Informe Final Evaluación de Agronegocios VF - gob.mx · contiene los fundamentos mínimos para la...

Estudio y Evaluación de

Oportunidades de Agronegocios en el Estado de Puebla

Informe Final presentado por las Empresas Consultoras Thesis y AgroMoney a la Coordinación del CTEE de la Alianza para el Campo de Puebla

Mayo de 2007

DIRECTORIO

GOBIERNO DEL ESTADO DE PUEBLA Lic. Mario Marín Torres Gobernador Constitucional del Estado Ing. F. Alberto Jiménez Merino Secretario de Desarrollo Rural

DELEGACIÓN SAGARPA M.V.Z. Enrique Guevara Montiel Delegado Estatal

SECRETARÍA DE AGRICULTURA, GANADERÍA, DESARROLLO RURAL, PESCA Y ALIMENTACIÓN (SAGARPA) Ing. Alberto Cárdenas Jiménez Secretario Lic. Fernando Garza Martínez Coordinador General de Enlace y Operación M.V.Z. Renato Olvera Nevares Director General Adjunto de Planeación y Evaluación de Programas

COMITÉ TÉCNICO ESTATAL DE EVALUACIÓN DE LA ALIANZA PARA EL CAMPO

MVZ. Enrique Guevara Presidente

Ing. Felipe Domínguez Rangel Presidente Suplente

Ing. F. Alberto Jiménez Merino Secretario Técnico

Lic. Luis Raúl Rodríguez Peña Secretario Técnico Suplente

Ing. Norberto Fernández Cevada e Ing. Mauricio Mora Pérez.

Representantes de los Productores

Dr. Raúl Ríos Sánchez. Representantes de Profesionistas, Académicos e Investigación

Lic. Salvador Luis Schiavon Núñez Coordinador del CTEE

Thesis Consulting S.C & Agromoney Despachos Responsables de la Evaluación

Lic. Leonel Ramírez Farías Responsable de la Evaluación

Thesis Consulting S.C

Lic. Ricardo Gallegos Miranda

Consultor

Agromoney

Lic. Marco Antonio Chavira Consultor

© Agromoney S.C.; Thesis Consulting 4

Tabla de Contenido

INTRODUCCIÓN............................................................................. 6

1. RELEVANCIA DEL ESTUDIO EN EL CONTEXTO ECONÓMICO DEL ESTADO DE PUEBLA....................................................................... 7

2. OBJETIVOS DEL INFORME. ..................................................... 9

3. MÉTODO, ASPECTOS CONCEPTUALES Y ALCANCES ............... 10

4. RESULTADOS DEL TRABAJO EN CAMPO. ............................... 17

5. EVALUACIÓN DEL ENTORNO................................................. 42

6. CONCLUSIONES GENERALES................................................. 45

ANEXOS:...................................................................................... 49

Anexo 1.- Glosario ....................................................................... 50

Anexo 2.- Metodología del Índice de Potencialidades de Agronegocios (IEP) ..................................................................... 53

Anexo 3.- Categorización de Oportunidades ................................ 58

Anexo 4.- Caracterización de Oportunidades ............................... 61

Anexo 5.- Guía de Instalación y Uso del Sistema Informático de Evaluación de Oportunidades de Agronegocios del Estado de Puebla (Agronegocios V 5.33) ..................................................... 64


Presentación La evaluación de la Alianza para el Campo se ha constituido, a través de los años, en la herramienta que ha permitido mejoras importantes para el diseño, la planeación y operación de sus programas, desarrollando una cultura de reflexión continua a todos los niveles de participación. La finalidad de este proceso de introspección es brindar información objetiva y elementos de juicio a los actores públicos y privados involucrados en el sector agropecuario, en la perspectiva de apoyar la toma de decisiones y la definición de políticas sectoriales. Este documento corresponde al Informe Final del estudio Evaluación de Agronegocios en el Estado de Puebla. El FOACAP a través del Comité Técnico Estatal de Evaluación (CTEE), fue responsable del proceso de contratación y supervisión de la Entidad Evaluadora Estatal (EEE), así como de la revisión, calificación y dictamen de este informe. Thesis Consulting S.C & AgroMoney S.C., empresas adjudicadas para realizar este estudio, son las responsables de la calidad y contenido de este informe, sin embargo, la integridad del mismo es, en mucho, resultado de la colaboración del Coordinador Estatal de Evaluación, Lic. Salvador Luis Schiavon Nuñez, quien aportó elementos técnicos enriquecedores. Importante, es reconocer también el apoyo de los funcionarios estatales y federales, así como las organizaciones, técnicos, y de manera especial los productores entrevistados cuyos puntos de vista y subjetividades le dan forma al producto final.


INTRODUCCIÓN

El presente trabajo constituye el Informe Final de la investigación denominada “Estudio y Evaluación de Oportunidades de Agronegocios en el Estado de Puebla”, mismo que fue contratado mediante licitación pública abierta por el FOAPAP a las empresas THESIS/AGROMONEY.

El Informe Final presenta los resultados del Estudio basado en el trabajo de campo identificando oportunidades de agronegocios en los 217 municipios que integran el Estado de Puebla, realizado en tres etapas de febrero de 2006 a enero de 2007, mismas que muestran en el diagrama siguiente.


1. RELEVANCIA DEL ESTUDIO EN EL CONTEXTO ECONÓMICO DEL ESTADO DE PUEBLA. 1

El medio rural poblano posee una gran riqueza -basada en recursos naturales- con capacidad de influir en el crecimiento económico de las regiones. Este potencial, sin embargo, no ha sido examinado (generalmente) bajo la óptica del potencial que los agronegocios pueden jugar en la expansión de las estructuras económicas.

Evidencias internacionales señalan que la construcción de un inventario de agronegocios potenciales resulta ser una herramienta útil y versátil para organizar y entender información compleja de la economía del medio rural, su ambiente comercial y de inversión2.

Para la elaboración de un inventario de esta naturaleza resultó imprescindible la participación de la población rural, pues sus actores poseen un mayor nivel de información en relación a la que tienen acceso los diseñadores de las políticas públicas.

En un país de escasos recursos fiscales -como México- invertir en la generación de información confiable es un activo útil para orientar con precisión los apoyos públicos y optimizar su impacto, fortaleciendo el desarrollo de aquellos instrumentos que funcionan y han demostrado efectividad.

De ahí la importancia del presente estudio; inventariar las oportunidades de agronegocios permite elevar la capacidad de sistematizar y cuantificar datos cualitativos, a partir de una labor en campo, enriqueciendo la base de información disponible útil para la toma de decisiones.

El inventario de “agronegocios potenciales”, del cual aquí se presentan sus principales resultados, ordena lo asequible de una oportunidad de acuerdo a su naturaleza económica y su nivel de desarrollo, identificando niveles de aglomeración o “cluster”. A su vez, sirve de guía para el desarrollo de análisis o estudios ulteriores. El diseño inédito y dinámico de la matriz, a partir de la cual se construye el inventario, dado que estandariza datos e información cualitativa, aporta los elementos para realizar estudios comparativos interregionales, o inclusive internacionales. El método de consulta en el cual se basa permite, también, el perfeccionamiento continuo y su actualización permanente.

Otro aporte fundamental de este inventario de “agronegocios potenciales” es que se construyó bajo la base de un modelo lógico y conceptual plasmado en un sistema computacional que, en lo particular, su plataforma contiene los fundamentos mínimos para la operación de un Centro Virtual de Promoción de Agronegocios en el Estado de Puebla, constituyéndose en

1 La definición de cada uno de los términos utilizados se explica en el Anexo 1. 2 Ver “Agribusiness Policy Inventory and Analysis” by Gary Ender, Abt Associates, Inc., World Bank Papers.


un ingrediente de importancia estratégica para la promoción de los Programas de Apoyo de la Alianza.


2. OBJETIVOS DEL INFORME.

El Informe Final tiene los siguientes objetivos:

Mostrar los aspectos metodológicos y conceptuales y sus alcances, aprobados en los tres informes previos correspondientes a las etapas de levantamiento en campo.

Dar a conocer los ajustes y cambios al modelo, sugeridos por el grupo de evaluación, así como los principales resultados de los trabajos acumulados en campo.

Destacar la utilidad de la información obtenida para el futuro de la política rural en el estado.

Revelar los hallazgos acumulados encontrados de la primera, segunda y tercera etapa.


3. MÉTODO, ASPECTOS CONCEPTUALES Y ALCANCES3

En cada una de las etapas se utilizaron los principios de los métodos Delphi y Mini-Delphi (ver Cuadro y Figura 1), con las siguientes características:

Fase 1. Se preparó información de gabinete con la finalidad de contar con una aproximación del potencial agropecuario en el municipio y ubicar el contexto socioeconómico en el que éste se desenvuelve. La información relativa al sector agropecuario se obtuvo a través de aquella proporcionada por la SAGARPA, referente a los avances de siembra y cosecha (cultivos cíclicos). Asimismo, se consultaron los anuarios agrícolas para el caso de los cultivos perennes. La información relativa a los indicadores socioeconómicos, se obtuvo de la base de datos del SNIM (Sistema Nacional de Información Municipal).

Fase 2. Esta fase preoperativa consistió principalmente en:

Con la información de gabinete se formularon cuestionarios básicos y diseñaron las preguntas clave.

Se identificó el contacto dentro del municipio (en la mayoría de los casos se trató del regidor de agricultura del cabildo) quien convocó al grupo de agricultores representativos de la comunidad.

En los casos en los que no fue posible convocar con anticipación al funcionario municipal respectivo, se aplicó un plan opcional que consistió en conformar de manera improvisada el grupo de enfoque. En los casos donde fue preciso aplicar este plan opcional, se obtuvieron resultados satisfactorios.

3 El método, los aspectos conceptuales y el alcance del trabajo se exponen con mayor amplitud en el Anexo 3, tal y como se hizo en el Primer Informe.


Figura 1: Descripción gráfica del método de trabajo

Fase 3. Consistió en la aplicación del método Mini-Delphi durante el trabajo de campo. Durante las reuniones, los presentes expusieron ideas en torno a temas cruciales del sector y a los retos que enfrentan. Asimismo, exploraron las distintas oportunidades de negocios que consideraban como los más viables en el futuro inmediato (Window of Opportunities). Durante esta fase, destacó la participación del responsable del estudio, Leonel Ramírez, y del coordinador del proyecto de evaluación, Salvador Schiavon, para ajustar el método, proponer los municipios, ajustar los conceptos y discutir la presentación de resultados.


Cuadro 1: Método Delphi y Mini-Delphi

El método Delphi, cuyo nombre se inspira en el antiguo oráculo de Delphos, y de acuerdo a los expertos se trata de un método de estructuración de un proceso de comunicación grupal que es efectivo a la hora de permitir a un grupo de individuos, como un todo, tratar un problema complejo. Una Delphi consiste en la selección de un grupo de expertos a los que se les pregunta su opinión sobre cuestiones referidas a acontecimientos del futuro.

Por lo tanto, la capacidad de predicción de la Delphi se basa en la utilización sistemática de un juicio intuitivo emitido por un grupo de expertos. Por tanto, procede por medio de la interrogación a expertos con la ayuda de cuestionarios sucesivos, a fin de poner de manifiesto convergencias de opiniones y deducir eventuales consensos. La encuesta se lleva a cabo de una manera anónima (actualmente es habitual realizarla haciendo uso del correo electrónico o mediante cuestionarios web establecidos al efecto) para evitar los efectos de "líderes". Habitualmente se clasifica al método delphi dentro de los métodos cualitativos o subjetivos. Aunque, la formulación teórica del método Delphi propiamente dicho comprende varias etapas sucesivas de envíos de cuestionarios, de vaciado y de explotación, en buena parte de los casos puede limitarse a dos etapas, lo que sin embargo no afecta a la calidad de los resultados tal y como lo demuestra la experiencia acumulada en estudios similares. Las fases contempladas dentro de este método se basan en al menos las siguientes: Fase 1: formulación del problema Fase 2: elección de expertos Fase 3: Elaboración y lanzamiento de los cuestionarios (en paralelo con la fase 2) Fase 4: desarrollo practico y explotación de resultados Algunos pasos prácticos: Grabar los resultados en una base de datos. Obtención de los principales resultados. Lanzamiento de la segunda vuelta. Elaboración de informe Algunas cuestiones adicionales: elección del número óptimo de expertos. Uso de Herramientas on line. Utilidad y límites del método DELPHI Una de las ventajas del delphi es la quasi-certeza de obtener un consenso en el desarrollo de los cuestionarios sucesivos. Este método puede utilizarse indistintamente tanto en el campo de la tecnología, de la gestión y de la economía como en el de las ciencias sociales. Problemas que limitan su alcance: puede ser largo, costoso, fastidioso e intuitivo más que racional. Sin embargo, las nuevas tecnologías han permitido el relanzamiento del método Delphi, que ciertamente había caído en cierto desuso. Conclusiones prácticas Aparentemente el Delphi parece un procedimiento simple, fácilmente aplicable en el marco de una consulta a expertos. Sin embargo existe el riesgo de que los fracasos y/o decepciones desanimen a los "usuarios aficionados". El método es bueno para las aplicaciones decisionales, pero su uso más importante es el estudio de prospectiva.

El método Mini-Delphi A partir del procedimiento original, se han desarrollado otras aproximaciones. De este modo, la mini-Delphi propone una aplicación en tiempo real del método: los expertos se reúnen en un lugar y debaten cada cuestión antes de responder. Últimamente, la utilización de nuevos modos de interacción entre expertos, como el correo electrónico, tienden a desarrollarse y a convertir el procedimiento en más flexible y rápido.

Fase 4 Consistió en el análisis y obtención de resultados. Esta fase comenzó desde la obtención de la información en campo, continuó con la validación de la misma, hasta la elaboración formal del reporte. Se trata de la fase más compleja ya que supone el análisis de los resultados obtenidos y el arribo a las conclusiones pertinentes.

Matriz de resultados4. Tal como se muestra en la figura 2 el resumen de los resultados se presenta en la forma de una matriz donde es posible observar la distribución de las oportunidades detectadas clasificándolas en tres dimensiones:

4 Esta base de datos se entrega en la forma de un archivo en Excel que es procesada por el mismo Sistema, con macros de reconocimiento, de fácil manejo y obtención sistematizada de la información. El manejo de este Sistema se expone en el Anexo 6 de este informe. Esta base de datos recoge a precisión los conceptos aprobados por la Coordinación del Estudio.

El método DELPHI y MINI DELPHI

(resumen elaborado a partir del trabajo de Eneko Astigarraga, Universidad de Deusto)


Figura 2.- Proceso de Clasificación, Categorización y Caracterización de las Oportunidades

La primera dimensión distingue las oportunidades por su naturaleza de producción entre “actividades agropecuarias” y, las “rurales no agropecuarias”. Respecto de las actividades agropecuarias es posible distinguirlas, con base en la posición dentro de la canasta agropecuaria, en un segmento “tradicional” de la actividad agropecuaria y “no tradicional”.

La segunda dimensión clasifica las oportunidades en categorías, dependiendo de su posicionamiento en el mercado. Una primera categoría será la de nicho si las oportunidades atienden un mercado pequeño; competitivo, si se desenvuelve dentro un mercado con un alto número de competidores; finalmente, si su mercado se origina como resultado de una innovación tecnológica. En el caso de las oportunidades ubicadas en mercados competitivos se hace una segunda clasificación para revelar si se trata de un agronegocio con algún atributo especial que permita distinguirlo de los genéricos.

La tercera dimensión (caracterización) muestra el nivel de desarrollo de la oportunidad, clasificándolas entre aquellas donde el agronegocio es de incipiente mercado o maduración, se encuentra en una etapa de transición o, está muy consolidado, pero ofrece un evidente potencial de crecimiento.

La matriz distingue también la existencia de cluster por región y por grupos de cultivo, lo cual resulta de enorme interés dentro del análisis por las implicaciones que estos hallazgos puedan tener en el desarrollo de un nuevo programa de fortalecimiento institucional. La visión conceptual de un agrocluster que se utilizó en el estudio se esquematiza en la figura 3 y se explica en el glosario anexo.

Clasificación Categorización Caracterización

En Proyecto de Crecimiento


Sector Rural No Agropecuario

Sector Agropecuario

Tradicional Nicho

No Tradicional

Competencia

De InnovaciónTecnológica

Incipiente

En Desarrollo

No Genérico

GenéricoO

POR

TUN

IDA

D


Sector Agropecuario

Tradicional Nicho

No Tradicional

Competencia

Tecnoló

Incipiente

En Desarrollo

OPO

RTU

NID

AD

Clasificación Categorización Caracterización




Sector Agropecuario

Tradicional Nicho

No Tradicional

Competencia

De InnovaciónTecnológica

Incipiente

En Desarrollo

No Genérico

GenéricoO

POR

TUN

IDA

D


Sector Agropecuario

Tradicional Nicho

No Tradicional

Competencia

Tecnoló

Incipiente

En Desarrollo

OPO

RTU

NID

AD


FIGURA 3.- Esquema Conceptual de los Agroclusters

Del total de los agronegocios encontrados, más la consideración de indicadores socioeconómicos por municipio, se estima un índice de potencialidades que distingue el mismo entre bajo, mediano o alto, logrando un nivel de abstracción útil para estudios comparativos, e imprimiéndole un carácter cuantitativo a la información cualitativa obtenida en campo.

El índice de potencialidades sufrió, durante las diversas fases del estudio, cambios en su esquema de ponderadores. Estimamos que la ponderación actual se acerca en mucho a la realidad económica de le entidad, no obstante, los mismos no dejan de ser arbitrarios y subjetivos, por lo que si los usuarios futuros del mismo lo considerarán conveniente, el sistema ofrece la posibilidad de realizar cualquier ajuste. Dentro de las modificaciones que consideramos previsibles, se encuentra la ponderación en la calidad de las oportunidades a partir de sus niveles de categorización y caracterización, lo cual es posible darse como resultado de futuras interacciones con otros expertos. De llegar a realizarse, el orden y resultados por municipio podrían cambiar sustancialmente a los mostrado en este reporte.

Por último, con la finalidad de darle contexto a las cifras estimadas, la matriz contiene, en aquellos casos donde los grupos de enfoque aportaron información, datos sobre la viabilidad económica del agronegocio, las razones que dan origen a dicho potencial, y las perspectivas que los expertos entrevistados vislumbran. En adición a lo anterior, con el apoyo de información secundaria, el sistema contiene datos útiles sobre aspectos productivos y de dotación de factores en el municipio.

MAQUINARIA

EQUIPO

MATERIALES

INSUMOS ESPECIALIZADOS FINANCIAMIENTO

CAPITAL DE

RIESGO

CAPITAL

SEMILLA

CONOCIMIENTO

BANCARIO

SERVICIO DE

CONSULTOR ÍA

ESPECIALIZADA

LEGALES CONTABLES

INGENIERÍA DE

PROCESOSDISEÑO DE

PRODUCTOS

COMERCIALIZACIÓN

Y EMPAQUE

MERCADOS

LOCALESDE

EXPORTACIÓN

SOCIOS

ESTRATEGICOS

INFRAESTRUCTURA DE

APOYO AL “CLUSTER ”

MARCO

JURIDICO

AGENTES

PARA LA

TRANSFERENCIA DE

RTECNOLOGÍA

GREMIOS

ASOCICAONES

EMPRESARIALES

GREMIOS

ASOCICAONES

EMPRESARIALES

INCUBADORAS

CLIMA SOCIAL Y DE NEGOCIOS

NORMAS

Y VALORES AMIGOS

FAMILIAS

EMPRESAS

COMPETITIVAS PROFESIONALISMO

CALIDAD DE VIDA

AMENIDADES

CULTURALES

FACILIDADES

RECREATIVAS

BUENAS

ESCUELAS

VIVIENDAS

DIGNAS

SERVICIOS

URBANOS

INSUMOS DEL CONOCIMIENTO

CENTROS

DE

INVESTIGACIÓN

CAPITAL

HUMANO

CALIFICADO

UNIVERSIDADES

Y COLEGIOS SECTOR

PRIMARIO

AGROEMPRESAS

PROYECTOS

PRODUCTIVOS

AGROINDUSTRIAS

MAQUINARIA

EQUIPO

MATERIALES

INSUMOS ESPECIALIZADOS FINANCIAMIENTO

CAPITAL DE

RIESGO

CAPITAL

SEMILLA

CONOCIMIENTO

BANCARIO

SERVICIO DE

CONSULTOR ÍA

ESPECIALIZADA

LEGALES CONTABLES

INGENIERÍA DE

PROCESOSDISEÑO DE

PRODUCTOS

COMERCIALIZACIÓN

Y EMPAQUE

MERCADOS

LOCALESDE

EXPORTACIÓN

SOCIOS

ESTRATEGICOS

INFRAESTRUCTURA DE

APOYO AL “CLUSTER ”

MARCO

JURIDICO

AGENTES

PARA LA

TRANSFERENCIA DE

RTECNOLOGÍA

GREMIOS

ASOCICAONES

EMPRESARIALES

GREMIOS

ASOCICAONES

EMPRESARIALES

INCUBADORAS

CLIMA SOCIAL Y DE NEGOCIOS

NORMAS

Y VALORES AMIGOS

FAMILIAS

EMPRESAS

COMPETITIVAS PROFESIONALISMO

CALIDAD DE VIDA

AMENIDADES

CULTURALES

FACILIDADES

RECREATIVAS

BUENAS

ESCUELAS

VIVIENDAS

DIGNAS

SERVICIOS

URBANOS

INSUMOS DEL CONOCIMIENTO

CENTROS

DE

INVESTIGACIÓN

CAPITAL

HUMANO

CALIFICADO

UNIVERSIDADES

Y COLEGIOS SECTOR

PRIMARIO

AGROEMPRESAS

PROYECTOS

PRODUCTIVOS

AGROINDUSTRIAS


Alcances del método y el estudio. Considerando la calidad y el método de obtención de la información utilizado (método mini-delphi) el estudio permite su perfeccionamiento futuro, así como su enriquecimiento informativo. El objetivo del estudio no fue en sí realizar una revisión exhaustiva del potencial existente en el sector, sino aportar un método conceptual dinámico que permitiera su actualización permanente. Su valor no está en el contenido de la información sino en la forma en que se organiza y sistematiza. La información contenida en el estudio podría mejorarse o perfeccionarse, lo cual resultaría deseable en el futuro. Los alcances y limitaciones de este estudio se comentan a continuación:

La población objetivo del mismo incluyó a todo el sistema de agronegocios, sin particularizar en algún subsector o agroindustria específica.

Se excluyen del mismo los análisis de la viabilidad técnica o económica de cada una de las potencialidades en particular, aunque, se espera, forme parte de estudios posteriores. Tampoco incluye el análisis de variables de impacto (empleo, inversiones o exportaciones) de las políticas públicas aplicadas al sector en el estado.

La matriz de oportunidades de inversión tanto en agronegocios específicos como al nivel de cluster tiene el impacto de revelar áreas de oportunidad no contempladas inicialmente en los planes de desarrollo, identificar sectores de intersección y en crecimiento, y rutas hacia dónde orientar con mayores probabilidades éxito los recursos públicos, así como dotar de información clave a los potenciales inversionistas privados.

Aunque resultaría de enorme importancia estratégica realizarlo, el propósito de este estudio no es medir el desempeño de los agronegocios potenciales per se. La información contenida en la matriz permite detectar tópicos generales. Entre estos se encuentran el valor monetario de algunos de ellos o el tamaño de las inversiones que se requieren para detonarlos, su importancia económica dentro del municipio, la escala, su tamaño relativo, así como la importancia relativa de cada uno de ellos. Esta información también incorpora aspectos como el grado de competencia y las barreras de entrada al negocio (muchas de ellas relacionadas con el acceso al agua y al financiamiento). En un futuro, la información contenida en la matriz, podrían enriquecerse, perfeccionarse o ampliarse con información de otros estudios de archivo o gabinete. Muchas de estas fuentes de información (algunas de las cuales podrían ser encontradas en internet) podrían ser:

Estadísticas básicas del desempeño general de la economía, del sector agropecuario en particular (anuarios), así como sus cambios en el tiempo, tanto a nivel municipal o de la entidad.

Estudios de mercado, sustitución de importaciones intraregionales y ventajas competitivas por cadenas alimentarias.

Reportes de investigación (tesis universitarias, trabajos para revistas especializadas, entre otros) sobre cultivos o cadenas de agronegocios.

Estudios de competitividad del sector.


Evaluaciones del impacto de programas de apoyo público.

Entrevistas adicionales con expertos del sector público, el sector privado, la academia u otras instituciones.

El método Delphi y Mini-delphi no incluyó a investigadores que son líderes de opinión y expertos en captar las oportunidades de agronegocios, desde una perspectiva científica. Una sugerencia futura sería incorporarlos como parte de un grupo que mantenga vigente y actualizado el Sistema. Estos expertos se ubican muchas veces fuera del ámbito de relación del ayuntamiento y deben gestionarse los contactos a través de las instituciones públicas y privadas de investigación agropecuaria, de las escuelas técnicas, tecnológicas y universitarias.


4. RESULTADOS DEL TRABAJO EN CAMPO.

La Primera Etapa fue atendida con un grupo de seis consultores que realizaron grupos de enfoque con expertos de 21 municipios, concentrados en dos Distritos de Desarrollo Rural (DDR) colindantes, entre Atlixco e Izúcar de Matamoros. Esta región no presentó problemas de acceso carretero, y la comunicación con los mismos facilitó la concertación de reuniones de trabajo, por lo que se pudo cubrir en un solo mes (febrero de 2006).

La primera etapa inició con la realización de un Plan Piloto, en el municipio de Huaquechula, de cuyos resultados se definieron los esquemas de trabajo, se perfeccionó el modelo y se probó el método de consulta basado en expertos (mini-delphi). Un reporte detallado de esta fase pre-operativa se entregó e su momento al grupo de consulta.

El trabajo en campo en la Segunda y Tercera Etapa, partiendo de un volumen mayor de municipios, requirió atenderse con cuatro grupos de consultores que se concentraron en los 196 municipios ubicados en 8 Distritos de Desarrollo Rural, los cuales fueron cubiertos en ocho meses (junio 2006-enero 2007). El cuadro siguiente muestra la distribución, por etapas, ordenados por DDR.

Cuadro 1: Número de municipios por Etapa y DDR

Municipios por DDR:

I Etapa II Etapa III Etapa

Huauchinango 20 Zacatlán 12 Teziutlan 31

Libres 14 10 Cholula 8 21 5 Izúcar de Matamoros 13 11 22 Tecamachalco 19 13 Tehuacan 17 1

Suma 21 82 114

La planeación y selección de los municipios respondió a logística de acceso, motivados por el criterio de conciliar rutas y distancias con fechas confirmadas de visitas. Los municipios se localizan dentro de un radio no mayor a 80 kilómetros de distancia a las ciudades polo de su respectiva región, desde dónde se pudo desplazar con acceso carretero aceptable.

Es importante mencionar que durante el desarrollo de todas las fases se presentaron retrasos por las siguientes razones:

Problemas de comunicación con los responsables del tema en algunos municipios, principalmente aquellos de tamaño relativamente pequeño, pues la mayoría no contaban con teléfono, servicio de Internet o se presentan a trabajar en horarios impredecibles.

Las elecciones federales de 2006 también influyeron en una escasa concertación de citas, de las cuales tuvieron que reprogramarse alrededor de treinta de ellas.

También cabe señalar la primera y segunda fases, el estudio coincidió con el inició de la temporada de lluvias, fenómeno que afectó negativamente en el desempeño del trabajo en campo.


En algunas ocasiones las fechas para concertar reuniones coincidían con períodos donde el personal del municipio se encontraba preparando los informes de actividades del municipio u organizando las fiestas patronales.

No se contaba con un responsable en el municipio que estuviera relacionado con el tema del sector agropecuario.

No obstante los retrasos, la información obtenida es considerada como “muy aceptable” para la elaboración del análisis de gabinete, cabe señalar que en tercera etapa fue incorporada la opinión de los técnicos PROFEMOR en los municipios.

El análisis de la información obtenida se comenta en las secciones siguientes.

A). Contexto agro-económico de la zona de influencia.

Los Distritos de Desarrollo Rural donde se ubican los 217 municipios se caracteriza por una economía de interrelaciones rural-urbanas importantes; influenciada por la cercanía de diez ciudades de tamaño significativo: Puebla, Atlixco, Izúcar de Matamoros, Acatlán de Osorio, Tehuacán, Tecamachalco, Ciudad Serdán, Zacatlán, Teziutlán y Huauchinango.

Como se comenta más adelante, los resultados de potencialidad muestran correlación significativa con las características propias de la dotación de factores y condiciones socioeconómicas de estas regiones.

Cuadro 2: Ubicación de los municipios por Etapa y DDR

DDR I ETAPA II ETAPA III ETAPA

HU

AU

CH

INA

NG

O 1. Ahuazotepec

2. Chiconcuautla 3. Francisco Z. Mena 4. Hermenegildo Galeana 5. Honey 6. Huauchinango 7. Jalpan 8. Jopala 9. Juan Galindo 10. Naupan

11. Pahuatlán 12. Pantepec 13. San Felipe Tepatlán 14. Tlacuilotepec 15. Tlaola 16. Tlapacoya 17. Tlaxco 18. Venustiano Carranza 19. Xicotepec 20. Zihuateutla

ZAC

ATL

ÁN

1. Ahuacatlán 2. Amixtlán 3. Aquixtla 4. Camocuautla 5. Chignahuapan 6. Coatepec

7. Cuautempan 8. Ixtacamaxtitlán 9. Tepango de Rodríguez 10. Tepetzintla 11. Tetela de Ocampo 12. Zacatlán

TEZI

UTL

ÁN

1. Acateno 2. Atempan 3. Atlequizayan 4. Ayotoxco de Guerrero 5. Caxhuacan 6. Chignautla 7. Cuetzalan del Progreso 8. Huehuetla 9. Hueyapan 10. Hueytamalco 11. Hueytlalpan 12. Huitzilan de Serdán 13. Ixtepec 14. Jonotla 15. Nauzontla 16. Olintla

17. Tenampulco 18. Teteles de Ávila Castillo 19. Teziutlán 20. Tlatlauquitepec 21. Tuzamapan de Galeana 22. Xiutetelco 23. Xochiapulco 24. Xochitlán de

Vicente Suárez 25. Yaonáhuac 26. Zacapoaxtla 27. Zapotitlán de Méndez 28. Zaragoza 29. Zautla 30. Zongozotla 31. Zoquiapan

LIB

RES

1. Aljojuca 2. Atzitzintla 3. Cañada Morelos 4. Chalchicomula de Sesma 5. Esperanza 6. Nopalucan 7. Oriental

8. Rafael Lara Grajales 9. San José Chiapa 10. San Juan Atenco 11. San Nicolás Buenos Aires 12. San Salvador el Seco 13. Soltepec 14. Tlachichuca

15. Chichiquila 16. Chilchotla 17. Cuyoaco 18. Guadalupe Victoria 19. Lafragua 20. Libres

21. Mazapiltepec de Juárez 22. Ocotepec 23. Quimixtlán 24. Tepeyahualco

CH

OLU

LA

1. Atlixco 2. Huaquechula 3. Nealtican 4. Ocoyucan 5. San Gregorio Atzompa 6. San Jerónimo Tecuanipan 7. Tianguismanalco 8. Tochimilco

9. Acajete 10. Amozoc 11. Calpan 12. Chiautzingo 13. Coronango 14. Cuautinchán 15. Cuautlancingo 16. Domingo Arenas 17. Huejotzingo 18. Juan C. Bonilla 19. San Felipe Teotlalcingo

20. San Matías Tlalancaleca 21. San Miguel Xoxtla 22. San Nicolás de

Los Ranchos 23. San Salvador El Verde 24. Santa Isabel Cholula 25. Tecali de Herrera 26. Tepatlaxco de Hidalgo 27. Tepeaca 28. Tlahuapan 29. Tlaltenango

30. San Andrés Cholula 31. San Martín Texmelucan 32. San Pedro Cholula 33. Tzicatlacoyan 34. Puebla

IZÚ

CA

R D

E M

ATA

MO

RO

S

1. Acteopan 2. Atzala 3. Atzitzihuacán 4. Chiautla 5. Chietla 6. Cohuecan 7. Epatlán 8. Huehuetlán el Chico 9. Izúcar de Matamoros 10. San Diego la Mesa

Tochimiltzingo 11. Tepeojuma 12. Tilapa 13. Tlapanalá

14. Acatlán 15. Chila 16. Guadalupe 17. Huehuetlán el Grande 18. Ixcamilpa de Guerrero 19. Petlalcingo 20. Piaxtla 21. Tehuitzingo 22. Teopantlán 23. Tulcingo 24. Xayacatlán de Bravo

25. Ahuatlán 26. Ahuehuetitla 27. Albino Zertuche 28. Axutla 29. Chila de la Sal 30. Chinantla 31. Coatzingo 32. Cohetzala 33. Cuayuca de Andrade 34. Jolalpan 35. San Jerónimo

Xayacatlán

36. San Martín Totoltepec 37. San Miguel Ixitlán 38. San Pablo Anicano 39. San Pedro Yeloixtlahuaca 40. Tecomatlán 41. Teotlalco 42. Tepemaxalco 43. Tepexco 44. Totoltepec de Guerrero 45. Xicotlán 46. Xochiltepec

TEC

AM

AC

HA

LCO

1. Acatzingo 2. Atexcal 3. General Felipe Ángeles 4. Ixcaquixtla 5. Los Reyes de Juárez 6. Palmar de Bravo 7. Quecholac 8. San Salvador Huixcolotla 9. Santa Inés Ahuatempan 10. Santo Tomás Hueyotlipan

11. Tecamachalco 12. Tepanco de López 13. Tepexi de Rodríguez 14. Tlacotepec de

Benito Juárez 15. Tlanepantla 16. Tochtepec 17. Xochitlán Todos Santos 18. Yehualtepec 19. Zacapala

20. Atoyatempan 21. Chigmecatitlán 22. Coyotepec 23. Cuapiaxtla de Madero 24. Huatlatlauca 25. Huitziltepec 26. Juan N. Méndez 27. La Magdalena

Tlatlauquitepec 28. Mixtla 29. Molcaxac

30. San Juan Atzompa 31. Santa Catarina

Tlaltempan 32. Tepeyahualco de

Cuauhtémoc

TEH

UA

CÁ

N

1. Ajalpan 2. Altepexi 3. Caltepec 4. Chapulco 5. Coxcatlán 6. Coyomeapan 7. Nicolás Bravo 8. San Antonio Cañada 9. San Gabriel Chilac

10. San José Miahuatlán 11. San Sebastián Tlacotepec 12. Santiago Miahuatlán 13. Tehuacán 14. Vicente Guerrero 15. Zapotitlán 16. Zinacatepec 17. Zoquitlán

18. Eloxochitlán

Fuente: Elaboración propia con datos recabados en campo e información portal de internet del Gobierno de Puebla www.puebla.gob.mx.

i) Aspectos agroecológicos de los Distritos de Desarrollo Rural.

De acuerdo al INEGI y a la SAGARPA las diferentes regiones del estado de Puebla (excepción hecha la ciudad de Puebla, de eminente corte urbano) se caracterizan por la existencia de una agricultura y ganadería de orden familiar, con muchos años de existencia, en su mayoría, con una gran riqueza y diversidad agro-ecológica y de tradiciones culturales, que convive con desarrollo de agricultura de alto nivel tecnológico y regiones rurales de alta dinámica económica. La variedad de climas y regiones agro-ecológicas presentes en la entidad permiten observar una gran diversidad de plantas y animales silvestres. Las características de cada uno de los DDR se comenta a continuación:

DDR I, Huauchinango.- Comprende 20 Municipios, tiene un clima predominante, húmedo y cálido con abundantes lluvias en verano. Además se caracteriza por los diferentes ríos que atraviesan la región y por su enorme variedad de ecosistemas.

DDR II, Zacatlán.- Incluye 12 Municipios, tiene un clima predominante, húmedo y cálido con abundantes lluvias en verano. Forma parte también de la zona norte de Puebla por lo que se caracteriza por los diversos ríos que cruzan la región y por su biodiversidad de ecosistemas.

DDR III, Teziutlán.- Se ubica al norte y noreste del Estado, está constituido por 31 Municipios. Se encuentra en la transición de los climas templados de la Sierra Norte a los cálidos del declive del Golfo. Está localizado dentro de la vertiente hidrológica septentrional del Estado, por lo que atraviesan diversos ríos, manantiales, cascadas y existen presas, manantiales y un extenso número de arroyos.

DDR IV, Libres- Ubicado al noreste del Estado y está conformado por 24 Municipios, presenta una variedad de climas predominando el templado sub-húmedo y el clima frío. Tiene una gran cantidad de arroyos intermitentes, así como algunas lagunas y pequeños escurrimientos. Comprende el Valle de Serdán.

DDR V, Cholula.- Ubicada en la región Centro Oeste del Estado y está integrada por 34 Municipios, incluyendo la capital del estado, a esta región pertenece la zona fría y glacial. Los Municipios de esta región se localizan en la parte alta occidental de la cuenca alta del Atoyac, una de las más importantes de los Estados de México y Puebla. El relieve de esta región presenta una topografía generalmente plana.

DDR VI, Izúcar de Matamoros.- Comprende la Región del Valle de Matamoros. Se encuentra al Suroeste del Estado, abarca 46 Municipios presentando gran variedad de climas, predominando los áridos-húmedos con lluvias todo el año. Esta región tiene una hidrografía muy amplia destacando la vertiente del río Atoyac.

DDR VII, Tecamachalco.- Ubicada en la Zona Centro del Estado y está comprendida por 32 Municipios . Predominan los climas templados, sub- húmedos y el semi-seco. En esta región la mayoría de los ríos desembocan en el Río Atoyac, el cual desenvoca en la Presa Manuel Ávila Camacho de 405 millones de metros cúbicos de capacidad, lo que ha hecho posible el establecimiento del Distrito de riego en Valsequillo de 21,864 hectáreas de tierra.


DDR VIII, Tehuacan-Sierra Negra.- Se encuentra ubicada en la Región Sureste del Estado, conformada por 18 Municipios, presenta gran variedad de climas que van desde los templados de la Sierra de Zongolica, pasando por los cálidos del Valle de Tehuacán. La región es una de las vertientes hidrológicas más importantes del país. Su orografía está formada por la Sierra del Tentzo, Sierra Mixteca y Sierra Negra.

ii) Aspectos socioeconómicos de los municipios.

A pesar de pertenecer a zonas geográficamente cercanas, los 217 municipios muestran condiciones socioeconómicas marcadamente divergentes, en cuanto al Índice de Marginalidad, el PIB per cápita, y la PEA en el Sector Primario, considerando además la densidad poblacional.

El Índice de Marginalidad señala que estos municipios cuentan con población que va desde condiciones de marginalidad muy alta, alta, baja y muy baja:

Cuadro 2: Grados de Marginación, municipios más representativos

MUY ALTA ALTA BAJA MUY BAJA

• Eloxochitlán • San Sebastián

Tlacotepec • Coyomeapan • Zoquitlán • Hueytlalpan • Huehuetla • Olintla • Huitzilan de Serdán • Vicente Guerrero • Chiconcuautla

• San Diego la Mesa Tochimiltzingo

• Pantepec • Tlacuilotepec • Jopala • Zihuateutla • Cuautempan • Cuetzalan del Progreso • Tepexco • Jonotla • Tlapacoya

• San Pedro Cholula • Juan Galindo • Tehuacán • San Andrés Cholula • Teziutlán • Zaragoza • Rafael Lara Grajales • Amozoc • Huejotzingo • Teteles de Avila Castillo

• Puebla • Cuautlancingo • San Miguel Xoxtla • San Martín Texmelucan

El Índice de Desarrollo Humano como indicador que engloba una serie de variables socio-económicas, equidad y género, también arroja una disparidad entre municipios con muy alto y muy bajo desarrollo humano

Cuadro 2-A: Índice de Desarrollo Humano, municipios representativos

MUY ALTA (IDH > 0.77000) MUY BAJO (IDH < 0.57000)

• Puebla • San Pedro Cholula • Teteles de Avila Castillo • San Martín Texmelucan • Cuautlancingo • Juan Galindo • San Miguel Xoxtla • Albino Zertuche • San Gregorio Atzompa • Zaragoza • San Andrés Cholula

• Eloxochitlán • Hueytlalpan • Zoquitlán • Chiconcuautla • Huehuetla • San Felipe Tepatlán • Camocuautla • Acteopan • Coyomeapan • Huitzilan de Serdán • Olintla • Vicente Guerrero

En cuanto al Producto Interno Bruto (PIB) per capita (en dólares), podemos observar municipios con un PIB per cápita menor a los 2,000 dólares, por abajo del promedio de los 216 municipios que es de 3,947 dólares y hasta los que están por arriba de los 8,000 dólares anuales por persona.


Cuadro 3: PIB per capita, municipios más representativos

PIB pc < 2,000 Dlls. PROMEDIO 216 MPIOS. 3,947 Dlls.

PIB pc > 8,000 Dlls.

• San Diego la Mesa Tochimiltzingo • Santa Isabel Cholula • Chilchotla • Huehuetla • Hueytlalpan • San Felipe Tepatlán • Huitzilan de Serdán • Eloxochitlán • San Sebastián Tlacotepec • Quimixtlán • Chichiquila • Acteopan

• Tepeyahualco de Cuauhtémoc • Ixtacamaxtitlán • Jolalpan • Honey • Zacapala • Mixtla • Huejotzingo • Tuzamapan de Galeana • Chiautzingo • Tlatlauquitepec

• Ahuehuetitla • Tecomatlán • Chila de la Sal • Santa Catarina Tlaltempan • Coyotepec • Piaxtla • San Martín Totoltepec • Ixcamilpa de Guerrero • Xicotlán • Puebla • Chinantla • Axutla

En términos del porcentaje de Población Económicamente Activa en el sector primario, encontramos municipios con contribuciones de más del 87%, muy por arriba de la media que es de 51%, y hasta de menos del 10%.

Cuadro 4: PEA Sector Primario, municipios más representativos

PEA Primario > 87% PROMEDIO 216 MPIOS. 51.21% PEA Primario < 10%

• Tlapacoya • Tlacuilotepec • Hueytlalpan • Huitzilan de Serdán • Chiconcuautla • Tlaola • Zongozotla • Atlequizayan • Amixtlán • San Sebastián Tlacotepec • Eloxochitlán

• Tlatlauquitepec • Axutla • Chila • Tilaza • Hueyapan • San Felipe Teotlalcingo • Ixcaquixtla • Pahuatlán • Tlahuapan • Epatlán

• San Pedro Cholula • San Juan Atzompa • Teziutlán • Tehuacán • Amozoc • San Miguel Xoxtla • Acteopan • Cuautlancingo • Puebla

En términos territoriales se observan también disparidades de gran magnitud: desde municipios muy pequeños con superficies menores a los 16 Km2, muy por abajo del promedio obtenido de los 216 municipios que es de 156 Km2, hasta aquellos con una extensión territorial superior a los 500 Km2.

Cuadro 5: Extensión Territorial, municipios más representativos

SUPERFICIE < 16 Km2 SUPERFICIE PROMEDIO. SUPERFICIE > 400 Km2

• Hueytlalpan • San Gregorio Atzompa • Rafael Lara Grajales • Tlanepantla • San Martín Totoltepec • Coatepec • Ixtepec • Domingo Arenas • Teteles de Avila Castillo

• Totoltepec de Guerrero • Quecholac • Cuayuca de Andrade • Huauchinango • Petlalcingo • Tlacuilotepec • San Salvador el Verde • Axutla • Chapulco • Xicotlán

• Chiautla • Ixtacamaxtitlán • Chignahuapan • Francisco Z. Mena • Puebla • Izúcar de Matamoros • Zacatlán

Asimismo en lo que respecta a la población total, existen municipios menores a los 1,000 habitantes, en el promedio de los 217 municipio de 24,800 y los mayores a los 60,000 habitantes.


Cuadro 6: Población Total, municipios más representativos

POBLACIÓN < 1,000 HABS. SUPERFICIE PROMEDIO POBLACIÓN > 60,000 HABS.

• La Magdalena Tlatlauquitepec • San Miguel Ixitlán • Coatepec • San Juan Atzompa • San Martín Totoltepec • Santa Catarina Tlaltempan • Axutla

• San Salvador el Verde • Los Reyes de Juárez • Nopalucan • Tetela de Ocampo • Ixtacamaxtitlán • Huaquechula • San Salvador el Seco

• Puebla • Tehuacán • San Martín Texmelucan • Atlixco • San Pedro Cholula • Huauchinango • Teziutlán • San Andrés Cholula • Amozoc • Xicotepec • Zacatlán • Izúcar de Matamoros • Tepeaca • Tecamachalco

En cuanto a la población en términos relativos, observamos los menos densamente poblados con menos de 15 habitantes por Km2, abajo del promedio de los 217 municipios que resultó de 189, y a los más densamente poblados con más de 500.

Cuadro 7: Densidad Poblacional, municipios más representativos

DENSIDAD < 20 HABS/KM2 DENSIDAD PROMEDIO DENSIDAD > 500 HABS/KM2

• San Diego la Mesa Tochimiltzingo • La Magdalena Tlatlauquitepec • Zacapala • Caltepec • Atexcal • Xicotlán • Totoltepec de Guerrero • Axutla • Chila de la Sal • Cohetzala

• Tepango de Rodríguez • Chilchotla • Tlatlauquitepec • Caxhuacan • Olintla • Tlaola • Hermenegildo Galeana

• Puebla • San Pedro Cholula • San Martín Texmelucan • Cuautlancingo • San Andrés Cholula • Teziutlán • Rafael Lara Grajales • Coronango • Los Reyes de Juárez • Tehuacán • Ixtepec • Atempan • Teteles de Avila Castillo


Cuadro 8: Características Socioeconómicas de los 216 Municipios.

Índice Nivel Índice de Marginación

Grado de Marginación

Acajete 0.67000 MEDIO 53,115 3,071 173.49 306 32.6% - 0.22364 Medio 0.69941 Acateno 0.43000 BAJO 8,419 3,571 227.07 37 71.7% 0.70093 Alto 0.67064 Acatlán 0.55000 MEDIO 32,521 5,553 483.48 67 21.2% - 0.41556 Medio 0.74686 Acatzingo 0.71500 ALTO 46,178 2,776 125.02 369 40.4% - 0.25417 Medio 0.69789 Acteopan 0.35000 BAJO 2,914 1,334 39.55 74 3.6% 1.57014 Muy alto 0.55840 Ahuacatlán 0.41400 BAJO 13,745 2,707 94.40 146 65.0% 1.35394 Muy alto 0.57493 Ahuatlán 0.21000 BAJO 3,402 3,233 193.90 18 56.4% 0.91856 Alto 0.64958 Ahuazotepec 0.51400 MEDIO 9,573 5,631 110.99 86 25.0% - 0.24661 Medio 0.74192 Ahuehuetitla 0.41000 BAJO 1,978 12,865 108.44 18 32.4% 0.28453 Alto 0.74943 Ajalpan 0.55000 MEDIO 54,740 2,128 325.30 168 40.5% 0.86748 Alto 0.60718 Albino Zertuche 0.54000 MEDIO 1,759 3,194 58.68 30 23.9% - 0.21239 Medio 0.77370 Aljojuca 0.52417 MEDIO 6,055 4,197 130.12 47 70.4% 0.10668 Alto 0.70731 Altepexi 0.60600 MEDIO 17,238 2,715 63.78 270 26.6% - 0.28007 Medio 0.67130 Amixtlán 0.41400 BAJO 5,000 2,519 33.17 151 87.9% 1.16529 Muy alto 0.60355 Amozoc 0.48000 BAJO 78,452 3,528 183.70 427 6.2% - 0.88115 Bajo 0.74695 Aquixtla 0.32000 BAJO 7,386 3,571 190.09 39 60.0% 0.45990 Alto 0.67579 Atempan 0.63000 MEDIO 22,150 2,361 34.45 643 48.2% 0.34368 Alto 0.65031 Atexcal 0.24000 BAJO 3,624 4,784 395.46 9 56.9% 0.31905 Alto 0.71234 Atlixco 0.78571 ALTO 122,149 5,483 229.22 533 27.4% - 0.78318 Bajo 0.76665 Atoyatempan 0.56500 MEDIO 6,194 2,808 21.69 286 34.4% - 0.06792 Alto 0.70078 Atzala 0.50000 BAJO 1,232 4,991 34.45 36 60.5% - 0.15349 Medio 0.72329 Atzitzihuacán 0.53000 MEDIO 11,016 2,506 127.57 86 75.4% 0.38787 Alto 0.66098 Atzitzintla 0.46500 BAJO 8,040 2,508 94.40 85 74.5% 0.75110 Alto 0.63434 Axutla 0.41400 BAJO 935 8,101 146.70 6 52.21% 0.32909 Alto 0.70113 Ayotoxco de Guerrero 0.58000 MEDIO 7,883 2,737 130.12 61 67.0% 0.66192 Alto 0.67195 Calpan 0.60750 MEDIO 13,319 3,284 53.59 249 66.5% 0.19943 Alto 0.68618 Caltepec 0.21000 BAJO 4,523 3,598 473.28 10 64.2% 0.81735 Alto 0.68825 Camocuautla 0.57600 MEDIO 2,207 2,038 21.69 102 82.3% 1.50289 Muy alto 0.55839 Caxhuacan 0.60000 MEDIO 3,814 2,701 20.41 187 65.4% 0.51843 Alto 0.63309 Coatepec 0.40500 BAJO 729 5,433 10.22 71 82.5% 0.74329 Alto 0.67777 Coatzingo 0.27000 BAJO 3,105 4,175 68.89 45 72.3% 0.59487 Alto 0.65695 Cohetzala 0.48321 BAJO 1,356 5,673 344.44 4 63.1% 0.39006 Alto 0.67683 Cohuecan 0.58600 MEDIO 4,492 2,382 51.03 88 45.8% 0.24276 Alto 0.69082 Coronango 0.34000 BAJO 30,255 2,964 37.00 818 27.4% - 0.28584 Medio 0.72392 Coxcatlán 0.52000 MEDIO 19,764 3,749 304.89 65 39.0% 0.05044 Alto 0.70925 Coyomeapan 0.45000 BAJO 12,614 2,212 229.62 55 83.7% 2.01709 Muy alto 0.56035 Coyotepec 0.65200 MEDIO 2,242 10,497 103.33 22 67.7% 0.05385 Alto 0.75155 Cuapiaxtla de Madero 0.63750 MEDIO 7,183 2,580 25.52 281 39.9% - 0.22803 Medio 0.70726 Cuautempan 0.43000 BAJO 8,497 2,946 85.47 99 62.7% 0.97194 Alto 0.63419 Cuautinchán 0.24000 BAJO 7,720 2,016 136.50 57 37.0% 0.36320 Alto 0.66765 Cuautlancingo 0.39000 BAJO 55,456 4,738 33.17 1 672 3.3% - 1.39551 Muy bajo 0.78499 Cuayuca de Andrade 0.47464 BAJO 3,221 4,042 160.75 20 53.7% 0.60842 Alto 0.66210 Cuetzalan del Progreso 0.44000 BAJO 45,781 2,285 135.22 339 68.9% 0.96133 Alto 0.63798 Cuyoaco 0.68000 MEDIO 14,367 3,447 294.68 49 54.8% 0.00219 Alto 0.70504 Chalchicomula de Sesma 0.55000 MEDIO 40,871 3,847 364.85 112 46.6% - 0.31389 Medio 0.71800 Chapulco 0.55500 MEDIO 6,196 2,477 146.70 42 28.0% 0.04862 Alto 0.69453 Chiautla 0.64600 MEDIO 18,480 5,538 685.05 27 31.6% - 0.31828 Medio 0.72816 Chiautzingo 0.47700 BAJO 17,167 3,890 44.66 384 55.6% - 0.43111 Medio 0.74033 Chiconcuautla 0.73500 ALTO 13,562 2,029 113.55 119 89.1% 1.59807 Muy alto 0.54936 Chichiquila 0.58000 MEDIO 23,072 1,565 100.78 229 70.6% 1.45988 Muy alto 0.57445 Cítela 0.68731 MEDIO 32,825 6,604 276.82 119 34.1% - 0.44772 Medio 0.73609 Chigmecatitlán 0.21000 BAJO 1,149 7,426 28.06 41 10.6% 0.56927 Alto 0.69850 Chignahuapan 0.50500 MEDIO 51,536 3,844 591.92 87 39.4% - 0.01848 Alto 0.70733 Chignautla 0.63000 MEDIO 26,087 2,166 104.61 249 28.4% 0.30481 Alto 0.65431 Chila 0.21000 BAJO 4,562 4,424 126.29 36 51.2% 0.41855 Alto 0.69900 Chila de la Sal 0.21000 BAJO 1,246 11,289 199.01 6 37.2% 0.21031 Alto 0.72013 Money 0.45000 BAJO 6,687 3,917 93.12 72 55.0% 0.64585 Alto 0.67032 Chilchotla 0.77000 ALTO 18,303 1,941 94.40 194 78.8% 1.25491 Muy alto 0.57800 Chinantla 0.40500 BAJO 2,264 8,303 67.62 33 31.0% 0.19981 Alto 0.71719 Domingo Arenas 0.21000 BAJO 5,597 2,871 10.22 548 56.1% - 0.36016 Medio 0.70406 Eloxochitlán 0.67500 MEDIO 11,347 1,637 109.71 103 87.3% 2.41071 Muy alto 0.51613 Epatlán 0.68500 MEDIO 4,268 6,164 72.72 59 49.4% 0.05046 Alto 0.72158 Esperanza 0.21000 BAJO 13,398 3,828 116.09 115 38.9% - 0.31823 Medio 0.70887 Francisco Z. Mena 0.43800 BAJO 16,013 3,571 535.79 30 70.2% 0.54197 Alto 0.69094 General Felipe Ángeles 0.28000 BAJO 17,447 2,647 73.99 236 62.4% 0.14273 Alto 0.66250 Guadalupe 0.33000 BAJO 6,355 5,444 66.35 96 39.3% 0.50917 Alto 0.68239 Guadalupe Victoria 0.70000 MEDIO 15,041 3,550 239.83 63 47.5% - 0.06694 Alto 0.68925 Hermenegildo Galeana 0.40200 BAJO 7,560 2,461 43.37 174 86.9% 1.39339 Muy alto 0.58078 Huaquechula 0.76429 ALTO 25,425 3,539 223.25 114 76.2% 0.48542 Alto 0.68973 Huatlatlauca 0.27000 BAJO 6,540 4,849 126.29 52 33.2% 0.87060 Alto 0.64920 Huauchinango 0.74179 ALTO 90,846 4,461 160.75 565 28.9% - 0.38897 Medio 0.73582 Huehuetla 0.48321 BAJO 15,616 1,932 59.96 260 79.7% 1.77925 Muy alto 0.55355 Huehuetlán el Chico 0.75250 ALTO 8,332 4,263 275.55 30 40.9% 0.08166 Alto 0.70138 Huejotzingo 0.63000 MEDIO 59,822 4,022 188.81 317 26.7% - 0.81204 Bajo 0.76099

Índice de Desarrollo Humano (8)

PEA Primario (6)

Marginalidad (7)IEP (1)Municipio Población total (2)

PIB Percapita (3)

Superficie (km2) (4)

Densidad Poblacional (5)

Continua …..




Hueyapan 0.58750 MEDIO 11,105 2,005 75.27 148 50.9% 0.38330 Alto 0.65148 Hueytamalco 0.53500 MEDIO 26,115 3,200 242.38 108 73.24% 0.67379 Alto 0.65797 Hueytlalpan 0.39000 BAJO 4,661 1,771 15.31 304 90.0% 1.87554 Muy alto 0.51613 Huitzilan de Serdán 0.43500 BAJO 12,088 1,682 44.66 271 89.7% 1.68378 Muy alto 0.56395 Huitziltepec 0.58000 MEDIO 4,862 4,406 52.30 93 41.9% - 0.31099 Medio 0.75102 Atlequizayan 0.36000 BAJO 3,039 2,492 28.08 108 88.1% 1.27236 Muy alto 0.63544 Ixcamilpa de Guerrero 0.27000 BAJO 3,602 9,421 243.66 15 53.3% 0.78428 Alto 0.70144 Ixcaquixtla 0.77000 ALTO 7,458 4,693 173.49 43 50.2% - 0.29749 Medio 0.74947 Ixtacamaxtitlán 0.58000 MEDIO 25,160 3,930 614.88 41 70.0% 0.62675 Alto 0.67210 Ixtepec 0.43500 BAJO 6,745 2,813 10.22 660 77.5% 1.40782 Muy alto 0.57676 Izúcar de Matamoros 0.77737 ALTO 69,413 5,704 514.11 135 23.6% - 0.59932 Medio 0.75195 Jalpan 0.65036 MEDIO 12,070 2,924 199.01 61 77.0% 0.88811 Alto 0.64607 Jolalpan 0.52600 MEDIO 11,771 3,982 423.53 28 45.3% 0.42689 Alto 0.66687 Jonotla 0.39000 BAJO 4,678 3,431 73.99 63 79.1% 0.93701 Alto 0.64607 Jopala 0.62500 MEDIO 12,749 2,780 165.35 77 81.3% 0.99158 Alto 0.60004 Juan C. Bonilla 0.23000 BAJO 14,814 3,713 53.58 276 19.8% - 0.25256 Medio 0.73924 Juan Galindo 0.23000 BAJO 9,616 6,524 44.66 215 14.7% - 1.07369 Bajo 0.78441 Juan N. Méndez 0.67364 MEDIO 4,977 3,219 242.38 21 65.4% 0.75713 Alto 0.64360 Lafragua 0.43500 BAJO 7,772 3,710 128.85 60 78.4% 0.41132 Alto 0.67132 Libres 0.67536 MEDIO 28,333 3,476 304.89 93 39.3% - 0.33754 Medio 0.72331 La Magdalena Tlatlauquitepec 0.54000 MEDIO 426 7,023 35.72 12 38.5% 0.04932 Alto 0.72750 Mazapiltepec de Juárez 0.51417 MEDIO 2,422 3,342 44.66 54 56.9% - 0.26706 Medio 0.71602 Mixtla 0.42000 BAJO 2,164 3,916 16.58 131 33.9% - 0.34300 Medio 0.76462 Molcaxac 0.43500 BAJO 5,719 5,917 133.95 43 54.9% 0.58988 Alto 0.65144 Cañada Morelos 0.55000 MEDIO 17,870 2,966 119.91 149 52.7% 0.49116 Alto 0.65192 Naupan 0.43800 BAJO 9,748 3,006 96.96 101 82.4% 0.80393 Alto 0.63529 Nauzontla 0.40000 BAJO 3,443 2,904 47.20 73 59.0% 0.41010 Alto 0.67560 Nealtican 0.43000 BAJO 10,513 4,366 62.52 168 47.5% - 0.44964 Medio 0.73202 Nicolás Bravo 0.40500 BAJO 5,489 2,599 234.72 23 41.5% 0.47213 Alto 0.67816 Nopalucan 0.40000 BAJO 24,405 2,362 176.05 139 40.0% - 0.27681 Medio 0.69210 Ocotepec 0.42600 BAJO 4,519 4,943 80.38 56 52.4% 0.22658 Alto 0.71461 Ocoyucan 0.31000 BAJO 21,185 2,867 68.89 308 35.4% 0.71440 Alto 0.65788 Olintla 0.39000 BAJO 12,104 2,410 66.35 182 85.5% 1.76504 Muy alto 0.56450 Oriental 0.59000 MEDIO 14,365 4,049 298.52 48 39.7% - 0.53937 Medio 0.72553 Pahuatlán 0.44000 BAJO 18,209 3,286 80.37 227 50.2% 0.77063 Alto 0.65438 Palmar de Bravo 0.52500 MEDIO 39,077 2,530 341.88 114 63.8% 0.37164 Alto 0.65587 Pantepec 0.59750 MEDIO 18,251 3,526 216.88 84 77.6% 1.03762 Alto 0.63952 Petlalcingo 0.33000 BAJO 9,132 4,423 155.63 59 41.2% 0.36019 Alto 0.69409 Piaxtla 0.25000 BAJO 4,097 9,779 275.55 15 40.5% 0.21431 Alto 0.71933 Puebla 0.76790 ALTO 1,485,941 8,483 524.31 2 834 0.5% - 1.71455 Muy bajo 0.82693 Quecholac 0.56400 MEDIO 42,479 2,473 163.29 260 60.3% 0.22529 Alto 0.64283 Quimixtlán 0.46607 BAJO 19,609 1,609 114.81 171 81.7% 1.32859 Muy alto 0.58969 Rafael Lara Grajales 0.52000 MEDIO 12,945 5,560 15.31 846 14.3% - 0.89224 Bajo 0.75436 Los Reyes de Juárez 0.61750 MEDIO 24,151 2,672 30.62 789 64.7% - 0.31555 Medio 0.70375 San Andrés Cholula 0.74500 ALTO 80,118 4,076 68.89 1 163 18.3% - 1.01624 Bajo 0.77125 San Antonio Cañada 0.21000 BAJO 4,518 2,012 84.19 54 28.6% 1.33350 Muy alto 0.59518 San Diego la Mesa Tochimiltzingo 0.55000 MEDIO 1,281 1,982 91.85 14 52.7% 1.03828 Alto 0.62411 San Felipe Teotlalcingo 0.60955 MEDIO 8,497 4,364 54.85 155 50.8% - 0.62367 Medio 0.75444 San Felipe Tepatlán 0.40200 BAJO 4,309 1,699 37.00 116 86.1% 1.54098 Muy alto 0.55783 San Gabriel Chilac 0.68250 MEDIO 13,386 3,402 104.61 128 35.3% 0.28674 Alto 0.67161 San Gregorio Atzompa 0.55000 MEDIO 6,981 6,178 15.31 456 31.0% - 0.42703 Medio 0.77335 San Jerónimo Tecuanipan 0.64750 MEDIO 5,226 2,256 30.62 171 65.9% 0.24079 Alto 0.68656 San Jerónimo Xayacatlán 0.41400 BAJO 3,843 5,343 229.62 17 54.2% 0.41868 Alto 0.70243 San José Chiapa 0.46500 BAJO 7,414 3,068 144.15 51 53.46% 0.03117 Alto 0.69831 San José Miahuatlán 0.27000 BAJO 11,883 3,628 335.51 35 47.9% 0.25553 Alto 0.66765 San Juan Atenco 0.21000 BAJO 3,315 4,966 188.81 18 72.3% 0.04368 Alto 0.72329 San Juan Atzompa 0.23000 BAJO 765 2,767 25.52 30 7.6% - 0.16926 Medio 0.70382 San Martín Texmelucan 0.72250 ALTO 130,316 5,768 71.45 1 824 13.8% - 1.23698 Muy bajo 0.78724 San Martín Totoltepec 0.42000 BAJO 770 9,756 12.77 60 35.6% - 0.22646 Medio 0.75714 San Matías Tlalancaleca 0.29000 BAJO 17,069 4,241 52.30 326 37.7% - 0.62806 Medio 0.74199 San Miguel Ixitlán 0.23000 BAJO 574 3,827 25.52 22 33.4% 0.46737 Alto 0.67179 San Miguel Xoxtla 0.45000 BAJO 10,664 4,741 29.35 363 4.5% - 1.33938 Muy bajo 0.78298 San Nicolás Buenos Aires 0.66750 MEDIO 8,353 3,057 195.19 43 66.2% 0.21218 Alto 0.67152 San Nicolás de los Ranchos 0.74750 ALTO 9,749 2,907 195.19 50 56.1% - 0.01290 Alto 0.68836 San Pablo Anicano 0.43500 BAJO 3,332 4,572 81.64 41 39.8% 0.21401 Alto 0.70134 San Pedro Cholula 0.59000 MEDIO 113,436 5,850 51.03 2 223 9.7% - 1.13617 Bajo 0.79211 San Pedro Yeloixtlahuaca 0.43000 BAJO 3,224 6,928 164.59 20 37.0% 0.15308 Alto 0.73354 San Salvador el Seco 0.32500 BAJO 25,466 5,315 193.91 131 36.0% - 0.26222 Medio 0.71782 San Salvador el Verde 0.55250 MEDIO 23,937 4,198 150.53 159 44.8% - 0.64687 Medio 0.75196 San Salvador Huixcolotla 0.58000 MEDIO 12,164 2,898 33.18 367 37.1% - 0.40115 Medio 0.70341 San Sebastián Tlacotepec 0.24000 BAJO 12,688 1,619 241.11 53 87.8% 2.08707 Muy alto 0.57067 Santa Catarina Tlaltempan 0.23000 BAJO 795 10,709 42.11 19 30.0% 0.56331 Alto 0.69119 Santa Inés Ahuatempan 0.31000 BAJO 5,646 3,643 289.58 19 52.5% 0.90067 Alto 0.66583 Santa Isabel Cholula 0.62464 MEDIO 9,192 1,960 67.61 136 70.7% 0.66345 Alto 0.65849 Santiago Miahuatlán 0.44000 BAJO 18,486 2,407 79.09 234 18.4% 0.05188 Alto 0.69393 Huehuetlán el Grande 0.70200 ALTO 6,291 2,991 264.08 24 56.7% 0.81289 Alto 0.64786




PEA Primario (6)

Marginalidad (7)Municipio IEP (1) Población total (2)

PIB Percapita (3)

Continua …..




Santo Tomás Hueyotlipan 0.45000 BAJO 7,511 3,638 34.45 218 44.3% - 0.14499 Medio 0.73980 Soltepec 0.46200 BAJO 11,115 3,344 139.05 80 74.4% - 0.05315 Alto 0.70937 Tecali de Herrera 0.57000 MEDIO 18,181 3,544 184.97 98 25.8% - 0.33023 Medio 0.73612 Tecamachalco 0.79900 ALTO 64,380 3,468 218.15 295 32.4% - 0.47068 Medio 0.72525 Tecomatlán 0.70000 MEDIO 5,068 12,029 181.15 28 43.6% 0.32641 Alto 0.74751 Tehuacán 0.46500 BAJO 260,923 4,615 390.36 668 6.4% - 1.03069 Bajo 0.76223 Tehuitzingo 0.53800 MEDIO 10,320 5,910 473.28 22 38.1% 0.45526 Alto 0.70674 Tenampulco 0.37000 BAJO 6,721 3,134 108.44 62 73.2% 0.88336 Alto 0.67230 Teopantlán 0.50000 BAJO 4,220 3,610 214.31 20 47.5% 1.23343 Muy alto 0.60795 Teotlalco 0.66400 MEDIO 2,971 5,378 167.11 18 49.4% 0.20737 Alto 0.71140 Tepanco de López 0.52750 MEDIO 17,093 3,659 207.95 82 41.5% - 0.02851 Alto 0.71488 Tepango de Rodríguez 0.57000 MEDIO 4,118 2,188 20.42 202 58.0% 1.44988 Muy alto 0.57205 Tepatlaxco de Hidalgo 0.25000 BAJO 14,866 3,337 51.03 291 20.7% - 0.65729 Bajo 0.71211 Tepeaca 0.59500 MEDIO 67,157 3,746 179.88 373 31.3% - 0.53148 Medio 0.73462 Tepemaxalco 0.21000 BAJO 1,215 2,205 30.62 40 67.5% 1.08159 Muy alto 0.62639 Tepeojuma 0.68800 MEDIO 7,465 4,866 121.19 62 59.6% 0.14239 Alto 0.69604 Tepetzintla 0.43000 BAJO 9,442 2,487 127.57 74 71.0% 1.55180 Muy alto 0.57015 Tepexco 0.65200 MEDIO 6,263 2,821 121.19 52 41.5% 0.95650 Alto 0.63648 Tepexi de Rodríguez 0.37000 BAJO 19,156 3,441 412.05 46 54.8% 0.32956 Alto 0.70288 Tepeyahualco 0.64545 MEDIO 15,814 2,899 426.08 37 62.4% 0.24764 Alto 0.68780 Tepeyahualco de Cuauhtémoc 0.67000 MEDIO 2,976 3,974 19.15 155 35.6% - 0.29270 Medio 0.74984 Tetela de Ocampo 0.52500 MEDIO 24,459 3,698 304.89 80 54.2% 0.72449 Alto 0.67034 Teteles de Avila Castillo 0.63400 MEDIO 5,548 5,796 8.93 621 16.2% - 0.78403 Bajo 0.79064 Teziutlán 0.64321 MEDIO 88,970 5,139 84.20 1 057 7.3% - 0.95413 Bajo 0.76808 Tianguismanalco 0.68583 MEDIO 9,689 3,013 114.81 84 72.7% - 0.08228 Medio 0.69662 Tilaza 0.73750 ALTO 8,194 4,570 102.05 80 51.0% - 0.11343 Medio 0.72593 Tlacotepec de Benito Juárez 0.52600 MEDIO 44,579 2,565 340.61 131 40.0% 0.35838 Alto 0.65534 Tlacuilotepec 0.41400 BAJO 16,797 2,840 153.08 110 90.3% 1.02110 Alto 0.64119 Tlachichuca 0.50000 BAJO 26,787 3,004 459.25 58 68.0% 0.16234 Alto 0.68442 Tlahuapan 0.57500 MEDIO 33,831 3,390 298.51 113 49.53% - 0.25518 Medio 0.72267 Tlaltenango 0.24000 BAJO 5,676 3,355 37.00 153 37.0% - 0.61329 Medio 0.73318 Tlanepantla 0.42000 BAJO 4,623 2,761 14.04 329 15.2% - 0.11003 Medio 0.70581 Tlaola 0.58800 MEDIO 19,010 2,060 108.44 175 89.0% 1.20124 Muy alto 0.58586 Tlapacoya 0.68500 MEDIO 6,034 2,014 80.38 75 90.3% 0.92214 Alto 0.57781 Tlapanalá 0.69100 MEDIO 7,994 3,443 80.38 99 66.7% 0.25318 Alto 0.68604 Tlatlauquitepec 0.64179 MEDIO 47,151 4,034 246.22 191 52.2% 0.01648 Alto 0.70986 Tlaxco 0.42600 BAJO 5,324 3,655 90.57 59 86.5% 0.77577 Alto 0.65439 Tochimilco 0.60893 MEDIO 14,954 2,910 233.45 64 75.9% 0.45745 Alto 0.68035 Tochtepec 0.37000 BAJO 18,205 3,217 44.66 408 47.3% - 0.09214 Medio 0.70738 Totoltepec de Guerrero 0.21000 BAJO 1,089 6,471 164.56 7 67.1% 0.17769 Alto 0.75483 Tulcingo 0.31000 BAJO 8,520 6,581 223.25 38 22.6% 0.32646 Alto 0.69224 Tuzamapan de Galeana 0.43500 BAJO 5,857 3,903 45.92 128 79.4% 0.47127 Alto 0.69013 Tzicatlacoyan 0.49179 BAJO 5,758 2,579 174.77 33 54.0% 0.66668 Alto 0.65713 Venustiano Carranza 0.59179 MEDIO 26,465 3,784 308.71 86 40.5% - 0.07642 Alto 0.70259 Vicente Guerrero 0.30000 BAJO 20,391 2,249 234.73 87 68.5% 1.60583 Muy alto 0.56484 Xayacatlán de Bravo 0.37000 BAJO 1,333 7,087 70.16 19 39.8% 0.07515 Alto 0.73150 Xicotepec 0.82536 ALTO 71,454 3,718 283.20 252 41.4% - 0.12655 Medio 0.70974 Xicotlán 0.39000 BAJO 1,234 9,115 145.44 8 28.9% 0.76219 Alto 0.72075 Xiutetelco 0.72000 ALTO 34,575 2,699 93.12 371 35.5% 0.39315 Alto 0.64924 Xochiapulco 0.55000 MEDIO 3,873 3,369 110.99 35 68.0% 0.52286 Alto 0.69039 Xochiltepec 0.40200 BAJO 3,041 3,687 75.26 40 68.8% 0.36669 Alto 0.68380 Xochitlán de Vicente Suárez 0.27000 BAJO 11,744 2,301 45.92 256 70.1% 1.18374 Muy alto 0.61205 Xochitlán Todos Santos 0.27000 BAJO 5,387 2,734 141.61 38 61.6% 0.68821 Alto 0.65102 Yaonáhuac 0.37000 BAJO 7,152 2,760 54.85 130 48.3% - 0.07861 Alto 0.70569 Yehualtepec 0.46500 BAJO 20,875 2,636 170.95 122 35.7% - 0.07575 Alto 0.68657 Zacapala 0.46000 BAJO 3,915 3,999 392.92 10 66.2% 0.71040 Alto 0.66813 Zacapoaxtla 0.52600 MEDIO 50,447 3,254 188.81 267 42.2% 0.20354 Alto 0.68579 Zacatlán 0.62500 MEDIO 69,833 4,348 512.82 136 31.9% - 0.24011 Medio 0.72591 Zapotitlán 0.42000 BAJO 7,774 4,663 484.77 16 30.1% 0.55040 Alto 0.70478 Zapotitlán de Méndez 0.53500 MEDIO 5,178 4,089 35.72 145 76.1% 0.30681 Alto 0.67303 Zaragoza 0.58500 MEDIO 14,452 5,335 51.03 283 21.6% - 0.89817 Bajo 0.77312 Zautla 0.60400 MEDIO 18,567 3,132 274.27 68 40.6% 0.78842 Alto 0.64712 Zihuateutla 0.52000 MEDIO 12,227 2,681 177.33 69 86.8% 0.97356 Alto 0.62729 Zinacatepec 0.62500 MEDIO 14,574 3,181 86.76 168 53.1% - 0.01318 Alto 0.66923 Zongozotla 0.21000 BAJO 4,369 3,437 19.15 228 88.9% 0.38169 Alto 0.65570 Zoquiapan 0.40500 BAJO 2,625 4,551 22.96 114 82.3% 1.19212 Muy alto 0.64719 Zoquitlán 0.23000 BAJO 18,688 2,330 311.27 60 76.0% 1.97839 Muy alto 0.54642

(1) (2) (1) (3) (1) (4) (1) (5) (1) (6) (1) (7) (1) (8)0.19514 (0.08178) 0.16041 0.20591 (0.04197) (0.23629) 0.13864

PEA Primario (6)

Marginalidad (7) Índice de Desarrollo Humano (8)

Municipio IEP (1) Población total (2)

PIB Percapita (3)



COEFICIENTES DE CORRELACIÓN DE PEARSO Fuente: Elaboración propia con datos presentados por el Sistema Nacional de Información Municipal (SNIM) y el INEGI: (2) Conteo Poblacional 2005 del INEGI, (3) Producto Interno Bruto por habitante tomando en cuenta el tipo de cambio promedio anual en 2005, (4) Superficie en Kilómetros cuadrados, (5) Densidad Poblacional con base en el Conteo Poblacional 2005 del INEGI, (6) Población Económicamente Activa aplicada en el Sector Primario que incluye actividades económicas agropecuarias, forestales y pesca, (7) EL Grado y el Índice de Marginalidad son calculados por CONAPO con datos del INEGI, tomando las variables del Censo de Población y Vivienda de 2000 en materia de calidad de vivienda, educación y empleo. El grado y el índice de marginalidad oscila en un rango de -1.5 para el muy alto a +2.0 para el muy alto. (8) El Índice de Desarrollo Humano (IDH) se construye con base en los criterios establecidos por el Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) y está compuesto de tres dimensiones: salud, educación e ingreso.


B). Oportunidades Detectadas

El Cuadro 9 muestra la matriz de resultados, los cuales se comentan a continuación:

Por Clasificación

Se detectó un total de 1,157 oportunidades de agronegocios, de las cuales 448 se ubican dentro del segmento de actividades agropecuarias no tradicionales, 444 agropecuarias tradicionales y 265 como negocios rurales no agropecuarios.

Cuadro 9- Resumen de Evaluación del total Oportunidades detectadas

Fuente: Elaboración de Thesis/AgroMoney con datos recabados en campo (matriz de resultados).

Del total de las 1,157 oportunidades identificadas la mayor parte fueron de competencia genérica (el 65.9%) y, en su caracterización predominaron las oportunidades en desarrollo (43.7%).

Por Categorización

Por categoría, 17.9% (207) de las oportunidades se considera atienden un mercado de nicho, de los cuales 144 de éstos son negocios rurales no agropecuarios; 65.9% (763) son agronegocios de productos genéricos en mercados altamente competitivos, principalmente de productos agropecuarios tradicionales (369); 10.7% (124) se consideran como productos de competencia con atributos especiales, principalmente de productos no tradicionales (72); y el 5.5% (63) son oportunidades de agronegocios generadas a partir de innovaciones tecnológicas, donde sobresalen cultivos agrícolas tradicionales (hortalizas y frutales) con 31 de ellos y no tradicionales 26.

Por Caracterización

Por De acuerdo a su caracterización 42.6% de ellos se encuentran en etapas incipientes de desarrollo; 43.7%, son agronegocios en etapa de maduración (en desarrollo); y, 13.7%, son agronegocios con mercados desarrollados (predominan los productos agropecuarios tradicionales) pero que ofrecen oportunidades atractivas de expansión (con perspectivas de crecimiento).

1,157(100.0%)

1,157(100.0%)

TOTAL

1,157(100.0%)

159(13.7%)

505(43.7%)

493(42.6%)

63(5.5%)

124(10.7%)

763(65.9%)

207(17.9%)

SUBTOTAL

265(22.9%)

569711262590144NEGOCIOS RURALES NO AGROPECUARIOS

448(38.7%)

30199219267230446PRODUCTOS NO TRADICIONALES

444(38.4%)

73209162312736917PRODUCTOS TRADICIONALES

NGG

Con perspectivas

de crecimiento

En desarrolloIncipienteInnovación tecnológica

CompetenciaNicho Total

CARACTERIZACIONCATEGORIAOPORTUNIDAD

1,157(100.0%)

1,157(100.0%)

TOTAL

1,157(100.0%)

159(13.7%)

505(43.7%)

493(42.6%)

63(5.5%)

124(10.7%)

763(65.9%)

207(17.9%)

SUBTOTAL

265(22.9%)

569711262590144NEGOCIOS RURALES NO AGROPECUARIOS

448(38.7%)

30199219267230446PRODUCTOS NO TRADICIONALES

444(38.4%)

73209162312736917PRODUCTOS TRADICIONALES

NGG

Con perspectivas

de crecimiento

En desarrolloIncipienteInnovación tecnológica

CompetenciaNicho Total

CARACTERIZACIONCATEGORIAOPORTUNIDAD


Caracterización Vs. Categorización

La relación entre Caracterización y Categorización del total de Oportunidades detectadas arroja interesantes resultados. En general, por cada una de las categorías se observa una concentración del total de las oportunidades en estados incipientes o en desarrollo (998 de 1,157) de las cuales en su mayor parte son de competencia genérica (674), como se observa en el cuadro siguiente.

Cuadro 9-A.- Caracterización Vs. Categorización

G % NG %

Incipiente 97 19.7% 339 68.8% 41 8.3% 16 3.2% 493 100.0%

% 46.9% 44.4% 33.1% 25.4% 42.6%

En desarrollo 61 12.1% 335 66.3% 70 13.9% 39 7.7% 505 100.0%

% 29.5% 43.9% 56.5% 61.9% 43.6%

Con perspectivas de crecimiento 49 30.8% 89 56.0% 13 8.2% 8 5.0% 159 100.0%

% 23.7% 11.7% 10.5% 12.7% 13.7%

Subtotal 207 17.9% 763 65.9% 124 10.7% 63 5.4%

100.0% 100.0% 100.0% 100.0%

Total

TotalNicho Innovación Tecnológica

1157

%

CATEGORIZACIÓN%

CA

RA

CTE

RIZ

AC

ION

%Competencia

1157

Subtotal


i) Oportunidades de agronegocios en productos tradicionales.

Del total de las 444 oportunidades detectadas en productos tradicionales, se observa un marcado patrón en productos genéricos de competencia, los cuales representan el 83.1% (369) del total, como se ve en el Cuadro 10.

Cuadro 10.- Oportunidades en Productos Tradicionales

G % NG %

Incipiente 10 6.2% 137 84.6% 7 4.3% 8 4.9% 162 100.0%

% 58.8% 37.1% 25.9% 25.8% 36.5%

En desarrollo 4 1.9% 173 82.8% 13 6.2% 19 9.1% 209 100.0%

% 23.5% 46.9% 48.1% 61.3% 47.1%


% 17.6% 16.0% 25.9% 12.9% 16.4%

Subtotal 17 3.8% 369 83.1% 27 6.1% 31 7.0%

% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%

Total

Subtotal TotalNicho Innovación tecnológica

CATEGORIA%

%Competencia

%

CA

RA

CTE

RIZ

AC

ION

444

444 Fuente: Elaboración de Thesis/AgroMoney con datos recabados en campo (matriz de resultados).

Del resto de las oportunidades de productos tradicionales se observa lo siguiente:

Se encontraron 27 productos que poseen atributos especiales con potencial de ser diferenciados de sus contrapartes genéricas, entre los que destacan: semilla de alfalfa, cacahuate (algunas variedades), chile poblano, chile seco ancho, flores (gruesa), frijol (variedades nativas), leche y derivados, maíz grano blanco (variedad con alto contenido en fibra), mezcal, entre otros.


A nivel de nicho 17, en productos como: alfalfa verde, caprinos leche, chile canario, elote, granjas avícolas para huevos de rancho y derivados de leche.

Así como 31 que han superado lo genérico a partir de relevantes innovaciones tecnológicas, constituidos básicamente por modelos de agricultura protegida o de invernadero.

Es de destacar que, en una gran mayoría (47.1%), se trata de agronegocios que se desenvuelven en mercados en desarrollo (209). Un 36.5% de las oportunidades de productos tradicionales (162) se trata de agronegocios con un mercado incipiente, o cultivos cuyo desarrollo en la región está iniciando o la región posee el potencial agro-ecológico para producirse de forma rentable y competitiva, si se dan las condiciones de acceso al agua y la tecnología apropiada (caso del arroz, cacahuate, chícharo y papa). El 16.4% restante (73) son agronegocios con mercados consolidados y con perspectivas de crecimiento.

La relación entre Caracterización y Categorización muestra una concentración de 39% oportunidades en desarrollo y genéricas (173 de 444), así como 31% de incipientes y genéricos (137 de 444). Ello se explica por la dinámica predominante del mercado de productos tradicionales con característica genérica que atrae aún a un gran segmento de nuevos productores (incipientes) y los que ya tienen mayor experiencia (en desarrollo).

ii) Oportunidades de agronegocios en productos no-tradicionales.

Por categoría predominan con 67.9% los agronegocios considerados genéricos de competencia, con 304 de 448, le siguen en importancia los agronegocios con mercados de competencia no genéricos 16.1% y de nicho con 10.3%, con 72 y 46 oportunidades identificadas, respectivamente. Finalmente, con 5.8% de innovación tecnológica, con tan solo 26 de 443.

Cuadro 11: Oportunidades Detectadas de Productos No Tradicionales.

G % NG %

Incipiente 31 14.2% 154 70.3% 29 13.2% 5 2.3% 219 100.0%

% 67.4% 50.7% 40.3% 19.2% 48.9%

En desarrollo 9 4.5% 134 67.3% 39 19.6% 17 8.5% 199 100.0%

% 19.6% 44.1% 54.2% 65.4% 44.4%


% 13.0% 5.3% 5.6% 15.4% 6.7%

Subtotal 46 10.27% 304 67.86% 72 16.07% 26 5.80%

% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%

Total 448

TotalNicho Subtotal

CA

RA

CTE

RIZ

AC

ION

448

Innovación tecnológica

%CATEGORIA

%Competencia

%


Por su nivel de desarrollo (caracterización) predominan en un 48.9% (219/448) oportunidades con un incipiente nivel de desarrollo, muchas de las


cuales ni siquiera han sido explotadas en forma comercial o se trata de oportunidades de agronegocios en estado virgen o silvestre; un 44.4% (199/448) del total de los agronegocios encontrados se considera están en un proceso de transición de mercados locales hacia mercados regionales y/o nacionales; y 6.7% restante (30/448) son agronegocios no tradicionales con un mercado consolidado con potencial de crecimiento.

La relación entre Caracterización y Categorización muestra una concentración de 34% oportunidades incipientes y genéricas (154 de 448), así como 30% en desarrollo y genéricos (134 de 444). Ello se explica por la dinámica predominante del mercado de productos no tradicionales genéricos en el estado pero con fuerte demanda en los mercados urbanos de Puebla y el centro del país.

iii) Oportunidades en negocios rurales no-agropecuarios.

En este tipo de productos predominan los de nicho, la mayoría de cuales se encuentran en un estado incipiente de desarrollo.

De acuerdo a su categoría, el 54.3% (144 de 265) de los agronegocios en esta área de oportunidad atienden o atenderían un mercado de nicho (pequeño); un 34.0% son negocios considerados genéricos (90/265), 9.4% no genéricos (25/265), y el resto (6/265) se ubica dentro del segmento de innovación tecnológica; como se observa en el Cuadro 12.

Cuadro 12: Oportunidades Detectadas en Negocios Rurales No Agropecuarios.

G % NG %

Incipiente 56 50.0% 48 42.9% 5 4.5% 3 2.7% 112 100.0%

% 38.9% 53.3% 20.0% 50.0% 42.3%

En desarrollo 48 49.5% 28 28.9% 18 18.6% 3 3.1% 97 100.0%

% 33.3% 31.1% 72.0% 50.0% 36.6%


% 27.8% 15.6% 8.0% 0.0% 21.1%

Subtotal 144 54.3% 90 34.0% 25 9.4% 6 2.3%

% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%

Total

Subtotal TotalNicho Innovación tecnológica

%CATEGORIA

%Competencia

%

CA

RA

CTE

RIZ

AC

ION

265

265 Fuente: Elaboración de Thesis/AgroMoney con datos recabados en campo (matriz de resultados).

Por su caracterización de desarrollo 42.3% están en un nivel incipiente de desarrollo, no ha iniciado su explotación o se consideran oportunidades potenciales a partir de la inversión en infraestructura para detonarlos (112 de 265). El 36.6% (97/265) son oportunidades en negocios rurales no agropecuarios ya iniciados o en etapas de transición; mientras que el restante 21.1% son negocios con mercados consolidados cuya oportunidad radica en la dinámica de expansión que observan.

En la categoría predominante de nicho (144 de 265) no se observa un marcada caracterización, no obstante el mayor número de oportunidades


detectadas están en estado incipiente (56 de 144), siguiéndole las de transición (48 de 144) y con perspectiva de crecimiento (40 de3 144).

C). Clusters

Se identificaron 37 productos que poseen las características de agrupamientos territoriales con mercados y productos similares; o bien, clusters de recolección comercial como es la pitahaya y plantas medicinales. De estos 27 se ubican como negocios agropecuarios tanto tradicionales como no tradicionales (agro-cluster), y 10 de ellos son negocios rurales no agropecuarios. La mayoría de los clusters traspasan las fronteras municipales. En el Cuadro 13 es posible observar las intersecciones de estos por municipio, así como su visualización geográfica de algunos de estos en la Figura 4.

Figura 4: Ejemplo de una representación Geográfica de los Agrupamientos de Agronegocios (agro-clusters)

Cluster Cafetalero Norte integra 18 Municipios de 45 que producen el aromático en los DDR de Huauchinango, Teziutlány Zacatlán

Cuadro 13: Municipios que forman parte de un Cluster

CLUSTERACATENOAJA

LPANALJO

JUCA

AMIXTLANATEMPANATLIXCOATZITZIHUACAN

ATZITZINTLAAYOTOXCO DE G

UERRERO

COHUECANCOXCATLANCUETZALAN DEL PROGRESO

CHAPULCOCHICONCUAUTLA

CHIETLAEPATLANHERMENEGILD

O GALEANA

HUAQUECHULA

HUEHUETLAHUEYTAMALCO

IXCAQUIXTLAIZUCAR DE M

ATAMOROS

JOPALA

NAUPANNEALTICANNICOLAS BRAVO

ORIENTALPAHUATLANPALM

AR DE BRAVO

PANTEPECPIAXTLAPUEBLAQUIM

IXTLANSAN ANTONIO CAÑADA

SAN GABRIEL CHILAC

SAN JOSE M

IAHUATLAN

SAN MATIAS TLALANCALECA

SAN NICOLAS DE LOS RANCHOS

SAN SALVADOR EL VERDE

SANTIAGO MIAHUATLAN

HUEHUETLAN EL GRANDE

SOLTEPECTEHUITZINGOTETELES DE AVILA CASTILLO

TLACUILOTEPEC

TLAHUAPANTLAOLATLAPACOYATLAPANALATLAXCOTOCHIM

ILCOTOCHTEPECVENUSTIANO CARRANZA

VICENTE GUERRERO

XICOTEPECZIHUATEUTLAZONGOZOTLA

ZOQUIAPANTOTAL

1 BOVINOS DE LECHE 22 CACAHUATE 23 CAFE 84 CAFÉ ORGÁNICO 145 CAÑA DE AZÚCAR 66 CHILE POBLANO 17 CHILE SECO ANCHO 18 FLORICULTURA 19 GLADIOLA (GRUESA) 3

10 GRANJAS AVICOLAS 111 LECHE Y DERIVADOS 112 LIMÓN AGRIO (MEX) 113 OVINOS 214 ROSA 115 SORGO GRANO 116 AMARANTO 317 CHÍCHARO 118 GUAJE 119 HORTALIZAS (DIVERSAS) 120 MAGUEY PULQUERO 321 MANZANA 122 NARANJA 123 NUEZ DE CASTILLA 124 PÁPALO 125 PITAHAYA 326 PLANTAS MEDICINALES (PRODUCCIÓN/ 427 TORONJA 128 CESTERÍA 129 CONVENTO 230 GRANJA AVÍCOLA 131 INMUEBLES TURÍSTICOS 132 MAQUILA 133 PIEDRA (EXPLOTACIÓN) 234 PISCICULTURA 235 U.M.A 236 VIVERISMO 137 ZONAS ARQUEOLÓGICAS 2

3 1 2 1 1 4 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 4 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 3 2 2 1 1 1 1 2 1 1 5 1 2 1 1 1 1 1 1 1

Fuente: Resultados del Sistema de Evaluación de Oportunidades de Agronegocios del Estado de Puebla. Para una descripción de cada cluster, ver Anexo 8.

D). Índice de Evaluación de Oportunidades (IEP).

De acuerdo a la metodología comentada en el anexo 3, se estimó el IEP para los 216 municipios estudiados, obteniéndose los siguientes resultados:

Un grupo de 18 municipios (8.3% de los 217 municipios) poseen un alto potencial para el desarrollo de agronegocios (ver Cuadro 14), regiones que también presentan niveles relativamente altos de desarrollo socioeconómico.

Con potencial medio resultaron 89 municipios, 41.0% del total; y

Con potencial bajo se encontraron 110 de los 217 municipios (50.7%), los cuales constituyen el mayor porcentaje del total, como se muestra en las primeras tres columnas del cuadro 14 mostrado abajo. En su mayoría, acompañados de indicadores de marginalidad de altos a muy altos y, territorial y poblacionalmente, muy pequeños.

Cuadro 14: Municipios agrupados de acuerdo a su nivel de potencialidad.

POTENCIAL ALTOACATENO HUEYTLALPAN SAN SEBASTIAN TLACOTEPEC ACAJETE QUECHOLAC ACATZINGOACTEOPAN HUITZILAN DE SERDAN SANTA CATARINA TLALTEMPAN ACATLAN RAFAEL LARA GRAJALES ATLIXCOAHUACATLAN ATLEQUIZAYAN SANTA INES AHUATEMPAN AHUAZOTEPEC LOS REYES DE JUAREZ CHICONCUAUTLAAHUATLAN IXCAMILPA DE GUERRERO SANTIAGO MIAHUATLAN AJALPAN SAN DIEGO LA MESA TOCHIMILTZINGO CHILCHOTLAAHUEHUETITLA IXTEPEC SANTO TOMAS HUEYOTLIPAN ALBINO ZERTUCHE SAN FELIPE TEOTLALCINGO HUAQUECHULAAMIXTLAN JONOTLA SOLTEPEC ALJOJUCA SAN GABRIEL CHILAC HUAUCHINANGOAMOZOC JUAN C. BONILLA TEHUACAN ALTEPEXI SAN GREGORIO ATZOMPA HUEHUETLAN EL CHICOAQUIXTLA JUAN GALINDO TENAMPULCO ATEMPAN SAN JERONIMO TECUANIPAN IXCAQUIXTLAATEXCAL LAFRAGUA TEOPANTLAN ATOYATEMPAN SAN NICOLAS BUENOS AIRES IZUCAR DE MATAMOROSATZALA MIXTLA TEPATLAXCO DE HIDALGO ATZITZIHUACAN SAN PEDRO CHOLULA PUEBLAATZITZINTLA MOLCAXAC TEPEMAXALCO AYOTOXCO DE GUERRERO SAN SALVADOR EL VERDE SAN ANDRES CHOLULAAXUTLA NAUPAN TEPETZINTLA CALPAN SAN SALVADOR HUIXCOLOTLA SAN MARTIN TEXMELUCANCALTEPEC NAUZONTLA TEPEXI DE RODRIGUEZ CAMOCUAUTLA SANTA ISABEL CHOLULA SAN NICOLAS DE LOS RANCHOSCOATEPEC NEALTICAN TLACUILOTEPEC CAXHUACAN TECALI DE HERRERA HUEHUETLAN EL GRANDECOATZINGO NICOLAS BRAVO TLACHICHUCA COHUECAN TECOMATLAN TECAMACHALCOCOHETZALA NOPALUCAN TLALTENANGO COXCATLAN TEHUITZINGO TILAPACORONANGO OCOTEPEC TLANEPANTLA COYOTEPEC TEOTLALCO XICOTEPECCOYOMEAPAN OCOYUCAN TLAXCO CUAPIAXTLA DE MADERO TEPANCO DE LOPEZ XIUTETELCOCUAUTEMPAN OLINTLA TOCHTEPEC CUYOACO TEPANGO DE RODRIGUEZCUAUTINCHAN PAHUATLAN TOTOLTEPEC DE GUERRERO CHALCHICOMULA DE SESMA TEPEACACUAUTLANCINGO PETLALCINGO TULCINGO CHAPULCO TEPEOJUMACUAYUCA DE ANDRADE PIAXTLA TUZAMAPAN DE GALEANA CHIAUTLA TEPEXCOCUETZALAN DEL PROGRESO QUIMIXTLAN TZICATLACOYAN CHICHIQUILA TEPEYAHUALCOCHIAUTZINGO SAN ANTONIO CAÑADA VICENTE GUERRERO CHIETLA TEPEYAHUALCO DE CUAUHTEMOCCHIGMECATITLAN SAN FELIPE TEPATLAN XAYACATLAN DE BRAVO CHIGNAHUAPAN TETELA DE OCAMPOCHILA SAN JERONIMO XAYACATLAN XICOTLAN CHIGNAUTLA TETELES DE AVILA CASTILLOCHILA DE LA SAL SAN JOSE CHIAPA XOCHILTEPEC ELOXOCHITLAN TEZIUTLANHONEY SAN JOSE MIAHUATLAN XOCHITLAN DE VICENTE SUAREZ EPATLAN TIANGUISMANALCOCHINANTLA SAN JUAN ATENCO XOCHITLAN TODOS SANTOS GUADALUPE VICTORIA TLACOTEPEC DE BENITO JUAREZDOMINGO ARENAS SAN JUAN ATZOMPA YAONAHUAC HUEJOTZINGO TLAHUAPANESPERANZA SAN MARTIN TOTOLTEPEC YEHUALTEPEC HUEYAPAN TLAOLAFRANCISCO Z. MENA SAN MATIAS TLALANCALECA ZACAPALA HUEYTAMALCO TLAPACOYAGENERAL FELIPE ANGELES SAN MIGUEL IXITLAN ZAPOTITLAN HUITZILTEPEC TLAPANALAGUADALUPE SAN MIGUEL XOXTLA ZONGOZOTLA IXTACAMAXTITLAN TLATLAUQUITEPECHERMENEGILDO GALEANA SAN PABLO ANICANO ZOQUIAPAN JALPAN TOCHIMILCOHUATLATLAUCA SAN PEDRO YELOIXTLAHUACA ZOQUITLAN JOLALPAN VENUSTIANO CARRANZAHUEHUETLA SAN SALVADOR EL SECO JOPALA XOCHIAPULCO

JUAN N. MENDEZ ZACAPOAXTLALIBRES ZACATLANLA MAGDALENA TLATLAUQUITEPEC ZAPOTITLAN DE MENDEZMAZAPILTEPEC DE JUAREZ ZARAGOZACAÑADA MORELOS ZAUTLAORIENTAL ZIHUATEUTLAPALMAR DE BRAVO ZINACATEPECPANTEPEC

POTENCIAL BAJO POTENCIAL MEDIO

Fuente: Sistema de Evaluación de Oportunidades de Agronegocios en el Estado de Puebla con datos recabados en campo (matriz de resultados).


En la Gráfica 1 se puede observar la dispersión al interior de cada nivel de IEP. GRÁFICA 1.- Distribución IEP de los 217 Municipios Fuente: Thesis/Agromoney. Resultados obtenidos del sistema con base en datos recabados en campo.

0.000

0.100

0.200

0.300

0.400

0.500

0.600

0.700

0.800

0.900

0 50 100 150 200 250

IEP

217 Municipios

Bajo: 110(50.7%)

Medio: 89(41.0%)

Alto: 18(8.3%)Atlixco

Izucar de Matamoros

Huaquechula

Ixcaquistla

Caltepec

ChilaEsperanza

Xicontepec

de JuárezTecamachalco

Ahuatlán

Chicmecatitlán

San Antonio Cañada

Tepemaxalco

Zongozotla

0.000

0.100

0.200

0.300

0.400

0.500

0.600

0.700

0.800

0.900

0 50 100 150 200 250

IEP

217 Municipios

Bajo: 110(50.7%)

Medio: 89(41.0%)

Alto: 18(8.3%)Atlixco

Izucar de Matamoros

Huaquechula

Ixcaquistla

Caltepec

ChilaEsperanza

Xicontepec

de JuárezTecamachalco

Ahuatlán

Chicmecatitlán

San Antonio Cañada

Tepemaxalco

Zongozotla


E). Correlación Lineal de Pearson5 de la IEP con indicadores socioeconómicos.

Con la finalidad confirmar tendencias útiles para el diseño de las políticas públicas se calcularon correlaciones lineales de “Pearson” entre los IEP´s y algunos indicadores socioeconómicos que se muestran en el cuadro siguiente, y sobre los cual nos permitimos hacer los siguientes comentarios:

A mayor Desarrollo Humano (Índice DH) se observa una influencia en la generación de oportunidades de agronegocios, determinado por la participación de las mujeres en proyectos alternativos en la generación de ingreso. La correlación es de 0.13864.

A mayor nivel de marginalidad social, menor potencial para el desarrollo de los agronegocios. Existe una relación negativa e importante (-0.23629),

5 El coeficiente de correlación de Pearson posee las siguientes características:

El valor del coeficiente de correlación es independiente de cualquier unidad usada para medir las variables.

El valor del coeficiente de correlación se altera de forma importante ante la presencia de un valor extremo, como sucede con la desviación típica. Ante estas situaciones conviene realizar una transformación de datos que cambia la escala de medición y modera el efecto de valores extremos (como la transformación logarítmica).

El coeficiente de correlación mide solo la relación con una línea recta. Dos variables pueden tener una relación curvilínea fuerte, a pesar de que su correlación sea pequeña. Por tanto cuando analicemos las relaciones entre dos variables debemos representarlas gráficamente y posteriormente calcular el coeficiente de correlación.

El coeficiente de correlación no se debe extrapolar más allá del rango de valores observado de las variables a estudio ya que la relación existente entre X e Y puede cambiar fuera de dicho rango.

La correlación no implica causalidad. La causalidad es un juicio de valor que requiere más información que un simple valor cuantitativo de un coeficiente de correlación.

El coeficiente de correlación de Pearson puede calcularse en cualquier grupo de datos, sin embargo la validez del test de hipótesis sobre la correlación entre las variables requiere en sentido estricto: a) que las dos variables procedan de una muestra aleatoria de individuos. b) que al menos una de las variables tenga una distribución normal en la población de la cual la muestra procede. Para el cálculo válido de un intervalo de confianza del coeficiente de correlación de Pearson ambas variables deben tener una distribución normal. Si los datos no tienen una distribución normal, una o ambas variables se pueden transformar (transformación logarítmica) o se calcularía un coeficiente de correlación no paramétrico (coeficiente de correlación de Spearman) que tiene el mismo significado que el coeficiente de correlación de Pearson y se calcula utilizando el rango de las observaciones.

El coeficiente de correlación como previamente se indicó oscila entre –1 y +1 encontrándose en medio el valor 0 que indica que no existe asociación lineal entre las dos variables a estudio. Un coeficiente de valor reducido no indica necesariamente que no exista correlación ya que las variables pueden presentar una relación no lineal. En este caso la correlación infraestima la asociación al medirse linealmente. La significancia estadística de un coeficiente debe tenerse en cuenta conjuntamente con la relevancia clínica del fenómeno que estudiamos ya que coeficientes de 0.5 a 0.7 tienden ya a ser significativos como muestras pequeñas. Es por ello muy útil calcular el intervalo de confianza del coeficiente ya que en muestras pequeñas tenderá a ser amplio.

Altman, DA. Practical statistics for medical research. 1th ed., repr. 1997. London: Chapman & Hall; 1997. www.psico.uniovi.es


entre potencialidad para el desarrollo de los agronegocios y nivel de marginalidad, esto significaría que los niveles de escolaridad que componen este índice de marginalidad de CONAPO, además variables de vivienda y empleo son factores que influyeron en la visualización de oportunidades.

A mayor número de población, existe un relativo potencial para el desarrollo de los agronegocios. Existe una correlación positiva (0.19514) entre el número de habitantes y la probabilidad de aprovechar las oportunidades de agronegocios.

A mayor territorio, incrementa el potencial para concretar oportunidades de agronegocio. Existe una correlación (0.16041) que explica la relación entre disponibilidad de tierras y nivel de oportunidades.

También fue posible constatar con las correlaciones estimadas que:

El nivel de ingresos no es un factor determinante en el número de oportunidades de agronegocios. Existe una correlación ligeramente entre el nivel de ingresos y las oportunidades de agronegocios (0.08178), lo cual implicaría el hecho de que muchas de las oportunidades provienen de la dotación de recursos naturales y no del vector de ingresos de la población.

El tamaño del sector primario es un factor en la obtención de un nivel mayor de potencialidad en el desarrollo de los agronegocios. La correlación que se obtuvo entre el IEP y la PEA del sector primario no es alta pero influye, siendo de 0.12010.

Finalmente, podemos afirmar que la densidad de población (aglomeración) es factor que influye en la obtención de un nivel mayor de potencialidad en el desarrollo de los agronegocios. La correlación que se obtuvo entre el IEP y la densidad de población, esta fue de 0.20591.

GRÁFICA 2.- Correlaciones Lineales de Pearson de IEP

Nivel de Correlación

(+) Baja

(-) Baja (-) Alta

(+) Alta

Índice de Evaluación de Oportunidades

0.13864 Índice de Desarrollo Humano

0.12010 (PEA Sector Primario)

-0.23629549 (Marginalidad)

0.20521 (Densidad de Población)0.19514 (Tamaño de la Población)0.16041 (Superficie total)

- 0.08178 (PIB per capita)

Nivel de Correlación

(+) Baja

(-) Baja (-) Alta

(+) Alta

Índice de Evaluación de Oportunidades

0.13864 Índice de Desarrollo Humano

0.12010 (PEA Sector Primario)

-0.23629549 (Marginalidad)

0.20521 (Densidad de Población)0.19514 (Tamaño de la Población)0.16041 (Superficie total)

- 0.08178 (PIB per capita)


Fuente: Thesis/Agromoney. Elaboradas con la IEP del sistema vs datos de INEGI y CONAPO.

Cuadro 15: IEP por Municipio e Índice de Correlación Simple.




Acajete 0.67000 MEDIO 53,115 3,071 173.49 306 32.6% - 0.22364 Medio 0.69941 Acateno 0.43000 BAJO 8,419 3,571 227.07 37 71.7% 0.70093 Alto 0.67064 Acatlán 0.55000 MEDIO 32,521 5,553 483.48 67 21.2% - 0.41556 Medio 0.74686 Acatzingo 0.71500 ALTO 46,178 2,776 125.02 369 40.4% - 0.25417 Medio 0.69789 Acteopan 0.35000 BAJO 2,914 1,334 39.55 74 3.6% 1.57014 Muy alto 0.55840 Ahuacatlán 0.41400 BAJO 13,745 2,707 94.40 146 65.0% 1.35394 Muy alto 0.57493 Ahuatlán 0.21000 BAJO 3,402 3,233 193.90 18 56.4% 0.91856 Alto 0.64958 Ahuazotepec 0.51400 MEDIO 9,573 5,631 110.99 86 25.0% - 0.24661 Medio 0.74192 Ahuehuetitla 0.41000 BAJO 1,978 12,865 108.44 18 32.4% 0.28453 Alto 0.74943 Ajalpan 0.55000 MEDIO 54,740 2,128 325.30 168 40.5% 0.86748 Alto 0.60718 Albino Zertuche 0.54000 MEDIO 1,759 3,194 58.68 30 23.9% - 0.21239 Medio 0.77370 Aljojuca 0.52417 MEDIO 6,055 4,197 130.12 47 70.4% 0.10668 Alto 0.70731 Altepexi 0.60600 MEDIO 17,238 2,715 63.78 270 26.6% - 0.28007 Medio 0.67130 Amixtlán 0.41400 BAJO 5,000 2,519 33.17 151 87.9% 1.16529 Muy alto 0.60355 Amozoc 0.48000 BAJO 78,452 3,528 183.70 427 6.2% - 0.88115 Bajo 0.74695 Aquixtla 0.32000 BAJO 7,386 3,571 190.09 39 60.0% 0.45990 Alto 0.67579 Atempan 0.63000 MEDIO 22,150 2,361 34.45 643 48.2% 0.34368 Alto 0.65031 Atexcal 0.24000 BAJO 3,624 4,784 395.46 9 56.9% 0.31905 Alto 0.71234 Atlixco 0.78571 ALTO 122,149 5,483 229.22 533 27.4% - 0.78318 Bajo 0.76665 Atoyatempan 0.56500 MEDIO 6,194 2,808 21.69 286 34.4% - 0.06792 Alto 0.70078 Atzala 0.50000 BAJO 1,232 4,991 34.45 36 60.5% - 0.15349 Medio 0.72329 Atzitzihuacán 0.53000 MEDIO 11,016 2,506 127.57 86 75.4% 0.38787 Alto 0.66098 Atzitzintla 0.46500 BAJO 8,040 2,508 94.40 85 74.5% 0.75110 Alto 0.63434 Axutla 0.41400 BAJO 935 8,101 146.70 6 52.21% 0.32909 Alto 0.70113 Ayotoxco de Guerrero 0.58000 MEDIO 7,883 2,737 130.12 61 67.0% 0.66192 Alto 0.67195 Calpan 0.60750 MEDIO 13,319 3,284 53.59 249 66.5% 0.19943 Alto 0.68618 Caltepec 0.21000 BAJO 4,523 3,598 473.28 10 64.2% 0.81735 Alto 0.68825 Camocuautla 0.57600 MEDIO 2,207 2,038 21.69 102 82.3% 1.50289 Muy alto 0.55839 Caxhuacan 0.60000 MEDIO 3,814 2,701 20.41 187 65.4% 0.51843 Alto 0.63309 Coatepec 0.40500 BAJO 729 5,433 10.22 71 82.5% 0.74329 Alto 0.67777 Coatzingo 0.27000 BAJO 3,105 4,175 68.89 45 72.3% 0.59487 Alto 0.65695 Cohetzala 0.48321 BAJO 1,356 5,673 344.44 4 63.1% 0.39006 Alto 0.67683 Cohuecan 0.58600 MEDIO 4,492 2,382 51.03 88 45.8% 0.24276 Alto 0.69082 Coronango 0.34000 BAJO 30,255 2,964 37.00 818 27.4% - 0.28584 Medio 0.72392 Coxcatlán 0.52000 MEDIO 19,764 3,749 304.89 65 39.0% 0.05044 Alto 0.70925 Coyomeapan 0.45000 BAJO 12,614 2,212 229.62 55 83.7% 2.01709 Muy alto 0.56035 Coyotepec 0.65200 MEDIO 2,242 10,497 103.33 22 67.7% 0.05385 Alto 0.75155 Cuapiaxtla de Madero 0.63750 MEDIO 7,183 2,580 25.52 281 39.9% - 0.22803 Medio 0.70726 Cuautempan 0.43000 BAJO 8,497 2,946 85.47 99 62.7% 0.97194 Alto 0.63419 Cuautinchán 0.24000 BAJO 7,720 2,016 136.50 57 37.0% 0.36320 Alto 0.66765 Cuautlancingo 0.39000 BAJO 55,456 4,738 33.17 1 672 3.3% - 1.39551 Muy bajo 0.78499 Cuayuca de Andrade 0.47464 BAJO 3,221 4,042 160.75 20 53.7% 0.60842 Alto 0.66210 Cuetzalan del Progreso 0.44000 BAJO 45,781 2,285 135.22 339 68.9% 0.96133 Alto 0.63798 Cuyoaco 0.68000 MEDIO 14,367 3,447 294.68 49 54.8% 0.00219 Alto 0.70504 Chalchicomula de Sesma 0.55000 MEDIO 40,871 3,847 364.85 112 46.6% - 0.31389 Medio 0.71800 Chapulco 0.55500 MEDIO 6,196 2,477 146.70 42 28.0% 0.04862 Alto 0.69453 Chiautla 0.64600 MEDIO 18,480 5,538 685.05 27 31.6% - 0.31828 Medio 0.72816 Chiautzingo 0.47700 BAJO 17,167 3,890 44.66 384 55.6% - 0.43111 Medio 0.74033 Chiconcuautla 0.73500 ALTO 13,562 2,029 113.55 119 89.1% 1.59807 Muy alto 0.54936 Chichiquila 0.58000 MEDIO 23,072 1,565 100.78 229 70.6% 1.45988 Muy alto 0.57445 Cítela 0.68731 MEDIO 32,825 6,604 276.82 119 34.1% - 0.44772 Medio 0.73609 Chigmecatitlán 0.21000 BAJO 1,149 7,426 28.06 41 10.6% 0.56927 Alto 0.69850 Chignahuapan 0.50500 MEDIO 51,536 3,844 591.92 87 39.4% - 0.01848 Alto 0.70733 Chignautla 0.63000 MEDIO 26,087 2,166 104.61 249 28.4% 0.30481 Alto 0.65431 Chila 0.21000 BAJO 4,562 4,424 126.29 36 51.2% 0.41855 Alto 0.69900 Chila de la Sal 0.21000 BAJO 1,246 11,289 199.01 6 37.2% 0.21031 Alto 0.72013 Money 0.45000 BAJO 6,687 3,917 93.12 72 55.0% 0.64585 Alto 0.67032 Chilchotla 0.77000 ALTO 18,303 1,941 94.40 194 78.8% 1.25491 Muy alto 0.57800 Chinantla 0.40500 BAJO 2,264 8,303 67.62 33 31.0% 0.19981 Alto 0.71719 Domingo Arenas 0.21000 BAJO 5,597 2,871 10.22 548 56.1% - 0.36016 Medio 0.70406 Eloxochitlán 0.67500 MEDIO 11,347 1,637 109.71 103 87.3% 2.41071 Muy alto 0.51613 Epatlán 0.68500 MEDIO 4,268 6,164 72.72 59 49.4% 0.05046 Alto 0.72158 Esperanza 0.21000 BAJO 13,398 3,828 116.09 115 38.9% - 0.31823 Medio 0.70887 Francisco Z. Mena 0.43800 BAJO 16,013 3,571 535.79 30 70.2% 0.54197 Alto 0.69094 General Felipe Ángeles 0.28000 BAJO 17,447 2,647 73.99 236 62.4% 0.14273 Alto 0.66250 Guadalupe 0.33000 BAJO 6,355 5,444 66.35 96 39.3% 0.50917 Alto 0.68239 Guadalupe Victoria 0.70000 MEDIO 15,041 3,550 239.83 63 47.5% - 0.06694 Alto 0.68925 Hermenegildo Galeana 0.40200 BAJO 7,560 2,461 43.37 174 86.9% 1.39339 Muy alto 0.58078 Huaquechula 0.76429 ALTO 25,425 3,539 223.25 114 76.2% 0.48542 Alto 0.68973 Huatlatlauca 0.27000 BAJO 6,540 4,849 126.29 52 33.2% 0.87060 Alto 0.64920 Huauchinango 0.74179 ALTO 90,846 4,461 160.75 565 28.9% - 0.38897 Medio 0.73582 Huehuetla 0.48321 BAJO 15,616 1,932 59.96 260 79.7% 1.77925 Muy alto 0.55355 Huehuetlán el Chico 0.75250 ALTO 8,332 4,263 275.55 30 40.9% 0.08166 Alto 0.70138 Huejotzingo 0.63000 MEDIO 59,822 4,022 188.81 317 26.7% - 0.81204 Bajo 0.76099


PEA Primario (6)

Marginalidad (7)IEP (1)Municipio Población total (2)

PIB Percapita (3)



Continua …..


Cuadro 15: Continuación



Hueyapan 0.58750 MEDIO 11,105 2,005 75.27 148 50.9% 0.38330 Alto 0.65148 Hueytamalco 0.53500 MEDIO 26,115 3,200 242.38 108 73.24% 0.67379 Alto 0.65797 Hueytlalpan 0.39000 BAJO 4,661 1,771 15.31 304 90.0% 1.87554 Muy alto 0.51613 Huitzilan de Serdán 0.43500 BAJO 12,088 1,682 44.66 271 89.7% 1.68378 Muy alto 0.56395 Huitziltepec 0.58000 MEDIO 4,862 4,406 52.30 93 41.9% - 0.31099 Medio 0.75102 Atlequizayan 0.36000 BAJO 3,039 2,492 28.08 108 88.1% 1.27236 Muy alto 0.63544 Ixcamilpa de Guerrero 0.27000 BAJO 3,602 9,421 243.66 15 53.3% 0.78428 Alto 0.70144 Ixcaquixtla 0.77000 ALTO 7,458 4,693 173.49 43 50.2% - 0.29749 Medio 0.74947 Ixtacamaxtitlán 0.58000 MEDIO 25,160 3,930 614.88 41 70.0% 0.62675 Alto 0.67210 Ixtepec 0.43500 BAJO 6,745 2,813 10.22 660 77.5% 1.40782 Muy alto 0.57676 Izúcar de Matamoros 0.77737 ALTO 69,413 5,704 514.11 135 23.6% - 0.59932 Medio 0.75195 Jalpan 0.65036 MEDIO 12,070 2,924 199.01 61 77.0% 0.88811 Alto 0.64607 Jolalpan 0.52600 MEDIO 11,771 3,982 423.53 28 45.3% 0.42689 Alto 0.66687 Jonotla 0.39000 BAJO 4,678 3,431 73.99 63 79.1% 0.93701 Alto 0.64607 Jopala 0.62500 MEDIO 12,749 2,780 165.35 77 81.3% 0.99158 Alto 0.60004 Juan C. Bonilla 0.23000 BAJO 14,814 3,713 53.58 276 19.8% - 0.25256 Medio 0.73924 Juan Galindo 0.23000 BAJO 9,616 6,524 44.66 215 14.7% - 1.07369 Bajo 0.78441 Juan N. Méndez 0.67364 MEDIO 4,977 3,219 242.38 21 65.4% 0.75713 Alto 0.64360 Lafragua 0.43500 BAJO 7,772 3,710 128.85 60 78.4% 0.41132 Alto 0.67132 Libres 0.67536 MEDIO 28,333 3,476 304.89 93 39.3% - 0.33754 Medio 0.72331 La Magdalena Tlatlauquitepec 0.54000 MEDIO 426 7,023 35.72 12 38.5% 0.04932 Alto 0.72750 Mazapiltepec de Juárez 0.51417 MEDIO 2,422 3,342 44.66 54 56.9% - 0.26706 Medio 0.71602 Mixtla 0.42000 BAJO 2,164 3,916 16.58 131 33.9% - 0.34300 Medio 0.76462 Molcaxac 0.43500 BAJO 5,719 5,917 133.95 43 54.9% 0.58988 Alto 0.65144 Cañada Morelos 0.55000 MEDIO 17,870 2,966 119.91 149 52.7% 0.49116 Alto 0.65192 Naupan 0.43800 BAJO 9,748 3,006 96.96 101 82.4% 0.80393 Alto 0.63529 Nauzontla 0.40000 BAJO 3,443 2,904 47.20 73 59.0% 0.41010 Alto 0.67560 Nealtican 0.43000 BAJO 10,513 4,366 62.52 168 47.5% - 0.44964 Medio 0.73202 Nicolás Bravo 0.40500 BAJO 5,489 2,599 234.72 23 41.5% 0.47213 Alto 0.67816 Nopalucan 0.40000 BAJO 24,405 2,362 176.05 139 40.0% - 0.27681 Medio 0.69210 Ocotepec 0.42600 BAJO 4,519 4,943 80.38 56 52.4% 0.22658 Alto 0.71461 Ocoyucan 0.31000 BAJO 21,185 2,867 68.89 308 35.4% 0.71440 Alto 0.65788 Olintla 0.39000 BAJO 12,104 2,410 66.35 182 85.5% 1.76504 Muy alto 0.56450 Oriental 0.59000 MEDIO 14,365 4,049 298.52 48 39.7% - 0.53937 Medio 0.72553 Pahuatlán 0.44000 BAJO 18,209 3,286 80.37 227 50.2% 0.77063 Alto 0.65438 Palmar de Bravo 0.52500 MEDIO 39,077 2,530 341.88 114 63.8% 0.37164 Alto 0.65587 Pantepec 0.59750 MEDIO 18,251 3,526 216.88 84 77.6% 1.03762 Alto 0.63952 Petlalcingo 0.33000 BAJO 9,132 4,423 155.63 59 41.2% 0.36019 Alto 0.69409 Piaxtla 0.25000 BAJO 4,097 9,779 275.55 15 40.5% 0.21431 Alto 0.71933 Puebla 0.76790 ALTO 1,485,941 8,483 524.31 2 834 0.5% - 1.71455 Muy bajo 0.82693 Quecholac 0.56400 MEDIO 42,479 2,473 163.29 260 60.3% 0.22529 Alto 0.64283 Quimixtlán 0.46607 BAJO 19,609 1,609 114.81 171 81.7% 1.32859 Muy alto 0.58969 Rafael Lara Grajales 0.52000 MEDIO 12,945 5,560 15.31 846 14.3% - 0.89224 Bajo 0.75436 Los Reyes de Juárez 0.61750 MEDIO 24,151 2,672 30.62 789 64.7% - 0.31555 Medio 0.70375 San Andrés Cholula 0.74500 ALTO 80,118 4,076 68.89 1 163 18.3% - 1.01624 Bajo 0.77125 San Antonio Cañada 0.21000 BAJO 4,518 2,012 84.19 54 28.6% 1.33350 Muy alto 0.59518 San Diego la Mesa Tochimiltzingo 0.55000 MEDIO 1,281 1,982 91.85 14 52.7% 1.03828 Alto 0.62411 San Felipe Teotlalcingo 0.60955 MEDIO 8,497 4,364 54.85 155 50.8% - 0.62367 Medio 0.75444 San Felipe Tepatlán 0.40200 BAJO 4,309 1,699 37.00 116 86.1% 1.54098 Muy alto 0.55783 San Gabriel Chilac 0.68250 MEDIO 13,386 3,402 104.61 128 35.3% 0.28674 Alto 0.67161 San Gregorio Atzompa 0.55000 MEDIO 6,981 6,178 15.31 456 31.0% - 0.42703 Medio 0.77335 San Jerónimo Tecuanipan 0.64750 MEDIO 5,226 2,256 30.62 171 65.9% 0.24079 Alto 0.68656 San Jerónimo Xayacatlán 0.41400 BAJO 3,843 5,343 229.62 17 54.2% 0.41868 Alto 0.70243 San José Chiapa 0.46500 BAJO 7,414 3,068 144.15 51 53.46% 0.03117 Alto 0.69831 San José Miahuatlán 0.27000 BAJO 11,883 3,628 335.51 35 47.9% 0.25553 Alto 0.66765 San Juan Atenco 0.21000 BAJO 3,315 4,966 188.81 18 72.3% 0.04368 Alto 0.72329 San Juan Atzompa 0.23000 BAJO 765 2,767 25.52 30 7.6% - 0.16926 Medio 0.70382 San Martín Texmelucan 0.72250 ALTO 130,316 5,768 71.45 1 824 13.8% - 1.23698 Muy bajo 0.78724 San Martín Totoltepec 0.42000 BAJO 770 9,756 12.77 60 35.6% - 0.22646 Medio 0.75714 San Matías Tlalancaleca 0.29000 BAJO 17,069 4,241 52.30 326 37.7% - 0.62806 Medio 0.74199 San Miguel Ixitlán 0.23000 BAJO 574 3,827 25.52 22 33.4% 0.46737 Alto 0.67179 San Miguel Xoxtla 0.45000 BAJO 10,664 4,741 29.35 363 4.5% - 1.33938 Muy bajo 0.78298 San Nicolás Buenos Aires 0.66750 MEDIO 8,353 3,057 195.19 43 66.2% 0.21218 Alto 0.67152 San Nicolás de los Ranchos 0.74750 ALTO 9,749 2,907 195.19 50 56.1% - 0.01290 Alto 0.68836 San Pablo Anicano 0.43500 BAJO 3,332 4,572 81.64 41 39.8% 0.21401 Alto 0.70134 San Pedro Cholula 0.59000 MEDIO 113,436 5,850 51.03 2 223 9.7% - 1.13617 Bajo 0.79211 San Pedro Yeloixtlahuaca 0.43000 BAJO 3,224 6,928 164.59 20 37.0% 0.15308 Alto 0.73354 San Salvador el Seco 0.32500 BAJO 25,466 5,315 193.91 131 36.0% - 0.26222 Medio 0.71782 San Salvador el Verde 0.55250 MEDIO 23,937 4,198 150.53 159 44.8% - 0.64687 Medio 0.75196 San Salvador Huixcolotla 0.58000 MEDIO 12,164 2,898 33.18 367 37.1% - 0.40115 Medio 0.70341 San Sebastián Tlacotepec 0.24000 BAJO 12,688 1,619 241.11 53 87.8% 2.08707 Muy alto 0.57067 Santa Catarina Tlaltempan 0.23000 BAJO 795 10,709 42.11 19 30.0% 0.56331 Alto 0.69119 Santa Inés Ahuatempan 0.31000 BAJO 5,646 3,643 289.58 19 52.5% 0.90067 Alto 0.66583 Santa Isabel Cholula 0.62464 MEDIO 9,192 1,960 67.61 136 70.7% 0.66345 Alto 0.65849 Santiago Miahuatlán 0.44000 BAJO 18,486 2,407 79.09 234 18.4% 0.05188 Alto 0.69393 Huehuetlán el Grande 0.70200 ALTO 6,291 2,991 264.08 24 56.7% 0.81289 Alto 0.64786




PEA Primario (6)

Marginalidad (7)Municipio IEP (1) Población total (2)

PIB Percapita (3)

Continua …..


Cuadro 15: Continuación



Santo Tomás Hueyotlipan 0.45000 BAJO 7,511 3,638 34.45 218 44.3% - 0.14499 Medio 0.73980 Soltepec 0.46200 BAJO 11,115 3,344 139.05 80 74.4% - 0.05315 Alto 0.70937 Tecali de Herrera 0.57000 MEDIO 18,181 3,544 184.97 98 25.8% - 0.33023 Medio 0.73612 Tecamachalco 0.79900 ALTO 64,380 3,468 218.15 295 32.4% - 0.47068 Medio 0.72525 Tecomatlán 0.70000 MEDIO 5,068 12,029 181.15 28 43.6% 0.32641 Alto 0.74751 Tehuacán 0.46500 BAJO 260,923 4,615 390.36 668 6.4% - 1.03069 Bajo 0.76223 Tehuitzingo 0.53800 MEDIO 10,320 5,910 473.28 22 38.1% 0.45526 Alto 0.70674 Tenampulco 0.37000 BAJO 6,721 3,134 108.44 62 73.2% 0.88336 Alto 0.67230 Teopantlán 0.50000 BAJO 4,220 3,610 214.31 20 47.5% 1.23343 Muy alto 0.60795 Teotlalco 0.66400 MEDIO 2,971 5,378 167.11 18 49.4% 0.20737 Alto 0.71140 Tepanco de López 0.52750 MEDIO 17,093 3,659 207.95 82 41.5% - 0.02851 Alto 0.71488 Tepango de Rodríguez 0.57000 MEDIO 4,118 2,188 20.42 202 58.0% 1.44988 Muy alto 0.57205 Tepatlaxco de Hidalgo 0.25000 BAJO 14,866 3,337 51.03 291 20.7% - 0.65729 Bajo 0.71211 Tepeaca 0.59500 MEDIO 67,157 3,746 179.88 373 31.3% - 0.53148 Medio 0.73462 Tepemaxalco 0.21000 BAJO 1,215 2,205 30.62 40 67.5% 1.08159 Muy alto 0.62639 Tepeojuma 0.68800 MEDIO 7,465 4,866 121.19 62 59.6% 0.14239 Alto 0.69604 Tepetzintla 0.43000 BAJO 9,442 2,487 127.57 74 71.0% 1.55180 Muy alto 0.57015 Tepexco 0.65200 MEDIO 6,263 2,821 121.19 52 41.5% 0.95650 Alto 0.63648 Tepexi de Rodríguez 0.37000 BAJO 19,156 3,441 412.05 46 54.8% 0.32956 Alto 0.70288 Tepeyahualco 0.64545 MEDIO 15,814 2,899 426.08 37 62.4% 0.24764 Alto 0.68780 Tepeyahualco de Cuauhtémoc 0.67000 MEDIO 2,976 3,974 19.15 155 35.6% - 0.29270 Medio 0.74984 Tetela de Ocampo 0.52500 MEDIO 24,459 3,698 304.89 80 54.2% 0.72449 Alto 0.67034 Teteles de Avila Castillo 0.63400 MEDIO 5,548 5,796 8.93 621 16.2% - 0.78403 Bajo 0.79064 Teziutlán 0.64321 MEDIO 88,970 5,139 84.20 1 057 7.3% - 0.95413 Bajo 0.76808 Tianguismanalco 0.68583 MEDIO 9,689 3,013 114.81 84 72.7% - 0.08228 Medio 0.69662 Tilaza 0.73750 ALTO 8,194 4,570 102.05 80 51.0% - 0.11343 Medio 0.72593 Tlacotepec de Benito Juárez 0.52600 MEDIO 44,579 2,565 340.61 131 40.0% 0.35838 Alto 0.65534 Tlacuilotepec 0.41400 BAJO 16,797 2,840 153.08 110 90.3% 1.02110 Alto 0.64119 Tlachichuca 0.50000 BAJO 26,787 3,004 459.25 58 68.0% 0.16234 Alto 0.68442 Tlahuapan 0.57500 MEDIO 33,831 3,390 298.51 113 49.53% - 0.25518 Medio 0.72267 Tlaltenango 0.24000 BAJO 5,676 3,355 37.00 153 37.0% - 0.61329 Medio 0.73318 Tlanepantla 0.42000 BAJO 4,623 2,761 14.04 329 15.2% - 0.11003 Medio 0.70581 Tlaola 0.58800 MEDIO 19,010 2,060 108.44 175 89.0% 1.20124 Muy alto 0.58586 Tlapacoya 0.68500 MEDIO 6,034 2,014 80.38 75 90.3% 0.92214 Alto 0.57781 Tlapanalá 0.69100 MEDIO 7,994 3,443 80.38 99 66.7% 0.25318 Alto 0.68604 Tlatlauquitepec 0.64179 MEDIO 47,151 4,034 246.22 191 52.2% 0.01648 Alto 0.70986 Tlaxco 0.42600 BAJO 5,324 3,655 90.57 59 86.5% 0.77577 Alto 0.65439 Tochimilco 0.60893 MEDIO 14,954 2,910 233.45 64 75.9% 0.45745 Alto 0.68035 Tochtepec 0.37000 BAJO 18,205 3,217 44.66 408 47.3% - 0.09214 Medio 0.70738 Totoltepec de Guerrero 0.21000 BAJO 1,089 6,471 164.56 7 67.1% 0.17769 Alto 0.75483 Tulcingo 0.31000 BAJO 8,520 6,581 223.25 38 22.6% 0.32646 Alto 0.69224 Tuzamapan de Galeana 0.43500 BAJO 5,857 3,903 45.92 128 79.4% 0.47127 Alto 0.69013 Tzicatlacoyan 0.49179 BAJO 5,758 2,579 174.77 33 54.0% 0.66668 Alto 0.65713 Venustiano Carranza 0.59179 MEDIO 26,465 3,784 308.71 86 40.5% - 0.07642 Alto 0.70259 Vicente Guerrero 0.30000 BAJO 20,391 2,249 234.73 87 68.5% 1.60583 Muy alto 0.56484 Xayacatlán de Bravo 0.37000 BAJO 1,333 7,087 70.16 19 39.8% 0.07515 Alto 0.73150 Xicotepec 0.82536 ALTO 71,454 3,718 283.20 252 41.4% - 0.12655 Medio 0.70974 Xicotlán 0.39000 BAJO 1,234 9,115 145.44 8 28.9% 0.76219 Alto 0.72075 Xiutetelco 0.72000 ALTO 34,575 2,699 93.12 371 35.5% 0.39315 Alto 0.64924 Xochiapulco 0.55000 MEDIO 3,873 3,369 110.99 35 68.0% 0.52286 Alto 0.69039 Xochiltepec 0.40200 BAJO 3,041 3,687 75.26 40 68.8% 0.36669 Alto 0.68380 Xochitlán de Vicente Suárez 0.27000 BAJO 11,744 2,301 45.92 256 70.1% 1.18374 Muy alto 0.61205 Xochitlán Todos Santos 0.27000 BAJO 5,387 2,734 141.61 38 61.6% 0.68821 Alto 0.65102 Yaonáhuac 0.37000 BAJO 7,152 2,760 54.85 130 48.3% - 0.07861 Alto 0.70569 Yehualtepec 0.46500 BAJO 20,875 2,636 170.95 122 35.7% - 0.07575 Alto 0.68657 Zacapala 0.46000 BAJO 3,915 3,999 392.92 10 66.2% 0.71040 Alto 0.66813 Zacapoaxtla 0.52600 MEDIO 50,447 3,254 188.81 267 42.2% 0.20354 Alto 0.68579 Zacatlán 0.62500 MEDIO 69,833 4,348 512.82 136 31.9% - 0.24011 Medio 0.72591 Zapotitlán 0.42000 BAJO 7,774 4,663 484.77 16 30.1% 0.55040 Alto 0.70478 Zapotitlán de Méndez 0.53500 MEDIO 5,178 4,089 35.72 145 76.1% 0.30681 Alto 0.67303 Zaragoza 0.58500 MEDIO 14,452 5,335 51.03 283 21.6% - 0.89817 Bajo 0.77312 Zautla 0.60400 MEDIO 18,567 3,132 274.27 68 40.6% 0.78842 Alto 0.64712 Zihuateutla 0.52000 MEDIO 12,227 2,681 177.33 69 86.8% 0.97356 Alto 0.62729 Zinacatepec 0.62500 MEDIO 14,574 3,181 86.76 168 53.1% - 0.01318 Alto 0.66923 Zongozotla 0.21000 BAJO 4,369 3,437 19.15 228 88.9% 0.38169 Alto 0.65570 Zoquiapan 0.40500 BAJO 2,625 4,551 22.96 114 82.3% 1.19212 Muy alto 0.64719 Zoquitlán 0.23000 BAJO 18,688 2,330 311.27 60 76.0% 1.97839 Muy alto 0.54642

(1) (2) (1) (3) (1) (4) (1) (5) (1) (6) (1) (7) (1) (8)0.19514 (0.08178) 0.16041 0.20591 (0.04197) (0.23629) 0.13864

PEA Primario (6)

Marginalidad (7) Índice de Desarrollo Humano (8)

Municipio IEP (1) Población total (2)

PIB Percapita (3)



COEFICIENTES DE CORRELACIÓN DE PEARSO Fuente: Elaboración propia con datos presentados por el Sistema Nacional de Información Municipal (SNIM) y el INEGI: (1) Índice de Oportunidades de Agronegocios, IEP, (2) Conteo Poblacional 2005 del INEGI, (3) Producto Interno Bruto por habitante tomando en cuenta el tipo de cambio promedio anual en 2005, (4) Superficie en Kilómetros cuadrados, (5) Densidad Poblacional con base en el Conteo Poblacional 2005 del INEGI, (6) Población Económicamente Activa aplicada en el Sector Primario que incluye actividades económicas agropecuarias, forestales y pesca, (7) EL Grado y el Índice de Marginalidad son calculados por CONAPO con datos del INEGI, tomando las variables del Censo de Población y Vivienda de 2000 en materia de calidad de vivienda, educación y empleo. El grado y el índice de marginalidad oscila en un rango de -1.5 para el muy alto a +2.0 para el muy alto. (8) El Índice de Desarrollo Humano (IDH) se construye con base en los criterios establecidos por el Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) y está compuesto de tres dimensiones: salud, educación e ingreso.


F). Análisis Regional de los Distritos de Desarrollo Rural (DDR) El índice de Oportunidades de Agronegocios promedio por DDR observa una marcada concentración en el nivel medio y bajo, en que se encuentran los municipios comprendidos en esta regionalización de la SAGARPA y SDR en Puebla. Los 18 municipios con Potencial Alto que se encuentran distribuidos en los 8 DDRs no alcanzan a levantar esta tendencia regional. En cuanto a su Índice de Desarrollo Humano, los 8 DDRs, se ubican en los niveles medio de acuerdo con la escala del Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo, que va de un índice de 0.50000 a 0.80000. No obstante, en cuanto al Grado de Marginación solo los DDRs de Zacatlán y Teziutlán están en grado Medio, Huachinango en Bajo, y el resto en alto y muy alto, lo que corrobora que a mayor grado de marginación menor nivel de generación de oportunidades de agronegocios que se daba en la correlación del total de los 217 municipios.



I.- Huauchinango 0.52902 MEDIO 2,598,853 4,957.60 2,320.13 806.56 19.09% (0.95587) BAJO 0.76733

II.- Zacatlán 0.58229 BAJO 423,929 4,482.29 2,297.60 293.78 36.54% (0.45518) MEDIO 0.73411

III.- Teziutlán 0.52753 BAJO 609,700 3,893.99 4,373.14 196.17 37.46% (0.24513) MEDIO 0.72372

IV.- Libres 0.55334 MEDIO 328,832 4,119.42 4,223.85 86.51 48.68% 0.00364 ALTO 0.70607

V.- Cholula 0.47419 MEDIO 405,002 4,922.55 5,833.83 99.97 50.17% 0.25696 ALTO 0.69342

VI.- Izúcar de Matamoros 0.45447 BAJO 455,255 3,975.24 8,276.77 79.38 58.36% 0.55997 ALTO 0.67093

VII.- Tecamachalco 0.45297 BAJO 367,436 3,042.82 4,766.81 93.93 67.12% 1.02336 ALTO 0.62910

VIII.- Tehuacan-Sierra Negra 0.44851 BAJO 194,126 2,025.17 1,826.87 173.67 76.29% 1.70431 MUY ALTO 0.55860

DISTRITO DE DESARROLLO RURAL

IEP (1) Población Total (2)

PIB Percapita

(3)


Marginalidad (7)Densidad Poblacional

(5)

PEA Primario

(6)

Índice de Desarrollo

Humano (8)

Fuente: Elaboración propia con datos presentados por el Sistema Nacional de Información Municipal (SNIM) y el INEGI: (1) Índice de Oportunidades de Agronegocios, IEP, Promedio del DDR; (2) Población Total del DDR de acuerdo al Conteo Poblacional 2005 del INEGI, (3) Producto Interno Bruto por habitante promedio del DDR tomando en cuenta el tipo de cambio promedio anual en 2005; (4) Superficie Total del DDR en Kilómetros cuadrados, (5) Densidad Poblacional promedio del DDR con base en el Conteo Poblacional 2005 del INEGI; (6) Población Económicamente Activa promedio del DDR aplicada en el Sector Primario que incluye actividades económicas agropecuarias, forestales y pesca, (7) IM y GM Promedio del DDR. El Grado y el Índice de Marginalidad son calculados por CONAPO con datos del INEGI, tomando las variables del Censo de Población y Vivienda de 2000 en materia de calidad de vivienda, educación y empleo. El grado y el índice de marginalidad oscila en un rango de -1.5 para el muy alto a +2.0 para el muy alto. (8) IDH promedio del DDR. El Índice de Desarrollo Humano (IDH) se construye con base en los criterios establecidos por el Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) y está compuesto de tres dimensiones: salud, educación e ingreso.


5. EVALUACIÓN DEL ENTORNO

La frontera de posibilidades de producción y las oportunidades de nuevos agronegocios en los 217 municipios estudiados están determinadas por las barreras de entrada como el limitado o costoso acceso al agua, el minifundio acentuado (lo cual se traduce en limitaciones para alcanzar escalas rentables de producción), altos grados de contaminación de lo mantos acuíferos y limitado acceso al financiamiento. Por otro lado, al contexto socioeconómico se agrega un elevado índice de migración que oscila de 20 a 40% de la población joven hacia los Estados Unidos, y por tanto alta dependencia de los ingresos familiares por envío de remesas. Son nulos o escasos los proyectos productivos rurales que se materializan con inversión proveniente de las remesas de los poblanos en EE.UU., lo que imposibilita generar mayor ingreso rural productivo por esta fuente de recursos.

Disparidades de cifras.

Un aspecto adverso del entorno tiene que ver con la calidad de la información secundaria disponible para la elaboración del presente análisis. Continúan detectándose disparidades de cifras y, la omisión en otros casos, entre las obtenidas en campo y los cultivos y actividades agropecuarias registradas en el SIAP (sección de avances de siembra y cosecha por detalle municipal) disponibles al público a través de la página oficial de Internet de la SAGARPA.

Este hallazgo ha adquirido interés por parte de algunos funcionarios públicos vinculados al sector, entre otras cosas, inquietud derivada y comprensible por el impacto que puedan tener la confiabilidad de las cifras para medir impactos y tendencias del sector.

Cuadro 16: Algunos Municipios con Disparidades de Cifras.

MUNICIPIO

Productos detectados en el municipio, no registrados en el SIAP

Productos registrado en el SIAP, no validados por el municipio

Huaquechula Cacahuate, Alfalfa Zanahoria

San Diego La Mesa Tochimiltzingo

Agave Maíz

Tianguismanalco Floricultura (flor chica, alhelí, gladiola, etc.)

NSD

Tochimilco Aguacate, Pera, Durazno, Tejocote NSD

Atlixco Floricultura, Semilla de Alfalfa, Durazno Avena Forrajera, Zanahoria,

San Jerónimo Tecuanipan Floricultura Maíz

Chiautla Jamaica, Papaya Maradol, Cacahuate NSD

Tlapanalá Cacahuate, Gladiola, Sandía NSD

Epatlán Caña de azúcar, Jitomate de invernadero NSD

Tepeojuma Caña de azúcar, Sorgo, Hortalizas orientales NSD

Huehuetlán el Chico Caña de azúcar, Albahaca, Pitahaya, Jamaica, Jitomate de Invernadero

NSD

Atzala Caña de azúcar NSD

Cohuecan Maíz criollo tipo pozolero, Amaranto, Durazno NSD

Atzitzihuacan Amaranto, Jitomate en invernadero NSD

Tilapa Caña de azúcar, Sábila, Maracuyá, Jitomate de Invernadero

Pepino, Limón,

Continua…….


Continuación Cuadro 16 C MUNICIPIO

Productos detectados en el municipio, no

registrados en el SIAP Productos registrado en el SIAP, no

validados por el municipio

Nealticán Floricultura NSD

Chietla Caña de azúcar, Maíz elotero, Papaya Maradol Mango

Izúcar de Matamoros Maíz elotero, Tomate Verde, Caña de Azúcar, Pepino

Limón

Atexcal Jitomate de Invernadero NSD

Caltepec Frijol, Trigo, Cactáceas Ornamentales NSD,

Chapulco Alfalfa, Aguacate, Durazno, Nopal NSD,

Chalchicomula de Sesma Haba Grano, Jitomate de Invernadero, Tuna Calabacita,

Esperanza Haba Grano Avena Forrajera

Nicolas Bravo Haba Grano, Manzana, Durazno, Maguey-Pulquero

NSD,

Piaxtla Cacahuate, Papaya Maradol NSD,

San Antonio Cañada Durazno, Maguey-Pulquero Maíz,

San José Miahuatlán Caña de azúcar NSD

San Juan Atenco Haba Grano, Durazno, Manzana NSD,

San Sebastian Tlacotepec Café, Mamey, Hongos Comestibles NSD,

Vicente Guerrero Maguey-Pulquero NSD

Zoquitlán Café, Plátano, Mamey, Durazno, Hongos Comestibles

NSD,

Acajete Ayocote, Hongos Comestibles, Frijol, Maíz, Trigo

Acatzingo Tuna, Frijol, Lechuga, Tomate Verde, Zanahoria

Aljocuca Durazno, Arnica, Calabacita , Col, Lechuga, Haba Grano

Avena Forrajera,

Amozoc NSD Trigo

Atzitzintla Chicharo, Avena Forrajera, Maíz, Frijol, Papa

Cañada Morelos Alfalfa, Haba Grano, Cactáceas Ornamentales Frijol, Cebada, Trigo

Cuantinchán Alfalfa, Nopal NSD,

Domingo Arenas Chabacano, Tejocote, Capulín Frijol,

Nopalucan Arnica, Frijol, Trigo, Avena Forrajera

Oriental Calabacita, Brócoli, Haba Verde Frijol, Maíz,

Palmar de Bravo Nopal, Alfalfa, Cebada, Trigo, Avena Forrajera

Rafael Lara Grajales Hortalizas(diversas), Maíz, Cebada, Frijol

San José de Chiapa NSD, Maíz, Frijol, Cebada

San Nicolas Buenos Aires Cilantro Calabacita

San Salvador El Seco NSD, Maíz, Frijol, Manzana, Cebada, Zanahoria, Papa

San Salvador Huixcolotla Chicharo, Cilantro, Alfalfa, Ejote NSD,

Santiago Miahuatlán Alfalfa, Pitahaya NSD,

Santo Tomás Hueyotlipan Cilantro, Pepino, Brócoli Frijol, Tomate Verde,

Soltepec Tejocote, Trigo, Pera, Arnica Maíz, Frijol, Cebada,

Tecali de Herrera Jitomate (Saladet), Pimiento morrón, Alfalfa, Chicharo

Zanahoria,

Tehuitzingo Cacahuate, Pitahaya, Melón, Tomate NSD,

Tepatlaxco de Hidalgo Ayocote, Maíz, Frijol

Tepeaca Cilantro, Apio, Ajo, Col Jitomate, Trigo, Calabacita,

Tepexi de Rodriguez Calabaza Chihua, Rabanitos, Pepino Ahuacate, Zanahoria,

Tlachichuca Haba, Chicharo Avena Forrajera,

Tochtepec Pitahaya, Alfalfa NSD,

Tulcingo de Valle Cacahuate, Sorgo NSD,

Zapotitlán de Salinas Cactáceas Ornamentales NSD,

Fuente: Elaboración propia con datos recabados en campo (matriz de resultados) y el SIAP de la SAGARPA. NSD: No Se Detectaron

La base de datos en las que la consultoría está basando las comparaciones corresponden a las estimaciones de siembra y cosecha para los dos ciclos (OI y PV) y cultivos perennes, y estas probablemente subestiman la dinámica de la producción al nivel municipal.

En una análisis posterior se encontraron cifras más precisas correspondientes a 2001 y 2002, provenientes de SAGARPA (subdelegación de Planeación y


Desarrollo Rural, unidad de estadística e informática). Dentro de esta base de datos se encontraron algunos de los cultivos no registrados en la base de datos del SIAP, como son la caña de azúcar, el cacahuate, la floricultura y la Sábila. Sin embargo, prevalecen omisiones, probablemente de cultivos de muy reciente introducción, como la Papaya Maradol, la Jamaica, la Pitahaya, la Sandía y hortalizas orientales.

Un punto valioso de este hallazgo -y que se mantiene- corresponde a los cultivos que, no obstante están registrados en el SIAP, no fueron validados por el grupo de enfoque. En este grupo se encuentran la avena forrajera, el mango, y el limón, la zanahoria, y una buena parte de superficie de maíz, que ya no se cultiva o ha sido sustituida por otros cultivos.

Por otro lado, en algunos casos el grupo de enfoque manifestó no coincidir con las estimaciones de superficie de algunos cultivos presentados en la base de datos del SIAP; sin embargo, dado que ni es propósito de este estudio -ni nuestras firmas de consultoría cuentan con los elementos técnicos y, considerando que se trabajó mediante un método participativo y no mediante un censo, resultó prácticamente imposible constatar la veracidad de dichas impresiones subjetivas.

Vale la pena agregar que las diferencias entre los datos reportados por los sistemas oficiales y la información levantada en campo, no afectan el objeto ni la calidad del estudio. Estos hallazgos -aunque valiosos en sí mismos- no constituyen un insumo determinante en la identificación de las oportunidades. La identificación y valoración de las oportunidades de agronegocios en el estado están más en función de aspectos como la dotación de factores de la producción, la existencia de experiencias exitosas, valores institucionales, tradiciones y costumbres comunitarias, y “capital social” de las organizaciones y grupos de productores, así como de la introducción de nuevos cultivos y el nivel “empresarial” en los municipios evaluados y, no tanto, del grado de exactitud de las cifras antes mencionadas.


6. CONCLUSIONES GENERALES

La finalización del 100% del estudio permite obtener resultados más enriquecedores que los presentados en las fases anteriores. El primero de estos resultados, como se había ya planteado desde la etapa inicial, es el hecho, en sí mismo, de haber enriquecido un método conceptualmente consistente, flexible, y útil para la medición y prospección de oportunidades de agronegocios, el cual fue perfeccionado en sus diversas etapas. La ventaja de contar con un método de esta naturaleza, es que permite ordenar ideas y realizar ejercicios analíticos profundos.

Para este Informe se realizó un ajuste a los parámetros que estiman el índice de potencialidad lo cual influyó en los resultados finales. Bajo estos cambios, 18 municipios mostraron tener un potencial alto para el desarrollo de los agronegocios, 89 con medio y 110 con bajo.

Es nuestra opinión que el método elegido para la recopilación de información en campo, el desarrollo (Delphi y Mini-Delphi) resultó ser un enfoque de prospección apropiado, entre otras razones, por la naturaleza de los grupos de enfoque e insuficiente información institucional sobre el tema.

La matriz ampliada en que se presentan los resultados finales constituye un acercamiento tecnológico muy importante del estudio y una manera sistematizada de construir un inventario de oportunidades. Tanto por el nivel de análisis académico que puede derivar de este, como por su utilidad práctica (entre los que destaca la creación de un Centro Virtual de Agronegocios), representa un instrumento muy lucrativo para los usuarios potenciales, que se estima sean no sólo del sector público, sino también del sector privado. Adicionalmente, constituye una herramienta eficaz para reducir la brecha de información asimétrica que existe entre los formuladores de la política de desarrollo rural en el estado y los beneficiarios de los programas públicos.

En términos de su alcance, el análisis del estudio, por razones de tiempo y recursos, no es exhaustivo. Sin embargo, la información contenida guía y sugiere su ampliación hacia estudios técnicos más profundos, que vayan al detalle de la viabilidad económica de oportunidades detectadas y de algunos tópicos en específico. También constituye un elemento informativo de gran utilidad para el mejoramiento o diseño de nuevos programas públicos de interés.

De forma resumida la información levantada en campo mostró los siguientes resultados más destacables:

Aunque no se cuenta con un parámetro para determinar la valuación relativa de este número (si es alto, está dentro del promedio o es bajo) la cantidad encontrada de 1,157 oportunidades sugiere la existencia de una enorme riqueza y variedad de ecosistemas y tradiciones en las regiones estudiadas, resultado consistente con la información socioeconómica y agropecuaria, disponible en fuentes oficiales.

Cerca de una quinta parte de las oportunidades detectadas (18%) son agronegocios con mercados de nicho y 43.6% en desarrollo, lo que, en términos de política económica implica un reto dual: por un lado, la oportunidad invaluable de impulsar o promover la inversión en


agronegocios en mercados nuevos y de alto valor agregado; y, por el otro, el hecho de requerir recursos importantes en tiempo y capital para detonarlos. Cabe señalar, sin embargo, que en sí mismos, la identificación de estos negocios potenciales constituye un hallazgo destacable, pues se trata, en muchos casos, de oportunidades ocultas en las estadísticas oficiales, cuya detección solo fue posible en virtud el método empleado en el estudio.

65.9% (763) son agronegocios de productos genéricos en mercados altamente competitivos, principalmente de productos agropecuarios tradicionales como: Aguacate, Ajonjolí, Alfalfa Verde, Arroz, Bovinos Carne, Bovinos Leche, Cacahuate, Café (tradicional), Caña de Azúcar , Caprinos Carne, Cebada Grano, Floricultura, Frijol, Gladiola (Gruesa), Granjas Avícolas, Jamaica, Leche y Derivados, Maíz Grano (Colores), Mango, Ovinos, Papa, pepino (sin clasificar), Porcino, Quesos , Rosa, Sorgo Grano, Jitomate Bola y Trigo Grano Suave, principalmente.

10.7% (124) se clasificaron como productos de competencia con atributos especiales, principalmente de productos no genéricos de competencia como: Maíz pozolero, Tomate verde, Maíz elotero, Pitahaya, Cacahuate (algunas variedades), Café Orgánico, Chile Poblano, Chile Seco Ancho, Flores (Gruesa), Frijol (Variedades Locales), Mezcal, Jitomate Bola, Ajo, Cactáceas, Calabaza (Semilla), Capulín, Chabacano, Cilantro, Ciruela Del País, Crisantemo, Hongos Comestibles, Nopalitos, Nuez de Castilla, Papaya Maradol, Plantas Medicinales y Tejocote. Destaca la reconversión a cultivos orgánicos en café y vainilla.

5.4% (63) restante son oportunidades de agronegocios generadas a partir de innovaciones tecnológicas (principalmente horticultura de invernadero).

La mayoría de dichas oportunidades son agronegocios cuya maduración oscila de un nivel medio de transición, hasta el caso de aquellos con una maduración completa en dinámica de crecimiento. Esto, en términos de política, significa la oportunidad para el sector público o privado de invertir en negocios con cierto margen de riesgo conocido, que cuentan con tecnologías disponibles, asistencia técnica calificada, pero cuyos márgenes de ganancia y valor agregado dependen del grado de competencia que se presente el mercado así como del comportamiento y decisiones de inversión de otras regiones productoras dentro de la misma región del estado y, en general, en el resto del país.

Se detectaron 37 productos que poseen las características de agrupamientos territoriales con mercados y productos similares; o bien, clusters de recolección comercial. De estos 27 se ubican como negocios agropecuarios tanto tradicionales como no tradicionales (agro-cluster), y 10 de ellos son negocios rurales no agropecuarios. La mayoría de los clusters traspasan las fronteras municipales. Técnicamente, lo anterior significa que, cuando se aísla del enfoque la clasificación normativa por área económica, categoría o caracterización, y se aplica el concepto de agrupamientos territoriales, se pueden ubicar en su justa medida de valor económico las oportunidades de negocio detectadas.

A partir del nivel de abstracción que nos permite el Índice de Evaluación de Oportunidades (IEP) una gran mayoría de municipios, 91.7%, presentan


potencial bajo (110) y mediano (89) para el desarrollo de agronegocios. Sólo 18 municipios obtuvieron una calificación de regiones con alto potencial futuro de crecimiento: Acatzingo, Atlixco, Chiconcuautla, Chilchotla, Huaquechula, Huauchinango, Huehuetlan El Chico, Ixcaquixtla, Izucar de Matamoros, San Andres Cholula, San Martin Texmelucan, San Nicolas de Los Ranchos, Huehuetlan El Grande, Tecamachalco, Tilapa, Xicotepec, Xiutetelco y Puebla.

Estos resultados están íntimamente ligados a las condiciones de marginalidad y escasez de factores de la producción en el caso de los municipios de bajo y mediano potencial; y a las condiciones socioeconómicas y de ingreso favorables, así como abundancia relativa de dichos factores en el caso de los del alto potencial.

Como lo confirman las correlaciones lineales que comparan el IEP con los indicadores socioeconómicos seleccionados, resulta desalentador el hecho de que la marginación, constituyan todavía barreras importantes para el desarrollo del potencial económico que ofrecen los municipios de estas regiones. Los municipios dotados con extensiones territoriales importantes, abundancia de mano de obra, generación de ingresos suficientes, y condiciones sociales armónicas, ofrecen también -tal como lo vislumbran los participantes en los grupos de enfoque- mejores condiciones para detonar sus oportunidades de crecimiento.

La información del contexto general recabada en campo contribuye también al análisis del estudio, sustentando lo observado en la primera, esto es, que las oportunidades detectadas enfrentan barreras de entrada a los negocios como: el limitado o costoso acceso al agua, minifundismo acentuado, altos grados de contaminación de lo mantos acuíferos, limitado acceso al financiamiento, así como información estadística poco confiable. Por otro lado, al contexto socioeconómico se agrega un elevado índice de migración de la población joven hacia los Estados Unidos, y por tanto alta dependencia de los ingresos familiares por envío de remesas.

Es importante aclarar que la existencia de las barreras estructurales comentadas anteriormente, no minimiza el número de oportunidades detectadas ni elimina las posibilidades de explotarse plenamente, ya que sólo contextualizan la eventualidad de que estás se materialicen -por parte de sus propios pobladores- a partir de las condiciones socioeconómicas y de dotación de factores presentes en la región. Una cantidad importante de oportunidades detectadas corresponden a municipios de alta marginación.

En tal sentido, resulta plausible y recomendable en términos de política pública, que dichas oportunidades puedan ser aprovechadas por agentes económicos externos al municipio. Lo anterior orienta hacia la ruta de incidir económicamente mediante programas públicos o instrumentos de promoción apropiados para que los detonantes de estos agronegocios provengan de fuentes externas al municipio, en asociación con productores en lo particular o grupos de productores con alto nivel emprendedor.

Resulta conveniente advertir que las anteriores conclusiones podrían cambiar al incorporar oportunidades que en los siguientes ciclos agrícolas el presente año puedan surgir como alternativas reales de ingreso rural y por los incentivos de los programas gubernamentales federales y estatales hacia ciertos cultivos


También, conviene aclarar, las mismas son producto de los juicios de valor vertidos por el equipo de trabajo que las elaboró y no están exentas de errores en este nivel del estudio; por lo que están sujetas a revisión y, es probable, que como resultado de la presentación de las mismas ante los responsables de la evaluación de estudio y del comité técnico del FOAPAP, puedan sufrir ajustes y correcciones importantes. Se sugiere tomarlas como conclusiones preliminares sujetas a un mayor enriquecimiento teórico y práctico.

Finalmente, es importante ponderar que como resultado de este proyecto el Sistema de Evaluación de Oportunidades de Agronegocios del Estado de Puebla podría resultar en un instrumento útil para el diseño, implementación y evaluación de las políticas públicas de fomento a los agronegocios que desarrolle la Secretaría de Desarrollo Rural de del Gobierno del Estado de Puebla con la colaboración de la Delegación Federal de la SAGARPA. Un ejemplo de cómo podría utilizarse la información con fines de diseño de políticas públicas puede verse en el Cuadro 14.

La gran ventaja de esta herramienta de políticas es que podrá ser alimentada con un trabajo permanente en campo por parte del personal técnico de estas instituciones, principalmente de los del PROFEMOR, quienes cuentan con información para acrecentar la calidad y el número de oportunidades de agronegocios, con los criterios que hemos estado aportando en este estudio como los que resulten del entorno de la economía rural. Es viable también incorporar un grupo interinstitucional de seguimiento del Sistema, el cual podría conformarse con la entrega de este proyecto.

CUADRO 14.- Esquema de un nuevo modelo de apoyo a los agronegocios

Inversionistas privados

Sector social y púbico

Diseño de proyectos




FIRA

Oportunidad detectada

Oportunidad detectada Sí

No No

Reconversión Termina

Sí

No

Gestión Costo insumos

Comercio Infraestructura

Apoyos SAGARPA – Gobierno del EstadoApoyos SAGARPA – Gobierno del Estado

Protocolo / diagnóstico

ALIANZA

Si

ALIANZA

ALIANZA

Sí No

FR

Otro

¿Negocio es

viable?

¿Hay problema

financiero?

Hay problema de acceso

¿Cadena es

viable?







FIRA



No No


Sí

No





ALIANZA

Si

ALIANZA

ALIANZA

Sí No

FR

Otro

¿Negocio es

viable?

¿Hay problema

financiero?


¿Cadena es

viable?

FIRA



NoNo No


Sí

No





ALIANZA

Si

ALIANZA

ALIANZA

Sí No

FR

Otro

¿Negocio es

viable?

¿Hay problema

financiero?


¿Cadena es

viable?


ANEXOS:

A-1. Glosario

A-2. Metodología del Índice de Potencialidades de Agronegocios (IEP)

A-3. Categorización de Oportunidades

A-4. Caracterización de Oportunidades

A-5. Guía de instalación y Uso del Sistema Informático de Evaluación de Oportunidades de Agronegocios (Sistema de Agronegocios V 5.3)

Anexo 1.- Glosario

Para los propósitos de este estudio se consideran los siguientes conceptos básicos, los cuales se determinaron de manera arbitraria en función del diseño del esquema y método de trabajo, producto de la experiencia y no necesariamente tomados de alguna fuente de corte académico:

Definición de “oportunidad de agronegocio”. Existencia de “circunstancias o condiciones”, tanto económicas como institucionales, propicias para la inversión de capital en una “actividad productiva relacionada con el medio rural”. Las “circunstancias o condiciones” pueden ser aquellas como: a) brechas entre la oferta y la demanda no satisfecha en su totalidad por el mercado; b) recursos naturales y culturales no explotados por falta de capital o financiamiento, pero que cuentan con un mercado potencial; c) oportunidades generadas por tendencias de crecimiento en mercados emergentes derivadas del cambio en hábitos o costumbres, la pluralidad étnica o el incremento en el ingreso urbano; y d) revelación de atributos especiales de animales, plantas o alimentos, cuyas características puedan recibir sobreprecios por el mercado. Las “actividades productivas en el medio rural” son aquellas generadoras de ingresos, no sólo las que tienen que ver con la producción de alimentos, madera o plantas, cría o engorda de animales, sino también las relacionadas con el valor territorial del medio rural, como su atractivo escénico, cultural y de recursos naturales.

Clasificación de las oportunidades de agronegocio. Las oportunidades de agronegocios pueden ser de dos clases: a) las relacionadas con actividades agropecuarias, y b) las rurales no agropecuarias. Las relacionadas con actividades agropecuarias, a su vez, se clasifican en dos: a) tradicionales, y b) no tradicionales. Por su situación en el mercado, estas pueden ser de nicho, de competencia (genéricas y no genéricas), o derivadas de una innovación tecnológica. Por su nivel de desarrollo podrían ser de tres tipos: incipientes, en desarrollo, o con potencial de expansión.

Actividades agropecuarias. Negocios vinculados a la producción de alimentos (granos, frutas, hortalizas) plantas (ornato, madera, aromáticas, medicinales); cría o reproducción de animales (bovinos, porcinos, aves, caprinos).

Actividades rurales no agropecuarias. Negocios generadores de ingresos relacionados con el valor económico del territorio rural, como podrían ser su atractivo escénico, cultural y de recursos naturales.

Actividad agropecuaria tradicional. Aquella relacionada con cultivos de alimentos o plantas, cría o engorda de animales, comunes en la región, cuya producción es una tradición, también en el resto de la entidad, inclusive en el país. Se trata generalmente de cultivos que figuran en las estadísticas de producción como los granos y oleaginosas, frutas y hortalizas de producción muy difundida y/o popular. En el caso de los animales se trata de especies de tradición productiva, y domesticación antigua, como bovinos, porcinos, caprinos, y aves de corral comunes y corrientes.

Actividad agropecuaria “no tradicional”. Aquella relacionada con cultivos de alimentos o plantas, cría o engorda de animales, poco comunes, distinto, con algún atributo especial apreciado por el mercado o derivado de alguna nueva propensión en el consumo. Se trata generalmente de especialidades


como algunas plantas medicinales, aromáticas, renglones de granos y oleaginosas que en el pasado fueron marginados por la introducción de especies exóticas, pero que empiezan a ser revalorados por el mercado. Son, en muchos casos, cultivos poco conocidos, nativos, muchos de ellos de recolección silvestre, que no aparecen en las estadísticas y su potencial aparece oculto a la mayoría de la población por el desconocimiento de las tendencias del mercado en la actualidad. En el caso de los animales se trata de especies de reciente domesticación, o de manejo silvestre, razas importadas o exóticas con potencial de crecimiento y adaptación en la región o poco comunes en la zona.

Producto de Nicho. Producto con una oferta y demanda relativamente pequeña; pero ubicada en un mercado de alto poder adquisitivo, o con disposición a pagar precios relativamente altos. Los ingresos esperados de estos productos por unidad de superficie son altos, por lo que generalmente es rentable producirlos a escalas pequeñas.

Producto de Competencia. Producto con una oferta y demanda relativamente grandes; ubicada en un mercado masivo, de bajo poder adquisitivo, con una elasticidad ingreso muy alta, cuyos precios son relativamente bajos. Se desenvuelven en un contexto altamente competitivo, con innovaciones frecuentes, por lo que la rentabilidad de estos es baja con márgenes de ganancia muy pequeños (muy de mercado, sin ganancias extra-normales), y donde la escala de producción importa (entre más grande, mejor).

Producto Genérico de Competencia. Se trata de aquellos productos cuyas características de sabor, tamaño, y calidades son homogéneas o muy similares, que resulta difícil distinguirlos en el mercado. Por tanto compiten con el resto principalmente en precios.

Producto No Genérico de Competencia. Se trata de productos que en apariencia se ven iguales, pero que el mercado ha logrado distinguir en éste atributos especiales como su sabor, resistencia, vida de anaquel u otros. El mercado les reconoce estos atributos prefiriéndolos a otros, o pagando sobreprecios. Compiten por calidad y no por precio.

Producto de Innovación Tecnológica. Se trata principalmente de productos (generalmente genéricos) que a partir de una innovación tecnológica (que se use o no se use, pero disponible) logran mejorar substancialmente sus niveles de competitividad en el mercado y se convierten en productos diferentes o con mayores márgenes de rentabilidad.

Oportunidad “incipiente”. Que aún no han logrado escalas comerciales, su producción es de traspatio, de recolección silvestre, o del tal volumen de producción que su mercado es local o regional. Esto no implica que la oportunidad sea pequeña o poco importante, tan solo que se requieren de inversiones importantes y un determinado tiempo de maduración para su desarrollo y capitalización.

Oportunidad “en desarrollo”. Que se encuentra en una etapa de transición entre el mercado local al regional o nacional; su escala es de tamaño medio, pero ha iniciado su proceso de maduración hacia un negocio de gran escala. La oportunidad radica en invertir hacia escalas mayores de producción, mejorando procesos primarios o agroindustriales, o en proyectos de valor agregado (empaque-comercialización) que mejoren el acceso a los mercados.


Oportunidad “con potencial de crecimiento”. Que la oportunidad de negocio radica en las posibilidades de expansión de la producción de un producto con ventajas competitivas en la región que ya ha logrado ubicarse con éxito dentro de un mercado creciente, pero todavía insatisfecho.

Medio rural. Aquellas localidades de menos de 50 mil habitantes. Conviene señalar que se ha tomado el criterio utilizado por las instituciones financieras públicas de apoyo al medio rural (FIRA y la Financiera Rural) el cual consideramos permite mayor flexibilidad en el diseño de instrumentos de política hacia el futuro, que los conceptos utilizados por el INEGI (menos de 2,500 habitantes) o del BID-Banco Mundial (menos de 15,000 habitantes).

Agronegocio. Cualquier actividad económica realizada en el medio rural, generadora de ingresos y empleo, con capacidad de crear un efecto demostración y replicar o extender beneficios hacia la población.

Agro-Cluster. Agregación territorial de varios (más de 50) agronegocios que producen bienes parecidos, similares en tamaño, nivel tecnológico, proceso de producción; y que comparten mayoritariamente los mismos canales de comercialización, los mismos mercados de insumos y de venta final.


Anexo 2.- Metodología del Índice de Potencialidades de Agronegocios (IEP)

1. Presentación El Índice de Evaluación de Oportunidades (IEOP), busca a través de cinco variables clave, cuantificar la información producto de la investigación de gabinete realizada en el municipio así como la información cualitativa, derivada de las entrevistas y “focus-groups” realizadas en la fase de campo.

El objeto del IEOP es ofrecer una valoración comparable entre los municipios del Estado de Puebla, cuantificando de alguna forma información cualitativa relevante para el estudio de Evaluación de oportunidades de agronegocios en el Estado de Puebla.

2. Componentes El IEOP esta compuesto por cinco variables básicas:

1. α = Número de oportunidades en agronegocios encontradas

2. β = Temporalidad de la oportunidad

3. χ = Dinámica no Agropecuaria

4. δ = Grado de Inversión

5. ε = Dinámica Agropecuaria

Donde cada una de estas variables explica y modula de alguna forma el comportamiento y la magnitud de las oportunidades de agronegocios en los municipios poblanos.

3. α = Número de oportunidades en agronegocios encontradas (α ) se refiere al número de oportunidades encontradas en el municipio, esta variable revela información cualitativa de la más alta importancia y es por sí sola, una variable que define y proporciona comparabilidad en el estudio. El peso ponderado de esta variable esta definido en el 45 por ciento.

Para definir esta variable falta además cuantificarla al interior, es decir cómo se transformará de los resultados obtenidos al evaluar cada uno de los municipios. Para tal efecto se presenta la siguiente tabla y ponderación individual:

Cuadro 1. Ponderación Interior (α )

# Oportunidades Ponderación Etapas I y II Etapa III 1<X<3 20 % 40% 4<X<7 50 % 80% 7<X<12 70 % 95%

X>12 100 % 100%


Fuente: Criterios Thesis/AgroMoney

El ponderador interior fue modificado al concluir el levantamiento de los 216 municipios, considerando que la media de las oportunidades detectadas está en el rango de 4 a 7, por lo que se le asignó un ponderador de 80%. Las primeras tres oportunidades se ponderaron en 40% considerando que son éstas las que generan mayor impacto cualitativo en los municipios. Finalmente los casos de 8 y más se ponderaron con 95% a 100%, que son los menos observados.

Por ejemplo, supóngase que se encuentran 9 oportunidades de agronegocios en el municipio “X”, entonces este se encontraría en el rango (8<X<11) por lo que le correspondería el 70% de la ponderación relativa, es decir el 31.5% en esta sección.

4. β = Temporalidad de la oportunidad

( β ) se refiere a la temporalidad de la oportunidad, es decir la duración o maduración de la oportunidad de agronegocio encontrada, esta variable también es de un peso significativo ya que si las oportunidades encontradas son de muy larga maduración mayor será la probabilidad de que éstas no sean explotadas. Esta variable esta ponderada con un 15 por ciento del valor del IEOP.

La cuantificación interior de esta variable queda de la siguiente manera:

Cuadro 2. Ponderación Interior ( β )


Esta sección del índice se calcularía de la siguiente manera, supóngase que las oportunidades evaluadas fueron categorizadas como de corto plazo, entonces le correspondería el 100% del 15% de la valoración de esta sección en el índice.

5. χ = Dinámica no Agropecuaria

( χ ) se refiere a la dinámica no agropecuaria, en esta sección en particular, se utilizará una metodología específica que mide el cambio en la composición sectorial, es decir explicar las diferencias en el crecimiento del empleo entre diversas regiones o grupos de regiones. Esta variable esta ponderada con un 15 por ciento del valor del IEP.

La variable definida como dinámica agropecuaria se puede definir como: la diferencia total en la tasa de crecimiento se divide en dos componentes denominados aquí “Efecto Sectorial” y “Efecto Territorial”. Estos dos componentes miden el impacto de las diferencias territoriales en:

1. La composición de los sectores relevantes con su respectiva tasa nacional de crecimiento.

Plazo Años Ponderación Corto X<1 100%

Mediano 1<x<3 60% Largo X>3 20%


2. La tasa de crecimiento del sector relevante por su importancia regional.

La diferencia entre el crecimiento de la tasa nacional y regional del empleo para un sector i puede ser expresado como:

Cambio Relativo Neto = ri Ri/R - ni Ni/N

Con:

ri = cambio en la tasa regional de empleo en el sector i

Ri = Empleo regional el sector i

R = empleo regional total

y n,N = equivalentes nacionales

Esta puede ser transformada y descompuesta en dos componentes:

Efecto Sectorial = (Ri/R - Ni/N) ni, y

Efecto Territorial = (ri - ni )Ri/R

Del mismo modo la diferencia entre el crecimiento de la tasa nacional y regional del empleo para cada región se expresa como:

n = 3 n = 3

Cambio Relativo Neto = ΣriRi/R-ΣniNi/N

i =1 i =1

Para el caso práctico de la aplicación de esta variable dentro del IEP, se detectaron los municipios “dinámicos” desde el punto de vista no agropecuario identificándose los siguientes:

1) ALTEPEXI 2) ATEMPAN 3) AYOTOXCO DE GUERRERO 4) CAMOCUAUTLA 5) COXCATLAN 6) CUAUTLANCINGO 7) CHAPULCO 8) CHICONCUAUTLA 9) CHIGNAUTLA 10) CHILCHOTLA 11) ELOXOCHITLAN 12) GUADALUPE VICTORIA 13) HUEYTLALPAN 14) IGNACIO ALLENDE 15) JALPAN

16) JONOTLA 17) MAGDALENA

TLATLAUQUITEPEC, LA 18) RAFAEL LARA GRAJALES 19) SAN MIGUEL XOXTLA 20) SANTIAGO MIAHUATLAN 21) TECAMACHALCO 22) TEPANGO DE RODRIGUEZ 23) TEPEACA 24) TLANEPANTLA 25) XICOTEPEC 26) XIUTETELCO 27) ZAPOTITLAN 28) ZARAGOZA

Y la ponderación al interior de esta variable quedaría de la siguiente manera:

Cuadro 3. Ponderación Interior ( χ ) Dinámica No Agropecuaria

SI 100% NO 0%



Es decir, si el municipio evaluado esta dentro de la lista mencionada anteriormente, le corresponde el 100% de la ponderación relativa respectiva (15%); de lo contrario se le asignará 0%.

6. δ = Grado de Inversión

(δ ) se refiere al grado de inversión, que de alguna manera se busca evaluar derivado de l información recogida en campo, es decir esta parte del IEP, busca evaluar las oportunidades de inversión en los municipios visitados, ya que el inversión constituye un factor importante dentro del desarrollo y consolidación de las oportunidades relativas a los agronegocios. Este ponderador tiene un peso del 10%.

La ponderación individual de este componente es la siguiente:

Cuadro 4. Ponderación Interior (δ )

Criterio Ponderación RESPUESTA AFIRMATIVA A LAS PREGUNTAS 100% RESPUESTA NEGATIVA A LAS PREGUNTAS 0%


En cuanto a la aplicación práctica dentro del IEP, al realizar la evaluación en el municipio, uno de los aspectos a averiguar será la presencia o no de instituciones financieras como sucursales bancarias, cajas de ahorro, casas de cambio; que de alguna manera reflejen actividad y accesibilidad a flujos financieros, de ahorro y/o financiamiento en el municipio.

7. ε = Dinámica Agropecuaria (ε ) se refiere a la dinámica agropecuaria que puede presentarse en el municipio evaluada, esta variable se especifica como el ratio entre el valor porcentual de la producción de cultivos tradicionales y el valor porcentual de la producción de cultivos no tradicionales en el año 2005 y los dos ciclos de cultivo (primavera-verano y otoño-invierno). Esta variable tiene un peso particular del 15%.

Cuadro 5. Ponderación Interior (ε ) Rango Descripción Ponderación Individual

0<x<1.5 Muy dinámico 100% 1.5<x<3 Dinámico 50%

x>3 Rezagado 20% Fuente: Elaboración propia

Esta variable será otra variable de entrada dentro del sistema informático se definirá calculando una proporción de la siguiente manera:

=ε (valor % de la producción de cultivos tradicionales) / (valor % de la producción de cultivos no tradicionales)

Por ejemplo, si un municipio obtiene un factor del 1.5 se califica como “muy dinámico” asignándole el 100% de la ponderación relativa (15%).


8. Ponderación y Evaluación General del Índice La ponderación general del IEP quedaría de la siguiente forma:

Cuadro 6. Ponderación General IEP Número de

oportunidades en agronegocios encontradas

Temporalidad de la

oportunidad

Dinámica no Agropecuaria

Grado de Inversión

Dinámica Agropecuaria

Índice de Evaluación

de Oportunidades

α β χ δ ε IEP

45.00% 15.00% 15.00% 10.00% 15.00% 1.000


Y la forma en que se interpretaría el IEP estará en función de que porcentaje haya obtenido cada municipio en la sumatoria de cada una de los 5 factores considerados ∑ ++++ )( εδχβα .

α = Número de oportunidades en agronegocios encontradas

β = Temporalidad de la oportunidad

χ = Dinámica no Agropecuaria

δ = Grado de Inversión ε = Dinámica Agropecuaria

La tabla de conversión quedaría de la siguiente manera:

Cuadro 7. Escala de Calificación del IEP

RANGO CALIFICACIÓN

0.000 – 0.500 Bajo

0.501 - 0.700 Medio

0.701 - 1.000 Alto


Siendo así que cada uno de los municipios evaluados entro de cada una de las fases que constituyen la evaluación de oportunidades de agronegocios en el estado de Puebla, contará con una medida de posición relativa respecto de su nivel de potencialidad en términos de agronegocios.


Anexo 3.- Categorización de Oportunidades

NICHO COMPETENCIA GENÉRICA

COMPETENCIA NO GENÉRICA

INNOVACIÓN TECNOLÓGICA

Tra

dic

ion

al

ALFALFA VERDE ALIMENTOS PROCESADOS CACAHUATE CAÑA DE AZÚCAR CAPRINOS LECHE CHILE CANARIO ELOTE FRIJOL GRANJAS AVICOLAS LECHE Y DERIVADOS MAÍZ GRANO (BLANCO) TRIGO GRANO SUAVE

AGRICULTURA DE TRASPATIO AGUACATE AJONJOLÍ ALFALFA VERDE ARROZ AVENA FORRAJERA EN VERDE AVICULTURA (GRANJAS Y TRASPATIO) BOVINOS CARNE BOVINOS DE LECHE CACAHUATE CAFÉ CAÑA DE AZÚCAR CAPRINOS CARNE CEBADA GRANO CHILE POBLANO CHILE SERRANO EXPLOTACION DE MADERA FLORICULTURA FRIJOL FRUTALES (VARIOS) GLADIOLA (GRUESA) HABA GRANO JAMAICA LECHE Y DERIVADOS LIMÓN AGRIO (MEX) MAGUEY MAÍZ (SUBPRODUCTOS) MAÍZ FORRAJERO EN VERDE MAÍZ GRANO (BLANCO) MAÍZ GRANO (COLORES) MANGO MIEL NARANJA ORNAMENTALES OVINOS PAPA (ALPHA Y OTRAS VARIEDADES) PEPINO PLÁTANO PORCINO QUESOS (PRODUCCION Y COMERCIALIZACION) ROSA SILVICULTURA SORGO GRANO TOMATE ROJO (JITOMATE) BOLA TRIGO GRANO SUAVE

ALFALFA VERDE BOVINOS DE CARNE CACAHUATE CHILE POBLANO CHILE SECO ANCHO FLORES (GRUESA) FLORICULTURA FRIJOL LECHE Y DERIVADOS MAÍZ GRANO (BLANCO) MEZCAL MIEL TOMATE ROJO (JITOMATE) BOLA

CAFE CAÑA DE AZÚCAR (RON) CHILE VERDE MORRÓN CHILE VERDE SERRANO FLORICULTURA MAÍZ GRANO (BLANCO) NARANJA (JUGO) OVINOS REFORESTACIÓN ROSA TOMATE ROJO (JITOMATE) BOLA


Anexo 3: Categorización de Oportunidades (Continuación) NICHO COMPETENCIA

GENÉRICA COMPETENCIA NO GENÉRICA


No

Tra

dic

ion

al

ALBAHACA AMARANTO ÁRBOLES DE NAVIDAD AVEZ EXÓTICA (CRIANZA) CACTÁCEAS CALENDULA DURAZNO EJOTE ESTROPAJO GRANADILLA GUAJE GUSANO "CUECLA" HONGO CAZAHUATE HORTALIZAS (DIVERSAS) MAGUEY PULQUERO MANZANA (SIDRA) MARACUYA PALMA PERA PILONCILLO (PRODUCCIÓN) PIPICHA PITAHAYA PITAYA PLANTAS MEDICINALES SÁBILA SUSTRATO ORGANICO DEL BOSQUE TEJOCOTE

AJO APIO BAMBÚ BETABEL BRÓCOLI CAFÉ ORGÁNICO CALABACITA CALABAZA CALABAZA (SEMILLA) O CHIHUA CAPULIN CEBOLLA BLANCA CEBOLLÓN CEDRO ROSADO CHÍCHARO CHILE SERRANO CILANTRO CIRUELA DEL PAÍS COL (REPOLLO) COLIFLOR CRISANTEMO DURAZNO EJOTE FRUTALES FRESCOS (VARIOS) FRUTALES PROCESADOS (VARIOS) GIRASOL HABA VERDE HONGOS COMESTIBLES HORTALIZAS (DIVERSAS) HORTALIZAS (INVERNADERO) JAMAICA JENJIBRE JÍCAMA LECHUGA LITCHI MACADAMIA MAGUEY PULQUERO MAÍZ (SUBPRODUCTOS) MAMEY MANZANA MARACUYA MEZCAL NARANJA NOPAL NOPALITOS ORNAMENTALES PALMA CAMEDOR PÁPALO PAPAYA MARADOL PERA PIMIENTA GORDA PITAHAYA PITAYA PLANTAS MEDICINALES PORO RÁBANO SÁBILA SANDIA TEJOCOTE TOMATE VERDE TORONJA TRUCHA (ARCO IRIS) TUNA ZANAHORIA ZAPOTE NEGRO

AJO CACTÁCEAS CAFÉ ORGÁNICO CALABAZA (SEMILLA) O CHIHUA CAPULIN CEDRO ROSADO CHABACANO CILANTRO CIRUELA DEL PAÍS CRISANTEMO DURAZNO GUAJE HONGOS COMESTIBLES LECHUGA MACADAMIA MANZANA MANZANA GOLDEN NOPALITOS NUEZ DE CASTILLA ORNAMENTALES PAPAYA MARADOL PERA PIMIENTA GORDA PITAHAYA PLANTAS MEDICINALES TEJOCOTE TOMATE VERDE VAINILLA

CAFÉ BENEFICIADO Y TOSTADO (PARA ENVASAR) BLACKBERRY CALABAZA FRUTALES (VARIOS DESHIDRATADOS) HORTALIZAS DIVERSAS (MICROTUNEL E INVERNADERO) JITOMATE (INVERNADERO) LECHUGA MAMEY NOPALITOS PIMIENTA GORDA TUNA VAINILLA BENEFICIADA

Continua…


Continuación Anexo 3: Categorización de Oportunidades

NICHO COMPETENCIA GENÉRICA

COMPETENCIA NO GENÉRICA


Neg

oci

o R

ura

l N

o A

gro

pecu

ari

o

AGROINDUSTRIAS ALFARERIA ARTESANIAS ATRACTIVO ESCÉNICO AVES MIGRATORIAS (OBSERVACIÓN) BALNEARIOS CENTRO DE ACOPIO Y COMERCIALIZACIÓN CESTERÍA CHARRERIA COMIDA TÍPICA CONVENTO DEPORTES EXTREMOS DULCES (PRODUCCIÓN Y EXPLOTACIÓN) ECOTURISMO EXCONVENTO EXHACIENDAS FIESTAS TRADICIONALES FOROS Y EXPOSICIONES DE NEGOCIOS GRANA COCHINILLA HACIENDAS HOTELERÍA BOUTIQUE IGLESIAS INDUSTRIA INMUEBLES TURÍSTICOS LAGUNA MANANTIALES MERCADO DE ABASTO MUSEOS OJOS DE AGUA PARQUES ACUÁTICOS PIEDRA (EXPLOTACIÓN) PISCICULTURA PLANTAS DE ADORNO PRODUCCIÓN DE PULQUE RÍOS ROPA TÍPICA RUTAS TURÍSTICAS SENDERISMO TIERRA (TEZONTLE, EXPLOTACION) TORTILLAS A MANO U.M.A VIVERISMO ZONAS ARQUEOLÓGICAS

ALFARERIA ALIMENTOS PROCESADOS ARTESANIAS ATRACTIVO ESCÉNICO BALNEARIOS CENTRO DE ACOPIO Y COMERCIALIZACIÓN CESTERÍA CICLÍSMO DE MONTAÑA FIESTAS TRADICIONALES GRANJA AVÍCOLA GRUTAS HOTELERÍA BOUTIQUE IGLESIAS INDUSTRIA DE LA CONSTRUCCION JOYERIA LAGOS Y LAGUNAS MAQUILA MINERIA NO METALICA MUEBLES OJOS DE AGUA PISCICULTURA RÍOS ROPA TIPICA SENDERISMO VIVERISMO

ABONO ORGANICO ALIMENTOS PROCESADOS ARTESANIAS ATRACTIVO ESCÉNICO COMIDA TIPICA EXTRACCION DE MINERALES NO METALICOS GRANJA AVÍCOLA GRUTAS OJOS DE AGUA PARQUES ACUÁTICOS PISCICULTURA RANCHOS CINEGÉTICOS ROPA TIPICA SENDERISMO ZONAS ARQUEOLÓGICAS

ATRACTIVO ESCÉNICO MUEBLES OJOS DE AGUA PISCICULTURA INTENSIVA ROPA TIPICA

Fuente: Sistema de Evaluación de Oportunidades de Agronegocios en el Estado de Puebla


Anexo 4.- Caracterización de Oportunidades

INCIPIENTE EN DESARROLLO CON PERSPECTIVA DE CRECIMIENTO

Tra

dic

ion

al

AGUACATE ALFALFA VERDE ALIMENTOS PROCESADOS ARROZ AVENA FORRAJERA EN VERDE BOVINOS CARNE BOVINOS LECHE CACAHUATE CAFE CAÑA DE AZÚCAR CAÑA DE AZÚCAR (RON) CAPRINOS CARNE CEBADA GRANO CHILE CANARIO CHILE POBLANO ELOTE EXPLOTACION DE MADERA FRIJOL FRUTALES (VARIOS) GRANJAS AVÍCOLAS LECHE Y DERIVADOS MAGUEY MAÍZ FORRAJERO EN VERDE MAÍZ GRANO (BLANCO) MANGO NARANJA (JUGO) OVINOS PAPA ALPHA PEPINO PLÁTANO PORCINO SORGO GRANO TOMATE ROJO (JITOMATE) BOLA TRIGO GRANO SUAVE

AGRICULTURA DE TRASPATIO AGUACATE AJONJOLÍ ALFALFA VERDE AVENA FORRAJERA EN VERDE AVICULTURA (GRANJA Y TRASPATIO) BOVINOS CARNE BOVINOS LECHE CACAHUATE CAFÉ CAÑA DE AZÚCAR CAPRINOS CARNE CAPRINOS LECHE CEBADA GRANO CHILE POBLANO CHILE SERRANO CHILE VERDE MORRÓN FLORICULTURA FRIJOL GANADERÍA MENOR (TRASPATIO) HABA GRANO JAMAICA LECHE Y DERIVADOS LIMÓN AGRIO (MEX) MAÍZ (SUBPRODUCTOS) MAÍZ GRANO (BLANCO) MAÍZ GRANO (COLORES) MIEL NARANJA ORNAMENTALES OVINOS PAPA ALPHA Y OTRAS VARIEDADES PEPINO PLANTAS DE ORNATO PLÁTANO PORCINO QUESOS (PRODUCCION Y COMERCIALIZACION) REFORESTACIÓN ROSA SILVICULTURA SORGO GRANO TOMATE ROJO (JITOMATE) BOLA TRIGO GRANO SUAVE

AGUACATE ALFALFA VERDE AVENA FORRAJERA EN VERDE BOVINOS CARNE BOVINOS LECHE CACAHUATE CAFÉ CAÑA DE AZÚCAR CAPRINOS CARNE CHILE POBLANO CHILE SECO ANCHO FLORES (GRUESA) FLORICULTURA GLADIOLA (GRUESA) GRANJAS AVICOLAS JAMAICA LECHE Y DERIVADOS MAÍZ GRANO (BLANCO) MEZCAL MIEL OVINOS PAPA ALPHA ROSA SORGO GRANO TOMATE ROJO (JITOMATE) BOLA TRIGO GRANO SUAVE


Anexo 4: Caracterización de Oportunidades (Continuación) INCIPIENTE EN DESARROLLO CON PERSPECTIVA DE

CRECIMIENTO N

o T

rad

icio

nal

AJO ALBAHACA APIO ÁRBOLES DE NAVIDAD AVES EXÓTICAS (CRIANZA) BAMBÚ BETABEL CACTÁCEAS CAFÉ ORGÁNICO CALABACITA CALABAZA CALABAZA (SEMILLA) O CHIHUA CALENDULA CAPULIN CEBOLLA BLANCA CEBOLLÓN CEDRO ROSADO CHABACANO CHÍCHARO CHILE SERRANO CILANTRO CIRUELA DEL PAÍS COL (REPOLLO) COLIFLOR CRISANTEMO DURAZNO EJOTE FRUTALES (VARIOS) GIRASOL GUAJE GUSANO "CUECLA" HABA VERDE HONGO CAZAHUATE HONGOS COMESTIBLES HORTALIZAS (DIVERSAS) JAMAICA JITOMATE (INVERNADERO) LECHUGA MACADAMIA MAGUEY PULQUERO MAÍZ (SUBPRODUCTOS) MAMEY MANZANA MARACUYA MEZCAL NARANJA NOPAL NOPALITOS PALMA PALMA CAMEDOR PAPAYA MARADOL PERA PIMIENTA GORDA PIPICHA PITAHAYA PITAYA PLANTAS MEDICINALES PORO RÁBANO SÁBILA SUSTRATO ORGANICO DEL BOSQUE TEJOCOTE TOMATE VERDE TORONJA TRUCHA (ARCO IRIS) VAINILLA ZANAHORIA

BAMBÚ BLACKBERRY BRÓCOLI CACTÁCEAS CAFÉ ORGÁNICO CALABACITA CALABAZA CALABAZA (SEMILLA) O CHIHUA CAPULIN CARBÓN VEGETAL (EXPLOTACIÓN) CEBOLLA BLANCA CEDRO ROSADO CHABACANO CILANTRO CIRUELA DEL PAÍS COL (REPOLLO) COLIFLOR DURAZNO ESTROPAJO FRUTALES FRESCOS (VARIOS) FRUTALES PROCESADOS (VARIOS) GUAJE HONGOS COMESTIBLES HORTALIZAS (DIVERSAS) HORTALIZAS (INVERNADERO) JAMAICA JENJIBRE JÍCAMA JITOMATE (INVERNADERO) LECHUGA LITCHI MACADAMIA MAGUEY PULQUERO MAÍZ (SUBPRODUCTOS) MAMEY MANZANA MANZANA GOLDEN NARANJA NOPALITOS NUEZ DE CASTILLA ORNAMENTALES PALMA CAMEDOR PAPAYA MARADOL PERA PILONCILLO (PRODUCCIÓN) PIMIENTA GORDA PITAHAYA PITAYA PLANTAS MEDICINALES RÁBANO SÁBILA SANDIA TEJOCOTE TOMATE VERDE TUNA VAINILLA ZANAHORIA ZAPOTE NEGRO

AJO AMARANTO CALABAZA CHÍCHARO COL (REPOLLO) DURAZNO GRANADILLA HORTALIZAS (DIVERSAS) JITOMATE (INVERNADERO) MANZANA NOPALITOS NUEZ DE CASTILLA PÁPALO PAPAYA MARADOL PERA PLANTAS MEDICINALES TEJOCOTE TOMATE VERDE VAINILLA


Continuación Anexo 4: Caracterización de Oportunidades

INCIPIENTE EN DESARROLLO CON PERSPECTIVA DE CRECIMIENTO

Neg

oci

o R

ura

l N

o A

gro

pecu

ari

o

ALIMENTOS PROCESADOS ARTESANIAS ATRACTIVO ESCÉNICO AVES MIGRATORIAS (OBSERVACIÓN) BALNEARIOS CESTERÍA CICLÍSMO DE MONTAÑA CONVENTO DEPORTES EXTREMOS DULCES (PRODUCCIÓN Y EXPLOTACIÓN) ECOTURISMO EXCONVENTO EXHACIENDAS FIESTAS TRADICIONALES FOROS Y EXPOSICIONES DE AGRONEGOCIOS GRUTAS HACIENDAS HOTELERÍA BOUTIQUE IGLESIAS INMUEBLES TURÍSTICOS MANANTIALES MINERIA NO METALICA MUSEOS OJOS DE AGUA PIEDRA (EXPLOTACIÓN) PISCICULTURA INTENSIVA RÍOS SENDERISMO U.M.A ZONAS ARQUEOLÓGICAS

AGROINDUSTRIAS ALFARERIA ALIMENTOS PROCESADOS ARTESANIAS ATRACTIVO ESCÉNICO BALNEARIOS COMIDA TÍPICA CONVENTO DEPORTES EXTREMOS EXHACIENDAS FIESTAS TRADICIONALES GRANA COCHINILLA GRANJA AVÍCOLA GRUTAS HOTELERÍA BOUTIQUE IGLESIAS MAQUILA MERCADO DE ABASTO MUEBLES MUSEOS PARQUES ACUÁTICOS PIEDRA (EXPLOTACIÓN) PISCICULTURA SEMIEXTENSIVA PRODUCCIÓN DE PULQUE RANCHOS CINEGÉTICOS ROPA TIPICA SENDERISMO TIERRA (TEZONTLE, EXPLOTACION) U.M.A VIVERISMO ZONAS ARQUEOLÓGICAS

ABONO ORGANICO AGROINDUSTRIAS ALIMENTOS PROCESADOS ARTESANIAS ATRACTIVO ESCÉNICO BALNEARIOS CENTRO DE ACOPIO Y COMERCIALIZACIÓN CESTERÍA CHARRERIA CONVENTO DEPORTES EXTREMOS DULCES (PRODUCCIÓN Y EXPLOTACIÓN) EXHACIENDAS FIESTAS TRADICIONALES GRANJA AVÍCOLA GRUTAS HACIENDAS HOTELERÍA BOUTIQUE IGLESIAS INDUSTRIA INDUSTRIA DE LA CONSTRUCCION JOYERIA LAGUNA MAQUILA MINERIA NO METALICA MUSEOS PARQUES ACUÁTICOS PIEDRA (EXPLOTACIÓN) PISCICULTURA EXTENSIVA PLANTAS DE ADORNO ROPA TÍPICA RUTAS TURÍSTICAS U.M.A VIVERISMO ZONAS ARQUEOLÓGICAS

Fuente: Sistema de Evaluación de Oportunidades de Agronegocios en el Estado de Puebla


Anexo 5.- Guía de Instalación y Uso del Sistema Informático de Evaluación de Oportunidades de Agronegocios del Estado de Puebla (Agronegocios V 5.33)

Introducción El archivo agronegocios v5.33.xls es un sistema informático realizado bajo programación Visual Basic sobre una plataforma del Programa Excel, este archivo actualmente contiene la información de los 217 municipios del proyecto: “Evaluación de Agronegocios en el Estado de Puebla”. 1. Instalación El archivo agronegocios v5.33.xls funciona a base de “Macros”, la mayor parte de las PC’s traen por default una configuración de seguridad “alta” lo que no permitiría ejecutar el programa. 1.1 Paso 1 Iniciar el programa Excel 1.2 Paso 2 En la pestaña de Herramientas seleccionar “Opciones” (véase fig 1) Fig1. Selección de Opciones

1.3 Paso 3 Al presionar “Opciones” saldrá la siguiente ventana:


Ante lo cual habrá que presionar el botón “Seguridad de Macros”. 1.4 Paso 4 Al presionar “Seguridad de Macros”, elegir la opción “Medio” tal y como aparece en la siguiente figura:

Posteriormente presionar “Aceptar” y cerrar el programa de Excel. 2. Uso del programa A continuación se describe la ejecución y composición del archivo agronegocios.


2.1 Ejecución El proceso de ejecución en muy sencillo simplemente se selecciona el archivo desde su ubicación y se ejecuta como cualquier archivo de Excel:

Al ejecutarlo se desplegará una ventana como la siguiente:

Ante lo cual se deberá presionar la opción de “Habilitar Macros”; hecho lo anterior se desplegará una ventana de la presentación del proyecto que simplemente se tendrá que cerrar.


La cual, al cerrarla, automáticamente se desplegará la “Ventana General” desde la cual se podrá operar el sistema. 3. Composición. A continuación se presentará la composición del sistema Evaluación de Oportunidades de Agronegocios en el Estado de Puebla. La figura siguiente muestra cómo esta estructurado el sistema: Son 4 pestañas que controlan el archivo.


General En esta pestaña se controla la evaluación de los municipios; esta opción es para el uso de los analistas de los despachos Thesis consulting S.C & Agromoney. En esta parte se introducen la evaluación y análisis del municipio visitado, y se clasifican y caracterizan las oportunidades encontradas6.

6 En el reporte correspondiente a la fase 1, se profundiza a cerca del modelo utilizado para la elaboración de esta evaluación.


Reporte Esta sección ofrece la ejecución de 16 tablas que condensan la información de la base de datos alimentada hasta ese momento; esta última versión del sistema contempla o agrupa 5 tipos de reportes estas secciones son: Información Municipal: arroja reportes con información asociada exclusivamente a nivel municipal.

Información Estatal: permite acceder a reportes que contienen información agrupada a nivel estatal de manera vertical y transversal.

Información Por Distritos de Desarrollo Rural: arroja un reporte que agrupa a los municipios por DDR ofreciendo un promedio del índice de evaluación.

Información Por Oportunidad: permite elegir por oportunidad detectada arrojando un listado de los municipios en los cuáles la selección fue encontrada, es de gran utilidad si se desea revisar rápidamente por producto.

Resumen de Oportunidades: esta serie de reportes permite acceder a contadores dinámicos y permite conocer el número de oportunidades detectadas y las características de las mismas de manera transversal. Para acceder a estas tablas había que seleccionar el municipio evaluado; elegir la tabla a la que se desea y presionar “Crear Reporte”. La descripción de las Tablas es la siguiente: Tabla 1. Cuadro de Oportunidades. En esta salida se presenta las oportunidades de agronegocios detectadas en el municipio evaluado catalogado y caracterizado


Tabla 2. Descripción de las oportunidades. En este reporte se describe el por que es considerada una oportunidad de agronegocio y algunos datos adicionales como por ejemplo el estimado del valor estimado de la producción anual en pesos, de ser posible su estimación. Tabla 3. Índice de Evaluación de Oportunidades. Esta salida permite acceder a la composición del índice y su categorización, en función del municipio seleccionado. Tabla 4. Resumen Municipal de Oportunidades. Esta opción permite acceder a un cuadro resumen donde se contabilizan automáticamente las oportunidades encontradas de acuerdo a su caracterización y categorización. Tabla 5. Matriz de Resultados de Oportunidades Detectadas: muestra las oportunidades detectadas de manera agregada en el Estado de Puebla siguiendo la clasificación del modelo. Tabla 6. Índice de Evaluación de Oportunidades estatal: presenta los resultados del índice de evaluación para todo el Estado. Tabla 7. Clusters detectados por Municipio: presenta a nivel estatal todos los clusters detectados identificándolos con el municipio en el cual fueron asociados. Tabla 8. Municipios Agrupados por Potencialidad: reporte que permite apreciar la composición de los municipios del estado indicando el nivel de potencialidad y permitiéndolo hacerlos comparables. Tabla 9. Categorización de Oportunidades Detectadas: muestra las oportunidades encontradas en el estado por categoría según el modelo. Tabla 10. Caracterización de las Oportunidades Detectadas: muestra las oportunidades encontradas en el estado por caracterización según el modelo. Tabla 11. Promedio de Índice de Evaluación de Oportunidades por DDR: esta salida permite apreciar agrupados por DDR el resultado de la evaluación del índice. Tabla 12. Total de Oportunidades: ya sea a nivel municipal o estatal permite acceder a un contador dinámico que contabiliza el número de oportunidades detectadas. Tabla 13. Oportunidades en Productos Tradicionales. ya sea a nivel municipal o estatal permite acceder a un contador dinámico que contabiliza las oportunidades en productos tradicionales de manera vertical y transversal. Tabla 14. Oportunidades en Productos no tradicionales: ya sea a nivel municipal o estatal permite acceder a un contador dinámico que contabiliza las oportunidades en productos no tradicionales de manera vertical y transversal. Tabla 15. Oportunidades en Negocios Rurales no Agropecuarios: ya sea a nivel municipal o estatal permite acceder a un contador dinámico que contabiliza las oportunidades en negocios rurales no agropecuarios de manera vertical y transversal. Tabla 16: Oportunidad Detectada en Municipios: Reporte que arroja dependiendo de la oportunidad seleccionada un listado de los municipios en la cual fue encontrada.


3.3 Ponderador

Esta sección muestra y permite modificar por el administrador y/o depositario del sistema las ponderaciones que componen al índice permitiéndole al sistema un alta flexibilidad de necesitarse modificar los criterios de evaluación. El password para la modificación de los criterios debe ser solicitado al depositario del sistema.


3.4 Opciones

Esta sección permitirá al analista o al depositario del sistema en lo futuro, modificar la lista de productos y/o agregar oportunidades que por “default” no estén incluidas dentro del proceso de evaluación. Una segunda sección permite al analista borrar por municipio oportunidades que hayan sido erróneamente dadas de alta, también permitirá que dado el proceso de retroalimentación que se dará durante el horizonte del proyecto hacer las modificaciones necesarias y que al realizarlas, no implique un trabajo exhaustivo sino que éstas correcciones sean automatizadas para la estimación del resto de las salidas.


CONTACTO PARA INFORMACIÓN ADICIONAL DEL PRESENTE DOCUMENTO

Lic. Salvador Luis Schiavon Núñez

Coordinador del CTEE [email protected]

Lic. Leonel Ramírez Farías Agromoney, S.C.

[email protected]

Lic. Ricardo Gallegos Miranda Thesis Consulting, S.C.

[email protected]

Informe Final Evaluación de Agronegocios VF - gob.mx · contiene los fundamentos mínimos para la...

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