Informe caminos Córdoba

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

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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