Estudio de Línea de Base de las Poblaciones Rurales a ser

Estudio de Línea de Base de las Poblaciones Rurales a
ser Intervenidas por el Programa de Apoyo a las
Alianzas Rurales Productivas de la Sierra
Informe Final
30 de diciembre, 2007
Índice General
1. Antecedentes........................................................................................................5
2. Resultados de las Encuestas..............................................................................6
2.1. Cobertura del Trabajo de Campo y Problemas en la Ejecución.............6
2.2. Información general recogida en las encuestas.........................................7
2.3. Indicadores para la evaluación de impacto................................................9
2.3.1. Indicadores de rentabilidad...........................................................10
2.3.1.1.
Valor Neto de La Producción.............................................10
2.3.1.2.
Ingreso laboral, agrícola y no agrícola.............................12
2.3.2. Indicadores de acumulación de activos.......................................13
2.3.2.1.
Valor de los principales activos productivos..................13
2.3.2.2.
Valor de otros activos del hogar........................................14
2.3.3. Indicadores de generación de capacidades.................................16
2.3.3.1.
Accesibilidad a mercados...................................................16
2.3.3.2.
Participación social..............................................................16
2.3.4. Indicadores complementarios.......................................................17
2.3.4.1.
Educación..............................................................................17
2.3.4.2.
Acceso a servicios de capacitación y asistencia técnica..18
3. Accesibilidad a mercados.................................................................................21
4. Análisis de tipologías.......................................................................................29
5. Guía metodológica para la implementación de un sistema de
seguimiento y monitoreo................................................................................33
5.1. Metodología general.................................................................................33
5.2. Formalización de la estrategia de evaluación de impacto.................35
A. El estimador antes-después................................................................36
B. El estimador de diferencias en diferencias......................................37
C. El estimador de corte transversal.......................................................37
6. Anexo....................................................................................................................41
a. Perfil demográfico de la muestra..................................................42
b. Ingreso total por actividad............................................................43
c. Inversiones y mejoras en la parcela..............................................44
d. Prácticas principales por nivel de ingresos.................................45
e. Crédito formal e informal..............................................................46
f. Accesibilidad al mercado...............................................................48
g. Principales productos agropecuarios...........................................49
h. Negocios/Microempresas no agropecuarias................................50
i. Sobre las agrupaciones de productores........................................50
2
Índice de Cuadros
Cuadro 1.
Cuadro 2.
Cuadro 3.
Cuadro 4.
Cuadro 5.
Cobertura y Respuesta de la Encuesta.........................................6
Características del Jefe del Hogar.................................................8
Estructura demográfica del hogar.................................................8
Ingreso y actividades generadoras de recursos.........................9
Valor anual de la producción agrícola desagregada por uso, y
productos cultivados......................................................................11
Cuadro 6.
Valor anual de la producción pecuaria desagregada por uso, y
animales criados..............................................................................11
Cuadro 7.
Valor anual de subproductos agrícolas y pecuarios
desagregados por uso....................................................................12
Cuadro 8.
Ingresos anuales totales desagregados por fuente..................13
Cuadro 9.
Extensión de las tierras de los agricultores...............................13
Cuadro 10. Porcentaje de hogares con diversos activos agrícolas, y
antigüedad en años........................................................................13
Cuadro 11. Porcentaje de hogares que realizaron diversas mejoras en sus
parcelas en el último año..............................................................14
Cuadro 12. Porcentaje de hogares con otros activos, y antigüedad en
años..................................................................................................14
Cuadro 13. Porcentaje de hogares que realizaron mejoras en sus
viviendas.........................................................................................15
Cuadro 14. Características de la vivienda......................................................15
Cuadro 15. Abastecimiento de servicios de la vivienda.............................16
Cuadro 16. Porcentaje de hogares beneficiarios de Programas Sociales.17
Cuadro 17. Tasas de asistencia y años de educación completados por sexo
y edad...............................................................................................18
Cuadro 18. Porcentaje de hogares que recibió asistencia técnica agrícola y
demanda por servicios específicos.............................................19
Cuadro 19. Porcentaje de hogares que recibió asistencia técnica pecuaria y
demanda por servicios específicos.............................................20
Cuadro A1. Principales productos agrícolas por departamento (de acuerdo
a niveles de producción en la muestra).....................................49
Cuadro A2. Número de animales en la muestra por tipo y
departamento..................................................................................49
3
Índice de Gráficos
Gráfico 1.
6 regiones: Costos de transportar 1 kg. de papas a la localidad
de 50,000 habs. más cercana..........................................................24
Gráfico 2.
Apurímac: Costos de transportar 1 kg. de papas a la localidad
de 50,000 habs. más cercana...........................................................25
Gráfico 3.
Ayacucho: Costos de transportar 1 kg. de papas a la localidad
de 50,000 habs. más cercana..........................................................26
Gráfico 4.
Huancavelica: Costos de transportar 1 kg. de papas a la
localidad de 50,000 habs. más cercana........................................27
Gráfico 5.
Huánuco: Costo de transportar 1 kg. de papas a la localidad
de 50,000 habs. más cercana..........................................................28
Gráfico 6.
Junín: Costo de transportar 1 kg. de papas a la localidad de
50,000 habs. más cercana...............................................................28
Gráfico 7.
Pasco: Costo de transportar 1 kg. de papas a la localidad de
50,000 habs. más cercana...............................................................29
Gráfico 8.
Tipología basada en eficiencia en beneficios productivos....32
Gráfico 9.
Áreas con alta potencialidad en productos agrícolas
específicos.......................................................................................33
Gráfico A1. Composición demográfica de la muestra..................................42
Gráfico A2. Ingreso anual del hogar según tipo de actividad....................43
Gráfico A3. Inversiones en la parcela en los últimos 12 meses..................44
Gráfico A4.1 Tipo de prácticas por quintiles de ingreso neto agrícola
independiente................................................................................45
Gráfico A4.2 Tipo de prácticas por quintiles de ingreso neto agrícola
independiente................................................................................45
Gráfico A5.1 Solicitudes y otorgamientos de crédito formal........................46
Gráfico A5.2 Solicitudes y otorgamientos de crédito informal....................47
Gráfico A6 Fracción de productores agrícolas que venden productos en el
mercado o al acopiador.................................................................48
Gráfico A7 Número de negocios no agropecuarios de los hogares en la
muestra por departamento...........................................................49
4
1. Antecedentes
El Programa “ALIADOS” tiene como objetivo “Mejorar el bienestar social y
económico de los pobladores de la Sierra Rural en el ámbito del Programa,
mediante el aprovechamiento de oportunidades de generación de ingresos
monetarios y no monetarios de la población en la zona de intervención del
Programa” a través de: i) La promoción de alianzas productivas para la
diversificación productiva y el desarrollo de los negocios rurales; y ii) El
fortalecimiento de las capacidades regionales y locales de gestión del
desarrollo territorial rural. Se contribuirá así a la reducción de la pobreza, en
particular de la pobreza extrema.
La inversión total se estima en S/. 115 millones de soles para un período de
cinco años. El área total del Programa es de 132,200 Km2 y está constituido
por 255 Distritos, ubicados en 43 Provincias y que forman parte de los seis
Departamentos: Apurímac, Ayacucho, Huancavelica, Junín, Pasco y Huanuco.
El territorio rural de los Departamentos mencionados forman parte de los
Planes de Paz y Desarrollo I y II en los que el Estado ha invertido en las áreas
de infraestructura y servicios que son complementarios a la inversión que el
Programa financiará.
Se trabajará secuencialmente, con aproximadamente 875 Comunidades
Campesinas, más de 620 organizaciones de productores, el conjunto de los 43
Municipios provinciales y los 6 Gobiernos Regionales, durante los cinco años
de duración del Programa. El total de familias que el Programa atenderá se ha
estimado en alrededor de 53,600. La incidencia de la pobreza en la Sierra rural
es amplia y persistente: más del 70% de la población vive en condiciones de
pobreza extrema, lo que equivale a 4.4 millones de personas, y 5.2 millones
vive en situación de pobreza. La gran mayoría de la población rural de la
Sierra son campesinos minifundistas dotados de limitados activos físicos,
sociales, humanos y financieros.
Los componentes del programa son tres. El primero, denominado “Promoción
de Negocios Rurales”, está orientado a apoyar los negocios rurales que
provengan de actores relacionados con mercados locales y regionales. El
segundo es el “Apoyo al Desarrollo Comunal”, tiene como objetivo principal
apoyar las iniciativas de las familias de las comunidades campesinas
orientadas a la diversificación productiva, el mejoramiento de las condiciones
de habitabilidad y el manejo sostenible de los recursos naturales para
enfrentar en mejores condiciones sus demandas de seguridad alimentaria y de
ingresos adicionales. Finalmente, el tercer componente, denominado “Gestión
del Desarrollo Rural y Monitoreo del Programa”, que considera dentro de sus
actividades el subcomponente de Coordinación del Desarrollo Rural de la
Sierra, además de los aspectos de gestión y monitoreo, lo cual deberá permitir
la efectiva y eficiente coordinación del Programa y del seguimiento de los
resultados esperados; este componente permitirá contar con información
5
confiable y periódica sobre el desempeño del Programa y obtener y registrar
las lecciones aprendidas, para la formulación de políticas publicas promotoras
del desarrollo territorial rural.
El instrumento principal que se usará para asignar los recursos en las
actividades del primer componente será el fondo concursable bajo dos
modalidades: a) concurso campesino; b) concurso para negocios rurales.
Complementariamente y como metodología de trabajo, el Programa alentará
las pasantías y las metodologías “de campesino a campesino” basándose en
los actores ya reconocidas en amplios territorios de la Sierra: los Yachaqs
(especialistas rurales) y los Yachachiqs (capacitadores rurales).
El presente reporte detalla el proceso de recolección de la base de datos sobre
las características de las poblaciones a ser intervenidas por el Programa de
Apoyo a las Alianzas Rurales Productivas de la Sierra, Aliados, así como las
características del área a ser intervenida por Aliados así como los principales
cuellos de botellas presentes en dichos distritos. Adicionalmente, la base de
datos diseñada podrá servir para poder evaluar posteriormente los impactos
del Programa.
2 Resultados de las Encuestas
2.1 Cobertura del Trabajo de Campo y Problemas en la Ejecución
De la muestra originalmente propuesta, constituida de 3,047 viviendas, se
contactó a 2,961 de ellas. Esto da una tasa de cobertura (viviendas contactadas
sobre viviendas muestradas) de 97.2% para toda la muestra. De estas 2,961
viviendas, algunas se encontraban desocupadas o se negaron a participar de
la encuesta, lo que reduce el número a 2,850 viviendas para las cuales se pudo
recolectar información. Esto indica una tasa de respuesta (viviendas
entrevistadas sobre viviendas contactadas) de 96.3%. La distribución por
departamento se muestra en el Cuadro 1.
Cuadro 1
Cobertura y Respuesta de la Encuesta
Departamento
Huánuco
Pasco
Junín
Huancavelica
Ayacucho
Apurímac
TOTAL
Muestra
Original
Viviendas No
Contactadas
Viviendas No
Entrevistadas
Tasa de
Cobertura (%)
Tasa de
Respuesta (%)
655
92
436
660
682
522
48
0
0
26
0
12
3
3
1
34
36
34
92.7
100.0
100.0
96.1
100.0
97.7
99.5
96.7
99.7
94.6
94.7
93.3
3,047
86
111
97.2
96.3
6
Las 48 viviendas no contactadas en Huánuco se encontraban en los centros
poblados de Tasupampa, Nuevo Rondos, y Concordia (en la provinicia de
Huamalíes, distrito de Monzón) y en el centro poblado de San Antonio de
Padua (provincia de Marañón, distrito de Cholón). No se pudo ingresar a
estas localidades debido a disturbios ocasionados por cultivadores de coca.
En la provincia de Tayacaja en el departamento de Huancavelica, 26
viviendas de los centros poblados de Chihuana (distrito de Huachocolpa),
Cochapata (distrito de Surcubamba), y Nuevo Progreso (distrito de Tintay
Puncu), no pudieron ser contactadas debido a problemas relacionados a
actividad terrorista en la zona.
Finalmente, en Apurímac, no se pudo contactar a las 12 viviendas del centro
poblado de Puyca (distrito de Coyllurqui, provincia de Cotabambas) debido a
que los medios de transporte se negaban a ingresar a la zona debido a
problemas de derrumbes.
El diseño de la muestra, en relación al tamaño de la muestra total, el número
de viviendas no contactadas es pequeño y mantiene los parámetros
originalmente establecidos en términos de error y confianza estadística.
2.2 Información general recogida en las encuestas
Antes de analizar en detalle los indicadores sugeridos para la evaluación de la
línea de base del Programa ALIADOS, mostramos en esta sección información
general de las zonas a ser intervenidas obtenidas de nuestra muestra
encuestada. Esto sirve para entender el contexto económico y social de los
hogares que serán los potenciales beneficiarios del Programa.
Tal como se mencionó en el Informe Metodológico (Producto 2), la muestra es
representativa de la sierra rural de las regiones a ser intervenidas en su
totalidad, y no de cada región por separado. Sin embargo, el tamaño de
muestra y la metodología utilizada su diseño nos permite desagregar los
datos regionalmente y observar algunos patrones interesantes.
El Cuadro 2 muestra las características de los jefes del hogar. En 91% de los
casos el jefe del hogar es hombre, pero este porcentaje es menor para las
regiones de Junín y Ayacucho. No sorprende, por lo tanto, que en estas
regiones se observe la mayor proporción de jefes del hogar sin pareja. Se
observa también un porcentaje importante de jefes del hogar que se
consideran evangélicos, siendo esto menos prevalente en las regiones de
Apurímac y Junín. En términos de educación, se observa que esta bordea la
primaria completa, siendo Junín y Pasco las regiones donde el promedio de
educación es más alto.
7
Cuadro 2
Características del Jefe del Hogar
Mujeres (%)
Edad
Evangélicos (%)
Español es
lengua materna
(%)
Sin pareja (%)
Educación (años)
Apurímac
Ayacucho
Huancavelica
Huánuco
Junín
Pasco
Total
8.4
46.0
15.5
10.2
42.6
25.9
7.3
44.6
27.2
8.3
43.2
26.2
12.4
45.1
16.1
5.6
43.9
27.0
9.1
44.1
23.0
4.4
14.1
4.6
10.8
14.2
4.8
13.8
11.8
5.2
37.9
11.8
4.0
69.2
17.9
5.9
56.2
11.2
6.2
26.5
13.6
4.9
El Cuadro 3 muestra la estructura demográfica de los hogares de la muestra.
El hogar promedio cuenta con 4.7 miembros y no se observa ningún patrón
particular en los grupos de edad y género.
Cuadro 3
Estructura demográfica del hogar
Tamaño del
hogar
Niños 0 a 5
años (%)
Niñas 0 a 5
años (%)
Niños 6 a 14
años (%)
Niñas 6 a 14
años (%)
Hombres 15 a
24 años (%)
Mujeres 15 a
24 años (%)
Hombres 25 a
44 años (%)
Mujeres 25 a
44 años (%)
Hombres 45 a
64 años (%)
Mujeres 45 a
64 años (%)
Hombres 65 o
más años (%)
Mujeres 65 o
más años (%)
Apurímac
Ayacucho
Huancavelica
Huánuco
Junín
Pasco
Total
4.4
100.0
4.6
100.0
4.7
100.0
5.0
100.0
4.6
100.0
4.6
100.0
4.7
100.0
7.7
8.3
6.6
7.9
6.2
7.4
7.4
7.6
8.1
7.4
8.1
5.4
5.5
7.4
9.4
10.3
11.6
11.5
9.4
8.5
10.5
9.4
10.3
10.2
11.7
9.5
9.9
10.3
6.8
6.0
6.4
7.8
7.1
11.3
6.9
7.0
8.1
6.8
7.5
7.6
9.6
7.5
9.7
12.5
10.2
11.1
11.6
11.9
11.1
10.2
12.6
10.1
10.5
11.7
10.0
11.0
9.4
6.7
9.0
7.0
8.7
7.3
8.0
8.7
6.7
8.4
6.6
9.4
7.3
7.8
5.0
3.0
4.5
2.5
4.3
3.1
3.7
3.8
2.5
4.0
2.5
3.0
2.9
3.1
El Cuadro 4 muestra el ingreso y consumo mensual per cápita y el tipo de
actividades que desarrollan los hogares de la zona. Para obtener medidas
completas de consumo e ingreso fue necesario valorizar el autoconsumo,
trueque, producción destinada a elaboración de subproductos, semillas y
almacenamiento. Para evitar sesgos introducidos por la autovaloración de
8
productos, se utilizó un promedio de precios del distrito obtenida de la
misma encuesta para valorizar la producción no destinada al mercado.
Lo más destacable en el Cuadro 4 es el hecho que con la excepción de Junín y
en menor medida Pasco, en todas las otras regiones se observa un bajo nivel
de ingresos per cápita. Es evidente también que tanto Junín como Pasco
muestran una menor fracción de su población en actividades agrícolas que las
otras regiones. En estas regiones, se observan más hogares involucrados en
empleos asalariados no agrícolas y en actividades independientes.
Cuadro 4
Ingreso y actividades generadoras de recursos
Ingreso
mensual per
cápita (S/.)
Apurímac
Ayacucho
Huancavelica
46.48
48.31
41.08
Huánuco
Junín
33.41
Actividades generadoras de ingreso del hogar (% de hogares que se dedican a…)
Actividades
agrícolas
86.3
78.5
73.3
76.7
Actividades
pecuarias
75.6
72.8
77.0
82.6
Empleo asal.
Agrícola
58.8
46.3
38.0
32.9
Empleo asal.
no agrícola
4.4
9.9
9.5
4.8
Actividades
independientes
8.2
8.4
6.8
7.5
Pasco
Total
110.35
62.95
53.25
67.1
62.9
76.1
71.3
85.4
76.4
45.1
29.2
43.1
10.3
21.3
8.2
17.7
15.7
9.5
2.3 Indicadores para la evaluación de impacto
Dados los objetivos del programa, se necesita indicadores que permitan medir
cambios en las siguientes tres dimensiones:
1. Rentabilidad: Se espera que los beneficiarios del programa puedan
mejorar la utilización de los recursos a su disposición a través de
mejoras en la productividad de sus activos, reducción de costos, o
acceso a mejores mercados. Esto debería traducirse en mayores
utilidades de los negocios rurales y las actividades agropecuarias.
2. Acumulación de activos: El programa debería tener un impacto en la
cantidad y calidad de activos de los hogares y las comunidades. Es
necesario medir las reinversiones que incrementen el capital
productivo o los gastos que incrementen y mejoren los activos nuevos
y ya existentes del hogar.
3. Generación de capacidades: La naturaleza del programa implica que
parte importante de los beneficios no vienen dados solamente por
incrementos en la rentabilidad o la mayor acumulación y mejora de
activos, pero en la creación de capital humano y social que facilite la
organización y ejecución de distintos proyectos productivos entre los
9
beneficiarios del proyecto. Las encuestas a la comunidad contarán con
módulos para capturar estos impactos.
Adicionalmente, se utilizan algunos otros indicadores complementarios que
pueden resultar útiles para los objetivos del programa. Bajo este esquema, y
tomando en cuenta que estos indicadores son válidos tanto para el
componente de negocios rurales (agrupaciones productivas) como el de
desarrollo comunal (hogares y comunidades), se presenta a continuación los
indicadores propuestos. Sin embargo, se aclara que el verdadero uso de estos
indicadores será el de utilizarlos para la evaluación de impacto del programa
una vez que este se lleve a cabo y se realice una segunda ronda de encuestas,
y se utilicen las metodologías recomendadas en la sección 5. Lo que se
presenta a continuación es simplemente referencial y descriptivo, y sólo es
una fracción menor de los datos recolectados.
2.3.1 Indicadores de rentabilidad
2.3.1.1 Valor neto de la producción
Valorización neta de la producción para capturar incrementos en los ingresos
y reducciones en los costos de las actividades económicas del hogar. Se
construye a partir de los datos de producción agrícola y pecuaria, así como de
la elaboración de subproductos relacionados.
Resulta evidente la menor conexión con los mercados que tienen las regiones
de Apurímac, Ayacucho y Huancavelica, donde los hogares destinan una
mayor proporción de su producción agrícola al autoconsumo que a la venta.
Esta relación no se observa en la producción pecuaria. También es notoria la
predominancia de los cultivos de papa en Pasco, y de maíz y papa en
Apurímac, así como la abundancia de cuy en esta última región.
10
Cuadro 5
Valor anual de la producción agrícola desagregada por uso, y productos cultivados
Apurímac
Ayacucho
Huancavelica
Huanuco
Junín
Pasco
Total
Venta de productos
321.37
263.32
197.20
907.85
1028.26
928.06
518.63
Autoconsumo
498.88
317.47
366.60
373.55
445.42
467.84
394.89
Trueque
Elaboración de
subproductos
10.26
6.74
7.30
15.23
5.98
3.57
9.15
18.36
183.66
24.91
74.44
9.40
99.13
19.77
101.45
36.58
188.48
56.79
173.54
21.82
123.82
47.51
21.76
30.81
55.02
95.92
21.73
45.56
Gastos
228.18
174.70
178.31
611.77
1222.52
1351.22
450.30
Beneficios netos
891.78
574.29
570.68
903.59
969.41
772.63
762.33
1.1
Semillas
Almacenamiento
Productos cultivados (%)
Frutas
0.5
2.6
0.2
0.4
1.7
0.0
Cultivos industriales
0.0
11.0
0.2
5.8
2.1
0.0
4.1
Maíz
74.0
49.1
36.4
37.1
32.9
3.6
45.3
Otros cereales
42.4
51.1
57.6
47.3
32.6
19.2
5.4
Vegetales
3.4
5.5
4.3
5.2
7.2
1.8
4.9
Menestras
44.0
41.0
47.0
32.6
32.5
10.7
39.1
Papas
67.2
54.8
72.3
76.9
71.2
100.0
68.8
Otros tubérculos
18.0
17.8
11.4
21.8
22.6
14.3
17.9
Cuadro 6
Valor anual de la producción pecuaria desagregada por uso, y animales criados
Apurímac
Ayacucho
Huancavelica
Huánuco
Junín
Pasco
Total
Venta de animales
229.10
385.47
315.63
226.58
620.70
649.24
351.07
Autoconsumo
205.52
181.00
152.88
165.17
239.71
315.52
188.52
4.25
4.44
3.99
12.13
1.66
2.07
5.60
1.82
6.23
3.68
8.66
1.17
0.00
4.58
Gastos
179.59
238.42
159.68
110.18
443.95
372.21
216.53
Beneficios netos
327.76
428.29
381.80
335.56
609.32
634.54
413.52
Trueque
Elaboración de
subproductos
Animales críados (%)
Vacas
Ovinos y
auquénidos
25.8
39.6
30.3
17.8
37.1
15.8
29.2
43.6
53.0
58.9
51.7
41.9
72.4
51.5
Porcinos
29.4
21.1
14.5
38.1
23.2
47.4
26.2
Aves de corral
55.3
41.7
32.9
49.1
29.7
21.1
41.3
Cuyes
51.9
23.8
29.4
44.7
42.3
35.5
37.5
11
Cuadro 7
Valor anual de subproductos agrícolas y pecuarios desagregados por uso
Apurímac
Ayacucho
Huancavelica
Huánuco
Junín
Pasco
Total
Subproductos agrícolas
Ventas
0.00
36.00
29.73
22.00
131.82
131.84
50.78
Autoconsumo
95.67
121.54
176.18
147.92
166.66
165.32
140.05
Trueque
43.08
7.17
5.41
8.82
11.63
15.79
14.70
0.07
0.00
0.00
1.18
38.85
0.32
7.26
138.68
164.71
211.32
177.57
271.26
312.63
198.27
Gastos
Beneficios
netos
Subproductos pecuarios
Ventas
210.14
897.99
694.66
313.12
2823.41
1000.28
1083.46
Autoconsumo
269.32
471.59
192.46
155.90
224.45
177.96
277.50
Trueque
0.48
1.73
18.30
5.33
0.00
2.63
5.56
Gastos
Beneficios
netos
3.93
32.80
21.84
19.98
52.88
5.79
27.37
476.01
1338.52
883.58
454.38
2994.97
1175.08
1339.13
2.3.1.2 Ingreso laboral, agrícola y no agrícola
Descomposición detallada de los ingresos de los hogares, teniendo en cuenta
no sólo las actividades productivas, sino también los ingresos obtenidos en el
mercado laboral y en actividades independientes.
Tanto en Apurímac como en Huanuco la producción agrícola propia es la
principal fuente de ingreso, mientras que en Huancavelica el empleo
asalariado no agrícola ofrece una alternativa importante, al igual que en
Pasco, debido a la presencia de actividad minera. En Ayacucho el trabajo
asalariado agrícola es la principal fuente de ingresos del hogar, mientras que
en Junín destacan la elaboración de subproductos pecuarios y actividades
independientes.
12
Cuadro 8
Ingresos anuales totales desagregados por fuente
Apurímac
Ayacucho
Huancavelica
Huánuco
Beneficios netos agrícolas
770.00
450.72
418.50
Beneficios netos pecuarios
Beneficios netos
subproductos agrícolas
Beneficios netos
subproductos pecuarios
Ingresos asalariados
agrícolas
Ingresos asalariados no
agrícolas
Ingresos de actividades
independientes
247.88
311.60
293.99
14.28
20.40
105.00
Otros ingresos
Remesas
Ingresos por actividades
pesqueras
Ingresos por actividades
forestales
Ingreso total
Junín
Pasco
Total
692.66
650.73
486.15
580.17
277.23
434.23
541.85
315.87
13.03
14.99
33.85
66.74
20.18
317.02
220.89
45.14
895.05
250.86
289.91
561.84
564.41
339.74
237.82
648.26
276.98
451.29
172.70
257.69
411.47
129.86
627.11
1182.01
334.03
149.47
64.62
176.08
57.12
161.28
27.94
198.15
62.64
1041.53
76.74
179.65
7.87
305.41
54.86
12.34
7.53
27.23
17.97
11.17
31.57
16.00
0.45
4.78
1.59
8.85
5.03
0.18
4.14
5.33
2103.91
47.36
2214.70
22.32
1937.99
7.11
1692.43
13.42
4437.13
78.37
3102.23
22.33
2394.18
2.3.2 Indicadores de acumulación de activos
2.3.2.1 Valor de los principales activos productivos
Cuadro 9
Extensión de las tierras de los agricultores
Apurímac
Ayacucho
Huancavelica
Huánuco
Junín
Pasco
Total
Hasta 0.5 has.
Entre 0.5 y 1
ha.
31.1
19.1
22.1
15.4
27.0
10.9
22.0
27.5
15.9
20.5
25.8
13.3
10.9
20.7
Enre 1 y 5 has.
29.7
38.1
37.5
34.1
30.5
61.8
35.1
Más de 5 has.
11.8
26.9
20.0
24.7
29.1
16.4
22.2
Cuadro 10
Porcentaje de hogares con diversos activos agrícolas, y antigüedad en años
Apurímac
Ayacucho
Huancavelica
Huánuco
26.5
22.7
19.8
30.0
23.6
5.4
24.1
7.3
7.3
6.5
5.0
7.2
9.0
6.5
Antigüedad
9.0
7.2
3.2
8.4
1.4
6.0
6.5
3.7
9.2
6.5
5.4
4.7
5.5
6.2
Carretilla (%)
11.4
13.4
6.4
6.9
15.8
30.4
11.0
Antigüedad
8.8
5.8
5.1
5.4
10.1
5.5
7.1
2.7
3.2
1.4
4.3
4.1
3.6
3.1
13.3
11.9
7.7
8.1
11.0
8.0
10.3
Arado para
animales (%)
Antigüedad
Fumigadora a
motor (%)
Molino (%)
Antigüedad
13
Junín
Pasco
Total
Cuadro 11
Porcentaje de hogares que realizaron diversas mejoras en sus parcelas en el último año
Apurímac
Ayacucho
Huancavelica
Huánuco
Junín
Pasco
Total
Terraza
2.4
4.5
3.0
7.3
4.8
17.9
Cerco vivo
4.4
3.2
3.4
4.8
1.7
5.4
3.6
Camellón
0.0
0.4
0.0
3.2
0.7
0.0
0.9
Corral
3.4
3.2
3.6
4.5
4.1
23.2
4.2
Silo
1.0
1.2
0.7
1.3
3.1
1.8
1.3
4.8
2.3.2.2 Valor de otros activos del hogar
Valorización de los cambios en la cantidad y calidad de otros activos del
hogar, a través de los cuales los hogares rurales acumulen capital. También se
miden mejoras en la vivienda.
Se observa que en todas las regiones la radio es el activo del hogar más
común, y que casi el 10% de los hogares de nuestra muestra en Junín y Pasco
cuentan con teléfonos celulares.
Cuadro 12
Porcentaje de hogares con otros activos, y antigüedad en años
Apurímac
Cocina
Antigüedad
Televisor
Antigüedad
Radio
Antigüedad
Celular
Antigüedad
Máquina de coser
Antigüedad
Ayacucho
Huancavelica
Huánuco
Junín
Pasco
Total
1.3
0.8
2.7
3.5
12.0
25.8
4.3
4.7
8.2
2.9
7.9
9.5
8.6
7.9
15.3
14.9
17.3
8.8
43.0
50.6
19.6
7.2
4.8
5.6
6.0
9.3
6.3
7.0
68.9
67.6
68.0
63.2
74.0
85.4
68.5
7.2
5.8
6.9
5.4
8.1
7.1
6.6
3.4
1.9
0.7
1.7
8.7
9.0
3.1
2.7
1.9
2.0
1.6
3.0
1.1
2.4
0.8
0.6
1.0
1.3
4.1
2.2
1.5
20.5
10.7
20.7
11.1
16.6
8.0
15.6
Bicicleta
2.1
4.0
7.5
7.1
14.3
11.2
6.9
Antigüedad
Carro/camioneta/
camión
2.5
5.6
4.4
4.8
8.5
3.7
5.8
1.1
9.3
0.8
5.0
0.7
9.3
0.8
2.0
3.4
13.4
4.5
3.8
1.3
8.6
Antigüedad
14
Cuadro 13
Porcentaje de hogares que realizaron mejoras en sus viviendas
Apurímac
Ayacucho
Huancavelica
Huánuco
Junín
Pasco
Total
Construcción de casa
9.0
9.9
5.2
9.4
6.9
18.0
8.5
Mejora de techo
4.4
6.5
3.7
9.8
6.9
2.2
6.2
Mejora de paredes
Instalación de
electricidad
Conexión a red
pública de agua
Compra de terreno
1.7
2.3
1.7
2.8
4.4
3.4
2.5
9.5
6.0
12.7
1.3
2.5
21.3
6.9
10.5
1.1
2.2
1.9
0.8
0.7
1.3
1.2
0.7
1.1
2.2
2.2
2.9
1.2
Cuadro 14
Características de la vivienda
Apurímac
Material de las paredes (%)
Ladrillo o
bloque de
cemento
0.8
Adobe o tapia
Ayacucho
Huancavelica
Huánuco
Junín
Pasco
Total
0.3
0.2
0.7
3.3
6.7
1.1
91.6
81.4
93.0
90.9
95.2
93.3
90.0
Quincha
Piedra con
barro
Madera
0.0
1.1
0.7
3.3
0.0
0.0
1.1
6.7
0.0
8.2
8.5
5.2
0.2
2.5
0.8
0.0
1.0
0.0
0.0
4.6
2.3
Otro
0.8
0.5
0.8
1.8
0.5
0.0
0.9
Material de los pisos (%)
Cemento
0.0
0.9
1.2
2.2
7.6
10.1
2.4
99.2
98.3
97.7
95.0
89.5
85.4
95.9
0.8
0.8
1.2
2.8
2.9
4.5
1.7
Paja
31.3
22.9
16.5
38.9
5.3
1.1
23.1
Otro
0.4
1.7
1.7
2.5
2.4
0.0
1.7
Cocina donde
duerme (%)
5.3
7.3
3.8
10.3
5.1
27.0
7.1
Tierra
Otro
Material de los techos (%)
15
Cuadro 15
Abastecimiento de servicios de la vivienda
Apurímac
Abastecimiento de agua (%)
Dentro de la
vivienda (*)
32.8
Fuera de la
vivienda,
dentro del
26.1
edificio
Pileta /
pilón
13.9
Pozo
artesano /
manantial
20.8
Río, acequia
4.4
Otro
2.1
Ayacucho
Huancavelica
Huánuco
Junín
Pasco
Total
29.3
13.7
4.3
45.8
5.6
22.9
17.7
8.2
7.1
8.6
5.6
13.1
11.8
22.5
13.9
9.8
55.1
15.9
25.9
10.4
5.1
41.7
4.8
9.2
36.3
33.9
4.5
25.5
7.2
3.1
27.0
1.1
5.6
30.6
12.5
5.1
9.8
34.6
46.4
0.0
29.7
2.4
3.9
3.7
0.0
4.6
78.1
50.0
44.8
100.0
59.6
9.8
0.0
11.5
0.0
0.0
5.2
0.0
0.0
2.0
4.1
(*) El agua dentro de la vivienda proviene de…
Red pública
23.6
26.5
Entubada
de pileta /
pilón
3.8
7.4
Entubada
de pozo
artesanal /
manantial
72.0
56.6
Entubada
de río /
acequia
0.0
1.1
Otro
0.6
8.5
Alumbrado en la vivienda (%)
Electricidad
38.0
Kerosene,
petróleo o
gas
34.9
Velas
26.1
Otro
1.1
37.0
58.5
10.1
68.3
85.4
42.1
11.0
50.6
1.4
5.7
34.8
1.0
42.6
45.4
2.0
9.6
21.2
1.0
11.2
2.3
1.1
20.4
36.2
1.3
Combustible para cocina (%)
Gas
1.1
Leña
94.8
Otro
4.2
0.3
94.6
5.1
0.8
82.3
16.8
1.2
91.1
7.8
5.5
74.7
19.8
6.7
62.9
30.3
1.7
87.3
11.0
2.3.3 Indicadores de generación de capacidades
2.3.3.1 Accesibilidad a mercados
El indicador de accesibilidad a mercados se detalla en la sección 3.
2.3.3.2 Participación social
Los niveles de asociatividad encontrados en la muestra fueron
extremadamente bajos, con sólo participación significativa en comunidades
campesinas y grupos vecinales. No se encontró mayor participación en
grupos productivos. Se presenta entonces sólo indicadores de beneficiarios en
programas sociales. Se puede destacar una importante presencia de
16
programas asociados dirigidos a los niños, tales como el desayuno escolar, el
vaso de leche y el seguro escolar.
Cuadro 16
Porcentaje de hogares beneficiarios de Programas Sociales
Apurímac
Ayacucho
Huancavelica
39.2
40.2
44.2
57.3
17.7
5.6
40.0
50.5
56.4
53.4
53.6
53.1
48.7
48.3
51.5
32.4
36.6
41.6
62.9
48.2
50.3
15.6
9.9
17.6
28.3
9.7
10.7
0.5
7.3
1.4
4.8
9.0
11.2
9.2
13.0
5.7
5.4
7.0
13.6
5.5
4.5
7.5
20.2
18.3
10.4
17.4
15.6
16.9
16.3
56.8
62.7
45.4
45.9
31.7
46.1
49.3
JUNTOS
Desayuno
Escolar
Vaso de Leche
Comedor
Popular
Alfabetización
Planificación
familiar
Campaña
preventiva de
Salud (VAN)
Seguro Escolar
(SIS)
Huánuco
Junín
Pasco
Total
2.3.4 Indicadores complementarios
2.3.4.1 Educación
Nivel de educación y tasas de asistencia de los miembros del hogar en edad
escolar. Se excluye Pasco del cuadro porque el tamaño de muestra no es lo
suficientemente grande para realizar un análisis tan desagregado.
Las tasas de asistencia son elevadas en todas las regiones y en casi todos los
grupos de edad, y no existen mayores diferencias en términos de género.
17
Cuadro 17
Tasas de asistencia y años de educación completados por sexo y edad
Edad
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
Sexo
Hombre
Mujer
Hombre
Mujer
Hombre
Mujer
Hombre
Mujer
Hombre
Mujer
Hombre
Mujer
Hombre
Mujer
Hombre
Mujer
Hombre
Mujer
Hombre
Mujer
Hombre
Mujer
Hombre
Mujer
Hombre
Mujer
Hombre
Mujer
Apurímac
Asist.
Años
%
74.2
82.4
83.3
94.7
100.0
97.3
100.0
100.0
95.8
100.0
88.5
97.6
100.0
100.0
100.0
97.1
96.3
96.4
96.8
90.9
91.3
84.2
93.8
89.3
69.6
52.9
47.1
53.6
0.0
0.0
0.1
0.3
0.9
0.9
1.8
1.5
2.0
2.6
2.9
3.0
3.9
4.2
4.2
4.8
5.6
4.9
5.4
5.9
5.7
6.2
6.6
7.0
7.1
7.3
6.5
7.0
Ayacucho
Asist.
Años
%
65.4
71.8
84.8
90.5
97.9
97.8
98.1
96.0
100.0
97.8
100.0
93.6
97.4
100.0
97.8
100.0
100.0
97.7
100.0
95.5
93.9
86.2
78.9
66.7
65.0
46.2
50.0
44.4
0.0
0.0
0.2
0.3
0.6
0.9
1.6
1.6
2.2
2.1
3.3
2.9
4.0
3.9
4.2
4.0
4.9
4.9
5.5
5.3
5.8
5.4
6.6
6.0
7.2
6.5
7.4
6.5
Huancavelica
Asist.
Años
%
58.5
59.1
81.4
87.2
97.3
97.9
100.0
97.8
98.0
100.0
100.0
100.0
100.0
100.0
100.0
97.3
100.0
96.8
98.1
95.0
100.0
82.1
80.0
78.6
76.9
63.6
63.6
68.8
0.0
0.0
0.2
0.1
0.7
0.7
1.5
1.5
2.2
2.6
2.9
3.0
4.0
3.7
4.3
4.2
4.8
4.4
5.7
5.5
6.4
5.8
6.8
7.3
7.7
6.9
8.1
6.8
Huánuco
Asist.
Años
%
50.0
48.8
88.2
73.6
90.9
91.3
97.8
96.2
97.8
100.0
98.4
98.0
100.0
100.0
97.0
100.0
95.2
91.1
88.5
92.5
85.7
73.0
73.2
60.7
63.4
58.6
60.7
27.8
0.0
0.0
0.1
0.2
0.6
0.7
1.2
1.2
2.1
2.3
2.7
2.7
3.1
3.4
4.0
3.7
4.7
4.6
4.7
4.8
5.8
5.5
5.9
6.0
6.7
6.2
7.1
6.2
Junín
Asist.
Años
%
72.0
68.2
89.3
100.0
100.0
93.3
96.2
97.1
92.0
100.0
96.4
97.1
92.6
100.0
90.5
93.3
87.5
88.9
87.5
69.7
83.3
79.3
76.7
77.3
70.6
32.0
47.8
42.1
0.0
0.0
0.0
0.1
0.6
0.7
1.5
1.4
2.4
2.6
3.3
3.1
3.5
4.2
4.0
4.6
4.9
5.4
5.3
5.6
5.9
6.9
7.1
7.5
8.9
6.3
8.5
7.8
2.3.4.2 Acceso a servicios de capacitación y asistencia técnica
Experiencias previas en servicios de capacitación y asistencia técnica en la
comunidad, así como demanda por servicios específicos de asistencia.
Tanto para actividades agrícolas como pecuarias, es extremadamente bajo el
porcentaje de hogares que recibió servicios de asistencia técnica o capacitación
en los últimos 12 meses. Esto, a pesar que el interés mostrado por recibir
asistencia técnica en diversos aspectos de dichas actividades productivas es
extremadamente alta.
18
Cuadro 18
Porcentaje de hogares que recibió asistencia técnica agrícola y demanda por servicios
específicos
Recibió asistencia
técnica en el último año
Recibió capacitación en
el último año
Apurímac
Ayacucho
Huancavelica
2.9
3.2
1.6
2.8
3.1
1.8
2.7
1.5
3.9
1.4
4.1
5.8
8.9
3.4
95.5
93.9
90.7
92.1
96.4
93.7
86.8
87.3
73.2
87.0
82.1
84.6
¿En qué tema desería recibir asistencia técnica?
Análisis de
Suelos/Preparación del
95.6
Suelo
Gestión Comercial para
compra de Insumos
90.5
Selección / Preparación
de Semilla
94.2
Huánuco
Junín
Pasco
Total
93.1
92.0
86.4
91.1
94.6
91.4
Densidad de Siembra
77.9
83.4
84.8
67.6
78.8
75.0
78.4
Rotación de cultivos
89.1
88.8
90.2
77.3
86.6
83.9
86.3
Asociación de cultivos
Calendarización de
actividades
82.2
85.6
87.3
73.2
83.6
75.0
82.1
72.0
76.7
78.9
59.0
72.3
67.9
71.6
Fertilización
83.0
86.2
84.1
71.9
81.5
71.4
81.1
Riegos
91.7
89.3
90.7
76.2
88.0
92.9
87.2
Mecanización
74.0
78.7
76.4
51.6
77.1
73.2
71.2
Control de malezas
75.7
76.5
80.7
61.3
81.2
69.6
74.4
Control fitosanitario.
71.8
75.1
76.8
51.8
74.3
67.9
69.6
Poda
80.0
80.9
80.9
53.3
79.8
67.9
74.4
Cosecha
91.0
88.8
90.9
73.9
91.1
92.9
86.9
Recolección y Acopio
78.6
71.0
75.9
66.1
84.2
71.4
74.2
Selección y Clasificación
79.1
73.2
79.5
64.4
81.8
78.6
75.0
Empaque
72.7
65.3
73.0
47.1
75.0
67.9
65.7
Manipuleo
72.5
64.1
70.7
44.3
73.6
67.9
64.2
Almacenamiento
Información/Tendencias
de mercados
Identificación de
Canales de
comercialización
86.1
72.8
78.4
53.6
86.6
89.3
74.6
74.9
77.7
83.4
74.7
86.0
91.1
79.2
Información de Precios
Gestión/ Negociación
Comercial
76.4
74.8
81.4
68.3
82.9
75.0
76.1
91.7
81.3
84.8
73.2
88.7
92.9
83.5
72.7
70.4
76.4
52.1
70.9
75.0
68.3
Transporte
Gestión financiera/
Contable
85.6
78.5
80.9
63.1
85.6
92.9
78.4
72.3
65.5
71.1
47.5
83.2
64.3
66.4
Gestión de Prestamos
Coordinación con otros
productores
83.0
75.0
79.3
60.7
88.7
89.3
76.5
72.7
65.7
72.5
45.1
73.3
78.6
65.4
Certificación
64.0
61.5
72.0
45.6
80.5
67.9
63.4
19
Cuadro 19
Porcentaje de hogares que recibió asistencia técnica pecuaria y demanda por servicios
específicos
Recibió asistencia técnica en
el último año
Recibió capacitación en el
último año
Apurímac
Ayacucho
Huancavelica
Huánuco
Junín
Pasco
Total
10.0
6.2
11.7
3.6
7.1
1.3
7.3
6.4
3.4
3.5
0.8
6.1
1.3
3.6
51.5
68.9
48.7
63.6
20.0
46.5
54.8
78.1
65.8
82.9
42.9
62.7
81.1
83.8
76.0
78.1
52.3
53.3
83.5
86.8
80.3
86.8
72.0
74.0
50.9
56.6
54.5
49.1
55.4
50.2
24.8
34.3
28.7
56.8
67.7
67.1
68.4
75.0
69.7
44.6
52.2
48.6
51.5
56.0
54.3
47.8
52.4
53.0
21.4
31.7
26.9
62.3
68.4
63.5
71.1
77.6
69.7
44.9
51.4
48.7
51.1
52.2
26.1
65.5
72.4
47.7
60.6
65.6
49.1
69.7
80.3
61.3
63.6
64.9
46.9
72.3
73.7
61.6
58.9
60.8
32.3
66.5
68.4
54.8
52.8
54.7
54.7
55.6
59.7
54.3
27.5
31.1
28.9
63.2
65.8
65.5
72.4
72.4
71.1
49.7
52.4
50.3
52.1
54.5
75.1
49.1
52.6
69.7
24.0
35.1
49.5
63.5
65.2
79.7
72.4
80.3
93.4
46.3
51.9
68.6
51.1
47.2
23.8
62.3
76.3
46.2
47.4
51.5
54.5
47.8
50.9
54.8
19.2
21.4
21.8
59.7
61.9
63.2
77.6
85.5
88.2
43.9
46.9
49.5
55.5
49.8
37.7
68.7
72.4
52.5
59.4
71.1
51.5
64.3
31.3
40.5
65.2
71.9
73.7
84.2
53.1
62.0
57.7
46.2
47.9
56.0
48.9
44.2
44.6
56.1
24.0
20.6
20.2
31.5
60.0
52.6
51.9
57.1
72.4
65.8
68.4
71.1
46.7
39.6
39.9
48.6
48.7
43.0
44.4
40.0
15.8
11.0
51.3
44.8
68.4
69.7
39.0
33.9
¿En qué temas desería recibir asistencia técnica?
Ensilaje
41.1
Alimentación suplementaria
58.3
Conservación de pastos /
rotación de pastizales
70.6
Cultivo de pastos mejorados
70.8
Métodos de castración/
esterilización de machos
42.5
Exámenes de fertilidad
48.9
Selección de machos hábiles
46.4
Uso de potreros para separar
toros
44.4
Inseminación artificial
51.1
Control de vacas servidas
48.9
Exámen de verificación de
preñez
46.9
Cuidado de la cria al nacer
(limpieza del ombligo)
62.5
Alimentación de la cria al
nacer (toma de calastro)
63.1
Registra de fecha de
nacimiento de las crias
59.7
Identificación delas
crias(tatuajes, muescas,
aretes)
52.2
Métodos de ordeñar
53.9
Epoca de destete
51.7
Marcación de animales para
distuinguirlos de otros
45.3
Control del peso de las crias
53.6
Desparazitación
70.3
Selección de anaimales para
esquila
49.2
Saca de animales
viejos/improductivos
47.5
Castración
50.3
Destete
54.7
Información de Mercados
/tendencias del mercado
54.7
Identificación de Canales de
comercialización
62.8
Información de Precios
63.6
Gestión/ Negociación
Comercial
44.2
Transporte
34.7
Gestión financiera/ Contable
34.4
Gestión de Prestamos
41.1
Coordinación con otros
productores
34.7
Certificación
28.9
20
3 Accesibilidad a mercados
Para conectar cada hogar al mercado más cercano se elaboró un conjunto de
indicadores de “accesibilidad”. La idea es que el acceso no es una variable
discreta (tiene o no tiene) sino un continuo que refleja las dificultades que
tiene cada hogar para acceder a cada tipo de infraestructura.
El análisis de accesibilidad se aplicó a toda la superficie de una unidad de
territorio, distrito, provincia o departamento.
La accesibilidad se define como la facilidad con la que una locación puede ser
alcanzada desde otras; para definirla se puede hablar del costo que implica
hacer el desplazamiento hacia ella o del tiempo que es necesario invertir en
éste.
El tiempo de desplazamiento en el terreno depende de diferentes factores,
una de ellos y seguramente la más importante es la distancia, pero ésta
también es una función de otros factores como la existencia de la red vial y
sus características específicas, de la pendiente y de la presencia de obstáculos
como los ríos en la mayoría de los casos; salvo en las zonas donde los ríos en
vez de representar una barrera representen una vía de transporte (selva).
A partir de este conjunto de factores es posible modelar lo que en geografía se
conoce como una “superficie de fricción”, donde la totalidad de la superficie
es dividida en pequeñas celdas (90 por 90 metros), cuyo valor indica la
dificultad de atravesar dicha “celda” dada la característica del terreno y el
acceso a medios de transporte.
Una vez creada la grilla de fricción, el algoritmo de costo distancia corre
sobre la totalidad de la superficie de análisis calculando el tiempo acumulado
de las rutas optimas que parten de cada mercado.
Para generar la superficie de fricción la primera variable tomada en cuenta es
la pendiente. La pendiente se emplea para calcular una velocidad de a pie que
es función directa de ella, para esto se empleo la hiking function de Waldo
Tobler.
La velocidad de a pie de Tobler tiene 3 variantes, la primera corresponde a la
velocidad a pie en caminos de herradura, la segunda en caminos carrozables y
la tercera fuera de caminos.
21
Velocidad a pie en caminos de herradura= 6 × exp (-3.5 × abs(S+0.05))
Velocidad a pie en caminos carrozables = [6 × exp (-3.5 × abs(S+0.05))] × 1.25
Velocidad a pie fuera de caminos = [6 × exp (-3.5 × abs(S+0.05))] × 0.6
Donde S es la pendiente.
Los valores de velocidad en función de la pendiente se pueden resumir así:
Caminos carrozables
Caminos de herradura
sin caminos
Velocidad promedio de viaje Km/Hora
(Velocidad a pie en camino de herradura)X1.25
(Velocidad a pie en camino de herradura)
(Velocidad a pie en camino de herradura)X0.6
La segunda variable empleada en el análisis es la infraestructura de
transportes. Se diferenciaron dos tipos de infraestructura de transportes, vías
terrestres y vías navegables. Ambos tipos de vías se clasificaron según una
velocidad de viaje promedio.
Velocidad promedio
de viaje KM/Hr
via asfaltada
60
via no asfaltada
30
Navegacion en rio
10
tiempo en segundos
para cruzar una celda
5
11
33
La tercera y ultima variable empleada en este modelo corresponde a la
presencia de barreras naturales, en este caso ríos, que impiden el paso sobre
ellos en caso no existan puentes. El tiempo que corresponde a celdas que
coincidan con la presencia de una barrera natural es multiplicado por 10 veces
su valor original. Esto obliga al modelo a cruzar los ríos únicamente donde se
encuentren puentes disponibles.
Ríos
Superficie sin ríos
Dificultad
10
1
Una vez calculada la superficie de fricción se corre el algoritmo de costo
distancia acumulado, generando una superficie de tiempos que cubre el área
total de análisis. Finalmente se combinarán estas medidas de accesibilidad
con una matriz detallada de costos de transporte a nivel regional de tal forma
de contar con el costo de acceso al mercado más cercano.
Los resultados de este ejercicio se muestran en el Gráfico 1 para el conjunto de
las 6 regiones, y en los gráficos del 2 al 7 para cada región por separado. La
variable utilizada como indicador de accesibilidad es el costo de transportar
un kilogramo de papas hacia la ciudad de al menos 50,000 habitantes más
cercana. El color rojo indica aquéllas zonas en las cuales este costo es más
22
bajo. En el otro extremo, un color celeste indica aquellas zonas que son muy
costosas de atravesar transportando la carga. Los puntos verdes indican los
centros de 50,000 habitantes o más.
Se puede apreciar que dentro de cada región los costos de accesibilidad son
muy heterogéneos. Apurímac se presenta, en promedio, como la región de
más baja accesibilidad, sin ningún mercado atractivo cercano ni zonas de alta
accesibilidad que reduzcan el costo de ir a mercados más distantes. Ayacucho
cuenta con áreas de alta accesibilidad alrededor de la capital de la región,
pero existen zonas en el extremo norte de la región donde los costos son
extremedamente elevados, y toda la zona sur es de baja accesilibidad también.
La accesibilidad en Huancavelica es baja, pero cuenta con mercados atractivos
fuera de la región (Huancayo y Tarma al Norte y Ayacucho hacia el sur) que
le otorga accesibilidad a ciertas zonas bien conectadas vialmente. Huánuco
presenta también baja accesibilidad, excepto alrededor de la capital de la
región. Junín es la única región del área de intervención que presenta más de
un mercado accesible dentro de sus límites (Huancayo y Tarma), y además
cuenta con zonas de alta accesibilidad en su lado occidental debido a la
cercanía con Lima, pero la sección este de la región muestra zonas de muy
baja accesibilidad. Pasco también sufre de baja accesilibidad y no cuenta con
mercados atractivos al interior de la región.
En general, existen pocos mercados atractivos en la zona (Ayacucho,
Huánuco, Huancayo, Tarma), lo que sumado a la difícil geografía y a la red
vial existente indica que el acceso a mercados es un cuello de botella
importante que limita el desarrollo de los hogares de la región.
23
Gráfico 1
6 regiones: Costos de transportar 1 kg. de papas a la localidad de 50,000 habs. más cercana
24
Gráfico 2
Apurímac: Costos de transportar 1 kg. de papas a la localidad de 50,000 habs. más cercana
25
Gráfico 3
Ayacucho: Costos de transportar 1 kg. de papas a la localidad de 50,000 habs. más cercana
26
Gráfico 4
Huancavelica: Costos de transportar 1 kg. de papas a la localidad de 50,000 habs. más
cercana
27
Gráfico 5
Huánuco: Costo de transportar 1 kg. de papas a la localidad de 50,000 habs. más cercana
Gráfico 6
Junín: Costo de transportar 1 kg. de papas a la localidad de 50,000 habs. más cercana
28
Gráfico 7
Pasco: Costo de transportar 1 kg. de papas a la localidad de 50,000 habs. más cercana
4 Análisis de tipologías
Para el análisis de tipologías se utiliza un enfoque de fronteras estocásticas
multi-producto de beneficios desarrollado por Kumbhakar y Lovell (2000). El
enfoque de fronteras de beneficios permite explorar econométricamente la
noción de que, dadas las condiciones agroecológicas y económicas fijas en una
micro-región, errores en las decisiones de inversión y producción se traducen
en menores beneficios para el productor agropecuario. Adicionar el
componente estocástico permite un mejor ajuste a la realidad del proceso
productivo agropecuario, muy sensible a cambios impredecibles en las
condiciones climatológicas. En este contexto, se define la ineficiencia en
beneficios como la pérdida monetaria producida por no operar en la frontera
dado los precios y niveles de factores fijos que enfrenta la finca.
Una vez estimadas estas fronteras de beneficios, el objetivo es construir
grupos identificando los factores que reducen la ineficiencia en los beneficios
de aquellos productores operando lejos de la frontera.
29
De esta manera, se define a continuación la función de la frontera estocástica
de beneficios:
•i = f(Pi, Wi, Zi) exp(vi - ui)
donde •i son los beneficios del productor i,
Pi es el vector de precios de productos,
Wi es el vector de precios de insumos variables que enfrenta el
productor,
Zi es el vector de los factores fijos de la finca,
vi es el error o ruido estocástico
ui es una variable aleatoria no-negativa asociada a la ineficiencia en
producción.
Bajo supuestos específicos acerca de las distribuciones de estos términos de
error, la eficiencia de beneficios del productor i puede ser definida como:
E[exp(-ui) | vi - ui] = E[exp(-δ0 – Σd δd Xdi) | vi - ui]
donde Xdi son las variables explicativas asociadas con ineficiencias en la finca.
Utilizando una forma funcional translogarítmica para la frontera de utilidades
e ignorando el subíndice i del productor, se pueden obtener estimadores de
máxima verosímilitud del siguiente modelo:
ln • =
α0 +
Σjαjlnpj + 0.5 ΣjΣk τjkln pjln pk + ΣjΣl φjlln pjln wl + ΣjΣmψjmln pjln Zm +
Σl βlln wl + 0.5 ΣlΣn θlnln wlln wn + ΣlΣm κlmln wlln Zm +
Σm γmln Zm + 0.5 ΣmΣq ϕmqln Zmln Zq +
v–u
y u = -δ0 – Σd δd Xdi + ω
La derivada parcial de esta expresión con respecto al logaritmo del precio del
producto j (evaluado en los valores correspondientes para los demás precios y
niveles de factores fijos) nos da una medida de la participación del producto j
en las utilidades del productor.
Combinando la información de las encuestas con información de condiciones
agroecológicas del INRENA podemos estimar la función de beneficios
mostrada. Específicamente, utilizamos:
− 8 precios de productos (p): frutas, cultivos industriales, maíz, otros
cereales, vegetales, menestras, papas, y otros tubérculos.
− 3 precios de insumos variables (w): fertilizante, abono, y mano de obra
30
− 3 insumos fijos (Z): Tamaño de parcelas, capital, y clasificación
agroecológica
− 7 variables explicativas de eficiencia (X): altura, accesibilidad a
mercados, experiencia del jefe del hogar, sexo del jefe del hogar,
educación del hogar, tamaño del hogar, y participación en asociaciones
de productores.
Una vez obtenidos los resultados, podemos indentificar las zonas
identificadas como de baja eficiencia. En estas zonas los beneficios pueden
incrementarse a través de políticas que reducen la ineficiencia de los
productores (e.g. Inversión en infraestructura para mejorar el acceso a
mercados, inversión en capital humano). Adicionalmente, las beneficios
pueden incrementarse sustancialmente a través de políticas que mejoren las
condiciones de mercado locales (mejores precios) en áreas donde los
beneficios dependen altamente de un producto en particular identificado por
nuestro modelo a través de la participación del producto en la función de
beneficios.
El Gráfico 8 muestra los niveles de eficiencia de beneficios productivos
estimados con nuestra metodología (solo se estimo para las zonas de sierra y
no de selva). El color amarillo caracteriza aquéllas zonas de baja eficiencia y es
el predominante en toda el área de intervención del Programa ALIADOS.
Existen algunas zonas de color verde (eficiencia intermedia) y muy pocas de
color azul (alta eficiencia) en esta zona. En general, la eficiencia productiva de
la zona es baja, lo que indica que los productores se encuentran muy por
debajo de su frontera de posibilidades, y demuestra que inversiones en
infraestructura y capital humano podrían tener alta rentabilidad en la zona.
Adicionalmente, nuestra tipología nos permite identificar algunas áreas
donde productos específicos podrían ser de alta rentabilidad. Estas áreas se
muestran en el Gráfico 9. Existen áreas atractivas para el cultivo de maíz
(áreas de color rosado) en Huánuco, Junín y Apurímac. En las zonas de la
sierra de Huanuco y Ayacucho más cercanas a la selva existen potencial para
el cultivo de vegetales (áreas de color verde). Ciertas áreas de Junín y Pasco se
beneficiarían del cultivo de menestras (beige), mientras que los cereales
(amarillo) serían rentables en estas dos regiones y en la región de Ayacucho.
Ciertas zonas de Apurímac, además, serían propicias para ciertos cultivos
industriales (áreas grises).
31
Gráfico 8
Tipología basada en eficiencia en beneficios productivos
32
Gráfico 9
Áreas con alta potencialidad en productos agrícolas específicos
5 Guía metodológica para la implementación de un sistema de seguimiento
y monitoreo
5.1 Metodología general
El estudio propondrá la metodología mostrada en el diagrama siguiente.
33
Marco Muestral
3. Análisis de resultados
de Línea de Base
4. Identificación de
indicadores de Impacto
Entrevistas en
Profundidad
Diseño de
Cuestionario
Capacitación y
Piloto
Ejecución de la
encuesta
Crítica,
Digitación,
Identificación
del Grupo
Control
Analisis de
Corte
Transversal
Análisis de
Diferencias en
Diferencias
7. Conclusiones y
Recomendaciones
Diseño de
Cuestionario
Capacitación y
Piloto
Ejecución de la
encuesta
Crítica, Digitación,
Georeferenciación
2. Revisión del Marco
Conceptual
5. Segunda Encuesta
1. Encuesta de Línea de
Base
Marco Muestral
A ser cubierto luego de un año de implementado el proyecto
6. Evaluación de Impacto
Cubierto por la presente propuesta
Entrevistas en
Profundidad
El objetivo es cuantificar el impacto del proyecto ALIADOS sobre el bienestar
de la población que como se detallan en los términos de referencia
comprenden diferentes dimensiones de análisis. Lo que se pretende averiguar
es si los hogares que se vieron afectados por el programa están mejor (o peor)
de lo que estarían si el hogar no hubiese sido intervenido por el programa.
Nótese que esto es muy distinto a comparar la situación de los hogares
después de la intervención con su situación antes de la misma.
Así, el problema central de la evaluación del impacto radica en tratar de
averiguar cómo habría sido esa situación hipotética para los hogares que
fueron intervenidos, si éste no hubiese sido intervenido por el proyecto de
propiedad urbana. Esta situación hipotética se conoce como contra-factual.
Una forma de reconstruir este estado contra-factual es analizar la evolución
seguida por los indicadores de impacto de los hogares que no fueron
intervenidos por el proyecto para de este modo simular los indicadores de
impacto que hubiera obtenido el hogar si no se hubiera dado la intervención y
hubiese continuado sin tener dichos beneficios.
Otra alternativa es encontrar un grupo de hogares muy parecido a aquellos
hogares que fueron intervenidos por el proyecto. Los hogares, que
conformarán el grupo de comparación o control, deben tener similares
características (por ejemplo: niveles de educación del jefe del hogar,
experiencia laboral del jefe del hogar, género, edad, educación de los padres,
composición familiar, entre otras características del hogar). El marco muestral
propuesto en esta propuesta ya incluye un tamaño muestral suficiente para
identificar un grupo control.
Dada las características de la intervención consideramos que los grupos de
comparación deben estar conformados por: aquellos hogares que no fueron
intervenidos pero que pertenecían a zonas donde se dio la intervención.
En esencia, la idea es encontrar hogares muy similares a los que fueron
intervenidos para de este modo reducir cualquier sesgo de selección que
pudiese presentarse y capturar el impacto neto del proyecto en las diferentes
34
dimensiones. Para ello se pretende trabajar con un vasto conjunto de
características observables y bajos niveles de tolerancia en las diferencias en
dichas características entre los hogares intervenidos y aquellos de los grupos
de comparación, para así reducir las diferencias en las características no
observables.
5.2 Formalización de la estrategia de evaluación de impacto
En términos formales, el objetivo de la evaluación de impacto de un programa
(en este caso la intervención del proyecto ALIADOS) es determinar el cambio
esperado que evidencian los individuos que participan en el programa
(aquellos individuos recibieron el la intervención de ALIADOS), D = 1, en
términos de alguna variable o set de variables de interés (Y):
E (Y1 − Y0 | X , D = 1)
donde Y1 e Y0 son el resultado que reflejan los hogares después del programa
en un estado de “tratamiento” y de “no tratamiento” 1, respectivamente; y X
es un vector de características.
Dado que a este grupo de hogares sólo se le puede observar en el estado de
“tratamiento” E (Y1 | X , D = 1) , el principal problema consiste en estimar el
estado contra-factual o de “no tratamiento” E (Y0 | X , D = 1) . Como ya se ha
hecho mención, para resolver este problema se debe utilizar un grupo de
comparación (D = 0) con hogares que no pasaron por el programa pero
poseen similares características X. De hecho, al grupo de comparación sólo se
le puede observar en el estado de “no tratamiento” E (Y0 | X , D = 0) .
De este modo, en la práctica no se calcula exactamente la diferencia en la
situación de los individuos “tratados” de pasar de un estado de “no
tratamiento” a uno de “tratamiento” Δ = Y1 − Y0 . Más bien, se considera el
resultado de cada control como una aproximación de Y0 del hogar “tratado”
con el cual se le ha empatado y se estima el impacto promedio del programa
como el promedio del impacto por cada pareja.
Existen en la literatura tres estimadores ampliamente utilizados para el medir
el impacto de un programa: estimador antes-después, estimador de
diferencias en diferencias, y estimador de corte transversal. Estos estimadores
son buenos para aproximar el impacto medio del programa y no para
aproximar el impacto sobre un hogar en particular. Para un mejor
entendimiento de cada estimador, utilizaremos la siguiente figura como
referencia:
1
En adelante se entenderá como “tratamiento” a la intervención del proyecto.
35
Antes de la intervención
Después de la intervención
A: Estado de “tratamiento”
E: situación antes
de la intervención
B: Estado de “no tratamiento”
C: Estado de “tratamiento”
F: situación antes
de la intervención
D: Estado de “no tratamiento”
Situaciones observables
Situaciones no observables
De esta figura, se desprende que el impacto sobre el grupo de “tratamiento”
es igual a A – B.
A. El estimador antes-después
Resulta de comparar la situación del grupo de “tratamiento” antes de la
intervención con su situación después de la misma: A – E. El supuesto detrás
de este estimador es que la situación de los “tratados” previa a la intervención
(E) logra aproximar bien su situación post-intervención en caso no se hubiera
dada la misma (B). De esta forma se usa como grupo de comparación a los
propios individuos en su situación previa a la intervención.
Sea Y1t el resultado post-intervención de un hogar “tratada” e Y0t´ el resultado
pre-intervención de este hogar. Asumiendo que la intervención del proyecto
ocurre en el periodo k, donde t>k>t´, y que Y0t´ es una buena aproximación del
resultado post-intervención de los hogares en una situación de “no
tratamiento”, es decir E (Y0t − Y0t´ | D = 1) = 0 , el estimador antes-después viene
dado por (Y 1t − Y 0t´ )1 , donde el subíndice “1” indica que D = 1 y “¯”denota la
media muestral.
La ventaja de utilizar este estimador es que sólo se requiere de información
del grupo de “tratamiento” antes y después de la intervención del proyecto.
Asimismo, puesto que se trabaja con medias, este estimador también se puede
construir a partir de información sobre una misma población (no
necesariamente conformada por los mismos hogares) en distintos momentos
en el tiempo. Sin embargo, la principal desventaja es el supuesto de que el
resultado promedio de los hogares “tratados” en el estado de “no
tratamiento” es el mismo en t y t´, lo cual requeriría que no hubiesen habido
cambios en el entorno económico o cambios en la posición en el ciclo de vida
de los “tratados” durante ese lapso.
36
B. El estimador de diferencias en diferencias
Resulta de comparar la situación antes-después de los individuos del grupo
de “tratamiento” con aquella de los controles: (A – E) – (D – F). El supuesto
detrás de este estimador es que el cambio en la situación de los controles (D –
F) entre el momento previo a la intervención y el momento posterior a la
intervención es una buena aproximación del cambio que hubiesen
experimentado los individuos “tratados” durante ese mismo periodo de no
haber salido tras la intervención (B – E).
Si el cambio promedio del resultado experimentado por los “tratados” en el
estado de “no tratamiento” es igual al de los “no tratados”, es decir, si la
siguiente afirmación es válida E (Y0t − Y0t´ | D = 1) = E (Y0t − Y0t´ | D = 0) ,
entonces el estimador de diferencias en diferencias que viene dado por
(Y 1t − Y 0t´ )1 − (Y 0t − Y 0t´ ) 0
es
válido
para
estimar
E (Δ t | D = 1) = E (Y1t − Y0t | D = 1) .
Una ventaja que se atribuye a este estimador es que si existe sesgo de
selección en no observables y este es constante en el tiempo, entonces la doble
diferencia permite limpiarlo. Nótese además que no es indispensable recurrir
al mismo hogar en el periodo t y t´, sólo a hogares de una misma población.
La principal desventaja de este estimador es que no necesariamente la senda
que siguen los resultados de los “tratados” entre el periodo t y t´ en el estado
de “no tratamiento” es igual a la de los “no tratados”.
C. El estimador de corte transversal
Sólo toma en cuenta la situación del grupo de “tratamiento” y “no
tratamiento” después de la intervención del proyecto. El impacto se estima a
través de A – D. El supuesto es que la situación de “no tratamiento” de los
controles en el periodo post-proyecto (D) es una buena aproximación de la
situación de “no tratamiento” de los hogares (B). Nótese que si la situación del
grupo de “tratamiento” y “no tratamiento” es similar en el periodo previo al
de tratamiento, el estimador de doble diferencia es equivalente al de corte
transversal.
Si, en promedio, aquellos individuos pertenecientes al grupo de comparación
muestran el mismo resultado de “no tratamiento” en el periodo t que aquellos
individuos “tratados”, es decir, si E (Y0t | D = 1) = E (Y0t | D = 0) , entonces el
estimador de corte transversal viene dado por (Y 1t )1 − (Y 0t ) 0 .
Si los cambios en el entorno económico o en la posición en el ciclo de vida de
los hogares tienen el mismo efecto sobre el grupo de “tratamiento” y “no
tratamiento”, este estimador deja de ser vulnerable a los problemas que
enfrenta el estimador antes-después. Sin embargo, el supuesto sobre el cual se
37
construye este estimador, dejará de ser válido en aquellos casos donde el
“tratamiento” esté relacionado con el resultado post-tratamiento en el estado
de “no tratamiento”. Sin embargo se utilizarán métodos de variables
instrumentales para corregir por este problema utilizando como instrumentos
las variaciones de las respuestas de sub-poblaciones al programa.
Dentro de este estimador de corte transversal se enmarca la alternativa de
simular los indicadores del hogar si estos no hubiesen sido intervenidos por el
proyecto y hubieran permanecido sin la intervención de ALIADOS (una
aproximación de la situación B sin recurrir a un grupo de comparación).
Adicionalmente se buscará complementar esta información con la fecha
exacta (mes y año) en el que se dio la intervención de ALIADOS.
Cabe señalar además que en nuestro caso contamos con información para tres
momentos en el tiempo respecto al grupo de “tratamiento”: antes de la
intervención (momento 0), tras la intervención (momento 1), y el periodo
actual (momento 2). De este modo, se podrá estimar un impacto de corto
plazo (momento 1 versus momento 0) y de largo plazo (momento 2 versus
momento 1).
Si bien, los estimadote de diferencias en diferencias son superiores
estadísticamente en el presente trabajo se propone utilizar los tres métodos de
estimación ya que estos se complementarán. Por ejemplo, en el caso del
estimador de corte transversal este cuenta con la ventaja de que la nueva
encuesta puede contar con nuevos indicadores que no fueron incluidos en la
encuesta de línea de base y que puede ayudar a medir resultados de
indicadores que no se incluyeron en la línea de base.
Conformación del grupo de control: el método del matched comparison
Este método consiste en asignar para cada hogar del grupo de “tratamiento”
un respectivo control, aquel hogar “más parecido”. Una vez establecidas las
parejas, se podrá estimar el impacto promedio del proyecto como el promedio
del impacto para cada pareja. La idea de encontrar un match para cada hogar
“tratado” de tal forma de reducir potenciales sesgos de selección,
especialmente en variables observables, y de este modo evitar la subestimación o sobre-estimación del verdadero impacto medio.
Hay que tener en cuenta que estos sesgos pueden deberse a tres fuentes. En
primer lugar, a la ausencia de un “soporte común” o al hecho de que las
características observables de los “tratados” y “no tratados” no están
comprendidas en rangos similares (el matched comparison logra evitar este
problema). De esta forma, cuando no se encuentre un control suficientemente
parecido a un hogar del grupo de “tratamiento”, resulta mejor eliminar a este
individuo “tratado” de la muestra y del proceso de evaluación. En segundo
lugar, debido a la existencia de variables no observables que no se pueden
38
cuantificar (para corregir esto se pueden combinar técnicas econométricas de
corrección de sesgo con el proceso de emparejamiento). En tercer lugar, puede
que la distribución de las características observables (X) para el grupo de
“tratamiento” sea distinta de la distribución para el grupo de comparación (en
estos casos se sugiere construir controles ficticios como el promedio de los 5 o
10 controles más cercanos).
Para el presente estudio se piensa utilizar los siguientes métodos de
emparejamiento:
Minimización de la Distancia Euclidiana
Se asigna a cada hogar “tratado” aquel control que tenga la mínima distancia
euclidiana2 entre sus características y las del control. Las características sobre
las cuales se debe trabajar son todas aquellas que inciden sobre la
participación en el grupo de “tratamiento” así como aquellas que inciden
sobre los resultados de interés (en nuestro caso, los indicadores mencionados
en los TOR). En términos operativos, primero se estandariza las variables que
representan aquellas características en las cuales queremos que ambos grupos
sean parecidos. En segundo lugar, se empareja a cada hogar “tratado” con
aquel control que arroje la menor distancia, siempre y cuando este último esté
dentro de un nivel de tolerancia mínimo.
Método del “Propensity Score”
Se utiliza un modelo de regresión Probit para estimar la propensión a
pertenecer al grupo de “tratamiento” utilizando la muestra disponible de
hogares “tratados” y de controles. La variable dependiente es una dicotómica
que toma el valor de 1 si se trata de un individuo “tratado” y 0 si se trata de
un control, y las variables explicativas son todas aquellas en las que se desea
similitud entre ambos grupos y aquellas que pueden afectar la participación
en el grupo de “tratamiento”. Luego de estimada la regresión, se computa
para cada hogar la “propensión” predicha por el modelo o propensity score.
Finalmente se asigna a cada individuo del grupo de “tratamiento” aquel
control que posea el propensity score más cercano.
Otra variante de emparejamiento consiste en aplicar una combinación de
distintos métodos (“híbridos”). Por ejemplo, asignar a cada individuo
“tratado” aquel control que tenga la mínima distancia euclidiana y que
además cumpla ciertos requisitos como: mismo género, diferencia de edad de
tres años, similar nivel de educación, entre otros. Naturalmente, estas
variables ya no se incluirían en el cálculo de la distancia euclidiana. Otra
alternativa es considerar el propensity score como una variable adicional en la
La distancia euclidiana es la manera tradicional de estimar la distancia entre dos puntos en
un espacio determinado: d = ( x A − xB ) 2 + ( y A − y B ) 2
2
39
minimización de la distancia euclidiana. En este caso, las variables utilizadas
en el Probit tampoco deberán utilizarse en el cálculo final.
40
Anexo
Cuadros Adicionales para el Informe Final
41
a. Perfil demográfico de la muestra
El Gráfico 1 muestra las características de la muestra por departamento, sexo,
edad y nivel de educación. Los tamaños relativos de los grupos demográficos
se mantienen en los 6 departamentos, y se observa que en términos absolutos
la muestra del departamento Pasco es bastante más pequeña que el resto.
También es evidente las diferencias en educación alcanzada por hombres y
mujeres en la muestra. Más mujeres han completado la primaria que hombres,
y en 4 de los 6 departamentos (los de muestras más grandes) hay más mujeres
con primaria completa que incompleta. En todos los departamentos de la
muestra la proporción de hombres que no han completado la primaria es
mayor que la de los que la han terminado. Esto se explica, en mayor parte, por
la necesidad que tienen los hogares de enviar a los hombres a trabajar a una
temprana edad, reduciendo su inversión en capital humano.
Gráfico A.1
Composición demográfica de la muestra
700
600
500
400
300
200
100
0
ŹApurimac
Ayacucho
Ninos [0-14]
Mujeres [15-64] Prim Comp
Hombres [65-+]
ŹHuancavelica
ŹHuanuco
Ninas [0-14]
Hombres [15-64] Prim Incomp
Mujeres [65-+]
42
ŹJunin
ŹPasco
Hombres [15-64] Prim Comp
Mujeres [15-64] Prim Incomp
b. Ingreso total por actividad
El Gráfico 2 muestra como se descomponen los ingresos anuales de los
hogares de la muestra. El ingreso total en Junín, y en menor medida en Pasco,
es bastante más elevado que en las otros departamentos. Si bien en toda la
muestra la producción agropecuaria propia es la mayor fuente de ingresos de
estos hogares, en Junín destacan también las actividades no agropecuarias
independientes debido a la presencia de centros urbanos importantes en el
departamento que generan una demanda por bienes y servicios que puede ser
aprovechada por los hogares rurales de la muestra. En Pasco destacan
también las actividades no agropecuarias asalariadas, asociadas en su
mayoría con la actividad minera de la zona.
Gráfico A.2
Ingreso anual del hogar según tipo de actividad
2,500
2,000
1,500
1,000
500
0
Apurimac
Ayacucho
Huacavelica
Hu‡nuco
Junin
Pasco
S/. 2,104
S/. 2,215
S/. 1,938
S/. 1,692
S/. 4,437
S/. 3,102
Agropec. Independiente
Agropec. Asalariado
No agropec. Independiente
Nota: Se valoriza el autoconsumo a precios distritales.
43
No agropec. Asalariado
Otros ingresos
c. Inversiones y mejoras en la parcela
El Gráfico 3 muestra la fracción de hogares agrícolas de la muestra que
realizaron inversiones o mejoras en su parcela en los últimos 12 meses, así
como el monto promedio en soles en los casos que estas se llevaran a cabo.
Estas mejoras incluyen construcción de terrazas, cercos vivos, camellones,
silos, etc. Destacan la elevada fracción de hogares que realizaron mejoras en
Pasco, y el monto promedio de las inversiones en Junín.
Gráfico A3
Inversiones en la parcela en los últimos 12 meses
700
0.50
617
600
0.40
500
463
0.30
400
336
313
0.20
301
229
226
300
200
0.10
100
0
0.00
Apurimac
Ayacucho
Huancavelica
Huanuco
Fracci—n de hogares que invirtieron
44
Junin
Pasco
Monto (Nuevos Soles)
Total
d. Prácticas principales por nivel de ingresos
Los gráficos 4A y 4B muestran la fracción de hogares que utilizan distintas
prácticas según quintiles de ingreso agrícola.
Gráfico A4.1
Tipo de prácticas por quintiles de ingreso neto agrícola independiente
12
10
8
6
4
2
0
riego por goteo
riego por aspersi—n
Quintil I
zanjas de
infiltraci—n
Quintil II
andenes/terrazas
Quintil III
Quintil IV
uso de semilla
certificada
cercos vivos
Quintil V
Nota: El Quintil I va de S/. 0 a S/. 45, el Quintil II va de S/. 45 a S/. 210, el Qunitil III va de S/. 210 a S/. 450, el Quintil IV
va de S/. 450 a S/. 990, y el Quintil va de S/. 990 anuales en adelante.
Gráfico A4.2
Tipo de prácticas por quintiles de ingreso neto agrícola independiente
60
50
40
30
20
10
0
tala o quema de
arboles
quema de
rastrojos
mantiene
reserva forestal
Quintil I
Quintil II
asociaci—n de
cultivos
Quintil III
fertilizante
qu’mico
Quintil IV
rotacion de
cultivos
fertilizante
organico
Quintil V
Nota: El Quintil I va de S/. 0 a S/. 45, el Quintil II va de S/. 45 a S/. 210, el Qunitil III va de S/. 210 a S/. 450, el Quintil IV
va de S/. 450 a S/. 990, y el Quintil va de S/. 990 anuales en adelante.
45
e. Crédito formal e informal
La mayor parte de los hogares de la muestra no solicitó crédito, ya sea formal
o informal. La principal razón para no solicitarlo fue la percepción de los
hogares de que el crédito es demasiado caro. Los hogares también expresan
temor de no poder pagar el crédito y perder su colateral (tierras), y también
falta de información.
Gráfico A5.1
Solicitudes y otorgamientos de crédito formal
100
80
60
40
20
0
Apurimac
No pidio:muy
caro
AyacuchoNo pidio:no
Huancavel
necesita
No pidio:miedo a perder parcela
HuanucoNo pidio:tierra
Juninno da lo suficiente
Pasco
No pidio:falta de información
Otros*
Pidio y recibio
Nota: La categoría “Otros” incluye Pidió y no recibió, no pidió porque prefirió otro, no pidio porque no quiere dar la
garantía que se exige, no pidió porque su producción es muy riesgosa, no pidió por excesivos trámites.
46
Gráfico A5.2
Solicitudes y otorgamientos de crédito informal
100%
80%
60%
40%
20%
0%
Apurimac
Pidio y recibio
Ayacucho
No pidio:tierra no da lo suficiente
NoHuancavelica
pidio:muy caro
Huanuco
No pidio:miedo a perder parcela
No Junin
pidio:no necesitaPasco
No pidio:falta de información
Otros
Nota: La categoría “Otros” incluye Pidió y no recibió, no pidió porque prefirió otro, no pidio porque no quiere dar la
garantía que se exige, no pidió porque su producción es muy riesgosa, no pidió por excesivos trámites.
47
f. Accesibilidad al mercado
Solamente en Junín una fracción importante de hogares vende parte de su
producción en el mercado. En los otros departamentos, la venta de la
producción se da mayormente a través de los acopiadores. Es importante
recalcar que aún en los casos que parte de la producción se vende al mercado
o al acopiador, esta fracción es una parte muy pequeña de la producción total.
Gráfico A6
Fracción de productores agrícolas que venden productos en el mercado o al
acopiador
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
Apurimac
Ayacucho
Huancavelica
mercado
48
Huanuco
acopiador
Junin
Pasco
g. Principales productos agropecuarios
Los productos agrícolas encontrados más frecuentemente en la muestra son
consistentes con economías de subsistencia. Cereales como el maíz, trigo y
cebada, y tubérculos como la papa, olluco y oca predominan en la zona. El
Cuadro 2 muestre el número de animales encontrados en los hogares de la
muestra, y destaca la presencia de auquénidos en Ayacucho y Huancavelica,
y la importancia del cuy y los ovinos como animales predominantes en toda el
área.
Cuadro A1
Principales productos agrícolas por departamento (de acuerdo a niveles de producción en la
muestra)
Apurímac
Papa
Maíz
Olluco
Trigo
Cebada
Ayacucho
Alfalfa
Papa
Maíz
Trigo
Cebada
Huancavelica
Papa
Maíz
Cebada
Haba
Arveja
Huánuco
Papa
Maíz
Olluco
Trigo
Oca
Junín
Papa
Maca
Maíz
Olluco
Oca
Pasco
Papa
Haba
Maíz
Oca
Olluco
Cuadro A2
Número de animales en la muestra por tipo y departamento
Apurímac
Ovinos
Cuyes
Aves
Vacas
Auquénidos
Porcinos
2,593
2,768
1,541
632
23
369
Ayacucho
Huancavelica
4,846
1,509
1,444
1,507
1,582
375
4,991
1,830
888
888
860
248
49
Huánuco
5,206
2,403
2,120
500
0
683
Junín
4,599
2,411
747
778
388
243
Pasco
2,032
227
75
139
93
179
h. Negocios/Microempresas no agropecuarias
Las actividades de comercio predominan en todos los departamentos como la
principal giro de negocio no agropecuario. En Junín, donde se apreció
anteriormente que los ingresos no agropecuarios independientes son una
fuente importante de ingreso de estos hogares rurales, los negocios dedicados
a las artesanías y transporte también son de gran importancia.
Gráfico A7
Número de negocios no agropecuarios de los hogares en la muestra por departamento
80
70
60
50
40
30
20
10
0
Apurimac
Ayacucho
comercio
Huancavel
transporte
artesan’as
Huanuco
construcci—n
Junin
miner’a
Pasco
Otros
i. Sobre las agrupaciones de productores (Comentario)
En las zonas incluidas en nuestra muestra, se encontró un muy bajo nivel de
asociatividad. La encuesta de hogares no capturó miembros del hogar que
perteneciesen a este tipo de asociaciones, mientras que para la encuesta de
agrupaciones de productores sólo se pudo contactar a 26 grupos en total. En
vista de ello, no se presentan resultados o cuadros relacionados a estos
grupos, dada su baja representatividad. Esto además, debe ser tomado en
cuenta al momento de implementar el programa ALIADOS, ya que es un
claro indicador de que las poblaciones de esta zona necesitarán apoyo para
agruparse y probablemente el Programa deberá proveer las
herramientas/conocimientos necesarios para hacerlo.
50
51