¿Cómo influye el diámetro de fibra en la rentabilidad de majadas Merino?

¿Cómo influye el diámetro de fibra en la rentabilidad de majadas Merino?

Evidencia de 10 años de casos reales en Australia.

Ing. Juan Martín Dutra da Silveira (*) | Montevideo | Todo El Campo | En sistemas ovinos donde la lana representa una proporción significativa de los ingresos (como es el caso de las majadas Merino), el diámetro de fibra es una de las variables productivas sobre las que el productor puede influir de manera más directa. Muchos productores de lana dedican mucho tiempo a evaluar cuál es el rango de micras “ideal” para su majada, lo cual es razonable dado que el diámetro de fibra tiene un peso considerable en las decisiones genéticas.

Ahora bien, surge una pregunta importante: ¿hasta qué punto el diámetro de fibra por sí solo puede definir el resultado económico de un sistema? O, dicho de otra manera, estar produciendo lana merina dentro de un determinado rango de micras: ¿aumenta o disminuye las probabilidades de lograr un mejor resultado económico?

METODOLOGÍA.

Se realizó un análisis de datos de ejercicios económicos en establecimientos agropecuarios australianos, para determinar la relación entre los rangos de diámetro de fibra producidos en el sistema y su rentabilidad.

El análisis utilizó datos reales de establecimientos agropecuarios incluidos en la base de datos de benchmarking de Agrista (Australia), correspondientes al período 2016–2025 para sistemas ovinos productores de lana Merino. La herramienta de benchmarking de Agrista, realiza el análisis del resultado productivo y económico de establecimientos agropecuarios para el periodo de un ejercicio económico (normalmente del 1-Jul al 30-Jun del siguiente año).

Para responder la pregunta planteada, se evaluó la relación entre el diámetro de fibra promedio de dichas majadas y su resultado económico final, empleando datos consistentes y comparables en el tiempo.

Al considerar un período de diez años, el análisis abarca una amplia diversidad de condiciones productivas y de mercado, lo que permite obtener conclusiones más robustas. Durante este período se registraron variaciones significativas en:

  • los precios de la lana y las relaciones de precios entre diferentes diámetros de fibra,
  • los precios de la carne ovina, y
  • los costos de los insumos.

Además, están considerados contextos ambientales de producción muy variados, especialmente en lo referente a precipitaciones y su distribución anual. Esta diversidad de situaciones tanto económicas como climáticas, conforma un conjunto amplio de escenarios productivos, fortaleciendo el análisis y las conclusiones, al evitar depender únicamente de años con condiciones estacionalmente favorables o desfavorables.

Se utilizó la Rentabilidad sobre Activos Utilizados (RAU) del rubro ovino como indicador clave del desempeño económico. La RAU es un índice de eficiencia económica que mide el resultado operativo: ingresos – costos totales (excluyendo renta e intereses), en relación con el valor total de los activos utilizados. Sin embargo, en lugar de expresar la RAU como un valor absoluto (rentabilidad medida en porcentaje), el desempeño del rubro ovino de cada productor se expresó como un percentil dentro de cada año.

Un percentil es un mecanismo que ordena a los participantes según su desempeño económico, clasificándolos en una escala de 0 a 100%, en función de su RAU. Los resultados de RAU se ordenaron de menor a mayor y cada observación fue asignada a un valor entre 0% y 100%, donde:

  • 0% representa el peor resultado económico del año,
  • 100% representa el mejor desempeño económico del año, y
  • los valores intermedios indican la posición relativa de cada establecimiento dentro de la distribución anual.

De este modo, cada punto del análisis refleja qué tan buena o mala fue la rentabilidad relativa de un sistema con determinado diámetro de fibra, independientemente del contexto económico general del año.

El conjunto de datos incluyó 513 predios con ejercicios económicos cerrados, considerando únicamente el desempeño del rubro ovino de producción de lanas Merino. Esto significa, que, si un establecimiento presentaba más de un rubro productivo, solamente se utilizaron los resultados del rubro en cuestión.

RESULTADOS.

La Figura 1 muestra la distribución de los casos analizados según el diámetro promedio de fibra de las majadas (eje X) y su posición relativa de rentabilidad dentro de cada año (percentil, eje Y), considerando los 513 registros del período de estudio durante diez años, con diámetros de la lana Merino que oscilan entre 14,5 y 22,5 micras.

A primera vista, se observa una gran dispersión de puntos, lo que indica que la rentabilidad del rubro es multicausal. Es decir, muchos factores influyen en la rentabilidad de un sistema de producción de lana Merino dentro de un año, y el diámetro de fibra (el cual no tiene un efecto directo, sino que indirecto a través del precio de la lana) por sí solo no garantiza un buen o mal resultado económico.

Entre las variables que influyen en la rentabilidad además del diámetro de fibra se encuentran: producción de lana en cantidad, proporción de borregos y capones (%), peso de venta (kg de carcasa), estructura de costos, eficiencia de la mano de obra, porcentaje de destete (%), mortandad (%), precio de venta de carne ($/kg carcasa), entre otras. De este modo, y a forma de ejemplo, una majada con un diámetro promedio de 17,5 micras puede ubicarse en un percentil alto o bajo dependiendo de la combinación de las variables antes mencionadas. Esto demuestra claramente que otras variables del sistema pueden modificar significativamente la rentabilidad relativa, incluso dentro de un mismo rango de micras.

No obstante, dentro de esta dispersión se observa una tendencia general: a medida que el diámetro promedio de fibra disminuye por debajo de las 16,5 micras, las majadas tienden a ubicarse menos frecuentemente entre los percentiles de mayor rentabilidad, es decir, tienen menores probabilidades de alcanzar los mejores resultados económicos.

Para los diez años analizados, en el grupo de majadas con diámetros entre 15,5 y 16,5 micras, se observó un claro desequilibrio: 27 casos se ubicaron en el 30% inferior de rentabilidad relativa (percentiles 0–30%), mientras que solo 7 casos alcanzaron el 30% superior (percentiles 70–100%).

Esta tendencia se acentúa aún más en las majadas con diámetros menores (<15,5 micras), donde, (aunque la cantidad de observaciones fue menor) todas se ubicaron por debajo de la mediana (percentil 50%). En conjunto, estos resultados sugieren que los sistemas que producen lanas en el sector ultrafino (<16,5 micras) enfrentaron mayores desafíos para ubicarse entre los más rentables en los años del período analizado.

¿QUÉ SIGNIFICA ESTO PARA EL PRODUCTOR DE LANA MERINO?

Este análisis muestra claramente que, en esta base de datos, el diámetro de fibra por sí solo no garantiza ni el éxito ni el fracaso económico. La rentabilidad final depende de múltiples factores, algunos bajo control del productor, como la producción de lana, la eficiencia de manejo, el desempeño reproductivo y la estructura de costos, y otros fuera de su control, como los precios de venta o las condiciones climáticas.

Para mejorar el desempeño económico es fundamental concentrarse aquellas variables que están relativamente más bajo control del productor.

También se observa que las majadas con diámetros promedio por debajo de 16,5 micras tienden a enfrentar mayores dificultades para alcanzar los niveles más altos de rentabilidad relativa, en comparación con aquellas con diámetros levemente más gruesos.

En conclusión, el desempeño de un sistema de producción de lana no debe evaluarse únicamente en función del diámetro promedio de la majada. Para mejorar la rentabilidad, es esencial considerar el conjunto de variables del sistema que el productor puede manejar, junto con un monitoreo cercano de las condiciones externas y sus efectos.

(*) EL AUTOR. Juan Martín Dutra da Silveira es de Uruguay, ingeniero agrónomo graduado de la Universidad de la República y máster en Ciencias de la Agricultura con especialización en Agronegocios de la Universidad de Melbourne, Australia. Trabaja como consultor agropecuario en Agrista, Australia; y es director y consultor agropecuario en Zorzal Agroestudio, Uruguay.

Brecha en rentabilidad: los que miden y mejoran sus resultados, superan al promedio de productores.

Brecha en rentabilidad: los que miden y mejoran sus resultados, superan al promedio de productores.

Mantener registros financieros organizados y medir tanto el desempeño económico-financiero como productivo puede traer múltiples beneficios a un negocio agropecuario.

Ing. Agr. Juan Martin Dutra da Silveira | Montevideo | Todo El Campo | El presente artículo destaca cómo los productores agropecuarios que mantienen registros organizados y miden su desempeño financiero y productivo logran mejores resultados económicos. Comparando datos de 2017 a 2023 entre Agrista (productores que usan benchmarking) y Abares (promedio de la industria en Australia), se observa que Agrista supera consistentemente en rentabilidad sobre activos (+2,2% promedio). Esto demuestra que medir el desempeño permite identificar oportunidades de mejora y tomar decisiones más informadas. Zorzal Agroestudio ofrece un servicio de benchmarking adaptado a sistemas locales, que también fomenta la educación de los productores para optimizar su gestión y desempeño financiero.

INTRODUCCIÓN.

Mantener registros financieros organizados y medir tanto el desempeño económico-financiero como productivo puede traer múltiples beneficios a un negocio agropecuario. Algunas ventajas claves incluyen una comprensión más clara de los resultados del negocio, una mejor gestión de los recursos, la capacidad de identificar áreas de mejora y una mayor disposición por parte de los productores en buscar activamente esas mejoras.

Pero ¿pueden estos beneficios medirse objetivamente? Más allá de las claras ventajas de llevar registros, se exploraron diferencias económico-financieras tangibles entre los productores australianos que mantienen registros financieros organizados y el promedio de productores de la industria.

METODOLOGÍA.

Para el análisis, se comparó el promedio anual de la rentabilidad sobre los activos manejados de la base de datos de Agrista (consultora agropecuaria en Australia) versus el conjunto de datos de Abares (Oficina Australiana de Economía Agrícola y de Recursos y Ciencias, en inglés) para el período de 2017 a 2023.

La base de datos de Agrista proviene del benchmarking, una herramienta que mide y evalúa indicadores productivos y económicos de establecimientos agropecuarios para identificar oportunidades de mejora y fortalecer la toma de decisiones.

Abares es la agencia gubernamental encargada de brindar datos, análisis económicos y asesoramiento científico sobre el sector agropecuario y actividades relacionadas en Australia. Una de las tareas que desarrolla, es la realización de mediciones productivas y económicas del desempeño de establecimientos en todo el país. Uno de los indicadores que calcula es la rentabilidad de dichos establecimientos, el cual se tomó como referencia para este análisis.

El análisis se centró en establecimientos ganaderos (vacunos/ovinos), y en ambos casos no se incluyó la capitalización de la tierra dentro del cálculo de la rentabilidad. Además, para el caso de Abares, se filtraron los datos de productores ubicados en los estados del sureste de Australia, ya que la mayoría de la base de datos de Agrista provienen de esta región.

El conjunto de datos de Agrista no es una muestra aleatoria, ya que representa a productores que rastrean activamente sus finanzas, miden su desempeño y buscan mejoras, mientras que los datos de Abares se recopilan al azar. Por lo tanto, los resultados de la muestra de Abares proporcionan una estimación objetiva sobre el desempeño de la industria ganadera en general.

RESULTADOS.

La Figura 1 ilustra las tendencias durante el período de análisis de siete años (2017-2023), comparando el promedio del retorno sobre los activos manejados entre el conjunto de datos de Abares (naranja claro) y el de Agrista (naranja oscuro). Las diferencias entre ambos se destacan en marrón. Se incluye el resultado del año 2024 para Agrista, pero no para Abares ya que este no lo ha publicado aún.

Figura 1: Los productores incluidos en el conjunto de datos de Agrista han obtenido mayores rendimientos en comparación con los productores que aportan datos al conjunto de datos australiano Abares

En todo el período analizado (2017-2023), el promedio de la base de datos de Agrista superó consistentemente al promedio del conjunto de datos de Abares en términos de retorno sobre los activos manejados. La diferencia osciló entre +1,3% en 2023 y +2,6% en 2020. Durante todo el período, la diferencia promedio fue de +2,2% a favor de los productores de Agrista.

QUÉ SIGNIFICA ESTO PARA USTED.

Este análisis demuestra que los productores ganaderos que mantienen registros económico-financieros y productivos estructurados, logran un mejor desempeño (medido como rentabilidad sobre activos manejados) que el promedio de productores de la industria. Las diferencias de rentabilidad entre ambos grupos de productores son contundentes, lo que reafirma los beneficios de llevar registros y realizar mediciones para mejorar los resultados económicos de la empresa agropecuaria.

Esto no significa que el benchmarking en sí mismo garantice mejores resultados. Lo que significa es que una serie histórica de datos objetivos y repetibles sobre el desempeño de los establecimientos proporciona la capacidad de derivar información valiosa e identificar oportunidades de mejora.

Estos datos brindan la evidencia de que el benchmarking es una herramienta que mejora la capacidad y confianza de los productores para realizar cambios positivos en sus establecimientos. Además, el monitoreo de resultados después de realizar cambios proporciona un ciclo de retroalimentación que permite evaluar las modificaciones.

El servicio de benchmarking es ofrecido por Zorzal Agroestudio (consultora agropecuaria en Uruguay), utilizando la misma metodología utilizada por Agrista, en una versión traducida al español y adaptada a sistemas locales.

Dicho servicio de benchmarking de Zorzal Agroestudio también desempeña un papel educativo clave para los productores de establecimientos agropecuarios. Dichos productores se vuelven conscientes de las complejas interacciones entre el sistema de producción y el desempeño económico-financiero de la empresa.

Se agradece a Agrista por la oportunidad de publicar este artículo en su versión adaptada al español.

EL AUTOR. Juan Martin Dutra da Silveira es ingeniero agrónomo y máster en Ciencias de la Agricultura y Agronegocios por la Universidad de Melbourne. Actualmente trabaja para Agrista (Australia) como consultor-analista. Es director de Zorzal Agroestudio (Uruguay), donde ofrece servicios de asesoría agropecuaria, análisis productivo y económico de establecimientos ganadero-agrícolas.

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