REVISIÓN DE CRITERIOS PARA MEDIR LA SOSTENIBILIDAD AGRARIA: ADAPTACIÓN DE MARCOS DE TRABAJO Y PROPUESTA DE INDICADORES
REVIEW OF CRITERIA TO MEASURE AGRICULTURAL SUSTAINABILITY: ADAPTATION OF LABOR FRAMEWORKS AND PROPOSAL of INDICATORS
1Universidad Técnica de Machala. República del Ecuador.
2 Universidade da Coruña. España.
Resumen
Con el objetivo de actualizar los criterios sobre la sostenibilidad agraria se propone la adaptación un método a partir de tres marcos de trabajo para la medición de la sostenibilidad de sistemas agrarios. Se estableció una revisión sistemática de la información científica, con el instrumento de evaluación (encuestas) o tipo de muestra (suelo, agua o biomasa) a tomar de los sistemas agrarios. Los criterios se estructuran a nivel de finca, donde el recurso suelo, manejo del agua, diversidad de la producción, educación y capacitación se consideran de mayor incidencia en la sostenibilidad, se generan indicadores aprobados por un panel de expertos cuyo aporte es validado con el coeficiente de Alpha de Cronbach. Se aporta la asignación de pesos a los indicadores en función de la literatura científica, prosigue con la normalización lineal de 0 a 1; además se propone un análisis de componentes principales para reducir indicadores y realizar gráficos radiales para su examen por dominios y criterios con la finalidad de mejorar su calificación en el futuro.
Palabras clave: Indicadores, sostenibilidad, sistemas agrarios.
ABSTRACT
]]> With the objective of updating the criteria on agrarian sustainability of it is proposed the adaptation of a method from 3 labor frameworks for measuring agricultural systems sustainability. It was established a systematic review of the scientific information, with an assessment instrument (surveys) or type of sample (soil, water or biomass) to be taken from agricultural systems. The criteria are structured at the farm level, where the soil resource, water management, diversity of production, education and training are considered to be of higher incidence in the sustainability, producing indicators approved by a panel of experts whose contribution is validated with the coefficient alpha of Cronbach. Weight assignment to the indicators is contributed according to the scientific literature, it continues with the linear normalization of 0 to 1; In addition an analysis of main components is proposed to reduce indicators and to perform radial graphs for its examination by domains and criteria with the purpose of improving its qualification in the future.Keywords: Indicators, sustainability, agrarian systems.
INTRODUCCIÓN
El desarrollo sostenible se ha convertido en un tema prioritario para las naciones, tomando en cuenta que la intervención del hombre sobre el ecosistema es inevitable al producir en función de objetivos económicos o con perspectiva de seguridad alimentaria (Barrezueta-Unda, 2015; Van Asselt, et al., 2014), en función de lo cual los gobiernos firmantes de La Agenda 21 (ONU, 1992) se han comprometido a desarrollar metodologías para evaluar la calidad ambiental, sostenibilidad y vulnerabilidad, entre otros aspectos (Grenza, et al., 2013), en las que se integre el bienestar económico, la cohesión social y la preservación de entorno natural (Díaz-Gispert, Cabrera-Álvarez & Portela-Peñalver, 2014).
En este contexto para medir la sostenibilidad de sistemas agrarios Arnes-Prieto, Marín-González, Merino-Zazo & Hernández Díaz-Ambrona (2013); y Ramírez-Sulvarán, Sigarro-Rieche & Del Valle-Vargas, 2014), recomiendan el uso de indicadores en el marco de un proceso de diagnóstico participativo, a través del diálogo de saberes y la intervención de grupos de expertos para delinear la factibilidad y aplicabilidad de cada indicador.
Demartini, Gaviglio & Bertoni (2015), expresan que ninguna variable o indicador de forma independiente puede medir directamente el bienestar humano, como resultado de las actividades agrícolas por la heterogeneidad del sistema, lo que implica usar diferentes escalas de medición y distintas apreciaciones sobre lo que es sostenible o no. Sin embargo, desde la década del 70 del siglo XX se han diseñado diversos modelos de medición de la sostenibilidad basados en indicadores como herramienta de cuantificación (Díaz-Gispert et al., 2014), varían en su alcance (geográfico y de sector), destinatarios (agricultores o comunidad), en la forma de selección y tiempo de ejecución, se estructuran los métodos (Tabla 1) entre tres o cuatro niveles jerárquicos (De Olde, Oudshoorn, Sørensen, Bokkers & De Boer, 2016).
La estructura básica de los marcos de trabajo (frameworks) a pesar de encontrarse definida y respaldada en varias investigaciones no cuenta con un criterio que precise el método adecuado, para lo cual Merma & Julca (2012), recomiendan adaptar la estructura a las condiciones del lugar y mantener un conjunto de criterios por dimensiones (económico, social y ambiental) para verificar si el sistema agrario califica como sostenible o no (Peano, Tecco, Dansero, Girgenti & Sottile, 2015).
]]> Por lo que los indicadores constituyen la estructura base de los métodos o marcos de trabajo que permitan medir la sostenibilidad, desde una perspectiva multidisciplinaria social-económico y ambiental (Bacon, Getz, Kraus, Montenegro, & Holland, 2012). Dentro de este proceso la estadística juega un papel fundamental (Binder, Feola & Steinberger, 2010), a partir de técnicas aplicadas con el fin de hacer los indicadores comparables, a partir de la transformación en escalas únicas, se considera que si un indicador es más representativo que otro dentro del análisis, se asigna un peso mayor (Haileslassie, et al., 2016).DESARROLLO
La propuesta parte de un análisis sistemático de literatura científica recabada en base de datos (ISIWeb, Scopus, Dialnet, Scielo) desde 2010 al primer trimestre del 2016, se excluyeron proceeding, trabajos de titulación y workingpaper.
La conformación del trabajo inicia a partir de la definición de los principios de sostenibilidad tomados de los marcos de trabajo MESMIS, RISE y SAFE (Anexo 1) y el diseño de un esquema desde dominios, criterios e indicadores, con lo que se puedan caracterizar situaciones propias de la localidad o de los sistemas agrarios.
Bolívar (2012), menciona que las dimensiones social, económica y ambiental definidas en el informe Bruntland (1987), a las que se les agregaron los criterios propuestos por Masera, et al. (1999), evolucionaron de un enfoque participativo de carácter regional o sectorial, utilizado como herramienta de diagnóstico, hacia un enfoque local y puntual en función del desempeño productivo, la estabilidad y la equidad Artigas-Pérez, Ramos-Rodríguez & Vargas-Rodríguez, 2014; Léon & Mora, 2012; Merma & Julca, 2012). Los criterios definidos en la tabla 2 se vinculan a nivel de fincas, de los cuales se generan indicadores puntuales para la toma de decisiones (Torres-Páez & Cardoso-Carreño, 2014).
Los indicadores seleccionados con mayor peso son: el recurso suelo (uso y calidad) como el medio biofísico donde se desarrolla la vida y soporte del crecimiento de las plantas y animales; el uso del agua y la diversidad en la producción como indicadores del modelo productivo y donde se reflejan los cambios ambientales; el ingreso económico adicional que apoya al sustento productivo y de subsistencia. La educación formal con la capacitación juega un rol fundamental para la adopción de nuevas tecnologías. Se considera este conjunto de indicadores como el de mayor incidencia en el proceso de medición de la sostenibilidad agraria (Belllon, 2015; Hřebíček, Popelka, Štencl & Trenz, 2012).
Para la selección de criterios e indicadores Baviera-Puig, García-Martínez & Gómez-Navarro (2014); Chand, Sirohi & Sirohi (2015), recomiendan que estos deben ser comparables, coherentes, que expresen relevancia, precisión y fiables, se recurrió a un panel de experto para validar el instrumento de evaluación (encuesta), el tipo muestreo para el suelo, agua o material vegetal de la finca si fuese necesario. Para lograr la fiabilidad y pertinencia del proceso se utiliza el coeficiente Alfa de Cronbach ( Ecuación 1), este se calcula a partir de la sumatoria de las varianzas por cada ítem o bloque de preguntas y cuyo resultado debe ser cercano a 1 (Silva, Gómez & García, 2012; Timaure & Plata, 2011).
Donde
]]> α = Coeficiente Alpha de CronbachS2i = Varianza del ítem i
S2t = Varianza de los valores totales observados
K= Número de preguntas o ítems.
Definidos los mecanismos de medición y su validación, el siguiente paso es especificar la muestra (agricultores involucrados) para lo cual se utiliza un muestreo aleatorio por conglomerados recomendado por Timaure & Plata, (2011) a los que se aplicará la medición; para esto se parte de un registro oficial de agricultores con quienes se emplea la Ecuación 2 de poblaciones conocidas.
Donde:
n= Tamaño de muestra
N= Población conocida
Z= Valor z d
p= % de acierto
]]> q=% de no aciertoi=error que se prevé cometer
En el trabajo de campo se utiliza el método baconiano que comprende observación, recolección de evidencia (encuesta) y análisis (hojas, suelos, agua en otros), modelo particular para establecer un estudio de caso (Pérez-Colmenares, 2011). Con estos insumos se procede al trabajo de oficina y laboratorio cuyos resultados se integran en una hoja de cálculo con lo cual se realiza la caracterización de la información en función de la estadística descriptiva.
Para la etapa de ponderación se agrupó en la Tabla 2 valores absolutos que se contrastan con los resultados de las encuestas y se obtiene un nuevo valor, el cual se normaliza al emplear el modelo estadístico lineal de máximos y mínimos (Ecuación 3) para casos donde el 1 es el valor óptimo y 0 el resultado no adecuado, pero en condiciones cuando el valor sea inverso negativo se emplea la Ecuación 4, todo esto con el objeto de conformar una sola escala que se grafica (radial) para su interpretación (Hernández-Plaza, 2013).
Donde:
Vn= Valor normalizado
va= valor de la observación
vamin= Valor mínimo en la escala
vamax= valor máximo en la escala
Para reducir los indicadores sin pérdida de la información se realiza un análisis de componentes principales (ACP), herramienta de la estadística multivariada aplicada para formar índices, en la que se explica al menos un 80% de la variabilidad total de los datos originales (Bolaños, Tapia, Soto & Filho, 2012; Doukas, Papadopoulou, Savvakis, Tsoutsos & Psarras,2012); se seleccionan los mayores autovectores de la matriz rotada por componentes principales (CP)> 1 y aquellos que la distancia represente el 10% con respecto al valor más alto (Martínez, Galantini, Duval & López, 2015; Sánchez-Navarro, Gil-Vázquez, Delgado-Iniesta, Marín-Sanleandro, Blanco-Bernardeau & Ortiz-Silla, 2015) con lo cual, los indicadores se reducen para su análisis mediante la correlación de Pearson y la eliminación de las variables redundantes.
]]> Los indicadores seleccionados del ACP se suman y dividen por el número de indicadores por dimensión, se promedia entre ello y se conforma un índice calificado como sostenible (valores entre 0,8 a 1) o insostenible (valor por debajo de 0,6).CONCLUSIONES
La sostenibilidad agraria está en función de criterios que responden a resultados puntuales a nivel de finca como la unidad básica de estudio; aporta indicadores que no solo cumplen la función de diagnóstico, sino como herramienta de medición para mejorar su estado en el tiempo; adapta el marco de trabajo como esquema que representa un conjunto de procedimientos sistemáticos validado de forma externa; se apoya en una revisión de literatura científica; parte de los dominios (social, económico y ambiental), criterios e indicadores.
ANEXOS
Anexo 1 Principio empleado para la construcción del marco de referencia.
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Fuente: De Olde, et al., (2016); Schader, Grenz, Meier & Stolze (2014); Schindler, Graef & König (2015).
Recibido: Septiembre de 2016.
Aprobado: Noviembre de 2016.
MSc. Salomon Barrezueta-Unda
E-mail: sabarrezueta@utmachala.edu.ec
Dr. C. Antonio Paz González
E-mail: tucho@udc.es
]]> MSc. Julio Chabla-CarilloE-mail: jechabla@udc.es
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