ARTÍCULO ORIGINAL

 

Factores de gestión determinantes en las explotaciones lecheras de la provincia de Carchi, Ecuador

 

Determining management factors in dairy farms in Carchi, Ecuador

 

 

G. Terán Rosero¹ and Raúl Cobo Cuña²

¹Universidad Politécnica Estatal del Carchi, Ecuador

²Instituto de Ciencia Animal, San José de las Lajas, Mayabeque, Cuba

 

 

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RESUMEN

El objetivo de este estudio fue evaluar las variables de gestión que caracterizan las explotaciones lecheras de la provincia Carchi, Ecuador, mediante el estudio de los factores de producción. Para ello, se analizaron las variables de gestión infraestructura, equipamiento, medidas higiénicas y bioseguridad, uso y calidad del agua, bienestar y salud del animal, ordeño y manejo de leche en cada explotación lechera. El estudio se realizó con la información del año 2012 en 394 explotaciones lecheras. Se realizó el escalamiento óptimo de las variables cualitativas consideradas y posteriormente se decubrieron los factores que caracterizan a cada explotación lechera mediante el análisis de componentes principales. Por último, se estudiaron los grupos mediante análisis de conglomerados. Los datos para el análisis se tomaron de la investigación primaria a las explotaciones lecheras por la Universidad Politécnica Estatal del Carchi (UPEC). Se encontraron evidencias para afirmar que no existen buenas prácticas de gestión en las explotaciones lecheras de la provincia. Con este trabajo se logró la caracterización multivariada y se demostró que la aplicación de diferentes métodos estadísticos permite establecer bases adecuadas para mejorar el proceso de toma de decisiones y gestión, en las explotaciones lecheras.

Palabras clave: análisis de componentes principales, análisis de conglomerados, entidades lecheras.

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ABSTRACT

This study has the objective of determining management variables that characterize dairy farms in Carchi province, Ecuador, through the study of production factors. Management variables were analyzed, which are infrastructure, equipment, biosafety and hygienic measures, use and quality of water, animal health and welfare, milking and milk management in each dairy farm. This study was conducted with information from 212 in 394 dairy farms. An optimal scaling of considered qualitative variables was performed. Later, factors that characterize each dairy farm were discovered through the analysis of main components and, finally, the found groups are studied with the application of the analysis of clusters. Data for analysis were taken from the primary research in dairy farms from Universidad Politécnica Estatal del Carchi (UPEC). There were evidences to confirm that there are no good management practices in dairy farms of this province. This study reached a multivariate characterization and demonstrated that the application of different statistical methods allows to establish the bases to improve the process of decision-making and management, for dairy farms and for provincial authorities.

Key words: analysis of main components, analysis of clusters, dairy farms.

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INTRODUCCIÓN

En los países del tercer mundo, en los que las realidades económicas condicionan el desarrollo de los procesos productivos, es imprescindible el análisis de cada factor que se involucra para obtener los mejores resultados posibles. El sector primario de la economía (agricultura, pesca y minas) sigue aportando el mayor porcentaje al PIB del mundo subdesarrollado. 

Ecuador es un país en el que la agricultura y la ganadería, mayoritariamente, son actividades productivas de subsistencia, de las que dependen muchos hogares, principalmente rurales. También es importante la agricultura a gran escala o la agricultura de exportación, que aportó al PIB nacional 12.96 % en el período 1985–2005. Al considerar los sectores complementarios, que constituyen la denominada agricultura ampliada, este promedio asciende a 26 %,  aproximadamente (FAO y Ministerio de Coordinación de Desarrollo Social del Ecuador 2011).

Carchi es la tercera provincia de Ecuador con mayor aporte a la ganadería en la zona 1 (SENPLADES 2013), siendo esta actividad la segunda más importante en esta región, a la que se dedica 36 % de la población de Carchi. Ante esta condición, el gobierno propone consolidar su vocación agroproductiva, siendo esta la segunda actividad más importante en la provincia, que aporta más de 64 millones de dólares, lo que implica 20 % del total de producción. Los ganaderos existentes en Carchi suman 11939. La agenda para la Transformación Productiva Territorial de Carchi  refiere, como una de las estrategias fundamentales, la gestión de la cadena productiva de la leche y, específicamente, la implementación de programas de mejoramiento de la gestión empresarial y de los procesos de producción para el incremento de la productividad de las micro, pequeñas y medianas empresas (MCPEC 2011).

Los principales problemas que se presentan para los pequeños y medianos agricultores tienen que ver con su baja productividad en las explotaciones lecheras. Sin embargo, aún no existe un estudio base en Carchi que caracterice qué factores económicos y productivos son los determinantes en dichas explotaciones. Según Vargas et al. (2015), en la provincia de Pastaza los factores que determinan la eficiencia productiva de los sistemas ganaderos están relacionados con la alternativa productiva adoptada, que determina el nivel de producción; las características del relieve del terreno, que se relaciona con la degradación del entorno y las dimensiones del sistema que se explota.

García (2004), Domínguez-Ruvalcaba (2005) y Celso-Arellano y Cortés-Fregoso (2010) enfatizan en la necesidad de identificar en los sistemas de producción los indicadores de eficiencia que mejor los caracterizan y en consecuencia, buscar las mejores opciones para resolver los problemas o mantener los buenos resultados. En el sector primario de la economía, realizar el análisis de los factores de producción requiere conocer los detalles en el uso de la tierra, las variables relacionadas con la mano de obra, las inversiones y los aspectos de la administración. Estos últimos incluyen la transferencia de tecnologías, la capacitación y la toma de decisiones.

El objetivo de este estudio fue determinar las variables de gestión que caracterizan las explotaciones lecheras de la provincia Carchi, Ecuador, mediante el uso de los factores de producción.

 

MATERIALES Y MÉTODOS

La fuente de datos está constituida por la investigación a 394 explotaciones lecheras mediante una encuesta con 32 variables (figura 1), realizada por la Universidad Politécnica Estatal del Carchi en el año 2012 para evaluar el comportamiento de las principales variables de gestión y productivas de las explotaciones lecheras. Se consideraron las variables gestión de la infraestructura, equipamiento, medidas higiénicas y de bioseguridad, uso y calidad del agua, bienestar y salud del animal, ordeño y manejo de leche en cada explotación lechera. Estas categorías analizan en su conjunto múltiples factores. La tabla 1 resume la cantidad de encuestas aplicadas por cantones.

Se tuvo en cuenta como población el listado de las explotaciones lecheras, publicado por la Dirección Distrital Carchi del  Ministerio de Agricultura y Ganadería del Ecuador (MAGAP 2015) (figura 1) El tamaño de la muestra se determinó mediante muestreo aleatorio simple (Calero 1980 y Hernández-Sampieri et al. 2006). Se realizaron 394 encuestas en los cinco cantones de la provincia. Se cuidó que existiera representatividad por tamaño y ubicación geográfica de todas las explotaciones existentes en la zona.

Para determinar el tamaño de la muestra, se aplicó el criterio de máxima verosimilitud, se consideró un valor de error prefijado de 3.7 % y nivel de confiabilidad de 95 %. Se utilizó la expresión estadística (Snedecor y Cochran 1989):

Donde:

n= tamaño de la muestra

p= probabilidad de éxito

q= probabilidad de no éxito

N = tamaño población

e = error máximo admisible

z= 1.96 que corresponde al 95 % de nivel de confianza de acuerdo a la tabla de distribución normal

Luego de calcular el tamaño de la muestra, se procedió a definir de forma proporcionada el número de encuestas por cantón. Se consideró incluir en el estudio a los pequeños, medianos y grandes productores. La información obtenida de las encuestas se tabuló en bases de datos organizadas en hojas de cálculo de Excel. La matriz de datos tuvo una extensión de 32 variables (p) y 394 elementos (n). La base de datos fue revisada para eliminar datos atípicos. Para resumir la información se recurrió a las técnicas de análisis multivariado, denominadas análisis de componentes principales y análisis de clúster (Cobo-Cuña 2014). El procesamiento estadístico se realizó con el software SPSS® v.22 (IBM Corporation 2013).

Los factores encontrados se caracterizan por simplificar el menor número de variables que tengan alta correlación con la componente.

 

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Se aplicó el análisis de suficiencia general o coeficiente Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), con el que se obtuvo una medida de adecuación muestral de 0.683, evaluada como mediocre (Kaiser 1970, 1974), no obstante válida para el trabajo realizado. A partir de la matriz de correlaciones, se obtuvo un determinante de 0.042 y una prueba de esfericidad de Bartlett de 4388 con 703 grados de libertad y p < 0.001. Estos datos estadísticos indican que el análisis de componentes principales es factible, ya que existe la suficiente varianza común entre las variables observadas para permitir su agrupación en combinaciones lineales de variables correlacionadas. La matriz de componentes principales se rotó mediante el procedimiento de rotación ortogonal Varimax. Con este procedimiento, se busca mayor simplicidad en la solución, pues se considera máxima la varianza de los coeficientes factoriales cuadrados en cada componente principal, de modo que se obtienen factores no correlacionados entre sí (tabla 2).

Concluido el análisis de componentes principales, se procedió a realizar el análisis de conglomerado jerárquico, para determinar el número adecuado de agrupaciones.

En la tabla 3 se presenta el nivel de asociación de cada conglomerado con los componentes mediante signos positivos y negativos. El número de signos evidencia la fuerza de la asociación. La tabla 3 es el resultado de la información de los centros de los conglomerados finales. Se asignan los signos de acuerdo con el rango que establece el nivel de asociación en unidades de desviación típica.

Una vez establecidos los conglomerados, se procede a realizar el análisis de cada uno de ellos con el cruce de las variables en estudio, y de esta forma obtener su tipificación. La tabla 4 presenta la tipificación por cantón.

En cuanto al número de casos en cada conglomerado, los más grandes fueron los conglomerados 1 y 4, que constituyeron 38 %, seguidos del 1 que constituyó 19 %. Mientras, el conglomerado 4 tuvo menos casos, con solo 6 %.

Conglomerado 1. Este grupo prioriza el uso y cuidado del agua, debido al riesgo que se deriva cuando no está disponible. Sin embargo, cuando las condiciones son favorables no se planifica su preservación ni se toman medidas para el período seco. No se realiza gestión técnica de la explotación lechera, no se cuidan ni dividen los potreros, tampoco la alimentación del ganado, por lo que las prácticas en la explotación lechera no son buenas. El cantón Montúfar tiene 48 explotaciones lecheras, siendo el mayor número de unidades de este conglomerado que se representa en una gran parte en explotaciones pequeñas.

Conglomerado 2. Este grupo es el que mejores prácticas realiza, ya que controla los procesos de la explotación, divide los potreros y gestiona el cuidado en la alimentación. Los cantones Montúfar y Tulcán tienen el mayor número de explotaciones en este conglomerado, siendo 53 y 57 respectivamente, lo que representa una gran parte en explotaciones pequeñas y medianas.

Conglomerado 3. Este grupo de entidades valora la división de los potreros como factor crítico de éxito, cuida del pastoreo y los métodos de conservación, pero no tiene conocimientos técnicos en el manejo de los procesos, el control del suelo y la gestión del cuidado de la alimentación de las vacas. Además, no valora los beneficios del uso y control del agua. El cantón Tulcán tiene 83 explotaciones lecheras, siendo el de mayor número de unidades de este conglomerado, representado en una gran parte por explotaciones pequeñas y medianas.  

Conglomerado 4. Las entidades de este grupo no dividen los potreros ni controlan los procesos, pero ponen énfasis en el uso y cuidado del agua, control de pastos, y alimentación reforzada del ganado. Este conglomerado es muy pequeño, siendo los cantones Tulcán, Montúfar y Espejo los únicos que tienen unidades de este grupo con muy pocas entidades lecheras.

Las variables de gestión que caracterizan las explotaciones lecheras en la Provincia del Carchi mediante el estudio de los factores de producción son el control de procesos en pastos, alimentación y uso del suelo; además de la gestión del cuidado del potrero y el cuidado del agua. Estas variables contribuyeron a la definición de cada uno de los grupos expuestos en el análisis de conglomerado.

Las variables citadas deben ser la base de la toma de decisiones por parte de los productores y autoridades que definen políticas y aprueban los proyectos de desarrollo en la provincia del Carchi. Los resultados de este estudio facilitan la adopción de estrategias para apoyar el fortalecimiento responsable del sector de la producción de leche en la provincia.

 

CONCLUSIONES

El estudio demostró que no existen buenas prácticas de gestión en las explotaciones lecheras de la Provincia de Carchi. Los resultados del análisis de componentes principales y de conglomerados indican que, generalmente, existe falta de gestión de los administradores y dueños de explotaciones lecheras en el control de procesos de explotación, los pastos y alimentación, el cuidado y los sistemas de pastoreo controlado, así como sobre la utilización y cuidado del agua.

El conglomerado de explotaciones lecheras más pequeño, que representa 6 % de las explotaciones lecheras de la Provincia de Carchi, aplica buenas prácticas pecuarias, aunque no tiene conocimientos técnicos.

Las herramientas de análisis multivariado (análisis de componentes principales y análisis de conglomerado) son útiles para entender los factores determinantes en las explotaciones lecheras y su comportamiento en cada conglomerado.

 

REFERENCIAS

Calero, A. 1980. Técnicas de Muestreo. La Habana, Cuba: Pueblo y Educación.

Celso-Arellano, P. L. & Cortés-Fregoso, J. H. 2010. “Análisis de la eficiencia técnica relativa de la agroindustria azucarera: el caso de México”. Revista Mexicana de Agronegocios, 14(26): 202–213, ISSN: 1405-9282.

Cobo-Cuña, R. 2014. Metodología para el análisis de los indicadores económicos de la producción de leche. Ph.D. Thesis, Universidad de La Habana, La Habana, Cuba.

Domínguez-Ruvalcaba, L. 2005. “Desarrollo regional y competitividad: La agroindustria azucarera en México”. Nóesis. Revista de Ciencias Sociales y Humanidades, 15(27): 227–250, ISSN: 0188-9834.

FAO & Ministerio de Coordinación de Desarrollo Social del Ecuador 2011. “Análisis de la producción nacional de alimentos”. In: Seguridad Alimentaria y Nutricional en el Ecuador, Quito, Ecuador: FAO, ISBN: 978-92-5-308558-3, Available: <http://www.fao.org/3/a-au028s/au028s04.pdf>, [Consulted: August 3, 2017].

García, L. R. 2004. La agroindustria azucarera de México: el impacto del Tratado de Libre Comercio de América del Norte. Chapingo, México: Universidad Autónoma de Chapingo.

Hernández-Sampieri, R., Fernández-Collado, C. & Baptista-Lucio, P. 2006. Metodología de la investigación. México D.F.: McGraw-Hill Interamericana, 895 p., ISBN: 978-1-4562-4724-9, Available: <http://site.ebrary.com/lib/interpuertoricosp/Doc?id=11285831>, [Consulted: August 2, 2017].

IBM Corporation 2013. IBM SPSS Statistics. version 22, [Windows], U.S: IBM Corporation, Available: <http://www.ibm.com>.

Kaiser, H. F. 1970. “A second generation little jiffy”. Psychometrika, 35(4): 401–415, ISSN: 0033-3123, 1860-0980, DOI: 10.1007/BF02291817.

Kaiser, H. F. 1974. “An index of factorial simplicity”. Psychometrika, 39(1): 31–36, ISSN: 0033-3123, 1860-0980, DOI: 10.1007/BF02291575.

MAGAP (Ministerio de Agricultura, Ganadería, Acuacultura y Pesca) 2015. Listado de fincas lecheras de la Provincia del Carchi. Tulcán, Ecuador: MAGAP, Available: <http://www.agricultura.gob.ec/>, [Consulted: August 3, 2017].

MCPEC (Ministerio de Coordinación de la Producción, Empleo y Competitividad) 2011. Agenda para la transformación productiva territorial: Provincia de Carchi. Quito, Ecuador: MCPEC, 63 p., Available: <http://www.produccion.gob.ec/wp-content/uploads/downloads/2013/02/AGENDA-TERRITORIAL-CARCHI.pdf>, [Consulted: August 3, 2017].

SENPLADES (Secretaría Nacional de Planificación y Desarrollo) 2013. Plan Nacional del Buen Vivir 2013-2017. Quito, Ecuador: SENPLADES, Available: <http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:coiQ0uVjuHkJ:www.buenvivir.gob.ec/versiones-plan-nacional+&cd=2&hl=es&ct=clnk&client=firefox-b>, [Consulted: August 3, 2017].

Snedecor, G. W. & Cochran, W. G. 1989. Statistical methods. 8th ed., Ames, Iowa: Iowa State University Press, 503 p., ISBN: 978-0-8138-1561-9.

Vargas, J. C., Benítez, D. G., Torres, V., Ríos, S. & Soria, S. 2015. “Factores que determinan la eficiencia de la producción de leche en sistemas de doble propósito en la provincia de Pastaza, Ecuador”. Cuban Journal of Agricultural Science, 49(1): 17–21, ISSN: 2079-3480.

 

 

Recibido: 11/1/2017

Aceptado: 20/7/2017

 

 

G. Terán Rosero, Universidad Politécnica Estatal del Carchi. Email: [e-mail]