INTRODUCCIÓN
ANTECEDENTES
Camarón
En su hábitat natural, el camarón blanco se desarrolla óptimamente en un rango de temperatura entre 24°C – 30°C (Cota-Durán et al., 2021). Además de la temperatura del agua, el camarón blanco requiere ciertas condiciones ambientales para desarrollarse.
Camaronicultura
Por otro lado, los sistemas semi-intensivos tienen densidades de siembra moderadas con cultivos que varían entre 10 y 30 postlarvas/m2, destacando un control considerado moderado de los factores ambientales, aun así el suministro de agua en este tipo de cultivos depende en gran medida de la extensión de la costa. lagunas y estuarios y en una parte del océano muy baja pero aún existente (Ponce-Palafox et al., 2011). En México se ha identificado que los sistemas de cultivo más utilizados son el extensivo y el semiintensivo, siendo este último el más utilizado (Cortés et al., 2021) e implementado en el noroeste mexicano, específicamente en el Golfo de California en Estados Unidos. de Sonora, Sinaloa y Nayarit (Ponce-Palafox et al., 2011).
Afectaciones al cultivo de camarón
- Climáticas
- Enfermedades
- Espaciales
- Monitoreo
En México, en el periodo de 2009 a 2012, este virus se registró como el más persistente en el estado de Sonora (Rodríguez-Anaya et al., 2018), provocando una disminución en la producción respecto a años anteriores y posteriores. En este estudio, se identificó que las áreas ideales a moderadas para dicho cultivo se encuentran entre la distancia de aproximadamente 10 km desde la costa hasta el mar (Snyder et al., 2017).
Producción de camarón de cultivo en México
En el caso de Sinaloa, Culiacán pasó de aportar el 11.4% de la producción total del estado a aportar el 25% de la producción total del estado en 2019. Rosamorada pasó de aportar cerca del 10% de la producción total del estado de Nayarit en 2004 a aportar 39,05% de la producción de este país en 2019.
Econometría y producción
En Guasave hubo un aumento en el aporte a la producción estatal, bajo comparado con los demás municipios, pues ya no aportó el 10,3%. En el caso de San Ignacio, a diferencia de los demás municipios, se observó una disminución en el aporte a la producción nacional, al pasar de 1,3% en 2004 a 0,24% en 2019.
Eficiencia técnica
- Fronteras estocásticas
- Dependencia espacial
El capital incluye el terreno y la maquinaria de la empresa, es decir, todo lo que trabaja en el proceso de producción. El modelo de efectos fijos verdaderos (TFE) se propuso para explicar la heterogeneidad específica de cada empresa, o granja camaronera en este caso, junto con las ineficiencias que varían en el tiempo. En particular, en el caso de la evaluación de la acuicultura de camarón con un análisis de frontera estocástico y la aplicación de variables ambientales y climáticas, la literatura empírica cuenta con pocos estudios; Sin embargo, en 2020 se evaluó la eficiencia técnica de dos provincias de Vietnam considerando los riesgos de desastres naturales y enfermedades (Nguyen et al., 2020).
A diferencia de los modelos antes mencionados, el modelo TFE permite especificar ineficiencias que varían en el tiempo y que pueden cambiar con factores que pueden reducirse o eliminarse en el corto plazo y la heterogeneidad específica de la empresa que surge de la rigidez. dentro de la organización y el proceso productivo que existe en la empresa. El modelo TFE permite identificar el punto de partida de la industria evaluada, así como identificar el desarrollo de la eficiencia variable en el tiempo, lo que la distingue de la heterogeneidad inobservable de las empresas que es invariante en el tiempo (Filippini y Greene, 2016). Al evaluar las ganancias de eficiencia técnica en la agricultura, diversos artículos toman en cuenta factores como el suelo, la lluvia, la temperatura, la radiación solar, entre otros (Alem et al., 2018), estos factores también son importantes en la acuicultura, especialmente la calidad del suelo y agua (Vázquez-Vera y Chávez-Carreño, 2022).
JUSTIFICACIÓN
HIPÓTESIS
OBJETIVOS
Objetivo general
Objetivos particulares
MATERIAL Y MÉTODOS
Material
- Anuarios estadísticos
- Censos económicos
- Temperatura superficial del mar
- Software
Para ubicar visualmente y construir mapas con la ubicación del área de estudio se utilizaron los archivos de forma “Áreas geoestadísticas municipales” correspondientes a la República Mexicana elaborados por el INEGI, pero descargados en línea del GeoPortal de la Comisión Nacional del Conocimiento. y uso de la biodiversidad, conocida como CONABIO, (INEGI, 2021b). licenciado al Centro de Investigaciones Biológicas del Noroeste, se utilizó para análisis econométricos y para medir la eficiencia e ineficiencia de las granjas camaroneras en municipios con récord de producción de camarón. Se utilizó el software QGis 3.16.7 – Hanover, disponible bajo la Licencia Pública General GNU, para adquirir y procesar datos SST descargados de NOAA.
Método
- Modelo función de producción con especificación tipo Cobb-Douglas orientada al
- Modelo de fronteras estocásticas con verdaderos efectos fijos con especificación tipo
- Modelo lineal generalizado
- Modelo de dependencia espacial
Área de estudio de la eficiencia técnica de las granjas camaroneras en México. Además, este procesamiento se repitió pero para todo el litoral correspondiente a los estados de Sonora, Sinaloa y Nayarit para ser utilizado en el Modelo Lineal Generalizado (GLM), el cual se describirá más adelante. Las fronteras estocásticas de producción se definen mediante datos de panel de empresas, suponiendo que los efectos de ineficiencia técnica no negativos son función de variables específicas de las empresas que varían en el tiempo.
Comparación de la función de producción determinista y estocástica modificada por Kuenzle y complementada por Battese y Coelli (Battese y Coelli, 1995; Kuenzle, 2005). Off es el término de ineficiencia que tiene una distribución normal media con valores que van de 0 a 1. Estos modelos comparten el uso de una matriz de peso espacial, y esta es función de la contigüidad o distancias entre las regiones estudiadas.
RESULTADOS
El Cuadro 2 muestra que los coeficientes de las variables trabajo y capital fueron estadísticamente significativos con un 99% de confianza. Los coeficientes de las variables trabajo, capital y temperatura de la superficie del mar fueron estadísticamente significativos con un nivel de confianza del 99%. De manera especial y haciendo uso de las elasticidades que permite el modelo, podemos explicar con el siguiente ejemplo el alcance de los coeficientes calculados; Si aumentamos la mano de obra en un 10% ceteris paribus, la producción aumentará un 4,4%, mientras que un aumento del 10% en el capital ceteris paribus tendrá un aumento del 3,1% en la producción de camarón.
La información obtenida indica que la variabilidad de la ineficiencia disminuye a medida que aumenta la escala, como se puede observar en la Fig. En promedio, un aumento en el tamaño de las empresas camaroneras representa una reducción de la ineficiencia de 0,11 puntos. Además, en general se encontró que para cada ubicación, la mayoría de las eficiencias más bajas se encuentran en el año 2014.
DISCUSIÓN
Al realizar la búsqueda bibliográfica no se encontraron análisis de eficiencia técnica en granjas camaroneras con un modelo de función de producción de frontera estocástica con orientación al producto con alcance regional en la zona noroeste de México, ni tampoco se encontraron de manera particular para las entidades federativas evaluadas. Si bien este estudio coincide con esta tesis en que para el año 2008 se presenta una alta eficiencia, también coinciden en un contexto histórico con la disminución de la eficiencia por enfermedad. En el caso específico de utilizar el modelo de frontera estocástica con efectos fijos verdaderos, no se encontraron antecedentes específicos de la acuicultura; sin embargo, existen estudios sobre el uso de la agricultura (Staniszewski y Borychowski, 2020; Sunge y Ngepah, 2020; Tenaye, 2020).
En el caso de Tenaye, 2020, el autor marca la evaluación de diferentes variables como capital, mano de obra, uso de fertilizantes, calidad de semillas, niveles de precipitaciones y tamaño de finca durante un período de 15 años, lo que generó una gran cantidad de observaciones para cada región evaluada, esto no sucede con el modelo presentado para este trabajo, donde solo existen 21 observaciones. Lo anterior fue considerado como referencia metodológica para la generación de la variable temperatura superficial del mar en este trabajo de investigación. En el caso de la obtención de datos de TSM no se pudieron utilizar resoluciones inferiores, ya que de las bibliotecas virtuales consultadas no todas contaban con datos completos de todo el territorio evaluados en el periodo de tiempo requerido.
CONCLUSIONES
Con el hallazgo de que las variables mano de obra, capital y temperatura de la superficie del mar son estadísticamente significativas para la producción, se recomienda, especialmente en el caso de la temperatura de la superficie del mar, tomar medidas, es decir invertir para que estos sistemas sean los más tecnificados y en este forma. puede tener control sobre esta variable. Es necesario abordar el tema de la eficiencia técnica con modelos que permitan distinguir entre la eficiencia de las granjas acuícolas y su heterogeneidad no observada. Habiendo identificado que la temperatura de la superficie del mar y el tamaño de la empresa tienen un efecto estadísticamente significativo en la eficiencia, lo que permite tener un punto de partida para la toma de decisiones, sin embargo, se recomienda abordar un mayor número de variables para identificar las variables determinantes en la técnica técnica. . Eficiencia de las granjas camaroneras en México.
Ejemplos de esto son: ponderación de tipos de cultivos, años de experiencia de los trabajadores, calidad/origen de las semillas, entre otros. Al hacer un análisis de frontera estocástico con efectos fijos verdaderos, nos permite estimar entre ineficiencia y heterogeneidad de la empresa, lo que da la oportunidad de estimar cómo. Los resultados de esta tesis brindan una perspectiva diagnóstica de la camaronicultura en el país, que puede servir para la toma de decisiones futuras y/o como punto de partida para otros estudios.
LITERATURA CITADA
Fisheries, aquaculture and climate change: The roles of fisheries and aquaculture in the implementation of the Paris Agreement. The influence of socioeconomic factors and environmental hazards on the technical efficiency of shrimp farms: a stochastic marginal production analysis. Energy Efficiency in China's Provinces: A Durbin Fixed-Effects Stochastic Frontier Error Panel Analysis.
A comparative study of energy and carbon efficiency for emerging countries using panel stochastic frontier analysis. The performance of the numerical value of the fixed-effect estimator in stochastic frontier analysis as an indicator of hospital production structure. Technical efficiency and firm heterogeneity in stochastic frontier models: an application to smallholder maize farms in Ethiopia.
