Identificación y medición de factores que influyen en la competitividad de proyectos agrarios de la Amazonía

Abstract

Se identificó y midió los factores que influyen en la competitividad de 21 proyectos de servicios de extensión ejecutados por el Proyecto INCAGRO en las regiones de Amazonas, San Martín, Loreto y Ucayali. Los factores que explican la variabilidad de la competitividad de los proyectos de servicios de extensión con 83.5% de probabilidad son: F1 = APORTES que integra a X1 (meses de duración del proyecto), X2 (aportes de INCAGRO) y X3 (alianza estratégica); F2 = TÉCNICO que agrupa X10 (servicios ofrecidos a clientes) y X11 (equipos técnicos comprometidos); y el factor F3 = IMPACTO que integra X4 (retorno económico) y X9 (impacto ambiental). Del análisis de regresión lineal múltiple se concluye que la variabilidad de la competitividad de los proyectos de extensión en estudio son explicadas en aproximadamente un 74% por la ecuación de regresión Y = 3.429 + 0.031F1 +0.317F2 + 0.107F3; en donde el factor F2 TÉCNICO [X10 (servicios ofrecidos a clientes) y X11 (equipos técnicos comprometidos)] tiene el mas alto puntaje y por cada punto que este factor aumente, la competitividad aumentará en promedio en 0.317, si se mantienen constante los puntajes de los otros factores. Con el factor F3 IMPACTO [X4 (retorno económico) y X9 (impacto ambiental)] se estima que por cada punto adicional de este factor se estima que la competitividad aumentará en promedio en 0.107, manteniéndose constante, los puntajes de los otros factores. Finalmente, por cada punto adicional en el puntaje del Factor F1 APORTES X1 [(meses de duración del proyecto), X2 (aportes de INCAGRO) y X3 (alianza estratégica)], se estima que la competitividad aumentará en promedio solamente 0.031, manteniéndose constante, los puntajes de los otros factores.Con el cálculo de los valores de los coeficientes de correlación no paramétrico de Spearman se concluye que la competitividad de los proyectos de servicios de extensión está significativamente correlacionada con las variables impacto ambiental (X9), servicios ofrecidos a los clientes (X10) y equipos técnicos (X11), es decir, la mejora de los valores de una de estas variables, obviando la presencia de las otras variables permitiría una mejora en el nivel de la competitividad. Los resultados también permiten concluir que la competitividad tiene un grado de asociación débil con las variables X2 (aporte INCAGRO), X3 (aporte alianza estratégica), X4 (retorno económico), X7 (eficacia), X1 (meses), X5 (beneficio costo INCAGRO), X6 (beneficio costo alianza estratégica) y X8 (eficiencia). Todo lo anterior nos permite concluir que para mejorar la competitividad de los proyectos de Servicios de Extensión es imprescindible ofrecer buenos servicios a los clientes, contar con equipos técnicos de extensión comprometidos, buenos retornos económicos de las tecnologías ofrecidas y con bajo impacto ambiental. Las variables tiempo de duración de los proyectos, los aportes económicos, las alianzas estratégicas tienen un grado de asociación débil con la competitividad de los proyectos de extensión

Factors influencing the competitiveness of 21 agricultural extension projects were identified and measured. The data used are from a total of 21 extension services projects carried out by Project INCAGRO in the regions of Amazonas, San Martín, Loreto and Ucayali. The factors that explain the variability of the competitiveness with 83.5% probability are: F1 = X1 which integrates CONTRIBUTIONS (month’s duration), X2 (contributions INCAGRO) and X3 (strategic alliance); F2 = TECHNICAL grouping X10 (services offered to customers) and X11 (technical teams involved); and F3 = Impact factor that integrates X4 (economic return) and X9 (environmental impact). The multiple linear regression equationY = 3.429 + F2 + 0.107F3 0.031F1 0317, explains the variability of the competitiveness of extension services projects with approximately 74% of probability; where factor F2 TECHNICAL [X10 (services offered to customers) and X11 (technical teams involved)] has the highest score and for every point increase, competitiveness will increase on average by 0.317, if the scores of other factors remain constant. With F3 factor IMPACT [X4 (economic return) and X9 (environmental impact)] is estimated that for every additional point of this factor is estimated to increase competitiveness on average 0.107, remaining constant, the scores of the other factors. Finally, for each additional point in F1 score CONTRIBUTIONS Factor X1 [(month duration of the project), X2 (contributions INCAGRO) and X3 (strategic alliance)], is estimated to increase competitiveness on average only 0.031, remaining constant the scores of the other factors. The values of the coefficients of Spearman nonparametric correlation shows that the competitiveness of extension services projects is significantly correlated with environmental impact variables (X9), services offered to customers (X10) and technical equipment (X11), in other words, enhancing the values of these variables, ignoring the presence of other variables allows for an improvement in the level of competitiveness. The results also support the conclusion that the degree of competitiveness has a weak association with the X2 variables (input INCAGRO), X3 (contributions strategic alliance), X4 (economic return), X7 (effectiveness), X1 (months), X5 (benefit cost INCAGRO), X6 (benefit-cost strategic alliance) and X8 (efficiency). All this allows us to conclude that to improve the competitiveness of Extension Services projects is essential to provide good services to customers, technical teams of dedicated extension technicians, good economic returns of the technologies offered and low environmental impact. The duration of the project variables, economic contributions, strategic alliances have a weak degree of competitiveness of the partnership extension projects.