Productividad de la mano de obra en la obtención de uva de mesa.

Autores
Espindola, Rodrigo Sebastian; Battistella, Maximiliano; Pugliese, Franco Horacio
Año de publicación
2012
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Actualmente, en la producción de uva de mesa de la provincia de San Juan, existe la necesidad de reducir costos en mano de obra, ya que es un recurso escaso y caro. Por las características del producto, no es posible la mecanización, por lo que la mano de obra es imprescindible para labores de poda, trabajos en verde y cosecha. Este trabajo persigue determinar el impacto del uso de mano de obra en la obtención de uva de mesa. Se realizaron 83 entrevistas a productores de uva de mesa en 9 departamentos de la provincia. Los datos se procesaron con el programa SPSS 11.5. Se realizaron análisis exploratorios y se obtuvieron estadísticos descriptivos para tres estratos (menor a 5 ha; entre 5 y 25 ha y más de 25 ha).Se concluye que las labores en verde representan el 55 % del total de labores para llegar hasta cosecha, seguido de la poda y atada. Las labores en verde más importantes son acomodado de brotes, descole y desbrote. En los casos estudiados se utilizan 95 jornales/ha (moda), a lo que se debe agregar de 110 a 164 jornales/ha en cosecha. Un esquema óptimo de trabajo, puede generar un gasto de $ 9.464 por hectárea si se contabiliza un jornal de operario sin antigüedad con aportes de $ 99. El rubro mano de obra (de poda a cosecha) abarca del 67.8 % al 85.6 % de la estructura de costos. El manejo de tecnologías blandas, la confección de márgenes brutos por unidad productiva y el cálculo de resultado operativo, permitirían mejorar el control sobre la fuerza de trabajo.
Nowadays, in the productive sector of table grapes in the province of San Juan, is necessary to reduce labor costs because it is a scarce and expensive. For product features, mechanization is not possible, so that the workforce is essential to pruning and harvesting green jobs. 83 interviews were conducted with producers of table grapes in 9 departments of the province. Data were processed using SPSS 11.5. Exploratory analyzes were performed descriptive statistics were obtained for three strata (less than 5 ha, between 5 to 25 ha, and more than 25 ha). We conclude that green jobs represent 55 % of the total work to reach harvest, followed by pruning and tied. The most important works in green shoots are accommodated and weeding. In fact are used 95 days / ha, add from 110 to 164 days / ha at harvest. An optimal generated a cost of $ 9.464 per hectare for an operator without seniority wages with contributions of $ 99. The category of labor (Pruning at harvest) comprised from 67.8 % to 85.6 % of the cost structure. The management of soft technologies, making gross margins per unit of production and calculation of operating income, would improve control over the workforce.
EEA San Juan
Fil: Espíndola, Rodrigo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina
Fil: Battistella, Maximiliano. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina
Fil: Pugliese, Franco Horacio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina
Fuente
Estudios rurales / Universidad Nacional de Quilmes 2 (3) : 105-127 (2012)
Materia
Uvas de Mesa
Trabajo
Dessert Grapes
Labour
Mano de Obra
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
INTA Digital (INTA)
Institución
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
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Nowadays, in the productive sector of table grapes in the province of San Juan, is necessary to reduce labor costs because it is a scarce and expensive. For product features, mechanization is not possible, so that the workforce is essential to pruning and harvesting green jobs. 83 interviews were conducted with producers of table grapes in 9 departments of the province. Data were processed using SPSS 11.5. Exploratory analyzes were performed descriptive statistics were obtained for three strata (less than 5 ha, between 5 to 25 ha, and more than 25 ha). We conclude that green jobs represent 55 % of the total work to reach harvest, followed by pruning and tied. The most important works in green shoots are accommodated and weeding. In fact are used 95 days / ha, add from 110 to 164 days / ha at harvest. An optimal generated a cost of $ 9.464 per hectare for an operator without seniority wages with contributions of $ 99. The category of labor (Pruning at harvest) comprised from 67.8 % to 85.6 % of the cost structure. The management of soft technologies, making gross margins per unit of production and calculation of operating income, would improve control over the workforce.
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