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Revista mexicana de ciencias agrícolas

Print version ISSN 2007-0934

Rev. Mex. Cienc. Agríc vol.7 spe 15 Texcoco Jun./Aug. 2016

 

Artículos

El soporte institucional en la adopción de innovaciones del productor de maíz: región centro, México

Julia Sánchez Gómez1 

Roberto Rendón Medel2  § 

Julio Díaz José3 

Kai Sonder4 

1Problemas Económico-Agroindustriales. Centro de Investigaciones Económicas Sociales y Tecnológicas de la Agroindustria y la Agricultura Mundial (CIESTAAM)- Universidad Autónoma Chapingo (UACH). Carretera México-Texcoco km 38.5, Chapingo. Estado de México, C. P. 56230. (jsanchez@ciestaam.edu.mx).

2CIESTAAM- UACH.

3Instituto Tecnológico Superior de Zongolica. Av. Poniente 7 No 856 Col. Centro, Orizaba, Veracruz, México, C. P. 94300. (juliodiaz.jose@gmail.com).

4Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo (CIMMYT). Carretera México-Veracruz, km.45. Estado de México. C. P. 56237. (k.sonder@cgiar.org).


Resumen

El objetivo de este trabajo fue identificar a los actores involucrados en sistema de innovación de los productores de maíz de la Región Centro de México, destacando el papel de los actores de soporte institucional en su adopción de innovaciones. Para ello, se entrevistaron 490 productores de maíz atendidos dentro del marco del programa MasAgro 2012, en los estados de Guerrero, Hidalgo, Puebla, Morelos, Estado de México y Tlaxcala. Se midió el grado de adopción de las innovaciones, y mediante la metodología de análisis de redes sociales se analizó la vinculación entre los actores. Entre los estados se encontraron diferencias significativas (p< 0.05) en escolaridad, superficie sembrada, rendimientos e índice de adopción de innovaciones. A pesar de todos los tipos de vínculo ser significativos (p< 0.05) para la adopción de innovaciones del productor de maíz en la región. El vínculo con las instituciones gubernamentales tuvo un mayor peso en el nivel de innovación del agricultor. La diversidad de vínculos y la conexión con agentes externos (como los de soporte institucional) en el sistema de innovación del productor de maíz contribuye a su adopción de innovaciones.

Palabras clave: sistema de innovación; redes sociales; vinculación

Abstract

The aim of this study was to identify the actors involved in the innovation system producers of corn Mexico Center Region, highlighting the role of the actors of institutional support in adoption of innovations. To do this, 490 corn producers served within the framework of MasAgro 2012 program, in the states of Guerrero, Hidalgo, Puebla, Morelos, State of Mexico and Tlaxcala were interviewed. The degree of adoption of innovations was measured, and using the methodology of social network analysis linking between actors analyzed. Among the states significant differences (p< 0.05) in education, acreage, yields and rate of adoption of innovations they found. Despite all link types to be significant (p< 0.05) for the adoption of innovations corn producer in the region. The link with government institutions had a greater weight in the level of innovation of the farmer. The diversity of links and connection with external agents (such as institutional support) in the innovation system producer of corn contributes to adoption of innovations.

Keywords: innovation system; linkages; social networking

Introducción

El cultivo maíz grano en México, ocupa 34% del total de la superficie sembrada en México (SIAP, 2015) y el número de unidades de producción involucradas en la actividad son alrededor de 22.2 millones (INEGI, 2015). En el país, el cultivo se siembra principalmente bajo la modalidad temporal y en el ciclo productivo primavera- verano (SIAP, 2015). La producción de maíz grano en México se concentra en ocho estados: Sinaloa, Jalisco, Estado de México, Michoacán, Chiapas, Guanajuato, Chihuahua y Veracruz; y se produce en dos variedades, la blanca y la amarilla, la primera se utiliza esencialmente para el consumo humano y se dice que se es autosuficiente en ese aspecto, y la segunda variedad, se destina para el consumo animal y a la industria, en la cual se registra un déficit. A pesar de que la producción de maíz en México ha crecido en 1% anual durante el periodo 2000-2013, no alcanza a cubrir la demanda nacional pues su crecimiento ha sido mayor (2%), por lo que se ha tenido que importar este producto (SIAP, 2015; FAO, 2015). La cantidad importada equivale a casi el 40% del volumen consumido, y es resultado de los bajos niveles de producción interna.

Por ello, en el país se han hecho esfuerzos institucionales para incentivar la productividad de los maiceros mediante la innovación, la cual ha cobrado en la relevancia para generar ventajas competitivas en las empresas (Hidalgo et al., 2008). Es el caso del programa Modernización Sustentable de la Agricultura Tradicional (MasAgro), impulsado por dos instituciones por la Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación (SAGARPA) y el Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo (CIMMYT), tiene por objetivo incrementar la producción nacional de maíz mediante la identificación de actores y establecer alianzas estratégicas potenciales que contribuyan a una mejor difusión de las tecnologías del programa para hacer más eficiente el proceso de extensión.

En este contexto, surgen los sistemas regionales innovación (SIR) modelos de análisis territorial, que ponen énfasis en el impulso de la innovación y desarrollo tecnológico para aumentar la competitividad de las economías regionales (Díaz et al., 2012); y se define como “un conjunto de agentes, instituciones y prácticas sociales vinculadas a la actividad innovadora, y es importante para el desarrollo, adopción y adaptación de innovaciones” (Cruz y Aguilar, 2011). En la actualidad, se reconoce que la gestión de innovación requiere de la vinculación de las empresas con otros actores y es resultado de un aprendizaje interactivo (Muñoz et al., 2007).

Su incorporación en los procesos productivos requiere de tres pilares principales: las empresas (organizadas e cohesionadas), soporte institucional (vinculación y transferencia tecnológica) y marco político (Mungaray et al., 2011). La presencia y vinculación de las instituciones con los agricultores en un determinado territorio podría fortalecer o potenciar el proceso innovativo en la actividad económica específ ica. No obstante, se carece de investigaciones sobre la identificación de los actores institucionales, así como el efecto de su vinculación con el productor para mejorar su nivel de innovación. Los estudios generalmente se enfocan en identificar las variables que inciden en el actuar de dicho sistema (Mejía, 2008), el papel de un determinando componente y la conectividad entre los sistemas (Alberdi et al., 2014).

El objetivo de la presente investigación fue identificar a los actores involucrados en sistema de innovación de los productores de maíz, y valorar el desempeño del los actores de soporte institucional mediante la cuantificación del efecto de la vinculación en la adopción de innovaciones del agricultor en la Región Centro de México.

Materiales y métodos

Para el análisis de los actores que integran el sistema de innovación en la Región Centro de México se utilizó la herramienta del análisis de redes sociales (ARS), ya que permite analizar la conexión entre diferentes tipos de actores de una red y la estructura general del sistema que surge de las relaciones sociales que los mismos establecen (Sanz 2003), así como el cálculo de indicadores de acceso de información que les permite innovar por parte de los productores.

Área y universo de estudio

La zona de estudio lo constituyó la Región Centro de México, integrada por seis estados: Guerrero, Hidalgo, Estado de México, Morelos, Puebla y Tlaxcala; y aporta alrededor de una cuarta parte de la producción nacional de maíz. Se entrevistaron a 490 productores de maíz atendidos por los técnicos del programa MasAgro 2012, y distribuidos en 69 municipios de la región.

Instrumento de colecta de información

La encuesta aplicada a los productores constó de tres apartados: características del productor y unidad de producción, tecnologías o innovaciones y las fuentes de aprendizaje de cada una de las innovaciones. En el primer apartado, se solicitaron los datos para la identificación del productor: nombre, edad, escolaridad, régimen hídrico, superficie, rendimientos, entre otros. El segundo, se refiere al conjunto de 29 innovaciones para lograr un mejor desempeño o alto impacto en producción de maíz; clasificadas en seis categorías: manejo agronómico, nutrición, sanidad, maquinaria y equipo, f inanciamiento y organización. El tercer apartado, se centró en analizar los vínculos de aprendizaje o fuentes de información del productor con el resto de los actores del sistema, por ejemplo compradores, prestadores de servicios profesionales, instituciones de gobierno.

Con la información obtenida de las encuestas a los productores, se construyó una base de datos en Excel® y un Bloc de Notas con los vínculos entre los actores. El archivo del bloc de notas se importó directamente en el de NetDraw 2.083© y Ucinet 6.211©, para realizar la identificación y análisis de actores del sistema innovación en la región.

Indicadores utilizados

Para valorar el grado de adopción de los productores de las innovaciones, se calcularon los siguientes indicadores:

Índice de adopción de innovaciones (InAI). Es el porcentaje promedio de prácticas realizadas por el productor, para cada uno de los productores resulta de promediar los valores del índice de adopción de innovaciones por categoría (IAIC), y se construye mediante la siguiente expresión(Muñoz et al., 2007):

InAIi=j=1nIAICkk

Donde: InAIi= índice de adopción de innovaciones del i-ésimo productor; IAICik= índice de adopción del i-ésima productor en la k-ésima categoría; y K= número total de categorías.

Tasa de adopción de innovaciones (TAI). Porcentaje de productores adoptantes de cada innovación (Rogers, 2003), se calcula con la fórmula:

TAI=nPAInTP100

Donde: nPA= número de productores adoptantes de la innovación; y nTP= número total de productores.

Análisis de la información

El análisis estadístico de los datos se procesó en el software SAS v. 9.0 para observar las diferencias o similitudes respecto a las características del productor y unidades de producción, así como de su nivel de innovación se realizó una comparación de medias mediante el análisis ANOVA. Para el análisis de los actores involucrados en el sistema de innovación de maíz se empleó el análisis gráfico mediante el software NetDraw 2.083. Con la correlación de Pearson se valoró la relación existente o no entre los vínculos de los diferentes actores fuentes de innovación que mantiene el productor de maíz. Finalmente, con un modelo de regresión lineal se midió el grado de influencia de cada tipo de vínculo en la adopción de innovaciones por el productor.

Resultados

Características del productor y de la unidad de producción

Los productores de maíz en la Región Centro de México en su mayoría son de edad avanzada, siendo el estado de Hidalgo el que presenta el mayor promedio con 53 años, nueve años más que los productores de Puebla, los de menor edad con 44 años. Aunque los estados presentan diferencias en la edad de sus productores no fueron estadísticamente significativas. Respecto al nivel de escolaridad, destaca el estado de Morelos con una media de 11 años de escolaridad que equivale a segundo año del nivel de preparatoria, un estatus de escolaridad muy arriba de los otros estados. Es seguido de Tlaxcala con 7.6 años de escolaridad, lo que es igual a primer año de educación secundaria su media difiere de los otros estados excepto de Hidalgo, con el cual no presenta diferencias estadísticamente significativas. Los productores que presentan un menor nivel de escolaridad son de los estados de Puebla, Guerrero y Estado de México, en promedio su escolaridad es equivalente a primaria incompleta. Cabe mencionar que estas dos características de los usuarios son de importancia, ya que constituyen un factor condicionante que podría influir en su decisión de utilización de ciertas tecnologías (Pérez y Terrón 2004).

Otra característica relevante es la superficie sembrada con el cultivo maíz, los productores de Tlaxcala tienen en promedio seis hectáreas sembradas con el cultivo maíz, media estadísticamente diferente al del estado de Puebla y Guerrero, quienes tienen una menor superficie con 2.8 y 2.3 ha respectivamente. El tamaño del predio podría ser un obstáculo para la innovación (Didier y Brunson, 2004) debido a que si es pequeño podría ser no rentable introducir ciertas prácticas. En rendimiento promedio por hectárea los estados Puebla, Hidalgo y Tlaxcala, obtuvieron los menores rendimientos en 2011. El estado de Morelos tuvo una media de rendimientos en sus productores estadísticamente diferente a los demás. En el caso del Estado de México su media fue de 1.7 t ha-1, y esta no presentó diferencias estadísticamente significativas con Guerrero y los tres estados con los promedios más bajos.

En general, los estados de Puebla, Hidalgo y Estado de México mostraron los menores promedios en escolaridad, superficie sembrada con maíz y rendimientos obtenidos por hectárea. En Guerrero a pesar de que los productores tienen bajo nivel de escolaridad y menor superficie sembrada, ocuparon el segundo lugar en rendimientos en el ciclo anterior con 2.54 t ha-1, lo cual podría señalar a un tipo de producción más intensiva. Los productores de Tlaxcala tienen una mayor superficie sembrada y un grado de escolaridad mayor, pero sus rendimientos son menores.

Cuadro 1. Características del productor y unidad de producción por estado. 

*Medias con diferente literal en el súper índice en la misma columna indica diferencias estadísticamente significativas (p< 0.05). Fuente: información obtenida con encuestas a productores de maíz (2012).

Grado de adopción de innovaciones por las agroempresas

En región las innovaciones con mayor tasa de adopción fueron: control de malezas con 69%, uso de semilla mejorada con 49%, uso de abonos orgánicos con 44% y fertilización fraccionada con 43% de adoptantes. Estas innovaciones poseen las características de fácil experimentación, resultados visibles y baja inversión, atributos determinantes en la decisión de adoptar o no del productor (Rogers 2003). A diferencia de otro tipo de innovaciones cuya tasa de adopción fue menor al 3% de adoptadores, como lo fue: camas permanentes tipo de riego tecnificado, uso de semilleros nacionales, nivelación de suelos y uso de sensores infrarrojos. El requerimiento de conocimiento especializado para su aplicación y la inversión requerida para su aplicación, es lo que podría estar dificultando su adopción por el agricultor.

En relación al índice de adopción por categoría de innovación (InAI) del productor, el promedio mayor lo obtuvo el estado de Morelos con 53.6%, en las seis categorías de innovación mostró diferencias estadísticamente significativas con los demás estados. Le siguió en orden de importancia el estado de Tlaxcala con InAI de 26.4%, cantidad favorecida por las categorías de financiamiento y organización. El Estado de México, Guerrero y Puebla tuvieron la menor adopción de innovaciones entre sus productores, principalmente en las categorías de maquinaria y equipo, organización y financiamiento. El estado de Hidalgo tuvo un InAI promedio de 20%, cantidad que no difirió estadísticamente del InAI de Tlaxcala pero tampoco de los tres estados con InAI más bajo.

Las innovaciones de la categoría sanidad en promedio tuvieron una mayor adopción por el productor en la región con 43%, refiere a las prácticas control de malezas, enfermedades y plagas; y le siguió la categoría de manejo agronómico con 29% que incluye las innovaciones labranza mínima, uso de cultivos de cobertura, uso de semilla mejorada, asociación y rotación de cultivos.

Cuadro 2. Adopción de innovaciones entre los productores de maíz de la Región Centro de México. 

*Medias con diferente literal en el súper índice en la misma columna indica diferencias estadísticamente significativas (p< 0.05). Fuente: Información obtenida con encuestas a productores de maíz (2012).

Conectividad agroempresarial

El análisis de la Región Centro incluye la información de seis estados (Puebla, Tlaxcala, Estado de México, Morelos, Hidalgo y Guerrero) y 69 municipios. Con el análisis del sistema de innovación de los productores de maíz se identificaron a 1 089 actores en total de región, de los cuáles 58.1% corresponde a productores o Empresas Rurales (ER), el 17% a familiares (FAM) de esos productores (FAM) y 1.3% organizaciones de productores (OR), lo que señala en la región una fuerte tendencia de los maiceros a consultarse entre ellos mismos sobre la innovación. Un aspecto importante a destacar es la presencia de actores de soporte institucional para la innovación, como lo es la identificación de 160 (14.7%) prestadores de servicios profesionales (PS) en la zona, que proporcionan asistencia técnica y capacitación y son fuente de información de innovación para los maiceros. Así como, la participación de 26 (2.4%), instituciones gubernamentales (IG), ocho (0.7%) proveedores de servicios financieros (PF) y siete (0.6%) instituciones de enseñanza e investigación (IE). En adición, se nota la participación de los proveedores de insumos del 3.9%, y algunos actores de funciones múltiples (FM) con 0.9% y clientes (CI) con 0.3%.

En el estado de Guerrero se levantó información en 17 municipios, incluye 408 nodos o actores, entre ellos, existen 549 relaciones de aprendizaje técnico de diferentes innovaciones. El sistema de fuentes de aprendizaje para la innovación se encuentra en mayor parte en una estructura integrada, no obstante existe un subgrupo de actores aislados y algunas empresas sin conexión. En el Estado de México la información corresponde a ocho municipios, con una cantidad de 180 relaciones existentes y 197 actores en su sistema. La estructura se encuentra difusa, fraccionada y con un gran número de nodos sueltos, lo cual se podría explicar por dos razones, la primera es la dispersión geográfica y la segunda es la posible ausencia de actores articuladores al interior. El estado de Tlaxcala integra información de 12 municipios, el sistema se forma de 143 actores y 218 vínculos, se encuentra fraccionado en seis sub-grupos; un aspecto importante es que no existen nodos sueltos (nodos que no estén conectados con otros), lo que indica que productores reconocen la importancia de allegarse de información para el aprendizaje de innovaciones relacionadas con la producción de maíz.

En Puebla se obtuvo información de 21 municipios, tiene una cantidad de 257 relaciones existentes y 222 actores. La estructura del sistema es difusa, sin embargo en su interior se distinguen más de diez pequeñas aglomeraciones de actores, lo cual se podría explicar por la distancia geográfica. En Morelos se analizó información de seis municipios, se identificaron 72 nodos con 199 relaciones (Figura 1). El sistema se encuentra en mayor parte cohesionado, y algo importante de resaltar es que se unen por el papel que juegan cinco actores articuladores, este tipo de actores son de importancia en la implementación de proyectos de difusión de tecnologías. En el estado de Hidalgo, se levantó el menor número de encuestas (25) en cinco municipios; y por tanto dio como resultado un número de 47 actores y 52 vínculos. Existen dos nodos aislados o que no se conectan al resto de los actores y cinco pequeños subgrupos lo que denota su alta fragmentación de la misma. Lo anterior podría atribuirse posiblemente a la falta de mayor información.

Fuente: información obtenida con encuestas a productores de maíz (2012).

Figura 1. El sistema de fuentes de aprendizaje para la innovación de los productores de maíz en la Región Centro. 

En general, cada estructura del sistema influye alcance de los productores para obtener información y conocimiento para la innovación; no obstante, se pueden identificar actores con importancia local debido a su número de vínculos y posición en la red. Así mismo, el papel de articular de las estructuras bien podría corresponder a los diferentes actores de soporte institucional, los cuales son principalmente cuatro: institución de enseñanza e investigación (IE), institución gubernamental (IG), proveedor de servicios profesionales (PS) y proveedor de servicios financieros (PF).

Los actores de soporte institucional en el sistema de innovación

En la Región Centro, los actores que predominan en el sistema de innovación de los productores de maíz son otras agroempresas rurales con 50%, y son fuente primordial de información para innovación, lo cual muestra la poca diversidad de fuentes de aprendizaje en algunos estados. Para el caso de los estados Puebla, Tlaxcala e Hidalgo, el segundo lugar lo ocupan los prestadores de servicios profesionales (PSP) con el 17% en promedio. En el estado de Guerrero y Estado de México existe una fuerte inf luencia de los familiares sobre los productores en cuestión de la innovación, con el 23% y 18% respectivamente, y en tercer lugar se encuentran PSP con el 13%.

Respecto a la vinculación que mantiene el agricultor con cada tipo de actor, en los estados de Morelos e Hidalgo se destaca la vinculación con las instituciones gubernamentales (IG), ya que 36.9% y 25% de los actores mencionaron relacionarse con esta categoría; en los otros estados su participación se encuentra entre 1 y 2%. Las instituciones de enseñanza e investigación (IE) solo participan en el Tlaxcala con 6.5% y Guerrero con 1.1% y, lo que señala una baja vinculación con el sector aunque su presencia debiera destacar por su papel en el desarrollo de conocimiento e información sobre nuevas tecnologías. Otros de los actores institucionales de suma importancia son los proveedores de servicios financieros (PF), aquellos que proporcionan seguros y financiamiento a las empresas rurales para la producción de maíz. Sin embargo, solo en tres de los seis estados los productores están vinculados con este tipo de actor, en Tlaxcala con 8.3%, Guerrero 4.4% y Puebla con 0.8%.

En forma general, se podría decir que el estado de Guerrero y Tlaxcala tienen la participación de los cuatro tipos de actores de soporte institucional, lo que hace más diverso su sistema para generar innovación. El Estado de México tiende hacer un sistema más homogéneo debido a la poca participación de otros actores como fuente de conocimiento innovador para los productores de maíz.

En el caso de los estados Hidalgo y Tlaxcala presenta una baja vinculación entre sus productores, cual hace que tengan un sistema desequilibrado en sus fuentes de innovación internas y externas. El estado de Guerrero posee el sistema de innovación más equilibrado puesto casi la mitad de sus vínculos son internos o con otros productores y la otra mitad a corresponde agentes externos que incluye a las instituciones de soporte institucional y PI y FM.

Cuadro 3. Diversidad de vínculos en el sistema de innovación del productor de maíz. 

IG= instituciones de gobierno; PS= prestador de servicios profesionales; PF= proveedor de servicios financieros; IE= instituciones de enseñanza e investigación; PI= proveedor de insumos; FM= funciones múltiples; PR= productor; ER= empresas rurales; FAM= familiar; Org= organización de productores. Fuente: información obtenida con encuestas a productores de maíz (2012).

Asociación entre los tipos de vínculos de actores de soporte

Los vínculos del productor que presentaron asociación estadísticamente significativa fueron los de prestadores de servicios profesionales y las instituciones gubernamentales, de productores financieros y de enseñanza e investigación, lo anterior se podría atribuir al hecho a que estos fungen como intermediarios entre las instituciones y el agricultor. Lo cual, sugiere que a mayor vinculación con los PS mayor probabilidad tiene el productor de vincularse a este tipo de instituciones. Cabe mencionar, que aunque el grado de asociación es significativo (p< 0.05) también es débil.

La vinculación del productor con las instituciones de Productos Financieros se asocia con los actores PI, PS e IE; es decir, a mayor vinculación con este tipo de actores mayor será la vinculación con alguna institución de crédito o seguros agrícolas. Esto podría ser por el flujo de información que ofrecen estos actores acerca de las opciones de financiamiento del productor. Al igual, se encontró una correlación negativa entre estas instituciones y los actores de funciones múltiples, no obstante aunque es significativa es muy cercana a cero por lo cual no se considera de relevancia.

La vinculación del maicero con instituciones gubernamentales se relaciona con la vinculación con otros productores (familiares y a organizaciones de productores) y PI. Lo que podría explicarse porque para acceder algunos de los apoyos que otorgan estas instituciones como lo es asistencia técnica y capacitación y proveeduría de insumos, los productores tienen que organizarse o vincularse entre sí para acceder a ellos, así también para buscar opciones para la adquisición de insumos.

Cuadro 4. Asociación entre los vínculos de aprendizaje para la innovación del productor de maíz. 

**La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).*La correlación es significante al nivel 0,05 (bilateral). Fuente: información obtenida con encuestas a productores de maíz (2012).

Influencia de cada tipo de vínculo a la adopción de innovaciones del productor

En el modelo de regresión lineal se observa la contribución que tiene el vínculo de cada tipo de actor de soporte institucional en la adopción de innovaciones del productor de maíz. Los actores de mayor relevancia resultaron ser las instituciones gubernamentales, ya que por cada vínculo adicional que se establezca con alguna de ellas, la adopción de innovaciones del maicero se incrementará en 8.50 puntos porcentuales. Las instituciones de enseñanza e investigación, tienen gran potencial para convertirse en una de las principales fuentes de conocimiento y aprendizaje para los agricultores. Sin embargo, tienen poca presencia en el sistema de innovación, hasta el momento son pocas las que realizan la labor de extensionismo, en especial las instituciones de educación superior que debieran desempeñar un papel central en este proceso (Mungaray et al., 2011). Las instituciones de productos financieros relacionadas con el uso de crédito y otorgamiento de seguros al productor ocupan la quinta posición según el valor de su coeficiente β. Por lo que se infiere que por cada vínculo adicional que el productor establezca con este tipo de actor su grado de adopción se incrementará en 5.19%, esencialmente en la categoría de innovación de financiamiento.

Los prestadores de servicios profesionales son los actores que brindan asesoría y capacitación a los agricultores, y se esperaba que tuvieran el mayor coeficiente o efecto en la adopción de innovaciones por el productor, debido a su papel de intermediario, a su cercanía con el productor y número existente en los estados. Sin embargo, por cada vínculo que incremente o establezca el agricultor con un PS, su adopción de innovaciones aumentara en 4.3 puntos porcentuales.

Existen otros actores como los proveedores de insumos y funciones múltiples que también tienen un rol importante en la adopción de innovaciones por el productor de maíz. No obstante, en el primer caso debido a la relación comercial con los primeros se tendría que poner atención en el tipo de recomendaciones brindadas, y en el segundo, se entiende que debido a sus diversas funciones estos actores desempeñan un rol estratégico en el sistema de innovación. En el sentido anterior, se nota el papel importante que tienen los actores de soporte institucional, ya que sí los productores mantienen sólo vínculos homofilicos o entre sus pares su nivel de innovación se verá poco favorecido. Por ello, también es necesario que establezca vínculos con agentes externos que contribuyan a dinamizar la innovación en su unidad de producción.

Cuadro 5. Influencia de cada tipo de vínculo en la adopción de innovaciones del productor de maíz. 

Fuente: información obtenida con encuestas a productores de maíz (2012).

Conclusiones

A pesar de todos los tipos de vínculos resultan ser significativos para la adopción de innovaciones del productor. La vinculación con agentes externos principalmente con instituciones gubernamentales favorece a un nivel mayor de innovación en la producción de maíz, contrario a sí sólo mantiene contacto con agentes internos (productores, familiares y organizaciones de productores). No obstante, aunque el vínculo del productor de maíz con las instituciones gubernamentales contribuye en mayor medida a su adopción de innovaciones, es importante su vinculación tanto con otros productores como con actores externos. Los primeros servirán como apoyo social e impulso a la innovación dentro del sistema de innovación y; los segundos como es el caso de los actores de soporte institucional, su relevancia radica en que brindarán los incentivos, financiamiento y recursos necesarios al productor para la producción.

Para que el productor de maíz obtenga mejores resultados en rendimiento e innovación debe contar con un sistema de fuentes de aprendizaje para la innovación equilibrado, es decir, con vinculación interna y externa. En este sentido, el estado de Guerrero tiene un gran potencial de incrementar su nivel de innovación en las categorías de financiamiento y organización mediante una mayor vinculación con los actores de soporte institucional que se encuentran en su sistema de innovación. En el caso del estado de Tlaxcala se requiere consolidar la vinculación interna entre sus productores, de esta manera se pensaría que al socializar y validar entre pares la forma adecuada de aplicar la innovación (que funciona o no) podría ayudar a elevar sus rendimientos. En los estados de Hidalgo, Estado México y Puebla una mayor intervención de las instituciones y vinculación fortalecerá su sistema de fuentes de innovación y contribuirá a una mayor adopción de innovación. Otra función de los actores de soporte institucional en los estados sería fungir como articuladores u orquestadores del sistema, gestionando e intermediando la vinculación entre los diferentes actores para la generación de innovación.

En futuro se podrían incluir en el modelo otras variables que contribuyan al nivel de innovación de los productores también sería necesario ponderar el valor de los vínculos desacuerdo a la calidad de información brindada por cada tipo de actor.

Agradecimientos

Este artículo se desarrolló en el marco del Convenio de Colaboración Mapeo de Redes de Innovación MASAGRO 2013, TTF-2013-019, celebrado entre la Universidad Autónoma Chapingo (UACH) y el Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo (CIMMYT).

Literatura citada

Alberdi, P.X.; Gibaj, M. J. J. y Mario, D. P. 2014. Las tipologías en los sistemas regionales de innovación. El caso de España. Investigaciones Regionales. 28:7-35. [ Links ]

Cruz, D. D. y Aguilar, Á. J., 2011. Sistemas de innovación tecnológica: evolución del concepto y su aplicación en el sector agropecuario mexicano. Análisis del Medio Rural Latinoamericano. 95-108 pp. [ Links ]

Díaz, G.; Lemarie, R. y Vallejos, A. 2012. Componentes y dinámicas internas de un sistema de innovación regional: la región de Los Lagos (Chile). Ciencia, Docencia y Tecnología. (44):9-45. [ Links ]

Didier, E. A. and Brunson, M. W. 2004. Adoption of range management innovations by Utah ranchers. J. Range Manag. 57(4):330-336. [ Links ]

FAO. 2015. Base de datos de importaciones de maíz grano. http://www.fao.org/statistics/es/ . Consultado 28 sep, 2015. [ Links ]

Hidalgo, N. A.; Vizán, I. A. y Torres, M. 2008. Los factores clave de la innovación tecnológica: claves de la competitividad empresarial. Dirección y Organización. (36):5-22. [ Links ]

INEGI. 2015. VIII Censo Agrícola Ganadero y Forestal, 2007. http://www.inegi.org.mx/est/contenidos/proyectos/agro/ca2007/resultados_agricola/default.aspx/. [ Links ]

Mejía, T. J. 2008. Propuesta de modelo conceptual del sistema regional de innovación para el estado de Jalisco, México. In: XIV Congreso Latino-Iberoamericano de Gestión Tecnológica. Lima, Perú. 24 p. [ Links ]

Mungaray, A.; Ramos, J.; Plascencia, I.; y Moctezuma, P. 2011. Las instituciones de educación superior en el sistema regional de innovación de Baja California. Rev. Ed. Sup. 60(158):119- 136. [ Links ]

Muñoz, M.; Aguilar, J.; Rendón, R.; y Altamirano, J. R. 2007. Análisis de la dinámica de innovación en cadenas agroalimentarias. Primera (Ed.). Universidad Autónoma Chapingo (UACH)-CIESTAAM/PIIAI. Texcoco, Estado de México. 82 p. [ Links ]

Pérez, M. y Terrón, M. 2004. La teoría de la difusión de la innovación y su aplicación al estudio de la adopción de recursos electrónicos. Rev. Esp. Doc. Cient. 27(3):308-329. [ Links ]

Rogers, E. M. 2003. Diffusion of innovations 5ta ed. The Free Press. New York. 520 p. [ Links ]

Sanz, L. 2003. Análisis de redes sociales: o cómo representar las estructuras sociales subyacentes. Apuntes de Ciencia y Tecnología. 7:21-29. [ Links ]

SIAP. 2009. Bases de datos superficie sembrada con el cultivo maíz. http://infosiap.siap.gob.mx/. [ Links ]

Recibido: Diciembre de 2015; Aprobado: Febrero de 2016

§Autor para correspondencia: rendon.roberto@ciestaam.edu.mx.

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