Análisis comparativo de dos metodologías para la asignación de costos en producción de leche bovina: Estudio de casos

• Published in: Idesia 2014, Vol.32 (3), p.51-58
• Main Authors: Lerdon F, Juan, Miranda C, Juan Carlos, Moreira L, Víctor, Gebauer R, Marcelo
• Format: Article
• Language: por ; spa
• Subjects: AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY; análisis multivariante; asignación de costos; assignment of costs; milk production; multivariant analysis; producción de leche
• ISSN: 0718-3429; 0073-4675; 0718-3429
• DOI: 10.4067/S0718-34292014000300007

Los actuales precios de la leche obligan a controlar los costos y optimizar las decisiones de producción, junto con la necesidad de aumentar las escalas debido a una disminución de los márgenes. Surge entonces la interrogante: ¿cuán diferente es, en el análisis de costo del litro de leche, aplicar distintos métodos de costeo? Esto confiere al trabajo la importancia de ser el primero en analizar diferencias entre métodos de costos, aplicados a la producción de leche bovina. A partir de los antecedentes económicos de 14 predios productores de leche vinculados al Centro de Gestión Agrícola de Paillaco (CEGE Paillaco), y utilizando análisis multi-variante, se compararon dos métodos de costos utilizados a nivel nacional: por diferencia residual y por producción equivalente, para determinar si existían diferencias entre ambos. En una primera fase se utilizó una clasificación jerárquica (cluster) de la información entregada por el dendrograma. Luego se realizó la clasificación no jerárquica (K-means), intentando con este método mover los casos de un grupo a otro para conseguir los resultados ANOVA, que son más significativos. Lograda la clasificación, se realizó el análisis discriminante, determinando la contribución de las variables relevantes que clasifican a los agricultores en el grupo al que pertenecen. Respecto de los resultados del análisis económico de los datos, aplicados a ambos métodos de costos, se observan diferencias en el costo del litro de leche de cada agricultor. Del análisis estadístico de los datos y al evaluar la estructura, en la clasificación y calificación de los datos, se observó que no son diferentes estadísticamente; ambos métodos son capaces de discriminar los grupos con alta significancia, Χ² (15;0,05) (P