Resumen
Integration of the Chilean domestic economy into international markets has created the need to incorporate more technology, information, and management tools and to generate better entrepreneurial skills at the farm level. These changes require the development of strategic capabilities and farmer changes in attitude. The goal for farmers is to be more prepared for the decision-making process and to have adequate evaluation and control systems to face the complexity of the farm business. The literature suggests that using management tools positively correlates with profits and concludes that management skills are positively related to farmers? well-being. Survey information on 211 farmers from central and southern Chile was used to estimate a probit model where the dependent variable was record-keeping by farmers. The results show that the farmers? educational level, age, membership a Technological Transfer Group, land leasing, and the farmers? own perception of their aversion to risk are statistically significant variables in the model. The model goodness of fit is 0.41, and the model has good predictive power for groups of farmers. La integración de la economía chilena a los mercados internacionales ha creado la necesidad de incorporar más tecnología, información, nuevas herramientas de gestión y generar nuevas habilidades empresariales a nivel de predio, lo cual implica el desarrollo de capacidades estratégicas y un cambio en la actitud por parte de los agricultores. El objetivo para el agricultor es estar mejor preparados para la toma de decisiones y contar con sistemas de evaluación y control adecuados a la complejidad del negocio agrícola. La literatura sugiere que el uso de herramientas de gestión tiene una correlación positiva con los beneficios, lo que permite concluir que la capacidad de gestión incrementa las posibilidades de buenos resultados. A partir de una encuesta a 211 agricultores de la zona centro y centro sur de Chile se estimó un modelo probit, donde la variable dependiente corresponde a productores que mantienen registros digitales. Los resultados muestran que el nivel educacional del productor, edad, pertenencia a un grupo de Transferencia Tecnológica, arriendo de tierra y la percepción personal respecto a aversión al riesgo son variables estadísticamente significativas. La bondad de ajuste del modelo es de 0,41, y presenta un buen nivel de predicción, para agricultores con diferente método de registro.