Economic and management characterization of dehesa farms: implications for their sustainability

Abstract

Dehesa agroforestry systems occupy around 6 million ha in the Iberian Peninsula. Their economic and environmental sustainability depends on the maintenance of the extensive livestock farms which created this typical ecosystem. This work analyzes dehesa farms in the Extremadura region (SW Spain) using technical and economic indicators of 69 randomly selected holdings. Principal component analysis (PCA) allowed us to establish a valid model explaining 65.8% of the variance. The two principal components having most weight were Iberian pig production (explaining 20% of the variance of the model), and which ruminant species were raised on the farm (15% of the variance). A cluster analysis distinguished five types of farms: sheep farms at high and low stocking rates, beef cattle farms, wooded farms with mixed livestock, and farms with a high level of cropping activity. The most profitable farms were those with either high overall livestock density or a high level of Iberian pig production. While high stocking density has historically attracted high levels of subsidy, production of Iberian pigs was profitable because of the high value of the product. In the light of CAP reform, Iberian pig production seems the most readily sustainable type of farming for the dehesa system.

Changes in the pastoral sheep systems of semi-arid Mediterranean areas: association with common agricultural policy reform and implications for sustainability

“…The system's advantages rely on diversified production, low commercial risk and sufficient profitability (Gaspar et al, 2007).…”

Caracterización y clasificación de hatos lecheros en Costa Rica mediante análisis multivariado.

“…La proporción de varianza explicada por los factores adicionales (4 hasta 18) fue menor al 6,5%, por lo que se consideran factores triviales (Johnson y Wichern 1998) y su importancia es limitada para efectos descriptivos. En estudios similares generalmente se ha requerido de cuatro o más factores para lograr un acumulado de varianza mayor al 70% (Serrano-Martínez et al 2004a, Gaspar et al 2007, Kirner et al 2007, Martínez-García et al 2012. El menor número de factores requerido en el presente estudio probablemente se debe a la estandarización previa de las variables por unidad de área y tiempo, así como a la selección y agregación previa de algunas de las variables utilizadas, tales como los tipos de concentrado y suplementos.…”

“…En síntesis, este factor principalmente se relaciona con intensidad de uso de insumos y nivel de producción, por lo que se interpreta que este mide esencialmente el nivel de intensificación de los hatos, que ha sido mencionado en otros estudios como factor determinante en la caracterización de los sistemas de producción agrícolas (Srairi y Lyobi 2003, Serrano Martínez et al 2004a, Vázquez-Martínez et al 2009). Este nivel de intensificación en muchos casos va de la mano de variables tales como el uso de concentrado, la carga animal o la producción por hectárea (Srairi y Lyobi 2003, Gaspar et al 2007, Giorgis et al 2011, Martínez-García et al 2012, variables que coinciden con las que se detectaron en el presente estudio.…”

“…Es necesario caracterizar de una manera más precisa y obmás precisa y obprecisa y objetiva los diferentes grupos o estratos de hatos. Esta clasificación es importante por varias razones, entre ellas, porque permite la evaluación y comparación de niveles de competitividad dentro de estratos homogéneos y además permite identificar fortalezas y debilidades en cada estrato, lo que a su vez facilita el desarrollo e implementación de políticas orientadas a distintos grupos meta según sus necesidades específicas (Köbrich et al 2003, Gaspar et al 2007, Mburu et al 2007.…”

“…La mayoría de estos estudios consideran variables estructurales, así como parámetros técnicos, económicos o productivos (Kö-ö-brich et al 2003, Srairi y Lyobi 2003, Betancourt et al 2005, Gaspar et al 2007, Mburu et al 2007, Giorgis et al 2011, Gelasakis et al 2012, Martínez-García et al 2012. Algunos de ellos incluyen además aspectos sociológicos, tales como el nivel de educación o la experiencia de los productores (Solano et al 2000, Solano et al 2003, Avilez et al 2010, Gelasakis et al 2012, Martínez-García et al 2012.…”