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UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR FACULTAD DE CIENCIAS AGRÍCOLAS
INSTITUTO SUPERIOR DE INVESTIGACIÓN Y POSGRADO
III PROGRAMA DE MAESTRÍA EN ECONOMÍA AGRÍCOLA
Y DESARROLLO SUSTENTABLE
“EVALUACIÓN DEL IMPACTO SOCIO-ECONÓMICO Y AMBIENTAL DE LAS PRÁCTICAS DE AGRICULTURA DE CONSERVACIÓN EN LOS SISTEMAS DE PRODUCCIÓN A
NIVEL DE LA MICROCUENCA DEL RÍO ILLANGAMA”
TESIS DE GRADO PREVIA A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE MAGÍSTER EN ECONOMÍA AGRÍCOLA Y
DESARROLLO SUSTENTABLE
NÉSTOR RAUL VALAREZO BELTRÓN TUTOR: ING. AGR. FABIÁN MONTESDEOCA, M.B.A
QUITO, ENERO 2017
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DEDICATORIA
A mis padres Oswaldo y Beatriz, por su apoyo constante e incondicional que fue
fundamental para culminar exitosamente esta etapa de mi desarrollo profesional.
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AGRADECIMIENTO
A mis padres, por la acertada orientación y buenos consejos ofrecidos durante mis
estudios de postgrado y la realización de mi proyecto de investigación.
Al Instituto de Posgrado de la Facultad de Ciencias Agrícolas de la Universidad
Central del Ecuador, por su valiosa contribución a mi carrera profesional.
Al Ing. Fabián Montesdeoca, por los conocimientos impartidos y su dirección
permanente durante la realización de mi proyecto de tesis.
Al Dr. Víctor Barrera y su equipo de trabajo del Instituto Nacional de
Investigaciones Agropecuarias, por su permanente colaboración y orientación
durante el desarrollo de mi proyecto, y por compartir su vasta experiencia para lograr
finalizar este trabajo exitosamente.
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v
vi
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CONTENIDO
CAPÍTULOS…………………………………………………………………………………………………PÁGINAS
1 INTRODUCCIÓN………………………………………………………......................................1
1.1 Justificación………………………………………………………………....................................3
1.2 Objetivos…………………………………………………………………......................................4
1.2.1 General………………………………………………………………………………………………………..4
1.2.2 Específicos……………………………………………………………………………………………………4
1.3 Hipótesis………………………………………………………………….......................................4
2 REVISIÓN DE LITERATURA…………………………………………….................................5
2.1 Los programas de investigación y desarrollo…………………………………………………5
2.2 La agricultura y la ayuda en los programas de desarrollo…………………..............6
2.3 Planteamiento actual del seguimiento y evaluación del desarrollo……….........7
2.4 Causas de la erosión en los Andes……………………….………………………………………..9
2.5 Prácticas de agricultura de conservación………………………………….....................10
2.5.1 Agricultura de conservación (AC)……………………………………………………………….10
2.5.2 Labranza mínima………………………………………………………………………………….…….11
2.5.3 Cultivos de cobertura….……………………………………………………………………..………12
2.5.4 Rotación de cultivos……………………………………………………………………………….....13
2.6 Las alternativas de agricultura de conservación investigadas y
transferidas………………………………………………………………………………………………..15
2.6.1 Para el cultivo de papa………………………….………………………..............................16
2.6.2 Para el cultivo de avena-vicia……………………….…………………….........................17
2.6.3 Para el cultivo de cebada………….………………………………………..........................17
2.6.4 Para el cultivo de haba…………………………………………………………….…………….....18
2.7 Índice de Nitrógeno: herramienta para evaluar la contaminación
ambiental………………………………………………………………………………………………....19
3 METODOLOGÍA………………………………………………………………………………………….21
3.1 Características del área de estudio………………………………………………………..…..21
3.2 Aplicación de métodos estadísticos para evaluar las variables agronómicas y
económicas de las prácticas……………………………………………………………………...25
ix
3.3 Aplicación del método de excedente económico para evaluar la
rentabilidad de la generación y adopción de las prácticas………………………26
3.3.1 Cálculo del excedente económico en las alternativas de AC………….……….28
3.3.2 Estimación de la rentabilidad ………………………………………...........................32
3.3.3 Proceso de adopción de tecnología…………………………………….....................33
3.4 Aplicación del método del Índice de Nitrógeno para evaluar el impacto
ambiental de las prácticas………………………………………………………………………35
4 RESULTADOS Y DISCUSIÓN…………………………………………………………….……...38
4.1 Superficie, producción y rendimiento de los cultivos de papa, cebada,
habas y pastos en la provincia de Bolívar………………………………………………38
4.2 Resultados de la evaluación agronómica y económica de las prácticas….42
4.2.1 Resultados de la evaluación agronómica de las prácticas………………………42
4.2.2 Resultados de la evaluación económica de las prácticas……………………….45
4.3 Resultados de la aplicación del modelo de excedente económico…….....48
4.3.1 Superficie, producción y rendimiento de los cultivos en rotación……......48
4.3.2 Inversiones en investigación y transferencia de tecnología…………………..52
4.3.3 Estimación del Excedente Económico……………………………………………………53
4.3.4 Costos y Beneficios por la sustitución de las prácticas…………………………..55
4.4 Resultados de la aplicación del Índice de Nitrógeno………………………………63
4.4.1 Sostenibilidad del sistema…………………………………………………………………....64
5 CONCLUSIONES…………………………………………………………………………………….65
6 RECOMENDACIONES…………………………………………………………………………….66
7 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS………………………………….............................67
8 ANEXOS………………………………………………………………....................................72
x
ÍNDICE DE ANEXOS
ANEXOS PÁG.
1. Adopción de prácticas de agricultura de conservación en la
microcuenca del río Illangama, 2010………………………………………………...72
2. Muestra de la encuesta realizada por el Programa INIAP-
SANREM CRSP en la microcuenca del río Illangama,
Bolívar-Ecuador……………………………………………………..............................73
3. Cálculo del Excedente Económico de la investigación
y transferencia de tecnología de las prácticas de agricultura
de conservación, Bolívar-Ecuador 2006-2014…………………………………...88
4. Costos de producción por hectárea y rendimientos de los
cultivos en rotación en la microcuenca del río Illangama,
2011-2014…………………………………………………………………………………………91
5. Detalle de costos de Investigación y Transferencia de
tecnología del Programa INIAP-SANREM CRSP 2006-2014………………..97
6. Reporte de evaluación ambiental en la etapa inicial generado
mediante el Índice de Nitrógeno en la microcuenca del
río Illangama, 2016…………………………………………………………………………..98
7. Reporte de evaluación ambiental en la etapa intermedia
generado mediante el Índice de Nitrógeno en la
microcuenca del río Illangama, 2016………………………………..................99
8. Reporte de evaluación ambiental en la etapa final generado
mediante el Índice de Nitrógeno en la microcuenca del río
Illangama, 2016……………………………………………………………………………..100
9. Modelo para proyectar los impactos económicos de tecnologías
mejoradas desarrolladas mediante investigación agrícola……………..101
xi
ÍNDICE DE CUADROS
CUADROS PÁG.
1. Descripción de los tratamientos evaluados en los cultivos de papa
2011, avena-vicia 2011, cebada 2012, habas 2013 y pastos 2014.
Microcuenca del río Illangama, provincia de
Bolívar-Ecuador, 2014……………………………………………………………………….15
2. Fuentes de variación de los ADEVA utilizados para evaluar los
rendimientos de los cultivos en rotación. Microcuenca del río
Illangama, provincia de Bolívar-Ecuador, 2014………………………………….16
3. Índice de Nitrógeno: Calificación para lixiviación, escorrentía
superficial y transporte atmosférico………………………............................36
4. Datos de la superficie cosechada, producción y rendimiento del
cultivo de papa en la provincia de Bolívar- Ecuador,
2002-2014…………………………………………………………………………………………38
5. Datos de la superficie cosechada, producción y rendimiento
del cultivo de cebada en la provincia de Bolívar- Ecuador,
2002-2014…………………………………………………………………………………………39
6. Datos de la superficie cosechada, producción y rendimiento del
cultivo de habas en la provincia de Bolívar- Ecuador,
2002-2014…………………………………………………………………………………………40
7. Datos de la superficie cubierta por pastos cultivados y naturales
en la provincia de Bolívar- Ecuador, 2002-2013……………...………………..41
8. Análisis de varianza para las variables rendimiento en t/ha
de los cultivos en rotación. Microcuenca del río Illangama,
provincia de Bolívar-Ecuador, 2014…………………………………………………..42
xii
CUADROS PÁG.
9. Promedios y prueba de Tukey al 5% para las variables
rendimiento en t/ha de los cultivos en rotación. Microcuenca
del río Illangama, provincia de Bolívar-Ecuador, 2014…………….............44
10. Análisis de varianza para evaluar los Beneficios Brutos,
Costos Totales y Beneficios Netos en USD/ha de los cultivos
en rotación. Microcuenca del río Illangama, provincia de Bolívar-
Ecuador, 2014……………………………………………….……………………………………46
11. Promedios y prueba de Tukey al 5% para las variables
Beneficios Brutos, Costos Totales y Beneficio Netos en
USD/ha de los cultivos en rotación. Microcuenca del río
Illangama, provincia de Bolívar-Ecuador, 2014……………………………………48
12. Superficie y rendimiento de papa variedad INIAP-Fripapa-99
sembrada con prácticas de AC. Microcuenca del río Illangama,
provincia de Bolívar- Ecuador, 2006-2014…………………………………………..49
13. Superficie y rendimiento de cebada variedad INIAP Guaranga
sembrada con prácticas de AC. Microcuenca del río Illangama,
provincia de Bolívar- Ecuador, 2006-2014……………………….....................50
14. Superficie y rendimiento de habas variedad Guagrahaba sembrada
con prácticas de AC. Microcuenca del río Illangama, provincia
de Bolívar- Ecuador, 2006-2014………………………………………………………….50
15. Superficie y rendimiento de avena-vicia sembrada con prácticas
de AC. Microcuenca del río Illangama, provincia de Bolívar-
Ecuador, 2006-2014……………………………………………………………………………51
xiii
CUADROS PÁG.
16. Superficie, rendimiento y producción de pasturas sembradas
con prácticas de AC. Microcuenca del río Illangama, provincia
de Bolívar- Ecuador, 2006-2014………………………………………………………….52
17. Costos totales de la investigación y transferencia de las
tecnologías de AC. Microcuenca del río Illangama, provincia
de Bolívar-Ecuador, 2006 y 2014…………………………………........................53
18. Estimación del Excedente Económico Total Neto de la
investigación y transferencia de las prácticas de AC.
Microcuenca del río Illangama, provincia de Bolívar-Ecuador,
2006-2014………………………………………………………………………………………….54
19. Estimación de los costos y beneficios de una hectárea de papa,
por sustitución de la práctica convencional por una de AC en
el cultivo. Microcuenca del río Illangama, provincia de Bolívar-
Ecuador, 2006-2014……………………………………………………………………………57
20. Estimación de los costos y beneficios de una hectárea de cebada,
por sustitución de la práctica convencional por una de AC
Microcuenca del río Illangama, provincia de Bolívar-
Ecuador, 2006-2014…………………………………………………………………………...58
21. Estimación de los costos y beneficios de una hectárea de habas,
por sustitución de la práctica convencional por una de AC.
Microcuenca del río Illangama, provincia de Bolívar-
Ecuador, 2006-2014…………………………………………………………………….…….60
22. Estimación de los costos y beneficios de una hectárea de avena-
vicia por sustitución de la práctica convencional por una de AC.
Microcuenca del río Illangama, provincia de Bolívar-
Ecuador, 2006-2014……………………………………………………………………….…61
xiv
CUADROS PÁG.
23. Estimación de los costos y beneficios de una hectárea de pasturas,
por sustitución de la práctica convencional por una de AC.
Microcuenca del río Illangama, provincia de Bolívar-Ecuador,
2006-2014…………………………………………………………................................62
24. Resultados del análisis mediante el Índice de Nitrógeno (IN).
Microcuenca del río Illangama, provincia deBolívar-
Ecuador, 2016…………………………………………………………………………………64
xv
ÍNDICE DE GRÁFICOS
GRÁFICOS PÁG.
1. Modelo básico del Excedente Económico generado por el
cambio tecnológico…………………………….…………………………………….........26
2. Modelo de Excedentes Económicos con desplazamiento
paralelo de la curva de oferta…………………………………………………………..27
3. Evolución del proceso de adopción de tecnologías……………………….….34
xvi
“EVALUACIÓN DEL IMPACTO SOCIO-ECONÓMICO Y AMBIENTAL DE LAS
PRÁCTICAS DE AGRICULTURA DE CONSERVACIÓN EN LOS SISTEMAS DE
PRODUCCIÓN A NIVEL DE LA MICROCUENCA DEL RÍO ILLANGAMA”.
Autor: Ing. Agr. Néstor Raúl Valarezo Beltrón
Tutor: Ing. Agr. Fabián Montesdeoca, M.B.A
RESUMEN
En busca de una agricultura sostenible, el Programa INIAP-SANREM CRSP, invirtió en
el periodo 2006-2014 en investigación y transferencia de prácticas de agricultura de
conservación (AC) para el sistema papa-pasto de la microcuenca del río Illangama,
Bolívar. Se evaluó el impacto socio-económico de esta inversión, mediante el
método del Excedente Económico, y el impacto ambiental de las prácticas de AC
con el Índice de Nitrógeno (IN). Se determinó que la TIR fue del 48% y el VAN fue de
USD 1,621,281. Sustituyendo la práctica convencional por las de AC, se generó
beneficios de USD 533, 601, 673, 433 y 345 por hectárea en papa, cebada, haba,
avena-vicia y pastos respectivamente. El IN mostró que el sistema papa-pasto bajo
AC se encontró en un riesgo moderado (52-80) de pérdidas de nitrógeno.
PALABRAS CLAVE: AGRICULTURA DE CONSERVACIÓN, EXCEDENTE ECONÓMICO,
INVERSIÓN, INDICE DE NITRÓGENO.
xvii
“ASSESSMENT OF THE SOCIO-ECONOMIC AND ENVIRONMENTAL IMPACT OF
CONSERVATION AGRICULTURE PRACTICES ON THE PRODUCTION SYSTEMS IN THE
MICRO-WATERSHED OF THE ILLANGAMA RIVER”
Author: Ing. Agr. Néstor Raúl Valarezo Beltrón
Mentor: Ing. Agr. Fabián Montesdeoca, M.B.A
SUMMARY
The INIAP-SANREM CRSP Program during the period 2006-2014, invested in
research of conservation agriculture (CA) practices for the potato-pasture system in
the micro-basin of the Illangama River, Bolívar. This study assessed the socio-
economic impact of this investment using the Economic Surplus method, and the
environmental impact of the CA practices using the Nitrogen Index (NI). It was
determined that the internal return rate was 48% and the net present value
amounted to USD 1,621,281. By substituting the conventional farming practices for
CA practices, profits from potato, barley, oats-vetch, faba and pastures, increased
by USD 533, 601, 673, 433 and 345 per hectare, respectively. The NI showed that
the potato-pasture system under CA was at a medium risk of nitrogen loss (52-80).
KEYWORDS: CONSERVATION AGRICULTURE, ECONOMIC SURPLUS, INVESMENT,
NITROGEN INDEX.
xviii
1
1. INTRODUCCIÓN
En la región alto Andina de Sudamérica, el reto de incrementar la producción agrícola y
preservar o mejorar el ambiente ha adquirido un carácter de urgencia. Esta región se
caracteriza por ambientes naturales, físicos y sociales y esta diversidad contribuye a una
gran variedad de sistema agrícolas presentes a lo largo de la misma; además, en estas zonas
de alta montaña existe un predominio del sistema de cultivo en pequeñas propiedades que
comenzaron a desarrollarse después de la implementación de las reformas agrarias en la
década de 1950 (Alwang et al., 2013).
La producción agrícola en pequeña escala tiene una presencia altamente significativa en las
zonas altas de los Andes Ecuatorianos, cuya población se ha visto afectada por condiciones
de pobreza extrema, como consecuencia de la baja productividad de los sistemas de
producción agropecuarios, la escasa capacitación en materia de gestión empresarial y
tecnologías de producción, así como la falta de acceso equitativo a los mercados de
productos, insumos y capital (Barrera et al., 2012). Las condiciones de pobreza presentes en
las áreas rurales andinas empeoran aún más esta situación ya que traen consigo degradación
de los recursos naturales, desnutrición infantil, inequidad social y de género,
desencadenando así una espiral de subdesarrollo. A pesar de la diversidad de cultivos
producidos por las comunidades, los impactos ambientales generados por la agricultura en
las zonas altas han promovido, entre otros problemas, la erosión y la pérdida de fertilidad
del suelo, escurrimiento de agroquímicos, deforestación y pérdida de biodiversidad (Barrera
et al., 2010).
Grandes áreas andinas se encuentran afectadas por diferentes grados de erosión del suelo.
Se ha medido la erosión hídrica en parcelas cultivadas de la Sierra ecuatoriana, encontrando
que en algunos casos se pierden por efecto de las lluvias anualmente entre 210 y 490
toneladas de tierra por hectárea. Si se calcula que el peso de la capa superior de 20 cm de
suelo es aproximadamente 1,800 t/ha (Andisoles con baja densidad aparente), es fácil
deducir que en las parcelas investigadas esta capa se pierde en el transcurso de cuatro a
nueve años. Es evidente, pues, que la erosión constituye el principal problema para la
agricultura en los Andes, porque amenaza con acabar con la base de la producción en una
forma mucho más directa y rápida que todos los demás factores (Benzing, 2001).
2
La subcuenca del río Chimbo cubre aproximadamente 3,635 km2 y está ubicada en la parte
central de la Sierra Ecuatoriana, en las provincias de Bolívar y Chimborazo. Esta es un área en
la que predomina casi totalmente la agricultura, destacándose la producción de papa,
pastos, lenteja, trigo, maíz, quinua, café, maní, tabaco y maderas, entre otros (Orozco y
Bermúdez, 2010). La subcuenca está conformada por una gran cantidad de microcuencas
hidrográficas, con superficies que van desde 2,000 a 13,500 hectáreas y con pendientes
entre 50% y 90% (Cruz et al., 2010). En la zona alta de la subcuenca se presentan condiciones
socio-económicas y ambientales que ponen en riesgo el capital natural y las condiciones de
vida de sus habitantes, pues el cálculo del Índice de Necesidades Básicas Insatisfechas en
esta zona revela que el 77% de la población es pobre, lo que representa uno de los
porcentajes más altos en Ecuador (Barrera et al., 2012).
La degradación de los suelos de la subcuenta del río Chimbo se debe en gran medida a la
erosión hídrica favorecida por actividades antropogénicas a través del desarrollo de
actividades productivas con tecnologías inadecuadas en áreas de alta vulnerabilidad (Cruz et
al., 2010). En años recientes, los niveles de sedimentación (8,000,000 t/año) y de turbidez
del agua se han incrementado considerablemente como consecuencia del elevado flujo
erosivo que se ha producido en la subcuenca, lo cual a su vez genera impactos negativos en
el río Guayas, dado que entre el 30 y 40% de su caudal hídrico total (36,572 m3 de agua/año)
proviene de esta subcuenca (Barrera et al., 2012). Como resultado de los extensivos
procesos de deforestación y expansión de la frontera agropecuaria hacia los páramos y cejas
de montaña, zonas frágiles y generadoras de agua, así como la deficiente administración y el
uso inapropiado de los recursos naturales, se ha producido una alarmante reducción del
caudal hídrico en la subcuenca. (Barrera et al., 2010).
Dentro de la subcuenca del río Chimbo se encuentra localizada la microcuenca del río
Illangama con una superficie de 130.66 km2 y se extiende desde 1º 23´ 55,30” hasta 1º 34´
4,80” de latitud Sur y desde 78º 50´ 39,38” hasta 78º 58´ 29,52” de longitud Oeste. La
población depende en un alto grado de la actividad agrícola de baja productividad, localizada
en su mayor parte en tierra sin posesión legal, donde se ha generado un acelerado deterioro
ambiental que se relaciona directamente con los altos niveles de pobreza de la zona (Barrera
et al., 2010).
Para abordar los problemas reportados en la subcuenca, en especial en la microcuenca del
río Illangama, se consideró a la microcuenca como una unidad de planificación y desarrollo,
en donde se implementaron medidas que fueron planificadas y ejecutadas en cada una de
las zonas ecológicas de la subcuenca, incluyendo el manejo de suelos y aguas, pero
3
integrando también actividades de manejo de agricultura, forestaría, pastos, animales y
otros componentes del sistema dependiendo de las condiciones locales. Como parte de la
planificación se implementaron trabajos de conservación de suelos en las pendientes más
altas, tierras marginales, tierras agrícolas y en cárcavas y quebradas (Barrera et al., 2012).
Los cuatro argumentos tomados en cuenta para planificar las estrategias de manejo de los
recursos naturales de la microcuenca del río Illangama, fueron los siguientes: 1) el uso de los
recursos naturales (bosques, tierra, agua, etc.) en las actividades productivas está
potencialmente asociado con la degradación de los recursos, pero nueva información
muestra que bajo ciertas condiciones la intensificación de la agricultura y de otras
actividades de manejo de recursos naturales puede volverse amigable con el ambiente
(Scherry McNeely, 2004); 2) las prácticas agrícolas sostenibles y otras formas de manejo de
recursos naturales contribuyen a la preservación de la biodiversidad (Scherr, 2000); 3) el
incremento de la biodiversidad agrícola puede promover la seguridad alimentaria y la
estabilidad económica de las familias (De Marco y Monteiro Coelho, 2004); y 4) existen
evidencias sobre la heterogeneidad en el manejo de recursos naturales por parte de los
productores agrícolas de zonas deprimidas, muchos de los cuales han adoptado técnicas de
manejo que pueden mejorar la calidad del ambiente (Scherr, 2000).
Para contribuir al mejoramiento de diversos sistemas de producción dominantes en la
microcuenca del río Illangama, el Instituto Nacional de Investigaciones Agropecuarias (INIAP)
estableció una alianza estratégica internacional entre Virginia Tech, INIAP y Organizaciones
de productores, la misma que consiguió el financiamiento del Sustainable Agriculture and
Natural Resource Management, Collaborative Research Support Program (SANREM CRSP) y
de la Secretaría Nacional de Ciencia y Tecnología (SENACYT) para ejecutar el programa
denominado“Watershed-based Natural Resource Management in Small-scale Agriculture:
Sloped Areas of the Andean Region”, que culminó sus actividades de campo en el año 2014.
La alianza promovió las bases metodológicas y conceptuales de los Enfoques de Investigación
en Sistemas, Sustento y Aprendizaje Social, que enfatizan acciones para el desarrollo
sostenible, a través del manejo integrado de los recursos naturales para la agricultura de
pequeña escala, con equidad ambiental, social y de género.
1.1 Justificación
Ante las condiciones expuestas, emerge la necesidad de efectuar una evaluación del
impacto a mediano y largo plazo de las prácticas de agricultura de conservación,
desarrolladas e implementadas por el Programa INIAP-SANREM CRSP. Los resultados del
4
impacto de las acciones desarrolladas podrían motivar nuevas inversiones de fondos
nacionales e internacionales para la investigación agrícola en otras zonas de alta
vulnerabilidad y riesgo ambiental.
La motivación para estudiar los impactos de las prácticas de agricultura de conservación no
está limitada únicamente a la búsqueda de recursos financieros; adicionalmente, se ha
observado que no existen estudios sobre la tasa de retorno de la inversión que generó este
programa, mismas que podrían demostrar cuan efectivas fueron las prácticas de agricultura
de conservación sobre el crecimiento económico y agrícola de las familias de la microcuenca
del río Illangama. El estimar el impacto del programa permitirá vislumbrar el futuro de los
sistemas de producción de la zona en términos económicos, sociales y ambientales.
1.2 Objetivos
1.2.1. Objetivo General
Evaluar el impacto socio-económico y ambiental de las inversiones realizadas en las fases de
investigación y transferencia de tecnología de las prácticas de agricultura de conservación en
la microcuenca del río Illangama, durante el período 2006-2014.
1.2.2. Objetivos Específicos
- Evaluar agronómica y económicamente las mejores prácticas de agricultura de
conservación en los sistemas de producción de la microcuenca del río Illangama.
- Evaluar los efectos ambientales de las prácticas convencionales y de agricultura de
conservación en los sistemas de producción de la microcuenca del río Illangama.
- Calcular el excedente económico generado por las inversiones en investigación y
transferencia de tecnología de las prácticas de agricultura de conservación en comparación
con las prácticas convencionales.
1.3 Hipótesis
Las prácticas de agricultura de conservación en los sistemas de cultivo predominantes en la
microcuenca del río Illangama generan tienen un impacto socio-económico y ambiental
positivo en los sistemas de producción de las familias productoras, en comparación con las
prácticas que realizan bajo agricultura convencional.
5
2. REVISIÓN DE LITERATURA
2.1. Los programas de investigación y desarrollo
Se considera que será necesario establecer un sistema agrícola que produzca alrededor de
50 % más de alimentos para abastecer a los 9,000 millones de personas que habitarán el
planeta en el año 2050. Este sistema, además de proveer alimentos para una nutrición
adecuada, deberá aumentar los niveles y la capacidad de recuperación de los ingresos y del
empleo para la mayoría de los pobres del mundo, entregar servicios ambientales y utilizar
eficientemente los limitados recursos hídricos y de suelo (Banco Mundial, 2014).
La revisión de la información existente y las discusiones de política económica mantenidas
por varios países de América Latina indican que la agricultura debería contribuir a la
sociedad con cinco aspectos fundamentales (Barrantes et al., 2013):
– Promover el crecimiento de la producción y productividad agropecuaria como medio de
contribuir al desarrollo económico general.
– Mejorar la seguridad alimentaria abordando los temas de nutrición, inocuidad y
bienestar general (salud, longevidad, vitalidad), que demandan los consumidores.
– Reducir la pobreza y la vulnerabilidad en las áreas rurales, afectadas ahora por la
volatilidad y altos precios de los alimentos y el cambio climático.
– Fortalecer la protección ambiental, la sustentabilidad y la protección de la biodiversidad,
y abordar la preocupación por las “huellas ecológicas”.
– Mejorar el desarrollo territorial, eliminando las grandes disparidades en los ingresos
entre áreas urbanas-rurales y rurales-rurales.
Estas demandas se traducirán, a través de complejos procesos políticos-institucionales, en
políticas públicas, incluyendo marcos normativos y programas de intervención que
inducirán y apoyarán a los actores micro-económicos en la dirección deseada (Barrantes et
al., 2013).
A nivel de América Latina, el gasto en investigación y desarrollo de todos los sectores de la
economía con respecto al producto interno bruto (PIB), ha exhibido una leve tendencia
creciente a partir de la segunda mitad de la década del 2000. Es necesario señalarque esta
tendencia corresponde en su mayoría (70% de las inversiones) a la contribución de Brasil y
que las inversiones apenas llegan al 0.75% del PIB en sus valores más altos, lo cual se
considera insuficiente para las necesidades productivas de la región (French, 2014).
6
2.2. La agricultura y la ayuda en los programas de desarrollo
A nivel mundial, aproximadamente 795 millones de personas continúan padeciendo
hambre y casi mil millones viven en extrema pobreza, la mayoría de ellas asentadas en
áreas rurales que dependen de la agricultura para obtener ingresos. Sin embargo, el
crecimiento económico, en particular en la agricultura, ha sido fundamental para reducir las
tasas de hambre y pobreza, afirmando que la inversión en agricultura sigue siendo la
manera más efectiva de facilitar oportunidades de generar ingresos y mejorar la nutrición
(FAO, 2015).
En cuanto a la cooperación internacional ofrecida para países en desarrollo, la Ayuda Oficial
al Desarrollo (AOD) destinadapara agricultura y desarrollo rural ha mostrado una tendencia
decreciente puesto que pasó del 23% de la ayuda asignable para diversos sectores a
mediados de los años 80, a solo 9% en 2010, lo cual representa compromisos totales
anuales por un valor promedio de USD 11,8 billones. La caída que ocurrió en los años 80 y
90 se debió, al menos, a dos causas principales. En primer lugar, los donantes se alejaron de
la agricultura debido a los fracasos percibidos en grandes proyectos de desarrollo rural
integrado en la década de los 70. En segundo lugar, a partir de los años 80, hubo un
incremento en la ayuda para gobernanza, puesto que los donantes se concentraron en la
construcción de capital social y en ayudar a los países más débiles. Sin embargo, en años
recientes, la ayuda para agricultura se ha incrementado nuevamente. Esto se debe en parte
a un aumento en AOD total a partir del 2002, pero también a una mayor preocupación por
la seguridad alimentaria y a un renovado interés en tecnología agrícola para las poblaciones
pobres (OECD, 2012).
Uno de los argumentos a favor de una orientación renovada para la AOD en agricultura, es
la necesidad de proveer una base sustentable para los programas de salud, educación y
seguridad social que los donantes desean implementar. Sin una base productiva viable, las
comunidades locales no lograrán pagar a profesores, comprar medicinas y transferencias
sociales cuando los donantes se retiren. Además para varias comunidades, y
particularmente las rurales, la agricultura es el núcleo de su base de producción (University
of Dublin, 2010).
La importancia de los bienes públicos globales para los medios de vida de los pobres es un
argumento adicional para incrementar la AOD para agricultura en los países en desarrollo.
Estos incluyen la generación de tecnologías para el manejo sostenible de tierra, agua,
bosques y recursos marinos; el control de plagas y enfermedades trans-fonterizas de
cultivos y animales; la conservación de la agro-biodiversidad; aseguramiento de la sanidad
7
de los alimentos; captación de carbono; y la rehabilitación de tierras degradadas (University
of Dublin, 2010).
2.3. Planteamiento actual del seguimiento y evaluación del desarrollo
La evaluación nació con la forma de ser del hombre, se asienta en la curiosidad humana y
en el deseo de hacer bien las cosas. La evaluación es una cultura “Evaluation is a culture”
caracterizada como un grupo de gente que comparte una lengua, creencias, valores,
costumbres, normas, maneras de recompensar comportamientos positivos y de castigar lo
negativo (Patton, 1999).
La evaluación como disciplina implica la aplicación de métodos rigurosos para determinar el
logro de los objetivos de un proyecto y de su proceso, tratando de encontrar explicaciones
del logro o no de los objetivos. La evaluación combina diferentes tipos de información con
los criterios y puntos de vista de las personas participantes o afectadas. Utiliza
herramientas de campo tales como la estadística, economía, antropología, sociología,
psicología, entre otros, y está basada fundamentalmente en los conceptos y
procedimientos de la metodología de la investigación científica (Quispe, 2003).
En la expansión de la cultura de la evaluación han tenido importante participación de los
principales organismos internacionales de apoyo al desarrollo como el Banco Mundial,
Banco Interamericano de Desarrollo, la Organización de las Naciones Unidas, la OCDE,
instituciones que han apoyado la gestión de numerosos gobiernos de países en desarrollo
para introducir la cultura de la evaluación. Organizaciones como el Banco Mundial han ido
involucrado con fuerza los procesos de evaluación desde la década de los años 70
prestando mayor atención al desarrollo rural y al alivio de la pobreza (Díaz, 2007).
La economía agrícola ha hecho un esfuerzo sustancial en el cálculo de los retornos de la
investigación científica, con evaluaciones cuantitativas importantes que empezaron en la
década de los años cincuenta del siglo pasado. Uno de los primeros economistas en estimar
la contribución de la Investigación y Desarrollo Tecnológico (I+D) fue Schultz (1953), quien
calculó el valor de los recursos invertidos en los Estados Unidos entre 1910 y 1950 a partir
de las innovaciones introducidas en las técnicas de producción agrícola. Más adelante,
Griliches (1958) utilizó el enfoque del excedente económico para estimar los retornos
obtenidos por los productores rurales de los EEUU, debido a la introducción de maíz híbrido
(Vedevoto, 2013).
8
La evaluación contribuye a formular y diseñar estrategias y políticas rurales de mayor
impacto, proceso que, además, facilita la mejor apreciación de los logros de la cooperación
internacional. Temas prioritarios de las agendas nacionales e internacionales, como la
reducción de la pobreza, las tendencias de los precios internacionales y la oferta de los
alimentos, se abordan de manera más efectiva a partir de los resultados de las evaluaciones
(GIDR, 2009).
Un indicador del crecimiento de la cultura de la evaluación en el contexto internacional, en
estos últimos años, es el crecimiento exponencial de las asociaciones y redes de evaluación.
Comenzando su creación en Canadá y Estados Unidos entre los años 70 y 80, actualmente
existen más de 40 organizaciones nacionales y regionales de evaluación a nivel mundial y se
está consolidando la creación de una comunidad internacional de evaluación (Díaz, 2007).
Aunque la evaluación se ha abierto paso en la cultura de solidaridad con los países en
desarrollo, persiste todavía una noción muy puntual de las tareas respectivas. La evaluación
debería ser un compromiso continuo con el aprendizaje, la reflexión, la rendición de
cuentas y la adecuada toma de decisiones. El actual carácter puntual de las evaluaciones (ex
ante, intermedias, finales y ex post) puede distorsionar la visión sobre las lecciones
aprendidas durante todo el proceso de ejecución de un proyecto o programa, lo que podría
afectar la retroalimentacióny limitar el adecuado desempeño de futuras intervenciones. En
muchas ocasiones, la evaluación puntual (externa o interna) solamente confirma errores
iniciales de planificación, desvíos o necesidades no atendidas, sin que ello aporte a
soluciones concretas, es decir, directamente ejecutables por los actores responsables de la
implementación. Al evaluar una intervención pública, lo que se pretende es obtener
información sobre aspectos como los que se describen a continuación (Garde, 2006):
– Eficacia de la intervención o en qué medida los objetivos son conseguidos.
– Eficiencia de la intervención o en qué medida los objetivos han sido alcanzados al menor
costo.
– Impacto o efectos de la intervención o cuáles han sido los resultados esperados (y no
esperados) de la intervención y en qué medida los objetivos perseguidos realmente
resuelven el problema que dio origen a la intervención pública.
Uno de los factores primordiales para el aumento de la productividad en el sector agrícola
es la introducción de innovaciones resultantes de la I+D. Pero tan importante como
promover estos efectos es el hecho de poder evaluarlos y demostrar su valía. Por
consiguiente, los estudios dedicados a evaluar los impactos de las inversiones públicas en
9
investigación agrícola son importantes como instrumento para acreditar la rendición de
cuentas, además de servir como herramienta para la toma decisiones de las futuras
inversiones en I+D (Vedevoto, 2013).
No cabe duda de la evolución de la evaluación a través del tiempo que ha ido cambiando
desde la evaluación en el ámbito técnico, pasando por la rendición de cuentas, hasta llegar
a convertirse en un instrumento de manejo ejecutivo en apoyo de la ejecución, evaluación
de impactos y transparencia administrativa de proyectos de desarrollo (Díaz, 2007).
2.4. Causas de la erosión en los Andes
Se estima que más de 10 millones de habitantes rurales residen en la región montañosa de
los principales países andinos, en los cuales se presentan moderados y severos niveles de
erosión del suelo. Sin embargo, son escasos los estudios cuantitativos sobre erosión del
suelo así como el conocimiento sobre procesos de erosión en los Andes, comparado con
otras áreas del mundo (Romero et al., 2007).
La erosión ha existido siempre como resultado de procesos naturales que se dan en la
superficie terrestre. En los Andes Ecuatorianos se marcauna diferencia, el hombre mediante
el cambio de cobertura de la tierra con cultivos acelera las intensidades del proceso de
erosión, en función del carácter conservacionista o erosivo del cultivo (Santos & Castro,
2012).
Aunque se reconoce que existen múltiples factores que inciden en la erosión de los suelos,
a continuación se hace intento por resumir algunas de sus causas principales en el contexto
de la región andina (Benzing, 2001):
a) Factores culturales:
- Muchos agricultores no conciben la erosión como problema.
- Concepción de la “Madre Tierra” que alimenta sin pedir nada a cambio.
- Parcelas angostas y largas en el sentido de la pendiente por efecto del mal manejo de los
sucesivos propietarios herederos del predio.
b) Factores sociales y políticos:
- Destrucción de las macroestructuras políticas andinas por el colonialismo.
- La distribución de la propiedad de la tierra obliga a campesinos a cultivar tierrasno aptas.
- Debido a la migración hay tierras que permanecen sin sembrar.
10
- Crecimiento poblacional.
- Falta planificación del uso de tierras a nivel regional y local.
c) Factores de manejo:
- Deforestación.
- Abandono de terrazas y eliminación de barreras vivas tradicionales.
- Falta de cobertura vegetal.
- Introducción de maquinaria a sitios no aptos.
- Inclinación inadecuada de los surcos.
- Sobrepastoreo.
d) Factores naturales:
- Los Andes son montañas jóvenes donde, hasta cierto punto, la erosión constituye un
proceso natural.
- Algunos suelos volcánicos son altamente susceptibles a la erosión.
- Fuertes precipitaciones en algunos años complementadas con suelos desnudos.
2.5. Prácticas de agricultura de conservación
2.5.1. Agricultura de conservación (AC)
La labranza del suelo, particularmente en ecosistemas frágiles, fue cuestionada por primera
vez en la década de 1930 por Edward H. Faulkner, en una manuscrito llamado “Plowman’s
Folly”, cuando gigantescas nubes de polvo devastaron amplias áreas del medio oeste de
Estados Unidos. Con el tiempo, el concepto de proteger el suelo, reduciendo la labranza y
manteniendo el suelo cubierto, ganó popularidad. Se llamó entonces al sistema de
protección del suelo, labranza de conservación (Farooq & Siddique, 2015).
En los Andes del norte, la labranza mecanizada, basada en arado y rastras de discos,
ampliamente adoptada por muchos pequeños agricultores, ha sido devastadora para la
estructura del suelo; pero es más, las inadecuadas estrategias de tal labranza en pendientes
han agravado dramáticamente la erosión en suelos que inicialmente mostraban un alto
potencial productivo (Fonte et al., 2012).
En años recientes, la expansión de AC ha sido bastante rápida. Entre 1973-1974, la AC se
practicaba en 2.8 millones de hectáreas a nivel mundial, incrementándose a 6.2 millones de
11
hectáreas en una década; para 1996-1997, esta superficie había llegado a 38 millones de
ha, y para 2003, ya era 72 millones de ha. Últimamente, se practica la AC en 125 millones
de ha del área total bajo sistemas de AC a nivel mundial, 45% está en Sudamérica, 32% en
Estados Unidos y Canadá, 14% en Australia y Nueva Zelanda, y 9% en el resto del mundo,
incluyendo Asia, Europa y África (Farooq & Siddique, 2015).
La agricultura de conservación en el manejo de agro-ecosistemas promueve una
productividad mejorada y sostenible, mayor rentabilidad económica y seguridad
alimentaria, conservando y reforzando al mismo tiempo los recursos naturales y el
ambiente. La AC se caracteriza por tres principios interrelacionados (FAO, 2015):
- La perturbación mínima del suelo en forma continua.
- Una cobertura permanente de la superficie del suelo con materiales orgánicos.
- La diversificación de especies cultivadas en secuencia y/o asociaciones.
Complementada por otras buenas prácticas, incluyendo el uso de semilla de calidad, el
manejo integrado de plagas, nutrientes, malezas y agua, etc.; la AC forma la base para una
intensificación sostenible de la producción agrícola. Además facilita la integración de otros
sectores de producción como son los cultivos, ganadería, árboles y pasturas en el paisaje
agrícola (FAO, 2015).
2.5.2. Labranza mínima
Desde la introducción del tractor en la región andina, la labranza en sentido vertical se ha
convertido en una de las principales causas de la erosión. Aún el trabajo con arado de yunta
puede provocar serios problemas. El mismo movimiento de la tierra con el arado es una
causa importante de erosión en las laderas. También, la frecuente labranza durante la
estación seca, sea con tractor o con yunta, fomenta la erosión eólica (Benzing, 2001).
La erosión de suelo que resulta de la labranza ha conducido a la búsqueda de alternativas
para reducir el proceso de degradación del suelo. La solución lógica ha sido reducir la
labranza. Esto terminó, finalmente, en los movimientos promotores de labranza de
conservación y especialmente cero labranza, particularmente en el sur de Brasil,
Norteamérica, Nueva Zelanda y Australia. En el transcurso de las últimas dos décadas, se
han mejorado y adaptado las tecnologías para casi todos los tamaños de finca, tipos de
suelo y zonas climáticas (FAO, 2015).
La labranza mínima se refiere a cualquier sistema de preparación del suelo o establecimiento
de cultivos que en comparación con la labranza convencional, busca principalmente reducir
12
las pérdidas de suelo por erosión hídrica y disminuir las pérdidas de humedad asociadas a
escorrentía o evaporación. Para alcanzar estos objetivos se recurre a dejar sobre el terreno
una cantidad apreciable de los residuos que provienen de los cultivos luego de la cosecha
(Riquelme, 2003).
Los estudios sobre este tipo de labranza indican que su aplicación a largo plazo favorece el
desarrollo del sistema radicular del cultivo, además genera mejores condiciones físicas y
químicas del suelo e incrementa la eficiencia energética y agronómica. Dejar los residuos
sobre la superficie del suelo en parcelas de labranza de mínima, induce la presencia de altas
poblaciones de microorganismos, comparado con parcelas con manejo convencional donde
no se dejan residuos y cuya población de microflora es menor (Velázquez et al., 2011).
En la región andina, la mayoría de los trabajos con labranza cero ha permanecido en un nivel
experimental. En Cochabamba, Bolivia, los rendimientos con siembra directa en trigo fueron
similares a los obtenidos con el arado tradicional. En Pasto, Colombia, incluso con hortalizas
como zanahoria y remolacha, normalmente consideradas poco aptas para estos sistemas, se
obtuvieron resultados positivos (Benzing, 2001).
En la microcuenca de río Illangama, la actividad agrícola se desarrolla entre los 2,800 y 3,600
msnm y en los últimos años ha continuado expandiéndose hacia zonas de mayor altitud y de
suelos frágiles como los páramos (Alwang et al., 2012). La labranza mínima y labranza cero
ofrecen una alternativa ante las prácticas de agricultura convencional que requieren la
preparación del terreno para cada ciclo de cultivo, lo que incrementa las pérdidas de suelo
por erosión.
2.5.3. Cultivos de cobertura
Se define como cultivo de cobertura a la técnica de sembrar plantas herbáceas perennes o
anuales en cultivos puros o mezclados para cubrir el suelo durante todo o parte del año. Las
plantas pueden incorporarse al suelo por medio de la labranza, como en el cultivo de
cobertura por estaciones, o pueden conservarse por una o varias temporadas. Cuando las
plantas se incorporan al suelo mediante la labranza, la materia orgánica que se adiciona al
suelo se llama abono verde (Altieri, 1999). La eliminación de residuos postcosecha como
práctica agronómica ha sido particularmente negativa provocando un aumento del
escurrimiento superficial, lo que ha agravado el problema de erosión de los suelos
(Rouanet, 2004).
Los cultivos de cobertura reducen o evitan la erosión mediante cuatro formas: 1) el
crecimiento foliar cubre y protege la superficie, amortigua la energía cinética de las gotas
13
de lluvia, impide su golpe directo sobre el suelo y evita la destrucción de los agregados, que
son de menor tamaño que las gotas de lluvia; 2) reduce la velocidad de escurrimiento
superficial del agua, evita la formación de escorrentías que arrastran y destruyen las capas
fértiles del suelo; 3) las raíces se unen al suelo, en una masa que tiende a mantenerse
cohesionada y que además favorece la aireación del suelo; 4) el cultivo de cobertura
después de un año o dos, facilita la penetración del agua, debido a que las raíces
descompuestas dejan conductos a través de las capas más densas y profundas hacia el
subsuelo (Navarro et al., 2007). Además, los cultivos de cobertura pueden contribuir a la
supresión de malezas, conservación de agua, control de plagas y enfermedades,
alimentación humana y para el ganado (Pound, 1997).
En zonas templadas las plantas más utilizadas como cultivos de cobertura son
principalmente gramíneas y leguminosas. Las gramíneas más usadas son centeno (Secale
cereale L.), trigo (Triticum aestivum L.), cebada (Hordeum vulgare L.), avena (Avena sativa L.),
triticale (Triticum spp x Secale cereale) y ryegrass anual (Lolium multiflorum); la avena es una
alternativa interesante por la disponibilidad de variedades adaptadas a diferentes zonas. Las
leguminosas mejor adaptadas son Vicia villosa, Vicia sativa y varios tréboles (Trifolium spp)
de tipo blanco, de olor, de Alejandría y encarnado (Navarro et al., 2007).
En los sistemas de producción de la microcuenca del río Illangama se han probado algunas
mezclas forrajeras como cobertura entre las cuales se destaca la combinación de avena
(cereal) y vicia (leguminosa), cobertura que ha sido muy acogida por los productores ya que,
además de proteger al suelo, ha permitido recuperar su fertilidad por descomposición de los
restos vegetales (Barrera et al., 2012).
2.5.4. Rotación de cultivos
La rotación de cultivos es el establecimiento reiterado de una ordenada sucesión de especies
cultivadas en la misma parcela. Es lo contrario al monocultivo o producción del mismo
cultivo en la misma parcela durante varios años consecutivos. La práctica de rotar los
cultivos se desarrolló luego que se observó que los cultivos sembrados de esta forma
rendían más que si una sola especie se cultivaba continuamente durante un periodo de
tiempo en la misma parcela (Guzmán & Alonso, 2008). Con ella se busca optimizar eluso de
los recursos agua y nutrientes por parte de los cultivos. La alternancia de especies con
diferente hábito de crecimiento, precocidad, sistema radical (profundidad, masa, longitud,
capacidad exploratoria), uso de agua y nutrientes, resistencia a enfermedades, diferentes
habilidades de competencia y asociación con malezas, produce un mayor equilibrio de la
14
biodiversidad (microorganismos, banco de semillas, insectos) y de las características
químico-físicas del suelo. Esto conduce a una combinación de factores abióticos (suelo y
clima) y bióticos (enfermedades, plagas de insectos y malezas) que favorece el crecimiento y
desarrollo de las plantas de interés económico (Rouanet, 2004).
En los Andes, la rotación de cultivos tiene una tradición muy larga, generalmente
manteniendo un período de descanso como elemento esencial para reconstituir la fertilidad
del suelo. Lastimosamente, en muchos sistemas de agricultura “moderna” la rotación de
cultivos ha perdido su importancia. La fertilización nitrogenada sustituye el papel de las
leguminosas, los plaguicidas el papel de reducción de plagas, enfermedades y malezas
(Benzing, 2001).
La rotación de cultivos que incluyen leguminosas y cereales permite reducir la fertilización
mineral y las pérdidas de nitratos debido a lixiviación. Además, se mejora la producción de
biomasa en capas inferiores del perfil del suelo (zonas donde llega la raíz de la leguminosa),
mejora la cantidad y calidad de exudados de las raíces, aumenta la población microbiana e
incrementa los agregados del suelo que permiten proteger al carbono orgánico y nitrógeno
presentes (Espinosa, 2014). Las simbiosis entre las leguminosas y bacterias del suelo de los
géneros Rhizobium/Bradyrhizobium, así como las asociaciones entre actinomicetos del
género Frankia y árboles, como la especie agroforestal Alnus spp., actualmente dan cuenta
de la mayoría del N fijado biológicamente en la tierra. Entre las especies leguminosas
presentes en los sistemas de cultivos andinos están el endémico chocho (Lupinus mutabilis)
simbiotizado por Bradyrhizobium lupini; la vicia, arveja y habas asociadas con Rhizobium
leguminosarum bv. Vicieae; y la alfalfa y diversas especies endémicas e introducidas de
trébol (Trifolium spa.) (Fonte, 2012).
Para obtener mayores beneficios de la rotación, todo agricultor sabe que el rendimiento de
un cultivo depende no solamente de la fertilización y los años que hayan transcurrido desde
el periodo de descanso, sino también del cultivo que lo precede inmediatamente. En los
agroecosistemas andinos, el efecto benéfico de la papa es en este sentido tan importante
que se ha creado una palabra propia en el ámbito andino para caracterizar el terreno
después de este cultivo: la “puelva”, que se caracteriza por el efecto residual del abono
aplicado a las papas, el estado friable en que el cultivo deja el suelo, y posiblemente por un
aumento en la disponibilidad de N, dado que las deshierbas y los aporques favorecen la
mineralización (Benzing, 2001).
15
2.6. Las alternativas de agricultura de conservación investigadas y transferidas*
En la microcuenca del río Illangama el sistema de producción predominante está basado en
el cultivo de papa y pastos naturales y/o mejorados. Sobre este sistema se efectuó la
evaluación de los impactos de los métodos de labranza (convencional y reducida), cultivos
de cobertura (avena-vicia) y rotación de cultivos (papa, avena-vicia, cebada, haba y pastos
mejorados). En el Cuadro 1 se describen los cuatro tratamientos evaluados en la
investigación.
Cuadro 1. Descripción de los tratamientos evaluados en los cultivos de papa 2011,
avena-vicia 2011, cebada 2012, habas 2013 y pastos 2014. Microcuenca
del río Illangama, provincia de Bolívar-Ecuador, 2014.
Tratamiento Descripción
T1 Labranza convencional, papa con fertilización, avena-vicia con remoción y sin
fertilización, cebada con fertilización, haba sin fertilización y pasto con
remoción.
T2 Labranza reducida, papa con fertilización, avena-vicia con remoción y sin
fertilización, cebada con fertilización, haba sin fertilización y pasto con
remoción.
T3 Labranza reducida, papa con fertilización, avena-vicia sin remoción y sin
fertilización, cebada con fertilización, haba sin fertilización y pasto sin
remoción.
T4 Labranza reducida, papa con fertilización excepto N, avena-vicia sin
remoción y sin fertilización, cebada sin fertilización, haba sin fertilización y
pasto sin remoción.
Fuente: Programa INIAP-SANREM CRSP, 2014.
Con remoción = corta la planta del pasto, papa, avena-vicia, cebada y haba, y saca de la superficie del suelo.
Sin remoción = corta la planta del pasto, papa, avena-vicia, cebada y haba, y deja en la superficie del suelo.
Se utilizó el Diseño de Bloques Completamente al Azar “DBCA”, con cuatro tratamientos en
estudio y tres repeticiones que se establecieron dentro los sistemas de producción de los
agricultores ubicados en las localidades de Marcopamba y Culebrillas. El esquema del
análisis de varianza para la investigación se muestra en el siguiente cuadro:
16
Cuadro 2. Fuentes de variación de los ADEVA utilizados para evaluar los
rendimientos de los cultivos en rotación. Microcuenca del río Illangama,
provincia de Bolívar-Ecuador, 2014.
Fuentes de variación Grados de libertad
Total (t x r – 1) 11
Tratamientos (t-1) 3
Repeticiones (r-1) 2
Error (r-1) (t-1) 6
Fuente: Programa INIAP-SANREM CRSP, 2014.
Tres lotes de 567 m² cada uno, con pasto mejorado durante cinco años, fueron
seleccionados en las comunidades de Marcopamba y Culebrillas, microcuenca del río
Illangama. Para el análisis físico-químico de suelos, en cada sitio se tomaron muestras de
suelo para cada repetición a una profundidad de 25 cm, las cuales fueron enviadas al
laboratorio de Suelos y Aguas del INIAP Santa Catalina. El manejo agronómico fue
específico para cada ciclo de cultivo.
2.6.1. Para el cultivo de papa
Para el tratamiento bajo labranza convencional, las labores de barbecho y repique se
realizaron con azadón 15 días antes de la siembra, mientras que en las unidades
experimentales con labranza reducida, se realizó una aplicación con el herbicida Glifosato a
12.5 cc/l, 15 días antes de la siembra, siguiendo la dosis recomendada por el Departamento
Nacional de Protección Vegetal del INIAP.
De acuerdo a los resultados del análisis químico completo del suelo, se decidió aplicar una
fertilización con una dosis de 120–300–60 kg/ha de N-P-K, recomendado por el
Departamento de Suelos y Aguas de la Estación Santa Catalina del INIAP.
Quince días después de la preparación del terreno, se efectuó la siembrapara los
tratamientos de labranzas convencional y reducida, colocando dos tubérculos de 60 gramos
por sitio, en surcos, a una profundidad de 0.30 m, utilizando azadón. La distancia de
siembra entre surcos fue de un metro y entre plantas de 0.40 m, empleando la variedad
INIAP-Fripapa 99.
Para el manejo de insectos plaga y enfermedades que se presentaron durante el ciclo de
cultivo, se utilizaron las recomendaciones del Departamento Nacional de Protección
Vegetal de la Estación Santa Catalina del INIAP.
17
La cosecha se realizó cuando el cultivo alcanzó la madurez fisiológica. Para los tratamientos
en los que se removió los residuos de cosecha, el follaje fue colocado a un costado de la
parcela, mientras que en los tratamientos sin remoción, los restos permanecieron dentro
de la parcela. Finalmente, se registró el peso de las cosechas en kg/parcela neta y
posteriormente se transformó a t/ha.
2.6.2. Para el cultivo de avena-vicia
Tanto en las parcelasde labranza convencional como en las de labranza reducida, se aplicó
Glifosato 15 díasantes de la siembra en dosis de 12.5 cc/l de agua para el control de
malezas. Para la siembra al voleo de la mezcla avena (Avena sativa L) – vicia (Vicia sativa L),
se escogió la variedad de avena INIAP 82 y la variedad común de vicia en dosis de 80 y 40 kg
semilla/ha respectivamente.
En el manejo de esta mezcla no se aplicó ningún tipo de fertilización ni se realizó control de
plagas y enfermedades; únicamente se realizó una deshierba a los 45 días después de la
siembra.
Las plantas se cosecharon al inicio de la floración, cortando el forraje en el caso de los
tratamientos con remoción para destinarlo a la alimentación del ganado bovino, mientras
que en los tratamientos sin remoción todo el forraje cortado se mantuvo en la misma
parcela como cobertura del suelo.
2.6.3. Para el cultivo de cebada
Para la preparación del terreno, se aplicó Glifosato 15 días antes de la siembra en dosis de
12.5cc/l con el propósito de controlar malezas en las parcelas de labranza convencional y
en las de labranza reducida. Siguiendo los resultados del análisis químico completo del
suelo, se decidió aplicar una fertilización con una dosis de 120–80–20 kg/ha de N-P-K, de
acuerdo a la recomendación del Departamento de Suelos y Aguas de la Estación Santa
Catalina del INIAP. Para los tratamientos de labranza convencional, el 50% del N y todo el P
y K se aplicaron al voleo al momento de la siembra, mientras que en labranza reducida el
fertilizante fue aplicado en las mismas proporciones y colocado en los surcos que se
prepararon para la siembra.
Para la siembra, se escogió la variedad de cebada (Hordeun vulgare) INIAP Guaranga,
utilizando 150 kg de semilla/ha. En el caso de la labranza convencional, la siembra se realizó
al voleo, mientras que en labranza reducida la semilla se colocó en surcos separados a 0.40
m entre sí. Posteriormente, a los 45 días después de la siembra, se realizó una deshierba y
se aplicó el restante 50% de N al cultivo.
18
La cosecha se realizó cuando las plantas alcanzaron su madurez fisiológica. En los
tratamientos donde los residuos de cosecha debían removerse del terreno, se cortaron las
plantas para realizar la trilla fuera de la parcela, mientras que en los tratamientos sin
remoción, únicamente se cosecharon las espigas, dejando el resto de la planta como
cobertura del suelo.
2.6.4. Para el cultivo del haba
En las parcelas utilizadas para labranza reducida, se aplicó Glifosato en dosis de 12.5 cc/litro
para combatir las malezas presentes en el terreno. Para la siembra en las unidades
experimentales con labranza convencional, los surcos se prepararon usando azadón y en
ellos se colocó dos semillas por golpe a una distancia de 0.40 m entre plantas y 0.80 m
entre surcos. En el caso de la labranza reducida, no se construyeron surcos, sino que se
utilizó un espeque para realizar hoyos en el suelo, colocando dos semillas por sitio y
manteniendo la distancia antes mencionada.
La variedad escogida para la siembra de habas (Vicia faba) fue Guagrahaba, utilizando 150
kg de semilla por ha. Para cubrir las semillas con tierra, se usó azadón en el caso de
labranza convencional, mientras que en labranza reducida se lo hizo con la mano. En ambos
casos, se prestó atención para garantizar que la capa de tierra no sea superior al doble del
diámetro de la semilla.
No hubo aplicación de fertilizantes de ningún tipo en el cultivo de habas, pero respecto a
las labores culturales, se realizaronel rascadillo y deshierba a los 30 y 60 días después de la
siembra, respectivamente.
Para el manejo de insectos plaga y enfermedades que se presentaron durante el ciclo de
cultivo, se utilizaron las recomendaciones del Departamento Nacional de Protección
Vegetal de la Estación Santa Catalina del INIAP.
Una vez que las plantas alcanzaron su madurez fisiológica se procedió a cosechar las vainas
manualmente, registrando el peso en kg para cada unidad experimental. En los
tratamientos donde los residuos de cosecha debían removerse del terreno, se cortaron las
plantas para realizar la trilla fuera de la parcela, mientras que en los tratamientos sin
remoción, únicamente se cosecharon las vainas, dejando el resto de la planta como
cobertura del suelo.
19
2.7. Índice de Nitrógeno: herramienta para evaluar la contaminación ambiental
El carácter poco estable de varias formas de N, así como la existencia de compuestos
solubles y gaseiformes, hacen que el N corra más peligro de perderse del agroecosistema
que la mayoría de los elementos nutritivos. Las pérdidas ocurren básicamente por cinco
vías: erosión, quema, lixiviación, volatilización y desnitrificación (Benzing, 2001).
Aunque el uso de fertilizantes nitrogenados ha sido uno de los principales promotores del
aumento en el rendimiento en la agricultura actual, su utilización está relacionada con
riesgos de contaminación ambiental debido a la lixiviación del N no utilizado por las plantas
hacia aguas subterráneas. Además, la aplicación excesiva de N promueve la acidez o la
salinización lo que degrada la calidad del suelo y lleva a un incremento infructuoso en los
costos de producción (Cárdenas-Navarro et al., 2004).
La pérdida de N en forma de gases es el mecanismo dominante en muchos sistemas de
producción agrícola. Los procesos de pérdidas incluyen volatilización, nitrificación y
desnitrificación que resultan en la liberación a la atmósfera de amoniaco (NH3), óxido nítrico
(NO), óxido nitroso (N2O) y de N atmosférico (N2). El N2O es uno de los gases que contribuye
al efecto invernadero y es responsable del 6% del efecto invernadero total sobre el planeta y
promueve la disminución del contenido de ozono en la estratósfera. La contribución de la
agricultura a la fuente global de N2O es de alrededor del 35% (FAO-IFA, 2004).
Existen pocos datos sobre las pérdidas de N en agroecosistemas andinos. Con seguridad, en
la gran mayoría de casos la erosión hídrica es su causa más importante. La lixiviación puede
adquirir importancia cuando una precipitación alta o fuertes riegos coinciden con una
situación donde los cultivos no están en capacidad de asimilar suficiente N. La
desnitrificación aumenta con la humedad y la falta de oxígeno, así como la temperatura y la
disponibilidad de C como fuente de energía para los microorganismos desnitrificadores
(Benzing, 2001).
Las pérdidas por volatilización se observan cuando se aplican superficialmente urea o
fertilizantes que contengan urea. Son diversos los factores que afectan la volatilización de
amoniaco, entre ellos: a) del suelo: pH y capacidad buffer, capacidad de intercambio
catiónico y actividad ureásica; b) del ambiente: temperatura, contenido de agua e
intercambio de aire; c) de manejo: presencia de residuos, fuente y dosis de nitrógeno,
método de aplicación y modificaciones del fertilizante. Respecto a las pérdidas por
desnitrificación del N aplicado como fertilizante, existe una gran variabilidad y pueden llegar
hasta el 70% del N aplicado, con valores modales que varían entre 2.5 y 50%. La
20
desnitrificación se ve regulada principalmente por la disponibilidad de nitratos y el nivel de
oxígeno del suelo. Por ello, en situaciones de acumulación de nitratos durante los barbechos
o comienzos de los cultivos, la presencia de lluvias pueden generar micrositios anaeróbicos o
de bajo nivel de oxígeno que resultan en condiciones ideales para la desnitrificación (Díaz,
2001).
Los modelos de simulación representan una herramienta prometedora para identificar las
prácticas de manejo con una eficiencia del uso de nitrógeno mejorada, un avanzado manejo
de nutrientes y pérdidas de nitrógeno reducidas, a la vez que se reduce el número de
experimentos necesarios en campo. Los modelos de simulación se basan en, y se elaboran
con, datos de experimentos en campo. Una vez calibrado, se puede usar el modelo en otras
condiciones climáticas, agronómicas o ambientales. Para las técnicas de modelaje del
manejo del nitrógeno, la información previa sobre el tipo de suelo, variedad del cultivo, NO3-
N residual en el suelo y otros parámetros edáficos tal como el contenido de agua, materia
orgánica del suelo, pH o la capacidad de intercambio catiónico y las prácticas de manejo son
una condición importante para una simulación exitosa (Verhulst et al., 2015).
Entre las herramientas informáticas que se han utilizado en los últimos años para mejorar el
manejo de los nutrientes en los sistemas de cultivo de bajos insumos se destaca el
denominado Índice de Nitrógeno (IN), que es un método simple pero robusto que puede
evaluar rápidamente el efecto de las prácticas de manejo en la absorción de N por los
cultivos, la eficiencia del uso de N y el riesgo de pérdidas de N al ambiente (Escudero et al.,
2014).
El IN proyecta la dinámica del nitrógeno como son mineralización de N a partir de la materia
orgánica del suelo, mineralización a partir de residuos del cultivo, nitratos residuales, nitrato
lixiviado, pérdidas de nitrógeno vía desnitrifación y volatilización de amonio. Aunque el IN es
cualitativo en puntajes, está basado en balances cuantitativos de N, haciendo seguimiento
de las entradas y salidas, y de la dinámica del N del suelo (Delgado et al., 2006).
Los conservacionistas, especialistas en el manejo de nutrientes y agricultores pueden usarlo
para optimizar el manejo de N y aumentar el rendimiento de los cultivos (Saavedra et al.,
2014).
21
3. METODOLOGÍA
Las actividades del Programa INIAP SANREM CRSP se desarrollaron en la microcuenca del río
Illangama, provincia de Bolívar entre los años 2006 y 2014. Los trabajos del Programa para
determinar la línea base se iniciaron en 2006 con el propósito de identificar, describir y
evaluar la práctica convencional del agricultor en la zona. Posteriormente, entre 2006-2010,
el Programa estuvo enfocado en la investigación de las prácticas de agricultura de
conservación con la participación activa de agricultores de distintas comunidades, lo que
permitió identificar las mejores alternativas de AC para el sistema papa-pasto de la zona.
Tomando como base los resultados obtenidos en la etapa previa, las acciones del Programa,
entre 2010-2014, continuaron con un proceso de validación-difusión de las prácticas de AC
para el sistema papa-pasto. En este periodo, los cultivos de papa, avena-vicia, cebada, haba
y pastos, fueron sometidos a los métodos de labranza convencional y labranza reducida
como se describe en el Cuadro 1. Las parcelas fueron establecidas en las localidades de
Marcopamba y Culebrillas, pertenecientes a la microcuenca del río Illangama.
3.1. Características del área de estudio
La subcuenca del río Chimbo está localizada en la provincia de Bolívar y abarca los cantones
de Guaranda (parte alta y media), Chimbo y San Miguel (parte media), y Chillanes (parte
baja) (Figura 1). Su territorio montañoso y quebrado tiene una extensión aproximada de
3,635 km2y se encuentra en las estribaciones occidentales de la Cordillera Occidental de Los
Andes (Cárdenas y Barrera, 2007). Dentro de esta subcuenca se localiza la microcuenca del
río Illangama que cubre una superficie de 130.66 km2 y se extiende desde 1º 23’ 55,30” N
hasta 1º 34’ 4,80” de latitud Sur y desde 78º 50’ 39,38” hasta 78º 58’ 29,52” de longitud
Oeste.
22
Figura 1. Localización de la microcuenca del río Illangama. Subcuenca del río Chimbo-
Ecuador.
Entre las condiciones agroecológicas de la zona se desatacan las siguientes:
– Región: Páramo y meseta andina.
– Zona de vida: Subalpino o Boreal, Montano, Montano Bajo y Zona Templada Fría.
– Temperatura promedio 7-13 °C.
– Altitud: 2,800 – 5,000 msnm.
– Nubosidad: baja – media.
– Precipitación anual: 500 -1,300 mm
En general, los suelos de la zona alta de la subcuenca del río Chimbo están clasificados
principalmente como Andisoles, cuyas características físico-químicas son las siguientes:
texturas franco, franco-arenosa, franco-limosa; ligeramente ácidos (pH 5.5 – 6.5) y con
buen contenido de materia orgánica (8 y 10%) (INIAP, 2004, citado por Barrera et al, 2004).
Los páramos corresponden a las zonas de vida bosque húmedo Sub-Alpino, bosque muy
húmedo Sub-Alpino y bosque pluvial Sub-Alpino. Estas zonas constituyen en su conjunto
verdaderas esponjas de agua, gracias a la gran capacidad de retención de agua de sus
suelos. Aunque gran parte de los páramos no están ocupados, sin embargo, en varias
localidades, sobre todo, en los límites inferiores de éstos, en zonas de transición a las
formaciones del piso altitudinal Montano, los indígenas cultivan papa, melloco, oca,
mashua y ajo o tienen pastando sus ovejas o llamingos. Cualquier alteración de la cubierta
natural de los páramos, provocaría un impacto negativo en el caudal regular de sus aguas, y
23
esto a su vez causaría variaciones de los caudales que se emplean en las partes bajas, ya sea
para riego, suministro de agua potable y generación de energía hidroeléctrica, además de
los daños adicionales por deslizamiento de tierra en aquellos sitios donde los suelos están
saturados de agua (Cañadas, 1983).
En la microcuenca del río Illangama, los asentamientos poblacionales son relativamente
recientes y se iniciaron en la década de 1980 con la llegada de grupos indígenas, generando
presión sobre el capital natural. La degradación ambiental se evidencia en la notoria
erosión de las laderas de pendiente pronunciada causada por la ausencia de medidas de
conservación del suelo, la perturbación de áreas de vegetación espesa y la contaminación
de cursos de agua (Barrera et al., 2010).
El Programa INIAP-SANREM CRSP, mediante una encuesta estática realizada a 117 hogares
de la microcuenca del río Illangama, logró recopilar y sistematizar información respecto a
variables relacionadas con la posesión y uso de la tierra, productividad de los rubros de
importancia económica y alimentaria e ingresos económicos derivados de distintas fuentes;
algunas variables se muestran a continuación:
- Superficie promedio de la propiedad en hectáreas: 3.40
- Porcentaje de la superficie total dedicada a cultivos: 48
- Porcentaje de la superficie total dedicada a pastos mejorados: 42
- Porcentaje de la superficie de cultivos dedicada a papa: 85
- Producción de papa en kilogramos por hectárea: 8,295
- Ingreso agrícola en dólares por año: 2,077
- Ingreso pecuario en dólares por año: 545
El análisis de estas variables determinó cuatro grupos de hogares localizados en la
microcuenca y distribuidos de la siguiente manera:
- Grupo 1: Comprende el 37% de los hogares y se define como dependiente de la agricultura
y ganadería, además de percibir ingresos por trabajo agrícola fuera de la finca. La superficie
promedio de las propiedades es 3.36 ha, las cuales se emplean mayoritariamente en el
cultivo de papa y pastos naturales y mejorados, y en menor proporción a cultivos de
subsistencia como arveja, cebada, melloco, trigo, haba, chocho, quinua, entre otros. El
ingreso promedio anual es de USD 2,627.
24
- Grupo 2: Engloba al 38% de los hogares y se define como dependiente de la agricultura y
ganadería, además de percibir ingresos por trabajo fuera de la finca con salario. En
promedio, las propiedades tienen un área de 2.33 ha dedicadas principalmente al cultivo de
papa y pastos mejorados. El ingreso promedio es de USD 3,256 por año.
- Grupo 3: Comprende el 9% de los hogares. Mantiene una dependencia de la agricultura y
ganadería, además de contar con ingresos significativos generados por negocios propios. De
los cuatro grupos que se identificaron en la microcuenca, es el que presentó los promedios
más altos con respecto a la superficie de sus propiedades e ingresos anuales, con 10.08 ha y
USD 9,126 respectivamente. Las actividades agrícolas predominantes son los cultivos de
papa y pastos naturales y mejorados.
- Grupo 4: Representa el 16% de los hogares. Mantiene una dependencia de la agricultura y
percibe ingresos tanto por ayuda social así como por remesas de migrantes. La superficie
promedio de las propiedades es la más baja de los cuatro grupos, con 2.10 ha, mismas que
son dedicadas mayoritariamente al cultivo de papa y pastos naturales y mejorados. El
ingreso promedio es de USD 2,434 por año.
Las principales actividades productivas de la microcuenca son agricultura, producción
agropecuaria, turismo, producción artesanal y comercio en pequeña escala. Los cultivos
representativos son papa, pasto, quinua, haba, trigo y cebada. En la crianza de animales,
predominan bovinos, porcinos, ovino y cuyes.
La caracterización socioeconómica y ambiental de los sistemas de producción de la
microcuenca del río Illangama ha permitido conocer que la población depende
principalmente de los beneficios generados por la agricultura, con escasa tenencia de tierra,
baja productividad y deterioro ambiental asociadas con la más alta prevalencia de pobreza
en Ecuador. El rubro de mayor importancia económica corresponde al sistema papa-pasto
(95% de los hogares tienen pastos y el 100% papas) y cerca del 85% de las familias reciben
ingresos derivados de la ganadería (Barrera et al., 2010).
Los principales retos que enfrentan los agricultores de la zona son la baja productividad en la
agricultura, la disminución de la calidad de los recursos naturales, el acceso limitado a los
mercados finales, la baja captura de valor agregado y la insuficiente diversificación de los
ingresos dentro y fuera de la agricultura (Barrera et al, 2010).
25
3.2. Aplicación de métodos estadísticos para evaluar las variables agronómicas y
económicas de las prácticas.
El Programa INIAP-SANREM CRSP, durante las fases de investigación, validación y difusión
de las prácticas de AC, generó información sobre variables de productividad y costos de
producción en 12 parcelas establecidas en los campos de agricultores de la microcuenca del
río Illangama, las cuales resultaron de la combinación de cuatro tratamientos y tres
repeticiones (tres fincas). Los tratamientos en estudio están descritos en el Cuadro 1.
Para el arreglo de las parcelas en campo se aplicó un Diseño de Bloques Completamente al
Azar (DBCA). Las variables consideradas en el análisis fueron el rendimiento en t/ha obtenido
en cada cultivo evaluado en la rotación, las variables de química de suelo y los costos y
beneficios de cada práctica evaluada. Los datos obtenidos fueron sistematizados para su
análisis estadístico, utilizando un Análisis de Varianza Univariada y siguiendo el modelo
matemático del Diseño de Bloques Completamente al Azar, tal como se muestra a
continuación:
Yij = μ+ βi+Τj+εij
Donde:
Yij = Observación del tratamiento j en el bloque i
μ = Media general
βi = Efecto del bloque i
Τj = Efecto del tratamiento j
εij = Error residual del bloque i y tratamiento
La hipótesis nula H0: T1 = T2 = T3 = T4, sugiere que el valor promedio de los tratamientos son
iguales, lo cual indicaría que las prácticas evaluadas no exhibieron diferencias entre sí. En tal
caso, cualquiera de los tratamientos generaría resultados similares durante la evaluación en
los campos de los agricultores. Por el contrario, la hipótesis alternativa HA: T1≠ T2≠ T3≠ T4,
significa que se produjeron diferencias entre los valores promedios de los tratamientos, lo
cual indicaría que las prácticas evaluadas presentaron respuestas distintas para las variables
sujetas al análisis. Para la diferenciación de los tratamientos en estudio, se efectuó el análisis
funcional aplicando la prueba de significación de Tukey al 5%, misma que presenta
rigurosidad estadística al comparar los promedios de los tratamientos.
26
3.3. Aplicación del método de excedente económico para evaluar la rentabilidad de la
generación y adopción de las prácticas.
La teoría del Excedente Económico generado por el cambio tecnológico, involucra a
productores y consumidores. El modelo parte de un punto de equilibrio (a) entre las curvas
de la oferta (O1) y la demanda (D), en el cual una cantidad inicial (Q0) de un bien es
producida y consumida a un precio determinado (P0). De manera gráfica, el excedente del
consumidor está definido por el área debajo de la curva de la demanda (D) y arriba del
precio de equilibrio P0 (área daP0), mientras que el excedente del productor está
representado por el área arriba de la curva de la oferta (O1) y debajo del precio de equilibrio
P0, (área P0aO1). La curva de la oferta original (O1) contiene cantidades de un bien producidas
empleando tecnología tradicional (Mendoza et al., 2010). El aumento de la producción o la
disminución de los costos de producción unitarios, por efecto de la transferencia y adopción
de nuevas tecnologías, resulta en un desplazamiento de la curva de la oferta de O1 a O2;
como consecuencia de este movimiento, la cantidad producida se incrementa de Q0 a Q1,
disminuyendo así el precio de P0 a P1. Esto establece un nuevo punto de equilibrio (b) en el
que existe una mayor cantidad ofertada (Q1) a un precio inferior (P1). En consecuencia, los
consumidores pagan un menor precio por una mayor cantidad de producto (Gráfico 1)
(Bojanic & Echeverría, 1990, citado por Mendoza et al., 2010).
Gráfico 1. Modelo básico del Excedente Económico generado por el cambio
tecnológico.
27
En cuanto a los productores, sus ganancias tienden a incrementarse debido al aumento de la
cantidad vendida a un menor costo unitario, lo cual se ve representado por el área abI1I0
(Gráfico 2) que engloba al excedente del productor.
Gráfico 2. Modelo de Excedentes Económicos con desplazamiento paralelo de la curva de
oferta.
Sin embargo, también ocurre una reducción del precio del producto, lo que conlleva a una
disminucióndel beneficio económico que percibe el productor, representando así una
reducción en el excedente del productor, área P0acP1. Es así que el cambio en el excedente
del productor real (CEP) resultará de la diferencia de: área abI1I0–área P0acP1. (Bojanic &
Echeverría, 1990, citado por Mendoza et al., 2010)
El excedente neto al productor generado por el impacto de las nuevas tecnologías está en
función de la elasticidad de la oferta y la demanda, así como de la magnitud del cambio en el
precio y la cantidad. El Excedente Neto Social se obtiene sumando el cambio del excedente
del consumidor más el cambio en el excedente del productor. El área P0abP1–[cbI1I0– P0acP1].
Debido al impacto de una nueva tecnología, la curva de la oferta se desplazará
paralelamente hacia la derecha para el caso de productos que funcionan bajo un esquema
de economía cerrada, es decir las relaciones comerciales con el exterior son mínimas y el
precio internacional no es afectado por los volúmenes producidos o exportados (Alston et
al., 1995).
28
El desplazamiento de la curva de oferta debido al cambio tecnológico genera un Excedente
Económico Total (EET) representado por el área sombreada del Gráfico 2 (área abI0I1). Esta
área se halla sujeta a variaciones anuales que resultan de las fluctuaciones en el precio
recibido por el productor o cambios en el desplazamiento de la oferta. El cambio en el EET
resulta de la sumatoria de estas áreas para cada uno de los años del período en estudio.
(Mendoza et al., 2010)
El EET equivale al cambio en el excedente económico del productor, dado que se asume que
la curva de la demanda es horizontal y coincide con el precio internacional (Gráfico 2, área
abI0I1). La distribución de los beneficios depende de la elasticidad de la oferta y se considera
que no existen distorsiones en el mercado tanto en precios como en insumos (Alston et al.,
1995).
El cálculo del excedente económico al consumidor, al productor y total debido al cambio
tecnológico se realiza de la siguiente manera:
Excedente económico del consumidor (EC): área daP0
Cambio en el excedente del consumidor debido al cambio tecnológico (CEC): áreaP0abP1
Excedente económico del productor (CEP): área P0I0
Cambio en el excedente del productor debido al cambio tecnológico (CEP): área cbI1I0–
P0acP1.
Excedente total CEC+CEP = P0abP1+(cbI1I0–P0acP1): área abI1I0
3.3.1. Cálculo del excedente económico en las alternativas de AC
El cálculo del Excedente Económico que se deriva del cambio atribuible a la generación y
transferencia de tecnología en los sistemas de producción basados en AC, considera el
desplazamiento de la curva de oferta como resultado del incremento en los rendimientos de
los cultivos. Se debe notar que el desplazamiento de la curva de oferta puede originarse de
varios factores, entre los cuales puede incluirse: investigación agrícola, transferencia de
tecnología, crédito, políticas de precios, mecanismos de comercialización, organización de
productores, etc. Para estimar el excedente económico en este trabajo, se utilizó un modelo
diseñado por el Dr. George W. Norton (Investigador Economía Agrícola, Instituto Politécnico
y Universidad Estatal de Virginia), para proyectar los impactos económicos de tecnologías
mejoradas desarrolladas mediante investigación agrícola (Anexo 9).
29
Los ingresos adicionales que se atribuyen a la investigación y transferencia de tecnología,
son calculados a partir del aumento en la producción generado por la aplicación de las
alternativas de AC. En la estimación de los ingresos se incluye: el precio en el ámbito de
finca, la elasticidad de la oferta, la tasa de adopción de la tecnología disponible en los
cultivos del sistema de producción papa-pasto (papa-avena vicia-cebada-haba-pastos), y un
peso relativo asignado a la investigación agrícola.
La variación en los rendimientos por hectárea se determinó utilizando tanto la información
disponible evaluada en las parcelas de los agricultores para las alternativas de AC en los
cultivos papa, avena-vicia, cebada, haba y pastos, así como la información correspondiente a
la práctica convencional del productor. A partir de estos datos, se obtiene la diferencia en
rendimiento reportada para ambas prácticas.
La Tasa de Adopción Anual de las alternativas de AC desarrolladas por el INIAP, se deriva de
la relación entre el área cosechada con las alternativas de AC para papa-avena vicia-cebada-
haba-pastos en las zonas productoras (Ai) y el área total cosechada de los mismos cultivos en
las zonas productoras en cada año analizado (At). En base a los datos recolectados mediante
una encuesta en el año 2010, se logró determinar el nivel de adopción promedio de
prácticas de AC cuando el Programa INIAP-SANREM CRSP ya había cumplido cuatro años
(2006-2010) operando en la microcuenca del río Illangama (Barrera et al., 2012). En el anexo
1 se presentan los datos de adopción obtenidos mediante la encuesta en mención (Anexo 2).
Al multiplicar la variación neta de los rendimientos por la probabilidad de éxito y la tasa de
adopción, se obtiene el cambio en la curva de la oferta que se genera por el incremento de
los rendimientos corregidos por la superficie en la cual se adoptaron las alternativas de AC
(Alston et al., 1995).
Respecto al porcentaje de adopción, en los años iniciales del programa se presentaron
valores muy bajos, que se aproximan a cero; sin embargo alrededor del sexto año se empezó
observar un incremento, hasta que la tasa de adopción alcanza el 9% en el último año (2014)
del Programa.
En términos de la adopción, el aporte del INIAP para este estudio consiste en la investigación
para generar las prácticas de AC, su adopción y transferencia a extensionistas.
El tamaño proporcional del desplazamiento de la curva de la oferta se calcula aplicando la
siguiente ecuación (Alston et al., 1995):
𝐾 = (𝐸(𝑌)
𝑒) − (
𝐸(𝐶)
1 + 𝐸(𝑌)) 𝑝𝐴(1 − 𝑑)
30
Donde:
K = cambio en la curva de oferta expresado como una fracción del precio inicial.
E (Y) = es el aumento en rendimiento por hectárea de los cultivos evaluados después de la
adopción de la tecnología,
E (C) = es el cambio proporcional esperado en la variable de costos por hectárea,
e = es la elasticidad precio de la oferta.
p = es la probabilidad de éxito de lograr el incremento en rendimiento esperado
A = es la tasa de adopción de la tecnología.
d = es la tasa de depreciación de la nueva tecnología.
Los beneficios netos que resultaron de las inversiones realizadas por el programa en los
primeros años (2006-2010) son negativos, sin embargo a partir del año 2011 se empezó a
generar el primer saldo positivo, fruto de la investigación y difusión de las alternativas de AC
desarrolladas para el sistema papa-pasto.
En el modelo de excedente económico se han incluido y estimado para cada año los costos
de investigación, desarrollo y difusión. Todos los factores anteriormente descritos se
consideran dentro de las fórmulas aplicadas para estimar anualmente los beneficios de la
investigación hasta el año 2014. Para obtener los beneficios netos, los costos de
investigación y transferencia de tecnología se sustraen de los beneficios brutos.
El cambio en el excedente económico total debido al cambio tecnológico se calcula de la
siguiente manera:
ΔTS= PQK (1 + 0.5Zn)
Donde:
ΔTS = cambio en el excedente económico total.
P = precio inicial del producto agrícola pagado al productor.
Q = producción inicial del producto agrícola.
K = cambio en la curva de oferta expresado como una fracción del precio inicial
Z = Ke / (e + n) reducción relativa del precio debido a un cambio en la oferta, el cual
resulta de la nueva tecnología
e = elasticidad de la oferta
n = elasticidad de la demanda
Los datos referidos previamente que se utilizaron en el cálculo del excedente
económico se presentan en el Anexo 3.
31
Los beneficios económicos imputables a la investigación y transferencia de tecnología,
probablemente se mantengan en el futuro; sin embargo, también sufrirán reducciones con
el pasar de los años, debido al surgimiento de nuevas tecnologías. Considerando lo anterior,
los beneficios disminuyen en un número “x” de años, por lo cual, deben ser depreciados en
forma lineal simple. Otro factor que se considera en este modelo, es la tasa de descuento
para la cual se escogióuna tasa de interés activa efectiva referencial del 8.5%, establecida
por el Banco Central del Ecuador para inversión pública (BCE, 2015).
Los beneficios se estiman como el cambio en el excedente económico total para cada año,
mientras que los costos están representados por los gastos en los proyectos de
investigación, además de los costos que se estimaron posteriormente para los proyectos
relacionados con la investigación y transferencia de tecnología de las prácticas de AC.
Adicionalmente, se incluye una estimación de la variación en las cantidades ofrecidas y
demandadas del producto como resultado del cambio en el precio al productor, variación
que se conoce como elasticidad de la oferta y la demanda respectivamente.
Respecto a la oferta, los valores del coeficiente de elasticidad pueden ser igual a 1, menor a
1 pero mayor que cero y mayor a 1. Cuando es igual a 1, se dice que la elasticidad es
unitaria; esto quiere decir que los incrementos porcentuales de los precios del bien
provocan reducciones porcentuales en las cantidades ofrecidas del bien en la misma
proporción. Si el valor es menor que 1, se dice que la elasticidad es inelástica; esto significa
que las cantidades ofrecidas reaccionan poco ante los cambios en los precios del bien.
Valores de las elasticidades, precio mayores que 1, indican que los cambios porcentuales en
los precios tienen un impacto más que proporcional en la oferta de la mercancía; en estos
casos se afirma que las elasticidades son altas y la oferta es elástica (Vázquez y Martínez,
2011).
En general, el sector agropecuario se caracteriza porque sus productos normalmente tienen
coeficientes de elasticidad de la oferta inferiores a 1. Esto quiere decir que la oferta de
productos agropecuarios es inelástica en relación al precio. Lo anterior se debe a que el ciclo
biológico de producción de los cultivos, o el tiempo necesario para criar el ganado, es largo e
inmodificable, por lo que la oferta de productos agropecuarios tiende a reaccionar
lentamente a los cambios de precios (Vázquez y Martínez, 2011).
En el caso de la demanda, los valores del coeficiente de elasticidad pueden ser, en términos
absolutos, igual a 1, menor a 1 y mayor a 1. Cuando es igual a 1, se dice que la elasticidad es
unitaria; esto quiere decir que los incrementos porcentuales de los precios del bien
32
provocan reducciones porcentuales en las cantidades demandadas del bien en la misma
proporción. Si el valor es menor que 1, se dice que la elasticidad es inelástica; esto significa
que las cantidades demandadas reaccionan poco ante los cambios en los precios del bien,
siendo este el caso más común para los productos agropecuarios. Valores de las
elasticidades, precio mayores que 1, indican que los cambios porcentuales en los precios
tienen un impacto más que proporcional en la demanda de la mercancía (Vázquez y
Martínez, 2011).
Numerosos trabajos estadísticos en distintas partes del mundo señalan que los productos
agropecuarios por lo general tienen elasticidades menores que la unidad. Dentro de estos,
los productos agropecuarios de menor transformación presentan los valores más bajos, en
cambio los productos ganaderos y agroindustriales tienen coeficientes de elasticidad
mayores (Vázquez y Martínez, 2011).
Basado en las consideraciones anteriores y mediante un análisis de los precios y
produccionesa nivel nacional de los productos agrícolas involucrados en la presente
investigación, se decidió utilizar para tales productos un coeficiente de elasticidad de la
oferta de 0.75 y un coeficiente de elasticidad de la demanda de 0.50, en consecuencia para
ambos casos se produce un comportamiento inelástico.
3.3.2. Estimación de la rentabilidad
Posteriormente a la obtención del flujo de costos y beneficios del proyecto, se aplicó una
tasa de descuento del 8.5% a esos valores para que sean actualizados. La rentabilidad de las
inversiones realizadas fue calculada mediante los siguientes indicadores económicos: Valor
Actual Neto (VAN) y Tasa Interna de Retorno (TIR).
El VAN o beneficio neto actualizado se define como el beneficio económico generado por
una institución, programa o proyecto menos el costo de éste, actualizados a la tasa de
descuento usada en el mercado (Días y Sain, 2007). La fórmula de cálculo es la siguiente
(Medina, 1991):
𝑉𝐴𝑁 = ∑𝐵𝑡 − 𝐶𝑡
(1 + 𝑟)𝑡
𝑇
𝑡=0
Donde:
Bt = Beneficios generados por el programa en el año t;
Ct = Costos realizados por el programa en el año t;
r= Tasa de descuento (interés);
33
t= 0, 1, 2, 3..., T (años del flujo);
T= Último año del programa.
La TIR es uno de los métodos más utilizados para estimar las tasas de retorno de las
inversiones en investigación. Cuando la TIR es aplicada a un determinado flujo de beneficios
y costos, se vuelve igual a cero. Deberá ser superior o igual al costo de oportunidad de otros
gastos en la economía para que la inversión en investigación se considere rentable (Días y
Sain, 2007). La fórmula de cálculo es la siguiente (Medina, 1991):
0 = ∑𝐵𝑡 − 𝐶𝑡
(1 + 𝑇𝐼𝑅)𝑡
𝑇
𝑡=0
Donde:
Bt = Beneficios generados por el programa en el año t.
Ct = Costos realizados por el programa en el año t;
TIR= Tasa Interna de Retorno;
t= 0, 1, 2, 3..., T (años del flujo);
T= Ultimo año del programa.
En el caso de que la TIR calculada para el proyecto sea menor que la tasa de descuento con
la cual se está evaluando el proyecto, significaría que el beneficio económico generado sería
menor al que se obtendría con costo de capital; es decir que si un banco ofreciera una tasa
de interés del 5% para un depósito a plazo de 5 años y el proyecto genera en el mismo
periodo una TIR del 4.5%, el proyecto no resulta rentable y por lo tanto la opción es
descartada.
3.3.3. Proceso de adopción de tecnología
Desde el punto de vista de las tecnologías agrícolas, la adopción se define como la superficie
en la cual una nueva tecnología es utilizada de forma equilibrada con otras actividades, en
un largo periodo de tiempo y suponiendo que los agricultores poseen información completa
sobre la tecnología y su potencial (Alcón, 2007).
La adopción de una nueva tecnología por el productor agropecuario o agroindustrial
constituye un proceso bastante complejo, donde actúan diversos factores que afectan tanto
el grado (uso integral o parcial de la tecnología o sistema) como la tasa de adopción (uso
total o parcial de la superficie cultivada potencial, en el caso de productores rurales).
Además, de un año a otro pueden cambiar determinados factores, y favorecer u obstaculizar
la adopción de determinada innovación. Asimismo, en este proceso se debe considerar que
34
en cualquier región agrícola existen productores líderes, que ejercen gran influencia sobre
los demás y que, por lo tanto, pueden acelerar o impedir el proceso de transferencia de una
nueva tecnología (Dias, Sain y Salles-Filho, 2007).
Una constatación empírica frecuente es que, al representar la evolución temporal del
número acumulado de adoptantes de una innovación, se obtiene una curva en forma de S
(Grafico 3). Por ello, en todo proceso de adopción se pueden distinguir tres etapas (Gómez y
Carmona, 2003):
Gráfico 3. Evolución del proceso de adopción de tecnologías.
Primera etapa, caracterizada por una gran incertidumbre sobre los rendimientos futuros
de la tecnología y, por lo tanto, por la existencia de un elevado nivel de riesgo en la
adopción. Por ello, el proceso de difusión es también lento.
Segunda etapa, caracterizada por un aumento del rendimiento tecnológico de la
innovación y, por lo tanto, por una mayor aceptación de la misma por parte de los
adoptantes potenciales. La velocidad de difusión será también mayor.
Tercera etapa, caracterizada por una menor velocidad de difusión, debido
fundamentalmente a dos razones: por una parte, la tecnología se acerca a su límite de
rendimiento, y las expectativas de futuros incrementos de productividad disminuyen.
Considerando que cada tecnología tiene su ciclo de vida, sus usuarios la dejarán de utilizar
una vez que el ciclo alcance su fin, momento en el cual la tecnología no genera ningún
beneficio para ellos. Los productores solamente deciden adoptar una tecnología nueva
cuando ésta produce una rentabilidad superior a aquella generada por la tecnología
anterior. En esta situación una interpretación de la tecnología “vieja” es que aún si reporta
35
beneficios, la tecnología “nueva” debe superar a la “vieja” y continuar por encima de su
rentabilidad, sino se retornaría al uso de ésta (Alston et al., 1995).
3.4. Aplicación del método del Índice de Nitrógeno para evaluar el impacto ambiental de
las prácticas.
La contaminación ambiental generada tanto por las prácticas de AC así como de agricultura
convencional, se evaluó aplicando el Índice de Nitrógeno. Este método se usa como una
herramienta de modelación para predecir diversos escenarios en relación a: la absorción de
N por un determinado cultivo, el uso eficiente del N del sistema (NUE), y el riesgo de
pérdidas de N a través de diferentes vías (Figueroa-Viramontes et al., 2011).
El Índice de Nitrógeno incluye cinco categorías que se utilizan para evaluar el riesgo de
pérdidas de N y que se interrelacionan con la lixiviación de nitratos, transporte superficial y
nitrógeno atmosférico, mismos que se consideran componentes del Índice. A continuación
se presentan los rangos de cada una de las categorías del Índice de nitrógeno: muy bajo (0-
24), bajo (>24-52), medio (>52-83), alto (>83-107) y muy alto (>107-132).
El índice de N es una medida de modelación para evaluar el riesgo que tiene un predio, una
parcela, etc. de pérdidas de este elemento sea por lixiviación, escorrentía o volatilización. Se
calcula a partir de un análisis de suelo que determina las concentraciones de amonio y
nitratos existentes en muestras de una parcela cuyos datos se conozcan de entradas, de
salidas y de incremento o decremento del N en el área del cual se realiza el estudio. Además
el modelo requiere los siguientes datos: porcentaje de materia orgánica, densidad aparente,
pH, concentración de nitrato y amonio en el suelo, rendimiento, precipitación.
El cálculo de las entradas y salidas de N para un determinado sistema de producción se
realiza de la siguiente manera:
- Nitrógeno total del sistema: Sumatoria de las fuentes de nitrógeno (fertilizante inorgánico,
N inorgánico inicial de la zona radicular en capa superficial del suelo, mineralización de N y
residuos).
- Volatilización amonio: Cantidad de nitrógeno perdido vía amonio (entradas de N inorgánico
susceptible a volatilización x AVC ÷100).
- Desnitrification: Cantidad de N perdido vía desnitrificación. (fertilizante N + nitratos en
capa superficial + N inorgánico presente en insumos orgánicos - volatilización amonio) x
coeficiente de desnitrificación.
36
- Absorción de Nitrógeno: Cantidad total de N usada por el cultivo.
- Nitrógeno total lixiviado: Cantidad de nitrógeno perdido vía lixiviación (N disponible para
lixiviación x (1.0 – exp(-k×LI/ soil porosity)).
- Nitratos residuales: Cantidad de nitratos remanente. (Total de entradas de N - total vías de
remoción N).
En el Cuadro 3 se presentan los componentes de lixiviación, escorrentía superficial y
transporte atmosférico que son considerados para obtener el Índice de nitrógeno.
Cuadro 3. Índice de Nitrógeno: Calificación para lixiviación, escorrentía superficial y
transporte atmosférico.
Fuente: Delgado et al., 2006
Se debe notar que esta herramienta de modelación fue previamente validada para la
subcuenca del río Chimbo y permite estimar en dicha zona, los riesgos de pérdidas de N en la
atmósfera y pérdidas por lixiviación, así como la sostenibilidad general del sistema (Escudero
et al., 2014).
La evaluación mediante el índice de N se efectuó en las diferentes etapas de desarrollo del
proyecto, como se presenta a continuación:
Componente IN: Lixiviación
nitratos
0 - 10 >10 - 22 >22 - 33 >33 - 45 � >45 - 56
Componente IN: escorrentía
superficial
0 - 7 >7 - 15 � >15 - 28 >28 - 34 >34 - 40
Componente IN: Transporte
atmosférico
0 - 7 >7 - 15 � � >15 - 22 � >22 - 28 � >28 - 32
Total puntaje del índice 0-24 > 24-52 > 52-83 >83-107 >107-128
Categoría de riesgo de
pérdidas N
Ninguno o muy bajo Bajo Medio Alto Muy alto
37
Etapa del Programa Alternativa Observaciones
Inicial (I) Práctica convencional Práctica utilizada por el
agricultor en la zona (2006).
Evaluación (II) Tratamiento 3 (mejor
tratamiento de AC)
Se identificó a través del
proceso de investigación-
validación (2006-2010).
Difusión (III) Tratamiento 3 (mejor
tratamiento de AC)
Se difundió a los agricultores
de la zona (2011-2014).
38
4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
4.1 Superficie, producción y rendimiento de los cultivos de papa, cebada, habas y pastos
en la provincia de Bolívar.
De acuerdo a los datos del Cuadro 4, tanto la superficie cosechada como la producción de
papa en la provincia de Bolívar, han presentado una notoria variabilidad durante un
periodo de 13 años (2002–2014), lo cual también se ve reflejado en la fluctuación de los
rendimientos obtenidos en esta zona. La mayor superficie cosechada se observó en el año
2009 con 4,583 ha, contrastando con las 880 hectáreas cosechadas en 2006, lo cual
representa la segunda producción más baja (2,623 t) del periodo analizado. En términos de
rendimiento, la papa ha superado las 2 t/ha, a excepción del año 2004 (1.92 t/ha),
reportándose los mayores rendimientos para los años 2011 y 2012 con 5.95 y 5.92 t/ha
respectivamente. A pesar del aparente incremento del rendimiento observado en los
últimos años, el promedio de la provincia continua siendo muy inferior al reportado en
otras provincias como la de Carchi (17.9 t/ha), al mismo tiempo que la superficie cosechada
se ha visto sometida a constantes variaciones provocadas por diversos factores, entre ellos
plagas y pérdida de fertilidad del suelo por efecto de condiciones climáticas adversas.
Cuadro 4. Datos de la superficie cosechada, producción y rendimiento del cultivo de
papa en la provincia de Bolívar- Ecuador, 2002-2014.
Año Superficie
cosechada (ha) Producción
(t) Rendimiento
(t/ha)
2002 917 2128 2,32
2003 1441 3997 2,77
2004 1969 3784 1,92
2005 1146 2684 2,34
2006 880 2623 2,98
2007 1588 5619 3,54
2008 2173 5891 2,71
2009 4583 11937 2,60
2010 2872 5868 2,04
2011 1326 7884 5,95
2012 953 5645 5,92
2013 1935 9258 4,78
2014 2612 10806 4,14
Fuente: ESPAC 2002- 2014. Realizado por: Néstor Valarezo.
39
En el Cuadro 5, se puede observar que durante el período 2002-2014 el cultivo de cebada
en la provincia de Bolívar se ha caracterizado por la fluctuación constante de las superficies
cosechadas y producción, lo cual incide en los rendimientos obtenidos en la zona. La mayor
superficie cosechada se observó en el año 2002 con 2933 ha, contrastando con las 702
hectáreas cosechadas en 2014, lo cual representa la producción más baja (565 t) del
periodo analizado.
Con respecto a los rendimientos, la cebada se ha mantenido por encima de 0.5 t/ha, a
excepción de los años 2002, 2003 y 2005, alcanzando su máximo en 2009 con 1.38 t/ha. Al
comparar los datos de rendimiento para el periodo analizado, se observa en general un
incremento en la provincia, mismo que continua estando muy por debajo del rendimiento
promedio de cebada en provincias como Carchi (1.2 t/ha) y Pichincha (1.1 t/ha).
En cuanto a la evolución de la superficie cosechada, se ha observado una tendencia
decreciente, pues a excepción de los años 2002, 2008 y 2009, los restantes años no llegan a
superar las 2,000 ha. Tal tendencia podría explicarse por las importaciones de cebada al
país, debido a los más bajos precios en relación a la cebada que se produce en el país.
Cuadro 5. Datos de la superficie cosechada, producción y rendimiento del cultivo de
cebada en la provincia de Bolívar- Ecuador, 2002-2014.
Año Superficie
cosechada (ha) Producción
(t) Rendimiento
(t/ha)
2002 2933 1286 0,44
2003 1924 886 0,46
2004 1589 1609 1,01
2005 1411 628 0,45
2006 1287 853 0,66
2007 1706 1125 0,66
2008 2105 1590 0,76
2009 2674 3677 1,38
2010 1086 608 0,56
2011 744 758 1,02
2012 1138 633 0,56
2013 1317 1081 0,82
2014 702 565 0,80
Fuente: ESPAC 2002- 2014. Realizado por: Néstor Valarezo.
40
Los datos del Cuadro 6 muestran que tanto la superficie cosechada como la producción de
habas en la provincia de Bolívar, han experimentado una notoria variabilidad durante un
periodo de 13 años (2002-2014), lo cual también se ve reflejado en la variación de los
rendimientos obtenidos en esta zona. La mayor superficie cosechada se observó en el año
2013 con 279 ha, contrastando con las 49 hectáreas cosechadas en 2012, con producciones
de 62 y 51 toneladas respectivamente.
En términos de rendimiento, las habas han estado por encima de 1 t/ha en los años 2003,
2004, 2011 y 2012, de los cuales únicamente el año 2003 llegó a superar levemente las 3
t/ha. Como lo muestran las cifras del periodo analizado, la superficie cosechada y los
rendimientos del cultivo de habas han presentado variaciones bruscas de un año a otro, lo
cual podría explicarse en gran medida por la enfermedad de la mancha de chocolate.
Cuadro 6. Datos de la superficie cosechada, producción y rendimiento del cultivo de
habas en la provincia de Bolívar- Ecuador, 2002-2014.
Año Superficie
cosechada (ha) Producción
(t) Rendimiento
(t/ha)
2002 62 27 0,44
2003 85 269 3,16
2004 93 121 1,30
2005 ND 19 ---
2006 161 107 0,66
2007 231 187 0,81
2008 76 14 0,18
2009 229 206 0,90
2010 ND 15 ---
2011 73 95 1,30
2012 49 51 1,04
2013 279 62 0,22
2014 76 25 0,33
Fuente:ESPAC 2002- 2014. Realizado por: Néstor Valarezo.
En el Cuadro 7, se puede observar que durante el período 2002-2013 la superficie cubierta
por pastos cultivados en la provincia de Bolívar supera las 100,000 ha en cada uno de los
años, reportándose en 2002 la cifra más baja con 114,863 ha y la mayor en 2004 con
163,155 ha. En cuanto a la variación entre años, se puede observar que ésta tiende a
41
reducirse entre 2009 y 2013, ya que la superficie se mantiene entre 130,440 ha y 138,333
ha.
Respecto a la superficie de pastos naturales (Cuadro 7), el valor más alto se registra en el
año 2002 con 96,252 ha y el más bajo en 2004 con 52,787 ha. Además, es posible identificar
dos periodos de relativa estabilidad, puesto que entre 2005 y 2007 la superficie se
mantiene entre 70,444 ha y 72,733 ha; mientras que entre 2008 y 2013 los datos se ubican
entre 80,000 ha y 90,174 ha.
Dentro de la información publicada en la ESPAC durante el periodo 2002-2013, no se
dispone de datos de producción de pastos para Bolívar y Ecuador, por lo cual no fue posible
calcular los rendimientos en t/ha.
Es necesario notar que para la mezcla forrajera avena-vicia no existen cifras oficiales
disponibles sobre superficie y producción a nivel nacional ni en la provincia de Bolívar.
Cuadro 7. Datos de la superficie cubierta por pastos cultivados y naturales en la
provincia de Bolívar- Ecuador, 2002-2013.
Año Pastos cultivados
(ha) Pastos naturales
(ha)
2002 114,863 96,252
2003 134,620 82,928
2004 163,155 52,787
2005 143,226 70,444
2006 140,665 73,970
2007 132,999 72,733
2008 125,214 80,844
2009 130,440 84,222
2010 130,862 89,437
2011 138,333 79,660
2012 132,280 90,174
2013 135,552 83,823
Fuente: ESPAC, 2002-2013. Realizado por: Néstor Valarezo.
Para combatir el alto índice de erosión hídrica en la provincia de Bolívar, particularmente en
la subcuenca del río Chimbo, el Programa INIAP-SANREM CRSP implementó medidas que
contribuyeron al desarrollo sostenible en esta subcuenca hidrográfica, aplicando un manejo
42
integrado de recursos naturales para agricultura de pequeña escala, con equidad
ambiental, social y de género.
4.2. Resultados de la evaluación agronómica y económica de las prácticas
4.2.1. Resultados de la evaluación agronómica de las prácticas
La sustentabilidad de un sistema productivo debe tener una visión de corto y largo plazo. En
ese análisis uno de los componentes productivos primordiales es el suelo como la base para
la producción sostenible a largo plazo y el usufructo económico del mismo sin alterar su
potencial productivo para el futuro, pues no tiene sentido utilizarlo actualmente hasta su
degradación (erosión) privando a las futuras generaciones de su uso; sin embargo tampoco
cabe descuidar la eficiencia en el uso de los recursos y la rentabilidad en el corto plazo,
porque la familia campesina cuenta con esos recursos actuales para sustentar sus
necesidades básicas. El arte está en la utilización de tales recursos cuidando de no
degradarlos para que en el futuro presenten igual o mayor potencial de cultivo.
La valoración de la eficiencia del uso de los recursos productivos se hizo a través de evaluar
los rendimientos de los sistemas de cultivos involucrados en la investigación. Los análisis de
varianza para las variables rendimiento en t/ha de cebada 2012, haba 2013 y pastos
mostraron diferencias estadísticas altamente significativas (P≤0.01), cuando se compararon
las diferencias de los promedios de los tratamientos en estudio (Cuadro 8); eso significa que
los tratamientos de agricultura de conservación (AC) exhibieron un comportamiento
diferente al testigo y entre ellos mismos.
Cuadro 8. Análisis de varianza para las variables rendimiento en t/ha de los cultivos
en rotación. Microcuenca del río Illangama, provincia de Bolívar-Ecuador,
2014.
Fuentes de variación
Grados de libertad
CUADRADOS MEDIOS
Papa 2011
Avena-Vicia 2011
Cebada 2012
Haba 2013
Pastos 2014
Repeticiones 2 12.18 ** 260.59 ** 0.60 ns 0.01 ns 0.06 ns
Tratamientos 3 1.83 ns 100.18 ns 1.34 ** 0.61 ** 3.27 **
Error experimental
6 0.89 21.39 0.14 0.01 0.018
Total 11
CV (%) 6.04 12.45 22.63 3.41 1.09 Fuente: Programa INIAP-SANREM CRSP, 2014. ** Estadísticamente altamente significativo (P≤0.01) * Estadísticamente significativo (P≤0.05) ns estadísticamente no significativo (P≥0.05)
43
Con respecto a las variables rendimiento en t/ha de papa 2011 y avena-vicia 2011, los
análisis de varianza no demostraron diferencias estadísticas significativas (P≥0.05), cuando
se compararon las diferencias de los promedios de los tratamientos en estudio (Cuadro 8);
eso evidencia que los tratamientos de agricultura de conservación fueron similares al
testigo y entre ellos mismos.
En el Cuadro 9 se observan los promedios y la prueba de Tukey al 5% para las variables en
estudio. En las variables rendimiento en t/ha de papa 2011 y avena-vicia 2011, los
rendimientos promedio en el tratamiento T4 fueron de 16.39 t/h y 43.11 t/ha,
respectivamente. Mientras que en el tratamiento T1 los rendimientos en esos cultivos
alcanzaron 14.58 t/ha y 30.64 t/ha, respectivamente.
La prueba de Tukey al 5% para la variable rendimiento en t/ha de cebada 2012 (Cuadro 9),
presenta dos rangos de significación, encontrándose al tratamiento T3 ubicado en el rango
a, con un promedio de 2.49 t/ha; por el contrario, los tratamientos T1 y T4, se ubican en el
rango b, con los rendimientos más bajos llegando a 1.40 t/ha y 0.90 t/ha, respectivamente.
La prueba de Tukey al 5% para la variable rendimiento en t/ha de haba 2013 (Cuadro 9),
muestra dos rangos de significación, identificándose en el rango a los tratamientos T2, T3 y
T4 con promedios de 2.64 t/ha, 2.77 t/ha y 2.81 t/ha, respectivamente; mientras que el
tratamiento testigo T1 se encuentra en el rango b con 1.85 t/ha como el rendimiento más
bajo.
44
Cuadro 9. Promedios y prueba de Tukey al 5% para las variables rendimiento en t/ha
de los cultivos en rotación. Microcuenca del río Illangama, provincia de
Bolívar-Ecuador, 2014.
Tratamientos en estudio Papa (t/ha)
Avena-vicia (t/ha)
Cebada (t/ha)
Haba (t/ha)
Pastos (t/ha)
T1= Labranza convencional, papa con fertilización, avena-vicia con remoción y sin fertilización, cebada con fertilización, haba sin fertilización y pasto con remoción
14.58 a 30.64 a 1.40 b 1.85 b 10.65 c
T2= Labranza reducida, papa con fertilización, avena-vicia con remoción y sin fertilización, cebada con fertilización, haba sin fertilización y pasto con remoción
15.64 a 34.06 a 1.77 ab 2.64 a 12.37 b
T3= Labranza reducida, papa con fertilización, avena-vicia sin remoción y sin fertilización, cebada con fertilización, haba sin fertilización y pasto sin remoción
16.01 a 40.73 a 2.49 a 2.77 a 12.84 a
T4= Labranza reducida, papa con fertilización excepto N, avena-vicia sin remoción y sin fertilización, cebada sin fertilización, haba sin fertilización y pasto sin remoción
16.39 a 43.11 a 0.90 b 2.81 a 12.85 a
Fuente: Programa INIAP-SANREM CRSP, 2014. Con remoción = corta la planta de papa, avena-vicia, cebada y haba, y la saca de la superficie del suelo. Sin remoción = corta la planta de papa, avena-vicia, cebada y haba, y la deja en la superficie del suelo. Letras diferentes indican diferencias estadísticas significativas (P≤0.05).
La prueba de Tukey al 5% para la variable rendimiento de pastos en t/ha, presenta tres
rangos de significación, hallándose en el rango a los tratamientos T3 y T4 con promedios de
12.84 t/ha y 12.85 t/ha, respectivamente; mientras que el tratamiento testigo T1 está en el
rango c, con 10.65 t/ha como el menor rendimiento.
Al hacer una comparación de los rendimientos, se observó que en el caso de los
tratamientos de labranza reducida (T2, T3 y T4) los rendimientos promedio de los cultivos
fueron superiores a aquellos obtenidos bajo labranza convencional (T1), a excepción del
45
rendimiento de cebada en el T4. Comparados a los rendimientos del T1, los incrementos
promedio para papa, avena-vicia, haba y pastos fueron del 10%, 28%, 48% y 19%,
respectivamente. En el caso de la cebada de los tratamientos T2 y T3, el incremento
promedio en rendimiento estuvo cerca del 52% en relación al reportado en el T1.
Los resultados muestran que las prácticas de AC aplicadas en terrenos de pendiente
pronunciada, tienen un efecto positivo en el rendimiento debido al mínimo laboreo del
suelo y el mantenimiento permanente de cobertura vegetal por la no remoción de residuos
de cosecha. En terrenos muy vulnerables a la erosión y donde la labranza convencional está
muy generalizada, se requieren medidas que reduzcan al máximo la pérdida de suelo. Esto
se logra mitigando el impacto de las gotas de lluvia sobre el suelo, reduciendo la
desintegración de los agregados del suelo y el transporte de las partículas por escorrentía
del agua y mejorando el contenido de materia orgánica.
Adicionalmente, los patrones de precipitación erráticos e inadecuados de la zona alto
andina hacen que los cultivos producidos allí se encuentren permanentemente
amenazados por un crónico estrés hídrico y lluvias intensas y de corta duración que
contribuyen a la escorrentía (Alwang et al., 2013).
Las prácticas de AC contribuyen a disminuir la evaporación directa de agua desde la
superficie del suelo, preservar la humedad en el suelo, aumentar la infiltración del agua,
reducir la compactación, incrementar la fertilidad del suelo, y mejorar de la estructura del
suelo, en consecuencia creando condiciones favorables para el desarrollo del cultivo
(Acevedo, 2003). El desarrollo de los cultivos en rotación de los tratamientos de labranza
reducida se vio beneficiado por los cambios positivos en el suelo.
A nivel de Latinoamérica, África y Asia se han reportado incrementos de rendimiento bajo
sistemas de AC que superan entre el 20% y 120% a los rendimientos obtenidos bajo
labranza convencional (Derpsch et al., 2010). Un estudio conducido por la FAO en Tanzania
y Kenya reportó que pequeños agricultores que adoptaron prácticas de AC lograron
incrementos en rendimiento entre el 26% y 100% (Shetto & Owenya, 2007, citado por
Buffet, 2012).
4.2.2. Resultados de la evaluación económica de las prácticas de AC
El análisis de varianza para las variables Beneficios Brutos, Costos Totales y Beneficios Netos
en USD/ha de los cultivos en rotación muestra diferencias estadísticas altamente
significativas (P≤0.01), cuando se compararon las diferencias de los promedios de los
46
tratamientos en estudio (Cuadro 10), demostrando así que los tratamientos de agricultura
de conservación exhibieron un comportamiento diferente al tratamiento testigo y entre
ellos mismos.
Para el cálculo de los costos y beneficios de cada tratamiento, se utilizó la información de
campo respecto a los costos de producción, rendimientos y precios de cada cultivo (Anexo
4). En el caso de los costos, se consideraron los costos de producción de cada cultivo para
realizar la sumatoria de los mismos para cada tratamiento. En el caso de los beneficios
brutos, el cálculo parte del rendimiento de cada cultivo (t/ha) y su precio para
posteriormente realizar la sumatoria de los beneficios obtenidos en los cultivos de cada
tratamiento. Finalmente, los beneficios netos por tratamiento se calcularon restando la
sumatoria de los beneficios brutos, de la sumatoria de los costos de producción.
Cuadro 10. Análisis de varianza para las variables Beneficios Brutos, Costos Totales y
Beneficios Netos en USD/ha de los cultivos en rotación. Microcuenca del
río Illangama, provincia de Bolívar-Ecuador, 2014.
Fuentes de variación
Grados de libertad
CUADRADOS MEDIOS
Beneficios Brutos
Costos Totales
Beneficios Netos
Repeticiones 2 1542984 ** 364583 ** 1852140 **
Tratamientos 3 2059898 ** 342598 ** 2556608 **
Error experimental 6 139913 5540 99158
Total 11
CV (%) 3.12 1.52 4.43 Fuente: Programa INIAP-SANREM CRSP, 2014. ** Estadísticamente altamente significativo (P≤0.01) * Estadísticamente significativo (P≤0.05) ns estadísticamente no significativo (P≥0.05)
La variación entre repeticiones seguramente se produjo porque la investigación se realizó
con agricultores de diferentes comunidades los cuales dispusieron de suelos con
características un tanto diferentes en lo que hace relación a topografía, cultivos anteriores,
etc.; además que, al tratarse de unidades de producción autárquicas las decisiones respecto
de aspectos puntuales como fechas de siembra y cosecha, selección de productos para la
venta, lugares de comercialización, etc., fueron tomados en forma individual, como debe
ser.
Los resultados de la prueba Tukey al 5% que se observan en el Cuadro 11, muestran que los
tratamientos con labranza reducida (T2, T3 y T4) presentan costos de producción por
hectárea menores al tratamiento con labranza convencional. Esta diferencia se puede
47
explicar por la mayor demanda de mano de obra para preparación del terreno que requiere
el sistema de labranza convencional particularmente en papa, en el cual es necesario arar y
rastrar algunas veces para lograr que el mismo este “apto” para receptar a la semilla, a
diferencia del sistema de labranza reducida en el cual se vira la chamba unos días antes de
la siembra de manera que empiece la descomposición de la materia vegetal, unos días
después se coloca el fertilizante y la semilla debajo de la chamba (huacho rozado).
Acevedo (2003) asegura que el menor laboreo agrícola, el uso de menos mano de obra y la
mejor oportunidad de siembra, han sido los principales beneficios económicos en el corto
plazo de la labranza de conservación, mientras que en el largo plazo identifica la
construcción de mejores características físicas y químicas de los suelos lo que repercute en
la preservación y/o mejoramiento de la fertilidad del suelo como los factores de beneficio a
largo plazo.
Los efectos positivos de la agricultura de conservación sobre el contenido de materia
orgánica y los nutrientes, se traduce en mayores rendimientos, los cuales a su vez elevan
los ingresos. La FAO (2002) reportó incrementos de nitrógeno en el suelo debido al uso de
labranza mínima y al aporte de nitrógeno por parte de las leguminosas en Brasil. Los
sistemas producción consistían de avena y trébol como cultivos de cobertura y el maíz
sembrado posteriormente e intercalado con caupí (Vigna unguiculata) bajo labranza
reducida. Cinco años después, la capa de suelo 0-17,5 cm contenía 490 kg/ha más de
nitrógeno en el suelo que el sistema tradicional avena-maíz bajo labranza convencional.
Se debe agregar que, los mayores rendimientos (Cuadro 9) que se obtuvo para los cultivos
sembrados bajo labranza reducida (T2, T3 y T4) permitieron generar beneficios brutos y
beneficios netos superiores a aquellos encontrados bajo labranza convencional. Así pues,
los beneficios netos de los tratamientos de labranza reducida superan en promedio en 62%
al obtenido con labranza convencional.
48
Cuadro 11. Promedios y prueba de Tukey al 5% para las variables Beneficios Brutos,
Costos Totales y Beneficio Netos en USD/ha de los cultivos en rotación.
Microcuenca del río Illangama, provincia de Bolívar-Ecuador, 2014.
Tratamientos en estudio Beneficios
Brutos (USD/ha)
Costos Totales
(USD/ha)
Beneficios Netos
(USD/ha)
T1= Labranza convencional, papa con fertilización, avena-vicia con remoción y sin fertilización, cebada con fertilización, haba sin fertilización y pasto con remoción
8,708 b 5,058 a 3,650 b
T2= Labranza reducida, papa con fertilización, avena-vicia con remoción y sin fertilización, cebada con fertilización, haba sin fertilización y pasto con remoción
10,186 a 4,838 ab 5,348 a
T3= Labranza reducida, papa con fertilización, avena-vicia sin remoción y sin fertilización, cebada con fertilización, haba sin fertilización y pasto sin remoción
11,021 a 4,788 b 6,233 a
T4= Labranza reducida, papa con fertilización excepto N, avena-vicia sin remoción y sin fertilización, cebada sin fertilización, haba sin fertilización y pasto sin remoción
10,439 a 4,241 c 6,198 a
Fuente: Programa INIAP-SANREM CRSP, 2014. Con remoción = corta la planta de papa, avena-vicia, cebada y haba, y la saca de la superficie del suelo. Sin remoción = corta la planta de papa, avena-vicia, cebada y haba, y la deja en la superficie del suelo. Letras diferentes indican diferencias estadísticas significativas (P≤0.05).
4.3. Resultados de la aplicación del modelo de excedente económico
4.3.1. Superficie, producción y rendimiento de los cultivos en rotación.
Los resultados que se presentan en esta sección provienen de datos obtenidos de las
parcelas de los agricultores de la microcuenca del río Illangama a partir del año 2006
(SANREM CRSP, 2009; 2014). Las cifras reportadas permiten observar la evolución de la
superficie sembrada bajo las prácticas de AC y los rendimientos alcanzados hasta el año
2014, en el cual finaliza el Programa. En la primera etapa del Programa se realizó la
identificación, descripción y evaluación de la práctica convencional. Posteriormente, el
programa estuvo enfocado en la investigación deprácticas de AC con la participación activa
de agricultores de las distintas comunidades, lo que permitió identificar las mejores
alternativas de AC para el sistema de producción papa-pasto. Tomando como baselos
49
resultados obtenidos en la fase de investigación, se continuó del 2010 al 2014 con un
proceso de validación-difusión de las prácticas de AC, involucrando un mayor número de
agricultores y proporcionando capacitación sobre la mejor práctica de AC (tratamiento T3).
Los rendimientos promedios de papa obtenidos con la variedad INIAP-Fripapa 99, en el
período 2006-2014, bajo las prácticas de AC fueron de13.78 t/ha (Cuadro 12), mientras que
bajo la práctica convencional del agricultor en el año 2006 fueron de 10 t/ha, al utilizar esa
misma variedad, lo que representa un incremento del 37.8% en favor de las prácticas de
AC.
Cuadro 12. Superficie, producción y rendimiento de papa variedad INIAP-Fripapa-
99 sembrada con prácticas de AC. Microcuenca del río Illangama,
provincia de Bolívar- Ecuador, 2006-2014.
Año Área sembrada (ha)
Producción (t)
Rendimiento (t/ha)
2006 2 20 10
2007 3 36 12
2008 4 48 12
2009 6 84 14
2010 10 140 14
2011 18 270 15
2012 25 375 15
2013 28 448 16
2014 30 480 16
Fuente: Informes técnicos del Programa INIAP-SANREM CRSP de investigación, validación y transferencia de tecnología
2006-2014.
Realizado por: Néstor Valarezo.
Los rendimientos promedios de cebada obtenidos con la variedad INIAP Guaranga, en el
período 2006-2014, en las prácticas de AC fueron de 1.96 t/ha (Cuadro 13), mientras que
bajo la práctica convencional del agricultor en el año 2006 fueron de 1.20 t/ha, al utilizar
esa misma variedad, lo que representa un incremento del 63.30% en favor de las prácticas
de AC.
50
Cuadro 13. Superficie, producción y rendimiento de cebada variedad INIAP
Guaranga sembrada con prácticas de AC. Microcuenca del río
Illangama, provincia de Bolívar- Ecuador, 2006-2014.
Año Área sembrada (ha)
Producción (t)
Rendimiento (t/ha)
2006 2 2.40 1.20
2007 3 3.60 1.20
2008 5 8.50 1.70
2009 7 12.60 1.80
2010 10 20.00 2.00
2011 15 33.00 2.20
2012 25 62.00 2.48
2013 32 80.00 2.50
2014 40 104.00 2.60
Fuente: Informes técnicos del Programa INIAP-SANREM CRSP de investigación, validación y transferencia de tecnología
2006-2014.
Realizado por: Néstor Valarezo.
Los rendimientos promedios de habas obtenidos con la variedad Guagrahaba, en el período
2006-2014, en las prácticas de AC fueron de 1.99 t/ha (Cuadro 14), mientras que bajo la
práctica convencional del agricultor en el año 2006 fueron de 1.20 t/ha, al utilizar esa
misma variedad, lo que representa un incremento del 65.80% en favor de las prácticas de
AC.
Cuadro 14. Superficie y rendimiento de haba variedad Guagrahaba sembrada con
prácticas de AC. Microcuenca del río Illangama, provincia de
Bolívar- Ecuador, 2006-2014.
Año Área sembrada (ha)
Producción (t)
Rendimiento (t/ha)
2006 1 1.20 1.20
2007 2 2.50 1.25
2008 3 4.20 1.40
2009 5 7.50 1.50
2010 8 14.40 1.80
2011 12 30.00 2.50
2012 18 48.60 2.70
2013 24 66.48 2.77
2014 26 72.80 2.80 Fuente: Informes técnicos del Programa INIAP-SANREM CRSP de investigación, validación y transferencia de tecnología
2006-2014.
Realizado por: Néstor Valarezo.
51
En cuanto a los rendimientos de la mezcla forrajera avena-vicia en el sistema papa-pasto, el
Cuadro 15 muestra que cuando la mezcla fue sembrada con las prácticas de AC, se
produjeron en promedio 25.33 t/ha durante el período 2006-2014, mientras que bajo la
práctica convencional esa misma mezcla tuvo rendimientos promedios de 15 t/ha en el año
2006, es decir que el incremento generado fue de 68.90 %.
Cuadro 15. Superficie y rendimiento de Avena-Vicia sembrada con prácticas de
AC. Microcuenca del río Illangama, provincia de Bolívar- Ecuador,
2006-2014.
Año Área sembrada (ha)
Producción (t) Rendimiento (t/ha)
2006 1 15 15
2007 2 32 16
2008 2 38 19
2009 3 66 22
2010 4 104 26
2011 5 150 30
2012 7 210 30
2013 9 315 35
2014 10 350 35
Fuente: Informes técnicos del Programa INIAP-SANREM CRSP de investigación, validación y transferencia de tecnología
2006-2014.
Realizado por: Néstor Valarezo.
Finalmente, los rendimientos presentados en el Cuadro 16 muestran que los pastos
sembrados en las parcelas bajo las prácticas de AC produjeron en promedio 11.67 t/ha
durante el periodo 2006 – 2014, a diferencia de las 9.00 t/ha que obtenía el productor bajo
la práctica convencional en el año 2006.
52
Cuadro 16. Superficie, producción y rendimiento de pasturas sembradas con
prácticas de AC. Microcuenca del río Illangama, provincia de Bolívar-
Ecuador, 2006-2014.
Año Área sembrada (ha)
Producción (t)
Rendimiento (t/ha/corte)
2006 1 9 9
2007 5 45 9
2008 8 80 10
2009 12 132 11
2010 15 180 12
2011 19 247 13
2012 25 325 13
2013 35 490 14
2014 50 700 14
Fuente: Informes técnicos del Programa INIAP-SANREM CRSP de investigación, validación y transferencia de tecnología
2006-2014.
Realizado por: Néstor Valarezo.
Si bien es cierto que los incrementos en rendimiento reportados previamente, no resultan
únicamente del trabajo de investigación agropecuaria y transferencia de tecnología por
parte del INIAP, sino que también intervienen e interactúan factores adicionales que
inciden en menor o mayor grado en el incremento, como son condiciones climáticas, tipo
de suelo, entre otros, se debe tomar en consideración que los datos de producción de cada
cultivo que se han reportado en la investigación provienen exclusivamente de las parcelas
de los agricultores intervinientes en la investigación, sin recurrir a los promedios nacionales
ni regionales de los cultivos de papa, avena-vicia, cebada, habas y pastos. Por otra parte se
hace la comparación con el año de inicio que es el 2006 porque es el dato confiable que
existe y con el que se puede comparar.
4.3.2. Inversiones en investigación y transferencia de tecnología.
En el Cuadro 17 se puede observar los costos incurridos en investigación y transferencia de
las alternativas de AC durante el periodo 2006-2014, los cuales corresponden a los costos de
los presupuestos de cada una de las instituciones que colaboraron en el programa, como son
INIAP, SANREM CRPS, SENACYT y organizaciones no gubernamentales, además de
programas nacionales que intervienen en los zonas productoras de papa, cebada y habas en
la microcuenca del río Illangama. De esta manera se logró determinar que el monto total de
53
los costos de investigación y transferencia de tecnología asciende a USD 1,272,456, de los
cuales USD 887,102 (69.72% del total) fueron destinados a las actividades de investigación y
USD 385,356 (30.28%) a las de transferencia de las alternativas de AC. El detalle de los costos
mencionados se presenta en el Anexo 5.
Cuadro 17. Costos totales de la investigación y transferencia de tecnología
del Programa INIAP-SANREM CRSP en la microcuenca del río
Illangama, provincia de Bolívar-Ecuador, 2006-2014.
Año Investigación (dólares)
Transferencia (dólares)
2006* 69,286 0
2007 79,166 8,796
2008 75,802 13,377
2009 70,899 17,725
2010 95,967 31,989
2011 101,417 43,465
2012 119,866 64,543
2013 127,317 84,878
2014 147,379 120,582
* Año inicial del programa en el cual se incluyen costos en infraestructura, administrativos, etc. Fuente: Programa INIAP-SANREM CRSP. Realizado por: Néstor Valarezo.
4.3.3. Estimación del Excedente Económico.
Los resultados correspondientes a los beneficios económicos atribuibles a la generación y
transferencia de las prácticas de AC se presentan en el Cuadro 18. Para la estimación de los
beneficios se consideraron los incrementos en rendimiento desde las prácticas
convencionales hacia las de agricultura de conservación con las variedades de papa INIAP-
Fripapa-99, cebada INIAP Guaranga, haba Guagrahaba, además de la mezcla forrajera avena-
vicia y las pasturas mejoradas.
Entre los años 2006 y el 2010 los beneficios netos generados por las inversiones en
investigación y transferencia de tecnología son negativos (Cuadro 18), puesto que los valores
iniciales estuvieron dirigidos únicamente a generar y transferir las prácticas de AC. Sin
embargo, a partir del año 2011 se obtiene el primer saldo positivo de USD 85,138, valor que
continua incrementándose gradualmente para cada año subsiguiente hasta alcanzar un valor
máximo de USD1,971,687 en 2014. El constante incremento de los beneficios netos se debe
54
al aumento en los rendimientos de los cultivos (Cuadro 12 al 16) producidos bajo la
alternativa de AC en el sistema papa-pasto y los menores costos de producción generados
por la aplicación de las alternativas de AC en la microcuenca del río Illangama.
Cuadro 18. Estimación del Excedente Económico Total Neto de la investigación y
transferencia de las prácticas de AC. Microcuenca del río Illangama,
provincia de Bolívar-Ecuador, 2006-2014.
Año Excedente Económico
Total (USD) Costos (USD)
Excedente Económico Total Neto (USD)
2006 0.00 69,287 -69,287
2007 0.00 87,962 -87,962
2008 0.00 89,179 -89,179
2009 0.00 88,624 -88,624
2010 0.00 127,956 -127,956
2011 230,020 144,882 85,138
2012 704,182 184,409 519,773
2013 1,450,732 212,195 1,238,537
2014 2,239,649 267,961 1,971,688
VAN = USD 1,621,281
TIR = 48%
Fuente: Programa INIAP-SANREM CRSP, 2014. Realizado por: Néstor Valarezo
Para proceder al cálculo de la TasaInterna de Retorno (TIR) a la inversión, se realizó una
actualización de los costos y beneficios presentados en el Cuadro 18-4, obteniéndose como
resultado una TIR del 67% para las alternativas de AC en el sistema de producción papa-
pasto. Tal cifra muestra que la rentabilidad resultante es bastante aceptable, considerando
que según los parámetros aplicados para la evaluación de inversiones por Organismos
Internacionales de Financiamiento, una TIR del 12% representa un nivel aceptable de
rentabilidad. En el Anexo 3 se presentan los datos utilizados para el cálculo del Excedente
Económico Total Neto.
El Valor Actual Neto (VAN) resultante de las inversiones fue de USD 1,621,281, para cuya
actualización se decidió utilizar una tasa de descuento del 8.5% (tasa recomendada por el
Banco Central del Ecuador para evaluar la inversión pública.
Experiencias previas de la aplicación del método del excedente económico utilizado en el
presente trabajo, se reportan en la evaluación impacto socio-económico de tecnologías para
producción de naranjilla (Solana quitoense) en Ecuador por Guayasamín (2015), así como en
55
el análisis ex-ante del impacto económico de tecnologías de bajo costo para piramidación de
genes de yuca (Manihot esculenta) en Nigeria, Uganda y Ghana, realizado por Rudi (2008).
Cuando se requiera hacer una comparación de la rentabilidad obtenida por la presente
investigación con las de otras propuestas de inversión para proyectos/programas a nivel
nacional, se debe considerar que para la estimación de los costos de este programa se
definieron supuestos conservadores, es decir, no se incluyó rubros como amortización de
vehículos y maquinaria, reparación de equipos, papelería, entre otros, los cualesno estaban
contempladas en el método utilizado. Asimismo, se debe reconocer que la investigación
genera beneficios de naturaleza indirecta que no son representados de manera explícita en
las cifras de rentabilidad (Cuadro 18-4).
Respecto a la distribución del Excedente Económico Total, según sostiene la teoría, tanto
productores como consumidores se verán beneficiados en cierta medida por el excedente.
Esto significa que aparentemente, los consumidores se beneficiarían de los menores precios
de papa, cebada, habas, avena-vicia que resultan de los incrementos en los rendimientos de
estos productos generados por la sustitución de la práctica convencional del agricultor por
las prácticas de AC.
Respecto a los beneficios que recibirían los productores de los cultivos antes mencionados,
se incluyela reducción de los costos unitariosdebido a que con los mismos costos totales se
obtiene una mayor producción por hectárea o también porque esa misma producción puede
lograrse con costos totales más bajos. Al final, el productor logra beneficiarse con un costo
unitario menor en ambos escenarios.
Como demuestran los números de los flujos, beneficios económicos y rentabilidad, los
recursos invertidos en investigación y transferencia de tecnología agrícola, en definitiva,
representan una apreciable opción de inversión desde la perspectiva económica y social.
4.3.4. Costos y Beneficios por la sustitución de las prácticas.
En el Anexo 4 se presentan los datos tomados en parcelas de agricultores que se utilizaron
para el cálculo de los costos y beneficios.
En el Cuadro 19 se presentan los costos de producción y los beneficios por hectárea
obtenidos como resultado de la sustitución de la práctica convencional por las alternativas
de AC en el cultivo de papa. Así pues, la práctica convencional genera costos por un monto
de USD 2,051 por hectárea, mientras que para las prácticas de AC los costos fueron de USD
1,945 por hectárea. Esta reducción se debe al menor número de jornales que se utilizaron
para labores de preparación del terreno y cosecha en el sistema de labranza reducida.
56
Respecto a la variación del Beneficio Bruto por efecto de sustitución de prácticas, la papa
cosechada bajo agricultura convencional generó un ingreso de USD 4,374 por ha mientras
que la cosechada con alternativas de AC alcanzó USD 4,800 por ha, obteniéndose beneficios
netos de USD 2,323 por ha y de USD 2,855 por ha, respectivamente. Consecuentemente, el
beneficio neto para el productor por sustitución de prácticas fue de USD 533 por ha. Es muy
probable que los beneficios obtenidos se vean sometidos a fluctuaciones debido a las
condiciones propias de cada localidad, las mismas que ejercen un efecto sobre el ciclo de la
papa.
El mayor beneficio neto que se obtiene con las prácticas de AC se produce en gran parte por
el incremento en el rendimiento por hectárea. Como se mencionó anteriormente, la no
remoción de residuos y la labranza reducida permiten la acumulación de materia orgánica,
preservar la humedad del suelo, reducir la pérdida de nutrientes e incrementar la actividad
biológica del suelo, todo lo cual contribuye a incrementar la producción, sobre todo en
terrenos de pronunciada pendiente (20-50%) y fuertemente afectados por la erosión y/o
periodos de sequía, como ocurre en la microcuenca del río Illangama. Además, los costos de
producción disminuyen con la práctica de AC debido al ahorro de mano de obra para las
actividades de preparación de terreno, haciendo que el cultivo de papa sea más rentable
para el agricultor.
Schmitz et al. (2015) reportó beneficios económicos mayores en un estudio de 3 años
realizado en India en un sistema de cultivo de maíz y trigo bajo AC. Los agricultores que
aplicaron labranza de conservación obtuvieron beneficios económicos netos que pasaron del
26% al 61% a aquellos que aplicaron métodos de laboreo convencional. Además se reportó
un ahorro entre 60% y 80% en costos de mano de obra y energía con labranza de
conservación. Hubo mejores tasas de infiltración bajo labranza de conservación, entre 20% y
60%, así como mayor retención de humedad a diferentes profundidades del suelo.
En otro estudio para cuantificar los beneficios de AC en India, Erenstein y Pandey (2006)
encontraron que el rendimiento de trigo y maíz bajo AC registró un incremento del 10 al 17%
sobre el que se obtuvo bajo labranza convencional y los costos de producción se redujeron
entre el 5 al 10%. Además, se produjo un ahorro de agua entre el 20-35%.
57
Cuadro 19. Costos y beneficios de una hectárea de papa, por sustitución de la
práctica convencional por una de AC. Microcuenca del río Illangama,
provincia de Bolívar-Ecuador, 2016.
Rubro Unidad Prácticas de AC Convencional
Papa comercial Kg/ha 16,000 14,580
Precio ponderado USD/kg 0.30 0.30
Beneficio Bruto USD/ha 4,800 4,374
Preparación del terreno USD/ha 181 299
Siembra USD/ha 614 595
Fertilizantes USD/ha 546 546
Labores culturales USD/ha 176 160
Controles fitosanitarios USD/ha 130 130
Cosecha USD/ha 298 321
Costos variables USD/ha 1,944 2,051
Beneficio Neto USD/ha 2,855 2,323
Beneficio por sustitución USD/ha 533 Fuente: Datos provenientes delPrograma INIAP-SANREM CRSP, 2014. Realizado por: Néstor Valarezo.
El Cuadro 20 muestra los costos de producción y los beneficios que se obtuvieron en cada
hectárea de cebada, al sustituir la práctica convencional por las alternativas de AC. Los
resultados muestran que la práctica convencional generó costos por un valor de USD 762
por hectárea, mientras que para las prácticas de AC los costos fueron de USD 706 por
hectárea, lo cual equivale a una reducción del 7.42%. En este caso, el menor número de
jornales utilizados en la preparación del terreno contribuyó considerablemente a la
reducción de costos obtenida.
En cuanto a la variación de los Beneficios Brutos por efecto de sustitución de prácticas, la
producción de cebada bajo agricultura convencional generó una ganancia de USD 700 por ha
mientras que el ingresó con prácticas de AC llegó USD 1,245 por ha. Sin embargo, al
comparar los Beneficios Netos por hectárea, con las práctica convencional se reporta una
pérdida de USD62 por ha en contraste a las prácticas de AC que genera una utilidad de USD
539, resultando así en un Beneficio Neto para el productor por sustitución de prácticas igual
a USD 601.
Similar al caso de la papa, se produjo principalmente un ahorro del requerimiento de mano
de obra para la preparación del terreno con la práctica de AC. El beneficio bruto es mucho
mayor al obtenido con la práctica convencional debido a que la cebaba respondió
58
favorablemente a las condiciones de AC, traduciéndose en un elevado rendimiento. Los
efectos positivos de la labranza reducida y la no remoción de residuos contribuyen a mejorar
los aspectos físicos, químicos y biológicos del suelo que continúan siendo afectados por el
laboreo convencional en zonas de pendiente muy pronunciada en donde se desarrollan
actividades agrícolas en la microcuenca. El mantenimiento de los residuos es clave para
incrementar el contenido de materia orgánica del suelo y los beneficios que se derivan de
ésta. Como sostienen Brouder y Gomez-Macpherson (2014), con la labranza de
conservación, la materia orgánica y los agregados del suelo mejoran y se reduce la erosión, y
esto conlleva al incremento de la fertilidad del suelo, mejor estructura del suelo, infiltración
y retención de agua en la zona radicular.
Cuadro 20. Costos y beneficios de una hectárea de cebada, por sustitución de la
práctica convencional por una de AC Microcuenca del río Illangama,
provincia de Bolívar-Ecuador, 2016.
Rubro Unidad Práctica de AC Convencional
Cebada comercial kg/ha 2,490 1,400
Precio ponderado USD/kg 0.50 0.50
Beneficio Bruto USD/ha 1,245 700
Preparación del terreno USD/ha 124 236
Siembra USD/ha 232 202
Fertilizantes USD/ha 55 55
Labores culturales USD/ha 24 24
Controles fitosanitarios USD/ha 0 0
Cosecha USD/ha 272 246
Costos variables USD/ha 706 762
Beneficio Neto USD/ha 539 -62
Beneficio por sustitución USD/ha 601 Fuente: Datos provenientes del ProgramaINIAP-SANREM CRSP, 2014. Realizado por: Néstor Valarezo.
En el Cuadro 21 se pueden apreciar los costos de producción y los beneficios que se
obtuvieron por hectárea como resultado de la sustitución de la práctica convencional por las
alternativas de AC en el cultivo de habas. Así pues, los costos generados por la práctica
convencional alcanzan un valor de USD 806 por hectárea, mientras que para las alternativas
de AC los costos fueron USD 952 por hectárea. A diferencia de lo observado en los cultivos
de papa y cebada, se produjoun incremento en los costos de producción de la alternativa de
59
AC principalmente debido a que la preparación del suelo y cosecha requirieron una cantidad
adicional de mano de obra.
Respecto a la variación de los Beneficios Brutos por efecto de sustitución de prácticas, las
habas cosechadas bajo agricultura convencional generaron USD 1,647 por ha mientras que
el ingreso con alternativas de AC fue de USD 2,465 por ha, resultando así en Beneficios
Netos de USD 840 por hectárea y USD 1,513 por hectárea, respectivamente.
Consecuentemente, el Beneficio Neto para el productor por sustitución de prácticas fue de
USD 673.
El mayor beneficio bruto que se obtiene bajo las prácticas de AC se explica principalmente
por el incremento en el rendimiento por hectárea. En este caso se observa que las habas
sembradas bajo AC respondieron positivamente a las condiciones mejoradas del suelo. La no
remoción de residuos y la labranza reducida tienen un rol fundamental en el aumento de
materia orgánica, la cual a su vez mejora la retención de humedad en el suelo e infiltración
del agua, reduce la compactación y mejora la estructura del suelo. A pesar de que los costos
de producción son menores en el laboreo convencional, el rendimiento del cultivo es inferior
puesto que bajo este método el suelo queda desnudo y en consecuencia vulnerable a
pérdidas de materia orgánica, deterioro de su estructura y a compactación, lo cual mantiene
una espiral de descenso de la productividad en la agricultura que se desarrolla en terrenos
de pendiente pronunciada (20-50%).
60
Cuadro 21. Costos y beneficios de una hectárea de habas, por sustitución de la
práctica convencional por una de AC. Microcuenca del río Illangama,
provincia de Bolívar-Ecuador, 2016.
Rubro Unidad Práctica de AC Convencional
Haba comercial kg/ha 2,770 1,850
Precio ponderado USD/kg 0.89 0.89
Beneficio Bruto USD/ha 2,465 1,647
Preparación del terreno USD/ha 140 110
Siembra USD/ha 193 209
Fertilizantes USD/ha 0 0
Labores culturales USD/ha 35 51
Controles fitosanitarios USD/ha 129 129
Cosecha USD/ha 456 307
Costos variables USD/ha 952 806
Beneficio Neto USD/ha 1513 840
Beneficio por sustitución USD/ha 673 Fuente: Datos provenientes del Programa INIAP-SANREM CRSP, 2014. Realizado por: Néstor Valarezo.
En el Cuadro 22 se presentan los costos de producción y los beneficios por hectárea
obtenidos como resultado de la sustitución de la práctica convencional por las de AC en la
mezcla avena-vicia. Así pues, la práctica convencional genera costos por un monto de USD
556 por ha, mientras que para las de AC los costos fueron de USD 426 por ha. Esta reducción
se debe al menor número de jornales que se utilizaron para labores de preparación del
terreno y siembra en el sistema de labranza reducida.
Respecto a la variación delos Beneficios Brutos por efecto de sustitución de prácticas, la
avena-vicia cosechada bajo agricultura convencional produjo un ingreso de USD 919 por ha
mientras que la cosechada con alternativas de AC llegó a USD 1,222 por ha, generando
Beneficios Netos de USD 363 por ha y USD 796 por ha, respectivamente. En consecuencia, el
Beneficio Neto para el productor por sustitución de prácticas fue de USD 433 por ha.
El beneficio neto generado por la aplicación de las prácticas de AC se debe en gran parte al
incremento en el rendimiento por hectárea. Como ya se ha mencionado, la agricultura en
terrenos de pendiente pronunciada experimenta reducción de rendimientos debido al
impacto de la labranza convencional que genera mayores pérdidas de suelo, mientras que el
laboreo reducido y la cobertura del suelo con residuos vegetales generan condiciones más
estables en el suelo para obtener rendimientos crecientes. Asimismo, los costos de
61
producción se han reducido bajo la práctica de AC debido principalmente al menor
requerimiento de mano de obra en la cosecha de avena-vicia, en contraste a lo ocurrido bajo
la práctica convencional, siendo cortada y utilizada para alimentación de ganado.
Cuadro 22. Costos y beneficios de una hectárea de avena-vicia, por sustitución de la
práctica convencional por una de AC. Microcuenca del río Illangama,
provincia de Bolívar-Ecuador, 2016.
Rubro Unidad Práctica de AC Convencional
Avena-vicia kg/ha 40,730 30,640
Precio ponderado USD/kg 0.03 0.03
Beneficio Bruto USD/ha 1,222 919
Preparación del terreno USD/ha 51 67
Siembra USD/ha 211 227
Fertilizantes USD/ha 0 0
Labores culturales USD/ha 16 24
Controles fitosanitarios USD/ha 0 0
Cosecha USD/ha 149 239
Costos variables USD/ha 426 556
Beneficio Neto USD/ha 796 363
Beneficio por sustitución USD/ha 433 Fuente: Datos provenientes del Programa INIAP-SANREM CRSP, 2014. Realizado por: Néstor Valarezo.
Para determinar el precio del pasto, se asignó un costo de oportunidad, que es el valor
monetario que deja de percibir el productor por la venta de su cosecha, cuando decide usar
el mismo pasto dentro de su unidad de producción.
Finalmente, la comparación de costos y beneficios que se presenta en el Cuadro 23, muestra
que la práctica convencional generó costos por USD 883 por ha mientras que bajo las
alternativas AC los costos se ubicaron en USD 759 por ha. En cuanto a la diferencia en
Beneficios Brutos, el ingreso generado por pasturas bajo agricultura convencional fue de
USD 1,065 por ha mientras que las prácticas de AC generaron ingresos de USD 1,284 por ha,
obteniendo así Beneficios Netos de USD 182 por ha y USD 527 por hectárea,
respectivamente. En consecuencia, el beneficio neto para el productor por sustitución de
prácticas fue de USD 345 por ha.
62
Similarmente a lo encontrado en los cultivos sembrados bajo prácticas de AC en la
microcuenca, el beneficio neto de los pastos también fue mayor al de la práctica
convencional debido principalmente al mayor rendimiento por ha. Tal incremento se
relaciona, como se observó en los demás cultivos, con los efectos positivos de la cobertura
del suelo, mantenimiento de materia orgánica y el laboreo reducido del suelo.
Cuadro 23. Costos y beneficios de una hectárea de pasturas, por sustitución de la
práctica convencional por una de AC. Microcuenca del río Illangama,
provincia de Bolívar-Ecuador, 2016.
Rubro Unidad Práctica de AC Convencional
Pastura mejorada kg/ha 12,843 10,650
Precio ponderado USD/kg 0.10 0.10
Beneficio Bruto USD/ha 1,284 1,065
Preparación del terreno USD/ha 46 181
Siembra USD/ha 316 316
Fertilizantes USD/ha 194 194
Corte USD/ha 203 192
Costos variables USD/ha 759 883
Beneficio Neto USD/ha 527 182
Beneficio por sustitución USD/ha 345 Fuente: Datos provenientes del Programa INIAP-SANREM CRSP, 2014 Realizado por: Néstor Valarezo.
Además, se debe considerar que la estimación de la proporción en que las alternativas de AC
sustituirían a la tecnología convencional prevaleciente en la microcuenca del río Illangama es
un proceso complicado de realizar con exactitud.
En términos de la adopción de las alternativas de AC durante las primeras etapas de la
investigación, no fue superior al 1% de la superficie cultivada con papa, cebada, habas,
avena-vicia y pasto, aun cuando hubo participación de los agricultores, quienes no
adoptaron inmediatamente la tecnología esperando ver primero los beneficios de ésta. Este
dato puede considerarse relativamente bajo y se debe al hecho de que durante los primeros
cuatro años (2006-2010), las alternativas de AC fueron implementadas exclusivamente en las
parcelas de los agricultores que colaboraron en el Programa INIAP-SANREM CRSP. Para el
63
año 2011, se empezó a observar un incremento en el nivel de adopción, hasta que se
registra su mayor porcentaje (9%) en 2014, año en el cual finalizó el Programa.
4.4. Resultados de la aplicación del Índice de Nitrógeno
El impacto de las prácticas de AC sobre el uso del nitrógeno en el sistema papa-pasto, fue
evaluado en las tres etapas (I, II, III) del Programa, utilizando para el análisis la práctica
convencional (T1) y al mejor tratamiento de AC (T3). Para la etapa inicial (I) se analizó el T1,
mientras que para las etapas de evaluación (II) y difusión (III) del Programa, se examinó el
T3.
Como se observa en el Cuadro 24, a pesar de que en la etapa II se observan para el nitrógeno
total del sistema y los nitratos residuales valores de 710 kg de N/ha y de 541 kg de N/ha,
respectivamente, para la etapa III, contrario a lo que se esperaba por efecto de las prácticas
de AC, se encontraron valores inferiores (531 kg de N/ha y 295 kg de N/ha). Sin embargo, en
la etapa III se puede observar una reducción de las pérdidas por desnitrificación y del
nitrógeno total lixiviado, en comparación a las dos etapas previas, lo cual se explicaría por el
laboreo reducido y la cobertura permanente del suelo con residuos de cosecha.
Debido a que los resultados encontrados presentan cierta contradicción respecto al
beneficio esperado de las prácticas de AC sobre la dinámica y conservación del nitrógeno en
el sistema papa-pasto, no se puede llegar a concluir de manera definitiva que la aplicación
de la alternativa de AC ha logrado mejorar considerablemente el manejo del nitrógeno. Es
probable que el periodo de evaluación haya sido corto para observar el efecto de las
prácticas de AC sobre la mineralización y acumulación de nitrógeno en el suelo.
Por otro lado, existen beneficios ambientales adicionales claramente atribuidos a las
prácticas de AC, debido a la mínima alteración de la estructura del suelo y a la cobertura
vegetal permanente. Entre los beneficios más notorios, está la reducción de la erosión y de
la escorrentía que normalmente transporta residuos de agroquímicos y sedimentos hacia
fuentes de aguas superficiales. Otro impacto positivo producido por los residuos de cultivo,
es la mayor capacidad de retención de agua, lo cual es muy valorado durante periodos de
lluvias irregulares y sequías por agricultores con escaso acceso a irrigación.
Asimismo, la acumulación de materia orgánica tiene un rol importante en la reducción de
emisiones de gases de efecto invernadero debido a que contribuye al secuestro de carbono,
contrario a lo que ocurre con la labranza convencional al dejar las sustancias orgánicas no
64
mineralizadas expuestas a procesos de descomposición acelerada que generan emisiones de
CO2.
Los reportes de resultados generados mediante el Índice de Nitrógeno se muestran en los
Anexos 6 al 8.
Cuadro 24. Resultados del análisis mediante el Índice de Nitrógeno (IN).
Microcuenca del río Illangama, provincia de Bolívar-Ecuador, 2016.
*LR+SR+CF: Labranza reducida, sin remoción de residuos y con fertilización. Etapas: I, II, III.
4.4.1. Sostenibilidad del sistema mediante el Índice de Nitrógeno.
Los valores de sostenibilidad del sistema que se presentan en el Cuadro 24 representan el
nivel de riesgo de pérdidas de N al que se expone el sistema papa-pasto bajo los distintos
métodos de labranza y manejo de residuos de cosecha. Los valores para las etapas de I, II y
III fueron 54, 80 y 52, respectivamente. De acuerdo a la escala para la evaluación del riesgo,
aquellos valores dentro del rango de 52 a 83 indican que el sistema enfrenta un riesgo
moderado de pérdidas de N. Por lo tanto, en el caso del sistema papa-pasto de la
microcuenca del río Illangama, es necesario continuar evaluando mejores prácticas agrícolas
que contribuyan a reducir las pérdidas detectadas y lograr mayor eficiencia en el uso del N.
TRATAMIENTO N Total del
sistemaDesnitrificación
Removido
Cosecha
N Total
lixiviado
Nitrato
residual
Lixiviación
nitratos
Transporte
superficieN Atmosferico
Sostenibilidad
del sistema
Kg N/ha Kg N/ha Kg N/ha Kg N/ha Kg N/ha Escala Escala Escala Escala
L. Convencional (I) 509 10 73 147 275 36 16 2 54
LR+SR+CF (II) 710 12 72 80 541 62 16 2 80
LR+SR+CF (III) 531 7 226 0 295 34 16 2 52
65
5. CONCLUSIONES
- Los tratamientos de AC presentaron mejores rendimientos y beneficios económicos con
respecto a la práctica convencional del agricultor.
- La inversión en investigación y transferencia de tecnología de este programa resultó en
retornos atractivos.
- Las prácticas de AC demostraron ser una opción rentable para el agricultor, generando
beneficios económicos netos superiores a los de la práctica convencional.
- Tanto en la práctica convencional como en la práctica de AC, el sistema papa-pasto
enfrenta un riesgo medio de pérdidas de nitrógeno.
66
6. RECOMENDACIONES
- Considerando que la presente investigación ha generado resultados positivos, se sugiere
continuar desarrollando estudios de agricultura de conservación para probar nuevas
prácticas, herramientas, equipos e insumos agrícolas que vuelvan a este tipo de agricultura
más atractiva para agricultor.
- Se debería formular políticas de crédito para productores agrícolas de escasos recursos que
promuevan la adopción de tecnologías que han generado resultados satisfactorios en áreas
donde la agricultura enfrenta condiciones poco favorables para su continuidad.
- Para futuros estudios que apliquen el método del excedente económico, se recomienda
incluir en el cálculo rubros como depreciaciones o amortizaciones de vehículos, maquinaria
o equipos, así como reparaciones u otros gastos similares.
- Se sugiere continuar evaluando el impacto ambiental de prácticas de agricultura de
conservación con estudios de mayor plazo en zonas similares a las de la microcuenca del río
Illangama.
67
7. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Acevedo, E. (Ed.) 2003. Sustentabilidad en cultivos anuales. Universidad de Chile. Ciencias
Agronómicas No8. 184 p.
Alwang, J., G.W. Norton, V. Barrera and R. Botello. 2013. Conservation agriculture in the
Andean highlands: Promise and precautions. In: S. Mann, editor The Future of
Mountain Agriculture. Springer, London, England. p. 21-38.
Alcón, F. 2007. Adopción y difusión de las tecnologías de riego: Aplicación en la agricultura
de la región de Murcia (tesis doctoral). Universidad Politécnica de Cartagena
Departamento de Economía de la Empresa. España. 310 p.
Altieri, M. 1999. Agroecología: Bases científicas para una agricultura sustentable. Editorial
Nordan-Comunidad. Montevideo. p.
Alston, J.M., G.W. Norton and P.G. Pardey. 1995. Science Under Scarcity: Principles and
Practice for Agricultural Research Evaluation and Priority Setting. Cornell University
Press, Ithaca, New York.
Banco Central del Ecuador. 2015. Estadísticas macroeconómicas: Presentación coyuntural.
Banco Mundial. 2014. Agricultura: Resultados del sector. Disponible:
http://www.bancomundial.org/es/results/2013/04/15/agriculture-results-profile.
Barrantes, R., J. Berdegué, A. de Janvry, E. Díaz, D. Lizondo, G. Gustavo, et al. 2013.
Agricultura y desarrollo en América Latina: gobernanza y políticas públicas.Editorial
Teseo, Buenos Aires, Argentina.
Barrera V., L. Escudero, R. Andrade and J. Alwang. 2012. Integrated management of
natural resources in the Ecuador Highlands. Agricultural Sciences 3(5). pp. 768-779.
Barrera, V., J. Alwang y E. Cruz. 2010. Experiencias en el manejo integrado de recursos
naturales en la subcuenca del río Chimbo, Ecuador. INIAP-SANREM CRSP-SENACYT.
Editorial ABYA-AYALA. Quito, Ecuador. 316 pp.
Barrera, V., C. León-Velarde, J. Grijalva, y F. Chamorro. 2004. Manejo del sistema de
producción “papa-leche” en la Sierra ecuatoriana. INIAP-CIP-PROMSA. Editorial ABYA-
YALA. Quito. 196 p.
Benzing, A. 2001. Agricultura orgánica: Fundamentos para la región andina. Neckar-Verlag,
Villingen-Schwenningen.
Bojanic, A. y R. Echeverría. 1990. Retornos en investigación agrícola: el caso de la soya. La
Haya (NL.). ISNAR. 39 pp.
Brouder, S.M. and H. Gomez-Macpherson, H. 2014. The impact of conservation agriculture
on smallholder agricultural yields: A scoping review of the evidence. Agriculture,
Ecosystems and Environment. 22 p.
Buffet, H. 2012. Ten truths about conservation agriculture and smallholder farmers. Nature.
68
Cañadas, L. 1983. El mapa bioclimático y ecológico del Ecuador. Ministerio de Agricultura y
Ganadería/Programa Nacional de Regionalización Agraria. Quito. 210 p.
Cárdenas, F. y V. Barrera. 2007. Manejo de recursos naturales basado en cuencas
hidrográficas en agricultura de pequeña escala: El caso de la subcuenca del río Chimbo.
Guaranda, Ecuador. 50 p.
Cárdenas-Navarro, R., J. M. Sánchez-Yánez, R. Farías-Rodríguez y J. J. Peña-Cabriales. 2004.
Los aportes de nitrógeno en la agricultura. Revista Chapingo Serie Horticultura 10(2):
pp. 173-178.
Cruz, E., E. Chela, C. Monar, F. Valverde y Y. Cartagena. 2010. Evaluación de la pérdida
productiva y económica por la erosión hídrica en tres sistemas de producción en la
microcuenca del río Alumbre, provincia de Bolívar, Ecuador.
Delgado, J., M. Shaffer, C. Hu, R. Lavado, J. Wong, et al. 2006. A decade of change in
nutrient management: A new nitrogen index. Journal of Soil and Water Conservation
61. pp. 62A-71A.
De Marco, J. y F. Monteiro Coelho. 2004. Services performed by the ecosystem: forest
remnants influence agricultural cultures’ pollination and production. Biodiversity and
Conservation 13. pp. 1245-1255.
Derpsch, R., Friedrich T., Kassam A. and Hongwen L. 2010. Current status of adoption of no-
till farming in the world and some of its main benefits. International Journal of
Agricultural and Biological Engineering, vol. 3 (1): pp. 25-26.
Diaz, R (Coord). 2001. Siembra directa en el Cono Sur. PROCISUR. Montevideo. 450 p.
Dias, F., G. Sain y S. Salles-Filho. 2007. Evaluación multidimensional de los impactos de la
investigación agropecuaria: una propuesta metodológica. Instituto Interamericano de
Cooperación para la Agricultura. San José. 64 p.
Dias, F. y G. Sain. 2007. Evaluación de los impactos potenciales de los proyectos financiados
por FONTAGRO. Segunda y tercera convocatorias. Instituto Interamericano de
Cooperación para la Agricultura. San José. 110 p.
Díaz, J. 2007. La evaluación en planes y programas de desarrollo: Estado actual y principales
tendencias a nivel internacional. En D. Fetterman & A. Cazorla (eds.), Empowerment
Evaluation: Metodología para el seguimiento de programas y proyectos. Rasgón, S.L.
Madrid. Pág. 22.
Erenstein, O. and Pandey, V. 2006. Impact of Zero-Tillage Technology, CIMMYT, Mexico.
Escudero, L., J.A. Delgado, C. Monar, F. Valverde, V. Barrera, et al. 2014. A New Nitrogen
Index for Assessment of Nitrogen Management of Andean Mountain Cropping Systems
of Ecuador. Soil Science 179: 130-140.
Espinosa, J. 2014. La erosión en Ecuador, un problema sin resolver. Revista Siembra, vol.
1(1): pp. 1-116.
FAO. 2015. Conservation Agriculture. Disponible: http://www.fao.org/ag/ca/1a.html
FAO. 2015. El estado mundial de la agricultura y la alimentación.
69
FAO-IFA 2004. Estimaciones globales de las emisiones gaseosas de NH3, NO y N2O
provenientes de las tierras agrícolas. Roma, Italia.
FAO. 2002. Agricultura de conservación: Estudio de casos en América Latina y África. Boletín
de suelos No. 78. Roma. 74 p.
Farooq, M. & K. Siddique (Eds.) 2015. Conservation Agriculture. Springer International.
Publishing Switzerland. p.
Figueroa-Viramontes, U., J.A. Delgado y J.A. Cueto-Wong. 2011. Índice de Nitrógeno Ver.
4.4 Adaptado para la Producción de Forrajes en México. Manual del usuario.
Fonte, S., S. Vanek, P. Oyarzun, S. Parsa, C. Quintero, et al. 2012. Rao Explorando Opciones
Agroecológicas para el Manejo de la Fertilidad del Suelo en Sistemas de Agricultura en
pequeña escala de las Zonas Alto-andinas: Informe y Recomendaciones para la
Fundación McKnight. CIAT. 68 p.
French, J., K. Montiel y V. Palmieri. 2014. La innovación en la agricultura: un proceso clave
para el desarrollo sostenible. IICA. San José, Costa Rica. 20 p.
Garde, J. 2006. La institucionalización de la evaluación de las políticas públicas en España.
Auditoría Pública nº 39. pp. 17-26.
Gómez, J. y M. Carmona. 2003. Modelos de difusión de innovaciones. Aplicación a la
agricultura ecológica en España. Anales de Economía Aplicada. Asociación Española de
Economía Aplicada.
Grupo Interagencial de Desarrollo Rural. 2009. México: Evaluación de políticas rurales.
Tendencias teóricas y lecciones de la experiencia.
Guayasamín, M. 2015. Evaluación ex-ante del impacto socio-económico del manejo
convencional y mejorado del cultivo de naranjilla (Solanum quitoense) en el Ecuador
(tesis de pregrado). Universidad Central del Ecuador. Quito.
Guzmán, G. y A. Alonso. 2008. Buenas Prácticas en Producción Ecológica Asociaciones y
Rotaciones. Ministerio de Medio Ambiente y Medio Rural y Marino. España.
Medina, H. 1991. Métodos y modelos para priorizar la investigación agropecuaria. IICA.
San José, Costa Rica. Pág. 33-34.
Mendoza, L., J. Racines y T. Chaves. 2010. Retornos económicos de la investigación y
transferencia de tecnologías generadas por el INIAP-Ecuador: El Caso Arroz. Quito,
Ecuador. Instituto Nacional Autónomo de Investigaciones Agropecuarias. Dirección de
Planificación y Economía Agrícola 63, p. Publicación Técnica No 141.
Mendoza, L., J. Racines y F. Yánez. 2011. Retorno economico de la investigacion y
transferencia de Tecnologias generadas por el INIAP-ECUADOR: Caso Maíz duro.
Publicación Técnica No. 143. INIAP. Quito, Ecuador. 60 p.
Navarro, H. M. A. Pérez y F. Castillo. 2007. Evaluación de cinco especies vegetales como
cultivos de cobertura en Valles altos de México. Revista Fitotecnia Mexicana, vol. 30 (2):
pp. 151-157
70
OECD. 2012. Development Co-operation Report 2012: Lessons in Linking Sustainability and
Development. OECD Publishing.
Orozco, D. y G. Bermudez, G. 2010. Proyecto hidrológico rio Chimbo. Proyecto de grado.
Escuela Superior Politécnica del Litoral (ESPOL). Ecuador.
Patton, M. 1999. Utilization-Focused Evaluation in Africa. Training sessions delivered to the
inaugural conference of the African Evaluation Association. Edited by Prudence Nkinda
Chaiban and Mahesh Patel. Nairobi. pp. 6.
Quispe A. 2004. Evaluación socioeconómica de programas de desarrollo. Una guía
didáctica. Plaza y Valdés S.A. de CV. México, D.F.
Pound, B. 1997. Cultivos de cobertura para la Agricultura Sostenible en América Latina.
Instituto de Recursos Naturales. Reino Unido.
Riquelme, J. 2003. Labranza de conservación. Instituto de investigaciones agropecuarias
centro regional de investigación Rahiuén. Informativo No.12. Chile.
Romero, C., L. Stroosnijder and G. Baigorria. 2007. Interrill and rill erodibility in the
northern Andean Highlands. Catena 70, pp. 105 –113.
Rouanet, J. (Ed.). 2004. Rotaciones de cultivos y sus beneficios para la agricultura del sur.
Fundación Chile. Santiago de Chile. 91 p.
Rudi, N. 2008. An ex-ante economic impact analysis of developing low cost technologies for
pyramiding useful genes from wild relatives into elite progenitors of cassava (master’s
thesis). Virginia Polytechnic Institute and State University. Virginia, USA.
Saavedra, J. A. Delgado, R. Botello, P. Mamani y J. Alwang. 2014. Un nuevo índice de
nitrógeno para evaluar la dinámica de nitrógeno en sistemas de producción de papa
(Solanum tuberosum L.) en Bolivia. Agrociencia 48. pp. 667-678.
SANREM CRSP. 2009. Annual SANREM progress report. Watershed-based Natural Resource
Management in Small-scale Agriculture: Sloped Areas of the Andean Region.
Documento interno institucional no publicado INIAP.
SANREM CRSP. 2014. Annual SANREM report. Conservation Agriculture as a Potential
Pathway to Better Resource Management, Higher Productivity, and Improved Socio-
Economic Conditions in the Andean Region. Documento interno institucional no
publicado INIAP.
Santos, W. y D. Castro. 2012. Estudio de la pérdida del recurso suelo mediante el cálculo
de tasas de erosión y propuesta de estrategias de manejo de suelos, determinadas por
las características socio-ambientales de los Andes Ecuatorianos (tesis de pregrado).
Pontificia Universidad Católica del Ecuador. Quito.
Scherr, S. 2000. A downward spiral? Research evidence on the relationship between
poverty and natural resource degradation. Food Policy 25. pp. 479-498.
Scherr, S. and J. McNeely. 2004. Reconciling agriculture and wild biodiversity conservation:
Policy and research challenges in conservation and sustainable use of agricultural
biodiversity: A Sourcebook, Ed. CIP-UPWARD.
71
Schmitz M., Mal P. and Hesse J. 2015. The Importance of Conservation Tillage as a
Contribution to Sustainable Agriculture: A special Case of Soil Erosion. Agribusiness-
Forschung No. 33.
Shetto, R. and M. Owenya (Eds.) 2007. Conservation Agriculture as practiced in Tanzania:
Three case studies.
University of Dublin. 2010. Trends in agricultural aid.
Disponible:https://www.tcd.ie/iiis/policycoherence/development-cooperation-trade-
reform/trends-agricultural-aid.php.
Vázquez, J. y M. Martínez. 2011. Elasticidades de oferta y demanda de los principales
productos agropecuarios de México. Instituto nacional de investigaciones forestales,
agrícolas y pecuarias. Centro de investigación regional Pacífico sur. Publicación especial
No. 51. 91 p.
Vedevoto, G. 2013. Evaluación multi-dimensional de los impactos de las innovaciones
tecnológicas: Resultados obtenidos a partir de diferentes aproximaciones
metodológicas (tesis doctoral). Universidad Autónoma de Barcelona. Departamento de
Economía de la Empresa. Barcelona, España. 162 p.
Velázquez, G. J., F. Bahena, A. Báez y L. E. Fregoso. 2011. La labranza de conservación y los
indicadores de calidad de suelo en el Valle Morelia-Queréndaro, Michoacán. Folleto
Técnico Núm. 29. SAGARPA. INIFAP. CIRPAC. Campo Experimental Uruapan, Michoacán.
México. 56 p.
Verhulst, N., I. Francois, K. Grahmann, R. Cox y B. Govaerts. 2015. Eficiencia del uso de
nitrógeno y optimización de la fertilización nitrogenada en la agricultura de
conservación. CIMMYT. MasAgro. México, DF. 12 p.
72
8. ANEXOS
Anexo 1. Adopción de prácticas de agricultura de conservación en la microcuenca del río
Illangama, 2010.
Promedio adopción: 44,80%
Fuente: Barrera et al., 2012
73
Anexo 2. Muestra de la encuesta realizada por el Programa INIAP-SANREM CRSP
en la microcuenca del río Illangama, Bolívar-Ecuador.
74
Continuación Anexo 2
75
76
77
III. Prácticas de manejo de plagas y enfermedades
14. Cuáles son las principales plagas (insectos, enfermedades, malezas) que afectan al
cultivo de papa y qué hace para controlarlos? Indique quién realiza la actividad:
hombre (H) o mujer (M) o ambos hombre y mujer (A)
78
15. Cuáles son las principales plagas (insectos, enfermedades, malezas) que afectan al
cultivo de cebada y qué hace para controlarlos? Indique quién realiza la actividad:
hombre (H) o mujer (M) o ambos hombre y mujer (A)
79
80
81
82
88
Anexo 3. Cálculo del Excedente Económico de la investigación y transferencia de tecnología de las prácticas de agricultura de conservación Bolívar-Ecuador
2006-2014.
Cambio de Cambio de Cambio de Cambio de Cambio de Cambio Cambio Cambio Cambio Cambio Cambio Cambio
Rendimiento Rendimiento Rendimiento Rendimiento Rendimiento de Rendimiento de Rendimiento de Rendimiento de Rendimiento de Rendimiento de Costo de Costo
por hectárea por hectárea por hectárea por hectárea por hectárea por tonelada por tonelada por tonelada por tonelada por tonelada por hectárea por hectárea
Año e n Papa Cebada Habas Avena-Vicia Leche Papa Cebada Habas Avena-Vicia Leche Papa Cebada
2006,00 0,75 0,50 0,10 0,78 0,50 0,33 0,50 0,14 1,04 0,66 0,44 0,67 -0,05 -0,07
2007,00 0,75 0,50 0,10 0,78 0,50 0,33 0,50 0,14 1,04 0,66 0,44 0,67 -0,05 -0,07
2008,00 0,75 0,50 0,10 0,78 0,50 0,33 0,50 0,14 1,04 0,66 0,44 0,67 -0,05 -0,07
2009,00 0,75 0,50 0,10 0,78 0,50 0,33 0,50 0,14 1,04 0,66 0,44 0,67 -0,05 -0,07
2010,00 0,75 0,50 0,10 0,78 0,50 0,33 0,50 0,14 1,04 0,66 0,44 0,67 -0,05 -0,07
2011,00 0,75 0,50 0,10 0,78 0,50 0,33 0,50 0,14 1,04 0,66 0,44 0,67 -0,05 -0,07
2012,00 0,75 0,50 0,10 0,78 0,50 0,33 0,50 0,14 1,04 0,66 0,44 0,67 -0,05 -0,07
2013,00 0,75 0,50 0,10 0,78 0,50 0,33 0,50 0,14 1,04 0,66 0,44 0,67 -0,05 -0,07
2014,00 0,75 0,50 0,10 0,78 0,50 0,33 0,50 0,14 1,04 0,66 0,44 0,67 -0,05 -0,07
Fuente: Programa INIAP-SANREM CRSP, 2014
Realizado por: Néstor Valarezo
89
Continuación Anexo 3
Cambio Cambio Cambio Cambio Cambio Cambio Cambio Cambio
de Costo de Costo de Costo de Costo de Costo de Costo de Costo de Costo
por hectárea por hectárea por hectárea por tonelada por tonelada por tonelada por tonelada por tonelada Cambio Probabilidad Tasa de K Z Precio (USD/t) Cantidad (t)
Habas Avena-Vicia Leche Papa Cebada Habas Avena-Vicia Leche Neto de Éxito Adopción Papa Papa
2006,00 0,18 -0,23 0,50 -0,05 -0,04 0,12 -0,18 0,33 2,76 1,00 0,00 0,00 0,00 300,00 11937,00
2007,00 0,18 -0,23 0,50 -0,05 -0,04 0,12 -0,18 0,33 2,76 1,00 0,00 0,00 0,00 300,00 11937,00
2008,00 0,18 -0,23 0,50 -0,05 -0,04 0,12 -0,18 0,33 2,76 1,00 0,00 0,00 0,00 300,00 11937,00
2009,00 0,18 -0,23 0,50 -0,05 -0,04 0,12 -0,18 0,33 2,76 1,00 0,00 0,00 0,00 300,00 11937,00
2010,00 0,18 -0,23 0,50 -0,05 -0,04 0,12 -0,18 0,33 2,76 1,00 0,00 0,00 0,00 300,00 11937,00
2011,00 0,18 -0,23 0,50 -0,05 -0,04 0,12 -0,18 0,33 2,76 1,00 0,01 0,03 0,02 300,00 11937,00
2012,00 0,18 -0,23 0,50 -0,05 -0,04 0,12 -0,18 0,33 2,76 1,00 0,03 0,08 0,05 300,00 11937,00
2013,00 0,18 -0,23 0,50 -0,05 -0,04 0,12 -0,18 0,33 2,76 1,00 0,06 0,17 0,10 300,00 11937,00
2014,00 0,18 -0,23 0,50 -0,05 -0,04 0,12 -0,18 0,33 2,76 1,00 0,09 0,25 0,15 300,00 11937,00
Fuente: Programa INIAP-SANREM CRSP, 2014
Realizado por: Néstor Valarezo
90
Continuación Anexo 3
Precio (USD/t) Cantidad (t) Precio (USD/t) Cantidad (t) Precio (USD/t) Cantidad (t) Precio (USD/t) Cantidad (t) CEE Costo de Beneficios
Cebada Cebada Habas Habas Avena-Vicia Avena-Vicia Leche Leche Investigación Netos VPN TIR
2006,00 500,00 3677,00 890,00 206,00 30,00 4500,00 420,00 6000,00 0,00 69286,80 -69286,80 1621281,82 48,39
2007,00 500,00 3677,00 890,00 206,00 30,00 4500,00 420,00 6000,00 0,00 87961,92 -87961,92
2008,00 500,00 3677,00 890,00 206,00 30,00 4500,00 420,00 6000,00 0,00 89179,19 -89179,19
2009,00 500,00 3677,00 890,00 206,00 30,00 4500,00 420,00 6000,00 0,00 88623,88 -88623,88
2010,00 500,00 3677,00 890,00 206,00 30,00 4500,00 420,00 6000,00 0,00 127956,49 -127956,49
2011,00 500,00 3677,00 890,00 206,00 30,00 4500,00 420,00 6000,00 230020,01 144882,10 85137,91
2012,00 500,00 3677,00 890,00 206,00 30,00 4500,00 420,00 6000,00 704182,43 184409,40 519773,03
2013,00 500,00 3677,00 890,00 206,00 30,00 4500,00 420,00 6000,00 1450732,04 212195,42 1238536,62
2014,00 500,00 3677,00 890,00 206,00 30,00 4500,00 420,00 6000,00 2239648,82 267961,10 1971687,72
Fuente: Programa INIAP-SANREM CRSP, 2014
Realizado por: Néstor Valarezo
91
Anexo 4. Costos de producción por hectárea y rendimientos de los cultivos en rotación. Microcuenca del río Illangama. Bolívar-Ecuador, 2014.
Anexo 3. Costos de producción por hectárea y rendimientos de los cultivos en rotación.
CULTIVO: PAPA
VARIEDAD: INIAP FRIPAPA
T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4
Gastos Directos:
Preparación del terreno 305,00 201,00 185,00 185,00 297,00 193,00 178,50 178,50 295,50 191,50 177,00 177,00 299,17 195,17 180,17 180,17
Siembra 598,00 622,00 622,00 622,00 598,00 614,00 614,00 614,00 590,00 606,00 606,00 606,00 595,33 614,00 614,00 614,00
Fertilización 546,00 546,00 546,00 358,00 546,00 546,00 546,00 358,00 546,00 546,00 546,00 358,00 546,00 546,00 546,00 358,00
Labores culturales 168,00 184,00 184,00 184,00 160,00 176,00 176,00 176,00 152,00 168,00 168,00 168,00 160,00 176,00 176,00 176,00
Controles fitosanitarios 132,00 132,00 132,00 132,00 129,00 129,00 129,00 129,00 129,00 129,00 129,00 129,00 130,00 130,00 130,00 130,00
Cosecha 276,52 283,92 315,22 349,33 317,78 366,34 281,17 346,45 367,80 381,85 296,31 386,01 320,70 344,03 297,57 360,59
Total Gastos Producción 2025,52 1968,92 1984,22 1830,33 2047,78 2024,34 1924,67 1801,95 2080,30 2022,35 1922,31 1824,01 2051,20 2005,20 1943,73 1818,76
Rendimiento (kg/ha) 12568,00 12904,00 14572,22 15877,00 14443,00 16650,00 15232,00 15746,00 16716,67 17355,00 18234,00 17544,00 14575,89 15636,33 16012,74 16389,00
Precio ponderado ($/kg) 0,30 0,30 0,30 0,30 0,30 0,30 0,30 0,30 0,30 0,30 0,30 0,30 0,30 0,30 0,30 0,30
Beneficio Bruto ($/ha) 3770,40 3871,20 4371,67 4763,10 4332,90 4995,00 4569,60 4723,80 5015,00 5206,50 5470,20 5263,20 4372,77 4690,90 4803,82 4916,70
Beneficio Neto ($/ha) 1744,88 1902,28 2387,45 2932,77 2285,12 2970,66 2644,93 2921,85 2934,70 3184,15 3547,89 3439,19 2321,57 2685,70 2860,09 3097,94
Tasa Beneficio/Costo 1,86 1,97 2,20 2,60 2,12 2,47 2,37 2,62 2,41 2,57 2,85 2,89 2,13 2,34 2,47 2,70
RENTABILIDAD (%) 86,14 96,62 120,32 160,23 111,59 146,75 137,42 162,15 141,07 157,45 184,56 188,55 113,18 133,94 147,14 170,33
Fuente: Programa INIAP-SANREM CRSP, 2014.
PROMEDIO REPETICIONES
TRATAMIENTOS
REPETICIÓN 1 REPETICIÓN 2 REPETICIÓN 3
92
Continuación Anexo 4
CULTIVO: AVENA-VICIA
VARIEDAD: MEZCLA INIAP
T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4
Gastos Directos:
Preparación del terreno 72,00 56,00 56,00 56,00 64,00 48,00 48,00 48,00 64,00 48,00 48,00 48,00 66,67 50,67 50,67 50,67
Siembra 232,00 216,00 216,00 216,00 224,00 208,00 203,18 208,00 224,00 208,00 213,02 208,00 226,67 210,67 210,73 210,67
Fertilización 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Labores culturales 24,00 16,00 16,00 16,00 24,00 16,00 16,00 16,00 24,00 16,00 16,00 16,00 24,00 16,00 16,00 16,00
Controles fitosanitarios 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Cosecha 319,20 323,62 179,11 113,80 188,20 180,60 140,42 109,20 210,23 395,12 128,42 132,60 239,21 299,78 149,32 118,53
Total Gastos Producción 647,20 611,62 467,11 401,80 500,20 452,60 407,60 381,20 522,23 667,12 405,44 404,60 556,54 577,11 426,72 395,87
Rendimiento (kg/ha) 36833,00 36770,83 41145,83 41375,00 21770,83 20520,83 31125,00 39721,00 33333,33 44895,83 49920,09 48229,00 30645,72 34062,50 40730,31 43108,33
Precio ponderado ($/kg) 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03
Beneficio Bruto ($/ha) 1104,99 1103,12 1234,37 1241,25 653,12 615,62 933,75 1191,63 1000,00 1346,87 1497,60 1446,87 919,37 1021,87 1221,91 1293,25
Beneficio Neto ($/ha) 457,79 491,51 767,26 839,45 152,92 163,02 526,15 810,43 477,77 679,75 1092,16 1042,27 362,83 444,76 795,19 897,38
Tasa Beneficio/Costo 1,71 1,80 2,64 3,09 1,31 1,36 2,29 3,13 1,91 2,02 3,69 3,58 1,65 1,77 2,86 3,27
RENTABILIDAD (%) 70,73 80,36 164,26 208,92 30,57 36,02 129,08 212,60 91,49 101,89 269,38 257,61 65,19 77,07 186,35 226,69
Fuente: Programa INIAP-SANREM CRSP, 2014.
PROMEDIO REPETICIONES
TRATAMIENTOS
REPETICIÓN 1 REPETICIÓN 2 REPETICIÓN 3
93
Continuación Anexo 4
CULTIVO: CEBADA
VARIEDAD: INIAP GUARANGA 2010
T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4
Gastos Directos:
Preparación del terreno 251,50 115,50 129,00 129,00 227,50 107,50 121,00 121,00 227,50 107,50 121,00 121,00 235,50 110,17 123,67 123,67
Siembra 207,70 242,42 242,42 163,82 199,70 226,42 226,42 155,82 199,70 226,42 226,42 155,82 202,37 231,75 231,75 158,49
Fertilización 54,60 54,60 54,60 0,00 54,60 54,60 54,60 0,00 54,60 54,60 54,60 0,00 54,60 54,60 54,60 0,00
Labores culturales 24,00 24,00 24,00 0,00 24,00 24,00 24,00 0,00 24,00 24,00 24,00 0,00 24,00 24,00 24,00 0,00
Controles fitosanitarios 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Cosecha 168,62 179,21 269,36 135,09 331,44 310,33 273,09 154,31 235,48 287,64 272,01 105,44 245,18 259,06 271,49 131,62
Total Gastos Producción 706,42 615,73 719,38 427,91 837,24 722,85 699,11 431,13 741,28 700,16 698,03 382,26 761,65 679,58 705,51 413,77
Rendimiento (kg/ha) 1094,22 1221,78 1949 921 2244,44 2115,69 2834,56 1052,00 882,22 1961,00 2680,00 718,87 1406,96 1766,16 2487,85 897,29
Precio ponderado ($/kg) 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50
Beneficio Bruto ($/ha) 547,11 610,89 974,50 460,50 1122,22 1057,85 1417,28 526,00 441,11 980,50 1340,00 359,44 703,48 883,08 1243,93 448,65
Beneficio Neto ($/ha) -159,31 -4,84 255,12 32,59 284,98 334,99 718,17 94,87 -300,17 280,34 641,97 -22,83 -58,17 203,50 538,42 34,88
Tasa Beneficio/Costo 0,77 0,99 1,35 1,08 1,34 1,46 2,03 1,22 0,60 1,40 1,92 0,94 0,92 1,30 1,76 1,08
RENTABILIDAD (%) -22,55 -0,79 35,46 7,62 34,04 46,34 102,73 22,01 -40,49 40,04 91,97 -5,97 -7,64 29,94 76,32 8,43
Fuente: Programa INIAP-SANREM CRSP, 2014.
TRATAMIENTOS
REPETICIÓN 1 REPETICIÓN 2 REPETICIÓN 3 PROMEDIO REPETICIONES
94
Continuación Anexo 4
CULTIVO: HABA
VARIEDAD: HUAGRAHABA
T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4
Gastos Directos:
Preparación del terreno 115,50 139,50 145,00 145,00 107,50 131,50 137,00 137,00 107,50 131,50 137,00 137,00 110,17 134,17 139,67 139,67
Siembra 214,00 198,00 198,00 198,00 206,00 190,00 190,00 190,00 206,00 190,00 190,00 190,00 208,67 192,67 192,67 192,67
Fertilización 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Labores culturales 56,00 48,00 40,00 40,00 48,00 40,00 32,00 32,00 48,00 40,00 32,00 32,00 50,67 42,67 34,67 34,67
Controles fitosanitarios 122,50 122,50 122,50 122,50 142,50 142,50 142,50 142,50 122,50 122,50 122,50 122,50 129,17 129,17 129,17 129,17
Cosecha 260,27 285,03 421,42 300,03 307,94 405,10 481,23 460,54 353,83 305,03 466,29 317,53 307,35 331,72 456,31 359,37
Total Gastos Producción 768,27 793,03 926,92 805,53 205,02 282,53 305,03 307,53 837,83 789,03 947,79 799,03 806,01 830,39 952,48 855,53
Rendimiento (kg/ha) 1931,82 2590,91 2704,55 2727,27 1863,64 2568,18 2772,73 2795,45 1757,38 2772,73 2840,91 2886,36 1850,95 2643,94 2772,73 2803,03
Precio ponderado ($/kg) 0,89 0,89 0,89 0,89 0,89 0,89 0,89 0,89 0,89 0,89 0,89 0,89 0,89 0,89 0,89 0,89
Beneficio Bruto ($/ha) 1719,32 2305,91 2407,05 2427,27 1658,64 2285,68 2467,73 2487,95 1564,07 2467,73 2528,41 2568,86 1647,34 2353,11 2467,73 2494,69
Beneficio Neto ($/ha) 951,05 1512,88 1480,13 1621,74 1453,62 2003,15 2162,70 2180,42 726,24 1678,70 1580,62 1769,83 841,33 1522,72 1515,25 1639,16
Tasa Beneficio/Costo 2,24 2,91 2,60 3,01 8,09 8,09 8,09 8,09 1,87 3,13 2,67 3,21 2,04 2,83 2,59 2,92
RENTABILIDAD (%) 123,79 190,77 159,68 201,33 709,01 709,01 709,01 709,01 86,68 212,75 166,77 221,50 104,38 183,37 159,08 191,60
Fuente: Programa INIAP-SANREM CRSP, 2014.
TRATAMIENTOS
REPETICIÓN 1 REPETICIÓN 2 REPETICIÓN 3 PROMEDIO REPETICIONES
95
Continuación Anexo 4
CULTIVO: HABA
VARIEDAD: HUAGRAHABA
T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4
Gastos Directos:
Preparación del terreno 115,50 139,50 145,00 145,00 107,50 131,50 137,00 137,00 107,50 131,50 137,00 137,00 110,17 134,17 139,67 139,67
Siembra 214,00 198,00 198,00 198,00 206,00 190,00 190,00 190,00 206,00 190,00 190,00 190,00 208,67 192,67 192,67 192,67
Fertilización 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Labores culturales 56,00 48,00 40,00 40,00 48,00 40,00 32,00 32,00 48,00 40,00 32,00 32,00 50,67 42,67 34,67 34,67
Controles fitosanitarios 122,50 122,50 122,50 122,50 142,50 142,50 142,50 142,50 122,50 122,50 122,50 122,50 129,17 129,17 129,17 129,17
Cosecha 260,27 285,03 421,42 300,03 307,94 405,10 481,23 460,54 353,83 305,03 466,29 317,53 307,35 331,72 456,31 359,37
Total Gastos Producción 768,27 793,03 926,92 805,53 205,02 282,53 305,03 307,53 837,83 789,03 947,79 799,03 806,01 830,39 952,48 855,53
Rendimiento (kg/ha) 1931,82 2590,91 2704,55 2727,27 1863,64 2568,18 2772,73 2795,45 1757,38 2772,73 2840,91 2886,36 1850,95 2643,94 2772,73 2803,03
Precio ponderado ($/kg) 0,89 0,89 0,89 0,89 0,89 0,89 0,89 0,89 0,89 0,89 0,89 0,89 0,89 0,89 0,89 0,89
Beneficio Bruto ($/ha) 1719,32 2305,91 2407,05 2427,27 1658,64 2285,68 2467,73 2487,95 1564,07 2467,73 2528,41 2568,86 1647,34 2353,11 2467,73 2494,69
Beneficio Neto ($/ha) 951,05 1512,88 1480,13 1621,74 1453,62 2003,15 2162,70 2180,42 726,24 1678,70 1580,62 1769,83 841,33 1522,72 1515,25 1639,16
Tasa Beneficio/Costo 2,24 2,91 2,60 3,01 8,09 8,09 8,09 8,09 1,87 3,13 2,67 3,21 2,04 2,83 2,59 2,92
RENTABILIDAD (%) 123,79 190,77 159,68 201,33 709,01 709,01 709,01 709,01 86,68 212,75 166,77 221,50 104,38 183,37 159,08 191,60
Fuente: Programa INIAP-SANREM CRSP, 2014.
TRATAMIENTOS
REPETICIÓN 1 REPETICIÓN 2 REPETICIÓN 3 PROMEDIO REPETICIONES
96
Continuación Anexo 4
CULTIVO: PASTOS MEJORADOS
MEZCLA INIAP
Gastos Directos T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4
Preparación del suelo 175,00 45,00 45,56 46,11 182,22 45,56 46,11 46,67 186,67 45,56 46,67 47,22 181,30 45,37 46,11 46,67
Siembra de pastura 315,05 315,28 315,56 315,56 315,56 315,28 315,79 315,67 316,07 315,56 316,07 315,79 315,6 315,4 315,8 315,7
Fertilización complementaria al suelo 194,00 194,00 194,00 194,00 194,00 194,00 194,00 194,00 194,00 194,00 194,00 194,00 194,0 194 194,0 194
Corte 188,00 189,11 198,00 198,00 191,33 191,33 202,44 200,22 198,00 193,56 208,00 202,44 192,44 191,33 202,81 200,22
Total Gastos Producción 872,05 743,39 753,12 753,67 883,12 746,17 758,34 756,56 894,74 748,67 764,74 759,45 883,30 746,07 758,73 756,56
Rendimiento (kg/ha) 10750,00 12450,00 12770,00 12960,00 10590,00 12590,00 13010,00 12880,00 10610,00 12080,00 12750,00 12720,00 10650,00 12373,33 12843,33 12853,33
Precio Ponderado ($/kg) 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10
Beneficio Bruto ($/kg) 1075,00 1245,00 1277,00 1296,00 1059,00 1259,00 1301,00 1288,00 1061,00 1208,00 1275,00 1272,00 1065,00 1237,33 1284,33 1285,33
Beneficio Neto ($/kg) 202,95 501,61 523,88 542,33 175,88 512,83 542,66 531,44 166,26 459,33 510,26 512,55 181,70 491,26 525,60 528,77
Tasa Beneficio/Costo 1,23 1,67 1,70 1,72 1,20 1,69 1,72 1,70 1,19 1,61 1,67 1,67 1,21 1,66 1,69 1,70
RENTABILIDAD % 23,27 67,48 69,56 71,96 19,92 68,73 71,56 70,24 18,58 61,35 66,72 67,49 20,59 65,85 69,28 69,90
Fuente: Programa INIAP-SANREM CRSP, 2014.
REPETICIÓN 1 REPETICIÓN 2 REPETICIÓN 3 PROMEDIO DE LOS TRATAMIENTOS
97
Anexo 5. Detalle de costos de Investigación y Transferencia de tecnología del Programa
INIAP-SANREM CRSP 2006-2014. Microcuenca del río Illangama, Bolívar-Ecuador.
INIAP-ECUADOR
SANREM CRSP
MICROCUENCA DEL RIO ILLANGAMA. BOLIVAR, 2014
PRIMERA FASE SEGUNDA FASE
DETALLE 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 TOTAL
Personal
Coordinador LOE 4500 6180 6365 6556 6180 6180 7200 7200 8400 58761
Investigador LOE 3600 6180 6365 6556 12000 12000 12600 14250 15600 89151
Tecnico de campo LOE 0 7200 7200 7200 7200 7200 7800 9543 12000 65343
Tecnico de campo LOE 0 0 0 0 7200 1800 0 6444 0 15444
Estudiante tesista LOE 1500 3090 3183 3278 2400 2400 3000 3000 3000 24851
Estudiante tesista LOE 750 3090 1591 1639 2400 2400 750 1500 3600 17720
Estudiante tesista LOE 1500 3090 3183 2400 2400 3250 1500 0 17323
TOTAL 11850 28830 27887 25229 39780 34380 34600 43437 42600 288593
Viajes
Pasaje aereo, USA Virginia Tech trip 0 0 0 0 1200 1200 1273 1311 1351 6335
Viáticos, USA Virginia Tech day 0 0 0 0 600 600 637 820 844 3501
Pasaje aereo, USA Colorado Universitytrip 0 0 0 0 1200 0 0 0 0 1200
Viáticos, USA Colorado University day 0 0 0 0 2400 0 0 0 0 2400
Pasaje aereo USA Penn State Universitytrip 0 0 0 0 1200 0 0 0 0 1200
Viáticos, Penn State University trip 0 0 0 0 2400 0 0 0 0 2400
Miscelaneos. (Visa, AP transfers, etc.)trip 0 0 0 0 300 100 106 109 113 728
Viajes nacionales trip 11000 13483 10503 8414 8500 8843 10972 6163 10100 87978
Pasaje aereo a Lima 210 433 223 229 0 0 0 0 0 1095
Pasaje aereo Quito-Cochabamba 500 515 530 546 0 0 0 0 0 2091
Pasaje aereo Cochabamba 480 494 509 525 0 0 0 0 0 2008
Inmunización y medicamentos 40 41 42 44 0 0 0 0 0 167
Miscelaneos. (Visa, AP transfers, etc.) 150 206 159 219 0 0 0 0 0 734
pasaje aereo Quito- Blacksburg 0 1236 1273 1311 0 0 0 0 0 3820
Viaticos USA Virginia Tech 480 494 509 525 0 0 0 0 0 2008
TOTAL 12860 16902 13748 11813 17800 10743 12988 8403 12408 117665
Materiales e insumos
Materiales de oficina lot 800 424 849 874 1000 1000 1061 546 563 7117
Cursos capacitación lot 500 1030 1061 546 1000 1000 0 0 0 5137
Computadora lot 3920 0 1061 0 0 0 1200 0 0 6181
Insumos de campo lot 7545 15041,4 21950 33048,2 48826,1 75612 108046 134052 158920 603040,45
Insumos de laboratorio 513 528 272 315 1628
TOTAL 13278 17023,4 25193 34783,2 50826,1 77612 110307 134598 159483 623103,45
Servicios contractuales
Telefono e internet lot 480 480 500 500 518 534 550 566 1238 5366
Alquiler de vehículo lot 4000 4000 4000 4000 4000 4000 6000 3278 6753 40031
Tecnicos 0 0 0 0 0 0 0 0 5065 5065
Dias de campo 0 0 0 0 0 0 0 0 3776 3776
Asistente técnico 0 0 0 0 0 0 0 0 6000 6000
Gastos bancarios 0 0 0 0 0 0 0 0 200 200
Consultoria lot 0 0 0 0 2000 1000 0 0 3000
Arriendo de oficina lot 1400 1400 1400 1400 1400 1442 1200 1530 3264 14436
Análisis de laboratorio 2000 2000 1093 2814 7907
Consultoria con ECOCIENCIA 15000 10000 10000 5464 0 0 0 0 0 40464
Consultría con SGAGRO 5000 3090 0 0 0 0 0 0 0 8090
Consultoría con ECOPAR 5000 4120 4244 3278 0 0 0 0 0 16642
TOTAL 25000 17210 14244 8742 7918 8976 9750 6467 29110 134335
TOTAL COSTOS DIRECTOS 0 62988 79965,4 81072 80567,2 116324 131711 167645 192905 243601 1163696,45
Host Country Admin Fee 6298,8 7996,54 8107,2 8056,72 11632,4 13171,1 16764,5 19290,5 24360,1 108759,0702
Total 0 69286,8 87961,9 89179,2 88623,9 127956 144882 184409 212195 267961 1272456
Fuente: Programa INIAP-SANREM CRSP, 2014.
98
Anexo 6. Reporte de evaluación ambiental en la etapa inicial generado mediante el
Índice de Nitrógeno en la microcuenca del río Illangama, 2016.
99
Anexo 7. Reporte de evaluación ambiental en la etapa intermedia generado mediante el
Índice de Nitrógeno en la microcuenca del río Illangama, 2016.
100
Anexo 8. Reporte de evaluación ambiental en la etapa final generado mediante
el Índice de Nitrógeno en la microcuenca del río Illangama, Ecuador 2016.
101
Anexo 9. Modelo para proyectar los impactos económicos de tecnologías mejoradas
desarrolladas mediante investigación agrícola.
Model to project economic impacts of improved technologies developed through agricultural research George W. Norton Virginia Tech December 12, 2011 Cost/benefit analysis can be used to evaluate the net economic benefits over time of agricultural research programs. The costs are for research, development, and dissemination, while the benefits are the total economic benefits received by producers and consumers from adopting the new technologies (such as improved varieties). The benefits are measured based on research-induced changes over time in supply and demand for the commodities. Because both costs and benefits of the research occur over several years, a discounting procedure is applied that places greater value on costs and benefits that occur sooner rather than later. Application of these cost/benefit methods can be used to measure net economic benefits received in the past, in the future, or a combination of the two. In the case of many research programs, some costs have already been realized, but some if not most of the benefits are projected into the future. If the research is not completed, future benefits are not certain, and the evaluation methods also consider the probability of success (risk of failure) of the research program. The description below provides a brief summary of the economic impact evaluation methods with the intent that key assumptions incorporated in a research evaluation can be modified by scientists and administrators if desired to test the sensitivity of results to those key assumptions. A more detailed summary of the methods is included in the book by J.Alston, G. Norton, and P. Pardey entitled: Science under Scarcity: principles and Practice for Agricultural Research Evaluation and Priority Setting (CABI, 1998). 1. Model summary The benefits estimated by the economic impact model depend on several factors. 1) The first factor is the change in cost per ton of production for those who adopt the new varieties. That cost change depends on the proportionate increase in yield (reduction in losses) and proportionate change, if any, in input costs like labor, seeds, and fertilizer. 2) The second factor is the overall value of production of the commodity (quantity produced times its price) in the country or region where adoption occurs. 3) A third factor is the percent of farmers (area) who adopt the new varieties each year after they are released. 4) A fourth factor is the time it takes to generate the new technologies and the time takes to reach maximum adoption. 5) A fifth factor is the nature of the market, as products that are only consumed locally may experience a decline in price if production increases. Products that are traded may not experience as much or any price decline. The markets are summarized in supply and demand curves and hence commodity specific information is used to define those curves. 6) A sixth factor is that the benefits of research that is not yet completed depend on the probability that it will be successfully completed (or its inverse, the risk that it fails). 7) A seventh factor is the degree to which future benefits are discounted compared to those that would occur now. This degree is taken into account in the model by a factor called a discount rate, which we assume in the spreadsheets that accompany this piece to be 5% per year. In other words, benefits received today are assumed to be worth 5% more than the same benefits received a year from now. Discount rates of 3-5% are commonly used. For example, one of the ways that marker-assisted breeding generates economic benefits is by speeding up the breeding process, as benefits that come sooner are discounted less than those farther in the future.
102
8) An eighth factor is the number of years over which a new technology is used before it is replaced (although, with a 5% discount rate, the results are not very sensitive to this depreciation factor after about 20 years). On the cost side, the research, development, and dissemination costs are included in the model and must be estimated by year and be discounted. All the factors described above are included in formulas that are used to calculate the benefits of the research, year by year over 20 years. Economists call these benefits: “economic surplus gains.” The year-by-year research and dissemination costs are then subtracted from the benefits and the total net economic benefits calculated by discounting and summing the net benefits over time (= net present value of benefits minus costs). To do the calculations, the formulas are included in Excel spreadsheets, broken down into the columns of the spreadsheet across the top and with years from first research until benefits stop down the rows of the spreadsheet. A separate spreadsheet is prepared for each commodity and country. Details of the formulas and what they measure can be found in the reference cited above. The basic formulas are presented below for those who would like some knowledge of the formulas imbedded in the spreadsheets. Readers not interested in the formulas can skip to the next section. Total economic benefits (change in total economic surplus or ΔTS) associated with a new technology for a non-traded commodity can be represented by the formula: ΔTS = PQK (1+ 0.5Zn), where P and Q are the initial equilibrium price and quantity, respectively; Z = Ke/(e+ n) is the relative reduction in price due to the supply shift resulting from the new technology; e = supply elasticity and n = demand elasticity (absolute value) which reflect the responsive the quantity supplied and quantity demanded are to changes in prices; and K = shift in the supply curve as a proportion of the initial price. The latter is calculated as:
K =
)(1
)()(
YE
CEYE
p A (1-d), where E(Y) is the expected proportionate yield increase per
hectare after adoption of the new technology, E(C) is the expected proportionate change in variable input cost per hectare, p is the probability of success with the research, A is the adoption rate for the technology, and d is the depreciation rate of the new technology (Alston, Norton, and Pardey, 1995). If the commodity is traded but the country is small enough in its production so as not to affect the traded price, the change in total economic surplus is calculated as: ΔTS = PwQK (1+0.5Ke), where Pw is the traded price and other variables are the same as in the closed economy case. Other formulas that can be used for different market scenarios are found in Alston, Norton, and Pardey (1995). Economic benefits are calculated as the change in total economic surplus for each year, and the costs are the expenditures on the research projects plus estimated costs after the projects related to developing and disseminating the new varieties. The costs and benefits are netted and totaled using the discount rate mentioned above to calculate a net present value (NPV) using the standard NPV
formula:
T
tt
tt
i
CRNPV
1 )1( where: Rt = the benefits in year t; Ct = research, development, and
dissemination cost in year t; and i = the discount rate. In other words, the NPV is calculated as the sum of future benefits, minus the costs associated with the project discounted over time. Typically, the spreadsheet begins with the first year of the target program or project, and continues for a total of twenty years. 2. Data source summary Data used in the economic surplus analysis can be gathered with questionnaires administered to scientists and other industry experts, from experimental trials, the FAOSTAT website, farmer surveys of technology adoption, and other studies. For technologies that have not yet been released, questionnaires can be constructed for each project (program) and sent to scientists to obtain their opinions on: progress and timing as they relate to the objectives of each project; probabilities of success in completing each major step in the face of possible constraints; targeted environments for
103
the new technologies being developed; projected most likely, maximum, and minimum percent yield changes if new technologies are adopted as compared to current technologies; changes in costs of production if new technologies are adopted; when the new technologies were or will be first available for adoption; projected adoption rate in the first year of release, the maximum adoption rate expected, the number of years to reach max adoption, and constraints to adoption. The FAOSTAT website contains data related to prices, production, area, trade, and consumption of the target products in each country. In the few cases where FAOSTAT does not have the prices or quantities, they can be obtained from data sources within the countries. 3. The spreadsheets and how to modify them
The spreadsheets include all the data/information and formulas (described above) needed to calculate net present value (net economic benefits) of improved technologies for the target commodities and countries. The actual spreadsheets are included as links below. The following is a description of the how to interpret each column in the spreadsheet models, although it is suggested that GCP administrators and scientists confine any changes they would like to explore to the columns for: yield change, input cost change, probability of success, adoption rate and research and dissemination cost.
The first description below is for the spreadsheet labeled: “Cassava Project 1” This is an example of a spreadsheet for a commodity in Mali that has little or no international trade. We call it a small closed economy commodity. Open the Cassava Project 1 spreadsheet.
Column A: “Year” identifies the year of the costs and benefits.
Column B: “e” represents the supply elasticity which is a term that economists use to identify the proportionate change in quantity supplied for a percent change in price. It is difficult for non-economists to determine what the supply elasticities should be. However, if studies that provide these elasticities are not available, as an approximation, a supply elasticity of 1 can be used for annual crops and poultry, and .5 for perennial crops and other livestock.
Column C: “n” represents the demand elasticity which is the term that economists use to identify the proportionate change in quantity demanded for a percent change in price. It is difficult for non-economists to determine what the demand elasticities should be. However, if studies that provide these elasticities are not available, as an approximation, a demand elasticity of .5 (absolute value) can be used for most crops and 1 for most livestock.
Column D: “Yield Change” is the maximum proportionate yield change expected per hectare (E(Y)) for those who adopt the new technology (if the research is successful). Note that it is included for every year and the timing of the technology adoption is included in a subsequent column. This yield change number can obtained by asking scientists their expected maximum yield change or from trial data.
Column E: “Gross proportionate cost change” This column divides column D by Column E to convert the proportionate yield change per hectare to a proportionate cost change per ton of production (because the later is needed in the benefits formula) (E(Y)/e). This column should not be modified.
Column F: “Input cost change per hectare” (E(C)) is the proportionate change in variable input costs per hectare (such as labor, pesticides, seeds), if any, to achieve the expected yield change. This cost change number can be initially obtained by asking scientists their expected percentage input cost changes for those who adopt the new technologies or from experimental trial data, The cost changes are then weighted by the importance of the inputs in total costs to derive the aggregate proportionate cost change that is inserted in the spreadsheet.
Column G: “Input cost change per ton” (Column F/(Column 1 + Column D)) coverts the proportionate input cost change per hectare to a proportionate input cost change per ton of production. This column should not be modified.
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Column H: “Net Change” (Column E - Column G) is the net proportionate change in cost per ton of production, taking into account both the yield and the input cost changes. It is calculated based on numbers in the previous columns and should not be modified directly by the evaluator.
Column I: “Probability of Success” is the overall probability that the project (program) succeeds. In order to calculate the overall probability of success, each major objective/component of the project can be assessed individually (based on responses to a scientist questionnaire) and assigned a percent probability of success. The individual probabilities are then multiplied together to compute the overall probability of success for the project and included in decimal form in each row of Column I. This number can be modified by the evaluator for any project for which the research has not yet been finished.
Column J: “Adoption rate” is the rate of adoption by year from the beginning of the research project. Therefore in the early years when there are no new technologies to adopt, there is no adoption and zeros are entered in the column. Once a new technology of the commodity is projected to be released to the farmers in the target country, a certain proportion (percentage/100) of the farmers will adopt (plant) the new variety during the first year, a certain proportion during the second year, and so forth until the adoption rate reaches the maximum proportion of farmers who will adopt it. Questionnaires can be used to ask scientists and other experts about the year of first adoption, the projected maximum adoption rate, and when the maximum would likely be reached. For technologies already adopted, a farmer survey is used measure adoption. Based on that information, the intermediate adoption rates projected for the years between the first year of adoption and the year the maximum is reached are interpolated. The model in the spreadsheet assumes that the technologies do not depreciate during the years after the maximum adoption is reached, but it is possible to change that assumption and have the maximum rate decline in later years. The adoption rate column is one that must be modified year by year unlike the other variables already described because timing is crucial.
Column K: “K” is (Column H x Column I x Column J) is the proportional shift down in the supply curve and should not be directly modified by the evaluator as its change depends on changes to the earlier columns.
Column L: “Z” is (Column K x Column B)/(Column B + Column C) and should not be modified by the evaluator as it is determined by assumptions in the previous columns.
Column M: “Price” is the initial price for the commodity in the country in the first year. It is based on an average of the three years prior to the first year of the model to reduce effects of annual variation due to weather and other factors. It is entered as a constant number although the formulas that follow allow it to change with additional production.
Column N: “Quantity” is the initial quantity price for the commodity in the country in the first year. It is based on an average of the three years prior to the first year of the model to reduce effects of annual variation due to weather and other factors. It is entered as a constant number although the formulas that follow allow it to change with additional production.
Column O: “CTS” stands for change in total surplus which is the change in income to producers and consumers as a result of the new technology. It is calculated using the formula in the methods description above which in the spreadsheet becomes: (Column K x Column M x Column N x (1 + .5 x Column L x Column C).
Column P: “Cost” is the cost each year for the research for this project for this commodity and country plus dissemination costs. The research costs begin with the first year of the project and the dissemination costs are projected for five years. Estimates and timing of these costs are entered by the evaluator.
Column Q: “Benefit” is the net benefit of from the research (Column O) minus the costs of research and dissemination (Column P).
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Column R: “NPV” is the net present value (using the formula embedded internally in Excel) of the benefits minus the costs. In other words, the number shown represents all the values in Column Q discounted at 5% and summed them to get the total net economic value of the research. An alternative assumption, say 3%, could also be used
While the spreadsheet just described is for a commodity with no trade, many of the commodities addressed by agricultural research programs are traded. Therefore now open the Spreadsheet called: “Sorghum Project 2 Mali” which provides an example of a traded commodity.
Column descriptions for columns A through K are identical to the previous example. However in this case there is no Column for “Z” since that factor is not needed in the formula for a traded commodity. The other columns are therefore now moved to the left in the spreadsheet by one column. The formula for “CTS” in Column N is different and is equal to (Column K x Column L x Column M x (1 + .5 x Column K x Column B).
In summary, if administrators, economists, or scientists who wish to modify the assumptions in the models used to project economic benefits of the research they can open the link to any one of the models and modify the assumptions for elasticities (Column B and C), yield change (Column D), input cost change (Column F), probability of success (Column I), adoption rate (Column J), and research and dissemination costs (Column P in the models with no trade and Column O in the models for
traded commodities). The discount rate in Column R can also be modified.