Método para la construcción de marcos de referencia agroeconómicos con enfoque espacial

Abstract

El desconocimiento sobre los clientes y sus condiciones de producción por parte de los intermediarios financieros en el sector agropecuario genera dificultades para el acceso de los agricultores y ganaderos a productos y servicios de financiamiento para el fondeo de sus actividades económicas. Este desconocimiento en parte se da por la carencia de información estandarizada, depurada y actualizada sobre costos de producción en que se incurre para el desarrollo de las actividades productivas, mismos que son el insumo clave para la construcción de flujos de caja por parte de las áreas de riesgos de bancos, financieras y cooperativas de ahorro y crédito.

Colombia es un país megadiverso en cuanto a características biofísicas y sistemas de producción agropecuaria, por ende, el presupuesto y el tiempo que implica la realización de estudios de campo para el levantamiento de información agroeconómica (costos, rendimientos y precios de venta), han sido factores que dificultan la sostenibilidad de diversas iniciativas sectoriales, públicas y privadas que se han llevado a cabo con el ánimo de contribuir a la solución de este fallo de mercado, es así, como hoy en Colombia no existe una fuente oficial y completa de este tipo de información que es necesaria para la toma de decisiones.

Actualmente el banco agrario y el fondo para el financiamiento del sector agropecuario colombiano (FINAGRO) han adoptado procesos de construcción de marcos de referencia agroeconómicos para suplir en parte esta necesidad de información, sin embargo, para el caso del banco dicha información ha sido catalogada como sensible y no es de uso público; caso contrario a FINAGRO que ha generado una sección en su portal web para la descarga de este tipo de información, la cual tiene aún muchas oportunidades de mejora en el muestreo y representatividad espacial.

Con el fin de aportar a la solución de este problema, la presente investigación tuvo como objetivo diseñar un método que incorporara el análisis espacial en la construcción de marcos de referencia agroeconómicos para un sistema agropecuario de referencia, para el caso de ganadería de lechería especializada en Colombia. Con ello se busca aportar a la disminución del déficit que existe en el conocimiento de las entidades financieras acerca del contexto técnico y económico en que se desarrolla esta actividad productiva, a fin de mejorar la disponibilidad, oportunidad y calidad de este tipo de información que es crucial en el análisis de riesgo que se lleva a cabo en el proceso de colocación de crédito agropecuario.

El método desarrollado incluyó inicialmente la consulta a profesionales de distintas entidades vinculados al subsector de la ganadería especializada en la producción de leche, mediante talleres y entrevistas que fueron complementadas con una revisión de literatura a nivel nacional y mundial para la definición y caracterización de un sistema agropecuario de referencia (SAR) a trabajar, así mismo se seleccionaron, definieron y priorizaron las principales variables biofísicas que influyen en la estructura de costos de producción, para posteriormente emplear el proceso de análisis jerárquico y análisis espacial a fin de delimitar espacialmente un sistema agropecuario de referencia (SAR), como marco geográfico del estudio, facilitando con ello la determinación de ubicaciones y tipos de fincas a muestrear en la construcción del marco de referencia agroeconómico.

A partir del levantamiento de información agroeconómica en campo a las fincas tipo, se identificó que hay una desviación estándar de 50 pesos por litro de leche (50$/Litro) entre los sistemas de producción muestreados para las superficies que cumplen con los criterios espaciales en los departamentos Nariño, Cundinamarca y Boyacá; los resultados mostraron que el valor de la variación del precio del litro de leche disminuía, cuando dentro del área de las superficies que cumplen con los criterios espaciales SAR, se segmentaba la población teniendo en cuenta las cuencas lecheras delimitadas por Fedegan (2013).

Los valores de variación entre fincas para el caso de Nariño fueron de 22 pesos por litro de leche (22 $/Litro) y para el altiplano cundiboyacense de 14 pesos por litro de leche (14 $/Litro). Lo anterior soporta la teoría que la metodología propuesta en la presente investigación para identificar los costos de producción ofrece una mayor precisión, gracias a las variables empleadas para la caracterización y segmentación de los sistemas de producción agropecuarios.

Por su precisión y practicidad el método desarrollado puede ser replicado en otras tipologías de sistemas de producción de ganadería y cultivos que resulten de interés al tomador de decisión y al sector financiero. (Texto tomado de la fuente)

Lack of knowledge about clients and their production conditions by financial intermediaries in the agricultural sector creates difficulties for farmers and ranchers to access financing products and services to fund their economic activities. This ignorance is partly due to the lack of standardized, refined, and updated information on production costs for the development of productive activities, same that are the key input for the construction of cash flows by the risk areas of banks, finance companies and savings and credit cooperatives. Colombia is a mega-diverse country in terms of biophysical characteristics and agricultural production systems. Therefore, the budget and the time involved in carrying out field studies for gathering agroeconomic information (costs, yields and sale prices), have been factors that hinder the sustainability of various public and private sectorial initiatives that have been developed with the aim of contributing to the solution of this market failure. In Colombia, nowadays, there is no official and complete source of this type of information that is necessary for decision making. Currently, the Agrarian Bank and the Fund for the Financing of the Colombian Agricultural Sector (FINAGRO) have adopted processes for the construction of agroeconomic reference frameworks to partially supply this need for information. However, in the case of the bank, that information has been classified as sensitive and not for public use; contrary to FINAGRO, which has generated a section on its web portal for downloading this type of information, which still has many opportunities for improvement in sampling and spatial representativeness. To contribute to the solution of this problem, the objective of this research was to design a method that would incorporate spatial analysis in the construction of agroeconomic reference frameworks for a reference agricultural system, for the case of dairy farming specialized in Colombia. This seeks to contribute to the reduction of the deficit that exists in the knowledge of financial entities about the technical and economic context in which this productive activity is carried out. In order to improve the availability, timeliness and quality of this type of information that is crucial in the risk analysis that is carried out in the process of placing agricultural credit. The method developed initially included consultation with professionals from different entities linked to the livestock subsector specializing in milk production, through workshops and interviews that were complemented with a national and global literature review for the definition and delimitation of a System Agricultural Reference (SAR) to work. Likewise, the main biophysical variables that influence the structure of production costs were selected, defined, and prioritized, to later use the process of hierarchical and spatial analysis to build spatial delimitation, as the geographical framework of the study, to spatially delimit the reference production systems, thereby facilitating the determination of locations and types of farms to be sampled in the construction of the agroeconomic reference framework. From the survey of agroeconomic information in the field to the typical farms, it was identified that there is a standard deviation of 50 pesos per liter of milk ($50/Liter) between the production systems sampled for the relatively homogeneous area located in the departments of Nariño, Cundinamarca, and Boyacá. The results showed that the value of the variation in the price of a liter of milk decreased when the population was segmented within the spatial delimitation, considering the dairy basins delimited by Fedegan (2012). The values of variation between farms for the case of Nariño were 22 pesos per liter of milk ($22/Liter) and for the Cundinamarca and Boyacá highlands, 14 pesos per liter of milk ($14/Liter). This supports the theory that the methodology proposed in this research to identify production costs offers greater precision, thanks to the variables used for the characterization and segmentation of agricultural production systems.Due to its precision and practicality, the developed method can be replicated in other types of livestock and crop production systems that are of interest to decision makers and the financial sector