Trust and social networks of vegetable producers in San Luis Potosí, México

Katia A. Figueroa-Rodríguez,¹ Benjamín Figueroa-Sandoval,^2* Mercedes Borja-Bravo,³ Oscar M. Carrillo-Hidalgo,² Francisco Hernández-Rosas,¹ Luis E. Tobón-Olguín¹

¹Campus Córdoba. Colegio de Postgraduados. 94500. Veracruz, Veracruz, México. (fkatia@colpos.mx)

²Campus San Luis Potosí. Colegio de Postgraduados. 78622. Salinas de Hidalgo, San Luis Potosí. México. (benjamín@colpos.mx) * Autor responsable.

³INIFAP. 20660. Aguascalientes, México.

Recibido: octubre, 2012.
Aprobado: noviembre, 2012.

Resumen

En la presente investigación se tuvieron dos objetivos: a) analizar las redes sociales de los productores de hortalizas de la zona media de San Luis Potosí, México, a fin de determinar su organización; y b) establecer la importancia que tiene la confianza para las relaciones de negocios como prestar dinero, pedir dinero o hacer una sociedad. Se encuestó a 35 productores, que referenciaron 170 nombres que posteriormente se concentraron en 39 productores. Con la información de campo se construyeron matrices simétricas para esquematizar la estructura de la red y se formularon tres modelos de regresión logística para establecer la probabilidad de la intención de acción basada en la confianza. Los resultados muestran la importancia que tiene la proximidad entre actores. Se concluye que diferentes niveles de confianza explican la disposición a prestar dinero, hacer una sociedad y, en menor medida, a pedir dinero prestado.

Palabras clave: Capsicum annuum L., Lycopersicon esculentum Mill., redes simétricas.

Abstract

In this study, there were two objectives: a) analyzing the social networks of vegetable producers in the middle zone of San Luis Potosí, México, in order to determine their organization; and b) establishing the importance that trust has for business relations such as loaning money, asking for money or setting up a society. Surveys were applied to 35 producers, who referenced 170 names that were later concentrated into 39 producers. With the field information, symmetrical matrices were built to schematize the network structure, and three logistic regression models were formulated to establish the probability of intention for action based on trust. The results show the importance that proximity between actors has. It is concluded that different levels of trust explain the disposition to lending money, setting up a society and, to a lesser degree, asking for money on loan.

Introducción

En México el chile (Capsicum annuum L.) es considerado un producto de alta prioridad estratégica, por varios factores: 1) la importancia que tiene en la alimentación de la población; 2) la tradición productiva que acompaña al cultivo; y 3) la importancia socioeconómica que posee en el sector agrícola y como generador intensivo de empleo dentro de la economía del sector rural. En el periodo 2008-2010 México produjo 2.12 millones de toneladas anuales en promedio. La superficie sembrada fue en promedio de 146.4 mil hectáreas, que equivale a 27.3 % del total de la superficie nacional hortícola, y la mayor sembrada en el país, con un rendimiento promedio de 15.3 toneladas por hectárea. Los estados con mayor superficie sembrada en 2010 fueron Zacatecas (24.4 %), Chihuahua (17.1 %), Sinaloa (11.6 %) y San Luis Potosí (10.1 %) (SIACON, 2010).

A la par, el tomate rojo o jitomate (Lycopersicum esculentum Mill.) es el principal producto hortícola de exportación, ya que representa 18.2 % del valor total de las exportaciones de frutas y hortalizas, y 8.1 % del valor total de las exportaciones agropecuarias (FAO, 2010). En México se cosechan anualmente 2.3 millones de toneladas de jitomate, con un valor de más de 14 mil millones de pesos, lo que representa 30.1 % del valor de la producción de hortalizas en el país y lo ubica en el primer lugar dentro de su grupo de cultivos. También ocupa el tercer lugar en superficie sembrada (superado por el chile verde y el elote) con más de 54.5 mil hectáreas en 2010. El jitomate se siembra en todos los estados de la república; sin embargo, geográficamente la producción se concentra en el noroeste del país. Los estados con mayor volumen en la producción son Sinaloa y Baja California, en estos dos estados se concentra 41.5 % del total nacional, aunque existen otros estados con el cultivo como Michoacán, Jalisco, San Luis Potosí y Baja California Sur (SIACON, 2010).

Dentro de la producción hortícola existen diversos actores sociales y económicos; desde los productores, los proveedores de bienes y servicios agrícolas y los comercializadores (intermediarios locales y empresas comerciales, exportadores y agroempacadoras). Estos grupos de actores han propiciado pugnas por la apropiación de los excedentes económicos que genera el sistema hortícola, observadas en relaciones de negociación y subordinación, conformando redes sociales asimétricas. Estas redes sociales asimétricas se forman entre grupos sociales diferenciados y su eje es la motivación económica. Mientras que las redes sociales simétricas son aquellas que se dan entre grupos sociales de igual estatus y sus ejes articuladores son el parentesco, la amistad, la vecindad o proximidad geográfica, así como la religión o aspectos culturales (Lugo Morín et al., 2010). Estudiar las redes sociales simétricas es importante para establecer la posibilidad de crear asociaciones de productores o implementar esquemas de transferencia de tecnología o intercambio de conocimientos entre pares (Aguilar Ávila et al., 2007).

Esta investigación se focalizó en estudiar la confianza entre productores de hortalizas (chile y jitomate) en la zona media del estado de San Luis Potosí; es decir, la confianza entre actores que pertenecen a redes sociales simétricas. Esto debido a que las contribuciones existentes relativas a la confianza y las redes sociales no permiten concluir si los actores más conocidos en una red son aquellos que generan mayores niveles de confianza, ya que un actor pudiese ser conocido por su red debido a características incluso negativas que no inspiran confianza en el resto. De igual manera, el saber que alguien confía en otro miembro de su red no permite hacer predicciones de comportamiento.

En la presente investigación se tuvieron dos objetivos: a) analizar las redes sociales de los productores de hortalizas de la zona media de San Luis Potosí a fin de determinar su organización, niveles de importancia y de confianza; y b) establecer la importancia que tiene la confianza para las relaciones de negocios como prestar/pedir dinero o hacer una sociedad.

La confianza

En este sentido, diversos autores han observado que la confianza es un eje importante para explicar que las pequeñas empresas sobrevivan en los mercados, debido principalmente a una red de relaciones sociales interconectada con las relaciones de negocios (Granovetter, 1985; Uzzi, 1997). La manera en que las redes permiten o limitan el desarrollo de las empresas o de los individuos ha sido estudiada bajo el concepto de redes sociales.

Las redes sociales

Las redes sociales son definidas por Lozares (1996:108), como "un conjunto bien delimitado de actores —individuos, grupos, organizaciones, comunidades, sociedades globales, etcétera— vinculados unos a otros a través de una relación o un conjunto de relaciones sociales". La naturaleza de estas relaciones puede ser de diversos tipos, desde las individuales hasta las grupales organizadas por asociaciones. La manera en que los actores se comportan puede entenderse en términos de su posición en dicho conjunto de relaciones sociales. En este sentido, Burt (1992) argumenta que existen hoyos en las estructuras sociales, donde hay actores desconectados del resto, por lo que el actor más conectado es el que logra mayores beneficios; donde el capital social se crea a través de una fuerte red de relaciones interconectadas.

La interconexión de los actores puede explicarse también por diversos atributos como la proximidad espacial o geográfica, la cual facilita diferentes tipos de interacción e influencia entre actores; estos modelos suponen que la cercanía física de los individuos permite el incremento en actitudes y conductas muy similares (Monge Pérez y Hartwich, 2008). En este sentido, la confianza puede incluso explicarse por cuestiones ligadas a un espacio geográfico, como pudiese ser un país (Doney et al., 1998).

Metodología

Los productores encuestados habitan la zona media del estado de San Luis Potosí, México; específicamente en el municipio de Rioverde, ubicado a 130 km de la ciudad de San Luis Potosí (21° 55' 22" N; 99° 59' 38" O). El padrón de productores con el que se definió la población a entrevistar fue obtenido de la base de datos otorgada por las autoridades de la Secretaría de Agricultura del Estado de San Luis Potosí, en la que se reportaban como beneficiarios de algún(os) apoyo(s) de dicha institución. En total se entrevistó a los 35 productores incluidos en el padrón de la Secretaría. Debido al tamaño pequeño de la población, se incluyó a todos en el estudio. Se elaboró un instrumento que consistió de dos secciones: información general de los encuestados y reactivos para establecer los nombres de otros productores que conocían en la región, así como el nivel de confianza (en una escala ordinal de 1 a 5), la importancia de su relación (en una escala ordinal de 1 a 5), si le prestaría dinero (sí o no —escala nominal—), si le pediría dinero prestado (sí o no —escala nominal—) y si haría una sociedad (sí o no —escala nominal—).

La información obtenida en campo fue capturada en Excel^®, para el análisis de la conformación de la red se utilizó el software UCINET 6 para Windows' y NetDraw 2.087^®; mientras que para el análisis estadístico se utilizó el programa SPSS^® V. 20. En los resultados se reportan las medias de las variables ordinales y su desviación estándar, por ejemplo: la confianza en familiares fue de 4.71±0.66.

Análisis estadístico

Para establecer la existencia de diferencias significativas entre grupos, por ejemplo niveles de confianza según tipo de relación: familiares, amigos, vecinos y conocidos de negocios, se utilizó la prueba no paramétrica de Kruskal-Wallis, que contempla muestras pequeñas de datos, no supone distribución normal y considera el nivel ordinal de la variable dependiente. La hipótesis fue:

H: El nivel de confianza es igual para familiares, amigos, vecinos y conocidos de negocios.

Para las diferencias entre variables se utilizó la prueba de Wilcoxon; por ejemplo, nivel de confianza y nivel de importancia que le dan a la relación. En este caso la hipótesis nula fue: El nivel de confianza es igual al nivel de la importancia que le dan a la relación.

El grado de correlación entre las variables se calculó con el coeficiente Phi (r _φ), el cual establece la relación entre dos variables en escala nominal con dos valores cada una. Se calcula utilizando las frecuencias observadas en una tabla de contingencia 2x2. Fue necesario su cálculo con las variables pedir dinero, prestar dinero y realizar una sociedad, para decidir el número de modelos de regresión logística a elaborar. El grado de correlación entre las variables independientes fue estadísticamente significativo, alta y directamente proporcional entre el pedir dinero prestado y prestarlo (r_φ=0.779, p≤0.001), prestar dinero y realizar una sociedad (r_φ=0.605, p≤0.001) y en menor medida pedir dinero prestado y realizar una sociedad (r_φ=0.532, p≤0.001). Por lo que prestar o pedir dinero prestado pueden considerarse como dos facetas de un mismo fenómeno; sin embargo, se mantuvieron como fenómenos independientes al no estar perfectamente correlacionadas. Con esto se determinó realizar tres modelos de regresión logística.

La regresión logística es un método que considera la relación entre una variable respuesta y una o más variables explicativas, donde la variable respuesta es dicotómica o binaria; es decir, toma dos valores posibles (Cox y Snell, 1989; Llaugel y Fernández, 2011).

Para este tipo de modelos se considera un modelo logístico que proporcione directamente la probabilidad de prestar dinero, hacer una sociedad o pedir dinero prestado, que toma valores entre 0 y 1.

Para seleccionar las variables a ser incluidas en el modelo se utilizó la opción Wald, la cual se utiliza para evaluar la significancia estadística de cada variable explicativa o regresora (Field, 2005).

Los productores entrevistados tenían en promedio 23 años dedicados a esta actividad, con un máximo de 40 y un mínimo de 10. Dedicaban entre 20 y 84 horas a la semana a sus cultivos; 31 de los 35 se dedicaban exclusivamente a la producción agropecuaria, uno complementaba su ingreso como empleado y tres tenían además otros negocios. Su edad oscilaba entre 27 y 75 años, con un promedio de 48. La mayor producción se concentraba en el chile (Capsicum annuum L.), en especial el chile serrano (Capsicum annuum L. var acuminatum), con pocos productores de jitomate (Lycopersicum esculetum Mill) y tomate (Physalis ixocarpa).

Únicamente dos de los encuestados pudieron referenciar a tres productores, el resto dio el nombre de cinco, contándose con un total de 170 nombres de productores referenciados. El 60.6 % de los nodos fueron clasificados como amigos, 16.5 % como familiares, 13.5 % como vecinos y únicamente 9.4 % eran conocidos de negocios; por lo que los nodos de las redes entre los productores estudiados pueden describirse principalmente como de amistad.

Con la información de los productores referenciados se construyó una matriz asimétrica, ya que del total de los 170 nombres mencionados, estos se resumían en 39 productores, de los cuales 18 eran nombres de productores entrevistados y 21 no estaban registrados. En términos metodológicos para el análisis de redes, diversos indicadores como la centralidad, la centralización o intermediación deben calcularse con matrices simétricas (Wasserman y Faust, 1994), por lo que únicamente se construyeron las redes gráficamente. Como se observa en la Figura 1, existen diversos productores que son referenciados con mayor frecuencia; es decir, son los que cuentan con el mayor número de redes. Sin embargo, esto no asegura que el actor cuente con niveles de confianza relevantes.

Para el caso en que los productores referenciados eran familiares, el nivel de confianza asignado fue de 4.71±0.66, y la importancia de la relación fue de 4.01±1.32; para los amigos la confianza fue de 4.37±0.99 y la relación 3.71±1.34; para los vecinos fue de 4.48±1.04 y 3.61±1.37; para los negocios fue de 3.88±1.09 y 3.81±1.04 para confianza e importancia de la relación respectivamente. En el caso de la confianza, utilizando la prueba de Kruskal-Wallis, se encontró que las diferencias fueron significativas entre estos grupos (H(3)=8.565, p=0.036), para la importancia de la relación, las diferencias no fueron significativas (H(3)=2.321, p=0.508). En promedio, el nivel de confianza fue mayor 4.27±1.21 que la importancia que le otorgan a relación que fue de 3.76±1.31 (Z=-5.556; p<0.001).

En concordancia con los resultados obtenidos sobre las diferencias en los niveles de confianza según en quién se confía, autores como Nooteboom (1996) y Williams (2001) establecieron que el nivel de confianza resulta contextual. Esto coincide con resultados previos donde las relaciones de parentesco o amistad tuvieron grados de confianza personal más bajos con respecto a la confianza definida como estratégica o técnica (Vázquez y Aguilar, 2012).

La Figura 1 permite observar subgrupos de productores al interior de la red construida. En general, el nivel de confianza que se tiene es mayor en función de la cercanía entre productores; por lo que un productor muy referenciado difícilmente podrá relacionarse directamente y ser muy cercano a todos. Esto reduce la importancia de su relación y la confianza que les inspira a otros productores que están más alejados de él. Esto permite explicar por qué individuos que cooperan pueden coexistir en concentraciones de actores donde la mayoría de los individuos no coopera, ya que el que coopera tendrá confianza en sus contactos más cercanos aún si el resto de la población no coopera, explicando su existencia en una ambiente adverso (Watts, 1999). Asímismo, autores como Lamberson (2011), establecen que la estructura de una red se ve influenciada por modelos de contacto y aprendizaje social, los cuales dependen de la cercanía entre individuos. En el caso de los productores de hortalizas, el nivel de confianza está determinado por la cercanía que se tiene con el resto de los productores.

Si a la red construida se le otorgan atributos como la importancia que guarda la relación para el entrevistado (Figura 2) o el nivel de confianza (Figura 3), podemos observar que los productores más referenciados no son aquellos con la relación más relevante o con los mayores niveles de confianza asignados. Según Watts y Strogatz (1998), la construcción de una red social se compone en realidad de pequeñas redes más concentradas. En este caso, los productores de hortalizas tienden a establecer círculos pequeños de conocidos (redes pequeñas), que luego se integran en una red más grande interconectadas por los productores más reconocidos en la región.

En la misma vertiente, las implicaciones de la contribución de Watts y Strogatz (1998) con respecto al tamaño de las redes sociales, ha sido observado por autores como Hanaki et al. (2007), quienes apuntan que las redes donde es fácil hacerse de relaciones e interactuar tienen menores niveles de cooperación que aquellas más dispersas. Por lo que, a medida que el tamaño de una red se incrementa, aspectos como la confianza podrían ser menos determinantes para la acción, como lo es el intercambio de información o bienes (Dacin et al., 1999), sustituyéndose por acciones como el tit-for-tat, es decir, de dar en función de lo que se recibe (Axelrod, 1984).

La aplicación del análisis de redes sociales permite, entonces, entender y comprender la organización social de los productores de hortalizas (Lugo Morín, 2011), donde la reputación, la confianza y la importancia de la relación que se tienen mutuamente permiten caracterizar distintos procesos.

La confianza en redes simétricas como determinante de la intención de acción

La confianza es importante porque se vuelve determinante en los procesos sociales de intercambio, puesto que establece las expectativas que un individuo tiene en otro y se basa meramente en juicios sobre la otra parte (Olekalns y Smith, 2009). En esta investigación queríamos establecer el valor predictivo que tiene la confianza en la intención de acción de los productores de hortalizas.

En el Cuadro 1 se observa que a mayor nivel de confianza, los productores entrevistados están más dispuestos a prestar dinero o hacer una sociedad. A fin de establecer si la relación entre la disposición de prestar dinero, pedir dinero y hacer una sociedad con la confianza permitía hacer predicciones, se elaboraron tres modelos de regresión logística.

En el Cuadro 2 se pueden observar los resultados de la regresión, donde la confianza explica la posibilidad de prestar o pedir dinero, así como hacer una sociedad. El modelo M1, presentado en el Cuadro 2, obtuvo 68.2 % de precisión en la predicción de prestar dinero en relación con los datos observados. Mientras que el modelo M2 explica 61.2 % de pedir dinero prestado y el modelo M3 el 78.2 % de hacer una sociedad. En virtud de que son superiores a 60 %, se puede establecer que los tres modelos establecen adecuadamente la relación entre la confianza y prestar/pedir dinero o hacer una sociedad; no obstante, la confianza tiene mayor poder explicativo en el caso de hacer una sociedad. Esto está en línea con las contribuciones de Fukuyama (1995), de que confianza entre actores económicos es relevante para la conformación de organizaciones.

Si los valores de B se remplazan en la función de distribución logística acumulativa, los tres modelos nos permiten estimar la probabilidad de la disposición de prestar/pedir dinero prestado o de hacer una sociedad, donde un alto nivel de confianza explica más de 80 % de la disposición a prestar dinero o hacer una sociedad (Cuadro 3). Como se observa, el pedir dinero prestado es el que menos se explica por la confianza, por lo que aspectos como la reputación podrían explicar mejor este fenómeno.

Nuestros hallazgos contradicen la posición de Williamson (1993), que establece que la "confianza personal" es irrelevante para los negocios, pues en la mayoría de las relaciones de amistad registradas entre los productores de hortalizas, la confianza predice el prestar/pedir prestado dinero. Por lo que nuestros hallazgos apoyan la posición de Granovetter (1985), sobre la importancia que la confianza guarda para explicar el posible desarrollo de las relaciones de negocios.

Conclusiones

El estudio de redes sociales es un tema de actualidad en la literatura y generalmente se le ha relacionado con la confianza. Sin embargo, los estudios cuantitativos que busquen comprobar y cuantificar las relaciones no son abundantes. Esta investigación muestra que las redes sociales entre productores agropecuarios se basan principalmente en la amistad, donde el productor más conocido no resulta ser el que mayor grado de confianza inspira. Por lo que se concluye que en una red, el productor más referenciado deja de tener contacto con otros, reduciendo con ello los niveles de confianza e importancia que genera para el resto. De igual manera, el estudio mostró que las acciones de prestar dinero, pedirlo prestado o hacer una sociedad, están asociadas a la confianza que se tenga en el productor referenciado, con mayor peso para prestar dinero y hacer una sociedad. Por lo que pedir prestado puede estar más ligado a otros aspectos sociales y psicológicos.

El estudio muestra la relevancia que tiene la confianza en la configuración de las redes sociales, por lo que procesos como la transferencia de tecnología, financiamiento o acciones encaminadas al desarrollo rural deben considerar el trabajo con pequeños grupos de productores al interior de una comunidad o ejido.

Literatura Citada

Aguilar Ávila, Jorge, Manrrubio Muñoz Rodríguez, Roberto Rendón Medel, y J. Reyes Altamirano Cárdenas. 2007. Selección de actores a entrevistar para analizar la dinámica de innovación bajo un enfoque de redes. Chapingo, México: Universidad Autonóma Chapingo-CIESTAAM/PIIAI.         [ Links ]

Axelrod, Robert. 1984. The evolution of cooperation. New York: Basic Books.         [ Links ]

Burt, Ronald S. 1992. Structural holes: the social structure of competition. Cambridge, MA: Harvard University Press.         [ Links ]

Cox, D. R., and E. J. Snell. 1989. Analysis of binary data. London: Chapman & Hall.         [ Links ]

Dacin, M. Tina, Marc J. Ventresca, and Brent D. Beal. 1999. The embeddedness of organizations: dialogue directions. Journal of Management. Vol. 25, Núm. pp: 317-356.         [ Links ]

Doney, Patricia M., Joseph P. Cannon, y Michael R. Mullen. 1998. Understanding the influence of national culture on the development of trust. Academy of Management Review. Vol. 23, Núm. 3, 07. pp: 601-620.         [ Links ]

FAO (Food and Agricultural Organization of United Nations). 2010. Statistical Database: Faostat. In: http://faostat.fao.org/. (Consultado en Marzo del 2012).         [ Links ]

Field, Gary. 2005. Discovering statistics using spss. London: Sage.         [ Links ]

Fukuyama, F. 1995. Trust. New York: Free Press.         [ Links ]

Gambetta, Diego M. 1988. Trust: Making and breaking cooperative relations. In: Trust: Making and breaking cooperative relations. New York: Basil Blackwell.         [ Links ]

Granovetter, Mark. 1985. Economic action and social structure: the problem of embeddedness. American Journal of Sociology. Vol. 91, Núm. 3. pp: 481-510.         [ Links ]

Granovetter, Mark. 1992. Problems of explanation in economic sociology. In: Nitin Nohria y Robert G. Eccles (ed). Networks and Organizations: structure, form and action. Boston: Harvard Business School Press. pp. 25-56.         [ Links ]

Hanaki, Nobuyuki, Alexander Peterhansl, Peter S. Dodds, and Duncan J. Watts. 2007. Cooperation in evolving social networks. Management Science. Vol. 53, Núm. 7. pp: 10361050.         [ Links ]

Karpik, Lucien. 1998. La confiance: réalité ou illusion? Examen critique de la thèse de Williamson. Revue Economique. Vol. 49, Núm. 4, juillet. pp: 1043-1056.         [ Links ]

Lamberson, P. J. 2011. Linking network structure and diffusion through stochastic dominance. Connections. Vol. 31, Núm.1, julio. pp: 4-14.         [ Links ]

Lozares, Carlos. 1996. La teoría de las redes sociales. In: La teoría de las redes sociales, Papers, Barcelona. pp: 103-126.         [ Links ]

Lugo Morín, Diosey Ramón. 2011. Análisis de redes sociales en el mundo rural: guía inicial. Revista de Estudios Sociales.Vol., Núm. 38. pp: 129-142.         [ Links ]

Lugo Morín, Diosey Ramón, Javier Ramírez Juarez, José Arturo Méndez Espinoza, y Benjamín Peña Olvera. 2010. Redes sociales asimétricas en el sistema hortícola del valle de Tepeaca, México. Economía, Sociedad y Territorio. Vol. X, Núm. 32. pp: 207-230.         [ Links ]

Llaugel, Felipe A., y Ana I. Fernández. 2011. Evaluación del uso de modelos de regresión logística para el diagnóstico de instituciones financieras. Ciencia y Sociedad. Vol. XXXVI, Núm. 4. pp: 590-627.         [ Links ]

Miles, Raymond E., y Charles C. Snow. 1992. Causes of failure in network organizations. California Management Journal. Vol. 34, Núm. 4. pp: 53-72.         [ Links ]

Monge Pérez, Mario, y Frank Hartwich. 2008. Análisis de redes sociales aplicado al estudio de procesos de innovación agrícola. Redes. Revista Hispana para el Análisis de Redes Sociales. Vol. 14, Núm. 02. pp: 1-32.         [ Links ]

Nooteboom, Bart. 1996. Trust, opportunism and governance: A process and control model. Organization Studies. Vol. 17, Núm. 6. pp: 985-1010.         [ Links ]

Olekalns, Mara, and Philip L. Smith. 2009. Mutually dependent: Power, trust, affect and the use of deception in negotiation. Journal of Business Ethics. Vol., Núm. 85. pp: 347-365.         [ Links ]

Rousseau, Denise M., Sim B. Sitkin, Ronald S. Burt, and Colin Camerer. 1998. Not so different after all: A cross-discipline view of trust. Academy of Management Review. Vol. 23, Núm. 3. pp: 393-404.         [ Links ]

SIACON (Sistema de Información Agroalimentaria de Consulta). 2010. SIACON 1980-2010. Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación. In: http://www.siap.gob.mx/ (Consultado en Marzo de 2012).         [ Links ]

Uzzi, Brian. 1997. Social structure and competition in interfirm networks: the paradox of embeddedness. Administrative Science Quarterly. Vol. 42, Núm. pp: 35-67.         [ Links ]

Vázquez Valencia, Roberto A., e Ismael Aguilar Benítez. 2012. Organizaciones lecheras en los Altos Sur de Jalisco: un análisis de las interacciones productivas. Región y Sociedad. Vol. XXII, Núm. 48. pp: 113-144.         [ Links ]

Wasserman, Stanley, and Katherine Faust. 1994. Social network analysis: Methods and applications. Cambridge: Cambridge University Press.         [ Links ]

Watts, Duncan J. 1999. Networks, dynamics, and the small-world phenomenon. American Journal of Sociology. Vol. 105, Núm. 2. pp: 493-527.         [ Links ]

Watts, Duncan J., and Steven H. Strogatz. 1998. Collective dynamics of small-world networks. Nature. Vol. 393, Núm. 6684. 440 p.         [ Links ]

Williams, Michele. 2001. In whom we trust: Group membership as affective context for trust development. Academy of Management Review. Vol. 26, Núm. 3, 07. pp: 377-396.         [ Links ]

Williamson, Oliver E. 1993. Calculativeness, trust and economic organization. Journal of Law and Economics. Vol. 36. pp: 453-486.         [ Links ]