Indicadores de Impacto

Como veremos en el Capítulo 6, el análisis de Impacto del Programa es la característica distintiva de este tipo de evaluaciones. Para estimar el Impacto del Programa, los métodos elegidos deben considerar el denominado contrafactual, es decir, cual habría sido el resultado para los beneficiarios del Programa si no hubieran participado. Este concepto se conoce también como grupo control (Gertler et al., 2011).

El objetivo del SIRSD-S contribuye a la sustentabilidad agroambiental del recurso suelo, a través de la recuperación del potencial productivo de ellos y la mantención de los niveles de mejoramiento alcanzados. A partir de este objetivo crucial es preciso formular indicadores idóneos que permitan medir el Impacto a los beneficiarios atribuibles al Programa. Gertler et al (2011) indica que como regla general, los indicadores deben cumplir con ciertos criterios, en otras palabras deben ser EMARF (o SMART, por su sigla en inglés):

 _{Específicos: para medir la información necesaria con la máxima proximidad}  _{Medibles: para asegurar que es factible obtener la información}

 Atribuibles: para asegurar que cada indicador está relacionado con los logros del proyecto

 Realistas: para asegurar que los datos se pueden obtener oportunamente, con la suficiente precisión, y con una frecuencia y costo razonable

 Focalizados: en la población objetivo

El análisis de Línea de Base (LB) del Programa realizado por Donoso et al. (2012) entrega indicadores relevantes a nivel de resultados y de impacto que pueden ser utilizados en la evaluación del Programa. Estos indicadores se resumen a continuación: a) Aumento en la recuperación de suelos degradados. La recuperación de suelos degradados se refiere a las hectáreas de un predio intervenidas por el Programa, así como a las hectáreas que podrían verse beneficiadas indirectamente pero no intervenidas (efecto Spillover intrapredial). Este indicador

no es adecuado para medir que efectivamente haya una recuperación de los suelos.

b) Ingresos monetarios por venta de producción, como un aumento de la productividad de los suelos. Los ingresos prediales corresponden a aquellos provenientes de la venta de productos, y a la valoración del autoconsumo, y no se consideran los ingresos extraprediales. Esta variable es la más cercana para realizar una atribución del Programa a nivel de impacto. En 2012, se propuso evaluar el aumento de los ingresos prediales, a través de una variable continua que corresponde al logaritmo natural de los ingresos por venta de la producción de actividades realizadas por cuenta propia más la valorización de la producción destinada al auto-consumo.

c) Actividades realizadas por cuenta propia que lleven a un aumento de la productividad de los suelos. Estas actividades se refieren a la diversificación o número de rubros en el predio (por ejemplo cultivos anuales, frutales, crianza de ganado). A pesar de que puede existir una relación entre la recuperación de la calidad de los suelos y la diversificación productiva de un agricultor, esta variable corresponde a un indicador de resultado intermedio y no así para resultado final. Además dentro de la encuesta de LB 2012 no hay preguntas que permitan establecer en forma clara el número de rubros explotados por productor. Además, una variación de la diversificación puede corresponder a un cambio de rubro debido al mercado y/o algún tipo de rotación de cultivo, lo cual complica el análisis final.

d) Comercialización en el mercado lo que se refiere lo a productos que se venden fuera del predio. Se propuso evaluar el impacto del Programa como la probabilidad de comercializar la producción en el mercado, con una variable binaria que toma el valor 1 si el beneficiario comercializa sus productos en el mercado y 0 en caso contrario. Esta variable puede ser medida a nivel de resultado ya que no se considera a los controles. El mejor indicador de resultado es el que se muestra en la Figura 5.1 que dice relación con las hectáreas intervenidas.

e) Uso de tecnologías de producción corresponde al uso de tecnologías relacionadas al Programa (mejoramiento del suelo). Respecto de la utilización de esta variable para medir impacto debemos señalar en primer lugar que, metodológicamente, es necesario que exista un contrafactual para realizar esta medición, sin embargo, en lo propuesto en el año 2012 esto no es considerado, por lo tanto existe una debilidad respecto de ello. Se propone que esta variable debido a su importancia en cuanto a caracterización sea evaluada a nivel intermedio como un indicador que podría influir en el comportamiento de los agricultores (como se verá en el Capítulo 7).

En este Estudio se decide utilizar como indicador de resultado final o impacto la Producción Agropecuaria por hectárea, Valorada usando un vector de precios uniforme, (PAV/ha). Similar a lo realizado por Riveros et al. (2016), este indicador se calcula valorizando el volumen de producción alcanzado por agricultores beneficiarios y del grupo control, usando precios promedio para cada producto. De esta manera, no se

atribuye efecto al factor comercialización y negociación que tiene cada agricultor que se incluye la medición.

Aunque el PAV/ha puede cuestionarse por tratarse de una aproximación del objetivo principal del Programa (contribuir a la sustentabilidad agroambiental del recurso suelo, cuyos objetivos serán la recuperación del potencial productivo de los suelos agropecuarios degradados y la mantención de los niveles de mejoramiento alcanzados), esta variable se puede medir con mayor facilidad y se cuenta con la información necesaria para calcularla tanto en la LB (Donoso et al., 2012) como en la encuesta de seguimiento aplicada en este estudio. No obstante, proponemos los siguientes tres indicadores específicos adicionales que podrían ser útiles en mediciones de impacto futuras:

a) Análisis de suelo que revela el contenido de nutrientes que están presentes y disponibles para ser utilizados por los cultivos como por ejemplo: nitrógeno (N), fosforo (P), potasio (K), Micronutrientes (Mn, Zn, Cu, Fe, B), entre otros nutrientes indispensables para el desarrollo vegetal. Además este análisis genera otros antecedentes como materia orgánica, pH y conductividad eléctrica que permiten juzgar las propiedades físicas, químicas y biológicas del suelo.

Como indicador de resultados, el análisis de suelo es útil para medir el componente de incorporación de fertilizantes de base fosforada y con la incorporación de elementos químicos esenciales. Parcialmente el análisis de suelo puede ser utilizado como indicador del componente relacionado con métodos de intervención del suelo. Si bien existe como antecedente o requisito para la presentación de un Plan de Manejo tener un análisis de suelo inicial, no existe un análisis ex post que permita contrastar el grado de avance en la disponibilidad de nutrientes o materia orgánica contenida en los suelos bonificados. De utilizar el análisis de suelo como indicador de Impacto se requiere implementar una línea de base con muestreos para beneficiarios y grupo control, para posteriormente dar seguimiento en el año 2022.

b) Determinación de composición botánica. Este indicador es pertinente para el componente relacionado con establecimiento de cobertura vegetal. Uno de los factores limitantes con mayor incidencia en la producción ganadera es el manejo de las plantas invasoras sin ningún valor nutritivo presentes en las praderas, ya que éstas reducen la producción de biomasa forrajera y afectan la producción animal (Mila Prieto y Corredor, 2004). La composición botánica de una pradera puede estimarse realizando mediciones del número o densidad de plantas, cobertura de especies nobles, y pesaje de las especies presentes (Toledo y Schutlze-Kraft, 1982). Si bien el pesaje de las especies que conforman la vegetación es una medida muy objetiva para determinar la composición botánica de la pradera, éste es un método complejo ya que la separación de las plantas debe hacerse de forma manual. Aún se pueden realizar un sistema de muestreo (ex ante / ex post) para analizar la calidad del establecimiento de la pradera que es bonificada por el Programa.

c) Indicadores de erosión del suelo. Se han desarrollado varios modelos de simulación para medir la erosión del suelo a través de indicadores, los cuales varían según sus requerimientos de insumos y habilidad para predecir la erosión y otros procesos agrícolas, como hidrología, nutrientes, pérdidas por lixiviación, además de otros procesos en torno al manejo de cultivos. Un modelo de simulación tiene la ventaja de

poder estimar la tasa de erosión que ocurriría con determinados manejos o condiciones del suelo, a la vez en el proceso de elaboración de proyectos de explotación prediales. En cuanto a su uso en pequeños predios, sirve para evaluar el uso de los suelos y poder actuar sobre los que tienen niveles de erosión excesivos (Clérici y García Préchac, 2001).

Además de resultados sobre productividad de los suelos los modelos de simulación generan otro tipo de información como la disminución de salida de sedimentos del predio con el agua de escurrimiento lo que permite disminuir la frecuencia de desbordes (Clérici y García Préchac, 2001). El poder evaluar cuantitativamente distintas alternativas en el uso y el manejo del suelo, ligado a la erosión, es crítico para la toma de decisiones. Además, estos modelos pueden estar ligados a Sistemas de Información Geográfica (SIG), en donde la estimación del modelo y las variables son incorporadas al SIG.

Un modelo usado con frecuencia para analizar la erosión del suelo es la Ecuación Universal de Pérdida de Suelo Revisada (RUSLE). Este es un modelo empírico que ha sido testeado y validado bajo diversos tipos de suelos, climas y condiciones de manejo. Es un modelo más práctico que otros usados anteriormente, como el modelo USLE, ya que no requiere de muchas variables para su uso, y da a conocer cifras de pérdida de erosión (Antezana, 2001). Para la implementación del modelo RUSLE, se requiere información del tipo de suelo, clima, topografía, uso del suelo y tipo de cubierta vegetal (Bonilla et al., 2010; Ministerio de Agricultura, 2016).

La ecuación se expresa de la siguiente forma (Renard, Foster, Yoder, & McCool, 1994):

A = R * K * LS * C * P

donde:

A es la pérdida de suelo promedio anual en [tonelada/ha/año]; R es un factor de erosividad de las lluvias en [MJ/ha*mm/hr]; K es el factor de erodabilidad del suelo en [t/ha.MJ*ha/mm*hr]; LS es un factor topográfico (función de longitud-inclinación-forma de la pendiente), adimensional; C es el factor ordenación de los cultivos (cubierta vegetal), adimensional; y P es el factor de prácticas de conservación (conservación de la estructura del suelo), adimensional. Dentro de las aplicaciones del modelo RUSLE están:

 Predecir el movimiento promedio anual de suelos desde una pendiente específica, bajo condiciones de uso y manejo específicos.

 Orientar la selección de prácticas de conservación para localidades específicas.  Estimar la reducción de pérdida de suelos que se puede lograr con cambios de

manejo efectuados por el agricultor.

 _{Determinar el largo máximo de pendiente tolerable para un sistema de cultivo} determinado.

Existen varios estudios que han utilizado este método para el cálculo de erosión de suelo, por ejemplo Almas y Jamal, (2000), usaron el modelo de predicción en sistemas de cultivo intercalado de plátano y piña en Malasia, y concluyó que era factible utilizar este modelo en la predicción de pérdida de suelo en estos sistemas. En Chile Central se utilizó la ecuación RUSLE, la cual fue integrada a un Sistema de Información Geográfica, para evaluar las diferentes combinaciones de cubierta vegetal en las tasas

de erosión. La implementación de RUSLE en el SIG requirió la caracterización de suelos, clima, relieve y uso actual del territorio. Se calculó la erosión en la condición actual y en tres escenarios posibles de cubierta vegetal. En el artículo se menciona la metodología para implementar RUSLE en el SIG, y para evaluar los efectos de la cubierta vegetal en la erosión de tipo hídrica (Bonilla et al., 2010).

En Uruguay se aplicó el modelo con la finalidad de ilustrar las diferentes escalas de sus usos potenciales, tales como la planificación del uso y manejo del suelo en un predio, la previsión del efecto de un cultivo nuevo en una zona y la estimación de pérdidas de suelo. La posibilidad de poder estimar tasas de erosión de una misma combinación suelo-topografía-ubicación geográfica, bajo diferentes usos y manejos, permite la selección de alternativas sustentables del punto de vista de la conservación del recurso. Además, es una herramienta disponible para contribuir las leyes de Conservación de Suelos y Aguas y su reglamentación, así como en la evaluación del impacto ambiental en lo referente a erosión y sedimentación (Clérici y García Préchac, 2001). Un estudio hecho en Bolivia por Antezana, (2001) también aplicó el modelo RUSLE con la finalidad de determinar y calibrar los factores de erosividad, erodabilidad, longitud de pendiente, manejo de cobertura y prácticas de conservación. El programa determinó tasas de pérdida de suelo que variaban en rangos significativos (de 1 a 16 t/ha/año).

El modelo de pérdida de suelo puede ser utilizado a nivel predial como indicador de impacto y requiere de una integración entre un SIG con un instrumento de medición que capture labores específicas realizadas por cada agricultor.