Producción de carne bovina y eventos climáticos extremos en el noreste argentino: evidencia a partir de un modelo de efectos fijos

• Autores: Pellerano, Liliana Laura; Pace Guerrero, Ignacio Raul; Cabrini, Silvina María
• Año de publicación: 2025
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Fuente: 55a. Reunión Anual de la Asociación Argentina de Economía Agraria. Universidad Nacional del Nordeste, Facultad de Ciencias Agrarias. Corrientes, 29 al 31 de octubre de 2025
• Materia: Ganadería; Sequía; Inundación; Ganado; Variabilidad del Clima; Análisis de Datos; Animal Husbandry; Drought; Flooding; Livestock; Climate Variability; Data Analysis; Región Noreste, Argentina
• Institución: Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria

El presente trabajo analizó la relación entre la producción de carne bovina en pie (PC) y las condiciones hídricas medidas mediante el Índice Estandarizado de Precipitación de 12 meses (SPI12) en 76 departamentos del NEA entre 2008 y 2024. PC se estimó a partir de existencias y movimientos bovinos por destino (invernada y faena) y pesos promedio por categoría. Las condiciones climáticas se caracterizaron con SPI12 calculado con el dataset CHIRPS para una localidad por departamento. Se estimaron modelos de datos de panel con efectos fijos por departamento, incorporando como variables explicativas las existencias iniciales, los desvíos positivos y negativos del SPI12 y dummies rezagadas de situaciones de sequía y exceso hídrico. Los resultados muestran que las existencias iniciales constituyen un importante determinante de PC, con efectos positivos y altamente significativos en todas las especificaciones. Los coeficientes estimados para los indicadores climáticos basados en el SPI12 presentan en general baja significancia estadística, con valores-p cercanos a 0,1. Tanto desvíos positivos como negativos con respecto a las precipitaciones promedio muestran un efecto negativo en la producción de carne. El coeficiente para valores positivos del SPI exhibe mayor magnitud y significancia que el coeficiente para valores de SPI negativos. Asimismo, los datos muestran que un exceso hídrico severo o extremo del año anterior, tiene efectos negativos en PC. El estudio ofrece un enfoque novedoso para estudiar el vínculo entre clima y PC, combinando bases de datos oficiales que permiten estimaciones a nivel departamental.
This study analyzed the relationship between live cattle production (PC) and hydrological conditions measured through the 12-month Standardized Precipitation Index (SPI12) across 76 departments of the NEA region between 2008 and 2024. PC was estimated using cattle inventories, animal movements by destination (backgrounding and slaughter), and average weights by category. Climatic conditions were characterized using SPI12 values calculated from the CHIRPS dataset for one location per department. Panel data models with department fixed effects were estimated, incorporating initial inventories, positive and negative SPI12 deviations, and lagged dummies for drought and excess moisture events as explanatory variables. Results show that initial inventories are a key determinant of PC, with positive and highly significant effects across all specifications. In contrast, the estimated coefficients for SPI12-based climate indicators generally exhibit low statistical significance, with p-values close to 0.1. Both positive and negative deviations from average precipitation display negative effects on beef production, with the coefficient for positive SPI values showing greater magnitude and significance than that for negative values. Furthermore, the data indicate that severe or extreme excess moisture in the previous year negatively affects PC. This study provides a novel approach to examining the climate–PC relationship by combining official datasets that enable estimation at the departmental level.
Centro de Investigación en Economía y Prospectiva, INTA
Fil: Pellerano, Liliana Laura. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Colonia Benítez; Argentina
Fil: Pace Guerrero, Ignacio Raul. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Centro de Investigación en Economía y Prospectiva (CIEP); Argentina
Fil: Cabrini, Silvina M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Área de Economía y Sociología; Argentina