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ARS para una mejor comprensión de los procesos de innovación agrícola

Mario Monge

Analista de Investigación, IFPRI

Frank Hartwich

Investigador, IFPRI

INSTITUTO INTERNACIONAL DE INVESTIGACIÓN SOBRE POLÍTICA ALIMENTARIA

¿Innovación Agrícola?

Investigación y Desarrollo

Extensión

AdopciónSistema

deInnovación

SectorPrivado

SectorPúblico

Productores

Innovación


¿Una innovación o varias? “Innovación”: Cualquier novedad introducida exitosamente en un

proceso económico o social (tecnológica, de gestión, etc.)


Aportes modelo SI

Innovación = Uso No es sólo tecnológica No tiene que ser nueva para el mundo –

contexto local No siempre incluye al sector público o al

investigador Crucial interacción de actores y sectores:

• Sistemas nacionales, regionales, locales• Alianzas Estratégicas, Público-Privadas• Conglomerados (Clusters)• Redes de innovación (empresas)


Interacción e innovación en Bolivia

Móvil original:• Alianzas público-privadas en la generación y

uso de innovaciones – SIBTA (Fundaciones capturan demandas y

licitan servicios – ONGs y universidades como oferentes de servicios – cofinanciamiento de gobierno local y organizaciones de productores)

– 12 alianzas • 4 en Maní, • 4 en Quinua • 4 en Acuicultura


Red de alianzas en el sector Quinua

CPTS(Prov. tecnología)

Andean Valley S.A.

(ProcesadorExportador)

ANDINA(Metalmecánica

Procesador)

JALSURI(Produc. semilla)

PROINPA(Investigación)

Comunidades(Productores)

AGR. EMP.(Articulador)

BOLICERT(Certificadora)


Interacción e Innovación en Bolivia

Pero:• Carencia de demandas• Sistema conducido por la oferta• Oferta centrada en tecnología• Productores con rol pasivo y sin cofinanciar

En resumen:• Escenario típico para un estudio “tradicional”

de Adopción

LA DIFERENCIA?• Datos relacionales!!!


Estudios de adopción

Dos tradiciones: “Individualista y economicista”:

• Centrada en la decisión individual de adoptar• Decisión determinada por heterogeneidad /

utilidad “Interaccionista”:

• Centrada en el proceso de difusión • Proceso determinado por estructura de relaciones

sociales


Estudios de Adopción en Agricultura

Sesgo individualista (70’s) Estudios econométricos Políticas consecuentes: capital humano,

precios y mercados… Revolución verde! Crece consideración de la interacción:

• Aprendizaje social y riesgo• “Efectos” del “capital” o de la “red social”• Superficiales incursiones en ARS

– Sin interés en las teorías sociales detrás


Estudio de Bolivia

Objetivo• Factores - adopción - pño productor, incluyendo:

– Percepción de utilidad– Capacidades de absorción (KHum, KFis, KNat, KFin)– Interacción con otros actores del sistema de

innovación (KSoc?) 3 sectores (piscicultura, quinua, maní) 4 micro-regiones por sector Un conjunto (“paquete”) de innovaciones

promovido en cada micro-región por un proveedor 30 productores entrevistados en cada micro-

región (25 adoptadores y 5 no adoptadores)


Análisis parcial

Variables dependientes: • Uso promedio de elementos del “paquete” promovido (%)• Lapso requerido para adoptar

Datos relacionales: frecuencia de interacción del productor con otros actores (Likert 1-5)• Investigadores, extensionistas públicos, agentes de ONG, vecinos,

parientes, vendedores de insumos, compradores de producto, transportistas, organizaciones de productores y gobierno local

Variables independientes: varias, derivadas de datos relacionales vía ARS

Correlaciones Modelo de regresión Tobit (datos censurados)


Tipo de datos disponible: Frecuencia de interacción entre Productores y Tipos de Agente


¿Red Social?

Muestreo según criterios econométricos Vínculos entre productores y “otros actores”

• Vínculos entre productores???

Vínculos medidos sólo en una dirección (de productores a otros actores)

En ciertos casos sólo se trató de “actores” genéricos


Re-enfoque (aporte Borgatti)

Estudio sobre efecto de interacciones productor-”otros actores” en adopción • Matrices de 2 modos (de afiliación)

Proceso:• Ampliar menú de hipótesis (!!!)• Graficar (dicotomizar ≥ 4)• Generar parámetros estructurales• Probar hipótesis (correlación y regresión -

pruebas de Permutación y QAP)


Hipótesis - 1

Nivel Hipótesis OperacionalizaciónRegional 1. Regiones con mayor

interacción = mayores tasas promedio de adopción

Redes con mayor densidad = mayores tasas promedio de adopción

2. Regiones con interacción concentrada en pocos actores = difusión más rápida

Redes con mayor centralización = menor lapso promedio requerido para adopción

3. Regiones con promotor más prestigioso entre agentes de cambio = adopción promedio más rápida e intensa

A mayor centralidad de grados del promotor en la red de agentes mayores tasas promedio y menor el lapso promedio requerido


Hipótesis - 2

Nivel Hipótesis Operacionalización

Individual 4. Productores con mayor interacción = mayores tasas y menor lapso

Mayor centralidad de grado = mayor tasa y menor lapso

5. Productores bajo mayor persuasión = mayores tasas y menor lapso

Adopción más rápida e intensa a mayor interacción con:

a) Promotorb) Otros agentes técnicosc) Agentes del mercadod) Otros productores (???)e) Otros fuertemente vinculados

al promotor

6. Tasa determinada también por nivel de sus referentes

A mayor isomorfismo estructural (equivalencia regular) = tasas más similares


Gov Research

Gov-extensionists

NGO

RelativesNeighbors

Input sellers

Product buyers

Transporters

Association

Local Gov

ACUICULTURA


Gov Research

Gov-extensionists

NGO

RelativesNeighbors

Input sellers

Product buyers

Transporters

Association

Local Gov

MANÍ


All Adopters

All Non adopters

Gov ResearchGov-extensionists NGO

Relatives

Neighbors

Input sellersProduct buyers

Association

Local GovPROMEDIO GENERAL


Resultados de la visualización…

Quienes adoptaron poseen vínculos efectivos con más agentes de cambio (proveedores de información) que quienes no lo hicieron:• En general, las ONGs hacen la diferencia• Hay diferencias significativas entre sectores


Y más de los gráficos…

Otros productores son la fuente principal de información y referentes sobre las innovaciones• Familiares, Vecinos, Asociaciones

Sector público percibido por los productores como actor periférico


Prueba de hipótesis – nivel de red

H1: Redes (regiones) con mayor densidad de vínculos presentan mayores tasas promedio de adopción

• Respaldada : r = .711***


H2: A mayor centralización de la red, menor será el lapso promedio requerido para adoptar

• No respaldada



H3: A mayor centralidad del promotor de las innovaciones en la red de agentes de cambio, mayores tasas promedio y menor el lapso promedio requerido para adoptar

• Para las tasas:– No respaldada.

• Para el lapso:– Respaldada. r = -.778***



Modelos simples de regresión a nivel de red

Variable INTENSIDAD LAPSO

Densidad 1.02** 0.03

Centralización 0.35 0.03

Prestigio -0.20 -0.09**

Distancia mercado

-0.16 0.00

Constante 7.61 0.62

R2 ajustado 0.43 0.51


Prueba de hipótesis – nivel individual

H4: A mayor centralidad de grados del productor en la “red”, más intensa y rápida la adopción

• Respaldada. r = .33**


H5: Adopción más rápida e intensa a mayor interacción con:• Promotor = Respaldada (r = .27** y -.11**)

– Muestra “efecto mercadeo”• Otros técnicos = No respaldada• Agentes del mercado = No respaldada• Otros productores = Respaldada p/ tasa (r= .27**)

– Aprendizaje social? No conservadurismo? • Otros fuertemente vinculados al promotor (r = .21**)

– Muestra “efecto de red”X1X2



H6: A mayor isomorfismo estructural entre dos productores, mayor similitud en sus niveles de adopción

• Respaldada: r = .07**



Modelos de regresión Tobit

Variable Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3

Centralidad - 13.72** -

Promotor - - 5.72**

Otros Productores - - 3.05**

Simmel - - .00

Distancia mercados -.04 -.04 -.03

Autoconsumo -.12*** -.11 -.15***

Educación 3.81*** 3.88*** 3.25***

Propensión riesgo 4.97*** 4.36*** 1.81

Aumento producción 8.30*** 7.51*** 3.92***

Ajuste (pseudo R2) .36 .36 .27


Conclusiones

Evidencia de procesos de influencia social y competencia influyendo sobre decisiones individuales de adopción

Sopa metodológica adaptable para romper resistencias y aprovechar información:• Dificultades de muestreo y análisis estadístico

Importancia de “vínculos horizontales y verticales”


Qué sigue?

Analizar redes reales! - Estudio Nicaragua• Interacciones entre productores

– Comunidades-caso: enumeración completa• Múltiples relaciones

– Información, crédito, incentivos, comercialización• Análisis dinámico:

– Datos de redes en el tiempo• Mantener análsis de Múltiples niveles:

– Afiliación para vínculos verticales– Matrices cuadradas para vínculos horizontales

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