Trabajo de maestría en Desarrollo. Romero, 2009
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1 ANÁLISIS DEL PROCESO DE ADOPCIÓN TECNOLÓGICA EN SISTEMAS DE PRODUCCIÓN PORCÍCOLA DE FUSAGASUGÁ NESTOR JAIME ROMERO JOLA Trabajo de grado presentado como requisito para optar el título de Magíster en Desarrollo Rural Director VICTOR BOHORQUEZ Ing. Agronomo M.Sc Desarrollo Rural UNIVERSIDAD PEDAGÓGICA Y TECNOLÓGICA DE COLOMBIA FACULTAD DE CIENCIAS AGROPECUARIAS ESCUELA DE POSTGRADOS MAESTRÍA EN DESARROLLO RURAL TUNJA 2009
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ANÁLISIS DEL PROCESO DE ADOPCIÓN TECNOLÓGICA EN SISTEMAS DE PRODUCCIÓN PORCÍCOLA DE FUSAGASUGÁ
NESTOR JAIME ROMERO JOLA
Trabajo de grado presentado como requisito para optar el título de Magíster en Desarrollo Rural
Director VICTOR BOHORQUEZ
Ing. Agronomo M.Sc Desarrollo Rural
UNIVERSIDAD PEDAGÓGICA Y TECNOLÓGICA DE COLOMBIA FACULTAD DE CIENCIAS AGROPECUARIAS
ESCUELA DE POSTGRADOS MAESTRÍA EN DESARROLLO RURAL
TUNJA 2009
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ANÁLISIS DEL PROCESO DE ADOPCIÓN TECNOLÓGICA EN SISTEMAS DE PRODUCCIÓN PORCÍCOLA DE FUSAGASUGÁ
NESTOR JAIME ROMERO JOLA
Documento final presentado ante el COMITÉ CURRICULAR
Director VICTOR JULIO BOHORQUEZ MACHADO
UNIVERSIDAD PEDAGÓGICA Y TECNOLÓGICA DE COLOMBIA FACULTAD DE CIENCIAS AGROPECUARIAS
ESCUELA DE POSTGRADOS MAESTRÍA EN DESARROLLO RURAL
TUNJA 2009
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CONTENIDO
Pág.
1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 13
2. JUSTIFICACIÓN 15
3. OBJETIVOS 17
3.1. OBJETIVO GENERAL 17
3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS 17
4. MARCO REFERENCIAL 18
4.1 MARCO TEÓRICO 18
4.1.1. Adopción tecnológica 18
4.1.2. Adopción de tecnología agropecuaria 19
4.1.3. Innovación tecnológica 21
4.1.4. Transferencia de tecnología 23
4.1.5. Proceso de adopción tecnológica 24
4.1.5.1. Etapas del proceso de adopción 25
4.1.6. Factores que inciden en adopción tecnológica de los productores 26
4.1.7. Resultados de investigaciones en adopción tecnológica 3
4.1.8. Metodologías usadas en estudios de adopción tecnológica 35
4.1.9. Acuerdo Nacional de competitividad 40
4.2.0. Buenas prácticas en la producción porcícola 40
4.2.1. Producción porcicola en Fusagasugá e instituciones de apoyo 41
5. METODOLOGÍA 43
5.1. Tipo de estudio 43
5.2. Método de investigación 43
5.3. Descripción 43
5.3.1. Determinación del tamaño de la muestra 43
5.3.2. Encuesta 45
5.3.3. Tecnologías ofrecidas en actividades de transferencia 46
5.3.4. Nivel de adopción tecnológica 47
5.3.5. Análisis de las variables socioeconómicas, de la finca y de
transferencia relacionadas con el proceso de adopción tecnológica 47
5
5.3.6. Tipificación socioeconómica de los productores porcícolas 48
5.3.7. Determinación participativa de la problemática y definición
de las relaciones causa consecuencia en los sistemas de producción 48
5.3.8. Definición del marco geográfico de la investigación 50
5.3.8.1 Localización y extensión geográfica 50
5.3.8.2. Aspectos fisiográficos 51
5.3.8.2.1. Hidrología 52
5.3.8.2.2. Vegetación 54
5.3.8.2.3. Distribución geográfica 55
5.3.8.3. Componente socioeconómico 57
6. RESULTADOS Y DISCUSIÓN 60
6.1. Aspectos socioeconómicos 60
6.1.1. Género en actividades porcícolas 60
6.1.2. Función del encuestado en la finca 60
6.1.3. Tiempo de inicio del sistema de producción 61
6.1.4. Edad y género de los encuestados 62
6.1.5. Educación formal 63
6.1.6. Tenencia de la tierra 64
6.1.7. Aspectos relacionados con mano de obra 65
6.1.8. Distancia entre la finca y el casco urbano 66
6.2. Características de la finca 66
6.2.1. Número de productores y tamaño de las fincas de acuerdo con
el número de animales en los sistemas de producción porcícola 66
6.2.2. Sistemas de producción diferentes al porcícola 67
6.2.3. Objetivo del sistema de producción 69
6.2.4. Cruce o raza predominante 70
6.3. Variables 71
6.3.1. Variables de transferencia 71
6.3.2. Variables de adopción 71
6.4. Tecnologías ofrecidas en actividades de transferencia tecnológica 71
6.5. Nivel de adopción tecnológica en los productores porcícolas 74
6.6. Variables socioeconómicas, tecnológicas de la finca y de
transferencia relacionadas con el proceso de adopción tecnológica 82
6
6.6.1. Variables socio-económicas 82
6.6.2. Variables de la finca 84
6.6.3. Variables de transferencia 85
6.7. Tipificación de los productores porcícolas de Fusagasugá 87
6.7.1. Estimación del número óptimo de grupos 89
6.7.2. Características de los 15 grupos 90
6.7.3. Análisis comparativo por variables 98
6.7.3.1. Variables binarias 98
6.7.3.2. Variables categóricas 100
6.7.3.3. Variables continuas 103
6.8. Identificación de la problemática y las relaciones causa
consecuencia 104
CONCLUSIONES 113
BIBLIOGRAFÍA 122
CIBERGRAFIA 127
7
LISTA DE TABLAS
Tabla 1. Lista de factores importantes para comprender la adopción 27
Tabla 2. Estudios para evaluar distintos aspectos de la adopción 38
Tabla 3. Categorías de productores porcícolas adoptantes 47
Tabla 4. Caracterización de los problemas bajo análisis 49
Tabla 5. Cuencas hidrográficas 52
Tabla 6. Participación del género en la actividad porcícola 60
Tabla 7. Función del encuestado en la finca 59
Tabla 8. Tiempo que lleva con el sistema de producción 62
Tabla 9. Edad y género de los encuestados 63
Tabla 10. Nivel de educación de las personas que toman decisiones en los sistemas de producción. 64 Tabla 11. Tenencia de la tierra 64
Tabla 12. Tipos de mano de obra empleada de acuerdo con el tamaño de la granja porcícola. 65 Tabla 13. Número de productores por rango de distancia al casco urbano 66
Tabla 14. Distribución del número de productores y número de animales por rango. 67 Tabla 15. Número de productores porcícolas con y sin otras actividades en la finca. 68 Tabla 16. Frecuencia y porcentaje de productores con actividades diferentes a la porcicultura en sus fincas. 68 Tabla 17. Principal actividad en la granja 69 Tabla 18. Número de productores y porcentaje de acuerdo con el objetivo del sistema productivo. 70 Tabla 19. Composición genética, número de sistemas productivos y …………… Porcentaje 70
8
Tabla 20. Variables de transferencia tecnológica en los sistemas de producción porcícola de Fusagasugá. 71 Tabla 21. Temas desarrollados en actividades de transferencia a productores 72 Tabla 22. Frecuencia de participación de los productores de acuerdo con el número de eventos y aporte de cada grupo al total de asistencia. 73 Tabla 23. Nivel e índice de adopción, número y porcentaje de productores adoptantes, número y porcentaje de tecnologías adoptadas. 75 Tabla 24. Tecnologías observadas en los sistemas de producción porcícola, número y porcentaje de productores adoptantes. 77 Tabla 25. Código, tipo y descripción de atributos para la clasificación de 81 productores porcicolas. 88 Tabla 26. Promedios obtenidos en variables continuas, categóricas y binarias por grupo. 90 Tabla 27. Resumen de las características en los grupos finales 96
Tabla 28. Matriz de Vester aplicada a los problemas identificados 106
Tabla 29. Correspondencia de problemas activos y pasivos 106
Tabla 30. Caracterización de los problemas bajo análisis 107
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LISTA DE GRAFICAS
Grafica 1. Porcentaje de sistemas productivos de acuerdo con el índice de adopción. 74 Gráfica 2. Comparación del número de productores vs número de tecnologías adoptadas. 76 Gráfica 3. Porcentaje de productores que practica control a roedores en sus granjas. 78 Grafica 4. Porcentaje de productores que usan inseminación artificial de acuerdo con el tamaño de la granja. 78 Gráfica 5. Porcentaje de productores que realizan tratamiento a la porquinaza líquida de acuerdo con el tamaño de la granja. 79 Gráfica 6. Porcentaje de sistemas productivos con embarcadero de acuerdo con el tamaño de la granja. 80 Gráfica 7. Porcentaje de sistemas productivos con báscula de acuerdo con el tamaño de la granja. 80 Gráfica 8. Porcentaje de productores que aplican tratamiento a problemas reproductivos. 81 Gráfica 9. Perfil de verosimilitud para la definición de grupos 89 Gráfica 10. Frecuencia de respuestas negativas por grupo 99 Gráfica 11. Frecuencia de respuestas afirmativas por grupo 99 Grafica 12. Problemas pasivos, críticos, indiferentes y activos 107
10
LISTA DE FIGURAS
Figura. 1 Relación causal de los problemas 49
Figura 2. Árbol de problemas 109
Figura 3. Árbol de objetivos 110
Figura 4. Alternativas y estrategias 112
11
LISTA DE MAPAS
Mapa 1. Distribución por corregimientos del municipio de Fusagasugá 51
Mapa 2. Distribución de veredas del municipio de Fusagasugá 56
12
LISTA DE ANEXOS
Anexo 1 Variables asociadas con la adopción tecnológica 129
Anexo 2. Encuesta aplicada 133
Anexo 3. Temáticas desarrolladas en procesos de transferencia de tecnología a productores porcícolas de Fusagasugá. 148 Anexo 4. Índice de adopción tecnológica por productor 151
Anexo 5. Grafica de adopción 153
Anexo 6. Soporte análisis estadístico 154
Anexo 7. Grupos finales 161
Anexo 8. Grupos variables binarias 163
13
1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
Bajo las condiciones actuales de globalización y creciente nivel de
competitividad los procesos de generación, validación, transferencia y adopción
de tecnologías, deben contribuir positivamente a reducir los costos de
producción, aumentar la eficiencia y eficacia del proceso productivo, reducir el
impacto negativo sobre el medio natural, generar empleo y en últimas aportar al
mejoramiento de las condiciones de vida de la comunidad rural. Son
numerosos los trabajos adelantados con respecto al conocimiento y
comprensión de los procesos de cambio y adopción tecnológica en sistemas de
producción agrícola; los estudios muestran que existen factores asociados con
la racionalidad de los productores, las condiciones medioambientales, el
acompañamiento institucional, el acceso a diversos recursos, el nivel de
escolaridad, el credo religioso, la tenencia de tierra y el género; sin embargo,
también es claro que cada comunidad presenta características propias que
definen el comportamiento del proceso de desarrollo tecnológico.
Con respecto al escenario que presenta el sector porcícola colombiano, un
análisis en el contexto internacional muestra que si bien la productividad por
animal supera la de países productores y exportadores como Brasil, España,
Dinamarca y China, el rendimiento por animal parece haberse estancado,
decreciendo en el período 1994 - 2004 a una tasa promedio anual de 0.1% que
es inferior al comportamiento y dinámica mundial. Por su parte la Asociación
Colombiana de Porcicultores en su estudio sobre costos de producción
encontró que: la participación del alimento balanceado en el total de costos es
cercana al 80%, los costos de comercialización y en especial los de transporte
tienen un peso relevante en la estructura de costos; la región occidental del
país representa el 60% del total de producción de cerdo en Colombia,
concentrando el mayor número de granjas tecnificadas y de mayor
competitividad; la zona central y la Costa Atlántica, presentan los menores
costos de producción de ciclo completo y engorde, lo cual constituye una
oportunidad para lograr un mayor desarrollo, mientras que para las
explotaciones de cría, se presentan mayores costos en la región Central y
Oriental del país, finalmente el citado estudio encontró que el costo de
14
producción por kilo de carne se encuentra por encima de los principales
productores a nivel mundial y duplica los costos registrados en países del
continente como Argentina, Brasil y Chile (MINAGRICULTURA, 2005).
En lo referente a las condiciones de explotación, la contaminación ambiental
que genera la producción porcícola presenta un serio problema, que pone en
riesgo la sostenibilidad del sector. En la medida en que las explotaciones han
ido creciendo y concentrándose en ciertas regiones del país han surgido
algunos inconvenientes con el manejo de los residuos generados. Estos
residuos pueden ser de tipo orgánico (estiércol sólido o fresco y animales
muertos) o inorgánicos (jeringas, envase de biológicos, frascos, empaques,
etc.). Pero sin lugar a dudas uno de los residuos que genera mayor
controversia es la excreta porcina debido al volumen generado y a sus
características físico-químicas que dificultan su manejo.
En el marco de este análisis, resulta de especial interés conocer las
características que acompañan la adopción tecnológica de los sistemas
productivos locales, con lo que se espera contribuir a la definición de políticas
de investigación y transferencia con la perspectiva de mejorar las condiciones
de productividad y competitividad de explotaciones que por su importancia,
tradición y reconocimiento son una alternativa socioeconómica para las
personas que viven en la zona rural del municipio de Fusagasugá.
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2. JUSTIFICACIÓN
La zona de estudio presenta características agroclimatológicas favorables para
la explotación porcícola, sin embargo llama la atención observar que existen
condiciones de desarrollo heterogéneo en las que atributos de competitividad
como bajos costos de producción, calidad del producto, condiciones favorables
de comercialización, acceso a tecnología, información, capacitación y recursos
monetarios, no son una fortaleza. El aporte a la identificación de la
problemática, su contextualización y análisis resulta de interés en la
focalización de recursos al sistema objeto de estudio, con una contribución en
la práctica para racionalizar, redireccionar o replantear el esquema, con miras a
obtener un mejor uso de los recursos productivos, con énfasis en los
tecnológicos y en las posibilidades que de ello se deriva.
Pese a la difícil situación que ha afrontado el sector porcícola en el país, el
sistema de producción porcina de Fusagasugá ha presentado histórica y
culturalmente una opción socioeconómica para las familias de la región que
viven de esta actividad, constituyéndose en una alternativa importante que
puede llegar a contribuir significativamente al desarrollo estratégico de una
región caracterizada por su vínculo al sector y a las posibilidades asociadas
con su ubicación geográfica, infraestructura de comunicación, acceso a
servicios, formación, capacitación y cercanía a Bogotá, que la sitúan en una
posición privilegiada pero con problemas, como altos costos en la alimentación,
escasa integración a la cadena productiva y el deterioro paulatino de los
recursos naturales.
En adición a lo expresado se considera que las nuevas condiciones de
desarrollo económico y social colocan la generación, el acceso y la adaptación
de conocimientos en una posición central para alcanzar el crecimiento de las
economías y el desarrollo de las sociedades. Ser competitivos, en la exigente
economía de hoy, significa contar con capacidad para impulsar procesos
permanentes de innovación tecnológica y contar con los recursos humanos
calificados para enfrentar las exigencias del desenvolvimiento tecnológico. La
16
estrecha interrelación existente entre el cambio tecnológico, el crecimiento
económico y el desarrollo humano, supera la visión según la cual el desarrollo
científico y tecnológico, así como el desarrollo humano, están determinados por
el crecimiento de la economía. En las condiciones actuales, el desarrollo
tecnológico y la calidad de los recursos humanos condicionan el crecimiento
económico. Este, a su vez, condiciona las posibilidades de generación, acceso
y adaptación de los conocimientos y el aprovechamiento del talento humano.
Una vez revisada la documentación existente con respecto al tema objeto del
presente trabajo, encontramos la inexistencia de estudios que analicen la
dinámica o racionalidad del proceso de adopción tecnológica en los sistemas
de producción porcícola de la zona. La comprensión de los factores y la
interacción de variables involucradas en éste proceso facilitará la toma de
decisiones para la formulación de políticas, planes y programas, los cuales
podrán tener como referencia el producto del análisis referido a la adopción
tecnológica, pertinencia entre la oferta y la demanda, factores que están
incidiendo en la adopción o no de las tecnologías ofrecidas, tipos, eficiencia y
eficacia de las estrategias de divulgación y transferencia tecnológica,
aproximaciones a la racionalidad de los actores del sistema, necesidades
tecnológicas, problemas actuales e integración del sistema productivo con la
oferta tecnológica.
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3. OBJETIVOS
3.1. OBJETIVO GENERAL
Tipificar y analizar el proceso de adopción tecnológica en sistemas de
producción porcícola ubicados en el municipio de Fusagasugá-Cundinamarca
3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Identificar las tecnologías ofrecidas en actividades de transferencia tecnológica.
Determinar el nivel de adopción tecnológica en los productores porcícolas.
Analizar las variables socioeconómicas, tecnológicas de la finca y de
transferencia relacionadas con el proceso de adopción tecnológica.
Tipificar socioeconómicamente a los productores que adoptaron, desadoptaron
o no adoptaron tecnologías.
Identificar la problemática y las relaciones causa consecuencia en los sistemas
de producción porcícola ubicados en Fusagasugá.
Orientar políticas en la transferencia de tecnología, buscando la competitividad
del sector.
18
4. MARCO REFERENCIAL
4.1. MARCO TEÓRICO
4.1.1. Adopción tecnológica
Son varios los factores que afectan la producción agropecuaria, pero el
producto final es el resultado de la acción combinada de la tecnología, el
capital, el trabajo, los recursos naturales y la capacidad empresarial del
productor. El pensamiento económico ha aceptado universalmente que la
tecnología, sin ser el único, es el factor fundamental para el desarrollo
económico, puesto que su contribución al mismo es superior a la efectuada por
los factores de producción previamente enumerados (Brown, 1986, citado por
Bermudez, 2004).
La adopción de una tecnología puede definirse como su puesta en práctica de
forma continua e ininterrumpida hasta tanto esta sea sustituida o mejorada por
otra más apropiada o ventajosa. Lo apropiado o ventajoso en la puesta en
práctica de una técnica, uso de un insumo o procedimiento se traduce en lo
que es factible para el productor y lo que signifique menos costo, esfuerzo
humano, mayor rendimiento y calidad de los productos, que a su vez implique
beneficio económico (Socorro et. al, 1999).
Un número importante de investigaciones, describen la adopción tecnológica
como la expresión final de una conducta compleja que no depende solamente
de estímulos económicos (Gartrell y Garrell, 1985; Johnston, 1990; Thomas et
al., 1990 Doorman, 1991, Hosain y Crouch, 1992; Nowak, 1992; Ridley y Brush,
1992; Sperling y Loevinsohn, 1993; Shannon y Mwamba, 1994; Sonnet, 1994;
Frank, 1995; Warren, 1995; todos citados por Caceres et al, 1999) y proponen
distintos modelos que analizan los procesos de adopción tecnológica en
contextos particulares (Biggs, 1990; Polson y Spencer, 1991; Shapiro et al.,
1992 citados por Caceres et al., 1999). Como todo proceso de modificación de
las prácticas sociales, se ven involucrados un sinnúmero de aspectos, que
condicionan positiva o negativamente el proceso de cambio. Mucho tiene que
19
ver entonces, el tipo de productor al cual la tecnología está dirigida, las
características propias de la nueva tecnología y algunas situaciones
contextuales (sociales, económicas, culturales e históricas) que enmarcan el
proceso de cambio (Feder et al. 1982, Fujisaka, 1994, Wadsworth, 1995,
Cáceres y Woodhouse, 1996, 1998, Silvetti, 1997 citados por Cáceres et al.,
1999).
Lionberguer, citado por Perry, 1989, señala que las personas normalmente no
adoptan una nueva técnica o idea tan pronto saben de su existencia, sino que
pueden pasar varios años antes de ponerla en práctica por primera vez y antes
de tomar una decisión final, generalmente se pasa por diferentes etapas:
conocimiento, interés, evaluación, prueba y finalmente la adopción, la cual se
define como l̈a integración de la idea y la práctica a una operación continua
(Socorro et al., 1999).
Este enfoque al definir la adopción de tecnología en función del productor
responde a un hecho demostrado: ¨la probabilidad de adopción de una
innovación depende de cómo la perciben los productores y no de cómo la
conciben los innovadores y/o los promotores de su puesta en práctica¨.
4.1.2. Adopción de tecnología agropecuaria El concepto de adopción de tecnología, se refiere al acto en virtud del cual un
agricultor, decide poner en práctica o incorporar a sus métodos de producción
agrícola o pecuaria una determinada recomendación técnica, con el fin de
elevar la productividad física de su predio y la rentabilidad económica de su
sistema de producción (Monardes et al., 1990).
Para Domínguez, 1977, la tecnología constituye la respuesta a un problema
práctico, a una demanda social de soluciones técnicas. Por esta razón, el autor
sostiene que el origen de la tecnología es sociológico, pues constituye la
respuesta a la demanda social que busca solucionar problemas que inciden, de
una u otra forma, en el empleo, en el nivel de vida de la población, en la
eficiencia, en el cumplimiento de las obligaciones rutinarias y aún en el cambio
20
de hábitos y costumbres para adaptarse a nuevas formas de vida favorecidas
por el progreso tecnológico.
Según Salinas, 1996, a pesar de los cuidados con que se genera una
tecnología, ésta enfrenta siempre la probabilidad de ser acogida o rechazada
por el agricultor. El determinar las razones que provocan uno u otro evento, es
útil para los centros de investigación agrícola y para los organismos de difusión,
ya que éstos están interesados en la búsqueda de criterios decisorios que
aumenten la eficiencia en la selección de tecnología, la probabilidad de que
ésta sea acogida y la magnitud de su impacto.
FAO, 1988, señala que la creación de tecnologías debe darse asociadamente
con el productor, considerando rasgos importantes, como la cultura, intereses y
condiciones agroecológicas y económicas. Estos aspectos son muchas veces
una seria limitante y ese necesario tener la capacidad para identificarlos y
adecuar a ellos la tecnología. Según FAO, 1991a, la generación de un
conocimiento técnico apropiado a la realidad campesina, descansa en la
investigación participativa, cuyo fin es la satisfacción de necesidades humanas.
Para ello, se requiere la participación del grupo social en cuestión, como
cogestores y coautores, en la identificación de los problemas y creación de
conocimiento y soluciones.
Chelén et al. 1993, señalan que el proceso de aprendizaje del campesino es
preferentemente colectivo, es decir, aprende comentando, compartiendo
significados y apreciaciones con sus iguales y con los miembros de su familia.
Al respecto, es muy difícil que explique una nueva técnica, que modifique su
sistema productivo, sin ver que otros iguales a él están dispuestos a hacerlo.
De aquí, surge la importancia de privilegiar acciones grupales de capacitación.
Otro principio que se postula, habla de la relación con la base experiencial del
aprendizaje campesino. Si se pretende que el campesino integre en su acción
productiva un nuevo conocimiento, éste debe proponerse por la vía de la
experiencia, comprobando en la práctica productiva su validez innovadora
(Chelén et al., 1993).
21
El campesino aprende aquello que mejora su situación productiva, existiendo
siempre en el aprendizaje campesino un sentido utilitario del conocimiento. La
relación entre teoría y práctica, tiene ese sentido utilitario del progreso familiar y
personal del productor campesino: si el aporte teórico contribuye a mejorar la
práctica y es visualizado como tal por el productor, entonces, es aceptado e
integrado a la práctica productiva (Chelén et al., 1993).
El marco teórico global del proceso de adopción, señala que los agricultores
procuran maximizar su bienestar, considerando diversas características propias
de su entorno. En este contexto, las limitaciones que afectan a los campesinos,
tales como la cantidad de tierra, el acceso al crédito, la disponibilidad de la
mano de obra, entre otras, desempeñan un importante papel en la validación
de las prácticas utilizadas y en la adopción de nueva tecnología (Monardes et
al., 1990). En general, se reconoce que existen numerosos factores de índole
económica, social, cultural y ambiental que pueden afectar en mayor o menor
grado el proceso de adopción.
4.1.3. Innovación tecnológica
El documento del III taller regional sobre extensión y seguridad alimentaria
Pesa en Centroamérica de la FAO, 2004 plantea que innovar significa
introducir algo novedoso, poner a disposición y rescatar conocimiento e
información considerando el conocimiento local de las comunidades,
promoviendo la participación y la capacitación; generándose con ello un
proceso más abierto de intercambio entre productores y extensionistas.
El proceso de innovación tecnológica parte de la generación de conocimiento
(ciencia/investigación) hasta la difusión y adopción de tecnologías. Actualmente
dicho proceso requiere para su implementación redefinir y fortalecer la interface
entre investigadores-extensionistas. La adopción y/o adaptación tecnológica es
el fin principal para ir estableciendo nuevos hábitos y patrones tecnológicos
basados en el conocimiento local y científico que permita un mejoramiento en
los sistemas de producción.
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De acuerdo con Socorro et al., 1999 los atributos de una innovación
tecnológica regulan el proceso de adopción de forma tal que si uno de ellos
falla, se convierte en el factor limitante y a su vez existe una interacción entre
los mismos que implica su importancia por igual. Dentro de los atributos
descritos se enumeran los siguientes:
1. La ventaja relativa de la innovación respecto a la tecnología en uso en lo que
se refiere al costo inicial, rentabilidad, tiempo de implementación y tiempo de
respuesta.
2. La compatibilidad respecto a la adaptabilidad cultural, relación con otras
tecnologías en uso, adaptabilidad ecológica y adaptabilidad a la capacidad de
inversión.
3. La complejidad como el grado en el que la innovación puede resultar difícil
de extender y usar en la práctica.
4. La factibilidad de probar como el grado en el que la innovación puede
evaluarse en cuanto a su ventaja relativa y compatibilidad.
5. La dependencia como el conjunto de condiciones de la cual depende para
ser efectiva, ya sean factores ecológicos, disponibilidad de recursos, intereses
y disciplina tecnológica.
Bajo la perspectiva del contexto actual, la innovación tecnológica agropecuaria
debe responder a exigencias que requieren una racionalidad definida
marcadamente por el mercado, y en consecuencia tendrá como reto el
incremento de la productividad, la preservación del medio ambiente, su
contribución en la reducción de la pobreza y el conflicto social. El escenario en
el que se desarrolla este proceso se caracteriza por el condicionamiento de
normas supranacionales de calidad y propiedad intelectual, barreras no
arancelarias y una marcada fragilidad del ambiente ecológico, económico y
sociocultural.
23
4.1.4. Transferencia de tecnología
En el marco de la conferencia de las Naciones Unidas sobre Comercio y
Desarrollo, 2001 se afirmó que la transferencia de tecnología debe
considerarse como un proceso dinámico y evolutivo que requiere una constante
adaptación de todos los agentes que intervienen en él. En cuanto proceso, la
transferencia de tecnología debe entenderse a la vez como transmisión de
conocimientos de una parte a otra y como la eficaz aplicación de esos
conocimientos para generar productos y servicios comerciables. Esas
transferencias son costosas y requieren inversiones de ambas partes en un
proceso cuyos resultados son inciertos.
De acuerdo con Jaramillo, 1997, la transferencia de tecnología es considerada
como el conjunto de actividades, acciones, y servicios organizados, necesarios
para entregar a los usuarios una tecnología adecuada e incorporable a sus
procesos productivos. El Plan Nacional de Transferencia de Tecnología,
PLANTRA, citado por Fierro,1992 afirma que l̈a transferencia de tecnología
debe entenderse como el proceso de validación, ajuste y entrega de
recomendaciones tecnológicas a los usuarios, a través de diferentes medios de
comunicación, capacitación, y asistencia técnica, a fin de que la conozcan, la
aprendan y la adopten¨.
La extensión rural ha evolucionado tanto desde el punto de vista de sus
enfoques como de sus estrategias (CORPOICA, 1993). A comienzos del siglo
pasado las acciones de la extensión estaban encaminadas a dar a conocer a
los agricultores la tecnología mejorada que debían adoptar. El supuesto era
que los agricultores no adoptaban la nueva tecnología porque la desconocían.
Posteriormente se recurrió a seleccionar los usuarios o destinatarios de la
tecnología; el argumento consistía en que las diferencias entre los productores
era el factor determinante de la adopción tecnológica.
Después se concluyó que lo que debía seleccionarse no eran los usuarios sino
la tecnología, es decir, una tecnología que se adecuara al medio en que era
24
utilizada. Más tarde se conceptuó que el cambio tecnológico no se lograba con
algunas personas porque ellas eran, definitivamente, ¨resistentes al cambio¨.
Se trabajó sobre el supuesto de que si se lograba cambiar a unos pocos
agricultores progresistas, los demás serían alcanzados por un proceso de
difusión autónomo.
Otra etapa contempló la categorización de usuarios, es decir, diferentes grupos
de agricultores con intereses específicos, siendo necesario satisfacer las
necesidades de cada grupo. Se originó así la investigación en Sistemas de
Producción, la investigación en fincas y el ajuste de tecnología.
Más recientemente se ha trabajado en sistemas participativos de investigación,
donde el productor participa desde la identificación de la problemática, hasta el
desarrollo de las investigaciones, logrando de esta manera que el usuario
principal se apropie de las recomendaciones desde el momento de la
generación.
4.1.5. Proceso de adopción tecnológica
Según Socorro et al., 1999 la adopción tecnológica transita por diferentes
momentos. La inconsecuencia del trabajo de extensión respecto a cada una de
las etapas del proceso, seguramente conduce al fracaso. Cada etapa es
importante en este proceso y el extensionista en su modo de actuar, formando
parte del sistema, define el éxito. Un sistema de extensión mal concebido no
puede conducir a la adopción.
4.1.5.1. Etapas del proceso de adopción.
Información
Es el primer conocimiento de la idea por el productor. En esta etapa el sistema
de extensión provee la información sobre innovación, teniendo en cuenta un
total conocimiento de sus atributos. Para que el productor perciba los atributos
25
de la nueva técnica o procedimiento procedente de la investigación, debe haber
tenido lugar antes un proceso de extensión del resultado que permita
comprobar su validez a escala suficiente.
Despertar el interés.
Parte de haber obtenido una buena información. En esta etapa el uso de
métodos masivos y de grupo deben conducir a que el productor se preocupe
por los atributos de la innovación y que él pueda satisfacer sus propios
interrogantes, los cuales deben motivarse por el trabajo del extensionista. Estos
interrogantes pueden ser: ¿Qué ventajas ofrece?, ¿es compatible con los
recursos de que dispongo y con las condiciones de mi área?, ¿será fácil o difícil
de implementar?, ¿podré probar antes sin mayores gastos?, ¿de que factores
depende su éxito?.
Análisis y evaluación previa
Existe interés. Al final de esta etapa se responden completamente las
preguntas que quizás se haya hecho así mismo el productor. Se esclarecen los
atributos de la innovación en cuanto a las condiciones concretas del área de
producción, es decir la finca o predio productivo. Se evalúan los costos, se
balancean los recursos, se estudia en general la factibilidad de empleo.
Ensayo y puesta en práctica.
Es la etapa de puesta en práctica como ensayo o introducción parcial en
tiempo o espacio. La asistencia técnica en esta etapa no admite fallas. La
disciplina en la aplicación de la tecnología tiene que ser máxima a fin de que
los atributos de la innovación puestos a prueba por el propio agricultor sean
válidos por el mismo.
26
Adopción
La práctica o insumo objeto de extensión se convierte en una práctica en uso
continuo. Esta etapa puede ser reversible aún después de años. El seguimiento
es aquí una acción importante unida al rigor en la aplicación de la tecnología y
la evaluación (Socorro et al., 1999).
4.1.6. Factores que inciden en la adopción tecnológica de los productores
La revisión de estudios permite ver un buen número de factores asociados
favorable, desfavorable o indiferentemente al proceso de adopción tecnológica.
Al respecto, el CIMMYT, 1993 ha encontrado que el primer conjunto de
factores a tener en cuenta en procesos de investigación, son aquellas
características de los agricultores y los recursos de sus fincas que se pueden
usar como variables explicativas para comprender los patrones de adopción.
Esas características incluyen factores como el nivel de escolaridad o los
recursos económicos, que pueden predisponer a un agricultor a interesarse en
una tecnología nueva y recursos como la cantidad de tierra o el acceso a los
créditos, que hacen más fácil o rentable que un agricultor cambie sus prácticas.
El análisis de este tipo de factores puede orientarse para evaluar los resultados
y la distribución de los efectos de la adopción a la vez que puede retroalimentar
hacia los investigadores información que permita perfeccionar la tecnología.
El mismo centro señala que las características del agricultor como la
escolaridad, la edad, el sexo, nivel de riqueza, factores étnicos y religiosos
inciden de manera decisiva en la adopción de tecnologías; por su parte la
disponibilidad de recursos de la finca, tamaño de la misma, mano de obra,
crédito, equipo, maquinaria y tenencia de la tierra son factores que
condicionan también de manera importante dicho proceso. Ningún estudio de
adopción los incluirá todos y es importante decidir en cuáles hay que
concentrarse. Esta decisión dependerá en gran medida de los propósitos del
estudio (Tabla 1).
27
Tabla 1. Lista de factores importantes para comprender la adopción
Factor Propósito de la adopci ón
Definir el programa de investigación
Analizar políticas de crédito y de
mercado
Mejorar la extensión
Evaluar l os efectos
Escolaridad X X X
Edad X X X
Sexo X X X X
Grupo étnico X X X X
Nivel de riqueza X X X X
Tamaño de la fi nca X X X X
Fuerza de tr abaj o X
Crédito X X
Equipo y maqui naria X X
Tenencia de la tierra X X
Mano de obra en el sistema X X
Otras explotaciones en el sistema X X
Factores biológicos X
Suelos y tipo de terreno X
Clima X
Riesgos X
Consumo en el hogar X X
Comercialización X X X
Almacenamiento X
Necesidades de forraje X X
Mercados de i nsumos X X
Infor mación
Con relación al nivel educativo, este puede hacer que un agricultor sea más
receptivo a los consejos de los servicios de extensión o más capaz de aplicar
recomendaciones técnicas que requieren cierto grado de instrucción o
conocimientos. La educación informal también puede ser importante y en
ciertos casos los estudios de adopción indagan acerca de la asistencia a
cursos breves organizados por el servicio de extensión. Muchos estudios de
adopción (pero no todos) revelan alguna relación entre la adopción de
tecnología y el nivel educativo del agricultor. Cuanto más compleja es la
tecnología, más probable es que la educación desempeñe una función.
La edad es otra característica de los agricultores que suele ser examinada en
los estudios de adopción. Es posible que los agricultores de mayor edad
28
tengan más experiencia, recursos o autoridad, que les dan más posibilidades
de ensayar una tecnología nueva. Sin embargo la experiencia en una zona
agrícola particular o con un determinado cultivo tal vez no se relacione
estrictamente con la edad y puede valer la pena indagar más específicamente
acerca de la experiencia. Por otra parte, quizá sea más probable que los
agricultores más jóvenes adopten una tecnología nueva porque han tenido
mayores estudios que la generación de más edad, o tal vez hayan tenido
contacto con ideas nuevas como trabajadores migratorios.
Con relación al género es necesario indagar acerca del tipo de sistema
productivo manejado por las mujeres, de otra parte puede darse un adopción
diferencial en razón a que es menos probable que éstas dispongan de los
recursos necesarios para aprovechar totalmente la tecnología.
Otro factor que puede estar asociado con la adopción de tecnologías es el
nivel de riqueza. Los agricultores con mayores recursos pueden ser los
primeros en ensayar una tecnología nueva, especialmente si ésta implica
adquirir insumos, quizá porque son más capaces de correr riesgos o tiene
más acceso a la información de los servicios de extensión o a los créditos, o
porque invierten sus propios recursos monetarios. Que persista o no este
patrón y que los agricultores más ricos sean quienes principalmente adoptan y
usan una tecnología nueva, puede ser un problema importante para un
estudio de adopción. Muchas veces son los agricultores con más recursos
quienes pueden aprovechar una tecnología nueva. En ciertos casos son los
agricultores con una orientación comercial, que venden una gran proporción
de sus cosechas, quienes adoptan una determinada tecnología.
Por otra parte el tamaño de la finca es una variable comúnmente examinada
en los estudios de adopción y a menudo constituye un buen sustituto de la
posición económica. Se suele suponer que es más probable que los
agricultores en gran escala adopten una tecnología, en particular cuando la
innovación exige inversión adicional de dinero. Puede ser que las fincas más
grandes se usen prácticas diferentes que hacen que una recomendación sea
29
más apropiada para ellas. Por el contrario, ciertas tecnologías son más
adecuadas para las características de manejo intensivo de las fincas
pequeñas (o al menos de las fincas con una proporción más alta de mano de
obra en relación con la tierra). Por último, el tamaño de la finca puede
vincularse con el acceso a la información o los créditos que facilitarían la
adopción de una recomendación.
Adicionalmente el crédito puede ser un factor determinante en la adopción.
Cuando una recomendación requiere que los agricultores inviertan una
cantidad considerable de dinero, su adopción puede ser facilitada por un
eficiente programa de crédito. Muchos productores que no adoptan la
tecnología pueden quejarse de la falta de efectivo o de crédito como factor
principal que limita la adopción. A veces, más que facilitar el acceso a
tecnologías nuevas, los programas de crédito obligan a los agricultores a usar
una determinada tecnología.
Existen otros factores que pueden condicionar la adopción tecnológica. La
posesión de equipo y maquinaria suele influir en la capacidad de adoptar una
tecnología, la tenencia de la tierra puede determinar el aprovechamiento de
una tecnología nueva por parte de agricultores sin acceso seguro a tierras.
Las tecnologías tienen requerimientos diferentes de mano de obra, ya que
algunas reducen la cantidad necesaria para producir un cultivo, mientras que
otras la aumentan considerablemente.
De otra parte se considera que uno de los principios básicos de la investigación
es que las tecnologías deben ser compatibles con el sistema agrícola, si se
desea que encuentren aceptación. Por esta razón, buena parte de las fases de
diagnóstico y planificación de la investigación en fincas se dedica a examinar
las posibles interacciones entre la tecnología propuesta y el manejo de los
cultivos y los animales que constituyen el sistema. Un estudio de adopción
debe examinar el grado en que la tecnología es compatible con el resto del
sistema agrícola.
30
Se considera que los parámetros relacionados con un análisis de los sistemas
agrícolas son: distribución de la mano de obra entre las diversas actividades
del sistema, el manejo de otros cultivos sembrados en la misma parcela o en
rotación, las condiciones biológicas de la parcela, las condiciones del suelo, los
factores climáticos y el riesgo.
Gran parte de la literatura sobre Ia adopción da por sentado que la tecnología
nueva es necesariamente "buena" y se concentra en analizar las
características de agricultores individuales que los hacen mas receptivos a
esas innovaciones. No obstante, para los propósitos de un programa de
generación de tecnología, es mucho mejor examinar Ia correspondencia entre
la recomendación y las condiciones de los agricultores, sin suponer que la
tecnología es perfectamente apropiada o que los agricultores que Ia adoptan
deben ser considerados "progresistas".
4.1.7. Resultados de investigaciones en adopción tecnológica
Los resultados de investigaciones adelantadas en diferentes partes del mundo
en el tema de adopción están condicionados por un buen número de factores
que forman parte del contexto específico de cada caso.
Mafimisebi et al., 2006 analizando los determinantes socioeconómicos
específicos en la adopción de tecnologías modernas para el manejo ganadero
de productores del suroccidente de Nigeria, encontraron como factores críticos
para la adopción, el nivel de educación, los años de experiencia, el tamaño de
la granja, tipo de ganado, asociatividad y origen del crédito. El estudio
recomienda que los agentes de extensión deben tener como objetivo los
productores jóvenes de mayor nivel de riqueza, y educación como un primer
paso en la diseminación de innovaciones, sin que se presente monopolio de la
información.
Rhaman, 2005, en su investigación sobre la adopción de tecnologías
mejoradas por porcicultores de la región de Mizoran en la India, encontró que el
31
81% de los productores adoptaron tecnologías mejoradas en reproducción y el
63% de estos adoptaron practicas en cuidados sanitarios, a un alto nivel; el
promedio de adopción fué de 79.85 y 73.83 respectivamente. Adicionalmente,
se observó que el 62% y 63% de los encuestados fueron adoptantes bajos con
respecto a la implementación de instalaciones y prácticas de alimentación
respectivamente. La mitad de los encuestados adoptaron cuidados y practicas
de manejo general parcialmente. El promedio de adopción general fue parcial
(55.87).
Así como en otros estudios, las variables socioeconómicas estuvieron
asociadas con el grado de adopción tecnológica. Se observó que la edad
obtuvo una relación negativa significativa con al nivel de adopción, por otra
parte la educación, tenencia de la tierra, tamaño de la granja (número de
animales), orientación científica, participación social, contacto con personal de
extensión, experiencia del productor, exposición a educación y capacitación
estuvieron positiva y significativamente asociados con el nivel de adopción. El
conocimiento de los productores estuvo positivamente correlacionado.
El estudio concluyó que el conocimiento acerca de tecnologías mejoradas es
esencial para la adopción de tecnologías; la orientación científica es un factor
importante para determinar la adopción de tecnologías mejoradas, el contacto
con extencionistas, la capacitación y la participación social tienen un efecto
positivo en el nivel de adopción.
Duque et al., 2000, investigando sobre la adopción tecnológica del manejo
integrado de broca (MIB) del café en la zona cafetera colombiana, encontraron
correlaciones entre adopción del MIB y las variables socioeconómicas:
educación, área de café y especialización de la finca. Así mismo se encontró
una correlación del MIB y los aspectos relacionados con la mano de obra: tipo
de mano de obra y disponibilidad. La adopción del MIB presentó correlaciones
con las variables altura sobre el nivel del mar, diversificación y variedad de
café. Los autores encontraron relaciones directas y significativas entre las
variables estudiadas, transferencia de tecnología y la adopción de MIB,
observando una actitud positiva del agricultor frente a los métodos grupales y
32
masivos; adicionalmente se determinó la importancia del crédito en la
adopción.
El mismo estudio encontró que el mayor grupo de adoptantes presentó como
características: fincas administradas por los propietarios, edad de los
caficultores mayor de 50 años, tamaño del predio entre 5 y 10 hectáreas, sexo
masculino, tamaño de la familia mayor de 6 miembros, más de 20 años como
caficultor y educación formal más allá de la primaria incompleta. Los resultados
encontrados evidenciaron que los procesos de investigación y transferencia se
han articulado adecuadamente en la búsqueda de la adopción de tecnología de
MIB y estos deben referenciarse al momento de la aplicación de la encuesta,
debido a la dinámica misma de la caficultura.
Trujillo et al., 2000, evaluando los niveles de adopción de tecnologías en el
sistema de producción cacaotero de Cumboto estado de Aragua-Venezuela-,
encontraron que la actividad cacaotera esta inmersa en las llamadas
economías campesinas practicadas por familias, que cubren sus necesidades
básicas con el trabajo familiar y los recursos propios. Sin embargo existen
indicios de que estas familias pasan a engrosar el grupo de aquellos cuyos
recursos no les permite satisfacer sus necesidades y están obligados a vender
fuerza de trabajo de uno o más de sus miembros, inclusive venden sus tierras
por la presión sobre el cambio de uso de la tierra hacia rubros más rentables.
El estudio encontró que los bajos niveles de organización y participación en la
toma de decisiones, el parcelamiento individualizado, el acceso fácil y cercano
al principal centro poblado, presiona el cambio de uso de las tierras hacia
rubros o usos de mayor rentabilidad, por otra parte el precio no incentiva la
producción de calidad y la estructura de mercado local de la zona es
imperfecta, contribuyendo adicionalmente a la baja rentabilidad del cultivo y el
cambio de uso de las tierras hacia rubros o usos de mayor rentabilidad;
adicionalmente existe una demanda del 73% en la zona de transferencia de
tecnología, en particular en lo referente a poda, fertilización, control de plagas y
enfermedades. Los hallazgos evidenciaron baja rentabilidad económica del
cultivo, consecuentemente bajos niveles de inversión reproductiva y dificultad
33
de adoptar referenciales tecnológicos que implique aumentos de costos. En
consecuencia se encontró que existen factores de orden social y de mercado
que inciden negativamente en las mejoras de los niveles de producción,
rentabilidad y calidad de vida del productor.
Complementariamente, Edriss et al., 2004 investigando sobre los factores
socioeconómicos que influencian la adopción tecnológica en el cultivo de
nueces en Malawi, África encontraron que ésta fue afectada por el tamaño de
la finca, el nivel de educación, la labor familiar, precio de la semillas y precio del
producto en la granja.
Doss et al., 2003, en la síntesis adelantada a 22 estudios realizados en el
oriente de África observó una alta heterogeneidad de resultados encontrados.
Los cálculos econométricos descritos en el anexo 1, en los que se resaltan las
variables que estuvieron asociadas con la adopción tecnológica de variedades
mejoradas de trigo y maíz y uso de fertilizantes, confirman las particularidades
que pueden encontrarse en cada caso. Los autores manifiestan que con
respecto a la naturaleza de los factores, pueden distinguirse 3 categorías:
atributos asociados con los productores y las fincas, características de la
tecnología y objetivos del productor.
Con respecto a las características de los productores que pueden estar
asociados con el uso de tecnologías se incluye la edad o experiencia,
educación, riqueza (incluyendo tierra), disponibilidad de dinero o crédito para la
compra de insumos, acceso a información y a mano de obra. En algunos
análisis la edad o experiencia de los productores tuvo significancia estadística,
caso contrario ocurrió en los trabajos de trigo mejorado adelantados en las
tierras altas de Bale, Enebssie y Chilalo Awraja en Etiopía. Los años de
experiencia del productor estuvieron positivamente relacionados con el uso de
fertilizantes únicamente en las tierras altas del sur de Tanzania. En Kiambu,
Kenia, la edad estuvo negativamente relacionada con el uso de fertilizantes
inorgánicos. En la costa de Kenia, la edad estuvo negativamente y la educación
positivamente asociada con el uso de fertilizantes.
34
Varias medidas de educación fueron usadas. En la zona del lago en Tanzania
la educación (en años) estuvo correlacionada con el uso de variedades
mejoradas; mientras en Uganda la condición de letrado en la cabeza de familia
no estuvo relacionada estadísticamente al uso de maíz mejorado.
Al menos una medida de riqueza fue usada en los citados estudios. No es
obvio juzgar a priori la relación entre riqueza y el uso de variedades mejoradas,
sin embargo a menudo se asume que los productores más ricos tienen mayor
acceso a insumos. Pero muchos investigadores argumentan que a diferencia
de los fertilizantes las tecnologías de semillas son de escala neutral y su
disponibilidad es independiente del tamaño de la finca y del nivel de riqueza.
De otra parte se espera que los productores ricos tengan mayor disponibilidad
y capacidad de asumir riesgos para adoptar nuevas tecnologías, así como la
capacidad de acceder a crédito. El tamaño de la finca, número de animales, la
combinación de bienes (unidades de ganado, implementos agrícolas y tierra
cultivada) fueron usados como indicadores del nivel de riqueza. Los resultados
obtenidos con respecto a su efecto sobre la adopción de variedades mejoradas
de trigo, maíz y fertilizantes son variados.
De otro lado se espera que la disponibilidad de dinero o el crédito tengan un
efecto positivo sobre el uso de tecnologías mejoradas. Tanto el ingreso de la
granja como el ingreso externo estuvieron asociados con la adopción de
variedades mejoradas en algunos estudios de referencia. El ingreso
extrapredial no estuvo correlacionado en otros estudios examinados. Por su
parte el crédito obtuvo alta correlación con el uso de variedades mejoradas
donde estaba disponible.
La extensión fue una de las variables con mayor significancia estadística en
muchas de las estimaciones. La definición de extensión varía, ésta puede
incluir simplemente si el productor tiene o no contacto con el servicio de
extensión o puede estar basada en el número y frecuencia de visitas. La
provisión de servicios de extensión estuvo también correlacionada con
infraestructura y acceso a mercado. Cuando se incluyeron otras variables
(como días de campo, participaciones en demostraciones, cercanía a
35
empresas de semillas, investigación y desarrollo agrícola, audición radial de
programas de extensión, ser miembro de organizaciones como cooperativas o
participar en cursos de capacitación), también se obtuvo usualmente
significancia.
Finalmente, otro factor que estuvo relacionado con el uso de variedades
mejoradas, fue la disponibilidad de mano de obra. Granjas de pequeña escala
obtienen mano de obra a partir de de los miembros de la familia o como mano
de obra contratada. Una medida usada frecuentemente en estudios de
adopción para evaluar la disponibilidad de mano de obra es el tamaño de la
familia. En el referido análisis no se encontró una clara relación entre el tamaño
de la familia y el uso de variedades mejoradas. Donde se halló el tamaño de la
familia como factor explicatorio, algunas veces estuvo relacionado
positivamente y otras negativamente a tecnologías mejoradas. El uso de mano
de obra contratada estuvo asociado con la adopción y probablemente está
correlacionada con la riqueza de los productores y el tamaño de la granja.
Con respecto a las características de la tecnología el mismo autor afirma que si
bien pocas veces fueron medidas, estas influenciaron su uso en las granjas.
De otro lado se espera que los objetivos del productor influencien el uso de
tecnologías mejoradas. Algunos estudios incluyeron la medida del área
sembrada con trigo lo cual puede capturar la magnitud de la importancia del
grano para la granja.
4.1.8. Metodologías usadas en estudios de adopción tecnológica
Loaiza y col. (1997), investigando sobre los factores que influyen en la
adopción de tecnología en el sistema de producción papa-pastos leche en el
oriente de Antioquia, utilizaron cómo método de investigación la encuesta
descriptiva con las diferentes relaciones de asociación que, según Hyman,
(1968), reportado por Loaiza y col. (1997) es la medición precisa de una o mas
variables dependientes de alguna población definida o muestra, para obtener
una apropiada conceptualización y la medición precisa del tema en estudio.
36
Por su parte Bermudez, 2004, analizando el cambio tecnológico en el distrito de
riego del alto Chicamocha utilizó un método no experimental, de tipo
descriptivo, cuyo propósito fue el de caracterizar la situación prevaleciente en el
objeto de investigación. El trabajo abordó metodológicamente tres etapas: la
observación, la descripción y la explicación.
Trujillo y col, 2000 evaluando los niveles de adopción de tecnologías en el
sistema de producción cacaotero de Cumboto estado de Aragua-Venezuela-
utilizaron dos enfoques metodológicos. El primero consistió en recolectar
información, mediante un cuestionario que contenía los aspectos mas
relevantes, en términos de adopción en relación a un referencial tecnológico
previamente predeterminado para el cultivo, practicas locales y aspectos que
permitían caracterizar los sistemas de producción tales como la situación de los
factores de producción presentes en el sistema: tierra, capital y los aspectos
relacionados con la interacción de los productores y su subordinación al
mercado.
La segunda estrategia metodológica se basó en las técnicas de diagnostico
participativo (CIAT, 1996, citado por Trujillo y et al., 2000), donde se utilizó la
triangulación de la información a través de entrevistas personales a técnicos,
productores e investigadores del rubro y las entrevistas etnográficas.
Duque, 2000 en el estudio realizado sobre adopción del manejo integrado de la
broca de café, adelantó un estudio preliminar como etapa previa al estudio
formal de adopción, mediante un sondeo rápido con caficultores que asistían a
capacitación, con el propósito de evaluar diferentes tipos de encuestas, de
preguntas, facilitar el planteamiento de hipótesis de trabajo y definir las bases
para las fases posteriores. En ésta primera fase adelantó una prueba piloto de
adopción tecnológica con base en los resultados del sondeo. Los análisis y
resultados obtenidos en esta fase permitieron definir la metodología que fue
aplicada en la encuesta formal de adopción.
El estudio formal de adopción contemplo las siguientes partes: 1. Selección del
área y de los agricultores para el estudio; 2. Selección de la muestra; 3.
37
Asignación proporcional de la muestra de acuerdo al área afectada por la broca
en los departamentos escogidos para el estudio. 4. Encuesta formal de
adopción tecnológica de tipo personal. 5. Generación de nuevas variables de
manejo de broca. Mediante el uso de los componentes para el manejo
integrado de la broca, se definieron una serie de condiciones en las respuestas
que permitieron verificar la coherencia entre las respuestas relacionadas con el
uso del citado manejo. 6. Categorización de las variables socioeconómicas en
modalidades para estudiar las correlaciones, la adopción tecnológica y analizar
los planos factoriales y el análisis multivariado. 7. Categorización de las
variables de la finca o tecnológicas para estudiar las correlaciones entre estas
variables y la adopción tecnológica y analizar e interpretar de los planos
factoriales y el análisis multivariado. 8. Categorización de las variables de
transferencia de tecnología en modalidades para estudiar las correlaciones, la
adopción tecnológica y analizar los planos factoriales y el análisis multivariado.
9. Análisis estadísticos.
Por su parte el CIMMYT, 1993 establece que la encuesta formal de la adopción
de tecnología es uno de los varios tipos de estudios que se pueden realizar
para evaluar la adopción (Tabla 2).
De acuerdo con el mismo centro una vez que ha comenzado la difusión de una
tecnología o se ha iniciado un programa de extensión, se puede estudiar una
muestra aleatoria de agricultores para analizar el grado de adopción. Una
encuesta informal (similar a las encuestas informales de diagnóstico usadas
para ayudar a establecer las prioridades de un programa de investigación) es
muy útil para proporcionar a los investigadores información preliminar acerca
de las probabilidades de aceptación de una tecnología, también puede aportar
información sobre problemas relacionados con las políticas que pueden
obstaculizar la difusión de una tecnología. Aunque una encuesta informal
puede ser suficiente para analizar los patrones de adopción con frecuencia
requiere el tipo de encuesta formal.
38
Tabla 2. Estudios para evaluar distintos aspectos de la adopción
Tipo de estudio Momento Tamaño de la
muestra (a)
Propósito
Monitorear las opiniones de los agricultores acerca de la tecnología; participación de los agricultores en el diseño de los experimentos.
Durante el programa experimental.
10-20
Ajustar los objetivos de la investigación para adecuarlos a las necesidades y condiciones de los agricultores.
Seguimiento de la aceptabilidad entre los agricultores que han participado en los experimentos (entrevistas individuales o en grupos).
1-2 años después del programa experimental.
10-20
Ver si los agricultores continúan usando la tecnología. Identificar si hay problemas con la adquisición de insumos.
Encuesta informal sobre la adopción de tecnología.
2-4 años después del lanzamiento de la tecnología y/o la iniciación del programa de extensión.
20-40
Proporcionar información a los investigadores sobre la viabilidad de la tecnología y a quienes formulan las políticas sobre la accesibilidad de ésta. El estudio es un paso necesario para diseñar una encuesta formal.
Encuesta formal sobre adopción de tecnología.
2-4 años después del lanzamiento de la tecnología y/o la iniciación del programa de extensión.
60-120
Proporcionar información a los investigadores y a quienes formulan las políticas. Contribuir a la evaluación de los efectos de la investigación.
Estudio de los efectos de la investigación
2-5 años después del lanzamiento de la tecnología y/o el inicio del programa de extensión.
60-120
Combinar los datos sobre la adopción obtenidos en la encuesta formal con estimaciones de los aumentos de los rendimientos/ingresos y estimaciones de los costos del programa de investigación y/o extensión.
Estudios del uso de la tecnología basados en datos secundarios (por ejemplo, censos agrícolas )
2-4 años después del lanzamiento de la tecnología y/o el inicio del programa de extensión
n.a.
Usar datos secundarios (como los de los censos agrícolas) para evaluar la difusión de la tecnología nueva.
Entrevistas a los proveedores de insumos (por ejemplo, de semilla)
2-4 años después del lanzamiento de la tecnología y/o el inicio del programa de extensión
5-20
Estimar la demanda de la tecnología. Detectar cuellos de botella en el sistema de suministro de insumos.
Fuente: W. Janssen.(CIAT), citado por CIMMYT, 1993. (a) Estos tamaños de muestras sólo son sugerencias y pueden variar más allá de los límites
señalados aquí, de acuerdo con el propósito de la encuesta y el análisis propuesto.
n.a. = no aplicable.
39
Las encuestas formales generan información cuantitativa útil para quienes
toman las decisiones y con ellas se pueden explorar mejor aspectos complejos
que son necesarios para comprender la variabilidad de la adopción entre los
agricultores. No obstante, se supone que una encuesta de este tipo se realizará
como parte de una actividad de investigación o extensión que ha sido bien
planificada y ejecutada y ha incluido diversas oportunidades para evaluar las
opiniones y las prácticas de los agricultores durante el proceso. También se da
por sentado que antes de elaborar el cuestionario se realizará una encuesta
informal adecuada que ayude a los investigadores a identificar cuestiones
claves que se incluirán en el cuestionario.
Los resultados de un estudio formal de adopción se pueden combinar con otros
datos de los cambios en la producción agrícola, los ingresos agrícolas o los
beneficios para el consumidor, con el fin de realizar un estudio completo de las
repercusiones de la investigación. Hay también otras formas de estudiar la
difusión de una tecnología nueva. Los datos obtenidos en un censo agrícola
pueden dar cierta idea del grado en que los agricultores usan una determinada
tecnología. Si una tecnología nueva implica el uso de insumos comprados, las
encuestas entre los comerciantes de insumos pueden ser útiles para evaluar la
difusión de esa tecnología.
4.1.9. Acuerdo nacional de competitividad para la cadena de maíz, sorgo,
yuca, soya, alimentos balanceados, avicultura y porcicultura.
Dado el peso específico de las materias primas sobre el costo de producción
agroindustrial, el acuerdo nacional de competitividad se sustenta en la
consecución de la competitividad a lo largo de toda la cadena de producción, a
través de un manejo rentable, eficiente y productivo de la cosechas de maíz
amarillo, yuca seca y soya, utilizando como instrumentos principales, la
minimización de los costos de producción del cultivo, el incremento en la
productividad física y la puesta en marcha de mecanismos modernos de
comecialización.
40
El documento contempla dentro de las entidades que soportan el desarrollo de
la cadena, aquellas que dan soporte tecnológico y de capacitación, en este
sentido propone en el marco de la definición de actividades la variable de
desarrollo ¨Mejoramiento del nivel tecnológico¨ con lo que se pone de
manifiesto la importancia estratégica que representa el apoyo tecnológico para
consolidar el acuerdo nacional de competitividad.
4.2.0. Buenas prácticas en la producción porcícola
Las buenas prácticas de manufactura (BPM) fueron redactadas por la OMS y
tienen como objetivo que cada uno de los procesos por los que atraviesa un
producto en su elaboración, cumpla con la más alta calidad. Las BPM fueron
concebidas originalmente para abarcar las operaciones que comprenden desde
el transporte de los animales en pie, hasta la comercialización de las carnes o
los productos derivados. Sin embargo, la experiencia acumulada en estos
últimos años ha permitido concluir que para obtener carnes de cualquier tipo,
seguras para el consumidor, es necesario extender el uso de las BPM, a las
granjas de producción primaria. Las BPM requieren, primero, poner en práctica
una serie de consideraciones básicas acerca del diseño y planeación de
procesos, instalaciones, equipos, utensilios, personal y demás elementos que
integran la operación global de una planta procesadora de alimentos y, en
segundo lugar, establecer una rutina diaria de actividades de limpieza y
saneamiento (Rivera, 1999).
Los hábitos de consumo de alimentos han sufrido cambios importantes a través
de los años, en consecuencia, se han perfeccionado nuevas técnicas de
producción, transporte, procesamiento y transformación de alimentos de origen
animal. Por consiguiente, es imprescindible un control eficaz de la producción,
a fin de evitar las consecuencias perjudiciales que derivan de las
enfermedades y los daños provocados por los alimentos y por el deterioro de
los mismos, tanto para la salud pública como para la economía. Todos los
productores, fabricantes, manipuladores y consumidores de alimentos de
origen animal, tienen la responsabilidad de asegurarse que los mismos sean
inocuos e idóneos para el consumo. Los principios generales para asegurar la
41
higiene de los alimentos, deben aplicarse desde la producción primaria hasta el
consumidor final, mediante el concepto de la finca a la mesa.
Las buenas prácticas en producción porcina no sólo dan cuenta de los
requisitos que deben cumplirse en materias que tengan impacto sobre la
inocuidad alimentaria, sino que también incorporan consideraciones
relacionadas con el cuidado del medio ambiente, seguridad laboral, sanidad y
bienestar animal.
La guía de buenas prácticas pecuarias el subsector porcícola, 2006, define que
estas prácticas corresponden a todas las acciones involucradas en la
producción primaria, fundamentadas en cuatro componentes básicos: técnico,
social, ambiental y administrativo, orientados a asegurar la inocuidad del
producto en la granja. El componente técnico busca que prevalezcan las
medidas preventivas sobre las correctivas y de control, y se aplican a la
selección, origen de la raza o línea genética; al pie de cría y a los métodos de
reproducción, al diseño, ubicación, distribución, construcción y mantenimiento
de las instalaciones, al suministro de agua, y alimentos adecuados en las
cantidades y calidades necesarias para la satisfacción de los requerimientos
nutricionales. Adicionalmente se debe tener en cuenta el almacenamiento,
contar con los elementos necesarios para el suministro y adecuados
procedimientos para la limpieza y desinfección.
Se acepta internacionalmente que las Buenas Prácticas de Manejo y/o
Manufactura, junto con los procedimientos documentados, constituyen la base
para la posterior incorporación de sistemas de aseguramiento de la calidad
tales como el HACCP (Hazard Analysis and Critical Control Points). El
productor debe reconocer en las buenas prácticas los requisitos mínimos que
deben cumplirse para garantizar la inocuidad alimentaria, la seguridad de los
trabajadores, el bienestar animal y la sustentabilidad medio ambiental.
42
4.2.1. Producción porcicola en Fusagasugá e instituciones de apoyo
De acuerdo con los registros de vacunación adelantada por la Asociación
Colombiana de Porcicultores en el año 2006 el número de productores en el
municipio asciende aproximadamente a 198, entre grandes, medianos y
pequeños productores.
Las tecnologías para el sector porcícola local son ofrecidas por entidades
como: la UMATA, SENA, CAR, CORPOICA, ASOCIACIÓN COLOMBIANA DE
PORCICULTORES, FEDERACIÓN DE CAFETEROS, UNIVERSIDAD DE
CUNDINAMARCA, FUNCAHUM (Fundación para el Desarrollo Humano) y
FUNDEIN (Fundación para el Desarrollo Integral). En el transcurso de los
últimos años se ha incrementado la oferta tecnológica (Inseminación artificial,
manejo ambiental de residuos orgánicos, control contra Peste Porcina Clásica,
alternativas de alimentación porcícola, buenas prácticas en porcicultura, etc.),
sin embargo la aplicación de muchas de estas prácticas, es limitada debido
posiblemente a factores como disponibilidad de recursos financieros,
información, resistencia al cambio, rentabilidad del negocio influenciada por las
fluctuaciones en el precio del cerdo en pie, la baja integración y altos costos de
producción en los que la alimentación basada en concentrados tiene un peso
importante.
43
5. METODOLOGÍA
5.1. Tipo de estudio
El tipo de estudio en el que se enmarca el desarrollo del presente trabajo es
descriptivo el cual se caracteriza por identificar características del universo de
investigación, señalar formas de conducta, establecer comportamientos
concretos, descubrir y comprobar asociación entre variables.
5.2. Método de investigación
El método de investigación es el procedimiento riguroso formulado de una
manera lógica, que el investigador debe seguir en la adquisición del
conocimiento (Observación, inducción, deducción, análisis y síntesis). En el
caso particular, el presente estudio abordará los procesos de análisis y síntesis:
son procesos que permiten al investigador conocer la realidad. El análisis inicia
su proceso de conocimiento por la identificación de cada una de las partes que
caracterizan una realidad, de éste modo podrán establecerse las relaciones
causa efecto entre los elementos que componen su objeto de investigación.
La síntesis implica que a partir de la interrelación de los elementos que
identifican su objeto, cada uno de ellos puede relacionarse con el conjunto en
la función que desempeñan con referencia al problema de investigación
(Méndez, 1988).
5.3 Descripción
5.3.1 Determinación del tamaño de la muestra
Inicialmente fue necesario adelantar un censo de los sistemas productivos
porcícolas, en razón a que los datos encontrados no eran confiables. Para tal
efecto se tomó como base los registros de vacunación contra Peste Porcina
Clásica, que los funcionarios de la Asociación Nacional de Porcicultores utilizan
durante los ciclos establecidos.
44
El tamaño de la muestra para el presente estudio se calculó a partir de la
siguiente ecuación (Cochran, 1977).
−+
=∝
∝
111 2
2
2
2
θ
θZ
Z
PQN
PQ
n
Donde cada término equivale a:
?�Z α = 1,96 es el cuartil de la distribución normal correspondiente a una
confiabilidad del 95%
P = Porcentaje de porcicultores que han adoptado tecnologías ofrecidas.
Q = 1 – P
2
θ = 0,05 es la precisión o error permisible. Indica que la desviación de estimación es de 5% de P.
N = 198 corresponde al total de fincas con producción porcina en Fusagasugá.
n = Tamaño de la muestra por encuestar.
Aplicando la formula obtuvimos:
45
Para selección de la muestra se numeraron todos los productores y
posteriormente, mediante una tabla de números aleatorios, se procedió a
escoger quienes conformarían la muestra. Este procedimiento se define como
muestreo aleatorio simple.
5.3.2. Encuesta
Se utilizó una encuesta formal de adopción de tipo personal, se diseño con
base en estudios de referencia previos. El formulario de encuesta (Anexo 1)
constó de 118 preguntas, de las cuales 22 (equivalentes al 18,6%), fueron de
carácter socioeconómico, tales como edad, género, educación, etc., mientras
que las restantes 96 (81,4%) son llamadas cuestiones factuales y hacen
referencia a la posesión o realización de cierta actividad (Morineau, 1994). En
la encuesta, las preguntas relacionadas con el manejo productivo, reproductivo,
sanitario, genético y ambiental se convierte en cuestiones factuales.
Una vez se adelantó la prueba piloto y el ajuste de las preguntas se aplicó la
encuesta definitiva a la totalidad de productores seleccionados, la cual, a su
vez estuvo acompañada de verificación en campo.
Con el objeto de facilitar el registro y procesamiento de la información obtenida
se construyó una base de datos en el programa Excel (Microsoft®),
adicionalmente se utilizó el paquete SPSS (Stadistical Package for the Social
Sciences) para el análisis descriptivo de las características generales de los
sistemas productivos.
La visualización de las variables factuales, permitió verificar en un primer
momento el estado de adopción de las tecnologías y priorizar aquellas que se
encontraban predominantemente en un nivel medio, descartando aquellas que
por una muy baja o alta implementación no permitiera visualizar el efecto de las
variables socioeconómicas, de la finca y tecnológicas. Así por ejemplo las
prácticas de vacunación (97.5% de los productores aplican esta práctica) y el
uso de alimentos concentrados (97.5% de los productores usan este alimento)
con alta aplicación y de otro lado implementaciones y practicas como corrales
46
de pastoreo (con 0% de aplicación), cerca perimetral (2.4 %), y matadero,
duchas, vestieres y horno crematorio (3.7%), todas de muy baja adopción
fueron descartadas. De este proceso se definieron 16 variables tecnológicas
(embarcadero, báscula, inseminación artificial, tratamientos a problemas
reproductivos, control de mosca, control de roedores, tratamiento a la
porquinaza líquida, desinfección de vehículos, pediluvios, cuarentena al ingreso
de animales, bodega para almacenamiento de alimentos, bodega para
almacenamiento de medicamentos, bodega para almacenamiento de
plaguicidas, bodega para almacenamiento de equipos, señalización de áreas y
uso de equipos de protección).
Las variables socioeconómicas definidas para el análisis fueron: edad de quien
toma las decisiones (años), genero de quien toma las decisiones (masculino ó
femenino), estudios de quien toma las decisiones (ninguna, primaria,
secundaria, técnica, universitaria, otra), tiempo de inicio en el sistema
productivo (años), tenencia de la tierra (propietario, arrendatario, aparcería,
otro), mano de obra (familiar, contratada, otra), función del encuestado
(propietario, gerente, administrador, asistente técnico, otro), distancia al casco
urbano (Km).
Las variables de la finca para el análisis fueron: Número total de cerdos en el
sistema productivo, sistemas de producción diferentes al porcícola, objetivo del
sistema (cría, levante, ceba, ciclo completo, levante y ceba y cría y levante) y
cruce o raza predominante (pietran x landrace, pietran, landrace, razas y
cruces diferentes no predominantes). Las variables de transferencia fueron las
siguientes: pertenencia a alguna asociación, obtención de crédito, participación
en eventos de capacitación, comunicación entre productores, asistencia técnica
y frecuencia de visitas de asistencia técnica (diaria, semanal, quincenal,
mensual, otra, ninguna).
5.3.3. Tecnologías ofrecidas en actividades de transferencia
La identificación de tecnologías ofrecidas en actividades de transferencia se
realizó a partir de la base de datos construida y sistematizada en Excel.
47
5.3.4. Nivel de adopción tecnológica
Para calcular el nivel de adopción tecnológica en los sistemas de producción
porcicola de Fusagasugá se realizó el cálculo del índice de adopción. El índice
de adopción de acuerdo con Duque et al., 2000 toma valores entre 0 y 1,
interpretándose como valores cercanos a cero, casos de ninguna adopción,
valores en el medio del rango como adoptantes parciales (cuando la tecnología
es divisible) y valores mayores a 0,6 y cercanos a 1, los casos de adopción
tecnológica. A diferencia del trabajo realizado por el citado autor, no se realizó
ponderación de los componentes tecnológicos por criterio de expertos. Cada
uno de las tecnologías en evaluación tuvieron el mismo peso y el resultado del
presente trabajo se consideró como producto.
La tabla utilizada como referente para calcular y clasificar la adopción de los
sistemas productivos fue la siguiente:
Tabla 3. Categorías de productores porcícolas adoptantes
Categoría Índice de Adopción
No adoptantes Menor o igual a 0.40
Adoptantes parciales Mayor de 0.4 y menor de 0.60
Adoptantes completos Mayor de 0.6
Adicionalmente se utilizó el procedimiento CAPABILITY de SAS/STAT
(Statistical Analysis Software / STAT), para determinar el número más probable
de niveles de adopción. La clasificación, se realizó dentro de los parámetros
descritos en la tabla descrita anteriormente.
5.3.5. Análisis de las variables socioeconómicas, de la finca y de
transferencia relacionadas con el proceso de adopción tecnológica.
Con el propósito de analizar la asociación existente entre variables
socioeconómicas, de la finca y de transferencia sobre la adopción de las
48
tecnologías definidas previamente, se aplicaron coeficientes de correlación alfa
de Cronbach, del paquete SAS v9.
5.3.6. Tipificación socioeconómica de los productores porcícolas.
Para la tipificación socioeconómica de los productores se utilizó el modelo
estadístico Ward MLM (Modified Location Model), el cual es considerado de
acuerdo con Crossa et al., 1990 un método de agrupamiento cuya función
objetivo es minimizar la suma de variabilidad dentro de grupos y a su vez
maximizar la variabilidad entre grupos, de esta manera, se presenta una
conexión natural para el análisis de varianza.
5.3.7. Determinación participativa de la problemática y definición de las
relaciones causa consecuencia en los sistemas de producción porcícola
ubicados de Fusagasugá.
Para identificar la problemática y las relaciones causa consecuencia de los
sistemas de producción porcícola en Fusagasugá se adelantaron reuniones
con productores y mediante la metodología de lluvia de ideas se identificó y
definió participativamente las principales limitantes asociadas con la
implementación de las tecnologías definidas en las fases previas del presente
estudio.
De acuerdo con la metodología descrita por Cruz, 2000, a partir de las
limitantes identificadas y para facilitar la identificación y determinación de sus
causas y consecuencias, se aplicó la matriz de vester. Mediante el uso de un
gráfico de coordenadas cartesianas (ver fig. 1) a continuación se clasificaron
los problemas de acuerdo con la relación causa-efecto.
-Cuadrante I (Superior derecho): Problemas críticos
-Cuadrante II (Superior izquierdo): Problemas pasivos
-Cuadrante III (Inferior izquierdo): Problemas indiferentes
-Cuadrante IV (inferior derecho): Problemas activos
49
Figura. 1 Relación causal de los problemas
Tabla 4. Caracterización de los problemas bajo análisis
CUADRANTE 2: PASIVOS Problemas de Total Pasivo alto y Total Activo bajo. Se entienden como problemas sin gran influencia causal sobre los demás pero que son causados por la mayoría de los demás.
CUADRANTE 1: CRÍTICOS Problemas del Total Activo y Total Pasivos, altos ambos. Se entienden como problemas de gran causalidad que a su vez son causados por la mayoría de los demás. Requieren gran cuidado en su análisis y manejo ya que de su intervención dependen, en gran parte, los resultados finales.
CUADRANTE 3: INDIFERENTES Problemas del Total Activos y Total Pasivos, bajos ambos. Son problemas de baja influencia causal, además que son causados por la mayoría de los demás. Son problemas de baja prioridad dentro del sistema de análisis.
CUADRANTE 4: ACTIVOS Problemas de Total de Activos alto y Total Pasivos bajo. Son problemas de alta influencia causal sobre la mayoría de los restantes pero que no son causados por otros. Son problemas claves ya que son causa primaria del problema central y por ende requieren atención y manejo crucial.
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
0 2 4 6 8 10 12 14 16
Tota l Activos
To
ta
l
Pa
si
vo
s
Pasivos Críticos
Indiferentes Activos
50
Una vez obtenida la anterior información se adelantó el proceso de
jerarquización de problemas mediante el uso del árbol de problemas. La
técnica es en síntesis una descomposición lógica de las relaciones causa
consecuencia, que permite llegar a las causas básicas de los problemas. El
árbol identifica un problema central que sirve como pivote para caracterizar a
los restantes, según su relación causa efecto o causa consecuencia.
Ciñéndose a los resultados de la Matriz de Vester, graficados en el
correspondiente sistema de ejes cartesianos, se procedió a diferenciar raíces
(causas) y ramas (consecuencias) en el árbol de problemas.
La construcción del árbol de objetivos se hizo a partir del árbol de problemas,
tomando como positivos o situaciones deseadas a los factores problema.
Finalmente a partir del árbol de objetivos se conforma el abanico de
alternativas, el cual se constituye como el paso decisivo para integrar la
formulación de proyectos.
5.3.8. Definición del marco geográfico de la investigación
5.3.8.1. Localización y extensión geográfica
El Municipio de Fusagasugá está ubicado en la región de Sumapaz, en el
Departamento de Cundinamarca (mapa 1), república de Colombia, vertiente
suroccidental de la Cordillera Oriental, constituye cabecera provincial cuyos
limites son: norte: con los municipios de Silvania y Sibaté, sur: con los
municipios de Arbeláez, Pasca y Melgar (Tolima), Oriente: con los municipios
de Pasca y Sibaté y Occidente: con los municipios de Tibacuy Silvania.
Fusagasugá esta ubicado a 1 hora aproximadamente de la capital del país.
Cuenta con dos vías de acceso, la tradicional carretera de San Miguel y la
Autopista Panamericana o vía al sur del Territorio Nacional.
51
Mapa 1. Distribución por corregimientos del municipio de Fusagasugá Fuente: P.O.T.
Fusagasugá, 2005
5.3.8.2. Aspectos fisiográficos
De acuerdo con el Plan de Ordenamiento Territorial (POT) de Fusagasugá,
2005 el territorio municipal se encuentra entre los 550 mts y los 3.050 metros
sobre el nivel del mar con una altura promedio de 1.728 mts. Su temperatura
promedio es de 19°C, posee los siguientes climas: Cálido: comprende 9.21%
del área total, con temperaturas que van de 20°C a 28°C; templado: constituye
el 54.0 % del área total y cuenta con temperaturas entre 13°C y 19°C; frío:
corresponde al 32.2 % del área municipal, tiene temperaturas que oscilan
entre los 9°C y 12° y subpáramo: comprende el 4.19% del área total y tiene
temperaturas que van de los 0°C y 8°C. La humedad relativa del ambiente de
la cabecera municipal y otras subzonas climáticas del municipio, es de 85%
con máximos mensuales de 93% y mínimos de 74%. La precipitación total
anual histórica para la región es de 1526.6 mm. Los meses de marzo, abril,
52
mayo, octubre, noviembre, diciembre presentan una tendencia lluviosa. Los
meses secos predominantemente son enero, febrero, junio, julio, agosto,
septiembre. (P.O.T., 2005).
5.3.8.2.1. Hidrología
Fusagasugá hace parte de la cuenca del río Sumapaz, el cual pertenece al
sistema hidrográfico occidental del departamento de Cundinamarca. Ver tabla
5. El río Panches o Chocho se encuentra al occidente del municipio y los ríos
Cuja, Batán y Guavio con sus respectivos afluentes, conforman la parte central
de la misma cuenca.
Las aguas subterráneas (nivel freático) en la zona se encuentran a
profundidades mayores de veinte metros, con excepción de algunas zonas en
donde están a 1.50 mts - 2.00 mts.
Tabla 5. Cuencas hidrográficas
CUENCA
PRINCIPAL
CUENCAS
MUNICIPALES
SUBCUENCAS MICROCUENCAS
Río Sumapaz
Río Cuja
A=85.58 km2
42%
Río Cuja
A=44,39 Km2
Q. El Guarumo
Q. La Laja
Q. Espinalito Toma del Micho
Q. La Isla
Q. Los Amarillos Q. Mosqueral
Río Guavio
A=41,19 Km2
Q. Los Puentecitos
Q. La Hoya
Rio Batán Q. La Chiquera ó La Pizuerga
Q. La Trampa.
Q. Santa Lucia Q. El Boqueron
Q. El Rubí
Q. La Ruidosa
Río Chocho o Panches
118.42 Km2
58%
Río Panches El Chorro Del Yumbo
Q. Seca
Río Chocho Q. San Antonio Q. La Lagañosa
53
CUENCA
PRINCIPAL
CUENCAS
MUNICIPALES
SUBCUENCAS MICROCUENCAS
Chorro Sal ado
Q. Los Li mones
Q. La Venta Q. La Jabonera
Q. La Compañía Q. Balmoral
Q. Manila
Q. El Jordán
Q. Sabaneta
Q. Coburgo
Q. La Parroquia
Q. El Arrastradero
Q. San Joaquin
Q. Las Chachas
Q. La Primera Quebrada
Q. Encenillo
Chorro Las Viol etas
Q. Los Guayabos Q. Hernandico Q. La Paz
Q. La Pizarra
Río Barroblanco
Q. Los Robles Q. El Minoral
Q. Los Cubios
Q. Peñablanca Q. Agua Sin Nombre
Q. La Victoria
Q. La Cascada
Q. El Chuscal
Q. Honda
Q. Filadelfia Q. Filadelfita.
Q. El Chorrito
Q. La Trinidad
Q. Santa Teresa
Fuente: P.O.T. Fusagasugá, 2005
5.3.8.2.2. Vegetación
La capa vegetal predominante según el piso térmico es:
54
Cálido: ( bs-T) Bosque seco tropical. Se localiza esta formación entre 0 y 1.100
mts sobre el nivel del mar con una precipitación anual de 1.000 a 2.000 mm y
temperatura media superior a 24 grados centígrados. Cobertura vegetal:
algarrobo o cují, guásimo, ceiba, pelá. Balso, mosquero.
Templado: (bh-st) Bosque húmedo subtropical. Se encuentra entre 900 a
2.000 mts y temperaturas de 18 y 24 grados centígrados. Precipitación
promedio anual de 1.000 y 2.000 mm. Cobertura vegetal: caña brava,
dormidera, carboneros, sauces, chagualo, cedros, cedrillo. (bmh-st) Bosque
muy húmedo subtropical. Localizado entre 1.000 y 2.800 mts s.n.m con
temperatura de 12 a 18 grados centígrados y precipitación de 2.000 a 4.000
mm. Cobertura vegetal: balso, guamo, caucho, guadua, draga, pategallina.
Frío: (bmh –mb) Bosque muy húmedo montano bajo. Localizado entre los
1.000 y 2.000 m.s.n.m con temperaturas entre los 12°c a los 18°c precipitación
promedio de 500 a 1.000 mm. Cobertura vegetal: robles guamos, aguacatillo,
drago, guasimos y yarumos.
Subpáramo: (bmh-mb) Bosque muy húmedo montano bajo.
5.3.8.2.3. Distribución geográfica
El sector rural cuenta con un área de 190,86983 kilómetros cuadrados, con 35
veredas (mapa 2), distribuidas en 5 corregimientos veredales1:
1 Diagnóstico Subsistema Político. Documento del P.O.T
55
ALC A LD ÍA MU NIC IPA L D EFU SA GAS UGÁ
PLA N DE O RD ENA MIENTO
TER RITO RIAL
S IS T EM A D E IN FO R M AC IÓ N G E OG R Á FIC A :
PL A NO :
F U E NT E:
A S E SO R ÍA :
M A P A DE :
O B S ER V AC IO N ES :
D IG I TA LI ZÓ :
F E C HA :
A L CA L DE :
E S CA L A:
G EA AMBI ENT AL CONSULT ORES
S. I.G.
J UAN CARLO S BOBADI L LA BOBADI LL A
F USAGASUGA
LIMITES MUN IC IPA LES
U R BA N O
V ER E D AS
LOC A LIZAC IO N
LIM ITE M U N IC IPA L
C EN TR O S PO B LA D O S
Por el Nor te con l os M uni cip ios de Sil vani a y Si bat é:
Acta d e Desli nde del Inst it uto G eogr áfi co Agust ín C odazzi, entr e el Muni cipi o deFusagasugá y el M unici pio de Sil vania de f echa 23 de noviem br e de 1973.
Or denanza Depar t ament al No 23 del 23 de noviem bre de 1968 por l a cua l se f ij an l oslí mi tes del Mun icipi o d e Si bat é.
Acta d e Desli nde del Inst it uto G eogr áfi co Agust ín C odazzi, entr e el Muni cipi o deFusagasugá y el M unici pio de Sibat é de fecha 3 de di ciem br e de 1973.
P or el O ri en te c on e l Mun ic ip io de P asc a:
A ct a de D esl in de d el In st it ut o G e ogr áf i co A gus tí n Co dazz i, e nt re el Mun ici pi o d eFu sag asu gá y el Mun ic ipi o de P asca d e f ec ha 05 d e a gos to d e 194 8.
Po r e l Su r co n e l Mu nic ip io d e Ar be láe z:
Ac ta de De sl in d e de l Ins ti tuto Ge og ráf i co Ag us t ín Co da zz i , e ntre e l Mu ni ci pi o d eFu sa ga su g á y e l Mu ni c ip io de Arb e lá ez d e fec ha 29 de no vi em bre d e 1 97 3 .
Por el Occidente con los Municipios de Tibacuy e Icononzo:
Ac ta de Desl inde del Ins ti tuto Geográfic o Agus tín Codazz i , entre e l M unic ip io deFus agasugá y e l Municip io de Si lv ania de fec ha 15 de d iciembre de 1973.
01
W I LLIAM G ARCI A FAYAD.
Arq . WI IL IAM VASQUEZ F RANCO.
D IR E C TO R D E P LA N EA C IÓ N:
G R U PO D E T RA B AJ O :
CESAR ORL ANDO J IMENEZ T ORRES.
J UAN CARL OS BOBADIL L A BOBADIL L A
AL BERT O MACHADO CADENA
SEI NCAT L T DA S er v ic io s d e I ng e n ie ri a Ca ta s tra l Lt da
T op óg ra fo d e Pla n ea ció n M u nic ipa l
I ns pe ct or de o br as P la ne ac ió n M un icip al
A rq uit ec ta U niv er si da d Am e rica .
W IL L I AM VASQUEZ F RANCO.
GUST AVO AL BERT O HERRERA MAZ .
CL AUDIA ESTER CAMARGO GARZ ÓN
D ire cto r Of ic ina d e Pla n ea cio n.
A rq uit ec to U niv er si da d Na ci on al.
Ar qu ite ct o Un iv er sid ad C a toli ca .
Corregimiento norte: extensión 41,27086974 km²
Veredas: Los Robles
San Rafael
Bermejal
Tierra negra
Piamonte
Corregimiento oriental: extensión 17,55606146 km²
Veredas: El jordán
La palma
Pekín
Sauces
Bethel Y Mosqueral
Corregimiento occidental: extensión 2,29534618 km²
Veredas: Bosachoque
Mapa 2. Distribución de veredas del municipio de Fusagasugá (Cundinamarca).
Fuente: P.O.T. Fusagasugá, 2001
56
El Resguardo
Cucharal
La Venta
Novillero
Viena
Corregimiento sur occidental: extensión 50,58717739 km²
Veredas: San Antonio
Santa Maria
Espinalito
El Placer
La Puerta
El Triunfo
Corregimiento sur oriental: extensión 16037528 km²
Veredas: Sardinas.
La Isla
Mesitas
Palacios
Bochica
Guayabal
Batan
Guavio
Santa Lucia
El Carmen
5.3.8.3. Componente socioeconómico La producción agrícola en el municipio y los productos de mayor siembra y
comercialización se refieren a habichuela, tomate chonto, fríjol, arveja, mora,
57
plátano, cítricos, lulo, tomate de árbol, curuba, pitaya, feijoa, guanábana, caña
panelera, maíz, café tradicional y café tecnificado.
Los productos, que poseen la mayor extensión de tierra para cultivo son la
habichuela, tomate de árbol, mora, tomate chonto y café tradicional el cual es el
de mayor participación al igual que el café tecnificado.
El café tradicional abarca una extensión de 1.081 hectáreas de cultivo,
mientras que el café tecnificado cuenta con 315,4 hectáreas para cultivo.
El café tecnificado es el que más exige inversión, con 6.000.000.oo millones de
pesos anuales por hectárea y a su vez $ 1.890 millones de pesos de inversión
total al año en el municipio.
El sector agrícola da trabajo a 2.573 personas en el campo en actividades de
siembre y cosecha, las cuales producen 19.837,38 toneladas al año en
productos de consumo.
La producción agrícola, genera un importante número de empleos, para la
economía municipal de manera directa en empleos permanentes, representado
en actividades de siembra y cosecha; indirectamente el sector agrícola genera
una economía formal en el abastecimiento de productos químicos y orgánicos
para la producción con aproximadamente 15 establecimientos comerciales
dedicados a esta actividad, el sector de plásticos, bolsas, empaques y otros.
58
En relación con el transporte de carga y pasajeros hacia el sector rural, genera
aproximadamente 180 empleos directos. La organización de apoyo técnico y
agropecuario generada en el municipio exige aproximadamente 120 empleos
directos, en entidades como el I.C.A. CORPOICA, SENA, CECIL, COMITÉ DE
CAFICULTORES, COOPERATIVAS y entidades estatales del sector.
La producción pecuaria representada en el sector avícola de engorde, requiere
empleo en una relación de dos (2) empleos directos y cinco (5) empleos
indirectos por cada 10.000 aves en siete ciclos al año y genera
aproximadamente 173 empleos directos anuales y 865 empleos indirectos
(P.O.T., 2005).
El sector avícola de postura, genera 200 empleos directos y una cadena de
comercialización que incluye al intermediario acopiador, mayorista y detallista.
Este sector representa importantes recursos a la economía Municipal con una
valoración de $ 52.80.352.400 pesos al año (P.O.T., 2005).
59
6. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
6.1. Aspectos socioeconómicos
6.1.1. Género en actividades porcícolas
En la siguiente tabla se observa que el 82,3% de las personas que adelantan
actividades en los sistemas de producción porcícola son hombres y el 17,7
corresponde a mujeres. Este hallazgo permite verificar que si bien el mayor
porcentaje de la actividad es desarrollada por hombres hay participación
femenina en dicha actividad. El resultado concuerda con el obtenido por Oni y
Yusulf, 1999, citado por Adesehinwa et al., 2003. Adicionalmente Oladele, 2001
citado por el mismo autor encontró en su estudio sobre análisis de género en
la producción de ganado que las mujeres se encontraban más involucradas en
la producción de cabras, ovejas y pollos localmente.
Tabla 6. Participación del género en la actividad porcícola
Género Porcentaje (%)
Hombres 82,3
Mujeres 17,7
TOTAL 100
6.1.2. Función del encuestado en la finca
El papel que desempeña el encuestado en la finca se muestra en la tabla 7.
Los resultados indican que en la mayoría de los casos el encuestado fue el
mismo propietario, situación que era de esperarse pues como se conoce, la
mayoría de los sistemas de producción porcícola corresponde a la categoría de
60
medianas y pequeñas, en los que el mismo propietario se encuentra al frente
de la dirección de su finca. El segundo lugar lo ocupan los administradores, los
cuales en su mayoría están ligados a grandes sistemas productivos. Los
resultados obtenidos difieren parcialmente de los encontrados por la Asociación
Colombiana de Porcicultores (ACP)- Fondo Nacional de la Porcicultura (FNP) y
el Centro de Estudios Ganaderos (CEGA), 1999 en su estudio de
caracterización de la producción porcina en Colombia, el cual reporta que el
36% de las encuestas fueron contestadas por los productores y el 64% por
otros informantes, principalmente gerentes, administradores y asistentes
técnicos. Sin embargo es similar al hallazgo relacionado con el suministro de
información por parte de administradores y asistentes técnicos en las granjas
más grandes.
Tabla 7. Función del encuestado en la finca
Función Porcentaje (%)
Propietario 85 Administrador 12,5
Asistente Técnico 2,5
TOTAL 100
6.1.3. Tiempo de inicio del sistema de producción
A continuación se registran en la tabla 8 los resultados correspondientes al
tiempo que llevan los productores con el sistema productivo. Se observa que la
mayoría de ellos llevan un tiempo con el sistema menor o igual a 7 años, lo
cual infiere que un alto porcentaje (65,4%) de productores puede tener poca
experiencia en el manejo del sistema productivo porcícola. Los resultados son
61
similares a los reportados por la ACP-FNP-CEGA, 1999 quienes afirman que el
63.6% de las granjas fueron establecidas en la última década.
Tabla 8. Tiempo que lleva con el sistema de producción
Tiempo como productor No. de Productores Porcentaje (%)
Menor o igual a 7 años 53 65,4
Mayor de 7 y menor de 15 20 24,7 Mayor de 15 años 8 9,9
TOTAL 81 100,0 Media años experiencia 13 Moda años de experiencia 1
De otra parte se observa que aunque el promedio de años con el sistema
productivo presenta un valor de 13 años, la mayor frecuencia es de 1 año,
ratificando el hallazgo anterior relacionado con la posible falta de experiencia.
Al respecto, Adesehinwa et al., 2003 encontraron que el mayor porcentaje de
experiencia se encuentra entre 6 y 15 años (70%), Campagna, 2003 encontró
que el 14% de los productores tenían menos de 5 años de experiencia, el 17%
entre 6 a 10 años, el 9% entre 11 a 20 años y el 60% más de 21 años; por su
parte, Mafimisebi et al., 2006 halló que el 13,3% de los productores tenían
entre 1 a 5 años de experiencia, el 43,33% de 6 a10 años, el 10% entre 11 a 15
años y el 33,3% mas de 15 años, por su parte Viloria, 2006 encontró que el
45% de los productores tenían mas de 12 años de experiencia. Todos estos
resultados difieren de lo observado en el presente estudio.
6.1.4. Edad y género de los encuestados
La tabla 9 muestra que los resultados de más alto porcentaje se encuentran por
encima de los 35 años siendo el rango superior el correspondiente a los
mayores de 50 años. Se observa el mismo comportamiento tanto en hombres
62
como en mujeres. Comparativamente se aprecia un mayor porcentaje de
hombres (87,7%) que de mujeres (12,3%) en la toma de decisiones en los
sistemas de producción. En este aspecto el comportamiento de la edad
concuerda con el reportado con Adesehinwa et al., 2003, quienes encontraron
el mayor porcentaje (71,7%) en el rango comprendido entre los 41 y 50 años y
los hallazgos reportados por Campagna, 2003, quien reporta un 55% de
productores por encima de los 51 años.
Tabla 9. Edad y género de los encuestados
Edad
(años)
Mujeres Porcentaje
(%) Hombres
Porcentaje
(%) No. Total
Porcentaje
Total
=� 35 2 2,5 15 18,5 17 21,0
>35 y =� 50 3 3,7 28 34,6 31 38,3
>50 5 6,2 28 34,6 33 40,7
TOTAL 10 12,3 71 87,7 81 100,0
6.1.5. Educación formal
Se observa en la tabla 10 que el nivel de educación predominante de las
personas que toman las decisiones en los sistemas de producción es el de
primaria (59,3%), seguido de secundaria (23,5%) y en menor grado técnica
(4,9%) y Universitaria (11,1%). El bajo nivel educativo encontrado es un factor
decisivo en la adopción de nuevas tecnologías, en razón al carácter conceptual
de muchas de ellas. El resultado es similar al informado por Campagna, 2003,
quien reporta 1% de iletrados, 55% con nivel de primaria, 36% con nivel de
secundaria y 8% con otros estudios, a su vez difiere en algún grado de los
63
estudios de Mafimisebi et al., 2006 quienes informan sobre un nivel de primaria
del 20% y de secundaria del 30% y Viloria, 2006 quien reporta el 34.4% de
productores con nivel de primaria completa, el 17% secundaria y el 12% con
estudios universitarios.
Tabla 10. Nivel de educación de las personas que toman decisiones en los sistemas de producción
Nivel de Educación
Número Porcentaje (%)
Ninguno 1 1,2 Primaria 48 59,3 Secundaria 19 23,5 Técnica 4 4,9 Universitaria 9 11,1 TOTAL 81 100
6.1.6. Tenencia de la tierra
Respecto a la tenencia de la tierra se estudiaron tres modalidades. El mayor
porcentaje corresponde a propietarios de los predios (81,5%) y el restante
(18,5%) muestra otros tipos de tenencia entre los que sobresale el
arrendamiento, la otra modalidad no fue significativa. El resultado concuerda
con el obtenido por el estudio de la ACP-FNP-CEGA, 1999, que reporta el
81,4% de sistemas productivos con instalaciones propias y el 18,6% con
instalaciones arrendadas.
Tabla 11. Tenencia de la tierra
Tenencia de la Tierra
Número Porcentaje (%)
Propietario 66 81,5 Arrendamiento 14 17,3 Otro 1 1,2 TOTAL 81 100
64
6.1.7. Aspectos relacionados con mano de obra
Con relación a la mano de obra el mayor porcentaje es ocupado por la mano de
obra familiar (67,9%), el cual a su vez se ubica predominantemente en granjas
que poseen entre 1 a 99 cerdos, sin embargo, llama la atención observar que la
mano de obra familiar es aprovechada en granjas con rangos hasta de 499
cerdos. De otra parte aunque se usa mano de obra contratada en todos los
rangos de acuerdo al número de cerdos (29,6%), la mayor proporción se ubica
en el rango con menor número de animales. La mano de obra familiar no existe
en granjas con más de 500 cerdos. Solamente 4 granjas (4,9%) encuestadas
utilizan exclusivamente mano de obra contratada. A diferencia del presente
estudio Campagna, 2003, reporta que el 48% de las granjas utilizan
exclusivamente mano de obra familiar y el 50% adicional la combinan con
mano de obra contratada, de forma permanente o transitoria; de manera similar
al resultado obtenido, tan sólo el 2% utilizan exclusivamente mano de obra
contratada.
Tabla 12. Tipos de mano de obra empleada de acuerdo con el tamaño de la granja porcícola.
Rango (No. de animales)
Mano de Obra
FAMILIAR CONTRATADA OTRA
1-99 48 10 1 100-174 4 5 0 175-299 2 3 1 300-499 1 2 0 500-849 0 1 0 850-1499 0 1 0 1500-2499 0 1 0 mas de 2500 0 1 0 TOTAL 55 24 2 PORCENTAJE (%) 67,9 29,6 2,5
65
6.1.8. Distancia entre la finca y el casco urbano
En lo referente a la distancia de los sistemas productivos al casco urbano de
Fusagasugá, en la tabla 13 se observa que la mayor proporción (51.9%) de
productores se encuentran en el rango de 0 – 4.3 km, seguido por los
productores ubicados a mediana distancia (4.4 -8.7 km) con un 42% y
finalmente aquellos que se ubican en el mayor rango (8.8 – 13 km) tan sólo son
el 6.2%. La distancia a los centros de beneficio y consumo pueden tener
efectos en la estructura de costos del producto final vía costos de transporte de
insumos y productos. De otra parte una cercanía a centros urbanos, puede
facilitar un mayor acceso a información, capacitación, asistencia técnica,
mercado de insumos, comercio de productos, centros de beneficio, servicios de
transporte y financieros, lo cual puede brindar las condiciones que facilitan el
proceso de adopción tecnológica.
Tabla 13. Número de productores por rango de distancia al casco urbano
Rango (km) No. de Productores Porcentaje (%)
0 - 4.3 42 51.9
4.4 - 8.7 34 42 8.8 - 13 5 6.2
6.2. Características de la finca
6.2.1. Número de productores y tamaño de las fincas de acuerdo con el
número de animales en los sistemas de producción porcícola
Con respecto a la distribución del número de productores y número de
animales por rango, la Tabla 14 muestra que el mayor número de productores
(72,8%) se encuentra en el rango de 1 a 99 animales, seguido del 11,1% en el
66
rango de 100-174. De otra parte se observa que el mayor número de animales
(23,1%) lo poseen productores ubicados en el rango de más de 2500 animales,
seguido de productores ubicados en el rango de 1500 a 2499 con 2235 cerdos
y estos a su vez por los que se encuentran en el rango de 1 a 99 animales con
2000 cerdos.
Los hallazgos encontrados difieren de los reportados en el estudio de la ACP-
FNP-CEGA, 1999, para la zona central del País (Cundinamarca, Huila y
Tolima), el cual tomó muestra de 40 granjas para el rango de 100-174
animales, 29 para el rango de 175-299, 18 para el rango de 300-499, 11 para
los rangos de 0-100 y 850-1499, 7 para el rango de 1500-2499 y 4 para el
rango de más de 2500 cerdos. En la distribución del número de animales, los
dos estudios describen en orden descendente el mismo lugar para los rangos
de más de 2500 cerdos, 300-499 y 100-174, obteniendo el primero, quinto y
séptimo lugar respectivamente. El orden de la distribución restante difiere de
los hallazgos obtenidos en el estudio nacional.
Tabla 14. Distribución del número de productores y número de animales por rango.
6.2.2. Sistemas de producción diferentes al porcícola
La tabla 15 muestra que de 81 productores encuestados 43 (53%)
manifestaron tener otros sistemas productivos agropecuarios diferentes en sus
fincas, los restantes 38 (47%) sólo manifestaron tener sistemas porcícolas en
los predios. En este sentido Adesehinwa et al., 2003 observaron que el 36,7%
Rango(No. de Animales)
No de Productores Porcentaje (%) No. de
Animales Porcentaje (%)
1-99 59 72,8 2000 15,1 100-174 9 11,1 1213 9,1 175-299 6 7,4 1480 11,2 300-499 3 3,7 1464 11,0 500-849 1 1,2 554 4,2 850-1499 1 1,2 1246 9,4 1500-2499 1 1,2 2235 16,9 mas de 2500 1 1,2 3066 23,1 TOTAL 81 100 13258 100
67
de los productores porcícolas desarrollaban actividades de producción animal
solamente, mientras el 30% adelantaban actividades de producción animal y
agrícola, el 16,7% se dedicaban a cultivos y el restante 16,7% a varias
actividades (comercio, granja y artesanías).
Tabla 15. Número de productores porcícolas con y sin otras actividades en laffinca
Sistema Productivo Número Porcentaje (%)
Con otros sistemas diferentes al porcícola 43 53
Sin otros sistemas diferentes al porcícola 38 47
TOTAL 81 100
A continuación se muestra en la tabla 16 la frecuencia de productores de
acuerdo con el número de sistemas productivos en sus granjas. En ese orden
se observa que 38 productores (46.9%) manifestaron tener solamente un
sistema productivo (el porcícola), 35 (43.2%) tienen además otra actividad
diferente, 6 (7.4%) expresaron tener 2 actividades adicionales en sus fincas y
apenas dos (2.5%) tienen 3 actividades adicionales. Lo anterior es un indicativo
de la diversificación de los porcicultores, evidenciándose que el 53.1% de estos
presenta una alternativa productiva diferente en sus fincas.
Tabla 16. Frecuencia y porcentaje de productores con actividades diferentes a la porcicultura en sus fincas
Actividades diferentes a la producción porcícola
Frecuencia Porcentaje (%)
0 38 46.9 1 35 43.2 2 6 7.4 3 2 2.5
TOTAL 81 100
La tabla 17 muestra la percepción de los productores con relación a la actividad
más importante en sus fincas. El 70,4% de los productores expresaron que la
actividad más importante en sus fincas era la porcicultura, se destacan los
cultivos permanentes (7,4%), la avicultura (6,2%) y la producción bovina
68
(4,9%). En menor grado expresaron que las actividades fundamentales eran los
cultivos transitorios (3,7%) y de manera simultánea porcinos y bovinos (3,7%),
porcinos y avicultura (1,2%), porcinos y cultivos permanentes (1,2%) y
porcinos, bovinos, piscicultura, conejos y cultivos transitorios (1,2%)
Tabla 17. Principal actividad en la granja
Actividades No. productores
Porcentaje (%)
Porcinos 57 70,4 Bovinos 4 4,9 Avicultura 5 6,2 Cultivos Transitorios 3 3,7 Cultivos Permanentes 6 7,4 Porcinos-Bovinos 3 3,7 Porcinos-Avicultura. 1 1,2 Porcinos-Cultivos Permanentes. 1 1,2 Porcinos-Bovinos-Piscultura-Conejos-Cultivos Transitorios
1 1,2
TOTAL 81 100
Este resultado concuerda con el estudio de la ACP-FNP-CEGA, 1999, en el
cual se encontró que a nivel nacional el 67,6% de los productores consideraban
la porcicultura como actividad principal en sus granjas. De otro lado difiere del
trabajo de Campagna, 2003 quien encontró que el 32% de los productores
consideraron la porcicultura como actividad principal; el resto pensaban que
sus actividades importantes eran la actividad agrícola y la producción bovina
en forma individual o simultánea.
6.2.3. Objetivo del sistema de producción
La tabla 19 muestra la distribución de productores y su relación porcentual con
respecto al objetivo del sistema productivo. El mayor porcentaje de sistemas
tienen como objetivo el ciclo completo (50.6%), seguido de cría (29.6%), ceba
(14.8%) y finalmente las combinaciones levante y ceba (2.4%) y cría y levante
(2.4%). Con respecto a este resultado el estudio de la ACP-FNP-CEGA, 1999,
encontraron que a nivel nacional el 45% de las fincas tienen como objetivo ciclo
completo, el 37,5% ceba, el 17,2% cría y 0,3% levante, estos hallazgos difieren
69
en gran medida de los encontrados en el presente estudio. Coincidencialmente
no se encontraron granjas dedicadas al exclusivamente al levante.
Tabla 18. Número de productores y porcentaje de acuerdo con el objetivo del sistema productivo
Objetivo del sistema
No. de productores
Porcentaje (%)
Cría 24 29.6 Levante 0 0 Ceba 12 14.8 Ciclo completo 41 50.6 Levante y Ceba 2 2.4
Cría y levante 2 2.4 TOTAL 81 100
6.2.4 Cruce o raza predominante
La tabla 19 muestra que el cruce genético más frecuente en los sistemas de
producción es la Pietran x Landrace (37%), le sigue la raza Landrace (29.6%),
Razas y cruces diferentes (23.5%) y la raza Pietran (9.9%). En este sentido el
estudio de la ACP-FNP-CEGA, 1999, encontró que la raza Landrace predomina
en la región central del país y se presenta también alta frecuencia de la raza
Yorkshire.
Tabla 19. Composición genética, número de sistemas productivos y porcentaje.
Cruce o raza Número de sistemas
productivos
Porcentaje (%)
Pietran X Landrace 30 37.0
Pietran 8 9.9
Landrace 24 29.6
Razas y cruces diferentes 19 23.5
70
6.3. Variables
6.3.1. Variables de transferencia
En la tabla 20 se relacionan las variables de transferencia observadas en los
sistemas productivos. El 64% de los productores informaron tener como
estrategia de conocimiento para la aplicación y ajuste de prácticas o
infraestructura, la comunicación con sus colegas, a su vez el 50,6% de los
porcicultores manifestaron tener asistencia técnica, el 29,6% expresaron haber
participado en eventos de capacitación, el 42% informaron tener crédito y el
12% de los productores se encuentra asociado. Los efectos de estas variables
sobre el proceso de adopción se discutirán más adelante.
Tabla 20. Variables de transferencia tecnológica en los sistemas de producción porcícola de Fusagasugá
Variable Número de
productores
Porcentaje (%)
Asociatividad 12 14.8
Crédito 34 42
Participación en eventos de capacitación 24 29.6
Comunicación entre productores 52 64.2
Asistencia técnica 41 50.6
6.3.2. Variables de adopción
En el literal 6.5 se presentan y discuten las variables de adopción observadas
en el presente estudio.
6.4. Tecnologías ofrecidas en actividades de transferencia tecnológica
El anexo 2 muestra la lista de temas tratados en procesos de transferencia en
los últimos 5 años. La lista esta compuesta por 17 temas, de los cuales se
tomaron para el análisis 14. La tabla 21 describe las temáticas tratadas en
eventos de transferencia y las frecuencias obtenidas en cada una. Con relación
71
al total de productores encontramos que, inseminación artificial, uso y manejo
de materias primas y prevención y manejo de enfermedades tienen la mayor
asistencia con un 9.88%, seguido de manejo de la porquinaza 4.94%, prácticas
de bioseguridad y manejo ambiental (3.70%) y los temas con menor
participación fueron manejo de chupos y comederos, manejo de hembras,
implementación de cama profunda, mejoramiento genético, programación de
granjas y destete precoz, cada uno con 1.23%.
Tabla 21. Temas desarrollados en actividades de transferencia a productores porcícolas, asistencia y porcentaje
Temática desarrollada en ev entos de transferencia No. de
Asistencias Porcentaje
(%) Inseminación artificial 8 9.88% Uso y manejo de materias primas en alimentación animal 8 9.88% Manejo de porquinaza 4 4.94% Manejo de aguas residuales 2 2.47% Manejo de chupos y comederos 1 1.23% Prevención y manejo de enfermedades 8 9.88% Manejo de hembras 1 1.23% Implementación de cama profunda 1 1.23% Prácticas de bioseguridad 3 3.70% Mejoramiento genético 1 1.23% Producción limpia 1 1.23% Manejo ambiental 3 3.70% Programación de granjas 1 1.23% Destete precóz 1 1.23%
La tabla 22 muestra que 57 (70.4%) de 81 productores encuestados
manifestaron no haber asistido a eventos de transferencia; en el grupo de los
24 productores asistentes (29.5%), se observa que el 16% asistieron a un
evento, el 7.4% a dos eventos, el 3.7% a tres actividades, el 1,2% asistió a
cuatro y cinco eventos respectivamente.
Con respecto al total de asistencias (43), 13 productores con 13 asistencias
aportaron un 30.2%, 6 productores con 12 asistencias aportaron el 27%, 3
productores con 9 asistencias aportaron 20.9%, 1 productor con 4 asistencias
contibuyó con un 9.3% y 1 productor con 5 asistencias aportó 11.6%.
72
Tabla 22. Frecuencia de participación de los productores de acuerdo con el número de eventos y aporte de cada grupo al total de asistencia.
No. de
Activ idades de Transferencia
No. de Productores
Porcentaje (%)
No. Total de Activ idades
de Transferencia
Porcentaje (%)
0 57 70.4 0 0 1 13 16.0 13 30.2 2 6 7.4 12 27.9 3 3 3.7 9 20.9 4 1 1.2 4 9.3 5 1 1.2 5 11.6
Total 81 100 43 100 En términos generales, la asistencia de los productores porcícolas a
actividades de capacitación fue baja, lo cual puede tener un importante efecto
sobre la adopción tecnológica. En este sentido Quiros et al., 1997 en su estudio
sobre los factores que influyen en la adopción de tecnología en el sistema
cerdos-pastos-leche y papa-pastos-Ieche, en el altiplano del norte de Antioquia,
encontraron que muy pocos productores adoptaron el sistema de producción
por su asistencia a cursos, lectura sobre el tema, observación de audiovisuales,
sintonía de programas radiales o por la combinación de éstos. Los autores
observaron que prácticamente todos los productores habían adoptado el
sistema de producción que están explotando por influencia de sus
antepasados, de un familiar, un amigo u otro productor de la vereda. Esto
significa que la influencia de las entidades del sector al respecto ha sido
mínima.
Por su parte Morris et al., 1999 en su estudio sobre adopción e impacto de la
tecnología en la producción de maíz mejorado, en Ghana (África) encontraron
que los adoptantes del sembrado en surco y fertilizantes tuvieron más contacto
con funcionarios de extensión durante el período inmediatamente previo (12
meses) al estudio que los no adoptantes. Las diferencias fueron altamente
significativas, mostrando que los funcionarios juegan un papel crucial en la
formación a productores sobre las tecnologías ofrecidas. Hallazgos similares
fueron encontrados por Kibiwot et al, 2003 en Kenya al estudiar los
determinantes en la adopción de tecnologías de aprovechamiento de agua en
73
áreas marginales del distrito de Nakuru. Doss et al., 2003, encontraron que la
extensión es claramente la variable más altamente correlacionada con el uso
de tecnologías mejoradas, pese a lo cual no se debe dejar de tener cuidado
con la interpretación de variables en cada caso particular.
6.5. Nivel de adopción tecnológica en los productores porcícolas
La grafica 1, muestra que la distribución presenta sesgo sistemático hacia
niveles parciales y de no adopción. En contraste con la tabla 23 se observa que
menos del 15% de los productores son adoptantes efectivos, el 11% son
adoptantes parciales y 74% son no adoptantes. Excepcionalmente aparecen
dos grupos entre 10-12% de productores indiferentes a temas de adopción. Ver
adicionalmente Anexo 5.
0,02,04,0
6,08,0
10,0
12,0
14,016,018,020,0
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1Indice de adopción
Porcentaje de sistemas
productivos (%)
no adopantesadoptantes parciales adoptantes
Grafica 1. Porcentaje de sistemas productivos de acuerdo con el índice de adopción
La tabla 23 muestra que el mayor número de productores (60) se ubica en el
grupo de no adoptantes, con un rango de 0-6 tecnologías adoptadas (0-38%),
en el grupo de adoptantes parciales encontramos 9 productores con un rango
de 7 a 9 tecnologías (44-56%) y finalmente en el grupo de adoptantes se
74
observa que 12 productores adoptaron entre 10 y 15 tecnologías (63-94%). El
promedio de adopción para el grupo total de productores fue de 0,32 (Anexo
4.), el cual está influenciado por una mayor frecuencia del índice 0,19. Rahman,
2007 en su estudio sobre adopción de tecnologías mejoradas por productores
de cerdos en el distrito Aizawal en la India, encontró que el 15% de los
productores tuvieron un bajo nivel de adopción, el 51% un nivel parcial y el 34%
un alto nivel, lo cual difiere de los resultados obtenidos en el actual estudio.
Tabla 23. Nivel e índice de adopción, número y porcentaje de productores adoptantes, número
y porcentaje de tecnologías adoptadas
Nivel de Adopción
Índice de Adopción
No. de Productores
Porcentaje de
Productores (%)
No. de Tecnologías adoptadas
Porcentaje de
Tecnologías Adoptadas
(%)
No Adoptantes
0 1 1,2 0 0
0,06 8 9,9 1 6 0,13 7 8,6 2 13 0,19 15 18,5 3 19 0,25 10 12,3 4 25 0,31 14 17,3 5 31 0,38 5 6,2 6 38
Subtotal 60 74
Adoptantes Parciales
0,44 2 2,5 7 44 0,5 3 3,7 8 50
0,56 4 4,9 9 56 Subtotal 9 11,1
Adoptantes Completos
0,63 4 4,9 10 63 0,69 2 2,5 11 69 0,75 3 3,7 12 75 0,81 2 2,5 13 81 0,94 1 1,2 15 94
Subtotal 12 14,8 Promedio 0,32
La gráfica 2 muestra comparativamente el número de productores con el
correspondiente número de prácticas adoptadas. Se observa un
comportamiento inverso entre las dos variables, pues un número de
productores cada vez mayor adopta una cantidad de tecnologías en forma
descendente. Este hallazgo también es coherente con los resultados de
Mafimisebi et al., 2006.
75
0
2
4
6
8
10
12
14
16
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
NÚMERO DEPRODUCTORES
NÚMERO DETECNOLOGÍASADOPTADAS
Gráfica 2. Comparación del número de productores vs número de tecnologías adoptadas. La tabla 24 muestra la relación de tecnologías observadas en los sistemas de
producción porcícola de Fusagasugá; en orden descendente aparece el
número de productores adoptantes de cada tecnología y el porcentaje
correspondiente. Las tecnologías con mayor implementación encontradas
fueron bodega para el almacenamiento de alimentos (61.7%), control de mosca
(60.5%), control de roedores (58%), pediluvios (58%) y equipo de protección
(46.9%), las de mediana implementación fueron inseminación artificial (42%),
tratamiento de porquinaza líquida (39.5%) y embarcadero (39.5%) y las de baja
implementación fueron báscula (27.2%), bodega para almacenamiento de
medicamentos (19.8%), bodega para almacenamiento de equipos (14.8%),
desinfección de vehículos (12.3%), cuarentena al ingreso de animales (12.3%),
tratamientos reproductivos (8.6%), señalización de áreas (8.6%) y bodega para
almacenamiento de plaguicidas (6,2%).
El bajo nivel de adopción coincide con lo reportado por Mafimisebi et al., 2006
en su trabajo sobre análisis de los determinantes socioeconómicos específicos
para la adopción de tecnologías de manejo en ganaderías en el suroccidente
de Nigeria, quienes encontraron amplias diferencias entre los porcentajes de
adopción de las tecnologías. Mientras 2 innovaciones (razas mejoradas y
métodos de crianza) fueron empleadas por el 75% y 70% de los productores
respectivamente, otras 2 prácticas (uso de aspersión y baños) para el control
76
de ectoparásitos y descornado de animales fue aplicado por el 6,6% y 8,3% de
los productores respectivamente. Para las 17 prácticas de manejo evaluadas,
por el citado autor, el promedio de adopción fue del 38,4%. Adicionalmente
De acuerdo con la caracterización de la producción porcina en Colombia
realizada por la ACP- FNP y CEGA, 1999, el control de mosca se lleva a cabo
en el 82% de las granjas observadas, en el presente trabajo se observó que el
60,5% de los productores adelanta practicas encaminadas a este control.
Tabla 24. Tecnologías observadas en los sistemas de producción porcícola, número y
porcentaje de productores adoptantes.
Tecnologías observadas
No. de productores
adoptantes de la tecnología
Porcentaje de Productores (%)
Bodega para almacenamiento de alimentos 50 61,7 Control de mosca 49 60,5 Control de roedores 47 58 Pediluvios 47 58 Equipo de protección 38 46,9 Inseminación artificial 34 42 Tratamiento a la porquinaza líquida 32 39,5 Embarcadero 32 39,5 Báscula 22 27,2 Bodega para almacenamiento medicamentos 16 19,8 Bodega para almacenamiento de equipos 12 14,8 Desinfección de vehículos 10 12,3 Cuarentena al ingreso de animales 10 12,3 Tratamiento a problemas reproductivos 7 8,6 Señalización de áreas 7 8,6 Bodega para almacenamiento de plaguicidas 5 6,2
El citado estudio encontró que el 84.3% de las granjas en estudio utiliza algún
control de roedores. Con respecto a esta práctica se observó que el 58% de los
productores de Fusagasugá adelantan algún tipo de manejo tendiente al control
de roedores. La gráfica 3 muestra el nivel de implementación de esta práctica
de acuerdo con el tamaño de la granja; a excepción del rango de 1500-2499
cerdos las granjas más grandes tienen implementada esta actividad.
77
0
20
40
60
80
100
120
1--99 100-174 175-299 300-499 500-849 850-1499 1500-2499 más de2500
Tamaño de la granja (No de cerdos)
Porcentaje de adoptantes (Controlde
roedores)
Gráfica 3. Porcentaje de productores que practica control a roedores en sus granjas
La tabla 24 muestra que la práctica de inseminación artificial es adoptada por el
42% de los productores consultados, encontrándose niveles del 33% (en el
rango de 300-499 cerdos) y 100% (en los rangos de 1500-2499 y más de
2500), sin observarse una relación directa entre el tamaño y el uso de esta
tecnología (gráfica 4). Comparativamente la ACP-FNP-CEGA, 1999
encontraron a nivel nacional que el 10.3% de la granjas usan inseminación
artificial, además observaron una relación directa entre el tamaño de la piara y
el porcentaje de adopción.
0
20
40
60
80
100
120
1--99 100-174 175-299 300-499 500-849 850-1499 1500-2499
más de2500
Tamaño de la granja (No. de cerdos)
Porcentaje de adoptantes de inseminación artificial
Grafica 4. Porcentaje de productores que usan inseminación artificial de acuerdo con el tamaño
de la granja.
78
El 39.5% de los productores porcícolas hacen tratamiento a la porquinaza
líquida, observándose niveles inferiores del 25% en el rango de granjas con
menor número de cerdos (1-99) y los más altos (100%) a partir del rango de
300-499 cerdos (gráfica 5). Llama la atención observar sin embargo que el 62%
de los productores manifestaron disponer las excretas no tratadas en fuentes
de agua.
0
20
40
60
80
100
120
1--99 100-174 175-299 300-499 500-849 850-1499 1500-2499
más de2500
Tamaño de la granja (No. de cerdos)
Porcentaje de adoptantes
(Tratamiento a la porquinaza líquida
Gráfica 5. Porcentaje de productores que realizan tratamiento a la porquinaza líquida de
acuerdo con el tamaño de la granja.
El 39.5% de los porcicultores de Fusagasugá tiene implementado embarcadero
en sus granjas, observándose un nivel mínimo de 22% en el rango de menor
tamaño de granja (1-99 animales) y uno máximo de 100% a partir del rango de
300-499 en adelante (gráfica 6). Comparativamente en el estudio de referencia
observaron que el 79.4% de las granjas en el país cuentan con embarcadero,
encontrando un nivel mínimo de 22.7% y uno máximo de 90%, adicionalmente
hallaron que su presencia aumentaba con el tamaño de la piara.
79
0
20
40
60
80
100
120
1--99 100-174 175-299 300-499 500-849 850-1499
1500-2499
más de2500
Tamaño de la granja (No de cerdos)
Porcentaje de adotantes
(Embarcadero)
Gráfica 6. Porcentaje de sistemas productivos con embarcadero de acuerdo con el tamaño de
la granja.
La báscula para pesaje esta presente en el 27.2% de las granjas observadas
en Fusagasugá, se observa un nivel inferior del 12% (en el rango de 1-99
animales) y uno máximo del 100% (en los rangos de 300-499, 500-849, 1500-
2499 y más de 2500 cerdos) (gráfica 7). El estudio de ACP-FNP y CEGA, 1999
encontró que el 66.7% de granjas tenían báscula con un nivel inferior que
apenas sobrepasó el 40% y uno superior con el 100%, es decir, su presencia
aumentó con el tamaño de la piara.
0
20
40
60
80
100
120
1--99 100-174 175-299 300-499 500-849 850-1499 1500-2499
más de2500
Tamaño de la granja (No de cerdos)
Porcentaje de adoptantes (Báscula)
Gráfica 7. Porcentaje de sistemas productivos con báscula de acuerdo con el tamaño de la
granja.
80
Solo el 10.4% de los productores de Fusagasugá con granjas dedicadas a cría
y ciclo completo realizan tratamientos reproductivos a sus cerdas,
encontrándose que los 3 rangos inferiores (1-99, 100-174 y 175 -299)
desarrollan esta practica (gráfica 8). El estudio nacional reporta que el 32.4%
de las granjas dedicadas a cría y ciclo completo aplican tratamiento a
problemas reproductivos de forma creciente con el numero de cerdos en la
granja. De una parte puede afirmarse que la citada práctica se encuentra por
debajo del promedio nacional, sin embargo, esto puede ser el reflejo de
problemas más complejos en los sistemas productivos de menor tamaño.
Sumado a que puede resultar más viable para el productor de mayor tamaño
hacer descarte de las hembras que presentan problemas de este tipo que
someterlas a tratamiento.
0
5
10
15
20
25
1--99 100-174 175-299 300-499 500-849 850-1499 1500-2499
más de2500
Tamaño de la granja (número de cerdos)
Porcentaje de productores que
realizan tratami entos reproductivos
Gráfica 8. Porcentaje de productores que aplican tratamiento a problemas reproductivos.
Los demás hallazgos descritos en la tabla 24 no tienen un parámetro de
comparación en estudios similares, constituyéndose en referentes aportados
por el presente estudio.
Hasta el momento los resultados encontrados permiten observar el
direccionamiento del grupo de productores hacia tecnologías, que son
implementadas diferencialmente en las granjas. Es posible que el grado de
implementación obedezca en primera medida a la importancia que los
productores le dan a la protección del insumo de mayor costo (bodega para
81
almacenamiento de alimentos) y a las practicas que previenen la presentación
de enfermedades (control de mosca, control de roedores, pediluvios y equipo
de protección), en segundo término se ubican aquellas tecnologías de mediano
interés o en proceso de adopción (inseminación artificial, tratamiento de
porquinaza líquida y embarcadero) y finalmente las que no reciben aún
atención considerable del grupo de productores por desconocimiento o por que
su implementación no es prioritaria ni representa un beneficio visible (báscula,
bodega para almacenamiento de medicamentos, bodega para almacenamiento
de equipos, desinfección de vehículos, cuarentena al ingreso de animales,
tratamientos reproductivos, señalización de áreas y bodega para
almacenamiento de plaguicidas).
En adición a lo anterior, es preciso tener en cuenta que los niveles de adopción
resultantes tienen un efecto determinado por el reducido tamaño de los
productores con mayor número de animales (ver tabla 14 Número de
productores y tamaño de las fincas de acuerdo al número de animales). En
este nivel se requiere precisar los factores que pueden estar incidiendo
decisivamente en la adopción de las tecnologías en observación.
6.6. Variables socioeconómicas, tecnológicas de la finca y de
transferencia relacionadas con el proceso de adopción tecnológica.
6.6.1 Variables socio-económicas.
El coeficiente alfa de Cronbach fue de 0.41, indicando un efecto medio de las
variables socioeconómicas en la adopción de tecnologías. El índice de
adopción muestra una correlación positiva media y no significativa. La edad
mostró una correlación negativa baja (-0.18) con el valor alfa de 0.51, indicando
que productores con mayores edades, tienden adopciones menores o no
adoptan. Ver anexo 6.
En los sistemas de producción evaluados, no existe un efecto de género,
antigüedad y distancia al casco urbano del sistema, en relación con el proceso
82
de adopción. Para el nivel académico y mano de obra, la tendencia es positiva
moderada. Es decir influye, pero no en forma significativa. Contratar personal
para campo o en cargos administrativos, esta asociado con mayores niveles de
adopción. En contraste Adesehinwa, et al., 2003, encontró una asociación significativa
entre el género, la experiencia y el nivel de educación con la adopción de
tecnologías de alimentación porcícola, Mafimisebi, et al., 2006 y Rahman,
2007, quienes adelantaron estudios en sistemas de producción animal,
coinciden en afirmar que la edad esta asociada significativa y negativamente
con la adopción de tecnologías. Los dos autores también coinciden en afirmar
que la experiencia está asociada significativamente con la adopción; sin
embargo, Rahman, 2007 encontró una correlación positiva y Mafimisebi et al.,
2006 afirman que un incremento de esta variable ocasiona descenso de los
índices de adopción. En este sentido Doss et al., 2003 encontraron que las características de los
productores asociadas con el uso de tecnologías mejoradas incluyeron la edad
o experiencia y la educación. La edad (o experiencia) estuvo positivamente
asociada con el uso de variedades de trigo mejorado en las tierras altas de
Bale, Enebssie y Chilalo Awraja en Etiopia. Los años y la experiencia
estuvieron positivamente relacionados con el uso de fertilizantes pero no fue
significativo en determinar el uso combinado de fertilización orgánica e
inorgánica. En la costa de Kenia, la edad estuvo negativamente asociada con
el uso de fertilizantes.
Por su parte Loaiza et al. 1997 y Morris et. al. 1999, encontraron que la edad
de los adoptantes no difiere significativamente de los no adoptantes. Con
respecto al nivel de educación, Morris et. al. 1999 encontraron un amplio rango
de resultados, desde ninguna relación hasta una alta correlación.
Con respecto al nivel de formación, Duque et al., 2000 observaron que una
mayor educación formal estuvo asociada con una mayor probabilidad de
adopción.
83
Wekesa, et al., 2003 en su estudio sobre adopción de tecnologías de
producción de maíz en las tierras bajas de la costa de Kenia encontraron que el
género de la cabeza de familia no jugo papel alguno en la adopción. A pesar de
que la mayoría, entre los no-adoptantes, eran mujeres cabeza de familia, la
diferencia no fue significativa. Los análisis de regresión no hallaron coeficientes
significativos en ambos casos, indicando por una parte que las mujeres cabeza
de familia son posiblemente adoptantes como otros y por otra que recibieron
igual soporte institucional desde los servicios de asistencia y crédito.
López et al., 1999 en su investigación sobre adopción tecnológica en el sistema
de producción de trigo en el departamento de Nariño (Colombia), encontró que
la edad, tamaño de la unidad de producción, ingresos y mano de obra no son
determinantes en la adopción tecnológica.
Quiroz et al., 1997 en su trabajo sobre factores de éxito en la adopción de
tecnología en fríjol; estudio de casos: Angostura y Cocorná en Antioquia
(Colombia), encontraron una relación parcial entre edad, tenencia de la tierra y
las tecnologías observadas y no obtuvo asociación con la escolaridad.
De manera similar al presente estudio Duque et al., 2000 concluyeron que en
fincas donde la mano de obra fue principalmente contratada, se encontró una
mayor probabilidad de adopción.
6.6.2 Variables de la finca.
El coeficiente alfa de Cronbach fue de 0.37, indicando un efecto medio-bajo de
las variables de la finca en la adopción. La variables presencia de otros
sistemas en la finca y objeto de la explotación fueron las de mayor valor alfa-
Cronbach, 0.55 y 0.38, respectivamente, indicando que estas variables están
incidiendo con mayor peso en los procesos de adopción de las 16 tecnologías.
Sorprendentemente, las variables numero total de cerdos en el sistema y cruce
o raza predominante no inciden en los procesos de adopción. Ver anexo 6.
84
Con relación a la presencia de otros sistemas en la finca Duque et al., 2000
concluyeron que una mayor especialización y área de destinación al sistema en
la finca incrementa la probabilidad de adopción tecnológica. Los mismos
autores concluyeron también que cuando la finca está diversificada, se
presenta mayor probabilidad de adopción.
Con respecto al objetivo del sistema productivo, Doss et al., 2003 manifiestan
que podría esperarse que este influya las decisiones en el uso de tecnologías
mejoradas. Sin embargo es difícil predecir alguna de estas relaciones. Los
objetivos también pueden cambiar de acuerdo a decisiones familiares que no
siempre van a ser las más adecuadas. Igualmente, los autores plantean que el
tamaño de la finca fue la única variable relacionada con el uso de variedades
mejoradas en la zona del lago en Tanzania. Una correlación positiva se obtuvo
en los estudios de nivel riqueza en Etiopia. En áreas donde la tierra es más
abundante, los granjeros pueden incrementar la productividad mediante el uso
de fertilizantes y el incremento del tamaño de la finca. En áreas, donde la tierra
es relativamente escasa, los productores pueden incrementar la productividad
por el uso de fertilizantes.
Con relación a las demás variables Adesehinwa, et al., 2003 hallaron una
asociación significativa del tamaño de la granja y su dedicación con la adopción
de prácticas de alimentación. Mafimisebi, et al., 2006 encontraron que el
número de sistemas productivos y el tamaño de la granja, estaban positiva y
significativamente asociados con la adopción de 17 tecnologías en sistemas
ganaderos. Por su parte el CIMMYT, 2003, afirma que es más probable que los
agricultores en gran escala adopten una tecnología en particular, cuando la
innovación exige una inversión adicional de dinero. Tal vez sea preciso un
determinado tamaño mínimo de finca para que valga la pena invertir en la
tecnología
6.6.3 Variables de transferencia.
El coeficiente alfa de Cronbach fue 0.56 (alfa=0.57). Fue el valor más alto entre
variables tipo. Con excepción de la variable, comunicación entre productores,
85
los demás coeficientes fueron positivos, contribuyendo favorablemente a la
adopción, con mayor peso en la respuesta por parte de asistencia técnica y
frecuencia de visitas. El crédito fue significativamente indiferente. De hecho, no
es componente fundamental en procesos de adopción tecnológica. Con o sin
crédito, hay adopción. Fuera de la citada excepción, todas las variables
apuntan hacia procesos de adopción. Ver anexo 6.
En contraste con los resultados obtenidos Mafimisebi, et al., 2006, observaron
que las variables acceso a crédito y asociatividad estuvieron relacionadas
significativa y positivamente con la adopción de las tecnologías evaluadas.
Coincidencialmente Duque et al., 2000 y Doss et al., 2003 concluyeron que
variables asociadas con transferencia de tecnología presentan relaciones
directas y variables estadísticamente significativas en muchas de las
estimaciones. El primer autor determinó una actitud positiva del productor
frente a los métodos grupales y masivos de transferencia de tecnología y de
manera similar al presente estudio comprobó la importancia del crédito en la
adopción de tecnología. Por su parte Doss et al., 2003 afirma que en la
mayoría de los lugares estudiados los productores que cultivaban variedades
mejoradas estuvieron más ligados al contacto de extensión que aquellos que
no lo estaban; agrega que otro tipo de variables relacionadas con información,
organización y acceso a capacitación fueron usualmente significativas en estos
estudios y finalmente concluye que la extensión fue la variable que estuvo mas
altamente correlacionada con el uso de tecnologías mejoradas (ver anexo 1).
El impacto medio de las variables socioeconómicas sobre el proceso de
adopción tuvo sus mayores aportes de algunas variables que requieren
especial atención. El efecto de las variables socioeconómicas con tendencia
positiva moderada (nivel académico y mano de obra) esta mostrando por una
parte que el nivel educativo del productor puede hacer que este sea más
receptivo a las sugerencias de los servicios de extensión o más capaz de
aplicar recomendaciones técnicas y por otra que la condición de mayor nivel de
adopción esta asociado con la contratación de mano de obra, lo cual podría
86
estar indicando que los productores requieren para la implementación de
algunas tecnologías un nivel moderado de contratación.
Algunas variables de la finca contribuyeron a definir los patrones de adopción
encontrados. En este sentido la presencia de otros sistemas productivos en la
finca no favoreció la adopción tecnológica del sistema de producción porcícola.
En el análisis de variables de la finca los sistemas que manejan ceba y levante
y cría y levante estuvieron asociados con una mayor adopción tecnológica. En
el presente estudio el tamaño del sistema, representado en el número de
cerdos y la composición genética de la piara no determinaron un efecto positivo
ni negativo frente a la adopción.
Las variables de transferencia incidieron de manera sustancial en la adopción
tecnológica. Se observa que una mayor frecuencia de visitas en el marco del
proceso de asistencia técnica favorece en gran medida la adopción de
tecnologías en los sistemas de producción porcícola, la capacitación y la
asociatividad sin jugar un papel protagónico contribuyeron también en este
aspecto. La comunicación entre productores no favorece el proceso de
adopción, mostrando con ello que entre productores se ejerce un efecto
negativo, posiblemente por las experiencias individuales obtenidas y las
condiciones de aplicación de las tecnologías.
6.7. Tipificación de los productores porcícolas de Fusagasugá
La tabla 25 describe el código, tipo y descripción de los atributos usados para
clasificar los 81 productores porcícolas. El código T1 fue asignado a las
tecnologías observadas en los sistemas de producción porcícola, el código T2
fue asignado a las variables socioeconómicas de los productores porcícolas, a
su vez el código T3 corresponde a las variables de la finca y finalmente el
código T4 se asignó a las variables de transferencia tecnológica.
El citado cuadro presenta 3 tipos de variables: binarias, categóricas y
continuas. Las binarias corresponden a aquellas variables con dos opciones de
respuesta (ej: si ó no), las variables categóricas tienen una escala múltiple de
87
respuestas y las variables continuas, por su naturaleza aceptan valores entre 0
y 1. Finalmente el cuadro presenta una descripción individual de cada variable.
Tabla 25. Código, tipo y descripción de atributos para la clasificación de 81 productores
porcícolas.
Código Tipo Descripción
T1V1 Binaria Existencia de embarcadero
T1V2 Binaria Existencia de báscula
T1V3 Binaria Aplicación de inseminación artificial
T1V4 Binaria Aplicación de tratamientos a problemas reproductivos
T1V5 Binaria Control de mosca
T1V6 Binaria Control a roedores
T1V7 Binaria Tratamiento a la porquinaza líquida
T1V8 Binaria Desinfección a vehículos
T1V9 Binaria Existencia de pediluvios
T1V10 Binaria Cuarentena al ingreso de animales
T1V11 Binaria Bodega para almacenamiento de alimentos
T1V12 Binaria Bodega para almacenamiento de medicamentos
T1V13 Binaria Bodega para almacenamiento de plaguicidas
T1V14 Binaria Bodega para almacenamiento de equipos
T1V15 Binaria Señalización o no de áreas en el sistema
T1V16 Binaria Uso de equipos de protección
T2V2 Binaria Género de quien toma las decisiones
T3V2 Binaria Existencia de sistemas productivos en la finca diferentes al porcicola
T4V1 Binaria Asociatividad
T4V2 Binaria Obtención de crédito
T4V3 Binaria Participación en eventos de capacitación
T4V4 Binaria Comunicación entre productores de prácticas tecnológicas.
T4V5 Binaria Asistencia técnica.
T2V3 Categórica Niv el de escolaridad: (1) Ninguna, (2) Primaria, (3) Secundaria, (4) Técnica, (5) Univ ersitaria, (6) Otra .
T2V5 Categórica Tenencia de la tierra: (1) Propiedad, (2) Arrendamiento, (3) Aparcería, (4) Otro.
T2V6 Categórica Mano de obra: (1) Familiar, (2) Contratada, (3) Otra
T2V7 Categórica Función del encuestado: (1) Propietario, (2) Gerente, (3) Administrador, (4) Asistente técnico, (5) Otro.
T3V3 Categórica Objetiv o del sistema: (1) Cría, (2) Lev ante, (3) Ceba, (4) Ciclo completo, (5) lev ante y ceba, (6) Cría y lev ante.
T3V4 Categórica Cruce o raza predominante: (1) Pietran x Landrace, (2) Pietran, (3) Landrace, (4) Razas y cruces diferentes no predominantes.
T4V6 Categórica Frecuencia de visitas del asistente técnico: (1) Diaria, (2) Semanal, (3) Quincenal, (4) Mensual, (5) Otra, (6) Ninguna.
T2V1 Continua Edad de quien toma las decisiones (años)
88
T2V4 Continua Tiempo de inicio del sistema productivo (años)
T2V8 Continua Distancia al casco urbano (km)
T3V1 Continua Número de cerdos en el sistema productivo
6.7.1. Estimación del número óptimo de grupos
En el perfil de verosimilitud aplicado para calcular el número óptimo de grupos
se observa que se presentaron 3 saltos importantes, a los 6, 10 y 15 grupos
(Grafica 9). La decisión de definir el número óptimo de grupos estuvo
condicionada al resultado de la aplicación del modelo y al mayor detalle de
clasificación. Bajo esta premisa se escogió como número optimo de grupos 15,
cuyas características se describen a continuación.
Gráfica 9. Perfil de verosimilitud para la definición de grupos
6.7.2. Características de los 15 grupos
Tabla 26. Promedios obtenidos en variables continuas, categóricas y binarias por grupo.
89
Grupo
Variables continuas Variables categóricas Variables binarias
T2V1 T2V4 T2V8 T3V1 T2V3 T2V5 T2V6 T2V7 T3V3 T3V4 T4V6 Respuesta Frecuenci a Edad Tiempo
inic io Distanc. Casco urbano
Número de cerdos
Nivel de escolar.
Tenenc. tierra
Mano de obra
Función encuest.
Objetivo s istema
Cruce raza
predom.
Frec. Vis itas técnico
1 49,3 5,17 4,92 41,2 2,33 1,17 1,33 1,33 3,3 1,8 4,2 No 16.52
Si 6.48
2 44,1 1,43 3,81 64 2,57 1,43 1,43 1,71 3,1 2,1 5,1 No 17.11
Si 5.89
3 57,2 5,83 5,39 70,3 2,08 1,17 1,25 1,17 2,9 2,3 4,9 No 15.69
Si 7.31
4 76,3 14 3,2 28 2,25 1,0 1,0 1,0 3,3 1,8 6,0 No 19.75
Si 3.25
5 57,8 5,6 3,6 21 2,4 1,0 1,4 1,4 3 2,8 5,4 No 16
Si 7
6 45,3 6,8 3,9 152 2,4 1,2 1,6 1,0 3,6 1,6 5,0 No 14.95
Si 8.05
7 33,0 10,0 6,2 763 3,7 1,3 2,0 1,0 4,0 3,0 2,7 No 7.65
Si 15.35
8 62,0 22,0 9,2 66,7 2,7 1,0 1,3 1,0 3,0 3,0 5,0 No 12.31
Si 10.69
9 34,6 3,1 5,5 33,9 3,3 1,3 1,4 1,5 3,0 2,3 4,8 No 15.95
Si 7.2
10 41,5 5,5 8,0 82,0 3,0 1,0 1,5 1,0 1,0 2,0 4,0 No 16
Si 7
11 28,8 4,3 4,1 85,4 3,1 1,2 1,3 1,2 2,6 2,9 4,8 No 15.52
Si 7.57
12 48,7 28,7 5,2 95,0 2,3 1,3 1,0 1,0 4,0 2,0 6,0 No 13.7
Si 9.3
13 51,0 7,0 5,5 409 2,0 1,0 2,0 1,7 3,7 3,3 3,3 No 10.04
Si 12.96
14 50,0 15,0 6,5 2651 3,5 1,0 2,0 3,0 4,0 4,0 1,5 No 7.5
Si 15.5
15 55,9 5,9 2,0 19,3 2,4 1,5 1,1 1,4 2,4 2,3 4,6 No 16.02
Si 7.07
Convenciones Nivel alto Nivel medio Nivel bajo
De acuerdo con la tabla 26 y el anexo 7, grupos finales, encontramos lo
siguiente:
90
El grupo final 1 se caracteriza por niveles medios de las variables T2V1, con
49.3 años de edad de quien toma las decisiones, T4V6, con frecuencia de
visitas de asistencia técnica semanal, quincenal, mensual y ninguna y una baja
proporción afirmativa para las variables binarias, la cual resultó influenciada por
las variables T1V2 (báscula), T1V3 ( inseminación artificial), T1V4 (tratamiento
a problemas reproductivos), T1V12 (bodega para almacenamiento de
medicamentos), T1V13 (bodega para almacenamiento de plaguicidas y T1V15
(señalización de áreas) cuyo promedio fue de 0.
El grupo final 2 se caracteriza por un bajo promedio de la variable T2V4 (tiempo
de inicio del sistema productivo), con un promedio de 1.43 años; se presenta
un nivel medio de las variables T3V1, con 64 cerdos en promedio, T2V6, con
sistemas que usan mano de obra familiar y contratada, T2V7, con mayor
proporción de propietarios y mínima de administradores y asistentes técnicos.
Se presenta una alta frecuencia de respuestas negativas para variables
binarias, destacándose las variables T1V4 (tratamiento a problemas
reproductivos), T1V8 (desinfección a vehículos), T1V10 (cuarentena), T1V12
(bodega para almacenamiento de medicamentos), T1V13 (bodega para
almacenamiento de plaguicidas), T1V14 (bodega para almacenamiento de
equipos), T1V15 (señalización de áreas), T2V2 (género de quien toma las
decisiones), el cual está conformado exclusivamente por hombres y T4V1
(asociatividad) con integrantes que no pertenecen a asociaciones.
El grupo final 3 se caracteriza por presentar valores medios en las variables
T2V1, 57.2 años de quien toma las decisiones, T2V8, 5.39 km de distancia al
casco urbano y T3V1, 70.3 animales. La frecuencia de variables binarias
presenta un alto valor de respuestas negativas, influenciado por las variables
T1V4 (tratamiento a problemas reproductivos), T1V8 (desinfección de
vehículos) y T1V10 (cuarentena).
El grupo final 4 se caracteriza por presentar el más alto nivel de las variables
T2V1, 76.3 años edad de quien toma las decisiones y T4V6, con ninguna
visita de asistencia técnica; presenta además un nivel bajo en las variables
T2V5, productores como propietarios, T2V6, constituido únicamente por mano
91
de obra familiar y T2V7, en el que fueron encuestados los propietarios. En un
nivel medio se encuentra la variable T2V4, 14 años de iniciado el sistema. Las
variables binarias presentan una mayor frecuencia de respuestas negativas
que se encuentran influenciadas por las variables T1V2 (báscula), T1V4
(tratamiento a problemas reproductivos), T1V8 (desinfección de vehículos),
T1V9 (pediluvios), T1V10 (cuarentena al ingreso de animales), T1V12 (bodega
para almacenamiento de medicamentos), T1V13 (bodega para
almacenamiento de plaguicidas), T1V14 (bodega para almacenamiento de
equipos), T1V15 (señalización de áreas), T2V2 (género de quien toma las
decisiones) constituido solamente por hombres, T4V1 (asociatividad) y T4V5
(asistencia técnica).
El grupo final 5 se caracteriza por presentar bajo nivel de la variable T2V5
(tenencia de la tierra), constituido solamente por propietarios. El grupo se
destaca también por presentar niveles medios en las variables T2V1
(asociatividad) y T3V4 (cruce o raza predominante), constituido
predominantemente por animales de la raza Landrace. La frecuencia de las
variables binarias presenta un alto nivel de negación, el cual a su vez esta
influenciado por las variables T1V2 (báscula), T1V10 (cuarentena al ingreso de
animales), T1V13 (bodega para almacenamiento de plaguicidas), T1V14
(bodega para almacenamiento de equipos) y T1V15 (señalización de áreas).
El grupo final 6 se caracteriza por presentar valores bajos en las variables
T2V7, conformado fundamentalmente por gerentes y T3V4, constituido
predominantemente por animales Pietran x Landrace. El grupo presenta
valores medios en las variables T2V5, conformado predominantemente por
propietarios y T2V6, constituido por granjas que utilizan mano de obra familiar y
contratada. Las variables binarias presentan un nivel medio
El grupo final 7 se caracteriza por presentar altos promedios de las variables
T2V3, conformado por productores con formación en educación media y
universitaria, T2V6, constituido por mano de obra contratada y T3V3, cuyo
objetivo es exclusivamente ciclo completo. De otra parte presenta un nivel bajo
de la variable T2V7, conformado por propietarios. Las variables binarias tienen
92
un nivel alto de afirmación, influenciado por las variables T1V1 (embarcadero),
T1V5 (control de mosca), T1V6 (control de roedores), T1V7 (tratamiento a la
porquinaza líquida), T1V9 (pediluvios), T1V10 (cuarentena), T1V11 (bodega
para almacenamiento de alimentos), T1V16 (equipo de protección), T4V3
(participación en eventos de capacitación), T4V4 (comunicación entre
productores y T4V5 (asistencia técnica).
El grupo final 8 se caracteriza por presentar el más alto nivel de la variable
T2V8 con 9.17 km de distancia al casco urbano, bajos niveles de las variables
T2V5, constituido por granjas con terrenos en propiedad y T2V7, cuyos
propietarios fueron encuestados. La variable T3V1, obtuvo un valor medio con
66.67 cerdos. Las variables binarias de afirmación y negación presentan un
nivel medio.
El grupo final 9 presenta como característica más relevante valores medios de
las variables T2V8, con un promedio de 5.5 km de distancia al casco urbano y
T2V5, constituido predominantemente por propietarios. La frecuencia de las
variables binarias es alta para la negación y esta influenciada por las variables
T1V13 (bodega para almacenamiento de plaguicidas y T1V15 (señalización de
áreas).
El grupo final 10 se caracteriza por presentar altos niveles en la variable T2V8,
con 8 km de distancia al casco urbano en promedio. Igualmente se caracteriza
por presentar bajos niveles en las variables T2V5, con granjas en propiedad,
T2V7, conformado por propietarios y T3V3, constituido por fincas dedicadas a
la ceba. La frecuencia de variables binarias es alta para la negación y esta
influenciada por las variables T1V1 (embarcadero), T1V2 (báscula), T1V3
(inseminación artificial), T1V4 (tratamiento a problemas reproductivos), T1V8
(desinfección de vehículos), T1V10 (cuarentena), T1V12 (bodega para
almacenamiento de medicamentos), T1V13 (bodega para almacenamiento de
plaguicidas, T1V14 (bodega para almacenamiento de equipos), T1V15
(señalización de áreas), T1V16 (uso de equipo de protección), T2V2,
conformado por hombres y T4V1 (asociatividad).
93
El grupo final 11 se caracteriza por presentar el más bajo promedio de la
variable T2V1, con 28,8 años de edad de quien toma las decisiones y niveles
medios en las variables T2V5, con mayor número de propietarios, T3V3, con
granjas cuyo objetivo es cría, ceba y ciclo completo y T3V4, con una
composición racial de Pietran x Landrace, Pietran, Landrace y razas y cruces
diferentes no predominantes.
El grupo final 12 se caracteriza por tener altos promedios en las variables T2V4
(tiempo de inicio del sistema), con 28.3 años, T3V3, con productores cuyo
objetivo es ciclo completo y T4V6, sin ninguna visita de asistencia técnica. Los
promedios más bajos del grupo lo obtuvieron las variables T2V6, con fincas
que emplean solamente mano de obra familiar y T2V7, conformado solamente
por propietarios. Las variables binarias presentaron un nivel medio.
El grupo final 13 se caracteriza por tener un alto promedio en la variable T2V6,
con productores que usan mano de obra familiar, contratada y otro tipo. Los
menores promedios del grupo lo obtuvieron las variables T2V3, con
productores cuyo nivel de escolaridad es primaria y T2V5, constituido por
propietarios. Los niveles medios lo obtuvieron variables como T2V8, con 5.5 km
de distancia promedio al casco urbano, T2V7, constituido por propietarios y
gerentes encuestados, y T4V6, debido a que algunos reciben visitas de
asistencia técnica semanal y otros no la reciben. Las variables binarias
presentan una mayor frecuencia de respuestas afirmativas influenciadas por las
variables T1V1 (embarcadero), T1V2 (báscula), T1V6 (control de roedores),
T1V7 (tratamiento a la porquinaza líquida), T1V11 (bodega para
almacenamiento de alimentos), T1V12 (bodega para almacenamiento de
medicamentos), T1V16 (equipos de protección) y T4V4 (comunicación entre
productores).
El grupo final 14 se caracteriza por presentar altos valores de las variables
T3V1, 2651 animales en promedio, T2V6, mano de obra contratada, T2V7,
administradores encuestados, T3V3, sistemas con ciclo completo y T3V4, cuyo
componente racial corresponde a razas y cruces no predominantes. El valor
medio fue obtenido por la variable T2V4 con un tiempo medio de 15 años en
94
funcionamiento. El grupo presenta bajos valores promedio en las variables
T2V5, conformado por propietarios y T4V6, con visitas de asistencia técnica
diaria y semanal. Las variables binarias presentan un alto nivel de respuestas
positivas influenciado por las variables T1V1 (embarcadero), T1V2 (báscula),
T1V3 (inseminación artificial), T1V7 (tratamiento a la porquinaza líquida), T1V9
(pediluvios), T1V10 (cuarentena al ingreso de animales), T1V11 (bodega para
almacenamiento de alimentos), T1V12 (bodega para almacenamiento de
medicamentos), T1V13 (bodega para almacenamiento de plaguicidas), T1V16
(equipo de protección) y T4V5 (asistencia técnica)
El grupo final 15 se caracteriza por presentar altos valores en las variables
T2V5, resultado de la combinación de propietarios, arrendatarios y productores
con otro tipo de tenencia. Se presentan valores medios en variables T2V1, es
decir, productores con edad promedio de 55.9 años y T3V3, cuyo resultado es
la combinación de granjas dedicadas a la cría, ceba y ciclo completo. Los
valores promedio más bajos se presentan en las variables T2V8, 2 km de
distancia al casco urbano y T3V1, con 19 cerdos. Las variables binarias
presentan una alto nivel de respuestas negativas, influenciadas a su vez de
manera importante por las variables T1V7 (tratamiento a la porquinaza líquida),
T1V8 (desinfección de vehículos), T1V15 (señalización de áreas) y T4V1
(asociatividad).
En resumen podemos observar que los grupos resultantes de la aplicación del
modelo Ward MLM se tipifican por presentar las siguientes características
descritas en la tabla 27.
95
Tabla 27. Resumen de las características en los grupos finales
Grupo Características que lo tipif ican
1
Grupo conf ormado por productores con edad promedio de 49.3 años que reciben asistencia
técnica con v ariada f recuencia y baja proporción afirmativ a de v ariables binarias influenciada
por la no implementación de báscula, inseminación artificial, tratamiento a problemas
reproductiv os, bodega para almacenamiento de medicamentos, bodega para almacenamiento
de plaguicidas y señalización de áreas.
2
El grupo se caracteriza por tener el mas bajo promedio de inicio de la producción con un
promedio de 1.43 años, tiene en promedio de 64 cerdos, usa mano de obra f amiliar y
contratada, y está constituido en una may or proporción por propietarios. Presenta una alta
frecuencia de respuestas negativ as para v ariables binarias inf luenciada por un bajo niv el de
aplicación de tratamiento a problemas reproductiv os, desinfección a v ehículos, cuarentena,
bodega para almacenamiento de medicamentos, bodega para almacenamiento de plaguicidas,
bodega para almacenamiento de equipos, señalización de áreas. El grupo está conformado
exclusivamente por hombres que presentan bajo niv el de asociatividad.
3
Grupo constituido por productores con edad promedio 57.2 años, con f incas ubicadas a una
distancia promedio al casco urbano 5.39 km y un número promedio de 70.3 animales. La
frecuencia de v ariables binarias presenta un valor medio de respuestas negativ as, influenciado
por las v ariables T1V4 (tratamiento a problemas reproductivos), T1V8 (desinf ección de
v ehículos) y T1V10 (cuarentena).
4
Grupo conf ormado por productores con el más alto promedio de edad (76.3 años), que reciben
asistencia técnica diaria, con propietarios que usan exclusiv amente mano de obra f amiliar. El
grupo llev a en promedio 14 años de iniciado el sistema. Las v ariables binarias presentan una
may or f recuencia de respuestas negativ as inf luenciadas por la ausencia de báscula,
tratamiento a problemas reproductivos, desinf ección de vehículos, pediluvios, cuarentena al
ingreso de animales, bodega para almacenamiento de medicamentos, bodega para
almacenamiento de plaguicidas, bodega para almacenamiento de equipos y señalización de
áreas. EL grupo esta conformado solamente por hombres con baja asociativ idad que no
reciben asistencia técnica.
5
Grupo conf ormado por propietarios que presentan niveles medios de asociatividad cuy a raza
predominante es la Landrace. La frecuencia de las v ariables binarias presenta un alto nivel de
negación, influenciado por ausencia de báscula, cuarentena al ingreso de animales, bodega
para almacenamiento de plaguicidas, bodega para almacenamiento de equipos y señalización
de áreas.
6
Grupo en el que f ue encuestado el gerente, constituido predominantemente por animales
Pietran x Landrace, conf ormado f undamentalmente por propietarios, constituido por granjas
que utilizan mano de obra f amiliar y contratada. Las v ariables binarias presentan un niv el
medio
96
Continuación
Grupo Características que lo tipif ican
7
Grupo constituido por propietarios con formación en educación media y universitaria, que usan
mano de obra contratada cuy o objetivo es exclusiv amente ciclo completo. Las v ariables
binarias tienen un niv el alto de af irmación, influenciado por la implementación de embarcadero,
control de mosca, control de roedores, tratamiento a la porquinaza líquida, pediluv ios,
cuarentena, bodega para almacenamiento de alimentos y equipo de protección. Los
productores participan en ev entos de capacitación, se presenta comunicación entre ellos y
reciben asistencia técnica.
8
Grupo conf ormado por sistemas en propiedad que están ubicados a la distancia promedio más
alejada al casco urbano (9.17 km). El número promedio de cerdos es de 66.67 y presenta un
niv el medio de adopción tecnológica.
9
El grupo presenta como característica más relev ante una distancia media al casco urbano de
5.5 km, está constituido predominantemente por propietarios. La frecuencia de las variables
binarias es alta para la negación y esta inf luenciada en gran medida por ausencia de bodega
para almacenamiento de plaguicidas y señalización de áreas.
10
El grupo se caracteriza por presentar una distancia alta al casco urbano (8 km). Igualmente
esta conformado por granjas en propiedad dedicadas a la ceba. La f recuencia de variables
binarias es may or para la negación por ausencia de embarcadero, báscula, inseminación
artif icial, tratamiento a problemas reproductiv os, desinfección de v ehículos, cuarentena,
bodega para almacenamiento de medicamentos, bodega para almacenamiento de plaguicidas,
bodega para almacenamiento de equipos, señalización de áreas, uso de equipo de protección.
En el grupo los hombres toman exclusiv amente las decisiones y no se encuentran asociados.
11
El grupo presenta productores con el más bajo promedio de edad (28,8 años), son
predominantemente propietarios, cuy as granjas tienen como objetiv os la cría, la ceba y ciclo
completo y una composición racial conformada por el cruce Pietran x Landrace, razas Pietran,
Landrace y razas y cruces diferentes no predominantes.
12
El grupo se caracteriza por granjas que tienen el mas alto promedio en tiempo de iniciado el
sistema (28.3 años), con productores cuy o objetiv o es el ciclo completo que reciben visitas
técnicas diarias. El grupo emplea solamente mano de obra f amiliar y esta conformado
solamente por propietarios. Las variables binarias se ubican en un niv el medio.
97
Continuación Grupo Características que lo tipif ican
13
El grupo se caracteriza por tener mano de obra f amiliar, contratada y otro tipo, presenta nivel de
escolaridad primaria y esta conformado por propietarios. Las fincas se encuentran a un distancia
media al casco urbano de 5.5 km, . Adicionalmente reciben visitas de asistencia técnica diaria y
con otro tipo de f recuencia Las variables binarias presentan una mayor f recuencia de respuestas
af irmativas por la adopción de embarcadero, báscula, practicas de control a roedores,
tratamiento a la porquinaza líquida, bodega para almacenamiento de alimentos, bodega para
almacenamiento de medicamentos, equipos de protección. Se presenta de manera importante la
comunicación entre productores.
14
El grupo se caracteriza por presentar granjas con un alto número de animales (2651 animales en
promedio), que utilizan mano de obra contratada y en las que f ueron encuestados los
administradores. El objetiv o de los sistemas es ciclo completo con un componente racial
constituido por razas y cruces no predominantes. Las granjas llev an en promedio 15 años en
f uncionamiento, con predios en propiedad que reciben asistencia técnica diaria y semanal. Las
v ariables binarias presentan un alto nivel de respuestas positivas debido a la adopción de
embarcadero, báscula, inseminación artificial, tratamiento a la porquinaza líquida, pediluv ios,
cuarentena al ingreso de animales, bodega para almacenamiento de alimentos, bodega para
almacenamiento de medicamentos, bodega para almacenamiento de plaguicidas y equipo de
protección.
15
El grupo esta constituido por propietarios, arrendatarios y productores con otro tipo de tenencia.
Los productores tienen en promedio 55.9 años de edad, con granjas dedicadas a la cría, ceba y
ciclo completo. Las fincas tienen 19 cerdos en promedio y se encuentran a un promedio de 2 km
de distancia al casco urbano. Las v ariables binarias presentan una alto niv el de respuestas
negativ as, inf luenciadas por la implementación de tratamiento a la porquinaza líquida,
desinf ección de v ehículos, señalización de áreas y ausencia de asociativ idad.
6.7.3. Análisis comparativo por variables 6.7.3.1. Variables binarias La grafica 10, muestra que las respuestas negativas para variables de
naturaleza binaria presentan mayor frecuencia en los grupos 1 (16.52), 2
(17.11), 3 (15,69), 4 (19.75) 5 (16), 9 (15.95), 10 (16) y 15 (16.02). Los grupos
que presentan menor frecuencia son el 7 (7.65), 13 (10.04) y 14 (7.5). Los
grupos 6 (14.95), 8 (12.31), 11 (15.52) y 12 (13.7) presentan niveles medios.
98
0
5
10
15
20
25
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Grupos
Frecuencia
Gráfica 10. Frecuencia de respuestas negativas por grupo
La gráfica 11 presenta la frecuencia de respuestas afirmativas; se observa un
comportamiento inverso al descrito en las respuestas negativas. Así los grupos
que presentan mayor frecuencia son el 7 (15.35), 13 (12.96) y 14 (15.5) y los
de menor frecuencia son los grupos 1 (6.48), 2 (5.89), 3 (7.31), 4 (3.25) 5 (7), 9
(7.2), 10 (7) y 15 (7.07).
02468
1012141618
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Grupos
Frecuencia
Gráfica 11. Frecuencia de respuestas afirmativas por grupo
99
6.7.3.2. Variables categóricas
Los promedios de la variable T2V3 (Nivel de escolaridad con sus categorías:
(1) Ninguna, (2) Primaria, (3) Secundaria, (4) Técnica, (5) Universitaria, (6)
Otra) indican por una parte, la amplia variación entre grupos, producto de la
combinación predominante de 2 y 3 categorías y por otra parte que a pesar de
presentarse categorías de escolaridad técnica y universitaria existe una
predominancia de categorías de formación primaria y secundaria. Los grupos
que obtuvieron el promedio equivalente a su única categoría fueron el 10
(categoría 3) y el 13 (categoría 2). Los grupos 3,4,5,6,7,8,12,14 y 15 obtuvieron
promedios resultado de la combinación de 2 categorías (2,3; 2,3; 2,3; 2,4; 3,5;
2,4, 2,3; 2,5 y 2,5 respectivamente), los grupos 1, 2 y 11 obtuvieron promedios
resultado de la combinación de 3 categorías (1,2,3; 2,3,5 y 2,3,5
respectivamente) y finalmente el grupo 9 obtuvo su promedio a partir de la
combinación de 4 categorías (2,3,4,5). El grupo con el mayor promedio fue el 7
(3.67), indicando una ubicación en el nivel de secundaria. El menor promedio
fue obtenido por el grupo 13 con un promedio de 2 equivalente a primaria
completa.
Para la variable T2V5 (Tenencia de la tierra, con sus categorías: (1) Propiedad,
(2) Arrendamiento, (3) Aparcería, (4) Otro.) se diferencian 3 tipos de grupos:
grupos con fincas en propiedad y arrendamiento, grupos con fincas en
propiedad y grupos con fincas en propiedad, arrendamiento y otro tipo de
tenencia. La mayoría de promedios son el resultado de la combinación de las
categorías 1 y 2, como ocurre en los grupos 1,2,3,6,7,9,11 y 12, los grupos
100
4,5,8,10,13 y 14 tienen un promedio equivalente a su única categoría (la 1) y el
grupo 15 es el único que obtuvo un promedio cuya composición proviene de 3
categorías (1,2 y 4).
Los promedios de la variable T2V6 (Mano de obra y sus categorías: (1)
Familiar, (2) Contratada, (3) Otra) son el reflejo de una mayor proporción de
grupos con mano de obra familiar y contratada. Los grupos 1,2,5,6,8,9,10,11 y
15 obtuvieron promedios resultado de la combinación de éstas dos categorías,
los promedios de los grupos 4 y 12 sólo tienen la categoría mano de obra
familiar, los promedios de los grupos 7 y 14 sólo tienen la categoría mano de
obra contratada y los promedios de los grupos 3 y 13 son el resultado de la
combinación de las tres categorías. El mayor promedio (2.0) fue obtenido por
los grupos 7, 13 y 14. El menor promedio (1.0), fue obtenido por los grupos 4 y
12.
Los promedios de la variable T2V7 (Función del encuestado y sus categorías:
(1) Propietario, (2) Gerente, (3) Administrador, (4) Asistente técnico, (5) Otro.)
indican una mayor predominancia en los grupos con categoría 1. Los grupos
4,6,7,8,10 y 12 tienen como promedio 1.0, en razón a que se encuentran
constituidos exclusivamente por propietarios. El grupo 14 obtuvo como
promedio 3.0 en razón a que se encuentra conformado únicamente por
administradores. Los grupos 1,3,5,9,11 y 13 obtuvieron como promedio el
resultado de combinar las categorías 1 y 3. El promedio del grupo 15 es el
resultado de la combinación de las categorías 1 y 4 y el grupo 2 obtuvo como
promedio el resultado de combinar las categorías 1,3 y 4. El mayor promedio lo
101
obtuvo el grupo 15 (3.0 ó su equivalente a administrador), el menor valor (1.0 ó
su equivalente a propietario) fue obtenido por los grupos 4, 6, 7, 8, 10 y 12.
El promedio de la variable T3V3 (Objetivo del sistema y sus categorías: (1)
Cría, (2) Levante, (3) Ceba, (4) Ciclo completo, (5) levante y ceba, (6) Cría y
levante) en la mayoría de los grupos (9) está influenciado por las categorías 1 y
4 simultánea e individualmente. Los grupos 3,4 y 8 tienen como promedio la
combinación de las categorías 1 y 4, los grupos 6 y 13 la combinación de las
categorías 3 y 4, los grupos 11 y 15 la combinación de las categorías 1,3 y 4,
los grupos 2 y 9 la combinación de las categorías 1,3,4 y 6, el grupo 5 la
combinación de las categorías 1,4 y 5, y el grupo 1 la combinación de las
categorías 1,3,4 y 5. Los grupos que obtuvieron el promedio correspondiente a
una sola categoría son: 7,12 y 14 (ciclo completo) y 10 (cría). El mayor
promedio (4.0 ó su equivalente a ciclo completo) lo obtuvieron los grupos 7, 12
y 14. El menor promedio (1.0 ó su equivalente a cría) fue obtenido por el grupo
10.
Con respecto a la variable T3V4 (Cruce o raza predominante: y sus categorías
(1) Pietran x Landrace, (2) Pietran, (3) Landrace, (4) Razas y cruces diferentes
no predominantes ), los resultados obtenidos muestran que las categorías 1 y 3
individual o conjuntamente incidieron de manera importante en los promedios
obtenidos. El valor obtenido por el grupo 14 corresponde a la categoría 4,
siendo la única presente en dicho grupo, los promedios de los grupos 2 y 10
son el resultado de la combinación de las categorías 1 y 3, el promedio de los
grupos 6,7 y 12 es el resultado de la combinación de las categorías 1 y 4, el
102
grupo 5 obtuvo como promedio el resultado de la combinación de las
categorías 2 y 3 y el grupo 13 a su vez el resultado de la combinación de las
categorías 2 y 4. Los promedios de los grupos 1 y 3, resultaron de promediar
las categorías 1,3 y 4, a su vez los promedios obtenidos por los grupos 4 y 15
resultaron de promediar las categorías 1,2 y 3 y el promedio del grupo 8 se
obtuvo de promediar las categorías 2,3 y 4. Los promedios obtenidos en los
grupos 9 y 11 son el resultado de promediar la totalidad de las categorías.
Con respecto a la variable T4V6 (Frecuencia de visitas del asistente técnico: (1)
Diaria, (2) Semanal, (3) Quincenal, (4) Mensual, (5) Otra, (6) Ninguna, el mayor
valor (6.0) lo obtuvieron los grupos 4 y 12. Los resultados obtenidos por los
grupos 1, 3 y 9 se obtuvieron al promediar 4 categorías (2,3,4 y 6 para los dos
primeros y, 3,4,5 y 6 para el tercero), los promedios obtenidos por los grupos
2,11,5,8,6 y 15 son el resultado de la combinación de 3 categorías (2,4 y 6 para
los dos primeros, 4,5 y 6 para el tercero y cuarto, 3,4 y 6 para el quinto y 1,4 y 6
para el sexto ), así mismo, el promedio obtenido para los grupos 7, 13 y 14
resultó de combinar 2 categorías (2 y 4, 2 y 6, y , 1 y 2 respectivamente),
finalmente los grupos 10, 12 y 4 estuvieron conformados por 1 sola categoría (
4 , 6 y 6 respectivamente).
6.7.3.3. Variables continuas
Con respecto a la variable T2V1 (Edad de quien toma las decisiones) el grupo
4 se destaca con el mayor promedio (76.3 años), seguido de los grupos 8 (62
años promedio) y 5 (57.8 años promedio). Los grupos con menor edad
promedio fueron el 9 con 34.6 años, el 7 con 33 y el 11 con 28.8.
103
Para la variable T2V4 (Tiempo de inicio del sistema de producción en años) el
grupo 12 presenta el mayor promedio (28.67 años), seguido del grupo 8 con 22
años y 14 con 15 años. Los grupos de productores con tiempo de inicio más
reciente fueron el 11 con 4.3, el 9 con 3.13 y el 2 con 1.43 años.
Con relación a la variable T2V8 (Distancia al casco urbano), se destacan en
orden descendente los grupos 8 (9.17 km) y 10 (8 km promedio), a menor
distancia del casco urbano se encuentran los grupos 15 (2 km) y 4 con 3.2 km.
En lo que tiene que ver con el tamaño de la granja en función del número total
de cerdos (variable T3V1), el mayor promedio lo obtuvo el grupo 14 (2650.5
cerdos en promedio), seguido del grupo 7 con 763 cerdos y el 13 con un
promedio de 409 cerdos. Los menores promedios lo obtuvieron en orden
descendente el grupo 4 con 28 cerdos, el grupo 5 con 21 cerdos, el grupo 15
con 19.3 animales. 6.8. Identificación de la problemática y las relaciones causa consecuencia
A partir de las reuniones adelantadas con productores del municipio de
Fusagasugá, en las que se aplicaron las metodologías participativas descritas,
se definieron las siguientes limitantes como principal obstáculo en la adopción
de las tecnologías previamente definidas.
1. Limitación en la destinación de bienes para la implementación de las
prácticas.
2. Alto precio del costo de la alimentación.
3. Asistencia deficiente a actividades de capacitación.
4. Costos en la implementación de prácticas para el manejo de excretas.
5. Escasa credibilidad en la asociatividad.
104
6. No se ve retribución económica al corto plazo con la implementación de
buenas prácticas porcícolas.
7. Escaso control de calidad en el proceso de inseminación artificial.
La aplicación de la matriz de Vester a las limitaciones previamente definidas
con los productores (Tabla. 28), permitió calcular la suma de valoraciones de
cada fila para definir el total de activos (apreciación del grado de causalidad de
cada problema sobre los restantes). La suma de valoraciones a nivel de la
columna condujo a obtener el total de pasivos (grado de causalidad de todos
los problemas sobre el problema particular analizado, es decir su nivel como
consecuencia o efecto).
En la tabla 28, a nivel de la columna del total de activos, el mayor acumulado
es para el problema 1 que corresponden a l̈imitación en la destinación de
bienes para la implementación de las prácticas¨, o sea que tal problema es
influye bastante sobre los restantes: este representa a los problemas de orden
causal.
En la hilera de total de pasivos se destaca por su mayor acumulado el
problema 6 relacionado con la ¨no retribución económica a corto plazo con la
implementación de buenas prácticas porcícolas¨, o sea que tal problema no
influye como elemento causal y por el contrario, se caracteriza por ser causado
por el resto de problemas y por lo tanto es resultado o consecuencia.
Tabla 28. Matriz de Vester aplicada a los problemas identificados
Problemas
1 2 3 4 5 6 7 Total Activos
1
1. Limitación en la destinación de bienes para la implementación de las prácticas.
X 2 3 3 3 3 1 15
2 2. Alto costo de la alimentación. 0 X 0 0 1 3 0 4
105
3 3. Asistencia deficiente a capacitación. 0 3 X 2 2 3 3 13
4
4. Alto costo en la implementación de prácticas para el manejo de excretas.
0 0 0 X 0 3 0 3
5 5. Escasa credibilidad en la asociatividad. 3 2 2 1 X 3 3 14
6
6. No se ve retribución económica a corto plazo con la implementación de buenas prácticas porcícolas.
3 0 3 0 2 X 3 11
7
7. Escaso control de calidad en el proceso de inseminación artificial. 0 0 0 0 1 3 X 4
Total Pasivos 6 7 8 6 9 18 10 64
La tabla 29 muestra la coordenada y la relación de la sumatoria del activo con
la sumatoria correspondiente a su pasivo, esto facilita la ubicación en el plano
cartesiano.
Tabla 29. Correspondencia de problemas activos y pasivos
Coordenada Activos Pasivos 1 15 6 2 4 7 3 13 8 4 3 6 5 14 9 6 11 18 7 4 10
De acuerdo con los resultados de la matriz de vester se ubicaron los puntos de
en el plano cartesiano para facilitar la clasificación de los problemas. Gráfica 12
106
Gráfica 12. Problemas pasivos, críticos, indiferentes y activos
Tabla 30. Caracterización de los problemas bajo análisis
La tabla 30 presenta explícitamente la clasificación de los problemas
identificados inicialmente. El cuadrante 1 correspondiente a problemas críticos
muestra que la escasa credibilidad en la asociatividad y la no retribución
CUADRANTE 2: PASIVOS 7. Escaso control de calidad en el proceso de inseminación artificial.
CUADRANTE 1: CRÍTICOS 5. Escasa credibil idad en la asociatividad. 6. No se ve retribución económica a corto plazo con la implementación de buenas prácticas porcícolas.
CUADRANTE 3: INDIFERENTES 2. Alto precio del costo de la alimentación. 4. Costos en la implementación de prácticas para el manejo de excretas.
CUADRANTE 4: ACTIVOS 1. Limitación en la destinación de bienes para la implementación de de las prácticas. 3. Asistencia deficiente en capacitación
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
Total Activos
To
tal
Pa
siv
os
4
35
2
7
6
1
Pasivos Críticos
Indiferentes Activos
107
económica a corto plazo con la implementación de buenas prácticas porcícolas
son problemas de gran causalidad, que a su vez son causados por la mayoría
de los demás problemas. De acuerdo Cruz, 2000 estos problemas requieren de
gran cuidado en su análisis ya que de su intervención dependen, en gran parte
los resultados finales.
En el cuadrante 2 se ubica el problema pasivo asociado con el escaso control
de calidad en el proceso de inseminación artificial, el cual es un problema que
no tiene gran influencia causal, pero que es causado por la mayoría de los
demás problemas. De acuerdo con el autor anteriormente citado, estos
problemas se utilizan como indicadores de cambio y de eficiencia de la
intervención de problemas activos.
En el cuadrante 3 se ubican los problemas indiferentes relacionados con el alto
costo de la alimentación y la implementación de prácticas para el manejo de
excretas, lo cuales son problemas de baja influencia causal que no son
causados por la mayoría de los demás.
Finalmente en el cuadrante 4 se ubican los problemas activos asociados con la
limitación en la destinación de bienes para la implementación de las prácticas
evaluadas y asistencia deficiente en capacitación. Estos problemas resultan de
alta influencia causal sobre la mayoría de los restantes pero no son causados
por otros. Cruz, 2000 afirma que son problemas clave ya que son la causa
primaria del problema central y por tanto requieren atención y manejo crucial
Como continuación del proceso la figura 2 muestra la jerarquización de los
problemas identificados y clasificados previamente. Se determinó que el
problema central que sirve de base para la caracterización de los restantes es
la no retribución económica a corto plazo con la implementación de buenas
prácticas porcícolas. Adicionalmente se llegó a concluir que las causas
primarias se relacionan con los factores: asistencia deficiente a capacitación,
escasa credibilidad en la asociatividad y limitación en la destinación de
recursos para la implementación de buenas prácticas. Estos factores son
causas directas del problema central y del asociado con la escasa calidad en el
108
proceso de inseminación artificial, el que a su vez es causa del problema
central ó crítico.
Figura 2. Árbol de problemas
A partir del árbol de problemas se construyó el árbol de objetivos (figura 3),
tomando como positivos o situaciones deseadas los factores –problema o
situaciones negativas identificadas, convirtiéndose de esta manera las causas
en medios y las consecuencias en fines.
Figura 3. Árbol de objetivos
Escaso control de calidad en el proceso de inseminación artificial
No se ve retribución económica a corto plazo con la implementación de buenas prácticas
porcícolas.
Asistencia
deficiente en capacitación
Escasa
credibilidad en la asociatividad
Limitación en la destinación de
recursos para la implementación
de buenas prácticas
Causas
Consecuencias
Problema Crítico
1 5 3
7
6
Retribución económica a corto
plazo con la implementación de buenas prácticas
6
109
Como parte final del proceso en la figura 4, se presentan las alternativas y
estrategias tendientes a superar los problemas y limitaciones identificados con
la participación de productores porcícolas del municipio de Fusagasuga. Las
estrategias que se proponen son las siguientes:
1. Integración de universidades y productores. Se espera aprovechar el papel
estratégico de las universidades y mejorar las capacidades individuales y
colectivas tanto a nivel técnico como económico-administrativo y ambiental,
para que la producción porcícola contribuya a mejorar las actuales condiciones
de vida de los productores. Las Instituciones universitarias requieren integrar a
las actividades de formación profesional, investigación y proyección social la
realidad del sector productivo y generar servicios, capacidades y conocimiento
que facilite la superación de las limitaciones y el aprovechamiento de las
ventajas y oportunidades de los productores de la región.
2. Integración de productores. La promoción y consolidación del capital social y
las ventajas competitivas como consecuencia de los procesos de integración
real y efectiva, facilitan el avance de las comunidades hacia condiciones
productivas más favorables. En este sentido es necesario apoyar, promover,
capacitar y consolidar las asociaciones existentes en la región y mejorar los
Fines
Control de calidad en el proceso de
inseminación artificial
Credibilidad en la asociatividad
Destinación de recursos para
la implementación de buenas practicas
Excelente
asistencia en capacitación
Medio
1 5 3
7
110
procesos de gestión frente a las exigencias de orden socioeconómico y
ambiental.
3. Capacitación y asesoría técnica a productores. Es de esperarse que el
acompañamiento institucional y la generación de capacidades en los actores
vinculados al proceso productivo, promuevan la adopción tecnológica y los
procesos de gestión administrativa y ambiental, que contribuyan al
mejoramiento de las condiciones específicas de los productores. Los resultados
del presente estudio sustentan en gran medida ésta afirmación, pues como se
observó, juegan un papel preponderante en la comunidad de productores de la
región.
4. Creación de un centro de biotecnología reproductiva. Se espera recuperar la
deteriorada imagen que tiene esta tecnología en un buen número de
productores y garantizar el mejoramiento de las condiciones de ofrecimiento del
servicio de inseminación artificial. La implementación de un centro de
biotecnología reproductiva con la infraestructura existente, facilitará también la
articulación institucional con el sector productivo y el desarrollo de procesos de
capacitación e investigación que atiendan problemas técnicos prioritarios.
5. Gestión conjunta con instituciones del estado para el desarrollo de
programas de investigación. Se sabe que la investigación y el desarrollo
tecnológico en coherencia con las necesidades de los beneficiarios juegan un
papel importante para la creación de condiciones más adecuadas y eficientes
en el contexto de las demandas sociales y ambientales. En este sentido los
aspectos de alimentación alternativa, salud, bienestar animal, reproducción y
saneamiento ambiental requieren especial atención.
Figura 4. Alternativas y estrategias
111
art
Retribución económica a corto plazo con la implementación de buenas
prácticas
Con el fin de
Fortalecer la Asistencia
técnica
Gestionar la destinación de
recursos para la implementación
de B.P.P.
Mejorar la calidad de los procesos de inseminación
artif icial
Promocionar y desarrollar
procesos inv estigación
y capacitación a productores
Fortalecer y promov er las asociaciones
de porcicultores
Objetivos
Integración de
univ ersidades con
productores
Gestión conjunta con instituciones
para el desarrollo de programas de inv estigación
Creación de un centro de biotecnología reproductiv a
Capacitación y asesoría técnica a
productores
Integración de
productores
Estrategias
112
CONCLUSIONES Descripción general de los sistemas productivos
Variables socioeconómicas
La actividad porcícola en Fusagasugá, al igual que en otros reportes
internacionales es adelantada predominantemente por hombres.
A diferencia de los promedios nacionales, la mayoría de encuestados en el
presente estudio son propietarios, lo cual es una condición que esta
relacionada con la predominancia de granjas porcícolas medianas y pequeñas;
las condiciones de gerente, administrador y asistente técnico estuvieron
vinculadas a granjas de mayor tamaño al igual que los resultados nacionales.
Aunque la mayor proporción (65,4%) de productores tienen un tiempo de
experiencia en el sistema porcícola menor o igual a 7 años, similar al
porcentaje nacional y a reportes internacionales, se presenta una mayor
frecuencia de productores con escasa experiencia como característica
relevante.
El mayor porcentaje de los porcicultores (79%) de Fusagasugá tienen una edad
superior a los 35 años, tendencia que es similar a otros estudios, lo que
comprueba la poca preferencia de la población joven por actividades
agropecuarias rurales.
El nivel de escolaridad predominante en los productores porcícolas de
Fusagasugá es el de primaria, seguido de secundaria; la diferencia con
respecto a estudios similares indica que los resultados de este parámetro
113
dependen de las condiciones internas y de contexto de las comunidades en
que se realiza cada estudio.
El 81,5% de productores porcícolas de Fusagasugá son propietarios de sus
fincas, hecho que concuerda con el promedio nacional reportado en el estudio
de la ACP-FNP-CEGA, 1999.
El 67,9% de los productores de cerdos en Fusagasugá aprovechan la mano de
obra familiar hasta granjas que se ubican en el rango de 300-499 cerdos,
adicionalmente todos los tamaños de granja utilizan mano de obra contratada.
Los sistemas productivos porcícolas de Fusagasugá se encuentran ubicados
en una mayor proporción a una distancia cercana y media del casco urbano,
condición que resulta ventajosa frente al acceso de bienes y servicios.
Variables de la finca
Número de productores y tamaño de las fincas de acuerdo con el número
de animales en los sistemas de producción porcícola
A diferencia del promedio nacional, el mayor porcentaje de productores
porcícolas (72,8%) se sitúa en el rango de 1 a 99 animales; de otro lado, en la
distribución porcentual por número de animales, los dos estudios describen el
mismo lugar para rangos de más de 2500 cerdos, 300-499 y 100-174,
obteniendo el primero, quinto y séptimo lugar respectivamente.
114
Sistemas de producción diferentes al porcícola
Aproximadamente la mitad (53%) de los porcicultores combinan su actividad
con uno a tres producciones en sus granjas, lo cual esta indicando un nivel
medio de diversificación agropecuaria.
En coherencia con el reporte nacional, el 70,4% de los productores expresaron
que la actividad más importante en sus granjas era la porcicultura, una menor
proporción tiene la percepción de que los cultivos permanentes, avicultura,
producción bovina, cultivos transitorios y simultáneamente porcinos y bovinos,
porcinos y avicultura, porcinos y cultivos permanentes y porcinos, bovinos,
piscicultura, conejos y cultivos transitorios, son las actividades más relevantes
de sus fincas.
De forma parecida al reporte de la ACP-FNP-CEGA, 1999, la mitad de los
sistemas tienen como objetivo el ciclo completo, a diferencia de dicho reporte la
cría ocupa el segundo lugar en importancia (29,6%), seguido de la ceba (14,
8%), levante y ceba (2,4%) y cría y el levante (2,4%); coincidencialmente no se
encontraron granjas dedicadas solo al levante.
Cruce o raza predominante
El cruce genético más frecuente en los sistemas productivos fue Pietran x
Landrace seguido de la raza Landrace, razas y cruces diferentes y Pietran, lo
cual difiere del hallazgo para la región central de la ACP-FNP-CEGA, 1999.
Variables de transferencia
Las actividades de transferencia que se presentan en los sistemas productivos
en orden de importancia son: comunicación entre colegas (64%), asistencia
técnica (50,6%) y capacitación (29,6%); adicionalmente un 42% informó tener
crédito y un 12% estar asociado.
115
Identificación de las tecnologías ofrecidas en actividades de transferencia
tecnológica.
Los temas y asistencia a actividades de transferencia son el reflejo del interés ó
necesidad que los productores expresan mediante su participación; en ese
sentido, los temas en orden de prioridad observados fueron: inseminación
artificial, uso y manejo de materias primas en alimentación animal, manejo de
porquinaza, manejo de aguas residuales, manejo de chupos y comederos,
prevención y manejo de enfermedades, manejo de hembras, implementación
de cama profunda, prácticas de bioseguridad, mejoramiento genético,
producción limpia, manejo ambiental, programación de granjas y destete
precoz.
El 70,4% de los productores consultados manifestaron no haber asistido a
eventos de transferencia; de la misma manera, el 29,5% de los productores
informaron haber asistido, en los últimos 5 años, de 1 a 3 actividades de
transferencia, lo cual puede ser el reflejo de una escasa divulgación, una
incipiente valoración de la estrategia como factor decisivo o que los temas
tratados no son del interés de la mayoría.
Nivel de adopción tecnológica en los productores porcícolas
El nivel índice promedio de adopción (0,44) de las 16 tecnologías observadas
en los sistemas de producción porcícola del municipio de Fusagasuga se ubica
en el nivel medio bajo.
De acuerdo con la escala de adopción tecnológica el 74% de los productores
resultaron no adoptantes, el 11% adoptantes parciales y el 15% adoptantes
efectivos, los productores adoptaron en ese mismo orden de 0-6 tecnologías,
de 7-9 y de 10-15 respectivamente.
Las tecnologías con mayor implementación encontradas fueron: bodega para
el almacenamiento de alimentos (61.7%), control de mosca (60.5%), control de
116
roedores (58%), pediluvios (58%) y equipo de protección (46.9%), las de media
implementación fueron inseminación artificial (42%), tratamiento de porquinaza
líquida (39.5%) y embarcadero (39.5%) y las de baja implementación fueron
báscula (27.2%), bodega para almacenamiento de medicamentos (19.8%),
bodega para almacenamiento de equipos (14.8%), desinfección de vehículos
(12.3%), cuarentena al ingreso de animales (12.3%), tratamientos
reproductivos (8.6%), señalización de áreas (8.6%) y bodega para
almacenamiento de plaguicidas (6,2%).
Se presentan amplias diferencias en las adopciones de las tecnologías
observadas, lo cual puede ser, de manera variable, el reflejo del conocimiento
interés, motivación y racionalidad de los productores evaluados, así como del
contexto social e institucional que acompaña cada sistema.
Variables socioeconómicas relacionadas con el proceso de adopción
tecnológica.
Las variables socioeconómicas evaluadas tuvieron un efecto medio sobre la
adopción tecnológica, dentro de las cuales la edad mostró una correlación
negativa, indicando que productores con mayores edades tienen adopciones
menores o no adoptan.
Las variables nivel académico y mano de obra presentaron una tendencia
positiva moderada sin influir de manera significativa sobre el proceso de
adopción.
Variables de la finca relacionadas con el proceso de adopción
tecnológica.
Las variables de la finca presentaron un efecto medio bajo sobre la adopción
tecnológica. Las variables sistemas en la finca y objeto de la producción
incidieron con mayor peso en la adopción de las 16 tecnologías. Las variables
numero total de cerdos en el sistema y cruce o raza predominante no incidieron
en los procesos de adopción.
117
Variables de transferencia relacionadas con el proceso de adopción
tecnológica.
Las variables de transferencia a excepción de comunicación entre productores
tuvieron una acción favorable sobre la adopción. El crédito resultó ser un
componente no fundamental en los procesos de adopción.
Una mayor frecuencia de visitas en el marco del proceso de asistencia técnica
favoreció en gran medida la adopción de tecnologías en los sistemas de
producción porcícola, la capacitación y la asociatividad sin jugar un papel
protagónico contribuyeron también en este aspecto. La comunicación entre
productores no favoreció el proceso de adopción, mostrando con ello que entre
productores se ejerce un efecto negativo, posiblemente debido a las
experiencias individuales obtenidas y las condiciones de aplicación de las
tecnologías.
Tipificación de los productores porcícolas
Por grupos
El proceso de tipificación llevó a establecer que los porcicultores del municipio
de Fusagasugá se concentran en 15 grupos con características internas
similares.
Se observa un alto grado de heterogeneidad entre los grupos resultantes del
proceso de tipificación; las características que distinguen cada grupo están en
función del mayor o menor valor o frecuencia obtenido en las variables
socioeconómicas, de la finca, de transferencia y tecnológicas en cada grupo de
productores.
118
Por variables
Variables binarias
Los grupos 1, 2, 3, 4, 5, 9, 10 y 15 presentan alta frecuencia de negación frente
a la adopción tecnológica, los grupos 6,8 y 12 un nivel medio y los grupos 7,13
y 14 una baja frecuencia de negación.
Variables categóricas
El resultado de los promedios de las variables categóricas en los grupos
resultantes estuvieron influenciadas de manera importante por las siguientes
categorías en cada variable: nivel de escolaridad: primaria y secundaria,
tenencia de la tierra: propiedad y arrendamiento, mano de obra: familiar y
contratada, función del encuestado: propietario, objetivo del sistema: cría y
ciclo completo, cruce o raza predominante: Pietran y Landrace y frecuencia de
visitas del asistente técnico: quincenal y diaria
Variables continuas
El resultado de los promedios de las variables continuas destaca a los
siguientes grupos: promedio de edad de quien toma las decisiones: grupo 4
con el mayor promedio (76,3 años) y grupo 11 con el menor promedio (28,8%),
tiempo de inicio del sistema de producción: grupo 12 con el mayor promedio
(28,67 años) y grupo 2 con el menor promedio (1,43 años), distancia al casco
urbano: grupo 8 mayor distancia (9,17 km) y grupo 4 menor distancia (3,2 km) y
número total de cerdos: grupo 14 con el mayor número (2650,5 cerdos), grupo
15 con el menor número de cerdos (19,3 animales)
Identificación participativa de la problemática
Las limitantes en el proceso de adopción tecnológica expresadas por los
porcicultores de Fusagasugá fueron: limitación en la destinación de bienes para
la implementación de las prácticas, alto precio del costo de la alimentación,
119
asistencia deficiente en capacitación, costos en la implementación de prácticas
para el manejo de excretas, escasa credibilidad en la asociatividad, no se ve
retribución económica al corto plazo con la implementación de buenas
prácticas porcícolas y escaso control de calidad en el proceso de inseminación
artificial.
La caracterización de los problemas produjo la siguiente clasificación: el escaso
control de calidad en el proceso de inseminación artificial resultó ser un
problema pasivo, el alto precio del costo de la alimentación y los costos en la
implementación de prácticas para el manejo de excretas son problemas
indiferentes, la escasa credibilidad en la asociatividad y el no ver retribución
económica a corto plazo con la implementación de buenas prácticas porcícolas
son problemas críticos y finalmente la limitación en la destinación de bienes
para la implementación de de las prácticas y la asistencia deficiente en
capacitación son problemas activos.
Las estrategias generadas en coherencia con la problemática identificada son:
1. Integración de universidades y productores.
2. Integración de productores.
3. Capacitación a productores.
4. Creación de un centro de biotecnología reproductiva.
5. Gestión conjunta con instituciones del estado para el desarrollo de
programas de investigación.
Orientación de políticas en la transferencia de tecnología
Las políticas de transferencia tecnológica a productores de la región deben
examinar las características socioeconómicas que tipifican individual y
colectivamente las comunidades vinculadas a la producción porcícola.
Es necesario aprovechar y promover el claro impacto que presentan las
estrategias de transferencia en los procesos de adopción tecnológica, con el
120
propósito de facilitar la transformación y el desarrollo de los sistemas de
producción porcícola de la región.
En atención a la amplia diversidad de los sistemas productivos porcicolas, se
precisa promover la construcción de políticas y el desarrollo de estrategias
diferenciadas de investigación y transferencia tecnológica que atiendan
prioritariamente las limitantes de orden tecnológico y de gestión identificadas.
Es necesario explorar el desarrollo de modelos regionales alternativos de
producción porcícola y promover mecanismos de integración diferenciada,
acorde con las características y capacidades de los actores que forman parte
de los diversos niveles de producción con el fin de ofrecer alternativas viables
que contribuyan al mejoramiento de su calidad de vida.
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Anexo 1. Variables asociadas con la adopción tecnológica. Tomado de: Doss et.al, 2003 ¨Adoption
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Sumario de estimaciones de adopción de trigo y maíz mejorado, en Etiopía, Kenia, Tanzani a y Uganda, 1996-1999
ETHIOPIA
Tierras altas de Bale (trigo)
Tierras Altas Centrales (trigo) Enebssie (trigo)
Provincia Noroccidental (trigo)
Zona Sidama y Norte Omo (maíz)
Occid ente Oromia (maíz híbrido)
Wolmera Woreda (trigo)
Area en trigo Ganado en confinami ento
Zona Fertilizante químico
Edad Experiencia Experiencia
Edad Miembros de l a familia Crédito Tamaño de la granja
Educación Educación Extensión
Educación Tamaño Área cultivada Extensión Tamaño de la familia
Extensión Educación
Extensi ón Extensión Extensión Particip ación en manifestaciónes
Tamaño de la granja
Días de campo Radio
Tamaño de la familia Educación Cooperativa de productores
Asistencia a cursos agrícolas
TLU Tamaño de la granja
Tamaño de la familia
Labor contratada Distancia la mercado (km)
Bovinos Crédito Ingresos extra-finca
Tamaño de la familia
Tamaño de la finca
Crédito Tamaño de la granja Experiencia Iletrado Labor contratada Labor contratada Zona Ganado Edad Educación Elemental Zona Ganado Resisten cia a enfermedad es
Mano de obra Junior high Extensi ón Ingresos extra-finca
Calidad en panificación
Ingresos extra-finca
Crédito Alto rendimiento
Resistencia a hospederos
Miembro de organización
Resistencia a hospederos
KENYA
Chilalo Awraja Tierras bajas costeras (maíz)
Distrito de Embu (maíz)
Distritos de Kakamega y Vihaga (maíz)
Distritos de Narok Nakuru y Uasin Gishun
Edad Edad Tribu Mijikenda Edad Edad Origen de l as semillas
Edad aj ustada Educación Arboles Educación Educac. primaria Distrito Cercano la empresa de agricultura y desarro llo
Empl eo per manente Ganado Uso de crédito Educac. Secundaria
Tamaño de la familia
Cercano a empresa de semillas etiope.
Uso de crédito Ingreso de la granja
Extensión Bovinos Selección de semillas
Cercano a estación de investigación
Extensión Tractores Miembro de organización
Uso de crédito Precio del trigo
Letrado Miembro de organización
Venta de maíz Labor contratada Extensión Edad de la cabeza de familia
Campaña Mano de obra contratada
Acres en maíz Hombres Miembro organización
Educación
Educación primaria Mujer cabeza de familia Curso de capacitación a produc tores
Tamaño de la granja
Mano de obra contratada
Zona
Educación secundaria Tamaño de la granja Audición d e programas agrícolas
Uso de fertilizantes
Tamaño de la finca
Tamaño de la granja
Parcela demostrati va Ingreso extra-finca Miembro de organización
Área de café Área de cultivo Retenci ón de semilla
Extensi ón Distrito Zona Uso de estiércol Años en la granja con trigo
Tamaño de la granja Zona Contac to con granjeros
129
TANZANIA
Central (maíz) Oriente (maíz) Zona del lago (maíz)
Distrito Mbeya (S. tierras trigo) Norte (maíz)
Tierras altas d el sur (maíz)
Occid ente (maíz)
Experiencia Experiencia Experiencia Edad Tamaño de la finca
Zona Experiencia
Mano de obra Mano de obra Educación Educación Experiencia Tamaño de la granja
Labor
Educación Educación Extensión Extensi ón Educación Azada Educación Índice de riqueza Índice de riqueza Tamaño de la
granja Tamaño de la granja
Unidades de ganado
Arado de bueyes Riqueza
Extensi ón Extensión Mano de obra familiar
Tamaño de la familia
Labor familiar Extensi ón Extensi ón
Zonas Zonas Mano de obra contratada
Labor contratada Azada Experiencia Variedades
Variedades Variedades Ganado Ganado Arado de bueyes Unidades d e ganado
Zona
Azada Ingresos extra-finca
Tractor Mano de obra
Crédito Porcentage de fertilización nitrogenada
Mano de obra contratada
Crédito Las variables listadas son aquellas inclui das en estimaciones econométricas. Las variables en negrita son es tadísticamente significati vas a un nivel de 0.05 o mayor
UGANDA
Distrito de Igang a (maíz) Edad Tamaño de la familia Educación Tamaño de la granja Crédito Ganado Mano de obra contratada
Ingresos extra-finca Radio Miembro de organización
Genero Tenencia
130
Sumario de las esti maciones de adopci ón de fertilizantes en Ethiopia, Kenia, T anzania, 1996-1999 ETHIOPIA
Tierras altas d e Bale Provincia Noroccidente
Sidama y Zona Omo Norte (maíz)
Área en trigo Tamaño de la granja Edad Edad TLU Educación Educación Participación en
manifestaciones Tamaño de la familia
Extensi ón Días de campo Tamaño de la granja
Tamaño de la familia Capacitación agrícola TLU Mano de obra contratada y crédito
Radio Ingresos extra-finca
Ganado Miembro de cooperativa
Mano de obra contratada
Género Crédito Zona Extensi ón Crédito Miembro de
organización
Contac to con
granjeros
Azada Arado de bueyes KENYA
Tierras bajas costeras
Tierras bajas costeras(continuación)
Distritos de Kakamega y Vihiga
Distrito de Kiambu
Edad Maíz Edad Edad Mujeres cabeza de familia
Acreag e Primaria Extensión
Ingresos de empleo permanente
Extensi ón Secundaria Miembro de organización
Educación Asistencia a cursos Bovinos Tamaño de la granja
Miembro de la tribu Mij ikenda
Escu char programas agrícolas
Uso de crédito Tamaño de la familia
Distrito Crédito Extensi ón Mano de obra contratada
Tamaño de la granja Miembro de organización
Miembro de organización
Ganado
Arboles Mano de obra contratada
Ingresos extra-granja
Bovinos Tamaño de la granja
Labor contratada Área de cultivos Ingresos en la granja
Uso de estiércol
Ingresos fuera d e la granja
Zona
Tractores contratados Las variables listadas son aquellas inclui das en estimaciones econométricas. Las variables en negrita son es tadísticamente significati vas a un nivel de 0.05 o mayor.
131
TANZANIA
Central Oriente Zona del lago Norte Experiencia Experiencia Zonas Tamaño de la
granja
Mano de obra Mano de obra Tamaño de la
granja Experiencia
Educación Educación Azada Educación Índice de riqueza Índice de riqueza Bueyes de ar ado Unidades de
ganado
Extensión Extensión Extensión Mano de obra
familiar
Zonas Zonas Experiencia Azada Variedades Variedades Ganado Bueyes de ar ado Mano de obra Tractor Mano de obra
contratada Fertilización nitrogenada
TANZANIA cont.
Tierras altas d el sur Oriente Distrito de Mbeya (S. tierras altas)
Zona Experiencia Edad Tamaño de la granja Mano de obra Educación
Azada Educación Extensión Bueyes de ar ado Riqueza Tamaño de la
granja
Extensi ón Extensi ón Tamaño de la
familia
Experiencia Variedades Mano de obra
contratada
Unidades de ganado Zona Ganado Mano de obra Ingresos extra-
granja
Mano de obra contratada
Crédito
Crédito
132
Anexo 2 Encuesta aplicada
UNIVERSIDAD PEDAGÓGICA Y TECNOLÓGICA DE COLOMBIA ESCUELA DE POSTGRADOS – MAESTRIA EN DESARROLLO RURAL
ANÁLISIS DEL PROCESO DE ADO PCIÓ N TECNO LÓGICA EN SISTEMAS DE PRO DUCCIÓ N PORCÍCO LA DE FUSAGASUGÁ
FORMULARIO No.______FECHA_____________________ Nombre de la Finca __________________________________ A. IDENTIFICACIÓ N Localización 1. Inspección___________________2.Vereda_____________ T ipos de informante 1. Propietario 2. Gerente 3. Administrador 4. Asistente técnico 5. Otro ¿Cuál? Nombre del informante________________________________ B. DATO S DEL PRO DUCTO R 1. Nombre _________________________________________ 2. Municipio________________________________________ 3. Departamento_____________________________________ 4. Teléfono________________________________________ C. GENERALIDADES 1. Año en que inicio la granja _____________________
2. Sistema de producción 1. Cría 2. Levante 3. Ceba 4. Ciclo completo 3.Topografía de la finca
MUY ALTA ALTA MEDIA BAJA MODERADA PLANA
1 2 3 4 5 6
4.Vías de acceso: a.____ Camino veredal b.____ Vía principal 4.1 Distancia al casco urbano (km)___________ 4.2 Estado de la vía: a.Pavimentada____ b. Destapada en buen estado____ c.Destapada en mal estado_____. 5. Servicios públicos: SI NO 1. Acueducto veredal 2. Energía Eléctrica 3. Teléfonía
133
D. INVENTARIO Y PROCEDENCIA DE LA PIARA
CATEGORIA TOTAL
Origen y Cantidad Cruce / Raza predominante Nacido en la
Granja Otra granja Casa genética
1. Reproductores
2. Cerdas cría lactantes
3. Cerdas cría gestación
4. Lechones lactantes
5. Lechones precebo
6. Cerdos levante
7. Cerdos ceba
8. Hembras reemplazo
9. Machos reemplazo
10. Hembras descarte
11. Machos descarte
134
E. INSTALACIONES DE LA GRANJA 1. Instalaciones para:
A. Tipo (Cantidad)
B. Materiales del piso
Jaula Corral Libres P C M T 1. Reproductores 2. Cerdas de cría lactantes 3.Cerdas de cría gestación 4. Precebos 5. Cerdos levante 6. Cerdos ceba 7. Hembras de reemplazo 8. Machos reemplazo 9 Hembras descarte 10. Machos descarte
A. Registre para cada grupo de animales la cantidad de jaulas o corrales B. P (Piso plástico); C (Cemento); M (Madera); T (Tierra). Marcar con una X
2. Equipos o dotación (En caso de ser positiva la respuesta especifique el número al frente de las unidades)
ESPECIFICION (0) NO (1) SI UNID. 1. Planta Alimentos Ton/mes 2. Embarcadero 3. Matadero anim./día 4. Corrales de pastoreo 5. Báscula kg. 6. Equipos de Inseminación 7. Laboratorio
8. Tipo de comederos
1. Tolva 2. Canoa Otro ¿Cuál?
9. Tipo de bebederos 1. Automático
2. Semiautomático 3. Manual 4. Canaleta Otro ¿Cuál?
135
F. PRODUCTIVIDAD 1. Parámetros reproducti vos 1. Edad promedio al primer servicio hembras (días) 2. Peso promedio al primer servicio hembras (kgs) 3. Edad promedio al primer servicio machos (días) 4. Peso promedio al primer servicio machos (kg) 5. Número de partos primer semestre de 2007 6. Número de lechones nacidos vivos primer semestre de 2007
7. Número de lechones nacidos muertos primer semestre de 2007
8. Edad promedio de descarte de reproductores (años) 9. Edad promedio de descarte hembras de cría (años) 10. Número de cerdas servidas en el primer semestre de 2007
11. Número de cerdas paridas en el primer semestre de 2007 12. ¿En cual calor hace el primer servicio? 1º, 2º, 3º 2. Parámetros productivos 1. Peso promedio al nacimiento (kg) 2. Edad promedio al destete (días) 3. Peso promedio al destete (kg) 4. Número de lechones destetados en el primer semestre de 2007
5. Lechones lactantes muertos primer semestre de 2007 6. Cerdos (todas las categorías menos los lactantes muertos en el primer semestres de 2007)
7. Peso promedio al inicio de la ceba (kgs) 8. Edad promedio al inicio de la ceba (días) 9. Peso promedio al sacrificio o venta para sacrificio (kgs) 10. Edad promedio al sacrificio (días)
3. Inseminación artificial 1. ¿Usa inseminación artificial? SI NO 2. Cuantas hembras inseminó en el 2006 3. Cuantas de ellas parieron G. COMERCIALIZACIÓN 1. Si su actividad es la cría únicamente 1. ¿A quien vende los lechones destetados? Intermediario o acopiador Otro productor (levantador o cebador) 2. ¿En que sitio los entrega? En su granja En otra granja En la plaza de mercado local En la plaza de mercado de otro municipio 2. Si su actividad es el levante únicamente 1. ¿A quien vende los cerdos levantados? Intermediario o acopiador Otro productor (cebador) A la industria 2. ¿En que sitio los entrega? En su granja En otra granja En la plaza de mercado local En la plaza de mercado de otro municipio En la industria 3. Si su actividad es la ceba únicamente 1. ¿Cuál es el destino de los cerdos cebados? Los vende a un intermediario o acopiador Los vende a la industria Los vende a un supermercado
136
Los vende a una carnicería o fama Los sacrifica en su granja Los procesa en su propia industria 2. ¿En que sitio los entrega? En su granja En un expendio o carnicería del municipio En la plaza de mercado local En el matadero local En otro municipio ¿Cuál? En la industria 3. Sistema de venta En pie En canal Despostados Empacado al vacío H. SALUD Y MANEJO
1. ¿Qué enfermedades o problemas se han presentado en la piara? (Número de casos en los últimos 6 meses)
Reproduc tores
Cerdas lactantes
Cerdas Gestación
Lechón lactante
Cerdos precebo
Cerdos Levante
Cerdos Ceba
Hembras reemplazo
Cerdos descarte
Especi ficar meses mayor incidencia
1. Aftosa 2. Peste porcina 3. Mastitis 4. Diarreas 5. Respiratorias 6. Prob. Reproduc 7. Otro. ¿Cuál? 8 Otro. ¿Cuál?
137
2. ¿Cuales de las siguientes vacunas aplica? (Indique la dosis y la frecuencia de aplicación en cada caso)
Reproductores Cerdas Lactantes
Cerdas Gestación
Lechón Lactante
Cerdos precebo
Cerdos Levante
Cerdos Ceba Hembras Reemplazo
Dosis F Dosis F Dosis F Dosis F Dosis F Dosis F Dosis F Dosis F 1. Aftosa 2. Peste porcina 3. Parvovirosis 4. Leptospirosis 5. 6. Dosis en c.c. F= Frecuenci a Frecuencia: 1 = semanal; 2 = quincenal; 3 = mensual; 4 = semestral; 5 = única 3. Otros controles sanitarios (Marque con una X) 1. ¿Desparasita sus animales? SI NO 2. ¿Qué productos utiliza? 3. ¿Aplica tratamientos para problemas reproductivos? SI NO ¿Qué productos utiliza?
5. ¿Aplica control contra moscas? SI NO 6. ¿Cuáles control(es) usa? Trampas Fumigaciones Control biológico 7. ¿Aplica control a roedores? SI NO 8. ¿Cuál(es) control(es) utiliza? Trampas Cebos Fumigaciones Otro. ¿Cuál?
138
I. NUTRICIÓN Y ALIMENTACIÓN
1. ¿Cuáles de los siguientes elementos suministra a sus animales (kg/día/animal en promedio durante cada ciclo)? Reproduc
tores Cerdas
Lactantes Cerdas Gestac.
Lechones precebo
Cerdos Levante
Cerdos Ceba
Cerdos descarte
Hembras reemplaz
El alimento proviene Finca propia
Compra Ambas opciones
1. Concentrado comercial 2. Automezcla 3. Lavazas crudas 4. Lavazas cocidas 5. Suero 6. Granos 7. Residuos de cosecha 8. Residuos industriales 9. Pasto 10. Productos agrícolas 11. Otros. ¿Cuáles?
2. Origen del agua para consumo de los animales (Marque con una X) Río Pozo Nacedero Acueducto Otro. ¿Cuál?
139
J. PARTICIPACIÓN EN PROCESOS DE TRANSFERENCIA Y DECISIONES DE ADOPCIÓN.
1. Participación en actividades de extensión y acceso a medios de divulgación
Actividad o estrategia Participación por género d. Entidad a. Hombres b. Mujeres c. Ambos
1. Cursos largos (mayor a 3 días) 2. Cursos cortos (menor a 3 días) 4. Giras técnicas 5. Seminarios 6. Talleres 7. Días de Campo (Demostración de método)
8. Granjas demostrativas 9. Brigadas 10. Programas radiales
11. Programas televisivos
12. Por comunicación entre productores 13. Revistas 14. Manuales 15. Volantes 16. Otro(s). ¿Cuál(es)?
140
2. Asistencia técnica (Marque con una X)
1. ¿T iene asistencia técnica permanente?
SI NO
2. ¿Ha tenido asistencia técnica durante el primer semestre de 2007?
SI NO
3. ¿Quién la provee? El estado Particular El gremio Por la compra de insumos
4. Frecuencia de las visitas Diaria Semanal Quincenal Mensual Otra. ¿Cuál?
5. ¿Lleva registros?
SI NO
6. ¿En que formato lleva los registros En cuaderno En tarjetas En computador Otro. ¿Cuál?
141
3. Participación en actividades de extensión y aplicación de prácticas, equipos o infraestructura en el sistema porcícola EN LOS ÚLTIMOS 5 AÑOS. ACTIVIDADES DE
EXTENSIÓN EN LAS QUE HA PARTICIPADO
a. INFORMACIÓN TRANSMITIDA O
PRACTICAS REALIZADAS
b. PRACTICAS, EQUIPOS O INFRAESTRUCTURA
IMPLEMENTADA
c. ENTIDADES O EMPRESAS INVOLUCRADAS
142
K. MANEJO AMBIENTAL 1. ¿Como maneja las excretas sólidas? 1. Separación de sólidos en la fuente (paleo) 2. Separación por sedimentos 3. Separación de criba inclinada sin tornillo sinfín 4. Separación de criba inclinada con tornillo sinfin 5. Otra. ¿Cuál? 2. ¿Que uso hace de las excretas sólidas? 1. Alimentación animal 2. Fertilización de cultivos 3. Enmienda al suelo 4. Lombricultura 5. Compostaje 6. Abono seco 7. Venta 3. Manejo de excretas líquidas 1. ¿Hace tratamiento a la porquinaza líquida? SI NO 2. ¿Que tipo de tratamiento usa? 1. Tanque séptico 2. Biodigestor 3. Laguna (aerobia, anaerobia, facultativa) 4. Lodos activados 5. Aireación mecánica 6. Otro. ¿Cuál? 3. ¿Dónde dispone las excretas no tratadas? 1. En campo de infiltración 2. En una fuente de agua 3. En otro sitio. ¿Cuál?
4. ¿Qué uso da al efluente tratado? 1. Fertilización de cultivos 2. Fertilización de estanques piscícolas 3. Campos de infiltración 4. Descarga a cuerpos de agua 5. Biogas para calefacción del lechón 4. Origen del agua para aseo de las instalaciones 1. Río 2. Pozo 3. Nacedero 4. Acueducto 5. Licencia ambiental 1. ¿Tiene licencia ambiental? 1. SI 4. NO 2. ¿Conoce la normatividad ambiental? 1. SI 2. NO L. NORMAS DE BIOSEGURIDAD 1. ¿Qué normas de bioseguridad existen en la granja? 1. Duchas y vestieres para los operarios 2. Desinfección de vehículos 3. Lavapatas 4. Cerca perimetral 5. Horno crematorio 6. Cuarentena al ingreso de animales 7.Área para embarque y desembarque de animales 8. Bodega para almacenamiento de alimentos. 9.Bodega para almacenamiento de medicamentos
143
10. Bodega para almacenamiento de plaguicidas 11. Bodega para almacenamiento de equipos 12. Señalización de áreas en la granja 13. Uso de equipos de protección (overol, guantes, delantal, etc)
2. ¿Qué manejo da a los cadáveres, fetos y placentas? 1. Se entierran 2. Se incineran 3. Otro. ¿Cuál?
3. Manejo de desechos biológicos tales como jeringas, frascos de vacunas y similares. 1. Se incineran 2. Se entierran 3. Se entregan a firmas o empresas especializadas 4. Otro. ¿Cuál?
M. ASPECTOS SOCIOECONÓMICOS 1. Tenencia de la tierra 1. Propiedad 2. Arrendamiento 3. Aparcería 4. Otro. ¿Cuál? 2. Mano de obra 1. Familiar 2. Contratada 3. Otra. ¿Cuál? 3. ¿Existe división del trabajo por fases? 1. SI 2. NO 4.Cuantos atienden a 1.Cerdas lactantes 2. Cerdas en gestación 3. Cerdos ceba 4. Cerdos levante 5. Manejo de excretas 6. Planta de alimentos
5. Si utiliza mano de obra familiar 1. Quien(es) labora(n) (Marque con una X)
Tiempo diario de dedicación al sistema
porcicola (horas)
Actividades (Marque con una X)
Aliment. Aseo Sanidad Registros Manejo Sacrificio 1.Padre 2. Madre 3. Hijo 1 (mayor) 4. Hijo 2 5. Hijo 3 6. Hijo 4 (menor) 4. Otro. ¿Cuál?
144
6. ¿Pertenece a alguna asociación? 1. SI 2. NO 7. ¿A que asociación pertenece? 8. ¿Qué tiempo lleva de vinculación (años)? 9.¿Que actividades ha desarrollado con la asociación? 1. Compra de insumos 2. Venta de productos 3. Transformación de productos 4. Capacitación 5. Crédito 6. Otro. ¿Cuál? 10. ¿Ha obtenido crédito en los últimos 5 años? 1. SI 2. NO 11. ¿En donde ha obtenido crédito? 12. ¿En qué ha empleado el crédito? 1. Compra de terreno 2. Construcción y/o ampliación de vivienda 3. Construcción y/o ampliación de instalaciones 4. Compra de insumos 5. Compra de equipos 6. Compra de animales 7. Otro. ¿Cuál?
13. Actividades que se desarrollan en su finca. ACTIVIDADES DE LA
FINCA AREA DE
DEDICACIÓN (metros)
PRINCIPAL ACTIVIDAD DE
LA FINCA (Marque con una X)
1. Porcicultura
2. Bovinos
3. Avicultura
4. Piscicultura
5. Ovinos y caprinos
6. Conejos
7. Cultivos transitorios
8. Cultivos permanentes
9. Agroindustria
9. Comercio
10. Reserva forestal
12. Otro. ¿Cuál?
TOTAL
145
14. Toma de decisiones y nivel de escolaridad en la familia Integrante familiar y género Edad Q uien toma las
decisiones en la granja
porcícola
Nivel de escolaridad 1.Ninguna 2. Primaria 3. Secundaria 4. Técnico 5.Universitario 6. Otro ¿cual?
C I C I C I C I
1. Padre 2. Madre 3. Hijo 1 H M 4. Hijo 2 H M 5. Hijo 3 H M 6. Hijo 4 H M 6. Otro. ¿Cual? H M C= COMPLETO I= INCOMPLETO H= HOMBRE M=MUJER 15. Lleva registros contables en su granja
DESCRIPCIÓ N
(0) NO (1) SI
1. Balance General 2. Estado de pérdidas y ganancias 3. Presupuesto 4. Flujo de caja 5. Ninguno 6. Otro ¿Cuál?
146
N. DESADOPCIÓN DE TECNOLOGÍAS EN EL SISTEMA DE PRODUCCIÓN PORCÍCOLA ¿Qué prácticas, herramientas, equipos e infraestructura ha empezado a usar y luego las ha dejado de utiliz ar en la granja en los últimos 5 años? ¿Por qué razón ha dejado de usar las prácticas, los equipos o la infraestructura que usted menciona?
147
Anexo 3. Temáticas desarrolladas en procesos de transferencia de tecnología a productores porcícolas de Fusagasuga
No.
P R O D U C T O R
INSEMARTIF.
USO Y MANEJO
DE MATERIA
S PRIMAS
EN ALIMENT.
MANEJO DE LA
PORQUINAZA
MANEJO DE AGUAS
RESIDUAL.
MANEJO DE CHUPOS Y COMEDER.
PREVENC. Y MANEJO DE ENFERME.
MANEJO DE
HEMBR.
IMPLEMENDE CAMA
PROFUND.
PRÁCTIC. DE
BIOSEGUR
MEJORAM GENÉTICO
PROD. LIMPIA
MANEJO AMBIENT.
PROGR DE GRANJA
DESTET PRECOZ
PORCIC. SOSTENIBLE
MERCADEO
ASOCIATIVIDAD
Total
1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 3 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
10 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 18 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 19 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 20 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 21 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 22 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 23 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 24 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 26 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 27 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 28 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 29 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
148
30 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 31 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 32 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 33 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 34 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 3 35 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 36 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 37 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 4 38 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 39 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 40 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 41 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 42 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 43 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 44 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 45 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 46 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 3 47 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 48 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 2 49 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 50 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 51 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 52 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 53 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 54 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 55 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 2 56 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 57 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 58 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 59 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 60 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 61 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 62 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 63 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 64 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 65 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 66 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 67 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 68 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 69 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
149
70 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 71 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 72 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 73 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 74 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 75 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 76 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 77 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 78 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 79 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 80 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 81 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
Total 8 8 4 2 1 8 1 1 3 1 1 3 1 1 1 1 2
150
Anexo 4. Índice de adopción tecnológica por productor
PRODUCTOR INDICE DE ADOPCIÓN
1 0.25 2 0.25 3 0.25 4 0.06 5 0.25 6 0.13 7 0.19 8 0.25 9 0.19 10 0.56 11 0.25 12 0.06 13 0.31 14 0.38 15 0.13 16 0.44 17 0.50 18 0.06 19 0.13 20 0.94 21 0.19 22 0.56 23 0.31 24 0.38 25 0.19 26 0.06 27 0.19 28 0.31 29 0.06 30 0.19 31 0.31 32 0.31 33 0.19 34 0.19 35 0.25 36 0.06 37 0.75 38 0.31 39 0.19 40 0.06 41 0.31 42 0.38 43 0.38 44 0.63 45 0.38
151
46 0.81 47 0.25 48 0.50 49 0.13 50 0.13 51 0.13 52 0.56 53 0.44 54 0.81 55 0.63 56 0.75 57 0.63 58 0.06 59 0.19 60 0.50 61 0.31 62 0.75 63 0.31 64 0.69 65 0.31 66 0.25 67 0.13 68 0.25 69 0.31 70 0.19 71 0.00 72 0.19 73 0.19 74 0.19 75 0.31 76 0.31 77 0.69 78 0.19 79 0.56 80 0.31 81 0.63
PROMEDIO 0,32 DESV. EST. 0,21
MODA 0,19
152
Anexo 5. Gráfica de adopción
Speci f i cat i ons and Cur ve: Lower =0Upper =1Normal ( Mu=0. 3248 Si gma=0.2136)
Percent
0
5
10
15
20
25
30
adop
- 0. 15 0. 00 0. 15 0.30 0. 45 0. 60 0. 75 0. 90 1. 05
153
Anexo 6. Soporte análisis estadístico
Variables de Transferencia de tecnología y crédito 1 The CORR Procedure 7 Variables: IA T4V1 T4V2 T4V3 T4V4 T4V5 T4V6 Simple Statistics Variable N Mean Std Dev Sum Minimum Maximum Label IA 81 0.32481 0.21359 26.31000 0 0.94000 Indice de adopcion T4V1 81 0.14815 0.35746 12.00000 0 1.00000 Asociado T4V2 81 0.41975 0.49659 34.00000 0 1.00000 Crédito T4V3 81 0.49383 0.70929 40.00000 0 5.00000 Asistencia a eventos T4V4 81 0.64198 0.48241 52.00000 0 1.00000 Comunicación entre produc. T4V5 81 0.50617 0.50308 41.00000 0 1.00000 Asistencia tecnica T4V6 81 2.35802 1.54360 191.00000 1.00000 6.00000 Frec. de visitas Cronbach Coefficient Alpha Variables Alpha ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ Raw 0.499721 Standardized 0.555859 Cronbach Coefficient Alpha with Deleted Variable Raw Variables Standardized Variables Deleted Correlation Correlation Variable with Total Alpha with Total Alpha Label ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ IA 0.438426 0.465907 0.408910 0.465975 Indice de adopcion T4V1 0.269911 0.470986 0.286721 0.515012 Asociado T4V2 0.053036 0.519817 0.060804 0.597484 Crédito T4V3 0.233278 0.464188 0.249965 0.529139 Asistencia a eventos T4V4 -.080079 0.552761 -.126414 0.658323 Comunicación entre produc T4V5 0.777968 0.293686 0.639346 0.364420 Asistencia tecnica T4V6 0.552489 0.309810 0.573600 0.394644 Freq. de Visitas
154
Variables de la finca 2 The CORR Procedure 5 Variables: IA T3V1 T3V2 T3V3 T3V4 Simple Statistics Variable N Mean Std Dev Sum Minimum Maximum Label IA 81 0.32481 0.21359 26.31000 0 0.94000 Indice de Adopcion T3V1 81 163.67901 439.35651 13258 3.00000 3066 No. de cerdos T3V2 81 0.53086 0.50216 43.00000 0 1.00000 Otros sistemas T3V3 81 3.03704 1.42692 246.00000 1.00000 6.00000 Objeto T3V4 81 2.39506 1.21119 194.00000 1.00000 4.00000 Razas Cronbach Coefficient Alpha Variables Alpha ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ Raw 0.003499 Standardized 0.370691 Cronbach Coefficient Alpha with Deleted Variable Raw Variables Standardized Variables Deleted Correlation Correlation Variable with Total Alpha with Total Alpha Label ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ IA 0.527237 0.003052 0.265035 0.251699 Indice de Adopcion T3V1 0.296231 0.161743 0.407897 0.120434 No. de cerdos T3V2 -.100021 0.004036 -.131851 0.548473 Otros sistemas T3V3 0.162911 0.002327 0.112916 0.376622 Objeto T3V4 0.265831 0.001785 0.344579 0.180344 Razas Variables Socioeconómicas 3 The CORR Procedure 9 Variables: IA T2V1 T2V2 T2V3 T2V4 T2V5 T2V6 T2V7 T2V8 Simple Statistics Variable N Mean Std Dev Sum Minimum Maximum Label IA 81 0.32481 0.21359 26.31000 0 0.94000 Indice de Adopción T2V1 81 48.00000 12.98268 3888 24.00000 83.00000 Edad
155
T2V2 81 1.12346 0.33101 91.00000 1.00000 2.00000 Género T2V3 81 2.62963 1.01790 213.00000 1.00000 5.00000 Formacion académica T2V4 81 7.25926 7.11649 588.00000 1.00000 34.00000 Antigüedad Sistema T2V5 81 1.20988 0.49285 98.00000 1.00000 4.00000 Tenencia terreno T2V6 81 1.37037 0.53489 111.00000 1.00000 3.00000 Mano de Obra T2V7 81 1.32099 0.78783 107.00000 1.00000 4.00000 Función T2V8 81 5.19012 2.39069 420.40000 1.00000 13.00000 Distancia Cronbach Coefficient Alpha Variables Alpha ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ Raw 0.149637 Standardized 0.407799 Cronbach Coefficient Alpha with Deleted Variable Raw Variables Standardized Variables Deleted Correlation Correlation Variable with Total Alpha with Total Alpha Label ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ IA 0.066316 0.150303 0.450911 0.249353 Indice de Adopcion T2V1 0.139019 0.103740 -.188882 0.514861 Edad T2V2 -.050482 0.154119 0.051023 0.425937 Genero T2V3 -.225458 0.180348 0.345985 0.299359 Formacion academica T2V4 0.312407 -.151428 0.082880 0.413215 Antiguedad Sistema T2V5 -.159754 0.161747 0.102536 0.405255 Tenencia terreno T2V6 -.098657 0.158619 0.341160 0.301593 Mano de Obra T2V7 -.020502 0.154350 0.297419 0.321593 Funcion T2V8 -.031196 0.164557 0.085649 0.412099 Distancia Variables Socioeconómicas 4 The LOGISTIC Procedure Model Information Data Set WORK.TRANSF Response Variable IA Indice de adopcion Number of Response Levels 15 Number of Observations 81 Model cumulative logit Optimization Technique Fisher's scoring Response Profile Ordered Total
156
Value IA Frequency 1 0 1 2 0.06 8 3 0.13 7 4 0.19 15 5 0.25 10 6 0.31 14 7 0.38 5 8 0.44 2 9 0.5 3 10 0.56 4 11 0.63 4 12 0.69 2 13 0.75 3 14 0.81 2 15 0.94 1 Probabilities modeled are cumulated over the lower Ordered Values. Model Convergence Status Convergence criterion (GCONV=1E-8) satisfied. Score Test for the Proportional Odds Assumption Chi-Square DF Pr > ChiSq 198.6990 78 <.0001 Variables Socioeconómicas 5 The LOGISTIC Procedure Model Fit Statistics Intercept Intercept and Criterion Only Covariates AIC 418.424 414.608 SC 451.946 462.497 -2 Log L 390.424 374.608 Testing Global Null Hypothesis: BETA=0 Test Chi-Square DF Pr > ChiSq Likelihood Ratio 15.8157 6 0.0148 Score 14.2167 6 0.0273 Wald 15.3909 6 0.0174
157
Analysis of Maximum Likelihood Estimates Standard Wald Parameter DF Estimate Error Chi-Square Pr > ChiSq Exp(Est) Intercept 0 1 -3.1571 1.0986 8.2590 0.0041 0.043 Intercept 0.06 1 -0.7579 0.5677 1.7823 0.1819 0.469 Intercept 0.13 1 -0.0387 0.5365 0.0052 0.9426 0.962 Intercept 0.19 1 0.9322 0.5369 3.0141 0.0825 2.540 Intercept 0.25 1 1.4862 0.5512 7.2709 0.0070 4.420 Intercept 0.31 1 2.3167 0.5857 15.6433 <.0001 10.142 Intercept 0.38 1 2.6651 0.6033 19.5129 <.0001 14.369 Intercept 0.44 1 2.8149 0.6114 21.1938 <.0001 16.691 Intercept 0.5 1 3.0609 0.6256 23.9366 <.0001 21.346 Intercept 0.56 1 3.4568 0.6512 28.1820 <.0001 31.714 Intercept 0.63 1 3.9675 0.6914 32.9294 <.0001 52.854 Intercept 0.69 1 4.3059 0.7251 35.2685 <.0001 74.138 Intercept 0.75 1 5.0830 0.8384 36.7567 <.0001 161.252 Intercept 0.81 1 6.2392 1.1746 28.2160 <.0001 512.465 T4V1 1 -0.2307 0.6160 0.1402 0.7081 0.794 T4V2 1 -0.5701 0.4232 1.8143 0.1780 0.565 T4V3 1 -0.0377 0.3079 0.0150 0.9026 0.963 T4V4 1 -0.2995 0.4275 0.4909 0.4835 0.741 T4V5 1 -0.4068 0.7032 0.3348 0.5629 0.666 T4V6 1 -0.3553 0.2231 2.5362 0.1113 0.701 Variables Socioeconómicas 6 The LOGISTIC Procedure Odds Ratio Estimates Point 95% Wald Effect Estimate Confidence Limits T4V1 0.794 0.237 2.655 T4V2 0.565 0.247 1.296 T4V3 0.963 0.527 1.761 T4V4 0.741 0.321 1.713 T4V5 0.666 0.168 2.641 T4V6 0.701 0.453 1.085 Association of Predicted Probabilities and Observed Responses Percent Concordant 64.3 Somers' D 0.331 Percent Discordant 31.3 Gamma 0.346 Percent Tied 4.4 Tau-a 0.298 Pairs 2919 c 0.665 Probit Models for Symptom Severity 7
Probit Procedure
158
Model Information Data Set WORK.TRANSF Dependent Variable IA Indice de adopcion Number of Observations 81 Name of Distribution Normal Log Likelihood -188.6077216 Class Level Information Name Levels Values IA 15 0.25 0.06 0.13 0.19 0.56 0.31 0.38 0.44 0.5 0.94 0.75 0.63 0.81 0.69 0 Response Profile Ordered Total Value IA Frequency 1 0.25 10 2 0.06 8 3 0.13 7 4 0.19 15 5 0.56 4 6 0.31 14 7 0.38 5 8 0.44 2 9 0.5 3 10 0.94 1 11 0.75 3 12 0.63 4 13 0.81 2 14 0.69 2 15 0 1 PROC PROBIT is modeling the probabilities of levels of IA having LOWER Ordered Values in the response profile table. Algorithm converged. Type III Analysis of Effects Wald Effect DF Chi-Square Pr > ChiSq T4V1 1 0.4017 0.5262 T4V2 1 0.2131 0.6444 Probit Models for Symptom Severity 8
159
Probit Procedure Type III Analysis of Effects Wald Effect DF Chi-Square Pr > ChiSq T4V3 1 0.1717 0.6786 T4V4 1 3.7818 0.0518 T4V5 1 0.4724 0.4919 T4V6 1 0.9523 0.3291 Analysis of Parameter Estimates Standard 95% Confidence Chi- Parameter DF Estimate Error Limits Square Pr > ChiSq Intercept 1 -0.3974 0.3204 -1.0254 0.2305 1.54 0.2148 Intercept2 1 0.4345 0.1434 0.1534 0.7156 9.18 0.0024 Intercept3 1 0.7275 0.1694 0.3954 1.0595 18.44 <.0001 Intercept4 1 1.2483 0.1957 0.8647 1.6319 40.68 <.0001 Intercept5 1 1.3825 0.2011 0.9883 1.7766 47.26 <.0001 Intercept6 1 1.8879 0.2216 1.4535 2.3223 72.55 <.0001 Intercept7 1 2.1040 0.2320 1.6493 2.5587 82.24 <.0001 Intercept8 1 2.1997 0.2370 1.7351 2.6642 86.13 <.0001 Intercept9 1 2.3594 0.2464 1.8764 2.8424 91.67 <.0001 Intercept1 1 2.4192 0.2504 1.9283 2.9100 93.31 <.0001 Intercept11 1 2.6198 0.2652 2.0999 3.1397 97.56 <.0001 Intercept12 1 2.9752 0.2987 2.3897 3.5606 99.20 <.0001 Intercept13 1 3.2373 0.3327 2.5852 3.8895 94.66 <.0001 Intercept14 1 3.6806 0.4253 2.8470 4.5142 74.89 <.0001 T4V1 1 -0.2272 0.3585 -0.9298 0.4754 0.40 0.5262 T4V2 1 -0.1132 0.2452 -0.5936 0.3673 0.21 0.6444 T4V3 1 -0.0742 0.1791 -0.4251 0.2768 0.17 0.6786 T4V4 1 -0.4906 0.2523 -0.9851 0.0039 3.78 0.0518 T4V5 1 -0.2821 0.4104 -1.0866 0.5224 0.47 0.4919 T4V6 1 -0.1259 0.1290 -0.3786 0.1269 0.95 0.3291
160
Anexo 7. Grupos finales
No T1V1 T1V2 T1V3 T1V4 T1V5 T1V6 T1V7 T1V8 T1V9 T1V10 T1V11 T1V12 T 1V13 T1V14 T1V15 T1V16 T2V1 T2V2 T2V3 T2V4 T2V5 T 2V6 T2V7 T2V8 T3V1 T3V2 T 3V3 T3V4 T4V1 T4V2 T4V3 T 4V4 T4V5 T4V6 FINGROUPS
6 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 48 2 3 7 1 1 1 5,5 30 1 5 4 1 0 1 1 1 4 129 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 48 1 2 3 2 1 1 5,0 68 0 4 1 1 0 1 1 0 6 130 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 52 2 3 5 1 1 1 6,0 43 1 4 1 1 1 0 1 1 3 142 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 48 1 3 9 1 1 1 5,0 44 0 1 1 0 1 1 1 1 2 171 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 50 1 2 1 1 2 3 4,0 7 0 3 1 0 0 0 1 0 6 175 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 50 1 1 6 1 2 1 4,0 55 0 3 3 0 0 0 1 1 4 1No 0,67 1,00 1,00 1,00 0,33 0,83 0,83 0,83 0,67 0,83 0,33 1,00 1,00 0,83 1,00 1,00 0,67 0,67 0,50 0,67 0,50 0,00 0,33Si 0,33 0,00 0,00 0,00 0,67 0,17 0,17 0,17 0,33 0,17 0,67 0,00 0,00 0,17 0,00 0,00 49,33 0,33 2,33 5,17 1,17 1,33 1,33 4,92 41,17 0,33 3,33 1,83 0,50 0,33 0,50 1,00 0,67 4,178 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 47 1 5 1 2 2 4 3,5 58 1 1 3 0 1 0 0 1 2 211 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 42 1 2 3 1 2 1 3,0 45 1 1 3 0 1 0 0 0 6 236 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 43 1 2 1 1 1 1 3,0 26 0 3 1 0 0 0 0 0 6 239 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 46 1 2 1 1 1 1 4,0 158 1 4 3 0 0 0 1 0 6 260 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 45 1 3 1 1 2 3 3,5 80 0 3 1 0 0 1 1 1 4 269 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 41 1 2 2 2 1 1 6,2 56 0 4 1 0 0 0 1 0 6 274 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 45 1 2 1 2 1 1 3,5 25 1 6 3 0 0 0 1 0 6 2No 0,86 0,71 0,86 1,00 0,14 0,43 0,57 1,00 0,43 1,00 0,57 1,00 1,00 1,00 1,00 0,43 1 0,43 1,00 0,71 0,86 0,43 0,71Si 0,14 0,29 0,14 0,00 0,86 0,57 0,43 0,00 0,57 0,00 0,43 0,00 0,00 0,00 0,00 0,57 44,14 0,0 2,57 1,43 1,43 1,43 1,71 3,81 64,00 0,57 3,14 2,14 0,00 0,29 0,14 0,57 0,29 5,144 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 58 1 2 5 1 1 1 4,0 20 1 3 3 0 1 1 1 0 6 35 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 59 1 2 1 2 1 1 4,0 90 0 4 4 0 0 1 0 0 6 39 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 59 1 2 3 1 3 1 3,0 90 1 1 1 1 0 5 0 1 3 312 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 54 1 2 3 1 1 1 6,0 8 1 4 1 0 0 0 0 0 6 315 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 60 1 2 7 1 1 1 2,0 17 1 1 3 0 1 1 0 1 4 322 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 56 1 2 14 1 1 3 6,0 123 1 4 1 0 1 1 0 0 6 331 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 57 1 2 4 1 1 1 5,2 65 1 4 1 1 1 1 1 1 4 332 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 59 2 2 7 1 1 1 6,0 36 1 1 1 0 0 0 1 0 6 349 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 52 1 2 9 2 1 1 7,5 4 0 1 4 0 0 1 1 0 6 350 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 60 1 3 9 1 1 1 8,0 101 1 4 4 0 0 0 1 1 2 351 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 52 1 2 3 1 1 1 7,0 18 1 4 1 0 1 0 1 0 6 355 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 60 2 2 5 1 2 1 6,0 271 1 4 4 0 1 0 0 1 4 3No 0,92 0,83 0,33 1,00 0,50 0,75 0,83 1,00 0,33 1,00 0,50 0,92 0,92 0,92 0,92 0,50 0,83 0,17 0,83 0,50 0,08 0,50 0,58Si 0,08 0,17 0,67 0,00 0,50 0,25 0,17 0,00 0,67 0,00 0,50 0,08 0,08 0,08 0,08 0,50 57,17 0,17 2,08 5,83 1,17 1,25 1,17 5,39 70,25 0,83 2,92 2,33 0,17 0,50 0,92 0,50 0,42 4,927 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 77 1 2 10 1 1 1 4,0 62 1 1 1 0 1 0 0 0 6 458 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 77 1 2 22 1 1 1 2,8 24 0 4 3 0 0 1 1 0 6 463 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 68 1 2 22 1 1 1 3,0 19 0 4 1 0 0 1 1 0 6 478 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 83 1 3 2 1 1 1 3,0 7 1 4 2 0 0 1 1 0 6 4No 0,83 1,00 0,92 1,00 0,83 0,75 0,92 1,00 1,00 1,00 0,83 1,00 1,00 1,00 1,00 0,92 1 0,50 1,00 0,75 0,25 0,25 1,00Si 0,17 0,00 0,08 0,00 0,17 0,25 0,08 0,00 0,00 0,00 0,17 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08 76,25 0,0 2,25 14,00 1,00 1,00 1,00 3,20 28,00 0,50 3,25 1,75 0,00 0,25 0,75 0,75 0,00 6,002 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 54 1 3 6 1 1 1 2,0 40 1 5 3 0 0 0 0 0 6 516 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 60 1 3 6 1 1 1 4,0 15 1 4 3 1 1 1 0 1 4 525 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 57 1 2 8 1 1 1 4,0 11 0 1 2 0 0 0 1 0 6 535 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 57 1 2 1 1 2 3 5,0 22 1 1 3 0 0 0 1 0 6 580 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 61 2 2 7 1 2 1 3,0 17 0 4 3 0 1 0 1 1 5 5No 0,80 1,00 0,40 0,80 0,40 0,60 0,60 0,80 0,20 1,00 0,60 0,80 1,00 1,00 1,00 0,60 0,8 0,40 0,80 0,60 0,80 0,40 0,60Si 0,20 0,00 0,60 0,20 0,60 0,40 0,40 0,20 0,80 0,00 0,40 0,20 0,00 0,00 0,00 0,40 57,80 0,2 2,40 5,60 1,00 1,40 1,40 3,60 21,00 0,60 3,00 2,80 0,20 0,40 0,20 0,60 0,40 5,4037 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 43 1 2 6 2 1 1 3,0 258 0 4 4 0 0 1 1 0 6 648 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 46 1 4 13 1 2 1 5,0 103 0 4 1 1 0 1 1 0 6 653 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 42 1 2 7 1 2 1 5,0 141 0 4 1 0 1 0 1 1 3 672 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 44 1 2 7 1 1 1 3,0 26 0 3 1 0 0 0 1 0 6 676 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 49 1 2 1 1 2 1 3,5 230 0 3 1 0 0 0 1 1 4 6No 0,25 0,50 0,75 0,75 0,75 0,00 0,00 0,75 1,00 1,00 0,25 1,00 1,00 1,00 1,00 0,25 1,00 0,88 0,80 0,80 0,60 0,00 0,60Si 0,75 0,50 0,25 0,25 0,25 1,00 1,00 0,25 0,00 0,00 0,75 0,00 0,00 0,00 0,00 0,75 45,25 0,0 2,40 6,80 1,20 1,60 1,00 3,90 151,60 0,12 3,60 1,60 0,20 0,20 0,40 1,00 0,40 5,0044 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 25 1 5 11 1 2 1 9,0 554 0 4 1 0 0 1 1 1 2 746 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 29 1 3 9 2 2 1 5,0 489 0 4 4 0 1 1 1 1 2 777 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 45 1 3 10 1 2 1 4,5 1246 0 4 4 1 1 1 1 1 4 7No 0,00 0,33 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,33 0,00 0,00 0,00 0,33 1,00 0,33 0,33 0,00 1,00 1,00 0,67 0,33 0,00 0,00 0,00Si 1,00 0,67 0,00 0,00 1,00 1,00 1,00 0,67 1,00 1,00 1,00 0,67 0,00 0,67 0,67 1,00 33,00 0,0 3,67 10,00 1,33 2,00 1,00 6,17 763,00 0,00 4,00 3,00 0,33 0,67 1,00 1,00 1,00 2,67
161
14 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 76 1 2 34 1 1 1 5,5 8 1 4 3 1 0 1 0 1 5 820 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 50 1 4 22 1 2 1 12,0 164 0 1 4 1 1 1 0 1 4 826 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 60 1 2 10 1 1 1 10,0 28 1 4 2 0 0 0 1 0 6 8No 0,33 0,33 0,33 1,00 0,33 0,33 0,67 0,67 0,00 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 0,67 1,00 0,33 0,33 0,67 0,33 0,67 0,33Si 0,67 0,67 0,67 0,00 0,67 0,67 0,33 0,33 1,00 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 62,00 0,0 2,67 22,00 1,00 1,33 1,00 9,17 66,67 0,67 3,00 3,00 0,67 0,33 0,67 0,33 0,67 5,001 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 28 1 5 2 2 2 1 2,0 27 0 1 1 1 1 1 0 1 5 913 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 28 1 2 5 1 1 1 5,5 24 0 4 1 0 1 0 0 0 6 919 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 38 1 2 1 1 1 1 7,0 10 1 4 3 0 1 0 0 0 6 934 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 37 1 4 2 1 1 1 4,5 20 1 4 3 0 0 1 0 1 3 959 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 37 2 3 1 2 1 1 7,0 3 1 1 3 0 0 1 1 1 4 961 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 34 1 5 5 1 1 1 6,0 31 1 1 1 0 0 1 1 1 4 964 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 35 1 3 7 1 2 3 6,0 142 0 3 4 0 0 0 1 1 4 970 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 40 1 2 2 1 2 3 6,0 14 0 6 2 0 0 0 0 0 6 9No 0,75 0,88 0,38 0,88 0,38 0,63 0,63 0,75 0,50 0,88 0,50 0,88 1,00 0,88 1,00 0,63 0,88 0,50 0,88 0,63 0,50 0,63 0,38Si 0,25 0,13 0,63 0,13 0,63 0,38 0,38 0,25 0,50 0,13 0,50 0,13 0,00 0,13 0,00 0,38 34,63 0,13 3,25 3,13 1,25 1,38 1,50 5,50 33,88 0,50 3,00 2,25 0,13 0,38 0,50 0,38 0,63 4,753 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 48 1 3 2 1 2 1 3,0 73 1 1 3 0 0 1 0 1 4 1027 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 35 1 3 9 1 1 1 13,0 91 1 1 1 0 1 0 1 1 4 10No 1,00 1,00 1,00 1,00 0,50 0,00 0,50 1,00 0,00 1,00 0,50 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,00 1,00 0,50 0,50 0,50 0,00Si 0,00 0,00 0,00 0,00 0,50 1,00 0,50 0,00 1,00 0,00 0,50 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 41,50 0,0 3,00 5,50 1,00 1,50 1,00 8,00 82,00 1,00 1,00 2,00 0,00 0,50 0,50 0,50 1,00 4,0010 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 29 2 5 3 1 2 1 2,5 126 1 4 4 0 1 1 0 1 2 1128 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 29 1 2 4 1 1 1 6,0 57 1 1 4 0 1 0 1 0 6 1133 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 32 1 2 2 2 1 1 2,5 55 1 4 3 0 0 0 0 0 6 1141 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 29 1 5 9 1 1 1 5,5 40 0 3 4 0 1 1 0 1 4 1143 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 24 1 2 2 1 1 1 4,0 189 0 1 1 0 0 0 1 1 4 1145 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 24 1 3 3 2 1 1 6,5 12 1 4 2 0 1 1 1 0 6 1147 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 25 2 3 1 1 2 1 6,0 280 0 3 1 0 0 0 1 0 6 1165 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 31 1 5 8 1 2 3 3,0 21 0 1 4 0 0 1 1 0 6 1166 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 35 1 2 2 1 1 1 2,2 14 0 1 3 0 1 0 1 0 6 1167 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 30 1 2 9 1 1 1 2,5 60 0 4 3 0 1 0 1 1 2 11No 0,38 0,63 0,38 0,88 0,13 0,13 0,50 0,88 0,25 1,00 0,13 1,00 1,00 1,00 1,00 0,63 0,80 0,80 0,80 0,80 0,80 0,80 0,80Si 0,63 0,38 0,63 0,13 0,88 0,88 0,50 0,13 0,75 0,00 0,88 0,00 0,00 0,00 0,00 0,38 28,80 0,20 3,10 4,30 1,20 1,30 1,20 4,07 85,40 0,20 2,60 2,90 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 4,8017 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 59 1 2 30 1 1 1 7,0 155 0 4 1 0 1 1 0 0 6 1268 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 40 1 2 29 1 1 1 6,0 95 1 4 4 0 1 0 1 0 6 1279 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 47 1 3 27 2 1 1 2,5 35 0 4 1 0 1 0 1 0 6 12No 0,33 0,67 0,67 1,00 0,33 0,00 0,33 1,00 0,67 1,00 0,00 0,33 1,00 0,67 1,00 0,00 1,00 0,67 1,00 0,00 0,67 0,33 1,00Si 0,67 0,33 0,33 0,00 0,67 1,00 0,67 0,00 0,33 0,00 1,00 0,67 0,00 0,33 0,00 1,00 48,67 0,0 2,33 28,67 1,33 1,00 1,00 5,17 95,00 0,33 4,00 2,00 0,00 1,00 0,33 0,67 0,00 6,0052 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 55 1 2 6 1 2 3 4,0 480 0 3 2 0 0 0 1 1 2 1356 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 52 1 2 4 1 1 1 6,0 495 0 4 4 0 0 0 1 1 2 1357 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 46 1 2 11 1 3 1 6,5 252 1 4 4 0 1 1 1 0 6 13No 0,00 0,00 0,33 0,67 0,33 0,00 0,00 1,00 0,33 0,67 0,00 0,00 1,00 0,67 0,67 0,00 1,00 0,67 1,00 0,67 0,67 0,00 0,33Si 1,00 1,00 0,67 0,33 0,67 1,00 1,00 0,00 0,67 0,33 1,00 1,00 0,00 0,33 0,33 1,00 51,00 0,0 2,00 7,00 1,00 2,00 1,67 5,50 409,00 0,33 3,67 3,33 0,00 0,33 0,33 1,00 0,67 3,3354 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 50 1 5 19 1 2 3 9,0 3066 1 4 4 1 0 0 0 1 2 1462 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 50 1 2 11 1 2 3 4,0 2235 0 4 4 0 0 1 1 1 1 14No 0,00 0,00 0,00 1,00 0,50 0,50 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,50 0,00 1,00 0,50 0,50 1,00 0,50 0,50 0,00Si 1,00 1,00 1,00 0,00 0,50 0,50 1,00 0,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,50 1,00 50,00 0,0 3,50 15,00 1,00 2,00 3,00 6,50 ##### 0,50 4,00 4,00 0,50 0,00 0,50 0,50 1,00 1,5018 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 62 1 2 5 1 1 1 2,0 15 1 4 3 0 0 0 0 0 6 1521 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 53 1 2 3 1 1 1 1,0 9 1 1 3 0 1 1 0 1 4 1523 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 50 1 2 7 1 1 1 2,0 8 1 1 2 0 0 0 1 0 6 1524 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 62 1 2 1 2 1 1 2,0 22 1 1 2 0 1 0 0 0 6 1538 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 53 1 2 9 1 1 1 1,0 63 0 4 3 0 1 0 0 1 4 1540 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 56 1 2 11 1 1 1 3,0 10 1 3 1 0 0 0 1 0 6 1573 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 61 2 2 7 1 1 1 2,0 7 1 4 3 0 0 0 1 1 4 1581 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 50 2 5 4 4 2 4 3,0 20 1 1 1 0 0 1 1 1 1 15No 0,75 0,88 0,75 0,75 0,63 0,38 1,00 1,00 0,38 0,88 0,38 0,75 0,88 0,75 1,00 0,63 0,75 0,13 1,00 0,63 0,75 0,50 0,50Si 0,25 0,13 0,25 0,25 0,38 0,63 0,00 0,00 0,63 0,13 0,63 0,25 0,13 0,25 0,00 0,38 55,88 0,25 2,38 5,88 1,50 1,13 1,38 2,00 19,25 0,88 2,38 2,25 0,00 0,38 0,25 0,50 0,50 4,63
162
Anexo 8. Grupos variables binarias
140 Output Data Set from PROC FREQ 13:20 Saturday, October 23, 2008 The FREQ Procedure Table of grupo by cat grupo cat Frequency‚ Percent ‚ Row Pct ‚ Col Pct ‚No ‚Si ‚ Total ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒ ƒ̂ƒƒƒƒƒƒƒ ̂ 1 ‚ 16.52 ‚ 6.48 ‚ 23 ‚ 4.78 ‚ 1.88 ‚ 6.66 ‚ 71.83 ‚ 28.17 ‚ ‚ 7.69 ‚ 4.96 ‚ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒ ƒ̂ƒƒƒƒƒƒƒ ̂ 2 ‚ 17.11 ‚ 5.89 ‚ 23 ‚ 4.95 ‚ 1.71 ‚ 6.66 ‚ 74.39 ‚ 25.61 ‚ ‚ 7.97 ‚ 4.51 ‚ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒ ƒ̂ƒƒƒƒƒƒƒ ̂ 3 ‚ 15.69 ‚ 7.31 ‚ 23 ‚ 4.54 ‚ 2.12 ‚ 6.66 ‚ 68.22 ‚ 31.78 ‚ ‚ 7.31 ‚ 5.60 ‚ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒ ƒ̂ƒƒƒƒƒƒƒ ̂ 4 ‚ 19.75 ‚ 3.25 ‚ 23 ‚ 5.72 ‚ 0.94 ‚ 6.66 ‚ 85.87 ‚ 14.13 ‚ ‚ 9.20 ‚ 2.49 ‚ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒ ƒ̂ƒƒƒƒƒƒƒ ̂ 5 ‚ 16 ‚ 7 ‚ 23 ‚ 4.63 ‚ 2.03 ‚ 6.66 ‚ 69.57 ‚ 30.43 ‚ ‚ 7.45 ‚ 5.36 ‚ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒ ƒ̂ƒƒƒƒƒƒƒ ̂ 6 ‚ 14.95 ‚ 8.05 ‚ 23 ‚ 4.33 ‚ 2.33 ‚ 6.66 ‚ 65.00 ‚ 35.00 ‚ ‚ 6.96 ‚ 6.16 ‚ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒ ƒ̂ƒƒƒƒƒƒƒ ̂ 7 ‚ 7.65 ‚ 15.35 ‚ 23 ‚ 2.22 ‚ 4.45 ‚ 6.66 ‚ 33.26 ‚ 66.74 ‚ ‚ 3.56 ‚ 11.75 ‚ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒ ƒ̂ƒƒƒƒƒƒƒ ̂ 8 ‚ 12.31 ‚ 10.69 ‚ 23 ‚ 3.56 ‚ 3.10 ‚ 6.66 ‚ 53.52 ‚ 46.48 ‚ ‚ 5.73 ‚ 8.18 ‚ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒ ƒ̂ƒƒƒƒƒƒƒ ̂ 9 ‚ 15.95 ‚ 7.2 ‚ 23.15 ‚ 4.62 ‚ 2.08 ‚ 6.70 ‚ 68.90 ‚ 31.10 ‚ ‚ 7.43 ‚ 5.51 ‚ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒ ƒ̂ƒƒƒƒƒƒƒ ̂ 10 ‚ 16 ‚ 7 ‚ 23 ‚ 4.63 ‚ 2.03 ‚ 6.66 ‚ 69.57 ‚ 30.43 ‚ ‚ 7.45 ‚ 5.36 ‚ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒ ƒ̂ƒƒƒƒƒƒƒ ̂ 11 ‚ 15.52 ‚ 7.57 ‚ 23.09 ‚ 4.49 ‚ 2.19 ‚ 6.69 ‚ 67.22 ‚ 32.78 ‚ ‚ 7.23 ‚ 5.80 ‚ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒ ƒ̂ƒƒƒƒƒƒƒ ̂ 12 ‚ 13.7 ‚ 9.3 ‚ 23 ‚ 3.97 ‚ 2.69 ‚ 6.66 ‚ 59.57 ‚ 40.43 ‚ ‚ 6.38 ‚ 7.12 ‚ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒ ƒ̂ƒƒƒƒƒƒƒ ̂
163
13 ‚ 10.04 ‚ 12.96 ‚ 23 ‚ 2.91 ‚ 3.75 ‚ 6.66 ‚ 43.65 ‚ 56.35 ‚ ‚ 4.68 ‚ 9.92 ‚ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒ ƒ̂ƒƒƒƒƒƒƒ ̂ 14 ‚ 7.5 ‚ 15.5 ‚ 23 ‚ 2.17 ‚ 4.49 ‚ 6.66 ‚ 32.61 ‚ 67.39 ‚ ‚ 3.49 ‚ 11.87 ‚ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒ ƒ̂ƒƒƒƒƒƒƒ ̂ 15 ‚ 16.02 ‚ 7.07 ‚ 23.09 ‚ 4.64 ‚ 2.05 ‚ 6.69 ‚ 69.38 ‚ 30.62 ‚ ‚ 7.46 ‚ 5.41 ‚ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒˆƒƒƒƒƒƒƒƒ ƒ̂ƒƒƒƒƒƒƒ ̂ Total 214.71 130.62 345.33 62.18 37.82 100.00
