DIFERENCIAS ENTRE EL CONOCIMIENTO SUBJETIVO Y

DIFERENCIAS ENTRE EL CONOCIMIENTO SUBJETIVO Y OBJETIVO DE LOS
COMPROMISOS
AMBIENTALES:
EL
CASO
DE
LAS
MEDIDAS
AGROAMBIENTALES EN ESPAÑA
María Espinosa-Goded1
Jesús Barreiro-Hurlé
En el análisis de los factores que afectan a la adopción de dos MA en España se ha
detectado una falta de conocimiento de la existencia de las mismas por parte de los
agricultores encuestados. Esta falta de conocimiento puede calificarse como la primera y
principal barrera para su adopción. Por tanto, si se quiere ampliar el número de agricultores
acogidos, es importante identificar los factores que determinan el conocimiento de la
existencia de las MA. Entre los factores considerados para la explicación del conocimiento
se incluyen aquellos relativos a las características del agricultor y de la explotación, así como
variables relativas al capital social por la importancia que otros investigadores han
determinado a las redes sociales en el proceso de implementación de las MA.
Por tanto, el trabajo presentado pretende identificar los factores que afectan tanto al
conocimiento subjetivo (declarado) de los programas agroambientales como el
conocimiento objetivo (contrastado) por parte de los agricultores. Para ello se han
estudiado dos medidas aplicables en superficies de herbáceos en secano (fundamentalmente
cereal). Las medidas estudiadas se diferencian en la intensidad del cambio que suponen para
el agricultor. Por un lado, se considera una medida que remunera prácticas habituales,
Medida de Barbecho Agroambiental (MBA), y por otro una medida que requiere un
cambio en el plan de cultivos de las explotaciones, Medida de Esparceta en Secano (MES).
Para ello, se analizan los datos obtenidos mediante dos encuestas realizadas en Granada
(MBA) y Huesca (MES). En particular, para cada una de las medidas se estiman funciones
dicotómicas de conocimiento declarado y funciones ordenadas de conocimiento real.
Los resultados de los modelos muestran que a parte de las características intrínsecas
(factores relacionados con el agricultor y la explotación) que son de difícil cambio, se
debería prestar más atención a los aspectos relacionados con la actitud y predisposición de
los agricultores que pueden ser potenciados de una forma positiva mediante la educación y
la extensión agraria. Por tanto, es importante mejorar el capital social a través de las
organizaciones tanto profesionales como no profesionales.
1
Área de Economía y Sociología Agraria. IFAPA – Centro Camino de Purchil.
E.mail: [email protected]
1
I. INTRODUCCIÓN
Las medidas agroambientales (MA) se caracterizan por ser un instrumento voluntario que
incentiva las prácticas agrarias compatibles con el medio ambiente a cambio de un pago
homogéneo por hectárea. En estos momentos son la principal herramienta disponible para
ejercer cambios en el modo de gestión de las explotaciones y mejorar la provisión de bienes
ambientales por parte de la agricultura.
El comportamiento de los agricultores hacia la participación en los programas
agroambientales está influenciado por una amplia variedad de factores, que han sido
estudiados por diferentes investigadores (Jongeneel et al., 2008; Knowler y Bradshaw, 2007;
Dupraz et al., 2003; Vanslembrouck et al., 2002; Paniagua, 2001). No obstante, el objetivo de
esta investigación es el estudio de los factores que afectan al conocimiento como etapa
previa para que el agricultor pueda iniciar el proceso de decisión de participación en los
programas agroambientales, así como los factores que afectan al nivel de conocimiento
“objetivo” de los requisitos para la obtención de los beneficios ambientales supuestos en el
diseño de las MA.
II. MARCO CONCEPTUAL
Muchos de los estudios que analizan la participación en los programas agroambientales
tienen su origen en la teoría de adopción y difusión de las innovaciones (Rogers, 1995),
donde una innovación es un producto, proceso o una manera de proceder que es nueva
para el adoptante. En el proceso de decisión, el agricultor se traslada desde el conocimiento
inicial de existencia de la medida hasta la adopción eventual. En este marco conceptual, las
condiciones previas del agricultor determinan la disposición de los agricultores potenciales
hacia la innovación. Este proceso se ve influenciado por las características del agricultor, de
la innovación, de los canales de comunicación y de los agentes implicados (Morris et al.,
2000). En la Figura 1 se puede observar el modelo de adopción y difusión de innovaciones
que puede ser aplicado a las MA.
Figura 1. Modelo conceptual del proceso de innovación-decisión
Condiciones
previas
Información por medios
Reuniones OCAS/OPAS
Amigo/Familiar
Relación con el gestor
Demostraciones Relaciones bis a bis entre
los adoptantes y gestores
1.Conocimiento
2.Persuasión
3.Decisión
Características
del adoptante
Canales de
comunicación
Intercambio más
especializado
Seguimiento de la
evolución de la MA
4.Adopción
Características de
la innovación
5.Confirmación
Fuente: Morris et al., 2000 y elaboración propia.
En el estudio realizado por Morris et al. (2000) en relación a la actitud de los agricultores y
la participación en el CSS (Countryside Stewarship Scheme) se revela que aunque el 76% de
los agricultores tenía conocimiento de la existencia del programa, sin embargo únicamente
un 36% era capaz de definir sus características, poniendo de manifiesto una diferencia clara
2
entre conocimiento declarado y conocimiento objetivo. En las encuestas los agricultores
revelaron que había un cierto nivel de confusión en relación al CSS ya que “había
demasiados puntos de contacto” y que “un solo punto de información para la ayuda y el
asesoramiento hubiera hecho más fácil la aplicación de las medidas agroambientales”. Este
hecho puede ser transponible a las MA estudiadas donde hay una gran dispersión de
fuentes de información en la aplicación de las medidas agroambientales (Oficinas
Comarcales Agrarias, Organizaciones Profesionales Agrarias, cooperativas, entidades
financieras, ..) y si la gestión de estas medidas estuviera más centralizada y con gente más
experta, el grado de difusión y conocimiento de las MA hubiera mejorado.
Desciendo un eslabón más en la cadena de implementación, en la investigación llevada a
cabo por Barreiro Hurlé et al. (2007) relativa a la adopción de dos medidas agroambientales
en España y durante el trabajo de campo se observó una falta de conocimiento de la
existencia de estas medidas (22% de los encuestados desconocía la posibilidad de acogerse
a las MA), por tanto el proceso de implementación de las medidas agroambientales finaliza
en el primer eslabón del proceso recogido en la Figura 1. Es por ello que hemos
considerado conveniente el analizar los factores que influyen en el conocimiento de las
MA. Este objetivo se realiza tanto para el conocimiento subjetivo (declarado) como para el
conocimiento objetivo (contrastado) ya que para que las medidas sean aplicadas de manera
eficiente es necesario que los agricultores conozcan realmente que suponen estas medidas,
de cara a maximizar el output ambiental y minimizar el riesgo de incumplimiento de los
requisitos. Por tanto, suponiendo que las medidas están bien diseñadas para conseguir un
beneficio ambiental, es fundamental que los agricultores cumplan los requisitos preescritos
y como etapa previa el proceso de información y formación a los agricultores haya sido
llevado a cabo de una forma eficiente.
Dentro del amplio espectro de variables que pueden afectar el comportamiento de los
agricultores diversos estudios han analizado la influencia de las fuentes de información. Los
resultados de estos estudios muestran que los agricultores con una mayor interacción con
redes de información es más probable que adopten unas prácticas agrarias más respetuosas
con el medio ambiente. Sin embargo, un posible inconveniente de estos estudios es que las
mismas características, actitudes y creencias pueden estar influenciando la selección en la
fuente de información y las prácticas agrarias.
Otros investigadores han analizado más en detalle las diferentes fuentes de información y la
relación entre el comportamiento (Llewellyn, 2007; Glynn et al., 1995) o la actitud de los
agricultores (Napier y Brown, 1993). En el estudio llevado a cabo por Lichtenberg y
Zimmerman (1999) se analiza el efecto de las diferentes fuentes de información sobre la
gestión agraria en el comportamiento medioambiental de los agricultores. En la conclusión
de su estudio relativo al efecto de los inputs en la agricultura se muestra que los agricultores
prefieren la información que proviene de primera mano y que cuando hay una mayor
manipulación de la información los agricultores son más reticentes, poniendo de manifiesto
la importancia de los ensayos de las MA en las propias explotaciones como proceso de
aprendizaje y elemento influyente en la información a los agricultores.
Otra línea de investigación iniciada por Morris (2006) es la diferente aproximación al
conocimiento del medioambiente de los agricultores y de las entidades de gestión de las
medidas agroambientales. Como conclusión se deriva que en el diseño de las medidas
agroambientales hay muy poca participación de los agricultores y de otras formas de
“conocimiento” y que deberían ser consideradas en un planteamiento “bottom-up” de las
políticas de Desarrollo Rural.
3
En el siguiente apartado se describe el caso de estudio mediante la descripción de las MA,
la selección muestral y el modelo de econométrico.
III. ESTUDIO DE CASO
III.1 Selección de las MA
Para obtener el objetivo anteriormente expuesto se han estudiado dos medidas
agroambientales del periodo de programación 2000-2006 en España. En la Tabla siguiente
se describen las principales características de la Medida de Barbecho Agroambiental (MBA)
y la Medida de siembra de Esparceta en Secano (MES). La primera MA no supone un
cambio en el manejo tradicional de la explotación, mientras que la MES implica un cambio
de uso y la sustitución del cultivo del cereal por la siembra de leguminosas en secano,
implicando una mayor intensidad de cambio.
Tabla 1.Principales características de las MA seleccionadas
Elegibilidad
MBA
MES
MBA
MES
Explotaciones localizadas con un IB >10 .
Superficie mínima 1 ha.
Explotaciones con cultivos COP en secano en la campaña 99-00.
25% de la superficie acogida debe limitar con superficie forestal.
Explotaciones localizadas en municipios con compromisos dentro de la red
Natura-2000.
Requisitos
Mantener el cuaderno de explotación.
Mantener el rastrojo hasta la próxima siembra.
No uso de productos fitosanitarios durante el periodo de no cultivo.
Limitación de la carga ganadera al 80% del definido en la condicionalidad (1
UGM/ha).
Picar y dejar la paja del cereal en el 50% de la superficie de rastrojo.
Limitación del periodo de rastrojo a tres meses.
Mantener un cuaderno de explotación.
Cultivo de esparceta/alfalfa manteniendo la superficie verde durante el
verano.
Cosechar y/o pastoreo prohibido durante los meses de 31/VIII al 15/IX.
Los agricultores con ganado deben pertenecer a una ADS.
Prohibición de laboreo convencional o a favor de la pendiente.
Máximo de un 10% cereal de testigo de cereal.
Compensación
MBA
60,13 € ha-1
MES
102,00 € ha-1
Beneficio medioambiental
Mejorar el hábitat para las aves esteparias (incremento del alimento y
creación de hábitat, reducción de la mortalidad)
Reducción del riesgo de prevención de incendios e incremento del
MES
contenido de nitrógeno en el suelo.
Fuente: Elaboración propia a partir de BOE (2002) y BOA (2005)
MBA
4
III.2 Selección muestral y encuesta
El trabajo de campo se ha llevado a cabo en dos regiones donde la MBA y la MES han
estado en vigencia desde los años 1996 y 2001 respectivamente. La MBA ha sido analizada
en tres comarcas a agricultores de cereal en secano en el Norte de la provincia de Granada,
mientras que la MES ha sido ejecutada en tres comarcas de Huesca. La distribución
muestral se ha llevado a cabo de forma discrecional para tener una mayor representatividad
de los agricultores acogidos. El grado de adopción actual en las comarcas determinadas es
de 15,9% para la MES y de 2,8% para la MBA, mientras que en ambos casos 40% de las
encuestas se realizaron a adoptantes (ver Tabla 2).
Tabla 2. Distribución del tamaño muestral
Acogidos
Universo
No acogidos
Muestra
Universo
Total
Muestra
Universo
Muestra
MBA
388
120
2.445
180
2.833
300
MES
107
62
3.838
94
3.945
156
TOTAL
495
182
6.283
274
6.778
456
Fuente: Elaboración propia basada en el Censo Agrario de 1999 e informes de los gestores
de las ayudas agroambientales
En el caso de la MBA un total de 300 agricultores han sido entrevistados, para el caso de
los agricultores acogidos esta muestra representa un 33% del total de agricultores. El
estudio de campo se realizó durante los meses de Junio-Agosto de 2006. La encuesta ha
sido diseñada por el equipo de investigación trás una revisión de estudios previos, la
estructura de la agricultura en la zona y entrevistas con los gestores de las MA. Una versión
inicial fue pretestada con cinco agricultores para una mejor comprensión antes de generar
la versión final. Los agricultores fueron seleccionados para cada grupo (adoptantes/no
adoptantes) y entrevistados en sus domicilios por dos agrónomos, el tiempo promedio por
entrevista fue de 45 minutos. La encuesta para la MES fue una versión rediseñada y
mejorada de la MBA tomando en consideración las diferencias en las dos MA. Fue
ejecutada durante el periodo de Abril-Junio 2007 por una empresa de estudios de mercado.
Debido al reducido número de agricultores acogidos a la MES, el tamaño muestral se ha
reducido a 156 y todos los agricultores adoptantes y accesibles fueron seleccionados para
participar2.
La encuesta reunía información sobre estos tres principales aspectos a) datos relativos a la
explotación con un especial interés en el manejo del ganado, b) actitudes, opiniones y
conocimiento y adopción de la MA y c) características básicas socio-económicas3.
2
Las diferencias entre el total de los agricultores acogidos y el tamaño muestral son debidos a que los
agricultores han sido beneficiarios de más de un contrato (dos casos), los datos de contacto no han sido
facilitados por los organismos de gestión (36 casos) o bien porque los agricultores no querían participar (siete
casos).
3 Ambos cuestionarios están disponibles contactando a los autores.
5
III.3 Modelo econométrico
Como se mencionó anteriormente se han considerado dos tipos de conocimiento referido a
las medidas agroambientales. Por tanto, el análisis econométrico se ha dividido en dos
conceptos considerando que cada uno de ellos lleva involucrado dos decisiones separadas.
Por un lado si los agricultores han sido informados de la existencia de las medidas
agroambientales y, por otro lado, se analiza el nivel de conocimiento relativo a los
requisitos de las medidas. Por tanto, el modelo econométrico desarrollado consta de dos
ecuaciones, por un lado conoce/no conoce la existencia de las MA y, por otro lado, el nivel
de conocimiento “objetivo” de los requisitos.
La primera variable endógena corresponde a una variable dicotómica que adquiere el valor
de uno si el agricultor tiene conocimiento de la existencia de la MA y cero en caso
contrario. Por tanto, se dispone de un modelo probit, que asume la existencia de una
variable latente continua (bi) y que determina el valor de la variable discreta observada (Yi).
El modelo de decisión dicotómico queda reflejado en las ecuaciones 1 y 2 donde xi son las
variables exógenas que reflejan las características técnicas de la explotación (Zπ), de las MA
(ZMA), así como las características socio-demográficas del agricultor (ZSD), su declaración de
actitudes y opiniones (ZU) y el capital social (Zcs), mientras que β son los parámetros
estimados en el modelo (incluida una constante α). Los parámetros β / σ son estimados
por el estimador de máxima verosimilitud.
bi = α + β ' xi + u i
⎧0
Yi = ⎨
⎩1
si
bi ≤ 0
si
bi ≥ 0
[1]
[2]
′
La probabilidad de conocer se define como P (b ≥ 0) = Φ ( x β ) , siendo Φ la función de
σ
distribución normal acumulada y σ su desviación estándar.
La segunda variable endógena corresponde con el nivel de conocimiento observado de los
requisitos de la MA que ha sido dividida en diferentes tramos en función del número de
respuestas correctas en base a cuatro afirmaciones sobre los requisitos de la MA y una
quinta pregunta relativa a la cuantía de la prima. En la especificación de esta segunda
decisión se utiliza un modelo probit ordenado (ecuaciones 3 y 4).
d i = κ + α ' Z i +τ i
⎧0
⎪1
⎪
⎪⎪2
Pi = ⎨
⎪3
⎪4
⎪
⎪⎩5
si
di ≤ 0
si
0 ≤ d i ≤ µ1
si
µ1 ≤ d i ≤ µ 2
µ 2 ≤ d i ≤ µ3
µ3 ≤ d i ≤ µ 4
di ≥ µ4
si
si
si
[3]
[4]
6
La variable latente continua (di) determina el valor de la variable latente observada (Pi). Los
parámetros µ que son los umbrales se estiman junto con los parámetros α de las variables
exógenas (Zi) y la constante k.
La definición de las variables exógenas que han sido testadas para las dos variables derivan
del análisis de las encuestas. En la Tabla 3 hay una descripción de la variable dependiente
en el nivel de conocimiento ordenado para las dos MA, mientras que en la Tabla 4 hay una
descripción de las variables testadas para las dos MA, junto con la hipótesis del signo
esperado en los modelos de conocimiento.
Los agricultores de Granada (MBA) tienen un mayor conocimiento de la existencia de la
MA, sin embargo su nivel de conocimiento observado (objetivo) de los requisitos es
menor en comparación con los agricultores de Huesca (MES), a pesar de que las
obligaciones son más laxas en esta medida.
Tabla 3. Distribución de los agricultores según el nivel de conocimiento de la MA
Frecuencia
MBA
MES
Porcentaje
MBA
MES
Porcentaje acumulado
MBA
MES
No conocen la MA
50
54
16,7 %
34,6%
16,7 %
34,6%
0
7
1
7
Respuestas
2
78
correctas
3
100
4
50
5
8
Fuente: Elaboración propia
04
1
5
20
36
40
2,3 %
2,3 %
26,0 %
33,3 %
16,7 %
2,7 %
0,0%
0,6%
3,2%
12,8%
23,1%
25,6%
19,0 %
21,3 %
47,3 %
80,7 %
97,3 %
100,0 %
34,6%
35,3%
38,5%
51,3%
74,4%
100,0%
Conocen la MA
Debido a la ausencia de agricultores en este estrato el modelo del probit ordenado queda reducido a cuatro
grupos de clasificación.
4
7
Tabla 4. Descripción de las variables analizadas en los modelos de conocimiento
Descripción
Características técnicas de la explotación (Zπ)
Valores
Signo
% de los ingresos del agricultor provenientes de la explotación
Superficie de la explotación
Nº de jornales en la explotación
Explotación heredada
Régimen de adquisición
Explotación comprada
Explotación en arrendamiento
Especialización en cereal en secano
Agricultor con leguminosas secano previamente MA (LEG_S00)
Presencia de ganado (GAN)
Concesión de agua (CON_AGUA)
%
ha
UTA
0 = No, 1 = Sí
0 = No, 1 = Sí
0 = No, 1 = Sí
0 = No, 1 = Sí
0 = No, 1 = Sí
0 = No, 1 = Sí
0 = No, 1 = Sí
+
?
?
+
+
?
?
?
?
0 = No, 1= Sí
0 = No, 1 = Sí
+
+
Años
0= Sin EGB, 1= Hasta EGB
2= FPII/Bachillerato, 3=
Universitarios
0 = No, 1 = Sí
0 = No, 1 = Sí
?
Características de las MA (ZMA)
Participación en la MA (PAR)
Participa en otra medida agroambiental (OTRA_MA)5
Características socio-demográficas del agricultor (ZSD)
Edad del agricultor
Nivel de educación (EDU)
Formación agraria
Dedicación exclusiva a la actividad agraria (ATP)
+
+
+
Declaración de actitudes y opiniones (ZU)
Continuación de la actividad agraria por un familiar/amigo
Declaración del agricultor sobre el conocimiento de la PAC
0 = No, 1 = Sí
Escala creciente 0-9
0= Muy precavido, 1=
Declaración de actitud relacionada con un cambio en el manejo de
Precavido
la explotación (ACT)
2= Pionero, 3= Muy pionero
Influencia en el medioambiente del manejo del cereal en secano
0= Negativo, 1 = Neutral
(MAN_MA)
2= Positivo, 3= Muy positivo
Interesado en el Servicio de Asesoramiento de Explotaciones
(INT_SAE)
Predisposición participar en otras MA propuestas (PRE_MA)6
Capital Social del agricultor
+
+
0 = No, 1 = Si
+
Escala creciente 0-5
+
0 = No, 1 = Sí
0 = No, 1 = Sí
0 = No, 1 = Sí
0 = No, 1 = Sí
0 = No, 1 = Sí
0 = No, 1 = Sí
+
?
?
?
?
?
0 = No, 1 = Sí
+
0 = No, 1 = Sí
?
0 = No, 1 = Sí
0 = No, 1 = Sí
0 = No, 1 = Sí
?
?
?
0 = No, 1 = Sí
?
0 = No, 1 = Sí
+
(ZCS)
Pertenencia a una asociación agraria
Oficinas comarcal agraria
Organización Profesional Agraria
Información relativa a la
Familiar/amigo
política agraria
Cooperativa
Entidades Financieras
Los agricultores reciben información relativa a sus prácticas
agrarias de más de una fuente de información (ADD_INF)
Oficinas comarcal agraria
Organización Profesional Agraria
Familiar/amigo
Cooperativa
Entidades Financieras
(IF_MA_EFI)
Asiste a cursos de formación (FORM)
Información relativa a las
medidas agroambientales
?
+
Fuente: Elaboración propia
Esta variable no ha podido ser testada en la MES por una deficiencia en la toma de datos.
Esta variable ha sido construida en base a la suma de las valoraciones de los agricultores de su
disponibilidad a participar en 10 programas agroambientales propuestos en una escala de 1-5. El índice
obtenido ha sido dividido entre 10.
5
6
8
IV. RESULTADOS
En las tablas 5 y 6 se describen los modelos de conocimiento para las dos MA estudiadas.
Tabla 5. Estadísticos descriptivos y resultados de los modelos de conocimiento para la MBA
Variable
Estadístico descriptivos
Media s.d
π
Z
ZMA
ZU
ZCS
Constante
CON_AGUA
PAR
OTRA_MA
ACT
MAN_MA
PRE_MA
ADD_INF
IF_MA_EFI
0,440
0,383
0,167
1,647
1,873
2,227
0,887
0,483
0,497
0,487
0,373
0,958
0,711
0,542
0,318
0,501
Min Max
0
0
0
0
0
0,6
0
0
1
1
1
3
3
3,4
1
1
µ1
µ2
µ3
µ4
Resultado de los modelos de conocimiento
Conocimiento
Conocimiento objetivo
declarado
Coef. S error. P-value Coef. S error. p-value
-2,484
0,855
0,557
0,237
0,000
0,000
0,912
0,405
0,482
0,117
0,006
0,001
0,749
0,682
0,804
0,222
0,287
0,224
0,001
0,017
0,000
-0,311
0,421
0,460
0,357
0,141
0,012
0,167
0,233
0,545
0,076
0,098
0,134
0,028
0,017
0,000
0,410
0,137
0,003
0,329
0,096
0,001
1,700
0,089
0,000
2,870
0,095
0,000
4,093
0,168
0,000
N observaciones = 250
N observaciones = 300
χ2= 86,507 p-value= 0,00 χ2= 39,605 p-value= 0,00
Log L = -91,915
Log L = -320,980
Log L0 =-135,168
Log L0 =-340,783
Mc Fadden R2 = 0,320
Pred. correctas= 87,7 %
Fuente: Elaboración propia
Tabla 6. Estadísticos descriptivos y resultados de los modelos de conocimiento para la MES
Variable
Resultado de los modelos de conocimiento
Conocimiento
Conocimiento
declarado
objetivo
Min Max Coef. S error. p-value Coef. S error. p-value
Estadísticos descriptivos
Media s.d
Constante
Zπ
ZMA
ZSD
ZU
ZCS
LEG_S00
GAN
CON_AGUA
PAR
EDU
ATP
INT_SAE
FORM
0,288
0,455
0,635
0,397
1,397
0,853
0,673
µ1
µ2
µ3
0,454
0,500
0,483
0,491
0,825
0,356
0,471
0
0
0
0
0
0
0
1
1
1
1
3
1
1
-0,050
1,671
0,792
0,521
0,456
0,356
0,257
0,265
0,914
0,000
0,002
0,050
0,507
-0,838
-0,738
0,163
0,376
0,274
0,002
0,026
0,007
2,833
0,301
0,000
-0,735
1,001
0,253
0,236
0,004
0,000
-0,467 0,237
0,049
0,426 0,231
0,066
0,954 0,221
0,000
2,092 0,148
0,000
3,224 0,167
0,000
N observaciones = 156
N observaciones = 102
χ2= 53.057 p-value= 0,00 χ2= 33,851 p-value= 0,00
Log L = -72,768
Log L = -110,298
Log L0 =-99,296
Log L0 =-127,224
Mc Fadden R2 = 0,267
Pred. correctas = 88,5 %
Fuente: Elaboración propia
9
En el análisis de los resultados se puede observar como para la MBA tanto las variables
relativas a las fuentes de información del agricultor, así como su actitud y creencia influyen
significativamente en ambos modelos de conocimiento mientras que los factores
sociodemográficos y los relativos a las características técnicas de la explotación son
únicamente testimoniales. Es interesante destacar el papel de las entidades financieras tanto
en la difusión de la información como su influencia en un mayor conocimiento de los
requisitos de la MBA. La actitud de los agricultores hacia una innovación institucional
(ACT) tiene un efecto positivo en el conocimiento de la MBA. Este resultado es lógico ya
que los individuos con una actitud más transformadora son aquellos que están más
informados para apoyar el cambio y, como ha sido comprobado en el modelo de adopción,
los que finalmente adopten las nuevas prácticas agrarias. Este resultado está en
concordancia con una mayor predisposición a participar en los programas agroambientales
propuestos (reflejada en la variable PRE_MA) por los agricultores que conocen mejor la
MBA, así como una creencia de tener un manejo más sostenible de la explotación
(MAN_MA).
Mientras que en la MBA no se observan grandes diferencias entre los grupos de factores
que afectan a los dos modelos, en la MES hay diferencias significativas entre el modelo de
conocimiento “declarado” y el modelo de conocimiento “objetivo”. Mientras que en el
primero hay una clara preponderancia de las variables técnicas (Zπ) que hacen más rentable
la participación, así como en menor medida de variables sociodemográficas (ZSD) en el
segundo hay muy pocas variables explicativas y la más significativa corresponde a la
participación en la MA. Es interesante mencionar como los Agricultores a Título Principal
presentan un menor conocimiento de la existencia de la MA, contrariamente a la influencia
positiva esperada derivada de una mayor disponibilidad de tiempo y dedicación en el
manejo de la explotación, incluyendo la gestión de nuevas ayudas. Por otro lado, existe una
potencialidad para la aplicación del Servicio de Asesoramiento de Explotaciones (SAE) en
las comarcas de estudio de Huesca ya que los agricultores con un menor conocimiento
están más dispuestos a participar, quizás para cubrir esta deficiencia de información.
Un resultado lógico y que refleja una similitud entre ambas MA es la influencia positiva y
significativa de la participación actual en las medidas agroambientales (PAR) en el modelo
del nivel de conocimiento.
V. CONCLUSIONES
En el trabajo de campo realizado para el estudio de la adopción de dos MA en España se
ha observado como dentro de la teoría de difusión de la innovación hay una clara
deficiencia en el primer eslabón relativo al conocimiento de existencia de la medida
agroambiental, presentando por tanto la primera barrera en la adopción de las MA.
Los resultados de los modelos muestran que a parte de las características intrínsecas
(factores relacionados con el agricultor y la explotación) que son de difícil cambio, se
debería prestar más atención a los aspectos relacionados con la actitud y predisposición de
los agricultores que pueden ser potenciados de una forma positiva mediante la educación y
la extensión agraria. Por tanto es importante mejorar el capital social a través de las
organizaciones tanto profesionales como no profesionales.
En ambas MA es muy influyente en el modelo de conocimiento ordenado la participación
actual de los agricultores en el programa agroambiental, confirmando la hipótesis y la teoría
del “learning by doing”.
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Un posible problema de este análisis y que hace que los resultados deban ser analizados con
cautela son:
1. Algunos agricultores no reconocen el nombre de “medidas agroambientales” como
son especificadas en la legislación, sin embargo cuando se emplea un vocabulario
más adaptado (por ejemplo la mención de “la medida para los pajarillos” para la
MBA) indican estar familiarizados con su existencia. Aunque los encuestadores han
intentado utilizar los términos adecuados, en algunas ocasiones se ha podido dar la
casuística de que, aún conociendo las medidas agroambientales y de su existencia
no se haya reflejado así en la encuesta simplemente por cuestión de terminología.
2. En el modelo de conocimiento de existencia de las medidas agroambientales, quizás
algunos agricultores si han sido informados, sin embargo han descartado la
posibilidad de acogerse en una primera instancia olvidando la información recibida
(consecuencia de la gran cantidad de líneas de ayuda y burocracia en el que está
inmerso el sector agrario). Este hecho se pone de manifiesto por la influencia
significativa en el conocimiento de la MES de las variables técnicas que hacen más
rentable la adopción, sin embargo, el proceso de información a los agricultores se
realiza de una forma homogénea sin discriminar entre una mayor o menor
adecuación de la medida agroambiental en función de las características técnicas de
la explotación.
3. Aunque analizando las encuestas y comparando la MBA (Granada) y la MES
(Huesca) se desvela un mayor conocimiento de la existencia de las MA en Granada
(34,6 % frente a un 16,7 %), se puede haber producido un sesgo en la selección
muestral ya que algunos agricultores de Granada no fueron entrevistados al conocer
previamente su falta de conocimiento de existencia de la MA.
Por tanto, en investigaciones futuras es importante que se proponga un marco teórico y
lógico del proceso de implementación de las MA y como influyen los diferentes actores
involucrados desde el conocimiento de la existencia de las MA hasta la fase de
confirmación y seguimiento de los programas agroambientales para mejorar, tanto las tasas
de adopción y el nivel de conocimiento de los requisitos de las MA como un cambio de
actitud de los agricultores.
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