Adopción tecnológica en sistemas de producción de leche del resguardo indígena de Cumbal en el departamento de Nariño, Colombia

Juan Taramuel, Dursun Barrios y Mario Cerón-Muñoz

Grupo de Investigación GaMMA, Facultad de Ciencias Agrarias, Universidad de Antioquia UdeA, Calle 70 Nº 52-21, Medellín, Colombia
grupogamma@udea.edu.co

Resumen

La adopción tecnológica (AT) en sistemas de producción de leche (SLP) está determinada por factores productivos, socioeconómicos y culturales. Sin embargo, históricamente se ha privilegiado su análisis a la luz de factores intrínsecos a la producción, dejando de lado el estudio de aspectos de carácter sociológico como lo es la cultura, las costumbres y las condiciones socioeconómicas del productor. El objetivo fue relacionar los aspectos socioeconómicos con la AT en SPL del resguardo indígena de Cumbal (departamento de Nariño, Colombia). Se indagó a 152 propietarios y se caracterizaron sus SPL sobre 4 dimensiones que dieron origen a un modelo teórico de ecuaciones estructurales. Se encontró relación entre la AT y el nivel productivo (NP) y entre el NP con las necesidades básicas (NB). El NP y el arraigo cultural (AC) no influyeron en la AT. Se concluye que la aceptación tecnológica en la comunidad indígena de Cumbal está dada por el NP. A pesar de existir retención de las costumbres ancestrales hay una tendencia a la adopción de nuevos valores culturales, pero no de tecnologías para sistemas de producción de leche.

Palabras clave: conducta social, estrategia empresarial, ruralidad

Technology adoption in dairy production systems of the Indian Reservation of Cumbal in the Nariño department, Colombia

Abstract

The adoption of technology (TA) in dairy production systems (SLP) is determined by productive, socioeconomic and cultural factors. However, historically, the analysis of SLP has been mainly focused on productive factors; sociological aspects such as culture, customs, and socioeconomic conditions have been less analyzed. The objective was to evaluate relationships between socioeconomic aspects and the TA in SPL of Indian Reservation of Cumbal (Nariño department, Colombia). 152 landowners were surveyed, and their SPL were characterized by 4 dimensions that gave rise to a theoretical model of structural equations. There is a relationship between the TA and the productive level (NP), the NP correlates with the basic needs (NB). The NP and cultural heritage (AC) do not influence the AT. In conclusion, the AT in the Indian Reservation of Cumbal is given by the NP. Although there is a maintenance of the ancestral values, there is also a tendency to adopt new cultural values, but not for milk production technologies.

Keywords: business strategy, rurality, social behavior

Introducción

La adopción de tecnologías (AT) ha sido una de las propuestas estratégicas para aumentar la productividad e ingresos de productores agropecuarios (Feder et al 1985; Irz et al 2001). Mendola (2007) logró establecer un efecto causal entre AT agropecuaria y el mejoramiento de las condiciones socioeconómicas de familias rurales. En sistemas de producción de leche (SPL), el mayor grado de AT genera mayor nivel de productividad (NP) e ingresos (Vilaboa-Arroniz et al 2009; Oros et al 2011; Juárez-Barrientos et al 2015).

La AT en los SPL es determinada por factores culturales, socioeconómicos y productivos. Dentro de factores culturales se incluyen la tradición o cultura de la crianza de ganado bovino, el arraigo en la zona y la experiencia en la actividad ganadera (Oros et al 2011; Juárez-Barrientos et al 2015). Los SPL de tipo tradicional, caracterizados por bajos NP, superficie e ingresos, son los que poseen bajos niveles de AT. Un aspecto cultural poco abordado en la literatura ha sido la relación entre la pertenencia étnica y arraigo cultural (AC) sobre la adopción de innovaciones agrícolas. Dicha interacción no muestra resultados concluyentes pero puede estar asociada con baja AT (Godoy et al 1998).

Los aspectos sociológicos generalmente incluidos en el estudio de SPL han estado relacionados con las características de las personas como la edad, género, lugar de residencia y formación académica y se han combinado con aspectos económicos como la tenencia de la tierra, disponibilidad de fuerza de trabajo, ingresos por venta de leche y otros productos (Díaz-Rivera et al 2011). Sin embargo, una herramienta ampliamente utilizada en Latinoamérica para la caracterización de poblaciones en términos socioeconómicos ha sido el análisis de las necesidades básicas (NB), utilizada por varios autores, entre ellos Feres y Mancero (2001). Esta teoría contempla dimensiones relacionadas con el acceso a vivienda, servicios básicos, educación básica y capacidad económica (CEPAL y PNUD 1989).

En el caso de los factores asociados al NP se han considerado el tamaño del predio, el inventario ganadero, la alimentación de las vacas, los aspectos sanitarios, el manejo reproductivo, y demás entradas en la actividad productiva (Smith et al 2002; Avilez et al 2010), siendo el tamaño del predio un factor determinante en la adopción de tecnología ampliamente reportado. Feder et al (1985) afirmaron que predios pequeños tienen bajo niveles de uso de innovaciones agrícolas, principalmente debido a los costos fijos asociados a la implementación (Barrios y Olivera 2013). En SPL se ha reportado que a mayor NP hay mayor AT (Khanal et al 2010).

Las comunidades indígenas en Colombia son una minoría étnica reconocida por el Estado que enfrentan desafíos asociados a los altos índices de pobreza, presencia de NB no cubiertas y bajos niveles de escolaridad (PNUD 2011; Romero 2010). A pesar de esta situación, algunas comunidades indígenas han logrado consolidar sus economías a través del desarrollo de actividades productivas de tipo comercial. Este proceso ha permitido mejorar sus condiciones socioeconómicas y mantener su legado cultural (Peredo et al 2004; Godoy et al 2005). La mayoría de pueblos indígenas colombianos viven en resguardos y la agricultura constituye una fuente importante de sus ingresos.

El objetivo de este estudio fue relacionar los aspectos socioeconómicos de los sistemas de producción de leche (SPL) del resguardo indígena de Cumbal (Departamento de Nariño, Colombia) con la adopción tecnológica (AT). Esto con el fin de generar información útil para el diseño de programas de intervención social, servicios de transferencia tecnológica y desarrollo y difusión de innovaciones técnicas y tecnológicas.

Materiales y métodos

Población de estudio

El estudio se realizó en el resguardo indígena de Cumbal (RIC) perteneciente a la etnia de los Pastos, departamento de Nariño, Colombia. Se encuentra localizado en las coordenadas 0° 54’ 28’’ N y 77° 47’ 27” O con un área aproximada de 52 mil hectáreas (Belalcázar y Puerres 2016). Se seleccionaron 152 productores pertenecientes a la asociación ALIPAMA, distribuidos según vereda, así: Cuetial (19.6%), Boyera (18.3%), Cuaspud (15.8%), Cuaical (15.8%), Guan (9.8%), Tasmag (8.4%), Quilismal (6.5%), Llano de Piedras (3.2%) y centro urbano (2.6%). El tamaño de la muestra fue determinado por el número de variables del modelo estructural teórico (MET) propuesto, indicando que debía ser mayor que 123 (Cohen 1988; Westland 2010). Se diseñó y validó un cuestionario de 70 preguntas estructurado incluyendo aspectos de caracterización de los productores, nivel productivo, adopción de tencología, socioeconómicos y culturales. La información fue colectada entre diciembre de 2017 y febrero de 2018.

Modelo de ecuaciones estructurales

Se diseñó y validó un modelo estructural teórico (MET) con cuatro dimensiones o variables latentes evaluadas en escala ordinal de 1 a 5, así: 1) Necesidades Básicas (NB), desarrollado por la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL y PNUD 1989); 2) Adopción Tecnológica (AT), según lo descrito por Vilaboa-Arroniz et al 2009, Oros et al (2011) y Juárez-Barrientos et al (2015); 3) Nivel productivo (NP) en los SPL, según lo indicado por Smith et al (2002) y Díaz-Rivera et al (2011); y 4) Arraigo Cultural (AC), según lo propuesto por Berry (1999), donde se evaluó la adquisición de la cultura receptora y la retención de la identidad cultural. La tabla 1, muestra las variables observadas incluidas en cada dimensión analizada.

Para evaluar las relaciones entre los constructos no observables (variables latentes) se propuso un análisis estructural confirmatorio (AEC), como se indica en la Figura 1, teniendo en cuenta las siguientes hipótesis:

H1: a mayor nivel productivo mayor adopción tecnológica,

H2: a mayor arraigo cultural, menor adopción tecnológica,

H3: a mayor cubrimiento de las necesidades básicas, mayor adopción tecnológica y

H4: existe una relación inversa entre cubrimiento de las necesidades básicas y el arraigo cultural.

Figura 1. Modelo estructural preliminar de los factores asociados con la adopción tecnológica en sistemas de producción de leche del resguardo indígena de Cumbal, Nariño, Colombia (* número de variables observadas)

El MET fue evaluado mediante un valor de bondad de ajuste del error medio cuadrático de aproximación (RMSEA) menor que 0.10 y un índice de ajuste comparativo (CFI), mayor 0.95. El modelo final incluyó las variables observadas que fueron altamente significativas (p<0.01) y sus respectivas variables latentes. Los indicadores significativos fueron el estado de la vivienda, calidad de las paredes, calidad de los pisos, ingreso por venta de leche, cantidad de leche, número de vacas, área dedicada a la ganadería, prácticas de reproducción, uso de terapia de secado, tipo de forrajes y manejo de pastoreo. Las variables latentes fueron necesidades básicas, nivel productivo y adopción tecnológica. Se trabajó mediante el procedimiento cfa de la librería lavaan (Rosseel 2012) del software R-project (R Core Team 2016). Además, se calcularon los valores predichos de las variables latentes para cada productor y se aplicó un modelo lineal generalizado con los efectos fijos de división política veredal (cabildo), edad y nivel de escolaridad del propietario. Las medias ajustadas de los niveles de los efectos fijos que resultaron significativos fueron comparadas con la prueba de Tukey al 0.05, mediante la librería lsmeans (Russell 2016).

Resultados y discusión

Respecto al AC, el 83% de los productores consideraron que es valioso conservar los usos y costumbres. Asimismo, el 52% consideró que es importante adoptar nuevos valores culturales (música, comida, vestido, etc.); resultado que indica que, a pesar del AC predominante, existe cierto grado de aculturación en la medida en que los individuos mantienen su legado ancestral a la vez que adoptan nuevos valores culturales (Berry 1999). En efecto, al revisar la calificaciones obtenidas para la retención del patrimonio y la adopción cultural, se encontraron medias de 4.66±0.77 y 3.93±1.28, respectivamente; aspecto que confirma que si bien la mayoría de las personas consideran valioso el mantener el legado cultural, también lo es, para algunos, el incorporar nuevos significados culturales (Tabla 1).

El proceso de aculturación de los pueblos indígenas ha sido asociado a su integración a la economía (Anderson et al 2003). De hecho, algunos de estos han incursionado en prácticas de intensificación de cultivos y expansión de la producción ganadera con fines comerciales, como la producción de leche, (Rudel et al 2002; Palacios y Barrientos 2014); integración económica y cultural utilizada como mecanismo para superar los rezagos socioeconómicos históricos y fortalecer sus territorios (Peredo et al 2004; Godoy et al 2005).

La mayoría de los productores se ubican en un rango de edad que favorece la capacidad productiva. El 52% se ubicó en la categoría adultez madura (41-60 años), seguido por adultos intermedios (30-40 años) con 25% (Tabla 2). Esto indica que la mayoría de población encuestada se encuentra en una edad en la que ha capitalizado su experiencia en la actividad lechera, lo que tendría un efecto positivo en la productividad; aspecto que coincide con lo reportado por Argoti et al (2015), al enunciar que la capacidad productiva se define como el momento en que los trabajadores cuentan con la experiencia y habilidades físicas e intelectuales requeridas para desarrollar adecuadamente cierta actividad productiva.

En relación con el nivel de escolaridad, el 67% adelantó estudios primarios, mientras que sólo el 3.3% no contaba con ningún grado de escolaridad (Tabla 3). Si bien, la mayoría de ellos ha recibido algún tipo de educación formal, aún se presentan retos importantes en este tema, toda vez que la escolaridad se asocia positivamente con la AT agrícola; donde agricultores más educados adoptan innovaciones más rápido y de manera eficiente (Feder et al 1985). En SPL, Avilez et al (2010) afirmaron que el nivel de escolaridad podría relacionarse con mayores niveles de AT y NP.

La mayor parte de los encuestados tienen personas a cargo (Tabla 3). Si bien una alta proporción de ellos (61.8%) presenta baja dependencia económica, el 9.3% de los hogares se encuentran en nivel crítico (Feres y Mancero 2001), mientras que el 3.3% presenta alta dependencia económica según lo descrito por el DANE (2005); situación que conlleva a que dichos hogares presenten insuficientes ingresos o disponibilidad de recursos (Feres y Mancero 2001); lo que implica baja capacidad económica (CEPAL y PNUD 1989) para mantener a sus familias. El 25.6% de los productores no tienen dependientes económicos.

Con relación a los ingresos por la venta de leche, la mayoría de los productores (74%) afirmaron que esta representa el grueso de sus ingresos (entre 75% y 100%). Para el 19%, la leche representa entre el 50% y el 75% de los ingresos totales, mientras que para el 7% restante, la venta de leche corresponde a menos del 50% de sus ingresos. Si bien la importante participación de la leche en los ingresos de los ganaderos ha sido asociada a una mayor especialización, alto nivel tecnológico y orientación empresarial (Oros et al 2011; Díaz-Rivera et al 2011), se vislumbra también una considerable dependencia económica de esta actividad productiva.

El promedio de producción por predio fue de 48.3 l/d, obtenidos en un área media de 2.7 ha. En relación al número de vacas en producción, el 60% de los productores ordeñaba entre 1 y 4 vacas, el 33% entre 5 y 8 y el 7% entre 9 y 12 vacas. Estos hallazgos coinciden con datos reportados por Mejía (2012), donde el 93% de las unidades productivas de la región tuvieron una producción menor a 100 l/d y el 84% de los predios presentaban una extensión menor a cinco hectáreas. Según lo anterior, podría afirmarse que los SPL del resguardo indígena de Cumbal son pequeños y de baja capacidad productiva (Mejía 2012).

Respecto al manejo de pasturas, el 90% de productores de leche encuestados utilizaban cerca eléctrica, información que concuerda con lo reportado por Rivera (2016), quien encontró que el 85.5% de las fincas en esta región utilizaron este sistema; aspecto positivo si se considera que el uso adecuado de cerca eléctrica se asocia con mayor eficiencia en el pastoreo (Carulla y Ortega 2016). La mayoría de los productores incorporan pasturas mejoradas, el 52% de ellos los combina con pastos nativos, mientras el 30% los utiliza como monocultivo; tecnología asociada con una mayor carga animal y productividad por vaca (Smith et al 2002). Sólo el 18% de los productores mantiene pastos tradicionales sin ningún tipo de asociación.

La mayoría de los productores utilizaban tecnologías reproductivas. El 52% de ellos implementa inseminación artificial (IA), aspecto que mejora la genética del ganado y la productividad del sistema (Smith et al 2002). En relación con el uso de terapia de secado, el 73% de los productores utilizaba esta estrategia al final de la lactancia, tecnología que impacta favorablemente la productividad (Smith et al 2002), toda vez que facilita la prevención y control de la mastitis (Ruegg 2017). Por lo tanto, el uso de terapia de secado ha sido asociado con sistemas lecheros de mayor productividad.

En términos generales, los SPL del resguardo indígena de Cumbal corresponden a lechería especializada (Carulla y Ortega 2016) con implementación de algunas tecnologías reproductivas y alimenticias; herramientas que impulsan la productividad y la reducción de costos (Carulla y Ortega 2016). Sin embargo, las tecnologías encontradas son básicas, cuyo objetivo productivo y social es la supervivencia (Barrios et al 2016), característicos de la agricultura familiar.

En el MET se excluyó la variable latente AC debido a su baja significancia estadística, situación que coincide con los hallazgos de Godoy et al (1998), quienes no lograron comprobar la hipótesis de que las diferencias en la AT son debidas a la cultura y/o pertenencia étnica. El MET final presentó un RMSEA de 0.02, lo que indicó un buen ajuste (Hooper et al 2008; Cupani 2012), puesto que este es sensible al número de parámetros estimados en el modelo, los escoge de manera óptima y se ajusta a la matriz de covarianzas de las poblaciones. Por su parte, el CFI fue de 0.99, lo que también permite pensar que el ajuste fue bueno (Hooper et al 2008). Conjuntamente estos dos estadísticos permitieron afirmar que el modelo fue correcto y correspondió a la realidad (Cupani 2012).

Se aceptó la hipótesis de que un mayor nivel NP favorece la AT, hallazgo que concuerda con lo enunciado por Smith et al (2002), donde SPL con altos niveles tecnológicos presentaban mayor productividad; al igual que Oros et al (2011) y Juárez-Barrientos et al (2015), quienes reportaron que fincas con altos niveles productivos son las que tiene mayor índice tecnológico (Figura 2).

El MET logró comprobar una relación de covarianza entre cubrimiento de las NB y el NP. Es decir, el mejoramiento del bienestar de los productores de leche del RIC estuvo asociado con altos puntajes en el NP. Estos resultados son similares a los reportados por Mendola (2007), quien logró establecer una relación causal entre la AT y el bienestar de los agricultores evaluados. Asimismo, ha sido ampliamente reportado la relación positiva entre los ingresos económicos y las características productivas de los SPL; hatos ganaderos más tecnificados poseen mayores entradas monetarias (Vilaboa-Arroniz et al 2009; Oros et al 2011; Juárez-Barrientos et al 2015); asociación que ratifica que la tecnología agropecuaria mejora la productividad de pequeños agricultores y por ende contribuye a la disminución de la pobreza (Mendola 2007). A pesar de que las NB se correlacionan con el NP, se rechazó la hipótesis de que las NB estaban relacionadas con la AT. Se concluyó además que el AC no influyó en la AT.

El promedio del valor predicho del modelo MET para las variables latentes NB, NP y AT fueron 3.52±0.69, 3.33±0.96 y 2,72±0.96, respectivamente; indicando que los propietarios presentaban algunas necesidades básicas no cubiertas, medio NP y baja AT.

Figura 2. Modelo estructural definitivo de los factores asociados en la adopción tecnológica de productores de leche del resguardo indígena de Cumbal (Nariño, Colombia)

La localización del predio según el lugar de residencia (veredas y centro urbano) fue el único efecto altamente significativo para las variables latententes predichas NB, NP y AT (p<0.01). En el caso de NB, se encontró mejores condiciones socioeconómicas en los residentes del centro urbano que las veredas, siendo las de menor nesecidades satisfechas Boyera, Cuical y Guen (Figura 3). La mayor puntuación en las NB de los productores ubicados en el centro urbano puede deberse a que ellos, a su vez, son propietarios de los SPL de mejores NP y AT, representado en mayores ingresos y mejores condiciones socioeconómicas (Mendola 2007; Juárez-Barrientos 2015); y que presentaron mejores características a nivel de predio, es decir, mayor área dedicada a la ganadería, número de vacas en producción, promedio de litros por día e ingresos por venta de leche.

En cuanto a NP, los productores ubicados en las veredas Boyera, Llano de Piedras, Cuetial, Cuaspud y Cuaical presentaron diferencias estadísticas al compararse con los demás y podrían considerarse de nivel productivo medio. Por último, los residentes de las veredas Guan, Quillismal y Tasmag mostraron características de baja productividad, diferenciándose estadísticamente de los productores ubicados en otras veredas; diferencias que pueden ser explicadas por el factor escala, al considerar que los SPL de mayor extensión son los que poseen mayor capacidad de producción y por ende mayores ingresos (Vilaboa-Arroniz et al 2009; Oros et al 2011; Juárez-Barrientos et al 2015). Esta estructura minifundista de los predios lecheros limita su producción (Mejía 2012), aspecto que podría ser combatido por medio del fortalecimiento de las estructuras asociativas existentes en la región.

Respecto a la AT, se encontró que los residentes del centro urbano son también los de mayor nivel tecnológico, reflejado en la adopción de pastos mejorados, inseminación artificial, cerca eléctrica y terapia de secado; seguidos de los productores ubicados en Llano de Piedras y Boyera. Por su parte, los residentes de Cuetial, Cuaical, Tasmag, Cuaspud, Quilismal y Guan comparten similitudes en cuanto a la baja AT. Las diferencias en la AT están relacionadas con las características del predio y la escala de producción; aunque la distancia al centro urbano es un factor a considerar. En efecto, los SPL ubicados en el centro urbano tienen mayor adopción tecnológica, mientras que los productores de las veredas Quilismal y Guan, que son las más lejanas, presentan menor NP y tecnología; aspecto que concuerda con Solano et al (2000) al afirmar que SPL alejados del centro urbano tienen menor acceso a la información y asistencia técnica, haciéndose menos común la implementación de tecnologías (Cuevas et al 2013).

Figura 3. Comparación de necesidades básicas, nivel productivo y adopción tecnológica en sistemas de producción de leche según lugar de residencia del propietario en el resguardo indígena de Cumbal, Nariño.

Conclusiones

• En general, los sistemas de producción de leche del resguardo indígena de Cumbal se caracterizan por producciones a pequeña escala, cuyo objetivo principal es la supervivencia, y la producción de leche se configura como la fuente económica principal para los indígenas. Los predios con mayor nivel productivo presentan tendencias hacia una mayor adopción de tecnologías.
  
  
• El arraigo cultural de los productores de leche del RIC no influye en la adopción tecnológica. Se identifica cierto grado de aculturación promovido por la integración económica y cultural con la sociedad en general.
  
  
• Existe relación entre la adopción tecnológica y el nivel productivo. No obstante, aún cuando este último se correlaciona con las necesidades básicas del productor, no existe relación entre éstas y las tecnologías adoptadas.
  
  
• La mayor contribución de este estudio se concentra en generar información referente a la adopción tecnológica en sistemas especializados en producción de leche pertenecientes a comunidades indígenas, poco abordados en aspectos productivos y de gestión; aspecto que posibilita el análisis de dichos sistemas productivos a la luz de las implicaciones de la adopción tecnológica y la reflexión y posterior intervención para la búsqueda del incremento de la productividad y competitividad de dichos sistemas.

Agradecimientos

Se recibió el apoyo del Comité para el desarrollo de la investigación- CODI (Estrategia para la Sostenibilidad grupo de Investigación GaMMA). Se agradece a los productores de leche independientes y los asociados de la Asociación de Alimentos Pacha Mama-ALIPAMA por el suministro de la información requerida para el estudio.

Referencias

Anderson R, Wingham D, Giberson R and Gibson B 2003 Indigenous Economic Development: A Tale of Two Wineries. Small Enterprise Research, 11(2), 49–62.

Argoti A, Belalcázar N y Narváez W 2015 Mirada reflexiva de la situación socioeconómica de la Cadena Láctea de Nariño. Unimar, 33(2), 201–221. Retrieved from http://www.umariana.edu.co/revistaunimar/index.php/revista-unimar-vol33no2/905-mirada-reflexiva-de-la-situacion-socioeconomica-de-la-cadena-lactea-de-narino

Avilez J, Escobar P, Von Fabeck G, Villagran K, García F, Matamoros R y Martínez A 2010 Caracterización productiva de explotaciones lecheras empleando metodología de análisis multivariado. Revista Científica, FCV-LUZ, 20(1), 74–80. Retrieved from https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=95915974011

Barrios D, Olivera M 2013 Análisis de la competitividad del sector lechero: caso aplicado al norte de antioquia, colombia. Innovar Journal 23(48), 33-42. https://revistas.unal.edu.co/index.php/innovar/article/view/40487/42323

Barrios D, Restrepo-Escobar F y Cerón-Muñoz M 2016 Antecedentes sobre gestión tecnológica como estrategia de competitividad en el sector lechero colombiano. Livestock Research for Rural Development, 28(7). http://www.lrrd.org/lrrd28/7/barr28125.html

Belalcázar P y Puerres O 2016 Caracterización biofísica del Resguardo indígena de Cumbal Nariño, mediante herramientas de información geográfica. Universidad de Manizales. http://ridum.umanizales.edu.co:8080/xmlui/handle/6789/2550

Berry J 1999 Aboriginal Cultural Identity. The Canadian Journal of Native Studies XIX, 1, 1–36. Retrieved from https://pdfs.semanticscholar.org/a88d/5b9d86d3bc657d3453e3d1e88027e131ba98.pdf

Carulla J y Ortega E 2016 Sistemas de producción lechera en Colombia: retos y oportunidades. Archivos Latinoamericanos de Producción Animal, 24(2), 83–87.

CEPAL (Comisión Económica para América Latina y el Caribe) y PNUD (Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo) 1989 Ecuador. Mapa de Necesidades Básicas Insatisfechas. División de Estadística y Proyecciones (PNUD-RLA/8). Naciones Unidas, Cepal.

Cohen J 1988 Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd Edition). Hillsdale, NJ: Lawrence Earlbaum Associates.

Cuevas R, Baca del Moral J, Cervantes E, Espinosa G, Aguilar A y Loaiza M 2013 Factores que determinan el uso de innovaciones tecnológicas en la ganadería de doble propósito en Sinaloa, México. Revista Mexicana de Ciencias Pecuarias, 4(1), 31–46. https://cienciaspecuarias.inifap.gob.mx/index.php/Pecuarias/article/view/2824

Cupani M 2012 Análisis de Ecuaciones Estructurales: conceptos, etapas de desarrollo y un ejemplo de aplicación. Revista Tesis, 1(1), 186–199. https://revistas.unc.edu.ar/index.php/tesis/article/view/2884

DANE (Departamento Administrativo Nacional de Estadística) 2005 Boletín Necesidades Básicas Insatisfechas (Censo General 2005). Departamento Administrativo Nacional de Estadística.

Díaz Rivera P, Oros Noyola V, Vilaboa Arroniz J, Martínez Dávila J y Torres Hernández G 2011 Dinámica del desarrollo de la ganadería propósito en Las Choapas, Veracruz, México. Tropical and Subtropical Agroecosystems, 14, 191–199. https://www.redalyc.org/pdf/939/93915703018.pdf

Feder G, Just R and Zilberman D 1985 Adoption of Agricultural Innovations in Developing Countries: A Survey. Economic Development and Cultural Change, 33(2), 255–298.

Feres J y Mancero X 2001 El Método de las necesidades básicas insatisfechas (NBI) y sus aplicaciones en américa latina. División de Estadística y Proyecciones Económicas Publicación de las Naciones Unidas. Vol 7. Santiago de Chile. 52 p.

Godoy R, Franks J and Alvarado M 1998 Adoption of Modern Agricultural Technologies by Lowland Indigenous Groups in Bolivia: The Role of Households, Villages, Ethnicity, and Markets. Human Ecology, 26(3): 351–369.

Godoy R, Reyes-García V, Byron E, Leonard W and Vadez V 2005 The Effect of Market Economies on the Well-Being of Indigenous Peoples and on Their Use of Renewable Natural Resources. Annual Review of Anthropology, 34(1): 121–138.

Hooper D, Coughlan J and Mullen M 2008 Structural Equation Modelling: Guidelines for Determining Model Fit. The Electronic Journal of Business Research Methods, 6(1), 53–60. Retrieved from https://arrow.dit.ie/cgi/viewcontent.cgi?article=1001&context=buschmanart

Irz X, Lin L, Thirtle C and Wiggins S 2001 Agricultural Productivity Growth and Poverty Alleviation. Development Policy Review, 19(4): 449–466.

Juárez-Barrientos J, Herman-Lara E, Soto-Estrada A, Ávalos de la Cruz A, Vilaboa-Arroniz J y Rivera P 2015 Tipificación de sistemas de doble propósito para producción de leche en el distrito de desarrollo rural 008, Veracruz, México. Revista Científica, 25(4): 317–323. https://www.redalyc.org/html/959/95941173007/index.html

Khanal A, Gillespie J and MacDonald J 2010 Adoption of technology, management practices, and production systems in US milk production. Journal of Dairy Science, 93(12): 6012–6022.

Mejía F 2012 Prospectiva de la cadena láctea del departamento de Nariño al horizonte del año 2020. Tendencias, 13(1): 36–54.

Mendola M 2007 Agricultural technology adoption and poverty reduction: A propensity-score matching analysis for rural Bangladesh. Food Policy, 32(3): 372–393.

Oros Noyola V, Díaz Rivera P, Arroniz Vilaboa J, Martínez Dávila J y Torres G 2011 Caracterización por grupos tecnológicos de los hatos ganaderos doble propósito en el municipio de Las Choapas, Veracruz, México. Revista Científica FCV-LUZ, 21(1): 57–63. https://www.redalyc.org/html/959/95918054010/

Palacios V y Barrientos J 2014 Caracterización técnica y económica de los agrosistemas de producción en dos resguardos indígenas del Putumayo (Colombia). Acta Agronómica, 63(2): 91–100. http://www.scielo.org.co/scielo.php?pid=S0120-28122014000200001&script=sci_abstract&tlng=es

Peredo A, Anderson R, Galbraith C, Honig B, and Dana L 2004 Towards a theory of indigenous entrepreneurship. International Journal of Entrepreneurship and Small Business, 1(1/2): 1–20.

PNUD (Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo) 2011 Colombia rural razones para la esperanza. Informe Nacional de Desarrollo Humano 2011. Bogotá D.C. http://www.co.undp.org/content/dam/colombia/docs/DesarrolloHumano/undp-co-resumen_ejecutivo_indh2011-2011.pdf

R Core Team 2016 R: A language and environment for statistical computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing. Retrieved from http://www.r-project.org

Rivera A 2016 Análisis de ganadería sostenible en pequeños productores de leche en área de influencia del páramo de Cumbal-Chiles. Universidad de Manizales. http://ridum.umanizales.edu.co:8080/xmlui/handle/6789/3058

Romero J 2010 Educación, calidad de vida y otras desventajas económicas de los indígenas en Colombia. Revista del Banco de la República, 83(1) http://www.banrep.gov.co/docum/Lectura_finanzas/pdf/lbr_dimension_regional_0.pdf

Rosseel Y 2012 lavaan: An R Package for Structural Equation Modeling. Journal of Statistical Software, 48(2): 1–36. Retrieved from http://www.jstatsoft.org/v48/i02/

Rudel T, Bates D and Machinguiashi R 2002 Ecologically noble Amerindians? Cattle ranching and cash cropping among Shuar and colonists in Ecuador. Latin American Research Review, 37(1): 144–159.

Ruegg P 2017 A 100-Year Review: Mastitis detection, management, and prevention. Journal of Dairy Science, 100(12): 10381–10397.

Russell V 2016 Least-Squares Means: The R Package lsmeans. Journal of Statistical Software, 69(1): 1–33. https://doi.org/doi:10.18637/jss.v069.i01

Smith R, Moreira V y Luis L 2002 Caracterización de sistemas productivos lecheros en la X región de Chile mediante análisis multivariable. Agricultura Técnica, 62(3): 375–395. https://scielo.conicyt.cl/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S0365-28072002000300004&lng=es&nrm=iso

Solano C, Bernués A, Rojas F, Joaquín N, Fernandez W and Herrero M 2000 Relationships between management intensity and structural and social variables in dairy and dual-purpose systems in Santa Cruz, Bolivia. Agricultural Systems, 65(3): 159–177.

Vilaboa-Arroniz J, Díaz-Rivera P, Ruiz-Rosado O, Platas-Rosado D, González-Muñoz S y Juárez-Lagunes F 2009 Caracterización socioeconómica y tecnológica de los agroecosistemas con bovinos doble propósito de la región del Papaloapan, Veracruz, México. Tropical and Subtropical Agroecosystems 10 (1): 53–62. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=93911243005

Westland J C 2010 Lower bounds on sample size in structural equation modeling. Electronic Commerce Research and Applications, 9(6): 476-487.

Received 3 September 2018; Accepted 21 March 2019; Published 1 April 2019

Go to top