• TABLE OF CONTENTS
HIDE
 Front Cover
 Title Page
 Preface
 Acknowledgement
 Table of Contents
 Primera parte: Introducción
 Segunda parte: El presupuesto...
 Tercera parte: El análisis...
 Cuarta parte: La variabilidad
 Quinta parte: Resumen
 Indice alfabético de materias
 Back Cover
 Copyright






Group Title: Folleto de información - Centro Internacional de Mejoramiento de Maiz y Trigo
Title: Formulacion de recomendaciones a partir de datos agronomicos
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STANDARD VIEW MARC VIEW
Permanent Link: http://ufdc.ufl.edu/UF00078079/00001
 Material Information
Title: Formulacion de recomendaciones a partir de datos agronomicos un manual metodológico de evaluación económica
Series Title: Folleto de información - Centro Internacional de Mejoramiento de Maiz y Trigo
Physical Description: iv, 54 p. : ;
Language: Spanish
Creator: Perrin, Richard K
Publisher: Centro Internacional de Mejoramiento de Maiz y Trigo
Place of Publication: México
Publication Date: 1976
 Subjects
Subject: Agriculture -- Economic aspects   ( lcsh )
Economia Rural   ( larpcal )
Genre: non-fiction   ( marcgt )
 Notes
Statement of Responsibility: Richard K. Perrin ... et al..
 Record Information
Bibliographic ID: UF00078079
Volume ID: VID00001
Source Institution: University of Florida
Rights Management: All rights reserved by the source institution and holding location.
Resource Identifier: oclc - 11781199

Table of Contents
    Front Cover
        Front Cover
    Title Page
        Page i
        Page ii
    Preface
        Page iii
    Acknowledgement
        Page iv
    Table of Contents
        Page v
        Page vi
    Primera parte: Introducción
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    Segunda parte: El presupuesto parcial
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    Tercera parte: El análisis marginal
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    Cuarta parte: La variabilidad
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    Quinta parte: Resumen
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    Indice alfabético de materias
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    Copyright
        Copyright
Full Text

La formulaci6n
de recomendaciones a partir
de datos agron6micos


C


M


M


Y


T


I PR GR M DE SCNO




Un maual eto lgic. de- evlac. c otmc a


La formulaci6n
de recomendaciones a partir
de datos agron6micos


C


M


M


Y


T


PRO RAM DE EC NO I A







































El Centro Internacional de Mejoramiento de Maiz y Trigo (CIMMYT) es
una organizaci6n international sin fines de lucro que se dedica a la
investigaci6n y la capacitaci6n. El CIMMYT, cuya sede se encuentra en
Mexico, Ileva a cabo un program de investigaciones a nivel mundial
sobre el maiz, el trigo y el triticale, con especial atenci6n a la
producci6n de alimentos en los paises en desarrollo. El CIMMYT es
uno de 13 centros internacionales, sin fines de lucro, dedicados a la
investigaci6n agricola y la capacitaci6n, que estAn financiados por el
Grupo Consultivo para la Investigaci6n Agricola Internacional (CGIAR,
Consultative Group on International Agricultural Research). El CGIAR
a su vez goza del apoyo de la Organizaci6n de las Naciones Unidas
para la Alimentaci6n y Agricultura (FAO), el Banco Internacional para
la Reconstruccion y el Desarrollo (Banco Mundial) y el Programa de las
Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD). El CGIAR ademas cuenta
con el patrocinio de aproximadamente 40 paises donadores,
organizaciones internacionales y regionales, y fundaciones privadas.

Como parte de su presupuesto bAsico, el CIMMYT recibe fondos de
varias fuentes, incluidas las instituciones de ayuda international de
Australia, Austria. Brasil, Canadd, China, Dinamarca, Espafia, Estados
Unidos, Filipinas, Finlandia, Francia, India, Irlanda, Italia. Jap6n,
Mexico, Noruega, los Paises Bajos, Reino Unido, Republica Federal de
Alemania y Suiza, asi como del Banco Interamericano de Desarrollo, el
Banco Mundial, la Comisi6n Econ6mica Europea, la Fundaci6n Ford,
la Fundaci6n OPEP para el Desarrollo Internacional y el PNUD.
Asimismo, fuera del CGIAR el CIMMYT recibe apoyo econ6mico para
proyectos especiales de Belgica, el Centro de Investigaci6n para el
Desarrollo Internacional, la Fundaci6n Rockefeller y muchos de los
donadores que contribuyen al presupuesto basico y que se mencionan
arriba.

El CIMMYT es el finico responsible de esta publicaci6n.

Cita correct: CIMMYT 1988. La formulaci6n de recomendaciones a
partir de datos agron6micos: Un manual metodol6gico de evaluaci6n
econ6mica. Edici6n completamente revisada. Mexico D.F., Mexico:
CIMMYT.


ISBN 968-6127-24-0









Este document es una version totalmente revisada del
Prefacio manual del Programa de Economia del CIMMYT, titulado
Formulaci6n de recomendaciones a partir de datos
agron6micos: Un manual metodol6gico de evaluaci6n
econ6mica, escrito por Richard Perrin, Donald
Winkelmann, Edgardo Moscardi y Jock Anderson. Desde su
publicaci6n initial en 1976, se han hecho seis
reimpresiones de esta obra que se ha traducido a seis
idiomas. Asimismo, un sinnfimero de estudiantes e
investigadores la han utilizado para aprender un m6todo
director de analizar los resultados de los ensayos
agron6micos en fincas y formular recomendaciones para el
agricultor.

Fue con considerable cautela que emprendimos la revision
de una obra que ha tenido tanto 6xito. Nuestra labor a lo
largo de la filtima d6cada nos ha brindado la oportunidad
de exponer este material, tanto en el aula como en el
campo, a investigadores agricolas en ambientes muy
variados en todo el mundo. Esta experiencia nos indujo a
proponer y ensayar nuevas formas de presentar y explicar
los concepts. Gradualmente empezamos a considerar la
posibilidad de incorporar algunas de esas ideas en una
version revisada del manual.

Una de las primeras etapas del process de revision fue un
conjunto de ejercicios para la instrucci6n en el aula,
desarrollado por Larry Harrington. MAs tarde, Robert Tripp
y Gustavo Sain idearon otros ejercicios y m6todos de
exposici6n que ensayaron en los cursos de capacitaci6n.
Ademas, redactaron el primer borrador del present
document y luego dirigieron la revision en la que particip6
todo el personal del Programa de Economia del CIMMYT.

Del mismo modo que esta revision se basa en la
experiencia de cientos de investigadores con el manual
original, esperamos que las personas que utilicen la nueva
version nos sugieran maneras de mejorarla. Creemos que
esta obra sera fitil en el sal6n de clase, en el studio
individual y como referencia. Hemos elaborado tambi6n un
libro de ejercicios que acompafa este manual y puede
obtenerse en el CIMMYT. Esperamos que la nueva version
encuentre la amplia aceptaci6n que tuvo el manual
original.


Derek Byerlee
Director del
Program de Economia del CIMMYT










Agradecimientos


Muchas personas han colaborado en la producci6n de esta
obra. Jock Anderson y Richard Perrin, dos de los autores
del manual original, accedieron gentilmente a leer el filtimo
borrador de esta version revisada, y aportaron sugerencias
y comentarios detallados. Asimismo, Miguel Avedillo,
Carlos Gonzalez, Peter Hildebrand, Roger Kirkby, Stephen
Waddington y Patrick Wall leyeron el borrador y agregaron
sus valiosas ideas. Por otra parte, los participants en los
cursos y talleres que el Programa de Economia del
CIMMYT ha presentado en los iltimos diez afios han hecho
contribuciones significativas a la evoluci6n de este manual.

Se hicieron various borradores del document, lo cual no
hubiese sido possible sin la estupenda organizaci6n y
mecanografia de Maria Luisa Rodriguez. Kelly Cassaday
estuvo a cargo de la edici6n en ingles, Alma McNab de la
traducci6n al espafol y Anita Albert dirigi6 el diseflo. Silvia
Bistrain, Maricela A. de Ramos, Miguel Mellado E., Rafael
de la Colina F., Jose Manuel Fouilloux B. y Bertha
Regalado M. realizaron la tipografia, composici6n y
producci6n.











Primera parte:
Introducci6n

Segunda parte:
El presupuesto
parcial



Tercera parte:
El analisis
marginal





Cuarta parte:
La variabilidad









Quinta parte:
Resumen


Capitulo uno 1
Panorama general del andlisis econ6mico

Capitulo dos 13
Los costs que varian
Capitulo tres 20
Beneficios brutos de campo,
beneficios netos y el presupuesto parcial

Capitulo cuatro 30
La curva de beneficios netos y
la tasa de retorno marginal
Capitulo cinco 34
La tasa de retorno minima acceptable
Capitulo seis 38
El analisis marginal en la
formulaci6n de recomendaciones

Capitulo siete 55
Preparaci6n de los resultados experimentales
para el andlisis econ6mico:
Los dominios de recomendaci6n
y el analisis estadistico
Capitulo ocho 63
Variabilidad en los rendimientos:
El analisis de los retornos minimos
Capitulo nueve 71
Variabilidad en los precious:
El analisis de sensibilidad

Capitulo diez 76
Informe de los resultados del
analisis econ6mico


Indice alfab6tico de materials


Indice










Capitulo uno
Panorama general del
analisis econ6mico


En este manual se present una series de procedimientos
para realizar el analisis econ6mico de los resultados
obtenidos en los ensayos en fincas, que los cientificos
agricolas podran utilizar al formular recomendaciones para
los agricultores a partir de datos agron6micos. La
elaboraci6n de recomendaciones que se ajusten a los
objetivos y las circunstancias del agricultor no es
necesariamente dificil, pero cuando se hacen a un lado
factors que son importantes para el agricultor, es muy
facil formular recomendaciones inadecuadas. Cabe sefalar
que algunos de estos factors a veces no resultan muy
evidentes.

Una recomendaci6n es informaci6n que el agricultor puede
utilizar para mejorar la productividad de sus recursos.
Puede considerarse que una buena recomendaci6n es
aquella acci6n que el agricultor, con sus recursos actuales,
escogeria si contara con toda la informaci6n que los
investigadores tienen. El agricultor puede utilizar una
recomendaci6n directamente, como en el caso de una
variedad determinada, o quiza tenga que ajustarla a sus
condiciones y necesidades, como en el caso del nivel de
fertilizantes o de una t6cnica de almacenamiento. Los datos
agron6micos en los que se fundamental las
recomendaciones deben corresponder a las condiciones
agroecol6gicas del agricultor, y la evaluaci6n de tales datos
debe ser coherente con sus objetivos y circunstancias
socioecon6micas.


La investigaci6n en fincas
Las etapas de un program de investigaci6n en fincas
aparecen en la figure 1.1. El primer paso es el diagn6stico.
Para que las recomendaciones se orienten al agricultor, la
investigaci6n debe comenzar con el conocimiento de las
condiciones de 6ste. Dicho conocimiento se logra realizando
cierto trabajo de diagn6stico sobre el terreno, incluidas las
observaciones en las parcelas de los agricultores y
entrevistas con los mismos. El diagn6stico se utiliza para
ayudar a identificar los principles factors que limitan la
productividad agricola y especificar las posibles mejoras.

Los datos que arroja el diagn6stico se emplean para
planificar un program de investigaci6n experimental que
abarque ensayos en los campos de los agricultores. Este
tipo de ensayo deberd sembrarse en las parcelas de
agricultores representatives. Despu6s del primer afo, los
resultados de los ensayos forman parte important de la
informaci6n que se usard para planear la investigaci6n en
los ciclos de cultivo subsecuentes. Durante el manejo del
program experimental se siguen llevando a cabo otros
trabajos de diagn6stico, pues los investigadores continflan
buscando informaci6n acerca de las condiciones y
problems de los agricultores que podria ser fltil en la
planificaci6n de ensayos futures.












Figura 1.1. Etapas de la investigaci6n en fincas.


Politicas

Ob ll To S
nri i ioni e I-
SULniniii-.tr, der
in-suni,-. credilto
mer'eado- clei


Elegir a los
agricultores
y las
prioridades
de la
Investigaci6n.


Identiflcar
los asuntos
que enfocaran
las political.


Investigacidn en fincas



1. Diagn6stico
Re; i-ar daii _
-i. t'lndariou % efnl:ucsta-
Iiirmiale t inlormdle


I
2. Planiflcaci6n
Elcarr prioridade-s
dc la in e-tigacion \
dils nar lis iensa\os
en ininds


I
3. Experimentaci6n
Rralizar en-a\os en
lint j, dr los
adlurirulori. para
iOrmular r(. noloias-
nmejoradas rn I s.
rnlirni lones del
apri: tllor



4. Evaluaci6n
E', .luia'ioa del aigrr iilt:ior

* Arili-i- rs.adi-slicij
A' ll-.i t.,_onomoi>o



5. Recomendacl6n
Denit-turar la- Lecnroln)ia'.
mcl-,radad a 1loo
dapri. --kjlorCr.


Nuevos
compo-
nentes de la
nvestigacion Estaci6n
en fincas experimental

E)rsarrnllar
eletir
nue os
omrponenit-s
[ec nol':'gih.o
Identificar los
problems que
se investigaran
en las
estaclones
experimentales.









Una vez obtenidos los resultados de los ensayos en fincas,
se Ileva a cabo una evaluaci6n que incluye various
elements. En primer lugar, los investigadores deben
examiner los resultados con el agricultor a fin de obtener
sus opinions de los tratamientos que ha observado en sus
campos. La evaluaci6n del agricultor es fundamental.
Ademas, habra que hacer la interpretaci6n agron6mica y el
analisis estadistico de los resultados de los ensayos. Por
filtimo, es esencial el analisis econ6mico de los resultados,
pues ayuda a los investigadores a considerarlos desde el
punto de vista del agricultor, a decidir cuales tratamientos
merecen mayor investigaci6n y cuales recomendaciones
deben proponer a los agricultores. Los procedimientos que
se siguen en la realizaci6n de un analisis econ6mico son el
tema de este manual.

Los resultados de la evaluaci6n de los ensayos en fincas
pueden utilizarse para varies fines. Primero, pueden
emplearse para planificar investigaciones subsecuentes.
Algunos experiments tienen como meta esclarecer los
problems de la producci6n: por ejemplo, determinar si
6sta se ve limitada por la escasez de f6sforo o si un mejor
control de las malezas resultara en un aumento
significativo de los rendimientos. Las respuestas a tales
preguntas dan a los investigadores informaci6n que podran
utilizar en trabajos posteriores. Como se muestra en la
figure 1.1, ademAs de ser itil en la planificaci6n de
ensayos, dicha informaci6n puede ayudar a orientar la
labor de la estaci6n experimental.

Segundo, los resultados pueden usarse para formular
recomendaciones a los agricultores. Algunos ensayos
comparan las distintas formas de mejorar las practices
actuales del agricultor: por ejemplo, qu6 nivel de f6sforo
debe aplicarse o cuAl m6todo de control de malezas da el
mejor resultado. Las respuestas a estas preguntas
proporcionan informaci6n que ayuda al agricultor a tomar
las decisions respect al manejo de su parcela.

Por iltimo, los resultados de los ensayos en fincas pueden
utilizarse en ocasiones para suministrar a los responsables
de formular las political agricolas informaci6n del efecto
que tienen las political actuales sobre el suministro de
insumos o los reglamentos de cr6dito. Asimismo, los
resultados pueden usarse para analizar c6mo se ejecutan
las political: por ejemplo, determinar, en vista de una
respuesta significativa al f6sforo, si es possible obtener el
fertilizante correspondiente, o si los programs de cr6dito
locales permiten al agricultor aprovechar los nuevos
m6todos para combatir las malezas. Aunque el enfoque
principal de este manual es el analisis econ6mico de los
ensayos en fincas para orientar las investigaciones
posteriores y/o formular recomendaciones para el
agricultor, en ciertos puntos se sefialaran los vinculos entire
la investigaci6n en fincas y la puesta en practice de las
political.










Los objetivos del agricultor
Si desean formular recomendaciones que los agricultores
adopten, los investigadores deben estar conscientes no s6lo
del element biol6gico en la agriculture, sino tambi6n del
element human. Con este fin, deben considerar los
objetivos del agricultor y su familiar, asi como los factors
que obstaculizan el logro de dichos objetivos.

En primer lugar, el interns primordial de muchos
agricultores es asegurar un suministro adecuado de
alimentos para sus families. Esto lo logran produciendo la
mayor parte de lo que consume o vendiendo cierta
porci6n de su producci6n y utilizando el dinero para
adquirir alimentos. La explotaci6n agricola satisface
tambi6n otras necesidades de la familiar del agricultor, ya
sea directamente o porque produce utilidades en efectivo.
Ademas, la familiar del agricultor generalmente forma parte
de una comunidad mas extensa, hacia la que tiene ciertas
obligaciones. Para satisfacer todos estos requerimientos, el
agricultor a menudo maneja un sistema muy complejo de
actividades, que puede abarcar various cultivos, animals y
trabajo fuera de la finca. Aunque los procedimientos
presentados en este manual se centran en la evaluaci6n de
las mejoras efectuadas a determinados cultivos, es esencial
que las nuevas practices evaluadas sean compatibles con el
resto del sistema de la finca.

En segundo lugar, el agricultor est& interesado en el
retorno econ6mico. Ya sea que venda poco o much de lo
que produce, consider los costs de cambiar de una
practice a otra y los beneficios econ6micos que resultan de
dicho cambio. Por ejemplo, reconoce que si elimina las
malezas de sus campos es possible que coseche una mayor
cantidad de grano, pero tambi6n se da cuenta de que tiene
dos alternatives para hacerlo: dedicar much tiempo y
esfuerzo al deshierbe manual, o invertir dinero en adquirir
herbicidas, junto con el tiempo y esfuerzo necesarios para
aplicarlos. El agricultor compare los beneficios en forma de
grano (u otros products tiles) contra lo que sacrifice
costso) en forma de mano de obra y dinero. Lo que hace
en realidad es evaluar la diferencia entire los beneficios
netos obtenidos con las dos practices -es decir, el valor de
los beneficios menos el valor de lo que sacrifice.

Al evaluar los costs y beneficios de los diferentes
tratamientos, el agricultor toma en cuenta los factors de
riesgo. En el ejemplo del control de las malezas
mencionado anteriormente, el agricultor sabe que si hay
sequia o heladas tempranas, quizA no logre una cosecha,
no importa el tipo de control de malezas que haya
utilizado. Por consiguiente, trata de protegerse contra el










riesgo de perder beneficios, evitando aquellas opciones que,
aunque en promedio sean mas redituables, incrementen su
dependencia de los factors de riesgo. Cuando el agricultor
prefiere retornos menores, pero estables, a posibles retornos
mas altos, se dice que tiene aversi6n al riesgo.

Otro factor relacionado con la aversion al riesgo que hay
que considerar en la toma de decisions del agricultor es
que tiende a cambiar sus prActicas de manera gradual,
paso a paso. Compara sus practices actuales con las
alternatives propuestas y cautelosamente busca la forma de
probar las nuevas tecnologias. Por tanto, es mas probable
que adopted elements individuals o pequefias
combinaciones de 6stos que un paquete tecnol6gico
complete. Esto no significa que a la larga no vaya a usar
todos los elements de un paquete tecnol6gico, sino
sencillamente que al formular las recomendaciones es
preferible idear una estrategia que le permit realizar los
cambios poco a poco.


Carateristicas de ta: expiMomerttaOIi6n :enfincas
6Cuales son las caracteristicas de los experiments
agron6micos que permiten evaluar las alternatives
tecnol6gicas en forma semejante a como el agricultor toma
sus decisions? Enseguida aparecen cinco requerimientos o
caracteristicas de la experimentaci6n en fincas que hay que
satisfacer para que los procedimientos descritos en este
manual sean fitiles:

Los ensayos deben abordar problems que son
fundamentals para el agricultor. Es possible que al
principio el agricultor mismo no este consciente de un
problema determinado (por ejemplo, una carencia de
nutrimentos o una enfermedad), pero si la investigaci6n no
mejora la productividad en forma significativa, no le
interesara y no valdra la pena evaluarla. Asi pues, los
ensayos exigen un conocimiento adecuado de las
condiciones agron6micas y socioeconomicas del agricultor.

SLos experiments deben examiner relativamente pocos
factors a la vez. Un ensayo en fincas con mas de cuatro
variables sera dificil de manejar y quiza no sea congruente
con el process de adopci6n gradual del agricultor.

Para comparar la prActica del agricultor con las distintas
3 alternatives a fin de formular una recomendaci6n, dicha
prActica deberA incluirse en los tratamientos del ensayo. De
todas formas, el agricultor querra ver esta comparaci6n.

























































1/ Una vez realizada esta labor.
y si existe suficiente evidencia
de que los agricultores
adoptaran el nuevo m6todo de
combatir a los insects, 6ste
podria utilizarse como una
variable no experimental en
los ensayos sobre la
fertilizaci6n, siempre y
cuando quede claro que la
validez de la recomendaci6n
respect al fertilizante que
surja de estos ensayos
dependerd de que el agricultor
adopted en primer lugar el
metodo de combatir a los
insects.


Las variables no experimentales de un ensayo deben
Sreflejar las practices del agricultor representative. A veces
result muy tentador usar las variables no experimentales
a niveles mds altos de manejo con el fin de aumentar la
probabilidad de obtener respuestas observables a los
tratamientos. Este tipo de ensayo ciertamente se justifica
en algunos casos, pero los resultados por lo general no se
pueden usar para formular recomendaciones a los
agricultores.

El siguiente ejemplo ilustra el caso. Supongamos que los
investigadores proyectan un ensayo sobre la fertilizaci6n en
una zona donde los insects causan p6rdidas de
rendimientos, pero los agricultores no los combaten.
Existen cuatro posibilidades:

Efectuar el ensayo de la fertilizaci6n con un buen control
de insects. Dicho experiment arrojara datos interesantes
sobre la respuesta al fertilizante, pero probablemente no
produzca una recomendaci6n pertinente en cuanto al uso
de fertilizantes para los agricultores que no combaten a
los insects. Un analisis de este experiment con los
procedimientos descritos en este manual dard resultados
equivocos.

Realizar el experiment sobre la fertilizaci6n sin combatir
a los insects (la prActica del agricultor). Es possible
analizar los resultados con los procedimientos contenidos
en este manual y establecer el nivel adecuado de
fertilizante en vista de las prActicas actuales que el
agricultor utiliza para combatir a los insects.

Si los insects en realidad constituyen un problema grave,
quiza sea mejor realizar un ensayo sobre los diferentes
m6todos de combatir a los insects, antes de
experimentar con la fertilizaci6n. Las etapas de
diagn6stico y planificaci6n de la investigaci6n en fincas
ayudan a establecer estas prioridades. Los m6todos de
este manual podrian utilizarse en ese caso para identificar
un buen m6todo de combatir a los insects que se pueda
recomendar a los agricultores. 1/

Cuando los insects y la fertilidad constituyen problems
series, se puede disefiar un ensayo con el control de
insects y el fertilizante como variables experimentales.
El ensayo puede ser evaluado con los procedimientos
contenidos en este manual, siempre y cuando un
tratamiento represent la prActica del agricultor respect
al control de insects y la fertilidad.

SFinalmente, el manejo de las variables no experimentales
:- no s61o debe ser semejante a la prActica del agricultor, sino
que los ensayos deben sembrarse en localidades que
represented sus condiciones.




































El dominio de
recomendaci6n


Por ejemplo, si la mayoria de las parcelas se localizan en
laderas empinadas, los resultados de ensayos sembrados en
un llano de suelo aluvial no sern pertinentes. De manera
parecida, si la mayoria de los agricultores siembran un
cultivo en rotaci6n con otro, los ensayos en campos que
han estado en descanso por various afios proporcionaran
muy poca informaci6n fitil. En la siguiente secci6n se dan
algunas pautas sobre c6mo seleccionar sitios adecuados
para la experimentaci6n en fincas.


Los sitios experimentales
y los dominios de recomendaci6n
La formulaci6n de las recomendaciones para los
agricultores debe ser tan eficiente como sea possible. Las
condiciones en que viven y trabajan los agricultores
difieren en casi todos los aspects imaginables, pues poseen
distintas cantidades y classes de tierras, diferentes recursos
econ6micos, diversas actitudes frente al riesgo, acceso
variable a la mano de obra, distintas oportunidades de
comercializar sus products, etc. Aun cuando muchas de
estas diferencias pueden influir en la respuesta del
agricultor a las recomendaciones, result impossible
formular una recomendaci6n distinta para cada agricultor.

Desde un punto de vista practice, los investigadores
deben identificar grupos de agricultores cuyas
circunstancias son lo suficientemente semejantes
como para que una sola recomendaci6n result
adecuada. En este manual, estos grupos de
agricultores se denominan dominios de
recomendaci6n. La definici6n de los dominios de
recomendaci6n puede llevarse a cabo segfn las
circunstancias agroclimAticas y/o socioecon6micas,
dependiendo de la recomendaci6n que se vaya a hacer. Por
ejemplo, una nueva variedad puede ser adecuada para
todos los agricultores de una region dada, en tanto que
cierta recomendaci6n sobre la fertilizaci6n quizd result
apropiada s6lo para aquellos agricultores que practican
cierta rotaci6n o cuyos campos tienen cierto tipo de suelo.
Asi pues, el dominio de recomendaci6n para la variedad
seria diferente del establecido para la fertilizaci6n.

Los dominios de recomendaci6n se identifican, definen y
redefinen a lo largo del process de la investigaci6n en
fincas. A veces es possible describirlos tentativamente
durante el primer diagn6stico. Con la experimentaci6n, la
definici6n de los dominios se vuelve mis precisa. La
definici6n final quiza no se establezca hasta que la
recomendaci6n estO lista para ser entregada a los
agricultores.









Al interpreter los datos agron6micos para formular las
recomendaciones, los investigadores deben tener una idea
clara del grupo de agricultores que podria beneficiarse con
la informaci6n. Deben considerar no s6lo las zonas
agroclimaticas en las que los resultados seran fltiles, sino
tambi6n si factors como las distintas prActicas de manejo
o el acceso a los recursos seran importantes en hacer que
algunos agricultores interpreten los resultados de manera
distinta a otros.

Para los fines de este manual, es important que los
ensayos en fincas se siembren en sitios que son
representatives del dominio de recomendaci6n. El analisis
econ6mico se lleva a cabo con los datos combinados de un
grupo de localidades en un mismo dominio. El andlisis
econ6mico de los resultados de un solo sitio no es muy fitil
porque, en primer lugar, los investigadores no pueden
hacer recomendaciones para un solo agricultor y, segundo,
es muy raro que un solo sitio proporcione suficientes datos
agron6micos para ser extrapolados a un grupo de
agricultores. Por tanto, todos los ejemplos en este manual
representan datos de various sitios en un solo domino de
recomendaci6n.


Introducci6n a los concepts b6sicos
Para poder formular recomendaciones adecuadas para los
agricultores, los investigadores deben ser capaces de
evaluar las alternatives tecnol6gicas desde el punto de vista
del agricultor. Las premises de este manual son:

Los agricultores se interesan en los costs y beneficios
Sde determinadas tecnologias;

Generalmente adoptan las innovaciones paso
a paso, y

Consideran el riesgo de adoptar las nuevas
practices.

Los temas anotados se trataran en las otras parties de este
manual; por ejemplo, en la segunda part se describe la
elaboraci6n del presupuesto parcial que se utiliza para
calcular los beneficios netos. En la tercera parte se exponen
las t6cnicas del analisis marginal, que constitute una
manera de evaluar la sustituci6n de una alternative
tecnol6gica por otra, comparando los cambios de costs y
beneficios netos asociados con cada una de ellas. En la
cuarta parte se explican las formas de manejar la
variabilidad inherente a los ambientes en los que se
desenvuelven los agricultores. Tanto la variaci6n en los
resultados de un sitio a otro y/o de un afo a otro, como la
variaci6n en los costs de los insumos y los precious de los









cultivos son aspects que el agricultor tiene en cuenta
cuando toma decisions. En la quinta parte de esta obra se
present un resume de las cuatro parties anteriores y
algunas normas generals para comunicar los resultados de
la investigaci6n.

Las secciones que siguen inmediatamente constituyen una
breve introducci6n a estos temas.


El presupuesto parcial

Este es un m6todo que se utiliza para organizer los datos
experimentales con el fin de obtener los costs y beneficios
de los tratamientos alternatives. Como ejemplo
consideremos al agricultor que trata de decidir entire su
practice de deshierbe manual y la alternative de aplicar un
herbicida. Supongamos que se han sembrado algunos
ensayos en campos de agricultores y que los resultados
indican que con el deshierbe manual se logran
rendimientos medios de 2,000 kg/ha, en tanto que con el
herbicida el rendimiento medio es de 2,400 kg/ha.


Cuadro 1.1. Ejemplo de un presupuesto parcial.

Deshierbe
manual Herbicide

Rendimiento medio (kg/ha) 2,000 2,400
Rendimiento ajustado (kg/ha) 1,800 2,160
Beneficios brutos de campo ($/ha) 3,600 4,320

Costo del herbicida (S/ha) 0 500
Costo de mano de obra para
aplicar herbicida (S/ha) 0 100
Costo de mano de obra
para deshierbe (S/ha) 400 0

Total de costs que varian (S/ha) 400 600

Beneficios netos (S/ha) 3,200 3,720


En el cuadro 1.1 aparece un presupuesto parcial para este
ensayo sobre el control de malezas. Dos columns
representan los dos tratamientos alternatives (deshierbe
manual y herbicida). La primera linea del presupuesto
present los rendimientos medios obtenidos en todos los
sitios del dominion de recomendaci6n para cada tratamiento.
La segunda linea es el rendimiento ajustado. Aunque los










ensayos se sembraron en parcelas de agricultores
representatives, los investigadores calculan que los
rendimientos que los agricultores hubieran logrado con las
mismas tecnologias habrian sido un 10% inferiores. Por
tanto, los ajustaron reduci6ndolos un 10% (el ajuste de los
rendimientos se tratara en el capitulo 3).

La siguiente linea present el beneficio bruto de campo que
valora el rendimiento ajustado para cada tratamiento. Para
calcular el beneficio bruto de campo, es necesario conocer
el precio de campo del product. El precio de campo es el
valor de un kilogramo del product para el agricultor,
despu6s de deducir los costs de la cosecha que son
proporcionales al rendimiento. En este ejemplo, el precio de
campo es $2/kg (es decir, 1,800 kg/ha x $2/kg =
$3,600/ha).2/

El agricultor podra ahora comparar los beneficios brutos de
cada tratamiento, pero tambi6n querra tomar en cuenta los
diferentes costs. Al considerar los costs relacionados con
cada tratamiento, el agricultor s6lo debe preocuparse por
aquellos que difieren entire los tratamientos, es decir, los
costs que varian. El agricultor incurrira en costs que no
difieren en los tratamientos (como los costs de la
preparaci6n del suelo y de la siembra), no importa el
tratamiento que utilice. Estos costs no afectan sus
opciones en cuanto al control de malezas y por tanto
pueden hacerse a un lado al tomar esta decision. El
t6rmino "presupuesto parcial" indica que este no incluye
todos los costs de la producci6n -s6lo los que son
afectados por los tratamientos alternatives considerados.

En este caso, los costs que varian son aquellos que se
relacionan con el control de malezas. En el cuadro 1.2, se
demuestra la forma de calcular estos costs. N6tese que


Cuadro 1.2. Calculo de los costs que varian.

Precio del herbicida $250/1
Cantidad usada 2 i/ha
Costo del herbicida $500/ha

Precio de mano de obra $50/dia
2 El sign de $ en este manual Mano de obra para aplicar herbicida 2 dias/ha
no represent una moneda en Costo de mano de obra para aplicar herbicida $100/ha
particular y en los ejemplos
que siguen se supone que se
trata de distintas monedas. Precio de mano de obra $50/dia
Otras abreviaturas que Mano de obra para deshierbar 8 dias/ha
aparecen en esta obra son:
hectarea (ha), kilogramo (kg) y Costo de mano de obra para deshierbar $400/ha
litro (1).









todos se calculan por hectarea. El total de los costs que
varian para cada tratamiento represent la suma de los
costs que varian individuals. En este ejemplo, el total de
los costs que varian para la practice actual del deshierbe
manual es de $400/ha, y el total de los costs que varian
para la alterativa del herbicida es de $600/ha.

La filtima linea del presupuesto parcial enumera los
beneficios netos. Estos se calculan restando el total de los
costs que varian de los beneficios brutos de campo. En el
ejemplo del control de malezas, los beneficios netos
logrados con el uso del herbicida son $3,720/ha, y los de la
practice del agricultor son $3,200/ha. Los beneficios netos
no son lo mismo que las utilidades, porque el presupuesto
parcial no incluye los otros costs de producci6n que no
tienen que ver con esta decision en particular. Si bien el
calcular los costs totales de la producci6n a veces result
futil para otros fines, el tema no se tratard en esta obra.

Asi pues, el presupuesto parcial es una manera de calcular
el total de los costs que varian y los beneficios netos de
cada tratamiento de un experiment en fincas. El
presupuesto parcial incluye los rendimientos medios para
cada tratamiento, los rendimientos ajustados y el beneficio
bruto de campo (en base al precio de campo del cultivo).
Asimismo, toma en cuenta todos los costs que varian para
cada tratamiento. Las dos fltimas lines son el total de los
costs que varian y los beneficios netos.



El anhlisis marginal
En el ejemplo del control de malezas, los beneficios netos
obtenidos con el herbicida son mayores que los logrados
con el deshierbe manual. Segfun parece, el agricultor
deberia optar por usar el herbicida; sin embargo, esta
opci6n no result tan clara, pues el agricultor debera tomar
en cuenta tambi6n el aumento de los costs. Aunque al
calcular los beneficios netos se incluyan los costs que
varian, es necesario comparar los costs adicionales (o
marginales) con los beneficios netos adicionales (o
marginales). Es possible que los beneficios netos no sean tan
atractivos si para obtenerlos se incurre en costs much
mas elevados.

En el ejemplo, si el agricultor adoptara el herbicida, se
requeriria una inversion adicional de $200/ha, es decir, la
diferencia entire los costs del uso del herbicida ($600) y el
costo de su practice actual ($400). Esta diferencia se puede
comparar con el aumento de los beneficios netos, o sea
$520/ha ($3,720-$3,200).









Si cambia su practice actual por el herbicida, el agricultor
hard una inversi6n suplementaria de $200/ha para obtener
beneficios adicionales de $520/ha. Una forma de evaluar
este cambio es dividir la diferencia en beneficios netos por
la diferencia en costs que varian ($520/$200 = 2.6). O sea
que por cada $1/ha que en promedio invierte en el
herbicida, el agricultor recupera su $1 mas $2.6/ha. Esta
proporci6n generalmente se expresa como un porcentaje (es
decir, 260%) y se denomina tasa de retorno marginal.

El analisis marginal es la operaci6n de calcular las tasas de
retorno marginales para los tratamientos alternatives, paso
a paso, empezando con el tratamiento de menor costo,
avanzando hasta el de mayor costo, y decidir si resultan
aceptables para el agricultor.


La variabilidad
AdemAs de preocuparse por los beneficios netos de las
alternatives tecnol6gicas y las tasas de retorno marginales
de cambiar de una a otra, el agricultor tambi6n consider
la possible variabilidad de los resultados. Dicha variabilidad
puede tener muchas causes que los investigadores deben
tomar en cuenta al formular las recomendaciones.

Los resultados de los ensayos siempre presentan cierta
variabilidad de un sitio a otro y de un afo a otro. Una
evaluaci6n agron6mica de los resultados ayudara a los
investigadores a decidir si los sitios experimentales en
realidad son representatives de un solo dominio de
recomendaci6n y por tanto deberan analizarse juntos, o si
representan dominios diferentes. Este tipo de evaluaci6n
agron6mica ayuda a hacer mas precisa la definici6n de los
dominios y result en recomendaciones que se ajustan mas
a las circunstancias del agricultor.

Otra possible fuente de variabilidad en los resultados son los
factors imposibles de predecir o controlar, como las
sequias, inundaciones o heladas. Estos son riesgos que el
agricultor tiene que encarar y, si los datos experimentales
los reflejan, deberan incluirse en el andlisis.

Finalmente, el agricultor esta consciente de que el medio
econ6mico en el que se desenvuelve no es perfectamente
stable. Los precious de los cultivos cambian de un afo a
otro, asi como tambi6n varian la mano de obra disponible,
el costo de la misma y los precious de los insumos. Si bien
estos cambios son dificiles de predecir con exactitud, los
investigadores cuentan con tecnicas que les permiten
juzgar sus recomendaciones de acuerdo con los posibles
cambios en las circunstancias econ6micas del agricultor.











Capitulo dos
Los costs que varfan


Los costs que varian


El costo de oportunidad














El precio de campo
(de un insumo)


El paso inicial al efectuar un andlisis econ6mico de los
ensayos en fincas es calcular los costs que varian con
cada tratamiento. Los costs que varian son los costs
(por hectarea) relacionados con los insumos
comprados, la mano de obra y la maquinaria, que
varian de un tratamiento a otro. El agricultor querra
evaluar todos los cambios que debe hacer al adoptar una
practice nueva. Por lo tanto, es fundamental tomar en
consideraci6n todos los costs relacionados con los insumos
afectados por el cambio de tratamiento. Estos son los
elements relacionados con las variables experimentales;
entire ellos figuran los insumos comprados, como products
quimicos o semilla, la cantidad y/o tipo de mano de obra y
la cantidad y/o tipo de maquinaria. Los costs que varian
deberian calcularse antes de sembrar el ensayo, como parte
del process de planificaci6n y con el fin de tener una idea
de los costs de los diferentes tratamientos que se
consideran en el program experimental.

Cuando se elabora un presupuesto parcial, es necesario
encontrar una media comfn, ya que no es possible sumar
horas de trabajo y litros de herbicida para compararlos con
kilogramos de grano. La soluci6n es usar el valor de estos
factors, calculado en unidades monetarias, como
denominador comfln, y asi poder estimar los costs de la
inversion de manera uniform. Esto no implica que el
agricultor necesariamente invierta dinero en la mano de
obra o que reciba dinero por el grano, ni tampoco que se
preocupe s6lo por el dinero, sino que constitute una
manera sencilla de representar lo que hace cuando
compare el valor de lo que gana y de lo que sacrifice.

En el calculo de los costs que varian, el costo de
oportunidad es un concept esencial. No todos los costs
incluidos en el presupuesto parcial representan el
intercambio de dinero. En el caso de la mano de obra, por
ejemplo, es possible que el agricultor prefiera hacer el
trabajo l1 mismo, en vez de contratar a otra persona para
realizar la tarea. El costo de oportunidad se define como
el valor del recurso en su mejor uso alternative. Por lo
tanto, si el agricultor puede ganar dinero trabajando fuera
del predio en vez de trabajar en su propia parcela, el costo
de oportunidad del deshierbe es el salario neto que
percibiria de no haber elegido hacer l1 mismo el deshierbe
en su finca. El concept del costo de oportunidad se tratard
en various puntos de las secciones siguientes.

El precio de campo de un insumo variable es el valor
que se sacrifice para usar una unidad adicional del
insumo en la parcel. El precio de campo se express
en terminos de unidades fisicas de venta (por ejemplo,
$ por kilogramo de semilla, por litro de herbicida, por
dia de trabajo u hora de trabajo con tractor).










'..E.U66*tQde campo


El costo de campo es el precio de campo multiplicado
por la cantidad de unidades fisicas de un insumo que
se necesitan en un area determinada. Los costs de
campo por lo general se expresan en $/ha. Si el precio de
campo del herbicida es de $10/1 y se requieren 3 1/ha,
entonces el costo de campo del herbicida es $30/ha. En
ambos casos, se hace hincapi6 en la palabra campo, porque
se trata de lo que el agricultor pagaria por el insumo y su
transport al campo. Estos precious de campo pueden ser
muy diferentes de los precious oficiales.


Identificaci6n de los insumos variables
Para identificar los insumos que son afectados por los
tratamientos alternatives incluidos en un ensayo, los
investigadores deben familiarizarse con las prActicas del
agricultor y con las que se usarAn en el experiment.
Luego deben determinar y enumerar las operaciones que
varian con el tratamiento.

Por ejemplo, un ensayo en el que se prueban dos
fungicidas (A y B), junto con la prActica del agricultor que
consiste en no aplicar ninguno, incluye tres tratamientos;
la lista de insumos variables es la que sigue:

* Fungicida A
* Fungicida B
* Mano de obra para aplicar cada fungicida
* Mano de obra para acarrear el agua que se mezclara con
el fungicida
* Alquiler de la bomba para aplicar el fungicida

En esta lista se incluyen los insumos comprados
(fungicidas), la mano de obra y el equipo (la bomba). En las
siguientes secciones se explica c6mo se calculan los costs
de todas estas variables.


Los insumos comprados
Entre los insumos comprados figuran components como la
semilla, los insecticides, los fertilizantes y el agua de riego.
La mejor manera de calcular el precio de campo de un
insumo comprado es obtener el precio al menudeo de un
paquete de tamafio adecuado en el lugar donde la mayoria
de los agricultores compran sus insumos. Por ejemplo, si el
agricultor suele comprar el insecticide en paquetes de 1 kg
en un mercado rural, 6se es el precio que debe utilizarse,
no el precio de un saco de 25 kg de insecticide en la
capital.









En algunas situaciones, el agricultor sembrara semilla de
su cosecha anterior en lugar de comprarla. Esta semilla
tambi6n tiene un precio, y el mejor modo de calcular su
precio de campo de oportunidad es utilizar el precio que el
agricultor paga cuando compra la semilla localmente, ya
sea en el mercado o a otro agricultor.

El siguiente paso es averiguar c6mo el agricultor transport
el insumo hasta su finca. Los costs del transport en
realidad son insignificantes si se trata de insumos no
voluminosos, como los insecticides y los herbicidas, que el
agricultor puede llevar consigo. No obstante, cuando se
trata de los fertilizantes y la semilla, el agricultor tiene que
utilizar un cami6n o un animal de carga para transportar el
insumo hasta la finca. En este caso, un cargo por
transport debe agregarse al precio de menudeo. Dado que
muchos agricultores contratan a otras personas para que
les transporten estos insumos, no es dificil averiguar lo que
normalmente se cobra por este servicio. En general, es
preferible dejarse guiar por las prActicas que sigue la
mayoria de los agricultores del dominio de recomendaci6n.

Por ejemplo, si un saco de 50 kg de urea cuesta $375 en el
mercado, y el costo de transportarlo a la granja es de $25,
el precio de campo de la urea se calcula como sigue:

$375 costo de 50 kg de urea en el mercado
+ $ 25 costo del transport a la finca
$400 precio de campo de los 50 kg de urea
6 $400 $8/kg, precio de campo de la urea
50 kg

A menudo en los ensayos de fertilizaci6n, sobre todo en las
primeras etapas de la investigaci6n, se utilizan fertilizantes
que contienen un solo nutrimento y los tratamientos suelen
expresarse en terminos de las cantidades del nutrimento
(por ejemplo, 50 kg N/ha o 40 kg P205/ha) que se utilizan.
En estos casos, es convenient avanzar un paso mas y
calcular el precio de campo del nutrimento, dividiendo el
precio de campo del fertilizante por la proporci6n de
nutrimento en el mismo. En el caso de la urea, que
contiene un 46% de nitr6geno,

$8/kg de urea
= $17.4/kg N, precio de campo de N
0.46 kg N/kg urea

El costo de campo de 50 kg de N en un tratamiento
determinado seria 50 x $17.4, o sea $870/ha.









Esta operaci6n se efectfia finicamente cuando se trabaja
con fertilizantes que contienen un solo nutrimento y se da
por hecho que el precio de campo del nutrimento
(nitr6geno, por ejemplo) contenido en cualquiera de los
fertilizantes que se consiguen en el mercado es
aproximadamente el mismo. Si no fuera asi, los
investigadores deben tomar en cuenta las diferencias al
determinar el fertilizante que probaran y quiza recomienden.

Una fltima indicaci6n acerca de los insumos comprados.
En esta secci6n se ha dado por hecho que los insumos
usados en los ensayos se pueden adquirir en los mercados
locales o se pueden obtener de alguna forma. Si 6ste no
fuera el caso, el analisis econ6mico de los ensayos que
incluyen estos insumos seria muy poco fltil para el
agricultor. No obstante, los resultados se pueden utilizar
para comunicarles a los responsables de formular las
political agricolas los posibles beneficios de asegurar la
disponibilidad de un insumo determinado.


El equipo y la maquinaria
Es possible que en algunos tratamientos experimentales se
requiera el uso de equipo que no se necesita en otros
tratamientos. En estos casos hay que calcular el costo de
campo por hectarea del uso del equipo.

La manera mas expedita de calcular el costo de campo por
hectarea del uso del equipo es utilizar el promedio de los
costs del alquiler en la region. Por ejemplo, si el agricultor
alquila a $20 diaries una bomba con la que puede asperjar
2 ha en un dia, su costo de campo es de $10/ha. Al calcular
el costo de campo de los implementos de tracci6n
mecanizada o animal, o de pequefios implementos
motorizados, se puede utilizar tambien el promedio de los
costs del alquiler en la region. Esto result muy
convenient, sobre todo si la mayoria de los agricultores
alquilan maquinaria, pero aun en el caso de los que tienen
su propio equipo, el promedio de los costs del alquiler es
una buena estimaci6n del costo de campo de oportunidad.
En ciertos casos, es possible calcular un costo prorrateado
por hectarea usando el precio al menudeo del equipo y su
vida 6til, pero este calculo toma en cuenta factors como
los costs de reparaci6n y combustible, asi como la
posibilidad de que el equipo tenga otros usos en la parcela.
Para calcular un costo de campo prorrateado, lo mejor es
consultar con un economist agricola que est6 familiarizado
con el equipo y las t6cnicas usadas para calcular los costs.


La mano de obra
Es indispensable tomar en cuenta todos los cambios en la
mano de obra que causan los distintos tratamientos de un
ensayo. Los cAlculos del tiempo de mano de obra deben ser









el resultado de las conversaciones con los agricultores y,
quiza, las observaciones directs en sus parcelas. Cabe
sefialar que los datos sobre el uso de la mano de obra
recolectados en las parcelas experimentales no son muy
tiles si las parcelas son pequefias en comparaci6n con las
de los agricultores. La mejor manera de obtener estos datos
es visitar a various agricultores. Cada uno tendra una
opinion distinta sobre el tiempo requerido para realizar una
actividad determinada, pero un promedio aproximado de
estas opinions sera adecuado. No todos los agricultores
necesitan la misma cantidad de tiempo para efectuar una
tarea dada, asi que los cAlculos seran s6lo una
aproximaci6n. En cuanto a las actividades nuevas que el
agricultor desconoce, sera necesario utilizar una conjetura
verosimil en tanto no se disponga de bases mas s6lidas
para realizar el calculo.

Si el agricultor contrata mano de obra para las tareas en
cuesti6n, el precio de campo de la misma es el salario que
se les paga a los jornaleros en el dominio de
recomendaci6n, mas el valor de los pagos no monetarios
usuales, como comidas o bebidas; este salario puede
estimarse mediante el dialogo con various agricultores. El
costo de campo de la mano de obra para un tratamiento
determinado es el precio de campo de la mano de obra
multiplicado por el nfimero de dias que se requieren por
hectarea.

Cuando los miembros de la familiar del agricultor realizan el
trabajo, es necesario calcular el costo de oportunidad de la
mano de obra familiar. Este es el valor que se sacrifice al
efectuar el trabajo y por tanto represent un costo real. Por
ejemplo, si el agricultor debe ausentarse un dia de su
trabajo en la ciudad para deshierbar, sacrificara el salario
correspondiente a ese dia; este costo de oportunidad es tan
real como pagar a un jornalero para que haga el trabajo.
Aun cuando el agricultor no hiciera mAs que sentarse bajo
la sombra de un arbol, el costo de oportunidad no seria
cero porque la mayoria de la gente asigna cierto valor a
poder sentarse en la sombra en vez de tener que trabajar
en el sol.

El mejor punto de partida para estimar el precio de campo
de oportunidad de la mano de obra familiar es el salario
local (mas los pagos no monetarios). No es raro que el
salario sea mas elevado en ciertas 6pocas del afo, hecho
que debe tomarse en cuenta.

A veces es dificil estimar el costo de oportunidad de la
mano de obra familiar, sobre todo si los mercados de
trabajo locales no estan bien desarrollados. La mano de
obra disponible puede variar segfin la temporada o los
diferentes tipos de familiar. La disponibilidad y escasez de la
mano de obra son dos tipos de informaci6n fundamentals
para el diagn6stico, pues ayudan a seleccionar los










































Total de los costs
que varian


tratamientos apropiados para los ensayos y a definir los
dominios de recomendaci6n. Si la mano de obra escasea en
cierta 6poca, hay que proceder con extrema cautela al
experimentar con alternatives que aumentarian afin mas la
demand de trabajo en ese moment. En estos casos, es
razonable situar el costo de oportunidad de la mano de
obra por encima del salario actual. Por otra parte, si una
alternative utiliza mano de obra adicional durante una
6poca de poca actividad, un cost de oportunidad por
debajo del salario actual seria adecuado, pero en ningin
caso deberd fijarse en cero.

Es precise tener much cuidado al estimar los costs de la
mano de obra en situaciones donde la familiar proporciona
la mayor parte de 6sta o donde las nuevas tecnologias bajo
consideraci6n podrian cambiar el equilibrio entire los gastos
en efectivo (por ejemplo, insumos) y la mano de obra. Si
cierto tratamiento implica un gran cambio en la cantidad
de mano de obra requerida, diferencias relativamente
pequefias en el cost de oportunidad de la misma tendran
un efecto significativo en la estimaci6n del cost del
tratamiento.


Total de los costs que varian
Una vez que se identifican los insumos que varian de un
tratamiento a otro, se determinan sus precious de campo y
se calculan los costs de campo, es possible estimar el total
de los costs que varian para cada tratamiento. El total de
los costs que varian es la suma de todos los costs
que varian para un determinado tratamiento. Por


Cuadro 2.1. Ensayo sobre el control de maleza y la densidad de
siembra (trigo).


Tratamiento


Control de maleza


ll/ Sin control de maleza
2 Herbicida (2 1/ha)
3 Sin control de maleza
4 Herbicida (2 1/ha)
a/ Practica del agricultor.

Datos
Precio de campo de la semilla
Precio de campo del herbicida
Precio de campo de la mano de obra
Precio de campo de la bomba
Mano de obra para aplicar el herbicida
Mano de obra para acarrear agua


Densidad de siembra

120 kg/ha
120 kg/ha
160 kg/ha
160 kg/ha


$20/kg
$350/1
$250/dia (salario local)
$75/dia (alquiler)
2 dias/ha
Un obrero puede
acarrear 400 1/dia (se
requieren 200 1 agua/ha
para el herbicida)










Cuadro 2.2. Cilculo de los costs que varlan.


Costo de la semilla

Costo del herbicida
Costo de mano de obra
para aplicarlo
Costo de mano de obra
para acarrear agua

Costo de la bomba


Tratamientos 1 y 2: 120 kg/ha x $20/kg = $2,400/ha
Tratamientos 3 y 4: 160 kg/ha x $20/kg = $3,200/ha
Tratamientos 2 y 4: 2 1/ha x $350/1 = $700/ha

Tratamientos 2 y 4: 2 dias/ha x $250/dia = $500/ha

200 1 requeridos
Tratamientos 2 y 4: 00 1requei x 250/dia = $125/ha
Tratamientos 2 y 4: 2 dias/ha x 75/dia = 50/ha
Tratamientos 2 y 4: 2 dias/ha x $75/dia = $150/ha


Cuadro 2.3. Totales de costs que varian para un ensayo sobre el control de maleza y la densidad de
siembra.
Tratamiento


Semilla (S/ha)
Herbicida ($/ha)
Mano de obra para
aplicarlo (S/ha)
Mano de obra para
acarrear agua (S/ha)
Bomba ($/ha)

Total de costs que varian (S/ha)


2,400
0

0

0
0

2,400


2

2,400
700

500

125
150

3,875


3

3,200
0

0

0
0

3,200


ejemplo, en el cuadro 2.1 se describe un ensayo sobre el
control de malezas y la densidad de siembra; en el cuadro
2.2 se present el calculo de los costs que varian, y en el
2.3 se muestra el cAlculo del total de los costs que varian.

El lector perspicaz habrd notado que no todos los costs
que varian se contemplan en este capitulo. Dos excepciones
notables, los costs relacionados con la cosecha y los
relacionados con la comercializaci6n, se tratan en el
pr6ximo capitulo, donde se incluyen en el precio de campo
del cultivo. Los costs relacionados con la obtenci6n del
capital de trabajo (por ejemplo, el interns) se examinan en
el capitulo 5.


4
3,200
700

500

125
150

4,675










La operaci6n de calcular los beneficios de los tratamientos
en un ensayo en fincas implica various pasos:

Primer Identificar todos los sitios que pertenecen al
paso. dominio de recomendaci6n para el experiment
en cuesti6n, ya que el analisis econ6mico se
efectfla con los resultados combinados de un
experiment sembrado en various sitios de un
dominio de recomendaci6n.

Segundo Calcular los rendimientos medios de
paso. todos los sitios para cada tratamiento. Si los
resultados de estos ensayos son coherentes y
comprensibles desde un punto de vista
agron6mico, se realize un andlisis estadistico de
los resultados combinados. Si no hay suficiente
evidencia de que existan diferencias entire los
rendimientos atribuibles a los tratamientos, los
investigadores sblo deberan considerar las
diferencias de costs entire los tratamientos. Sin
embargo, si la evidencia indica que existen
diferencias reales entire los rendimientos, los
investigadores deberan desarrollar el
presupuesto parcial complete.

Tercer Si se cree que existen diferencias entire los
paso. resultados experimentales y los rendimientos
que el agricultor lograria con el mismo
tratamiento, el promedio de los rendimientos se
debe ajustar hacia abajo.

Cuarto Calcular el precio de campo del cultivo y
paso. multiplicarlo por los rendimientos ajustados
para obtener los beneficios brutos de campo de
cada tratamiento.

Quinto Por iltimo, restar el total de los costs que
paso. varian de los beneficios brutos de campo para
obtener los beneficios netos. Con este calculo se
complete el presupuesto parcial.


0Cr.binaci6n de Iloresultads :obteWid Eis wr-
*1iimQ. dominion 'd 4OtQ< ndaol6f6'

La primera linea de un presupuesto parcial son los
rendimientos medios de cada tratamiento, considerando
todos los sitios de un dominio de recomendaci6n. Cabe
recorder que un dominio de recomendaci6n se compone de
un grupo de agricultores cuyas circunstancias son lo
suficientemente semejantes como para que se pueda hacer
la misma recomendaci6n a todos. La identificaci6n









tentative del dominion comienza durante las etapas de
diagn6stico y planificaci6n de la investigaci6n en fincas, y
sirve para seleccionar los sitios donde se sembrardn los
ensayos. Por ejemplo, el dominio para un ensayo sobre la
fertilizaci6n podria definirse segin los agricultores que
siembran el cultivo en cuesti6n, cuyos campos tienen
ciertos tipos de suelo y que practican una rotaci6n de
cultivos determinada. Se escogen sitios experimentales que
represented las circunstancias de estos agricultores. Al
analizar los resultados a veces se descubre que un factor
que no fue considerado, como la pendiente de una parcela,
causa resultados dispares en los sitios. En ese caso, no
todos los ensayos del domino tentative se combinarian en
el andlisis econ6mico, sino que se dividirian en dos
dominios (definidos ademas por la pendiente del terreno, en
este caso) y se harian dos andlisis distintos. En el capitulo
7 se ilustra con mayor detalle c6mo y cuAndo hay que
combinar los resultados experimentales.

Cabe sefialar aqui que, aunque es correct excluir un sitio
del analisis cuando se demuestra que no corresponde en
realidad al dominio de recomendaci6n en cuesti6n, esto no
se aplica a sitios donde los ensayos fueron gravemente
dafiados por la sequia, la inundaci6n u otros factors
ambientales no predecibles. Estos sitios deberan
considerarse en el andlisis econ6mico porque el agricultor
se ve afectado por los mismos factors. Un examen mas a
fondo del andlisis de riesgo aparece en el capitulo 8.





Antes de llevar a cabo el andlisis econ6mico de los
resultados combinados de un ensayo en un determinado
dominio de recomendaci6n, los investigadores deberan
evaluar los datos experimentales con el fin de asegurar que
las respuestas observadas tengan sentido desde un punto
de vista agron6mico. De igual manera, los investigadores
deberdn revisar el andlisis estadistico de los datos
experimentales. Si los investigadores practican un andlisis
econ6mico con datos experimentales que no comprenden o
de los que desconfian, hardn un uso inapropiado de las
tecnicas expuestas en este manual.

Cuando el andlisis estadistico de los resultados de un
ensayo indica que no hay diferencias relevantes entire dos
tratamientos, hay que optar por el tratamiento de menor
costo. Si los investigadores tienen evidencia suficiente de
que los rendimientos obtenidos con los tratamientos son


21










semejantes, entonces los beneficios brutos tambi6n seran
similares y, por tanto, se debe escoger el m6todo menos
costoso de lograr dichos beneficios. Por ejemplo, si se
obtienen resultados parecidos con dos m6todos de combatir
las malezas, lo correct es elegir el m6todo con los costs
que varian mis bajos (ya sea para recomendarlo a los
agricultores o para llevar a cabo ensayos adicionales) y no
es necesario continuar el andlisis econ6mico.

En el capitulo 7 se expone con mayor detalle la relaci6n
entire el analisis estadistico y el econ6mico.


Los rendimientos medios
Cuando se ha identificado el dominio de recomendaci6n
para un ensayo en particular y las evaluaciones estadistica
y agron6mica han indicado que vale la pena proseguir con
un presupuesto parcial, los rendimientos medios obtenidos
con cada tratamiento se anotan en la primera linea del
presupuesto parcial.

En el cuadro 3.1 aparecen los resultados de cinco sitios en
un dominio de recomendaci6n que se utilizaron en el
ensayo sobre el control de malezas y la densidad de
siembra ilustrado en los cuadros 2.1 a 2.3. Se efectuaron
dos repeticiones en cada sitio. N6tese que los resultados del
sitio 5, donde hubo sequia, se incluyen en el promedio.3/

Los rendimientos medios logrados con los cuatro
tratamientos se registran en la primera linea del
presupuesto parcial (cuadro 3.2, pagina 27).


Cuadro 3.1. Rendimientos (kg/ha) obtenidos en un ensayo sobre el

Tratamiento
1
Sin control de maleza
3/ Cabe sefialar que los 120 kg sem/ha
rendimientos de cada (Practica del agricultor)
tratamiento se redondean a
los 10 kg/ha mrs pr6ximos Repetici6n
con el fin de reflejar la Sitio 1 2 Prom.
confiabilidad de los datos. Hay
que recorder que no es
possible que los rendimientos 1 2,180 2,220 2,200
medios y los resultados de los
calculos efectuados con ellos 2 2,800 2,640 2,720
sean mas exactos que los 3 1,720 1,880 1,800
datos originales en los que se
fundamental. Por tanto, el 4 2,680 2,620 2,650
ultimo digito de los 5a/ 530 670 600
rendimientos medios no es
significativo y se incluye en el
presupuesto parcial s61o Rendimiento medio 1,994
porque result convenient Rendimiento media
hacerlo asi.
al Afectado por la sequia.














R~uI~h~uts ajt~i


El siguiente paso es considerar si hay que ajustar los
rendimientos medios. El rendimiento ajustado de cada
tratamiento es el rendimiento medio reducido en un
cierto porcentaje con el fin de reflejar la diferencia
entire el rendimiento experimental y el que el
agricultor podria lograr con ese tratamiento. Los
rendimientos experimentales, incluso los obtenidos en
ensayos en fincas en condiciones representatives, a
menudo son mayores que los que el agricultor puede lograr
con los mismos tratamientos. Existen varias razones:


Manejo. Los investigadores con frecuencia son mas
precisos al manejar las variables experimentales y, en
ocasiones, mas oportunos que el agricultor al realizar
actividades tales como espaciar las plants, aplicar el
fertilizante o combatir las malezas. Por otra parte, se
introduce un sesgo adicional cuando los investigadores
manejan algunas de las variables no experimentales.

Tamafio de la parcela. Los rendimientos calculados con
base en parcelas pequefias a menudo sobreestiman el
rendimiento de un campo entero debido a errors
cometidos al medir la superficie cosechada y porque las
parcelas pequerias tienden a ser mAs uniforms que las
grandes.







::controtd;lmimalz Irn l:denslaid de aslembra en un domino de recomreuidsb;i..'.


Tratemiento

'l:4rblidi.d(2 ilhae
120 kg em/ha


Trtalilento Tr' amento
S :3 .-'.:'. 4
Sin control de maeze 'e :.i-ia.'d.. l t (2 Ihalh
S100 kg sem/ha 14g. sem/ha


Repetici6n
1 2


Prom.


3,030 2,570 2,800
3,090 3,410 3,250
2,200 2,180 2,190
3,270 3,090 3,180
860 740 800

2,444


Repetici6n
1 2


2,440
2,790
1,820
2,950
700


2,180
3,010
1,680
2,770
500


Prom.

2,310
2,900
1,750
2,860
600

2,084


Repetici6n
1 2


3,200
3,410
2,410
3,400
620


3,060
3.510
2,230
3,480
680


Prom.

3,130
3,460
2,320
3,440
650

2,600


Rendirniontos alustadoo









SFecha de la cosecha. Los investigadores suelen cosechar
el cultivo cuando 6ste alcanza la madurez fisiol6gica, en
tanto que el agricultor quizA no realice la cosecha en el
moment 6ptimo. Por consiguiente, aun cuando los
rendimientos tanto de los investigadores como del
agricultor son ajustados hasta presentar un contenido de
humedad constant, el rendimiento de los investigadores
puede ser mayor debido a p6rdidas menores provocadas
por insects, pAjaros, roedores, pudriciones de la mazorca o
granos destrozados.

SM6todo de cosecha. En algunos casos, los m6todos de
cosecha del agricultor pueden ocasionar p6rdidas mayores
que los de los investigadores. Esto puede suceder si, por
ejemplo, el agricultor hace la cosecha mecanicamente y los
investigadores realizan una cosecha manual mis
cuidadosa.

A menos que se haga un ajuste para compensar estos
factors, los rendimientos experimentales sobreestimarin
los rendimientos que el agricultor probablemente obtenga
con un tratamiento dado. Una forma de estimar el ajuste
requerido es comparar los rendimientos obtenidos con el
tratamiento experimental representative de la prActica del
agricultor con los rendimientos de parcelas testigo
cuidadosamente muestreadas en el campo del agricultor.
Cuando esto no es possible, es necesario revisar cada uno de
los cuatro factors anteriormente expuestos y establecer un
porcentaje de ajuste. En general, se consider adecuado un
ajuste total que va del 5 al 30%. Un ajuste del rendimiento
mayor que el 30% indicaria que las condiciones
experimentales son muy distintas a las del agricultor y que
tal vez haya que hacer algunos cambios en el disefio o
manejo del ensayo. Muchos de los problems del ajuste del
rendimiento se eliminan si el agricultor es el que maneja el
ensayo. Las decisions sobre el manejo del ensayo
dependeran de various factors, pero cuando sea factible, el
agricultor debera manejar las variables no experimentales.
Al llegar a las etapas mas avanzadas de la
experimentaci6n, el agricultor tambi6n debera encargarse
de las variables experimentales.

En el ensayo sobre el control de malezas y la densidad de
siembra en el trigo, los investigadores juzgaron que sus
m6todos de sembrar y de aplicar herbicidas eran mas
precisos que los de los agricultores y, por tanto, estimaron
un ajuste del rendimiento del 10% para compensar las
diferencias. AdemAs juzgaron que el tamafo de la parcela
constituia tambi6n un factor important y por consiguiente
sugirieron un ajuste adicional del 5%. En vista de que las
parcelas experimentales se cosecharon al mismo tiempo
que las de los agricultores, no fue necesario un ajuste por










la diferencia en la fecha de la cosecha. Por otra parte, las
parcelas experimentales se cosecharon con una pequefia
cosechadora combinada, en tanto que los agricultores
utilizaron mdquinas mas grandes; la diferencia en las
perdidas ocurridas durante la cosecha se estim6 en un 5%.
Asi pues, el ajuste total del rendimiento en este ensayo fue
aproximadamente del 20%. Por tanto, la segunda linea del
presupuesto parcial (cuadro 3.2) present los rendimientos
medios disminuidos en un 20%. Por ejemplo, el
rendimiento medio con el tratamiento nflmero uno es de
1,994 kg/ha y el rendimiento ajustado equivale a 80% de
1,994, o sea 1,595 kg/ha.

Es evidence que este tipo de ajuste no es exact, ni se
pretend que lo sea. Lo fundamental es que es much
mejor estimar el efecto de un factor que hacerlo a un lado.
A media que los investigadores vayan acumulando
experiencia en una region, haran estimaciones mas
precisas de las diferencias entire las parcelas de los
agricultores y sus propios ensayos; en consecuencia, los
ajustes del rendimiento seran mas exactos. El ajuste del
rendimiento, si bien es aproximado, no es un factor que se
aplique en forma automatica. Todos los afios, cada tipo de
ensayo debera revisarse para determinar el ajuste
apropiado. Si los investigadores efectfian esta revision,
podrdn tomar decisions respect a las nuevas tecnologias
con una apreciaci6n realista de las condiciones de los
agricultores.




El precio de campo del product se define como el
valor que tiene para el agricultor una unidad
adicional de producci6n en el campo, antes de la
cosecha. Para calcularlo se toma el precio que el
agricultor recibe (o podria recibir) por el product
cuando lo vende y se le restan todos los costs
relacionados con la cosecha y venta que son
proporcionales al rendimiento, es decir, los costs que
se pueden expresar por kilogramo del product.


El punto de partida es el precio de venta del product. Para
estimarlo, hay que averiguar la forma en que la mayoria de
los agricultores venden sus cosechas, a quien y en qu6
condiciones (tales como descuentos por calidad). Dado que
los precious del product varian a menudo durante el afio, lo
mejor es basarse en el precio de la 6poca de cosecha. Lo
que interest es el precio que el agricultor en realidad
percibe, no el precio official o del mercado.

El siguiente paso consiste en restar los costs de la cosecha
y comercializaci6n que son proporcionales al rendimiento
(como por ejemplo, los costs de cosechar, desgranar,



25


~!;~;
'` "';'""''
R :"; -;s- i:l~a:
L: .i''.": :
I'"~i~p -.I'.'
d'









trillar, aventar, embolsar y transportar el grano al lugar de
venta) y que se calculan por kilogramo. En el caso de la
cosecha o el desgrane, este procedimiento puede requerir
datos sobre la cantidad de mano de obra que en promedio
se necesita para cosechar una parcela de tamafio y
rendimiento definidos, o para desgranar una cantidad
determinada de grano. Aqui tambi6n, los costs pueden ser
monetarios o de oportunidad.

* Si el agricultor vende maiz a los comerciantes a
$6.00/kg,

* y los costs de la cosecha fueron de $0.30/kg,

* los del desgrane, $0.20/kg,

* y los del transport, $0.20/kg,

* entonces el precio de campo de una unidad adicional de
maiz es de: $6.00-($0.30 + 0.20 + 0.20) = $5.30/kg.

Es indispensable considerar estos costs porque son
proporcionales al rendimiento; cuanto mayor sea el
rendimiento obtenido con un tratamiento, mayor es el costo
(por hectarea) de la recolecci6n, el desgrane y el transport;
es decir que los costs de cosechar, desgranar y transportar
200 kg de grano son casi exactamente el double de los
costs en el caso de 100 kg. Como estos costs son
diferentes para cada tratamiento (debido a que los
rendimientos de cada tratamiento difieren entire si), hay
que incluirlos en el analisis. Ademas, result convenient
separarlos de los costs que varian (descritos en el capitulo
2) porque, aunque fluctflan segfin el tratamiento, ocurren
en el moment de la cosecha y, por tanto, no deben
considerarse en el analisis marginal de los retornos sobre
los recursos invertidos. Es decir, el agricultor quiza tenga
que esperar cinco meses para recuperar lo que invirti6 en
insumos, pero s6lo unos cuantos dias para recobrar los
costs relacionados con la cosecha.

Cuando existen costs relacionados con la cosecha o venta
que no varian con el rendimiento, estos no deberan
incluirse ni en el precio de campo ni en el presupuesto
parcial. En el ejemplo del ensayo sobre el control de
malezas y la densidad de siembra, el agricultor vende su
trigo en el pueblo a $9/kg. Como la recolecci6n se efectia
con una cosechadora combinada y los operadores cobran
por hectArea (sin considerar el rendimiento), el costo de la
cosecha no se toma en cuenta al calcular el precio de
campo.

* El costo del embolsado es de $0.10/kg;









* el del transport, $0.50/kg,


y hay un impuesto de venta de $0.40/kg,

por tanto, el precio de campo del trigo es de:
$9-($0.10 + 0.50 + 0.40) = $8/kg.

El beneficio bruto de campo de cada tratamiento se
Beneficio bruto calcula multiplicando el precio de campo por el
de campo rendimiento ajustado. Por consiguiente, el beneficio
bruto de campo del tratamiento 1 es 1,595 kg/ha x $8/kg =
$12,760/ha.

Si bien el precio de campo se basa en el precio de venta del
cultivo, el concept normalmente puede utilizarse aunque
el agricultor no produzca lo suficiente para satisfacer sus
propias necesidades. Una alternative seria estimar un
precio de campo de oportunidad para el cultivo, con base
en el precio monetario que la familiar del agricultor tendria
que pagar por una unidad adicional del product para su
consume, pero esto require suposiciones diferentes acerca
de la tasa de retorno minima (ver el pie 5 en la p. 35). En
la mayoria de las condiciones, es correct usar el precio de
campo para estimar el valor que el product tiene para el
agricultor, aun cuando el product no se venda, y 6ste es el
m6todo que se seguira en este manual.


Cuadro 3.2. Presupuesto parcial de un ensayo sobre el control de maleza y la densidad de siembra.

Tratamiento

1 2 3 4
Rendimiento medio (kg/ha) 1,994 2,444 2,084 2,600
Rendimiento ajustado (kg/ha) 1,595 1,955 1,667 2,080
Beneficios brutos de campo (S/ha) 12,760 15,640 13,336 16,640
Costo de la semilla (S/ha) 2,400 2,400 3,200 3,200
Costo del herbicida (S/ha) 0 700 0 700
Costo de mano de obra para
aplicarlo (S/ha) 0 500 0 500
Costo de mano de obra para
acarrear agua ($/ha) 0 125 0 125
Costo de alquilar la bomba (S/ha) 0 150 0 150
Totales de costs que varian (S/ha) 2,400 3,875 3,200 4,675
Beneficios netos ($/ha) 10,360 11,765 10,136 11,965











REi'?$I os n os
En el cuadro 3.2 aparece un presupuesto parcial del ensayo
sobre el control de malezas y la densidad de siembra. La
f iltima line del presupuesto parcial es el beneficio
neto que se calcula restando el total de los costs que
varian del beneficio bruto de campo, para cada
tratamiento.4/






En los ejemplos anteriormente anotados se da por hecho
que en la parcela s6lo hay un product que tiene valor para
el agricultor, pero generalmente 6se no es el caso. Por
ejemplo, en muchas regions los residues de la cosecha
tienen un valor considerable como forraje. El procedimiento
para estimar el beneficio bruto de campo del forraje es el
mismo que se usa para calcular el valor del grano. Primero
se estima la producci6n (con cada tratamiento) y se ajustan
los rendimientos medios; luego se calcula el precio de
campo. (Cabe sefialar que las actividades son distintas: por
ejemplo, en lugar del desgrane se realize el embalaje, etc.)
Es esencial considerar todas las actividades que se llevan a
cabo (por ejemplo, si se pica el rastrojo de maiz). Para
calcular el beneficio bruto de campo, el precio de campo
del forraje se multiplica por el rendimiento ajustado de
forraje; dicho beneficio debera agregarse al beneficio bruto
de campo del grano.


4/ Es important recorder que
los beneficios netos no son
mrs precisos que los datos
originales sobre el
rendimiento (que en este caso
se redondearon a tres digitos
significativos en el cuadro
3.1). Si se usara una
calculadora para efectuar
operaciones subsecuentes
(como calcular las tasas de
retorno marginales), seria
convenient tomar las cifras
en el orden en que aparecen
en el presupuesto parcial: no
obstante, en el informed final
los investigadores quizd
prefieran redondear los
beneficios netos (por ejemplo,
$11.800 en vez de $11,765 en
el tratamiento 2).


El cultivo intercalado es otro ejemplo muy important. Si la
mayoria de los agricultores del dominio de recomendaci6n
realizan un cultivo intercalado, los ensayos deben reflejar
esa prActica. (Los ensayos de cultivos intercalados tambi6n
pueden incluir tratamientos individuals de un solo cultivo,
si 6stos constituyen una alternative factible.) Puede ser que
las variables experimentales s61o afecten un cultivo, pero si
el agricultor intercala maiz con frijol, por ejemplo, un
ensayo sobre la fertilizaci6n del maiz debera incluir el frijol,
o uno sobre el control de enfermedades del frijol debera
sembrarse con maiz. Dado que los tratamientos pueden
tener un efecto director o indirecto en el cultivo asociado,
habra que medir los rendimientos de ambos cultivos. En
consecuencia, el presupuesto parcial incluira, para cada
tratamiento, dos promedios de los rendimientos, dos
rendimientos ajustados y dos beneficios brutos de campo.

El total de los costs que varian se restart de la suma de
los dos beneficios brutos de campo para obtener los
beneficios netos, como se muestra en el cuadro 3.3.










Cuadro 3.3. Presupuesto parcial de un ensayo sobre la dansidad de siembra del frijol y la
aplicacl6n de f6sforo en un cultivo intercalado de maiz-frijol.

Tratamiento

1 2 3 4

Densidad de siembra
(plantas/ha) 40,000 60,000 80,000 80,000
F6sforo (kg P205/ha) 30 30 30 60

Rendimiento medio de frijol
(kg/ha) 650 830 890 980
Rendimiento medio de maiz
(kg/ha) 2,300 2,020 1,700 1,790

Rendimiento ajustado de frijol
(kg/ha) 553 706 757 833
Rendimiento ajustado de maiz
(kg/ha) 1,955 1,717 1,445 1,522

Beneficios brutos de campo
(frijol) ($/ha) 17,143 21,886 23,467 25,823
Beneficios brutos de campo
(maiz) (S/ha) 14,663 12,878 10,838 11,415

Beneficios brutos de campo
totales (S/ha) 31,806 34,764 34,305 37,238

Costo de la semilla de frijol
(S/ha) 900 1,350 1,800 1,800
Costo de mano de obra para
sembrar el frijol (S/ha) 450 675 900 900
Costo del fertilizante (S/ha) 1,050 1,050 1,050 2,100

Total de costs que varian (S/ha) 2,400 3,075 3,750 4,800

Beneficios netos (S/ha) 29,406 31,689 30,555 32,438












t.ac\rva de' benefi1e
a'tosyr 4a, tas~a dO
retorn ri~


En el capitulo anterior se elabor6 un presupuesto parcial
donde se calcularon, para cada tratamiento de un ensayo,
el total de los costs que varian y los beneficios netos. En
el present capitulo se describe un metodo para comparar
los costs que varian con los beneficios netos. Dicha
comparaciOn es important para el agricultor puesto que le
interest saber el aumento de costs que se require para
obtener un determinado incremento de los beneficios netos.
La mejor manera de ilustrar esta comparaci6n es hacer una
grafica donde cada tratamiento es representado por un
punto de acuerdo con sus beneficios netos y el total de los
costs que varian. Al unir los puntos se forma la curva (en
realidad es una series de lines) de los beneficios netos que
result ftil para visualizar los cambios de costs y de
beneficios que suceden al pasar de un tratamiento al que le
sigue, en una escala de costs ascendentes. La curva de los
beneficios netos tambi6n esclarece el razonamiento en que
se basa el calculo de las tasas de retorno marginales, que
comparan los incrementos de costs y beneficios entire los
tratamientos. Antes de continuar con la curva de beneficios
netos y el calculo de las tasas de retorno marginales, un
examen inicial de los costs y beneficios de cada
tratamiento, denominado analisis de dominancia, puede
servir para excluir algunos de los tratamientos y, como
consecuencia, simplificar el analisis.


I:;gi. n4Iiuisis de dominancia' *;
En el cuadro 4.1 se enumeran el total de los costs que
varian y los beneficios netos de cada uno de los
tratamientos del ensayo sobre el control de malezas y la
densidad de siembra expuesto en el capitulo anterior.


. ... .zM s 4 . .


N6tese que los tratamientos se ordenaron en una escala
ascendente de los totales de los costs que varian. Los
beneficios netos tambien aumentan, con la excepci6n del
tratamiento 3, cuyos beneficios netos son menores que los
del tratamiento 1. Ningfin agricultor preferira el
tratamiento 3 al 1 debido a que el 3 tiene costs que varian
mas altos y beneficios netos mas bajos. Este tipo de
tratamiento es un tratamiento dominado (se marca con una
"D" en el cuadro 4.1) y puede excluirse de la
consideraci6n. Por tanto, un anAlisis de dominancia se
efectfa, primero, ordenando los tratamientos de
menores a mayores totales de costs que varian. Se
dice entonces que un tratamiento es dominado cuando
tiene beneficios netos menores o iguales a los de un
tratamiento de costs que varian mis bajos.

Este ejemplo ilustra que, para aumentar los ingresos del
agricultor, es important centrarse en los beneficios netos,
no en los rendimientos. N6tese (en el cuadro 3.2) que los
rendimientos obtenidos con el tratamiento 3 son mayores
que los del tratamiento 1, pero el analisis de dominancia










muestra que el valor del aumento de rendimiento no es
suficiente para compensar el incremento de costs. Es decir
que si el agricultor no utiliza herbicidas, le result mejor
una densidad de siembra mas baja.


Cuadro 4.1. Analisis de dominancla de un ensayo sobre el control
de maleza y la densidad de siembra.


Densidad de
Control de slembra
Tratamiento maleza (kg/ha)


Ninguno
Ninguno
Herbicida
Herbicida


Total de costs
que varlan
($/ha)

2,400
3,200
3,875
4,675


La ourva -do
beis edco. netom


La curva de beneficios netos
El analisis de dominancia ha eliminado un tratamiento
debido a sus bajos beneficios netos, mas no ha producido
una recomendaci6n definida. Es possible afirmar que el
tratamiento 1 es superior al tratamiento 3, pero si se desea
comparar los tratamientos 1, 2 y 4, sera necesario efectuar
un anAlisis adicional, para el cual result fitil la curva de
beneficios netos.

En la figure 4.1 aparece la curva de beneficios netos para el
ensayo sobre el control de malezas y la densidad de
siembra. En una curva de beneficios netos, cada
tratamiento se identifica con un punto, segin sus
beneficios netos y el total de los costs que varian.
Las alternatives que no son dominadas se unen con
una line. La alternative dominada (tratamiento 3)
tambien ha sido indicada para demostrar que se sitfia por
debajo de la curva de beneficios netos. Debido a que s61o
los tratamientos no dominados se incluyen en la curva, su
pendiente siempre sera positive.


La tasa de retorno marginal
La curva de beneficios netos en la figure 4.1 ilustra la
relaci6n entire los costs que varian y los beneficios netos
de los tres tratamientos no dominados. N6tese que la
pendiente de la linea que une el tratamiento 1 al 2 es mas
pronunciada que la de la linea que conecta el tratamiento
2 al 4.


Beneficios
netos
($/ha)

10,360
10,136 D
11,765
11,965










Figura 4.1. La curva de beneficios netos, ensayo sobre el control
de maleza y la densidad de slembra.


Beneficios netos
(S/ha)
12,000




11,500-




11,000-




10,500




10,000
0


La tasa de retorno
marginal


or ,r


2,500


3,000 3,500 4,000
Total de costs que varian ($/ha)


4,500


El objeto del andlisis marginal es revelar exactamente c6mo
los beneficios netos de una inversion aumentan al
incrementar la cantidad invertida. Es decir que si al pasar
al tratamiento 2, el agricultor invierte $1,475 en adquirir y
aplicar herbicida, recuperara los $1,475 (hay que recorder
que los costs ya se restaron de los beneficios brutos de
campo), mas $1,405.

Un manera mAs sencilla de expresar esta relaci6n es
calcular la tasa de retorno marginal, que es el
beneficio neto marginal (es decir, el aumento en
beneficios netos) dividido por el costo marginal
(aumento en los costs que varian), expresada en un
porcentaje. En este caso, la tasa de retorno marginal de
haber cambiado del tratamiento 1 al 2 es:

$11,765-$10,360 $1,405
= 0.95 = 95%
$ 3,875-$ 2,400 $1,475

Esto significa que por cada $1 invertido en adquirir y
aplicar herbicida, el agricultor puede esperar recobrar el $1
y obtener $0.95 adicionales.









El siguiente paso es calcular la tasa de retorno marginal de
haber cambiado del tratamiento 2 (no el 1) al 4.

$11,965-$11,765 $200
= 0.25 = 25%
$ 4,675-$ 3,875 $800

Asi pues, al agricultor que usa herbicida y siembra a una
densidad de 120 kg de semilla/ha, la inversi6n en una
mayor densidad de siembra le producira una tasa de
retorno marginal del 25%; es decir, por cada $1.00
invertido en la mayor densidad, recuperara su $1.00 m6
$0.25.

Las dos tasas de retorno marginales confirman la evidencia
visual de la curva de los beneficios netos; la segunda tasa
de retorno es mas baja que la primera. Es possible efectuar
un analisis marginal sin referirse a la curva de beneficios
en si (cuadro 4.2). N6tese que las tasas de retorno
marginales aparecen entire los dos tratamientos. No tiene
sentido hablar de la tasa de retorno marginal de un
tratamiento en particular, pues 6sta es mas bien una
caracteristica de cambiar de un tratamiento a otro. Debido
a que los tratamientos dominados no se incluyen en el
analisis marginal, la tasa de retorno marginal siempre sera
positive.


Cuadro 4.2. Anilisis marginal de un ensayo sobre el control de maleza y la densidad de siembra.

Beneficlos
Costos Costos Beneficios netos Tasa de
que varian marginales netos marginales retorno
Tratamiento ($/ha) ($/ha) ($/ha) (S/ha) marginal

1 2,400 1,475 10,360 1,405 95%
2 3,875 800 11,765 200 25%
4 4,675 11,965


La tasa de retorno marginal indica lo que el agricultor
puede esperar ganar, en promedio, con su inversi6n cuando
decide cambiar una practice (o conjunto de prActicas) por
otra. En el present ejemplo, la adopci6n de herbicidas
implica una tasa de retorno del 95% y el aumento de la
densidad de siembra represent un 25% adicional. Como el
andlisis de este ejemplo se basa en s6lo cinco ensayos de
un anio, es probable que las conclusions se utilicen para
seleccionar los tratamientos prometedores con los que se
efectuaran experiments adicionales, y no para hacer una
recomendaci6n a los agricultores. Sin embargo, no se
puede tomar una decision respect a los tratamientos sin
saber la tasa de retorno que seria acceptable para los
agricultores (determinar si es suficiente una tasa del 95%,
o quiza baste el 25%). En el siguiente capitulo se explica
c6mo estimar una tasa de retorno minima que sea
acceptable para los agricultores del dominio de recomendaci6n.










Capitulo cinco
La tasa de retorno
minima acceptable




El capital de trabajo



Costo del capital


Para formular recomendaciones a partir de un andlisis
marginal, es necesario estimar la tasa de retorno minima
acceptable para los agricultores del dominio de
recomendaci6n. Si se le pide que haga una inversi6n
adicional en sus actividades, el agricultor considerard el
costo del dinero que invertira. Este costo no se ha
considerado en los capitulos anteriores, pues debido a la
critical importancia de la disponibilidad del capital, el tema
se trata por separado. Se entiende como capital de
trabajo el valor de los insumos y servicios (adquiridos
o propios) asignados a una actividad con el fin de
obtener posteriormente una ganancia. El costo del
capital de trabajo (que en este manual se denominarA
sencillamente costo del capital) es la utilidad que el
agricultor deja de percibir al invertir el capital de
trabajo durante cierto period en la actividad. Este
costo puede ser director, como en el caso de la persona que
pide un pr6stamo para comprar fertilizante y tiene que
pagar intereses, o puede ser un costo de oportunidad, ya
que el agricultor sacrifice la utilidad al retirar el dinero o
un insumo propio de un uso 6ptimo alternative durante
cierto tiempo.

Asimismo, es necesario estimar el nivel de retornos
adicionales, ademas del costo del capital, que convencera al
agricultor de que vale la pena su inversion. No es 16gico
que el agricultor pida un pr6stamo con un 20% de interns
para invertir en una tecnologia que s61o reditfia el 20% y
que, por tanto, no le produce ningfin beneficio. Al estimar
la tasa de retorno minima acceptable, hay que agregar una
cantidad al costo del capital para remunerar al agricultor
por el tiempo y el esfuerzo que dedica a aprender una
nueva tecnologia.

Existen varias formas de estimar la tasa de retorno minima
acceptable (o, mas sencillamente, la tasa de retorno
minima).


Primera aproximaci6n de la tasa de
retorno minima
Tanto la experiencia como la evidencia empirica han
demostrado que, en la mayoria de las situaciones, la tasa
de retorno minima acceptable para el agricultor se sitfla
entire el 50 y el 100%. Si la tecnologia es nueva para el
agricultor (por ejemplo, el control quimico de malezas en
un lugar donde hasta ahora los agricultores han practicado
el deshierbe manual) y ademas require que 6ste adquiera
nuevas habilidades, una tasa de retorno minima del 100%
constitute una estimaci6n razonable. Cuando un cambio de
tecnologia brinda una tasa de retorno superior al 100% (el
equivalent de un retorno del "2 x 1", que los agricultores























































5/ Cuando los beneficios brutos
de campo se calculan con
base en el precio de campo de
oportunidad, la estimaci6n de
la tasa de retorno minima
debe fundarse en el period
que abarca desde la siembra
hasta el moment en que la
familiar adquiere la mayor
cantidad del product. Esto
por lo general sucede much
despu6s de la cosecha y. por
tanto. la tasa de retorno
minima en ese caso es mas
elevada que cuando el calculo
de los beneficios brutos de
campo se efectia con base en
el precio de campo.


a menudo mencionan), es sensato considerarlo apropiado
en la mayoria de los casos.

Si la tecnologia represent sencillamente un ajuste de la
practice actual del agricultor (por ejemplo, un nivel
diferente de fertilizante para agricultores que ya utilizan
este insumo), una tasa de retorno minima hasta del 50%
podria resultar acceptable. A menos que sea facil obtener
capital y los costs del manejo sean muy bajos, no es muy
probable que las tasas de retorno inferiores al 50% se
considered aceptables.

Este rango del 50 a 100% no es muy precise, pero hay que
recorder que los datos agron6micos y econ6micos utilizados
en el analisis son tambi6n aproximaciones. En la mayoria
de los casos, dicho rango sera de utilidad al calcular la tasa
de retorno minima acceptable para el agricultor. Es esencial
notar que este rango es una estimaci6n que servira para
cultivos con ciclos de cuatro o cinco meses. Si el ciclo se
prolonga, la tasa de retorno minima tambi6n sera mayor.5
Asimismo, en las zonas donde la tasa de inflaci6n es muy
elevada, este rango debera ajustarse hacia arriba de
acuerdo con la tasa de inflaci6n vigente durante el ciclo de
cultivo. (Para mayores datos sobre la inflaci6n, ver las pp.
71 y 72.)


El mercado informal de capital
Una forma alternative de estimar la tasa de retorno minima
es estudiando el mercado informal de capital. En muchas
regions, el agricultor no tiene acceso a las instituciones de
cr6dito y se ve obligado a usar su propio capital o
aprovechar el mercado informal de capital, por ejemplo, los
prestamistas locales. Los intereses que se cobran en este
sector informal brindan el punto de partida para estimar
una tasa de retorno minima. Los investigadores pueden
hacerse una buena idea de las tasas de intereses locales
mediante charlas con agricultores del dominio de
recomendaci6n en las que les preguntan, por ejemplo, a
qui6n acuden cuando necesitan dinero para comprar algo
para la parcela y cuAnto interns cobra esa persona por el
dinero prestado.

Si result que los prestamistas locales cobran el 10% de
interns al mes, entonces el costo del capital por cinco
meses es del 50%. Para estimar la tasa de retorno minima
en este caso, se tiene que agregar una cantidad adicional
que represent lo que el agricultor espera recibir en
remuneracion por su esfuerzo de aprender y usar la nueva
tecnologia. La cantidad adicional puede calcularse
duplicando el costo del capital (a menos que la tecnologia
represent un ajuste muy sencillo en las practices). Asi









pues, en este ejemplo, se estima que la tasa de retorno
minima sera del 100%. Una vez mas, cabe subrayar que
esta es una manera sencilla de estimar el retorno que el
agricultor require para realizar una inversion.


El mercado formal de capital
Asimismo, es possible estimar una tasa de retorno minima
con informaci6n proveniente del mercado formal de capital.
Si el agricultor tiene acceso a prestamos de la banca
privada o del gobierno, cooperatives u otros organismos de
servicio al sector agricola, las tasas de intereses que 6stos
cobran se pueden usar para estimar el costo del capital. No
obstante, este procedimiento viene al caso s6lo si la
mayoria de los agricultores tienen acceso al cr6dito en estas
instituciones. Si no fuera asi, tendran un costo de capital
distinto del que ofrecen las instituciones de cr6dito y que es
relativamente barato. A veces puede ser que agricultores
cuyas circunstancias son semejantes en todo lo demas
deban separarse en dos grupos, segln el acceso que tengan
a estos tipos de cr6dito. Estos grupos encaran diferentes
tasas de retorno minimas y quiza represented dos dominios
de recomendaci6n distintos.

Por otra parte, es possible que el agricultor tenga acceso al
cr6dito institutional, pero s6lo para ciertos cultivos o en
forma de paquetes de cr6dito rigidamente definidos. Si no
es possible obtener cr6dito de una instituci6n para las
recomendaciones propuestas, el costo del capital en esos
programs de cr6dito no debe usarse para estimar de la
tasa de retorno minima. Este es un ejemplo mAs de c6mo
la investigaci6n en fincas puede suministrar informaci6n a
los responsables de establecer las political, en este caso,
mediante la interacci6n con las instituciones de cr6dito,
para asegurar que sus servicios se orienten al agricultor en
una forma mas eficaz.

Si el agricultor tiene efectivamente acceso al cr6dito
institutional, el costo del capital puede estimarse utilizando
la tasa de interns que se cobra a lo largo del ciclo de
cultivo. Es decir, la tasa de interns debera abarcar desde el
moment en que el agricultor recibe el cr6dito (dinero en
efectivo o insumos) hasta que vende su cosecha y paga la
deuda. Ademas habra que tomar en cuenta todos los cargos
relacionados con el pr6stamo, por ejemplo, los cargos de
servicio, primas de seguro e incluso el desembolso del
agricultor al trasladarse al pueblo para obtener el pr6stamo.









Una vez que se calcula el costo del capital en el mercado
formal, es possible estimar la tasa de retorno minima
duplicandola. Esto dard una idea de la tasa de retorno que
el agricultor consider acceptable cuando solicita un
prdstamo para invertir en una nueva tecnologia.


Resumen
Es necesario estimar una tasa de retorno minima que sea
acceptable para los agricultores de un dominio de
recomendaci6n. En la mayoria de los casos, no sera possible
dar una cifra exacta, pero la experiencia ha demostrado
que muy raras veces sera menor del 50%, incluso para las
tecnologias que representan ajustes sencillos en las
practices del agricultor. Dicha tasa a menudo se sitfia cerca
del 100%, sobre todo cuando la practice recomendada es
nueva para los agricultores. Si el ciclo de cultivo se
prolonga mAs de cuatro o cinco meses, las tasas minimas
seran mas elevadas. Cuando el agricultor tiene acceso al
cr6dito, ya sea en los mercados formales de capital o en los
informales, es possible estimar el costo (o el costo de
oportunidad) del capital que se usara para estimar la tasa
de retorno minima. Sin embargo, aun en esos casos hay
que recorder que la cifra es una aproximaci6n. En el
capitulo siguiente se expone c6mo se usan las estimaciones
de la tasa de retorno minima para determinar los cambios
de tecnologia que resultarAn aceptables para el agricultor.










Capitulo seis
El anAlisis marginal en
la formulaci6n de
recomendaciones



El analiis marginal


En el capitulo 4 se explic6 la elaboraci6n de una curva de
los beneficios netos y el cAlculo de la tasa de retorno
marginal entire dos tratamientos adyacentes. En el capitulo
5 se examinaron los m6todos de estimar la tasa de retorno
minima acceptable para el agricultor. El objeto del present
capitulo es describir el analisis marginal, o sea el
procedimiento por el cual se calculan las tasas de
retorno marginales entire los tratamientos no
dominados (comenzando con el tratamiento de menor
costo y procediendo paso a paso al que le sigue en
escala ascendente) y se comparan esas tasas de
retorno con la tasa de retorno minima acceptable para
el agricultor. Aqui tambi6n, cabe subrayar que este tipo
de andlisis es itil tanto para formular recomendaciones
para el agricultor cuando existe suficiente evidencia
experimental, como para seleccionar los tratamientos de
ensayos posteriores. A continuaci6n se exponen tres
ejemplos de un andlisis marginal.


Ensayo sobre el control de malezas y la densidad
de siembra
Lo mejor sera comenzar con el ejemplo del ensayo de
control de malezas y densidad de siembra que se resume
en la figure 4.1. Despu6s del analisis de dominancia s6lo
quedaron bajo consideraci6n tres tratamientos, para los que
se calcularon las tasas de retorno marginales. El
tratamiento 1 represent la practice del agricultor, pero es
necesario determinar si 6ste estaria dispuesto a adoptar el
tratamiento 2 o el 4.

El agricultor cambiara un tratamiento por otro si la
tasa de retorno marginal de dicho cambio es mayor
que la tasa de retorno minima. En ese caso, si la tasa de
retorno minima fuera del 100%, el agricultor
probablemente no estaria dispuesto a cambiar su practice
de no combatir la maleza, representada por el tratamiento
1, por el uso de herbicida, representado por el tratamiento
2, dado que la tasa de retorno marginal (95%) es menor
que la minima. Si la tasa de retorno minima fuera del 50%,
entonces el agricultor optaria por cambiar al tratamiento 2.
Por otra parte, el agricultor estaria dispuesto a cambiar del
tratamiento 2 al 4 s6lo si la tasa minima acceptable fuera
menor del 25% (lo cual es muy improbable). Siempre que
la tasa de retorno marginal entire dos tratamientos exceda
la tasa de retorno minima acceptable, el cambiar uno por
otro sera atractivo para el agricultor. Por el contrario, si la
tasa de retorno marginal se sitfla por debajo de la tasa
minima, este cambio no sera acceptable.










Ensayo sobre la fertilizaci6n
Aparecen en la figure 6.1 los resultados de un ensayo sobre
la fertilizaci6n nitrogenada del maiz; en el cuadro 6.1 se
presentan los detalles del diseflo y los costs que varian
correspondientes. Los datos de rendimiento son el
promedio de 20 sitios durante tres afos de
experimentaci6n. El presupuesto parcial del ensayo se
muestra en el cuadro 6.2, la curva de los beneficios netos
en la figure 6.2, y el analisis marginal (uno de los
tratamientos es dominado) en el cuadro 6.3.

Los investigadores estimaron que la tasa de retorno
minima para el ciclo de cultivo era del 100% para el
dominio de recomendaci6n donde se sembraron estos
ensayos. Despu6s de realizar 20 ensayos en tres afos,
pensaron que estaban preparados para hacer una
recomendaci6n respect al uso del nitr6geno a los
agricultores que actualmente no fertilizaban el maiz. ,Cual
seria la recomendaci6n indicada? Dicho de otra manera,
cuando los agricultores consideran una inversion en un
fertilizante nitrogenado, incluida la mano de obra para
aplicarlo, 6cual es el nivel de inversion que se les debe
recomendar?


Figura 6.1. Rendimientos obtenidos en el ensayo sobre la
fertilizaci6n nitrogenada.
Rendimiento
(kg/ha)


2.500.




2.000-


40* 80** 120** 160**
Kg N/ha
* una sola aplicaci6n. *aplicaci6n en dos parties.










Cuadro 6.1. Datos del ensayo sobre el nitr6geno.


Rendimiento medio
Nitr6geno Aplicaciones (kg/ha) en 20 sitios
Tratamiento (kg/ha) de N (No.) y 3 alos
1a/ 0 0 2,222
2 40 1 2,867
3 80 2 3,256
4 120 2 3,444
5 160 2 3,544
a/ PrActica del agricultor.

Datos
Precio de campo de N = $0.625/kg
Precio de campo de maiz = $0.20/kg
Costo de una aplicaci6n de fertilizante = $5.00/ha
Ajuste al rendimiento = 10%
Tasa de retorno minima = 100%



Cuadro 6.2. Presupuesto parcial del ensayo sobre el nitr6geno.

Tratamiento

1 2 3 4 5
0 kg 40 kg 80 kg 120 kg 160 kg
N/ha N/ha NIha N/ha N/ha

Rendimiento medio (kg/ha) 2,222 2,867 3,256 3,444 3,544
Rendimiento ajustado (kg/ha) 2,000 2,580 2,930 3,100 3,190
Beneficios brutos de campo (S/ha) 400 516 586 620 638
Costo del nitr6geno (S/ha) 0 25 50 75 100
Costo de mano de obra ($/ha) 0 5 10 10 10
Total de costs que varian (S/ha) 0 30 60 85 110
Beneficios netos (S/ha) 400 486 526 535 528

Este andlisis siempre debe hacerse paso a paso, del
tratamiento de menor cost al que le sigue en una escala
ascendente. Si la tasa de retorno marginal de cambiar del
primer tratamiento al segundo es igual o mayor que la tasa
de retorno minima, se prosigue a la comparaci6n entire el
segundo y el tercer tratamiento (no entire el primero y el
tercero). Estas comparaciones continfian (es decir, mientras
la inversion aumenta) hasta que la tasa de retorno marginal
se sitfia por debajo de la tasa de retorno minima. Si la
pendiente de la curva de los beneficios netos sigue
decayendo a lo largo de la misma, el andlisis se puede










Figura 6.2. La curva de los beneficios netos, ensayo sobre el
nitr6geno.


Beneficios netos
($/ha)


580-

560-

540'

520-


p 120 N 0
80 N 160 N


40 N


0 20 40 60 80 100
Total de costs que varian ($/ha)


Cuadro 6.3. Analisis marginal del ensayo sobre el nitr6geno.


Tratamiento

0 kg N/ha
40 kg N/ha
80 kg N/ha
120 kg N/ha
160 kg N/ha


Total de costs
quo varlan
($/ha)

0
$ 30
$ 60
$ 85
$110


a/ El tratamiento 5 es dominado.

suspender despues del flltimo tratamiento que, al ser
comparado con el tratamiento que le precede en una escala
de costs descendentes, tiene una tasa de retorno
acceptable. Si, por el contrario, la curva de los beneficios


Beneficios
netos
(S/ha)

$400
$486
$526
$535
$528 Da/


Tasa de
retorno
marginal

287%
133%
36%
X









netos present una forma irregular, se hace necesario
efectuar un andlisis mas a fondo. (Ver el ejemplo en la p.
43.)

En el ensayo sobre el nitr6geno, la tasa de retorno marginal
de cambiar de 0 kg N/ha a 40 kg N/ha es del 287%, muy
por encima del 100%, que es la minima. La tasa de retorno
marginal de cambiar de 40 a 80 kg N/ha es del 133%,
tambien por encima de la tasa minima estimada en 100%.
Pero la tasa de retorno marginal de pasar de 80 a 120 kg
N/ha es sblo del 36%; por consiguiente, de los tratamientos
incluidos en el ensayo, 80 kg N/ha seria la recomendaci6n
mas indicada para el agricultor.

Cabe senalar dos cosas respect a esta conclusion. En
primer lugar, la recomendaci6n no se basa
(necesariamente) en la tasa de retorno marginal mas
elevada. Para el agricultor que no utiliza nitr6geno, una
inversi6n en 40 kg N/ha produce una tasa de retorno muy
alta, pero si se limitara a ese nivel desaprovecharia la
oportunidad de obtener mayores ganancias, a una tasa de
retorno atractiva, al invertir en 40 kg adicionales de
nitr6geno. El agricultor seguird invirtiendo siempre y
cuando las ganancias sobre cada unidad adicional invertida
(medidas segfn la tasa de retorno marginal) sean mayores
que el costo de la unidad adicional invertida (medido segfln
la tasa de retorno minima acceptable .

En segundo lugar, la recomendaci6n no es necesariamente
el tratamiento con los mayores beneficios netos (120 kg
N/ha). Si en vez de un analisis marginal paso a paso se
efectfla un analisis medio, al comparar 0 kg N/ha con 120
kg N/ha, la tasa de retorno parece atractiva (es decir,
(535-400)/(85-0) = 159%), pero en realidad es equivoca. La
tasa de retorno media del 159% oculta el hecho de que la
mayoria de las ganancias ya se habian producido a
menores niveles de inversion, y ademas junta los
segments rentables de la curva de beneficios netos con
aquellos que no lo son. El analisis marginal indica tasas de
retorno aceptables de hasta 80 kg N/ha. Si el agricultor
aplica 120 kg N/ha, el andlisis muestra que s6lo obtendria
una tasa de retorno marginal del 36% sobre los flltimos
$25 que invirti6. Es probable que invierta en 80 kg/ha de
nitr6geno, y luego se pregunte si no existe una forma
alternative de invertir los iltimos $25 (un poco mAs de
deshierbe, bardas para contener a los animals, etc.) que
reditfe mAs que el 36%.

Para resumir, la recomendaci6n no es necesariamente el
tratamiento con la mayor tasa de retorno marginal, ni el
tratamiento con el mayor beneficio neto, much menos el










tratamiento con el mayor rendimiento. Para identificar una
recomendaci6n, hay que efectuar un andlisis marginal
meticuloso utilizando una tasa de retorno minima
apropiada.


Ensayo sobre la labranza .
Un segundo ejemplo ilustrard algunos aspects adicionales
del analisis marginal y la selecci6n de las recomendaciones.
En la figure 6.3 se presentan los datos de rendimiento de
un ensayo sobre la labranza en el cultivo del trigo. En el
cuadro 6.4 se detallan el disefio y los costs que varian.
Los datos de rendimiento son el promedio de los resultados
obtenidos en seis sitios durante un afto de
experimentaci6n. El presupuesto parcial aparece en el
cuadro 6.5, la curva de los beneficios netos en la figure 6.4
y el analisis marginal en el cuadro 6.6.


Figura 6.3. Reidimientoos obtetkios en n unsayo sobre
la labranza.
Rendimiento
(kg/ha)






4.200-





..:3. .




.3.600-



3 400-


2 3
Tratamiento











Cuadro 6.4. Datos del ensayo sobre la labranza.


M6todo
de siembra


Rendimiento
medio (kg/ha)
de 6 sitios


ia/
2

3
4
a/ PrActica del


Ninguno
Ninguno

Arado de cincel
Arado de volteo
agricultor.


Manual
Sembradora de
cero labranza
Manual
Manual


Datos


Costos de la labranza:
Cultivador
Arado de cincel
Arado de volteo
Sembradora de cero
labranza


Rendimiento medio (kg/ha)
Rendimiento ajustado (kg/ha)
Beneficios brutos de campo ($/ha)
Costo de arar ($/ha)
Costo de cultivar (S/ha)
Costo de sembrar ($/ha)
Costo de sembrar con cero labranza
(S/ha)
Total de costs que varian ($/ha)
Beneficios netos ($/ha)


3,800
3,040
243
0


$7/ha
$16/ha
$22/ha

$20/ha


Costo de siembra manual
Precio de campo del trigo
Ajuste al rendimiento
Tasa de retorno minima


4,080
3,264
261
0


4,300
3,440
275
16
14
2


0
16
227


Tratamiento


Tipo de
arado


No. de
laborers


3,800
4,080

4,300
4,470


$2/ha
$0.08/kg
20%
80%


Cuadro 6.5. Presupuesto parcial de un ensayo sobre la labranza.

Tratamiento


4,470
3,576
286
22
14
2


0
38
248











Figura 6.4. La curve de los beneficios netos de un ensayo
sobre la labranza.


Beneficios netos
($/ha)




245-





240-





235





230-


20 25
Total de costs


30
que varian ($/ha)


Cuadro 6.6. Anilisis marginal de un ensayo sobre la labranza.


Total de costs
que varlan
($/hal

16
20
32
38


Beneficios
netos
($/ha)

227
241
243
248


Tasa de retorno
marginal


350%
17% 39%
83%3


Primero, cabe sefalar que este ensayo sobre la labranza es
diferente del ensayo sobre la fertilizaci6n con nitr6geno,
pues en vez de centrarse en el aumento continue de un
solo factor, pone a prueba cuatro tratamientos distintos. Si
bien es impossible usar 80 kg de nitr6geno sin utilizar
40 kg, el emplear un m6todo de labranza no presupone
haber usado otro de menor costo. Existen cuatro opciones
distintas, ordenadas en una escala de costs ascendentes


Tratamiento

1
2
3
4












en la curva de los beneficios netos, y el analisis marginal es
sencillamente una forma de examiner varias alternatives de
labranza (en este caso). Como siempre, las comparaciones
se hacen paso a paso, entire una alternative y la que le
sigue, en una escala de costs ascendentes, hasta
identificar una recomendaci6n acceptable.

Segundo, la situaci6n es un poco distinta del ejemplo
anterior ya que s6lo se analizan seis sitios usados en un
aflo. Por consiguiente, el analisis se utilizara para planificar
ensayos adicionales, mAs que para formular
recomendaciones para el agricultor.

Por filtimo, la forma de la curva de los beneficios netos es
diferente de la del ejemplo anterior. La tasa de retorno
marginal de cambiar el tratamiento 1 por el 2 es del 350%,
bastante mayor que la minima. Por consiguiente, el
tratamiento 2 es una alternative que vale la pena para el
agricultor. La tasa de retorno marginal de cambiar del
tratamiento 2 al 3 es del 17%, mas baja que la tasa
minima; por tanto, el tratamiento 3 puede eliminarse. La
tasa de retorno marginal entire el tratamiento 3 y el 4 es del
83%, es decir, excede a la tasa de retorno minima del 80%.
En casos como este, en que la tasa de retorno marginal
entire dos tratamientos es menor que la minima, pero
donde la siguiente tasa de retorno marginal es mayor que
la minima, es necesario eliminar el(los) tratamiento(s) que
resulten inaceptables y volver a calcular la tasa de retorno
marginal. En este ejemplo es necesario calcular una tasa de
retorno marginal entire el tratamiento 2 y el 4. El resultado
es el 39%/248-241 39%)' menor que la tasa de retorno
( 38-20
minima. Asi pues, el tratamiento 4 tambi6n se rechaza. No
obstante, si la filtima tasa de retorno hubiera sido mayor
que el 80%, el tratamiento 4 hubiera sido el mejor.

En este caso, los investigadores deben seguir
experimentando con el tratamiento 2 (la sembradora de
cero labranza) que al parecer es una alternative
prometedora a la practice del agricultor de arar dos veces
antes de sembrar. Los tratamientos 3 y 4 produce
mayores rendimientos, pero sus elevados costs no ofrecen
una tasa de retorno acceptable. Los investigadores deben
decidir si existe suficiente evidencia para eliminar estos
tratamientos de los ensayos futures, o si vale la pena
prolongar su inclusion en la experimentaci6n otro afo.











El an61isis usando residues
Las conclusions de un andlisis marginal se pueden
verificar usando el concept de "residuos",6/ que (seg6n el
uso que se le da al termino en este document) se calculan
restando el retorno que require el agricultor (la tasa de
retorno minima multiplicada por el total de los costs que
varian) de los beneficios netos. En el cuadro 6.7 se ilustra
este m6todo utilizando los datos del ensayo sobre la
fertilizaci6n (cuadro 6.3).


Cuadro 6.7. Anillsis de un ensayo sobre el nltr6geno, usando
residues.


Tratamlento


(1)
Total de
costs que
varian
($/ha)


(2)

Beneficos
netos
($/ha)


(3)
Retorno
requerido
[100% x (1)1
($/ha)


1 0 kg N/ha
2 40 kg N/ha
3 80 kg N/ha (
4 120 kg N/ha

a/ Residuo maximo.


(4)

Residua
1(2)- (3))
1*/ha)


400
456
466a/
450


61 Para los prop6sitos de este
manual, el termino "residuo"
se usa de una manera
especial, para indicar la
diferencia que result de
sustraer de los beneficios
netos el cost de la inversion.
El lector debe tener en cuenta
que el termino tiene otros
significados, tanto en el
campo de la economic como
en otras disciplines.


Los tratamientos se enumeran, como siempre, seguin el
orden de los totales de los costs que varian. En la
column 1 se muestran los totales de los costs que varian
y en la 2 se presentan los beneficios netos. La column 3
se calcula multiplicando la tasa de retorno minima
acceptable por los costs que varian y represent el costo
implicito en la inversion que el agricultor require para
cambiar su practice. Por ejemplo, si los costs que varian
correspondientes a 40 kg N/ha son de $30/ha y la tasa de
retorno minima es del 100%, esto significa que el agricultor
exigird una ganancia de por lo menos $30/ha adicionales
antes de invertir en 40 kg N/ha. Finalmente, el residue
columna 4) es la diferencia entire los beneficios netos
columna 2) y el retorno que el agricultor require
columna 3). Por supuesto que este residue no constitute la
utilidad y la comparaci6n entire los residues, mAs que su
valor absolute, es la que importa aqui.

Al agricultor le interesara el tratamiento con el mayor
residue que, en este caso, es 80 kg N/ha, o sea que se lleg6
a la misma conclusion que en el analisis anterior. El
limitarse a 40 kg N/ha le niega al agricultor la oportunidad
de obtener mayores ganancias por hectarea; sin embargo,
el utilizar 120 kg N/ha implica una p6rdida, cuando se
consider el retorno que el agricultor require.










Los residues se pueden usar tambi6n para verificar las
conclusions del analisis marginal del ensayo sobre la
labranza (cuadro 6.6). En el cuadro 6.8 se presentan los
resultados; el tratamiento 2 es el de los residues mis altos.


Cuadro 6.8. An6lisis de un
residues.


Tratamiento

1
2
3
4


(1)
Total de
costs que
varlan
($/ha)

16
20
32
38


ensayo sobre la labranza, usando


(2)

Beneficlos
netos
($/ha)

227
241
243
248


(3) (4)
Retorno
requerido Residuo
(80% x (1)1 [(2) (3)]
($/ha) ($/ha)


214
225a/
217
218


a/ Residuo maximo.


Con este m6todo de calcular y comparar los residues
siempre se 1legard a la misma conclusion que con el
m6todo grafico de realizar el andlisis marginal, que se
expuso anteriormente. No obstante, el m6todo de los
residues require una cifra exacta para la tasa de retorno
minima, en tanto que el m6todo grafico permit comparar
las tasas de retorno marginales con distintas estimaciones
de la tasa de retorno minima. Por consiguiente, es
aconsejable emplear el metodo grafico primero y luego, si
fuera necesario, verificar las conclusions respect a una
tasa de retorno minima en particular calculando los
residues.










.: 0 ..... I... I. 0,.. : .;


I -Es el andlisis marginal la "iltima palabra" en la
formulaci6n de recomendaciones?
El andlisis marginal es un paso important en la evaluaci6n
de los resultados de la experimentaci6n en fincas que se
realize antes de formular las recomendaciones. No
obstante, la interpretaci6n agron6mica y el analisis
estadistico, asi como la evaluaci6n del agricultor, tambi6n
forman parte de la evaluaci6n. Al llevar a cabo los ensayos
en fincas, los investigadores deben solicitar constantemente
las opinions del agricultor y observer sus reacciones, pues
ciertas alternatives que al parecer son prometedoras, tanto
de un punto de vista agron6mico como econ6mico, pueden
presentar problems que s6lo el agricultor puede
identificar. Hasta donde sea possible, la selecci6n de
tratamientos compatibles con el sistema de cultivo debe
efectuarse antes de sembrar los ensayos. Sin embargo, es
esencial que el agricultor evalke los resultados
experimentales, ya que 61 tiene la fltima palabra.

* Cubn precisa es la tasa de retorno marginal como
criteria?
Es fundamental tener present que el calculo de la tasa de
retorno marginal se basa en las estimaciones del
rendimiento derivadas de los ensayos agron6micos y de
distintos costs, a menudo los costs de oportunidad.
Ademas, cabe recorder que la tasa de retorno marginal se
compare con una tasa de retorno minima que constitute
s6lo una aproximaci6n de los objetivos que el agricultor
persigue al hacer una inversion. La discreci6n y el buen
juicio siempre seran de vital importancia en la
interpretaci6n de esas tasas y en la formulaci6n de
recomendaciones. Si la tasa de retorno marginal se sitia a
un nivel razonable por encima de la tasa minima, lo mas
probable es que se acepte el cambio. Si, por el contrario, se
aproxima demasiado a la minima, hay que proceder con
cautela. Por ningfn motive se aplicara una regla mecdnica
para recomendar o rechazar un cambio que este un poco
por encima o por debajo de la minima. La formulaci6n de
recomendaciones al agricultor require conocer
profundamente la zona donde se realize la investigaci6n y
los problems que encara el agricultor, asi como dedicarse
a efectuar una investigaci6n agron6mica de buen nivel y
ser capaz de aprender de la experiencia. El analisis
marginal es un poderoso instrument en este
procedimiento, pero debe verse s6lo como una parte de la
estrategia de la investigaci6n.

Si el cambio en los costs que varian es pequefio, es
possible interpreter la tasa de retorno marginal?
Ciertos ensayos, como los que incluyen distintas variedades
o cambios modestos en la densidad de siembra, implican









modificaciones en los costs que pueden ser muy
pequefas. Si las diferencias de rendimiento son
sustanciales, la tasa de retorno marginal que result puede
ser muy elevada, a veces hasta de miles por ciento. En
estos casos, la tasa de retorno marginal no es de much
utilidad para comparar los tratamientos; por tanto, no vale
la pena calcular las tasas de retorno marginales para los
ensayos de variedades, a menos que haya diferencias
significativas en el valor del mercado (debido a las
preferencias del consumidor, por ejemplo) o en el costo de
las variedades (por ejemplo, una variedad de maiz local
comparada con un hibrido).

4 iEs possible formular recomendaciones mediante el
analisis marginal, sin considerar todos los costs de
producci6n?
Hay que recorder que el punto de partida de la
investigaci6n en fincas es que es preferible considerar
mejoras relativamente pequefias en las practices del
agricultor, que proponer cambios en gran escala. Se trata
de preguntar cuales modificaciones se pueden efectuar en
el sistema actual y comparar el cambio en beneficios con el
cambio en costs. Debido a que lo important son las
diferencias entire los dos tratamientos, mas que sus valores
absolutos, los costs que no varian entire tratamientos no
afectaran el calculo de la tasa de retorno marginal. En el
cuadro 6.9 aparecen dos casos que tienen los mismos
rendimientos y costs que varian. En el presupuesto
parcial, la tasa de retorno marginal se calcula de la manera
usual. El presupuesto total incluye todos los costs de
producci6n, que desde luego son constantes ($300/ha) para
cada tratamiento. Cuando la tasa de retorno marginal se


Cuadro 6.9. Ani1sis ntar~iFtailiu..iqil. un presupesito parclal y un presupuesto total.

Presuputsto pat. ..;' : ; ip: 2 resuptieto total 1 2
Beneficios brutos de Beneficios brutos de campo
campo ($/ha) 500 650 (S/ha) 500 650
Total de costs que varian Total de costs que varian
($/ha) 100 200 ($/ha) 100 200
Beneficios netos (S/ha) 400 450 Total de costs que no varian
(S/ha) 300 300
Costos totales (S/ha) 400 500
Beneficios netos (S/ha) 100 150

Tasa de retorno = 450 400 = 50% Tasa de retorno = 150 100 = 50%
marginal 200 100 marginal 500 400









calcula con base en los beneficios y los costs totales, el
resultado es el mismo.

5 iEs siempre correct la estrategia de considerar
cambios pequefos en las practices del agricultor?
La experiencia ha demostrado que es much mas probable
que el agricultor adopted las prActicas nuevas en pasos
pequenfos, que en paquetes completes. Pero al seguir esta
estrategia hay que darse cuenta de que el agricultor puede
y a veces llega a adoptar un conjunto nuevo de prActicas a
lo largo de various afios de experimentaci6n. La complejidad
de los pasos individuals depend del tipo de interacciones
agron6micas entire los elements estudiados y los recursos
a disposici6n del agricultor.

Con frecuencia es factible aprovechar esta secuencia de
adopci6n al formular las recomendaciones. Los pasos
iniciales pueden situarse entire las prActicas del agricultor y
la recomendaci6n que se seleccionaria mediante el analisis
marginal. En la figure 6.5 se ilustra la curva de los
beneficios netos para un ensayo sobre el control de malezas


Figure 6.5. La curva de los beneficios netos de un ensayo sobre el
control de maleza y la fertillzaci6n.
Beneficios netos
($/ha)
Control de
maleza y fertilizaci6n
mejorados


--/







p Solo fertilzacion
mejorada
SSolo control
S de maleza mejorado


Practica
del agricultor


Total de costs que varian ($/ha)










y la fertilizaci6n. La curva indica que deberA recomendarse
una combinaci6n de control de malezas mejorado y
fertilizaci6n.

No obstante, es possible promover en primer lugar una
recomendaci6n intermedia que aconseje s6lo el control de
malezas mejorado y, en una etapa posterior, agregar la
fertilizaci6n. La curva de los beneficios netos permit a los
investigadores identificar un conjunto de tecnologias
eficaces para recomendarselas al agricultor a media que
6ste aumenta el nivel de sus gastos. En ese caso, un
analisis mas profundo indicara que adoptar el fertilizante
primero, sin el control de malezas mejorado, no seria una
buena opci6n.

Por supuesto que tambi6n son factibles cambios mas
complejos como la introducci6n de cultivos o patrons de
cultivo nuevos. Sin embargo, la planificaci6n y el andlisis
de este tipo de cambio, que deben realizarse con sumo
cuidado, quedan fuera del alcance de este manual.

6 LCuMl es la diferencia entire el analisis marginal y un
analisis continue de datos?
Si bien los agr6nomos a menudo estiman las funciones de
respuesta a factors tales como los nutrimentos, y los
economists emplean estas funciones continues para
seleccionar alternatives 6ptimas, la metodologia expuesta
en este manual utiliza el analisis marginal para analizar
conjuntos de alternatives discretas. Existen tres razones
por las cuales se hace hincapie en el segundo metodo. En
primer lugar, el analisis marginal utilizando puntos
discretos se puede emplear en cualquier tipo de ensayo, en
tanto que el andlisis continue es aplicable s6lo a factors
que varian constantemente, como el nivel de fertilizante y
la densidad de siembra. En segundo lugar, no siempre se
cuenta con las instalaciones y capacidad de computaci6n
necesarias para estimar las funciones de respuesta. Por
filtimo, no se require que las recomendaciones al
agricultor sean muy precisas (por ejemplo, los niveles de
fertilizaci6n) porque el agricultor las adaptara a sus propias
condiciones.

No obstante, un andlisis econ6mico continue puede ser de
gran utilidad en ciertas situaciones. Pero si se lleva a cabo,
hay que tener el mismo cuidado al estimar los beneficios y
costs que el agricultor encara, que al elaborar un
presupuesto parcial y efectuar un andlisis marginal. Los
analisis complicados que a menudo se realizan con base en
suposiciones poco realistas acerca de los rendimientos,
precious de campos y tasa de retorno minima no produce
conclusions validas.










7 En el andlisis marginal, ise supone que el capital es el
Onico factor escaso para el agricultor?
En el analisis marginal, todos los factors se expresan en
unidades monetarias. Esto no significa necesariamente que
el agricultor piense en todos los costs y beneficios en
terminos monetarios, ni que el efectivo sea
obligatoriamente el factor limitante. El analisis marginal
podria usarse, por ejemplo, en un ensayo que compare
tratamientos que difieren s6lo en la cantidad de mano de
obra familiar (no remunerada) que se emplea en un cultivo
que no se vende. Para decidir si el uso de cantidades
adicionales de mano de obra para producer cantidades
adicionales del cultivo constitute una buena inversion, se
pueden asignar costs y precious de oportunidad, y luego
llevar a cabo la comparaci6n.

Sin embargo, hay que tener cuidado al valorar la mano de
obra cuando la familiar es la fuente principal de la misma y
los tratamientos experimentales implican cambios
significativos en su uso. Si, por ejemplo, el cambiar un
tratamiento por otro implica una reducci6n de la mano de
obra familiar y un aumento del gasto de dinero en efectivo,
entonces un incremento modesto del total de los costs que
varian puede de hecho representar un aumento
significativo del gasto de efectivo (compensado hasta cierto
punto por la reducci6n de los costso" de la mano de obra).
En los casos donde la mano de obra familiar es un factor
muy important para el agricultor al tomar decisions
respect a las nuevas tecnologias, es necesario realizar un
analisis minucioso. La situaci6n se complica por el hecho
de que el costo de oportunidad de la mano de obra es en
ocasiones dificil de estimar. Ademas de que la mano de
obra de los distintos miembros de la familiar (hombres,
mujeres y niflos) probablemente tenga diferentes costs de
oportunidad, la 6poca del afio (temporada "floja", temporada
de maxima actividad) tambi6n afectara la estimaci6n.

Una possible soluci6n seria un analisis de sensibilidad
(capitulo 9), el cual implica realizar various analisis
marginales utilizando distintas estimaciones del costo de
oportunidad de la mano de obra. Otra tecnica seria estimar
las utilidades de la mano de obra para los tratamientos y
comparar los retornos marginales de la mano de obra entire
dos tratamientos con varias estimaciones del costo de
oportunidad de la mano de obra. Esto nos recuerda que
existen con frecuencia tecnicas analiticas alternatives que
este manual no abarca, pero que pueden ser de utilidad al
tomar decisions respect a la conveniencia de una
tecnologia en particular.

8 iEs possible utilizar el concept del analisis marginal en
la planificaci6n de ensayos?
Es comfin considerar un cambio en las practices del
agricultor realizando un calculo rapido del aumento de









rendimiento que seria necesario para pagar los costs
adicionales de la nueva prActica. Si 100 kg adicionales de
fertilizante cuestan $1,000 y el trigo se vende a $5/kg,
usualmente se calcula que el agricultor necesita producer
200 kg mas de grano ($1,000/$5) para pagar el fertilizante.
No obstante, hay tres errors en este tipo de calculo.

El primero es usar los precious del mercado del fertilizante y
del trigo, en vez de los precious de campo. El segundo es no
incluir los costs de la mano de obra o la maquinaria
asociados al uso de fertilizante. El tercero es omitir la tasa
de retorno minima. La formula que aparece a continuaci6n
corrige esos errors y represent una manera fltil de
considerar las prActicas propuestas para la
experimentaci6n.

AY ATCV(1+ M)
P

donde AY = cambio minimo requerido de
rendimiento
ATCV = cambio del total de los costs que
varian
P = precio de campo del product
M = tasa de retorno minima (expresada con
una fracci6n decimal)

En el ejemplo mencionado arriba, si el fertilizante adicional
mAs la mano de obra para aplicarlo vale $1,200, el precio
de campo del trigo es de $4/kg y la tasa de retorno minima
es del 50%, entonces:

$1,200 (1 + 0.5)
$4
= 450 kg de trigo

Asi pues, dados los precious actuales, el aumento minimo de
rendimiento que el agricultor require para agregar 100 kg
de fertilizante es de 450 kg, y no los 200 kg del cAlculo
original. El efectuar este tipo de cAlculo antes de disefiar un
experiment ayuda a asegurar que los tratamientos
incluyan un rango de niveles realista desde el punto de
vista econ6mico.

9 ZEs possible utilizar el analisis marginal cuando los
rendimientos varian o los precious cambian?
Los rendimientos de los ensayos agron6micos son por lo
general muy variables y los precious cambian a menudo.
Los m6todos para incorporar esta clase de variabilidad en
el andlisis marginal se detallan en los capitulos 7, 8 y 9.




I Eat at avraiia


Capitulo siete
Preparaci6n de los
resultados
experimentales para el
andlisis econ6mico: Los
dominios de
recomendaci6n y el
andlisis estadfstico


El analisis marginal de un ensayo determinado debe
realizarse con los resultados combinados de various sitios
durante dos afios o mas. La preparacion de los resultados
experimentales para este tipo de andlisis se lleva a cabo en
various pasos. Primero, los investigadores deben verificar el
objetivo del ensayo para poder decidir si los resultados del
analisis se usaran para formular recomendaciones al
agricultor o como guia para investigaciones posteriores.
Segundo, una revision de los resultados de los distintos
sitios revelara si todos ellos pertenecen al mismo dominion
de recomendaci6n y por consiguiente pueden ser
analizados en conjunto. Finalmente, el buen juicio
agron6mico y el andlisis estadistico llevarAn a una decision
respect a las diferencias de rendimiento entire los
tratamientos de un experiment. S61o si los investigadores
dudan que haya diferencias reales de rendimiento, se
comparan los totales de los costs que varian de cada
tratamiento; el tratamiento de menor cost es el que
generalmente se prefiere. Si, por el contrario, los
investigadores tienen confianza en que las diferencias
observadas representan diferencias reales entire los
tratamientos, deberan efectuar un andlisis marginal
complete.


Revisi6n de los ,objeivois del .ens~
Cada variable experimental tiene un prop6sito y los
investigadores deberan revisar los objetivos del ensayo
antes de considerar el anAlisis econ6mico. Algunas
variables experimentales son de tipo exploratorio; su
objetivo es brindar informaci6n cualitativa acerca de la
respuesta del cultivo (por ejemplo, establecer si hay
respuesta al f6sforo) o esclarecer ciertos limitantes de la
producci6n que se han observado (por ejemplo, si el poco
macollamiento de un cultivo de trigo se debe a una
deficiencia de nutrimentos o a la variedad). Asi pues, el
objeto de estas variables es proporcionar informaci6n que
se pueda utilizar para definir los problems de producci6n e
idear las soluciones. Los tratamientos de estos ensayos
exploratorios se seleccionan para detectar la posibilidad de
respuesta y por tanto no es necesario disefiarlos para que
represented soluciones viables, desde un punto de vista
econ6mico, de un determinado problema. Los
investigadores deben tener esto en cuenta al considerar el
analisis econ6mico de ensayos que incluyan este tipo de
variables exploratorias. Si los resultados dan clara
evidencia de que existe cierto problema de producci6n, el
andlisis econ6mico ayuda a seleccionar las posibles
soluciones que se probaran posteriormente. Si en un
ensayo exploratorio un alto nivel de insecticide
proporcionara evidencia de una respuesta, pero el analisis










marginal mostrara una tasa de retorno inaceptable, en
ensayos subsecuentes los investigadores querrian examiner
niveles de insecticide mas bajos o m6todos de combatir
insects menos costosos.

Otros tratamientos experimentales prueban posibles
soluciones a problems de producci6n bien definidos. Las
soluciones se seleccionan no s6lo porque prometen un
retorno econ6micamente acceptable, sino porque son
compatibles con el sistema de cultivo y no representan
mayores riesgos para el agricultor. En estos casos, cuando
existen diferencias de rendimiento entire los tratamientos, el
analisis marginal debe ser mas riguroso debido a que tal
vez se haga alguna recomendaci6n al agricultor.

El andlisis marginal debe efectuarse con los resultados
combinados que se obtuvieron en various sitios, por lo
general durante mAs de un afio. No es possible dar normas
estrictas aqui, pero el nOmero de sitios deberd ser
suficiente para infundir a los investigadores la confianza de
que los resultados representan adecuadamente las
condiciones que encaran los agricultores del dominio de
recomendaci6n. Como norma muy rudimentaria se
aconseja incluir por lo menos 20 sitios experimentales (en
ambientes relativamente homog6neos) durante dos afios en
cada dominio de recomendaci6n. El nflmero exacto de
sitios que se require dependera de la variabilidad
(considerando todos los sitios y todos los anos) del dominio
de recomendaci6n y de la tecnologia ensayada. Por
ejemplo, las recomendaciones en cuanto a la fertilizaci6n
suelen requerir un nOmero elevado de sitios para lograr
una muestra adecuada del rango de respuestas segin el
tipo de suelo, rotaci6n, etc. Cuando se formula
recomendaciones respect al control de insects, pueden
ser necesarios various afios de evidencia para muestrear la
variabilidad afo con afio de la poblaci6n de insects, sobre
todo en el caso de tratamientos preventivos establecidos.

Una vez elaboradas las recomendaciones, es usual
presentarlas al agricultor en demostraciones, lo cual
implica disponer de una o mas parcelas grandes donde se
muestran las distintas alternatives junto a una parcela
similar con la prActica del agricultor. Para dar seguimiento
a la recomendaci6n, los resultados de estas parcelas de
demostraci6n (incluida la del agricultor) deben someterse a
un analisis econ6mico, de preferencia como parte de la
demostraci6n.












Ya sea que los ensayos sean exploratorios o para probar las
posibles soluciones, deberAn sembrarse en sitios que
represented la definici6n tentative del dominio de
recomendaci6n. Cabe recorder que un dominio de
recomendaci6n es un grupo de agricultores cuyas
circunstancias son lo suficientemente semejantes como
para poder recibir la misma recomendaci6n.

A continuaci6n se present un ejemplo que puede ser itil.
En cierta zona de investigaci6n existe evidencia
experimental de una respuesta en los rendimientos de maiz
a la aplicaci6n de nitr6geno. Los agricultores actualmente
no usan fertilizante y se ha disefiado un ensayo para
probar various niveles de nitr6geno. La mayoria de los
agricultores siembran el maiz en condiciones de secano,
aunque algunos tienen acceso al riego. Debido a que la
respuesta al nitr6geno puede variar en condiciones de
secano y de riego, y dado el reducido nlimero de
agricultores que disponen de riego, se consideran s6lo los
agricultores en condiciones de secano. (Si hubiera un
nulmero mayor de agricultores con acceso al riego, los
ensayos podrian sembrarse tambi6n en sus parcelas, pero
es casi seguro que constituirian otro dominio de
recomendaci6n.) La mayor parte de los agricultores que
siembran en condiciones de secano tienen tierras de suelos
arenosos o limo-arenosos. Los sitios experimentales se
seleccionan de manera que represented todos estos tipos de
suelo y en el libro de campo se anota minuciosamente el
tipo de suelo de cada sitio. La definici6n tentative del
dominio de recomendaci6n incluye los distintos tipos de
suelos, pero los resultados pueden indicar dominios
diferentes. Las variables no experimentales como la
variedad, la fecha de siembra y el control de malezas
quedan en manos del agricultor. En vista de que hay cierta
diversidad en las practices del dominio de recomendaci6n,
las que efectivamente se siguen en cada sitio se anotan en
el libro de campo. Los investigadores tratan de eliminar los
sitios que represented practices o condiciones muy poco
usuales (como por ejemplo, unos cuantos agricultores que
siembran una variedad especial de maiz para venderlo
como maiz tierno).

Asi pues, la definici6n tentative del dominio de
recomendaci6n para el ensayo de fertilizaci6n es: todos los
agricultores de la zona que siembran maiz en condiciones
de secano en suelos arenosos o limo-arenosos. Esta
definici6n admite cierta variabilidad en las condiciones y
prActicas, por lo que al seleccionar los sitios experimentales
hay que tratar de representar esta variabilidad, sin caer en
extremes obvious.










N6tese que el dominion de recomendaci6n se define
especificamente para la variable experimental en cuesti6n.
Una variable distinta (por ejemplo, una variedad resistente
a las enfermedades) podria probarse en un dominion de
recomendaci6n diferente, tanto en parcelas irrigadas como
de secano, siempre y cuando no se esperen diferencias en
su capacidad de resistir a las enfermedades.


Revision de. los. resultadas experimentales
Los resultados de cada experiment en cada sitio del
dominion de recomendaci6n tentative deben revisarse
cuidadosamente. Las incongruencias en los resultados de
los distintos sitios pueden deberse a una de tres causes:

Redefinici6n del dominio de recomendaci6n. En el
1 ejemplo antes mencionado, el tipo de suelo se consider
como un possible medio de subdividir el dominion de
recomendaci6n. Si las respuestas en sitios de suelos
arenosos son muy distintas de las observadas en suelos
limo-arenosos, es factible que se trate de dos dominios de
recomendaci6n diferentes (y dos andlisis econ6micos
diferentes). Por otro lado, quiza surja una caracteristica
inesperada que result ser important. Siguiendo el ejemplo
de la fertilizaci6n, supongamos que algunos agricultores
siembran una rotaci6n maiz-maiz, en tanto que otros rotan
el maiz con periods de descanso. Si las respuestas al
nitr6geno son diferentes en estas dos rotaciones, el dominion
original puede volver a definirse (eliminando la rotaci6n
que represent al menor nflmero de agricultores) o dividirse
(segfln la rotaci6n, si ambas son importantes en la zona).

Lo important aqui es que los investigadores establezcan
una definici6n clara y congruente del dominion cuyos
ensayos se someteran al analisis econ6mico. Las
definiciones de los dominios se revisan y ajustan durante el
process experimental. Dado que el nflmero de
caracteristicas que posiblemente definan a los dominios es
mayor que el nuimero de sitios donde se efectuara la
siembra, result fundamental la selecci6n cuidadosa de los
sitios experimentales. La recolecci6n habitual de
informaci6n para describir cada sitio (por ejemplo, altura,
tipo de suelo, antecedentes de cultivo, prActicas de manejo)
es una actividad primordial, sin la cual result impossible
efectuar una interpretaci6n combinada de todos los sitios.










2 Manejo incorrect de los ensayos. En ocasiones los
resultados de un sitio pueden diferir de los otros debido a
los problems en el manejo de los ensayos. Entre estos
figuran los errors de los investigadores, como la aplicaci6n
de una dosis equivocada de un product quimico, y los
factors que atafen al agricultor, como una vaca que
destruye parte del ensayo o cuando el agricultor, por un
mal entendido, no deshierba. En esos casos, el sitio se
excluye del analisis; no obstante, los investigadores habran
adquirido un poco mAs de experiencia en manejar
products quimicos y habran aprendido a sembrar los
ensayos donde hay poca probabilidad de que los animals
los destrocen y a explicar al agricultor sus
responsabilidades en el manejo del ensayo. Parte del
manejo de los ensayos consist en la selecci6n de sitios, y
el hecho de que haya que eliminar un sitio porque tiene
caracteristicas muy distintas de las del dominio de
recomendaci6n (como una fecha de siembra muy tardia)
indica que es necesario mejorar dicho manejo.

Causas de variaci6n inexplicables o impredecibles.
Afin despues de excluir del andlisis los sitios que no
represented el dominio de recomendaci6n o donde el
manejo del ensayo produjo resultados no representatives,
es possible que haya una variaci6n considerable en los
resultados de los sitios analizados. Esto quiza se deba a
factors que no se comprenden (y que pueden ser el tema
de investigaciones agron6micas posteriores y/o discusiones
con los agricultores) o a factors que se comprenden pero
que no son predecibles (como la sequia o las heladas) y
que, por tanto, no se pueden emplear para definir un
dominio de recomendaci6n. Estos sitios deben tomarse en
cuenta en el analisis econ6mico, a menos que los
investigadores puedan identificar zonas donde es mas
probable que se de el factor en cuesti6n. Es possible, por
ejemplo, que la zona de investigaci6n se pueda dividir en
dominios que tengan mayor o menor tendencia a la sequia;
no obstante, si la sequia (o las heladas o los insects) no se
asocia con ciertas zonas, entonces los resultados de los
sitios afectados deben entrar en el analisis. Aunque en el
capitulo 8 se trataran mas a fondo estos factors de riesgo,
es esencial hacer hincapi6 en que los sitios que han sido
afectados o incluso abandonados debido a ellos tienen que
incluirse en el andlisis.










El anflisis estaidatico
En el capitulo 3 se seial6 que el analisis econ6mico de un
ensayo debera efectuarse s6lo despu6s de haber realizado la
evaluaciOn agron6mica y el analisis estadistico. Si al revisar
este ultimo los investigadores dudan que existan
diferencias reales entire los tratamientos, habra que volver a
examiner el ensayo. Si el promedio de las diferencias entire
los tratamientos es considerable en relaci6n con los
rendimientos obtenidos por los agricultores (por ejemplo, 5
a 10%, o mas, del promedio de rendimiento de los
agricultores), pero no hay suficiente evidencia de que estas
diferencias sean reales, los investigadores quizA deseen
revisar el diseho o manejo del ensayo y repetirlo en el
siguiente ciclo. Si, por el contrario, las diferencias entire los
tratamientos son pequefias en comparaci6n con los
rendimientos de los agricultores, y los investigadores dudan
que sean reales, entonces deberAn considerar s6lo las
diferencias en los totales de los costs que varian de los
tratamientos y escoger el de los costs mas bajos.

No son necesariamente triviales los casos en los que no
existen diferencias significativas de rendimiento ni se
require un analisis marginal. Si la experimentaci6n result
en la recomendaci6n de una practice que reduce los costs
de producci6n al mismo tiempo que mantiene los
rendimientos, el aumento de la productlvidad de los
recursos del agricultor es tan legitimo como el obtenido con
un tratamiento de rendimientos (y costs) mayores. Un
ejemplo usual es reemplazar la labranza mecanizada con
alguna forma de labranza reducida, lo cual a menudo da
por resultado un ahorro considerable en los costs sin
afectar los rendimientos.

En los ensayos de disefo factorial, un examen de los
analisis estadistico y agron6mico ayudara a establecer el
tipo mas adecuado de analisis econ6mico. Por ejemplo, en
un ensayo de dos factors, uno de ellos puede causar
diferencias de rendimiento aunque el otro no (y no hay
interacci6n entire ellos). En ese caso, los rendimientos para
los niveles del primer factor seran el promedio de cada
nivel calculado sobre todos los niveles del segundo factor.
Este puede ser el caso en un ensayo sobre fertilizaci6n con
nitr6geno y labranza en el que se observa una respuesta al
nitr6geno, pero no a la labranza (cuadro 7.1). El metodo de
labranza con el cual se seguira experimentando es el de
menor costo. El presupuesto parcial para este ensayo










Cubitro; '.1i Datos del rendimiento de un'ensayo sobre el
nitr6geno y la labranza.
Rendimiento
Nitr6geno NMtodo deo medio
Tratamienito (kg/ha) labranza (kg/ha)

1 50 "A" 2,560
2 50 "B" 2,300
3 100 "A" 3,120
4 100 "B" 3,200

Rendimiento medio:
50 kg N/ha 2,430 kg/ha
100 kg N/ha 3,160 kg/ha

Rendimiento medio:
Metodo de labranza "A" 2,840 kg/ha
Metodo de labranza "B" 2,750 kg/ha


constard de s6lo dos columns, correspondientes a los dos
niveles de nitr6geno (50 y 100 kg/ha). Los rendimientos de
los dos niveles de nitr6geno seran los promedios de los
rendimientos calculados incluyendo todos los tratamientos
de labranza (con el fin de aprovechar todos los datos
disponibles, lo cual dara una mejor estimaci6n de las
diferencias reales de rendimiento entire los niveles de
nitr6geno). Asi pues, en la primera linea del presupuesto
parcial ("Rendimiento medio") se presentaran 2,430 y
3,160 kg/ha. Los costs que varian incluiran los costs
relacionados con el cambio del nivel de nitr6geno
(fertilizante, costs de la aplicaci6n), pero no los
relacionados con la labranza. En el anAlisis marginal del
presupuesto parcial se examinara la tasa de retorno
marginal de cambiar de un nivel de nitr6geno a otro.

El analisis econ6mico de los ensayos factoriales consider
s6lo los factors que tienen una respuesta o que participan
en interacciones. Por lo tanto, la interpretaci6n de
experiments que incluyen various factors a menudo se
simplifica porque algunos factors pueden excluirse del
andlisis. Por ejemplo, en el caso antes mencionado, la
labranza no se incluy6 en el andlisis; sin embargo, si
hubiera habido una interacci6n entire la labranza y el
nitr6geno, el presupuesto parcial habria tenido cuatro
columns (con todas las posibles combinaciones de
labranza y nitr6geno) y los costs que varian habrian
reflejado ambos factors.










En las etapas iniciales de la experimentaci6n en fincas a
menudo hay ensayos con un gran nrimero de tratamientos
(12 a 15 o mas) que examinan mas de una variable. El
andlisis estadistico de estos ensayos a veces es muy
complejo y su relaci6n con el andlisis econ6mico puede no
ser muy clara a primera vista. Lo que hay que recorder
aqui es que el objetivo de estos ensayos es caracterizar lo
mas rapidamente possible las respuestas a various factors,
asi como sus interacciones. Una vez realizada esta
caracterizaci6n, puede probarse un reducido nOmero de
posibles soluciones. Si los resultados de un ensayo
exploratorio son claros desde el punto de vista agron6mico
(y el analisis estadistico ayuda a tomar esta decision),
entonces los experiments del aflo siguiente serdn mas
sencillos y el andlisis marginal ayudara a seleccionar una
gama razonable de tratamientos para 6stos. Si, por el
contrario, los resultados no son claros desde el punto de
vista agron6mico, entonces se necesita una mayor labor
exploratoria y la contribuci6n del analisis marginal a la
selecci6n de tratamientos para ensayos futures serA menor.











Capitulo ocho
Variabilidad en los
rendimientos: El
andlisis de los retornos
minimos


La asignaci6n de sitios experimentales a los diferentes
dominios de recomendaci6n y la revision del manejo de los
ensayos (capitulo 7) ayudan a descubrir lo que provoca
parte de la variabilidad observada en los rendimientos de
los ensayos. No obstante, despu6s de estos procedimientos
aun quedard cierta variabilidad y tanto los agricultores
como los investigadores la tomaran en cuenta al elegir
entire las prActicas alternatives. Aunque no sera possible
explicar toda la variabilidad observada en el desempefio de
algunos tratamientos, parte de 6sta se debe a factors
identificables como sequias, heladas o inundaciones. En
cualquier caso, el agricultor querra saber c6mo la
variabilidad afectara su bienestar y tambien los posibles
resultados negatives de adoptar una recomendaci6n. Un
m6todo que se emplea para analizar los datos
experimentales desde este punto de vista es el analisis de
los retornos minimos.


El riesgo en la investigaci6n en fincas
Hay que recorder que el objetivo de un program de
investigaci6n en fincas es mejorar la productividad de los
recursos del agricultor. Ademas de elevar la producci6n del
cultivo o animal en cuesti6n, el program puede incluir
tambi6n, como objetivo, la reducci6n de los costs de
producci6n o la reducci6n de la inestabilidad de la misma.
Este flltimo es un factor important para muchos
agricultores y las practices que siguen con frecuencia
reflejan su deseo de disminuir los riesgos. Las fechas de
siembra escalonadas para reducir el riesgo de perder un
cultivo entero a causa de la sequia, o la inversion en mano
de obra adicional para doblar las plants antes de la
cosecha en regions de vientos fuertes son ejemplos
comunes de estas prActicas.

El riesgo tiene tres implicaciones esenciales para un
program de investigaci6n en fincas. En primer lugar, las
nuevas tecnologias que se ensayaran deben ser compatibles
con las practices que disminuyen el riesgo. Antes de
proponer una tecnologia que exige una fecha de siembra
uniform, por ejemplo, los investigadores deben considerar
las razones que impulsan al agricultor a usar fechas de
siembra escalonadas. Lo mis probable es que no adopted las
tecnologias que no tomen en cuenta las prActicas que
emplea para reducir sus riesgos.

La segunda implicaci6n es que los riesgos que el agricultor
encara brindan la oportunidad de formular
recomendaciones que ayuden a estabilizar la producci6n
agricola. Es factible disminuir los riesgos de la sequia
mediante tecnicas para conservar el agua y reducir las
p6rdidas por vientos fuertes sembrando variedades de
altura mAs corta. Asi pues, al establecer las prioridades de










un program de experimentaci6n, los investigadores
deberan considerar la posibilidad de probar alternatives
que quiza no incrementen los beneficios medios, pero que
ayudan a reducir su variabilidad aflo con aflo.

La tercera implicaci6n es que los investigadores deben
proceder con cautela al evaluar las formas en que las
nuevas recomendaciones modificaran los riesgos actuales
de los agricultores de un dominio de recomendaci6n. La
cantidad que el agricultor esta dispuesto a sacrificar (en
terminos de los beneficios netos medios) para reducir los
efectos de un medio ambiente variable es la media de su
grado de aversion al riesgo. Este depend de various
factors, pero en general puede decirse que la mayoria de
los agricultores de los paises en desarrollo tienen una
aversion moderada al riesgo. Aun cuando no es fAcil de
cuantificar, el grado de aversion es un factor que debe
tomarse en cuenta al proponer nuevas recomendaciones.


El riesgo y los datos de los ensayos en fincas
A menudo result que la fuente de riesgo puede
cuantificarse con cierto grado de precision. Asi, es possible
afirmar que la probabilidad de que haya menos de 400 mm
de lluvia durante el ciclo de cultivo es de 0.2 (es decir que
sucede un aflo de cada cinco). Si los investigadores tienen
informaci6n sobre la probabilidad de que ocurra cierto
factor, pueden utilizar esos datos en la interpretaci6n de los
resultados de la experimentaci6n. Por ejemplo, si saben que
en promedio hay sequia una vez cada cinco afos y que
esto provoca cierto porcentaje de p6rdidas, pueden incluir
dicha informaci6n en el andlisis de los resultados de los
ensayos en fincas, aunque 6stos no se hayan realizado en
un aflo de sequia. Sin embargo, los investigadores no
suelen contar con datos tan precisos y por lo tanto
necesitan una manera mas practice de evaluar la
variabilidad en sus propios datos experimentales. Aun
cuando la causa de la variabilidad (por ejemplo, sequia a
media temporada) est6 bien establecida, es possible que los
investigadores no sepan las probabilidades de que 6sta
ocurra. Por otra parte, a menudo la variabilidad observada
en los resultados experimentales y en los campos de los
agricultores tiene varias causes. Asi pues, el analisis del
retorno minimo que se present aqui no es, estrictamente
hablando, un m6todo para analizar el riesgo, sino mas bien
una forma de evaluar la variabilidad debida a causes
impredecibles y, a veces, inexplicables.










El punto de vista del agricultor
Antes de efectuar el andlisis de los retornos minimos para
examiner la variabilidad desde el punto de vista del
agricultor, es ltil considerar la manera en que 6ste en
realidad enfoca el problema.

Primero hay que recorder que el analisis marginal se basa
en el promedio de los rendimientos en various sitios. Si una
recomendaci6n produce un promedio de 3,000 kg/ha, es
porque ha rendido una cantidad mayor en algunos sitios y
menor en otros. Si con la practice del agricultor se obtiene
un promedio de 2,000 kg/ha, esto tambi6n implica que hay
variaci6n en los rendimientos. Y si el analisis marginal
indica que la recomendaci6n propuesta tiene una tasa de
retomo marginal acceptable comparada con la practice del
agricultor, dicha tasa se basa en el promedio de los
rendimientos. El analisis de los retornos minimos no
consider los promedios, sino mas bien los resultados de
los sitios por separado. Una forma de estimar los riesgos de
los agricultores que recibirdn la recomendaci6n es
examiner la variabilidad considerando todos los sitios y
todos los afios. Al realizar una definici6n cuidadosa de los
dominios de recomendaci6n se hace lo possible por eliminar
la variabilidad a trav6s de todos los sitios. Por otro lado, la
variabilidad a trav6s de los afos se estima aqui con los
resultados de s6lo dos o tres afios de experimentaci6n y por
consiguiente tiende a subestimar la verdadera variabilidad
que el agricultor encara afo tras afio. Aun asi, el andlisis
de los retornos minimos es una manera fitil de examiner la
variabilidad asociada con las distintas alternatives
tecnol6gicas.

Segundo, n6tese que el agricultor se interest mas en la
variabilidad de los beneficios que en la variabilidad de los
rendimientos. Por ello, el anAlisis de los retornos minimos
consider la variabilidad de los beneficios netos.

Si los resultados de un conjunto de ensayos en fincas
manifiestan que los dos tratamientos tienen el mismo
promedio de beneficios netos, pero los resultados de un
tratamiento son mas variables que los del otro, es probable
que el agricultor prefiera el tratamiento con menor
variabilidad a aquel que a veces produce beneficios muy
altos, pero en otras ocasiones rinde beneficios muy bajos.

Pero la variabilidad en si no es el fnico factor que el
agricultor consider al elegir un tratamiento. Si un
tratamiento rinde siempre mayores beneficios netos que










otro, no importa que present mayor variabilidad. Si el
analisis marginal demuestra que el primer tratamiento
rinde una tasa de retorno acceptable y el agricultor se siente
seguro de que aun en el peor de los casos 6ste producird
mayores beneficios netos que el segundo, tendra interns en
adoptarlo.

Las decisions mis dificiles se toman cuando el promedio
de los beneficios netos de un tratamiento es mayor que el
de otro tratamiento, aunque en algunos sitios estos
beneficios netos sean menores que los de la alternative. El
analisis marginal (del promedio de los resultados) indica
que el tratamiento es acceptable, pero en algunos casos los
beneficios son menores que los del tratamiento alternative.
En casos como 6ste habra que preguntarse si los
agricultores escogerian el tratamiento que en promedio es
el mejor, o aquel que les ofrece un menor riesgo de
producer beneficios netos bajos. Es aqui donde el analisis
de los retornos minimos result de mayor utilidad.


Requisitos del analisis de los retornos minimos
El andlisis de los retornos minimos es una manera de
evaluar los datos provenientes de los ensayos en fincas
para dar al agricultor (y a los investigadores) informaci6n
adicional sobre la variabilidad de los retornos implicita en
una recomendaci6n propuesta, si se le compare con la
El anilisis de los practice del agricultor. El analisis de los retornos
minimos compare el promedio de los beneficios netos
retornos minimos mis bajos de cada tratamiento no dominado. Sin
embargo, para que el analisis sea pertinente, primero hay
que satisfacer various requisitos:

Efectuar el andlisis marginal tomando en cuenta todos los
1 sitios de un ensayo determinado y todos los afios. El
analisis debe considerar todos los sitios que pertenecen al
dominio de recomendaci6n, incluidos los sitios con
resultados deficientes o que fueron abandonados. Un
analisis marginal que abarque s6lo los sitios con "buenos"
resultados no sera muy fitil para el agricultor. En ocasiones
existe la tentaci6n de excluir del andlisis un sitio que es
particularmente deficiente. Si se sembraron diez sitios en el
dominio de recomendaci6n y un sitio tuvo resultados
inferiores debido a los dafios provocados por las heladas, el
analisis de los otros nueve le dard al agricultor una idea de
los retornos que puede esperar si no hay heladas, pero esta
informaci6n no sera de much utilidad. Si hubiera habido
danos por las heladas en nueve sitios, nadie propondria que
se analizara fnicamente el sitio que present buenos
resultados. Asi pues, el andlisis de los retornos minimos
presupone que todos los sitios han sido incluidos en el
analisis marginal.









El analisis de los retornos minimos se realize linicamente
2con los tratamientos experimentales que estan bajo
consideraci6n para una recomendaci6n. Esto puede abarcar
no s6lo la practice del agricultor y el tratamiento que el
analisis marginal ha indicado como acceptable en promedio,
sino tambien otros tratamientos no dominados que pueden
Ilegar a constituir alternatives si la recomendaci6n
tentative result insatisfactoria.

El andlisis de los retornos minimos da por sentado que los
3 investigadores han tratado de explicar las causes de la
variabilidad observada, y no se la han atribuido
simplemente a la "mala suerte". Cuanto mas precisas sean
las causes de la variabilidad observada, mas ltil serd, para
el agricultor, la informaci6n proveniente del analisis de los
retornos minimos.

SEl analisis de los retornos minimos es de mayor utilidad en
el moment en que se consideran las recomendaciones. Si
bien no se pretend que tenga una exactitud matematica,
con este analisis es possible evaluar los efectos de la
variabilidad, que se estiman mejor a partir de un gran
nflmero de resultados. El analisis de los retornos minimos
result de mayor relevancia cuando se efectUa con los
resultados de por lo menos 20 sitios durante no menos de
dos afios. Los resultados deben provenir de un nimero
suficiente de sitios y afios como para representar
apropiadamente la variabilidad que los agricultores del
dominio de recomendaci6n pueden encarar.


El anAlisis de los retornos minimos
Para simplificar la explicaci6n, los pasos que se siguen en
el analisis de los retornos minimos se ilustraran
comparando dos tratamientos unicamente. En el cuadro 8.1
se presentan los datos de rendimiento provenientes de 20
sitios durante tres anos y obtenidos con los tratamientos "0
kg de nitr6geno" (la practice del agricultor) y "80 kg de
nitr6geno" en un ensayo sobre la fertilizacion. Como se
puede observer, el tratamiento de los 80 kg N/ha produce
en promedio rendimientos mayores que el de 0 kg N/ha,
aunque hay considerable variabilidad en ambos
tratamientos. El analisis marginal de los datos de los
rendimientos medios demostr6 que 80 kg N/ha produce
una tasa de retorno acceptable (ver el cuadro 6.3).










Cuadro 8.1. Rendimientos por sitios obtenidos con los tratamlentos
0 kg de N y 80 kg de N.

Rendimiento (kg/ha)
Sitio 0 kg N 80 kg N

1 2,450 3,970
2 2,840 3,930
3 2,130 1,870
4 2,170 3,720
*
0
*
20 2,570 1,780

Promedio de
20 sitios 2,222 3,256


El primer paso es calcular los beneficios netos obtenidos
con todos los tratamientos en cada sitio. Esto no toma
tanto tiempo como pareceria. En el caso del tratamiento
con 80 kg, los calculos se muestran a continuacion:

Beneficios netos = (R x A x P)-TCV,

donde

R = el rendimiento de un sitio
A = 1- el ajuste al rendimiento
P = el precio de campo del cultivo
TCV = total de los costs que varian para el
tratamiento.

Si A = 0.90, P = $0.20/kg y TCV = $60/ha,

entonces los beneficios netos para el tratamiento 80 kg N
para cada sitio serdn de

(R x 0.9 x $0.20)-($60)

6 0.18 R-60.

Dado que el tratamiento 0 kg N no tiene costs que varian,
la formula para calcular los beneficios netos es afin mas
sencilla (0.18 R). Los beneficios netos para cada sitio
aparecen en el cuadro 8.2.

Para efectuar el andlisis de los retornos minimos, se
selecciona (aproximadamente) el 25% de los beneficios
netos mas bajos de un tratamiento y se compare su









promedio con el promedio del 25% de los beneficios netos
Cuadro 8.2. Beneficlos mas bajos de la alternative. Los cinco beneficios netos mas
netos por sitios obtenidos bajos que representan el 25% de los peores casos para cada
con los tratamientos 0 kg N tratamiento estan marcados con amarillo en el cuadro 8.2.
y 80 kg N.
Si el promedio de los beneficios netos mas bajos para la
netosl ha recomendaci6n tentative es mayor que el promedio de los
Sitio 0 kg N 80 kg N beneficios netos mas bajos para la practice del agricultor, la
recomendaci6n debe hacerse, ya que aun en el peor de los
1 441 655 casos, la recomendaci6n funcionara mejor que la practice
2 511 647 del agricultor.
3 383 277
4 391 610 Sin embargo, cuando el promedio de la recomendaci6n
5 250 593 tentative es mas bajo que el de la practice del agricultor, es
6 322 19 necesario tomar una decision. El promedio de los cinco
beneficios netos mas bajos para 0 kg N es de $252, en
tanto que el promedio de los cinco beneficios mas bajos
8 458 600 para 80 kg N es de $244. El valor absolute de estos
9 180 162 beneficios netos no es muy important, pero la diferencia
10 250 612 entire los dos debe examinarse. Si la diferencia es pequefa,
11 542 562 es probable que el agricultor est6 dispuesto a aceptar el
12 512 681 riesgo, pues esta consciente de que, a la larga, la
13 285 291 recomendaci6n resultara mejor. En este caso la diferencia
14 387 578 es de s6lo $8, pequefia en relaci6n con el incremento medio
15 375 230 en beneficios netos ($126). Por tanto, es probable que el
16 494 661 agricultor est6 dispuesto a aceptar el riesgo. Cuando la
17 485 660 diferencia es considerable y represent una porci6n
5 significativa de los ingresos del agricultor o una gran deuda
18 295 480
con un banco o prestamista, sera mejor volver a considerar
19 485 683 la recomendaci6n. Tal vez sea possible encontrar una
20 463 260 alternative (en este caso, valdria la pena efectuar tambi6n
el analisis de los retornos minimos con 40 kg N). Si no
Promedio 400 526 existe una alternative menos riesgosa, la prActica del
agricultor es preferable.
Promedio
de los 5 Cabe sefalar que en este tipo de analisis todos los sitios
mAs bajos 252 244 son representatives de un dominio de recomendaci6n y que
ninguno tiene nada de especial. Los resultados inferiores de
un tratamiento se pueden producer en el mismo sitio, u
otro distinto, que los resultados inferiores de otro
tratamiento. Asi, la prActica del agricultor funcion6 much
mejor que la recomendaci6n en el sitio 3, en tanto que en
el sitio 5, result a la inversa (cuadro 8.2). Sin embargo, se










supone que ambos sitios fueron sometidos al analisis
descrito en el capitulo 7. La explicaci6n de estos resultados
tan peculiares puede ser un factor especifico, como la
inundaci6n, o una causa indeterminada. No obstante, ya se
decidi6 que ambos sitios representan adecuadamente el
dominio de recomendaci6n, y los resultados deben incluirse
en el analisis marginal y en el analisis de los retornos
minimos.

Finalmente, cabe sefialar que el andlisis de los retornos
minimos se realize con los datos originales obtenidos en
cada sitio, sin intentar ajustar una distribuci6n de
frecuencia. La norma de considerar el 25% de los casos
peores para cada tratamiento constitute tan s6lo una guia.
Desafortunadamente, los resultados experimentales no
siempre produce curvas uniforms y distribuciones
normales. La clave para llevar a cabo un analisis de los
retornos minimos, como en el caso de las otras tecnicas
descritas en este manual, es examiner los datos
juiciosamente desde el punto de vista del agricultor.











}apitulo nueve
lariabilidad en los
)recios: El analisis de
,ensibilidad


Los rendimientos experimentales no son el finico element
del presupuesto parcial que esta sujeto a cierta
variabilidad. Los precious de los insumos y los products
tambi6n pueden cambiar en forma impredecible. Los
investigadores necesitan una manera de determinar que
precious utilizaran en un presupuesto parcial al formular
recomendaciones. En ocasiones es dificil pronosticar, con
uno o various afios de anticipaci6n, cuales seran los precious
que regirAn en el future, o estimar el costo de oportunidad
de un insumo dado, como la mano de obra. En estos casos,
los investigadores necesitan m6todos para estimar la gama
de precious a los que cierto tratamiento podria
recomendarse; uno de estos m6todos se denomina analisis
de sensibilidad.


Los costs y. precious que deberin usarse en el
presupuesto partial
En los capitulos 2 y 3 se hizo hincapi6 en que el
presupuesto parcial debera tomar en cuenta los costs y
precious que el agricultor en realidad encara, y no los que se
anuncian en el peri6dico o los fijados por el gobierno. Sin
embargo, existen ciertas interrogantes sobre c6mo
seleccionar el precio adecuado que esta norma no abarca.
El precio de un cultivo puede cambiar considerablemente
durante el aflo, o de un afio a otro; ademds, tanto el precio
del cultivo como los de los insumos pueden ser afectados
por la inflaci6n y las political gubernamentales. En estos
casos, habra que decidir cuales precious se utilizarAn en el
presupuesto parcial.

Es comfln que los precious de los cultivos varien en un aifo,
puesto que suelen subir just antes de la cosecha y
disminuir despu6s de esta. Incluso cuando todos los
agricultores de un dominio de recomendaci6n almacenan
sus cosechas despu6s de la recolecci6n con el fin de
venderlas posteriormente, en general result mas
convenient basar el precio de campo del cultivo en el
precio del mercado inmediatamente despues de la cosecha.

Si los precious de los cultivos (o insumos) varian afno con
afio, es possible utilizar el promedio de los precious de los
flltimos tres a cinco afos como base para calcular los
precious de campo. Si los investigadores tienen acceso a los
datos sobre los precious de los flltimos 10 afios o mas,
pueden estimar un precio a largo plazo basado en la
tendencia. No obstante, con frecuencia estas tendenciess"
son el resultado de la inflaci6n. Aunque la inflaci6n es un
problema grave en cualquier pais, no impide
necesariamente que se realice un andlisis marginal. Si los
calculos de los costs que varian se basan en los precious de
los insumos que el agricultor enfrentara al comienzo del
ciclo, y el precio de campo del cultivo que se usa para
calcular los beneficios brutos de campo se basa en el precio









del cultivo que el agricultor recibira al final del ciclo; si
ademas la tasa de retorno minima incluye la tasa de
inflaci6n (la incluye si se basa en la tasa de interns en el
mercado informal de capital o en el mercado formal de
capital no subsidiado), entonces es valida la comparaci6n
de la tasa de retorno marginal y la tasa de retorno minima.
Por otro lado, si se toman los precious de los insumos y de
los products de un moment determinado del ciclo, no es
necesario incluir la tasa de inflaci6n en la tasa de retorno
minima.

En algunos casos, el gobierno control los precious, ya sea
en forma direct o mediante political que afectan el
funcionamiento de las fuerzas del mercado. Si los precious
de los insumos se mantienen a niveles bajos como
resultado de un subsidio (o si los precious de los cultivos se
mantienen a niveles altos), hay que tener cuidado al usar
estos precious en el analisis econ6mico de los resultados
experimentales. Cuando el analisis va a utilizarse para
hacer recomendaciones a los agricultores en ailos futures,
es necesario estimar si el gobiemo mantendra o no los
subsidies. Si esto no parece probable, sera mejor usar
precious mds realistas al hacer los cAlculos.

Por otro lado, si las political gubernamentales afectan a los
agricultores en forma adversa, si los precious de los cultivos
son controlados (y el agricultor no tiene acceso a otros
mercados), o los insumos se venden a un precio mayor que
los del mercado mundial, existen dos alternatives. Primero,
a corto plazo las recomendaciones tendran que basarse en
los precious que el agricultor encara en esas circunstancias.
Segundo, cuando existe la opinion de que resultaria
positive suministrar a los responsables de elaborar las
political informaci6n sobre las consecuencias de sus
political actuales y las posibles ventajas de un cambio, es
possible efectuar el mismo analisis con base en cAlculos de
los precious no distorsionados y presentarlo a los
responsables de las political. Por consiguiente, el mismo
conjunto de experiments puede analizarse de dos maneras
distintas, para dos ptiblicos diferentes: con los precious
actuales si se trata de formular recomendaciones a corto
plazo para los agricultores o con precious alternatives si se
busca contribuir a la consideraci6n de political
alternatives.



A menudo los mercados, la inflaci6n y las political resultan
tan impredecibles que, a menos que tengan una bola de
cristal, no es factible que los investigadores pronostiquen
con exactitud cudles seran los precious que regirdn en unos
cuantos aflos. Dado que las recomendaciones con
frecuencia implican una inversion del tiempo del personal
de extension, dias de studio en el campo, folletos o


















El anilisis de sensibilidad


programs de la radio, los investigadores querrdn asegurar,
hasta donde sea possible, que una recomendaci6n seguira
vigente durante algunos afios, a pesar de los cambios
probables de los precious de los insumos y/o cultivos.

La mejor forma de determinar si una recomendaci6n
soportara los cambios de precious es mediante el analisis de
sensibilidad. El anAlisis de sensibilidad significa
simplemente volver a efectuar el analisis marginal
con precious alternatives. Por ejemplo, si una
recomendaci6n respect a los fertilizantes se hace con base
en los precious actuales de &stos, pero hay indicaciones de
que pueden incrementar, entonces es factible usar una
estimaci6n razonable de los nuevos precious en el analisis.
En el cuadro 9.1 se ilustra un caso semejante. En el
analisis original (caso A), se utilize un precio de campo del
nitr6geno de $0.625/kg. Se recomend6 80 kg N, dando por
hecho una tasa de retorno minima del 100%. Si el precio
del nitr6geno subiera a $0.75/kg, ,seguiria siendo valida la
recomendaci6n? El volver a efectuar el presupuesto parcial
(caso B) con el mayor precio del nitr6geno pone de
manifiesto que ahora la recomendaci6n de 80 kg N result
inconvenient porque la tasa de retorno marginal de
cambiar de 40 kg N a 80 kg N equivale justamente a la
tasa de retorno minima. Un precio mas elevado del
nitr6geno haria necesaria la disminuci6n de los niveles de
fertilizante recomendados.


Cuadro. 9.1. AnMsis de sensibilldad de un ensayo sobre el nitr6geno.


Caso A
(Preclo de campo actual
de N = $0.625/kg)


Caso B
(Precio de campo future
de N = $0.751kg)


Okg N 40 kg N 80kg N Okg N 40 kg N 80kg N


Rendimiento ajustado (kg/ha)
Beneficios brutos de campo (S/ha)
Cost del fertillzante (8/ha)
Costo de mano de obra (S/ha)
Total de costs que varian (S/ha)
Beneficios netos ($/ha)


0 kg Na 40 kg N = 287%
40kgNa 80kgN = 133%


0kgNa 40kgN = 231%
40 kg Na 80 kg N = 100%


Si no varia la tasa de retorno minima y tanto el precio de la
mano de obra como el precio de campo del maiz son
constantes, Lcuanto debe subir el precio de campo del
nitr6geno antes de que un nivel tan bajo como 40 kg N deje
de ser una recomendaci6n viable? Es possible responder a


2,000
400
0
0
0
400


2,580
516
25
5
30
486


2,930
586
50
10
60
526


2,000
400
0
0
0
400


2,580
516
30
5
35
481


2,930
586
60
10
70
516


Tasas de retorno marginales










este tipo de interrogantes con la formula que aparece en el
cuadro 9.2 (la misma que se usa en el capitulo 6, p. 54,
con el fin de seleccionar tratamientos viables, desde un
punto de vista econ6mico, para la experimentaci6n). El
cambio del total de los costs que varian dependerd del
precio de campo del nitr6geno (n) y los costs de la mano
de obra necesaria para aplicar 40 kg N/ha ($5). Segfn este
calculo, si el precio de campo del nitr6geno sube a mas de
$1.33/kg, 40 kg N deja de ser redituable para el agricultor.

El andlisis de sensibilidad tambien sirve para examiner las
suposiciones respect a los costs de oportunidad, sobre
todo los de la mano de obra. Al desarrollar un presupuesto
parcial se utiliza en ocasiones una estimaci6n muy
rudimentaria del costo de oportunidad de la mano de obra.
Si los tratamientos provocan cambios significativos de la
mano de obra, una estimaci6n incorrect del costo de
oportunidad de esta puede Ilevar a conclusions err6neas.
Es possible usar otros costs de oportunidad en el
presupuesto parcial para dar una idea del rango al cual la
recomendaci6n seria acceptable para el agricultor.


Cuadro 9.2. Calculo del precio de campo mAximo acceptable del
nitr6geno.

AY = cambio en el rendimiento ajustado
ATCV = cambio en el total de costs que
varian
M = tasa de retorno minima
(expresada con una fracci6n decimal)
P = precio de campo del product

ATCV (1+M)
AY =
P

ATCV = P x AY
1+M

Ejemplo:
Aumento en el rendimiento ajustado entire
0 kg N y 40 kg N = 580 kg/ha
Costo de mano de obra para aplicar fertilizante = $5/ha
Tasa de retorno minima = 100%
Precio de campo del maiz = $0.20/kg

Para calcular el precio de campo maximo acceptable del
nitr6geno (n) para que la aplicaci6n de 40 kg de nitr6geno sea
econ6mica:
40 n + 5 = 0.2 x 580
2
n = $1.33/kg









Supongamos que la evidencia experimental demuestra que
con cierto herbicida se produce el mismo rendimiento
medio que con el deshierbe manual que el agricultor
realize. En este caso, la comparaci6n de los costs que
varian es el lnico andlisis econ6mico indispensable para
elaborar la recomendaci6n. Los calculos se muestran en el
cuadro 9.3; en el caso A, los investigadores han tomado
$1/dia como el costo de oportunidad de la mano de obra.
Dado que el total de los costs que varian del uso de
herbicida es mis bajo que el del deshierbe manual,
conviene recomendar el herbicida. No obstante, si el costo
de oportunidad de la mano de obra fuera tan s6lo
$0.50/dia, el deshierbe manual seria preferible. (Los
calculos demuestran que siempre que el costo de
oportunidad de la mano de obra sea superior a $0.56/dia,
hay que recomendar el herbicida.) Esto ilustra la necesidad
de estudiar con detenimiento la disponibilidad y utilizaci6n
de la mano de obra antes de elaborar las recomendaciones
respect a prActicas como el control de malezas.

Esta discusi6n del andlisis de sensibilidad sirve para
recorder que las recomendaciones al agricultor pueden
variar de acuerdo con los cambios de los precious. Los datos
agron6micos sobre las respuestas a cierto factor son validos
mientras no se alteren el ambiente biol6gico y las prActicas
de los agricultores. La interpretaci6n econ6mica de dichos
datos dependera de los cambios de precious y, por tanto, es
necesario hacer una revision continue de las
recomendaciones al agricultor, con base en experiments
agron6micos pasados y a la luz de las circunstancias
econ6micas actuales y futuras.


Cuadro 9.3. Analisis de sensibilidad do un ensayo sobre el control de maleza.

Caso A Caso B
(Costo de oportunidad de (Costo de oportunidad de
mano de obra = $1.00/dia) mano de obra = $0.50/dla)
Costos que varian Deshierbe manual Herbicida Deshierbe manual Herbicida

Herbicida ($/ha) 0 8 0 8
Bomba (S/ha) 0 1 0 1
Costo mano de obra (S/ha) 20 4 10 2

Total de costs que varian (S/ha) 20 13 10 11









En este manual se ha presentado una series de
Capitulo diez procedimientos para efectuar el analisis econ6mico de los
Informe de los ensayos agr6nomicos en fincas. Si se usan con cuidado,
resultados del andlisis estos precedimientos seran de gran ayuda en la selecci6n
econ6mico de los tratamientos que se probaran mas a fondo y en la
elaboraci6n de las recomendaciones al agricultor. Cuando
hacen su informed de los resultados de los ensayos en
fincas, los investigadores deben incluir el resume del
analisis econ6mico. Los siguientes puntos sirven para
organizer el informed del analisis econ6mico.

1 Revisi6n de los objetivos del ensayo
Antes de comenzar un analisis, hay que revisar los
objetivos del ensayo, examiner la evidencia experimental y
de diagn6stico con la cual se planific6 el experiment y
estudiar la definici6n tentative del dominio de
recomendaci6n. Asimismo, la finalidad de cada variable
experimental deberA revisarse para determinar si
represent una alternative factible a la practice del
agricultor o si proporcionara evidencia inicial sobre la
importancia, interacci6n o causalidad de ciertas limitantes
de la producci6n. En otras palabras, 6constituyen los
tratamientos recomendaciones posibles o se utilizaran para
disefar experiments posteriores que resultaran en
recomendaciones?

2 Revisi6n del diseifo y manejo de los ensayos
El andlisis marginal que se present en este manual es fitil
s6lo cuando se aplica a ensayos en fincas con ciertas
caracteristicas. Las variables no experimentales deben
mantenerse a niveles que represented las practices de los
agricultores del dominio de recomendaci6n y uno de los
tratamientos debera representar la practice del agricultor
respect a la(s) variable(s) experimental(es).

3 Estimaci6n del total de los costs que varian
Identificar los insumos que varian con cada tratamiento del
ensayo. Asegurar que se han tomado en cuenta todos los
insumos que varian en todos los tratamientos, con
particular atenci6n a los cambios de la mano de obra. Para
cada tratamiento, calcular los costs que varian por
hectArea. En cuanto a los insumos comprados, basar los
costs en los precious de campo reales que los agricultores
del dominio de recomendaci6n encaran. Deberan
desarrollarse costs de oportunidad realistas de los insumos
no comprados. Sumar los totales de los costs que varian
de cada tratamiento. (Hay que realizar un cAlculo
preliminary de estos costs al planificar el experimento)









SEstimaci6n de los rendimientos medios
Examinar los resultados del ensayo en cada sitio; estos
pueden ser de un solo afio o de various afios. Determinar si
todos los sitios representan un solo dominio de
recomendaci6n o si alguno debe excluirse debido a errors
en el manejo del experiment. Dar las razones en que se
fundamental estas decisions y utilizar el andlisis
estadistico para decidir si existen diferencias en las
respuestas a los tratamientos. Deben considerarse en el
andlisis los sitios cuyos resultados fueron afectados por
factors inexplicables o impredecibles.

5 La opci6n del presupuesto parcial
a) Si no existen diferencias de rendimiento entire los
tratamientos, debera escogerse el tratamiento con el total
de los costs que varian mas bajo para probarlo mas a
fondo en ensayos posteriores o, si se cuenta con suficiente
evidencia, para recomendarlo a los agricultores.

b) Si efectivamente existen diferencias de rendimiento entire
los tratamientos, habra que elaborar un presupuesto
parcial.

6 Estimaci6n del rendimiento ajustado
En la primera linea del presupuesto parcial se presentan los
rendimientos medios obtenidos con cada tratamiento en
todos los sitios del dominio de recomendaci6n. En la
segunda linea aparece el rendimiento ajustado segun las
diferencias en el manejo del ensayo, el tamafio de las
parcelas y el moment o el m6todo de cosecha, que se
observaron en los ensayos y en los campos de los
agricultores.

SEstimaci6n de los beneficios brutos de campo
Estimar el precio de campo del cultivo, recordando que el
ensayo puede incluir mas de un cultivo y/o derivados del
cultivo, como el forraje, que son importantes para el
agricultor. El precio de campo del cultivo es el precio que
recibe el agricultor, menos todos los costs de la cosecha y
comercializaci6n que sean proporcionales al rendimiento.
Los beneficios brutos de campo de cada tratamiento son los
rendimientos ajustados multiplicados por el precio de
campo.

SEstimaci6n de los beneficios netos
Enumerar los costs que varian y calcular un total para
cada tratamiento. Calcular los beneficios netos de cada
tratamiento. El presupuesto parcial debe incluir
unicamente las cifras correspondientes al rendimiento, los
costs y los beneficios. Los supuestos respect a los precious
de campo, ajustes del rendimiento, etc., deberan










presentarse al pie del presupuesto parcial. Por otra parte,
los detalles de los tratamientos experimentales deben
explicarse claramente en la discusi6n del ensayo.

El andlisis de dominancia
' Los tratamientos se ordenan en una escala ascendente de
los totales de los costs que varian, con los beneficios netos
correspondientes. Se eliminan los tratamientos dominados.

SEstimaci6n de la tasa de retorno minima acceptable
Estimar la tasa de retorno minima para el ciclo de cultivo.
En la mayoria de los casos se situara entire el 50% y 100%.

SEl analisis marginal
i En el analisis marginal, los tratamientos no dominados se
presentan en una curva de beneficios netos y se estiman
las tasas de retorno marginales entire los tratamientos
adyacentes. Estas tasas se comparan con la tasa de retorno
minima a fin de escoger los tratamientos aceptables. Los
resultados del analisis marginal se presentan en el informed.

Conclusiones a partir del analisis marginal
a) Si los resultados del ensayo se utilizaran para planificar
ensayos posteriores, en el informed deben examinarse los
resultados del analisis econ6mico con el prop6sito de
escoger los tratamientos que se usaran en los experiments
del pr6ximo ciclo.

b) Si el andlisis econ6mico se efectfa con el objeto de
formular una recomendaci6n, el informed debera incluir una
discusi6n de la evidencia utilizada para este prop6sito.

Antes de formular una recomendaci6n, efectuar un
andlisis de los retornos minimos
Cuando se cuenta con los datos de suficientes sitios y aflos,
se efectfa un analisis de los retornos minimos de todos los
resultados experimentales para examiner lo que la
variabilidad de los resultados implica para el bienestar del
agricultor.

Antes de formular una recomendaci6n, efectuar un
Sandlisis de sensibilidad
Si se espera que los precious y/o costs varien, se practice el
analisis de sensibilidad y los resultados se incluyen en el
informed.










Est6n impresas en negritas las piginas donde aparece
la definici6n de un t6rmino.

Adopci6n de recomendaciones, 5, 51-52
Analisis continue, 52
Analisis de dominancia, 30-31
AnAlisis de los retornos minimos, 66-70
Analisis de sensibilidad, 53, 73-75
Analisis estadistico, 3, 21-22, 60-62
Analisis marginal, 11-12, 38-46
Beneficios brutos de campo, 10, 27-28
Beneficios netos, 4, 11, 28
Capital de trabajo, 34
Costo del capital, 34-37
Costo de campo, 14
Costo de oportunidad, 13, 16-17, 34, 53, 74-75
Costos que varian, 10, 13-19
Curva de los beneficios netos, 31-32, 41, 45
Dominio de recomendaci6n, 7-8, 20-21, 57-58
Ensayos en flncas, 5-7
Evaluaci6n agron6mica, 3, 12, 21, 58, 62
Evaluaci6n del agricultor, 3, 49
Inflaci6n, 35, 71-72
Investigaci6n en fincas, 1-3
Manejo de los ensayos, 5-7, 23-25, 59
Mano de obra, 16-18, 53, 74-75
Paquetes de prActicas, 5, 51-52
Precio de campo (de un insumo), 13-16
Precio de campo (del producto, 10, 25-27, 71
Precio de campo de oportunidad (de un insumo), 15
Precio de campo de oportunidad (de un producto, 27, 35 (pie)
Presupuesto parcial, 9, 27-29
Promedio de los rendimientos, 9, 22, 23
Recomendaciones, 1, 49, 51, 52
Rendimiento ajustado, 10, 23-25
Residuos, 47-48
Responsables de formular las political, 3, 16, 36, 72
Riesgo, 4-5, 59, 63-66
Tasa de retorno marginal, 12, 32-33, 49
Tasa de retorno minima, 34-37, 48, 71-72
Total de los costs que varian, 11, 18-19
Variables experimentales, 5, 6, 55
Variables no experimentales, 6, 23-24, 57





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