MLS PSYCHOLOGY RESEARCH

Palabras claves: Pequeñas y medianas explotaciones, trabajo remunerado, productividad agrícola, bienestar.

En la búsqueda del mantenimiento y mejora de las condiciones de vida, los pequeños y medianos agricultores familiares participan en actividades no agrícolas, como trabajo remunerado o por cuenta propia, reduciendo así el tiempo dedicado a las actividades agrarias. En Mozambique, por ejemplo, las explotaciones agropecuarias, como actividad principal, pasaron del 54% en 2012 al 49% en 2015 (Ministério da Agricultura e Segurança Alimentar [MASA], 2017). En las provincias de Maputo y Gaza, las explotaciones en esa condición fueron de 35% y 48% del total, respectivamente en 2015 (MASA, 2017).

Según la United Nations Statistics Division [UNSD], (2004), las actividades no agrícolas son las que no implican el trabajo directamente vinculado al uso de la tierra, la cría de animales y la pesca. Así, la actividad agrícola es el cultivo de la tierra, producción animal, forestal, de pesca, caza y servicios relacionados que no abarcan la transformación de los productos (UNSD, 2004). La agricultura familiar es la actividad agrícola realizada por pequeñas y medianas explotaciones, cuyo trabajador principal es el miembro de la familia, con limitado acceso a recursos de tierra y capital (Organizacion de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura [FAO], 2012).

La participación de familias rurales en el sector no agrícola es un fenómeno ampliamente estudiado, sobre todo por autores clásicos de la cuestión agraria, tales como Kautsky y Chayanov. Para Kautsky (1980 citado en Schneider 2003, p.106), el desarrollo del capitalismo en la agricultura tiende a subordinarse a la industria, suprimiendo la pequeña explotación familiar por el progreso y superioridad técnicas de la gran propiedad. Sin embargo, Kautsky resalta que este proceso no elimina necesariamente a las explotaciones familiares si éstas realizan trabajo complementario ligado o no a la agricultura para su subsistencia, situación que se debía a la posesión reducida de la tierra y a la baja modernización tecnológica, restringiendo la capacidad de la competencia.

Para Chayanov (1966 citado en Blad, 2014, p.50), cuando hay baja posesión de la tierra para las necesidades familiares o exceso de miembros activos en la familia, hay una tendencia a ocupar la fuerza de trabajo en el sector no agrícola, garantizando el equilibrio entre trabajo y consumo. Así, para este autor, la unidad familiar laboral solo es una inversión ventajosa si posibilita un alto nivel de bienestar. Para el mismo autor, esa situación se asocia a la edad y al tamaño de la familia, o sea, si hay muchos miembros en edad activa, la demanda del trabajo no agrícola aumenta, si se compara con la situación de predominio de ancianos e hijos menores en la familia.

A nivel de los países en desarrollo, la participación en actividades no agrícolas aumenta el empleo, la demanda de insumos, la producción agrícola, la renta familiar y reduce la pobreza (Anang, 2017; Awoniyi & Salman, 2011; Babatunde, 2015; Dary & Kuunibe, 2012; Kaur, Kulkarni, Gaiha, & Pandey, 2010; Mehta, 2002; Silva & Kodithuwakku, 2005; 2010). En países africanos como Ghana y Nigeria, las actividades no agrícolas llegan a ocupar entre el 30% y el 60% de las familias rurales (Awoniyi & Salman, 2011; Dary & Kuunibe, 2012). En los países latinoamericanos, como Argentina, México y Brasil, las actividades no agrícolas ya ocupaban entre el 20% y el 30% de la población rural a finales de 1990 (Schneider, 1999).

Además, cerca de 35% a 45% de la renta familiar total africana proviene del sector no agrícola (Haggblade, Hazell, & Reardon, 2007, 2010) y gran parte de los ocupados ganan rentas más altas que en la agricultura (Jatta, 2013; Ovwigho, 2014; Rantšo, 2016).

Las razones de la participación de los productores familiares rurales en actividades no agrícolas son diversas, pero se destacan la reducción del riesgo de especialización agrícola, las oscilaciones de los precios de los alimentos en el mercado internacional (Boughton et al., 2006; Massingarela, Nhate & Oya, 2005), la rápida urbanización, la prosperidad económica ligada al empleo no agrícola (Paudel, 2002, Schneider, 2003), la tendencia a la caída de la renta agrícola, los cambios climáticos, e incluso como medio de subsistencia de la familia rural (Ellis, 2000; Rantšo, 2016).

En Mozambique, muchas familias agropecuarias demandan actividades no agrícolas, debido a la baja productividad agrícola y a los altos niveles de pobreza e inseguridad alimentaria en las áreas rurales (Boughton et al., 2006; Cunguara, 2011; Ministério de Economia e Finanças [MEF], 2016; Massingarela et al., 2005). Así mismo la expansión del trabajo no agrícola en las áreas rurales también se asocia a la implementación de mega proyectos de inversión extranjera en la industria extractiva en los últimos veinte años (Feijó & Agy, 2015), a la mejora de carreteras, a la concesión de microcréditos por parte de organizaciones no gubernamentales y del Estado (Ministério da Planificação e Desenvolvimento, 2009). Feijó y Agy (2015) constataron que en zonas de implementación de grandes proyectos de las empresas multinacionales, como Tete, Nacala y Maputo, las actividades no agrícolas ayudan a cubrir los gastos de salud, educación de los niños, mejora de la vivienda y hasta el pago de mano de obra estacional.

La situación descrita anteriormente da lugar a la discusión sobre los determinantes de la participación en el sector no agrícola, así como sobre su papel en la reducción del riesgo, como solución de bienestar y como política del desarrollo rural.

Para algunos autores, como Bartlett (1986), donde las grandes extensiones agrícolas se reparten en pequeñas áreas agrícolas para uso a tiempo parcial, la producción agrícola puede reducirse. Chikwama (2004) y Rantšo (2016) confirman un declive de la productividad agrícola en los países de África Austral como resultado de la migración constante de la población activa hacia Sudáfrica. En Brasil, Nascimento (2005) señala el abandono agrícola en el noreste del país, como efecto de políticas de fomento de actividades no agrícolas. Esto sugiere que la participación en el sector no agrícola, en este caso, trabajo fuera del país o en las ciudades, perjudica la agricultura.

Por otra parte, la participación en el sector no agrícola depende de las condiciones de las familias y de los locales. A nivel familiar, las oportunidades de trabajo no agrícolas disponibles difieren entre el grupo de ingreso (Reardon, 1997; Haggblade et al., 2010; Cunguara, 2011; Cunguara, Langyntuo, & Dranhofer, 2011). Es decir, las familias más pobres demandan actividades no agrícolas movidas por factores de presión, los llamados “push factors”, como la reducción de riesgos, el rendimiento decreciente de capital, la reacción a la crisis o la restricción de liquidez (Barrett, Reardon, & Webb, 2001; Reardon, 2015). Por el contrario, los agricultores más ricos buscan actividades no agrícolas por factores de atracción, los llamados “pull factors”, principalmente de acumulación y complementariedad estratégica de las actividades, teniendo mayor acceso a los medios como crédito y trabajos no agrícolas de mayor rendimiento (Barrett et al., 2001; Reardon, 2015). A nivel local, la participación en el sector no agrícola depende de las infraestructuras, como las carreteras, del acceso al crédito y a la venta de los productos (Reardon, 2015). En muchas zonas africanas hay mucha restricción de crédito, obligando a las personas a realizar actividades agrícolas (Haggblade et al., 2010).

Sin embargo, hay muchos estudios que demuestran que las familias agrícolas asociadas a las actividades no agrícolas, como estilo de vida, son más estables que las familias exclusivamente agrícolas (Bryceso, 2002; Davis, 2006; Fuller, 1990; Paudel, 2002), reduciendo la pobreza y las desigualdades (Kaur et al., 2010; Mehta, 2002; Silva & Kodithuwakku, 2005; 2010; Zhu & Luo, 2005). En África, por ejemplo, las actividades no agrícolas contribuyen al acceso a los activos productivos, como los animales y las semillas, los fertilizantes, la mejora de la vivienda y hasta la contratación de mano de obra (Cunguara et al., 2011; Feijó & Agy, 2015). En la India, la renta de las familias agrícolas que practica actividades no agrícolas es más alta que la de las familias exclusivamente agrícolas (Kaur et al., 2010; Mehta, 2002).

Ante este escenario, para este artículo, se busca conocer: ¿En qué medida la participación en el trabajo remunerado no agrícola (TRNA) influye en la productividad agrícola y el bienestar las familias de las pequeñas y medianas explotaciones del sur de Mozambique? ¿Cuáles son los factores que influyen la participación en el trabajo remunerado no agrícola?

El artículo es una reflexión, contribuyendo para el diseño y la implementación de proyectos y políticas sostenibles de desarrollo rural.

El objetivo general del artículo es evaluar la importancia y los determinantes de la participación de las familias con pequeñas y medianas explotaciones agrarias en el trabajo remunerado no agrícola, en cuanto a la productividad agrícola y el bienestar en Gaza y Maputo, sur de Mozambique, en 2015. Y los objetivos específicos son los siguientes:

- Sistematizar el conocimiento teórico existente sobre agricultura familiar, actividades no agrícolas, productividad agrícola y bienestar.

- Caracterizar los aspectos sociodemográficos y el proceso productivo de la agricultura y el bienestar del área de estudio, indicando los determinantes y la importancia del TRNA en la productividad y situación económica familiar.

Estructuralmente, el artículo presenta introducción, metodología, resultados, discusión y conclusión.

Este estudio consistió en una investigación bibliográfica y análisis de los resultados de la Encuesta Agropecuaria Integrada (AGRIS, por sus siglas en inglés) de 2015, realizada por el Ministério da Agricultura e Segurança Alimentar (MASA). El AGRIS es una encuesta nacional realizada anualmente por muestreo de explotaciones agropecuarias, basado en un archivo resultante del censo agropecuario 2009-2010. La muestra principal de pequeñas y medianas explotaciones, grupo objetivo de este estudio, se basó en un diseño estratificado bietápico, constituido por 3.500 áreas de enumeración de la muestra madre (MASA, 2017).

Una explotación agropecuaria es una unidad económica aislada o acumulativa, basada en el cultivo de plantas o en la cría de animales, tanto para el autoconsumo como para la venta (MASA, 2017). La pequeña y mediana explotación es una propiedad aislada o acumulativa con menos de 50 hectáreas de superficie cultivada, que tiene 100 cabezas de bovinos, 500 rumiantes (caprinos, ovinos o porcinos) y 20.000 aves.

Los conceptos de núcleo famliar, familia y explotación familiar se utilizarán intercambiablemente como sinónimos porque la mayoría de las pequeñas y medianas explotaciones coincide con la unidad domiciliaria.

El núcleo familiar es el conjunto de individuos que viven en el mismo domicilio, bajo presupuesto común, excluyendo a los miembros ausentes por más de un año, aunque comparten responsabilidades de consumo, inversión y producción (MASA, 2017).

En el seno de las pequeñas y medianas explotaciones, se estudiaron solo las que tuvieron alguna producción agrícola o animal en el año de referencia, teniendo los resultados extrapolados al universo.

El procesamiento de los resultados se hizo con el paquete estadístico SPSS. Así, se evaluaron explotaciones agropecuarias, segmentándolas según la variable “¿el responsable o algún miembro de la familia participó del trabajo remunerado no agrícola?”, cuya respuesta fue “sí” o “no”. Se trata de una variable categórica creada a partir de las preguntas sobre diversas ocupaciones remuneradas no agrícolas realizadas en el cuestionario de la encuesta. Con esta variable, la información se cotejó por provincia según tres aspectos de análisis: sociodemográficos, proceso productivo y bienestar. Los aspectos sociodemográficos comprendieron el análisis de la frecuencia por sexo, estado civil, pero también de la media, mediana y desviación estándar de edad, nivel escolar y tamaño del núcleo familiar. Los estados civiles se agruparon en dos grupos: casados y solteros. Los casados son los casados oficialmente, polígamos y pareja de hecho mientras que los solteros incluyeron los solteros, viudos, separados y/o divorciados.

En el proceso productivo, se analizaron la media, mediana y desviación estándar del área cultivada, de la mano de obra externa, de la productividad y del rendimiento agrícolas. En lo que respeta al bienestar, se evaluó el promedio y la desviación estándar de animales domésticos, reserva alimentaria, frecuencia de familias por uso de agua potable, posesión de bienes (automóvil, bicicleta y teléfono celular) y por situación económica familiar, en comparación con 3 años anteriores.

Para comprobar la validez de los resultados de las variables continuas por la variable dependiente (participación en el TRNA) se utilizó la prueba t independiente simple para dos muestras, asumiendo igualdad de varianza y de la media, en un nivel de significancia del 5% e intervalo de confianza del 95%. Para evaluar la asociación de las variables categóricas, como sexo, estado civil, posesión de bienes, con la participación en el TRNA, se utilizó el test de chi-cuadrado de Pearson, válido a un nivel de significancia del 5%.

Los indicadores de la producción, productividad y rendimiento agrícolas se derivaron de la base de datos, resultados de la encuesta. La producción agrícola comprendió la suma de la cantidad de la producción de cereales, maní y frijoles. Así, la productividad agrícola se calculó por la siguiente fórmula: Pra= Pa/Af, donde:

Pra – Productividad agrícola en kg/adulto; Pa – Producción agrícola (kg)

Nf - Número de miembros del núcleo familiar

El rendimiento agrícola se calculó por la siguiente fórmula:

Ra=Pa/Ac, donde:

Ra – Rendimiento agrícola (kg/ha);

Pa – Producción agrícola (kg);

Ac – Área cultivada (ha).

Aquí se presentan los resultados de la AGRIS sobre las explotaciones familiares de los participantes en trabajo remunerado no agrícola en el sur de Mozambique. La interpretación se enfoca en dos grandes subunidades, que orientan los ejes principales de análisis; a saber:

• Aspectos socio-demográficos
• Proceso de producción agrícola y bienestar

Aspectos socio-demográficos

Los resultados en análisis se refieren a 60 700 explotaciones agropecuarias, de las cuales el 55,4% participaron en 2015 en el trabajo remunerado no agrícola (TRNA) frente al 24,7% registrado a nivel nacional (Tablas 1 y 2). Esto significó que en la región sur de Mozambique, hay muchas familias agrícolas participantes de TRNA.

Tabla 1

Sin embargo, a nivel geográfico, los resutados se diferencian pues hay mayor frecuencia de participantes del TRNA en Gaza (58.5%) que en Maputo (50.4%), hecho que puede sugerir que hay menos explotaciones agrarias en Maputo que participan en trabajo no agrícola, consecuencia de la mayor urbanización en esta última provincia.

En cuanto al sexo del jefe de la explotación, se destacan más exploraciones involucradas en el TRNA entre las encabezadas por hombres (55.9%) que entre las encabezadas por mujeres (41.2%). Pero ese hecho sólo es más notorio en Maputo, donde la cifra de participantes del TRNA entre las encabezadas por hombres fue del 67% frente al 31% de las encabezadas por mujeres en ese grupo.

En lo que se refiere al estado civil, resalta que hay más explotaciones con jefes solteros (64%) frente a los casados (47%) entre participantes del TRNA, hecho extensible a las dos provincias, indicando que hay más disponibilidad entre personas solitarias de participar en el TRNA que entre las que viven en unión conyugal. Es que en la unión conyugal en muchas áreas africanas, como es el caso del sur de Mozambique, la mujer tiende a realizar mayoritariamente trabajos agrícolas y de educación de niños.

La participación de las explotaciones familiares en el TRNA según el sexo, estado civil, por provincia, es estadísticamente significativa según las pruebas de qui-cuadrado de Pearson pues el resultado del nivel de significancia fue inferior al 5% (Tabla 2). Esto sugiere que en el sur de Mozambique rural hay una mayor participación en el TRNA entre los miembros de los núcleos familiares encabezados por hombres, solteros y de Gaza.

En cuanto al tamaño del núcleo familiar, este fue elevado entre los participantes del TRNA, al registar aproximadamente ocho miembros frente a seis personas entre explotaciones no participantes (Tablas 3 e 4).

Sin embargo, hay una gran variabilidad, pues la desviación estándar del promedio es de 6,4 miembros entre participantes del TRNA frente a 5 miembros entre los no participantes. Es que mientras en Gaza el tamaño promedio familiar entre participantes del TRNA registró 8.8 miembros y una desviación estándar de 7.2 frente al promedio de 6.4 y desviación de 5.6 miembros de las explotaciones no participantes, en Maputo el promedio del tamaño familiar en las explotaciones involucradas en el TRNA fue de 5.4 miembros, cifra ligeramente menor a las explotaciones no participantes. De todas formas, en la región sur, con excepción de las áreas rurales influenciadas por urbanismo como Maputo, las familias agrícolas que desarrollan el TRNA tienen un mayor tamaño familiar que las unidades agrícolas no involucradas.

En cuanto a la edad media del jefe de la familia, ésta fue relativamente baja en las explotaciones dedicadas al TRNA (45.7 años) si se compara con las explotaciones no participantes (48.4 años), situación que representa una diferencia de 2,7 años desfavorables y un comportamiento similar en las dos provincias. En promedio, la edad mantuvo el patrón estructural anterior, con la diferencia de 2 años desfavorables de las participantes de TRNA frente a las explotaciones no participantes. La desviación estándar fue baja en relación al promedio, asumiendo el mismo número de años en los dos grupos de observación (14 años). Esta situación evidencia que los miembros de las familias agrarias participantes del TRNA son más jóvenes que los de las no participantes.

El nivel educativo entre los jefes de las explotaciones fue muy bajo en las áreas rurales del sur de Mozambique en 2015, pero ligeramente elevado entre participantes del TRNA en un año escolar, al registrar un promedio de 4.4 años de nivel educativo en este grupo frente a los 3.4 años escolares entre no participantes. Este comportamiento fue similar en las dos provincias, siendo Gaza la que tiene los niveles más bajos del promedio. Fue grande la desviación estándar hasta el punto de alcanzar niveles próximos al promedio con diferencia de un año escolar en las explotaciones con TRNA y superior al promedio entre las no participantes.

Resulta evidente, de acuerdo a los resultados de las pruebas estadísticas (Tabla 4), que la igualdad de la varianza asumida (F) para el tamaño familiar, escolaridad y edad es pequeña en el total de las explotaciones, lo que configura diferencias estadísticamente significativas pues el resultado del nivel de significancia está por debajo del 5%. En términos de la diferencia del promedio para las mismas variables, a pesar de ligeras, se resalta un comportamiento similar de la prueba t al observado en la varianza. Es decir, que hay una mayor tendencia de las explotaciones con muchos miembros en la familia, con personas más jóvenes y con mayor educación de participar en el TRNA.

La mayoría de estas actividades remuneradas no agrícolas son de bajo nivel (Figura 1), no requiriendo grandes calificaciones, hecho explicado por el bajo nivel educativo de los responsables de las explotaciones, tal como acima referido.

Figura 1. Explotaciones por ocupaciones no agrícolas remuneradas del sur de Mozambique 2015 (%)

Se trata, en orden de importancia, del trabajo fuera del país (47.8%) en la provincia de Gaza, del trabajo doméstico (20,3%) y como funcionario público (19,7%), generalmente en ocupaciones de baja calidad en Maputo, bien como de los trabajos de reparación mecánica y de construcción, comunes en las dos provincias.

En Maputo, se destacan todavía las actividades de transporte, donde muchos miembros son conductores de automóviles, trabajadores de gestión, contabilidad y de oficina en poca cantidad, así como otras actividades no especificadas, donde se incluye el comercio informal, el alojamiento, la restauración, la vigilancia y la seguridad. El trabajo fuera del país es actualmente diferente de mineros, consistiendo en trabajo migratorio en las áreas de agroindustria, construcción, transporte, turismo, comercio y servicios de belleza en los países vecinos como Sudáfrica y Eswatini.

Proceso de producción agrícola y bienestar

En las explotaciones familiares del sur del país, el área cultivada es muy baja tal como ocurre con el resto del país, situándose en un promedio de 0.45 hectáreas entre participantes del TRNA frente a 0.74 hectáreas entre explotaciones no participantes, lo que revela una diferencia estadísticamente significativa de 0.28 hectáreas (Tablas 5 y 6). La desviación estándar del promedio suplantó ligeramente el promedio en los dos grupos. A nivel geográfico, la tendencia desfavorable de la diferencia del promedio del área cultivada de las explotaciones participantes del TRNA (Tabla 6) frente a las no participantes fue similar, siendo la variabilidad muy alta entre las explotaciones de Maputo.

De la tabla 5, todavía se señala que la contratación de la mano de obra externa en régimen temporal registró una diferencia de promedio ligeramente desfavorable a las explotaciones participantes del TRNA en dos personas, con desviación estándar por debajo del promedio en ambos grupos. Sin embargo, esta diferencia sólo se observó en Gaza.

Para el trabajo a tiempo completo, se observa en la tabla 5 que las explotaciones participantes del TRNA emplearon a 1.4 personas frente a 1.1 personas observadas entre las no participantes, en un ambiente en el que la desviación estándar se situaba por debajo del promedio en los dos grupos. Sin embargo, este resultado es estadísticamente significativo de acuerdo a los resultados de la prueba t observada (Tabla 6), registrándose tal como en relación a la mano de obra temporal, sólo en Gaza, cuyo promedio superó a la de las no participantes en una persona.

En la tabla 5 se destaca también que la productividad agrícola de las explotaciones familiares comprometidas en el TRNA fue de un promedio de 182 kg frente a 80.4 kg de las explotaciones no participantes, una diferencia de 101.6 kg, pero con una gran variabilidad Pero la desviación estándar de la productividad suplanta en 123.1 kg el promedio de las explotaciones participantes del TRNA frente a 83 kg de las no participantes. En la tabla 6, cabe señalar que la varianza asumida con prueba F para productividad agrícola, compulsada con el resultado del nivel de significancia que está por debajo del 5%, la diferencia es estadísticamente significativa. La tendencia de la distribución del promedio y de la desviación estándar de la productividad agrícola fue similar en las dos provincias. Al considerar la mediana, se constata que el patrón comportamental asumido por el promedio es similar, pero a bajos niveles de productividad. Con efecto, la mitad de las familias (mediana) participantes del TRNA tuvieron más de dos veces la productividad agrícola (57,8 kg) de las explotaciones no participantes. Se trata de una tendencia que se observó igualmente en las dos provincias, con las explotaciones comprometidas en el TRNA de Maputo a suplantar a las no participantes en más de cinco veces su productividad agrícola.

De los datos de la renta agrícola, disponibles en la tabla 5, se señala también una tendencia igual a la observada anteriormente en la productividad, tanto para promedio, desviación estándar como para mediana. En efecto, el promedio de la renta agrícola de las explotaciones participantes del TRNA superó más de dos veces (1236.1 kg/ha) la de las no participantes, en una situación en la que la desviación estándar superó el doble del promedio. Este hecho lleva a considerar la mediana como mejor indicador, cuya tendencia muestra una diferencia de promedio positiva en favor de las explotaciones involucradas en el TRNA en general y en las dos provincias.

La diferencia de promedio de la productividad y del rendimiento agrícolas significativamente favorables a las explotaciones dedicadas al TRNA (Tabla 6) contraría la diferencia de los promedios del área cultivada y de la mano de obra temporal que son desfavorables para este grupo. Sin embargo, hay que recordar que las explotaciones familiares dedicadas al TRNA registran más hombres, personas solitarias en estado civil, escolaridad y miembros en la familia (Tabla 3), activos importantes para la productividad agrícola.

En cuanto al bienestar, considerando la posesión de bienes, como animales domésticos, los resultados de la prueba t subrayan una diferencia positiva del promedio de estos activos en favor de las explotaciones dedicadas al TRNA, en una situación en que la desviación estándar supera el promedio (Tablas 5 y 6). Esta diferencia se ve afectada por la provincia de Maputo, donde se llega a alcanzar la magnitud de 4 animales. Los animales domésticos analizados fueron, en orden de importancia, pollo, pato, cabrito, cerdo, oveja y vaca, en el que el primer grupo de animales lo poseen muchas explotaciones.

Para una productividad alta entre explotaciones familiares dedicadas al TRNA, se esperaba una elevada reserva agrícola alimentaria. En las tablas 5 y 6, se observa que esta reserva se da en un promedio de dos meses, sin gran variabilidad, pero la diferencia de promedio es estadísticamente significativa y desfavorable a las explotaciones implicadas en el TRNA.

Al considerar otros indicadores de bienestar como acceso a agua potable, posesión de bicicleta, automóvil y teléfono celular en las dos provincias, se resalta una mayor frecuencia relativa de explotaciones participantes del TRNA que las no involucradas (Tablas 7), siendo los resultados estadísticamente significativos de acuerdo con las pruebas de chi-cuadrado de Pearson (Tabla 8). Excepción a esta aserción son los automóviles en la provincia de Maputo, donde la diferencia ligera de explotaciones es desfavorablemente significativa de las explotaciones participantes del TRNA.

Por lo demás, la posesión de estos bienes se muy afectada por la provincia de Gaza, pues la frecuencia y su diferencia con las explotaciones no participantes son mucho más elevadas que en Maputo. En realidad, las explotaciones familiares con estos medios mencionados son más frecuentes en Gaza, con diferencias de frecuencia relativa abrumadoramente favorables para explotaciones participantes del TRNA.

En lo que se refiere a la situación económica del núcleo familiar en comparación con 3 años anteriores, según el jefe de la explotación, resalta que pocas explotaciones estaban en mejores condiciones de vida en 2015 que hace 3 años en las dos provincias (Tabla 7) . De estas pocas explotaciones, se registra una mayor frecuencia de participantes del TRNA en mejores condiciones de vida, con una diferencia del 7% de proporción, frente a las explotaciones no participantes. Sin embargo, estos resultados son estadísticamente significativos tanto a nivel general, como a nivel de las dos provincias.

Los resultados del estudio resaltan una elevada participación de las explotaciones familiares participantes del TRNA (55.4%). Esta frecuencia está por encima de la reportada por Haggblade et al. (2007), cuando estimaron la ocupación no agrícola en un 35% a 45% de la población rural africana; todavía se corresponden con los estudios de Awoniyi y Salman (2011) y Dary y Kuunibe (2012) sobre Nigeria y Ghana, respectivamente, que constataron que entre el 30% y el 60% de las explotaciones agrícolas desarrollan actividades no agrícolas.

Sin embargo, hay algunas diferencias geográficas, con la provincia de Gaza asumir mayor frecuencia de explotaciones participantes del TRNA (58.5%) frente a Maputo (50.4%), lo que se puede vincular al mayor nivel de urbanización en este último punto del país.

Los resultados evidencian mayor participación de hombres y solteros, como responsables de las explotaciones, en el TRNA, principalmente en Maputo, lo que sugiere la continuidad del poder dominado por el hombre en las relaciones de género. Para ello, en Mozambique, la mujer registra bajo nivel escolar, lo que le impide realizar trabajo no agrícola de calidad, lejos de casa, hecho observado por Babatunde (2015) y Cunguara et al. (2011). Los datos señalan también una aparente igualdad de participación en el TRNA entre hombre y mujer en la jefatura de las explotaciones en Gaza, lo que se debe a la tendencia de la migración de los hombres hacia las zonas urbanas y los países vecinos en búsqueda de oportunidades de empleo, como ya constataron Anang (2017), Awoniyi y Salman (2011) y Cunguara et al. (2011).

Los resultados indican una tendencia a un mayor nivel educativo y de tamaño familiar así como a una edad relativamente baja entre participantes del TRNA, lo que confirma la teoría de Chayanov, sugiriendo estos factores como determinantes intrínsecos, de la demanda del trabajo remunerado no agrícola en el seno familiar o de individuos poseedores de explotación agraria, según Schneider (2003), Nacimiento (2005) y Cardoso (2013).

En lo que se refiere al proceso productivo, se destacan bajas cifras de área cultivada y mano de obra temporal para las explotaciones comprometidas en el TRNA, sugiriendo que el trabajo remunerado reduce el área cultivada, sobre todo cuando la agricultura no es mecanizada. Este hecho ya fue apuntado por Bartlett (1986) y Chikwama (2004) y Ovwigho (2014).

Se despende del proceso productivo que el uso de los trabajadores a tiempo completo, la productividad y el rendimiento agrícolas son significativamente favorables a las explotaciones dedicadas al TRNA, un hecho aparentemente paradójico, dado que el área cultivada y la mano de obra temporal en ese grupo resultan desfavorables. Sin embargo, las explotaciones involucradas en el TRNA tienen más miembros en la familia, hombres, personas solteras y de escolaridad ligeramente superior en la familia, activos esenciales para incrementar la productividad. Además, el hecho de que estas explotaciones se dedican al TRNA sugiere que éstas invierten parte de los ingresos en la agricultura para pagar mano de obra externa a tiempo completo. Esta situación confirma que la participación en el trabajo no agrícola contribuye para el incremento de la productividad agrícola (Barrett & Reardon, 2000; Davis, 2006; Haggblade et al., 2007, 2010; Paudel, 2002) y contraría Chikwama (2014) e Rantšo (2016).

En cuanto al bienestar, evaluado por la posesión de bienes (animales, acceso al agua potable, posesión de bicicleta, automóvil y teléfono celular), se constata que es favorable a las explotaciones dedicadas al TRNA. Sin embargo, su reserva alimentaria agricola es ligeramente baja si se compara con las explotaciones exclusivamente agrícolas. Esto sugiere que, dado el elevado tamaño familiar entre explotaciones participantes del TRNA, la productividad agrícola no es suficiente para mantener una alta reserva alimentaria agrícola durante el año, lo que indica que tanto la inseguridad alimentaria, como la necesidad de adquirir más activos, por ejemplo de animales domésticos, son factores demandantes de la participación en el TRNA.

En lo que se refiere a la situación económica de la familia, se resalta una mejora de las explotaciones participantes del TRNA, aunque reducida (9%), lo que sugiere que éstas tienen un bienestar relativamente mejor que las que desarrollan solo la agricultura. Este hecho confirma los trabajos empíricos de Feijó y Agy (2015) así como de Rantšo (2016) cuando subrayan que el trabajo no agrícola, combinado permanentemente con la agricultura, a nivel familiar o individual en las zonas rurales, contribuye a la reducción de la pobreza.

Conclusión

Este artículo pretendía evaluar la importancia y los determinantes del trabajo remunerado no agrícola entre poseedores de pequeñas y medianas explotaciones en el sur de Mozambique en relación con la productividad y el bienestar.

El análisis subraya que el TRNA tiene mucha adhesión en el sur del país porque más de la mitad de los productores familiares se ocupan de esta actividad, siendo más salientes las áreas rurales de mayor migración, como Gaza, las explotaciones encabezadas por hombre, con personas solteras y con poca posesión de tierra cultivada. Las familias participantes del TRNA presentan muchos miembros en el núcleo familiar, relativamente jóvenes y con mayor escolaridad. Sin embargo, en Maputo, esta situación es necesario considerarla con relatividad pues el tamaño familiar de las explotaciones participantes es menor que el de las no participantes, lo que refleja la urbanización y la mayor posibilidad de acceso a la educación.

Las explotaciones participantes del TRNA tienen pocos contratados temporales y más contratados a tiempo completo, en zonas más rurales, como en Gaza frente a las explotaciones exclusivamente agrícolas, pero en zonas afectadas por el urbanismo, como Maputo, no hay diferencia entre los dos grupos debido a las diversas oportunidades de empleo no agrícola y de la venta de la producción.

En consecuencia, la productividad y el rendimiento agrícolas fueron más altos en las explotaciones participantes del TRNA, pero la reserva alimentaria fue baja en el grupo en áreas dominadas por la ruralidad como Gaza, lo que puede deberse al tamaño familiar numeroso, que diluye el efecto de la elevada productividad. En las áreas afectadas por el urbanismo, como Maputo, la participación en el TRNA resulta en mayor seguridad alimentaria.

No obstante, hay una mejora del bienestar en las familias involucradas en el TRNA, evaluado por la posesión de medios de transporte básico, como bicicleta, y por el acceso a la tecnología de información y comunicación, como teléfono móvil, así como por el acceso al agua potable, lo que propicia una evaluación favorable de la situación económica familiar.

Esta situación sugiere que una política de desarrollo rural sostenible para Mozambique pasa por la concepción de la ruralidad como un área multisectorial y multifuncional, un espacio de producción de alimentos y de materia prima, consumo, ocio, transformación de bienes y prestación de servicios.

Anang, B.T. (2017). Effect of non-farm work on agricultural productivity - Empirical evidence from northern Ghana. Wider Working Paper 38. Retrieved from https://www.econstor.eu/bistream/10419

Awoniyi, O.A., & Salman, K.K. (2011). Non-Farm Income Diversification and Welfare Status of Rural Households in South West Zone of Nigeria. Retrieved from https://addis2011.ifpri.info/files

Babatunde, R.O. (2015). On-farm and off-farm Works: complements or substitutes? Evidence from Rural Nigeria. Working paper nº2. Retrieved from https://www.msm-nlmsm-wp2015-02.pdf

Bartlett, P.F. (1986). Part Time farming: Saving the farm or saving the life style. Rural Sociology, 51 (1986), 289-313.

Barrett, C.B., Reardon, T., & Webb, P. (2001). Nonfarm income diversification and household livelihood strategies in rural Africa: concepts, dynamics, and policy implications. Food Policy, 26(1), 315–333. Retrieved from https://www.elsevier.com/locate/foodpol.

Barrett, C.B., & Reardon, T. (2000). Asset, Activity, and income Diversification among African agriculturalist: Some pratical issues. Retrieved from https:// web.worldbank.org/archive/website01066/

Bezu, S., Barrett, C.B., & Holden, S.T. (2012). Does the nonfarm economy offer pathways for upward mobility? Evidence from a panel data study in Ethiopia. Retrieved from https://mpra.ub.uni-muenchen.de/35754/

Blad, M. (2014). Pluriactivities on familyfarms. Wieś I Rolnictwo, 4 (165) 45-59. Retrieved from https://www.ageconsearch.umn.edu/bitstream/

Boughton, D., Mather, D., Tschirley, D., Walker, T., Cunguara, B., & Payongayong, E. (2006). Changes in Rural Household Income Patterns in Mozambique, 1996-2002, and Implications for Agriculture’s Contribution to Poverty Reduction. Research Report. Ministry of Agriculture. Maputo.

Bryceso, D.F. (2002). Multiplex livelihoods in rural Africa: Recasting the terms and conditions of gainful employment. The Journal of Modern Studies, (3) 2002. Retrieved from https://www.researchgate.net/públication/231919389

Cardoso, J.G. (2013). Agricultura familiar, Pluriatividade e políticas públicas na região do nordeste e sul do Brasil nos anos 1990 e 2000: Trajetórias e desafios. (Tesis doctoral Universidade Federal de Uberlândia). Retrieved from https://www.reformaarariaemdados.org.br

Chikwama, C. (2004). Rural Off-Farm Employment and Farm Investment: An Analytical Framework and Evidence from Zimbabwe. Discussion Paper. Retrieved from https://www.agecon earch.umn.edu/bitstream

Cunguara, B. (2011). Assessing strategies to reduce poverty in rural Mozambique. (Doctoral Thesis). University of Natural Resources and Life Sciences. Viena. Retrieved from https://www.wiso.boku.ac.at/fileadmin/data/h03000/h730000/pub

Cunguara, B., Langyntuo, A., & Dranhofer, I. (2011). The role of nonfarm income in coping with the effects of drought in Southern Mozambique. Agricultural Economics, 42(11), 701-713. doi: 10.1111/j.1574-0862.2011.00542.x

Dary, S.K., & Kuunibe, N. (2012). Participation in Rural Non-Farm Economic Activities in Ghana. American International Journal of Contemporary Research, 2(8). Retrieved from https://www.Ajijcrnet.com/journals

Davis, J. (2006). Rural non-farm livelihoods in transition economies: emerging issues and policies. Journal of Agricultural and Development Economics, 3(2) 180–224. Retrieved from https://ageconsearch.umn.edu/record/112606/files/ah756e00.pdf

Ellis, F. (2000). Rural Livelihoods and diversity in Developing Countries. Retrieved from https://books.google.co.mz/books?id=gCKQs-3NKhUC&printsec=frontcover&hl=pt-PT

Feijó, J., & Agy, A. (2015). Do modo de vida camponês à pluriactividade - impacto do assalariamento urbano na economia familiar rural. Observatório do meio rural. Documento de trabalho Nº30. Retrieved from https://omrmz.org/omrweb/publicacoes/

Fuller, A.M. (1990). From part-time farming to pluriactivity: a decade of change in Rural Europe. Journal of Rural Studies 6, 361-373. Retrieved from https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/074301679090049E

Haggblade, S., Hazell, P., & Reardon, T. (2010). The rural non-farm economy: prospects for growth and poverty reduction. World Development 38(10), 1429-1441· Retrieved from doi: 10.1016/j.worlddev.2009.06.008

Haggblade, S., Hazell, P., & Reardon, T. (Eds). (2007). Transformig the rural nonfarm economy: Opportunities and Threats in developing world. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/265143346_Transforming_the_Rural_Non-Farm_Economy/download

Jatta, S. (2013). Non-farm wages and poverty alleviation in developing countries. MPRA Paper. Retrieved from https://mpra.ub.uni-muenchen.de/47180/1/MPRA_paper_47180.pdf

Kaur, S., Kulkarni, V.S., Gaiha, R. & Pandey, M.K. (2010). Prospects of Non-Farm Employment and Welfare in Rural Areas. Working Paper. Retrieved from https://crawford.anu.edu.au/acde/asarc/pdf/papers/2010/WP2010_05.pdf

Massingarela, C., Nhate, V., & Oya, C. (2005). Mercados Rurais em Moçambique: Um estudo sobre o trabalho assalariado temporário e informal nas zonas rurais de Manica, Nampula e Zambézia. Discussion paper. Maputo.

Mehta, G.S. (2002). Non-farm economy and farm economy and rural development. Giri Institute of Development Studies. Dehli. Retrieved from http://planningcommission.nic.in/reports/sereport/ser/stdy_nfeco.pdf

Ministério da Agricultura e Segurança Alimentar. (2017). Resultados do inquérito agrário integrado 2015. Retrieved from https://www.masa.gov.mz/estatisticas/inquerito-agrícola-integrado/

Ministério da Planificação e Desenvolvimento. (2009). Decreto n° 90/2009 de 15 de Dezembro de 2009 – Regulamento que aprova o Fundo de Desenvolvimento Distrital. Maputo.

Ministério de Economia e Finanças. (2016). Pobreza e bem-estar em Moçambique: Quarta Avaliação Nacional (2014/2015). Maputo.

Nascimento, C. A. do. (2005). Pluriatividade, pobreza rural e políticas públicas. (Tesis doctoral Universidade Estadual de Campinas). Retrieved from http://repositorio.unicamp.br/

Organizacion de las Naciones Unidas para la Alimentacion y la Agricultura. (2012). Marco estratégico de mediano plazo de cooperación de la FAO en agricultura familiar en América Latina y el Caribe. Retrieved from http://www.fao.org/3/as169s/as169s.pdf

Ovwigho, B.O. (2014). Factors influencing involvement in nonfarm income generating activities among local farmers: The Case of Ughelli South Local Government Area of Delta State, Nigeria. Sustainable Agriculture Research, 3(1). Retrieved from https://www.semanticscholar.org/paper/Factors-Influencing-Involvement-in-Nonfarm-Income-%3A-Ovwigho/1afdf5c728738fcc9528ba5cb52608ec62680e4c.

Paudel, Krishna. (2002). Part time Farming, Farm Productivity, and Farm Income: Evidence from The Southeast US. The American Agricultural Economics Association´s Annual Meeting Document, July 2002:1-10.

Rantšo, T.A. (2016). The role of the non-farm sector in rural development in Lesotho. J.of Modern African Studies, 54(2), 317–378. doi: 10.1017/S0022278X16000197

Reardon, T. (2015). Rural non-farm income in developing countries. Retrieved from https://www.researchgate.net/públication/247437478

Reardon, T. (1997). Using evidence of household income diversification to inform study of the rural nonfarm labor market in Africa. World Development, 25(5), 735-748. Retrieved from https://www.sciencedirect.com/science/

Schneider, S. (2003). Teoria social, agricultura familiar e pluriatividade. Revista brasileira de ciências sociais, 18(2), 99-121. Retrieved from https://www.Scielo.br/pdf/

Schneider, S. (1999).Agricultura familiar e pluriatividade. (Tesis doctoral de la Universidade Federal do Rio Grande do Sul). Instituto de Filosofia e Ciências Humanas, Programa de Pós-Graduação em Sociologia – Porto Alegre.

Silva, L.R. D., & Kodithuwakku, S. (2010). Pluriactivity, entrepreneurship and socio-economic success of rural households. Manchester Business School Working Paper, Nº 596. Retrieved from https://www.mbs.ac.uk/research/workingpapers/

Silva, L.R. D & S. Kodithuwakku. (2005). Pluriactivity and Socio-economic Success of Rural Households. Sri Lankan Journal of Agricultural Economics, 7(1), 85-108.

United Nations Statistics Division. (2004). International Standard Industrial Classification of All Economic Activities (ISIC), Revision 4. Retrieved from https://www.cepal.org/deype/

Zhu, N., & Luo, X. (2005). Impacts of non-farm income on inequality and poverty: the case of rural China. Retrieved from https://www.demoscope.ru/weeklykinigi/tours