Artículos

 

Factores de innovación en agricultura protegida en la región de Tulancingo, México*

 

Innovation factors in protected agriculture in the region of Tulancingo, Mexico

 

Juan Manuel Vargas Canales^1§, María Isabel Palacios Rangel¹, Joaquín Huitzilihuitl Camacho Vera¹, Jorge Aguilar Ávila¹ y Jorge Gustavo Ocampo Ledesma¹

 

¹ Centro de Investigaciones Económicas, Sociales y Tecnológicas de la Agroindustria y la Agricultura Mundial. Universidad Autónoma Chapingo. Carretera México-Texcoco, km 38.5 Chapingo, Estado de México, C. P. 56230. México. (marisapalacios6@gmail.com; camachovera@yahoo.com.mx; jaguilar@ciestaam.edu.mx). ^§Autor para correspondencia: jmvargas@ciestaam.edu.mx.

 

* Recibido: octubre de 2014
Aceptado: abril de 2015

 

Resumen

Este estudio presenta un marco de análisis sobre los factores que inciden en la toma de decisiones de productores de jitomate (Solanum lycopersicum L.) en invernadero, en materia de adopción de innovaciones y proporciona información valiosa para su estudio y gestión. Como hipótesis se plantea que la adopción de una innovación depende de factores o atributos diversos, tanto del productor como de sus unidades de producción, como son edad, escolaridad, experiencia en la actividad, escala de producción, superficie de producción, rendimiento, confianza y asesoría técnica. En este documento se identifican los elementos que explican la innovación en la producción de jitomate en agricultura protegida de tecnología intermedia y se construye un modelo lineal para explicar el efecto de cada factor explicativo sobre la innovación. Se aplicó un cuestionario semiestructurado a 59 productores de igual número de empresas ubicadas en la región de Tulancingo, estado de Hidalgo. Con la información generada se construyó un modelo de regresión lineal múltiple. Los resultados mostraron la influencia positiva de las variables confianza, asesoría técnica, tamaño y rendimiento. En el modelo de referencia utilizado se concluye que la innovación es un factor que se encuentra estrechamente relacionado con la difusión de conocimientos y con la confianza existente entre los diversos actores que forman parte del sistema productivo.

Palabras clave: asesoría técnica, confianza, determinantes de innovación, índice de innovación, sector rural.

 

Abstract

This paper presents a framework for analysing the factors that influence the decision making of tomato producers (Solanum lycopersicum L.) in greenhouse, on the adoption of innovations and, provides valuable information for study and management. As a hypothesis arises that the adoption of an innovation depends on factors or various attributes of both, the producer and production units, such as age, education, experience in the business, production scale, production area, performance, reliability and technical advice. In this document, the elements that explain innovation in tomato production in protected agriculture intermediate technology and a linear model is constructed for explaining the effect of each explanatory factor on innovation. A semi-structured questionnaire was applied to 59 producers, of equal number of companies located in the region of Tulancingo State of Hidalgo. With the information, we generated a model of multiple linear regression. The results showed the positive influence of the variables reliability, technical advice, size and performance. In the reference model used is concluded that innovation is a factor that is closely related to the dissemination of knowledge and the reliability between the various actors within the production system.

Keywords: determinants of innovation, innovation index, reliability, rural sector, technical advice.

 

Introducción

Las investigaciones sobre innovación son de tipo descriptivo, básicamente teóricas o conceptuales, y por lo regular, carecen de evidencia empírica. Tampoco plantean recomendaciones para orientar el desarrollo tecnológico de la empresa si se quieren asumir nuevos retos en el ámbito de la competitividad. En adición a esto, la mayoría de los estudios sobre innovación han tomado como unidad de análisis a empresas grandes, y en muchos de los casos han omitido a las medianas y pequeñas. Además, los estudios que abordan los procesos de cambio tecnológico e innovación en las empresas agropecuarias son escasos. Por tanto, se considera que los resultados de investigación que se presentan en este estudio cubren un vacío amplio del conocimiento del comportamiento innovador de las empresas dedicadas a la producción agrícola, en particular aquellas dedicadas a la agricultura protegida.

La innovación en el sector agrícola y la identificación de los aspectos que la determinan son un desafío que en la actualidad enfrenta la sociedad, debido, principalmente, a que ésta es considerada la piedra angular en el mejoramiento de la competitividad, el crecimiento económico sostenido y la elevación de los niveles de desarrollo en el sector empresarial. Las innovaciones en la agricultura han sido analizadas desde Griliches (1957) en su estudio sobre la adopción del maíz híbrido en EE.UU. De manera general algunas de las investigación se ha preocupado por esclarecer interrogantes sobre qué estimula a un productor para que desarrolle, adopte o realice alguna innovación o cuáles son los elementos que provocan su rechazo (Buesa et al., 2002; Águila y Padilla, 2010; Valenzuela y Contreras, 2013; Aguilar et al., 2013; Sánchez et al., 2013). En agricultura protegida es García et al. (2011) quien trata de resolver estos cuestionamientos.

Como concepto la innovación tiene varias acepciones; para la OCDE (2005), éste hace referencia a una serie de transformaciones que determinan las características de producción en un producto nuevo o mejorado, que se posiciona en el mercado y genera resultados exitosos. En el caso de la COTEC (2006) se señala que la innovación es todo cambio que se basa en el conocimiento y que además genera valor; de esta forma el término innovación implica procesos, resultados y utilidad económica, de manera simultánea y es difícil identificarlos por separado.

En general, a pesar de los numerosos estudios realizados, los resultados de la investigación y los modelos estadísticos desarrollados siguen siendo insuficientes y con bajo poder explicativo respecto a cuáles son las variables que tienen influencia sobre la innovación (Abadi y Pannell, 1999). Los estudios sobre la innovación en el sector agropecuario, en gran parte se han centrado en el análisis de las tasas de adopción lo que ha limitado las explicaciones que posibilitan entender la dinámica tecnológica seguida por los actores en su contexto específico. Al respecto, Kaine et al. (2007), afirma que lo realmente importante sería un modelo que determinara los componentes del encadenamiento de gestión de la innovación en el ámbito agrícola.

En este sentido, Águila y Padilla (2010) afirman que el proceso innovador depende de un capital humano adecuado y de la existencia de la oferta de recursos humanos calificados, lo que determinará la difusión y la asimilación de nuevas tecnologías. Para el caso específico de la agricultura protegida se considera que los principales factores o atributos que afectan el desempeño de la innovación son edad, escolaridad, experiencia en la actividad, escala de producción, superficie de producción, rendimiento, confianza y asesoría técnica (calidad, cantidad y frecuencia). La antigüedad, el personal, su formación y edad y la experiencia en la actividad también son elementos a considerar.

Por consiguiente, la hipótesis plateada en la presente contribución establece que la innovación en agricultura protegida depende significativamente de distintos factores o atributos atenidos tanto al productor como a sus unidades de producción como son la edad, escolaridad, experiencia en la actividad, confianza, superficie de producción, rendimiento y asesoría técnica.

En este sentido, el objetivo del presente estudio es identificar los factores que explican la innovación a nivel de empresa en la agricultura protegida. Para esto se parte de la idea que la competitividad alcanzada por ciertas zonas geográficas se debe a un fuerte componente innovador de parte de las empresas que ofrecen productos y/o servicios agrícolas, el cual es fomentado por dos factores básicos: a) mediante la aplicación de programas gubernamentales de apoyos a su instrumentación; y b) por ambientes de creciente competencia en el mercado, los cuales tienden a estimular la mayor y más rápida incorporación de cambios tecnológicos a la estructura productiva de la empresa. Esta situación está presente en la región de estudio, la cual ha experimentado en los últimos años un fuerte crecimiento de la producción de jitomate en invernaderos con base tecnológica de carácter intermedio.

 

Materiales y métodos

Localización

La información que sustenta el presente estudio fue el resultado de trabajo de campo realizado de julio a noviembre de 2013, en el cual se consideró la aplicación de 59 encuestas semiestructuradas a empresas de agricultura protegida de Acatlán, Acaxochitlan, Huasca de Ocampo, Metepec y Tulancingo, municipios que concentran la producción de jitomate en invernadero en el estado de Hidalgo.

La agricultura protegida como actividad se inició en la región a finales del año 90 y ha experimentado desde entonces un rápido crecimiento, tanto en superficie como en número de productores en la región. El total de las unidades productivas se dedican a la producción de jitomate tipo saladette que se comercializa en fresco en mercados locales y regionales. En la actualidad, la producción bajo invernadero es una de las actividades agrícolas más importante debido principalmente al número de empleos directos e indirectos que genera, lo que ha sido una pieza clave para el desarrollo de este territorio y que además ha contribuido a la reducción de los procesos de emigración.

 

Encuesta

Para el diseño de la encuesta semiestructurada se consideraron las características de la región, el proceso de producción del cultivo de jitomate en invernaderos de tecnología intermedia y previo a su aplicación en campo se realizó una prueba piloto que permitió adecuarla a las especificidades de los productores de la región, principalmente de lenguaje, para su mejor comprensión.

La encuesta incluía tres secciones, la primera, se centró en los atributos del encuestado; la segunda se refirió a las prácticas de manejo y producción del cultivo desarrolladas desde la siembra hasta la comercialización, con la cual se construyó el índice de innovación; la tercera se orientó a evaluar aspectos relacionados a la confianza, que fue la base para la construcción del índice de confianza.

 

Cálculo del índice de innovación

Se construyó un índice de innovación que fue definido como la variable dependiente en el modelo y se refiere a las innovaciones desarrolladas por el productor. Éste se calculó adaptando la metodología descrita por Muñoz et al. (2007), a partir de la integración de un catálogo de innovaciones o buenas prácticas de producción y manejo desarrolladas por el productor, con el que se construyó un cociente de las innovaciones en cuatro categorías básicas de acuerdo al manual de Oslo (2005): proceso, producto, mercado y organización.

En la categoría de procesos se valoraron las innovaciones desarrolladas en el proceso de producción considerando el manejo general de los invernaderos (control de condiciones climáticas, funcionamiento de los sistemas de ventilación, calefacción, riego y en el monitoreo de las instalaciones), manejo de la nutrición y sanidad del cultivo, la realización de pruebas con insumos y su disposición a invertir en esta área.

La categoría de producto se enfocó a identificar las innovaciones relacionadas a las características del producto obtenido, en este caso, si se producía de manera orgánica, si se consideraban las preferencias del consumidor, la orientación del producto (para la industria o consumo en fresco), vida de anaquel y su disposición a invertir en esta área.

Respecto a la categoría de mercado se le dio énfasis a las estrategias de mercado implementadas por el productor (planes de ventas y contratos de compra venta), exploraciones de nuevos mercados, análisis de precios de los mercados nacionales, empaques para la comercialización, marcas, logotipos y su disposición invertir en esta área.

En la categoría de organización se valoró si existía una estructura formal de administración, si contaban con asesoría respecto a esta área, la existencia de planes de capacitación, si se contaba con un proceso de control administrativo (registros, uso de bitácoras y manuales de procedimientos), la existencia de alianzas estratégicas con otros productores y su disposición a invertir en esta área.

Para cada categoría se utilizó una escala de Likert con un rango de valores entre uno y cinco. El cociente se obtuvo mediante la suma total de los valores provenientes de la encuesta aplicada a los productores y se dividió entre los valores máximos.

Para cada encuestado se calculó el índice de innovación, incluidas las cuatro categorías, mediante la siguiente expresión:

Donde: II= es el índice de innovación, x_i; es valor obtenido en cada reactivo; k= es valor máximo de la escala; n= es número total de reactivos con el que se construyó el índice.

 

Cálculo del índice de confianza

La confianza se clasificó en tres dimensiones: confianza técnica (relaciones comerciales con proveedores y asesores o PSP's), confianza interpersonal (relaciones horizontales entre productores), y confianza estratégica (relaciones con instituciones). Para el índice de confianza se utilizó, para cada categoría, una escala de Likert con un rango de valores entre uno y cinco. El cociente se obtuvo mediante la suma total de los valores provenientes de la encuesta aplicada a los productores y se dividió entre los valores máximos.

Para cada encuestado se calculó el índice de confianza (incluidas las tres categorías) mediante la siguiente expresión:

Donde: IC= es el índice de confianza; x_i= es el valor obtenido para cada reactivo; k= es valor máximo de la escala; n= es el número total de reactivos con el que se construyo el índice.

 

Muestreo

La selección de los productores se realizó por muestreo no probabilístico de dos tipos a) el primero de selección experta la cual es una técnica utilizada para seleccionar unidades o porciones representativas o típicas del marco de muestreo según el criterio del experto, en función de determinadas características. Para este caso se consideró a los productores que iniciaron con esta actividad en la zona y que han incrementado la superficie de producción en los últimos años; y b) el segundo de tipo de cuotas en el que se buscó seleccionar una muestra representativa de la población, mediante la cual se establecieron proporciones de los diferentes segmentos que la componen (Pimienta, 2000). En este caso se consideró a algunos productores que fueron de los que iniciaron con la actividad y que no han incrementado la superficie de producción.

Este tipo de muestreo se emplea cuando un procedimiento aleatorio puro no es posible por falta de información (Mandujano, 2012). En esta investigación se carecía de información para la selección aleatoria de las unidades representativas de producción. El universo de muestreo se construyó con base en la revisión de informes técnicos y los testimonios dados por informantes clave de la Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación (SAGARPA), prestadores de servicios profesionales y productores líderes en la región.

 

Especificación de modelo econométrico

Para tratar de encontrar el nivel de influencia de los factores considerados en la revisión (variables explicativas de la innovación) sobre el comportamiento de los productores en cuanto a la adopción de innovaciones se estableció un modelo de regresión lineal dónde esta característica se asumió como la variable dependiente (índice de innovación). El modelo propuesto consideró evaluar el efecto de cuatro variables explicativas para quedar especificado de la siguiente manera:

Y_i= ∝₀ + ∝₁D_i + β₁X₁ + β₂X₂ + β₃X₃ + u_i

Donde: Y_i= es la variable dependiente o de interés "índice de innovación"; X₁= es escala de producción de la unidad de producción en m²; X₂= es rendimiento en kg/m²; X₃= es índice de confianza; D_i= es asesoría técnica con valores de 1 si recibe y 0 si no recibe.

Asumiendo la esperanza matemática se definen las siguientes ecuaciones:

E(Y_i|X_i,D_i= 0)= ∝₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + β₃X₃ + u_i

E(Y_i|X_i,D_i= 1)= (∝₀ + ∝₁) ++ β₁X₁ + β₂X₂ + β₃X₃ + u_i

 

Análisis de la información

Para la sistematización de los datos obtenidos en la investigación se construyó una base de datos utilizando el software Excel^®. El análisis incluyó variables cuantitativas (edad en años, escolaridad en años, experiencia en la actividad en años, superficie de producción en m², rendimiento en kg m^-2 y el índice de confianza) y cualitativas (muda: con y sin asesoría técnica). Posteriormente, se realizó un análisis utilizando herramientas de estadística descriptiva. Para la construcción y evaluación del modelo de regresión lineal múltiple se empleó el programa Statistical Análisis System^® (SAS), a través de un ANCOVA con el procedimiento PROC GLM.

 

Resultados y discusión

Los estadísticos descriptivos (máximo, media y mínimo) para cada una de las variables consideradas se presentan en el Cuadro 1. Respecto a la variable edad se encontraron productores desde los 24 hasta los 63 años y una media de 42.12, menor que la encontrada por Ortega et al., (2014); en escolaridad se tienen desde un año hasta 17 años de estudios (principalmente ingenieros agrónomos) y una media de 9.22 superior a la encontrada por Ortega et al. (2014) se seis años de escolaridad.

En experiencia destaca el mínimo (un año y un ciclo) hasta los 15 años que es, aproximadamente, el tiempo de introducción de esta tecnología en la región. En rendimiento se obtuvo como mínimo 10 y máximo 44 y una media de 21.31 kg m^-2 siendo similares a los encontrados por Ortega et al. (2014), superiores a los encontrados por García et al. (2011) y menores a los considerados por Moreno et al. (2011) para considerar que los invernaderos sean rentables (rendimientos de 35 kg m^-2). La escala de producción resultó ser muy variable obteniéndose desde 600 hasta 15 000 m² siendo superiores a los reportados de García et al. (2011) para productores con características similares.

Para el índice de confianza (con valores de 0 a 1) se obtuvo un mínimo de 0.3 y un máximo de 0.9. Por su parte, respecto al índice de innovación (también de 0 y 1), se obtuvo como valor mínimo 0.4 y como máximo 0.83. Con respecto a asesoría técnica sólo 76% cuenta con ella (principalmente de proveedores de insumos).

 

Evaluación estadística del modelo econométrico

El estadístico de prueba F mostro que el modelo global es significativo al 1% (Cuadro 2), mientras que el valor del coeficiente de determinación evidenció que aproximadamente 30% de la variación de la variable dependiente puede ser explicada por la variación conjunta de las variables explicativas (R²= 0.3023), una vez descontado el efecto de la media. La prueba t de los estimadores indica que las variables independientes confianza asesoría técnica, escala de producción y rendimiento tienen un efecto significativo sobre el comportamiento de los productores en cuanto a la adopción de innovaciones.

Es importante destacar que los signos obtenidos en el modelo respecto a índice de confianza (+), escala de producción (+), rendimiento (+) y asesoría técnica (+) corresponden a lo esperado de acuerdo a (Buesa et al. 2002; Águila y Padilla, 2010; Valenzuela y Contreras, 2013; Aguilar et al., 2013; Sánchez et al., 2013) y García et al. (2011) y corroboran lo obtenido.

Se consideró esencial verificar, tanto los datos como el modelo para detectar o corregir las violaciones a los supuestos de la regresión lineal múltiple que pudieran afectar la calidad de los estimadores. Se consideraron pruebas de multicolinealidad y heterocedasticidad que a continuación se describen (en este caso no se realizó ninguna prueba para detectar autocorrelación dado que no se trata de series de tiempo).

Para detectar la presencia de multicolinealidad se realizaron regresiones lineales asumiendo consecutivamente cada variable independiente como dependiente del resto. Una vez obtenidos los coeficientes de determinación para cada regresión se asumió la regla de Klein (Gujarati y Porter, 2010) que indica la existencia de multicolinealidad sí alguno de dichos coeficientes tiene un valor mayor que el del modelo que se prueba. Como puede observarse en la Cuadro 3, ninguno de los coeficientes de determinación de las regresiones auxiliares es mayor que el del modelo global por lo que podemos argumentar que no existen problemas de multicolinealidad.

En cuanto a la evaluación de la heteroscedasticidad, se realizó la prueba de Glejser tomando como variable dependiente en el modelo de diagnóstico al valor absoluto de los residuales y como variables explicativas las mismas del modelo de regresión analizado sin ningún tratamiento adicional. Al respecto se encontró que el modelo construido no es significativo (Cuadro 4), por lo tanto se puede concluir que no existe heteroscedasticidad.

 

Evaluación económica

De las variables consideradas en el modelo destacan la influencia positiva de la confianza sobre los procesos de innovación, entendiendo la confianza como un conjunto de expectativas racionales positivas que se basan en la idea de la comprensión del interés del otro, y en cálculos que evalúan los costos y beneficios de ciertos cursos de acción, de quien es el que confía o de la persona en quien se confía (Gordon, 2005), resulta crucial la implicación que éste factor tiene sobre la innovación; de igual manera, en la toma de decisión (predisposición) para innovar.

Asimismo, dado que la información incompleta y asimétrica, influye en el desarrollo exitoso las relaciones, las innovaciones depende directamente del nivel de confianza que exista entre los actores involucrados, situación que se refleja claramente en los resultados obtenidos, donde se observa la influencia positiva sobre el índice de innovación, concerniente, principalmente, con la transferencia de conocimientos, en procesos de aprendizaje y favoreciendo la confianza hacia la asesoría técnica, obteniendo resultados similares a los de Valenzuela y Contreras (2013) quienes exponen que la confianza influye de manera directa en el aprendizaje y que conforme más se aprende, más se hace innovación. La importancia de esta variable se hace evidente al comparar la magnitud de los parámetros estimados.

El valor obtenido para la variable confianza es el más alto lo que implica que es el que puede explicar en mayor medida la adopción de innovaciones. De acuerdo al valor del parámetro estimado a un incremento del índice de confianza en una unidad le corresponde un incremento de 0.0989 en el índice de adopción de innovaciones. En otras palabras, aumentos de 10% o en el índice de confianza generan incrementos del 1 por ciento en la adopción de innovaciones.

Con respecto a la escala de producción (superficie en m²) se encontró que tiene influencia positiva en el comportamiento innovador en las empresas de agricultura protegida. Esto puede explicarse en función de las evidencias de otros trabajos que han encontrado que una organización de tamaño grande puede tener una mayor necesidad de adoptar innovaciones que una organización pequeña (Águila y Padilla, 2010). Los estudios existentes en materia de innovación han descrito las diferencias de comportamiento entre empresas en función de su tamaño, llegando a la conclusión de que la estrategia innovadora implementada es distinta (González et al., 1997).

Por ejemplo, en productores minifundistas que desarrollan agricultura protegida, la ausencia de tecnología, infraestructura, capacitación y organización del capital humano, aumenta la vulnerabilidad de la estructura productiva en el ámbito social, económico y ante los fenómenos climatológicos. Aunque sus pérdidas económicas sean de un monto menor, la proporción del daño causado en su escaso capital es sumamente alta y no pueden adoptar el costo de la innovación y sobre todo, no pueden absorber el de un fracaso (Moreno et al., 2011). En la innovación tecnológica una pequeña empresa establece relaciones con otras empresas, principalmente clientes y proveedores que participan en los procesos de innovación de manera directa o indirecta. Esas relaciones generan costos de transacción que van desde los simples costos de relaciones públicas hasta la participación de los socios en todo el proceso, desde el aprendizaje hasta la innovación (Valenzuela y Contreras 2013).

Por lo que se refiere a la asesoría técnica, en la agricultura protegida es un elemento imprescindible debido a que supone productores con capacidades y habilidades distintas a las características de los productores que trabajan de manera tradicional debido, principalmente, al alto nivel de especialización y capacitación en el manejo del cultivo. Esta situación puede agravarse en función del nivel tecnológico del invernadero, aspecto que hace necesaria la capacitación apropiada de quienes se encargan de su manejo y administración para su éxito (Moreno et al., 2011). De ahí que, si se consideran las características de la agricultura protegida y las necesidades de capacitación, se supone a la asesoría técnica como una variable primordial; es decir, como un factor nodal en el desarrollo de innovaciones en este tipo de empresas.

La presencia de asesoría técnica sugiere ser un elemento clave para la innovación, confirmando lo que plantea Borra et al. (2005), que la capacitación y las características de la fuerza de trabajo pueden generar una mayor receptividad a la innovación. La antigüedad, el personal, su formación y edad y la experiencia en la actividad son elementos a considerar, ya que influyen en el comportamiento innovador de las empresa (Águila y Padilla, 2010). De igual manera, el proceso innovador depende de la existencia de un capital humano adecuado, la existencia de una amplia y calificada oferta de recursos humanos, lo cual determinará la difusión y la asimilación de nuevas tecnologías; esta difusión sólo será posible si el capital humano está convenientemente preparado, coincidiendo con los resultados obtenidos en esta investigación.

En el contexto mexicano es extremadamente difícil obtener datos financieros de las empresas, y mucho más de las pequeñas dedicadas a actividades agrícolas. De hecho, al contrario de los que ocurre en otras actividades, los estados contables de las empresas agrícolas son prácticamente inexistentes y en el caso de que existan son inaccesibles. Ante esta situación, en esta investigación se ha optado por un enfoque subjetivo para explicar el comportamiento innovador, por lo que se considera como una variable importante el rendimiento en kg m^-2 de jitomate. En este enfoque, el rendimiento, interviene en un mayor número de innovaciones de productos y puede influir, también, en la gestión futura de la empresa y la conformación de ventajas competitivas en términos de productividad (Roper, 1997).

Encontrando en esta variable una influencia positiva en relación al comportamiento innovador, coincidiendo con Hsueh y Tu (2004), refieren que los emprendedores siguen los pasos de los demás, sino que continuamente están innovando y que esta innovación se refleja en el rendimiento. Por su parte Uc et al. (2008) encontró que el impacto más fuerte de la actividad de la innovación es en el crecimiento de las ventas, es decir, en los rendimientos de producción. Respecto a esta variable se encontró que ésta influye de manera positiva sobre el índice de innovación corroborando lo que indica Roper (1997) y lo encontrado por Hsueh y Tu (2004) y Uc et al. (2008), en relación al rendimiento sobre la innovación.

Para el modelo planteado, puede resaltarse que la innovación está estrechamente relacionada con la transferencia de conocimientos (asesoría técnica) y con el índice de confianza, que se genera en el sistema de producción regional (entre los mismos productores, con proveedores e instituciones relacionadas con la actividad).

 

Conclusiones

El modelo econométrico de regresión lineal múltiple contribuye a identificar y cuantificar la importancia de algunos de los factores que afectan al índice de innovación (construido por las categoría productos, proceso, organización y mercado en agricultura protegida).

El modelo es significativo al 1% para el índice de confianza, al 5% para asesoría técnica y 10% para escala de producción y rendimiento sobre el índice de innovación, la bondad de ajuste del modelo es baja, sin embargo, las cuatro variables fueron significativas.

El modelo de referencia utilizado permite hacer evidente que la innovación es un factor que se encuentra estrechamente relacionado con la transferencia de conocimientos ya sea obtenido a través de asesoría técnica o el difundido por las relaciones existentes los productores, sus proveedores y las instituciones relacionadas con la actividad reflejándose en el índice de confianza.

Si bien los resultados solo son válidos para el caso particular de las empresas de agricultura protegida de la región de Tulancingo, Hidalgo, es importante resaltar la influencia positiva de la escala de producción, confianza, asesoría técnica y rendimiento, lo que sugiere la necesidad de políticas públicas orientadas el fortalecimiento de estas áreas e incrementar el potencial de innovación de las empresas y el desarrollo regional.

 

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