Los productores agrícolas han adoptado cada vez más tecnologías de agricultura de precisión (AP) durante las últimas dos décadas. Los datos de la Encuesta de Gestión de Riesgos Agrícolas (ARMS) recopilados y analizados por el USDA (Schimmelpfennig) mostraron una adopción sustancial de varias tecnologías de AP, que incluyen monitoreo y mapeo de rendimiento, muestreo y mapeo de suelos, sistemas de orientación y tecnologías de tasa variable.
Sin embargo, gran parte de la rápida adopción de tecnologías de AP se ha producido en los últimos años durante un período de mayor rentabilidad agrícola. Si la adopción de la tecnología de megafonía genera una mayor rentabilidad o si una mayor rentabilidad impulsa la adopción es una cuestión importante. Una investigación reciente de Mike Castle, Brad Lubben, Joe Luck y Taro Mieno en la Universidad de Nebraska-Lincoln estudiaron esta pregunta para evaluar el impacto económico de la adopción de la tecnología PA en cooperación con Tina Barrett y los miembros productores de Nebraska Farm Business, Inc. ( NFBI), una asociación de análisis y mantenimiento de registros agrícolas. La investigación se resume en la tesis de maestría de Castle de diciembre de 2016 y proporciona los antecedentes para esta discusión.
La evaluación de Castle del trabajo previo sobre el impacto de la tecnología de AP encontró que la mayoría de los estudios analizaron los retornos de la AP en condiciones hipotéticas o simuladas, mostrando los retornos potenciales o presupuestados de la adopción de tecnología. Sin embargo, el impacto real de la adopción de la tecnología de megafonía sobre la rentabilidad quedó en gran parte sin respuesta. Al vincular los datos primarios sobre la adopción de tecnología de AP recopilados a través de encuestas de productores con los datos financieros secundarios disponibles a lo largo del tiempo para un panel de productores de NFBI, la investigación analizó directamente la cuestión de la adopción de tecnología de AP y la rentabilidad de la granja.
Adopción de agricultura de precisión
La investigación de la encuesta proporcionó estimaciones de las tasas de adopción de varias tecnologías de AP para una muestra de productores de NFBI que se remonta a la década de 1990. Las tecnologías de megafonía incluyen aquellas vinculadas a la eficiencia operativa, como la guía del sistema de posicionamiento global (GPS), el control automatizado de secciones y la telemática. Estas tecnologías pueden mejorar la eficiencia mediante la reducción de la superposición y el uso de entradas, así como el monitoreo y la generación de informes en tiempo real del rendimiento del equipo. Otras tecnologías de AP abordan las diferencias de productividad y la variabilidad dentro de un campo e incluyen monitores de rendimiento, muestreo de suelo específico del sitio, aplicación de dosis variable de insumos e imágenes de cultivos. Estas tecnologías pueden mejorar la productividad y la rentabilidad gestionando la variabilidad y focalizando los insumos de manera más eficiente dentro de un campo.
La Figura 1 mide el porcentaje de adopción de varias tecnologías de AP por parte del panel de productores de NFBI desde mediados de la década de 1990. Varias tecnologías de AP han tenido una adopción generalizada a lo largo del tiempo hasta el punto de que la mayoría de los productores las están utilizando, incluidos los monitores de rendimiento (YM) con y sin GPS; muestreo de suelo en rejilla (GSS); Orientación basada en GPS, incluidas barras de luz (LB), dirección automática (AS); Control automático de secciones (ASC) basado en GPS; y aplicación de dosis variable de fertilizantes y semillas. Las tasas de adopción de tecnología PA para el panel de productores de NFBI son sustancialmente más altas que las informadas en la encuesta ARMS del USDA resumida por Schimmelpfennig. Los productores del programa NFBI están más concentrados en la producción de cultivos y es probable que sean más progresistas y orientados al manejo que los productores de cultivos promedio.
Figura 1. Porcentaje de adopción de tecnologías de agricultura de precisión (de Castle)
Gráfico que muestra la creciente adopción de tecnologías de agricultura de precisión
Con la adopción generalizada de tecnologías de AP en los últimos 20 años, el análisis puede comparar los factores previos y posteriores a la adopción y la rentabilidad entre los productores para evaluar la cuestión del impacto económico de la tecnología de AP. La investigación utilizó un modelo de datos de panel de efectos fijos para examinar el efecto de la adopción de la tecnología de AP sobre la rentabilidad, al tiempo que contabiliza las tendencias en los datos a lo largo del tiempo y los efectos endógenos específicos del productor.
Impactos de la agricultura de precisión en la rentabilidad
El análisis inicial se centró en las diferencias en la rentabilidad entre los adoptantes y no adoptantes de la tecnología de megafonía mediante el análisis de la rentabilidad frente al número de tecnologías de megafonía adoptadas. Se analizaron varias medidas diferentes de rentabilidad o eficiencia, incluido el ingreso agrícola neto (NFI), el índice de ingresos agrícolas netos (NFIR) y el índice de gastos operativos (OER). Ambas razones son razones financieras calculadas como ingreso agrícola neto y gasto operativo, respectivamente, sobre el ingreso agrícola bruto. Si bien la interpretación de NFI es sencilla, NFIR es una medida de eficiencia, específicamente la capacidad de convertir el ingreso bruto en ingreso neto, con un índice más alto que indica una mayor eficiencia. De manera similar, los REA son una medida de eficiencia de la capacidad de convertir los insumos o gastos operativos (menos intereses y depreciación) en ingresos brutos. con una relación más baja que indica una mayor eficiencia. El análisis de regresión inicial que mide el impacto de la adopción de la tecnología PA se muestra en la Tabla 1.
Cuadro 1. Impacto de la adopción de la agricultura de precisión en los resultados de la regresión de la rentabilidad
Variable dependiente Estimación de parámetros Error estándar valor t Valor p
Ingresos agrícolas netos 43,616 *** 10,495 4.1557 0,0001
Relación de ingresos agrícolas netos 1.0399 .06964 1,4932 0.1359
Ratio de gastos operativos -1.0404 * 0.4736 -1,8140 0.0701
Nota: Cada fila representa los resultados de cada regresión respectiva. Las estimaciones de los parámetros indican el cambio estimado en la variable dependiente dada por el uso de una tecnología adicional de agricultura de precisión. También se incluyeron variables ficticias anuales en cada regresión para controlar la tendencia temporal. *** indica significación estadística al nivel α = 1% y * indica significación al nivel del 10%.
El parámetro reportado en la Tabla 1 para NFI sugiere que cada tecnología adicional adoptada está asociada con un aumento de los ingresos agrícolas netos de más de $ 43,000, una medida que es estadísticamente muy significativa. Las estimaciones de los parámetros para NFIR y OER también muestran los resultados esperados, con cada tecnología adicional asociada con un aumento de 1.04 puntos porcentuales en NFIR o una disminución de 1.04 puntos porcentuales en OER. Sin embargo, las estimaciones de los parámetros son menos significativas desde el punto de vista estadístico, y ninguna de ellas alcanzó la medida estándar de significancia de α = 0.05 (valores de P de menos de 0.0500).
En resumen, los resultados de la regresión inicial sugieren que los niveles más altos de adopción de tecnología de AP están asociados con una mayor rentabilidad. Sin embargo, este análisis inicial solo muestra una fuerte relación entre los dos. Si la adopción de la tecnología de megafonía impulsa la rentabilidad o si la rentabilidad impulsa la adopción de la tecnología de megafonía (o si se impulsan entre sí de forma endógena) sigue siendo una cuestión importante.
Para abordar directamente la hipótesis de que la adopción de la tecnología de megafonía impulsa la rentabilidad, el análisis analizó los NFI anteriores y posteriores a la adopción dentro de los datos del panel. Una regresión lineal inicial de tecnologías utilizadas por años utilizados sugirió una relación estadísticamente significativa y positiva, proporcionando evidencia de apoyo para la hipótesis. El análisis de las tecnologías utilizadas y los años utilizados se llevó más allá para estudiar un modelo de regresión polinomial, reconociendo que el impacto de los años utilizados puede no ser lineal, sino sigmoide o en forma de S, lo que refleja una curva de aprendizaje asociada con la adopción de la tecnología PA. . La curva de aprendizaje puede ser representativa de muchas habilidades diferentes y ciertamente podría describir la tecnología de AP, donde el impacto de la adopción es inicialmente pequeño a medida que se adquieren conocimientos o habilidades o se recopilan datos. Entonces,
El análisis de los datos previos y posteriores a la adopción con un modelo de regresión polinomial permite estimar una curva de aprendizaje en el impacto económico de la adopción de la tecnología PA. Los resultados del análisis de regresión polinomial se muestran en la Tabla 2.
Cuadro 2. Impacto de la adopción de la agricultura de precisión en los resultados de la regresión polinomial del ingreso agrícola neto (de Castle)
Variable Estimación de parámetros Error estándar valor t Valor p
Tech. Utilizar 70,697 45,394 1.5573 0,119
Tech. Uso * Años de uso -11.855 13,427 -0,8830 0.3776
(Uso de tecnología * Años de uso) 2 2.635 * 1.372 1.9199 0.0553
(Uso de tecnología * años de uso) 3 -67,91 42,48 -1,5985 0.1104
Nota: También se incluyeron variables ficticias de año para controlar la tendencia temporal. * indica significancia estadística al nivel α = 10%.
El modelo polinomial muestra una mayor significación estadística para los diversos términos explicativos en comparación con el modelo lineal simple, pero las estimaciones de los parámetros y la significación de los términos de interacción no proporcionan directamente una interpretación. La medida real de importancia es el efecto marginal de un año adicional de uso de tecnología en el NFI calculado a partir de la ecuación en su conjunto. El valor del efecto marginal de la adopción de la tecnología de AP se demuestra en la Figura 2.
Figura 2. Cambio estimado en el ingreso agrícola neto por el uso de tecnología de agricultura de precisión (de Castle)
Gráfico que muestra el cambio estimado en el ingreso agrícola neto después de adoptar la tecnología de agricultura de precisión
El gráfico demuestra el efecto marginal combinado y la interacción del uso de la tecnología PA y los años de uso. Implica un período inicial de tiempo en el que el efecto de la adopción de la tecnología de AP sobre los NFI es estadísticamente insignificante y podría, de hecho, ser negativo. Si bien algunas tecnologías, como la orientación y el control de secciones, podrían mejorar la eficiencia inmediatamente después de su adopción, es probable que otras, como el mapeo de rendimiento, no proporcionen información suficiente para la toma de decisiones de gestión hasta que estén disponibles varios años de datos. Teniendo en cuenta el costo inicial de invertir en tecnología de AP (particularmente si los costos se contabilizan como gastos inmediatamente para fines fiscales en lugar de depreciarse con el tiempo), no es sorprendente ver un impacto insignificante o incluso negativo en los NFI de la adopción de la tecnología de AP. Sin embargo, con el tiempo, la mayor eficiencia operativa, datos,
Conclusión
El impacto económico general de la adopción de la tecnología de AP sigue sin estar claro. El análisis simple de adopción versus no adopción muestra que la adopción de la tecnología de PA se asocia positiva y significativamente con una mayor rentabilidad. Sin embargo, la relación por sí sola no prueba la causalidad ni indica qué impulsa a cuál. Un análisis más detallado de la adopción previa y posterior muestra efectos estimados positivos sobre los productos no alimentarios derivados de la adopción de la tecnología de AP, aunque los resultados no son estadísticamente significativos. El análisis de regresión polinomial demuestra que la rentabilidad de la adopción de la tecnología PA aumenta con el tiempo (experiencia) como se muestra en la Figura 2, pero el impacto general sobre la rentabilidad sigue siendo estadísticamente incierto.
Un análisis más detallado con datos adicionales o un análisis refinado de tecnologías específicas o familias de tecnologías (como controles de sección o aplicaciones de tasa variable) a lo largo del tiempo podría proporcionar más información sobre los impactos económicos de la adopción. En general, el análisis prospectivo o ex ante de tecnologías y prácticas puede continuar proporcionando información y estimaciones de los posibles impactos económicos de la adopción. Para ir más allá de los retornos potenciales, el análisis previo y posterior a la adopción, más complejo, tal como se utiliza en este trabajo, puede proporcionar una imagen mejor y una perspectiva más completa de los impactos económicos reales de la adopción.