Dos productores pueden obtener rendimientos similares, comercializar fruta de calidad comparable e incluso operar dentro de una misma región productora. Sin embargo, uno puede contar con personal capacitado, acceso a financiamiento, tecnología, conocimiento de sus costos, disponibilidad de agua y canales comerciales diversificados, mientras el otro enfrenta dificultades para financiarse, innovar o responder a los cambios del mercado.

¿Podemos afirmar que ambos son igualmente competitivos? Probablemente no.

Producción, rendimiento, exportaciones, precios y superficie cultivada son indicadores fundamentales para evaluar el desempeño agrícola, pero describen principalmente resultados. Detrás de ellos existen capacidades que ayudan a generarlos, sostenerlos y responder cuando cambia el entorno.

Esa pregunta dio origen a una investigación doctoral desarrollada en Michoacán con un objetivo concreto: construir un Indicador de Competitividad Agrícola (ICA) para productores de arándano.

De 42 reactivos a siete factores

El estudio combinó antecedentes de la literatura con información aportada por actores vinculados a la industria del arándano. A partir de ese trabajo se construyó un instrumento cuantitativo compuesto por 42 reactivos, posteriormente aplicado a productores.

Antes de avanzar con el indicador, se evaluaron tanto la consistencia interna del instrumento como la pertinencia de aplicar un análisis factorial. El cuestionario obtuvo un alfa de Cronbach de 0,947 y un índice KMO de 0,875, mientras que la prueba de Bartlett resultó estadísticamente significativa. Con estos antecedentes se aplicó el análisis factorial exploratorio (AFE).

El modelo en cifras

• 42 reactivos evaluados
• 0,947 alfa de Cronbach
• 0,875 índice KMO
• 7 factores identificados
• 78,69 % de la varianza explicada

El AFE identificó siete factores, posteriormente interpretados en el estudio como dimensiones de competitividad:

Capacidades Estratégicas · Mercados y Logística · Gobernanza · Producción · Financiamiento · Burocracia · Agua

Para el autor, estos resultados refuerzan una idea central del trabajo: la competitividad agrícola es multidimensional. No depende únicamente de cuánto se produce o de las condiciones naturales y comerciales, sino también de las capacidades de la empresa y del entorno en el que opera.

Fuente: elaboración propia del autor, basada en la investigación.

Dos métodos, distintas lecturas

Para complementar el AFE se utilizó Random Forest, un algoritmo de aprendizaje automático empleado en la investigación para identificar qué factores aportaban mayor información para diferenciar los niveles de competitividad.

Capacidades Estratégicas obtuvo la mayor importancia predictiva, con 31,27 %. Le siguieron Financiamiento, con 21,06 %; Producción, con 17,9 %; y Agua, con 12,61 %. Mercados y Logística alcanzó 8,98 %, Gobernanza 5,98 % y Burocracia 2,2 %.

Fuente: elaboración propia del autor, basada en la investigación.

En algunas dimensiones, los resultados de ambos métodos fueron muy próximos. Capacidades Estratégicas, por ejemplo, representó 32,08 % en el AFE y alcanzó 31,27 % de importancia predictiva en Random Forest.

El contraste más marcado apareció en Agua. En el AFE representó 4,52 %, mientras que en Random Forest alcanzó una importancia predictiva de 12,61 %.

La diferencia no supone necesariamente una contradicción entre ambos métodos. Mientras el AFE permite identificar la estructura estadística de los factores, Random Forest aporta una segunda lectura sobre su importancia predictiva dentro del modelo.

Para el autor, el caso del agua muestra cómo un factor con menor peso dentro de la estructura general puede adquirir una relevancia considerable al diferenciar los perfiles competitivos.

Del análisis al indicador

A partir de ambos análisis se establecieron las ponderaciones utilizadas en el ICA desarrollado para este estudio:

Fuente: elaboración propia del autor, basada en la investigación.

Con estas ponderaciones, el ICA fue calculado individualmente y transformado a una escala de 0 a 100 puntos.

Una misma región, realidades competitivas diferentes

Entre los productores analizados, el promedio del ICA fue de 58,24 puntos, con una mediana de 62,04. Los resultados individuales oscilaron entre 6,78 y 86,93 puntos, con una desviación estándar de 19,70.

Distribución de los resultados del ICA entre los productores analizados

Fuente: elaboración propia del autor, basada en la investigación.

Para el autor, esta amplitud ayuda a explicar por qué hablar de “la competitividad de Michoacán” como una condición homogénea puede resultar insuficiente. Dentro de una misma región pueden coexistir empresas con combinaciones muy distintas de capacidades y vulnerabilidades.

No basta con conocer el puntaje. El potencial del ICA está en explicar por qué un productor obtuvo ese resultado.

Dos empresas podrían alcanzar una puntuación semejante y, sin embargo, mostrar perfiles muy diferentes. Una puede tener fuertes capacidades empresariales y una vulnerabilidad asociada al agua; otra, buenas condiciones productivas y financieras, pero rezagos tecnológicos o comerciales.

Por eso, el indicador puede desagregarse por dimensión para identificar dónde se concentran las fortalezas y debilidades.

La pregunta deja de ser solamente:

¿Qué tan competitivo soy?

y pasa a ser:

¿Qué tendría que mejorar para ser más competitivo?

No todos esos ámbitos dependen exclusivamente del productor. Capacitación, innovación, gestión o adopción tecnológica pueden abordarse principalmente desde la empresa. Financiamiento, infraestructura, disponibilidad de agua, regulación o burocracia involucran también a instituciones, asociaciones y autoridades.

Nuevas variedades, mayores exigencias de calidad, presión sobre los recursos naturales, nuevos países productores y cambios en las ventanas comerciales exigen una adaptación permanente.

Ser eficiente hoy no garantiza necesariamente ser competitivo mañana.

¿Podría el ICA avanzar hacia comparaciones internacionales?

El ICA desarrollado en Michoacán representa una primera aproximación y todavía requiere ampliar observaciones y realizar validaciones externas antes de generalizar sus resultados.

Esa primera aplicación deja abierta una pregunta:

¿Qué ocurriría si pudiéramos utilizar criterios comparables para analizar productores y regiones de México, Perú, Chile, Estados Unidos, Marruecos, China u otros países?

Extender y validar la metodología en otros países permitiría evaluar si puede utilizarse para comparar sistemas productivos distintos.

Para el autor, una eventual comparación internacional podría ampliar la conversación más allá de quién produce o exporta más. También permitiría observar dónde se concentran las capacidades, dónde aparecen las vulnerabilidades y qué diferencias existen entre los distintos sistemas productivos.

La industria mundial del arándano ha desarrollado herramientas cada vez más sofisticadas para medir producción, calidad, condición, rendimiento y comercio. Tal vez ha llegado el momento de construir también herramientas para medir las capacidades que hacen posibles esos resultados.

Porque el verdadero valor de medir la competitividad no está en saber quién ocupa el primer lugar. Está en descubrir qué debemos transformar para competir mejor.