Rev. Agrotec. Amaz. 3(2), e465, doi: 10.51252/raa.v3i2.465
Artículo Original
Original Article
Jul-Dic, 2023
https://revistas.unsm.edu.pe/index.php/raa
e-ISSN: 2710-0510
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Identificación de variables que mejoren la cadena
productiva de cacao (Theobroma cacao L.) y su importancia
para el desarrollo del VRAEM – Perú
Identification of variables that improvement of the cacao (Theobroma cacao L.)
supply chain and their importance for development of VRAEM - Perú
Rodríguez-Delzo, Edinso Elvis1*
Huerta-Guillén, Rodolfo1
Montañez-Artica, Ana Gabriela1
1Estación Experimental Agraria Perla del VRAEM - Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA), Cuzco, Perú
Recibido: 26 Nov. 2022 | Aceptado: 06 Jun. 2023 | Publicado: 10 Jul. 2023
Autor de correspondencia*: erodriguezdelzo@gmail.com
Cómo citar este artículo: Rodríguez-Delzo, E. E., Huerta-Guillén, R. & Montañez-Artica, A. G. (2023). Identificación de variables que
mejoren la cadena productiva de cacao (Theobroma cacao L.) y su importancia para el desarrollo del VRAEM – Perú. Revista
Agrotecnológica Amazónica, 3(2), e465. https://doi.org/10.51252/raa.v3i2.465
RESUMEN
La reducida información que se tiene de la situación actual del cultivo cacao a lo largo de valle de los ríos Apurímac,
Ene y Mantaro (VRAEM) ha hecho que se tenga limitaciones para su promoción. Por lo tanto, fue necesario
identificar variables estratégicas (VE) y recolectar datos de campo con propósito de promover y conocer la
situación del cultivo. Para lo primero, se empleó la metodología del análisis estructural MICMAC (Matriz de
Impacto Cruzado y Multiplicación Aplicada a una Clasificación) y en segundo aspecto se realizaron encuestas a 223
agricultores. Resultando que la promoción del cultivo en los jóvenes es una variable que aportaría a la mejora de
la cadena productiva. No obstante, no se encontró en ningún distrito la existencia de agricultores menores de 41
años. Además, se identificó que las variables agricultura orgánica, caracterización de genotipos locales e
implementación de jardines clonales catalizarían el sistema de producción. Sin embargo, la preferencia por los
cultivos de las variedades CCN51 y criollos (>50%). Asimismo, la muy baja cantidad de agricultores certificados
(2% - 10%). En suma, nos muestran la urgencia de atender estos temas con el propósito de mejorar la cadena
productiva de cacao e involucrar organizaciones públicas y privadas.
Palabras clave: agricultura; MICMAC; prospección; variables estratégicas
ABSTRACT
The limited information available on the current situation of cocoa cultivation along the Apurimac, Ene and
Mantaro river valleys (VRAEM) has resulted in limitations for its promotion. Therefore, it was necessary to identify
strategic variables (SV) and collect field data in order to promote and understand the situation of the crop. Firstly,
the methodology of structural analysis MICMAC (Cross Impact and Multiplication Matrix Applied to a
Classification) was used. Secondly, surveys were conducted with 223 farmers. The result was that the promotion
of cultivation among young people is a variable that would contribute to the improvement of the production chain.
However, no farmers under 41 years of age were found in any district. In addition, it was identified that the
variables organic agriculture, characterization of local genotypes and implementation of clonal gardens would
catalyze the supply system. However, the preference for CCN51 and criollo varieties (>50%). Also, the very low
number of certified farmers (2% - 10%). In sum, they show the urgency of addressing these issues in order to
improve the cocoa production chain and involve public and private organizations.
Keywords: agriculture; MICMAC; prospecting; strategic variables
Rodríguez-Delzo, E. E. et al.
2 Rev. Agrotec. Amaz. 3(2): e465; (jun-dic, 2023). e-ISSN: 2710-0510
1. INTRODUCCIÓN
Los granos de cacao (Theobroma cacao L.) son el principal insumo para la producción de chocolate y
productos asociados. Al ser la industria chocolatera la cadena económica más importante, se augura un
crecimiento de un 79% para el 2026 en relación al 2017 con un valor de mercado de USD 190 mil millones
(Voora et al., 2019). Sin embargo, valores actuales de la ICCO (International Cocoa Organization),
corroboran el déficit en el suministro de cacao proyectado para el 2023, por el escaso aumento de la
producción bruta mundial (974 miles de toneladas) desde la campaña 2014/2015 a la 2020/2021 (ICCO,
2020; MIDAGRI, 2022), déficit que continuará de mantenerse los compromisos de consumo por parte de
las principales empresas, quienes proyectan un requerimiento de 2 500 miles de toneladas adicionales para
el 2030 en relación a las existencias del 2019 (Voora et al., 2019).
La Amazonía occidental es el centro de origen del cacao (Cheesman, 1944; Cornejo et al., 2018; Koran, 1996;
Motamayor et al., 2002; Lisar et al., 2012; Sereno et al., 2006). Su cultivo involucra la participación de 5 a 6
millones de pequeños agricultores en América Latina, África y Asia, siendo de vital importancia para las
economías locales (Beg et al., 2017; Rice & Greenberg, 2000). Se estima que Perú posee el 60% de las
variedades de cacao del mundo (Mejía et al., 2017), además de ser reconocido por el ICCO como un país
productor de Cacao Fino de Aroma (CFdA) (Eskes et al., 2017) y tener una cultura cacaotera aún en
crecimiento, lo cual es atractivo para el desarrollo de la ciencia y el sector empresarial.
El VRAEM es un área geográfica del Perú con una economía esencialmente agropecuaria, poco diversificada
y donde predomina el cultivo del cacao, café y coca. Estos tres productos representan el 84,2% del Valor
Bruto de la Producción (VBP) agraria del valle, con la participación de la hoja de coca en el 55,3% del VBP,
seguido por el café y cacao con un 16,6% y 12,3% respectivamente (Mendoza & Leyva, 2017). En el VRAEM
existen variedades nativas de sabor fino (VRAE-99, VRAE-2 y Chuncho), y se presume que la provincia de
La Convención sería el origen de los CFdA (Eskes, 2018; Céspedes-del Pozo et al., 2017). Parte de esta
provincia conforma el valle del VRAEM.
Por otro lado, el MIC-MAC es una herramienta de análisis estructural utilizado para descubrir componentes
(variables) de un sistema influenciados entre sí de manera directa e indirecta (Benjumea-Arias et al., 2016),
donde las soluciones se centran en las variables clave resultantes de la subjetividad de los actores que
participan de la selección de estas, basados en diferentes puntos de vista de los problemas y de sus
experiencias (Martelo Gómez et al., 2021). La aplicación de la herramienta al cultivo de cacao en Colombia
arrojó necesidades como: capacitación, tecnificación, competitividad, sostenibilidad, nuevos mercados,
diversificación de cultivos y normatividad (Gomez & Andrade, 2020), variables que no necesariamente
sean las mismas a priorizar para la zona, pero marcan un antecedente en el desarrollo del cultivo.
En el contexto actual, solo el 20% de los productores usa tecnología mejorada de cosecha y post cosecha,
repercutiendo negativamente en la calidad del producto (MINAM, 2016), lo que se relaciona con el hecho
de que el 40,4% de sus habitantes viva en condiciones de pobreza y el 7,2% en pobreza extrema (Congreso
de la República del Perú, 2018) que afecta el desarrollo social, especialmente de la población juvenil que
son atraídos por el cultivo ilegal de la coca (Yeckting Vilela, 2017).
Esta situación donde se evidencia la simbiosis de la problemática social y agraria requieren ser intervenidas
con estrategias de desarrollo integral donde la innovación agraria sea parte fundamental para visibilizar y
conectar las prioridades agrarias para atender las brechas existentes en el cultivo de cacao. La necesidad
de identificar estas brechas en el cultivo de cacao en el VRAEM motivó esta investigación para lo cual se
empleó la metodología de análisis estructural MICMAC y la aplicación de encuestas a agricultores en
distintos distritos del ámbito del VRAEM con la finalidad de identificar e informar sobre las acciones de
gestión para la mejora de la cadena productiva de cacao.
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2. MATERIALES Y MÉTODOS
El estudio se realizó en el VRAEM, ubicado dentro las regiones de Cusco y Ayacucho, comprometiendo a
nueve distritos cacaoteros del valle: Kimbiri, Villa Kintiarina, Villa Virgen (La Convención- Cusco), Ayna,
Santa Rosa, Samugari, Anchiuay, Anco y Chungui (La Mar- Ayacucho) (Figura 1).
Figura 1. Área de estudio en el Perú. Los puntos morados son referenciales de encuestas realizadas por
distrito
Mediante el análisis MICMAC se identificó las VE relacionadas a la cadena productiva de cacao. Una variable
es un factor que influye en la dinámica de un sistema, la elección de variables a analizar y la determinación
de influencia o dependencia de cada variable se logró mediante grupos focales, que son espacios de opinión
particularmente sensibles que ayudaron a obtener datos cualitativos de las experiencias y conocimiento de
los participantes. En el grupo focal participaron 10 expertos en temas relacionados al manejo del cacao,
como sanidad, nutrición, suelo, riego, labores culturales, vivero, genética, cosecha, post cosecha, aspectos
ambientales, sociales y comerciales; y se seleccionó las variables de mayor relevancia (Tabla 1).
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Tabla 1.
Variables generales que caracterizan al sistema de cultivo de cacao en el VRAEM
Denotación
Nombre
Descripción
V1
Materia Orgánica
Incorporación de materia orgánica en mejora de las
condiciones fisco-químicas del suelo.
V2
Estudio de suelo
Práctica en análisis de suelo, interpretación y recomendación.
V3
Recuperación de suelo
Trabajos y técnicas orientados a la regeneración y
mantenimiento de la calidad del
V4
Bioinsumos
Manejo y elaboración de bioinsumos.
V5
Nutrición del Cultivo
Eficiente plan de nutrición del cultivo por genotipo.
V6
Disponibilidad de fertilizantes
Orgánicos
Facilidad de acceso a insumos orgánicos por parte del
agricultor en el valle.
V7
Enfermedades y mazorquero
Evaluación, prevención y control de plagas y enfermedades
V8
Nuevas tecnologías en MIPyF
Planes sanitarios por zonas, con inclusión de nuevas
tecnologías.
V9
TAPS
Técnicas de abonamiento y poda sincronizada.
V10
Poda
Poda de formación y rehabilitación.
V11
Labores culturales
Deschuponado, poda sanitaria, poda de campaña, colecta de
frutos enfermos
V12
Riego tecnificado
Adopción de riego tecnificado para el incremento productivo.
V13
Viveros registrados
Viveros modelo para la producción de plantones de calidad.
V14
Semilleros registrados
Campos semillero para patrones y yemas de calidad.
V15
Caracterización de genotipos
locales
Caracterización de Genotipos locales tolerantes a plagas,
enfermedades y factores
V16
Promoción de genotipos locales
Promoción y estudio de genotipos locales de alta producción.
V17
Instalación de jardines clónales
Diversidad agroclimática y genética en cacao para la
instalación de jardines clonales.
V18
Manejo de residuos de cosecha
Tratamiento de residuos de cosecha en
V19
Post cosecha de cacao en baba
Beneficio de cacao en baba por intermedio de organizaciones
en centros de acopio
V20
Post cosecha por genotipo
Parámetros de post cosecha por genotipo
V21
Innovación de post cosecha
Innovar con nuevas tecnologías en post
V22
SAF
Instauración de sistemas agroforestales en asocio al cultivo
de cacao.
V23
Barreras vivas
Implementación como medida de contingencia ante el uso de
agroquímicos en parcelas
V24
Comercialización del carbono
Oportunidad de negocio por la venta de fijación de carbono.
V25
Agricultura orgánica
Implementación de la normativa para la reducción del uso de
agroquímicos y apertura a nuevos mercados.
V26
Fortalecimiento de Organizaciones
Impulso en las organizaciones para la mejora comercial y
transferencia tecnológica.
V27
Promoción del cultivo en jóvenes
Permanencia del cultivo de cacao como actividad económica
en el tiempo.
V28
Comercialización mediante redes
tecnológicas
Promoción del comercio y consumo interno mediante la
difusión de toda temática relacionada al cacao usando las
redes tecnológicas.
V29
El cultivo como Negocio
Promoción del cultivo como modelo de negocio con
sostenibilidad en el tiempo.
V30
Asociatividad para la gestión
comercial
Poder de negociación para la gestión comercial y acceso a
mejores precios.
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Con las 30 variables identificadas y mediante una matriz de relación de doble entrada se calificó la
influencia directa que ejerce cada variable sobre las otras, según la siguiente escala:
Influencia fuerte = 3 puntos
Influencia moderada = 2 puntos
Influencia débil = 1 punto
Sin influencia = 0 puntos
Influencia potencial (P) = 3 puntos
A continuación, en el MIC-MAC la motricidad y dependencia de cada variable se determinó mediante la
suma de valores de sus filas y columnas obtenidas, atribuyendo al eje Y la sumatoria de las filas y al eje X la
sumatoria de las columnas, que mediante un modelo matemático que da como resultado el análisis
estructural, donde las variables dejan de ser fenómenos aislados y pasan a ser ubicadas en un plano
cartesiano.
El plano cartesiano se divide en cuatro regiones a partir del promedio de la motricidad y la dependencia:
Región Autónoma (RA), Región Salida (RS), Región Entrada (RE) y Región Intermedia (RI) (Figura 2 y 3),
siendo la RA una región donde convergen variables de baja influencia y de poca dependencia, es decir
variables poco influyentes en el sistema y al mismo tiempo de poca dependencia (independientes), en
cambio la RS agrupa variables muy dependientes pero que cualquier accionar sobre dichas variables no
impulsará el sistema (baja motricidad o poder), la RE son regiones de baja dependencia y de alta influencia,
mientras el RI es una región caracterizada por su alto grado de influencia o motricidad y alta dependencia,
donde cualquier accionar en las variables repercutirá en la evolución del sistema (Aceituno Olivares, 2017)
siendo de interés las variables de la RI, por sus valoraciones superiores al promedio, motrices y sin pérdida
de poder, así como también gobernables y con alta dependencia.
Seguidamente, se clasificó las VE según su grado de intensidad de las relaciones en: directas, indirectas y
potenciales. Las primeras se tomaron para un Escenario Prospectivo Cercano (EPC), mientras la última se
tomó para identificar las VE de cara a un Escenario Prospectivo Venidero (EPV) o a largo plazo.
Con las VE seleccionadas se elaboró una encuesta que fue aplicada a una población de agricultores y sus
cultivos de cacao, con la finalidad de poder obtener resultados cualitativos y cuantitativos de la realidad
del agricultor en el valle. El término “población” se atribuyó a todo agricultor de cacao perteneciente al
VRAEM, la Población Muestra (PM) o población de estudio serán aquellos agricultores que hayan pasado
un criterio de inclusión, exclusión o eliminación, siendo elegidos para la PM todos los agricultores
intervenidos por el Proyecto Especial de Desarrollo del Valle de los ríos Apurímac, Ene y Mantaro
(PROVRAEM) y La Comisión Nacional para el Desarrollo y Vida sin Drogas (DEVIDA).
La determinación de la Muestra (n) se hizo mediante la revisión y uso de la fórmula para poblaciones finitas
(Aguilar-Barojas, 2005), 3458 agricultores de nueve distritos del VRAEM. La “n” o Población Muestral por
distrito se alcanzó siguiendo los procedimientos del modelo Probabilístico Aleatorio Estratificado (Arias-
Gómez et al., 2016), donde cada estrato correspondió a un distrito.
El tamaño de la muestra obtenida fue 223 agricultores (n=223), a un nivel de confianza del 95%, una
desviación estándar de 0,5 y un error muestral de 0,063. Las encuestas se realizó in situ (en las parcelas y
domicilios), constó de 85 preguntas y abarcó temáticas socioeconómicas, así como manejo del cultivo de
cacao.
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3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Empleando la información del método MICMAC se construyeron los modelos del efecto de las 4 regiones
en la cadena productiva de cacao para el EPC (Escenario Prospectivo Cercano) (Figura 2) y EPV (Escenario
Prospectivo Venidero) (Figura 3).
Figura 2. Modelo del efecto de las 4 regiones de MICMAC sobre la cadena productiva de cacao
Figura 3. Modelo del efecto de las 4 regiones de MICMAC sobre la cadena productiva de cacao
Las regiones de entrada (RE), intermedia (RI), salida (RS) y autónoma (RA), las cuales tienen un efecto muy
alto, alto, bajo e inteligible, respectivamente, sobre la cadena productiva de cacao. En el caso del EPC de la
RE se desprenden las variables V25 (implementación de agricultura orgánica) y V27 (promoción de cultivo
en jóvenes) por tener un rol crítico, de acuerdo a la apreciación de los expertos y estimación del punto de
equilibrio, maximizando la cadena productiva de cacao (Figura 2). En el caso del EPV las variables V15
(caracterización de genotipos locales) y V17 (instalación de jardines clonales) fueron identificadas como
estratégicas (Figura 3). Además, la aplicación de las encuestas brindó información de la situación actual de
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los agricultores del cultivo de cacao del VRAEM, especialmente de las variables criticas V25, V27, V15 y V17
que fueron identificadas como claves para el contexto actual y un futuro inmediato (Figura 2 y 3).
Partiendo de la variable V27, los análisis correspondientes a la edad del agricultor y el contrato de jóvenes
(Figura 4) se determinó que la edad promedio del agricultor está entre los 42 y 52 años y es el distrito de
Villa Virgen en el que se halla agricultores más jóvenes a diferencia del distrito de Kimbiri. La demanda de
jóvenes para trabajar en el cultivo es notoria en todos los distritos siendo, el distrito de Ayna el lugar que
contrata mayor porcentaje de jóvenes (78%), realidad que no comparte el distrito de Villa Virgen (38%)
pero que coincide con el hecho que los agricultores de este distrito son los más jóvenes.
Figura 4. Mapa demográfico del valle del VRAEM. Los distritos están coloreados según la edad promedio del
agricultor de cacao incrementándose en la dirección de verde a roja. Los círculos que se desprende de cada
distrito describen el porcentaje de jóvenes que son empleados por los agricultores de cacao siendo el color
rojo cuando No empleada jóvenes y verde cuando Si
La edad de los agricultores de cacao en el VRAEM (entre 42 y 52 años) está relacionada con el contexto
sociodemográfico existente en el Perú donde se observa un crecimiento de la población adulta mayores a
50 años (INEI, 2020) y es similar a la edad de agricultores de cacao en las diversas regiones del país con un
promedio de 54 años (Lubke, 2020). Algo similar sucede en otros países cacaoteros como Ghana (Okoffo et
al., 2016) lo que confirma la problemática mundial respecto a la edad de la población agrícola, donde,
además, la mano de obra intensiva de cultivo, la baja mecanización y los bajos precios hacen cada vez más
difícil persuadir a los agricultores jóvenes a mantenerse en el cultivo (Lazzarini et al., 2022). Para ello se
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requiere implementar estrategias innovadoras para atraer a los jóvenes, a pesar de que buena parte de los
agricultores emplean los emplean. Iniciativas para la inclusión de jóvenes en el cultivo de cacao vienen
siendo desarrolladas por organismos internacionales con la finalidad de reconocer la importancia de su
participación y motivar un mayor acercamiento a la cadena productiva de cacao (Villar & Zavaleta, 2020).
Incluso, podría ayudar a desacelerar la migración a la capital procedentes de los departamentos que
conformar el valle entre los que destacan Junín con 9.6% y Cusco - Ayacucho con 3.2 %. Los migrantes
recientes se concentran en el rango etario de los más jóvenes 20 – 24 años, que corresponden a la población
que esta apta para estudiar y trabajar (INEI, 2020). Por último, involucrar a la población joven en el manejo
del cultivo contribuiría a impulsar la introducción de herramientas para la optimización del manejo del
cultivo de cacao y la adopción de tecnologías digitales, esto último beneficiando tanto productivo como
ambientalmente (Maffezzoli et al., 2022).
Desde una vista técnica del manejo del cultivo de cacao la variable crítica identificada en el EPC involucra
a la caracterización de genotipos locales (V15). Es necesario comprender que en el valle existen las
variedades conocidas como VRAE que están siendo cultivas por los agricultores. En el valle se menciona
que el grupo de la variedad VRAE está comprendida por 100 variedades distintas. Las variedades cultivadas
en todos los distritos el 50 a 60% emplea las variedades CCN51 y criollos a excepción de Chungui donde
predomina la variedad Chuncho (53%). Es importante resaltar que las variedades VRAE-15 y VRAE-99
nativas del valle no son predominantes en ningún distrito (10% a 43%). Además, en los distritos de Villa
Virgen, Kimbiri y Chungui existe 2, 3 y 9%, respectivamente, de variedades no identificadas por el agricultor
(Figura 5).
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cultivadas
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Figura 5. Variedades de cacao, tipo de agricultura y certificación orgánica en el cultivo de cacao en el
VRAEM han sido segmentadas en regiones que representan el porcentaje
Respecto al tipo de agricultura practicado es importante mencionar que más del 50% es orgánica en todos
los distritos evaluados, y el otro 50% afirma que su manejo agrícola es convencional o ambas (convencional
y orgánica); considerando además que en los distritos de Anco y Chungi alrededor del 30% desconoce la
diferencia entre ambos sistemas de manejo. En algunos distritos los agricultores cuentan con certificación
orgánica (2 a 10%) (Figura 5). De las cuales, las que más se vienen cultivando son el VRAE-99 y VRAE-15,
según los resultados de las encuestas realizadas (Figura 5).
Investigaciones recientes han evaluado las características agronómicas y morfológicas de cacao VRAE-15,
VRAE-99, VRAE-81, VRAE-52 (Prado Maciso, 2019) y caracterizado estos además de VRAE-49, VRAE-12,
VRAE-92, VRAE-6, VRAE-44 y Villa Vista (Lastra & Thomas, 2022). Sin embargo, no es suficiente la
información si el propósito es promover el mejoramiento genético de las variedades locales para lo cual
resulta primordial la disponibilidad del recurso genético y la evaluación de la diversidad genética
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(Hoisington et al., 1999). La escasa información de la variedad VRAE podría explicar porque los agricultores
han seleccionado el uso de la variedad introducida CCN51 de la cual se conoce todos sus requerimientos
agronómicos o el optar por la variedad local denominada por el agricultor como criollo porque, según ellos,
estos poseen estabilidad productiva.
En el EPC (Figura 2) resulta crítico promover la investigación y uso de variedades locales porque si tenemos
en cuenta que las variedades de los VRAEs son reconocidas por la industria chocolatera como cacaos finos
de aroma (CFdA), se podría llegar a conseguir precios especiales debido a que este sector puede llegar a
valorar de manera distinta a estos tipos de cacaos (Kooij, 2013). Además, que el Perú ha llegado a
posicionarse en el mercado internacional por el reconocimiento por parte del ICCO como un país productor
de CFdA (Eskes et al., 2017) y que se mantienen en crecimiento.
Además, la realización de trabajos de investigación de la variedad local está acompañada de la
disponibilidad del material vegetal, por lo que conllevaría a la creación de jardines clonales o banco de
germoplasma, cuyo propósito es ofrecer la mayor diversidad de una especie o especies permitiendo tener
acceso a recursos aun inexplorados, de tal manera que permita enfrentar los retos como el crecimiento
global, el cambio climático, la seguridad alimentaria, etc. (Hellin et al., 2014) pese a los altos costos de
establecimiento, conservación y riesgos de recortes de fondos. La creación de jardines clonales también se
soporta con el resultado obtenido en un escenario prospectivo venidero (Figura 3). Sin embargo, es
necesario resaltar que los resultados que un jardín clonal puede aportar al cultivo del cacao son a largo
plazo. Adicionalmente, la erosión genética de los cultivos agrícolas por la selección y utilización de un
número limitado de variedades mejoradas se ha convertido en un problema grave en todo el mundo (Gepts,
2006; Ouborg et al., 1991). Por lo tanto, la adquisición y preservación a largo plazo de germoplasma de
plantas genéticamente diversas con características agronómicas útiles (productividad, resistencia a
enfermedades y calidad) es esencial para la sostenibilidad agrícola (Glaszmann et al., 2010). En el cacao, la
evaluación de la diversidad de los recursos genéticos en la naturaleza ha ayudado a identificar fenotipos y
genotipos únicos. Luego, se selecciona germoplasma distinto para su inclusión en bancos de germoplasma
nacionales e internacionales ex situ, donde se puede caracterizar, utilizar y conservar a perpetuidad.
Otra variable critica identificada en el ámbito del manejo del cultivo, fue la implementación de agricultura
orgánica (V25) (Figura 2). Referente a esto, más de la mitad hace mención que practica agricultura orgánica
en todos los distritos del VRAEM (Figura 5). Sin embargo, la certificación que avale estas prácticas es escasa
para el cultivo de cacao (Figura 5). Este tipo de práctica agrícola se ha vuelto crítica, por un lado, por el
incremento constante del mercado de alimentos orgánicos, aumentando casi cinco veces más entre 1999 y
2013 (Reganold & Wachter, 2016). Además, los granos orgánicos de cacao y con certificación Fairtrade han
experimentado una creciente demanda en el mercado europeo del cacao. Entre 2015 y el 2019, los granos
de cacao que fueron certificados por ambas normas aumentaron a una tasa promedio anual de 6.8% a nivel
mundial (Aziziah & Setiawina, 2020).
La clasificación de la agricultura en convencional y orgánica se basa en función del impacto que tiene el
método del cultivo sobre el medio ambiente (European Commission, 2013; Stolze et al., 2000). Por lo tanto,
resultaría a primera vista beneficioso la implementación de la agricultura orgánica porque disminuiría el
impacto de la agricultura sobre el medio ambiente. Sin embargo, los beneficios de la agricultura orgánica
todavía están en discusión, porque mientras los promotores la señalan como una solución a nuestros
problemas a la seguridad alimentaria sostenible (Badgley et al., 2007; Reganold & Wachter, 2016; Seufert
& Ramankutty, 2017); por el contrario, otros consideran que es una versión idealizada y atrasada de la
agricultura que conduciría al hambre y a la devastación ambiental (Connor, 2008; Leifeld et al., 2013;
Trewavas, 2001).
Si bien existen argumentos que respaldan a ambas partes, un trabajo más reciente (Seufert & Ramankutty,
2017) señala que la agricultura orgánica para lograr su objetivo debe tener en cuenta o incluir condiciones
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y contextos donde se pretenda establecer. Por ello, la instauración de nuevas políticas de cultivo, y el
ingreso a mercados desarrollados puede ser algunas de las herramientas de ayuda a los agricultores, sin
dejar de lado el apoyo en gastos de certificación, entre otros. Probablemente, de no considerar estos
aspectos puede ocasionar que los agricultores abandonen el cultivo del cacao por otro más rentable, debido
a que no pueden cubrir los gastos de implementación o simplemente el precio del grano en el mercado no
cubre los costos de producción (Lazzarini et al. 2022).
CONCLUSIONES
La presente investigación comenzó con la identificación de variables críticas que ayuden a mejorar la
cadena productiva de cacao básica en el desarrollo del VRAEM. La implementación de la agricultura
orgánica, promoción del cultivo en jóvenes, caracterización de genotipos locales e implementación de
jardines clonales son las principales variables identificadas que contribuirían a la mejora de la cadena
productiva del cacao. En línea de la promoción del cultivo en jóvenes, las encuestas realizadas mostraron
que resultará imprescindible priorizar la atracción de esta población en los distritos en cuanto al manejo
del cultivo por la edad de los agricultores con frecuencia mayores a 42 años. Los cuales, tienen la necesidad
de emplear jóvenes que asistan a las necesidades que demanda el cultivo. Respecto a la situación actual de
uso de variedades de cacao por parte del agricultor en el valle, resulta que los cultivares nativos (VRAE-99,
VRAE-15 y variedades locales también llamados Criollos) son los más empleados, pero con un limitado
conocimiento de sus bondades, manejo y conducción. Además, la agricultura orgánica es un aspecto que
deberán abordar las cooperativas o el estado, por la escasa presencia de agricultores que cuentan con la
certificación orgánica teniendo en cuenta la demanda de granos de este tipo.
El presente estudio refleja la situación del cultivo de cacao en nueve distritos del VRAEM, pudiendo
ampliarse en un futuro próximo a otros ubicados en la región norte y centro-norte del mismo, en el caso se
llegue a contar con el apoyo de otros actores interesados en la mejora del cultivo.
AGRADECIMIENTO
A la Dirección de Gestión de la Innovación Agraria – INIA por los recursos brindados.
FINANCIAMIENTO
Ninguno.
CONFLICTO DE INTERESES
No existe ningún tipo de conflicto de interés relacionado con la materia del trabajo.
CONTRIBUCIÓN DE LOS AUTORES
Conceptualización: Rodríguez-Delzo, E. E., Huerta-Guillén, R. y Montañez-Artica, A. G.
Curación de datos: Huerta-Guillén, R
Análisis formal: Montañez-Artica, A. G.
Investigación: Rodríguez-Delzo, E. E., Huerta-Guillén, R. y Montañez-Artica, A. G.
Metodología: Rodríguez-Delzo, E. E., Huerta-Guillén, R. y Montañez-Artica, A. G.
Supervisión: Rodríguez-Delzo, E. E.
Validación: Rodríguez-Delzo, E. E. y Huerta-Guillén, R.
Redacción - borrador original: Rodríguez-Delzo, E. E. y Montañez-Artica, A. G.
Redacción - revisión y edición: Rodríguez-Delzo, E. E., Huerta-Guillén, R. y Montañez-Artica, A. G.
Rodríguez-Delzo, E. E. et al.
13 Rev. Agrotec. Amaz. 3(2): e465; (jun-dic, 2023). e-ISSN: 2710-0510
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