Introducción

En México, existe una marcada tendencia a impulsar proyectos de innovación tecnológica en el sector rural, donde se asume que es suficiente desarrollar la tecnología en centros de investigación, sean nacionales o extranjeros, para posteriormente, transferir el conocimiento de manera “mecánica” a los usuarios, inercia que alude al modelo lineal de innovación tecnológica con dos particularidades: (i) no siempre la oferta tecnológica coincide con la demanda; y (ii) no se valora adecuadamente el conocimiento tácito (^{Hernández et al., 2005}; ^{Zarazúa, 2007}; ^{Muñoz y Santoyo, 2010}). En este marco se inscriben diversas ideas que van desde la introducción de maquinaria hasta la de nuevos cultivos para elevar la productividad, eficiencia y rentabilidad del campo en México; esto obedece finalmente al interés por mejorar las condiciones de bienestar social y económico de los habitantes, especialmente de aquéllos que se encuentran insertos en sistemas productivos locales ubicados en espacios rurales.

No obstante, existe abundante evidencia empírica que da cuenta del limitado impacto de programas y proyectos abocados a realizar inversiones en tecnología, donde predomina el abastecimiento de insumos y comercialización de equipos para las actividades agrícolas en particular, favoreciendo a la iniciativa privada (insumos, genética, entre otros) e incluso contribuyendo a la dependencia tecnológica, lo cual no sería una alerta si no fuera por dos razones: 1) no se aprecia que mejore el posicionamiento competitivo de agroempresarios; y 2) se deja de lado la incorporación de prácticas innovadoras que coadyuven al manejo sostenible de los recursos naturales: incremento de materia orgánica en suelos, uso racional de agroquímicos, uso óptimo del agua, control integrado de plagas, y otros (^{FAO, 2005}; ^{FAO-SAGARPA, 2007}).

Lo anterior, obedece a una visión reduccionista de la innovación en el sentido de que se limita a incentivar la adopción e incorporación de herramientas tangibles o maquinaria para producir algún producto (tecnología dura), inercia a la que ^{Swanson (1997)} categoriza como tecnología material: herramientas y equipo, entre otros, menospreciando a la tecnología del conocimiento: know-how, propiciando en buena medida que las mejoras introducidas no impacten en la mejora de la competitividad del sector y de empresas por igual mediante la generación de riqueza a través de empleos e ingresos. Lo anterior, permite cuestionar la lógica y el rumbo de la política pública en México y pone de manifiesto las discusiones en torno a los diversos aspectos relacionados con la innovación y su naturaleza multicausal y multinodal (más de un actor) (^{Koschatzky, 2002}), ámbito de estudio de los ambientes regionales y las redes de innovación, donde se reconoce a la innovación como un proceso social (^{Cimoli, 2000}; ^{Caravaca et al., 2003}; ^{Formichella, 2005}).

El presente estudio pugna por el análisis de la innovación como resultado de las interacciones entre actores que comparten un contexto territorial con sus matices sociales, culturales, institucionales, políticos y demás. Es decir, producir bienes y servicios como actividad económica, es un acto que no se separa de la reproducción social en su conjunto (^{Becattini y Rullani, 1996}), significando que la actividad económica sirve de vía para la reproducción de valores, conocimientos, instituciones y ambiente físico para darle continuidad. Bajo esta perspectiva, no bastan los esfuerzos de la transferencia mecánica de tecnología, es importante explorar bajo el enfoque social quiénes son las personas que logran incorporar prácticas y rutinas hacia la resolución de problemas y satisfacción de necesidades (^{González, 1994}; ^{Long, 2007}).

Con base en lo anterior, irrumpe en escena un concepto explicativo de la relación existente entre la calidad de los vínculos que se establecen al interior de diversas redes y el bienestar económico (^{Knack y Keefer, 1997}), denominado capital social, concebido como la confianza, las normas y las redes de la organización social que pueden mejorar la eficiencia de la sociedad mediante la facilitación de acciones coordinadas (^{Putman, 1993}; ^{Putman y Goss, 2002}), que propician la presencia de nodos que se organizan en subredes y actúan como importantes catalizadores de la innovación con influencia en regiones, sistemas productivos, productos o sectores de la economía (^{Morales, 2004}; ^{Robles, 2004}; ^{FAO, 2005}; ^{Valdiviezo, 2006}). Estos actores son la masa crítica del proceso de innovación, al respecto, ^{Dutrénit et al. (2011)} indican que la masa crítica es el principal mecanismo para promover los procesos co- evolutivos necesarios para la puesta en marcha de procesos de desarrollo e inducir crecimiento y desarrollo económicos.

^{Ambriz et al. (2013)} establecen que todas las acciones colectivas dependen de esta masa de individuos “quienes se comportan diferente del resto del grupo, son este pequeño segmento de la población quienes eligen realizar grandes contribuciones para llevar a cabo la acción colectiva, son estos pocos individuos los que también divergen del promedio”. Por tanto, la heterogeneidad del grupo posibilita alcanzar una masa crítica, pues son precisamente sus diversos intereses, recursos y disposición los elementos que potencializan la conformación de la misma, al punto que, en algún momento de su proceso de desarrollo, la masa crítica pudiera ser suficiente para incentivar o “contagiar” a otros actores del sistema social mediante canales de comunicación determinados en un período de tiempo preciso (^{Granovetter, 1978}; ^{Valente, 1999}; ^{Olivier et al., 1985}).

La teoría sociológica de la difusión de innovaciones plantea un modelo propuesto por ^{Rogers (1995)} que refiere la existencia de un patrón que adopta forma de S, como una curva de crecimiento o una función logística (Rogers, 1995), donde la velocidad de adopción merece atención, dado que se considera estimador del grado de difusión de innovaciones, y que además presenta un comportamiento normal clásico (forma de campana), en el cual es posible identificar diversos actores: innovadores (2.5% de los adoptantes); primeros adoptantes (13.5%); primera mayoría (34%); mayoría tardía (34%) y los rezagados (16%), todos ellos sujetos a las determinantes siguientes: (i) ventaja relativa; (ii) compatibilidad; (iii) complejidad; (iv) propensión al ensayo; y (v) propensión a mostrar los beneficios e impactos derivados de su uso.

^{Dutrénit et al. (2011)} permiten vislumbrar el alcance de la masa crítica identificando tres etapas con miras a contribuir al desarrollo económico en el marco de las trayectorias de ciencia, tecnología e innovación: (i) determinación de las condiciones previas (gobernanza, recursos físicos, humanos, infraestructura, entre otras) para integrar la masa crítica; (ii) fortalecimiento de la interacción del sector académico con el sector productivo y creación de la infraestructura crítica financiera y técnica; y (iii) continuidad de las interacciones e intermediación sistémica generalizada de los sistemas de apoyo financiero y técnico, a fin de propiciar nuevas masas críticas y capacidades mejoradas en áreas emergentes. En esta exposición se reconocen las masas críticas como requisito previo a la integración de los ambientes regionales.

Las masas críticas, en tanto, promotoras de aprendizaje y conocimiento resultan vitales en la organización de procesos productivos en un territorio dado. La presencia y agrupamiento local de estos actores origina un ambiente o medio innovador, o lo que es lo mismo: un ambiente regional para la innovación. Esto implica presencia de actores que interactúan, siendo su naturaleza la de productores, usuarios, proveedores, clientes (^Rózga,2003),y otros tantos que cumplen con un rol fundamental en su marco de acción local, incubando así las actividades innovadoras. El ambiente para la innovación “se refiere al acervo social y cultural específico vinculado con el desarrollo de los sistemas productivos territoriales” (^{Morales, 2004}).

En ese sentido, la importancia del concepto radica en que concibe como vitales las actividades de investigación y desarrollo, y además, el involucramiento y participación de empresas, instituciones y otras organizaciones que generan, difunden y usan conocimiento nuevo y económicamente útil en las actividades de producción (^{Fisher, 2001}), reconociendo los vínculos entre los actores involucrados, desde aquéllas establecidas en estructuras formales y que consideran indispensables las regulaciones y contratos, hasta los mínimos contactos personales donde la cercanía territorial y las relaciones de confianza, resultan fundamentales, además de los aspectos materiales (empresas e infraestructura), inmateriales (know-how, reglas), institucionales específicos y la lógica de aprendizaje (^{Maillat y Grosjean, 1999}).

^{Maillat y Grosjean (1999)}; ^{Fischer (2001)}, destacan el concepto de redes de actores, haciendo precisiones sobre la importancia de éstas en el ambiente regional para la innovación. ^{Zuluaga et al. (2012)} incorporan elementos que combinan aspectos que se encuentran en la estructura macroeconómica y microeconómica: “las características del ambiente regional [son] el producto interno bruto per capita, el total de exportaciones de la región, la inversión del gobierno regional en investigación y desarrollo, el número de graduados con título de pregrado, el número de investigadores activos y el número de instituciones de educación superior en la región”, dimensiones que contribuyen a explicar el llamado crecimiento y desarrollo económico.

Rózga (2013) menciona que una particularidad de los sistemas [ambientes] regionales se encuentra en el enfoque “desde abajo hacia arriba”, debido a que justo en el espacio microsocial, es donde se posibilita centrar la atención en las interacciones internas entre los agentes y sus arreglos institucionales; de ese modo, se procedió a analizar de manera exploratoria la red de innovación del sistema productivo jitomate de la Meseta Comiteca, Chiapas, México, empleando el censo de triadas con base en los aportes de ^{Holland y Leinhardt (1970}, ¹⁹⁸¹⁾, a fin de vislumbrar las potencialidades de un algoritmo de análisis con rigor metodológico que contribuya a respaldar decisiones de política pública en torno a la mejora del proceso de difusión de innovaciones agrícolas al interior de los sistemas productivos locales.

La hipótesis considera que la masa crítica es un concepto fundamental en el contexto de los ambientes regionales de innovación a efecto de coadyuvar al desarrollo y crecimiento económico de Chiapas, tomando como base el sistema productivo jitomate; no obstante, dada la complejidad para valorar la fase de desarrollo de la masa crítica, se propone un planteamiento basado en los aportes de ^{Holland y Leinhardt (1970}, ¹⁹⁸¹⁾; ^{Faust (2006)} de la perspectiva de redes sociales y del modelo teórico de Everett Rogers (teoría sociológica de la difusión de innovaciones), que refiere la existencia de un patrón que adopta forma de curva de crecimiento, y en el que se identifica la participación de los llamados innovadores (aproximadamente 2.5% de los adoptantes) que pudieran constituir la masa crítica.

De acuerdo con datos del período 1999-2012 (^{FAO-FAOSTAT, 2013}) los principales productores de jitomate en el mundo fueron China (producción promedio 34.45 millones de toneladas), EE.UU. (12.83 millones de toneladas), India (10.22 millones de toneladas), Turquía (9.93 millones de toneladas) y Egipto (7.89 millones de toneladas), en tanto que México ocupó el décimo lugar (2.87 millones de toneladas). Las principales entidades federativas con mayor aporte a la producción de jitomate son Sinaloa, Baja California Norte y Michoacán, en tanto que Chiapas contribuye con alrededor de 1.15% (promedio 1999-2012 de la producción 30 198.82 t).

Particularmente el desarrollo del cultivo del jitomate en el estado de Chiapas ha sido muy singular, por ejemplo, en el período 1980-1998, la producción se basó primordialmente en un crecimiento intensivo. La determinación de los factores que inciden en el crecimiento de la producción se determinaron con base en los aportes de ^{Contreras (2000)}, empleando la ecuación:

P_t= A₀(Y_t - Y₀) + Y₀(A_t - A₀) + (Y_t - Y₀) + Y₀(A_t - A₀)

Donde: “P_t”= refiere el incremento total de la producción para el período de análisis determinado, “A₀(Y_t-Y₀)”= cuantifica la contribución por rendimiento, “Y₀(A_t-A₀)”= cuantifica la contribución por superficie, “(Y_t-Y₀) + Y₀(A_t-A₀)”= cuantifica el efecto combinado de rendimiento y superficie, “A₀ y A_t”= superficie cosechada al inicio y al final del período analizado, respectivamente, “Y₀ y Y_t”= rendimiento al inicio y al final del período analizado, respectivamente.

La fórmula empleada fue:

Donde: “n” = número de años de la serie, “V_f”= valor final de la serie y “V_i”= valor inicial; es decir, vía incremento de rendimientos atribuibles a una mejora en el nivel tecnológico, lo cual se ve soportado por una tasa media de crecimiento anual.

La fórmula empleada fue:

Donde: “n”= número de años de la serie, “V_f”= valor final de la serie y “V_i”= valor inicial. (TMCA) de 8.34% en el rendimiento (promedio 15.56 t ha^-1) y TMCA= -3.85% en la superficie cosechada (promedio 782.75 ha); en tanto, la producción de jitomate para el período 1999-2012 se sustentó en un crecimiento combinado que alude a incremento de superficie y rendimiento por igual (^{Contreras, 2000}) y soportado por una TMCA= 1.93% en rendimiento (promedio 31.36 t ha^-1) y TMCA= 2.23% en la superficie cosechada (promedio 948.30 ha) (^{SAGARPA, 2013}).

Materiales y métodos

El estudio fue realizado de febrero a septiembre de 2012 y enero a marzo 2013 en las 45 localidades jitomateras de los municipios de Comitán, La Trinitaria, La Independencia y Las Margaritas, asentadas en el tercer distrito de desarrollo rural de Chiapas, con entrevista a 52 actores sociales del sistema productivo jitomate, identificados mediante la técnica bola de nieve en el marco del mapeo de grandes actores descrito por ^{Zarazúa et al. (2009)}, situación que permitió integrar una red de 218 nodos, deteniéndose la colecta de datos cuando las referencias nos proporcionaban poca información.

Adicionalmente, se observaron dos medidas de control en el momento de la colecta de datos: a) el primer actor entrevistado tuvo que ser identificado mediante sondeo en los cuatro municipios y reconocido en la actividad; y b) encuadrar la referenciación a actores con los que el entrevistado estableciera algún tipo de vínculo estrictamente relacionado con su papel en la producción y comercialización de jitomate pero que además, mostrara tendencia a compartir información que permitiera mejorar diversas tareas del cultivo y venta de la hortaliza.

Los agroempresarios entrevistados cuentan con edad promedio de 47.16 años y 15.88 años de experiencia en el cultivo; 6.95 años de años de estudio. Predomina la tenencia ejidal (1.6 ha de riego y 1.3 ha de temporal). Los comercializadores cuentan con 16 años en promedio desarrollando esta tarea, su edad corresponde a 37.5 años con primaria terminada, y captan alrededor de 1 072 t por mes.

El instrumento de colecta empleado integró tres apartados: a) identificación del entrevistado, nombre del entrevistado, municipio, años en la región, fecha y otros datos generales; b) principales problemas en la producción de jitomate; y c) actores sociales referidos. Los datos obtenidos en el primer y segundo apartados fueron capturados en Microsoft Office Excel 2007. El apartado de actores sociales, se capturó en bloc de notas, empleando para ello el protocolo DL, que es un lenguaje flexible para describir los datos que en este caso se refieren a una lista de nodos, y el formato edgelist (^{Borgatti, 2002}). La información capturada en el bloc de notas fue posteriormente analizada en Ucinet 6.498 (^{Borgatti et al., 2002}) mediante el algoritmo denominado censo de triadas (^{Holland y Leinhardt, 1970}; ^{Faust, 2006}), como base del estudio de los ambientes regionales de innovación.

Las triadas son un grupo de tres actores o nodos y las posibles relaciones o vínculos entre ellos, los cuales pudieran referirse a “realidades” económicas, tecnológicas, sociales, entre otras, para identificar el grado de desarrollo de la masa crítica, y por ende, de las perspectivas de los ambientes regionales para la innovación en Chiapas. Un elemento neurálgico en dicho planteamiento, resulta la propiedad de transitividad de los números reales, la cual, aplicada al ámbito de las redes, significa que si el nodo A está enlazado a B y B está enlazado a C, entonces el actorApudiera estar enlazado a C. Detrás de dicha propiedad, se encuentra la tendencia al “equilibrio” y la “reciprocidad” entre las relaciones triádicas (cuando existen relaciones entre los actores). Una forma especial de esta idea se conoce como la “teoría del equilibrio” que trabaja especialmente con relaciones de efecto positivo o negativo. Se supone que si a A le gusta B y a B le gusta C, entonces a A le debería gustar C, o también, si a A le gusta B y a B no le gusta C, entonces a A no le debiera gustar C (^{Hanneman, 1999}; ^{Holland y Leinhardt, 1970}).

^{Granovetter (1973)} refiere que la transitividad se encuentra muy relacionada con la fuerza de los vínculos debido a (i) la combinación a través del tiempo, aludiendo a la transitividad y el comportamiento de las triadas (descrita más adelante); (ii) intensidad emocional;(iii) nivel de intimidad (confianza mutua); y (iv) los servicios recíprocos que caracterizan los vínculos, y en menor medida, vinculada con la estructura social en el marco de un contexto particular en el que convergen intereses, actores y reglas (marco normativo formal e informal). Asimismo, Granovetter sostiene que el análisis de redes sociales (ARS) es sugerido como una herramienta para vincular los micro y macro niveles de la teoría sociológica, pudiendo relacionar el ARS con una variedad de macro fenómenos como la movilidad social, organización política, cohesión social, y obviamente, el proceso de difusión tecnológica, teniendo como base que la fortaleza y/o debilidad de los vínculos que establecen los nodos.

En dicho escenario, ^{Holland y Leinhardt (1970)} realizaron el censo de triadas con la fórmula:

Donde: n= tamaño de la red individual, k!= representa el valor factorial de una triada, grupo de tres nodos, y (n-k)!= número de combinaciones o grupos de triadas en una red menos una triada, considerándola elemento base de los ambientes regionales de la innovación, mediante la cuantificación de las combinaciones posibles del total de actores tomados de tres en tres (triadas), identificando 16 tipos de triadas que tienen como base las combinaciones lineales codificadas con tres o cuatro dígitos. El primer dígito alude al número de pares recíprocos o mutuos, el segundo dígito se aboca a los pares asimétricos, el tercer dígito a los pares nulos o pares sin vínculos, y el cuarto dígito alude a la orientación de pares asimétricos. Es posible clasificar los códigos enunciados por Holland y Leinhardt en tres grupos: a) triadas iniciales, integradas por los códigos 003, 012, 102, y que son reconocidas como aquellos grupos núcleo que integran la masa crítica descrita por diversos autores en el marco de la teoría sociológica de la difusión de innovaciones; b) triadas en evolución, que agrupa a los códigos 021D, 021U, 021C, 111D, 111U, 030C, 201; y c) triadas promotoras, que contempla a los códigos 030T, 120D, 120U, 120C, 210, 300 (Holland y Leinhardt, 1970, 1981), mismos que pudieran constituir la masa crítica requerida por los ambientes regionales para la innovación.

En el presente trabajo se calcularon los siguientes indicadores, a fecto de vislumbrar parámetros del nivel macro de la red:

Tamaño de la red individual. Su expresión fue la siguiente:

Donde: T_n= tamaño de la red individual del nodo n, y A_n= actores directamente relacionados con el actor n. Un mayor tamaño de la red sugiere que los actores o nodos se encuentran mayormente conectados (^{Borgatti et al., 1992}).

Densidad. Es el porcentaje de relaciones existentes entre aquellas posibles. Altas densidades manifiestan intercambio amplio a la información disponible. La expresión matemática es:

Donde: D= densidad, L= número de relaciones y g(g-1)= número de relaciones posibles. La densidad se expresa en porcentaje: una densidad de 100% indica que todos los actores están relacionados; una de 0% indica que todos se encuentran sueltos (^{Wasserman y Faust, 1999}).

Índice de centralización. Es la proporción entre la suma de las diferencias del grado de todos los nodos (d) con el valor bruto de unipolaridad (D), y la suma de los grados de todos los actores si el de uno de ellos fuera el máximo posible (n-1), y el de los demás el mínimo (1). El índice de centralización se calcula de la siguiente forma:

Donde: d= grado de cada actor; D= grado máximo de un actor del grafo, y n= total de actores. Los valores del índice oscilarán entre 0 y 100%, siendo 0 el valor para el grafo más centralizado caracterizado porque un único actor n_i ocupa el centro y está conectado con todos los demás, mientras que entre estos no hay ninguna conexión, salvo con n_i (^{Wasserman y Faust, 1999}).

Los identificadores utilizados para cada uno de los actores, así como proporciones de cada tipología localizadas, fueron las siguientes: AA= auxiliar administrativo, 0.46%; AD= centro de acopio y distribución, 5.97%; CF= consumidor final, 1.84%; CI= comprador intermediario, 5.97%; ER= empresa rural con figura jurídica, 4.13%; FM= funciones múltiples, 16%; IE= institución de investigación y enseñanza, 2.30%; IG= institución gubernamental, 6.88%; OR= organización rural-social, 4.13%; PF= prestador de servicios financieros, 1.84%; PI= proveedor de insumos para cultivo, 10.10%; PR= productor, 33.95%; PSP= prestador de servicios profesionales, 5.97% y WE= familia nuclear, 0.46%.

Resultados y discusión

El número de actores que integra la red del sistema es de 218, misma que presentó una densidad baja (1.00%) con un índice de centralización notablemente alto (17.17%) respecto a la densidad. Algo similar ocurre en otro sistema agrícola intensivo en mano de obra como lo es el sistema fresa de Michoacán que alcanzó una densidad de 1.58% y un índice de centralización de 18.16% (^{Zarazúa et al., 2011}), no obstante, la densidad del sistema jitomate resultó mayor a la densidad del sistema guayaba del Oriente del mismo estado (0.46%), observando un comportamiento similar en el caso del índice de centralización (10.2%) (^{Zarazúa, 2007}). Respecto de los valores obtenidos en los indicadores enunciados, cabe mencionar que pudieran ser considerados “normales” en el marco del proceso de formación y consolidación de las redes de innovación, sugiriendo la existencia de mucho trabajo por realizar en el sentido de favorecer los vínculos relacionales entre los actores del sistema.

Por otro lado, los valores alcanzados en el índice de centralización, arriba de 10%, coadyuva a evidenciar la ausencia de un actor que sea capaz de integrar todos los intereses del resto de los actores involucrados con el sistema y la red de innovación, con miras a lograr un objetivo común. Del mismo modo, dichos valores ref lejan también que la red se encuentra en una etapa de madurez cronológica sin que ello se refleje forzosamente en beneficios para sus integrantes, por lo que sencillamente puede considerarse como dispersa; es decir, en donde la suma de los esfuerzos individuales de innovación no son significativos.

Evidencia de lo anterior, son también los resultados del algoritmo desarrollado por ^{Holland y Leinhardt (1970},¹⁹⁸¹⁾, que refieren la existencia de un total de 1 703 016 triadas (100%), clasificadas en tres tipos: a) triadas iniciales: código 003 (1 611 641 triadas), código 012 (83 537 triadas), código 102 (3 559 triadas); b) triadas en evolución: código 021D (1 853 triadas), código 021U (802 triadas), código 021C (944 triadas), código 111D (139 triadas), código 111U (281 triadas), código 030C (5 triadas), código 201 (10 triadas); y c) triadas promotoras: código 030T (155 triadas), código 120D (35 triadas), código 120U (25 triadas), código 120C (17 triadas), código 210 (11 triadas), código 300 (2 triadas).

Particularmente las triadas promotoras representan el 0.014386% del total, las cuales, son la base que pudiera constituir la masa crítica requerida por los ambientes regionales para la innovación en el marco del modelo teórico de ^{Rogers (1995)}, que considera la existencia de adoptantes innovadores (2.5% de los adoptantes y 13.5% de los primeros adoptantes). El principal atributo de las triadas promotoras se encuentra en que dados los vínculos que establecen los nodos participantes en el marco de la propiedad de transitividad, podrían contribuir notablemente al intercambio de información, y paulatinamente, al desarrollo y fortalecimiento de capacidades tecnológica.

No obstante, la evidencia encontrada es posible advertir que el sistema productivo jitomate se encuentra en una posición limitada en cuanto al proceso de aprendizaje tecnológico se refiere, de manera particular, por el número de triadas promotoras (245). Con miras a dimensionar desde una perspectiva cuantitativa a la denominada masa crítica en el contexto de la teoría sociológica de la difusión de ^{Rogers (1995)}, y sin la cual el proceso difusión de innovaciones no tuviera posibilidades de realización, se esperaría un número mínimo de 42 575 triadas promotoras que equivalen a 2.5% del total de triadas obtenidas en el censo (^{Holland y Leinhardt, 1970}; ¹⁹⁸¹⁾, que Rogers ubica precisamente como clave para el proceso de adopción de innovaciones. De momento, no se cuenta con evidencia de 2.5% de innovadores en el sistema jitomate, sin embargo, hay que dejar en claro que existe el proceso de difusión de innovaciones, aunque con ciertas particularidades que limitan la rapidez de adopción de innovaciones puesto que no se cuenta con el contexto de soporte de la actividad innovativa.

Dentro de dichas particularidades, se encuentra el reconocimiento de una estructura inherente al sujeto que posibilita su aprendizaje, y en la que el conocimiento no es espontáneo y soportado por relaciones sociales con los consecuentes intercambios de información y conocimiento, aunque claro, con vínculos de diferente intensidad, a tal punto, que en algún momento la confianza, como elemento del capital social, podría facilitar que se den relaciones e intercambios con un costo de transacción menor favoreciendo la llamada reciprocidad generalizada marcada fuertemente con el componente tácito, que propicia el aprendizaje por imitación creativa y, posteriormente, la introducción de innovaciones o mejoras incrementales en el territorio- sistema, en el marco del carácter informal de las redes sociales y de innovación que muestran niveles de articulación y difusión basados en información cualitativa relevante (^{Lara y Díaz-Berrio, 2003}; ^{Zarazúa et al., 2009}; ^{Putnam, 2011}).

Las evidencias encontradas ponen de manifiesto que las asociaciones de productores tienden a organizarse o simular que se organizan en empresas, a fin de obtener apoyos financieros, develando una estrategia que se confirma al analizar la composición de la empresa, teniendo en el fondo como explicación la dimensión cultural que se refleja cuando expresan que lo hacen así porque “siempre ha sido mejor aprender y trabajar solos”, que no es grato lidiar con diferentes formas de hacer las cosas, quedando la empresa entonces, con una estructura fuertemente familiar. ^{Rogers (1995)} menciona que los valores, creencias y experiencia son factores importantes en la adopción de innovaciones.

De esa manera, se infiere que varias de esas interrelaciones para comunicar información con otros, donde esos otros no son su familia y que son expresadas durante la colecta de datos en campo, pueden no ser del todo ciertas. Sin embargo, estos empresarios están en el proceso de innovación, con otros rasgos de interrelación seguramente, pero finalmente interrelacionados ya que como sistema productivo, ahora con un poco más de 51 años después de la introducción del jitomate, es por sí mismo un ambiente regional que cataliza la introducción de innovaciones, aunque con limitada rapidez de adopción de innovaciones, por ejemplo, la adopción misma de invernaderos o incluso, el cultivo de otras hortalizas.

Otro ángulo de reflexión que deseamos utilizar aquí, residen en la posibilidad de que al tratarse de una red social que está en proceso evolutivo, la masa crítica descansa todavía en aquellos actores que han logrado centralizar un importante número de relaciones, de hecho una hipótesis derivada de los resultados del censo de triadas al encontrar dos de ellas del código 300, es que éstas involucran a aquellos actores con los más altos grados de mención como los primeros en introducir pabellones e invernaderos en el territorio de estudio. Se trata de los actores a los que se les asignó los folios FM01, FM02, FM03 y FM04, que resultan ser matrimonios y que forman parte de los llamados actores clave del sistema, identificados por ^{Corona (2005)} como nodos hélices del proceso de innovación, dado que ocupan de manera constante posiciones en donde pueden incidir desde la gestión pública y la iniciativa privada para impulsar proyectos particulares vinculados a la agricultura protegida en el territorio.

^{Rogers (1995)} ha abordado ampliamente lo expuesto en el presente documento, mediante la relación que establece entre heterofilia y difusión. Un principio de la comunicación humana, es que la transferencia de ideas tiene lugar entre individuos que son bastante parecidos -homofilia-, lo contrario es precisamente la necesidad o facilidad que existe para interactuar con extraños, sean los puntos de distancia sociales, culturales, instruccionales, raciales, y otros tantos (heterofilia);tales conceptos fueron evidenciados en campo, por ejemplo, los actores sociales introductores de pabellones e invernaderos (oriundos de Puebla) en el sistema son, todavía, percibidos como “externos” por una serie de diferencias culturales, situación que ha limitado el desarrollo de la red y los esquemas de comunicación efectiva; en consecuencia, los “poblanos” han fortalecido sus lazos familiares (grupo homofílico) como medio para contribuir a generar y sostener una masa crítica de la innovación; no obstante, reconocen que sin la participación decidida de los agroempresarios locales se encuentra en riesgo, a mediano y largo plazo, la dinámica innovativa del sistema mismo, dada la limitada capacidad de adherirse a procesos de cambio y mejora.

Conclusiones

La red de innovación del sistema productivo jitomate de Chiapas se integra de 218 actores y considerando las combinaciones del algoritmo propuesto por ^{Holland y Leinhardt (1970}, ¹⁹⁸¹⁾, fueron calculadas un total de 1 703 016 triadas (100%), de las cuales, 245 son triadas promotoras que pudieran contribuir al desarrollo y fortalecimiento de capacidades tecnológicas, aunque no alcanzan el número de 42 575, equivalente a 2.5% de innovadores en el sistema jitomate, con base en los planteamientos del modelo teórico de ^{Rogers (1995)} y su categorización de adoptantes.

Las evidencias encontradas permiten vislumbrar una faceta multifactorial del proceso de innovación, donde la singular presencia de los ambientes regionales para la innovación resulta crucial, dada la naturaleza misma del sistema productivo y del territorio (normas, vínculos, aspectos culturales e incluso dogmas que rodean al usuario tecnológico). En dicho escenario, las redes de innovación del sistema productivo jitomate juegan un papel preponderante considerando el tamaño de la población, las relaciones de poder establecidas entre los actores involucrados, la influencia de los actores clave y de los medios masivos de comunicación.

De esta manera, el aporte fundamental del estudio se encuentra en la integración de una propuesta metodológica que pudiera contribuir a respaldar la toma de decisiones de política pública en torno a la optimización del proceso de difusión de innovaciones agrícolas, particularmente en la etapa diagnóstica, a fin de determinar si existen las condiciones para la puesta en marcha de proyectos. Se trata en pocas palabras, de no iniciar procesos de innovación sostenidos en inversiones cuantiosas provenientes del gasto público, sin reconocer y fortalecer a un número de actores que puedan constituirse en la masa crítica.

Identificar la potencial masa crítica para la difusión de innovaciones, es una medida deseable antes de destinar recursos a fin de obtener los mejores resultados posibles. Así, se trabajaría en mayor medida con orientación a la mejora del posicionamiento competitivo de los sistemas productivos establecidos en espacios rurales.