Determinantes de la oferta de carne de pollo en en México

Abstract

Este trabajo se realizó con el objetivo de determinar el efecto de las principales variables económicas y tecnológicas en la oferta de carne de pollo en México, durante 1996 a 2017. Para contrastar resultados, se utilizaron dos modelos econométricos, uno de regresión lineal múltiple y otro exponencial o log-log; donde la oferta fue la variable dependiente y, el precio de la carne de pollo y cerdo, precio del alimento y eficiencia alimenticia fueron las explicativas. Los resultados mostraron que la dinámica de la producción de carne de pollo en México se explicó directa e inelásticamente por su precio con valor de 0,47 y 0,78; directa y elásticamente por la eficiencia alimenticia (1,44 y 1,45). Los precios de la carne de cerdo y del alimento influyeron en la producción de esta especie de manera reducida, los valores de sus respectivas elasticidades fueron -0,17 y -0,18 y -0,11 y -0,20. Se concluye que el modelo log-log produjo mejor ajuste y que la variable que explicó la dinámica de la producción avícola en México fue la eficiencia alimenticia, en tanto que los precios del insumo fueron los de menor impacto.

Determinantes de la oferta de carne de pollo en México de 1994 a 2021: importancia del desarrollo tecnológico y el precio de los granos forrajeros

“…Los resultados obtenidos en la presente investigación son similares a los obtenidos por otros autores en el signo, mas no así en la magnitud del valor. En el caso de la elasticidad precio de la carne de pollo se han reportado valores de 0.47 (Rebollar et al, 2019b); 0.28 (Rebollar et al, 2019ª); 0.81 (Rebollar et al, 2018); 0.05, obtenida mediante el uso de una función de oferta doble logarítmica, y 0.11, obtenida mediante un sistema de ecuaciones simultáneas (Vázquez & Martínez, 2015); y 0.19 (Ramírez et al, 2003). Es por esto que se concluye que el resultado obtenido es igual al reportado por Ramírez et al (2003), y son diferentes en valor a los reportados por los demás autores, conservando su efecto inelástico y directo sobre la QPCP.…”

“…En el caso de la elasticidad cruzada de la oferta de carne de pollo respecto a la carne de cerdo, se obtuvo un valor de -0.48. Otros autores reportan valores de -0.17 (Rebollar et al, 2019b), -0.16 (Rebollar et al, 2019ª) y -0.09 (Rebollar et al, 2018), encontrándose que el resultado obtenido es diferente en valor al de los autores antes mencionados; sin embargo, presenta el mismo efecto inverso e inelástico sobre la QPCP.…”

“…El valor obtenido para la elasticidad que relaciona la producción y el precio de los alimentos fue de -0.21, mientras que los valores reportados por otros autores fueron de -0.11 (Rebollar et al, 2019b), -0.18 (Rebollar et al, 2019a), -0.008 (Rebollar et al, 2018) y -0.16 (Ramírez et al, 2003), por lo que se concluye que la elasticidad obtenida presenta el mismo comportamiento inverso e inelástico sobre la QPCP, pero es diferente en valor. Tanto los valores reportados por los autores citados como el resultado obtenido en esta investigación presentan el comportamiento esperado, ya que, como indican Tomek & Kaiser (2014), un incremento en el precio de los insumos provocará una disminución en la oferta del producto analizado, mientras que una disminución en el precio de los insumos provocará un incremento en la cantidad ofertada del producto analizado.…”

Analysis of the beef supply in Veracruz, Jalisco and Chiapas states, Mexico, 2000-2019

“…The economic elasticities of each of the explanatory variables that determined the beef supply in each of the studied regions were also calculated, through the observed average of the period and evaluated according to the sign and magnitude of their coefficients (Nicholson and Snyder, 2015;Parkin and Loría 2015;Rebollar et al, 2019). The statistical specification of the econometric models to determine the behavior of the beef supply in the evaluated states was: Where BMO t : Supply of beef carcass during the study period, approximate to the state production of this product, figures in tons (t); BRP t : real price of beef carcass, in pesos per ton ($/t); BRP t2 : real price of beef carcass, with a two-year lag in pesos per ton ($/t); MP t : mean rainfall in millimeters during the current period (millimeters); MP t1 : one-year lag rainfall in millimeters (thousand); MP t2 : two-year lag of rainfall in millimeters (thousand); BMO t1 : one year lag state beef supply, figures in tons.…”

“…To calculate the elasticity of supply value related to each of the explanatory variables, the coefficient of the partial derivative of the estimated model was multiplied by the average observed value of each of the independent variables with respect to the supplied quantities (Gujarati and Porter, 2010;Guzmán et al, 2012;Rebollar et al, 2019). Considering that the linear supply function has a variable elasticity in its estimation range; For this reason, it was determined for the average of the analyzed period (Sheperd, 2006;Puebla et al 2018;Rebollar et al, 2019); and with the above, the effects established in the functional relationships were quantified.…”