Ministerio de Ganadería, Agricultura y Pesca

Cómo lograr una mejor estimación de la producción de carne vacuna utilizando datos administrativos.

José Bervejillo[1]

Linda Adam[2]

Pablo Piperno[3]

1. La estimación de la producción de carne

Las estimaciones de la producción de carne vacuna utilizando fuentes secundarias, en el caso de Uruguay, resultan ser robustas y consistentes cuando se realizan a nivel agregado. La Gráfica 1, por ejemplo, se construye a partir de datos publicados por INAC y SNIG. La producción de carne vacuna tiene tres componentes: el principal es la faena, pero luego también inciden las exportaciones en pie y los cambios en los inventarios, que pueden ser positivos o negativos. Como la producción está expresada en peso vivo, para construir la Gráfica 1 se necesita imputar pesos a los animales que están en stock, para poder calcular la diferencia entre stock final e inicial (los pesos de faena y exportación son conocidos). Los pesos imputados al ganado vivo son derivados de la experiencia y el conocimiento empírico, ya que no existen datos concretos, y, como es obvio, los pesos de los animales vivos pueden variar considerablemente dentro de una misma categoría, de un establecimiento a otro, de una región a otra, pero a nivel agregado es razonable pensar que los desvíos respecto al valor imputado suman 0.

Gráfica 1. Producción de carne vacuna 2011/12 a 2020/21 (miles de toneladas en pie)

Fuente: Elaboración propia, con datos de INAC, Aduanas y SNIG.

Este estudio se concentra en los métodos disponibles para estimar la producción de carne. Del mismo modo, el dato de producción de carne se puede emplear para calcular indicadores de productividad de los factores (tierra, trabajo o capital), también a través del uso de información administrativa. El indicador de producción por hectárea, que es el indicador de productividad más comúnmente usado, cuando está calculado con datos administrativos, conlleva no solamente la estimación del valor del numerador, sino también una definición específica del denominador, esto es, la tierra de pastoreo.

En general, la tierra de pastoreo es un dato que se toma de las Declaraciones Juradas (DJ) anuales, que son una fotografía del estado de situación al 30 de junio de cada año. Las DJ contienen datos de superficie de distintos tipos de pasturas que pueden dar una idea aproximada de la importancia relativa de cada uno, pero dicen poco acerca de su calidad, y por lo tanto resulta imposible hacer los ajustes necesarios para corregir el factor tierra por calidad. Cada productor puede tener un criterio diferente a la hora de clasificar cierta parcela de tierra como pradera permanente o mejoramiento extensivo o campo natural. El dato de campo natural incluye áreas de rastrojos y de montes nativos y también una proporción importante de suelos que fueron roturados o modificados en el pasado y luego evolucionaron de una determinada manera y cuya productividad primaria puede ser muy diferente de la original. Nótese además que los índices de CONEAT, que representan niveles diferentes de productividad del tapiz natural, fueron establecidos hace ya 50 años y en todo este tiempo, especialmente en algunas regiones del país, se han producido alteraciones relevantes (Castagna y García, 2020). La productividad primaria de una pastura sembrada o de un cultivo forrajero anual puede variar de forma marcada entre establecimientos y aún entre potreros de un mismo establecimiento. El área de pastoreo cambia durante el año; por ejemplo, con los datos de la DJ no es posible conocer el área dedicada a cultivos forrajeros de verano o cuánta del área de tierras de labranza fue pastoreada en algunos meses del año.

Pero más difícil aún, es contar con buenos datos de cantidad y calidad de los insumos importados, tales como granos o alimentos concentrados, y la cantidad y calidad del trabajo, tanto de los operarios como de la gerencia, porque todos estos factores, en última instancia, van a tener incidencia sobre el comportamiento del indicador de productividad por hectárea de pastoreo.

Las estimaciones de producción de carne deben tener en cuenta estas restricciones. Las fuentes administrativas solo proveen datos sobre la superficie de tierra ocupada, la aptitud natural de los suelos y una idea muy aproximada del tipo de forraje cultivado que está disponible en cierto momento del año (invierno). Con el pasaje del tiempo y el progreso tecnológico, estas fuentes son cada vez más limitadas, ya que en los últimos años se ha dado un proceso de intensificación en el uso de insumos (producidos o importados) que, de momento, no es posible cuantificar satisfactoriamente.

En síntesis, existe una larga tradición en el levantamiento sistemático de datos y mucha acumulación en la mejora de los sistemas de información. Sin embargo, cuando se busca efectuar estimaciones con alto grado de desagregación, el analista se enfrenta a una serie de problemas que debe resolver de la mejor manera posible en orden a minimizar el sesgo de estimación. Las consecuencias de estas limitantes son relevantes para la política pública. Si la política se construye sobre indicadores sesgados puede resultar en perjuicios o beneficios injustificados sobre los agentes que en buena fe declararon contar con ciertos recursos, pero no tuvieron la oportunidad de cuantificarlos y calificarlos de una forma estandarizada.

2. El uso de datos administrativos

2.1.        Fuentes de datos

La estimación de la producción de carne basada en el uso de datos administrativos tiene un antes y un después de la constitución del SNIG. Antes de que la trazabilidad obligatoria alcanzase a la población completa de vacunos, las estimaciones de producción de carne se podían hacer, a nivel sub-nacional, utilizando los datos de faena de INAC y las declaraciones juradas (DJ) anuales de DICOSE (Charbonnier, Garese y Taranto, 1996; Bervejillo et al., 1996; Andregnette y Baethgen, 2004). Los datos de las guías de tránsito no estaban disponibles ya que DICOSE no tenía un sistema de información adecuado. La estimación de la producción de carne a partir de datos de las DJ se basa en el concepto contable de que lo que hay hoy en stock es resultado de lo que había en un momento anterior menos las salidas (ventas finales o intermedias, consumo y muertes) más las entradas (compras y nacimientos) ocurridas en el tiempo transcurrido. Las salidas finales son los envíos a faena y las exportaciones en pie (dato conocido), mientras que las ventas y compras intermedias (dato desconocido) se tomaban como el saldo neto de la diferencia entre el inventario esperado y el observado, considerando nacimientos, muertes, consumo y los cambios de categoría.

Con la creación del SNIG los datos de movimientos pasaron a estar disponibles y se mejoraron las condiciones para estimar la producción teniendo en cuenta los movimientos que efectivamente ocurren en un tiempo dado (un ejercicio ganadero) (Bervejillo, 2013; Aguirre, 2018).  Sin embargo, el cálculo no está libre de error, y los errores son de diferente tipo y magnitud según los datos se extraigan de las guías de tránsito en formato papel o de las guías electrónicas.

En el presente, las fuentes de datos del MGAP son cuatro: el registro de tenedores de ganado, las DJ, las guías de tránsito en formato papel y las guías de tránsito electrónicas, generadas con los datos de la trazabilidad individual (TI). Estas fuentes son independientes, ya que, al momento de generar el dato, no existe un mecanismo que permita verificar la consistencia entre, por ejemplo, la declaración jurada de existencias y los registros de movimientos, o entre categorías y edades. Las guías en formato papel utilizan la categoría del lote identificado por el agente o tenedor de ganado que confecciona el documento, mientras que las guías electrónicas utilizan el dato de la identidad de cada animal. Las categorías son discretas, mientras que la identidad individual proporciona la edad "exacta" del animal al momento que ocurre el movimiento. Esto tiene implicancias importantes: un lote de ganado puede, de acuerdo al tenedor, ser clasificado como perteneciente a la categoría k, pero las caravanas individuales pueden asociar a un sub-conjunto de los animales del lote como pertenecientes a la categoría k+1 o k-1, por ejemplo.

Por fuera del MGAP, la otra fuente de datos es el INAC, que reporta lo que se procesa en el Sistema de Información de la industria Cárnica (SEIIC). De aquí se extrae el dato de peso de faena, expresado en kg de carcasa en 4a balanza o Puesto 4. Complementariamente se dan datos de terminación y conformación de las reses, y una asignación de la edad del animal basada en la dentición. Contrastando los datos de edad por dentición con los datos de edad según el mes de nacimiento que fue registrado en el SNIG se observan inconsistencias en un porcentaje no menor de casos, aun manejando rangos de edades amplios, debido a que la dentición no es un indicador preciso de la edad del animal. Un número relevante de casos muestran inconsistencias extremas, como por ejemplo animales que a la faena se identifican con dentición incompleta pero que, de acuerdo con la fecha de nacimiento que aparece en el SNIG, tienen más de 4 años. (Otros filtros aplicados a la base de datos de INAC se explican en la sección 4.1).

2.2.        Producción

El producto obtenido por una unidad de producción[4] no es observable directamente en su dimensión completa. Solo se cuenta con datos administrativos de la cantidad de animales que entran y salen de la unidad de producción y de los pesos del ganado (vacuno u ovino) a la faena, pero los datos de los pesos intermedios, durante el ciclo de vida, deben ser mayormente imputados a partir de observaciones fragmentarias. Por ejemplo, se pueden conocer los pesos de los lotes de animales que se rematan por pantalla, pero la mayor parte de las transacciones intermedias no cuentan con registro público de peso de venta. Las cuestiones conceptuales y metodológicas vinculadas a la imputación de pesos del ganado, en stock o comercializado por otros canales distintos de la planta de faena, son las siguientes:

El peso de los animales en stock, que se utilizan para calcular las diferencias de inventario, se fija con el supuesto que al 30 de junio de cada año, todos los animales de una misma categoría pesan lo mismo. Este supuesto no implica desconocer el hecho de que en una misma categoría de animales hay algunos individuos que están creciendo más rápido que otros, sino que se entiende que la variación del peso se distribuye normalmente alrededor de una media. Pero la proporción de los diferentes grupos de animales creciendo a diferente velocidad no es uniforme, como resulta evidente de la constatación de la edad de faena, y además varía según el lugar de origen. Por ejemplo, la proporción de novillos que llegan a peso de faena a los 2-4 dientes es 57% en Soriano y 24% en Tacuarembó. Reconocer que el peso medio de una categoría se distribuye de diferente manera según una serie de factores como localización, edad, sexo, etc. permitiría mejorar la asignación de peso de inventario, de tal forma que, siguiendo con el ejemplo, el peso de la categoría de novillos de 2-4 dientes que están en Soriano sea más alto que el peso de los que están en Tacuarembó[5].

Los pesos de exportación pueden aproximarse por el dato de aduanas, pero igualmente hay que imputar la categoría, ya que los datos de aduanas no son precisos en la identificación de la categoría o edad del animal. Los animales que entran en el circuito de exportación en pie siguen una trayectoria[6] particular, diferente de la que sigue la mayoría de los animales de sistemas pastoriles. El dato de producción se toma de los animales que se trasladan a aduana, pero los animales exportados además pasan por un período de acostumbramiento en los llamados campos cuarentenarios, que no siempre están bien identificados. Esto incide en los niveles de productividad estimados de aquellos productores que crían para la exportación.

Los pesos de intercambios de animales de reposición pueden aproximarse observando los pesos publicados por los remates por pantalla. Pero, en este caso, el dato de peso vivo está dado por categoría y las categorías son discretas, por lo que los pesos vivos medios resultantes son discontinuos (Gráfica 2) y su variabilidad muestra rangos de superposición importantes, de tal forma que si se toman, por ejemplo, los animales que pesan entre 225 y 250 kg, es casi tan probable que esos animales pertenezcan a la categoría terneros como a la categoría novillos de 1 a 2 años (Gráfica 3).

Gráfica 2. Evolución del peso de los terneros y novillos transados en remates por pantalla. Peso medio, años 2012 a 2021.

Fuente: Elaboración propia, con base en datos de Lote21 y Plaza Rural.

De manera que el peso vivo promedio, dependiendo de los objetivos y alcance del análisis, no es necesariamente un buen valor de referencia. Un ejemplo sencillo puede verse en el caso de dos productores que venden terneros, el productor A vende terneros de 140 kg y el productor B vende terneros de 180 kg. Si a los dos le imputamos el peso medio de los terneros a nivel de país, por ejemplo 140 kg, en un caso la estimación es precisa, en el otro tiene un error del casi 30%. Las conclusiones y la interpretación del caso van a ser muy diferentes.

Gráfica 3. Pesos vivos medios de categorías de terneros y novillos en remates por pantalla. Probabilidad de cada categoría según el rango de pesos (kg).

Fuente: Elaboración propia, con datos de Lote21 y Plaza Rural.

Si el peso de una categoría queda fijo a lo largo del año, la mayor o menor precisión del estimador depende de si la transacción ocurre cuando el peso real está más o menos cerca del peso medio imputado. Si se tiene en cuenta que, en una misma explotación, animales de una misma categoría pueden permanecer en el campo por tiempos variables, los pesos de entrada y salida van a ser diferentes, en mayor o menor medida, del peso imputado a esa categoría.  Para poder corregir este sesgo sería necesario tener en cuenta el tiempo que el animal permanece en determinado lugar.

El uso de categorías discretas obliga al analista a decidir un momento en el año en donde ocurre el cambio de una categoría a otra. Si se asume que todos los animales de la categoría k pesan lo mismo en todo momento, hasta que cambian a la categoría k+1, la producción sería nula hasta ese momento: en ese instante se “realiza” toda la producción del año. En la realidad, por supuesto, el peso de un animal aumenta o disminuye continuamente, según varíen las condiciones ambientales y la disponibilidad de alimentos, combinado con su edad, su sexo, su valor genético, etc.  Pero si el peso de stock de la categoría k es S y una venta de reposición que ocurre luego se asigna a esa misma categoría, el peso sigue siendo S y el producto obtenido 0. En realidad el peso de venta va a ser (S+g), siendo g la ganancia de kilos entre la fecha de la declaración jurada y la fecha de venta. Cuanto más se aleja la fecha de venta de la fecha de inicio del ejercicio, mayor es el sesgo en la estimación de la producción. De igual forma, la compra de un animal de la categoría k en una fecha muy anterior al cierre de ejercicio debería resultar en un producto igual a la ganancia de peso entre la fecha de compra y la fecha de cierre de ejercicio.

Si el ciclo productivo se toma como “caja negra” desde el inicio hasta el fin del ejercicio, y en el momento de la DJ un conjunto de animales en existencia se declara pertenecientes a la categoría k, no es posible saber, al momento que esos animales salen del establecimiento, si todavía pertenecen a la categoría k o ya son de la categoría k+1. Asimismo, en la guía de tránsito en formato papel, el productor puede declarar que los animales que se mueven son de la categoría k, pero no hay forma de saber si ese mismo lote había sido contabilizado en la DJ como perteneciente a la categoría k o a la categoría k-1. Una forma de reducir el error de estimación en este aspecto sería partir el año en trimestres, considerar los movimientos por trimestre y ajustar el peso vivo de los animales en stock en cada uno de los trimestres, para que no se dé todo de una vez en la primavera, cuando normalmente se contabiliza el cambio de categorías.

2.3.        Tenedores de ganado

Los datos administrativos también imponen restricciones derivadas de la calidad del dato disponible en el registro de tenedores de ganado. En particular, la definición de la unidad de análisis. El mayor nivel de desagregación sería el establecimiento o explotación agropecuaria, identificada por un número de DICOSE. En realidad, un número de DICOSE identifica a un tenedor de animales. En un mismo lugar físico pueden coexistir animales de diferentes tenedores (diferentes números de DICOSE), pero el lugar físico en sí está identificado por un único número (“DICOSE físico”), que se corresponde con el número del titular de la explotación (independientemente del régimen de tenencia de la tierra de que se trate). Pero puede ocurrir que un mismo lugar físico sea identificado con más de un número (p.ej. miembros de una familia o socios que comparten el campo).

Cuando la estimación de la producción de carne se realiza sobre la base de la explotación, se requiere que un mismo número de DICOSE presente datos de dos DJ contiguas y que además se cuente con registros de entradas y salidas de animales a esa misma explotación. De lo contrario, el cálculo no es posible[7]. En este caso, la propiedad de los animales no es relevante y los movimientos registrados son todos aquellos en los que los animales se transportan de un DICOSE físico a otro.

Si la unidad de análisis es la empresa agropecuaria es necesario combinar todos los números de DICOSE que la empresa tenga habilitados y considerar únicamente los animales que sean de su propiedad. Los movimientos de ganado corresponden a ventas y compras, identificadas por las guías de tránsito en donde se registran cambios de propiedad, independientemente de si existe o no traslado de animales de un DICOSE físico a otro. Trabajar con empresas como unidades de observación implica mayores dificultades para estimar niveles de productividad de los factores. En efecto, si la empresa tiene animales en más de una explotación y si en éstas hay animales propiedad de otras empresas, ¿cómo se deberían asignar los recursos de la explotación entre los rodeos de diferentes propietarios?

3. La trazabilidad individual (TI)

Frente a las dificultades para estimar la producción usando DJs y guías en formato papel, existe hoy la posibilidad de recurrir a los datos de trazabilidad individual del ganado y guías de tránsito electrónicas, aunque esto limita el universo de estudio a la especie bovina.

La alternativa de usar la trazabilidad individual es mejor porque la edad es una variable continua y porque no es necesario utilizar las DJ y de esa forma se resuelven los problemas de inconsistencia entre guías de tránsito y DJ, y entre categorías discretas y edades "reales" de los animales. Y como la variación de peso es continua, la producción de un lugar específico queda determinada por el tiempo de permanencia entre las fechas de entrada y salida de los animales. La estimación de la producción de carne tomando los datos de pesos de faena individual es posible desde que existe la trazabilidad universal y las bases de datos de INAC y SNIG están interconectadas.

Aun así, es importante resaltar que la edad individual depende de la veracidad de la fecha de nacimiento del animal declarada al momento de darle de alta en el sistema. La normativa actual obliga al productor a registrar sus animales antes de los 6 meses de vida o antes del primer movimiento. Como muchos productores, por las razones que sean, demoran la colocación de las caravanas, terminan declarando una fecha de nacimiento posterior a la real. De acuerdo con las estadísticas del SNIG, la proporción de animales nacidos en los meses de verano es del orden de 30%, mientras que los nacidos en primavera no llegan al 50%. Sin embargo, la encuesta ganadera 2016 muestra que el 80% de los animales nacen en primavera.

Con datos de TI, la producción de carne se define de la siguiente manera: dado un período t de tiempo, sea PF el peso final y PN el peso inicial del animal j identificado por su número de caravana. La producción de carne de este animal, expresado como los kg de carne logrados en t es:

Si PF es el peso de faena, PN el peso al nacer y t la edad del animal a la faena en años, entonces yj expresa la producción media anual de ese animal, pero la fórmula es válida para cualquier período de tiempo. Por lo tanto, la producción agregada (a nivel de país, región, explotación, etc.) resulta de la sumatoria de todas las yj de los n animales de la unidad de observación k en un período de tiempo t.

El dato conocido es el peso de faena y la edad del animal a la faena. Si se asume, de momento, que el crecimiento o ganancia de peso es lineal a lo largo del tiempo t, entonces la producción media por unidad de tiempo representa la pendiente de la línea de crecimiento individual, o tasa de crecimiento, desde el nacimiento hasta la faena. Si es posible conocer la tasa de crecimiento por unidad de tiempo de cada animal individual, entonces se puede determinar cuánto es la producción física en cada unidad de tiempo en cada unidad de observación. Y si la tasa de crecimiento está asociada a variables observables, podemos inferir que, si se dan ciertas condiciones, la tasa de crecimiento esperada puede ser establecida para aquellos animales que aún no han sido faenados.

La tasa de crecimiento o ganancia de peso, es una función de varios factores que afectan toda la vida del animal: la alimentación, la salud, la genética, el sexo, el clima, el manejo y el propio peso del animal (p.ej. crecimiento compensatorio). Estimar una función de producción es complejo porque no se cuenta con todos los datos y en consecuencia el modelo va a enfrentar problemas de especificación. Solamente el sexo y la raza son datos observados directamente. El peso al nacer, aunque no es observado, se puede tomar como aproximadamente igual en cualquier caso sin que ello signifique un error importante[8]. Además, estos factores no son constantes a lo largo de la vida, la alimentación cambia, las estaciones del año afectan la disponibilidad de forrajes, y el suministro de suplementos, ocasional o permanente, es desconocido, excepto por el caso de los corrales de engorde. Dos animales pueden tener la misma tasa de crecimiento durante parte de su vida y luego diferenciarse porque uno de los factores cambia en un caso pero no en el otro.

El método propuesto, pues, no está libre de error. Pero la posibilidad de asociar una tasa de crecimiento o ganancia de peso por unidad de tiempo a determinadas características puede ayudar a mejorar las estimaciones, sin necesidad de imputar pesos arbitrariamente. El razonamiento es que, dadas ciertas condiciones, el peso vivo de un animal de cierta edad que fue faenado con un peso y una edad conocidos, debería ajustarse a una determinada curva de crecimiento, y esa curva aplica a los animales aun no faenados que están en las mismas circunstancias o es probable que sigan la misma trayectoria que el animal faenado.

En última instancia, cualquiera sea el método empleado para estimar la producción de carne, el analista siempre enfrenta el problema de la falta de datos de pesos del ganado a lo largo del ciclo de vida de los animales. Para simular la ganancia de peso de los animales en stock se han probado diferentes aproximaciones: 1) categorial, 2) lineal, y 3) empírico (Gráfica 4).

Gráfica 4. Esquema de diferentes curvas de crecimiento de un animal tipo faenado a los 45 meses de edad con un peso de faena de 550kg.

El modelo categorial, que es el modelo tradicional basado en los cambios de categorías, utiliza pesos promedios y pesos estimados por categoría. No es apto para usar datos de TI, y es aplicable una vez cerrado y procesado un ejercicio ganadero, pues tiene una baja resolución temporal, como fue discutido en las secciones anteriores. En el modelo lineal los animales adquieren una cantidad de kilos por mes constante a lo largo de toda su vida, por lo que, en el caso de animales que se faenan con edad avanzada, principalmente las vacas adultas, resulta en una subestimación del crecimiento inicial. Los modelo empíricos, son funciones paramétricas que, como el caso de la función propuesta por Brody (1945), representan bien el crecimiento natural de un animal, y han sido aplicados en varios estudios experimentales (Goldberg & Ravagnolo, 2015). No obstante, en un sistema de producción comercial, el crecimiento de los animales está fuertemente influenciado por múltiples factores, muchos de ellos no controlables. Así es que la curva de rendimientos decrecientes como la propuesta por Brody  no representa bien el engorde final de cualquier categoría, como por ejemplo, la evolución del peso de una vaca que finalizando su período de cría se engorda para faena[9].

En la búsqueda de un modelo adecuado para representar el crecimiento de los vacunos, también se evaluó un “crecimiento lineal controlado”. Esto es, utilizando una forma lineal, se introdujeron puntos de control a ciertas edades, siguiendo criterios subjetivos. Se fijaron puntos de control para distintas categorías de animales, según sexo, y edad y peso de faena, de manera de reflejar evoluciones de peso factibles. Se fijaron mínimos y máximos de pesos, de manera de reducir el efecto de valores muy fuera de norma, dejando margen suficiente para no sacrificar la individualidad de crecimientos de los animales que siguen diferentes trayectorias para alcanzar determinada edad y peso de faena. Esos puntos de control permiten detectar anomalías y reducir el efecto de sesgos de medición.

En síntesis, la alternativa de usar la identidad individual mejora la calidad de la estimación, pero no resuelve el problema de la falta de datos de pesos reales de los animales vivos. El peso a la faena es el único dato cierto conocido (peso de la carcasa, generado por las plantas habilitadas por INAC). Y el análisis de los pesos a la faena revela la existencia de múltiples trayectorias por las que un animal individual puede pasar, desde su nacimiento hasta que llega a la planta de faena. El desafío radica entonces en encontrar, modelar, sistematizar, trayectorias de crecimiento ("curvas de ganancia de peso") de los animales que crecen en ambientes similares. Afortunadamente, la enorme cantidad de datos posibilita ajustar un modelo estadístico que permita aun predecir razonablemente cuál va a ser el peso de faena de aquellos animales que aún no han llegado a la edad de faena, dependiendo de cuál sea el medio ambiente en el que están y la probabilidad de que su vida transcurra siguiendo cierta trayectoria.

4. Procedimiento de cómputo

El procedimiento de cómputo se resume a continuación. Es importante resaltar que este es un avance de un estudio que ha resultado ser complejo debido a la gran variabilidad encontrada y que por lo tanto todavía se encuentra en fase de ajuste y validación.

Basados en la TI se construyeron trayectorias de vida de cada animal, sabiendo con qué edad y durante cuánto tiempo estuvo un cierto animal en cada establecimiento por los que pasó, desde su nacimiento hasta su fin (muerte, faena, exportación). Asociando una curva de crecimiento a cada animal, se puede estimar la producción de carne para cada explotación (identificada por su número de DICOSE) en cada unidad de tiempo.

El insumo principal del modelo de cálculo de producción de carne basado en TI, es una tabla de eventos de animales. Se registraron eventos que causan cambios de cantidad de animales en los establecimientos, así como nacimientos, muertes, regularizaciones y transacciones con cambio de lugar físico (los eventos se contabilizan a partir del 1 de enero de 2012). Se procesaron unos 76 millones de eventos, con más de 36 millones de animales y más de 70 mil productores. Se consideraron datos de INAC con fecha de faena a partir de 2016, que incluyen aproximadamente 8,7 millones de animales y 60 mil establecimientos. Se ingresan datos depurados, eliminando las inconsistencias entre los datos registrales y los datos recabados en planta de faena, así como valores anómalos en edades y pesos.

Debido a que el único dato conocido de peso de los animales es el peso a faena, las curvas de crecimiento se pueden estimar para los animales que ya fueron faenados, pero no para los que están vivos. De manera que es necesario fijar una metodología para asignar curvas de crecimiento a aquellos animales que se van a faenar en un momento futuro.

El modelo de producción de carne contiene dos sub-modelos: 1) modelo de construcción (entrenamiento), que contiene la estimación de una curva de crecimiento – una curva de ganancia de peso– para cada establecimiento a partir de la composición de curvas de crecimiento de los animales faenados, y 2) modelo de aplicación (predicción), que contiene la estimación de producción de carne para cada establecimiento  en cada unidad de tiempo, considerando todos los animales (vivos y faenados). Además contiene una parte de evaluación de la eficiencia del modelo.

4.1. Modelo de construcción

Se tomaron los pesos promedio de los animales de cada edad en cada lugar físico. De esa manera se obtienen curvas de crecimiento para cada establecimiento, simulando la ganancia de peso de un animal de cierta edad y categoría en cierto lugar físico.

Los rangos de edades de faena, en las categorías “Códico Inac – Dentición”, que definen si el dato queda dentro de los valores típicos o será excluido cómo valor atípico, fueron elegidos manualmente a partir de los datos en bruto de la base, evaluando las distribuciones y probabilidades de cada una de las categorías. Como orientación se usaron los percentiles 0.25 y 0.75 agregando 0.5*IQR (rango inter-cuartílico), de los datos de faena a partir del 2016 (Cuadro 1). De las observaciones seleccionadas en primer término, de acuerdo a los rangos que se muestran en el Cuadro 1, se excluyeron aquellos casos que registraban pesos de carcasa inferiores a 100 kg o superiores a 450 kg.

Cuadro 1. Consistencia de datos de INAC. Rangos aceptados de edades en meses para cada categoría de dentición.

Nota: la dentición 9 se aplica a animales de boca llena de diente gasto.

Se consideraron datos de INAC validados aquellos que cumplieron con el análisis de consistencia que se hizo con los datos de SNIG. Aplicando filtros de consistencia entre categoría de animales de INAC y dentición y edad de faena o sexo, y excluyendo carcasas de menos de 100 y más de 450 kg, el 80% de los datos de INAC se consideraron validados. Luego se analizó la consistencia en el sexo; en el rango de pesos vivos al momento de la faena (entre 350 y 750 para machos, y entre 300 y 650 kg para hembras); en la tasa de crecimiento implícita en kg ganados por mes de vida (entre 5 y 60 kg en machos, y entre 3 y 50 kg en hembras); se excluyeron los casos con edad de faena inferior a 12 meses; y se excluyeron animales cuyo lugar físico previo a la faena está registrado como engorde a corral.

Los datos de pesos de faena de INAC validados no abarcan a todos los establecimientos. En el caso de que un establecimiento no haya participado en ningún trayecto de vida de ninguno de los animales faenados (por ejemplo, proveedores de animales para exportación en pie, o productores que ya no están activos pero que participaron en trayectorias de animales faenados antes de 2016) no se pueden imputar los kilos adquiridos en las diferentes edades. Esto abarca aproximadamente un 20% del total de productores de la tabla de eventos. Asimismo, los animales que estaban vivos al 1/1/2012 tienen una trayectoria desconocida, ya que no existía la TI universal antes de esa fecha. Estos animales se toman como “stock inicial” asumiendo que nacieron en el lugar en el que estaban a esa fecha.

Además de establecimientos no abarcados, existen establecimientos con curvas de crecimiento incompletas, en caso de que históricamente un cierto establecimiento no haya tenido animales de una cierta categoría en una cierta edad (por ejemplo, un productor que comercializa terneros, no tiene promedios de pesos en edades mayores).

Es importante complementar estos datos faltantes, y obtener curvas de crecimiento completas para cada establecimiento, para poder estimar la producción de carne para cualquier animal en cualquier lugar físico en el modelo de predicción (aunque en un establecimiento no haya habido animales de cierta categoría y cierta edad en el pasado, no quiere decir que no los vaya a haber en el futuro). Los datos faltantes se completan calculando curvas de crecimientos para cada grupo de establecimientos, asumiendo que el comportamiento de un establecimiento será parecido a aquellos que están ubicados en la misma región y tienen una estructura de movimientos de animales parecida.

4.2          Modelo de aplicación

La curva de crecimiento permite estimar el peso adquirido por cada animal según el tiempo de permanencia y la edad al momento de ingresar y al momento de salir de cada establecimiento.

Se definió un peso inicial para aquellos animales cuya historia de vida se hubiere iniciado antes del periodo calculado (“stock inicial”). El peso inicial equivale a los kilos que debió adquirir si hubiese estado en el mismo campo desde su nacimiento.

Se calculó la producción de carne de cada establecimiento a partir de la acumulación de los kilos producidos por los animales que pasaron por ese lugar en un período de tiempo. Agregando los resultados por tiempo y lugar, se obtiene la producción de carne de una zona en un período de tiempo a elección.

4.3          Evaluación del modelo

Se realizó una evaluación de la eficiencia del modelo, calculando el error entre los pesos finales estimados y los pesos de faena reales.

Se compararon los pesos de los animales en el momento de faena: pesos observados en la planta de faena versus pesos estimados por el modelo. El peso observado – peso vivo en el momento de faena – se calculó multiplicando el peso de la 4ta balanza, registrado en la planta de faena, por 50 para hembras y 53 para machos (tasas de rendimiento promedio histórico).

Como fue mencionado anteriormente, el modelo todavía se encuentra en fase de ajuste y validación, por lo que no se presentan resultados de evaluación del modelo en esta instancia.

5. Los datos disponibles; una mirada general y descriptiva

En esta sección se dan algunas estadísticas descriptivas de la base de datos. Tomando los datos de TI de un ejercicio en particular (2018/19), se construyeron las gráficas siguientes a manera de ilustrar la variabilidad de las edades y pesos de faena de los vacunos.

En primer término se muestran los pesos de carcasa medios por edad de faena en meses, para sistemas pastoriles (Gráfica 5a) y engordes a corral (Gráfica 5b).

Gráfica 5. Pesos medios de carcasa de machos (M) y hembras (H), según edad de faena (Ejerc. 2018/19)

             a. Sistemas pastoriles

             b. Engordes a corral

Se puede apreciar, primero, que el peso medio de faena de machos es siempre superior al de hembras; segundo, que el peso medio de faena de edades muy tempranas o muy avanzadas es más errático que el de edades intermedias, básicamente porque hay menos observaciones; y tercero, y por la misma razón, se observa que el peso medio de faena de engordes a corral está más disperso en edades mayores a 50 meses.

 El peso medio de faena de machos de sistemas pastoriles muestra una tendencia creciente entre edades 12 a 75 meses aproximadamente, y luego cierta tendencia a menores pesos de carcasa promedio. En hembras, las diferencias en peso promedio de carcasa no son muy evidentes en animales de sistemas pastoriles con edad de faena mayor a 36 meses. Estos valores promedio, como se muestra en las siguientes gráficas, esconden una variabilidad apreciable.

El Cuadro 2 muestra los pesos de carcasa promedio por región de origen[10], así como el desvío estándar y el coeficiente de variación. Normalmente, las estadísticas de faena que publica INAC muestran el valor medio del peso a la faena (sea el peso del animal vivo o el peso de su carcasa) para las diferentes categorías de sexo y edad según dentición. La variabilidad de los pesos de faena es relevante. Considerando que la distribución de la variable peso de faena se aproxima a una normal, el 95% de las observaciones se encuentra entre 192 y 362 kg de peso de carcasa, para el caso de los machos, y entre 153 y 305 kg para las hembras.

La participación de hembras y machos en la faena muestra, como es lógico, una curva de distribución de edades muy diferente, ya que la gran mayoría de los machos se faena antes de los 4 años, mientras que en las hembras es al revés. La Gráfica 6 muestra la distribución por edad de faena para hembras y machos que se envían a plantas de faena desde sistemas pastoriles y corrales de engorde[11].

Gráfica 6. Distribución de frecuencias de animales según la edad de faena en meses (Ejercicio 2018/19)

La Gráfica 7 ilustra las diferencias que existen, dentro del subconjunto de machos, en la edad de faena de regiones contrastantes. Claramente, la región del Litoral Oeste (gris oscuro), donde predominan sistemas más intensivos, muestra una distribución de frecuencias de edades de faena de machos mucho más corrida hacia la izquierda (edades más tempranas) que la que muestra una región donde predominan sistemas extensivos, como el Basalto (gris claro).

Gráfica 7. Distribución de frecuencias de animales (machos) según la edad de faena en meses, para dos regiones contrastantes.

Para estas mismas dos regiones se muestra, en la Gráfica 8, la distribución de frecuencia de diferentes edades de faena, según los animales vengan de sistemas pastoriles o de engordes a corral.

Gráfica 8. Distribución de frecuencias de animales (machos) de las regiones Litoral Oeste y Basalto, según la edad de faena en meses, provenientes de sistemas pastoriles (0, gris claro) o corrales de engorde (1, gris oscuro)

Los contrastes entre regiones se ilustran en los mapas que se muestran a continuación (Figura 1). Los distintos tonos de la escala del gris muestran regiones que tienen una mayor densidad (gris oscuro) de animales destinados a plantas de faena en cada uno de los tramos de edades.

Figura 1. Densidad regional de envíos a plantas de faena de machos, según edad de faena

La Gráfica 9 permite apreciar un ejemplo de la variabilidad que existe en el peso de faena aún dentro de una misma categoría; en este caso son machos de 12 a 23 meses de edad de faena que provienen de sistemas pastoriles. El coeficiente de variación del peso de faena, está en el orden del 16%, dependiendo de la edad y el origen del ganado, pero con escasa variación. Esto es, cualquiera sea el rango de edades que se elija, se observa una variabilidad similar en el peso de faena, con áreas de superposición entre edades.

Gráfica 9. Distribución de frecuencias de los pesos de carcasa de machos de 12 a 23 meses de edad de faena, de sistemas pastoriles (Ejercicio 2018/19)

6. Comentarios finales

Este estudio analizó críticamente los métodos disponibles para estimar la producción de carne vacuna utilizando fuentes administrativas de datos. Cualquiera de los métodos conocidos enfrenta limitaciones asociadas al tipo y calidad del dato disponible. Sin embargo, la utilización de la trazabilidad individual aparece como una opción superior en tanto logra controlar mejor algunos sesgos de estimación de métodos alternativos. Pero, al mismo tiempo, es un método más exigente en capacidad de cómputo y aún necesita de un proceso de ajuste y validación.

Aun así, es importante recordar que en estos ejercicios de estimación de la producción de carne vacuna con datos administrativos, a mayor nivel de desagregación mayor error de estimación. Por lo que, desde el punto de vista de la política pública, parece razonable considerar unidades de observación que comprendan grupos de explotaciones o regiones agro-ecológicas o administrativas de algún tipo. La única forma de minimizar el error de estimación a partir de unidades de producción es asegurando la participación del propio productor, o quien adopte las decisiones a la interna de la empresa, de tal forma que su propia motivación lo lleve a convertirse en un agente activo en el desarrollo de un sistema de información de mayor calidad. Y considerando los compromisos estratégicos del país de cara a los próximos años, es muy probable que este camino se vuelva una necesidad.

 7. Referencias

Aguirre, E. (2018). Evolución reciente de la productividad ganadera en Uruguay (2010-2017). Anuario OPYPA, MGAP, Montevideo.

Andregnette, B. y W. Baethgen (2004). Estimación del potencial de producción de carne vacuna del Uruguay. Serie Técnica No. 36, INAC-FUCREA, Montevideo.

Bervejillo, J., D. Charbonier, P. Garese y M. Taranto (1996). Una estimación de la productividad de los sistemas ganaderos del litoral. Revista Cangüé No. 7, Agosto, Facultad de Agronomía, EEMAC.

Bervejillo. J. (2013). Variabilidad regional de la productividad ganadera. Anuario OPYPA, MGAP, Montevideo.

Brody, S., & Lardy, H. A. (1946). Bioenergetics and Growth. The Journal of Physical Chemistry, 50(2), 168–169.

Castagna, A. y García, F. (2020). Análisis de los cambios en el uso de la tierra en el país entre 2000 y 2017 a partir de una serie temporal de relevamientos remotos. Serie Estudios de Economía Agraria y Ambiental, No. 20-01. OPYPA-MGAP

Charbonier, D., P. Garese y M. Taranto (1996).  Caracterización de la producción ganadera del Litoral Oeste. Tesis de grado, Facultad de Agronomía, UdelaR, Montevideo. 160p.

Goldberg, V., y Ravagnolo, O. (2015). Description of the growth curve for Angus pasture-fed cows under extensive systems. Journal of Animal Science, 93(9), 4285–4290.

Campoy, D., J. Bervejillo, C. Rava y L. Gorga (2018). Consumo intermedio de las actividades

agropecuarias.  Reporte final. Convenio MGAP/BCU/INIA. Disponible en:

https://www.gub.uy/ministerio-ganaderia-agricultura-pesca/comunicacion/publicaciones/consumo-intermedio-actividades-agropecuarias-convenio-mgap-bcu-inia