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Revista mexicana de ciencias agrícolas

versão impressa ISSN 2007-0934

Rev. Mex. Cienc. Agríc vol.7 spe 15 Texcoco Jun./Ago. 2016

 

Artículos

Medición de cobertura oculta en servicios de asistencia técnica y capacitación en el medio rural

Bey Jamelyd López Torres1 

Roberto Rendón Medel1  § 

Teodoro Espinosa Solares1 

Paola Torres Díaz Santana1 

Eduardo Santellano Estrada2 

1Universidad Autónoma Chapingo. Carretera México-Texcoco, km 38.5, Chapingo, México. C. P. 56235, (bey.jamelyd@gmail.com; t.espinosa.s@gmail.com; paola.torres.diaz@gmail.com).

2Universidad Autónoma de Chihuahua, Av. Escorza No. 900, Zona Centro, Chihuahua, Chihuahua. C. P. 31000. (ceechihuahua@gmail.com).


Resumen

La cobertura de los agentes de cambio puede incrementarse en 22.4% si se eligen a los productores empleando criterios de cercanía y focalización. A su vez, la cobertura puede incrementarse en 32% si se incluyen a productores y a otros actores como proveedores o incluso otros agentes de cambio. En busca de mejorar la eficiencia en el uso de los recursos públicos, se propone el uso de un nuevo concepto de cobertura que utiliza criterios de redes de innovación, incluye focalización, mayor diversidad de actores y toma en cuenta la transferencia de conocimiento a dos pasos.

Palabras clave: agente de cambio; cacao; cercanía; focalización

Abstract

The coverage change agents can be increased by 22.4% if chosen to producers using proximity and targeting criteria. In turn, coverage can be increased by 32% if you include producers and other actors such as suppliers or other agents of change. Looking to improve efficiency in the use of public resources, the use of a new concept of coverage using criteria of innovation networks is proposed, including targeting, greater diversity of actors and takes account of knowledge transfer two steps.

Keywords: change agent; cocoa; closeness; focus

Introducción

De las 5.5 millones de UPR existentes en México en 2010, el 2% contaba con servicios de asistencia técnica, la mitad de éstos fue pagada con recursos públicos y el resto con recursos privados (McMahon y Valdés, 2011). Esta cobertura que han logrado los servicios públicos de ATyC plantea la necesidad de mejorar la eficiencia a través de nuevos modelos orientados a la obtención de resultados, un uso eficiente de los recursos y rendición de cuentas. La cobertura es un concepto que se refiere a la atención directa de un programa respecto a cierta población objetivo, cuando el programa cubre el 100% de dicha población se habla de una “cobertura universal” (Arenas de Mesa et al., 2001). El Consejo Nacional de Evaluación de la Política Social (CONEVAL) comparte este concepto y su población objetivo son personas o proyectos, según el objetivo del programa. El CONEVAL también evalúa a los programas de SAGARPA, donde su principal restricción es que para algunos de estos programas no es posible calcular la cobertura porque no se cuenta con la cuantificación de la población objetivo (CONEVAL, 2011).

La SAGARPA define la cobertura de los servicios de ATyC, como el porcentaje de las UPR que reciben estos servicios por parte de Prestadores de Servicios Profesionales (PSP) o instituciones especializadas en capacitación (IICA, 2009). Esta investigación propone un nuevo concepto de cobertura. Se define cobertura a la proporción de actores que accesan al conocimiento como resultado la ATyC respecto a la totalidad de actores que forman parte de una red.

Los actores pueden ser productores, instituciones gubernamentales, instituciones de enseñanza e investigación, organizaciones, comercializadores, agroindustrias, proveedores y asesores.

La ATyC se define como los servicios que son proporcionados por técnicos o instituciones con la finalidad de transferir tecnologías y conocimientos a los productores.

Una red está definida como el conjunto de actores y las relaciones entre ellos en torno a una actividad productiva específica en el medio rural.

Esta definición reconoce que a través de vínculos de comunicación los actores en el medio rural transmiten conocimientos, información y tecnologías, lo que favorece la innovación según Muñoz y Altamirano (2008). Los servicios de ATyC constituyen un medio para que los productores tengan acceso al uso de tecnologías modernas, es decir que estos servicios buscan transferir tecnologías. La tecnología es definida por Zarazúa et al. (2011) como el resultado de la aplicación de diversos conocimientos científicos para entender, mejorar o crear técnicas. La tecnología se puede transferir básicamente por medio de dos modelos: el modelo lineal de transferencia de tecnología y el modelo sistémico de transferencia de tecnología.

El modelo lineal de transferencia de tecnología es el proceso por medio del que la tecnología producida o generada en un lugar es directamente aplicada en otro. En este proceso participan investigadores, quienes desarrollan tecnologías e innovaciones; extensionistas, que transfieren el mensaje estandarizado desarrollado por los investigadores, y agricultores que desempeñan simplemente el papel de los que adoptan o rechazan las tecnologías desarrolladas por los primeros (Haverkort, 1991). El modelo lineal considera cuatro pasos: generación, validación, transferencia -extensión o difusión- y adopción (Evenson, 1994). La transferencia de tecnología a lo largo de esos pasos conlleva el flujo de conocimientos, habilidades, organización, valores y capital desde el punto de generación hasta la adopción (Lall, 2000).

El modelo sistémico de transferencia de tecnología tiene su origen en la teoría de sistemas (OECD, 1997), donde participan los actores involucrados con la investigación y la transferencia de tecnología de diferentes niveles involucrándose con los distintos actores presentes. La diferencia de éste modelo con el modelo lineal es que el usuario tecnológico toma un papel dinámico en el proceso de aprendizaje y la codificación de sus conocimientos y habilidades (Zarazúa et al., 2011), las etapas cambian de enfoque y se agrega un componente esencial al modelo: la política agrícola (Peterson, 1997).

Análisis de redes de innovación

En los últimos años en México se han generado hallazgos respecto al uso del análisis de redes en el sector rural. Estos resultados provienen de trabajos e investigaciones que buscan alternativas de interacción con productores rurales para generar competitividad a través de la mejora en los procesos de extensionismo e innovación rural (Muñoz et al., 2004; 2007; Zarazúa et al., 2011; Díaz et al., 2013; Sánchez et al., 2013).

El análisis de redes de innovación es una herramienta que permite analizar en un territorio a una red de actores y las relaciones comunes que desarrollan en su entorno social, técnico y comercial, con fines de favorecer estrategias de intervención en el sector rural en torno a un sistema productivo. El análisis de redes de innovación sustenta sus bases en la teoría del Análisis de Redes Sociales (ARS). Esta herramienta de análisis permite hallar nuevas alternativas de intervención para sumarse a los esfuerzos de ATyC y extensionismo existentes en el sector rural; ha sido usada para la localización de actores clave, para favorecer los procesos de transferencia de tecnología (Muñoz et al., 2004; 2007; Zarazúa et al., 2011), adopción de innovaciones (Muñoz et al., 2004; Díaz et al., 2013; Sánchez et al., 2013), así como en el diseño, monitoreo y evaluación de estrategias de intervención de agentes de cambio.

El objetivo de la presente investigación fue analizar la cobertura en los servicios de ATyC de cinco casos de agentes de cambio, empleando análisis de redes sociales, en busca de mejorar la eficiencia de la inversión pública y privada y el acceso a conocimientos en el medio rural.

Materiales y métodos

Para la investigación se consideraron cinco agentes de cambio que atendieron de manera directa a 122 productores de cacao en México entre 2010 y 2011 (Cuadro 1).

Cuadro 1. Relación de los casos de agentes de cambio considerados para la investigación. 

La información utilizada en la investigación proviene de las bases de datos correspondientes a la información diagnóstica de las cadenas agroalimentarias atendidas por AGI que operaron entre 2010 y 2011- la información fue facilitada por la unidad técnica especializada en gestión de la innovación (UTE-innovación) a través de su plataforma virtual-.

La base de datos de cada AGI cuenta con los siguientes elementos: identificación de las UPR de atención directa (productores con los que el agente de cambio tuvo seguimiento detallado y que contaron con registros de bitácora), redes de innovación (social, técnica y comercial) y catálogo de actores de las redes. Cabe destacar que las redes estan codificadas para ser dicotómicas y sus relaciones son dirigidas.

Identificación de actores clave

En el medio rural es posible identificar a diferentes tipos de actores de acuerdo a algunas características como: las relaciones que estos tengan y si señalan o son señalados por otros como origen de información. Se identifican a 3 tipos de actores: actor fuente, actor colector y actor articulador. Cuando uno de estos actores tiene cierta importancia por el número de relaciones o por su posición en la red puede ser denominado actor clave. Los dos primeros tipos de actores fueron incluidos en el estudio para el cálculo de la cobertura. El Cuadro 2 define a los tres tipos de actores, incluye su representación gráfica donde cada actor está representado por un nodo y la relación es dirigida, representada por una flecha.

Cuadro 2. Tipos de actores que se pueden identificar en una red de innovación. 

Para determinar cuáles productores son claves como fuente y cuáles como colectores en una red de innovación se utiliza el concepto de alcance desarrollado por Borgatti (2006). Para los actores fuentes se considera el grado nodal con base en la cercanía de entrada; para los colectores el grado nodal considerando la cercanía de salida (Borgatti, 2006).

Cálculo de cobertura

El concepto de cobertura que esta investigación utilizó tiene como base el indicador de alcance definido por Borgatti (2006) que se muestra en la siguiente ecuación.

DR=Σj1dkjN

Donde: K= grupo de actores clave o conjunto dominante y j es un actor de la red que no pertenece a K; dKj= longitud o distancia mínima desde cualquier integrante del conjunto K a un nodo j, que se mide en pasos y N= conjunto de actores j. DR= proporción de todos los nodos alcanzados por el conjunto K, donde los nodos son ponderados por el inverso de su distancia mínima.

Se obtendrá un alcance de 100% de la red cuando el conjunto K alcance a todos los actores del conjunto N y se obtendrá un alcance de 0% cuando el conjunto K esta completamente desligado del conjunto N. La distancia es definida por Everett y Borgatti (1988) como el número de eslabones o lazos existentes entre un actor y otro, es posible calcular distancias mínimas y máximas.

En la aplicación, dicho algoritmo permite seleccionar a un grupo de actores clave K con los que un agente de cambio puede intervenir de manera directa, para que estos a través de sus relaciones (pasos) con otros actores sean capaces de transmitir el conocimiento antes recibido, es decir que pueden optimizar la difusión de la información. Por lo tanto la cobertura, se interpreta como el alcance a dos pasos que un agente de cambio logra como resultado de atender de manera directa a un determinado grupo de actores clave que forman parte de una red. La investigación se desarrolló en dos etapas, la primera para contrastar las coberturas tomando en cuenta como actores clave únicamente a productores, la que se nombró: “selección de actores”, mientras que la segunda contrasta coberturas tomando en cuenta como actores clave a productores y otros actores por lo que se le llamó: “diversidad de actores”.

Para las dos etapas de la investigación se construyó la red conjunta derivada de la fusión de las redes social, técnica y comercial de cada observación. Para el cálculo del alcance definido por Borgatti (2006) se utilizó el software Ucinet versión 6.288 para Windows (Borgatti et al., 2002). En este software fue posible graficar las redes de las cinco observaciones; posteriormente, éstas se trasladaron en la aplicación de Ucinet: KeyPlayer 2; con la que se obtuvieron los dos indicadores “harvest” (alcance de entrada) para la identificación de actores fuente y “diffuse” (alcance de salida) para la identificación de actores colectores.

Selección de actores

En la etapa de selección de actores se realizó una comparación entre la cobertura obtenida por el agente de cambio y la cobertura potencial, ambas con productores. La cobertura obtenida representa el porcentaje de la red a la que los productores atendidos de manera directa por el agente de cambio pudieron acceder respecto al total de la red. Por otro lado, la cobertura potencial es la cobertura estimada como resultado de elegir el mismo número de actores pero considerando criterios de redes para la identificación de actores fuentes y colectores. Para el cálculo de la cobertura obtenida se ingresaron a KeyPlayer 2 los actores que tuvieron atención directa como actores requeridos y con el mismo porcedimiento de cálculo de los indicadores harvest y diffuse, la aplicación identificó cuáles eran fuente y cuáles colectores. Para el cálculo de la cobertura potencial se identificaron productores clave en la red conjunta solicitando la mitad de actores fuente y la mitad de actores colectores para cada caso, siendo el mismo número que los de atención directa en cada observación, utilizando únicamente a actores productores.

Diversidad de actores

En la etapa de diversidad de actores se hizó una comparación entre la cobertura obtenida por el agente de cambio y la cobertura potencial con diversidad de actores. Para esta etapa sólo se calculó la cobertura potencial con diversidad de actores, ya que se utilizó la cobertura obtenida calculada en la etapa anterior. Para el cálculo de la cobertura potencial con diversidad de actores: se identificaron actores clave en la red conjunta, con lo que se obtuvo una combinación de actores fuente y colectores en la misma proporción, pudiendo ser estos diferentes de productores, siendo el mismo número que los atendidos de atención directa para cada observación. Finalmente se calcularon los indicadores de dichos actores clave y se sumaron obteniendo la cobertura potencial con diversidad de actores.

Resultados

Selección de actores

En la etapa de selección de actores, el cálculo de los indicadores permitió elegir a productores más cercanos y mejor conectados a la red, donde se seleccionaron incluso productores que no fueron atendidos de manera directa, y a otros productores que coincidieron con aquellos que fueron seleccionados por los agentes de cambio. En la Figura 1 se comparan las coberturas alcanzadas con los productores elegidos por los agentes de cambio de manera convencional y los productores elegidos con base en criterios de análisis de redes; es decir, muestra la comparación entre la cobertura obtenida y la cobertura potencial, la cobertura obtenida en todos los casos es menor que la potencial con una diferencia promedio de 22.4%.

Figura 1. Cobertura potencial y obtenida en cada red con productores. 

Los agentes de cambio pudieron haber incrementado sus coberturas en un 22.4% de haber elegido a sus actores tomando en cuenta la estructura de la red y seleccionando a los productores con criterios de redes, al menos con la identificación de actores fuentes y colectores. El máximo incremento (32.4% de la red) se dio con el agente de cambio 2.

Diversidad de actores

Respecto a la etapa de diversidad de actores, la Figura 2 muestra la comparación de coberturas entre a) la cobertura obtenida con productores de atención directa y b) la cobertura potencial al seleccionar a todo tipo de actores, esta última es la que se pudo haber logrado considerando criterios de conectividad y cercanía, pero esta vez con actores diversos como instituciones gubernamentales, instituciones de enseñanza e investigación, organizaciones, comercializadores, agroindustrias, proveedores y asesores.

Figura 2. Cobertura de cada red por tipo de actor. 

El incremento promedio de cobertura que puede alcanzarse por los servicios de ATyC con diversidad de actores con respecto a sólo UPR seleccionados de manera tradicional es de 32.2%. La inclusión de diversidad de actores en una estrategia de intervención de ATyC por los agentes de cambio permite llegar a mayores niveles de cobertura, con alcances que van del 68% hasta el 93% de los actores de la red conjunta. El menor incremento se dio en la observación 3 con 9.6% y el mayor incremento se dio en la observación 2 con 50% de la red. Derivado de las dos primeras etapas de la investigación se propone una nueva forma de calcular la cobertura donde se considere la inclusión de diversidad de actores y la selección de actores clave que permitan la transferencia de conocimiento por lo menos a dos pasos. La Figura 3 representa al agente de cambio y las distintas combinaciones de actores a los que puede acceder de manera directa o indirecta. La cobertura calculada hasta ahora por SAGARPA toma en cuenta únicamente a la cobertura lograda de manera directa con actores A (UPR que reciben servicios de ATyC), excluyendo la cobertura a un paso con actores B (UPR que no reciben servicios de ATyC), y C (otros actores) y la cobertura a dos pasos en cualquier combinación. Es decir, que al calcular únicamente el porcentaje de las UPR que reciben servicios de ATyC se omite al resto de la población objetivo que tiene acceso al conocimiento como resultado de la intervención del agente de cambio.

Figura 3. Cobertura de un agente de cambio. 

La Figura 3 representa el concepto de cobertura de los servicios de ATyC que esta investigación sugiere. Donde de manera directa el agente de cambio puede intervenir con los actores A, B y C. Mientras que de manera indirecta al comunicarse A, B y C con otros A y B crecen las opciones de actividades que éstos pueden realizar como: réplica, ensayo, verificación, reafirmación y difusión de conocimiento, información o tecnologías además de colaboración según la combinación de actores, por medio de las cuales estos actores acceden al conocimiento.

Esta propuesta de cálculo de cobertura toma en cuenta el acceso al conocimiento como resultado de una intervención de un agente de cambio. Por lo que a continuación se define la intervención directa e indirecta de un agente de cambio. Se considera una intervención directa cuando existe una relación directa (que puede ser de asesoría, capacitación, vínculación, colaboración entre otras) entre el agente de cambio y un actor que puede ser UPR u otro tipo de actores (instituciones gubernamentales, instituciones de enseñanza e investigación, organizaciones, comercializadores, agroindustrias, proveedores y asesores), intervención que representa la cobertura del agente de cambio a un paso. Por otra parte, la intervención es indirecta cuando un actor que ha recibido una intervención directa transmite información o conocimiento a un tercer actor, ésta intervención representa la cobertura del agente de cambio a dos pasos. En la intervención indirecta es importante la participación del actor que ha recibido una intervención directa, ya que funge como articulador, “filtro” o “puente de información”.

Discusión

Los resultados de la etapa de selección de actores sugieren que el éxito de una intervención en términos de cobertura depende de una adecuada selección de actores con los cuáles intervenir. Se puede observar que los menores incrementos en el porcentaje de cobertura potencial respecto a la cobertura obtenida se dió en los casos 3 y 5 con 12.7 y 6.4% respectivamente. Una explicación de esto es que esas redes ya habían sido atendidas anteriormente por un agente de cambio. Dicha intervención logró cierta configuración de la red y la composición de los actores ya era conocida por el agente de cambio en la intervención de estudio. Es decir, los actores, con los cuáles era favorable intervenir, ya estaban identificados.

La focalización y diversidad de actores en los procesos de ATyC efectivamente pueden incrementar la cobertura de la red, la sugerencia de que la participación de diversidad de actores contribuye favorablemente a los procesos de transferencia de tecnología, difusión de innovaciones y extensionismo no es nueva. Los sistemas de innovación tecnológica (Lundvall, 1988), la transferecia de tecnología con enfoque de sistemas (OECD, 1997), la innovación inducida de Hayami y Ruttan (1989) y el modelo participativo en la innovación tecnológica basado en Bruin y Meerman (2001), son algunos de los modelos que ya lo han planteado. Incluso las reglas de operación de la SAGARPA (2013) sugieren la participación de diversidad de actores en sus programas. Sin embargo, esto aún no se ve reflejado en las estrategias de intervención de los llamados agentes de cambio en el medio rural. Esta situación contrasta con el sector empresarial, actualmente el éxito de pequeñas y medianas empresas (PyMEs) mexicanas se basa en su modelo de gestión de la innovación, como lo demuestran Solleiro et al. (2006) en un estudio de caso del Instituto Bioclón. El modelo utilizado por este instituto se basa en la creación de una amplia red de colaboración con instituciones de investigación, líderes de opinión y especialistas en salud, complementada por la capacidad interna en materia de tecnología y gestión del conocimiento, como la formación, el intercambio de conocimientos, el desarrollo de mercados entre otros. Incluir en las estrategias de intervención rural a todo tipo de actores como lo sugieren los resultados implica un gran reto no sólo para los agentes de cambio, sino para la red en general (Aguilar y Rendón, 2010). Sin embargo, es necesaria una estrategia institucional que permita establecer y mantener esas relaciones. El desarrollo y la consolidación de tales vínculos aumentará el impacto y la eficiencia de todo el sistema de innovación en la consecución de las metas sectoriales (McMahon y Valdés, 2011).

Al analizar las dos primeras etapas de la investigación se observa que el incremento mayor de cobertura se obtiene cuando se considera simultáneamente la selección de UPR y de otro tipo de actores en los procesos de intervención con servicios de ATyC. Cuttriss et al. (2013) mencionan que uno de los factores que puede influir en las estimaciones de cobertura es el avance en las tecnologías de mapeo. Lo que sugiere esta investigación es que se usen las nuevas metodologías de mapeo con las que ya se cuenta, a fin de mejorar la forma de estimar la cobertura como acceso al conocimiento, específicamente del programa DCITyER que pretende que los productores accedan al conocimiento, a la información y al uso de innovaciones en un ambiente de múltiples actores. El Cuadro 3 muestra las principales diferencias entre el concepto de cobertura de SAGARPA y el concepto que esta investigación propone.

Cuadro 3. Diferencias entre conceptos de cobertura. 

Cuando se toman en cuenta los vínculos de comunicación entre actores, se favorece que los conocimientos transmitidos por un agente de cambio de manera directa a un actor, se transmitan a otros actores de manera indirecta, Choi et al. (2010) mencionan que es indispensable para estudiar la difusión de innovaciones conocer las estructuras de las redes. Esta visión de cobertura a dos pasos además puede ser considerada como un estímulo para promover la interacción en red entre los diferentes tipos de actores presentes y favorecer la innovación entre los actores, lo que es definido por Rogers (1983) como un proceso de aprendizaje individual o colectivo. Se recomienda que el análisis de redes sea utilizado por los asesores técnicos y otros agentes de cambio como herramienta para la selección de actores en busca de mayores coberturas de la red productiva en la que intervienen.

Conclusiones

Los agentes de cambio pueden lograr mayor eficiencia en el uso de los recursos públicos y privados, además de elevar la probabilidad de lograr el impacto esperado en esquemas de ATyC para el desarrollo rural, seleccionando adecuadamente a los productores con los que promoverán tecnologías a difundir.

Los niveles de cobertura logrados por agentes de cambio por medio de una selección de actores de manera tradicional puede ser superada por una selección de participantes focalizada por tipo de actor y con enfoque en la cercanía con respecto a la red. Esto se logra identificando e incluyendo a los principales actores fuente y colectores de la red en la estrategia de intervención del agente de cambio. La selección de productores con criterios de focalización permitió un incremento de cobertura de 22.4%.

La mayor eficacia de cobertura se obtiene cuando se eligen como actores clave para los servicios de ATyC además de productores a una diversidad de actores. Los agentes pueden incrementar sus coberturas en 32.1% resultado de considerar a actores productores y no productores como destinatarios de las acciones del agente de cambio. El concepto de cobertura propuesto permite obtener coberturas de actores que tengan acceso al conocimiento en el medio rural como resultado de los servicios de ATyC. Este concepto de cobertura considera tres aspectos: focalizar, tomar en cuenta a una diversidad de actores y medir el alcance a dos pasos.

Agradecimientos

Se agradece el financiamiento al Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT), a través del proyecto “impacto de la transferencia de tecnología a través del uso de redes territoriales de innovación agroalimentaria y rural” con número de registro 119241, en el marco de la convocatoria para apoyo complementario a investigación en proceso de consolidación (SNI nivel I). Así como, las facilidades otorgadas por la unidad técnica especializada en gestión de la innovación (UTE- innovación) del Centro de Investigaciones Económicas, Sociales y Tecnológicas de la Agroindustria y la Agricultura Mundial (CIESTAAM) de la Universidad Autónoma Chapingo (UACH) por el acceso a la información de los agentes de cambio, objetos de estudio en esta investigación.

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Recibido: Febrero de 2016; Aprobado: Mayo de 2016

§Autor para correspondencia: rendon.roberto@ciestaam.edu.mx.

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