Dinámica entre cantidades y precios de la cadena láctea argentina: un análisis de cointegración estructural
| Autor | Jimena Vicentin Masaro |
| Páginas | 34-60 |
Ecos de Economía: A Latin American Journal of Applied Economics | Vol. 23 | No. 48 | 2019
ISSN 1657-4206 e-ISSN 2462-8107 Vol. 19 No. 42 PP. 4-18 DOI: 10.17230/ecos.2015.40.2ISSN 1657-4206 e-ISSN 2462-8107 Vol. 23 No. 48 PP. 34-60 DOI: 10.17230/ecos.2019.48.3
Resumen
En el presente trabajo se aborda la dinámica entre cantidades y precios, tomando
como base una de las actividades económicas con mayor relevancia en el sistema
económico argentino, con el fin de analizar las relaciones entre estas variables, claves
en el conocimiento del desempeño sectorial. Para tal objetivo, se utilizó un modelo
de vectores de corrección de error, para incorporar la simultaneidad existente en
la definición de dichas variables endógenas en el contexto multinivel de la cadena
productiva; se agregó, además, información exógena sobre características de
oferta y demanda de la actividad en sus distintos niveles. A partir de lo anterior, se
procedió a realizar un análisis de largo y corto plazo sobre la dinámica encontrada
para todos los niveles de la cadena y, como resultado, se observaron relaciones
estables de corto y largo plazo, en las que el precio mayorista fue una de las más
importantes; además se conoció la dinámica mercado interno-externo y su relación
con el nivel primario.
Abstract
In this work is addresses the dynamics between quantities and prices, at one of
the most important economic activities in the Argentine economic system, in order
to analyze the relationships between these variables, because they are keys in the
knowledge of the sectorial performance. An error correction vector model was
used to incorporate the simultaneity existing in the definition of those endogenous
variables in a multilevel productive chain context, adding also exogenous information
on the supply and demand characteristics of the activity at its dierent levels was
added. To achieve the latter, it was carried out a long and short-term analysis on
dinámica enTre canTidades y precios de
la cadena lácTea argenTina: un análisis
de coinTegración esTrucTural
Dynamics Between Quantities and Prices in Argentine
Dairy Chain: A Structural Cointegration Analysis
Jimena Vicentin Masaroa
Keywords: SVEC, Prices,
Quantities, Dynamics, Argentine
dairy chain.
Palabras clave: SVEC, Precios,
Cantidades, Dinámica, Cadena
láctea argentina.
Clasificación JEL: C32, C53, L66
Received: 11/01/2019
Accepted: 01/10/2019
Published: 10/12/2019
a. Instituto de Economía
Aplicada Litoral (IECAL)
Facultad de Ciencias Económicas,
Universidad del Litoral, Santa Fe, Argentina.
jvicentin@fce.unl.edu.ar
jime.v.masaro@gmail.com
Orcid: 0000-0003-2419-130X
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Dinámica entre cantidades y precios de la cadena láctea argentina: un análisis de cointegración estructural
Ecos de Economía: A Latin American Journal of Applied Economics | Vol. 23 | No. 48 | 2019
the dynamics found for all levels of the chain. As a result, it was observed stable short and long-term
relationships, in which the wholesale price was one of the most important. In addition, it allowed
knowing the internal-external market dynamics as its relationship with the primary level.
1. Introducción
La cadena láctea es una actividad de gran relevancia en la economía de Argentina. A nivel mundial, se
ubica en el decimoprimer puesto de producción láctea, en comparación con la Unión Europea (como
bloque) o países como Estados Unidos e India, que poseen niveles de producción muy superiores, a
saber, , casi y % mayor al de Argentina, respectivamente (Observatorio de la Cadena Láctea
Argentina, OCLA, ). Cada una de estas cadenas es una estructura en sí misma con características,
formas de organización y relaciones entre agentes que son particulares, y en las que el mercado al que
abastecen, la legislación impositiva y normativa determinan tal estructura. A nivel primario, más del
% de la producción se concentra en las provincias de Santa Fe, Córdoba, Buenos Aires, Entre Ríos y
La Pampa, centro de la cuenca pampeana (Figura ); la industrialización de la leche cruda también está
mayoritariamente ubicada en dicha zona, con industrias tecnológicamente heterogéneas (Depetris
Guiguet, Rossini, García Arancibia & Vicentin Masaro, ). Esta cadena productiva ha sido objeto de
diferentes estudios para comprender su funcionamiento, con enfoques diversos, algunos científicos
y otros más técnicos (p. ej. Depetris Guiguet, García Arancibia & Coronel, ; Fernández, ;
Gallacher, ; Lema, ; Petrecolla, ; Rossini, Vicentin Masaro & Depetris Guiguet, ).
Sobre los primeros, se han tratado de describir los comportamientos económicos de la cadena, pero, en
general, de manera segregada por nivel productivo. En particular, en ninguno se ha logrado integrar
la dinámica entre cantidades y precios a lo largo de la cadena productiva, incluso cuando este tipo de
análisis tiene múltiples ventajas prácticas y teóricas para la toma de decisiones. A todas luces, un estudio
de esta naturaleza se visualiza como una herramienta básica para conocer las relaciones multinivel de
modo integral, que permite predecir y analizar escenarios que mejoren la toma de decisiones tanto de
agentes públicos como privados, en sus distintos roles dentro del sistema productivo.
A nivel internacional, existen estudios científicos sobre la dinámica de sectores productivos
agroindustriales generales (p. ej. Cakir & Balagtas, ; Sexton, Sheldon, Mccorriston & Wang,
). De los aplicados a cadenas lácteas, los principales objetivos varían entre análisis de la evolución
de cantidades comercializadas (Yu, ); factores relevantes sobre el desempeño de cada nivel (p.
ej. Santeramo, ; Zhang & Li, ); determinación de precios (Lajdová & Bielik, ; McGuire,
; entre otros); y efectos de políticas (p.ej. Nicholson & Stephenson, ; Wang, Parsons & Zhang,
). Dentro de la metodología más implementada están, por un lado, los modelos de ecuaciones
estructurales y estructurales dinámicas (SEM y DSEM, por sus siglas en inglés, respectivamente),
aunque suelen no tener un desempeño predictivo adecuado (Davidson, Hendry, Srba & Yeo, ;
Mosheim, ), debido a sus estrictos supuestos estructurales, que no tienen en cuenta la incorporación
de la dimensión temporal de la información (Robledo, ). Por otro lado, en varios trabajos se ha
sugerido como alternativa los modelos de vectores de corrección de error (VECM, por sus siglas
en inglés), que permiten conocer las relaciones entre variables de corto y largo plazo, sin grandes
requerimientos de información (tanto de cantidad como de longitud de las series) y que sí tienen un
desempeño predictivo adecuado (Arias & Torres, ; Maddala & Kim, ).
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