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Agricultura, sociedad y desarrollo

versión impresa ISSN 1870-5472

agric. soc. desarro vol.16 no.1 Texcoco ene./mar. 2019

 

Artículos

Pequeños agroecosistemas de maíz en la Huasteca Alta Veracruzana: eficiencia económica-energética y pobreza

Rubén Purroy-Vásquez1  * 

Eloísa Ortega-Vargas1 

Quirino Hernández-Santiago1 

Oscar Del Ángel-Piña1 

Julio Meza-Hernández1 

Bernardino Reyes-Santiago1 

Francisca Nicolás-Vicente1 

1 Instituto Tecnológico Superior de Tantoyuca. (rubenpurroy2000@gmail.com, ove.2287@ymail.com, herqui2002@hotmail.com, delapios77@hotmail.com, meza67julio@hotmail.com, las_americas08@hotmail.com, francisca_34@hotmail.com)

Resumen

La baja productividad en pequeños agroecosistemas (PAES) de maíz se asocia a bajos ingresos, lo que influye en la permanencia de familias en condiciones de pobreza. Por tal motivo se evaluó la relación entre el nivel de pobreza, la eficiencia económica y el uso eficiente de la energía en PAES de maíz. La información se colectó a través de entrevistas estructuradas aplicadas a productores de maíz de 17 comunidades de Tantoyuca, Veracruz. Para analizar los datos se aplicaron técnicas multivariadas de agrupación y la técnica de k-media; se realizaron análisis de varianza y pruebas de medias para conocer la diferencia entre grupos y correlación canoníca para identificar los indicadores de eficiencia económica-energética y de productividad que contribuyen a superar la Línea de Bienestar Mínimo (LBM). Se identificaron tres tipos de PAES para la producción de maíz: Tradicional Mejorado, Tradicional y Tradicional de Subsistencia. Se encontró diferencia significativa (p<0.05) entre las variables estudiadas en los tres PAES. Solo los productores de los PAES Tradicional Mejorado alcanzan la LBM. Al incrementarse la productividad del PAES aumenta la eficiencia económica y la energética. Así, los productores con bajos rendimientos de maíz prefieren comercializarlo para obtener ingresos para satisfacer necesidades de la familia.

Palabras clave: maíz; Línea de Bienestar Mínimo (LBM); energía; productividad

Introducción

Para 2016, en México se sembraron 5 242 845 ha de maíz (Zea mays L.) en zonas de agricultura de temporal, cuyo rendimiento promedio fue de 1.906 t ha-1 (SIAP-SAGARPA, 2016), donde el destino principal de esta producción es para autoconsumo, que a su vez está asociada a bajos rendimientos, que se traducen en poca capacidad de la familia en lograr alcanzar la línea de bienestar mínimo, manteniéndose los pequeños productores en condiciones de pobreza (Dixon y Gulliver, 2001; González y Meneses, 2015). El estado de Veracruz no está exento de esta situación, ya que en la mayor parte de su extensión el cultivo del maíz está relacionado con altos índices de pobreza, lo que se corrobora al observar que los municipios con mayor porcentaje de tierras ejidales que cultivaban maíz poseen los índices de pobreza más altos. Adicionalmente, una alta proporción de las unidades de producción agrícolas no participan en la venta de producto, ya que destinan el total de su producto al autoconsumo (Etchevers et al., 2016; Salazar et al., 2016).

En este sentido, para 2015, SIAP-SAGARPA reportó una producción nacional de maíz de 24.69 millones de toneladas, de los cuales 4.91 % fue aportado por el estado de Veracruz (el municipio de Tantoyuca contribuyó con 0.06 %), el cual tiene un alto grado de marginalidad que se evidencia al tener un índice de marginación de 1.183 (SIAP-SAGARPA, 2016; CONAPO, 2016).

Romero et al. (2013) relacionaron el grado de marginación (factor social) y la producción agrícola (factor económico) de los municipios del estado de Veracruz, reportando que existe una correlación entre los niveles de producción y los índices de marginación. En este sentido, los municipios con menor índice de marginación son aquellos en los que se cultivan productos como la caña (Saccharum officinarum L.) y la piña (Ananas comosus L.), en comparación con aquellos donde se cultiva maíz o frijol (Phaseolus vulgaris L.) y que se reportan con mayor marginación (De Ita et al., 2016).

Por lo anterior, el objetivo fue evaluar la relación del nivel de pobreza, la eficiencia económica y el uso eficiente de la energía en pequeños agroecosistemas de maíz en 17 comunidades del municipio de Tantoyuca al norte del estado de Veracruz, México.

Material y métodos

El municipio de Tantoyuca está ubicado en la Huasteca alta veracruzana, entre los paralelos 21° 09’ y 21° 21’ de Latitud Norte y los meridianos 97° 56’ y 98° 07’ Longitud Oeste, con una altitud entre 10 y 500 m y una superficie de 1 303.25 km2 (INAFED, 2002). El municipio tiene tres tipos de climas: cálido subhúmedo con lluvias en verano (Aw2), que es de mayor humedad (54 %), cálido subhúmedo con lluvias en verano (Aw1) de humedad media (45 %), y cálido húmedo con abundantes lluvias en verano (Aw0), con temperatura media anual entre 22 y 26 °C (García, 2004).

Las unidades de estudio fueron los pequeños agroecosistemas (PAES) donde se produjera maíz dentro del municipio Tantoyuca. Para ello se seleccionaron 17 comunidades, lo que arrojó un marco muestral de 850 pequeños productores. Posteriormente se determinó el tamaño de la muestra con el método de muestreo aleatorio (Scheaffer et al., 1987), resultando una muestra de 147 productores a los cuales se les realizó una entrevista estructurada para obtener datos generales sobre tamaño de la parcela, número de integrantes de la familia que depende del PAES, así como datos inherentes al proceso de siembra del maíz, identificando las entradas (insumos agrícolas, maquinaria y mano de obra) y salidas (producción y mano de obra) del PAES para luego convertirlos en valores de energía mediante los factores de conversión (Purroy-Vásquez et al., 2016 y Valdés et al., 2009).

Variables analizadas

Ingreso neto anual por hectárea (ha) de los PAES (Inetha)

Se determinó el ingreso neto anual por hectárea del PAES, utilizando el ingreso total por ha (Ingtoha) y los costos totales de producción por ha (Ctpha) para la i-ésima actividad realizada en la producción de maíz. Posteriormente se calculó la diferencia entre estas para obtener el ingreso neto anual por ha, el cual se dividió entre 365 para determinar el valor diario con la finalidad de compararlo con el salario mínimo oficial para la región según la Comisión Nacional de los Salarios Mínimos (CONASAMI, 2016). Todos los valores obtenidos se expresaron en pesos mexicanos.

Inetha=i=1nIngotoha -i=1nCtpha

Ingreso energético neto anual por ha del PAES (Inet∆ha)

Para determinar el Inet∆ha se calculó la producción total de energía por ha (pro∆ha) para la i-ésima actividad realizada en el proceso productivo del maíz y el total de energía aplicada (fertilizante y horas hombres) por ha (inv∆ha), en Mega Joules (MJ), para la i-ésima actividad realizada en el proceso productivo del maíz. Para ello se determinó la producción e inversión total por ha en cada PAES, convirtiéndola en valores de energía con los factores de conversión para luego aplicar la sustracción (Mora-Delgado et al., 2007 y Pimentel, 1993).

Inetha=i=1nproha-i=1ninvnv

Eficiencia económica por hectárea (Eeha)

Los índices de eficiencia económica permiten identificar el rendimiento de los recursos utilizados en el proceso productivo. Se calculó al dividir la sumatoria del ingreso total bruto anual por hectárea (Ingtoha) generado por la venta del maíz, entre la sumatoria del costo total de producción por hectárea (Ctpha) para la i-ésima actividad realizada en el proceso productivo del maíz (Purroy-Vásquez et al., 2016).

Eficiencia en el uso de la energía por hectárea (EΔha)

La eficiencia en el uso de la energía por hectárea (EΔha) determina el nivel de manejo de los recursos energéticos dentro de los procesos productivos en los PAES. Para su cálculo se dividió la sumatoria de la producción total de energía por hectárea (PtΔha) generada en la actividad productiva del maíz (producción de granos en MJ), entre la sumatoria de la energía invertida (fertilizante y horas hombre en MJ) por hectárea (invΔha) en la i-ésima actividad productiva del maíz en un periodo de un año (Purroy-Vásquez et al., 2016).

Eha=i=1nPthai=1ninvha

Productividad

Se entiende como la relación entre la producción obtenida por un sistema de producción o servicios y los recursos utilizados para obtenerla. Se planteó la determinación de la productividad económica y energética de los sistemas a través de indicadores como se describe a continuación:

Indicadores de productividad económica (Ipreag)

La productividad económica nos permite determinar el comportamiento productivo del PAES (Cuadro 1) en pesos ($) en relación con unidades de trabajo ($ Horas hombre-1) y energía ($ MJ-1).

Cuadro 1 Variables usadas para calcular los indicadores de productividad económica de los PAES (Purroy-Vásquez et al., 2016). 

Definición Variable Sub-variables Medición
Productividad económica por unidad de energía invertida en el PAES Pe=i=1nPehai=1ninvha Peha: Productividad económica del agroecosistema por hectárea.
Δinvha: Total energía invertida por hectárea en la i-ésima actividad.
$ MJ-1
Productividad económica del trabajo en el PAES Pet=i=1nPehai=1nHha Peha: Productividad económica del agroecosistema por hectárea.
Hha: Horas hombre por hectárea en la i-ésima actividad (en actividades manuales).
$ hh-1

Indicadores de productividad energética (IprΔagr)

La productividad energética permite determinar el comportamiento productivo del PAES (Cuadro 2) en Mega Joules (MJ). Para su determinación se utilizó la metodología propuesta por Denoia et al. (2006), calculando la productividad energética por unidad de trabajo (MJ Horas hombre-1) y monetaria (MJ $-1).

Cuadro 2 Variables usadas para construir el índice de productividad energética de los PAES (Purroy-Vásquez et al., 2016). 

Definición Variable Sub-variables Medición
Productividad energética por costo de producción del PAES P$=i=1nPt  hai=1ninv $ ha PtΔha= Producción total de energía por hectárea
invha = Inversión total por hectárea de la i-ésima actividad
MJ $-1
Productividad energética del trabajo en el PAES Pt=i=1nPt  hai=1nHha PtΔha= Producción total de energía por hectárea
Hha =Horas hombre por hectárea en la i-ésima actividad (en actividades manuales).
MJ hh-1

Autoconsumo

Para el autoconsumo (Ac) se utilizó la definición de Leite (2004), la cual dice que el estudio del autoconsumo se limita exclusivamente a la producción de alimentos; esto es la parte de la producción agropecuaria destinada a alimentar a los miembros de la familia y a los animales, deduciendo de esta producción las partes relativas a la comercialización, donación o pérdida. En su cálculo se cuantificó el total de producto y subproductos obtenidos en el PAES y se procedió a restar de dicha cantidad el total de producto destinado a la comercialización, siendo el resultado convertido a porcentaje (Gallardo-López et al., 2002; Purroy-Vásquez et al., 2016).

Porcentaje de cobertura de la línea de bienestar mínimo

Para determinar la proporción de cobertura de la línea de bienestar mínimo (Pcober), primero se calculó el costo de la Canasta Normativa de Satisfactores Esenciales (CNSE) a través de la ecuación lineal construida por Marín (2002) y ajustada por Boltvinik y Marín (2003) para el cálculo del costo de las variables bienes familiares (BF) y bienes individuales (BI), a partir de los requerimientos de la Coordinación General del Plan Nacional De Zonas Deprimidas (COPLAMAR), en la cual se consideran todos los satisfactores esenciales requeridos por un hogar. Para el cálculo se consideran como unidad de referencia los costos equivalentes al de un varón adulto; de esta manera, para una mujer adulta es 0.81; niño, 0.58; niña, 0.54; bebé masculino, 0.43; y bebé femenino, 0.43.

CNSE=38 857+8195p+25 972ae

donde CNSE: Costo de la Canasta Normativa de Satisfactores Esenciales; ae: Sumatoria de unidades de adulto equivalente; p: número de personas en el hogar. *Los valores constantes están actualizados a junio de 2016.

Posteriormente se calculó en qué proporción el ingreso neto anual generado en las actividades agropecuarias en el PAES permite a cada familia alcanzar o superar la línea de bienestar mínimo.

El ingreso neto agropecuario (Inetoagr) se calculó totalizando los ingresos brutos generados de las actividades agropecuarias efectuadas en los PAES, incluyendo el Ac y, a continuación, se le restaron los costos totales de las actividades agropecuarias (Purroy-Vásquez et al., 2016).

Pcober=InetoagrCNSE

Análisis estadístico

Para determinar los tipos de PAES se analizaron las variables: ingreso económico neto, ingreso energético neto, eficiencia económica, eficiencia energética, indicadores de productividad económica e indicadores de productividad energética. Se aplicaron técnicas multivariadas de agrupación. Primero se realizó un diagrama de árbol o dendrograma, utilizando la agrupación jerárquica aglomerativa (Chalate-Molina et al., 2010; Purroy-Vásquez et al., 2016), utilizando las distancias euclidianas y el algoritmo de ligamiento complejo. Para caracterizar estos grupos se aplicó la técnica de k-media, para luego realizar análisis de varianza y pruebas de medias (Tukey, p<0.05) para conocer la diferencia estadística entre grupos.

Posteriormente se utilizó la técnica multivariada de correlación canónica, con la finalidad de conocer cuáles de los indicadores de eficiencia energética económica y de productividad de los PAES contribuyen a superar la línea de bienestar mínimo (LBM). Las variables independientes o de eficiencias fueron: superficie, eficiencia energética, eficiencia económica, productividad energética por dinero invertido, productividad económica por energía invertida, productividad de trabajo por energía invertida y productividad de trabajo por dinero invertido. Las variables dependientes o sociales fueron: proporción de cobertura de la línea de bienestar mínimo y la de autoconsumo. Para todos los análisis se utilizó el programa estadístico Statistica® versión 6 (Stat-Soft Inc, 2003) y Microsoft Office Excel 2007®.

Resultados y discusión

Tipos de PAES

Como resultado del análisis de conglomerados se identificaron tres grupos de PAES que, de acuerdo con sus características de nivel tecnológico y productividad de maíz, se nombraron: Tradicional Mejorado (TM = 2.04 %), Transicional (T = 27.21 %) y Tradicional de Subsistencia (TS = 70.80 %). Con base en esta clasificación se encontraron diferencias significativas (P<0.05) en las variables analizadas (Inetha, Inet∆ha, Eeha, E∆ha, Ipreag y Ac), exceptuando el porcentaje de cobertura de la línea de bienestar mínimo (Figura 1). La distancia a la cual se realizó el corte para definir los grupos fue de 9000.

Figura 1 Diagrama análisis conglomerado por el método k-media y dendrograma de los tipos de PAES. 

Descripción de grupos de PAES

Se identificaron tres PAES, los cuales se clasificaron como Tradicional Mejorado (TM), Tradicional (T) y Tradicional de Subsistencia (TS). En el TM la edad de los productores en estos PAES es de 78±3.74. El 100 % de los productores siembra en el periodo Tonalmil (nombre huasteco), que comprende los meses de noviembre-diciembre, cosechando en abril. La superficie de los PAES TM es de 1.67±0.37 ha, con una producción de 7.4±1.7 t ha-1 de maíz; esta producción se atribuye al uso de semillas mejoradas de maíz, al uso de agroquímicos y a una densidad de población de 74000±600 plantas ha-1, que se obtienen con una siembra realizada a una distancia entre surcos de 50 cm, 27 cm entre plantas y 3.8 a 4 plantas por metro lineal, coincidiendo con lo reportado por Rincón-Sánchez et al. (2014), quienes mencionan que la densidad de plantas con maíz hibrido debe ser entre 60 000 a 80 000 plantas ha-1, obteniendo una producción de granos que supera al promedio nacional que es de 2.4 t ha-1 de maíz para temporal primavera-verano (SIAP-SAGARPA, 2017). Esto coincide con lo reportado en la literatura, donde se indica que con la aplicación de paquetes tecnológicos adecuados es posible incrementar la productividad de los agroecosistemas (Damián et al., 2007; Sanclemente et al., 2012; Uzcanga et al., 2015). Esta productividad incide directamente en los valores del Inetha, Inet∆ha y Eeha (Cuadro 3), además de incidir en el uso eficiente de la energía por ha (E∆ha), en la productividad económica por MJ invertido (Pe∆), en la productividad económica por trabajo invertido (Pet), en la productividad energética por dinero invertido (P∆$), y en la productividad energética por trabajo invertido (P∆t). Estos resultados concuerdan con los reportados por Tobasura et al. (2012), los cuales indican que existe relación directa entre productividad energética y económica, donde se confirma que a mayor producción se incrementa la productividad energética.

Cuadro 3 Indicadores de eficiencia y productividad de los PAES (TM, T y TS); se incluye autoconsumo y porcentaje de cobertura de la línea de bienestar mínimo de las familias de los productores. 

Unidad Variables Tipos de PAES
Tradicional mejorado Tradicional Tradicional de subsistencia
$ ha-1 Ingreso neto económico por ha (Inetha)** 39 412.17±11 685.64a 7883.84±3904.89b 2410.05±823.59c
MJ ha-1 Ingreso neto energético por ha (InetΔha)** 76 462.32±19 654.08a 13 157.64 ± 8447.91b 5909.00±4836.70c
Índice Eficiencia económica por ha (Eeha)** 9.72±2.76a 2.99 ± 1.25b 1.37±0.90c
Índice Uso eficiente de la energía por ha (EΔha)** 5.19±2.25a 1.84 ± 0.56b 0.74±0.31c
($ MJ-1 Productividad económica por MJ invertido (PeΔ)** 21.27±8.64a 9.69±6.61b 1.05±4.19c
$ hh-1 Productividad económica por trabajo invertido (Pet)** 2.83±1.08a 0.56±0.28b 0.06±0.17c
MJ $-1 Productividad energética por dinero invertido (PΔ$)** 54.50±15.17a 18.08±8.01b 8.49±4.92c
MJ hh-1 Productividad energética por trabajo invertido (PΔt)** 17.46±4.70a 5.16 ± 1.51b 2.14±0.89c
% Autoconsumo (Ac)** 50.81±48.79a 71.59±26.05b 84.63±23.40c
% Porcentaje de cobertura de la línea de bienestar mínimo (Pcober) 40.00±21.0a 8.0±6.0a 5.0±1.0a

*Diferencia significativa; **Diferencias altamente significativas.

Letras iguales en la fila forman parte del mismo grupo (Tukey).

En los PAES (TM), 100 % de los productores utiliza 50.85±8.79 % de la producción para su consumo y así lograr cierto grado de seguridad. Estos resultados difieren de los reportados por Romero et al. (2016), quienes indican que a mayor productividad de maíz, menor porcentaje se destina al autoconsumo. Para el caso de la región de estudio el porcentaje destinado al autoconsumo es debido al arraigo cultural que tienen estas comunidades rurales por el maíz, como lo indican Martínez et al. (2006) en un trabajo sobre caracterización de la diversidad y selección participativa de prospecciones de maíz en Chiapas, México.

Grupo tradicional (T) está constituido por 27.21 % de los PAES estudiados. La edad de los productores que manejan dichos PAES es de 57.15±14.88 años. El 95.19 % siembra en el periodo de noviembre-diciembre, cosechando en abril. Tienen una superficie de 1.26±0.55 ha, con una producción de 2.25±0.74 t ha-1 de maíz; esta producción es similar al promedio nacional. Se observó el uso de algunas prácticas agrícolas, como es el control de malezas, baja fertilización, baja densidad de población de 41 000±300 plantas ha-1 que se obtienen con una siembra realizada a una distancia entre surcos de 80 cm, 30 cm entre plantas y 3.3 plantas por metro lineal, además del uso de semillas criollas. Los resultados encontrados en estos PAES son similares a los reportados por diversos autores (García et al., 2013; Damián et al., 2015; Turiján et al., 2012), quienes concuerdan en que al no aplicar un paquete tecnológico en la siembra de maíz, el rendimiento del cultivo es baja.

En relación con el comportamiento de las variables: ingreso neto económico por ha (Inetha), ingreso neto energético por ha (Inet∆ha), eficiencia económica por ha (Eeha), uso eficiente de la energía por ha (E∆ha), productividad económica por MJ invertido (Pe∆), productividad económica por trabajo invertido (Pet), productividad energética por dinero invertido (P∆$), productividad energética por trabajo invertido (P∆t), tiene valores medios (Cuadro 3), lo cual es resultado del bajo rendimiento de granos del maíz criollo en relación con el obtenido con variedades mejoradas y con la aplicación de paquetes tecnológicos adecuados.

El grupo tradicional de subsistencia (TS) está constituido por 70.75 % de los PAES estudiados. La edad de los productores que manejan dichos PAES es de 57.79±13.49 años. El 87.50 % siembra en el periodo de noviembre a diciembre, cosechando en abril (Tonalmil); el resto siembra dos veces al año (Temporal y Tonalmil). Tienen una superficie de 1.01±0.39 ha, con una producción de 0.919±0.397 t ha-1 de maíz; la densidad de población y las distancias de siembras son las mismas que el tradicional; sin embargo, se obtiene 58.80 % menos producción por ha. Se identificó el uso de algunas prácticas agrícolas como un control de maleza de manera manual, sin control de plagas ni uso de fertilizante y con el uso de semillas de maíz criollo, que es obtenido de la siembra del ciclo pasado. Esta baja productividad del maíz de temporal es también reportada por Damián et al. (2014) y De Ita et al. (2016), quienes indican que esta condición productiva se deba a que los pequeños productores no tienen acceso a paquetes tecnológico que se adapten a las condiciones agroclimáticas y culturales de la región donde se ubican; además, debe tenerse en cuenta que el maíz criollo es de bajo rendimiento (entre 0.66 y 1.673 t ha-1) en densidades de plantas entre 26 000 y 36 000 plantas ha-1 y en condiciones de baja o muy baja tecnología (Luna y Gaytán, 2001; Ayala-Garay et al., 2013).

En relación con el comportamiento de todas las variables en los PAES (TS) analizadas en el Cuadro 3 se encontró que estas tienen muy bajos niveles, lo cual concuerda con lo antes expuesto sobre la baja productividad en granos de maíz, considerando que, según Risoud y Chopinet (1999), la eficiencia energética de una granja es la relación entre la energía producida a la suma de toda la energía utilizada directa e indirecta, que dependen de la productividad en granos de maíz. Los valores de eficiencia económica y uso eficiente de la energía fueron de 1.37±0.90 y 0.74±0.31, respectivamente; estos son valores similares a los reportados por Guevara et al. (2015) en sistemas de maíz en monocultivo.

Variables que determinan la proporción de cobertura (Pcober) de la línea de bienestar mínimo (LBM) y el autoconsumo

El grupo TM obtiene ingresos netos anuales por ha de $39 412.17±11 685.64 ha-1, lo que equivale a un ingreso neto diario por ha de $ 107.98±32.01día-1, al compararlo con el salario mínimo que es de $ 92.32 día-1 para 2016. Con base en esta información podemos determinar que estos productores tienen un ingreso 14.50 % por encima del salario mínimo oficial (CONASAMI, 2016). El 100 % de los productores TM (2 % del total de productores encuestados) obtienen, a través de la producción de maíz, ingresos que les permiten superar la línea de bienestar mínimo en 40±21 %.

La correlación canónica mostró que existe una correlación significativa entre los dos grupos de variables canónicas sociales o dependientes y las independientes, explicando 75 % de la variabilidad. Los pesos canónicos de la primera correlación canónica señalan que todas las variables tienen alta correlación, exceptuando la variable autoconsumo para este grupo (Figura 2).

Figura 2 Patrón de asociación de la primera correlación canónica de la relación de la proporción de cobertura de la línea de bienestar mínimo y el porcentaje de autoconsumo de la familia rural, con los indicadores de eficiencia energética financiera y de productividad de los PAES (TM). U1: Asociación de variables independientes. V1: Asociación de variables dependientes. 

En la Figura 2 se puede observar que en la medida que las variables (U1): eficiencia económica por ha, uso eficiente de la energía por ha, productividad económica por energía invertida, productividad económica por horas hombre invertido, productividad energética por dinero invertido, y productividad económica por horas hombre invertidas tienen mayores valores, el productor tiene más capacidad para lograr alcanzar el porcentaje de cobertura de la línea de bienestar mínimo, lo cual es completamente lógico, ya que el poder adquisitivo del productor se incrementa y, por ende, el productor puede lograr comprar algunos productos esenciales.

Los PAES tradicionales (T) generan ingresos anuales netos por ha de $7883.84±3904.89 ha-1, lo que equivale a un ingreso neto diario por ha de $21.60±10.70 día-1, que al compararlo con el salario mínimo, que es de $92.32 día-1 para 2016 (CONASAMI, 2016), se determinó que estos productores ganan 76.60 % por debajo del salario mínimo oficial.

A través de la producción de maíz, los productores T logran ingresos que les permiten alcanzar la línea de bienestar mínimo en tan solo 8 ± 6 %. Esto nos indica que con la producción de maíz una gran parte de los productores no logra generar ingresos que le permitan satisfacer sus necesidades, manteniéndose en pobreza alimentaria, como lo indican González et al. (2015) en un estudio realizado en comunidades indígenas de Chilchota, Michoacán.

La correlación canónica mostró que existe una correlación significativa entre los dos grupos de variables canónicas sociales o dependientes y las independientes, explicando 69 % de la variabilidad. Los pesos canónicos de la primera correlación canónica señalan que las variables: eficiencia económica por ha (Eeha), uso eficiente de la energía por ha (E∆ha), productividad económica por MJ invertido (Pe∆), productividad económica por trabajo invertido (Pet), productividad energética por dinero invertido (P∆$), productividad energética por trabajo invertido (P∆t) tiene alta correlación, exceptuando la variable cobertura de la línea de bienestar mínimo (Figura 3), lo cual coincide con los datos anteriores, ya que 100 % de las familias campesinas de los productores que manejan estos PAES apenas alcanzan cubrir la línea de bienestar mínimo. En relación con las variables eficiencia económica y uso eficiente de la energía su comportamiento indica que, en la medida que estas variables se incrementan por una mayor productividad, se incrementa el autoconsumo (+Ac), lo que indica el valor positivo de esta variable, mientras que el porcentaje de producto que se destina para la venta disminuye (Rayón, 2014; Zagoya, 2015).

Figura 3 Patrón de asociación de la primera correlación canónica de la relación de la proporción de cobertura de la línea de bienestar mínimo y el porcentaje de autoconsumo de la familia rural, con los indicadores de eficiencia energética financiera y de productividad de los PAES (T). U1: Asociación de variables independientes. V1: Asociación de variables dependientes. 

Los PAES tradicionales subsistencia (TS) generan ingresos netos anuales por ha de $2410.05±823.59 ha-1, lo que equivale a un ingreso neto diario por ha de $6.60±2.26 día-1, al compararlo con el salario mínimo, que es de $92.32 día-1; para 2016, podemos determinar que estos productores ganan 92.85 % por debajo del salario mínimo oficial (CONASAMI, 2016).

A través de la producción de maíz, los productores TS logran ingresos que les permite alcanzar la línea de bienestar mínimo en tan solo 5±1 %; esto indica que una gran parte de los productores no logra con la producción de maíz generar ingresos para satisfacer sus necesidades, manteniéndose en pobreza alimentaria (González et al., 2015).

La correlación canónica mostró que existe una correlación significativa entre los dos grupos de variables canónicas sociales o dependientes y las independientes, explicando 84 % de la variabilidad. Los pesos canónicos de la primera correlación canónica señalan que todas las variables tienen alta correlación (Figura 4); además, 100 % de las familias campesinas de los productores que manejan estos PAES no logran cubrir la línea de bienestar mínimo, destinando la mayor parte de la producción a la venta para satisfacer sus necesidades básicas. Estos resultados difieren de lo reportado por Zagoya (2015), quien indica que el principal destino de la producción es el autoconsumo y, en menor proporción, la comercialización.

Figura 4 Patrón de asociación de la primera correlación canónica de la relación de la proporción de cobertura de la línea de bienestar mínimo y el porcentaje de autoconsumo de la familia rural, con los indicadores de eficiencia energética financiera y de productividad de los PAES (TS). U1: Asociación de variables independientes. V1: Asociación de variables dependientes. 

Conclusiones

En general existe una alta correlación entre las variables indicadoras de eficiencia energética-económica y de productividad de los PAES (U1: Eeha, E∆ha, Pe∆, Pet, P∆$, P∆t) con las variables autoconsumo y línea de bienestar mínimo, lo que permite afirmar que el nivel de pobreza está fuertemente influenciado por la productividad, en el cual al aumentar la productividad se incrementa la eficiencia económica y la energética del PAES, que a su vez le proporciona al producto una posibilidad mayor de alanzar la línea de bienestar mínimo.

Por otra parte, en el caso de los PAES (T) y (TS), los productores no obtienen rendimientos suficientes debido al escaso o nulo acceso a paquetes tecnológicos adaptados a las condiciones climáticas imperantes en la zona. Asimismo, el productor destina el porcentaje de granos de maíz que será para el autoconsumo o para la venta, de acuerdo con las necesidades de la familia. En este sentido, los productores que obtienen un bajo rendimiento de maíz prefieren comercializar el grano con la finalidad de obtener dinero en efectivo que pueda ser utilizado para satisfacer necesidades básicas del núcleo familiar.

Agradecimiento

Al Instituto Tecnológico Superior de Tantoyuca, a través de su Director General M. C. Francisco J. Hernández Luna, por los apoyos y facilidades otorgadas para la realización de la investigación.

Literatura citada

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Recibido: Agosto de 2016; Aprobado: Agosto de 2017

* Autor responsable: rubenpurroy2000@gmail.com

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