Análisis de variables productivas y socio-empresariales de productores de aguacate hass de dos municipios del Cauca para la creación de indicadores para la toma de decisiones del sector rural

• Lopez Castaño, Héctor Fabio ^[1] ; Braga, Jessica Almeida ^[2] ; Brandão de Oliveira, Max ^[3]
  1. [1] UNAD, CEAD Popayán
  2. [2] UNAD, CEAD Dosquebradas
  3. [3] Universidade Federal do Piauí/Brasil

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• Localización: RIAA, ISSN-e 2145-6453, Vol. 11, Nº. 2, 2020
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Analysis of productive and socio-business variables of avocado hass producers in two municipalities of Cauca for the creation of key performance indicators (KPI) and the improvement of decision-making in the rural sector
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    Contextualización: En el artículo se aborda la aplicación de técnicas de análisis de datos multivariados en el sector agro, con el propósito de caracterizar a dos grupos de agricultores de aguacate hass, a partir de los datos que recogen las entidades que tradicionalmente prestan asistencia técnica rural en el país, las unidades municipales de asistencia técnica (UMATAS) y facilitar la toma de datos en campo y arrojando luces sobre la creación de nuevos indicadores de desempeño.

    Vacío de conocimiento: Deficiente aplicación de métodos e instrumentos de análisis de datos en el proceso de asistencia técnica rural, que permitan definir recomendaciones de actividades, insumos y manos de obra más específicas a la realidad de las distintas asociaciones o individuos de productores agrícolas Objetivos: 1) Analizar los datos recogidos a través del instrumento de diagnóstico a las fincas RUAT que realizan las Umatas en cumplimiento de su papel de acompañamiento técnico rural; 2) Aplicar las técnicas estadísticas de clasificación y organización de datos más pertinente a dicho instrumento de caracterización; y 3) Determinar la importancia que cumplen para la construcción de indicadores las variables que se recogen en los instrumentos de diagnóstico a las fincas.

    Metodología: A partir de la revisión de varios referentes teóricos sobre los pasos necesarios para la creación y selección de indicadores,  se siguieron las siguientes etapas metodológicas: Desarrollo de un marco conceptual, selección de variables, normalización de los datos, análisis multivariado y ponderación de la información; otros pasos posteriores como la agregación de la información, análisis de robustez y sensibilidad, podrán ser parte de subsiguientes trabajos.

    Resultados y conclusiones: Se encontró que las variables que tuvieron mayor peso en la caracterización y agrupación de los productores fueron las pertenecientes al grupo de las buenas prácticas agrícolas y al de la producción, demostrando que con solo 8 variables se puede tener una buena aproximación a la caracterización de los productores, en lugar de las más de 36 variables de las que se compone el instrumento de diagnóstico denominado Registro de Usuarios de Asistencia Técnica (RUAT)

  • English

    Contextualization: The article addresses the application of multivariate data analysis techniques in the agricultural sector, in order to characterize two groups of hass avocado farmers, based on data collected by entities that traditionally provide rural technical assistance in the country, the municipal technical assistance units (UMATAS), as well as facilitate data collection in the field and shedding light on the creation of new performance indicators Knowledge gap: Poor application of data analysis methods and instruments in the rural technical assistance process, which allow defining recommendations for activities, inputs and labor more specific to the reality of the different associations or individuals of agricultural producers Objectives: 1) Analyze the data collected through the diagnostic instrument to the farms, RUAT, which is used by the Umatas to fulfill their role of rural technical support; 2) Apply the statistical techniques of classification and organization of data most pertinent to said characterization instrument; and 3) Determine the importance of the variables included in the diagnostic instruments for farms for the construction of indicators.

    Methodology: From the review of several theoretical references on the steps necessary for the creation and selection of indicators, the following methodological steps were followed: Development of a conceptual framework, selection of variables, normalization of data, multivariate analysis and weighting of information; Other subsequent steps such as information aggregation, robustness and sensitivity analysis, may be part of subsequent work.

    Results and conclusions: It was found that the variables that had greater weight in the characterization and grouping of producers were those belonging to the group of good agricultural practices and to that of production, demonstrating that with only 8 variables it is possible to have a good approximation to the characterization of the producers, instead of the more than 36 variables that make up the diagnostic instrument called the Registry of Users of Technical Assistance (RUAT)