Análisis de sensibilidad del nivel tecnológico adoptado en fincas ganaderas de doble propósito del Estado Zulia, Venezuela / Sensitivity analysis of the technological level adopted in the dual purpose cattle farms located in the Zulia State, Venezuela

El objetivo de esta investigación fue simular con base en los factores determinantes del nivel tecnológico en fincas ganaderas de doble propósito, la probabilidad de que una finca o productor pertenezca a un grupo de fincas con alto nivel de tecnología, de acuerdo a escenarios distintos a los que originalmente posee, creados por la combinación de los factores determinantes. Estos factores resultaron del ajuste de un modelo Probit Ordenado sobre una muestra de 102 fincas localizadas en los municipios Jesús Enrique Lossada, La Cañada de Urdaneta y Rosario de Perijá, del estado Zulia, Venezuela, previamente estratificada en tres grupos tecnológicos: Bajo (GT1), Medio (GT2) y Alto (GT3), utilizando el algoritmo K-medias. Los factores determinantes: localización geográfica de la finca, nivel educativo del productor, frecuencia de la asistencia técnica y el tamaño de la finca fueron utilizados para evaluar su efecto sobre la probabilidad, producto del cambio de las condiciones originales de la finca, la cual se interpreta como sensibilidad. De los resultados obtenidos se desprende que, existe una relación positiva entre el tamaño de la finca, la educación del productor, localidad geográfica, la frecuencia con que es utilizada la asistencia técnica, y el nivel de tecnología existente en la finca. Se puede inferir que un productor con un nivel educativo universitario que posea una finca con más de 200 unidades animales, que ésta se encuentre localizada en la zona de Rosario de Perijá, y que además de ello haga uso de la asistencia técnica como parte del manejo de su finca, presenta una alta probabilidad de que este productor tienda a ser más innovador y alcance un nivel tecnológico más alto que el GT1.

The objective of this research was to simulate the probability of the farmer of belonging to a specific technological level according to the presence of the determinant factors in scenarios created different from original conditions. These factors were obtained of applying the Ordered Probit model on a sample of 102 farms, located in Jesus Enrique Lossada, La Cañada de Urdaneta y Rosario de Perijá Municipalities of the Zulia State, Venezuela. The sample was previously stratified in three technological groups: Low (TG1), Middle (TG2) and High (TG3) by the K-means algorithm. The geographic locations of the farm, educative level of the farmer and farm size resulted to be the determinant factors. These factors were utilized to evaluate their effect on the probability due to the changes of original conditions of the farm. These changes in the probability are called sensitivity. The results showed that there is a positive relationship between the determinant factors and technological level of the farm. Therefore, a farmer with university degree, his or her farm is located in Rosario de Perijá with more than 200 animal units. In addition, the farmer utilizes the frequently technical assistance; it is much more probably that this farmer tends more innovated and reaches a higher technological level than the TG1.

Factores que influyen sobre el nivel tecnológico presente en las fincas ganaderas de doble propósito localizadas en el estado Zulia Venezuela / Influence factors on the current technological level in the dual-purpose cattle farms located in the state of Zulia Venezuela

En Venezuela, varios estudios se han realizado para caracterizar las fincas ganaderas de acuerdo al manejo de la finca y a la funcionalidad y desempeño tecnológico, pero hasta la fecha son muy pocos los estudios que permiten identificar los factores que inciden para que un productor utilice determinadas prácticas tecnológicas dentro de las fincas y alcance un nivel tecnológico diferente de otro productor de su localidad. Por esta razón, el objetivo de esta investigación fue identificar y cuantificar los factores que tienen un efecto sobre el nivel tecnológico en las fincas ganaderas ubicadas en las zonas Noroeste y de Perijá del estado Zulia. Para ello se utilizó una muestra de 102 fincas previamente estratificada usando el algoritmo K-medias, resultando tres grupos tecnológicos: Bajo (GT0), Medio (GT1) y Alto (GT2). Posteriormente se utilizó un modelo Probit Ordenado con la finalidad de determinar los factores que inciden sobre el nivel tecnológico de las fincas ganaderas. Cinco factores resultaron determinantes: Zona, nivel educativo, frecuencia de visita del productor a la finca, asistencia técnica y tamaño de la finca. El modelo permite concluir que un productor con un nivel educativo universitario que posea una finca de gran tamaño que se encuentre localizada en la zona de Perijá y además visita la finca con frecuencia y hace uso de la asistencia técnica, tiene una alta probabilidad de pertenecer a otro grupo diferente al GT0.

In Venezuela, several studies have been made to characterize the cattle farmers according to farm management and technological performance. However, for the date of this research, there were very few studies related to the determinant factors that influence on farmer decision for applying some technological practice or reaching a technological level different from other farmer, located in the same area. For this reason, the objective of this research was to identify and quantify the factors that have an effect on technological level of cattle farms loatedin Northwestern and Perija zones of the Zulia State. In a sample of 102 farms previously stratified using K-means algorithm, resulting three technological groups: Low (TG0), Middle (TG1) and High (TG2). Later, an Ordered Probit model was applied in order to determine the factors that affect on technological levels of the cattlefarms. Five factors resulted determinant: Zone, education level, frequency of visit of producers to own farms, technical assistance and farm size. The model allows concluding that a farmer with a large farm located in Perijá, having a university degree, applying technical assistance and visiting his or her farm frequently, has a high probability to belong to another group different from TG0.

Relación entre el nivel de tecnología y los índices de productividad en fincas ganaderas de doble propósito localizadas en la cuenca del lago de Maracaibo / Relationship between level of technology and productivity indices of dual-purpose cattle Ffrms located on the Maracaibo lake basin

Con la finalidad de estudiar la relación que existe entre el nivel tecnológico y los índices de productividad de las fincas ganaderas de doble propósito, localizadas en los municipios Jesús Enrique Lossada, La Cañada de Urdaneta y Rosario de Perijá, se seleccionaron 102 fincas mediante un muestreo aleatorio estratificado con afijación proporcional y el algoritmo K-medias para la identificación de los grupos. Resultando tres grupos tecnológicos identificados como bajo (GT1), medio (GT2) y alto (GT3), Las medias de las productividades parciales entre los diferentes grupos fueron comparadas mediante un análisis de varianza. Posteriormente, con la prueba de Duncan se compararon las productividades parciales de los grupos. El GT3 mostró mayor productividad parcial en varios índices pero sólo en litros leche por vaca total y por mano de obra fueron significativas (P<0,05), asimismo, los indicadores económicos ingreso por vaca total, ingreso total, ganancia neta y margen bruto, resultaron estadísticamente diferente a GT2 y a GT1, Esto permite concluir que el manejo realizado en las fincas del GT3 se refleja en una mayor productividad del rebaño y de la mano de obra, con una menor relación de costo ingreso. Existe una relación directa entre el nivel tecnológico y los indicadores económicos, la ganancia neta y el margen bruto se incrementan a medida que se asciende dentro de los GTs.

In order to study the relationship between the levels of technology and productivity indicators of dual-purpose cattle farms located in the Jesus E. Lossada, La Cañada de Urdaneta y Rosario de Perijá Municipalities, 102 farms were selected by random sampling and K-mean algorithm to create the technological groups. Three technological groups (TGs) were identified: low (TG1), middle (TG2) and high (TG3). Later, the partial productivity means of different groups were compared by variance analysis and the Duncan test was utilized to evaluate the differences among the means. The TG3 showed high partial productivity in several indicators but only milk liters by total-cow and by labor productivity were statistically significant (P<0.05). Also, economical indicators such as income by total-cow, total income, profit and gross profit resulted statistically different from TG2 and TG1. These results allow concluding that TG3 showed a higher herd and labor productivity and lower cost-income relationship due to differences in the farm management of TG3 with respect to other groups. There is a straightforward relationship among technological levels and economical indicators. Profit and gross profit increases as the farm move into higher technological level.

La inseminación artificial y su efecto sobre los índices de productividad parcial en fincas ganaderas de doble propósito / The artificial insemination and its effect on partial productivity index of dual-purpose cattle farms

Los objetivos de este estudio fueron identificar y cuantificar los factores que influyen en la adopción de la inseminación artificial (IA), y evaluar el efecto de utilizar la IA sobre los índices de productividad parcial en el sistema de ganadería de doble propósito localizados en el estado Zulia, Venezuela. Para ello se utilizó un modelo Logit, resultando como significativas en cuanto a la adopción de la IA, las variables: nivel de instrucción del productor, tamaño de la finca, localización de la finca y permanencia del productor en la unidad de producción. Con relación a los índices de productividad parcial, la IA sólo tuvo efecto significativo cobre productividad por animal.

The objectives of this study were to identify and quantify the determinants of artificial insemination (AI) and to evaluate the effect of AI on the partial productivity indices of dual-purpose cattle farms located in Zulia State, Venezuela. A Logit model was used, resulting as the explanatory variables of the use of AI: degree education of farmer, size of farm, geographic location, and frequency of visit of producers to own farms. Regarding to partial productivity indices, the AI only had effect on animal productivity.

Factores que determinan la selección del lugar de compra de carne de res en Maracaibo Venezuela / Factors that determine the selection of the beef purchase place in Maracaibo Venezuela

Un modelo Logit fue especificado para evaluar los factores de decisión del lugar de compra de carne de res por los consumidores. Considerándose como población del estudio a los habitantes del municipio Maracaibo, las 554 carnicerías y los 24 supermercados existentes; se determinó una muestra de 110 carnicerías aleatoriamente por selección simple, y para los supermercados fue del tipo censal. Se aplicó un muestreo bietápico de 3 consumidores por carnicería y de 10 por supermercado para una muestra total de 570 habitantes. Los resultados indican que el ingreso familiar, el tipo de trabajo, la forma de pago, el número de miembros del hogar y la razón de compra son las variables significativas que explican la probabilidad de que un consumidor compre carne de res en un supermercado.

A Logit model was specified to evaluate the decision factors of beef purchase place by the consumers. The study population was the inhabitants of Maracaibo County, the 554 meat markets and the 24 existing supermarkets. A random sample of 110 meat markets was selected, and the sample for the supermarkets consisted of the census. A two-stage sampling was used surveying 3 consumers per meat market and of 10 per supermarket for a total sample of 570 inhabitants. Results indicate that the family income, the job type, the form of payment, the household size and the reason for purchase are the significant variables that explain the probability that a consumer buy beef in a supermarket.