Metodologías de valoración EX - ANTE del impacto de la biotecnología en el sector agrario peruano

Abstract

Dada la importancia de las innovaciones tecnológicas en la agricultura peruana, se tiene el objetivo de evaluar la eficiencia analítica de las diversas metodologías aplicadas en investigaciones ex - ante y comparar los resultados de las metodologías determinísticas con las metodologías probabilísticas en el caso de la liberación de semillas de papa cisgénica en el sector agrícola peruano. Se aplica el método de presupuesto parcial de Horton (1982) y el método de excedentes de Alston, Norton y Pardey (1995) en entornos determinístico y probabilístico. Se encontró que al utilizar la metodología determinística se observan valores únicos de los indicadores, mientras que con la probabilística se obtiene una gama de valores que siguen una distribución de probabilidad, reflejando la variabilidad de las condiciones e incertidumbre presente en la producción. En el estudio, se halla una probabilidad de 99,3 por ciento de que se presenten casos favorables para los agentes beneficiarios de la tecnología, así como una probabilidad del 0,7 por ciento de que se presente un escenario perjudicial, lo que supone que no todos los escenarios en el cultivo serán beneficiosos. Como conclusión, se demuestra la mayor eficiencia de la metodología probabilística, al proveer resultados que reflejan de manera más amplia y con mayor confiabilidad, las posibles situaciones generadas por la liberación de una nueva tecnología.Given the importance of technological innovations in Peruvian agriculture, the objective is to evaluate the analytical efficiency of the various methodologies applied in ex ante research and to compare the results of deterministic methodologies with probabilistic methodologies in the case of the release of cisgenic potato seeds in the Peruvian agricultural sector. The partial budget method of Horton (1982) and the surplus method of Alston, Norton and Pardey (1995) are applied in deterministic and probabilistic environments. It was found that when using the deterministic methodology unique values of the indicators are observed, while with the probabilistic a range of values is obtained that follow a probability distribution, reflecting the variability of the conditions and uncertainty present in the production. In the study, there is a 99.3 percent probability that favorable cases will appear for the beneficiary agents of the technology, as well as a 0.7 percent probability that a harmful scenario will appear, which means that not all scenarios in cultivation will be beneficial. In conclusion, the greater efficiency of the probabilistic methodology is demonstrated, by providing results that reflect more broadly and with greater reliability, the possible situations generated by the release of a new technology.