Factores determinantes de la producción de carne de cerdo en los asentamientos humanos del distrito de Sullana, periodo 2021

• Autores: Berrú Caceres, Leslie Fiorella, Jiménez Chininin, Jackeline Lisett
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Nacional de Frontera
• Repositorio: UNFS-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unf.edu.pe:UNF/151
• Enlace del recurso: http://repositorio.unf.edu.pe/handle/UNF/151
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Producción; Función Cobb Douglas; Asentamientos Humanos; Factores Determinantes; Porcicultores; Cerdo; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01

El presente trabajo de investigación titulado “Factores determinantes de la producción de carne de cerdo en los asentamientos humanos del distrito de Sullana, periodo 2021”, tuvo como objetivo analizar los factores determinantes de la producción de carne de cerdo tales como el tipo de tecnología, capacitación, tipo de alimento, número de madres reproductoras, cantidad de cerdos, acceso al crédito, entre otros. Este análisis permitió encontrar los factores que intervienen en la producción de carne de cerdo de los pobladores en los asentamientos humanos del distrito de Sullana, a su vez aportar en la mejora de su calidad de vida, debido a que la crianza de cerdos contribuye a sus ingresos económicos. Para alcanzar los objetivos, se recolectó datos de la encuesta dirigida a familias productoras de cerdo, ésta fue aplicada a distintas familias de cada asentamiento humano del distrito de Sullana, el número exacto a encuestar fue calculado utilizando una muestra objetivo. Posteriormente, para el procesamiento de datos se aplicó la función de producción Cobb Douglas en su forma logarítmica, se empleó el programa Stata obteniendo como resultado los factores que más influyen en la producción del cerdo. Se concluye que los factores de capital y de tecnología en el modelo de Cobb- Douglas tienen mayor influencia en la producción de carne de cerdo, el coeficiente de ajuste R2 es 60.54% mientras que el 39.46% lo explican las variables residuales y los rendimientos de escala son crecientes, al ser mayor a 1 indicando que los porcicultores están obteniendo ganancias.