Relaciones funcionales y factores de productividad del sistema de producción de cacao fino de aroma

• Julia Martínez Universidad del Zulia. Facultad de Agronomía. División de Estudios para Graduados, Maracaibo, Venezuela. https://orcid.org/0000-0002-0972-0077
• Fátima Urdaneta Universidad del Zulia. Facultad de Agronomía. División de Estudios para Graduados, Maracaibo, Venezuela. https://orcid.org/0000-0002-5378-7287
• María Peña Universidad del Zulia. Facultad de Ciencias Veterinaria. División de Estudios para Graduados. https://orcid.org/0000-0002-9488-1181
• Ángel Casanova† Universidad del Zulia. Facultad de Agronomía. División de Estudios para Graduados, Maracaibo, Venezuela.

Palabras clave: Theobroma cacao L., índices dimensionales, clúster, regresión logística

Resumen

En el Sur del Lago de Maracaibo, se han desarrollado sistemas de producción de cacao fino de aroma (SPCFA) los cuales producen granos de buena calidad, pero con rendimientos bajos, esta situación puede asociarse a múltiples factores sociales, técnicos y económicos, cuyas interrelaciones requieren de un análisis integral para poder identificar sus limitaciones y potencialidades. Se planteó esta investigación con el objetivo de explicar cómo las relaciones funcionales del SPCFA inciden en su productividad, asimismo ponderar los factores productivos. Para ello se tomó una muestra de 84 productores del sur del lago de Maracaibo, los datos se analizaron por medio de un análisis Clúster para agrupar las unidades de producción por sus similitudes funcionales de acuerdo a cuatro índices calculados: Índice de Prácticas Agronómicas (IPA), Índice de fuerza de trabajo (IFT), Índice de Medios de Producción (IMP) e Índice de Entorno (IEN), luego se realizó análisis de varianza para establecer las diferencias de la productividad entre grupos. La ponderación de factores se realizó por medio de un modelo de regresión logística. Los resultados muestran la conformación de cuatro grupos funcionales con su arreglo de componentes y relaciones, los indicadores de productividad resultaron diferentes significativamente (p ≤ 0,05) para los grupos funcionales, lo que indica que la forma como se relacionan los componentes del sistema incide en sus salidas productivas. El modelo de regresión logística indicó que el nivel educativo, el bajo porcentaje de superficie plana y el tamaño del predio, son los principales factores que incrementan la probabilidad de que una unidad de producción pertenezca al grupo de mayores rendimientos.

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