El sector agropecuario en América Latina y el Caribe (ALC) ha crecido a un ritmo sin precedentes en los últimos 30 años. La región representa una proporción mayor de la producción agrícola global que la de la Unión Europea, o Estados Unidos y Canadá. De hecho, hoy en día es el mayor exportador neto de alimentos del mundo. [1] Aun así, se espera que, con el crecimiento de la población global, la demanda de alimentos aumente considerablemente en los próximos 10 años.
Al mismo tiempo, las consecuencias del cambio climático ejercen una presión adicional sobre recursos críticos como el agua, lo que reduce la productividad agropecuaria y pone en riesgo la seguridad alimentaria. Además, los agricultores familiares, que producen más del 50% de los alimentos en ALC, siguen experimentando altas incidencias de pobreza (48% en el 2016) e inseguridad alimentaria (39% en el 2021). [2] En este escenario, nos debemos preguntar: ¿Cómo podemos abastecer la demanda de alimentos en el futuro mientras aseguramos la seguridad alimentaria de los agricultores familiares en la región?
En los últimos años, los subsidios inteligentes han surgido como un instrumento de política pública relevante para promover mayores niveles de productividad agropecuaria. Estos subsidios proveen nuevas tecnologías de producción y la necesaria asistencia técnica, combinadas con un crédito financiero condicionado a la compra de ciertos insumos o equipos agrícolas. La evidencia de varios estudios realizados en la región confirma que esta herramienta aumenta la tasa de adopción de tecnologías de forma significativa y contribuye, además, al aumento de la productividad y de los ingresos. Sin embargo, una mayoría de los estudios detecta solo efectos significativos sobre los rendimientos en el mediano a largo plazo, es decir, varios años después de la intervención, lo que resalta el complejo proceso de reconfiguración de los componentes sociales y técnicos de un sistema productivo.
Si deseamos entender mejor el impacto dinámico de los subsidios inteligentes en los sistemas productivos de los pequeños productores en la región, tanto los elaboradores de políticas como los investigadores resaltan la necesidad de monitorear y evaluar el desempeño de estas intervenciones. Si bien la estrategia convencional es la aplicación de encuestas en campo, la teledetección mediante imágenes satelitales es una herramienta innovadora y cada vez más costo-efectiva para evaluar proyectos agrícolas, aunque no existen aún muchas evaluaciones de impacto que aprovechen esta fuente de datos.
Para evaluar si la provisión de subsidios inteligentes contribuye al aumento de la productividad agropecuaria, recientemente llevamos a cabo la evaluación de impacto de un proyecto de subsidios inteligentes en Argentina. [3]
El “Programa de Desarrollo Rural y Agricultura Familiar” (PRODAF) fue implementado en el noreste del país entre 2013 y 2019. El programa benefició a más de dos mil agricultores familiares en las cadenas de algodón, citrus, ganado y leche mediante la provisión de un aporte financiero no reembolsable y asistencia técnica para la adopción de tecnologías consideradas eficientes y ambientalmente sostenibles. Para evaluar el desempeño del PRODAF, implementamos una encuesta en 2021 entre una muestra de aproximadamente 900 productores de la región, comparando los resultados productivos entre un grupo de beneficiarios del PRODAF y un grupo de productores que no participaron en el programa, pero que tenían características similares. Durante esta encuesta, se recopiló la georreferenciación de las parcelas de los productores algodoneros y citrícolas para permitir la medición de la productividad de estos cultivos a través de la teledetección.
Utilizando estas dos fuentes de datos, realizamos dos análisis complementarios: primero, utilizamos una metodología cuasi-experimental para estimar el impacto del PRODAF sobre la tasa de adopción y del acceso a crédito, la productividad y los ingresos. En paralelo, aprovechamos los datos satelitales para medir el rendimiento agrícola mediante observaciones remotas sobre el cambio de los cultivos durante el ciclo agrícola, permitiéndonos así un análisis más profundo de la dinámica temporal entre la provisión de la tecnología y la realización de los impactos productivos.
Los resultados del estudio muestran que el PRODAF contribuyó de forma significativa a aumentar la probabilidad de adoptar una nueva tecnología en 21 puntos porcentuales, además de incrementar la probabilidad de acceder a un crédito en 47 puntos porcentuales. También encontramos que el PRODAF tuvo impactos positivos y significativos en el nivel de ventas e ingresos netos, aunque detectamos efectos disparejos sobre la productividad en las diferentes cadenas, donde el impacto para productores citrícolas resulta el más importante y significativo. Además, las imágenes satelitales nos permiten confirmar que los productores beneficiarios sólo experimentaron el impacto completo sobre los rendimientos entre el segundo y tercer año después de haber recibido el subsidio inteligente.
En conclusión, el estudio confirma que los subsidios inteligentes son eficaces para superar las restricciones que enfrentan los agricultores familiares en términos de acceso a la información técnica y a los recursos financieros necesarios para implementar tecnologías productivas efectivas. Además, los resultados obtenidos mediante datos de teledetección sugieren que hace falta que transcurran varios años desde que los productores adoptan una nueva tecnología para que aprecien impactos significativos y constantes en sus niveles de rendimiento. Por tanto, concluimos que los datos satelitales son una herramienta válida y precisa para detectar cambios en los niveles de rendimiento y entender mejor la dinámica temporal del proceso de adopción de nuevas tecnologías. Ojalá esa experiencia sirva para resaltar el valor agregado de los datos geoespaciales en la evaluación de proyectos agrícolas, y demostrar qué intervenciones son las más efectivas para aumentar la productividad, reducir la pobreza y preservar la seguridad alimentaria.
[1] Morris et al, 2020.
[2] CEPAL, 2018; Salazar et al, 2021.
Créditos imagen: Shutterstock
Descarga nuestra publicación aquí: El impacto de subsidios inteligentes en la producción agrícola: evidencia innovadora de Argentina utilizando datos de encuesta y de teledetección
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