El efecto multiplicador de la mejora en los indicadores productivos en porcicultura

En términos económicos, la eficiencia podría definirse como la utilización óptima de los recursos disponibles con el fin de alcanzar la mayor producción posible. Es así como este concepto básico, es uno de los pilares fundamentales en los que reposa la productividad de las granjas porcinas, y del cual se desprenden diferentes indicadores que nos permiten evaluar los resultados de las distintas etapas que comprenden el ciclo productivo de la porcicultura.

En este estudio nos centraremos en uno de los índices más relevantes, como lo es el número de Destetados Hembra Año (DHA), tratando de evidenciar el gran impacto que tiene el aumentar gradualmente este indicador así sea en tan solo algunos puntos decimales.

Asimismo, pretendemos identificar la brecha existente entre la media de los DHA promedio de Agriness presentados para el año 2023 y el índice de DHA medio estimado para todas las unidades productivas, partiendo del supuesto de la relación existente entre los resultados oficiales de beneficio y producción; y el estimado de hembras reproductoras para los países líderes de la porcicultura en LATAM, de la cual se entiende que está incluido cierto número promedio de lechones destetados al año por hembra reproductora, aunque no se exprese literalmente, y que en adelante denominaremos “DHA implícito”, cuya media ponderada entre los países de estudio (Brasil, México, Argentina, Chile y Colombia) da cuenta de 26.71 DHA en el último año.

Como era de esperarse, encontramos una brecha importante entre el DHA implícito y los promedios de DHA por país reportados recientemente por Agriness en la edición 16 de su publicación “Mejores de la Porcicultura”, que se deriva de una evaluación rigurosa en una muestra significativa de granjas porcinas que aspiran a ser galardonadas por sus resultados productivos.

Por lo anterior, encontramos que Colombia y Brasil, serían los países cuyo DHA implícito más dista del DHA promedio de Agriness, con una diferencia de más de 2 lechones; la media de Argentina y Chile estaría alrededor de 1.5 lechones, en tanto que México con 0.63 lechones sería el que más estaría cerca de la media de DHA de promedio de Agriness, aunque realmente estos indicadores resultan bajos respecto a los demás países de la muestra.

Ahora bien, lo que se observa grosso modo con esta sencilla comparación es un área de oportunidad muy importante por desarrollar en Latinoamérica, más aun teniendo en cuenta que, una mejora, aunque sea de una décima en nuestro DHA implícito, tendría un efecto multiplicativo que conllevaría a una mayor eficiencia.

Imaginemos ahora una situación algo utópica y es que todas las granjas de determinado país se enfoquen en lograr llegar al promedio de Agriness, ¿cuál sería el impacto de aumentar en 0.5 en el DHA implícito?, ¿Cuántos lechones adicionales representaría esto para la producción nacional?, ¿En cuántos lechones debería aumentar la media del DHA implícito de un país para llegar a la media de Agriness?, son las preguntas que podríamos responder interpretando los resultados de la tabla que presentamos a continuación.

DHA implícito	Chile	Brasil	Argentina	Colombia	México
	29.60	28.01	26.94	25.78	23.24
Inicial	5,476,066	56,858,870	8,083,412	5,775,811	21,330,408
+ 0.5	5,568,566	57,873,870	10,701,600	5,887,811	21,793,320
+ 1.0	5,661,066	58,888,870	10,701,600	5,999,811	22,252,320
+ 1.5	5,753,566	59,903,870	11,091,600	6,111,811	22,711,320
+ 2.0	5,846,066	60,918,870	11,286,600	6,223,811	23,170,320
+ 2.5	5,938,566	61,933,870	11,481,600	6,335,811	23,629,320
DHA promedio	31.22	30.05	28.49	28.33	23.87
Adicionales por cada aumento de 0.5	92,500	1,015,000	195,000	112,000	459,000

Tabla 1: Estimación de los lechones adicionales que se lograrían al aumentar el DHA implícito por país – Año base 2023. Elaborado por el Departamento de Economía e Inteligencia de Mercados con datos propios y Agriness.

A manera de conclusión

Las estimaciones que presentamos en este estudio somero son una muestra del gran impacto que un leve aumento en tan solo un indicador podría tener en el agregado de la producción nacional. En ese sentido, si profundizamos en las variables que se incorporan en un benchmarking de porcicultura, encontraremos una amplia gama de posibilidades, que se pueden abordar desde diferentes frentes a fin de aumentar la eficiencia tan solo optimizando los índices productivos.

A este respecto, quisiera parafrasear las palabras de nuestro director general Reinaldo Cubillos, quien afirma que la mejora en la eficiencia en la reproducción porcina no se logra solamente a través de adquirir una buena genética, sino que el manejo de la hembra reproductora contribuye en gran medida al logro de resultados óptimos. A este postulado, también quisiera agregar la importancia de la recolección, procesamiento, calidad y análisis de los datos productivos generados al interior de las granjas, ya que estos son la guía por excelencia para la toma de decisiones, puesto que nos permiten plantear distintos escenarios como el que expusimos en este documento y cuya aplicación podría ser tanto a nivel macro (agregado nacional) o micro (interior de las granjas).

By Charly the Economist