Servicio de onsultoría “Diagnóstico y Propuesta de Re -diseño del … · 2019-04-04 ·...

Servicio de Consultoría “Diagnóstico y Propuesta de Re-diseño del Registro de Transferencistas del INIA y construcción del Marco Muestral

para la Línea de Base del PIP 2 del PNIA”

Cuarto producto: Informe Final

Contrato SD-01-2016-INIA-PNIA-BID

“Proyecto de Mejoramiento de los Servicios Estratégicos de Innovación Agraria del Programa Nacional de Innovación Agraria - PNIA”

Empresa Consultora: Management Intelligence Technologies Soluciones S.A.C.

26 de Setiembre del 2017

2

Contenido del Informe

Antecedentes ...............................................................................................................................6

Sección 1. Objetivos y ámbito del presente informe ....................................................................7

1.1. Objetivo general ................................................................................................................7

1.2. Objetivos específicos .........................................................................................................7

Sección 2. Revisión de literatura sobre transferencia y extensión agraria ..................................8

2.1. Tendencias en la literatura internacional .........................................................................8

2.2. Revisión de literatura en el contexto de América Latina ................................................10

2.2.1. El caso colombiano: una fuerte participación de los productores organizados .......13

2.2.2. El caso chileno: fortaleza institucional y enfoque de mercado .................................16

2.3. Revisión de literatura sobre experiencias regionales sobre sistemas de transferencia tecnológica y el rol de los registros de transferencistas .....................................................17

2.2.4. Un análisis sobre las percepciones sobre INIA en el Perú .........................................18

Sección 3. Diagnóstico de los registros de transferencistas de INIA ..........................................22

3.1. Diagnóstico institucional ................................................................................................22

3.2. Diagnóstico informático .................................................................................................24

Sección 4. Diagnóstico sobre canales de transferencia y extensión ..........................................27

4.1. Diagnóstico de la transferencia y extensión agraria en base al IV CENAGRO .................29

4.2. Diagnóstico en base a la Encuesta Nacional Agropecuaria (2016) ..................................40

4.3. Diagnóstico en base a Encuesta a Extensionistas ...........................................................43

4.3.1. Características básicas de los extensionistas ...........................................................43

4.3.2. Formación técnica y profesional del extensionista ..................................................44

4.3.3. Experiencia, entidad de trabajo y situación actual ...................................................46

4.3.4. Ámbitos de trabajo de los extensionistas .................................................................47

Sección 5. Propuesta de registro de transferencistas ................................................................49

5.1. Enfoque conceptual para el registro dentro de un sistema de innovación ....................49

5.2. Del registro de PATs al registro de Transferencistas y Extensionistas (RTE) ...................50

5.3. Diseño informático para el nuevo RTE ............................................................................51

5.3.1. Identificación de mejoras en la plataforma de registro de proveedores de asistencia técnica ................................................................................................................................51

5.3.2. Presentación del prototipo .......................................................................................53

Sección 6. Diseño y construcción del marco muestral de la Línea de Base del PIP2 ..................57

6.1. Diseño para construir el marco muestral de la Línea de Base del PIP2 ..........................57

3

6.1.1. Sustento para desechar a los canales de transferencia como base para el diseño del marco muéstralo de la Línea de Base del proyecto PIP2-PNIA ...........................................57

6.1.2. Información requerida para construcción del marco muestral de la Línea de Base del Proyecto PIP2-PNIA ............................................................................................................57

6.2. Ámbitos según encuestas a investigadores ....................................................................60

6.3. Información sobre el universo de productores en ámbitos de intervención (CENAGRO 2012) ......................................................................................................................................61

6.4. Estrategia para la construcción del marco muestral de la Línea de Base del Proyecto PIP2-PNIA .......................................................................................................................................62

6.5. Construcción del marco muestral de la Línea de Base del Proyecto PIP2-PNIA ..............63

Referencias.................................................................................................................................66

Anexo 1. Cuestionario de Encuesta Teléfonica a Extensionistas ...............................................68

Anexo 2. Número de SEAs de tratamiento y control por proyecto PIP2 ....................................69

Índice de Cuadros

Cuadro 1. Revistas con artículos seleccionados ..........................................................................9

Cuadro 2. Variables sobre los sistemas de investigación agraria en América Latina .................13

Cuadro 3. Casos seleccionados de transferencia tecnológica ....................................................17

Cuadro 4. Actores para percepciones sobre INIA .......................................................................19

Cuadro 5. Hallazgos sobre principales medidas para la reforma del INIA ..................................19

Cuadro 6. Principales obstáculos para la reforma del INIA.........................................................20

Cuadro 7. Estructura de datos del registro de PATs de INIA ......................................................24

Cuadro 8. Estructura de datos de registro PATs por región.......................................................25

Cuadro 9. Aspectos funcionales de la base de datos del registro PATs de INIA.........................26

Cuadro 10. Uso de servicios de capacitación, asistencia técnica, o asesoría empresarial (2012) ...................................................................................................................................................29

Cuadro 11. Proveedores de capacitación y asistencia técnica privados y públicos ....................30

Cuadro 12. Acceso a servicios de capacitación en 2016, por región natural (ENA 2016) ...........40

Cuadro 13. Acceso a servicios de asistencia técnica en 2016, por región natural (ENA 2016) ...41

Cuadro 14. Tipo de información demandada por productores agropecuarias, ..........................42

Cuadro 15. Respuestas a encuesta telefónica a extensionistas .................................................43

Cuadro 16. Género de los extensionistas ...................................................................................43

Cuadro 17. Edad de los extensionistas .......................................................................................44

Cuadro 18. Disponibilidad de correo electrónico de extensionistas ..........................................44

Cuadro 19. Años de educación en carrera principal de extensionistas ......................................45

Cuadro 20. Extensionistas que son técnicos o afines ................................................................45

Cuadro 21. Extensionistas que son profesionales en ciencias agrarias ......................................45

4

Cuadro 22. Extensionistas profesionales en ciencias alimentarias y afines ................................46

Cuadro 23. Extensionistas con postgrado .................................................................................46

Cuadro 24. Experiencia de los extensionistas ............................................................................46

Cuadro 25. Proyecto o institución en la que ha venido trabajando ...........................................47

Cuadro 26. Extensionista está trabajando como tal actualmente .............................................47

Cuadro 27. Ámbito principal de trabajo a nivel región en último año ........................................48

Cuadro 28. Modelo de registro organizado ...............................................................................51

Cuadro 29. Proyectos PIP 2 por Unidad Operativa .....................................................................58

Cuadro 30. Proyectos PIP 2 por Área Temática ..........................................................................58

Cuadro 31. Temas de Proyectos PIP 2 ........................................................................................59

Cuadro 32. Proyectos PIP 2 sobre manejo de cultivos ...............................................................59

Cuadro 33. Proyectos PIP 2 sobre crianzas/apicultura ...............................................................59

Cuadro 34. Número de ámbitos que abarca cada Proyecto .......................................................61

Cuadro 35. Variables incluidas en el Marco Muestral de la Línea de Base del proyecto PIP2 ....64

Índice de Gráficos

Gráfico 1. Evolución de libros sobre “investigación agraria” y “desarrollo” 1970-2010 ..............8

Gráfico 2. Artículos seleccionados 1990-2016 .............................................................................9

Gráfico 3. Clasificación de artículos seleccionados .....................................................................10

Gráfico 4. Evolución del gasto en I&D en países ALC ..................................................................11

Gráfico 5. Estructura de los sistemas de investigación agraria en los países de ALC ..................12

Gráfico 6. Actores del sistema de innovación agraria nacional .................................................18

Gráfico 7. Organigrama del INIA de acuerdo al D.S. 010-2014-MINAGRI ...................................22

Gráfico 8. Marco conceptual inicial de sistema de investigación e innovación agraria ..............49

Gráfico 9. Página de inicio del registro ......................................................................................53

Gráfico 10. Detalle de los registros............................................................................................53

Gráfico 11. Opción para ordenar registros ................................................................................54

Gráfico 12. Opción de cantidad de registros a mostrar ..............................................................54

Gráfico 13. Datalle de cada registro ..........................................................................................55

Gráfico 14. Prototipo de datos ..................................................................................................55

Gráfico 15. Modelo de base de datos del registro .....................................................................56

Gráfico 16. Distribución del Propensity Score entre SEAs ..........................................................65

5

Índice de Mapas

Mapa 1. Número de proyectos PIP 2 por EEA ............................................................................27

Mapa 2. Presupuesto para proyectos PIP 2 por EEA ..................................................................28

Mapa 3. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA Chincha ....................31

Mapa 4. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA Donoso ....................31

Mapa 5. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA La Molina .................32

Mapa 6. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA Pichanaki .................33

Mapa 7. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA Canaan.....................33

Mapa 8. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA Amazonas ................34

Mapa 9. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA San Roque ...............34

Mapa 10. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA El Porvenir .............35

Mapa 11. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA Illpa ........................36

Mapa 12. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA Pucallpa .................36

Mapa 13. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA Santa Ana ..............37

Mapa 14. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA Vista Florida ...........38

Mapa 15. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA Baños del Inca .......38

Mapa 16. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA Chira ......................39

Mapa 17. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA Andenes.................39

Mapa 18. Ubicación extensionistas en provincias .....................................................................48

6

Antecedentes

El Gobierno Peruano, a través del Ministerio de Agricultura y Riego (MINAGRI), busca fomentar la innovación para el desarrollo de una agricultura productiva, inclusiva y sostenible, a fin de mejorar la competitividad y rentabilidad de los pequeños y medianos productores. Por esta razón, acordó con el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y con el Banco Mundial (BM) la creación y financiamiento del Programa Nacional de Innovación Agraria (PNIA), orientado a fortalecer la innovación agropecuaria y mejorar las capacidades institucionales del Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA). En el marco del PNIA se ejecutan dos proyectos de inversión pública, denominados Proyecto de “Mejoramiento de los Servicios Estratégicos de Innovación Agraria del PNIA Nacional de Innovación Agraria” (PIP1), y Proyecto de “Consolidación del Sistema Nacional de Innovación Agraria” (PIP2).

El PIP1 es cofinanciado con recursos del Banco Mundial (BM) y contrapartida del gobierno peruano. Tiene el propósito de fortalecer el SNIA mediante la implementación de fondos concursables para la innovación. Estos fondos se otorgan a instituciones públicas y privadas así como a organizaciones de productores para activar la demanda y la oferta por tecnologías y servicios de innovación en el marco de planes de negocio que garanticen niveles de rentabilidad en las organizaciones. El PIP2 es cofinanciado con recursos del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y contrapartida del gobierno peruano. El objetivo del proyecto es incorporar mejores tecnologías a la producción agraria para disminuir las brechas de productividad mediante el mejoramiento de los servicios estratégicos de generación y transferencia de tecnología del INIA.

Uno de los objetivos del PIP 2 es mejorar las capacidades estratégicas de innovación del INIA para que se desarrollen en condiciones de efectividad, calidad y oportunidad. En su primer componente se realizarán acciones como la del fortalecimiento de capacidades de los investigadores y transferencistas de tecnología mediante actividades de capacitación por competencias y pasantías. Así, para la adecuada ejecución de este componente es clave contar con un adecuado registro de transferencistas de tecnología, tanto como identificador de una población objetivo así como un instrumento de gestión para la adecuada promoción y regulación de las actividades de transferencia tecnológica hacia los productores agropecuarios. Actualmente se requiere contar con un diagnóstico a profundidad de la situación y validez de los registros de transferencistas que manejan las Estaciones Experimentales (EEAs) del INIA, así como sobre la situación del registro a nivel central. Además, es importante contar con un adecuado marco conceptual y una propuesta de re-diseño del registro, de tal forma que se puedan cumplir con los objetivos de las intervenciones del PIP2.

Igualmente, también para el PIP 2, es preciso elaborar la Encuesta de Línea de Base (ELB), a fin de conocer la situación de partida del valor de los indicadores de impactos del proyecto. La Línea de Base servirá de marco de referencia para las evaluaciones intermedia y final, que evaluará los efectos directos del proyecto en la población objetivo (agricultores). La ELB requiere de un marco muestral actualizado de transferencistas con referencia a sus clientes (agricultores), el que deberá servir para generar muestras de tratamiento y control para la encuesta a realizarse antes de que la intervención genere impactos medibles.

7

Sección 1. Objetivos y ámbito del presente informe

La presente consultoría está orientada a los siguientes objetivos.

1.1. Objetivo general

El objetivo general de la consultoría es contar con un diagnóstico y diseño de un Registro Nacional de Transferencistas (RNT) del INIA, el cual deberá sustentarte en un marco conceptual validado para cumplir con los requerimientos y objetivos de la institución en materia de transferencia tecnológica hacia los agricultores. Además, se construirá un Marco Muestral de Transferencistas (MMT) para la Encuesta de Linea de Base (ELB) del PIP2 del PNIA.

1.2. Objetivos específicos

1. Revisar literatura y experiencias de otros países en materia de sistemas de transferencia tecnológica y sobre el rol de los registros e instrumentos de certificación de transferencistas en distintos contextos;

2. Elaborar un diagnóstico de la situación actual en términos de procesos, base tecnológica y productos generados por los registros de transferencistas manejados por la EEAs y el nivel central del INIA.

3. Diagnosticar de la situación actual de los canales de transferencia tecnológica en zonas representativas de influencia de las EEAs más importantes del INIA.

4. Proponer un marco conceptual para el re-diseño e implementación de un Registro Nacional de Transferencistas (RNT) en base a la realidad de los canales de transferencia tecnológica y las necesidades y requerimientos de información del INIA y otros usuarios con respecto a los servicios de transferencia tecnológica.

5. Levantar un Marco Muestral de Transferencistas (MMT) para los proyectos aprobados y financiados por el PIP2, el cual será utilizado para el diseño muestral de la Encuesta de Línea de Base (ELB) de este proyecto.

En este marco, el presente informe es el Informe Final de la Consultoría, cubriendo todos los ítems 1-5.

La Sección 2 presenta los resultados de realizar una amplia revisión de literatura sobre temas de transferencia tecnológica agropecuaria a nivel internacional y en países de la región. Luego, en la Sección 3 se presenta un diagnóstico actualizado sobre la situación de la transferencia tecnológica y extensión agropecuarias en relación al registro de proveedores de asistencia técnica (PATs), tanto desde el punto de vista institucional como de sistemas (informático).

La Sección 4, por su parte, presenta el diagnóstico detallado de los canales de transferencia y extensión agropecuaria en el Perú utilizando diversas fuentes de datos como el IV Censo Agropecuario, la Encuesta Nacional Agropecuaria (ENA) e información levantada directamente para este estudio mediante una encuesta a extensionistas.

La Sección 5 presenta el diseño propuesto para un nuevo registro de transferencistas y extensionistas (RTE), tanto en términos conceptuales como operativos y de sistemas.

Finalmente, la Sección 6 presenta el diseño y construcción de la línea de base para el PIP2, la cual se basa en el levantamiento de información para esta consultoría mediante la aplicación de una encuesta directa a los investigadores responsables de proyectos financiados por PNIA-PIP2 en las diversas estaciones experimentales del INIA.

8

Sección 2. Revisión de literatura sobre transferencia y extensión agraria

2.1. Tendencias en la literatura internacional

La literatura internacional referida al tema de la investigación agraria y el desarrollo tuvo una tendencia creciente desde los 1970s hasta fines de los 1980s, como se puede ver en el gráfico siguiente con datos de los libros referidos en la base de datos de Ngram (Google).

Gráfico 1. Evolución de libros sobre “investigación agraria” y “desarrollo” 1970-2010

Fuente: NGram, Google

Luego se observa un cierto declive en las últimas dos décadas entre 1990 y 2010.

Para los propósitos de este estudio analizaremos artículos arbitrados de revistas académicas entre 1990 y 2016. Utilizaremos la base de datos académica EBSCOT, y se indagó por la conjunción de los términos “agricultural research” y “development”. Igualmente, se restringió la búsqueda a trabajos sobre países en desarrollo de América Latina, África y Asia; de tal forma que se puedan obtener resultados relevantes para la realidad de un país como el Perú.

Luego de una primera selección general, se hizo una revisión de los resúmenes (abstracts) de 236 artículos que cumplían con los criterios establecidos. De esta revisión se obtuvieron 66 artículos que se consideran relevantes para el tipo de análisis que se hará en el presente estudio. La evolución anual del número de artículos se puede ver en el siguiente gráfico.

9

Gráfico 2. Artículos seleccionados 1990-2016

Fuente: EBSCOT

Se puede ver una cierta tendencia creciente en el número de artículos, con mayor número de éstos para el periodo 2011-2016 versus los periodos previos. En el cuadro siguiente se consignan las revistas con más artículos

Cuadro 1. Revistas con artículos seleccionados

Artículos

Outlook on Agriculture 3

Quarterly Journal of International Agriculture 3

World Development 3

African Journal of Agricultural Research 2

African Journal of Agricultural and Resource Economics 2

African Rural and Urban Studies 2

Agrekon 2

CIAT African Workshop Series 2

Experimental Agriculture 2

Food Policy 2

Food Security 2

Journal of Technology Management & Innovation 2

Otras revistas con 1 solo artículo 39

Total 66 Fuente: EBSCOT

Una vez revisados los resúmenes de los artículos, se procedió a la clasificación de éstos en las siguientes seis categorías:

A. Modelos y sistemas de investigación e innovación agraria

B. Limitaciones a la investigación

C. Extensión, difusión y adopción de tecnologías agrarias

3 3

1 1

2

1

3

4

2 2

1

3

2 2

5 5

1

5

3

6

4

3

4

0

2

4

6

N°

art

ículo

s

1990 1993 1994 1995 1996 1998 1999 2000 2001 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

10

D. Rol de actores privados en los procesos de investigación

E. Agendas de investigación

F. Costos-Beneficios de la investigación

En el gráfico siguiente se observa la proporción de artículos en cada categoría.

Gráfico 3. Clasificación de artículos seleccionados

Fuente: EBSCOT

Se puede ver que la categoría con mayor cantidad de artículos (28) es la A. sobre modelos y sistemas de investigación e innovación, seguida por C. (16) sobre temas de extensión, difusión y adopción de tecnologías agrarias.

2.2. Revisión de literatura en el contexto de América Latina

En esta parte utilizamos información sobre los sistemas de investigación agraria en países de América Latina para poder ubicar al Perú en este contexto. Utilizaremos datos cuantitativos sobre los sistemas de investigación agraria de dos trabajos reciente de Stats et al. (2016) y Trigo, Mateo y Falconí (2016). En estos trabajos se consignan datos homogéneos de los sistemas de investigación agraria de países de la región en algunas dimensiones de interés. Los trabajos consideran a todos los actores de investigación sin fines de lucro (públicos y privados) pero excluye a los actores privados con fines de lucro.

Usaremos como base para el análisis los 17 países del estudio de Stads et al (2016) dentro de los cuales excluiremos a los países del Caribe Anglóno (agrupados en Stads et al) y donde está el Perú (ver lista de países en gráficos siguientes). Un primer análisis de conjunto se refiere a la evolución anual del gasto en I&D agropecuaria y el número de investigadores agropecuarios de las instituciones públicas y privadas sin fines de lucro en estos 17 países durante las últimas tres décadas, que se muestra en el gráfico siguiente.

6

7

6

16

3

28

0 10 20 30N° artículos

F.Costo-Ben

E.Agendas

D.Actores

C.Extension

B.Obstaculos

A.Modelos

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Gráfico 4. Evolución del gasto en I&D en países ALC (Millones US$ PPA de 2011)

Fuente: Stads et al (2016)

Como se puede ver, a nivel agregado se ha registrado un cambio importante desde mediados de la primera década de los 2000s (específicamente 2004), cuando se rompió la tendencia de estancamiento en el gasto y el número de investigadores, para iniciar una tendencia creciente en la última década. No obstante, cabe señalar que este cambio de tendencia en el agregado se ha debido fundamentalmente a lo ocurrido en los países más grandes, especialmente en Brasil.

Un elemento importante para el análisis comparativo entre países es la composición de los sistemas de investigación de acuerdo a las categorías de instituciones de gobierno (generalmente institutos tipo INIAs), las instituciones de enseñanza y las entidades sin fines de lucro (organizaciones de productores y ONGs) como se puede ver en el gráfico siguiente.

12

Gráfico 5. Estructura de los sistemas de investigación agraria en los países de ALC

Fuente: Stads et al (2016)

Como se puede ver, el Perú es el único país en el que el sector de enseñanza es mayoritario, y no cuenta con mayor participación del sector de entidades sin fines de lucro. Esta es una debilidad muy importante del caso peruano que debe tomarse en cuenta en los procesos de potencial reforma y cambio institucional. Esta situación contrasta, por ejemplo, con el caso de Colombia, donde las organizaciones de productores tienen un rol muy fuerte en los sistemas de investigación. Situación similar de participación activa de productores se observa en Honduras, Bolivia y Costa Rica.

Con la idea de ubicar al Perú en el contexto de los países de ALC hemos también usado el estudio de Trigo, Mateo y Falconí (2016) para complementar la información en cuanto a publicaciones de los actores de los sistemas de investigación agraria. Con esta información ha sido posible generar el siguiente cuadro con el gasto en I&D agropecuaria en 2012/13; el número de investigadores agropecuarios (ambos tomados de Stads et al, 2016); así como el número de publicaciones en revistas especializadas y arbitradas (agronomía y ciencias biológicas) tomado de Trigo, Mateo y Falconí (2016) para el periodo 2006-2011.

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Cuadro 2. Variables sobre los sistemas de investigación agraria en América Latina

Fuentes: Stats et al. (2016) y Trigo, Mateo y Falconí (2016).

Como se puede ver, el Perú tiene el 1.6% del gasto en I&D agropecuarios de estos 17 países, el 1.7% de los investigadores y sólo el 1.2% de las publicaciones en revistas especializados y arbitradas (periodo 2006-2011). Brasil destaca como el país con mayor gasto en I&D, con el 54%, seguido por Argentina (14.5%) y México (14.0%). Luego vienen Colombia (5%) y Chile (3.7%). Con respecto a los investigadores agropecuarios, Brasil y Argentina tienen un número similar (29% del total cada uno), y México tiene el 20%. Colombia tiene el 5.5% y Chile el 3.5%. Venezuela tiene un número importante también, con el 2.5%. En cuanto a número de publicaciones en revistas especializadas, Brasil concentra el 52% de las publicaciones registradas, Argentina el 13.6% y México el 14.8%. Chile aparece con 6.4% y Colombia el 3.7%. Venezuela alcanza el 2.4%.

Se puede ver que el Perú ocupa un lugar intermedio en estas variables, cercano a Uruguay,. Venezuela y en menor medida Bolivia. En los países de Centro América destaca Costa Rica, mientras que Ecuador y Paraguay muestran un “tamaño” de sus sistemas por debajo del tamaño relativo que tienen sus agriculturas.

En el contexto descrito, se consideran relevantes como benchmarking para el Perú los casos de Colombia y Chile. Argentina, Brasil y México son países de una dimensión mucho mayor a la del Perú, además de tener estructuras de gobierno federales. De otro lado, Chile y Colombia tienen sistemas de I&D agrario relativamente más avanzados que el Perú, y por ende, ofrecen algunas pistas sobre los temas a encarar en una reforma institucional del INIA peruano.

2.2.1. El caso colombiano: una fuerte participación de los productores organizados

Colombia tiene una larga tradición en investigación agraria desde inicios del siglo XX, con un fuerte énfasis en la participación del sector privado que se ha mantenido hasta la fecha. El caso colombiano es descrito a nivel internacional como uno de clara asociación entre sector público y privado en materia de investigación agraria (Beintena, Romano y Pardey, 2006). Esta característica, a su vez, está asociada a la fortaleza de las organizaciones gremiales de los

Millones US$ % Número % Número %

ARG 732 14.5% 5,825 28.9% 10,403 13.6%

BOL 59 1.2% 190 0.9% 483 0.6%

BRA 2,704 53.5% 5,869 29.1% 40,041 52.2%

CHI 186 3.7% 716 3.5% 4,915 6.4%

COL 254 5.0% 1,103 5.5% 2,872 3.7%

COS 37 0.7% 242 1.2% 1,008 1.3%

DOM 20 0.4% 200 1.0% 37 0.0%

ECU 27 0.5% 149 0.7% 637 0.8%

GUA 16 0.3% 142 0.7% 91 0.1%

HON 8 0.2% 88 0.4% 76 0.1%

MEX 710 14.0% 3,967 19.7% 11,312 14.8%

NIC 17 0.3% 131 0.6% 98 0.1%

PAN 15 0.3% 133 0.7% 847 1.1%

PAR 27 0.5% 210 1.0% 76 0.1%

PER 83 1.6% 339 1.7% 910 1.2%

URU 77 1.5% 372 1.8% 1,025 1.3%

VEN 86 1.7% 503 2.5% 1,821 2.4%

TOTAL 5,058 100% 20,179 100% 76,652 100%

Gasto Público 2012/13 Investigadores Publicaciones

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productores colombianos, quienes pueden financiar la operación de sus organizaciones mediante los llamados fondos parafiscales.

La mayor reforma al sistema colombiano se produjo a inicio de los 1990s, con la creación de la Corporación Colombiana para la Investigación Agropecuaria (CORPOICA) en sustitución del Instituto Colombiano de Agricultura (ICA). Este último mantuvo funciones de sanidad agropecuaria y regulación, y en la práctica CORPOICA pasó a ser la entidad más importante en materia de investigación agraria. La particularidad del nuevo arreglo institucional es que CORPOICA fue creada como una entidad privada, gozando de mayores niveles de autonomía y flexibilidad gerencial que su antecesora. La idea central fue darle a la investigación agraria una mayor dinámica frente a las rigideces del aparato público tradicional. Igualmente, se buscaba que la entidad pueda atraer más recursos del sector privado, así como firmar contratos para generar investigación requerida por actores privados.

No obstante esta orientación general, CORPOICA siguió dependiendo en forma significativa del presupuesto del gobierno colombiano (Beitena et al, op cit). Igualmente, la agencia no a estado exenta de importantes recortes presupuestales, aunque en los últimos años se ha observado un moderado incremento en su asignación presupuestal de un 34% entre 2009 y 2013 (Stads et al, 2016). En ese último año, CORPOICA daba cuenta de un 29% de la investigación agropecuaria en el país, mientras que las entidades ligadas a organizaciones de productores de café, arroz, palma, caña de azúcar y papa, entre los más importantes, llegan a significar un 40% de la investigación (especialmente aplicada y adaptativa) en el país. Las instituciones educativas ocupan el 30% restante en la investigación (Stads et al, op cit).

Las asociaciones de productores más fuertes del país tienen sus propios centros de investigación especializados en el desarrollo de variedades para sus asociados, así como en la generación de mejores prácticas frente a problemas concretos. Esta es una característica central del modelo colombiano, donde los productores agropecuarios tienen un rol muy activo en identificar sus problemas y buscar soluciones mediante el uso de la investigación adaptativa o aplicada.

Un ejemplo de este enfoque liderado por las organizaciones de productores es analizado por Córdoba et al (2014) cuando analizan la distinta forma de enfrentar el reto de la plaga de sigatoga negra del banano entre los sistemas de investigación de Colombia y Brasil. En el caso colombiano, el liderazgo de la investigación lo tienen los productores organizados, quienes tienen una fuerte conexión con el mercado internacional. Por este motivo, lo que han desarrollado son prácticas agronómicas y de fumigación, que permiten resolver el problema en el corto plazo pero no necesariamente a largo plazo. En el caso brasileño, el tema de la plaga es enfrentado directamente por EMBRAPA con un enfoque de búsqueda de variedades resistentes a la plaga, para un cultivo que se orienta básicamente al mercado interno y tiene importancia en la seguridad alimentaria nacional. En este caso se apunta a resolver el problema de largo plazo, aunque se generan tensiones con los productores que ya tienen la plaga y no pueden cambiar de variedad en forma sencilla. Estas dos formas distintas de enfrentar el mismo problema es un claro indicador de la distinta forma en que se organiza la investigación agraria en contextos institucionales distintos.

Cabe decir que el modelo colombiano muestra fortalezas pero también debilidades. En el caso antes descrito, por ejemplo, hay poca atención a resolver el tema más estructural de largo plazo. Los productores tienen demandas de corto plazo asociadas directamente a su negocio internacional, lo cual es entendible. No obstante, la solución de corto plazo no necesariamente es la mejor para el largo plazo, que pasa por decisiones de cambiar variedades y una serie de prácticas agronómicas más costosas. En casos así, la investigación solamente guiada por los productores puede terminar siendo menos eficiente para enfrentar los retos de largo plazo. Esto ha sido señalado por diversos autores críticos del modelo orientado solamente por los productores (Echevarría, 2008; Pardey et al, 2009).

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Un elemento interesante de la experiencia colombiana fue que empezaron a usar fondos concursables mediante un proyecto con el Banco Mundial (PRONATTA) el cual tiene similitudes con el proyecto INCAGRO en el Perú. Cuando el propio BM realizó la evaluación de ambos programas, le dio una calificación un tanto mayor al programa de Colombia básicamente por la mayor interacción de los fondos con CORPOICA. Una buena parte de los fondos concursables fueron obtenidos de manera competitiva por la corporación, la cual incrementó sus capacidades y pudo avanzar en programas importantes para la agricultura colombiana. En el caso peruano, de otro lado, la extrema debilidad de INIA llevó a que la institución prácticamente no tuviera mayor sinergia con los fondos concursables, perdiéndose la oportunidad de fortalecer sus capacidades. La segunda etapa de INCAGRO, y el actual diseño de PNIA están tratando de revertir esta limitación.

Otro elemento importante de CORPOICA es su capacidad para generar contratos con productores y empresas para algunos programas de investigación específicos. Este es uno de los temas que destacan en la agenda de cambios institucionales de los sistemas de I&D agrarios a nivel mundial, y requiere de políticas y mandatos muy claros para las entidades públicas, así como una clara orientación sobre los objetivos del sector público versus los privados. En un análisis comparativo en Brasil y Argentina (Fuck et al, 2009), se encuentran diferencias importantes en el tratamiento a empresas trasnacionales desde los institutos públicos de investigación (EMBRAPA e INTA) para el caso de la soya, donde el modelo brasileño muestra mayor autonomía y capacidad de apropiación del arreglo con los privados. De otro lado, Argentina logró un mejor posicionamiento en el caso del maíz, especialmente porque logró colocar una variedad INTA no transgénica en otros mercados mediante acuerdo con una empresa trasnacional.

Una debilidad señalada en el sistema colombiano es el de transferencia tecnológica y extensión. En el esquema creado por la reforma de los 1990s, se planteó que las entidades locales llamadas UMATAs serían las encargadas de estos procesos. No obstante, el proceso de implementación de estas unidades fue extremadamente heterogéneo, y en muchas regiones del país no hubo mayor capacidad de ofrecer servicios de transferencia y extensión de mínima calidad (World Bank, 2009). Esto ha venido afectando seriamente la capacidad para convertir la investigación en innovaciones agrarias concretas. Saenz y Helfgott (2009), por ejemplo, destacan el rol fundamental que cumplen los profesionales del agro en la difusión de innovaciones agrarias en la región oriental de Colombia, detectándose cambios y avances interesantes que pueden ser aprovechados por el sistema de investigación para llegar a los productores. En este caso el rol de la universidad e institutos tecnológicos regionales son claves.

En conjunto, el modelo colombiano de investigación agraria con fuerte presencia de los productores agrarios organizados y una competencia activa por la agenda de investigación entre entidades públicas y privadas ofrece un caso interesante y atractivo para enfrentar los restos de la modernización agraria. No obstante, es preciso tener claro que las organizaciones de productores de Colombia son muy fuertes y tienen instrumentos como los fondos parafiscales que no están disponibles en países como el Perú. Igualmente, el sistema de ciencia y tecnología colombiano es más desarrollado y su sistema universitario tiene mayor envergadura. Todos estos elementos hacen que el esquema establecido funcione bien. Sin embargo, también cabe mencionar que no siempre la orientación de la investigación al corto plazo de los productores es la más adecuada para objetivos de desarrollo de más largo plazo, por lo que es necesario equilibrar estos elementos para lograr una adecuada combinación (Pardey et al, 2009).

Finalmente, el modelo colombiano sigue enfrentando limitaciones en cuanto a transferencia tecnológica y extensión. El esquema de descentralización del Estado ha tenido marchas y contramarchas, similares al caso peruano, y esta inestabilidad ha hecho difícil establecer un esquema eficiente y eficaz para este proceso. En el camino, han ido apareciendo nuevos actores

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como los profesionales agrarios, que vienen cumpliendo un rol importante en estos procesos, los que pueden potenciarse mediante esquemas de articulación y certificación por parte del sistema.

2.2.2. El caso chileno: fortaleza institucional y enfoque de mercado

La trayectoria de la investigación agraria en Chile ha seguido el patrón de sustitución de importaciones de otros países de la región hasta fines de los 1970s, cuando el país inició un viraje radical en sus políticas hacia el libre mercado. La etapa inicial de total retiro del Estado de diversas actividades productivas fue abandonada pronto ante una grave crisis financiera a inicios de los 1980s, y desde mediados de los 1980s se considera que Chile ha venido construyendo un modelo de Estado de Desarrollo mediante Redes (Development Network State) (Negoita y Block, 2012).

En esta lógica, la evolución del INIA chileno se caracteriza por una gran continuidad histórica pero en un contexto de fuertes cambios en el entorno de la innovación y el rol del Estado. Dos instituciones han sido claves para el proceso chileno en innovación agraria, una semi-privada, la Fundación Chile, y la otra pública, la Corporación de Fomento (CORFO). La primera fue clave en el desarrollo de lo que hoy se conoce como investigación estratégica en algunos productos claves en los que Chile podría tener ventajas, pero cuyo desarrollo implicaba grandes inversiones y riesgos que el sector privado no estaba dispuesto a asumir.

Los casos más claros de éxito de la Fundación Chile fueron el salmón y los productos forestales, que antes no eran parte de la estructura productiva del país. En el caso de CORFO, es una entidad pública que nació en la época de la ISI, pero que en los 1980s y 1990s fue reorientada a apoyar el desarrollo del empresariado y el capital de riesgo en el país. Utilizando estrategias competitivas y de intermediación, y abandonando modelos de otorgar crédito y subsidios directamente, CORFO ha logrado incrementar la participación de pequeñas y medianas empresas en el crecimiento exportador en los distintos sectores, incluyendo el agropecuario. Una característica importante del enfoque fue su clara orientación hacia la competitividad exportadora, donde el estado ofrece una fuerte dosis de apoyo a las empresas que estén dispuestas a participar en los mercados internacionales. De esta forma el Estado se asegura que se incremente la competitividad empresarial, y que existan procesos de innovación ligados a la demanda en mercados muy dinámicos.

La trayectoria del INIA de Chile ha estado muy marcada por estos procesos más generales de enfoque flexible y de orientación exportadora antes expuesto. La institución ha ido adaptando su agenda de investigación y sus capacidades a este entorno cambiante. En las décadas de los 1980s y 1990s, se reconoce la importancia de INIA en el desarrollo de la industria de frutas y hortalizas, en las cuales Chile pasó a tener una clara ventaja competitiva en mercados mundiales. Esta dinámica generó mayor demanda por innovaciones, la cual fue respondida adecuadamente por la institución.

Igualmente, en la última década el INIA de Chile ha empezado a re-orientar su agenda de investigación en función a nuevos retos asociados a los rendimientos decrecientes en la canasta exportadora que tuvo tanto éxito en las dos décadas pasadas (Janssen y Wartenberg, 2012). El énfasis ahora se está orientando a productos de nicho como las semillas y a atender necesidades específicas de consumo más sofisticado a nivel internacional. Igualmente, el Ministerio de Agricultura ha venido generando procesos de acceso de pequeños productores a opciones tecnológicas adecuadas a sus necesidades, a través de INDAP, que es el brazo público para la atención a la pequeña agricultura.

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En conjunto, el modelo de desarrollo tecnológico agrario de Chile tiene elementos importantes que deben tomarse en cuenta. En este caso, es interesante observar que el Estado no ha estado ausente de la definición de temas y posibilidades de productos nuevos ante las fallas de mercado dado el alto riesgo y costo de nuevas actividades. Tanto la Fundación Chile como CORFO son entidades que muestran este enfoque y que le han permitido a INIA cumplir un rol básico en la investigación requerida desde sectores de alta demanda de innovación en un contexto de alta competitividad internacional.

2.3. Revisión de literatura sobre experiencias regionales sobre sistemas de transferencia

tecnológica y el rol de los registros de transferencistas

Un estudio de la Oficina de Estudios y Políticas Agrarias (ODEPA, 2011) del Ministerio de Agricultura de Chile es uno de los principales trabajos que ha abordado el tema de la transferencia tecnológica en el contexto latinoamericano. Dicho estudio revisa el esquema y resultados de distintas iniciativas de transferencia tecnológica en países como Chile, Ecuador, Venezuela, Brasil, Argentina, y Estados Unidos. Se evalúan modelos destacados de transferencia tecnológica tanto públicos, mixtos, y privados (asociaciones de productores); los cuales a su vez son categorizados como “tradicionales” y aquellos denominados “innovadores”. A continuación, realizamos un resumen de los principales hallazgos de este estudio.

En primer lugar, es preciso definir lo que los autores del estudio de ODEPA (2011) denominan como modelos tradicionales e innovadores. Los primeros son aquellos que llevan décadas funcionando y han sido replicados y utilizados en varios países, los cuales, si bien presentan variaciones y distintas metodologías, se basan principalmente en el concepto de extensión agraria. El segundo modelo, el cual se denomina como innovador, son aquellas iniciativas más recientes, que incorporan actores que tradicionalmente no han sido incorporados en el proceso de transferencia tecnológica. Por ejemplo, aquellos que incorporan agentes privados como empresas privadas y asociaciones de productores. Estos modelos poseen arreglos institucionales distintos, con una interacción público-privada que tradicionalmente no ha sido considerada.

El siguiente cuadro lista los distintos casos de estudio de modelos tanto tradicionales como innovadores de transferencia tecnológica que serán analizados en esta sección.

Cuadro 3. Casos seleccionados de transferencia tecnológica

Elaboración: ODEPA (2011)

Dentro de los casos de modelos tradicionales se consideran los Institutos nacionales de Investigación—el caso del Instituto Nacional de Tecnología Agraria (INTA) en Argentina, y el caso del Instituto de Investigaciones Agrarias (INIA) de Chile—; los Institutos Públicos de Extensión—el caso de la Empresa de Assistencia Técnica e Extensao Rural do Distrito Federal (Emater-DF) en Brasil y el caso del Instituto de Desarrollo Agropecuario (Indap) de Chile—; y el caso de la Universidad de California en EEUU.

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Con respecto a los casos de modelos innovadores, se analiza el caso de las Alianzas Productivas—el caso del Programa Nacional de Negocios Rurales (Proneri) en Ecuador, y el caso del Programa de Alianzas Productivas de Indap en Chile—; los casos de Organizaciones de Agricultores que realizan labores de transferencia tecnológica—el caso de los Consorcios Regionales de Experimentación Agrícola (CREA) en Argentina, y el caso de los Grupos de Transferencia Tecnológica (GTT) de Chile. Por último, también se considera dentro de estos modelos de transferencia tecnológica innovadores al caso del Proyecto de Apoyo a Pequeños Productores y Pescadores Artesanales de la Zona Semiárida de los Estados Lara y Falcón (Prosalafa) en Venezuela. En el análisis de estos casos se otorgó prioridad a entender los canales de transferencia tecnológica a través de los cuales operan estos modelos, así como al rol que juegan los registros de proveedores de transferencia técnica y/o capacitación.

2.2.4. Un análisis sobre las percepciones sobre INIA en el Perú

En esta sección presentamos un resumen del trabajo desarrollado recientemente por Gutiérrez (2016) con respecto a las percepciones de diversos actores sobre el sistema I&D agropecuario en general, y del INIA en particular en el Perú. La metodología del estudio se basó en el análisis de actores. Se identifica a un conjunto de actores relevantes para la potencial reforma. En el gráfico siguiente se consignan los actores considerados como parte del sistema nacional de innovación agraria.

Gráfico 6. Actores del sistema de innovación agraria nacional

Fuente: Gutiérrez (2016)

En términos específicos, se evaluaron las percepciones de los siguientes actores y sus correspondientes afiliaciones.

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Cuadro 4. Actores para percepciones sobre INIA


Una parte importante de la metodología fue la aplicación de entrevistas estructuradas a los actores, procesando la información con matrices de identificación de sus intereses y perspectivas. Este enfoque permite recoger información sobre diversas percepciones y perspectivas con respecto a la potencial reforma del INIA y asociarlas a la ubicación relativa de los actores en términos de sus intereses e institucionales. El estudio arrojó importantes hallazgos sobre las percepciones de lo actores con respecto a los roles y prioridades para el INIA, como se puede ver en el cuadro siguiente.

Cuadro 5. Hallazgos sobre principales medidas para la reforma del INIA


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Como se puede ver, los actores le otorgan especial importancia al fortalecimiento de las capacidades humanas y de la infraestructura física del INIA. Otro nivel de importancia tiene el diseño institucional con respecto a la definición de las agendas y prioridades de la investigación, especialmente desde los actores regionales y locales, que demandan una mayor participación. El concepto de articulación y alianzas con actores estratégicos también es importante, siendo medidas que cuentan con amplio consenso en los actores entrevistados.

También son claves los obstáculos que los actores señalan para la reforma, los que se presentan a continuación.

Cuadro 6. Principales obstáculos para la reforma del INIA


Los principales obstáculos se ubican en el interior de la propia institución, en particular en el sindicato y los bajos sueldos y salarios de la institución, que influyen en una fuerte desmotivación y resistencia a procesos de reforma que afecte los intereses de los trabajadores. Igualmente, se considera como un problema clave la falta de apoyo presupuestal, un tema que debilita cualquier perspectiva de más largo plazo para una reforma sostenible. En otro nivel de problemas, se ubican las escases relaciones o alianzas de la institución con otros actores ya sean nacionales o regionales y locales. Esta debilidad limita las posibilidades de generar una reforma con apoyo político e institucional suficiente.

Finalmente, un aporte central del estudio ha sido identificar diversas perspectivas (alternativas) sobre los roles que debe cumplir el INIA. En este campo, los hallazgos más importantes son los siguientes:

(i) Existe amplio consenso en que el rol de investigación debe ser ampliado y fortalecido, y que es el más importante a definir en una reforma. Varios actores consideran importante una mayor participación de los actores privados en la definición, financiamiento y operación de la investigación, quizás buscando complementariedades adecuadas.

(ii) La transferencia tecnológica de INIA debe estar orientada a actores intermediarios, tanto del sector público (instancias del MINAGRI, GORES y municipios), como privados.

(iii) Existe un espacio para que INIA intervenga más activamente en el servicio de extensión, pero básicamente con tareas de capacitación, regulación y promoción, más no de provisión directa.

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(iv) Se identifican algunos otros roles importantes que INIA debe mantener con respecto a recursos genéticos y biodiversidad. Un rol interesante pero potencialmente controversial es el de la zonificación de cultivos.

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Sección 3. Diagnóstico de los registros de transferencistas de INIA

3.1. Diagnóstico institucional

Actualmente el Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA) tiene como principal norma que regula sus funciones y actividades al Reglamento de Organización y Funciones (ROF) aproado mediante D.S. 010-2014-MINAGRI. Dentro de las funciones generales del INIA (artículo 4) destacan las siguientes relacionadas a la transferencia tecnológica y extensión agraria:

e) Dictar normas, lineamientos y establecer los procedimientos para promover el desarrollo de la investigación, el desarrollo tecnológico, la innovación y la transferencia tecnológica en materia agraria;

f) Diseñar, ejecutar y promover la estrategia nacional de innovación, investigación, transferencia de tecnología y asistencia técnica en materia agraria, con especial énfasis en productos nativos.

(…)

i) Proponer los lineamientos de política del servicio de extensión agraria a nivel nacional de acuerdo con las entidades conformantes del Sistema Nacional de Innovación Agraria, encontrándose facultado para coordinar actividades de extensión a nivel nacional. (subrayados nuestros).

En términos generales, el ROF define un rol promotor de la transferencia tecnológica para el INIA, en el marco de una estrategia nacional. La estructura orgánica del INIA se puede ver en el siguiente diagrama.

Gráfico 7. Organigrama del INIA de acuerdo al D.S. 010-2014-MINAGRI

Fuente: ROF del INIA (2014)

Dentro de la estructura del INIA, la dirección de línea encargada de los temas de transferencia tecnológica es la Dirección de Desarrollo Tecnológico Agrario (DDTA), como se muestra en el gráfico. Dentro de la descripción general de esta dirección se tiene:

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Artículo 58.- Dirección de Desarrollo Tecnológico Agrario.

La Dirección de Desarrollo Tecnológico Agrario es el órgano a través del cual el INIA conduce la ejecución de los proyectos y actividades de innovación tecnológica agraria. Es responsable de la generación de conocimiento, la investigación, la transferencia tecnológica, la asistencia técnica y los servicios tecnológicos agrarios, así como de la producción y transferencia de semillas, plantones y reproductores de alto valor genético. Evalúa y vela por la adopción de tecnologías generadas por el INIA. Depende jerárquicamente de la Jefatura. (subrayado nuestro)

Dentro de este marco general, la Dirección de la DDTA tiene como función específica (artículo 59):

g) Dirigir las actividades de innovación del INIA en la generación y comprobación de tecnologías, transferencia de resultados, transferencia de tecnología, asistencia técnica, capacitación, difusión tecnológica agraria, así como la producción de semillas, plantones y reproductores de alto valor genético; y, la evaluación de adopción de tecnologías (subrayado nuestro).

Finalmente, la Subdirección de Productos Agraria de la DDTA tiene también como función específica:

b) Implementar y ejecutar la generación y comprobación de tecnologías, transferencia de resultados científicos y técnicos, e información tecnológica en productos agrarios priorizados a nivel nacional, regional y/o local, ejecutados por las Estaciones Experimentales Agrarias o en terrenos de los productores, de ser el caso con la participación de otras instituciones y actores del SNIA.

Para el diagnóstico de la situación institucional de la transferencia tecnológica de INIA se realizaron entrevistas a los funcionarios encargados de este tema en la estructura orgánica. Igualmente, se realizaron visitas de campo a tres estaciones experimentales del INIA: (i) Donoso (Lima); (ii) Andenes (Cusco); (iii) Porvenir (San Martin).

En términos institucionales, la transferencia tecnológica es reconocida como una actividad importante para la institución. El enfoque central adoptado es el de una metodología de demostración de las tecnologías para que los productores las adopten. Las diversas tecnologías generadas por la institución son validadas y demostradas en campos del INIA y de productores (parcelas demostrativas). Se asume que estos procesos generan un “efecto demostración” y luego “difusión espontánea” en los agricultores, luego que estos observan los resultados concretos en campo. El resultado final es una “adopción inducida” de las tecnologías promovidas.

Con respecto al rol potencial de proveedores de asistencia técnica (PATs) y extensionistas, la visión de los profesionales de INIA es que estos canales son limitados y no aseguran una adecuada transferencia de las tecnologías generadas. En particular, se señala que los proveedores privados de asistencia técnica manejarían objetivos distintos a los de la institución, y por ende, no podrían cumplir el rol de transferencia en forma alineada a estos objetivos. Adicionalmente, se señala que la gran mayoría de agricultores no tienen capacidad de pago con respecto a estos servicios, con lo que en la práctica no existiría un mercado para estos servicios. Esta visión fue corroborada tanto en el nivel central como en las tres estaciones experimentales visitadas.

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3.2. Diagnóstico informático

En este acápite se realiza un diagnóstico sobre las características técnicas y operativas del registro de proveedores de asistencia técnica del INIA, tomando como referencia principal la relación de proveedores de asistencia técnica, publicado en el portal institucional de INIA con dirección URL http://200.48.8.48/SistRegAsisTec/ConsultarProveedor.aspx.

En primer lugar, se presenta la evaluación de las características técnicas de la plataforma que soporta la relación de proveedores de asistencia técnica.

Este registro se presenta como un listado tabular en una página web de acceso público, desarrollada en el framework .NET con contenido dinámico paginado en grupos de 20 registros simultáneos. La búsqueda de la información puede restringirse mediante un filtro que corresponde al campo de Departamento, no existiendo la implementación de operaciones de ordenamiento en las columnas presentadas, así como una búsqueda heurística por cada uno de los campos presentados; asimismo, no se identifica la presentación de un esquema maestro-detalle a fin de presentar datos adicionales, archivos digitalizados o relaciones de cardinalidad múltiple adicionales, tales como el registro de un número mayor de certificados, buzones de correo, teléfonos, ámbitos de influencia, y otros por cada uno de los proveedores de asistencia técnica identificados.

En segundo lugar, se presenta la evaluación de las características de la información contenida en la plataforma que soporta la relación de proveedores de asistencia técnica, el cual consta de 1166 registros individuales, estructurados de la siguiente manera:

Cuadro 7. Estructura de datos del registro de PATs de INIA

Nombre de registro Tipo de dato % Completo

Código de inscripción Numérico, Generado Auto incremental

1166/1166 (100.00%)

Apellidos Alfabético, no segmentado 1166/1166 (100.00%)

Nombres Alfabético, no segmentado 1166/1166 (100.00%)

Fecha Inscripción Fecha y alfabético 784/1166 (67.23%)

Competencia Laboral Alfabético, no estructurado 1166/1166 (100.00%)

Entidad Certificadora Alfabético, no estructurado 1166/1166 (100.00%)

Departamento Alfabético, no estructurado 1131/1166 (96.99%)

Teléfono Alfanumérico, no estructurado 482/1166 (41.33%)

Correo Alfanumérico, no estructurado 68/1166 (5%)

Fuente: Registro PATs en www.inia.gob.pe

En cuanto a la agrupación departamental identificada en la plataforma, se encuentran los siguientes resultados:

http://200.48.8.48/SistRegAsisTec/ConsultarProveedor.aspx

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Cuadro 8. Estructura de datos de registro PATs por región

Departamento Cantidad %

Sin dato 35 3.00%

Amazonas - 0.00%

Ancash - 0.00%

Apurímac 35 3.00%

Arequipa 63 5.40%

Ayacucho 49 5.06%

Cusco 188 16.12%

Huancavelica 58 4.97%

Huánuco 4 0.34%

Ica - 0.00%

Junín 390 33.44%

La Libertad - 0.00%

Lambayeque 6 0.51%

Lima 45 3.85%

Loreto 121 10.37%

Madre de Dios - 0.00%

Moquegua 18 1.54%

Pasco 28 2.40%

Piura - 0.00%

Puno 21 1.80%

San Martín 63 5.40%

Tacna 8 0.68%

Tumbes - 0.00%

Ucayali 24 2.05%


Por último, se presenta la evaluación de los aspectos funcionales y no funcionales de la plataforma presentada de acuerdo a una validación cualitativa respecto a parámetros de operación y cumplimiento de la finalidad del presente sistema.

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Cuadro 9. Aspectos funcionales de la base de datos del registro PATs de INIA

Característica Descripción Nivel

Disponibilidad

Se refiere a la capacidad de loa plataforma de presentar de manera oportuna la información contenida, considerando tanto la velocidad como en facilidad de acceso

Alto

Mantenibilidad

Se refiere a la funcionalidad que la plataforma posee para administrar los datos en ella contenidos, mediante la implementación de una interfaz administrativa dinámica

No se evidencia

Integridad de datos

Se refiere a la completitud de la información presentada, así como a la oportunidad en su actualización y nivel de complejidad de los datos

Medio

Relación a fuentes de información

Se refiere a la correlación entre la información presentada y los datos asociados a su recopilación, incluyendo los archivos de origen, documentación de sustento y esquemas de relación con otros sistemas de información

Bajo

Interoperabilidad

Se refiere a la capacidad que tiene la plataforma de interactuar de manera sistemática con otros sistemas de información, mediante el uso de lenguajes, protocolos y herramientas cuya finalidad es proveer soporte a accesos programáticos

Bajo

Accesibilidad

Se refiere a las funcionalidad de las que dispone el usuario final para ubicar, adquirir y transportar la información deseada, mediante mecanismos de búsqueda y extracción de datos

Bajo


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Sección 4. Diagnóstico sobre canales de transferencia y extensión

En esta sección se realiza un diagnóstico sobre los canales de transferencia tecnológica existentes en ámbitos de influencia cercanos de EEAs que implementan proyectos PIP 2, para lo cual se utilizarán tres bases de datos: (i) IV Censo Agropecuario (2012); (ii) Encuesta Nacional Agropecuaria (2016); (iii) Encuesta a transferencistas levantada mediante encuesta directa en este estudio. Este diagnóstico busca entender de una mejor manera la situación de la transferencia tecnológica en el ámbito del país y las estaciones experimentales de INIA.

En primer lugar, presentamos un mapa a nivel nacional que lista las 15 EEAs que implementan proyectos PIP 2, según el número de proyectos implementados.

Mapa 1. Número de proyectos PIP 2 por EEA

Fuente: PNIA. Elaboración: Propia

Como puede observarse, el número de proyectos PIP 2 implementados por cada EEA varía considerablemente. Estaciones como Chincha, El Chira y Amazonas presentan 2 proyectos o menos (solo un proyecto en la EEA Chincha). En contraste, la EEA Illpa implementa 13 proyectos PIP 2, la EEA Baños del Inca 9 proyectos, y la EEA Vista Florida 7 proyectos. Las 9 EEAs restantes implementan entre 4 y 6 proyectos PIP 2.

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Mapa 2. Presupuesto para proyectos PIP 2 por EEA

Fuente: PNIA. Elaboración: Propia

En términos del presupuesto asignado a cada EEA en el marco del PIP 2, este se encuentra estrechamente relacionado con el número de proyectos que implementa cada EEA. El presupuesto asignado por proyecto varía entre los 40 mil soles a los 600 mil. Por ello, la EEA Illpa es aquella que recibe mayor presupuesto para la implementación de los 13 proyectos que maneja, recibiendo en total un monto equivalente a 1.8 millones de soles (un promedio de 145 mil soles por proyecto). La EEA Vista Florida y Baños del Inca ocupan el segundo y tercer lugar en términos del presupuesto asignado, el cual asciende a un poco más de 1.2 millones de soles en ambos casos. En contraste, la EEA Chincha, con tan solo un proyecto PIP 2, tiene un presupuesto adjudicado de 587 mil soles. El presupuesto total del proyecto asciende a 48,2 millones de soles.

Una vez presentado el panorama general de los proyectos PIP 2 a nivel de EEAs, se presenta un diagnóstico sobre la situación de la transferencia tecnológica a cargo de proveedores privados en los ámbitos de influencia cercanos de cada EEA en base a cada una de las bases de datos utilizadas.

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4.1. Diagnóstico de la transferencia y extensión agraria en base al IV CENAGRO

El siguiente cuadro muestra el número y porcentaje de productores agropecuarios que recibieron capacitación, asistencia técnica, o asesoría empresarial de proveedores privados o públicos en el año 2012. En el CENAGRO se reporta que 230 mil productores declaran haber recibido alguno de estos servicios en el último año. Los servicios de capacitación son los más utilizados, seguidos por los servicios de asistencia técnica.

Cuadro 10. Uso de servicios de capacitación, asistencia técnica, o asesoría empresarial (2012)

Productores que recibieron en 2012:

Total Costa Sierra Selva

% N° % N° % N° % N°

Capacitación 8% 190,525 13% 45,679 6% 89,517 12% 55,329

Asistencia Técnica 5% 114,098 11% 40,073 3% 39,406 8% 34,619

Asesoría Empresarial 1% 22,168 3% 9,398 0% 7,181 1% 5,589

Al menos una 10% 230,070 18% 63,901 7% 103,220 14% 62,949

Temas:

Cultivos 7% 165,656 15% 54,061 4% 55,707 12% 55,888

Ganadería 3% 73,932 3% 9,205 4% 60,546 1% 4,181

Manejo, conservación o procesamiento 1% 25,949 2% 7,246 1% 7,540 2% 11,163

Asociatividad para producción y comercialización 0% 11,162 1% 3,092 0% 4,639 1% 3,431

Negocios y comercialización 0% 7,691 1% 2,803 0% 2,907 0% 1,981

Fuente: IV CENAGRO, INEI (2012). Elaboración: Propia

La Costa es la región de mayor uso de estos servicios (18% de los productores declaran haberlos recibido en el último año), seguido por la Selva (14%) y la Sierra (7%). Sin embargo, la Sierra es la región que en términos absolutos presenta el mayor número de productores receptores de capacitación, asistencia técnica, o asesoría empresarial (103,220 productores). En esta primera mirada destaca la poca participación de productores agropecuarios en los canales de transferencia tecnológica, puesto que solo 1 de cada 10 productores a nivel nacional reportó haber recibido estos servicios en el último año.

El cuadro da cuenta, además, de los principales temas de transferencia tecnológica demandados por los productores nacionales. En general, los servicios de asesoría en el manejo de cultivos son los más demandados, seguidos por los servicios relacionados a tecnologías en el manejo de crianzas. También aparecen como relevantes los servicios para el manejo, conservación, o procesamiento de la producción agropecuaria.

De otro lado, es importante conocer el tipo de actores que sirven como proveedores de estos servicios de transferencia tecnológica. En base a la información del Cenagro 2012 hemos clasificado a estos proveedores como públicos y privados. Los primeros son aquellos en los que la transferencia tecnológica está a cargo de trabajadores públicos, ya sea de gobiernos locales o regionales, del Ministerio de Agricultura, o proyectos asociados. Los segundos son aquellos agentes privados que realizan labores de transferencia tecnológica en un marco de mercado, aunque el financiamiento de estos servicios pueda darse directamente a través de fondos privados como públicos. Por ejemplo, programas como Sierra Norte, Sierra Sur, o Aliados, si bien son programas públicos, financian la contratación de agentes privados para la provisión de asistencia técnica o capacitación.

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Cuadro 11. Proveedores de capacitación y asistencia técnica privados y públicos

Total Costa Sierra Selva

% N° % N° % N° % N°

Privados 5% 102,788 10% 36,188 3% 38,194 6% 28,406

Programa Sierra Norte 0% 1,427 0% 60 0% 1,309 0% 58

Programa Sierra Sur 0% 2,629 0% 46 0% 2,553 0% 30

Programa Aliados 0% 3,830 0% 91 0% 3,633 0% 106

Empresa Privada 2% 42,329 7% 25,979 1% 8,265 2% 8,085

ONG 1% 31,614 1% 4,163 1% 20,300 2% 7,151

Asociacion de productores 1% 24,062 2% 6,471 0% 3,870 3% 13,721

Públicos 6% 144,327 9% 32,376 5% 73,770 8% 38,181

MINAGRI 1% 29,160 2% 8,819 1% 15,164 1% 5,177

PSI 0% 2,252 0% 895 0% 1,324 0% 33

Agro Rural 0% 5,799 0% 625 0% 4,745 0% 429

INIA 0% 5,786 1% 2,351 0% 2,487 0% 948

SENASA 1% 24,237 3% 10,604 1% 8,505 1% 5,128

Gob. Regional 1% 15,628 1% 2,902 1% 8,698 1% 4,028

Direccion Reg. Agraria 0% 3,859 0% 825 0% 1,957 0% 1,077

Agencia Agraria 0% 9,233 1% 1,899 0% 5,407 0% 1,927

Municipalidad 3% 63,210 2% 5,763 2% 35,526 5% 21,921

Otro 0% 4,922 1% 2,064 0% 1,973 0% 885


El cuadro señala que los canales de transferencia tecnológica públicos y privados atienden a un porcentaje similar de productores (6% proveedores públicos y 5% proveedores privados), aunque se observan diferencias entre regiones naturales. En cuanto a los proveedores privados, son las empresas privadas los principales encargados de esta labor de transferencia, cuya importancia es especialmente importante en la región costeña. Las ONGs también juegan un papel importante en este rol de transferencia tecnológica, especialmente en la región Sierra. Caso similar sucede con las asociaciones de productores, cuya importancia en la Sierra es particularmente relevante.

En cuanto a los proveedores públicos de transferencia tecnológica, se observa que el INIA ha logrado una limitada penetración en todas las regiones, alcanzando a menos de 1% de productores en las tres regiones naturales. En contraste, son los gobiernos municipales los principales actores públicos encargados de esta labor de transferencia tecnológica, especialmente en la Selva y Sierra peruana.

Luego de esta mirada general a la situación de los proveedores privados y públicos de asistencia técnica y capacitación en temas de tecnologías agropecuarias, a continuación, se realiza un diagnóstico detallado, a nivel de EEA, de la intensidad de receptores de estos servicios en los ámbitos de influencia cercanos de cada estación. Es importante mencionar que en este diagnóstico solo se consideran aquellos productores que recibieron asistencia técnica o capacitación de proveedores privados.

31

Mapa 3. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA Chincha


En el ámbito de influencia cercano de la EEA Chincha se observan ciertos clusters de receptores de asistencia técnica y capacitación de proveedores privados. Estos se encuentran alrededor de centros urbanos importantes como es el caso de Ica y Chincha, y en los alrededores de las vías que conectan estas dos cuidades.

Mapa 4. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA Donoso


32

En el caso de ámbito cercano a la EEA Donoso, se identifica una importante concentración de receptores de asistencia técnica privada. Estos clusters de receptores se concentran en las zonas cercanas a Huaral y Chancay, así como en algunas cercanas a Lima Metropolitana.

Mapa 5. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA La Molina


Por su parte, debido a su localización dentro de la zona metropolitana de Lima, en el ámbito cercano a la EEA La Molina no se observa una densidad importante de receptores de asistencia técnica privada. Esto puede deberse a que esta sede central no tiene una labor directa de transferencia tecnológica, sino que esta responsabilidad es asumida por las EEAs cercanas (Donoso y Chincha).

La densidad de receptores de tecnologías agropecuarias por parte de proveedores privados es también importante en el ámbito de influencia cercano de la EEA Pichanaki. Los principales clusters de receptores se observan en la zona cafetera de Villa Rica, en los alrededores de Bajo Pichanaki, y en áreas cercanas al VRAEM (Mazmari).

33

Mapa 6. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA Pichanaki


Por su parte, en Ayacucho se observa una menor actividad de labores de transferencia tecnológica a cargo de privados que en otras estaciones como Pichanaki o Donoso. Sin embargo, se identifican ciertas zonas con mayor intensidad de estas dinámicas de transferencia, como en la ruta Ayacucho-Huamanga, y la provincia de Cangallo.

Mapa 7. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA Canaan


34

La situación en las zonas de influencia de las EEAs Amazonas y San Roque aparece como menos alentadora. En ambas zonas se observa una pobre presencia de receptores de asistencia técnica privada, aunque en el ámbito de la EEA Amazonas resaltan pequeños clusters en la provincia Rodriguez de Mendoza y el distrito de Shipasbamba y Valera. En la zona de San Roque, sin embargo, no se observan clusters de este tipo.

Mapa 8. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA Amazonas


Mapa 9. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA San Roque


35

Mapa 10. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA El Porvenir


En las cercanías a la EEA El Porvenir, en la región de San Martín, se observan ciertos clusters de receptores de asistencia técnica privada. Los principales clusters se observan en la ruta Tarapoto – Moyobamba, abarcando la provincia de Lamas. Asimismo, cerca a la localidad San José de Sisa en la provincia El Dorado, y en la provincia de El Huallaga.

En el caso de la EEA Illpa, que como vimos es la EEA con mayor número de proyectos PIP 2, también se observan importantes clusters de receptores de asistencia técnica privada. Estos se concentran en las afueras de la ciudad de Juliaca, en los alrededores de la ruta Juliaca-Arequipa, así como en los distritos de Lampa y Cabanilla.

36

Mapa 11. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA Illpa


En el caso de la EEA Pucallpa, la intensidad de las labores de transferencia tecnológica a cargo de privados es bastante limitada. La principal concentración de receptores de asistencia técnica privada se localiza en el distrito de Irazola, en la provincia Padre Abad. En las demás zonas cercanas a la estación no se observa mayor actividad de este tipo.

Mapa 12. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA Pucallpa


37

En la EEA Santa Ana, ubicado en las cercanías a Huancayo, no se observa una concentración importante de receptores de asistencia técnica o capacitación privada. Solo se observan unos pequeños clusters en la ruta Huancayo-Jauja, y en los distritos de Huachac y Ahuac, en la provincia de Chupaca.

Mapa 13. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA Santa Ana


En Lambayeque, en el ámbito de influencia de la EEA Vista Florida, se observan clusters importantes de receptores de transferencia tecnológica privada. Estos se ubican principalmente en las provincias de Ferreñafe y Lambayeque, así como en los alrededores de las localidades de Túcume y Mochumi.

38

Mapa 14. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA Vista Florida


La situación de la transferencia tecnológica a cargo de privados en el ámbito de influencia cercana de la EEA Baños del Inca es bastante limitada. No se observan concentraciones importantes de estos receptores en el área, salvo algunos conglomerados puntuales en el distrito de San Silvestre de Conchán, o el distrito Baños del Inca en Cajamarca.

Mapa 15. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA Baños del Inca


39

En el valle del Chira, en los alrededores de la EEA El Chira, se observa una presencia masiva de receptores de asistencia técnica o capacitación privada. Estos servicios son principalmente provistos por empresas privadas, y se concentran en las zonas de Querocotillo, Salitral, y Sullana.

Por último, en el ámbito de influencia cercana de la EEA Andenes, la presencia de receptores de asistencia técnica privada es bastante limitada. Solo se observan algunos clusters alrededor de la ciudad del Cusco, y en la provincia de La Convención.

Mapa 16. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA Chira


Mapa 17. Intensidad de asistencia técnica privada en el ámbito de la EEA Andenes


40

4.2. Diagnóstico en base a la Encuesta Nacional Agropecuaria (2016)

Los datos del CENAGRO nos dan un panorama general de la situación de la transferencia tecnológica en las distintas regiones del país al 2012. Sin embargo, es posible obtener información más actualizada a partir de los datos de la Encuesta Nacional Agropecuaria 2016. Si bien estos datos se basan en una muestra de alrededor de 28 mil productores, la encuesta incluye factores de expansión para derivar datos con representatividad nacional y por regiones naturales. En este sentido, presentamos a continuación algunas estadísticas sobre la situación de la transferencia tecnológica en las tres regiones naturales del país, y a nivel nacional, en el año 2016.

Cuadro 12. Acceso a servicios de capacitación en 2016, por región natural (ENA 2016) Costa Sierra Selva Total

Total productores 306,905 1,477,862 420,482 2,205,249

Recibieron Capacitacion (últ. 3 años) 42,581 118,251 91,349 252,181

% 14% 8% 22% 11%

Minag 5,940 22,461 11,406 39,807

% 14% 19% 12% 16%

Ag. Agraria 524 7,546 2,825 10,895

% 1% 6% 3% 4%

INIA 1,293 2,483 1,646 5,423

% 3% 2% 2% 2%

Senasa 3,397 11,548 19,956 34,901

% 8% 10% 22% 14%

ONG 9,166 24,401 7,510 41,077

% 22% 21% 8% 16%

Foncodes 249 9,156 3,541 12,946

% 1% 8% 4% 5%

Otro 20,482 20,269 32,000 72,750

% 48% 17% 35% 29%

Fuente: Encuesta Nacional Agropecuaria (2016). INEI

Los datos sobre el acceso a servicios de capacitación en 2016 muestran ciertas mejoras respecto al 2012, especialmente en la región Sierra y Selva1. Se observa que mientras que en 2012 solo el 8% de productores reportó haber accedido a estos servicios, en 2016 este porcentaje alcanza el 11%. La Sierra continúa siendo la región que concentra al mayor número de productores que recibieron capacitación (118 mil), pero al mismo tiempo es aquella con menor cobertura de estos servicios (alcanza a solo el 8% de productores). En este último año, el principal proveedor de servicios de capacitación fueron las empresas y asociaciones de productores (incluidos en el rubro otros), las cuales atendieron al 29% de productores que reportaron haber recibido capacitación en los últimos 3 años. La importancia de estos proveedores es especialmente relevante en la Costa (empresas) y Selva (asociaciones). Asimismo, las ONGs y el Minagri también atendieron a un importante segmento de productores, alcanzando al 16% de aquellos que recibieron capacitación. Mientras que la presencia del Minagri es similar en las tres regiones, la relevancia de las ONGs se concentra en la Costa y Sierra del país.

1 Aunque es importante reconocer que los datos del Cenagro y la ENA no son estrictamente comparables debido al periodo de referencia de las preguntas. Mientras que el Cenagro pregunta por los servicios de capacitación recibidos en los últimos 12 meses, la ENA pregunta por aquellos recibidos en los últimos 3 años.

41

Cuadro 13. Acceso a servicios de asistencia técnica en 2016, por región natural (ENA 2016) Costa Sierra Selva Total

306,905 1,477,862 420,482 2,205,249

Recibieron Asistencia Técnica (últ. 3 años) 29,019 42,540 55,558 127,117

% 9% 3% 13% 6%

Minag 1,421 5,764 6,350 13,535

% 5% 14% 11% 11%

Ag. Agraria 405 2,224 1,393 4,022

% 1% 5% 3% 3%

INIA 512 608 616 1,736

% 2% 1% 1% 1%

Senasa 1,726 4,127 7,174 13,027

% 6% 10% 13% 10%

ONG 6,848 8,531 4,290 19,668

% 24% 20% 8% 15%

Foncodes 0 2,496 1,664 4,160

% 0% 6% 3% 3%

Empresa 6,450 4,421 4,425 15,296

% 22% 10% 8% 12%

Otro 11,605 6,253 21,086 38,943

% 40% 15% 38% 31%

Fuente: Encuesta Nacional Agropecuaria (2016). INEI

Por el lado de los servicios de asistencia técnica, los datos revelan también ciertos avances respecto al año 20122, aunque la cobertura de estos servicios es aún bastante limitada, especialmente en la región Sierra, la cual concentra 2 de cada 3 productores del agro peruano y donde acceden a estos servicios solo el 3% de ellos. Mientras que en 2012 el 5% de productores reportó haber accedido a servicios de asistencia técnica, en 2016 este porcentaje alcanza el 6%. En este año el principal proveedor de servicios de asistencia técnica fueron las ONGs (15%), las empresas privadas (12%), y otros proveedores (posiblemente asociaciones de productores u otros agentes), los cuales atendieron al 31% de productores que reportaron haber recibido asistencia técnica en los últimos 3 años.

Por último, resulta relevante mostrar información reciente sobre la opinión de los productores acerca de los servicios que más demandan. La ENA 2016 incluye una pregunta que indaga acerca del tipo de información agropecuaria que necesitan los productores para desarrollar su actividad. Las respuestas revelan que la principal información demandada es por conocimientos técnicos para la mejora en el manejo de cultivos y crianzas. La demanda sobre estos conocimientos es variada, incluyendo técnicas de manejo de cultivos y crianzas, manejo de enfermedades y plagas, uso de abonos y fertilizantes, manejo de semilla, sistemas de riego, y análisis de suelos.

2 Aplica la misma precaución mencionada en el pie de página anterior.

42

Cuadro 14. Tipo de información demandada por productores agropecuarias, según región natural (ENA 2016)

Tipo de información demandada por productores Costa Sierra Selva Total

Técnica de manejo de cultivos y crianza 55% 74% 68% 69%

Manejo de enfermedades y plagas 61% 48% 56% 52%

Uso de abonos y fertilizantes 44% 42% 46% 43%

Técnica de manejo de semilla 20% 25% 26% 24%

Técnicas y sistemas de riego 34% 25% 11% 24%

Agroclimática 21% 19% 14% 18%

Análisis de suelos 20% 10% 22% 15%

Precio de insumos agropecuarios 21% 10% 14% 13%

Precio de venta (chacra, mayorista, minorista) 18% 9% 13% 12%

Otro 3% 2% 1% 2%

43

4.3. Diagnóstico en base a Encuesta a Extensionistas

Para complementar el diagnóstico sobre canales de transferencia y extensión agraria en el país se aplicó una encuesta telefónica a un directorio de éstos generado en base el directorio de PATs del INIA y un conjunto de otros directorios de proyectos como Sierra Sur, Sierra Norte y Sierra y Selva Alta del Ministerio de Agricultura, los que se caracterizan por generar contratos de extensión y asistencia técnica para los productores organizados. Del conjunto de registros disponibles, se pudieron generar números de teléfono en 1,122 casos. Se realizaron llamadas telefónicas a todo este listado, para la aplicación del cuestionario del Anexo 1.

El resultado general de la encuesta telefónica a extensionistas en base a los números de teléfono disponibles en los directorios se puede ver en el cuadro siguiente.

Cuadro 15. Respuestas a encuesta telefónica a extensionistas ----------------------------------------+-----------------------------------

| Frec. Porcentaje Acum.

----------------------------------------+-----------------------------------

LLAMADAS EFECTIVAS | 321 28.61 28.61

APAGADO/NO CONTESTAN | 442 39.39 68.00

NO EXISTEN/NUMEROS EQUIVOCADOS | 81 7.22 75.22

SUSPENDIDO /SIN COBERTURA | 64 5.70 80.93

NO SE UBICO/ NO ESTA DISPONIBLE | 3 0.27 81.19

RECHAZO | 13 1.16 82.35

TRANSFERENCISTA REPETIDO | 41 3.65 86.01

ERROR (NUMERACION INCOMPLETA) | 22 1.96 87.97

NUMEROS INCORRECTOS SEGÚN OPERADORES | 23 2.05 90.02

PERSONA EQUIVOCADA, ES OTRO TITULAR DE | 109 9.71 99.73

PERSONA FALLECIDA | 3 0.27 100.00

----------------------------------------+-----------------------------------

Total | 1,122 100.00

----------------------------------------+-----------------------------------

Fuente: Encuesta telefónica a extensionistas

Se obtuvieron 321 encuestas efectivamente realizadas en el periodo de aplicación de la encuesta. El cuadro también muestra las distintas situaciones en las que la llamada no pudo concretarse en encuesta. Cabe señalar que sólo se tuvieron 13 rechazos (1.16%) de llamadas, es decir, de personas que no quisieron responder la encuesta. El alto nivel de respuesta positiva a la encuesta (casi 99%) indica que esta puede ser una buena forma de recabar información de los extensionistas. No obstante, es preciso tener directorios actualizados y sin errores para evitar el alto porcentaje de registros que no son válidos (casi 30% no válidos, si se descuentan las llamadas que no fueron contestadas).

4.3.1. Características básicas de los extensionistas

En los siguientes cuadros se presentan algunas características básicas de los extensionistas que respondieron a la encuesta telefónica. En primer lugar, se indagó por la estructura de género, que se puede ver en el cuadro siguiente. Cuadro 16. Género de los extensionistas ------------+-----------------------------------

El |

extensionis |

ta es Varón | Frec. Porcentaje Acum.

------------+-----------------------------------

Mujer | 75 23.36 23.36

Varón | 246 76.64 100.00

------------+-----------------------------------

Total | 321 100.00

------------+-----------------------------------


44

Del total de 321, un 23% son mujeres y 77% son varones. La estructura de edad puede verse a continuación.

Cuadro 17. Edad de los extensionistas -----------------+-----------------------------------

Rango de edad de |

extensionista | Frec. Porcentaje Acum.

-----------------+-----------------------------------

1. Hasta 25 años | 21 6.54 6.54

2. 25 a 35 años | 135 42.06 48.60

3.36 a 45 años | 93 28.97 77.57

4.46 a 55 años | 49 15.26 92.83

5.56 a 65 años | 21 6.54 99.38

6.Más de 65 años | 2 0.62 100.00

-----------------+-----------------------------------

Total | 321 100.00

-----------------+-----------------------------------


Casi 49% de los extensionistas tienen hasta 35 años, con casi un 30% más entre 36 y 45 años. Se puede decir que la estructura de edad es de personas relativamente jóvenes, con casi 78% con hasta 45 años de edad .

Una pregunta importante se refiere a la disponibilidad de una cuenta de correo electrónico de los extensionistas, que es un proxy para el uso potencial de Internet y en general de las TICs. El resultado se puede ver en el cuadro siguiente.

Cuadro 18. Disponibilidad de correo electrónico de extensionistas ------------+-----------------------------------

Extensionis |

ta tiene |

cuenta de |

correo |

electrónico | Frec. Porcentaje Acum.

------------+-----------------------------------

No tiene | 67 20.87 20.87

Si tiene | 254 79.13 100.00

------------+-----------------------------------

Total | 321 100.00

------------+-----------------------------------


Un 80% de los extensionistas tiene cuenta de correo electrónico, un porcentaje menor al esperado. Esto implica cierta limitación para llegar al conjunto de extensionistas exclusivamente a través de Internet o correo electrónico, siendo un tema que debe analizarse con mayor detalle más adelante.

4.3.2. Formación técnica y profesional del extensionista

Se consultó por los años de estudios superiores de los extensionistas como puede verse en el cuadro que sigue.

45

Cuadro 19. Años de educación en carrera principal de extensionistas -------------------+-----------------------------------

Rango de años |

educación en |

carrera 1 | Frec. Porcentaje Acum.

-------------------+-----------------------------------

Sin educ. superior | 54 16.82 16.82

<=3 años | 142 44.24 61.06

3-5 años | 120 37.38 98.44

> 5años | 5 1.56 100.00

-------------------+-----------------------------------

Total | 321 100.00

-------------------+-----------------------------------


Un 17% de los extensionistas encuestados no tiene ningún tipo de educación superior. De otro lado, un 44% tiene hasta 3 años, que implica han realizado alguna carrera técnica o dejado una carrera profesional sin terminar. Un 37% tiene entre 3 y 5 años, que implica haber terminado alguna carrera técnica o profesional, y un 1.6% ha cursado más de 5 años de educación superior en la carrera principal.

De la pregunta sobre el título recibido se puede inferir los extensionistas que son técnicos agropecuarios o afines, como se puede ver en el cuadro que sigue.

Cuadro 20. Extensionistas que son técnicos o afines ------------+-----------------------------------

Carrera 1: |

Nivel de |

técnico | Frec. Porcentaje Acum.

------------+-----------------------------------

0 | 216 67.29 67.29

1 | 105 32.71 100.00

------------+-----------------------------------

Total | 321 100.00

------------+-----------------------------------


Un total de 105 (33%) de extensionistas tienen como título principal el de técnico o afín. De otro lado, en el cuadro siguiente se muestra los extensionistas que tienen algún título profesional ligado a las ciencias agrarias (agronomía, agrícola, zootecnistas, forestales)

Cuadro 21. Extensionistas que son profesionales en ciencias agrarias ------------+-----------------------------------

Carrera 1: |

Profesional |

agronomia, |

agricola |

forestal, |

zootecnista | Frec. Porcentaje Acum.

------------+-----------------------------------

0 | 142 44.24 44.24

1 | 179 55.76 100.00

------------+-----------------------------------

Total | 321 100.00

------------+-----------------------------------


Un importante 55% del total tienen carreras profesionales en ciencias agrarias. También se identificaron a extensionistas con formación profesional en ciencias alimentarias y afines, que se muestra a continuación.

46

Cuadro 22. Extensionistas profesionales en ciencias alimentarias y afines ------------+-----------------------------------

Carrera 1: |

Profesional |

ciencias |

alimentaria |

s y afines | Frec. Porcentaje Acum.

------------+-----------------------------------

0 | 304 94.70 94.70

1 | 17 5.30 100.00

------------+-----------------------------------

Total | 321 100.00

------------+-----------------------------------


Un 5.3% de los extensionistas son profesionales en ciencias alimentarias y afines. Finalmente, del título también se puede inferir a los que han cursado algún tipo de postgrado.

Cuadro 23. Extensionistas con postgrado ------------+-----------------------------------

Carrera 1: |

Postgrado |

como |

diplomado. |

maestria | Frec. Porcentaje Acum.

------------+-----------------------------------

0 | 314 97.82 97.82

1 | 7 2.18 100.00

------------+-----------------------------------

Total | 321 100.00

------------+-----------------------------------


Un 2.2% de los extensionistas tienen algún tipo de postgrado.

4.3.3. Experiencia, entidad de trabajo y situación actual

Un elemento importante del perfil del extensionista es su experiencia. En el cuadro siguiente se puede ver los años de experiencia declarada por estos en la encuesta telefónica.

Cuadro 24. Experiencia de los extensionistas ----------------+-----------------------------------

Rango de años |

de experiencia |

como |

extensionista | Frec. Porcentaje Acum.

----------------+-----------------------------------

Sin Experiencia | 5 1.56 1.56

1 a 5 años | 136 42.37 43.93

6 a 10 años | 85 26.48 70.40

10 a 20 años | 64 19.94 90.34

Más de 20 años | 31 9.66 100.00

----------------+-----------------------------------

Total | 321 100.00

----------------+-----------------------------------


La mayoría de extensionistas tienen entre 1 y 5 años de experiencia (42%), seguido por entre 6 y 10 años (26%). También es importante conocer el proyecto o institución con que ha venido trabajando en la provisión de servicios de extensión y asistencia técnica, lo cual se muestra en el cuadro que sigue.

47

Cuadro 25. Proyecto o institución en la que ha venido trabajando ----------------+-----------------------------------

Proyecto o |

institución |

para la que ha |

trabajado | Frec. Porcentaje Acum.

----------------+-----------------------------------

1.SIERRA SUR | 5 1.56 1.56

2.SIERRA NORTE | 15 4.67 6.23

3.SIERRA SELVA | 19 5.92 12.15

4.HAKU WIÑAY | 9 2.80 14.95

AGRORURAL | 57 17.76 32.71

6.MINAGRI OTROS | 34 10.59 43.30

7.MUNICIPIOS | 36 11.21 54.52

8.ONGS | 33 10.28 64.80

9.OTROS | 91 28.35 93.15

10.NINGUNO | 22 6.85 100.00

----------------+-----------------------------------

Total | 321 100.00

----------------+-----------------------------------


Se puede ver que la mayor parte de los extensionistas encuestados han estado trabajando para diversos proyectos y entidades públicas, lo cual es esperable en la medida que se han utilizado directorios de proyectos y entidades públicas. En el caso de entidades públicas (excluyendo al rurbo Otros), Agrorural tiene la mayor cantidad de extensionistas en la base de datos (18%), seguido de Municipios (11.2%) y MINAGRI otros (10.6%). Algunos proyectos muestran importancia como Sierra y Selva y Sierra Norte. Igualmente, existe un 10.3% de extensionistas trabajando para ONGs, y un 7% que no ha trabajado para ninguna entidad o proyecto.

Finalmente, se indagó en qué medida el encuestado sigue trabajando como extensionista actualmente.

Cuadro 26. Extensionista está trabajando como tal actualmente ------------+-----------------------------------

Actualmente |

trabaja |

como |

extensionis |

ta? | Frec. Porcentaje Acum.

------------+-----------------------------------

No trabaja | 66 20.56 20.56

Si trabaja | 255 79.44 100.00

------------+-----------------------------------

Total | 321 100.00

------------+-----------------------------------


Casi un 80% de los encuestados sigue trabajando actualmente como extensionista, lo cual indica que existe una importante continuidad en la oferta de estos servicios en el tiempo.

4.3.4. Ámbitos de trabajo de los extensionistas

Un aspecto importante de la oferta de servicios de extensión y asistencia técnica se refiere a los ámbitos en los que se ofrece aquélla. En la encuesta telefónica se solicitó al entrevistado que precise hasta un máximo de cuatro ámbitos de trabajo durante el último año, a nivel departamental y luego provincial y distrital. Para los fines de esta sección se ha procesado la información correspondiente al primer ámbito (principal) y a nivel departamental y provincial. En el cuadro siguiente se puede ver el resultado de los ámbitos al nivel departamental.

48

Cuadro 27. Ámbito principal de trabajo a nivel región en último año -------------------------------------+-----------------------------------

Ámbito 1 a nivel departamento | Frec. Porcentaje Acum.

-------------------------------------+-----------------------------------

SIN RESP. | 4 1.25 1.25

AMAZONAS | 24 7.48 8.72

ANCASH | 2 0.62 9.35

APURIMAC | 2 0.62 9.97

AREQUIPA | 18 5.61 15.58

AYACUCHO | 2 0.62 16.20

CAJAMARCA | 85 26.48 42.68

CUSCO | 10 3.12 45.79

HUANCAVELICA | 18 5.61 51.40

HUANUCO | 2 0.62 52.02

JUNIN | 67 20.87 72.90

LA LIBERTAD | 17 5.30 78.19

LAMBAYEQUE | 5 1.56 79.75

LIMA | 37 11.53 91.28

LORETO | 1 0.31 91.59

PASCO | 11 3.43 95.02

PUNO | 1 0.31 95.33

SAN MARTIN | 10 3.12 98.44

UCAYALI | 5 1.56 100.00

-------------------------------------+-----------------------------------

Total | 321 100.00

-------------------------------------+-----------------------------------


Cajamarca aparece como la región con mayor concentración de oferta (26%) seguida por Junín (21%) y Lima (11.5%). Amazonas (7.5%) y Arequipa (5.6%) también muestra alguna presencia de oferta de extensionistas. Para el nivel de las provincias se distribuyeron los números de extensionistas por cada provincia en el mapa siguiente.

Mapa 18. Ubicación extensionistas en provincias


49

Sección 5. Propuesta de registro de transferencistas

En esta sección se desarrolla la propuesta para un nuevo registro de transferencistas que pueda ser utilizado por INIA para promover procesos de transferencia y extensión agraria en el contexto específico de las distintas realidades del país.

5.1. Enfoque conceptual para el registro dentro de un sistema de innovación

Se parte de la noción de que la transferencia tecnológica es un proceso complejo, desarrollado por actores del sector público y privado, y que termina en la adopción por parte de los agricultores de alguna nueva técnica, práctica o tecnología agropecuaria. Un marco conceptual inicial para entender los procesos de transferencia tecnológica se presenta a continuación.

Gráfico 8. Marco conceptual inicial de sistema de investigación e innovación agraria

Se identifican tres procesos fundamentales: (i) investigación, (ii) difusión, y (iii) adopción. En el proceso de investigación es importante distinguir los tipos de “productos” generados de acuerdo a sus características de bien público/privado, con bienes mixtos como un espacio importante. En términos de la literatura sobre investigación, la investigación básica y estratégica se ubican generalmente como un bienes públicos, son de baja exclusión y baja rivalidad, y tienden a requerir plazos más largos para su ejecución. De otro lado, la investigación aplicada y adaptativa se ubican más hacia los bienes mixtos y los bienes privados. En algunos casos, la investigación aplicada que termina en insumos (semillas, herbicidas..) tiende a ubicarse más como un bien privado, mientras que la de procesos (prácticas, manejo) se puede ubicar mejor como un bien mixto.

El segundo proceso fundamental es el de la difusión de los productos y servicios generados por los sistemas de investigación, en los que los potenciales usuarios (agricultores) reciben información y capacitación sobre innovaciones posibles en sus sistemas productivos. Estos procesos se generan a través de los sistemas de extensión (mayormente de naturaleza pública o con fuerte componente o financiamiento público), así como a través de proveedores privados que operan bajo la lógica del mercado. Un problema con la difusión exclusiva mediante proveedores privados es que éstos tienen, en algunos casos, intereses contrapuestos a los de los productores en un contexto de información asimétrica, lo que puede generar sesgos adversos para los agricultores, que pueden terminar adquiriendo productos o servicios inadecuados a sus necesidades, o a precios y costos muy elevados. Los sistemas de extensión, de otro lado, también enfrentan problemas de provisión eficiente, especialmente en un contexto de sectores agrarios de enorme fragmentación, donde es complicado y costoso llegar en forma sistemática a todos (o la mayor parte de) los grupos de agricultores en un extenso y difícil territorio.

Investigación

Bs. Privados

Bs. Mixtos

Bs. Públicos

Proveedores

Extensión

Agricultores Mercado

Investigación Difusión Adopción

50

Finalmente, el tercer proceso crucial (y sin el cual todo el esquema no funciona) es el de la adopción de tecnología por parte de los productores. No basta con que éstos conozcan una nueva tecnología si no la adoptan en forma sistemática. Los procesos de adopción de nuevas tecnologías en la agricultura son complejos, e intervienen el conjunto de factores económicos, culturales y sociales de los productores con respecto a su actividad productiva. A su vez, una adopción se establece si el resultado final es validado por los consumidores, es decir, por el mercado final de los productos agropecuarios. No basta mayor productividad si el precio del producto al final se cae, o si la calidad no es la esperada por los consumidores.

Como se puede ver, todo el proceso antes descrito es interdependiente, y no es posible decir que un sistema de investigación es eficaz solamente por la cantidad o calidad de lo que “produce” directamente, sino fundamentalmente por los niveles de adopción de tecnología generado por el sistema en sus diversas facetas. Es por eso que a todo el sistema se le denomina sistema de investigación e innovación. La investigación es el sustento científico de todo el proceso, pero la innovación es la base que le otorga valor social y económico. Ambas dimensiones son mutuamente necesarias para que todo el sistema cumpla con sus funciones principales en forma adecuada.

5.2. Del registro de PATs al registro de Transferencistas y Extensionistas (RTE)

Como se señaló en el diagnóstico de la sección anterior, existe diversas objeciones importantes sobre la potencial utilidad de los PATs para la transferencia tecnológica que hace una institución como INIA. No obstante, aquí queremos destacar un elemento señalado también por los entrevistados: existen técnicos, profesionales y agricultores que han empezado a participar en forma más activa procesos de transferencia tecnológica en ciertas zonas y bajo ciertas circunstancia. Por ejemplo, existen diversos programas públicos como los proyectos Sierra Sur, Sierra Norte, Aliados y Sierra y Selva, que han utilizado como modelo la contratación de asistencia técnica y transferencia tecnológica por parte de organizaciones de productores. Este mismo modelo ha empezado a ser también utilizado por programas como PROCOMPITE, manejados por gobiernos regionales y locales. En conjunto, estas iniciativas han empezado a generar una demanda real por servicios asociados a la transferencia tecnológica que sí son de alta utilidad potencial para una estrategia de más largo plazo de INIA en esta materia.

En esta línea, se reconoce que la idea de generar y mantener un registro y directorio de proveedores de asistencia privados (PATs) debe reorientarse hacia crear y mantener un registro de transferencistas y extensionistas (RTE), en el cual se cuenta con información sobre profesionales, técnicos y agricultores (Talentos rurales), que puedan prestar estos servicios a diversas organizaciones y tipos de productores agropecuarios en todo el territorio nacional. La construcción y manejo de este registro es importante para la estrategia de innovación y transferencia tecnológica agraria de INIA, que mantiene un rol promotor para la institución en esta materia, generando la información e incentivos requeridos para que los actores privados puedan participar activamente en los procesos de transferencia tecnológica.

Para un adecuado funcionamiento del sistema de investigación y transferencia tecnológica orientado hacia la agricultura son fundamentales dos actores claves en el proceso de difusión: transferencistas y extensionistas. Estos agentes juegan roles importantes en los procesos de transferencia y adopción tecnológica por parte de los agricultores. Es por esto muy importante que el Estado tenga información veraz, oportuna y actualizada sobre estos agentes, lo cual implica construir y mantener un registro de transferencistas.

El Registro de Transferencistas y Extensionistas (RTE) debe tener algunos atributos esenciales. En primer lugar, tener reglas claras de ingreso, mantenimiento y salida del sistema, las que deben ser manejadas en forma consistente por la entidad registrante, en este caso el INIA, de acuerdo a la legislación vigente y utilizando soportes técnicos adecuados.

51

Un buen RTE tendrá múltiples beneficios: (i) es una fuente de información valiosa para los agricultores que están buscando servicios de transferencia y asistencia técnica de acuerdo a sus necesidades; (ii) permite a los agentes proveedores poder llegar a una mayor cantidad de potenciales clientes por sus servicios; (iii) permite al Estado definir en base a información concreta las políticas e incentivos para promover y regular la transferencia tecnológica hacia los agricultores. Esto último plantea la necesidad de establecer condiciones y estándares de calidad sobre los transferencistas, así como mecanismos de retro-alimentación con los usuarios finales que son los agricultores.

5.3. Diseño informático para el nuevo RTE

5.3.1. Identificación de mejoras en la plataforma de registro de proveedores de asistencia

técnica

Es posible identificar oportunidades de mejorar la función y despliegue de la información presentada en la página web en tres perspectivas: a nivel estructural, a nivel de usabilidad y a nivel de presentación:

Nivel de Estructura

La información presentada posee un nivel de correspondencia lineal, esto es, que cada registro

contiene exactamente un contacto de referencia, el cual puede almacenar un registro de

certificación, una ubicación geográfica y una referencia de contacto telefónico y de correo

electrónico.

Se identifica que existen registros que corresponden a asociaciones, empresas y en general, grupos de proveedores de asistencia técnica que deberían corresponder a un registro integrado, en los que se presenten todos los proveedores de forma agrupada. A su vez, estos contactos pueden tener más de un registro de capacitación, certificación y un número de ubicaciones geográficas como ámbito de operaciones (que podría encontrarse segmentado a nivel territorial por departamento, provincia o distrito, en una secuencia que habilite el registro de organizaciones que posean competencias complementarias o integrales entre sí.

Se propone un modelo jerárquico de registro organizado de la siguiente forma:

Cuadro 28. Modelo de registro organizado

NOMBRE DE ESTRUCTURA

CONTIENE UNO O VARIOS

CONTIENE UNO

REGISTRO CONTACTO

CONTACTO COMPETENCIA

CONTACTO CERTIFICACION

CONTACTO UBICACION

CONTACTO CORREO

CONTACTO TELEFONO

CONTACTO DIRECCIÓN

UBICACIÓN DEPARTAMENTO

UBICACIÓN PROVINCIA

UBICACIÓN DISTRITO

COMPETENCIA ESPECIALIDAD

52

COMPETENCIA GRADO

CERTIFICACIÓN ESPECIALIDAD

CERTIFICACIÓN GRADO

CERTIFICACIÓN ENTIDAD

Esta estructura podrá extenderse a fin de contemplar un mayor número de datos por cada una

de las estructuras básicas presentadas, a fin que éstas puedan incluir campos de búsqueda

adicionales, nuevas estructuras asociadas o inclusive información que provenga de fuentes

externas.

Nivel de Usabilidad

En el modelo actual, la información presentada puede ser buscada secuencialmente, es decir,

accediendo al índice de paginación y leyendo cada uno de los registros de cada página hasta

ubicar el registro buscado; este proceso no permite ubicar rápidamente registros basados en los

campos que éstos poseen, tales como certificaciones o competencias.

Se propone un modelo maestro detalle: en el registro se presenta la unión de todos los datos de

los contactos que son parte del mismo, los cuales se ordenan mediante un registro paginado de

forma dinámica, esto es, en el cual es posible seleccionar la cantidad de registros visibles de

forma simultánea.

Cada uno de los campos puede ser ordenado de forma ascendente o descendente, a fin de

facilitar la búsqueda directa, de manera análoga a la realizada por las hojas de cálculo.

Se incorpora una barra de búsqueda, en la cual se puede ingresar texto, el cual será buscado en

todos los campos de cada registro, y filtrará aquéllos registros que contengan contactos que

total o parcialmente correspondan al texto ingresado, permitiendo encontrar de forma

inmediata contactos por referencia de cualquiera de sus valores.

Nivel de Presentación

En el modelo actual, los registros son presentados mediante una tabla estática.

Se propone el uso de una tabla dinámica que permita la visualización simultánea de información

de maestros y detalles, a fin de poder verificar de forma general información de alto nivel, y

acceder a un mayor detalle para identificar campos de contacto específicos.

Los campos de detalle son presentados de forma de tarjeta de contacto, esto es, de manera

similar al que se presenta una ficha con campos señalados con íconos y mostrados en forma de

listado, a fin de identificar de forma precisa los datos requeridos, comparar los datos entre

tarjetas, y permitir la ubicación de contactos ilimitados por cada uno de los registros.

La tabla que muestra los registros está diseñada de forma responsiva, esto es, ésta se adapta a

las capacidades y tamaños de los dispositivos en la que se despliega, permitiendo su fácil

adaptación

53

5.3.2. Presentación del prototipo

Al iniciar el prototipo, se muestran los registros de la primera página.

Gráfico 9. Página de inicio del registro

Puede observarse que los registros se muestran de forma paginada, y que cada registro individual contiene los campos agregados de los contactos que contiene

Gráfico 10. Detalle de los registros

Es posible ordenar cada una de las columnas seleccionando el título correspondiente a la columna a ordenar, ordenando la tabla en orden ascendente o descendente.

54

Gráfico 11. Opción para ordenar registros

En la esquina superior izquierda se puede seleccionar la cantidad de registros que se muestran de forma simultánea en cada página.

Gráfico 12. Opción de cantidad de registros a mostrar

Al seleccionar el detalle de cada registro, se muestran las fichas de contacto del mismo. Notar que los campos de contacto se muestran de forma iconográfica, y los campos múltiples tales como las competencias, especialidades y certificaciones se muestran como listas horizontales.

55

Gráfico 13. Datalle de cada registro

Al aplicar un filtro (ubicado en la parte superior derecha), solamente se presentan aquéllos registros que contienen de forma parcial o total. En el caso presentado, se muestran todos los registros cuyo ámbito sea el departamento de Cusco.

5.3.2. Aspectos técnicos de la solución

Modelo de datos

El modelo de datos del prototipo presenta el siguiente esquema:

Gráfico 14. Prototipo de datos

56

El cual se encuentra instanciado en un motor de base de datos MariaDB, pero puede ser migrado a cualquier base de datos, al encontrarse definido en el estándar SQL-92. Es posible incorporar modelos de datos adicionales, ya que la capa de datos se es abstraída mediante servicios web REST, cuyo modelo se presenta a continuación:

Gráfico 15. Modelo de base de datos del registro

Cliente

El cliente presentado se ha desarrollado en el lenguaje de programación JavaScript, ECMASCRIPT 6, empleando como framework CSS Semantic UI. La gestión de registros se realiza a través del componente DataTables, y se encuentra empaquetado mediante WebPack, que permite generar código de carga dinámico, permitiendo una carga inicial de 192 Kb (incluyendo todas las librerías)

El proyecto está preparado para incorporar desarrollos adicionales, e incorporar la solución a cualquier esquema de portal de presentación.

57

Sección 6. Diseño y construcción del marco muestral de la Línea de Base del PIP2

En esta sección se plantea la estrategia que seguimos para construir el marco muestral de la línea de base de los proyectos PIP 2 financiados por el PNIA.

6.1. Diseño para construir el marco muestral de la Línea de Base del PIP2

En esta sección se plantea la estrategia que seguimos para construir el marco muestral de la línea de base de los proyectos PIP 2 financiados por el PNIA. En primer lugar, se sustenta la decisión de no utilizar los canales de transferencia tecnológica existentes para el mencionado diseño. En segundo lugar, se presenta la información disponible requerida para la construcción de este marco muestral, que incluye información sobre los cultivos/crianzas que atiende cada proyecto, sus ámbitos de acción, y sobre el universo de productores agropecuarios. En tercer lugar, se detalla la estrategia seguida para identificar los grupos de tratamiento y control que forman parte de este marco. Finalmente, se presenta el marco muestral que resulta de esta estrategia y se detallan sus principales características.

6.1.1. Sustento para desechar a los canales de transferencia como base para el diseño del

marco muéstralo de la Línea de Base del proyecto PIP2-PNIA

La opción de utilizar los canales de transferencia y el registro de transferencistas para el diseño del marco muestral del proyecto ha sido desechada luego del diagnóstico realizado en la presente consultoría.

En dicho diagnóstico hemos podido ver en la sección de diagnóstico dos temas que llevan a desechar esta opción para el mencionado diseño: (i) los proyectos de los investigadores mayormente no se articulan a canales de transferencia tecnológica locales ni regionales; (ii) los propios canales de transferencia tecnológica son débiles y no están en condiciones de generar los procesos de transferencia tecnológica que los proyectos requieren.

Debido a esto, se realizará una encuesta a extensionistas y transferencistas, pero la información obtenido será utilizada para consolidar el diagnóstico de canales de transferencia desarrollado en la sección 3 del presente informe. Dicho análisis será presentado en la siguiente fase de la presente consultoría.

6.1.2. Información requerida para construcción del marco muestral de la Línea de Base del

Proyecto PIP2-PNIA

El diseño del marco muestral de la Línea de Base del Proyecto PIP2-PNIA requiere información sobre i) los temas y/o cultivos/crianzas de cada proyecto, ii) los ámbitos de intervención de estos, y iii) sobre el universo de productores. A continuación, se describe la información disponible relacionada a estos requerimientos.

Información general sobre los proyectos

En primer lugar, se presenta el número de proyectos por unidad operativa, así como el número de proyectos de investigación y transferencia.

58

Cuadro 29. Proyectos PIP 2 por Unidad Operativa

Unidad Ejecutora Unidad Operativa Provincia de la EEA

Número Proyectos

Investigación Transferencia

Sede Central INIA EEA Chincha Chincha 1 1 0

EEA Vista Florida EEA El Chira Sullana 2 0 2

Sede Central INIA EEA Amazonas Bagua 2 1 1

Sede Central INIA CE La Molina Lima 4 4 0

Sede Central INIA EEA Donoso Huaral 4 4 0

EEA Andenes EEA Andenes Cusco 5 2 3

EEA Pucallpa EEA Pucallpa Coronel Portillo 5 5 0

EEA Santa Ana EEA Santa Ana Huancayo 5 5 0

Sede Central INIA EEA Canaán Huamanga 5 5 0

Sede Central INIA EEA Pichanaki Chanchamayo 5 5 0

EEA El Porvenir EEA El Porvenir San Martín 6 6 0

Sede Central INIA EEA San Roque Maynas 6 4 2

EEA Vista Florida EEA Vista Florida Chiclayo 7 7 0

EEA Vista Florida EEA Baños del Inca Cajamarca 9 7 2

EEA Illpa EEA Illpa Puno 13 13 0

Sede Central INIA Sede Central INIA Lima 21 19 2

Total general 100 88 12

Fuente: PNIA

De los 100 proyectos financiados por el PNIA, 88 son proyectos de investigación y 12 proyectos de transferencia. 21 proyectos tienen como unidad operativa la sede central del INIA, y 79 son manejados por las estaciones experimentales.

Temas y cultivo/crianza que atienden los proyectos (a partir de información del PNIA)

De los 100 proyectos, 40 se clasifican bajo la temática de Biotecnología y Recursos Genéticos, 38 sobre Cambio Climático y Sostenibilidad, 18 Socio-Economía, Mercados y Sistemas de Apoyo a la Transferencia Tecnológica y Extensión en las Regiones, y 4 sobre la temática de manejo post cosecha.

Cuadro 30. Proyectos PIP 2 por Área Temática

Área Temática # de proyectos

Biotecnología y Recursos Genéticos 40

Cambio Climático y Sostenibilidad 38

Manejo post cosecha 4

Socio-economía, Mercados y Sistemas de Apoyo a la Transferencia Tecnológica y Extensión en las Regiones

18

Total 100

Fuente: PNIA

Si bien esta clasificación por áreas temáticas agrupa a los proyectos en 4 temas, en realidad éstos atienden una gran variedad de cultivos, crianzas, y especies. Del total de proyectos, 63 proyectos están relacionados a tecnologías agrícolas, 21 a pecuarias, y 16 a forestales, manejo de suelos, y temas medioambientales.

59

Cuadro 31. Temas de Proyectos PIP 2

Tema del Proyecto # de proyectos

Agricola 63

Pecuario / Apicultura 21

Forestales / Suelos / Medio Ambiente 16

Total Proyectos 100

Fuente: PNIA

De los proyectos agrícolas, 9 investigan tecnologías sobre Papa y Quinua, y 4 sobre Cacao, Arroz, Café y Maíz. Asimismo, se atienden una variedad de cultivos agroindustriales, frutales, cultivos tradicionales y no tradicionales, entre otros. El detalle se puede apreciar en el cuadro siguiente.

Cuadro 32. Proyectos PIP 2 sobre manejo de cultivos

Cultivo # de proyectos Cultivo # de proyectos

Papa 9 Maca 1

Quinua 9 Frijol Canario 1

Cacao 4 Piñón Blanco 1

Arroz 4 Caña de Azúcar 1

Café 4 Pijuayo 1

Maiz 4 Alcachofas 1

Maíz Morado 3 Platano 1

Arveja 2 Camote 1

Aguaje 1 Arroz/Maiz 1

Mango 1 Palma aceitera 1

Uva 1 Piña 1

Papaya 1 Chirimoya 1

Ajies y rocotos 1 Cucurbitáceas 1

Tomate 1 Zapallo 1

Oca 1 Cultivos de Pan

Llevar 1

Yacón 1

Yuca 1 Total 63

Fuente: PNIA

Asimismo, también encontramos proyectos PIP 2 dedicados a la crianza de animales y la apicultura. Se identifican 20 proyectos relacionados a esta temática, donde 9 proyectos se enfocan en camélidos (8 alpacas y 1 llamas), 5 en cuyes, 5 en vacunos, uno en caprinos, y uno en apicultura.

Cuadro 33. Proyectos PIP 2 sobre crianzas/apicultura Crianza/apicultura # de proyectos

Alpacas 8

Vacunos 5

Cuyes 5

Caprinos 1

Llamas 1

Apicultura 1

Total 21

60

Por último, de los 16 proyectos restantes, 9 están relacionados a cultivos forestales, 4 al manejo y conservación de suelos y ecosistemas, uno al manejo de bofedales, otro a la conservación de especies animales, y uno último a la adopción de tecnologías.

La propuesta de marco muestral para la línea de base del PIP 2 requiere considerar esta información sobre cultivos y crianzas para su diseño. Esto es así pues los impactos deberían de ser evaluados sobre aquellos productores que manejan estas crianzas y/o cultivos.

6.2. Ámbitos según encuestas a investigadores

Así como es importante considerar el tipo de crianza o cultivo que maneja cada proyecto para poder realizar una adecuada línea de base que permita la posterior evaluación de impactos, también resulta crucial conocer los ámbitos de intervención de estos proyectos. Es decir, aquellas zonas donde ha ocurrido algún proceso de transferencia tecnológica liderado por las EEA que implementan estos proyectos. Estas son justamente las zonas en donde se debería realizar la línea de base, así como en zonas similares que puedan servir como grupo de control.

Si bien el PNIA dispone de cierta información sobre los ámbitos de intervención de estos proyectos, esta información es en varios casos agregada (a nivel de departamento), incompleta, o desactualizada3; y por tanto insuficiente para diseñar el marco muestral de la línea de base del PIP 2.

Por ello el presente estudio realizó un trabajo de campo en las 15 las estaciones experimentales agrarias que desarrollan proyectos PIP 2, con el objetivo de recolectar información detallada sobre los ámbitos específicos de despliegue de cada proyecto, especialmente aquellos lugares en dónde se ha dado, o se planea realizar, labores de transferencia tecnológica. Esta información ha sido recabada a partir de encuestas aplicadas directamente a los investigadores encargados de los proyectos. Debido a que los proyectos se encuentran en una etapa avanzada de ejecución, esta información ya es conocida por ellos y ha logrado ser capturada de manera precisa para la totalidad de proyectos implementados por EEAs (79 proyectos). Para los 21 proyectos implementados directamente por la Sede Central del INIA solo se tiene información sobre el ámbito regional donde operan estos proyectos. Muchos de estos últimos se orientan a temas de investigación estratégica.

La información recabada sobre los ámbitos de acción de los proyectos4 implementados por las EEAs da cuenta que estos en total abarcan 22 departamentos, 89 provincias, y 198 distritos. Del total de 79 proyectos manejados por las Estaciones, 54 abarcan un departamento, 14 dos departamentos, 8 tres departamentos, y 3 proyectos 4 departamentos.

3 Esto seguramente responde a que los ámbitos de intervención de cada proyecto se van definiendo en el curso del proyecto según las visitas de campo y la planificación de los eventos de difusión. 4 Se recogió información de hasta 7 principales zonas o ámbitos en donde los proyectos han realizado labores de transferencia tecnológica y/o esperan generar impactos. Para los fines del marco muestral, se utiliza la información sobre los departamentos, provincias, y distritos de estos ámbitos de acción de los proyectos.

61

Cuadro 34. Número de ámbitos que abarca cada Proyecto

Número de ámbitos

# de Proyectos

%

1 2 3%

2 10 13%

3 13 16%

4 14 18%

5 33 42%

6 2 3%

7 5 6%

Total 79 100%

Asimismo, se observa que la mayoría de proyectos reportan que su despliegue ha abarcado 5 zonas (42%), mientras que el 34% de los proyectos abarcan 3 o 4 zonas, y el 9% 6 o 7 zonas. Solo dos proyectos abarcan un solo ámbito.

En el caso de los 21 proyectos implementados por la Sede Central del INIA, 13 proyectos abarcan una región, 3 proyectos 3 departamentos, 3 proyectos 4 departamentos, y 2 proyectos 5 departamentos.

6.3. Información sobre el universo de productores en ámbitos de intervención (CENAGRO 2012)

Una vez conocido el cultivo/crianza que atiende cada proyecto, así como sus ámbitos de intervención, es necesario contar con información sobre el universo de productores agropecuarios que se ubican en dichos ámbitos. La presente consultoría utiliza información del último censo agropecuario del año 2012 como marco general para la construcción del marco muestral para la línea de base de los proyectos PIP2.

Son varias las razones que nos llevan a hacer uso de dicha información. En primer lugar, es la fuente de información más reciente del universo de productores agropecuarios en el país. Si bien existen encuestas agropecuarias que también capturan información relevante sobre estos productores, estas se basan en muestras que tienen una representatividad limitada. En segundo lugar, la información del censo agropecuario permite distinguir la ubicación del Sector de Enumeración Agropecuario (SEA) en donde se ubica cada productor, el cual es un ámbito menor al distrital y por tanto mucho más preciso. Esta particularidad resulta especialmente útil para el fin de construir un marco muestral que pueda identificar tanto zonas de tratamiento como de control de los proyectos. Por último, la tercera razón que nos lleva a utilizar el CENAGRO 2012 es que dicha base contiene información sobre los productores y SEAs, la cual incluye información sobre cultivos/crianzas, región natural y altitud del SEA, así como características de los productores como género, lengua materna, acceso a riego, y tamaño del predio.

62

6.4. Estrategia para la construcción del marco muestral de la Línea de Base del Proyecto PIP2-

PNIA

En la presente sección se detalla la estrategia que sigue esta consultoría para identificar zonas de tratamiento y de control que servirán como marco muestral para la Encuesta de Línea de Base de los proyectos PIP 2.

Paso 1

Se parte por identificar los ámbitos de intervención de cada proyecto. Se identifica los departamentos, provincias, y distritos en dónde el proyecto ha realizado procesos de transferencia o difusión tecnológica. Esta información proviene de la Encuesta a Investigadores del Proyectos PIP2 que se realizó en el marco de la presente consultoría.

Paso 2

Para cada uno de los proyectos y en base a datos del CENAGRO 2012, se identifica el universo de SEAs ubicados en los departamentos que contienen ámbitos de intervención del proyecto. Este universo de SEAs se denomina el universo muestral de cada proyecto.

Paso 3

En base al universo muestral de cada proyecto (Paso 2), se identifican aquellos SEAs ubicados en distritos del ámbito de intervención de cada proyecto, a los cuales denominamos SEAs de tratamiento. A los demás SEAs ubicados en el departamento, pero fuera de los distritos del ámbito de intervención del proyecto, se le denomina potenciales SEAs de control.

Paso 4

Una vez identificados los SEAs de tratamiento y de control, se construye una serie de variables para emparejar a estos grupos de SEAs en base a la información del CENAGRO 2012. Las 6 variables de emparejamiento generadas para este fin incluyen: altitud del SEA, superficie agropecuaria del SEA, % de unidades agropecuarias en el SEA con productor masculino, % de unidades agropecuarias en el SEA con productor con lengua materna originaria, % de unidades agropecuarias en el SEA con riego, y % de unidades agropecuarias en el SEA que crían/cultivan la crianza o cultivo que atiende el proyecto.

Paso 5

A partir de la base de SEAs construida en los pasos 1 a 4, se estima para cada proyecto un modelo probabilístico (PROBIT) en donde la variable dependiente es una variable dicotómica que toma el valor de 1 para los SEAs de tratamiento y el valor de 0 para los SEAs de control. Las variables explicativas del modelo incluyen las 6 variables de emparejamiento que describimos en el paso 4.

Paso 6

Una vez estimado el modelo probabilístico para cada proyecto, se obtiene el propensity score,

o puntaje de propensión, para cada SEA, el cual se calcula a partir de los coeficientes

estimados en el paso 5 y el valor de las variables de emparejamiento de cada SEA. El resultado

es un score de similitud calculado para cada SEA. Aquellos SEAs con un score similar tienden a

tener características similares en términos de las variables de emparejamiento utilizadas.

63

Paso 7

En base al propensity score calculado, se utiliza la técnica propensity score matching para emparejar SEAs de tratamiento y de control. El algoritmo elegido para este procedimiento fue el de 3 vecinos cercanos con reemplazo. Es decir, la técnica busca los 3 SEAs de control más cercanos—en términos del propensity score—a cada SEA de tratamiento. Asimismo, se incorporó la técnica “within group matching”, con la cual se obliga al algoritmo a solo considerar SEAs de control ubicados en la misma región natural del SEA tratado.

El resultado final es una base a nivel de SEA que incluye SEAs de control y tratamiento para cada proyecto5. Solo se incluyen aquellos SEAs de control que se encuentran dentro del soporte común y que hayan sido emparejados con algún SEA de tratamiento.

6.5. Construcción del marco muestral de la Línea de Base del Proyecto PIP2-PNIA

El marco muestral que resulta de la estrategia aplicada en la subsección anterior incluye 34 variables, las cuales se detallan en Cuadro siguiente. Se incluyen variables que describen el proyecto (código, EEA que implementa el proyecto, nombre, cultivo/crianza que se atiende) y SEA (ubicación, caractísticas del SEA y de los productores que se ubican en él), así como variables que identifican a SEAs tratados y de control. Por último, se incluye el propensity score calculado para cada SEA.

5 Cabe mencionar que este procedimiento para identificar zonas de tratamiento y control solo fue posible de realizar para cada uno de los 79 proyectos implementados por EEAs. Para los 21 proyectos manejados por la Sede Central del INIA solo se contaba con el ámbito de intervención regional del proyecto, no el dato de distritos de intervención. Por ello, para estos proyectos se incluye el total de SEAs que pertenecen a departamentos que forman parte del ámbito del proyecto. No fue posible, sin embargo, identificar SEAs de tratamiento o control, si estimar el propensity score para los SEAs que cubre el ámbito de estos proyectos.

64

Cuadro 35. Variables incluidas en el Marco Muestral de la Línea de Base del proyecto PIP2 Variable Descripción

codigo Codigo proyecto PIP2

eea Estacion Experimental

cod_sea Codigo Sea

ubigeo Codigo Distrito

ccpp Codigo Provincia

ccdd Codigo Departamento

ambito_prov Si el SEA se encuentra en Provincia de tratamiento del proyecto

ambito_dist Si el SEA se encuentra en Distrito de tratamiento del proyecto

tipo_producto Tipo de producto (cultivo, crianza, ninguno)

cult_crianza_origg Cultivo/Crianza Original

cult_crianza_modif Cultivo/Crianza Cenagro

con_cult_cri Si en el Sea al menos un productor con el cultivo o crianza del

sup_total Superficie agropecuaria del SEA

prodT # de productores en el SEA

prodcrieg # de Productores con riego

msup_total Tamaño promedio de la UA en el SEA

no_cast % con lengua materna Quechua, Aymara, y otra nativa

hombre % conductores hombres en el SEA

msnm Altitud del Sea

reg_nat Region Natural

porpr_criego % de Productores con riego

nom_cult1 Nombre del Cultivo 1

nom_crianza Nombre de la Crianza

has_cabez Hectáreas de cultivo/Número de animales de la Crianza en el SEA

nprod # de productores en el SEA que producen el cultivo o crianza

amb_orig Descripción de Ámbito

proy Titulo del Proyecto

pnprod % de productores con cultivo/crianza priorizado

trat Tratados=1

cont Controles=1

pscore1 Propensity Score

pscore2 Propensity Score (con pesos por Reg Nat)

ps_t Propensity Score Tratados

ps_c Propensity Score Controles

Fuente: IV CENAGRO

El marco muestral de los 79 proyectos que se implementan en EEAs incluye un total de 39 mil SEAs, de los cuales 13 mil son SEAs de tratamiento y 26 mil SEAs de control. Es importante mencionar, sin embargo, que pueden encontrarse SEAs repetidos para distintos proyectos. Esto es así pues la estrategia seguida para identificar SEAs de tratamiento y control fue realizada de manera independiente para cada proyecto. Por tanto, y dado que es perfectamente factible que dos proyectos distintos hayan implementado sus acciones en los mismos ámbitos, podrían encontrarse proyectos que compartan SEAs de tratamiento y/o de control.

65

Gráfico 16. Distribución del Propensity Score entre SEAs de tratamiento y de control, todos los proyectos PIP2

La figura anterior muestra la distribución del propensity score entre SEAs de tratamiento y de control. Se observa una distribución similar entre ambos grupos en dicha variable, lo cual es justamente lo que se busca mediante el procedimiento de matching implementado.

En el Anexo 2 se detalla para cada proyecto el universo muestral de SEA, así como el número final de SEAs de tratamiento y de control seleccionados. Asimismo, se compara el propensity score promedio entre tratados y controles. En las bases de datos adjuntas al presente informe se pueden encontrar todas las unidades (SEAs) de tratamiento y control para cada proyecto específico, sobre la cual se debe generar la muestra para la Línea de Base del PIP2.

02

46

kd

en

sity p

score

1

0 .2 .4 .6 .8 1x

Tratados Controles

Distribución Propensity Score79 Proyectos - 3 parejas con reemp

66

Referencias

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Janssen W. y A. Wartenberg (2012) “A Vision for Agriculture in Chile 20130 and the Implications for Its Innovation System”. En “AGRICULTURAL INNOVATION SYSTEMS: AN INVESTMENT SOURCEBOOK” The World Bank.

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67

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68

Anexo 1. Cuestionario de Encuesta Teléfonica a Extensionistas

1 ¿Podría responder unas preguntas para actualizar este registro? Esta encuesta telefónica durará entre 3 y 5 minutos.

01=Sí

02=No

2 En primer quisieramos confirmar los siguientes datos de contacto. ¿Podría proveer la siguiente información?

Dato Escriba respuesta

Nombre Completo

DNI

Género (01=Hombre, 02=Mujer)

Edad

Teléfono fijo

Celular

Correo Electrónico

3 ¿Usted ha realizado estudios técnicos o universitarios o de postgrado?

01=Sí

02=No

Liste estudios realizados empezando por el más actual y terminando por el más antiguo (hasta 3)

Carrera o especialidad 1

Nombre de carrera:

Años de estudio:

¿Culminó los estudios? (01=Sí, 02=No)

Nombre de título


Nombre de carrera:

Años de estudio:


Nombre de título


Nombre de carrera:

Años de estudio:


Nombre de título

4

5 En la actualidad, ¿sigue realizando labores de transferencia tecnológica y/o extensión?

01=Sí 02=No

6. ¿Cuáles son las áreas en la cual usted brinda servicios de transferencia tecnológica o extensión?

Liste hasa 3 especialidades

Especialidad 1

Especialidad 2

Especialidad 3

7. En el último año, ¿en qué zonas usted ha prestado servicios de extensión o transferencia tecnológica?

Zona 1

Zona 2

Zona 3

Zona 4

Sí No

01=Sierra Sur 01 02

02=Sierra Norte 01 02

03=Sierra Selva 01 02

04=Haky Wiñay 01 02

05=Otro proyecto del MINAGRI (Especifique) 01 02

06=Ninguno de los anteriores 01 02

Muchas gracias por la colaboración, la encuesta ha terminado.

ENCUESTA TELEFÓNICA A TRANSFERENCISTAS O EXTENSIONISTAS

PARA DISEÑO DE REGISTRO DE TRANSFERENSISTAS DEL INIA

Buenos días, mi nombre es ____________, lo llamo de parte del Grupo de Análisis para el Desarrollo (GRADE). Actualmente venimos

realizando una investigación a pedido del BID y el Ministerio de Agricultura y Riego. Buscamos diseñar y actualizar el registro de

transferencistas del INIA. Este registro servirá para que productores y empresas que buscan servicios de asistencia técnica, transferencia

tecnológica, o extensión, tengan a la mano información sobre los proveedores de estos servicios y puedan ubicarlos con facilidad.

[ _ _ ]

[ _ _ ]

Respuesta

Respuesta

¿Cuántos años de experiencia tiene como transferencista o extensionista?

Respuesta

Departamento Provincia Distrito Referencia

8. ¿Para cuál de los siguientes proyectos usted ha

trabajado?

Circule

Sin embargo, quisiera pedirle un último favor. A la brevedad le estaremos enviando a su correo electrónico una encuesta virtual para

recoger información adicional sobre sus actividades como transferencista o extensionista. Le pedimos encarecidamente que se sirva

responder a dicha encuesta. Nuevamente muchas gracias por su colaboración!!

Pase a XX

Anexo 2. Número de SEAs de tratamiento y control por proyecto PIP2

Cod

Estacion Cultivo / Crianza

Univ. Seas en Ambito Departamental

Seas usados Propensity Score

Proy Tratados Contr. Tratad. Contr. Trat Contr

.

002_PI EEA Baños del Inca Vacunos leche 254 4630 254 582 0.14 0.13

003_PTT EEA Baños del Inca Maíz Morado 52 4832 52 150 0.03 0.03

004_PI EEA Baños del Inca Cuy 410 4474 410 937 0.14 0.14

007_PI EEA Baños del Inca Maiz 576 10367 576 1486 0.07 0.07

008_PI EEA Baños del Inca Quina 58 4826 56 166 0.02 0.02

009_PI EEA Vista Florida Quina 60 862 55 21 0.76 0.40

011_PI EEA Pucallpa MAD 129 256 127 88 0.54 0.42

012_PI EEA Baños del Inca Vacunos leche 853 4031 853 1600 0.22 0.21

013_PTT EEA Andenes Quinua 144 2643 143 361 0.09 0.09

014_PI EEA Andenes Quinua 685 9497 685 1380 0.21 0.09

015_PI CE La Molina Cuy 259 11130 258 711 0.05 0.05

016_PI EEA Canaán Papa 299 1945 297 547 0.24 0.20

017_PI EEA Pucallpa Vacunos 152 233 144 120 0.57 0.42

018_PI EEA Amazonas Café 64 588 62 122 0.22 0.19

020_PI EEA Donoso Zapallo 110 6395 109 232 0.17 0.14

021_PI EEA Donoso Cucurbitáceas 110 6395 109 235 0.17 0.14

022_PI EEA Baños del Inca Maíz Morado 52 4832 52 150 0.03 0.03

023_PI EEA Canaán Chirimoya 224 2020 224 479 0.15 0.12

025_PI EEA El Porvenir Piña 140 908 139 282 0.17 0.17

026_PI EEA Pichanaki Cacao 318 1112 316 215 0.58 0.55

027_PI EEA Pichanaki Cacao 163 1267 157 166 0.48 0.40

033_PI EEA Pichanaki Árboles nativos 200 1230 199 258 0.35 0.34

034_PI EEA Pichanaki Árboles nativos 205 1665 204 311 0.33 0.27

038_PI EEA San Roque Cacao 131 654 126 271 0.18 0.18

039_PI EEA El Porvenir Pastos y forrajes 65 983 63 141 0.13 0.12

70

040_PI EEA Pucallpa Árboles nativos 109 276 107 128 0.41 0.37

041_PTT EEA Amazonas Cacao 86 566 73 72 0.58 0.28

042_PI EEA Pucallpa Palma aceitera 168 217 149 98 0.61 0.53

043_PTT EEA San Roque Sem. gramíneas 60 725 49 93 0.24 0.22

044_PI EEA Donoso Camote 90 2436 89 235 0.07 0.06

045_PTT EEA Baños del Inca Papa 408 2668 408 733 0.24 0.20

046_PI CE La Molina Cuy 56 1042 54 90 0.31 0.25

048_PI EEA El Porvenir Platano 19 1029 17 39 0.10 0.09

049_PI EEA Pucallpa Árboles nativos 78 307 76 91 0.43 0.27

052_PI EEA Baños del Inca 412 4472 412 901 0.17 0.15

053_PI EEA Vista Florida Arroz 150 6561 147 356 0.11 0.09

055_PI EEA Santa Ana Alcachofas 41 1389 38 84 0.20 0.11

056_PI EEA Santa Ana Arveja 61 1369 59 136 0.13 0.11

057_PI EEA Illpa Quinua 519 2859 518 815 0.30 0.17

058_PI EEA San Roque Árboles nativos 58 727 55 109 0.22 0.15

059_PI EEA San Roque Pijuayo 58 727 52 116 0.18 0.14

060_PTT EEA San Roque MAD 147 638 140 286 0.23 0.22

061_PI EEA Canaán Alpacas 94 2150 90 209 0.17 0.13

062_PI EEA Illpa Quinua, papa 498 2880 498 768 0.34 0.19

063_PI EEA Illpa Alpacas 51 4874 50 131 0.06 0.06

064_PI EEA Illpa Papa 383 2995 382 860 0.14 0.13

065_PI EEA Illpa 62 3430 60 112 0.27 0.22

066_PI EEA Canaán Pastos naturales 24 3507 22 64 0.06 0.06

067_PI EEA Illpa Llamas 156 3222 154 384 0.09 0.09

068_PI EEA Santa Ana Vacunos leche 68 2649 66 188 0.04 0.04

071_PI EEA Vista Florida MAD 61 3937 60 154 0.09 0.08


073_PTT EEA Andenes Avena 205 2582 205 495 0.13 0.12



71

079_PI EEA Vista Florida Caña de Azúcar 177 8224 177 482 0.02 0.02

084_PI EEA Santa Ana Papa 84 3285 84 188 0.14 0.10

087_PI EEA El Porvenir Piñón Blanco 7 1041 5 7 0.08 0.07

093_PI CE La Molina Frijol Canario 10 1313 9 27 0.02 0.02

095_PI EEA Vista Florida 164 4289 164 426 0.05 0.05

096_PI EEA Illpa Pastos naturales 153 3225 151 396 0.07 0.07

097_PI EEA Vista Florida Cuy 122 3876 121 289 0.12 0.12

098_PI EEA Santa Ana Maca 43 2674 42 125 0.03 0.03


101_PI EEA El Porvenir Café 98 950 94 159 0.27 0.26

106_PTT EEA El Chira Café 241 2354 241 329 0.34 0.27

107_PI EEA Chincha Uva 141 1463 140 212 0.31 0.25

109_PI EEA Donoso Caprinos 128 970 128 252 0.22 0.20

110_PI EEA El Porvenir Arroz 150 898 148 248 0.21 0.20

113_PI EEA Canaán Alpacas 94 2150 90 209 0.17 0.13

114_PTT EEA El Chira Mango 253 2342 252 224 0.60 0.18

116_PI EEA Vista Florida Arroz 74 848 73 160 0.13 0.13

122_PI EEA Pichanaki Ulcumano 199 1671 198 324 0.27 0.26

123_PTT EEA Andenes Papa 205 2582 204 480 0.13 0.13

124_PI CE La Molina Abejas 192 4931 191 444 0.12 0.11

125_PI EEA Illpa Quinua 623 2755 622 846 0.42 0.20

130_PI EEA Andenes Papa 252 7982 252 638 0.09 0.08

132_PI EEA San Roque Aguaje 55 1778 53 132 0.06 0.06


Total 13,731 230,403 13,563 26,415 0.23 0.15

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