropecuaria) que no reciben asistencia técnica, la producción lechera por hectárea va a
disminuirse en un 0.05%. Por otro lado, si el gasto per cápita municipal aumenta en un 1%
entonces la producción de litros de leche por hectárea aumentará en un 4.4% en este
mismo sentido, el aumento del 1% de las personas que asisten a la escuela aumenta en un
2.6% la producción de leche por hectárea.
Análisis
Se puede evidenciar que el modelo presentado es significativo a nivel global, lo que implica
que las variables de control y las variables de interés explican de manera adecuada el
porcentaje de producción de litros de leche por cada hectárea de uso agropecuario en los
municipios de Colombia. Esto de logra a través de un test de significancia global de la
siguiente manera:
Significancia Global: Tabla 7. Prueba estadístico F.
Prob > F = 0.0000
F( 14, 903) = 249.72
(14) Asistenciaescolarporcentajepobla = 0
(13) ln_Gastopercápmun = 0
(12) ln_upasinasistenciatecnica = 0
(11) ln_personasenpobrezamulti = 0
(10) ln_Índicedeginimunicipal = 0
( 9) dummydepresenciadefarc = 0
( 8) dummydepresenciadecultivosdecoca = 0
( 7) Gastopercápitamunicipal = 0
( 6) ln_NBI = 0
( 5) ln_nocabezasganadobovino = 0
( 4) Índicedeginimunicipal = 0
( 3) ln_maquinariagenetica = 0
( 2) ln_haUPA = 0
( 1) ln_ÁreaHaeninfraestagro = 0
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25
La prueba de significancia global indica que el valor crítico del estadístico F, con 14 grados
de libertad en el numerador y 903 en el denominador, al 5% de significancia es 249.72 por
lo que se rechaza la hipótesis de 𝐻𝑜: 𝛽1 = 0, 𝛽2 = 0, … , 𝐵14 = 0 y se puede afirmar que el
modelo es conjuntamente significativo.
Significancia individual:
Tabla 8. Prueba significancia individual “Presencia de cultivos de coca”
Con un nivel de 95% de confianza se rechaza la hipótesis nula, lo que significa que la variable
Dummy de presencia de cultivos de coca, es significativa individualmente, lo que significa
que existe suficiente evidencia empírica para determinar que dentro del modelo la
presencia de cultivos de coca afecta el porcentaje de producción de litros de leche por
hectárea.
Pr(T < t) = 1.0000 Pr(|T| > |t|) = 0.0000 Pr(T > t) = 0.0000
Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0
Ho: diff = 0 degrees of freedom = 1102
diff = mean(0) - mean(1) t = 6.5786
diff .9538804 .1449972 .6693786 1.238382
combined 1,104 -.760859 .0554197 1.841401 -.8695988 -.6521191
1 187 -1.553167 .1365607 1.867439 -1.822574 -1.28376
0 917 -.5992868 .0592626 1.794592 -.7155932 -.4829805
Group Obs Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval]
Two-sample t test with equal variances
. ttest ln_prod_ha, by(dummydepresenciadecultivosdecoca)
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26
Tabla 9. Prueba significancia individual “Presencia de FARC”
Con un nivel de 95% de confianza se rechaza la hipótesis nula, lo que significa que la variable
Dummy de presencia de FARC, es significativa individualmente, lo que significa que existe
suficiente evidencia empírica para determinar que dentro del modelo la presencia de la
guerrilla de las FARC afecta el porcentaje de producción de litros de leche por hectárea.
Tabla 10. Prueba significancia individual “Índice Gini Municipal”
Con un nivel de 95% de confianza se rechaza la hipótesis nula, lo que significa que la variable
Índice de Gini Municipal, es significativa individualmente, lo que significa que existe
suficiente evidencia empírica para determinar que dentro del modelo la desigualdad afecta
el porcentaje de producción de litros de leche por hectárea.
Pr(T < t) = 1.0000 Pr(|T| > |t|) = 0.0000 Pr(T > t) = 0.0000
Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0
Ho: diff = 0 degrees of freedom = 1102
diff = mean(0) - mean(1) t = 6.3854
diff .6964266 .1090655 .4824271 .9104262
combined 1,104 -.760859 .0554197 1.841401 -.8695988 -.6521191
1 521 -1.128628 .0815912 1.862354 -1.288917 -.9683388
0 583 -.4322011 .072896 1.760103 -.5753724 -.2890298
Group Obs Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval]
Two-sample t test with equal variances
. ttest ln_prod_ha, by(dummydepresenciadefarc)
Pr(T < t) = 0.0000 Pr(|T| > |t|) = 0.0000 Pr(T > t) = 1.0000
Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0
Ho: diff = 0 degrees of freedom = 2224
diff = mean(ln_prod_ha) - mean(Índicedeginimu~l) t = -21.4714
diff -1.182931 .0550932 -1.29097 -1.074891
combined 2,226 -.1646108 .0302596 1.427663 -.2239508 -.1052708
Índice.. 1,122 .4220718 .0036069 .1208191 .4149947 .429149
ln_pro~a 1,104 -.760859 .0554197 1.841401 -.8695988 -.6521191
Variable Obs Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval]
Two-sample t test with equal variances
. ttest ln_prod_ha == Índicedeginimunicipal, unpaired
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Tabla 11. Prueba significancia individual “Personas en pobreza multidimensional”
Con un nivel de 95% de confianza se rechaza la hipótesis nula, lo que significa que la variable
Ln de personas en estado de pobreza multidimensional, es significativa individualmente, lo
que significa que existe suficiente evidencia empírica para determinar que dentro del
modelo las personas que se encuentran en estado de pobreza multidimensional, afectan el
porcentaje de producción de litros de leche por hectárea.
Tabla 12. Prueba significancia individual “UPA que no reciben asistencia técnica”
Pr(T < t) = 0.0000 Pr(|T| > |t|) = 0.0000 Pr(T > t) = 1.0000
Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0
Ho: diff = 0 degrees of freedom = 2224
diff = mean(ln_prod_ha) - mean(ln_personasenp~i) t = -1.4e+02
diff -8.731833 .0627313 -8.854851 -8.608815
combined 2,226 3.640361 .097722 4.610571 3.448726 3.831997
ln_per~i 1,122 7.970974 .0299753 1.004059 7.91216 8.029788
ln_pro~a 1,104 -.760859 .0554197 1.841401 -.8695988 -.6521191
Variable Obs Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval]
Two-sample t test with equal variances
. ttest ln_prod_ha == ln_personasenpobrezamulti, unpaired
Pr(T < t) = 0.0000 Pr(|T| > |t|) = 0.0000 Pr(T > t) = 1.0000
Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0
Ho: diff = 0 degrees of freedom = 2218
diff = mean(ln_prod_ha) - mean(ln_upasinasist~a) t = -83.8589
diff -5.801879 .0691862 -5.937555 -5.666202
combined 2,220 2.155761 .0706289 3.327815 2.017255 2.294267
l~sina~a 1,116 5.04102 .0415887 1.389336 4.959419 5.122621
ln_pro~a 1,104 -.760859 .0554197 1.841401 -.8695988 -.6521191
Variable Obs Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval]
Two-sample t test with equal variances
. ttest ln_prod_ha == ln_upasinasistenciatecnica, unpaired
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Con un nivel de 95% de confianza se rechaza la hipótesis nula, lo que significa que la variable
Ln de UPA que no reciben asistencia técnica, es significativa individualmente, lo que significa
que existe suficiente evidencia empírica para determinar que dentro del modelo la
prestación de asistencia técnica a los productores, afecta el porcentaje de producción de
litros de leche por hectárea.
Tabla 13. Prueba significancia individual “Gasto per cápita municipal”
Con un nivel de 95% de confianza se rechaza la hipótesis nula, lo que significa que la variable
Gasto per-cápita municipal, es significativa individualmente, lo que significa que existe
suficiente evidencia empírica para determinar que dentro del el gasto del gobierno por
persona afecta el porcentaje de producción de litros de leche por hectárea.
Pr(T < t) = 0.0000 Pr(|T| > |t|) = 0.0000 Pr(T > t) = 1.0000
Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0
Ho: diff = 0 degrees of freedom = 2145
diff = mean(ln_prod_ha) - mean(ln_Gastopercáp~n) t = -2.3e+02
diff -13.18474 .0574652 -13.29744 -13.07205
combined 2,147 5.644211 .1451189 6.72419 5.359623 5.9288
ln_Gas~n 1,043 12.42388 .0073621 .2377639 12.40944 12.43833
ln_pro~a 1,104 -.760859 .0554197 1.841401 -.8695988 -.6521191
Variable Obs Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval]
Two-sample t test with equal variances
. ttest ln_prod_ha == ln_Gastopercápmun, unpaired
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Tabla 14. Prueba significancia individual “Asistencia escolar”
Con un nivel de 95% de confianza se rechaza la hipótesis nula, lo que significa que la variable
Asistencia escolar, es significativa individualmente, lo que significa que existe suficiente
evidencia empírica para determinar que dentro del modelo el porcentaje de personas que
asiste a la escuela afecta el porcentaje de producción de litros de leche por hectárea.
En suma, podemos afirmar que el modelo planteado tiene una significancia global, así como
individual para cada una de las variables de interés. De esta manera, se puede hacer
afirmaciones a partir de estos resultados con toda la rigurosidad económica y estadística de
manera que los resultados puedan ser robustos y además se tenga la certeza de tener unos
resultados de un peso argumentativo suficiente para lograr una metodología rigurosa. Por
otra parte, es importante tener en cuenta, que los resultados han sido incentivados por una
intuición económica derivada del conocimiento y la investigación previa al estudio.
CONCLUSIONES
El sector agropecuario sin duda está siendo subutilizado y no aprovecha su máximo potencial.
Colombia tiene la posibilidad de ser uno de los más grandes productores de litros de leche por
hectárea en sudamérica. No obstante, existen factores biológicos, económicos y, sobre todo,
políticos que determinan su baja competitividad en la región tropical. Factores como la desigualdad,
la pobreza, la educación, la asistencia técnica y la violencia son en efecto fenómenos que afectan la
productividad en el campo colombiano.
Pr(T < t) = 0.0000 Pr(|T| > |t|) = 0.0000 Pr(T > t) = 1.0000
Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0
Ho: diff = 0 degrees of freedom = 2215
diff = mean(ln_prod_ha) - mean(Asistenciaesco~a) t = -59.4679
diff -14.29453 .2403737 -14.76591 -13.82314
combined 2,217 6.415418 .1936228 9.116737 6.035717 6.795119
Asist~la 1,113 13.53367 .2330027 7.773356 13.07649 13.99084
ln_pro~a 1,104 -.760859 .0554197 1.841401 -.8695988 -.6521191
Variable Obs Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval]
Two-sample t test with equal variances
. ttest ln_prod_ha == Asistenciaescolarporcentajepobla, unpaired
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Es importante tener en cuenta que existen factores biológicos y económicos que afectan la
productividad ganadera. No obstante, es preponderante el hecho de que existan factores de
carácter político que afectan la productividad y por ende la competitividad de Colombia como país
productor de leche. En suma, la violencia, el nivel educativo, la asistencia técnica y la
institucionalidad son factores que se deben tener en cuenta a la hora de fomentar la producción
agropecuaria en Colombia.
Cabe resaltar, además, el hecho de que el promedio de duración de los ministros de agricultura
desde 1994 es de 1.7 años, lo que podría evidenciar una falencia en la institucionalidad agropecuaria
y de la política pública dirigida a un sector que ha sido protagonista en las dinámicas sociales y
económicas de Colombia.
La ausencia de una política pública integral hacia el sector rural ha generado índices de desigualdad
preocupantes, así como altos niveles de pobreza. Estos factores, en suma, afectan la productividad
lechera y la calidad de vida de los productores, y agudizan la crisis social y económica que se sufre
en el campo colombiano. Esto ratifica la hipótesis de que el Estado en Colombia ha sido ajeno a
muchas de estas problemáticas generando una percepción de ausencia estatal y debilidad
institucional que en el largo plazo genera inseguridad y violencia, factores que afectan la
productividad del sector ganadero.
En tanto el Estado no adopte medidas integrales para disminuir los índices de violencia, desigualdad
y pobreza aunado con esfuerzos por aumentar los índices de asistencia escolar y la prestación de
asistencia técnica en el campo, la crisis del sector rural se verá agudizada en el corto plazo.
PROPOSICIONES Debe existir una política pública definida, creada desde la presidencia de la república junto
con el ministerio de agricultura y desarrollo rural, con el objetivo de solventar la crisis social
y económica del campo colombiano; en este sentido debe estar enfocada en disminuir los
índices de pobreza, desigualdad y violencia en el sector rural a través de proyectos de
sustitución de cultivos ilícitos, empleabilidad y generación de empresa para el sector rural.
Asimismo, debe existir un lineamiento claro que defina un objetivo general para el país que
identifique y potencialice la capacidad del campo colombiano. Colombia puede ser el
productor de leche más eficiente de América del Sur y para cumplir este objetivo se debe
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hacer uso de conocimiento y tecnología que adopten los campesinos, quienes deben ser
expertos en su actividad, así como utilizar de forma eficiente el suelo. Para esto es relevante
definir la tenencia de la tierra, hacer repartición equitativa de suelos baldíos o en extinción
de dominio.
Finalmente, es muy importante tener en cuenta que la educación en el campo es tan
importante como en las zonas urbanas. Es por esto que, una de las formas mas adecuadas
para generar desarrollo para los campesinos colombianos es a través de proyectos que
generen conocimiento en el campesino, de manera tal, que se vuelva experto en su
actividad y para los fines de la política pública propuesta sea más eficiente. En este mismo
sentido, es importante que este conocimiento sea compartido y pueda tener un
seguimiento a través de la asistencia técnica institucional.
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