Ver metadatos
| dc.title | El impacto de subsidios inteligentes en la producción agrícola: evidencia innovadora de Argentina utilizando datos de encuesta y de teledetección |
| dc.contributor.author | Schling, Maja |
| dc.contributor.author | Pazos, Nicolas |
| dc.contributor.orgunit | División de Medio Ambiente, Desarrollo Rural y Administración de Riesgos por Desastres |
| dc.coverage | Argentina |
| dc.coverage | Argentina |
| dc.date.available | 2022-08-10T00:08:00 |
| dc.date.issue | 2022-08-10T00:08:00 |
| dc.description.abstract | Este estudio evalúa el impacto del Programa de Desarrollo Rural y Agricultura Familiar (PRODAF), un proyecto de subsidios inteligentes que benefició al estrato de agricultores familiares en el noreste de Argentina. La evaluación aprovecha dos fuentes complementarias de datos. La primera es una encuesta de hogares agrícolas con una muestra de 898 productores (534 tratados y 364 control) después de la finalización del proyecto. La segunda utiliza la georreferenciación de las parcelas para medir los rendimientos agrícolas con datos satelitales para una submuestra de 195 productores durante un periodo de 10 años. Utilizando la metodología de Inverse Probability Weighting, encontramos que el PRODAF aumentó la tasa de adopción de tecnologías en 21 puntos porcentuales, e incrementó el acceso a crédito en 47 puntos porcentuales. Superar estas barreras permitió a los productores beneficiarios aumentar el valor de sus ventas e ingresos netos, aunque los impactos fueron dispares entre las cuatro cadenas priorizadas. En cambio, el análisis solo detectó un impacto significativo en los rendimientos para la cadena citrícola, lo cual potencialmente se debe al tipo de tecnología adoptada en esta cadena. Por último, construimos el ndice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) para aproximar la productividad en las cadenas algodonera y citrícola. Aplicando el método de Event Study, confirmamos que la adopción de tecnologías es un proceso complejo que solo desarrolla su impacto completo sobre los rendimientos entre el segundo y tercer año post-tratamiento. Además, confirmamos que el uso de datos satelitales es una herramienta efectiva que estima cambios en los rendimientos con precisión y puede servir para monitorear y evaluar este tipo de intervención de forma contemporánea y a bajo costo. |
| dc.format.extent | 56 |
| dc.identifier.doi | http://dx.doi.org/10.18235/0004352 |
| dc.identifier.url | https://publications.iadb.org/publications/english/document/The-Impact-of-Smart-Subsidies-on-Agricultural-Production-Innovative-Evidence-from-Argentina-Using-Survey-and-Remote-Sensing-Data.pdf |
| dc.identifier.url | https://publications.iadb.org/publications/spanish/document/El-impacto-de-subsidios-inteligentes-en-la-produccion-agricola--evidencia-innovadora-de-Argentina-utilizando-datos-de-encuesta-y-de-teledeteccion.pdf |
| dc.language.iso | es |
| dc.publisher | Inter-American Development Bank |
| dc.relation.series | Evaluaciones de Impacto |
| dc.subject | Agricultura Familiar |
| dc.subject | Productividad |
| dc.subject | Subsidio |
| dc.subject | Ciencia y Tecnología |
| dc.subject | Teledetección |
| dc.subject | Ganadería |
| dc.subject | Adopción de Tecnología |
| dc.subject | Cultivo Agrícola |
| dc.subject | Tecnología Exponencial |
| dc.subject.jelcode | H43 - Project Evaluation • Social Discount Rate |
| dc.subject.jelcode | O12 - Microeconomic Analyses of Economic Development |
| dc.subject.jelcode | O13 - Agriculture • Natural Resources • Energy • Environment • Other Primary Products |
| dc.subject.jelcode | Q12 - Micro Analysis of Farm Firms, Farm Households, and Farm Input Markets |
| dc.subject.jelcode | Q16 - R&D • Agricultural Technology • Biofuels • Agricultural Extension Services |
| dc.subject.keywords | Adopción de Tecnologías;Teledetección;Argentina |
| dc.type | Documentos de Trabajo |
| idb.identifier.pubnumber | IDB-WP-01358 |
| idb.operation | RG-K1443 |