PÁ G I N A
01
E V A L U A C I Ó N
D E
I M PA C T O
MEJORAMIENTO DE CAMINOS EN EL ÁREA DE PRODUCCIÓN LÁCTEA
PROVINCIA DE CÓRDOBA
PÁ G I N A
02
PROGRAMA DE SERVICIOS AGRÍCOLAS PROVINCIALES II P R É S TA M O B I R F 7 5 9 7 - A R
MEJORAMIENTO DE CAMINOS EN EL ÁREA DE PRODUCCIÓN LÁCTEA PROVINCIA DE CÓRDOBA
INFORME FINAL - EVALUACIÓN DE IMPACTO l MARZO 2017
P Á ÍNDICE GINA
03
01 02 03 04 05
INTRODUCCIÓN
04
METODOLOGÍA
05
RESULTADOS
11
CONCLUSIONES
17
BIBLIOGRAFÍA
18
PÁ G I N A
04
01
INTRODUCCIÓN En el presente informe se presentan las actividades desarrolladas para la evaluación del impacto del proyecto Mejoramiento de Caminos en el Área de Producción Láctea, ejecutado a través del Programa de Servicios Agrícolas Provinciales-PROSAP II (Préstamo BIRF 7597-AR).* El objetivo de este proyecto consistió en la mejora de dos caminos rurales de la provincia de Córdoba, uno entre las localidades de Arroyito y La Tordilla (hacia el norte de la primera de ellas) y el otro entre Arroyito y Sacanta (hacia el sur), ambos en el departamento San Justo. San Justo se sitúa en un área de importancia para la producción láctea provincial, con una cantidad relevante de productores y de plantas de recepción de leche, lo que da lugar a la conformación de un corredor por el cual se traslada la producción de otras áreas, próximas a dicha traza.
* Evaluación realizada por Ignacio Raul Pace Guerrero (Consultor externo del Banco Mundial)
Como el resto de las regiones lecheras del país,
to de la rentabilidad del sector de producción
esta zona experimentó una fuerte transforma-
de leche y a la sustentabilidad de los sistemas
ción, que comenzó a mediados de la década
productivos, asegurando la transitabilidad
de 1990, que consistió básicamente en un in-
permanente de los caminos rurales mediante
cremento en los niveles de utilización de insu-
obras de mejoramiento general de la carpeta
mos variables (intensificación) y que se tradujo
de rodamiento de las mismas y su posterior
en un importante incremento en los niveles de
mantenimiento”, lo cual indica dos niveles de
productividad y en el tamaño de los tambos.
objetivos: uno relativo a la transitabilidad que correspondería al propósito del marco lógico
En este contexto, los problemas que presentaba
y un nivel superior, con impactos económicos
la red caminera eran directamente proporcio-
como rentabilidad y sustentabilidad de la pro-
nales al tamaño de las unidades de producción,
ducción (Rodríguez, 2009).
y el tránsito por dicha vía conllevaba dificultades crecientes en días de lluvia; para salvarlas,
La secuencia de obras comenzó en los años
se debía utilizar vehículos de menor porte que
2006-2007 con el enripiado del camino a La
los ideales, usar recorridos alternativos y tomar
Tordilla, de unos 19,5 km de longitud, y finali-
otras medidas que encarecen el costo de trans-
zó con la construcción de 19 km de asfalto en
porte de la leche y del resto de las productos
el mismo camino y 32 km de enripiado en el
agropecuarios que se producen en la región.
camino hacia Sacanta, cuya ejecución estaba prácticamente finalizada a mediados del año
Por tales motivos, el objetivo principal del
2012, beneficiando a una población objetivo de 322 productores tamberos (UCAR, 2012).
05 PÁ G I N A
proyecto consistió en “contribuir al incremen-
PÁ G I N A
06
02
METODOLOGÍA
Para la evaluación del impacto del proyecto so-
del cambio/intervención (D) que se desea ana-
bre la producción láctea se emplea el método
lizar para el grupo afectado (Grupo de tratados:
de “diferencias en diferencias” (DID). Este mé-
T ) respecto del grupo no afectado (Grupo de
todo consiste en la comparación de la variable
control: C ), situación reflejada en el Gráfico a
de interés (outcome) antes ( ) y después ( )
continuación.
g
Outcome Grupo de control
}
IMPACTO
Grupo de tratamiento
Tendencia del control
T=0
T=1
gTime
Gráfico : Explicación gráfica del método de estimación
Por lo tanto, la estimación de DID será:
(1)
asociado representará el impacto sobre la va-
después para el grupo de tratados restando la
riable de interés de alejarse 1 km del camino
diferencia simple para el grupo de control.
mejorado. A pesar de la naturaleza continua del tratamiento, esta formulación aún retiene las
La estimación obtenida por DID es una estima-
características básicas del modelo DID.
ción apropiada (insesgada) del efecto de políticas si, en su ausencia, el cambio promedio en la variable de interés ( - ) hubiese permanecido igual para ambos grupos. Esto se conoce como
CONTEXTO DE LA EVALUACIÓN Y FUENTES DE INFORMACIÓN UTILIZADAS
el supuesto de “tendencias paralelas”. El supues-
Un punto crítico para interpretar esta propues-
to de tendencias comunes es clave para la iden-
ta de evaluación y los resultados que surgen
tificación de DID. Una forma de chequearlo es
de ella, es que no se contaba con una “línea
con datos de períodos previos a la implemen-
de base” previa a la ejecución de este proyec-
tación política que muestren si la tendencia de
to, por lo que la base empírica de datos para el
la variable de interés fue constante o no entre
análisis tuvo que ser obtenida ex post, según se
ambos grupos.
explica más adelante.
La estimación de DID a través de un modelo de
Otro aspecto a considerar es que las obras se
regresión presenta algunas ventajas:
extendieron por un plazo de tiempo bastante
1. Es una forma práctica de obtener la DID junto
largo (como se mencionó en la sección ante-
a su error estándar (lo que permite la realización
rior, entre los años 2006 y 2012), por lo que la
de test de hipótesis).
recuperación de información relevante y de ca-
2. Permite la incorporación de múltiples perío-
lidad era un proceso bastante dificultoso.
dos y grupos al análisis. 3. Permite estimar la DID controlando por varia-
Un punto que también explica problemas en
bles inobservables por individuos (siempre que
la evaluación, que llevaron a demorar varios
permanezcan constantes en el tiempo). A su vez
meses el inicio efectivo de los trabajos, fue la
se puede controlar por efectos temporales que
situación climática y económica por la que
afectan a todos los individuos por igual. Esto re-
atravesó el sector lechero nacional y regional
duce la información individual necesaria reque-
durante todo el primer semestre de 2016, con
rida la identificación del efecto de la política.
consecuencias muy graves para la producción
4. En muchos casos, la variable de tratamien-
primaria, al punto que la producción nacional
to no es binaria sino continua; por ejemplo, en
del segundo trimestre del año se redujo un
el caso aquí analizado, se espera que los indi-
16% con respecto del mismo período de 2015.
viduos tengan un impacto inversamente proporcional a la distancia al camino mejorado. Es
Estas dificultades se tradujeron también en
decir, se incluye como variable independiente
el deterioro de otros indicadores críticos de
de tratamiento la distancia (en kilómetros) al
la producción de leche, como es la calidad de
camino mejorado; y el coeficiente de regresión
la materia prima en el tambo. Tomando por
07 PÁ G I N A
La idea es corregir la diferencia simple antes y
ejemplo el indicador de Unidades Formadoras
de captación importante de leche en la región,
de Colonias, en la provincia de Buenos Aires,
y mostró disposición a colaborar con informa-
menos afectada por las inundaciones, este in-
ción. El primer paso fue un análisis de la situa-
dicador se mantuvo constante entre el 2º tri-
ción de captación de leche en lo que podría-
mestre de 2015 y de 2016, mientras que en la
mos llamar “región de influencia” de estos dos
provincia de Córdoba aumentó un 22%1, lo que
caminos.
evidencia síntomas de deterioro de la calidad de la leche, pero sobre todo, el contexto de di-
La cooperativa posee la capacidad de georre-
ficultades objetivas que hubo que enfrentar a
ferenciar los tambos (propios y del resto de
la hora de conseguir información de base para
las empresas). Con ayuda de esta tecnología,
la evaluación.
el primer paso fue ajustar un “área de influencia” de los caminos mejorados, que se esta-
Este “contexto” hacía poco aconsejable utilizar
bleció en unos 15 km (a ambos lados y tam-
una estrategia de encuestas directas a produc-
bién desde los extremos). Sin embargo, este
tores, dado su pésimo estado de ánimo, pro-
primer procedimiento no rindió los resultados
ducto de las malas circunstancias climáticas,
esperados, porque tal como se observa en el
agravadas por los efectos de la devaluación en
Gráfico 1 en la página siguiente, en términos
el primer trimestre de 2016. Además, suponien-
aproximados, el 50% de los tambos están vin-
do que hubiese sido factible encuestar a una
culados a SanCor (color azul) y el restante 50%
cantidad razonable de productores (posibili-
(color rojo) se distribuye entre varias empre-
dad que además no estaba dentro de las pre-
sas (Saputo, Noal y La Lácteo son las más im-
visiones presupuestarias de esta evaluación),
portantes, pero hay también varias queserías
ello habría permitido contar con información
de menor tamaño).
corriente, pero –salvo excepciones de algunos productores– no de la situación productiva de
En realidad, en el universo de ese “otro 50%”
hace más de 10 años.
coexisten empresas que compran directamente a los productores y otros casos en los
Por otro lado, las estadísticas provinciales o na-
que existe una cooperativa primaria que ac-
cionales no cuentan con información suficien-
túa como agente de intermediación. A esto,
temente desagregada para hacer un estudio de
debemos sumarle la intensa competencia por
esta naturaleza. Es obvio que la única alternati-
la leche que se viene dando desde hace años,
va manejable para obtener información a nivel
en la que las empresas y los productores privi-
de predio es a través de las empresas lácteas.
legian relaciones de compra-venta, en forma independiente a la características del sistema
Frente a estas limitaciones, como punto de
de producción. Por todo lo dicho, la disponi-
partida se tomó contacto con la empresa lác-
bilidad de información histórica resulta prác-
tea cooperativa SanCor, que tiene un volumen
ticamente nula.
1. Información obtenida de: http://www.agroindustria.gob.ar/sitio/areas/ss_lecheria/estadisticas/index.php
Todo ello hizo que el proceso de evaluación
una presencia de más de 70 años en la región,
de impacto descansara básicamente en la in-
y además cuenta con bastante información bá-
formación que fue posible obtener de esta
sica de los productores asociados.
cooperativa.
Gráfico 1: Distribución geográfica de los tambos en el área de influencia de los caminos Arroyito-La Tordilla (norte) y Arroyito-Sacanta (sur).
Fuente: Georreferenciación de datos facilitada por SanCor Coop. Unidas Ltda.
Ante el escenario de contar solamente con in-
la distancia a la que se encuentren del camino
formación de tambos de SanCor, fue necesario
mejorado con el proyecto.
ampliar el área de referencia, tomando una región aproximadamente circular, alrededor de
En una segunda etapa, y ya definido el origen de
la ciudad de Arroyito, como se muestra en el
la información básica a utilizar, se trabajó con fun-
Gráfico 2 en la página siguiente, lo que permi-
cionarios de la cooperativa, tanto en el nivel de la
tió obtener una muestra de 81 tambos (marca-
casa central en Sunchales (ingeniero agrónomo
dos con los puntos azules en el mapa), que en
Pablo Ribotta, del área de Producción Primaria,
octubre de 2016 producían unos 180 mil litros
y licenciado Marcelo Brunetto, responsable de
diarios, con un rango de 200 a 10.300 litros por
Transporte) como del servicio regional, con base
unidad productiva. Estos se dividirán entre
en Devoto y que tiene responsabilidad por la zona
grupos de tratados y de control de acuerdo a
La Tordilla-Arroyito-Sacanta (Rubén Giordano).
09 PÁ G I N A
El caso de SanCor es diferente, ya que tiene
PÁ G I N A
10 Gráfico 2: Georreferenciación de los tambos 2 utilizados para la evaluación de impacto
Como se mencionó, las condiciones de 2016
incluyó tres variables: la producción de leche
(climáticas y económicas), sumadas al presu-
(litros por año), la superficie dedicada al tambo
puesto disponible para esta evaluación, ha-
(hectáreas) y la cantidad de vacas en ordeño
cían imposible obtener información primaria
(cabezas); con esos datos, se obtuvieron otras
(encuestas a los productores), por lo que final-
dos medidas de productividad: por superficie
mente se utilizó información disponible en la
(litros anuales por hectárea) y por vaca (litros
cooperativa, más el aporte que pudieron hacer
diarios por vaca en ordeño).
sus directivos.
d. Caracterización productiva año 2011 (con las mismas variables).
La información que finalmente estuvo disponi-
e. Caracterización productiva año 2015 3 (mis-
ble para la estimación fue la siguiente:
mas variables).
a. Distancia (km) al camino PROSAP.
f. Identificación de inversiones significativas
b. Distancia (km) a otro camino mejorado (as-
luego del año 2006 (en base a las respuestas
falto o ripio).
cuali-cuantitativas del referente regional, se ta-
c. Caracterización productiva año 2005, que
buló de 1 a 5).
2. Hay tres tambos ubicados al sur de la localidad de Sacanta que no aparecen en el mapa. 3. En algunos casos, la información era del año 2014, pero es lo que estaba disponible en los registros de la cooperativa.
Por diferentes razones, la información disponi-
de la actividad agropecuaria y del tambo (una
ble alcanzó un total de 67 tambos, de los cuales
estimación realizada por el referente regional).
la cooperativa contaba con información com-
h. Si hay una activa participación de jóvenes y
pleta (sobre todo, el dato de producción de los
está prevista la sucesión empresarial (también,
tres años de referencia), y fue la muestra que fi-
una estimación del referente regional).
nalmente se utilizó para la estimación, median-
i. Lugar de residencia de la familia (en el campo, a
te la metodología que se explicó en la sección
menos de 15 km, entre 15 y 50 km, y a más de 50).
precedente.
11 PÁ G I N A
g. La proporción de los ingresos que provienen
PÁ G I N A
12
03
RESULTADOS
Previo al análisis econométrico propiamente dicho, se realizó un análisis mediante “estadísticas descriptivas” de la distribución de las principales variables de interés (producción y productividad), clasificando los tambos en dos grupos (según se encontraran a menos o más de 15 km de los caminos mejorados). Una primera comparación fue entre 2005 y 2011, que se supone debería captar todo el impacto de la primera etapa de mejora del camino de Arroyito a la Tordilla y una parte significativa del impacto de la mejora del camino de Arroyito a Sacanta, pues ante la concreta iniciación de las obras los productores habrían comenzado a generar mejoras internas y aumentar la intensidad de la producción. En el Gráfico 3, en la página siguiente, se muestra la evolución de la producción total de leche (litros por año) de ambos grupos de tambos; se aprecia que, en promedio, los tambos ubicados más cerca de los caminos mejorados tuvieron un desempeño mejor (en términos de mayor producción).
PÁ G I N A
13
Prducción de leche (lt/año)
1400,000 1200,000 1300,000 800,000 600,000
< 15 km ripio
400,000
> 15 km ripio Gráfico 3: Evolución de la producción media de leche (lt/año) según distancia al camino.
200,000 0
2005
2011
comparación pero en función de la producti-
cados a menos de 15 km aumentaron su pro-
vidad por superficie, y allí se observa que los
ducción un 51,5% entre los años 2005 y 2011,
tambos más cercanos a los caminos evaluados
mientras que aquellos que están ubicados a
aumentaron su productividad un 38,7% mien-
más de 15 km lo hicieron sólo en un 33,7%. En
tras que los más lejanos lo hicieron, en prome-
el Gráfico 4 a continuación se hace la misma
dio, sólo un 24,5%.
Prducción (lt/año/ha)
Tal como lo muestra el gráfico, los tambos ubi-
8,000 < 15 km ripio
6,000
> 15 km ripio
4,000
Gráfico 4: Evolución de la productividad media (lt/ha/año) según distancia al camino.
2,000 0
2005
2011
Al efectuar el test t para la comparación de medias
antes de la obra y después de la obra (para los dos
entre el volumen de producción (y productividad)
grupos), se obtienen los siguientes resultados:
VARIABLE
MENOS DE 15 km
MÁS DE 15 km
Producción
-2,47***
-1,738**
Productividad
-2,76***
-2,30** Error estándar entre paréntesis l *** p<0,01; ** p<0,05; * p<0,1
Como se observa, todas las medias no condicio-
un incremento de la producción y la productivi-
nales son distintas antes y después de la obra, lo
dad entre los años 2005 y 2011. Sin embargo, esta
que confirma que en ambos grupos se produjo
comparación no permite asignar todo el efecto
que permite controlar tanto por diferencias obser-
a la realización de la obra. Para efectuar esta re-
vables como no observables. En la siguiente sec-
lación causal se recurre a un análisis de regresión
ción se presentan los resultados de este análisis.
ESTIMACIONES ECONOMÉTRICAS Con los datos obtenidos se estimaron diversos
productividad) por cada unidad de cambio en la
modelos para aproximar el impacto de la me-
distancia (km). Es decir, se espera un coeficiente
jora del camino siguiendo el modelo de dife-
negativo, indicando que menor distancia impli-
rencias en diferencias propuesto en la metodo-
ca un aumento en la variable de resultado entre
logía. En principio se estimó un modelo en el
el momento de inicio y finalización de la obra.
que la diferencia de la variable dependiente es
En la Tabla 1, a continuación, se presentan los
explicada por la distancia al camino mejorado
resultados de las estimaciones considerando
(en kilómetros) sin incluir variables de control.
impactos en la producción y productividad in-
El modelo estimado es:
mediatos a la finalización de la obra (2011), y también se prueba la hipótesis de un impacto
(2)
diferido de la obra. Para ello se compara la situa-
El coeficiente β asociado estima la magnitud del
ción previa a la realización de la obra (2005) con
cambio en la variable de resultado (producción/
la situación en 2014 .
MODELO 1 Variable Dependiente Diferencia en Producción (litros) 2005-2011
MODELO 2 Variable Dependiente Diferencia en Productividad (litros/ha) 2005-2011
MODELO 3 Variable Dependiente Diferencia en Producción (litros) 2005-2014
MODELO 4 Variable Dependiente Diferencia en Productividad (litros/ha) 2005-2014
Distancia (km)
-7.370 (4.436)*
-32,47 (20,91)
-6.326 (6.165)
-23,01 (27,67)
Constante
463.660*** (106627)
1.976*** (502,6)
510.709*** (148188)
2.045*** (665,1)
R-squared Observaciones Método
0,041 67 MCO
0,036 67 MCO
0,016 67 MCO
0,011 67 MCO
VARIABLES
Nota: Errores estándares entre paréntesis. *** p<0,01; ** p<0,05; * p<0,1
Tabla 1: Impacto de la distancia al camino mejorado sobre el cambio en la producción (litros) y productividad (litros/ha). Períodos 2005-2011 y 2005-2014.
4. El resultado de la estimación de estos modelos por “mínimos cuadrados ordinarios” en diferencias es exactamente igual al de la estimación de un modelo de “efectos fijos” para datos de panel de tres períodos (2005, 2011 y 2014) con la siguiente especificación:
Donde d11 y d14 son variables binarias que identifican los años 2011 y 2014 respectivamente. Los coeficientes de interés para evaluar el y impacto son los asociados a las interacciones
14 PÁ G I N A
del cambio en la producción y la productividad
una variable “dummy”, que asume valor igual a
cientes de interés tienen signo negativo, lo que
1 cuando el tambo se encuentra a una distancia
indica que –tanto en el corto como en el largo
menor a la mediana de la muestra (15,3 km) lue-
plazo– una menor distancia al camino mejora-
go del año 2005. Es decir, ahora la variable trata-
do implica una mejora en la producción y pro-
miento “distancia” es binaria y asume valor uno
ductividad. Si bien los coeficientes estimados
cuando el tambo i-ésimo se encuentra a menos
tienen el signo esperado, la significación esta-
de 15,3 km de distancia al camino mejorado para
dística es baja, encontrándose un coeficiente
los años 2011 y 2014 (luego de finalizada la obra).
marginalmente significativo al 10% sólo en la estimación del modelo 1 que vincula el cambio
Se propone entonces un modelo de diferencias
en la producción entre los años 2005 y 2011.
en diferencias para datos de panel, con datos
El coeficiente estimado en el modelo 1 implica
de dos y tres períodos (2005-2011 y 2005-2011-
que el impacto de la mejora del camino pue-
2014) a estimar por el método de “efectos fijos”.
de aproximarse por un aumento promedio de
La variable dependiente es el nivel de produc-
unos 7370 litros por km de cercanía.
ción (litros de leche) o productividad (litros/ ha) para cada establecimiento y cada año. Las
Dado que el resultado de las estimaciones con la
variables independientes son la dummy de tra-
variable de tratamiento definida como continua
tamiento y una variable de tendencia temporal
resulta solo marginalmente significativo, se for-
para capturar los cambios en la producción (o
mula a continuación un modelo de diferencias
productividad) que se deben a razones no atri-
en diferencias para datos de panel identificando
buibles al tratamiento. El modelo es: (3)
un grupo de tambos como “tratados” mediante
VARIABLES
MODELO 1 Variable Dependiente Producción (litros) 2005-2011
MODELO 2 Variable Dependiente Productividad (litros/ha) 2005-2011
MODELO 3 Variable Dependiente Producción (litros) 2005-2014
MODELO 4 Variable Dependiente Productividad (litros/ha) 2005-2014
Tratamiento
197.195,8* (115.095,6)
739,3 (545,5)
208.366,1** (102615,3)
694,7 (469,4)
Tendencia
214.513,3 * (104.107)
943,7* (388,6)
138.506,1*** (42203,9)
613,4*** (193,1)
Constante
712.306,1** (40.687,89)
4.103,9*** (192,5)
735.752,3*** (43750,4)
4221,5 (200,1)
Observaciones Grupo
134 67
134 67
201 67
201 67
Nota: Errores estándares entre paréntesis l *** p<0.01; ** p<0,05; * p<0,1 Tabla 2: Impacto de la cercanía al camino mejorado sobre la producción (litros) y productividad (litros/ha). Modelo de diferencias en diferencias para datos de panel estimado por “efectos fijos”. Períodos 2005-2011 y 2005-2011-2014.
15 PÁ G I N A
Los resultados muestran que todos los coefi-
El coeficiente de interés para evaluar el im-
nacional 19 (en azul), la ruta provincial 13 (en
, que resulta en el estimador de
rojo), ambas pavimentadas, y además varios ri-
diferencias en diferencias. Los resultados se
pios y caminos mejorados, que se muestran en
presentan en la Tabla 2, en la página anterior.
color rosado, y que probablemente hayan con-
Las estimaciones entre 2005 y 2011 pueden in-
tribuido (además del escaso número de obser-
terpretarse como resultados de corto plazo; y
vaciones) para que los coeficientes no tengan
el del período completo, como de largo plazo.
el nivel esperado de significancia estadística.
Ahora obtenemos el signo esperado y significancia estadística para el efecto del tratamien-
Mapa 1: Caracterización de la red vial aledaña a los caminos bajo evaluación.
to en el caso de cambios en la producción. En el caso de productividad, el sentido del cambio es el esperado, pero la significación estadística es relativamente baja. En síntesis, obtenemos un impacto significativo de la realización del proyecto de mejoras de caminos si consideramos el incremento de producción entre los años 2005 y 2011 (corto plazo) así como entre 2005 y 2014 (largo plazo). Esto se refleja en el valor de los coeficientes estimados, que representan un incremento de producción de leche de entre |197mil litros y 208 mil litros por año para los productores beneficiados por el proyecto. Por otra parte, el modelo básico de diferencias en diferencias estimado en sus diferentes especificaciones presenta los signos esperados del impacto del proyecto sobre la productividad (afectada positivamente para los tratados). No obstante, no es posible identificar claramente el impacto con significancia estadística. El problema de significación estadística de los coeficientes
Los resultados obtenidos son consistentes con
de interés, en algunos casos, se puede deber
el patrón de desarrollo que experimentó la
en parte a que se trata de una muestra relati-
producción lechera en la región bajo análisis,
vamente pequeña y, también, a otros factores
lo mismo que en el conjunto de la denominada
de selección que pueden estar influyendo en
“cuenca lechera central” de Córdoba y Santa Fe.
los resultados. Como elemento explicativo, el
A mediados de la década de 1990 comenzó un
Mapa 1 nos ayuda a mostrar que en la zona
proceso de intensificación de la producción y
existe una red vial alternativa, como la ruta
aumento del tamaño de los tambos. Este pro-
PÁ G I N A
pacto es el
16
es la posibilidad de transportarla cada uno o
–básicamente por un problema de precios de-
dos días hacia los centros de procesamien-
primidos de los lácteos y de precios relativos a
to. Respecto de este punto, se debe tener en
favor de la agricultura–, pero finalmente reto-
cuenta que cuando el tambo llega a un tama-
mó impulso a partir de 2004.
ño de 3000-4000 litros por día, con retiros de leche cada dos días, se requiere salir del esta-
Precisamente, la disponibilidad de caminos
blecimiento con chasis de camión (8000 litros)
mejorados fue el factor determinante para que
prácticamente lleno, lo que exige contar con
este proceso se mantuviera en el tiempo (en el
un acceso firme de tránsito a tiempo completo,
período 2005-2015), ya que el elemento crítico
como lo son los caminos mejorados financia-
para el aumento del volumen de producción
dos por este proyecto.
ESTIMACIÓN DE UN POSIBLE IMPACTO ECONÓMICO A partir de las estimaciones de impacto sobre
producción. Ese valor se estima en 600 litros
los niveles de producción, es posible intentar
de leche por hectárea y por año, que para un
un análisis en términos económicos por dife-
precio medio de US$ 0,3334 por litro (período
rencias de medias entre los tambos ubicados a
2009-2015, información del Ministerio de Agri-
menos y a más de 15 km de los caminos eva-
cultura, Ganadería y Pesca), implica un valor de
luados. Los resultados muestran que los tam-
37.207 US$/año por cada establecimiento, y
bos ubicados a menos de 15 km de los cami-
para una producción media de 1.019.835 litros
nos aumentaron su producción, en promedio,
por año, equivale a un valor de US$ 0,0365 por
entre 198.000 y 208.000 (según el período que
litro producido.
se considere). Entonces, los 198.000 litros anuales adicionaObviamente, esa producción diferencial consu-
les que produce cada tambo representan un
mió recursos adicionales, por lo que no puede
ingreso neto adicional de 7.227 dólares por
considerarse todo como una renta económica
año y por tambo, que para los 322 tambos que
extra imputable al pago teórico de la inversión.
constituían la población objetivo equivale a
No se disponen de series de costos de produc-
2.327.094 US$/año. Considerando una inver-
ción, pero es factible intentar un ejercicio “con-
sión de 24.424.877 dólares (UCAR, 2012), impli-
servador”, suponiendo que el ingreso neto (in-
ca un período de recuperación de la inversión
greso bruto menos gastos directos, indirectos
de unos 10 años y medio, que si bien es un
y amortizaciones) es similar a un valor mínimo
poco largo, se trata de una estimación conser-
de alquiler de la tierra en esa región, ya que de
vadora, toda vez que no toma en cuenta otros
lo contrario el productor no continuaría en la
beneficios derivados de estas obras.
17 PÁ G I N A
ceso se atenuó durante el período 1999-2003
PÁ G I N A
18
04
CONCLUSIONES
Se observa un incremento en los niveles de
signos esperados del impacto del proyecto
producción total y de la productividad de los
(producción y productividad afectadas positiva-
tambos antes y después de la mejora del cami-
mente por la cercanía al proyecto). No obstante,
no (período 2005-2011). Este cambio es rele-
sólo se obtiene un efecto estadísticamente sig-
vante tanto para los tambos que se encuentran
nificativo para la producción, que se encuentra
cerca de la obra realizada (menos de 15 km de
en promedio entre los 198.000 y 208.000 litros
distancia) como para aquellos que se encuen-
por año según el período que se considere. Fi-
tran lejos (más de 15 km de distancia).
nalmente, la falta de significancia en los resultados de productividad tal vez se deba, en parte,
A partir de la simple comparación de prome-
a que se trata de una muestra relativamente pe-
dios, el hecho de observar un incremento en al-
queña, y también a otros factores de selección
guna de las variables no permite asignar dicha
que pueden haber influido en los resultados,
mejora a la realización de la obra de mejora del
como la red de caminos que se presentan en el
camino. Por tal motivo, se recurre al análisis de
Mapa 1, en página 15 de este informe.
regresión con la intención de controlar por la heterogeneidad no observada entre los tambos.
Los resultados obtenidos son congruentes con el patrón de desarrollo de la producción leche-
Del análisis se desprende que existe un impacto
ra de la región. En particular, el repunte expe-
significativo tras la realización del proyecto de
rimentado a partir del año 2004 se logró sos-
mejoras de caminos para el caso del volumen
tener en el tiempo gracias a la disponibilidad
de producción, con un incremento promedio
de caminos transitables de forma permanente.
de 7.370 litros por año por km de cercanía al
Como se observa en los mapas presentados en
camino mejorado, entre los años 2005 y 2011.
este informe, el proyecto en evaluación ha desarrollado la red vial de la zona, lo que favoreció
Los modelos de diferencias en diferencias, en
el acceso a los establecimientos productores y
sus distintas especificaciones, presentan los
aseguró la frecuencia de retiro de la producción.
PÁ G I N A
19
BIBLIOGRAFÍA • Rodríguez, C. (2009). “Evaluación de impactos del proyecto: Mejoramiento de Caminos en el Área de Producción Láctea”. Programa de Servicios Agrícolas Provinciales (PROSAP) - Unidad Ejecutora Central, 22 de septiembre de 2009. • Unidad para el Cambio Rural (UCAR), (2012). “Evaluación de medio término: Programa de Servicios Agrícolas Provinciales II – Préstamos BIRF 7597-AR”. Unidad de Seguimiento y Evaluación. Documento elaborado por G. González, noviembre 2012.
INFORME FINAL - EVALUACIÓN DE IMPACTO l MARZO 2017 l IGNACIO RAÚL PACE GUERRERO