Vol. 11/ Núm. 2 2024 pág. 1668
https://doi.org/10.69639/arandu.v11i2.274
Ecuador: Producción agrícola de cacao de la Economía
Popular y Solidaria con respecto al rendimiento por hectárea,
2002-2022
Ecuador: Agricultural cocoa production of the Popular and Solidarity Economy with
respect to yield per hectare, 2002-2022
Karla Paulette Chamba Correa
kchamba12@utmachala.edu.ec
https://orcid.org/0009-0001-9791-8074
Universidad Técnica de Machala
Ecuador – Machala
Damaris Maite Pardo Castillo
dpardo3@utmachala.edu.ec
https://orcid.org/0009-0001-9177-5893
Universidad Técnica de Machala
Ecuador – Machala
Luis Guillermo Cabrera Montiel
lcabrera@utmachala.edu.ec
https://orcid.org/0009-0003-1357-8987
Universidad Técnica de Machala
Ecuador – Machala
Lady Andrea León Serrano
llady@utmachala.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-5472-140X
Universidad Técnica de Machala
Ecuador – Machala
Artículo recibido: 20 julio 2024 - Aceptado para publicación: 26 agosto 2024
Conflictos de intereses: Ninguno que declarar
RESUMEN
El cultivo, producción y exportación del cacao constituye un sector importante en los ingresos
nacionales, la ubicación permite el crecimiento a gran escala y permite la exportación, llegando
al mercado externo con beneficios económicos para el país. El propósito de la investigación
consistió en determinar el rendimiento por hectárea para la producción agrícola cacaotera de la
Economía Popular y Solidaria durante el período 2002-2022 en la economía ecuatoriana. La
metodología empleada se orientó a una investigación cuantitativa que incluye el análisis de datos
y la creación de un modelo de regresión lineal múltiple, utilizando datos provenientes de fuentes
confiables como el INEC (Instituto Nacional de Estadísticas y Censos) y el SIPA (Sistema de
Información Pública Agropecuaria). Los resultados del estudio demostraron que las variables
seleccionadas son significativas, lo que sugiere que el rendimiento por hectárea en la producción
agrícola cacaotera de la EPS puede ser expresado por las siguientes determinantes: superficie
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plantada y precio. Por tal motivo, En conclusión, al analizar la producción agrícola del cacao en
términos de rendimiento por hectárea, se destaca la importancia de implementar prácticas
adecuadas y mantener precios estables para lograr un rendimiento óptimo y sostenible. Esto
implica considerar aspectos técnicos, ambientales y sociales para fomentar la sostenibilidad y el
progreso en este sector agrícola, que representa una fuente significativa de ingresos económicos
para el país, basados en los principios de la EPS.
Palabras clave: cacao, superficie plantada, producción, precios, rendimiento
ABSTRACT
The cultivation, production and export of cocoa constitutes an important sector in national
income, the location allows large-scale growth and allows export, reaching the external market
with economic benefits for the country. The purpose of the research was to determine the yield
per hectare for cocoa agricultural production of the Popular and Solidarity Economy during the
period 2002-2022 in the Ecuadorian economy. The methodology used was oriented towards a
quantitative investigation that includes data analysis and the creation of a multiple linear
regression model, using data from reliable sources such as the INEC (National Institute of
Statistics and Censuses) and the SIPA (Information System). Agricultural Public). The results of
the study demonstrated that the selected variables are significant, which suggests that the yield
per hectare in cocoa agricultural production of the EPS can be expressed by the following
determinants: planted area and price. For this reason, In conclusion, when analyzing the
agricultural production of cocoa in terms of yield per hectare, the importance of implementing
appropriate practices and maintaining stable prices to achieve optimal and sustainable
performance is highlighted. This implies considering technical, environmental and social aspects
to promote sustainability and progress in this agricultural sector, which represents a significant
source of economic income for the country, based on the principles of EPS.
Keywords: cocoa, planted area, production, prices, performance
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INTRODUCCIÓN
Ecuador, al ser el cuarto productor mundial de cacao y ser reconocido por la producción
de cacao con aroma intenso, tiene la capacidad de impulsar la producción de esta índole de cacao
internacionalista. Asimismo, existe la oportunidad de diversificar su oferta exportable mediante
la industrialización del cacao en varios subproductos (Cedeño y Dilas, 2022).
De acuerdo a Ibarra (2019) sustenta que, a pesar de que la actividad productiva es
rentable, carece de competitividad debido al escaso rendimiento productivo anual. Asimismo, se
destacan las amplias oportunidades que los productores tienen para mejorar la producción
mediante la renovación de las plantaciones. Los rendimientos de un sistema de producción en una
economía son cruciales en el sector agrícola. Los agricultores buscan un buen aprovechamiento
de la tierra fértil, explorando resultados favorables en el rendimiento de una plantación que da la
producción de una unidad de área sembrada. Se puede lograr un estudio basándose en el análisis
de este sector agrícola cacaotero que pertenece a la EPS, involucrando las distintas variables que
pueden influir.
Mendoza et al. (2021) sostienen que, el cultivo de cacao es una actividad importante en
Ecuador, con una presencia significativa en los terrenos campesinos y parcelas. Esto genera
ganancias para los productores a pequeña escala, y la industria local es reconocida por su
excelencia. Sin embargo, a nivel interno en Ecuador, el cultivo de cacao no se reconoce lo
suficiente como un sector que emblematiza en el sistema económico ecuatoriano y el prestigio
que tiene en productores a pequeña escala. Por otro lado, no solo desempeña un papel decisivo en
la economía global, sino que también forma parte del sector productivo importante para el
crecimiento económico del país, especialmente en regiones tropicales. Identificar y entender las
determinantes que afectan al rendimiento por hectárea en la producción de cacao se torna esencial
para la optimización y la mejora de los devengos de los horticultores contribuye a la estabilidad
económica en estas áreas. Estos factores incluyen la producción, la superficie plantada y los
precios.
Con este estudio, es importante considerar las limitaciones más significativas, que
incluyen el precio fluctuante, la disponibilidad de tierras para el cultivo, la cantidad de hectáreas
sembradas, así como la producción que puede ser impactada por enfermedades y condiciones
climáticas desfavorables. Estas variables afectan a la producción y la eficiencia de los agricultores
de cacao, requiriendo estrategias de gestión eficaces para superar estos desafíos.
Antecedentes teóricos
Para Quinde et al. (2019), las mejoras necesarias para aumentar los niveles de producción
en los diversos cantones solo serían posibles a través de la implementación de capacitaciones
continuas, transferencia de tecnología, prácticas agronómicas efectivas y la generación de valor
agregado. Por consiguiente, las naciones productoras de cacao enfrentan desafíos significativos
Vol. 11/ Núm. 2 2024 pág. 1671
en cuanto a productividad y eficiencia. Según Guamán et al. (2021) argumentan que la
inestabilidad del mercado agrícola y las barreras de inversión dificultan aún más su situación.
Además, deben lidiar con los cambios climáticos que afectan la calidad y cantidad de sus cultivos,
enfatizando la importancia de implementar una política pública en Ecuador. En consecuencia, el
país podría aprovechar la situación actual y obtener una ventaja competitiva frente a otros países.
Bucaram et al. (2021) enfatizan que, el ecuatoriano ha sido un motor del progreso social
y prosperidad económica del país. La economía de Ecuador ha estado estrechamente vinculada al
cultivo de cacao, siendo este producto crucial en ciertos periodos para sostener la economía.
Quinde et al. (2019) resaltan que, la presencia del cacao ecuatoriano se registra durante la segunda
mitad del siglo XVI, con aquellas primeras plantaciones estableciéndose en las zonas cercanas al
río Guayas. Inicialmente, las principales regiones productoras de cacao en el país fueron Guayas,
Los Ríos y El Oro. Además, según Bucaram et al. (2021), Ecuador experimentó un importante
crecimiento en la producción de cacao desde 1779 hasta 1942, impulsado en gran medida por la
Revolución Industrial. Durante este período, las mejoras en el transporte y el comercio
internacional estimularon la demanda de cacao a nivel mundial, beneficiando significativamente
a la industria cacaotera ecuatoriana.
El cacao fue denominado "pepa de oro" en Ecuador debido a su destacado papel siendo
la primordial actividad para generar ganancias en el país a finales del siglo XIX. Loayza y Zabala
(2018) a continuación, resaltan las circunstancias por las que se dio el auge cacaotero:
La disponibilidad de mano de obra local a bajo costo, asegurada por la migración interna,
fue un factor importante en el desarrollo del sector cacaotero ecuatoriano. Dentro de un contexto
internacional, en el comercio, el cacao es importante con la generación de divisas para aquellos
países productores, que consideran de gran relevancia investigar a fondo los determinantes en el
rendimiento. Factores como las técnicas agronómicas, las fluctuaciones climáticas y la elección
de los tipos de cacao pueden incidir directamente en la producción y, sucesivamente, en la
estabilidad económica de las comunidades agrícolas que dependen de la Economía Popular y
Solidaria. En un contexto más amplio, la imperatividad de la producción sostenible del cacao
surge en consonancia con el crecimiento en la conciencia sobre la pertinencia de la agricultura
sostenible y la responsabilidad ambiental.
El estudio sobre la producción agrícola del cacao y su correlación con el rendimiento por
hectárea no solo se ocupa de aspectos económicos inmediatos, no obstante, responde a la creciente
necesidad de una aproximación sostenible en la actividad agrícola, asegurando así un impacto
positivo a nivel local, regional y global.
Vol. 11/ Núm. 2 2024 pág. 1672
MATERIALES Y MÉTODOS
En esta sección, se establece la naturaleza y la extensión de la investigación a realizar,
también el método de análisis de la documentación. El estudio tiene como aspiración analizar el
sector agrícola de la EPS en relación con su rendimiento por hectárea mediante la recolección de
datos. En este contexto, la metodología a aplicar para alcanzar los objetivos establecidos; se
caracteriza por un enfoque cuantitativo, conforme al cálculo de los parámetros de estudio para la
construcción del modelo econométrico. Monje (2011) sugiere que, en el enfoque cuantitativo, se
emplea la medición y ponderación de datos como la técnica fundamental para lograr la neutralidad
en el desarrollo de obtención de información.
Dentro de la metodología cuantitativa se formulan hipótesis, para ello se recoge datos en
función de las variables o categorías de análisis. A partir de la obtención de las cifras se realiza
un análisis para deducir conclusiones. García et al. (2016) sostiene que la veracidad y aprobación
de una investigación por parte de otros investigadores se basan en la evidencia de que se han
seguido las técnicas adecuadas. En esta perspectiva de investigación, se busca la capacidad de
medir los fenómenos estudiados, lo que implica que estos deben ser observables o referibles en el
contexto del "mundo real".
La estadística y la econometría se configuran como herramientas fundamentales en la
interpretación de las correlaciones, con el objetivo de que dichas relaciones adquieran relevancia
para el modelo, evidenciando así la confiabilidad de la investigación. La metodología cuantitativa
se complementa con un enfoque de investigación descriptiva, permitiendo así identificar el
comportamiento del sector agrícola. Además, se aplica el modelo logarítmico (log-log) de Cobb-
Douglas. El enfoque utilizado para la estimación es el log-log, lo que posibilita examinar tanto la
variable dependiente como las independientes en términos relativos. La ecuación que representa
este modelo es la siguiente:
𝒍𝒐𝒈𝒀 = 𝒍𝒐𝒈
𝟎
+
𝟏
𝒍𝒐𝒈𝒙
𝟏
+
𝟐
𝒍𝒐𝒈𝒙
𝟐
+
𝟑
𝒍𝒐𝒈𝒙
𝟑
+. . . +𝒖
𝟏
La población de estudio se define por series históricas de varias variables: producción y
superficie plantada, publicadas por el INEC. Además, se incluyen los precios del cacao,
publicados por el BM (Banco Mundial), y el rendimiento del mismo registrado en las
publicaciones del SIPA (Sistema de Información Pública Agropecuaria). Este análisis abarca el
lapso de tiempo captado desde el 2002 al año 2022. A partir de estas series, se realizó un análisis
de datos para facilitar su posterior interpretación. Según ANECACAO (2020) indica que, de
acuerdo al INEC, se realza que el cultivo cacaotero representa el 5% y el 15% de la PEA se
refieren a los grupos de personas que conforman la población económicamente activa nacional.
Este sector es esencial en la economía de las familias costeras del país, y en las regiones aledañas
a los Andes y la Amazonía ecuatoriana.
Vol. 11/ Núm. 2 2024 pág. 1673
El instrumento de esta investigación concierne a las bases de datos (INEC, SIPA y Banco
Mundial) las cuales engloban las cifras acerca de: rendimiento, producción, superficie plantada y
precios. El tratamiento de la información se realizó inicialmente en el programa Excel 2016 y
aplicación estadística STATA14, donde se utilizó la información para manipular las bases de
datos. Incluso, este mismo programa se empleó para la construcción del modelo de regresión.
Posteriormente, tras analizar los datos e interpretar los resultados obtenidos, se validaron,
demostrando que las variables son determinantes para el modelo econométrico.
Ayala y Guanochanga (2022) exhiben que, al calcular la relación entre distintas variables,
el valor de R2 debe oscilar entre 0 y 1, lo eficiente es que el valor se aproxime más a 1. Después,
se corroboró el modelo verificando el coeficiente de determinación ajustado, que sirve para
corregir el problema que surge al añadir más variables para perfeccionar el modelo.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Los resultados de la investigación proporcionan una visión detallada sobre la producción
agrícola del cacao de la EPS en relación al rendimiento por hectárea del producto. La
funcionalidad de análisis de datos de Excel se empleó para generar los estadísticos descriptivos,
lo que condujo a la obtención de la información presentada en la tabla 1:
Tabla 1
Estadísticos descriptivos de la variable de respuesta y las variables de estímulo
Fuente: Los autores (2024)
La tabla 1 ofrece la posibilidad de confirmar la existencia de una variación considerable
de 37.1% del Rendimiento (t/ha) en relación a la media. En contraste, la variable de estímulo
Producción (T.m) tiene un promedio que oscila en 169.9362381(T.m) con un coeficiente de
variación de 53% siendo el porcentaje más alto entre las variables independientes. La Superficie
(ha) Plantada varía en un 18% representando una desviación estándar de 85.27633683. Respecto
al Precio*T.m alcanzó un promedio de 2.37*T.m, variando en un 23%.
Para el análisis del modelo econométrico se ha utilizado la función logarítmica (log-log)
el cual tiene como objetivo minimizar los errores al mismo tiempo que sitúa todas las variables
en términos relativos. El impacto del rendimiento del cacao en la economía e historia ecuatoriana
es fundamental, debido a su función esencial en la agricultura del país. Por tanto, la presente
Variable dependiente
Rendimiento (t/ha) Producción(T.m) Superficie (ha) Plantada Precio*T.m
Media 0.395714286 169.9362381 477.7512381 2.37
Error típico 0.032075591 19.48485435 18.60882231 0.119406366
Mediana 0.39 151.993 485.423 2.391666667
Desviación estándar 0.146988824 89.29081997 85.27633683 0.547188712
Varianza de la muestra 0.021605714 7972.85053 7272.053623 0.299415486
Coeficiente de variación 37.1% 53% 18% 23%
Rango 0.49 278.775 273.324 1.695833333
Mínimo 0.17 58.374 353.638 1.538333333
Máximo 0.66 337.149 626.962 3.234166667
Suma 8.31 3568.661 10032.776 49.77
Cuenta 21 21 21 21
Variables Independientes
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investigación busca representar el rendimiento por hectárea del producto entre los años 2002 y
2022, así como también estimar qué otros determinantes pueden llegar a influir en la variable
dependiente.
Antes de efectuar los datos en el software, se procedió a convertir los datos a logaritmo
para llevar a cabo el análisis econométrico.
Tabla 2
Análisis de Regresión
Fuente: Los autores (2024)
La tabla 2 demuestra que las variables elegidas para el modelo son significativas debido
a que presentan un estadístico t mayor a 1.96 y un p valor menor a 0.05. Los resultados arrojaron
que la producción, superficie plantadas y precio interpretan el 98.60% de la variabilidad del
rendimiento del cacao. Este hallazgo indica que la relación entre el modelo y los datos es
satisfactoria; la evidencia sugiere que la variable dependiente está fuertemente influenciada por
las variables predictoras incluidas en el modelo.
En el análisis del modelo econométrico con series temporales, se toma en cuenta las siguientes
pruebas: homocedasticidad, normalidad, autocorrelación, multicolinealidad y prueba de
linealidad. Las pruebas de diagnóstico desempeñan un papel esencial en la validación de modelos
econométricos, garantizando que estos cumplan con los supuestos esenciales para generar
resultados confiables y válidos.
La prueba de homocedasticidad determina si la dispersión de los residuos en un modelo causal
se mantiene constante en todas las observaciones. Por el contrario, si la varianza del error no se
distribuye de manera constante va a existir heterocedasticidad, sin embargo, no es lo que
queremos lograr en el modelo. Para esto se aplicó la Ho (Hipótesis Nula) y la H1 (Hipótesis
alternativa).
• Ho: existe homocedasticidad
• H1: no existe homocedasticidad (existe heterocedasticidad)
Source SS df MS 21
399.74
Model 2.91583594 3 0.971945312 0.0000
Residual 0.041334695 17 0.002431453 0.9860
0.9836
0.04931
lrendimiento Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
lproduccio n 0.8681146 0.0486442 17.85 0.000 0.7654843 0.9707448
lsuperficieplantada -0.6375841 0.147411 -4.33 0.000 -0.9485941 -0.326574
lprecio 0.1796517 0.0538115 3.34 0.004 0.0661194 0.293184
_cons -1.565383 0.6919693 -2.26 0.037 -3.025311 -0.1054557
Number of obs=
F(3, 17)=
Prob > F =
R-squared=
Adj R-squared=
Root MSE =
Total
2.95717063
20
0.147858532
Vol. 11/ Núm. 2 2024 pág. 1675
Tabla 3
Prueba de Homocedasticidad
Fuente: Los autores (2024)
Al aplicar la prueba de White, se obtiene un valor de 0.1892, lo que indica que el valor
es superior a 0.05, llevando a la aceptación de la hipótesis nula de homocedasticidad. El resultado
previo se corroboró mediante la aplicación del test Breusch-Pagan, que arrojó un valor de 0.9817,
siendo mayor a 0.05 comprobando que la prueba de homocedasticidad refleja que el modelo es
válido. Para evaluar la normalidad se empleó el test Shapiro-Wilk, el cual se utiliza con el fin de
verificar la distribución normal de los residuos de un modelo de regresión, resultando un valor de
0.25543, mostrando que los errores están bien distribuidos.
El test de Durbin-Watson se utiliza para identificar la presencia de correlación serial en
series de tiempo. Esta prueba se fundamenta en la premisa de que los errores del modelo de
regresión siguen un patrón de autocorrelación (Buenaño et al. 2011). Si el valor es cercano a 2,
significa que los resultados del estudio son incompatibles con la hipótesis nula y, por lo tanto, se
asume que no existe dependencia entre los residuos. De lo contrario, se confirma la hipótesis
alternativa en donde se infiere la presencia de autocorrelación en los residuos. En este test se
verificó un valor de 1.064739, lo que comprueba que existe una correlación positiva y favorece
para que el modelo sea preciso y confiable.
La prueba de Inflación de Varianza (VIF) se utilizó con la finalidad de detectar la
correlación múltiple, que es la existencia de alta colinealidad entre variables independientes en
un modelo de regresión. A pesar de que el modelo describe de manera adecuada la precisión de
las estimaciones puede verse afectada por otros factores.
White's test for Ho:
against Ha:
chi2(9)=
Prob > chi2=
Source chi2 df p
Heteroskedasticity 12.45 9 0.1892
Skewness 1.89 3 0.5957
Kurtosis 2.94 1 0.0865
Total 17.28 13 0.187
Ho:
Variables:
Prob > chi2
estat hettest
Breusch-Pagan/ Cook-Weisberg test for heteroskedasticity
0.9817
fitted values of lrendimiento
Constant variance
Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test
unrestricted heteroskedasticity
homoskesasticity
12.45
0.1892
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Tabla 4
Prueba (VIF)
Fuente: Los autores (2024)
En la tabla 4 se presenta valores inferiores a 10 lo que significa que no existe colinealidad;
los datos arrojados se siguen manteniendo por debajo del promedio. Para interpretar gráficamente
el modelo se llevó a cabo la técnica de la prueba de linealidad, con el propósito de evidenciar si
la relación entre las variables es verdaderamente lineal.
Figura 1
Prueba de Linealidad
Fuente: Los autores (2024)
La figura 1, refleja que no hay dispersión en los datos, lo que indica que los errores se
distribuyen de manera más uniforme a lo largo de los datos. En otras palabras, indica que la
variabilidad de los errores no es uniforme en todos los niveles de la variable independiente.
Después de aprobar los test, la ecuación de estimación para el modelo se presenta de la siguiente
manera:
log(Rendimiento)
= −1.565383 + 0.8681146log(producció𝑛)
− 0.6375841log(superficie\ plantada) + 0.1796517log(precio)
Interpretando la ecuación del modelo en caso de que llegue a existir un incremento del 10%
en la producción aumenta en 8.68% el rendimiento del cacao, una variación positiva con respecto
al promedio de la superficie plantada influye negativamente en 6.37%. En contraste el precio tiene
Variable VIF 1/VIF
lsuperficieplantada 5.81 0.172172
lproduccion 5.49 0.182050
lprecio 1.37 0.728087
Mean VIF
4.22
Vol. 11/ Núm. 2 2024 pág. 1677
un efecto positivo con un 1.79% en el rendimiento. Para determinar las variables con un impacto
favorable para el modelo, se revisan los coeficientes, obteniendo que la determinante producción
es la que mejor explica al rendimiento del cacao.
CONCLUSIONES
Mediante la investigación realizada, se comprende que el rendimiento por hectárea de
cacao es explicado por la producción, la superficie cosechada, superficie plantada, ventas y precio.
Estas variables juegan un papel significativo al influir en la productividad del cacao por unidad
de área cultivada, como lo evidencian Silva et. al (2022) el cacao ostenta un destacado rol en la
economía ecuatoriana al constituirse como un producto altamente representativo. Su impacto
económico es significativo, posicionando a Ecuador como el cuarto mayor exportador directo de
granos de cacao.
Tras realizar exhaustivas pruebas y análisis estadísticos, las pruebas aplicadas al modelo
de regresión lineal de series de tiempo han sido aprobados con éxito. En el contexto de las series
temporales, el modelo ofrece un sustento sólido para tomar decisiones fundamentadas en el
análisis predictivo, como evidencian los resultados obtenidos, los cuales indican su idoneidad
para realizar predicciones precisas.
Se comprende que el rendimiento del cacao es significativo, conforme indica Romero et al.
(2016) el sector cacaotero es de gran relevancia, por el papel esencial de agricultores y
comerciantes en el desarrollo socioeconómico. Aunque la contribución del sector en la producción
a nivel provincial y nacional no es significativa, sí representa una contribución a la matriz
productiva del país. Quinde (2023) argumentan que la producción de cacao a nivel nacional, a
pesar de su relevancia histórica y socioeconómica, ha experimentado fluctuaciones en su
contribución a la economía del país y ha sido relegada en ciertas ocasiones.
La industria cacaotera en el país experimenta una afectación significativa, impactando tanto
a pequeños productores independientes como a grandes empresas, tanto nacional como
internacional, dedicadas a la producción y comercialización del cacao (Llumiluisa, 2022). Este
escenario indica que la afectación no está limitada a un segmento específico del sector, sino que
impacta de manera generalizada a actores de diversos tamaños y alcances en la cadena de
producción de cacao. El estudio de las particularidades de la cadena de producción del cacao,
junto con los datos de producción y exportación, las cualidades de las distintas variedades de
cacao, y los productores, demuestran que Ecuador cuenta con un alto potencial para mantenerse
en los estándares de productividad establecidos (García et al. 2021).
El rendimiento del cacao se manifiesta en las ventas, seguido de la superficie plantada lo
cual influye en la producción. Un rendimiento robusto contribuye a aumentar los ingresos para
los productores, así lo indica Mendoza et. al (2020) las trayectorias de producción de cacao en
Ecuador han impactado en los ámbitos individual, familiar y en los conglomerados sociales
Vol. 11/ Núm. 2 2024 pág. 1678
vinculados a esta actividad. Este fenómeno demuestra la existencia de externalidades positivas
asociadas a la práctica del cultivo de cacao en diversos niveles sociales.
En este texto, se ha hecho un análisis donde destaca la importancia del rendimiento por
hectárea en el sector cacaotero de Ecuador, posicionándolo como un componente vital en la
economía del país al ser el cuarto mayor exportador de granos de cacao. La investigación ha
identificado factores determinantes, como la producción, superficie cosechada, superficie
plantada, ventas y precios, que influyen directamente en la productividad agrícola de la EPS y
tienen implicaciones económicas de gran relevancia.
El sector enfrenta desafíos, pero la comprensión de factores como la superficie plantada y
los precios contribuye a optimizar ingresos y promover la estabilidad económica. La investigación
destaca la necesidad de abordar aspectos técnicos, ambientales y sociales para garantizar la
sostenibilidad y el progreso del sector cacaotero en Ecuador. Aunque la investigación señala
desafíos sustanciales, como la inestabilidad del mercado agrícola, barreras de inversión y cambios
climáticos, también resalta la oportunidad para Ecuador de obtener una ventaja competitiva
mediante la implementación efectiva de políticas públicas.
En definitiva, el incremento de la superficie sembrada, la mejora de la eficiencia de las
cosechas y la promoción de cultivos de cacao basados en normativas de calidad; representa un
papel fundamental para la productividad, exportación y llegada de nuevos ingresos a la economía
ecuatoriana.
La presente investigación corresponde a los resultados del Grupo de Investigación Eco
Emprendimiento de la UTMACH, proyecto de investigación titulado: Prácticas de comercio justo
y asociatividad en comercios informales de la economía popular y solidaria como mecanismo de
desarrollo social.
Vol. 11/ Núm. 2 2024 pág. 1679
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