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Gestión Sustentable de empresas agroalimentarias. Factores clave de estrategia competitiva
AUTORES
Guadalupe Murillo Campuzano, Antón García y Marco Lara Olalla
Quevedo, Ecuador, 2015
Gestión Sustentable de empresas agroalimentarias. Factores clave de estrategia competitiva
Portada© Micaela Aparicio de Pablos “Baobab, regalo de vida”
ISBN:
EQUIPO DE COAUTORES -- Dª Dominga E. Rodríguez, Directora de la Unidad de Estudios a Distancia de la UniversidadTécnica Estatal de Quevedo- D. Luis Plaza, Profesor de la Universidad Técnica Estatal de Quevedo
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INDICE
BLOQUE I. GESTION DE EMPRESAS AGROPECUARIAS
CAPITULO 1. LA GESTION DE LA EMPRESA AGROALIMENTARIA. INFORMACION Y PLANIFICACIONAutores: Antón García, Cecilio Barba, Luis Plaza y José Rivas…………………………..………………………… 11 CAPITULO 2. RESULTADOS DE LA EMPRESA AGROPECUARIA Autores: Cecilio Barba, Guadalupe Murillo, Jaime Rangel y Diego Ruiz…………………………………..… 39 CAPITULO 3. HERRAMIENTAS EN LA TOMA DE DECISIONES EN EMPRESAS GANADERAS Autores: Alerto Giorgis, Ariel Castaldo, Jaime Rangel y José Manuel Perea……………………………….. 67
CAPITULO 4. LA COMPETITIVIDAD DE LA EMPRESA AGROPECUARIA Autores: Alerto Giorgis, José Manuel Perea, Elena Angón y Antón García……………………............… 85 CAPITULO 5. ESTUDIO COMPETITIVO DE BOVINO DE DOBLE PROPÓSITO DE CHIAPAS. MEXICOAutores: Jaime Rangel, José Antonio Espinosa, Yenny Torres y Carmen de Pablos Heredero….….. 107 CAPITULO 6. ÉXITOS Y FRACASOS DE LOS MICROEMPRENDIMIENTOS EN SALINAS DE GUARANDA, ECUADORAutores: Mario Martínez, Jordi Estruells, Carmen de Pablos Heredero y Marco Lara…………..…... 119
BLOQUE II. ESTRATEGIAS COMPETITIVAS
CAPITULO 7. INNOVACION TECNOLOGICA EN GANADERIA. CONTROL DE PROCESOS. Autores: José Rivas, Carmen de Pablos Heredero, Jaime Rangel y Antón García……………………….. 145 CAPITULO 8. FACTORES CRÍTICOS DE ÉXITO EN LA IMPLANTACIÓN DE SISTEMAS DE GESTIÓN INTEGRALES (ERPS) EN LAS ORGANIZACIONES: UN MODELO DE MEDICIÓNAutores: Carmen de Pablos Heredero y Mónica de Pablos Heredero……………………………….……….… 169 CAPITULO 9. LA VALORACIÓN DEL DESEMPEÑO GERENCIAL MEDIANTE ÍNDICES SINTÉTICOS. EL CASO DEL GANADO OVINO LECHERO EN CASTILLA-LA MANCHA, ESPAÑA Autores: Martiña Morantes, Rafaela Dios-Palomares, María Elena Peña………………………………….. 193
CAPITULO 10. APROXIMACIÓN A LA EVALUACIÓN DE LA EFICIENCIA PRODUCTIVA EN SISTEMAS AGROGANADEROSAutores: Elena Angón, Paula Toro Mujica, José Manuel Perea y Antón García…………………………... 215
CAPITULO 11. LA COORDINACIÓN RELACIONAL COMO FACTOR ESTRATEGICO. APLICACIÓN EN EL CONTEXTO UNIVERSITARIOAutores: Carmen de Pablos y Antón García……………………………………………………………………………….. 247
BLOQUE III. SUSTENTABILIDAD DE AGROSISTEMAS Y CAMBIO GLOBAL
CAPITULO 12. SUSTENTABILIDAD DE AGROECOSISTEMAS Autores: Paula Toro Mujica, Elena Angón, Yenny Torres y Cesar Meza…………………………………….... 261
CAPITULO 13. DESARROLLO SOSTENIBLE Autores: Jaime Rangel, Paula Toro Mujica, Elena Angón y Cecilio Barba…………………………..……….. 271
CAPITULO 14. EVALUACIÓN DE LA SUSTENTABILIDAD EN AGROECOSISTEMAS Autores: Paula Toro Mujica, Elena Angón, Claudio Aguilar y José Rivas………………………………….….. 283
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CAPITULO 15. PROPUESTA METODOLOGICA PARA EL CÁLCULO DE LA HUELLA DE CARBONO EN AGROSISTEMASAutores: María Luisa Feijóo, Fernando Mestre Sanchís, Dominga E. Rodríguez y Jose Manuel Perea……………………………………………………………………………………………………………………………………....... 297 CAPITULO 16. EVALUACIÓN DE IMPACTO AMBIENTAL, ECONÓMICO Y SOCIAL DEL GANADO BOVINO LECHERO EN LA COMARCA LAGUNERAAutores: José de Jesús Ramírez, Cesar Meza y Antón García……………………………………………………… 311 CAPITULO 17. VALORACIÓN ECONÓMICA DE LA CONSERVACIÓN DE LAS RAZAS GANADERAS: LUCRO CESANTE Y BENEFICIO AMBIENTALAutores: Antón García, Cecilio Barba, Paula Toro Mujica y Manuel Luque…………………………….…… 333
BLOQUE IV. SISTEMAS GANADEROS, TRAZABILIDAD Y SEGURIDAD ALIMENTARIA
CAPITULO 18. LOS PLANES DE DESARROLLO GANADERO, HERRAMIENTA ESTRATEGICA DE ORGANIZACIÓN SECTORIAL.Autores: Cecilio Barba, Manuel Luque, Ana González y Antón García………………………….…………..… 353 CAPITULO 19. RAZAS GANADERAS Y SISTEMAS DE PRODUCCIÓN Autores: Ana González, Cecilio Barba y Manuel Luque……………………………………………………….……… 367 CAPITULO 20. CALIDAD Y SEGURIDAD DE LA LECHE EN LA PRODUCCIÓN PRIMARIA. PROGRAMAS DE AUTOCONTROL EN LAS GANADERÍAS.Autores: Ramón Arias, Lorena Jiménez, Bonastre..……………………………………………………………..……… 393 CAPITULO 21. VALORACIÓN DE LOS ANIMALES DE CARNICERIA TRAZABILIDAD Y VALORACIÓNAutores: Francisco Peña…………………………………………………………………………………………………..………… 411 CAPITULO 22. PERSPECTIVAS DE LA PISCICULTURA EN LA PROVINCIA DE LOS RIOS. ECUADOR Autores: Jorge Rodríguez, Martín González, Ángel Moya, Elena Angón y Antón García….……..….. 449
BLOQUE V. COMO INICIAR LA INVESTIGACION EN ZOOTECNIA Y GESTION AGROALIMENTARIA
CAPITULO 23. APROXIMANDO EL MÉTODO CIENTÍFICO Autores: José Manuel Perea y Antón García……………………………………………………………………….……… 469
BIBLIOGRAFIA…………………………………………………………………………………………………………………….…… 503
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CAPITULO 7. INNOVACION TECNOLOGICA EN GANADERIA. CONTROL
DE PROCESOS.
José Rivas1, Carmen de Pablos-Heredero2, Jaime Rangel3 y Antón García Martínez4
1Departamento de Producción Animal. Facultad de Ciencias Veterinarias Universidad Central de Venezuela.
2Universidad Rey Juan Carlos. Madrid. España. Facultad de Ciencias Jurídicas y Sociales
Departamento de Economía de la Empresa. 28032 Madrid, [email protected] 3Becario Fundación Carolina. Investigador del INIFAP de México. [email protected]
4Prometeo SENESCYT- Universidad de Córdoba. Campus Rabanales. Madrid-Cádiz, km5. 14071 Córdoba. España.
MARCO CONCEPTUAL
La ejecución de los procesos productivos surge de la experiencia cotidiana, transmitida
por tradición oral de generación en generación (conocimiento tácito); que al ser
documentado puede ser combinado, analizado, validado y socializado, mediante un
método sistemático o científico y lo transformar en un producto, proceso o metodología;
lo que se conoce como innovación tecnológica (Ospina et al., 2011), que aplicadas al
campo de la producción animal dan origen a las tecnologías de producción animal.
Las tecnologías en producción animal han promovido cambios en las diferentes fases
del proceso productivo y en la estructura de la propia organización. Los cambios se han
orientado principalmente al área de la salud animal y la calidad de la leche, los sistemas
de cría, la mecanización de las explotaciones y la mejora del rendimiento reproductivo y
mejoramiento genético (Ryschawy et al., 2013;. García y Rivas, 2014; Torres et al.,
2014). El avance en la innovación tecnológica aplicada al sector agrícola tiene un punto
de inflexión en la denominada “Revolución Verde” y no es otra cosa que la aplicación
de la ciencia reduccionista y de la lógica industrial a la agricultura. La base teórica del
conglomerado de técnicas asociadas a la Revolución Verde se basa en que un producto
es la suma de sus componentes, imitando al proceso industrial. Una vez encontrada la
ecuación que asegura la máxima producción en unas determinadas condiciones, este
paquete se replica indefinidamente para obtener el mismo resultado (Rivera y García,
2004). Donde la investigación se oriento al desarrollo de tecnologías que aumentaran la
producción y la productividad y desemboco en los sistemas que conocemos hoy en día,
donde el animal es considerado el objeto, el resultado del proceso productivo, y no el
sujeto del mismo, con importantes incrementos en la productividad
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La evaluación de un sistema de producción basada únicamente en criterios de
productividad o de rentabilidad puede inducir a error. Un sistema de producción
agrícola, además de ser eficiente, debe ser respetuoso con el medio ambiente, defendible
éticamente, socialmente aceptable y relevante para los objetivos, necesidades y recursos
de las comunidades a las que está destinado a servir (Rivera y García, 2004). Esta
concepción sistémica debe ser la visión y misión de la zootecnia contemporánea; donde
la sostenibilidad de cualquier sistema apunta en la dirección de permanencia a largo
plazo frente a la rentabilidad a corto plazo, mediante una estrecha relación con el
tamaño del sistema, la disponibilidad de recursos y la situación socioeconómica del
productor (Rivas et al., 2014).
PROPUESTA METODOLOGICA
Selección de tecnologías y proceso tecnológicos en ganadería mixta
La metodología propuesta requiere de seis pasos para su ejecución (Figura 1). Los
trabajos de Torres et al. (2014) en sistemas ganaderos de vacuno doble propósito en
Ecuador y de Rivas et al. (2015) en sistemas de ovinos lecheros en España, son
ejemplos de la aplicación de esta metodología.
La metodología propuesta indica que los estudios cualitativos son útiles porque
normalmente obtienen información sobre los impactos de una nueva tecnología de
manera directa del usuario. Esto aporta una idea a los investigadores de que, como y
donde orientar un posterior análisis cuantitativo.
Paso 1. Identificación y Selección de Tecnologías
En la primera etapa, se requiere de una vasta revisión bibliográfica que permita
identificar las diversas innovaciones que dispone el sector, con el objeto de hacer un
listado de las tecnologías disponibles. Este minucioso proceso de revisión permitirá
identificar las variables tecnológicas, así como obtener información de interés como
tiempo y modo de uso de la variable identificada.
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Figura 1. Marco conceptual en el desarrollo de áreas paquetes tecnológicos
Las variables tecnológicas identificadas se presentan al grupo de expertos, cuyo número
debe ser impar y estar conformado por profesores de universidad, investigadores,
asesores independientes, técnicos oficiales y productores, quienes procederán a la
selección de las variables tecnológicas. Seguidamente, se les explica que deben valorar
cada una de las variables tecnológicas mediante una escala de de 1 al 9, donde el 1 es
muy importante y el 9 irrelevante. Se puede otorgar la misma calificación a más de una
variable tecnológica. Una vez valoradas se ponderan mediante la utilización del
Diagrama de Ishikawa Ponderado (Rj) que, otorga el orden de importancia de la
variable tecnológica (Cuestas-Santos, 1999).
Una vez emitidas las valoraciones, son condensadas en una tabla o matriz de
ponderaciones (Tabla 1), donde Rj significa la sumatoria de los valores otorgados por
cada uno de los expertos (E). Deduciendo de la Rj menor la causa más importante y de
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la Rj mayor la causa menos importante. Posteriormente se calcula la concordancia C
según la formula
C = (1 - Vn / Vt) * 100
Donde, C: concordancia expresada en porcentaje. Vn: cantidad de expertos en contra del
criterio predominante. Vt: cantidad total de expertos participantes.
Tabla 1. Matriz de Ishikawa ponderado (Rj) Variables
tecnológicas
Expertos Vn Rj C (%)
1 2 3 4 5
1 9 9 3 5 8 0 34 100
2… 1 1 1 4 3 3 10 40
…n 2 9 1 3 6 1 21 80
Aquellas variables tecnológicas que alcancen al menos 60% en el valor de C son
seleccionadas. El resto de variables son sometidas a una segunda ronda (otra valoración
en una segunda hoja, previo conocimiento de los resultados de la primera matriz) y en
este caso las que no logren el valor de C ≥ 60% es descartada esa variable tecnológica
respecto al consenso del ordenamiento, la cual no la veta como variable tecnológica
(Cuestas-Santos, 1999).
Paso 2. Áreas tecnológicas o procesos
Los diferentes tipos de tecnologías se pueden agrupar en función de un área de acción
común, este agrupamiento de las tecnologías se denomina área tecnológica (García y
Rivas, 2014). Un área tecnológica puede contener más de un tipo de tecnología. La
selección de las tecnologías y su agrupación en áreas, que valora de modo directo las
tecnologías identificadas, se realiza mediante una metodología cualitativa y participativa
diseñada a partir de los trabajos de De Janvry et al., (2011), Cuevas-Reyes et al. (2013),
García y Rivas (2014) y lo publicado por la Unidad Técnica Especializada Pecuaria del
Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (2011). El
número de áreas tecnológicas es variable y está determinado por las características del
sector en estudio y el objetivo del trabajo de investigación. La tabla 2 resume las áreas
tecnológicas identificadas en sistemas de doble propósito en Ecuador (Torres et al.,
2014) y en ovino lechero en España (Rivas et al., 2014).
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Las variables tecnológicas seleccionadas en la etapa 1 se presentan al grupo de expertos.
El procedimiento utilizado para la toma de decisiones consensuales es similar a la
matriz Ishikawa Ponderado, sólo que aquí serán obtenidos unos ordenamientos,
atendiendo a las áreas tecnológicas seleccionadas. Para lo cual se emplea el coeficiente
de concordancia de Kendall (W), que debido a su mayor rigor matemático supera al
coeficiente C (Cuestas-Santos, 1999).
Tabla 2. Áreas tecnológicas identificadas en sistemas mixtos
Sistema de
producción
Ubicación Área tecnológica Tecnologías
Vacuno doble
propósito Manabí, Ecuador
Alimentación 4
Equipos e instalaciones 4
Manejo 4
Uso de la tierra 5
Reproducción 4
Sanidad 4
Ovino de leche Castilla-La
Mancha, España
Manejo 7
Alimentación 5
Bioseguridad 8
Uso de la tierra 5
Equipos e instalaciones 6
Reproducción-genética 7
Los expertos tienen que establecer el orden de influencia de la variable tecnológica, a la
que se le otorgaban valores desde 1 hasta 10 (n= 10); la mayor influencia correspondía
al número menor. Aunque los expertos podían conferir igual valor o número
(valoraciones ligadas) a factores que estimaran con igual influencia, se insiste en que
eviten hacerlo pues ello conspiraba contra la necesaria discriminación. A cada uno le era
entregado un modelo de registro instruyéndole sobre ese proceso de ponderación.
Concluido el registro era conformada la matriz de las valoraciones.
El coeficiente W ofrece el valor que posibilita decidir el nivel de concordancia entre los
expertos. El valor W oscila entre 0 y 1. El valor 1 significa una concordancia de
expertos total, y el valor 0 un desacuerdo total; obviamente la tendencia a 1 es lo
deseado, pudiéndose realizar nuevas rondas si en la primera no es alcanzada
significación en la concordancia.
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El modelo de esta prueba estadística responde a la siguiente expresión:
W = S/(1/12)*(K2)*(N
3-N)-(K)*(∑T)
Donde, S: suma de los cuadrados de las desviaciones observadas de la media de Rj; su
cálculo es efectuado mediante la expresión:
S = (Rj – (∑Rj/N))2
K: número de jueces. N: número de factores ordenados. T: factor de corrección cuando
existen observaciones ligadas, obteniéndose así:
T = ∑(t3 - t)/12
t : número de observaciones de un grupo ligado por un rango dado.
Cuando ocurren observaciones ligadas (valores iguales a un mismo factor), a cada una
de las observaciones se le asigna el promedio de los rangos que se le habrían asignado si
no hubieran ocurrido ligas. En la determinación de la significación en el valor de W se
debe considerar el tamaño de N, en muestras pequeñas N ≤ 7 se emplea la tabla R
(Siegel, 1974), que contienen los valores críticos de S para la significación de W en los
niveles de 0,01 y 0,05. En muestras grandes N > 7 se utiliza la prueba de χ2 (Cuestas-
Santos, 1999). Finalmente se seleccionan las variables tecnológicas de mayor influencia
en una determinada área, en base al criterio de escoger aquellas cuya Rj fuera menor o
igual que el valor de Rj media (Cuestas-Santos, 1999).
Es de gran relevancia destacar que los procesos de cálculo no es lo más relevante en la
toma de decisiones, sino los procesos participativos en la búsqueda de la comprensión
y el consentimiento del grupo decisor. Las ponderaciones y sus expresiones numéricas,
así como las sucesivas rondas, significan hitos en ese proceso participativo, marcan
pasos en la interactividad grupal aportando un hilo conductor.
La experiencia adquirida indica que ayuda mucho a establecer un ritmo o un compás
que es necesario al grupo, en su sensibilización, razonamiento y compromiso (Cuesta-
Santos, 1999).
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Paso 3. Validación y contraste
Una vez seleccionadas y agrupadas las innovaciones se elabora el instrumento de campo
que permite recabar la información a nivel de explotación. Este cuestionario se valida
mediante su aplicación en una explotación piloto y la posterior retroalimentación que
posibilita generar el cuestionario definitivo.
Etapa 4. Recogida de información
La obtención de la información se realiza mediante visitas a las unidades de producción
donde mediante una entrevista al productor o encargado se aplicara el cuestionario
diseñado.
Etapa 5. Análisis de datos
Recogida la información se elabora una base de datos en Excel, colocando cada
explotación en una fila. Los análisis estadísticos a aplicar son en orden
1. Medidas de tendencia central y dispersión que permitan caracterizar cada área
tecnológica.
2. Análisis de correlación de Spearman a fin de evaluar el grado de asociación
entre las diferentes áreas tecnológicas.
3. Análisis de regresión múltiple el cual ayudara a explicar la variabilidad de los
resultados productivos como consecuencia del número de innovaciones
implementadas en cada área tecnológica.
4. Análisis de consenso: Diagrama de Ishikawa Ponderado (Rj) y Coeficiente de
Concordancia de Kendall (W), para elaborar la estrategia tecnológica.
Etapa 6. Estrategia Tecnológica
Por último, mediante una discusión participativa se analizaron las tecnologías
adoptadas, las razones de éxito y fracaso (García y Rivas, 2014). Posteriormente, a tenor
del entorno interno y externo de la explotación, y el análisis de las tecnologías
identificadas mediante el uso de análisis de consenso (Diagrama de Ishikawa Ponderado
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[Rj] y Coeficiente de Concordancia de Kendall [W]), se elabora la propuesta operativa
de las tecnologías a incorporar para mejorar el posicionamiento competitivo de las
explotaciones. La discusión del grupo de expertos, se proponen 6 áreas tecnológicas de
actuación (Tabla 3).
Tabla 3. Áreas tecnológicas
Área tecnológica Descripción
AT1. Manejo
Tecnologías que permiten obtener datos, transformarlos en
información, ideas y conocimientos que permita generar
estrategias de mejora operativa
AT2. Alimentación Tecnologías que permiten identificar y optimizar el sistema
de alimentación (mínimo coste – máxima producción)
AT3. Bioseguridad
Tecnologías que permiten mitigar los riesgos asociados con
alteraciones en la salud del animal, y potenciar y garantizar la
calidad del producto
AT4. Uso de la tierra
Tecnologías que identifican estrategias que maximizan el
aprovechamiento de los pastos naturales, naturalizados,
residuos de cosechas, pasando por la producción de alimento
y su procesamiento (ensilado o henificado)
AT5. Equipos-instalaciones
Tecnologías que permitan maximizan el aprovechamiento de
la infraestructura y del recurso humano sin perjuicio del
bienestar animal y ambiental
AT6. Reproducción-
genética
Tecnologías que permitan maximizar la producción y
potenciar el mejoramiento genético del rebaño
APLICACIÓN DE LA INVESTIGACION. CASO DEL SISTEMA MIXTO
CEREAL-OVINO DE CASTILLA LA MANCHA
Etapas en el estudio de las innovaciones tecnológicas. Caso Castilla-La Mancha
La implementación de la tecnología es el resultado de los diferentes factores sociales,
culturales, estructurales y económicas (Urdaneta et al., 2008; Velazco-Fuenmayor et al.,
2009a). La implementación tecnológica implica, por un lado, la adopción de las
tecnologías y su propagación en el corto plazo y, por otro lado, la evaluación del
impacto en la implementación de la industria (de Janvry et al., 2011). La tabla 4, resume
la metodología utilizadas en las diferentes etapas.
153
Tabla 4. Metodologías utilizadas en el estudio de las innovaciones tecnológicas
Etapa Metodología Análisis
estadístico
Referencias
1. Inventario de
tecnologías y áreas
tecnológicas
Cualitativa y
cuantitativa
Análisis de
frecuencia
Medidas de
tendencia central
y dispersión.
Correlación de
Spearman.
García y Rivas,
2014; Rivas, 2014;
Torres et al., 2014
2. Áreas tecnológicas
y variabilidad de
resultados
Cuantitativa Regresión
múltiple
García y Rivas,
2014; Rivas et al.,
2014;
Torres et al., 2014
3. Gestión de procesos
y variabilidad de
resultados
Cuantitativa
Regresión
múltiple y
logística
Rivas, 2014
4. FODA tecnologías Cualitativa y
cuantitativa
Coeficiente de
concordancia de
Kendall.
Rivas, 2014
1. Inventario de tecnologías
La identificación de las tecnologías y su agrupación en áreas adquiere relevancia
estratégica en el posicionamiento competitivo de la empresa; de Pablos-Heredero et al.
(2012) explican la conveniencia de identificar áreas tecnológicas que sean relevantes
para los usuarios, fácil de obtener y entender, dinámicas y adaptables al sistema, fácil de
implementar y sensible a las variaciones de producción (García y Rivas, 2014; Torres et
al., 2014).
Por otra parte, la agrupación de las innovaciones en áreas tecnológicas o gestión de
procesos determina distintos resultados al depender de factores técnicos, sociales,
económicos y políticos de la explotación (Velasco-Fuenmayor et al., 2009). Enfoque
reportado en sistemas vacunos de doble propósito (Materan et al., 1999; Urdaneta et al.,
1999; Camargo, 2008; García y Rivas, 2014; Torres et al, 2014). Y en la agricultura por
Byerlee y Hesse de Polanco (1986) y Aldana et al., (2010). Inventariar las innovaciones
tecnológicas y evaluar el impacto de la implementación de estas tecnologías es
fundamental para identificar deficiencias o fortalezas, y realizar la propuesta de medidas
correctoras que permitan abordar los retos futuros.
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La metodología propuesta por García y Rivas (2014) y utilizada por Torres et al. (2014)
indica que los estudios cualitativos son útiles porque normalmente obtienen información
sobre los impactos de una nueva tecnología de manera directa del usuario. Esto aporta
una idea a los investigadores de que, como y donde orientar un posterior análisis
cuantitativo.
Figura 2. Innovaciones identificadas y porcentaje de adopción tecnológica
En el caso de Castilla-La Mancha, se identificaron 38 tecnologías (Figura 2) con un
rango de adopción desde el 5 al 100%. El uso de identificación individual, la
vacunación contra basquilla y agalaxia contagiosa, el control de brucelosis y parásitos
internos, el uso de correctores, la planificación de la reproducción, el uso de tanque de
refrigeración para la leche y de equipo de ordeño fueron las innovaciones con mayor
nivel de adopción (más del 80%), mientras que el uso de sistema de retirado automático
de pezoneras, cintas de alimentación, uso de nodrizas, planificación del pastoreo y uso
de asesor nutricional las menos adoptadas (<10%).
Las 38 tecnologías identificadas se agruparon seis áreas tecnológicas (Tabla 5), donde el
número total de tecnologías que conforma cada área se considera la variable
dependiente (Cuevas-Reyes et al., 2013; Torres et al., 2014; Rivas, 2014).
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Tabla 5. Identificación de las áreas tecnológicas (AT)
AT1. Manejo. Tecnologías que permiten obtener datos, transformarlos en información, ideas y
conocimientos que permita generar estrategias de mejora operativa
Variables: 1) Sistema de identificación individual1 y registros2 (nacimientos, muertes, ventas,
reproductivo, etc.). 2) Uso dela información para la toma de decisiones. 3) Realiza control lechero como
estrategia de manejo. 4) Establece planificación de los procesos operativos (reproducción, alimentación,
sanidad, etc.).5) La planificación se considera de manera integral en todo el proceso operativo. 6) Realiza
un plan de mejoramiento genético del rebaño. 7) Participaría en el esquema de mejoramiento genético de
la raza Manchega.
AT2. Alimentación. Tecnologías que permiten identificar y optimizar el sistema de alimentación
(mínimo coste – máxima producción)
Variables: 1) La dieta de los animales se ajusta al estado productivo y/o fisiológico de los animales
(corderos, ovejas, ovejas pre-nacimiento, ovejas en producción, carneros, etc.). 2) Usa Unifeed como
sistema de alimentación integral. 3) Incorpora el uso de minerales. 4) Usa suplementos; los empelaría
como herramienta de apoyo estratégico. 5) Usa subproductos o estaría dispuesto a utilizarlos como
alimento para los animales.
AT3. Bioseguridad. Tecnologías que permiten mitigar los riesgos asociados con alteraciones en la salud
del animal, y potenciar y garantizar la calidad del producto
Variables: 1) Realiza el plan sanitario básico: calificación sanitaria y programa de prevención de
enfermedades. 2) Incorpora el control de parásitos internos y externos en el rebaño. 3) Incorpora la
prevención de otras patologías acorde a la epidemiología de la explotación. 4) Ejecuta el plan de higiene
(desinsectación, desratización y desinfección) de todas las áreas de la explotación. 5) Realiza un
programa de control de salud de la ubre y calidad de la leche. 6) Aplica tratamiento de secado. 7) Plantea
el uso de la desinfección del pezón posterior al ordeño. 8) Establece una rutina de higiene de todas las
áreas y componentes de la sala de ordeño.
AT4. Uso de la tierra. Tecnologías que identifican estrategias que maximizan el aprovechamiento de los
pastos naturales, naturalizados, residuos de cosechas, pasando por la producción de alimento y su
procesamiento (ensilado o henificado)
Variables: 1) Aprovecha el recurso natural mediante el pastoreo; cual tipo de pastoreo emplea. 2)
Dispone de superficie para uso agrícola; la agricultura se utiliza para la producción de alimentos. 3)
Realiza la conservación de excedentes forrajeros mediante silo o heno. 4) Establece alguna estrategia de
manejo del pastoreo (carga ganadera, cercas, pastoreo rotacional, diferido, etc.). 5) Establece alguna
estrategia que mejoren la eficiencia en el uso del agua y la conservación del suelo (control de
escorrentías, agricultura de conservación, etc.).
AT5. Equipos. Tecnologías que permitan maximizan el aprovechamiento de la infraestructura y del
recurso humano sin perjuicio del bienestar animal y ambiental
Variables: 1) Dispone de sala de ordeño adecuada a la dimensión del rebaño y de fácil flujo de los
animales y de los trabajadores. 2) Dispone de sala de lechería y de tanque de refrigeración de la leche
adecuado en capacidad (volumen y potencia). 3) Se aprovecha totalmente la capacidad tecnológica
instalada en la sala de ordeño. 4) La disposición de las diferentes áreas atiende una secuencia lógica del
flujo de animales, maquinaria, trabajadores. 5) El sistema de limpieza del equipo de ordeño es totalmente
automático y se cumple un protocolo de limpieza del área de sala de ordeño. 6) Dispone de sala y equipos
para crianza artificial de corderos.
AT6. Reproducción-genética. Tecnologías que permitan maximizar la producción y potenciar el
mejoramiento genético del rebaño
Variables: 1) Emplea técnicas reproductivas (efecto macho, flushing, tratamientos hormonales, etc.). 2)
El uso de ecografías es un procedimiento rutinario y orientado a identificar animales no productivos
(vacíos). 3) Se realiza evaluaciones andrológicas a los moruecos reproductores a fin de garantizar la
fertilidad y capacidad de montas. 4) Los moruecos utilizados como reproductores son animales con
valoración genética. 5) Implementa el uso de la inseminación artificial como herramienta de potenciar el
mejoramiento genético. 6) Se planifica la cubrición, es decir se asigna el macho a la oveja en base a
criterio zootécnico. 7) La planificación de la reproducción se acopla a la dinámica de todo el proceso
operativo de la explotación.
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Las áreas tecnológicas de AT3. Bioseguridad, AT2. Alimentación y AT1. Manejo
mostraron el mayor grado de implementación en las explotaciones analizadas (Figura
3).
Figura 3. Número de tecnologías identificadas, adoptadas y porcentaje de adopción por
paquete tecnológico
El área tecnológica AT1.Manejo se correlaciona (P<0,01) con el resto de áreas
tecnológicas (Tabla 3). Destaca la asociación con las áreas de Reproducción-genética
(r=0,61); Equipos (r=0,63) y Bioseguridad (r=0,51). Igualmente la producción de leche
y de corderos, así como la alimentación externa se correlaciona (P<0,01) con todas las
áreas tecnológicas. Los resultados señalan que la implementación de nuevas tecnologías
no debería considerarse de modo aislado en el entorno de la explotación. Por el
contrario, se evidencia un predominio de las interacciones positivas entre las áreas
tecnológicas, por lo que la implantación de nuevas tecnologías demanda el rediseño de
los procesos para alcanzar las eficiencias que estas tecnologías ofrecen y que requiere
de un abordaje sistémico (de Pablos-Heredero y López-Berzosa, 2011). En todos los
casos el proceso de innovación necesita la conjugación de todos los factores
involucrados. Finalmente no se descarta la existencia de otras asociaciones de interés;
como las compensaciones y sinergias entre las incertidumbres sociales, económicas y
políticas (de Pablos-Heredero y López-Berzosa, 2011; Dubeuf, 2011; González-
Stagnaro y Madrid-Bury, 2011; Cuevas-Reyes et al., 2013; Salas-González et al., 2013).
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Tabla 6. Coeficientes de correlación de Spearman entre áreas tecnológicas y variables
técnicas
Área tecnológica AT1 AT2 AT3 AT4 AT5 AT6 PL PC AE
AT1. Manejo 1 -0,17* 0,51** 0,29** 0,63** 0,61** 0,52** 0,52** -0,36**
AT2. Alimentación 1 -0,02 -0.12 -0.08 -0.07 0,22** 0,22** -0,11
AT3. Bioseguridad 1 0,29** 0,34** 0,35** 0,46** 0,42** -0,28**
AT4. Uso de la tierra 1 0,34** 0,34** 0,34** 0,37** -0,69**
AT5. Equipos 1 0,89** 0,52** 0,52** -0,41**
AT6. Reproducción-genética 1 0,43** 0,44** -0,35**
Producción de leche (PL) 1 0,87** -0,36**
Producción de corderos (PC) 1 -0,37**
Alimentación externa (AE) 1
2. Áreas tecnológicas
En la Tabla 6 los resultados de las regresiones múltiples, donde los rendimientos en
leche y cordero por oveja, en función de las diferentes áreas tecnológicas se muestran.
La variabilidad en la producción de leche por oveja y año se explica en 35% en AT6.
Reproducción-genética y AT3.Bioseguridad (primer modelo). En el segundo modelo, la
variabilidad de la producción de corderos por oveja y año se explica por el
AT6.Reproducción-genética en 21%. Además, en ambos casos, el modelo propuesto
excluye el resto de las áreas como variables independientes. En Castilla-La Mancha la
actividad ovina se desarrolla bajo el modelo de un sistema mixto, por lo que es muy
importante tener en cuenta la interrelación entre el balance de entradas externas e
internas para entender los resultados. De acuerdo con esto, el tercer modelo explica un
62% de la dependencia de insumos externos y la variable que muestra mayores
impactos negativos es el AT4.Uso de la tierra y AT2.Alimentación.
Los resultados del primero y segundo modelo son congruentes con lo indicado en los
trabajos de Martin et al. (2010), Requejo y Mulas (2010) y Milán et al. (2011) y en
genética con el reportado por Jurado et al. (2006), Ramón et al. (2010) y Vanimisetti y
Notter (2012). De la misma manera, Arias et al. (2012), Sevi y Caroprese, (2012) y
Arias et al. (2013) muestran que las mejoras en las condiciones de bioseguridad
promueven un aumento en la producción de leche por oveja y año. Aparte de esto,
Valerio et al. (2009), indican que la alimentación animal, la mano de obra y las
amortizaciones representan el 85% de la totalidad de los costos de producción de las
158
explotaciones de ovino y caprino. Como se proporcionan mejoras en el uso de la tierra,
el pastoreo y los relacionados con la alimentación de los animales pueden ser
modificados en más de un 60% la dependencia de insumos externos (Toro-Mujica, et
al., 2012). Este aspecto se ajusta a los resultados obtenidos en el presente análisis y lo
que ha sido reportado por Olaizola et al. (2008).
Tabla 7. Efecto de las áreas tecnológicas sobre la variabilidad de la producción y
alimentación externa
Variable
Producción de
leche
(kg/oveja/año)
Corderos
(Cordero/oveja/año)
Alimentos externos
(% costos)
β P β P Β P
Constante 67,662.0 0.004 1.397 0.000 116.1 0.000
AT1. Manejo - - -
AT2.Alimentación - - -0.252 0.000
AT3. Bioseguridad 9.852 0.017 - -
AT4. Uso de la tierra - - -0.729 0.000
AT5. Equipos - - -
AT6. Reproducción-
genética 9.824 0.028 0.067 0.008 -
R2 0.310 0.212 0.623
P 0.000 0.008 0.000
- Variables excluidas
3. Gestión de Procesos
La gestión de procesos puede definirse como una forma de enfocar el trabajo, donde se
persigue el mejoramiento continuo de las actividades de una organización mediante la
identificación, selección, descripción, documentación y mejora continua de los
procesos. Toda actividad o secuencia de actividades que se llevan a cabo en las
diferentes unidades constituye un proceso y como tal, hay que gestionarlo (ISO, 2005;
de Pablos-Heredero y Blanco-Jiménez 2013).
La gestión de procesos dentro de un enfoque sistémico aborda los tres componentes
principales de la innovación en los sistemas de producción agrícolas: la biotecnología,
la gestión de las explotaciones y el asesoramiento, dentro de un único marco de acción
(Le Gal et al., 2011). Su estudio conjunto es de gran utilidad debido a que ayuda a los
159
ganaderos a obtener beneficios a partir de oportunidades locales al tiempo que mejora la
eficiencia de las recomendaciones aportadas, así como, permite un mejor ajuste entre la
investigación biotecnológica y las condiciones de producción de los agricultores. Un
programa de gestión de procesos integra todos los procesos de una organización de
modo transfuncional y atendiendo a la especialización (Zarategui, 1999; de Pablos-
Heredero et al., 2012).
La gestión en ganadería contempla múltiples dimensiones asociadas a la competitividad
y viabilidad de la explotación (Gaspar et al., 2011; Angon et al., 2013), a los costes de
producción (Milán et al., 2014), a la gerencia de los procesos (Morantes et al., 2014), al
mantenimiento de recursos para las generaciones futuras (García y Pacheco, 2011), al
mantenimiento de la sustentabilidad del agrosistema y a los aspectos medioambientales,
nutricionales, de bienestar animal (Bernúes et al., 2011; Ripoll-Bosch et al., 2012), así
como a complementar de forma adecuada recursos humanos con los recursos
tecnológicos (de Pablos-Heredero et al., 2012). Por tanto, evaluar la gestión en una
granja es un proceso complejo ya que intervienen múltiples factores y sus interacciones
(Peña et al., 1997; Morantes et al., 2014) y la literatura referida al ámbito específico de
la producción animal es escasa (García y Pacheco, 2011).
En el caso de Castilla-La Mancha, la identificación de las tecnologías y su posterior
agrupación en áreas tecnológicas permitió identificar la existencia de un programa de
gestión de procesos inmerso en el Esquema de Selección de la Raza Ovina Manchega
(ESROM), con el objetivo primario de conservar la raza y lograr su progreso genético
(Jurado et al., 2006). Las herramientas tecnológicas que apalancan este programa de
gestión son: 1) Registros: censos, control de rendimiento, calidad de la leche; 2)
Reproducción-genética: establecimiento de parideras, inseminación artificial, análisis de
datos y toma de decisiones, comprobación de la filiación y calificación mamaria; y 3)
Bioseguridad: calidad de la leche, resistencia a encefalopatías espongiformes
transmisibles.
Las explotaciones con PGP agrupan a productores con mayor nivel de preparación
(26,7%) y son explotaciones que utilizan el unifeed en alimentación. El 23% de las
granjas son mixtas y complementan la actividad agrícola de cereal con la producción
lechera (Tabla 8).
160
Tabla 8. Comparación del uso del programa de gestión de procesos en las variables
cualitatitas (%)1
Variables Programa de gestión de procesos
Sin PGP Con PGP P-valor
Nivel de educación del productor 0,008
Bajo (Analfabetos y Básica) 33,3 32,2
Medio-Alta (Bachillerato y
Universitaria) 7,8 26,7
Sistema de alimentación 0,000
Pienso + forraje 24,4 12,2
Unifeed + pienso 16,7 46,7
Fuente de ingreso 0,002
Ovinos 36,7 35,6
Ovinos + Agricultura 4,4 23,3
Viabilidad 0,001
No 22,2 11,1
Si 18,9 47,8 1No corresponde con la hipótesis de independencia entre los grupos de PGP
Las explotaciones que han implementado el PGP se corresponden son de gran
dimensión y mayor nivel tecnológico y número de mano de obra. Hacen un mejor uso
de la tierra, expresado en una menor dependencia de insumos externos en un 37%
(Tabla 6) y tan sólo el 47% del alimento es externo al sistema, asimismo se remarca el
carácter complementario entre actividades, coincidiendo con lo indicado por Toro-
Mujica et al., (2011) y Olaizola et al., (2014).
La reproducción se planifica, en las explotaciones con PGP, en 4 lotes, con una
duración de las cubriciones de 7 semanas. Esta mejora supone incrementar el número de
lotes al año en un 72% y acortar en dos tercios las parideras. Asimismo el intervalo
entre partos es de 351d y los días no productivos se reducen en 30 días en las granjas
con PGP (Tabla 9). Las explotaciones con PGP obtuvieron una producción media de
165,4 kg/oveja y lactación y 1,3 corderos por parto, con una lactancia 22d más larga que
las explotaciones que no usan PGP.
Asimismo la implementación del PGP se refleja en la mejora de los resultados
económicos: el ingreso medio por oveja se incremento en un 37% hasta alcanzar los
398,0 €/oveja y se duplicó el beneficio hasta 98,1 €/oveja, alcanzando un margen bruto
de 190 €/oveja (Tabla 8).
161
Tabla 9. Comparación de explotaciones según PGP
Variables Programa de Gestión de Procesos PGP
Sin PGP Con PGP
Mano obra total (UTA) 2.8 ± 1.7 4.7 ± 3.1**
Mano obra familiar (%) 74.9 ± 35.4 35.7 ± 36.8**
Carga ganadera (UGM/ha) 0.17 ± 0.2 0.19 ± 0.1
Concentrado (kg/oveja/d) 0.8 ± 0.5 0.6 ± 0.5*
Alimentos externos (% costo) 64.4 ± 31.0 47.0 ± 29.6**
Parideras (n) 2.5 ± 2.0 4.3 ± 1.2**
Duración de la paridera (semana) 20.7 ± 20.7 6.9 ± 6.5**
Intervalo entre partos (d) 348.4 ± 109.0 351.7 ± 99.6
Días no productivos (d) 164.6 ± 68.8 133.8 ± 34.0*
Ovejas ordeño (n) 220.1 ± 152.0 570.6 ± 539.2**
Duración lactación (d) 121.0 ± 28.2 143.4 ± 23.4**
Leche total por lactación (kg/oveja/L) 127.8 ± 50.7 165.4 ± 47.3**
Prolificidad (corderos/parto) 1.2 ± 0.2 1.3 ± 0.3*
Ingresos (€/oveja) 290.6 ± 86.1 398.0 ± 114.3**
Costos (€/oveja) 260.3 ± 60.3 300.0 ± 62.5*
Costo unitario (€/kg) 2.3 ± 1.0 2.0 ± 1.0
Resultado (€/oveja) 30.3 ± 69.2 98.1 ± 86.8**
Margen bruto (€/oveja) 107.0 ± 78.8 190.1 ± 105.0** **(P<0.01), *(P<0.05)
Figura 4. Nivel de adopción tecnológica según uso del programa de gestión de procesos
162
El nivel de adopción tecnológica es bajo y se cuantifica en un 48,3%, aunque es
superior en aquellas explotaciones que implementan el PGP (65,8%) frente a las que no
la incorporan (44,1%) (Figura 4). Las diferencias fundamentales se obtienen en las áreas
de reproducción-genética, manejo, equipamiento y bioseguridad.
Gestión de procesos y viabilidad de la explotación
La viabilidad de cada explotación se basa en sus resultados económicos, y se calcula de
acuerdo a la capacidad de la granja para generar, a largo plazo, los beneficios suficientes
para garantizar el mantenimiento de la unidad familiar (CE, 1991). Si una granja genera
un retorno económico positivo 2011-2013, consideraría como viables y no viables en
otras situaciones.
Posteriormente se utilizó un análisis de regresión logística para evaluar la incidencia del
programa de gestión de procesos sobre la viabilidad económica de la granja. El modelo
utilizado fue:
Donde la variable dependiente viabilidad económica es dicotómica (1/0) y recoge la
viabilidad de las explotaciones, y la variable explicativa es: programa de gestión de
procesos es categórica con dos niveles: Sin PGP = 0 y Con PGP = 1. Se utilizó el test de
Hosmer y Lemeshow para evaluar el ajuste del modelo. Los odds ratio (OR) (OR) y sus
respectivos intervalos de confianza del 95% (IC del 95%) se calcularon para cuantificar
la asociación entre ambas variables. En todos los análisis estadísticos se empleó el
programa SPSS 15,1 (SPSS, 2006).
En el caso de Castilla-La Mancha la gestión de procesos se asoció a la viabilidad de la
granja, como se indica en el modelo de regresión logística de la Tabla 7. La estimación
del riesgo relativo de fracaso (no viable) de las explotaciones que no usan el PGP
respecto a las que la usan fue de 5,059. Asimismo el test de Hosmer y Lemeshow no
sugiere ausencia de ajuste (P=0,837). El valor de Nagelkerke R Square de 0,176 y el H-
L Statistic de 2,7649, indican que el modelo explica un 21% de la variación de la
viabilidad económica en las explotaciones.
163
Tabla 10. Proporciones de las variables incluidas en base a una regresión logística en la
viabilidad de las explotaciones
Variable Coefficient β Std. Err. P Odds ratios IC 95% Odds ratio
Min Max
PGP 1.621 0.482 0.001 5.059 1.968 13.905
Intercept -1.459 0.351 0.000 0.233
El modelo clasificó correctamente la mayor parte de las granjas viables y no viables con
un 70% de fiabilidad. De acuerdo a la hipótesis inicial, la implementación del PGP
incrementa la probabilidad de viabilidad económica en las granjas ovinas lecheras. La
utilización de la regresión logística ha predominado en la determinación de los factores
de riesgo en la gestión empresarial (Perea et al., 2015) y los trabajos de predicción de
fracaso empresarial y se utiliza con preferencia a los modelos discriminantes por su
solidez en la estimación de los parámetros (Linnenluecke and Griffiths, 2010). Jamali,
2006 sugiere la importancia de la gestión de procesos en el estudio de la capacidad de la
organización para mantener y demostrar la adecuada interacción en el desempeño
económico social y ambiental a largo plazo, también entendida como sostenibilidad
empresarial.
Hahn and Figge, 2011, concluye que existe sinergias entre la gestión de procesos y la
sostenibilidad empresarial. Por otra parte, la visualización de todas las etapas que
intervienen en el proceso y la identificación de puntos estratégicos favorecen la
sostenibilidad, donde un enfoque global de la gestión de procesos contribuye a la
mejora de la sostenibilidad económica, social y ambiental. Asimismo Asif et al. (2008),
un sistema integrado de gestión de procesos contribuye a la responsabilidad corporativa
y orienta los procesos de acuerdo a las necesidades de los "stakeholders", como factor
de sostenibilidad social.
Los resultados obtenidos son coincidentes con los de Jamani (2006), Asif et al. (2008) y
Rodrigues-Iritari et al. (2012) sobre el efecto positivo de la gestión de procesos sobre la
sostenibilidad de las empresas. En este estudio las explotaciones que incorporan el PGP
alcanzan un grado importante de integración de los diferentes procesos y obtienen
mejores resultados económicos y mayor proporción de explotaciones viables. Así
164
mismo coincide con lo señalado por Morantes et al. (2014) en ovino Manchego que
ganaderos que participan en un PGP logran un mejor desempeño gerencial.
4. FODA Tecnologías
La imperiosa necesidad de abordar sistemáticamente y en forma continua acciones de
evaluación, para efectos de diagnóstico en las organizaciones del sector productivo,
basada en la aplicación de una herramienta objetiva, práctica y viable, conocida como
Matriz FODA (fortalezas, oportunidades, debilidades y amenazas).
Con los factores más influyentes para el sistema mixto cereal-ovino lechero de Castilla-
La Mancha obtenidos a partir del valor de concordancia de Kendall (W) se elabora la
matriz FODA definitiva (Figura 5).
Figura 5. Matriz FODA en el sistema mixto cereal-ovino lechero de Castilla-La Mancha
Propuesta de acciones e implicaciones sectoriales
Los productores ovino lechero de Castilla La Mancha; si bien han optado por la
estrategia de la especialización e intensificación de la producción de leche, estrategia
que ha favorecido la viabilidad de las explotaciones, hasta cierto punto, pues aquellas
165
ganaderías que han optado por una elevada intensificación, no están obteniendo los
beneficios económicos esperados. Esta situación se debe fundamentalmente a la perdida
de los atributos propios del sistema mixto (Robinson et al., 2011). Es necesario integrar
la producción de ovina a la actividad agrícola, incentivando la adopción de tecnología
(Castel et al., 2011; Riveiro et al., 2013), y al mismo tiempo aumentando los
requerimientos de mano de obra calificada (Riedel et al., 2007), principalmente a partir
de la capacitación de la mano de obra familiar y con ello su permanencia en la
actividad, además de elevar la productividad de la mano de obra y la rentabilidad de las
explotaciones (Hansson et al., 2013).
La diversificación y complementariedad de actividades, entre las que destacan aquellas
destinadas al autoabastecimiento alimenticio de las ovejas es fundamental; tanto en
términos económicos como de sustentabilidad de las explotaciones (Toro-Mujica et al.,
2011; 2012). Es importante a nivel sectorial revisar el plan de gestión del área de
pastoreo permitiendo una mejor integración entre el sector ovino y la agricultura
(Caballero and Fernández-Santos, 2009), lo cual repercutirá de manera directa en el
beneficio de la explotación. De este modo, las Administraciones Públicas competentes
deberían favorecer la articulación y desarrollo del sector. Es importante iniciar un
proceso de investigación, desarrollo e innovación en cuanto al uso y aprovechamiento
de subproductos agrícolas y residuos industriales que pudiesen ser útiles como materia
prima en la alimentación de las ovejas, disminuyendo así su dependencia en el uso de
los cereales y oleaginosas (Molina-Alcaide and Yañez-Ruiz, 2008), favoreciendo
acciones que fomenten la capacitación de los productores, incentivo del asesoramiento
en aspectos alimenticios y nutricionales básicos como la realización de un buen balance
forrajero y la formulación de raciones adaptadas a los requerimientos productivos que
consoliden el sistema de alimentación de plato único o unifeed (Olaizola et al., 2008).
Los sistemas mixtos se basan en la utilización de recurso pastoriles y manejados
adecuadamente generan externalidades positivas, hoy conocidas como servicios
ecosistémicos o ambientales (Toro-Mujica et al., 2011; Olaizola et al., 2014), entre los
que sobresalen el secuestro de carbono, el almacenamiento a largo plazo del carbono en
materia orgánica del suelo, la conservación de la biodiversidad, el valor estético o
belleza del paisaje, etc (Bernués et al., 2011; Ripoll-Bosh et al., 2012). La transacción
de estos servicios, al ser transacciones sensibles a las dinámicas locales y menos
166
paternalista que las subvenciones directas, potencian un uso más racional de la tierra y
la continuidad de los sistemas mixtos de producción (Nahed-Toral et al., 2009;
Robinson et al., 2011; Olaizola et al., 2014).
Finalmente, cabe destacar que el desarrollo de la tesis y el cumplimiento de los
objetivos propuestos ha sido un proceso dinámico y en evolución. Es así como, en la
medida que se avanzaba en el conocimiento han surgido nuevas interrogantes y nuevos
caminos de interés, y se han identificado algunas carencias y limitaciones de la
investigación realizada. Por otro lado, a la luz de la información disponible, ha sido
posible el desarrollo de algunos temas con un mayor grado de más profundidad, caso de
la adopción de tecnologías, programa de gestión de procesos; en tanto que en otros se
requiere de información adicional para abordarlos en un futuro próximo. Destacan los
siguientes aspectos:
Indicadores técnico-productivos del sistema mixto cereal-ovino Manchego. Es
fundamental el desarrollo de un conjunto de indicadores técnicos y productivos
adaptados al sistema mixto cereal-ovino Manchego; no es lógico el uso de indicadores
definidos para sistemas que utilizan razas especializadas y en condiciones altamente
intensivas en el uso de los factores de la producción (tierra, capital y trabajo).
Evaluación medioambiental. El propósito original de la encuesta realizada no
contemplaba la evaluación de indicadores medioambientales, además de ignorar
variables relevantes en la dimensión medioambiental (como por ejemplo aquellas
relacionadas con la conservación de suelo, biodiversidad, necesidades de energía,
requerimientos de fertilizantes, flujo de nitrógeno, producción de gases con efecto
invernadero, o huella de carbono).
Bienestar animal. Se identifica como una necesidad imperante abordar el estudio en la
dimensión técnico-económica de los aspectos relacionados con el bienestar animal y
sus efectos sobre la eficiencia del sistema de producción y rentabilidad.
Programa de gestión por procesos global. Surge la necesidad de profundizar estudios en
la gestión por procesos, visualizando la explotación como un sistema integral de
procesos, en el que éstos son la base para los cambios estratégicos en la organización
(Zarategui, 1999; de Pablos-Heredero y Blanco-Jiménez, 2013). El programa de gestión
por procesos debe ser dinámico, lo que permitirá responder a dos motivos distintos. Por
167
un lado, desde un punto de vista interno, todo proceso es mejorable en sí mismo,
siempre se encuentra algún detalle, alguna secuencia que aumenta su rendimiento en
aspectos de la productividad de las operaciones o de disminución de defectos. Por otro
lado, los procesos han de cambiar para adaptarse a los requisitos cambiantes del entorno
externo: mercados, clientes, nuevas tecnologías (Zarategui, 1999; de Pablos-Heredero y
Blanco-Jiménez, 2013).
Julio Romero, pinta a la mujer andaluza desde el respeto y la admiración; representa el mosaico cultural de España, Oriente Medio y
Latinoamérica….
Réplica de Dª Ana María Martínez Ráez….