DOI: 10.54753/rve.v10i2.1394
Vol.10-N°2, Julio - Diciembre 2022
p-ISSN:2602-8204 |e-ISSN 2737-6257
El vínculo entre el capital social y la asociatividad productiva agro-
pecuaria: Evidencia empírica para la provincia de Loja
The link between social capital and agricultural productive associativity: Empiri-
cal evidence for the province of Loja
Gonzalo Díaz-Tandazo1
1Unidad de Planificación y Gestión Estratégica,
Ministerio de Agricultura y Ganadería, Loja,
Ecuador
Correspondencia
Gonzalo Díaz-Tandazo, Ministerio de Agricultura y
Ganadería, Loja, Ecuador
Email: gonzalo.diaz@unl.edu.ec.
Agradecimientos
Ministerio de Agricultura y Ganadería
Fecha de recepción
Abril 2022
Fecha de aceptación
Julio 2022
Dirección
Lauro Guerrero y Teniente Maximiliano Rodríguez
13-17, Loja, Ecuador
RESUMEN
Con un análisis econométrico entre la variable participación asociativa, capital social y los facto-
res socioeconómicos seleccionados, se muestra los limitantes en la cooperación agroproductiva
para la provincia de Loja. Mediante el método cualitativo con grupos focales de funcionarios del
ente rector de la agricultura y ganadería, más entrevistas a presidentes de asociaciones agrope-
cuarias se refuerza el modelo cuantitativo que plantee soluciones a los principales problemas
que influyen en la no participación. De los resultados cuantitativos y de la investigación cuali-
tativa se pudo deducir que los factores que limitan la asociatividad productiva agropecuaria en
la provincia son: la edad, ingresos, intermediarios, crédito, desconfianza, falta de cooperación
y no creer en la honestidad de los demás. En este escenario para la intervención pública se su-
giere la generación de programas asociativos crediticios con bajas tasas de interés, ofertas de
acceso a mercados, diseño de programas de formación teniendo en cuenta la disponibilidad de
tiempo de los agricultores, reformas administrativas eficientes con menos trabas burocráticas,
mayores incentivos tributarios, circuitos cortos de comercialización y sobre todo el impulso de
una nueva generación de productores con conocimientos administrativos y tecnológicos, los
cuales serían elementos necesarios para el trabajo en conjunto y el mayor compromiso en el
sector agropecuario asociativo.
Palabras clave: Asociatividad, socioeconómico, capital social, agricultura.
Códigos JEL: H62. N16. O23.
ABSTRACT
With an econometric analysis between the associative participation variable, social capital and
the selected socioeconomic factors, the limitations in the agricultural productive cooperation
for the province of Loja are shown. Using the qualitative method with focus groups of officials of
the governing body of agriculture and livestock, plus interviews with presidents of agricultural
associations, the quantitative model is reinforced to propose solutions to the main problems
that influence non-participation. From the quantitative results and the qualitative research it
was possible to deduce that the factors that limit productive agricultural associativity in the
province are: age, income, intermediaries, credit, distrust, lack of cooperation and not believing
in the honesty of others. In this scenario for public intervention, it is suggested the generation
of associative credit programs with low interest rates, offers of access to markets, design of
training programs taking into account the availability of time of farmers, efficient administrative
reforms with less bureaucratic obstacles, greater tax incentives, short marketing circuits and
above all the promotion of a new generation of producers with administrative and technological
knowledge, which would be necessary elements for working together and greater commitment
in the associative agricultural sector.
Keywords: Associativity, socioeconomics, social capital, agricultural.
JEL codes: H62. N16. O23.
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1|INTRODUCCIÓN
El objetivo del presente artículo será examinar el rol que juega
el capital social como uno de los principales factores que influyen
en la asociatividad agroproductiva a través del análisis de variables
socioeconómicas que limitan su desarrollo. El sector rural es el reza-
gado en el desarrollo ecuatoriano. Le falta acceso a la educación, tra-
bajo, seguridad social, salud, agua, alimentación y vivienda. Esto se
refleja en la tasa de pobreza multidimensional que según la ENEM-
DU para el año 2020 es del 68,7 % en el área rural y del 26,8% en el
área urbana. Para el caso de la provincia de Loja, cerca del 44 % de la
población lojana vive en el sector rural, quienes son los más suscep-
tibles de falta de conocimientos, de nivel de educación y recambio
generacional (ENEMDU, 2020). En este sentido, siguiendo a Trava-
delo et al. (2014) afirman que la organización ha sido identificada
como un elemento clave para mejorar el acceso de los agricultores
y ganaderos a los mercados. Para Mendoza (2007), citado en Álvarez
(2020), los factores socioeconómicos son un conjunto de elementos
que afectan directamente a las personas más pobres y necesitadas,
es decir todos aquellos componentes de dificultad que tenga una
familia.
En consecuencia, la implementación de una política pública
centrada en la asociatividad productiva contribuye a mejorar su
bienestar. De la misma manera, tiene una relevancia social impor-
tante, dado que si encontramos soluciones aportaremos a una me-
jor calidad de vida para muchas familias pobres campesinas. Para
lograrlo la estrategia de investigación consistió en la obtención de
información directamente de la población implicada por medio de
la encuesta. Las variables de estudios se centran en factores bási-
cos sociales: sexo, edad, nivel de educación; o económicos de las
familias dedicadas a la agricultura: ingresos, riego, comercialización;
y en el sentido de la confianza a pertenecer a una asociación agro-
pecuaria. Seguidamente, se establecé el modelo econométrico más
apropiado. Finalmente, para un arrojar un mejor entendimiento del
fenómeno del capital social, se emplea el método cualitativo que
reside en tres grupos focales a personal técnico experto en traba-
jo rrual y dos entrevistas individuales a dirigentes de asociaciones
agropecuarias. El artículo contiene las siguientes secciones. En la
primera parte se desarrolla la revisión de literatura, a continuación
se describe la metodología, luego se presentan los resultados, segui-
damente la discusión y finalmente las conclusiones.
2|REVISIÓN DE LITERATURA PRE-
VIA
Mendoza-Crespo y Ortiz-Velásquez (2020) en el estudio sobre
la “importancia y determinantes de la asociación productiva agríco-
la: el cultivo de ñame en el caribe colombiano”, concluyen que la
asociación productiva es una forma en la que el productor puede
obtener financiamiento, acceso a insumos, acceso a la información
y poder de mercado o negociación. En este mismo trabajo como
revisión de literatura citan un análisis de Rómulo (2017) sobre la
identificación de los determinantes del cooperativismo agrícola en
la región del Caribe, que señala que el acceso al crédito como una
razón importante para asociarse. Además, este autor encuentra que
a una mayor área cosechada disminuye la propensión a asociarse.
Tineo y Vásquez (2020) levantan información sobre los “facto-
res que influyen en la asociatividad de los productores de panela
granulada en el distrito de Huarmaca - Piura”, donde encontraron
que los factores grado de instrucción secundaria completa y el finan-
ciamiento de alguna entidad bancaria son claves en la asociatividad
productiva, siendo este último, con una probabilidad de 20,88 % en
asociarse, el coeficiente de mayor impacto. En el marco del crédito,
en una investigación para los pequeños caficultores del Perú, Pare-
des (2020) señala que la asociatividad impacta de manera positiva
y significativa en la demanda de créditos. En este artículo muestra
que aquellos caficultores asociados incrementan en promedio 2,21
veces más la probabilidad de solicitar un crédito, comparado con
aquellos que no lo están. Gutiérrez (2017) realiza un estudio pa-
ra identificar los factores que limitan la asociatividad aplicando un
cuestionario para los agricultores de palta Hass encontrando que
los factores limitantes para desarrollarse recaen en: financiamiento,
grado de información, participación de los agricultores, confianza y
comunicación, cultura o formación.
Por lo que se refiere a los ingresos, se apreció una investiga-
ción de Burgos y Falconí (2017) que evidencia que la asociatividad
entre los agentes de la economía popular y solidaria (EPS) tiene im-
pactos positivos en los ingresos, en este caso en particular en las
ventas anuales de las unidades productivas, llegando a influir en un
incremento del 10% de ventas entre los agentes que se encuentran
bajo un estado de asociación o gremio. Mendoza-Crespo y Ortiz-
Velásquez (2020) referente a la categoría de cultivos comerciales,
citan una investigación de Zheng et al. (2012), quienes observan los
efectos que tiene el hecho de asociarse. En este estudio realizado
en 9 distritos de la provincia de Jiling de China, investigan los de-
terminantes de la percepción de los agricultores y su decisión de
participar en cooperativas. Este estudio indica que los niveles de
riesgos ligados a la producción, los costos operacionales y contar
con cultivos comerciales aumentan la propensión a asociarse. Por
otra parte, cuando el cultivo es usado para la subsistencia, tiene un
efecto que disminuye la probabilidad de asociarse.
También citado por los anteriores autores, Mensah (2012) en
Benín, país del África occidental, evaluó los determinantes del com-
promiso con las cooperativas agrícolas en los agricultores de nueces.
Tomaron una muestra de 277 agricultores donde identificaron que
las razones para comprometerse con una cooperativa son: creer en
el poder de negocio, no tienen preferencias por el crédito comercial,
son pequeños agricultores y tienen razones psicosociales para for-
mar parte de una cooperativa. Estos socios que negocian con sus
cooperativas pueden vender su producto a un precio mayor respec-
to a los que no son cooperados (Mendoza-Crespo y Ortiz-Velásquez,
2020).
La literatura revisada coincide en que el incremento del comer-
cio es una de las ventajas para asociarse, pero no siempre se cum-
ple, particularmente en los pequeños agricultores, como sucede en
nuestra provincia. En este sentido, Salas (2016) en su análisis de “El
Rol de la Asociatividad en la Participación Comercial de los Produc-
tores Agrarios: El Caso de Piura”, encontró entre los factores que
afectan la participación en asociaciones, que el 80 % de los produc-
tores asociados señala que el principal beneficio que obtienen es el
abastecimiento de agua, mientras que sólo el 3.6 % indica que se be-
nefician con acceso a mercados locales, es decir, las asociaciones no
estarían sirviendo como un puente para acceder a mercados locales.
Bravo y Castañeda (2017) para un caso ecuatoriano relaciona-
do con la participación comunitaria identifica a partir de un mode-
lo econométrico el perfil de la persona con mayor probabilidad de
participar comunitariamente en el Ecuador que recae en la etnia in-
dígena. El capital social, se entiende como las características de la
organización social, tales como las redes, las normas y la confianza,
que facilitan la coordinación y la cooperación para un beneficio mu-
tuo (Putnam, 1995). La teoría de Putnam se distingue por su punto
de arranque: su actor es un ciudadano y su unidad de observación
es la sociedad, que describe principalmente por las características
de las relaciones interindividuales. Neira et al. (2018) mediante un
enfoque cuantil muestran que cada dimensión del capital social tie-
ne una correlación positiva y significativa con el bienestar subjetivo,
pero las diferentes dimensiones tienen un efecto heterogéneo en
los diferentes cuantiles de la distribución del bienestar. Todas las di-
mensiones del capital social estudiadas en este artículo tienen un
efecto más fuerte en el bienestar subjetivo de las personas menos
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felices de la sociedad que en los más felices.
Araya et al. (2009) realizan un análisis de los determinantes del
nivel de participación en organizaciones en la agricultura familiar
campesina cuyo objetivo fue estudiar la problemática de la partici-
pación al interior de las organizaciones siguiendo la literatura del ca-
pital social. Los resultados indicaron que el nivel de involucramiento
del agricultor con la organización está en relación con variables aso-
ciadas al funcionamiento interno de cada estructura organizativa,
convivencia con las personas y de la expectativa de aumentar sus in-
gresos. Otro artículo de Jaime et al. (2010), “niveles de participación
en la pequeña agricultura ¿De qué depende que los productores
se involucren en sus organizaciones?”, los cuáles hacen referencia
a la disposición que tienen sus miembros para emprender acciones
que involucran mayores grados de compromiso y responsabilidad.
Un mayor compromiso de los miembros de una organización podría
mejorar la canalización de los recursos que ofrece el Estado a tra-
vés de los organismos gubernamentales, y fomentaría relaciones de
confianza.
Asimismo, Araya et al. (2009) en un trabajo sobre los “niveles
de participación en la pequeña agricultura ¿si decidimos organizar-
nos, por qué no asumimos un rol activo?”, a través del enfoque del
capital social estimaron que los determinantes del nivel de involucra-
miento con la organización se explican principalmente por los años
de experiencia y de escolaridad del agricultor, aspectos asociados a
la adquisición de habilidades comunicacionales y de negociación.
Salazar y Jaime (2009) con el propósito de conocer los deter-
minantes de la participación en organizaciones sociales en Chile, y
evaluar si la participación ha conducido a una mejora en el bienes-
tar económico de los hogares, utilizando igualmente el enfoque del
capital social, encontraron que la edad, educación, tenencia de una
vivienda propia, zona de residencia y la percepción con respecto a
la seguridad y convivencia entre los vecinos tienen una fuerte in-
cidencia en la probabilidad de participar, y que existe una relación
positiva entre ingreso y asociatividad económica.
3|DATOS Y METODOLOGÍA
3.1 |Obtención y tratamiento de Datos.
La presente investigación cuenta con una metodología mixta
empleando datos cuantitativos y cualitativos. En el método cuan-
titativo se utilizó una muestra aleatoria procedente de la base de
datos proporcionada por el Ministerio de Agricultura y Ganadería
(MAG) denominada InfoCampo relacionada al grupo de producto-
res asistidos técnicamente en la provincia de Loja en el año 2021.
La población total de la base de datos obtenida asciende a 7.487
individuos. Considerando un nivel de confianza del 95 %, el tamaño
de la muestra implicó el levantamiento de 368 encuestas.
La encuesta se realizó a partir del 06 de Diciembre de 2021 has-
ta el 18 de febrero de 2022, con la participación de 92 servidores
públicos que trabajan y se desplazan por las parroquias rurales de
la provincia de Loja, los cuales se encuentran distribuidos conforme
al tamaño poblacional de cada cantón. Cada técnico le correspon-
dió levantar la información de 4 productores de su zona de trabajo.
El cuestionario estuvo compuesto por un total de 21 preguntas de
acuerdo al siguiente orden: de la pregunta 1 a la 6 corresponde a los
factores sociales, de la pregunta 7 a 14 corresponde a los factores
económicos, y de la pregunta 15 a la 21 corresponde a la asociativi-
dad y capital social (Anexo 1).
El método cualitativo se efectuó después del análisis descrip-
tivo y econométrico con la finalidad de profundizar en la investiga-
ción, la cual consistió en la conformación de tres grupos focales con
personal técnico del MAG y dos entrevistas a presidentes de asocia-
ciones agropecuarias. A continuación, en la Tabla 1 se observan las
variables empleadas en la construcción del modelo:
3.2 |Metodología de análisis e interpreta-
ción de datos.
Se realiza un análisis exploratorio a través de la estadística des-
criptiva mediante tablas y gráficos con sus respectivas frecuencias
y porcentajes permitiendo establecer argumentos para el análisis
posterior de los datos.
El método de estimación sigue el trabajo realizado por
Mendoza-Crespo y Ortiz-Velásquez (2020) que señalan la existen-
cia de dos modelos de elección binaria para este tipo de estudios,
que son el modelo Logit y el Probit. El modelo logit es empleado
cuando se desea comparar un grupo de variables independientes
con una variable dependiente no métrica (dicotómica), por lo que
su posible respuesta es 0 (Fracaso, Ausencia de ...) o 1 (Éxito, Pre-
sencia de .. .), por este motivo no se puede usar un modelo lineal. El
modelo probit fue incorporado como una alternativa log-lineal para
manejar conjuntos de datos con variable respuesta categórica bina-
ria. El análisis Probit es usado para analizar muchas clases de expe-
rimentos tipo dosis-respuesta (binaria) en una variedad de campos
(Ucedo, 2013). Nugusse (2013) opta por utilizar el modelo probit,
ya que la muestra levantada, igual que este estudio, asume una dis-
tribución normal (Mendoza-Crespo y Ortiz-Velásquez, 2020). Para
identificar los factores socio-econónomicos que pueden limitar la
asociatividad de los productores agrícolas en la provincia de Loja se
propone la siguiente estructura matemática:
Yi=β0+
n
Õ
i=1
βixi+ϵidondeϵi≈N(0,δ2)i= 1,2, .. . n(1)
El vector Xi muestra las variables independientes. Como la va-
riable dependiente posee dos opciones de respuesta, se asigna un
valor de 1 si el productor pertenece a una asociación agropecuaria; y
0 en caso contrario. Nugusse et al. (2013) muestran que la ecuación
(1) se transforma de la siguiente manera:
E(yi
1
xi)=β0+
n
Õ
i=1
βixi=∫xi
−∞
φ(X)dX =1
√2π∫∞
−∞
ϵ−(
12)x2(2)
Donde φ(X) es la función de distribución acumulada. Los co-
eficientes que contiene la ecuación 2 son usados para interpretar la
dirección. A manera de ejemplo, la probabilidad de que el productor
agropecuario se integre a una asociación incrementa con Bi mayor
a 0 (Mendoza-Crespo y Ortiz-Velásquez, 2020).
αρ (Yi=1
Xi)
αXi
=
α(Yi
Xiβi)
αXi
=α(β0+Ín
i=1 βiXi)
αXi
(3)
La ecuación 3 se refiere a las elasticidades asociadas al modelo.
Es decir, se puede observar cuántas unidades aumenta o disminuye
la variable dependiente, respecto a un cambio en una variable inde-
pendiente, manteniendo las demás variables independientes cons-
tantes (Mendoza-Crespo y Ortiz-Velásquez, 2020). Por tanto, el mo-
delo de la investigación utiliza el efecto marginal de las variables
para obtener la magnitud de cada coeficiente. La estructura del mo-
delo se detalla a continuación:
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Prob (Asociatvidad = 1
xi)=β0+β1Edad+ β2Sexo+ β3Hogar+ β4
Escolaridad+ β5Ingresos+ β6Crédito+β7Comercio+ β8Riego+ β9
Confianza+ β10Honestidad+ β11Cooperar
Se propone una variable dependiente para conocer si el agri-
cultor o ganadero pertenece a una asociación agropecuaria. En las
variables explicativas se encuentran los factores socioeconómicos
y el capital social. El conjunto de variables socioeconómicas se de-
fine la variable EDAD como el número de años cumplidos por el
individuo; SEXO que toma el valor de 1 si el individuo es hombre y
0 si es mujer; HOGAR, número de personas que viven en el hogar;
ESCOLARIDAD como el número de años de escolaridad formal del
individuo; INGRESOS como el nivel de ventas promedio anual del
hogar; CRÉDITO si el productor agropecuario ha solicitado crédito
en el año 2021; COMERCIALIZACIÓN si comercializa mediante un
intermediario; RIEGO si dispone de sistema de riego. Referente a las
variables del capital social se dispone de la CONFIANZA cuando el
productor confía en la mayoría de las personas; HONESTIDAD si el
encuestado cree que la mayoría de la gente trata de ser honesta; y
COOPERACIÓN si el individuo cree que la mayor parte del tiempo
las personas son serviciales.
Tabla 1. Variables de estudio
Criterios Variables Descripción
Variable dependiente
Asociatividad Asociarse La variable toma el valor de 1 si el individuo pertenece a alguna asociación agropecuaria,
y toma el valor de 0 en caso contrario
Variables independientes
Social
Edad Variable continua que muestra la edad del productor agropecuario.
Sexo La variable toma el valor de 1 si el individuo tiene género masculino, y
toma el valor de 0 para género femenino
Tamaño del hogar Variable continua que muestra el número total de
Escolaridad Variable continua que muestra el número total de años de escolaridad
Económico
Ingresos del hogar Variable continua que muestra el ingreso promedio por ventas en el año
Crédito Toma el valor de 1 si el productor agropecuario ha solicitado crédito en
el año 2021 de la encuesta, y 0 en caso contrario
Comercialización Variable dummie que toma el valor de 1 si comercializa con un intermediario,
y 0 en caso contrario
Riego Toma el valor de 1 si la tierra donde siembra es propia, y 0 en caso contrario
Capital Social
Confianza Toma el valor de 1 si los productores agropecuarios confían en las demás personas,
y 0 en caso contrario
Honestidad Toma el valor de 1 si los productores agropecuarios consideran que las demás
personas son honestas, y 0 en caso contrario
Cooperación Toma el valor de 1 si los productores agropecuarios consideran que las demás
personas son serviciales, y 0 en caso contrario
Respecto al método cualitativo, los tres grupos focales se reali-
zaron con preguntas abiertas, donde los participantes pudieron am-
pliar sus respuestas e interactuar entre ellos en un ambiente relaja-
do e informal. Con el objetivo de obtener información real desde un
diagnóstico técnico la metodología fue aplicada con los ingenieros
agrónomos y veterinarios que laboran en el Ministerio de Agricultu-
ra y Ganadería (MAG) distribuidos por pertenencia en sus Unidades
Institucionales denominadas Innovación Agropecuaria, Desarrollo
Rural y Desarrollo Productivo. Para las entrevistas se organizó dos
reuniones con los presidentes de las Asociaciones ECOVIDA y AS-
PROAVISMA para conversar e intercambiar información de forma
oral y personalizada sobre diferentes aspectos. Como instrumento
se empleó un cuestionario que constó de preguntas relacionadas al
actual funcionamiento asociativo.
4|RESULTADOS
En la Tabla 2 podemos observar descripción estadística de las
principales variables sociales y económicas. De la muestra levanta-
da de 368 productores agropecuarios encuestados, corresponde al
66 % de sexo masculino y 34 % de sexo femenino. También pode-
mos resaltar que el 43 % tienen nivel de instrucción primaria y el
42 % ha culminado la educación secundaria. En promedio el nivel
de escolaridad asciende a 10,07 años de educación En cuanto a la
edad la mayoría de productores se encuentran en un rango entre 31
a 60 años, lo que representa el 71 % del total y cuya media de edad
de los agricultores se encuentra en torno a los 48,75 años. Con res-
pecto al tamaño familiar los datos extraídos muestran que el mayor
número de familiares dentro del hogar del agricultor supera los 4
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integrantes equivalente al 59 % del total, con un promedio en 3,86
integrantes por encuestado. Por lo que se refiere a los ingresos el
80 % de los encuestados tienen ventas inferiores a $ 8.000,00, el
59 % de los productores afirmaron que comercializan sus produc-
tos a un intermediario, por ende sólo el 41 % vende directamente al
consumidor final, y finalmente el 40 % solicitó un crédito en el año
2021, esto significa que el 60 % de los productores no accedió al
crédito.
Tabla 2. Factores sociales, promedios y factores económicos
Sociales Frecuencia %
Masculino 244 66 %
Femenino 124 34 %
Sin nivel 2 1 %
Primaria 158 43 %
Secundaria 154 42 %
Superior 54 15 %
18 a 30 años 29 8 %
31 a 40 años 79 21 %
41 a 50 años 95 26 %
51 a 60 años 89 24 %
61 a 70 años 55 15 %
71 a más 21 6 %
Hogar ≥4 218 59 %
Medias sociales
Escolaridad 10,07
Edad 48,75
Hogar 3,86
Económicos % Detalle
Ingresos 80 % ≤$ 8.000
Comercialización 59 % Intermediario
Crédito 40 % Solicitudes
Respecto a la asociatividad, el 33 % equivalente a 122 indivi-
duos pertenecen a una organización agropecuaria, mientras que el
67 %, que son la mayoría, asciende a 246 personas las que reportan
no pertenecer a ninguna asociación. Con relación a los indicadores
del capital social, la Tabla 3 muestra que sólo el 38,32 % de los pro-
ductores declara confiar en la mayoría de personas, lo que supone
que un 61,68 % de los encuestados no confía en los demás. Por gé-
nero, son los hombres los que menos confían con un porcentaje de
casi el 66 %. El 56,52 % de los encuestados cree que la mayoría de la
gente trata de ser honesta. Las mujeres con un casi 60 % son las que
más perciben la honestidad en el resto de personas. Finalmente, el
60,33 % del total de los productores agropecuarios considera que la
mayor parte del tiempo las personas intentan ser serviciales (coope-
rar). Aquí también las mujeres con un 64,52 % son las que creen que
la gente sí colabora.
Tabla 3. Capital Social
Sexo Capital Social
SI % NO % Total %
Mujer
Confianza 57 45,97 67 54,03 124 100
Honestidad 74 59,68 50 40,32 124 100
Cooperación 80 64,52 44 35,48 124 100
Hombre
Confianza 84 34,43 160 65,57 244 100
Honestidad 134 54,92 110 45,08 244 100
Cooperación 142 58,2 102 41,8 244 100
Totales
Confianza 141 38,32 227 61,68 368 100
Honestidad 208 56,52 160 43,48 368 100
Cooperación 222 60,33 146 39,67 368 100
Sobre el grupo de personas que pertenecen a las asociaciones
agropecuarias sigue prevaleciendo con un 61% la falta de confianza,
siguiendo la línea general de la totalidad de los encuestados (Tabla
4).
Tabla 4. Percepción de los asociados
Capital social Confianza Honestidad Cooperación
N°% N°% N°%
SI 47 39,00 69 57,00 68 56,00
NO 75 61,00 53 43,00 54 44,00
Total 122 100 122 100 122 100
Los resultados econométricos del modelo se presentan me-
diante el modelo probit en términos de efectos marginales. Por con-
siguiente, se generó la variable denominada “asociado” que toma el
valor de 1 cuando el encuestado reporta que pertenece a una aso-
ciación agropecuaria, y 0 en caso contrario.
Antes de la estimación se genera una matriz de correlación con
el propósito de conocer el grado de asociación entre cada uno de
los factores del modelo con la variable dependiente. En la primera
columna de la matriz de correlación presentada en la Tabla 5 se ob-
serva que la variable explicada tiene una relación negativa con las
variables crédito, intermediario y cooperación, y una relación positi-
va con el resto de variables. A partir de la segunda columna también
se puede detectar problemas multicolinealidad entre un par de va-
riables explicativas lo que llevaría a elegir a un solo determinante,
puesto que las dos variables ofrecerían la misma información que
no contribuyen al modelo. Los valores aproximados a 1 o -1 se tra-
ducen en una fuerte correlación, mientras que los valores cercanos
a 0 indican que la correlación es débil.
Se observa que las correlaciones son bastante bajas en todas
las variables excepto entre la variable honestidad y cooperación con
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un valor de 0,521. Sin embargo, para profundizar en el análisis se
procede a validar si existe multicolinealidad por medio de la prueba
del Factor de Inflación de la Varianza (VIF) para todas las variables
En la Tabla 6 se puede observar los valores VIF, el cual utiliza como
criterios de evaluación VIF >10 para la existencia de multicolineali-
dad. En este sentido, dado que los valores se encuentran por debajo
del criterio antes mencionado, todas las variables socioeconómicas
y de capital social son válidas para ser utilizadas en el modelo de
regresión econométrica.
Tabla 5. Matriz de correlación
Variables (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12)
(1) asociado 1.000
(2) edad 0.130 1.000
(2) sexo 0.136 0.159 1.000
(2) hogar 0.046 -0.065 0.122 1.000
(2) escolaridad 0.100 -0.265 0.078 0.035 1.000
(2) lingresos 0.024 -0.003 0.230 -0.011 0.138 1.000
(2) credito -0.083 -0.130 -0.084 0.09 -0.105 0.276 1.000
(8) Intermediario -0.031 -0.027 0.091 0.061 -0.093 0.290 0.238 1.000
(9) riego 0.182 0.111 0.085 0.024 0.184 0.136 -0.058 0.004 1.000
(10) confianza 0.003 0.031 -0112 0.074 -0.103 -0.011 0.095 0.003 -0.073 1.000
(11) honestidad 0.001 -0.082 -0.045 -0.015 -0.016 0.038 0.172 -0.090 -0.092 0.364 1.000
(12) cooperacion -0.066 -0.033 -0.061 -0.015 -0.070 -0.049 0.065 -0.049 -0.221 0.376 0.521 1.000
Para la regresión econométrica se plantea cinco modelos pro-
bit cuya finalidad es observar los cambios que se generan al intro-
ducir parámetros adicionales. En este sentido, a partir de un mo-
delo simple con cuatro variables: asociado, confianza, honestidad
y cooperación, se añaden en el segundo modelo las variables: edad,
sexo, tamaño de hogar y escolaridad. Para el tercer modelo se adicio-
na el logaritmo de los ingresos en términos monetarios. En el cuarto
modelo se añade la variable crédito. En el quinto y último modelo
se inserta la clasificación de la categoría de características agrícolas
que representa a las variables: intermediación y sistema de riego.
A tal efecto, el análisis se realizará con las variables que cuen-
ten con un nivel de confianza del 90 %, 95 % y 99 %. En la Tabla 7 se
pueden observar los resultados marginales de las regresiones para
la provincia de Loja donde los coeficientes que tienen símbolo (*)
son significativos. Teniendo en cuenta los criterios en los que fue
agrupada cada variable, la investigación muestra que las variables
explicativas edad, sexo, escolaridad y poseer un sistema de riego
son significativas, por lo que se puede afirmar que inciden significa-
tivamente en la decisión de asociarse a nivel del sector agropecuario
en la provincia de Loja. El coeficiente de mayor impacto fue el dis-
poner de un sistema de riego con una probabilidad de 12,90 % en
asociarse. Las estimaciones más relevantes se las tiene en el modelo
(3) y (5). Para el modelo (3) los principales resultados residen en el
sexo, seguido de la escolaridad y la edad del productor.
Los resultados muestran que la condición masculina incremen-
ta la probabilidad de participar en una asociación en un 10,6 % con
respecto al sexo femenino. Esto se explica considerando que la la-
bor agrícola es una actividad desarrollada fundamentalmente por
hombres. Sobre este aspecto social se establece evidencia signifi-
cativa respecto de que la condición de mujer agricultora reduce la
probabilidad de involucrarse mayormente en una organización, lo
que podría ser explicado a que las actividades realizadas dentro del
hogar recaen mayormente en las mujeres, lo cual disminuye el tiem-
po que pueden dedicar a actividades asociativas fuera del hogar, sin
embargo, algunos estudios corroboran que la incursión de la mujer
al mercado laboral cada vez es más fluida dado que se encuentra
con menos barreras sociales.
Otro resultado importante es que el mayor nivel educativo in-
crementa la probabilidad de ser miembro de una asociación. El efec-
to marginal indica que a medida que aumenta en un año de educa-
ción con respecto a su media (10,70 años), manteniendo las demás
variables constantes, la probabilidad de pertenecer a una asociación
aumenta en 1,4 % y es estadísticamente significativo al 5% de nivel
de significancia, es decir, con un nivel de confianza de 95 %.
La variable “educación” es utilizada dentro de la literatura pa-
ra observar si cuenta con algún tipo de impacto en distintos cam-
pos. Varios autores identifican que un nivel educativo más alto del
productor, al recibir información sobre su proceso productivo y con-
siderarse no pobre impacta de manera positiva en la propensión a
asociarse, es decir tienen conocimiento de los beneficios que brinda
la asociación, y la importancia de ello para la mejora de su produc-
tividad.Así, la educación, elemento claramente relacionado con el
capital humano de los productores, se relacionan directa y significa-
tivamente con la asociatividad agropecuaria. En definitiva, de acuer-
do con el modelo estimado, un año adicional de educación aumenta
significativamente la probabilidad marginal de asociarse.
Referente a la edad podemos observar que se asocia positiva-
mente con la probabilidad de asociación. El modelo (3) indica que la
variable edad presento una relación directa (Coeficiente positivo);
por lo tanto, al adicionar un año en la edad del productor genera-
ría un aumento de 0,5 % en la razón de probabilidad de pertenecer
a una asociación agropecuaria. Por tanto, la lógica sería diferente
para los jóvenes. A menor edad disminuye la probabilidad marginal
de considerar oportuno pertenecer a una asociación. Estos resulta-
dos son consistentes porque las personas con más edad encuentran
más adecuado a sus expectativas el trabajo en asociación con otros
productores. Respecto a la literatura analizada en los antecedentes,
se puede confirmar la relación positiva entre la variable edad y la
propensión a asociarse.
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Tabla 7. Probit-efectos marginales
Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5
marginsb/mar g i nssemarginsb/mar g i nssemarginsb/m ar g i nssemarginsb/mar g i nssemarginsb/mar g i nsse
asociado
confianza=1 0.024 0.031 0.032 0.034 0.032
(0.056) (0.055) (0.055) (0.055) (0.055)
honestidad=1 0.042 0.052 0.054 0.062 0.053
(0.059) (0.057) (0.057) (0.058) (0.058)
cooperacion=1 -0.095 -0.083 -0.086 -0.088 -0.059
(0.061) (0.060) (0.060) (0.060) (0.060)
edad 0.005*** 0.005*** 0.005** 0.004**
(0.002) (0.002) (0.002) (0.002)
sexo=1 0.099* 0.106* 0.101* 0.101*
(0.051) (0.053) (0.053) (0.053)
hogar 0.012 0.012 0.012 0.011
(0.016) (0.016) (0.016) (0.016)
escolaridad 0.014** 0.014** 0.013** 0.010*
(0.006) (0.006) (0.006) (0.006)
lingresos -0.011 -0.004 -0.009
(0.020) (0.021) (0.021)
credito=1 -0.049 -0.042
(0.054) (0.054)
intermediario=1 -0.013
(0.052)
riego =1 0.129**
(0.051)
Observations 368 368 368 368 368
AIC 473.12 463.56 465.27 466.45 464.04
BIC 488.76 494.82 500.44 505.53 510.94
r2p0.005 0.043 0.043 0.045 0.059
F
chi2 2.420 19.989 20.280 21.094 27.502
ll -232.562 -223.778 -223.633 -223.225 -220.021
En el modelo (5), en cuanto, a los productores que poseen un
sistema de riego tiende a asociarse, ya que al asociarse les permi-
te diversificar sus sembríos. Por lo tanto, el acceso a un sistema de
riego tuvo un efecto positivo y significativo, es decir aumenta la pro-
babilidad de asociarse en un 12,9 % y es estadísticamente significa-
tivo al 5 % y un grado de confianza de 95%. El resto de variables
consideradas en la metodología han resultado ser no significativas
a la hora de explicar la relación con el hecho asociativo. Particular in-
terés, reviste la no relación con las variables explicativas de capital
social que contrastan con el marco teórico que detectan una rela-
ción directa entre el hecho asociativo y la confianza, la honestidad
y la cooperación.
De igual manera el crédito, la intermediación comercial e ingre-
sos por ventas en el año 2021 resultaron factores no significativos.
En el desarrollo económico del sector rural y sobre todo de los pe-
queños agricultores se torna difícil medir en términos de ingresos,
debido a que la información que se puede obtener tiende a ser más
especulativo que objetivo. En este estudio se encontró que la asocia-
tividad no tiene un efecto positivo con los ingresos de los agentes.
El coeficiente del efecto marginal estadísticamente no es significa-
tivo. De esta forma, la pertenencia en una asociación agropecuaria
no influye en un incremento en las ventas con relación a los agro-
productores que no poseen ninguna relación de asociatividad.
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Por otra parte, la obtención de crédito no parece afectar la pro-
babilidad de asociarse (el coeficiente no es significativo); lo que su-
giere para el caso de esta investigación, que las asociaciones agro-
pecuarias no están siendo pieza clave en el acceso a créditos banca-
rios, dado que al interior de estas organizaciones existen flujos de
información adicionales que reducen las asimetrías de información
entre prestatario y prestamista y generan sistemas de garantías y
monitoreo distintos a los convencionales.
Igualmente, el efecto de la intermediación comercial sobre la
asociatividad no es estadísticamente significativo. El estudio mues-
tra que los niveles de riesgos asociados a la producción, los costos
operacionales y contar con cultivos comerciales no aumentan la pro-
pensión a asociarse. Es decir, los socios no están negociando por
medio de sus organizaciones lo que les permitiría vender su produc-
to a un precio mayor respecto a los que no son asociados.
Los coeficientes del capital social sobre la asociatividad no son
concluyentes. En estas circunstancias, las políticas públicas para in-
crementar la asociatividad pasan necesariamente por el fomento de
la honestidad, la confianza y sobre todo de la cooperación.
A continuación, el método cualitativo arroja mayor entendi-
miento a la no significancia de las variables de capital social del pre-
sente trabajo. Después de depurar la información para identificar las
causas y efectos de la problemática en la Tabla 8 se presenta la ten-
dencia de los resultados extraídos de los grupos focales adaptados
a los factores objetos de estudio.
Tabla 8. Tendencias focus group
Tendencia Factor
Sin objetivos comunes Capital social
Falta de compromiso Capital social
Individualismo Capital social
Falta de Liderazgo Social
Intereses particulares Social
Cultura Social
Desconocimiento Social
Paternalismo Social
Avanzada edad Social
Mala administración Económico
Inactividad de las Asociaciones Económico
No ven beneficios Económico
Subsidios o ayudas Económico
Falta de gestión Económico
Distintas Actividades Económico
Al analizar la problemática se realizó el árbol de problemas ob-
teniendo un análisis de causalidad donde se resalta el problema
más crítico, problemas relacionados, y problemas consecuenciales
o efectos. Seguidamente, tomando la información recogida del ár-
bol de problemas, se propone en forma positiva cómo solucionar
los problemas planteados (Anexos 2 y 3).
El árbol de soluciones obtenido presentado en la Figura 1 se
observan algunas intervenciones de política pública. A nuestro en-
tender, el Estado debería diseñar programas de capacitación y for-
mación de asociaciones vinculados a la producción primaria tenien-
do en cuenta la disponibilidad de tiempo de los productores agrope-
cuarios. En este escenario, se podría fortalecer acciones para desa-
rrollar las capacidades, dado que la dinámica del campo es distinta
y el tiempo es muy valioso en el sector rural. Impulso de una nue-
va generación de productores agropecuarios con conocimientos ad-
ministrativos y nuevas tecnologías de la información llevaría a una
capacidad gestión y administrativa que haga de las asociaciones un
negocio rentable y las mantenga activas y sostenibles. Reformas ad-
ministrativas eficientes, con seguridad legal, menos trabas burocrá-
ticas, mayores incentivos tributarios. Para Zabala (2016) se deben
establecer políticas e instrumentos legales que estimulen la asocia-
tividad como desarrollo empresarial promocionando la formalidad
en el sector agropecuario. Mejorar las posibilidades de traslado de
los productos agropecuarios, con menos trámites administrativos, y
menor regulación que condicionan el buen desenvolvimiento de los
pequeños agricultores.
El crédito ha sido un instrumento imprescindible de políticas
públicas en muchos países dirigidas a bajar las tasas de interés par-
ticularmente para aquellos proyectos que tengan como objetivo la
asociatividad agro productiva. Programas que impulsen a los pro-
ductores a especializarse en un solo rubro, como es el caso del café,
con pretensión de congregar a todos los agricultores en una deter-
minada área geográfica de la provincia para lograr cumplir con los
requisitos o exigencias del mercado.
En Alemania se constituyeron entidades con fines asociativos
que tienen excelente historia de realizaciones. En ese país, igual que
en Italia, las empresas se asocian para el comercio, especializándose
preferentemente en nichos de mercado donde su producto presen-
ta ventajas comparativas. El objetivo perseguido con este tipo de
asociaciones es incrementar su participación y control en determi-
nados mercados internacionales (Liendo y Martínez, 2001).
Las subvenciones públicas han favorecido la creación de orga-
nizaciones con escasas posibilidades de consolidación. Se propone
generar un fondo de reserva obligatorio de continuidad. El fondo
es un porcentaje de un excedente que puede destinarse a la forma-
ción y capacitación. Cuando el socio sale no recibe prestación algu-
na.Para el buen funcionamiento de una asociación, es importante
que exista mutua confianza entre los socios, y para que ello ocurra,
cada uno debe respetar los derechos que tienen los otros, así como
cumplir con las obligaciones establecidas por la asociación.
Haddad y Maluccio (2003) plantean que la confianza en agen-
tes locales puede constituirse en un importante determinante de la
afiliación en organizaciones lo que exige perfeccionar los canales de
comunicación entre los dirigentes y las instituciones gubernamenta-
les en la difusión y definición de las políticas que afectan al sector
Sin bien, el capital social se puede fomentar con diferentes políti-
cas se estima que ofreciendo programas asociativos crediticios con
bajas tasas de interés de financiamiento y el ofrecimiento de mer-
cado, sin duda alguna será alicientes suficientes para el trabajo en
conjunto y la motivación para generar mayor compromiso.
Los programas de subvenciones a mediano o largo plazo, con
una asistencia técnica permanente de 4 a 5 años en proyectos pro-
ductivos daría la preparación necesaria para que los productores
puedan seguir solos y con beneficios. Por la experiencia se debe fo-
mentar proyectos atrayentes que tenga una contrapartida asumible
por el agro productor que evitaría esa pérdida de sentido de perte-
nencia y una mayor valoración de los bienes, ayudas o subvenciones
concedidas por el Gobierno.
Y sobre todo el estado debe impulsar los mercados alternativos
como un medio de apoyo al pequeño productor en la comercializa-
ción, aprovechando la región y clima, la revalorización de los saberes
y manejos ancestrales, agroecológicos y orgánicos frente desafec-
ción alimentaria protagonizada por el consumidor ante la amenaza
material que representan unos alimentos nocivos o tóxicos para
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la salud, mediante los canales cortos de comercialización alimentaria
donde el productor agropecuario lo vende directamente al consu-
midor final a través de plataformas digitales, tiendas especializadas,
ferias y grupos de consumo.
Figura 1. Árbol de Soluciones
5|DISCUSIÓN
Existe una probabilidad directa y significativa entre la asociati-
vidad agraria y el sexo masculino, el cual no guarda relación con el
trabajo de Araya et al. (2009) que encontró evidencia significativa
respecto de que la condición de hombre de un agricultor reduce la
probabilidad de involucrarse mayormente con la organización, expli-
cado por el mayor tiempo invertido por los hombres en las activida-
des agrícolas, lo cual motiva que soliciten a sus mujeres que acudan
a las reuniones en su representación.
Respecto a la edad, según los resultados expresados se tiene
que existe relación directa y significativa con la asociatividad, el es-
tudio concuerda con Jaime y Salazar (2009) que encontraron en la
edad una fuerte incidencia en la probabilidad de participar en asocia-
ciones. Montero et al. (2006) también indican que la relación entre
edad y la asociatividad tiene una forma de “u” invertida, de manera
que las personas mayores en edad adulta presentan mayores niveles
de participación que los más jóvenes.
Otra variable que es usada en la literatura para la asociatividad
es el nivel de escolaridad. En esta investigación el mayor nivel edu-
cativo aumenta la probabilidad de ser miembro de una asociación,
que coincide con Tineo y Vásquez (2020) donde encontraron que
los factores grado de instrucción secundaria completa son claves
en la asociatividad productiva.
Por su parte la variable social tamaño de hogar en este modelo
resultó no significativa, el mismo que concuerda con el documento
analizado de Parnás (2012) donde visualiza que el coeficiente nú-
cleo familiar estimado no resulta significativo, optando en su mode-
lo por omitirlo.
En relación con los factores económicos se puede establecer
que los resultados obtenidos en la provincia de Loja para el año
2021 no son los inicialmente esperados de acuerdo con la revisión
bibliográfica presentada en este documento.
Partiendo de que los ingresos es un factor clave en la asocia-
tividad de los productores, la misma se hubiera contrastado en el
presente estudio con un efecto positivo y significativo del logarit-
mo del ingreso sobre la pertenencia a una asociación agropecuaria.
Confirmado que no se cumple, no concuerda con lo encontrado por
Burgos y Falconí (2017) que evidencia que la asociatividad tiene im-
pactos positivos en los ingresos, en este caso en particular, las ven-
tas anuales de las unidades productivas llegaron a influir en este
trabajo en un incremento del 10 % de ventas entre los agentes que
se encuentran bajo un estado de asociación. De la misma manera,
Jaime y Salazar (2009) encontraron relación positiva entre ingreso
y asociatividad económica.
En relación al crédito para nuestro caso no aumenta la proba-
bilidad de asociarse y no es estadísticamente significativo respecto
a los que no son asociados. Igualmente, no guarda relación con el
estudio de Mendoza-Crespo y Ortiz-Velásquez (2020) de modo que
el acceso a crédito tuvo un efecto positivo y significativo similar al
encontrado por Ofuoku y Urang (2009) para una investigación en
Nigeria. No obstante, estos mismos autores también encuentra no
significancia, respaldándose en Mensah et al. (2012) que encontró
que los productores agrícolas no se encontraban interesados en el
hecho de obtener créditos comerciales explicado por el hecho de
que las asociaciones no pueden facilitar el acceso a créditos en al-
gunos territorios, como puede ser el caso del sector agropecuario
de la provincia de Loja. Otros autores como Tineo y Vásquez (2020)
encontraron que el financiamiento de alguna entidad bancaria es
clave en la asociatividad productiva, siendo el coeficiente de mayor
impacto de su investigación. Igualmente, Paredes (2020) en su ar-
tículo muestra que aquellos caficultores asociados incrementan la
probabilidad de solicitar un crédito comparado con aquellos que no
lo están.
Sobre el comercio, no existe una relación directa y significativa
entre la asociatividad agraria y la intermediación. Coincide con Salas
(2016) cuando señala en su estudio que sólo el 3,6 % indica que se
benefician con acceso a mercados locales, es decir, las asociaciones
no estarían sirviendo como un puente para comercializar.
En cuanto a los coeficientes del capital social dentro de la aso-
ciatividad productiva agropecuaria no son concluyentes. No se coin-
cide con Haddad y Maluccio (2003) que plantean que la confianza
en agentes locales puede constituirse en un importante determi
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nante de la afiliación en organizaciones. Asimismo, Jaime y Salazar
(2009) sobre las variables asociadas a la confianza, encontró una
relación directa entre la confianza manifiesta por el agricultor y la
probabilidad de asumir mayor compromiso con la organización.
Salazar y Jaime (2009) también coinciden con este estudio don-
de las variables de capital social no son significativas cuando en-
cuentran que la desconfianza en los demás desincentiva la partici-
pación reduciéndola a un estado de pasividad que podría generar al-
gún grado de pérdida en la generación de redes y contactos, lo cual
dificulta la consolidación de relaciones de confianza más duraderas,
condición necesaria para emprender iniciativas de participación que
involucren un mayor nivel de compromiso.
Knack y Keefer (1997) encuentran que tanto la confianza como
las normas de cooperación cívica han tenido un impacto positivo en
el crecimiento económico en un amplio grupo de países, y que es-
tos componentes del capital social son mayores en sociedades que
exhiben menores diferencias en términos de ingreso.
En cuanto al método cuanlitativo, los datos encontrados coinci-
den con Perea (2015) donde aprecia que los factores que dificultan
la asociatividad de los pequeños productores agrícolas son: descon-
fianza, desconocimiento de formas de asociatividad, esperanza de
ayuda del Estado y rechazo de la asociatividad. Aquí resalta como
calificación significativa el rechazo de la asociatividad y desconfian-
za.
Los factores que favorecen la asociatividad analizados en el
estudio no son factores fáciles de conseguir y por lo tanto la pro-
babilidad de éxito de una organización asociativa resulta ser muy
reducida. En esta perspectiva Tenorio (2010) sostiene que la peque-
ña agricultura sí es rentable, que los pequeños agricultores sí pue-
den incorporar tecnologías con insumos de bajo costo, y que para
bajar sus costos de producción y acceder a mercados dinámicos y
rentables lo único que tienen que hacer es asociarse.
6|CONCLUSIONES
De la muestra levantada de productores agropecuarios corres-
ponde al 66 % de sexo masculino y 34 % de sexo femenino. Se ob-
serva que existe una mayor participación de la mujer en actividades
agropecuarias.
En la provincia de Loja el 33 % de los productores encuestados
están asociados a una asociación agropecuaria. La edad promedio
de los agricultores encuestados se encuentra en torno a los 50 años.
De los niveles de escolaridad el 43% de los productores encuesta-
dos tienen educación primaria y 42 % secundaria.
Con respecto al tamaño familiar los datos extraídos muestran
que el mayor número de familiares dentro del hogar del agricultor
supera los 4 integrantes equivalente al 59 % del total.
Del análisis descriptivo de los factores económicos podemos
mencionar sobre los ingresos agrarios investigados que el 80,0 %
de los productores obtienen ventas menores a los 8.000,0 $. Tam-
bién, el 59 % de los encuestados sostuvieron que las ventas de sus
cultivos agropecuarios la realizan a un intermediario. Y El 40 % de
los individuos señaló haber solicitado financiamiento en una entidad
bancaria.
Respecto al capital social, el 61,68% de los encuestados no
confía en las personas, El 56,52 % de los encuestados cree que la
mayoría de la gente trata de ser honesta, y el 60,33 % del total de los
productores agropecuarios considera que la mayor parte del tiempo
las personas son cooperadoras.
De acuerdo a la metodología empleada del modelo economé-
trico se puede concluir que los factores significativos de la asociativi-
dad productiva agropecuaria son: edad, sexo, escolaridad y sistema
de riego. Además, mediante el método cualitativo los ingresos, in-
termediarios, crédito, desconfianza, falta de cooperación y no creer
en la honestidad de los demás.
El coeficiente de mayor impacto fue el disponer de un sistema
de riego con una probabilidad de 12,90 % en asociarse, mostrado
en el modelo (5). La condición masculina incrementa la probabilidad
de participar en una asociación en un 10,6 % con respecto al sexo
femenino. En educación, el efecto marginal indica que a medida que
aumenta en un año de educación, la probabilidad de pertenecer a
una asociación aumenta en 1,4 %. Si se adiciona un año en la edad
del productor generaría un aumento de 0,5 % en la razón de pro-
babilidad de pertenecer a una asociación agropecuaria. El resto de
variables consideradas en el modelo han resultado ser no significa-
tivas a la hora de explicar la relación con el hecho asociativo.
La relación entre ingreso y asociatividad no tuvieron la signifi-
cancia estadística positiva esperada, lo que supone que al productor
agrario lojano no le suscita una ventaja el adherirse a una asociación
agropecuaria para incrementar sus ingresos. En el mismo sentido po-
demos decir del crédito. Los resultados no fueron significativos lo
que expresa que las asociaciones no ofrecen el servicio de acceso a
crédito colectivo que serviría mucho para compartir riesgos.
Por su parte la intermediación, tiene otra interpretación eco-
nométrica distinta por el levantamiento de la encuesta de manera
individual. De haber resultado positivo y significativo equivaldría a
que al vender al intermediario generaría un aumento en la proba-
bilidad de asociarse, sin embargo, lo que se busca es que el inter-
mediario sea la propia asociación agropecuaria. Por lo tanto, en el
caso de la provincia de Loja resulta lo mismo estar o no asociado, ya
que continuarán vendiendo al intermediario Sobre el capital social,
de acuerdo al modelo empleado las variables explicativas confian-
za, cooperación y honestidad tendrían que haber sido significativas,
no obstante, no se cumple en este estudio, factores que según la
revisión literaria son claves para el crecimiento productivo de toda
organización.
En la provincia de Loja se incrementó la constitución de aso-
ciaciones agropecuarias por las subvenciones del estado. Es así que
en los últimos años el deseo de asociarse nació a raíz de la entre-
ga de ayudas por parte del gobierno, lo que produjo que una vez
finalizado los beneficios muchas asociaciones dejaran de operar. La
mayoría de productores agropecuarios que pertenecen a una aso-
ciación agropecuaria no comparte objetivos comunes especialmen-
te en lo relativo a la producción, comercialización o gestión de re-
cursos. Si no conocen su misión, difícilmente puede funcionar una
organización o empresa en particular. La falta de compromiso exis-
tente entre los miembros de las asociaciones agropecuarias, que no
quiere asumir responsabilidades sobre la estructura organizativa o
de negociación con los clientes y de aportes económicos, asistencia
a reuniones ha llevado a que los agricultores no participen en las
organizaciones.
La problemática que mayor se evidencia en el sistema asocia-
tivo agropecuario de la provincia de Loja es la falta mercado local
para vender sus productos que se ven afectados por los canales con-
vencionales de comercialización. Los mayoristas, minorista, o super-
mercados al controlar el acceso al mercado la distribución comercial
tienen poder para imponer bajos precios, por tanto los pequeños
agricultores y ganaderos quedan sujetos a la necesidad de al menos
cubrir los costes de su labor, sin obtener beneficios que por consi-
guiente los lleva a abandonar la producción.
Diversos son los temas que se pueden investigar con base al
presente estudio. El mismo, constituye un ejercicio cuantitativo y
cualitativo que se enfoca a nivel provincial en el ámbito de las aso-
ciaciones agropecuarias. En ese aspecto, una extensión del presente
estudio sería realizar el mismo ejercicio con otras organizaciones ya
sean sociales, ambientales, turísticas, permitiendo comparar y con-
sentir resultados, especialmente a lo que el capital social se refiere.
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El capital social permite construir relaciones basadas en la recipro-
cidad, cooperación y como punto clave en la confianza, permitirá
contribuir a la reducción de costos, producir bienes públicos, forta-
leciendo y mejorando las organizaciones.
De igual manera, en vista de potenciales análisis cuantitativos,
se manifiesta el problema de que las asociaciones agropecuarias en
la actualidad no cuentan con una base de información archivada, lo
que conlleva para el análisis el levantamiento de información in situ
y muchas veces inexistente y costosa.
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