Datos y zona de estudio

Desde el punto de vista territorial, Oaxaca es uno de los estados más extensos de la república mexicana, el cual, según el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (^{INEGI, 2016}), ocupa el quinto lugar con 93,758 km². Esa extensión propicia la diversidad cultural e idiosincrasia que lo ha caracterizado y que se ve reflejada en cada una de las ocho regiones en las que se divide geográficamente: Cañada, Costa, Istmo, Mixteca, Cuenca del Papaloapan, Sierra Norte, Sierra Sur y Valles Centrales. Con el objeto de identificar diferencias o similitudes entre los consumidores de las diversas regiones, el cuestionario utilizado se aplicó por región. Debido a los costos estimados de producción y distribución y a la facilidad de comercialización, el nicho de mercado que se buscaba eran consumidores cuyo poder adquisitivo les permitiera pagar arriba de 90 pesos por kilo. de embutido independientemente de la presentación, es por ello que la encuesta se realizó afuera de los centros comerciales tales como Sam´s Club, Chedraui o Aurrera, de las principales ciudades de cada región. El muestreo fue aleatorio estratificado y se determinó mediante la formula n=Z2σ2Nе2N-1+Z2σ2 con un nivel de confianza de 95% (^{Murray y Stephens, 2009}), dando un total de 1,102 encuestas. La población finita se obtuvo de ^{INEGI (2015)} considerando el total de hogares con nivel socioeconómico C, C+ y A/B, para determinar el número de encuestas por región se aplicó la misma fórmula y el mismo criterio.

Datos de la encuesta

La encuesta se dividió en cinco secciones. En la primera sección se solicitó información relacionada con los aspectos personales-sociodemográfios, esto es, domicilio y ocupación de los encuestados, edad, número de integrantes en la familia, aproximado de ingresos familiares, escolaridad y tecnología disponible en casa. La segunda sección solicitó información relacionada con la frecuencia en el consumo de embutidos, origen de los embutidos consumidos y tipo de embutido preferente, marca mayormente consumida, tamaño del empaque preferido, lugar de compra y factor determinante de la compra. La tercera sección consideró el consumo de pescado, la frecuencia de consumo, presentación mayormente adquirida, cantidad, lugar de compra, precio, época de mayor consumo y tipo de pescado mayormente adquirido. La cuarta sección se dirigió a investigar si el encuestado conocía la tilapia, si la diferenciaba de los demás peces, si tenía conocimiento acerca de la acuicultura y la preferencia entre una tilapia de cultivo y una de ambiente natural. La quinta sección enfatizó la disposición del encuestado a adquirir embutidos de tilapia, motivo de compra, precio dispuesto a pagar, tamaño y tipo de presentación favorita, lugar preferente de compra y datos referentes a la marca y empaque de preferencia. Al encuestado se le pedía responder si adquiriría el producto y cuál era la máxima cantidad que estaba dispuesto a pagar por las características particulares del producto (^{Villena y Lafuente, 2012}).

Características de los productos derivados de tilapia del Nilo (O. niloticus)

Los productos acuícolas y derivados constituyen una excelente fuente de nutrientes: sus proteínas son de alto valor biológico; su contenido en minerales (Ca, Mg, P), oligoelementos y vitaminas es variado, además de significativo. Los lípidos, aunque no muy abundantes, son especialmente interesantes al ser del tipo de los poliinsaturados (especialmente Omega-3). Desde el punto de vista nutricional, la tilapia del Nilo es un pez que destaca por su alto contenido de proteínas de alto valor biológico. Cien gramos de esta especie, aporta en promedio 18-23 g de proteína, 70 g de agua, 2-4 g de lípidos totales, de los cuales, los ácidos grasos saturados representan el 6.5 %, los ácidos grasos monoinsaturados 13.9%, ácidos grasos poliinsaturados 80.4 % y ácidos grasos insaturados 94.3%, 128 Kcal de energía, 191-285 mg de fosforo, 15-33 mg de calcio, 1-3 mg de hierro y 302 mg de potasio (^{Izquierdo et al., 2001}; ^{Crespo, 2009}; ^{Mera, 2015}).

Los productos derivados de tilapia, así como productos y subproductos del mar, en general presentan ciertas características químicas (Tabla 1) importantes en la dieta de cualquier persona comparados con la de otros embutidos.

Análisis de datos

El método consiste en crear un mercado hipotético y preguntar a los entrevistados cuánto estarían dispuestos a pagar por un artículo determinado con características que lo diferencian significativamente de sus sustitutos cercanos (^{Hanemann, 1989}). La Valoración Contingente tiende a cuantificar el valor que los consumidores asignan a productos frente a una situación de compra hipotética en que tienen que responder cuánto dinero estarían dispuestos a pagar por un producto determinado, o si estarían dispuestos a pagar una cierta prima de precio (^{Carmona y Calatrava, 2006}). El método se ajusta al caso de los embutidos de tilapia del Nilo en Oaxaca ya que, debido a su reciente introducción en el mercado, su comercialización actual se efectúa en muy pequeña escala, además, de que cuenta con dos características muy particulares; 1) es libre de conservadores y 2) contiene un alto valor nutricional. Para este tipo de casos, se le cuestiona primero al individuo sobre su disposición a adquirir el producto y posteriormente por el monto que estaría dispuesto a pagar, en caso de que su respuesta fuera afirmativa.

Para obtener los parámetros estimados de interés, se ha formulado la ecuación logística, misma que se estimó por máxima verosimilitud, utilizando el paquete estadístico XLSTAT versión 2016.5.

Donde:

Si se desea utilizar la regresión múltiple para explicar eventos cualitativos, en donde el evento tiene un resultado binario y se admite que la media condicional cero se satisface (^{Wooldridge, 2015}), entonces se tiene:

cuando la variable dependiente toma valores de cero o uno, entonces P(y=1|x) = E(y|x) por lo que la probabilidad de éxito es igual al valor esperado de y, resultando:

Este Modelo Lineal de Probabilidad, se puede interpretar en términos probabilísticos, ya que un valor específico de la recta de regresión mide la probabilidad de que ocurra el acontecimiento objeto de estudio. Esto es, la variable dependiente y podría considerarse como la estimación de la probabilidad de que ocurra el acontecimiento objeto de estudio (y ₁ =1) de acuerdo con el siguiente criterio: valores próximos a cero corresponden a una baja probabilidad de ocurrencia del acontecimiento analizado (menor cuanto más próximos a cero); mientras que a valores próximos a uno se les asigna una probabilidad elevada de ocurrencia (mayor cuanto más próximos a uno) (^{Larsen y Marx, 2012}).

La estimación, sin embargo, de este modelo por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) presenta serias limitantes por lo que es necesario utilizar modelos de probabilidad no lineales, donde la función de especificación utilizada garantice un resultado en la estimación comprendido en el rango 0-1. Una de las alternativas disponibles es la utilización del modelo de distribución logística, un modelo de probabilidad no lineal, donde la función de especificación utilizada cumple este requisito, ya que es una función continua (^{Wooldridge, 2010}). En el modelo logit, X _i denota el conjunto total de variables explicativas y la variable dependiente representa la variable endógena relacionada a través de una función de distribución logística. La especificación del modelo es la siguiente (^{Wooldridge, 2015}):

Al igual que en el Modelo Lineal de Probabilidad, el Modelo Logit se puede interpretar en términos probabilísticos, es decir, sirve para medir la probabilidad de que ocurra el acontecimiento objeto de estudio (Yi=1). En cuanto a la interpretación de los parámetros estimados en un modelo Logit, el signo de los mismos indica la dirección en que se mueve la probabilidad cuando aumenta la variable explicativa correspondiente, sin embargo, la cuantía del parámetro no coincide con la magnitud de la variación en la probabilidad. En el caso de los modelos Logit, al suponer una relación no lineal entre las variables explicativas y la probabilidad de ocurrencia del acontecimiento, cuando aumenta en una unidad la variable explicativa los incrementos en la probabilidad no son siempre iguales ya que dependen del nivel original de la misma. Por lo que otro indicador relevante en este tipo de ejercicio es el conocido como Odds Ratio (OR), que resulta de la división entre la probabilidad de que ocurra el evento y la probabilidad de que no suceda. El cálculo de este indicador adquiere relevancia cuando se calcula el cociente entre dos Odds. De tal manera que se compara la situación de la variable i con la de la variable j - que suele ser la de referencia- (^{Greene, 2011}).

Datos demográficos

Las localidades encuestadas fueron: a) de la región Itsmo: Matías Romero, Tehuantepec, Ixtepec, Jalapa de Marqués, Juchitán y Salina Cruz; b) de la región Costa: Pochutla, Puerto Ángel y Huaxpaltepec; c) de la región Mixteca: Huajuapan, Tlaxiaco y Tonalá; d) de la región Sierra Sur: Miahuatlán; e) de la región Papaloapan: Temascal, San Juan Bautista Tuxtepec y Loma Bonita.

Perfil del consumidor

Para la caracterización socioeconómica se calculó la estadística descriptiva por región, sin embargo, no se encontraron diferencias significativas en el perfil por lo que se presenta una descripción general de la muestra (ver Tablas 2 y 3).

El número de miembros que componen los hogares de las familias objetivo es relevante, ya que es en función de este que se determina la cantidad de producto a adquirir. En este caso, 73% de las familias fueron pequeñas (cuatro personas o menos), por lo que las porciones, aun y cuando en los lugares en los que se venda se acostumbren sean grandes, se sugiere que sean más pequeñas (entre 2 y 2.5 kg por empaque¹).

La encargada de realizar las compras en el 97% de los casos, es la mujer por lo que las estrategias de mercadotecnia deberán estar dirigidas a las mujeres de edad media que se dedican al hogar, sin olvidar a aquellas que comparten la responsabilidad de contribuir con el ingreso familiar proveniente de un trabajo remunerado y que además se encargan de las labores del hogar. El ingreso de los encuestados oscila entre los 10,000 y 15,000 pesos quincenales por lo que se asume podrán pagar el precio del producto. La ocupación en la que se emplean los oaxaqueños de este nivel de ingresos es diversa, no obstante, los más recurrentes se encuentran en el comercio y en el sector gubernamental.

Preferencias en el consumo de embutidos

En lo que se refiere al consumo de embutidos, en general, el 80% de la muestra manifestó su adquisición periódica; es en los supermercados donde se adquiere en su mayoría (82%), seguido de las tiendas cercanas a los hogares (14%), lo que nos confirma que efectivamente el mercado potencial se encuentra en los consumidores recurrentes en los establecimientos en donde se recolectó la información. Otro dato relevante, es que un buen porcentaje, 35% de la muestra total, tuvo conocimiento de los diferentes tipos de embutidos a través de una prueba de degustación, no obstante, los anuncios de televisión siguen siendo el medio más popular (48%). Opciones más baratas como los folletos de las tiendas y pruebas directas en los puntos de ventas están adquiriendo cada vez mayor fuerza (48% ambos). Los motivos de compra mencionados más recurrentemente son; facilidad de preparación, sabor y rapidez/practicidad. Cabe mencionar que la diferencia, en sabor de los embutidos de pescado, es muy poco perceptibles respecto a los embutidos de cerdo y que la presentación es la misma.

La preferencia por el tipo de embutido presenta algunas diferencias entre regiones, aun y cuando el jamón es el más recurrente en todas ellas y por lo tanto la presentación introductoria recomendada, en el caso en que se esté interesado en poner más de una presentación en el mercado, se deberá optar por chorizo en la Costa, la Mixteca y Valles Centrales, mientras que para las regiones del Papaloapan, Cañada y Sierra Sur se recomienda la salchicha (véase Tabla 4).

En relación con los hábitos de consumo de los embutidos en general y del jamón en particular, los encuestados declararon que la frecuencia de consumo más recurrente es semanal y en su mayoría adquieren 500 gramos. No obstante, el 32% compra entre 1 y 1.5 kg. cada 15 días, lo que en promedio se acerca al medio kilo de producto semanal (Tabla 5). De las tres posibles presentaciones, a granel, en empaque o por pieza, los consumidores los prefieren a granel.

Disposición a pagar

El Modelo de Valoración Contingente explicará la disposición a pagar por el embutido de pescado en la presentación de jamón, en función de las variables que se explican con detalle en la Tabla 6.

Se probaron también las variables socioeconómicas de ingreso y número de integrantes que componen el hogar; ambas variables se determinaron como variables cuantitativas. Sin embargo, ninguna resultó significativa en el modelo, por lo que se decidió quitarlas ya que sin ellas la bondad de ajuste del modelo general aumentaba. Es posible que la variable ingreso no haya resultado significativa debido a que la población entrevistada pertenecía a un estrato socioeconómico medio alto, cuyo ingreso mínimo se registró en 10,000 pesos. Dentro de las características del producto, otra variable que también se consideró y que tampoco resultó significativa fue la de sanidad, de acuerdo con los registros de las encuestas, los individuos declararon que en general confían que los embutidos adquiridos en este tipo de establecimiento cumplen con las normas de calidad necesarias y por tanto no deben preocuparse por ello

La Tabla 7 muestra los resultados del modelo logit estimado. La primera consideración que debe hacerse es que la variable respuesta fue codificada como 1 para disposición a pagar, por lo que se espera que el modelo prediga la probabilidad de que una persona muestre preferencia por obtener el producto. Para determinar la bondad de ajuste del modelo XLSTAT proporciona 2 indicadores relevantes; el valor más importante es el Chi² asociado al Log ratio (L.R.) que resulta el equivalente de la prueba F de Fisher del modelo lineal.

Se trata de evaluar si las variables proporcionan una cantidad de información significativa para explicar la variabilidad de la variable binaria. En este caso, debido a que la probabilidad es inferior a 0.0001, se puede deducir que las variables proporcionan una cantidad significativa de información. El estadístico de Nagelkerke indica en qué porcentaje las variaciones de la variable dependiente son explicadas por las variables independientes y cumple la misma función que el coeficiente de determinación que se utiliza en los modelos lineales de regresión. Por medio de éste, se puede establecer la bondad del ajuste que se está realizando. Para el caso de estudio, el R cuadrado de Nagelkerke arroja un valor aceptable para el modelo.

Con el objeto de identificar qué variables son importantes para determinar variaciones en la variable dependiente, se observa la estadística de Wald (<0.05), misma que resulta, en su mayoría, significativa al 95%. El signo resulta el esperado para la mayoría de las variables, especificando una relación directa, sin embargo, en lo que respecta a edad y educación la relación mostrada por el signo es inversa. En lo que se refiere a la edad, se puede suponer que una población más joven está más informada y preocupada por el tipo de alimentos que consume, por tanto, más dispuesta a pagar por alimentos más sanos y nutritivos, es decir por alimentación saludable según López y Suárez (Citado en ^{Herrera y Navarro, 2020}). Respecto a la variable educación se esperaba que, a mayor nivel educativo, mayor resultara la disposición a pagar, por lo que el signo no corresponde. ^{Berges y Casellas (2008, p. 10)} justifican esta relación afirmando que: “cuando menor es el nivel educativo más se exagera en la percepción del riesgo”.

En la misma tabla, se observa que de acuerdo a la probabilidad asociada a las Pruebas del Chi², las variables que influyen más en la disposición a pagar por este tipo de productos son la preocupación de que el producto no contenga conservadores y el valor nutricional reconocido en el pescado, por lo que ambos puntos deberán ser utilizados en las estrategias de marketing a utilizar para el producto. Una vez que se obtienen los Betas estimados, es posible estimar la ecuación logit y así obtener las probabilidades esperadas.

Para este caso, nos interesa conocer la probabilidad de que una persona con el perfil encontrado esté dispuesta a pagar por el producto; esto es, una mujer en un rango de edad entre 36-40 años con escolaridad de secundaria, preocupada por la nutrición, porque los productos que consuma su familia no tengan conservadores y que esté a favor del consumo de productos Oaxaqueños a un precio entre 70 y 80 pesos.

Donde:

Para este caso, nos interesa conocer la probabilidad de que una persona con el perfil encontrado esté dispuesta a pagar por el producto; esto es, una mujer en un rango de edad entre 36-40 años con escolaridad de secundaria, preocupada por la nutrición, porque los productos que consuma su familia no tengan conservadores y que esté a favor del consumo de productos Oaxaqueños a un precio entre 70 y 80 pesos.

El resultado es significativo para la aceptación del producto en el mercado y para los lugares en los que se prevé su venta. Como es de esperarse el encuestado reacciona a cambios en el precio de manera inversa, de tal manera que cuando se mueve hacia arriba en un rango de 81 a 90 pesos la probabilidad baja cerca de 2 puntos porcentuales quedando en 72.9%. Mucho más significativo resulta el rango de edad ya que aún y con el precio más bajo, si se considera a las personas que están en el rango entre 41 y 45 años la probabilidad baja hasta 55% moviéndose cerca de 20 puntos porcentuales, por lo que se recomienda que el público objetivo en las estrategias de marketing se concentre en adultos jóvenes. Aun y cuando el precio, la edad y la educación son variables importantes, sin lugar a dudas la variable que mayor relevancia para el consumidor tiene es la que se refiere al uso de conservadores, ya que es una característica que definitivamente influye en la decisión de compra del producto, puesto que cuando toma el valor de cero la probabilidad baja hasta 38%. El alto contenido nutrimental que caracteriza al pescado también resulta una característica que interesa al comprador potencial ya que provoca que la decisión de compra se modifique en un 30%. Finalmente, respecto a la variable que determina la importancia de que el producto sea de origen oaxaqueño, éste provoca un cambio en la probabilidad de 20 puntos porcentuales (véase Tabla 8).