Analysis of production factors determining agricultural productivity in Cuispes

Abstract

This study aimed to evaluate the impact of productive factors – Capital, Labour, Knowledge, Technology, Management, and Land – on agricultural productivity in the district of Cuispes. A sample of 50 producers was analysed using a quantitative approach and PLS-SEM models, and further assessed across four productive groups through R statistical software, using ordinary least squares (OLS) and analytic hierarchy process (AHP) models. The results indicate that land fertility plays a fundamental role in the production process. PLS analysis reveals that Management, Technology, and Knowledge exhibit moderate and low positive correlations of 0.680, 0.632, and 0.341, respectively, whereas Capital and Labour show negative correlations of 0.252 and 0.400 with productivity. Group B excels in Land, Capital, and Technology (AHP: 0.44), demonstrating significant productive potential. OLS results confirm that the combination of Technology and Land is critical to agricultural success. Group D performs well in Knowledge and Technology (AHP: 0.25), and OLS identifies it as the second most significant group in terms of Technology use. Groups A and C score lower (AHP: 0.10 and 0.25), with a negative impact according to OLS; these groups require improvements in production methods and management practices to become more competitive in the market. It is concluded that Group B is the most productive sector, followed by Group D, both representing the most profitable activities in the district. Certain production factors should therefore be developed further, and public or private institutions should strengthen agricultural productivity through targeted public policies.

Метою дослідження була оцінка впливу виробничих факторів (капіталу, праці, знань, управління та землі) на сільськогосподарську продуктивність у районі Куїспес. У вибірку увійшли 50 виробників, аналіз яких здійснювався з використанням кількісного підходу та моделей структурного моделювання на основі часткових найменших квадратів (PLS-SEM). Дані були згруповані у чотири виробничі групи та проаналізовані за допомогою статистичного програмного забезпечення R із використанням методів звичайних найменших квадратів (OLS) і ієрархічного процесного аналізу (AHP). Результати засвідчили, що родючість ґрунту була основоположним фактором у виробничому процесі фермерів. PLS-аналіз показав, що фактори управління, технологій та знань мали помірну і слабку позитивну кореляцію з продуктивністю (0,680; 0,632 і 0,341 відповідно), тоді як капітал і праця виявили негативну кореляцію (-0,252 і -0,400). Група B вирізнялася найвищими показниками за факторами земля, капітал і технології (AHP: 0,44), що вказувало на високий виробничий потенціал; результати OLS підтвердили, що поєднання технологій і землі було ключовим для досягнення аграрного успіху. Група D вирізнялася показниками знань і технологій (AHP: 0,25), а OLS визначив її як другу за значущістю діяльність у контексті застосування технологій. Натомість групи A і C продемонстрували низькі оцінки (AHP: 0,10 та 0,25), а результати OLS вказали на негативний вплив, що вимагало покращення виробничих методів і управлінських підходів для підвищення конкурентоспроможності. У підсумку було встановлено, що група B виявилася найбільш продуктивним сектором, за нею йшла група D – обидві становили найбільш репрезентативні та прибуткові види діяльності в районі Куїспес. Таким чином, окремі виробничі фактори потребували подальшого розвитку, а державні та приватні інституції мали б сприяти підвищенню сільськогосподарської продуктивності через відповідні публічні політики.