Ministerio de Ganadería, Agricultura y Pesca

Evaluación de Impacto del Proyecto Ganaderos Familiares y Cambio Climático.

Verónica Durán[1]

Hugo Laguna[2]

1. Contexto general de la intervención

En Uruguay, la producción ganadera se desarrolla a cielo abierto, por lo que está expuesta a riesgos climáticos. Así, los resultados productivos y económicos dependen fuertemente de la interacción entre el clima y la capacidad del suelo para almacenar agua.

Además, los registros meteorológicos muestran cambios en el patrón de lluvias y estudios realizados reportan una tendencia al aumento en su variabilidad (Barros et al., 2006; Cruz et al., 2007, Giménez, 2006).

Por lo tanto, la capacidad de adaptación de los productores ganaderos ante la variabilidad climática tiene una importancia creciente[4]. Sin embargo, es esperable que el impacto sea más grave para los productores de menor escala, debido a que los más grandes podrían tener mejores posibilidades de adaptación.

En este contexto, el Ministerio de Ganadería, Agricultura y Pesca (MGAP) gestionó y obtuvo una donación del Fondo de Adaptación —Protocolo de Kyoto— en 2011, para la implementación del proyecto GFCC. Esta fue su fuente de financiamiento principal.

Así, el proyecto co-financió inversiones en infraestructura para los establecimientos y promovió la adopción de prácticas de manejo y tecnologías mediante asistencia técnica a los productores, a través de apoyo económico parcial y no reembolsable. Además, en un plazo más largo, estos cambios permitirían aumentar la sostenibilidad del campo natural, reducir la caída de la productividad ante eventos climáticos extremos y aumentar la productividad en años normales.

En este estudio se presentan los hallazgos de la evaluación de impacto del GFCC sobre indicadores de adopción de las prácticas de manejo de cría de ganado vacuno que propuso el programa (resultados de corto plazo).

El resto del documento se organiza de la siguiente manera. La Sección 2 describe la intervención y su teoría del cambio. La Sección 3 detalla la estrategia empírica para la evaluación de impacto. La Sección 4 muestra los resultados de la evaluación y, finalmente, se concluye con algunas reflexiones en la Sección 5.

2. Descripción de la intervención

El proyecto GFCC fue ejecutado entre 2013 y 2019. Con su implementación se buscó contribuir a mejorar la capacidad nacional de adaptación al cambio y la variabilidad climática en la ganadería. Para ello, buscó reducir la vulnerabilidad ante eventos climáticos adversos -sequías y estrés hídrico-, construir resiliencia y promover la intensificación productiva sostenible en la ganadería familiar de cría realizada sobre suelos superficiales, en dos Unidades de Paisaje (UP) afectadas por esta problemática: Sierras del Este y Cuesta Basáltica (Martinez et al., 2018; Martinez y Rodriguez, 2020).

Las dos eco-regiones donde se desarrolló el proyecto representan una parte importante de la producción ganadera nacional (Martinez y Rodriguez, 2020): (a) concentran el 30% de los productores ganaderos del país, (b) alcanza el 42% del total de tierra, (c) allí se ubican el 55% del ganado ovino y 43% del ganado total, (d) 85% de los ganaderos de la región son pequeños productores y (e) hay una especialización en la cría.

Como señalan Narbondo et al. (2015), el programa promovió una estrategia de adaptación con base en la noción de intensificación ecológica de la ganadería, partiendo del diagnóstico de que una parte considerable de la vulnerabilidad productiva, económica y ecológica de estos sistemas se debe al manejo inadecuado del pastoreo y del ganado. Esto se traduce en bajos niveles de eficiencia productiva y reproductiva, y en consecuencia un ingreso medio de los productores por debajo de su potencial.

Así, en línea con parte de la investigación nacional y regional (Ver por ejemplo Ruggia et al., 2021; Soca et al., 2013; Tittonel, 2013) el paquete tecnológico que el programa propuso a nivel predial promovió la incorporación de infraestructura y la adopción de prácticas de manejo de bajo costo y alto impacto productivo, incluida la gestión de los recursos forrajeros, todo lo que se traduciría en un aumento de  la productividad y una mejora de los ingresos medios, además de una mayor resiliencia ante situaciones de déficit hídrico.

El GFCC se estructuró en tres componentes, vinculados con los tres objetivos específicos perseguidos: (C1) Promoción de estrategias de adaptación al cambio climático a nivel predial, mediante inversiones co-financiadas en agua, sombra, manejo de recursos forrajeros y capacitación en medidas de manejo; (C2) Fortalecimiento de la capacidad de organización y de las redes locales para la construcción de resiliencia, mediante la capacitación y apoyo y (C3) Gestión del conocimiento por medio del desarrollo de mecanismos de monitoreo, evaluación e identificación de lecciones aprendidas sobre las prácticas de adaptación y reducción de la vulnerabilidad al cambio climático. El primer componente fue el más importante desde el punto de vista de los recursos financieros ejecutados (Baraldo et al., 2020; Dirección de Gestión y Evaluación de la Oficina de Programación y Presupuesto [AGEV/OPP], 2016).

La ejecución de la intervención estuvo a cargo de un conjunto de áreas del MGAP: Dirección General de Desarrollo Rural (DGDR) en conjunto con la Unidad de Gestión de Proyectos (UGP), la Unidad de Adaptación al Cambio Climático (UACC) y la Dirección de Recursos Naturales (DGRN).

La población potencial, que alcanza los 2.723 (AGEV/OPP, 2016) productores, se corresponde con los productores familiares y medianos ganaderos localizados en las UP delimitadas y que cumplen con las definiciones establecidas por el MGAP para ser considerados dentro de esas categorías de productores. Por otra parte, para ser beneficiario del proyecto, estos debían presentar proyectos individuales, grupales o colectivos, elaborados a partir de un diagnóstico del sistema predial por técnicos privados habilitados por la DGDR.

Luego de finalizada la etapa de diseño y planificación de la intervención, entre septiembre de 2013 y diciembre de 2016 se realizaron once llamados para la presentación de propuestas. Según los datos reportados por Baraldo et al. (2020), se ejecutaron 1.125 subproyectos agrupados en 233 propuestas. En términos promedio, estos recibieron US$ 1.555 destinados a la asistencia técnica y US$ 5.599 para apoyo en inversiones prediales.

2.1. Teoría del cambio

La vulnerabilidad de los ecosistemas ganaderos ante el cambio y la variabilidad climática es una función de: (a) exposición al clima, (b) nivel de sensibilidad y (c) capacidad adaptativa. Como no es posible intervenir sobre la primera variable, el proyecto apuntó a reducir la segunda y aumentar la tercera.

De acuerdo al diagnóstico elaborado en las primeras fases del proyecto por MGAP-FAO (2013), los problemas de adaptación de los sistemas ganaderos al cambio y la variabilidad climática, y por tanto su nivel de vulnerabilidad, tienen su origen en:

1. Escasa disponibilidad de infraestructura para el acceso a agua y su distribución, suministro de sombra para el ganado y subdivisiones para el manejo adecuado del pastoreo. El problema de la disponibilidad de agua y sombra se manifiesta más intensamente en los períodos de déficit hídrico.
2. Insuficiente e inadecuada adopción de tecnologías relacionadas con el manejo del rodeo animal, de los recursos forrajeros y de la relación entre ambos que atentan contra el nivel y la estabilidad de la eficiencia productiva de los sistemas ganaderos.
3. Debilidades en el plano organizacional, tanto por la reducida cantidad de organizaciones de productores ganaderos presentes en las UP como por su fortaleza y capacidad de dar respuesta a los problemas relacionados con la adaptación y variabilidad climática.
4. Baja disponibilidad y escaso uso de información agroclimática, tanto con fines de monitoreo de variables clave y sus impactos, como de proyección de medidas de manejo en función de la evolución de dichas variables.

Sobre la base de este diagnóstico, el GFCC se propuso aumentar el nivel de resiliencia de los productores familiares ganaderos de Sierras del Este y Basalto superficial a través de la incorporación de infraestructura, la promoción de buenas prácticas de manejo, el fortalecimiento de sus redes locales y una promoción de la información agroclimática para la toma de decisiones (Cuadro 1).

La intervención se diseñó a dos niveles, el intra-predial y el extra-predial. Cada una se corresponde, a grosso modo, con los componentes del proyecto relacionados con la intervención directa en territorio (los componentes 1 y 2).

3. Estrategia empírica

3.1. Estrategia de identificación del impacto

La evaluación de impacto busca identificar un efecto que sea atribuible a una intervención o tratamiento sobre un conjunto de variables de resultado. En el caso de las políticas públicas, las variables de resultado suelen ser los objetivos de la intervención, y lo que se busca identificar es si existe un efecto causal sobre la población que recibió el tratamiento.

En este caso, se buscó identificar si los productores ganaderos beneficiarios aumentaron su adopción de prácticas de manejo, debido a su participación en el proyecto. Si bien en el largo plazo es esperable un aumento de la productividad ganadera en los beneficiarios, en este estudio se seleccionaron variables de resultado de corto y mediano plazo, donde se podrían observar cambios ya en el ejercicio 2018/19 (para el que se dispone de información proveniente de la encuesta de seguimiento). En cambio, debido a que los indicadores de producción están sujetos a ciclos biológicos más extensos, no se analizaron en esta evaluación.

Las medidas de manejo seleccionadas como variables de resultado para este estudio fueron: (a) entore continuo, (b) diagnóstico de actividad ovárica, (c) diagnóstico de preñez, (d) clasificación por condición corporal, (e) pastoreo de las vacas de cría en un solo lote, (f) destete precoz, (g) destete temporario y (h) suplementación de animales en recría y/o invernada. 

El efecto promedio del proyecto sobre los tratados —lo que se conoce en inglés como Average Treatment effect on the Treated (ATT)— mide la diferencia entre el resultado promedio obtenido en el grupo de beneficiarios, con respecto a cómo hubiera sido en promedio el resultado de ese grupo en el escenario hipotético de que el programa no hubiera existido.  Para identificar el impacto es necesario construir un grupo de control que sirva como contrafactual de comparación. En este estudio se trata de un conjunto de explotaciones agropecuarias que, perteneciendo a la población objetivo del GFCC, no fueron beneficiarios.

La elección de la técnica para construir el grupo de control que permita la adecuada identificación del efecto causal de la intervención depende de la regla de asignación del beneficio del proyecto y de los datos disponibles. Cuando la participación en un programa no es al azar sino voluntaria, como en el GFCC, es esperable que los productores que participan de la convocatoria tengan diferentes características observables y no observables respecto de los que no participaron. Esto es lo que se conoce como sesgo de selección de la población beneficiaria.

Por este motivo, también es esperable que los resultados que alcancen los beneficiarios sean diferentes a los que logren los no beneficiarios, independientemente de la intervención. En este contexto, no sería correcto comparar directamente las variables de resultado entre ambos grupos, sino que se debe utilizar un modelo econométrico para identificar el impacto de la intervención.

En efecto, los datos que surgen del informe de línea de base (Fuletti, 2017) mostraron que, previo a la ejecución del proyecto, beneficiarios y no beneficiarios tenían diferencias estadísticamente significativas en diversas características. Específicamente, los primeros ya tenían una utilización más extendida de las medidas de manejo e inversiones que el proyecto buscaba fomentar.

Las técnicas cuasi-experimentales posibilitan la construcción de grupos de control estadísticamente comparables con los beneficiarios de la intervención, bajo determinados supuestos. En este estudio se utilizó una técnica de emparejamiento—matching— de manera combinada con la de Doble Diferencia (DD) —Difference in Differences— con el objetivo de mitigar el sesgo por selección en características observables y controlar las no observables que sean invariantes en el tiempo.

Para el emparejamiento se utilizó la técnica de Entropy Balancing (EB) para la construcción del grupo contrafactual (Hainmueller, 2012). Mediante este procedimiento se obtienen ponderaciones para cada observación del grupo de control que, cumpliendo un conjunto de restricciones de momentos muestrales en la distribución de covariables, empareja las características observables de ambos grupos (tratados y controles) en dichos momentos. Los ponderadores obtenidos se utilizan en la estimación posterior del efecto causal de la intervención.

Se seleccionaron del cuestionario de línea de base un conjunto de variables para el balanceo, aquellas que se entiende tendrían influencia sobre la decisión de participación en el programa (Caliendo y Kopeinig, 2005). Además, para la selección de las variables, se tuvo en cuenta una revisión de antecedentes de evaluación (Marcus, 2013) entre los que se encuentran los trabajos de López y Maffioli (2008), Maffioli y Mullally (2016) y Durán et al. (2018). Así, se incluyeron las que describen a la explotación ganadera, las características demográficas del productor beneficiario y las prácticas de manejo empleadas, antes del comienzo de la ejecución del proyecto (Cuadro 2). Se probaron varias alternativas, incluyendo distintas variables disponibles, hasta que se observó la convergencia del modelo.

El emparejamiento logró construir un grupo de control con características similares a las de los beneficiarios. El resultado del balanceo mediante EB puede verse en el Cuadro 4.

3.2. Metodología econométrica

Para estimar el efecto promedio del proyecto sobre los tratados se aplicó la técnica de DD, estimando un modelo de regresión que incorpora los ponderadores obtenidos en la etapa de balanceo por EB. Por otra parte, se dispuso de observaciones de los predios ganaderos en dos períodos de tiempo (pre y postratamiento). Por lo tanto, la medición del impacto de la intervención supone estimar la regresión siguiente:

donde es la variable de resultado del predio  en el momento t ; es una variable binaria que toma el valor 1 si el predio se encuentra en el grupo de tratamiento y 0 en caso contrario; tt  es una variable binaria que tiene valor 0 en el período anterior al otorgamiento del beneficio y toma el valor 1 en el período posterior; Xit  son variables adicionales de control que podrían estar afectando la variable de resultado y que podrían incluirse en esta etapa eventualmente; y εit es un término de perturbación que incluye los elementos no observables que pueden afectar a yit pero no son captados por el modelo de regresión. Se supone que estos elementos no están correlacionados con la variable que indica tratamiento (T ).

El parámetro que mide el impacto del programa es β3 . Por otra parte, β1 mide las diferencias de base que existen en la variable de resultado entre tratados y no tratados y, finalmente, β2  reporta el cambio temporal entre los períodos de pre y postratamiento, común a todos los individuos.

3.3. Los datos utilizados

La estimación del impacto del proyecto se computó sobre un panel de datos balanceado que reúne 344 observaciones de establecimientos de productores ganaderos beneficiarios y no beneficiarios, encuestados en dos momentos del tiempo. La información registrada permite conocer las características de los predios, de la persona responsable de la gestión y su familia, así como de las prácticas productivas empleadas.

El primer relevamiento se realizó entre julio y octubre de 2015, coordinado desde el propio proyecto y por parte de OPYPA. El objetivo fue establecer la línea de base, es decir conocer las características de los productores y sus establecimientos y las variables de resultado previas a la intervención[5].

La extracción de la muestra —representativa de las dos UP de interés para el GFCC— y la construcción de los ponderadores muestrales estuvo a cargo de la Facultad de Agronomía de la Universidad de la República. Como resultado se obtuvo información de 271 establecimientos, referidas al ejercicio agrícola-ganadero 2013/2014 y algunos datos particulares para 2012/2013 (Fuletti, 2017).

El segundo relevamiento se llevó a cabo entre junio y diciembre de 2019. En esta ocasión, el trabajo de campo estuvo a cargo de la empresa OPCIÓN Consultores, con la contraparte de OPYPA. Se obtuvo información del ejercicio agrícola 2018/2019 para buena parte de los productores que habían sido contactados en la primera encuesta.

Así, en esta segunda oportunidad se cubrieron 268 establecimientos. Sin embargo, debido a que no fue posible contactar a la totalidad de establecimientos que habían sido encuestado cuatro años antes, se sustituyeron 64 casos por nuevos encuestados, seleccionados del mismo estrato que el caso original[6].

Con el objetivo de obtener un panel balanceado para la evaluación se decidió utilizar únicamente la información de los predios que pudieron ser encuestados en los dos momentos del tiempo (línea de base [LB] y línea de seguimiento [LS]). Como resultado, se obtuvo un panel de 408 observaciones (Cuadro 3).

Posteriormente se realizó una depuración de los datos para descartar valores atípicos y errores, en base a valores máximos de la variación de la superficie de pastoreo de la explotación y la carga de ganado.

Como consecuencia del procedimiento descrito, se quitaron del análisis 12 establecimientos beneficiarios (24 observaciones) y 20 establecimientos de control (40 observaciones). Por lo tanto, la cantidad total de observaciones válidas para la evaluación alcanza las 344, de las cuales 95 corresponden al grupo de control y 77 al grupo de tratamiento. 

3.4. Estadísticas descriptivas

El Cuadro 4 presenta estadísticas descriptivas para los grupos de tratamiento y control antes del proyecto GFCC, en las variables que se utilizaron para el balanceo por EB (pre y post ponderación). Las columnas (1) y (2) reportan la media de las variables seleccionadas para el grupo de tratados y controles no pareados. La columna (4) presenta la diferencia de medias entre el grupo de tratados y el de controles antes del balanceo y proporciona el resultado del test de significación de esas diferencias mediante asteriscos.

Como fue mencionado, las diferencias observadas antes del proyecto entre las unidades tratadas y las del grupo de control son un resultado esperable, por ser un programa de participación voluntaria. A modo de ejemplo, el análisis de los datos muestra que es más probable que los beneficiarios hayan participado previamente en otros programas del Estado que brinden asistencia técnica, así como que estén especializados en la cría de ganado o que tengan acceso a internet. Por otro lado, se encuentra una inclinación mayor a que el grupo de controles practique el entore continuo o el pastoreo en un lote único, aspectos que el proyecto busca modificar. Por el contrario, no se encontraron diferencias significativas entre grupos en variables como el género, la edad, la superficie de manejo y el tamaño del rodeo.

La columna (3) muestra la media para el grupo de controles pareados, es decir, luego de la ponderación que surge del EB. Como puede verse, los valores se acercan a la media del grupo de tratados [columna (1)].

4. Resultados

A continuación, se presentan los coeficientes de impacto estimados del programa sobre la adopción de las prácticas de manejo recomendadas para la cría vacuna, según distintas especificaciones (Cuadro 5).

Si se compara la situación de ambos grupos (sin ponderar) una vez que finalizó la ejecución del proyecto, se observa que los productores beneficiarios utilizan significativamente más el diagnóstico de preñez, el diagnóstico de actividad ovárica y el destete precoz respecto de los productores del grupo de control. Asimismo, el entore continuo es una práctica significativamente menos utilizada entre los primeros con respecto a los segundos (columna 1 del Cuadro 5).

Si bien esta tendencia es favorable a los resultados buscados por el programa, esta comparación simple no es adecuada metodológicamente, debido a que ambos grupos tienen diferencias de partida significativas en algunas características relevantes y en su adopción de tecnologías, tanto antes como después de recibir el tratamiento del proyecto.

Por consiguiente, para tomar en cuenta las diferencias observadas en el origen, es posible comparar los grupos antes y después del programa aplicando el procedimiento de DD [columna (2)]. Así, se observa que los beneficiarios adoptaron un conjunto de tecnologías recomendadas (ej. clasificación del ganado por condición corporal, separación de las vacas de cría en diversos lotes) y redujeron algunas de las que el programa sugería revisar (ej. entore continuo). Sin embargo, se obtiene que estas mejoras no son atribuibles al programa, ya que los productores que no participaron del mismo, también mejoraron sus prácticas de manejo en dicho período.

Por último, se conformó un grupo de comparación más adecuado, ponderando a cada no beneficiario de modo que, en promedio, ambos grupos tengan idénticas características observables y el mismo punto de partida en la adopción de tecnologías y prácticas antes del programa.

Se encuentra que no hay diferencias significativas en siete de las ocho prácticas de manejo analizadas. Esta especificación del grupo de control es la más adecuada y los resultados se muestran en la columna (3) del Cuadro 5.

En suma, las mejoras observadas en la adopción de prácticas productivas de los beneficiarios no pueden atribuirse a su participación en el programa.

5. Conclusiones y comentarios finales

Este estudio buscó identificar el efecto atribuible al proyecto GFCC sobre la adopción promedio de prácticas de manejo del rodeo e innovaciones prediales. Los hallazgos expuestos deben interpretarse desde la óptica del efecto causal de una intervención sobre variables de resultado específicas.

Existen antecedentes para Uruguay de evaluaciones de impacto de programas ganaderos sobre variables productivas (Durán et al., 2018; López y Maffioli, 2008; Maffioli y Mullally, 2016).  Sin embargo, al menos hasta donde se tiene conocimiento, este estudio es la primera evaluación de impacto a nivel nacional de un programa de desarrollo rural sobre la adopción de tecnologías de procesos (prácticas productivas).

El modelo de intervención del proyecto GFCC fue una variante de los que se implementaron bajo los Programas Desarrollo y Adaptación al Cambio Climático (DACC) y Programa de Desarrollo Productivo Rural (PDPR). Los principales cambios en el diseño de intervención predial fueron: una mayor intensidad de asistencia técnica ofrecida a los productores (hasta 15 jornadas técnicas), y un porcentaje mayor de subsidio (con parte del mismo destinada a construir fondos rotatorios para cubrir necesidades financieras de los productores).

La evidencia recogida en el presente estudio no permite afirmar que el GFCC haya tenido impacto en términos de incrementar la adopción promedio de las prácticas de manejo analizadas, al menos en el corto plazo.

Este resultado debe leerse con la cautela debida. En primer lugar, es posible que, gracias a la participación en el GFCC, algunos de los beneficiarios hayan consolidado el uso de prácticas adquiridas con anterioridad. En segundo lugar, no se tomaron en consideración eventuales efectos derrame sobre los productores no beneficiarios que puedan estar afectando los resultados del estudio.

Por otra parte, en la evaluación no se analizaron en profundidad eventuales debilidades o fallas en la implementación. De modo que los resultados deben interpretarse como el impacto atribuible a la implementación efectiva del programa. En otras palabras, lo que no habría tenido efecto fue la forma en que efectivamente se ejecutó la intervención. Por lo tanto, la evidencia no permite obtener conclusiones sobre el diseño o modelo teórico de intervención del GFCC.

Esto último cobra importancia a la luz de las opiniones de los actores que participaron en el proyecto. Como se señala en el informe de lecciones aprendidas (Acosta, 2019), el programa transitó por problemas organizacionales y funcionales, al tiempo que la asistencia técnica predial se enfrentó con obstáculos y limitaciones en la práctica (cantidad de jornadas, contenidos, dispersión territorial).

Como se mencionó, el diseño incluyó jornadas técnicas para la preparación de cada proyecto predial (inversiones, capacitación, sensibilización). Si bien lo anterior no implicó la elaboración de un diagnóstico integral, varios actores han señalado que, por la forma y el contenido, las propuestas funcionaron solamente como un requisito administrativo.

Asimismo, si bien la formación brindada a los técnicos privados como soporte de la asistencia técnica (Mesa de Ganadería sobre Campo Natural, s. f.) fue valorada positivamente por los mismos, surge que fueron insuficientes. Posiblemente generó heterogeneidad de enfoques tecnológicos y metodológicos en el abordaje.

Por su parte, si bien el Componente 3 del proyecto diseñó una herramienta para el monitoreo de los resultados productivos de los beneficiarios y guía para la asistencia técnica (Cuaderno de Campo), el momento en que dicha herramienta estuvo disponible posiblemente no fue el más oportuno para una parte de los productores.

Por último, varios técnicos participantes del proyecto valoraron negativamente el vínculo administrativo-financiero con el MGAP, fundamentalmente en lo relativo a atrasos en los pagos.

Cabe destacar que GFCC generó instancias de evaluación interna cualitativas, así como instrumentos de seguimiento y monitoreo: “Cuadernos de Campo” para una muestra de productores (Sancho, 2019) y planillas de seguimiento para la red de predios de referencia. Esa información, si bien es muy valiosa, no se utiliza en este trabajo pues no se cuenta con información similar para un grupo de control y por lo tanto no puede establecerse un impacto de acuerdo a las metodologías estadísticas.

Para finalizar, en este estudio no se estimó la producción de carne por lo que no se dispone de evidencia respecto de eventuales impactos sobre la productividad, que podrían haberse producido de un modo diferente a la adopción de las prácticas de manejo analizadas. Esto incluiría, por ejemplo, la posibilidad de que los beneficiarios hayan logrado manejar el pasto en forma más eficiente y sostenible -y de esa forma hubieran aumentado la productividad de carne y la resiliencia al cambio climático- sin que ello se refleje en ninguno de los indicadores de tecnologías analizados, lo que constituye una limitación de este estudio. Futuros estudios podrían avanzar en esta dirección.

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