Introducción

Los programas de extensión aplicados en Latinoamérica tienen sus orígenes en el modelo norteamericano. El propósito de éstos fue “extender” conocimientos provenientes de la investigación y de las universidades y transferir tecnología que permitiera a los agricultores aumentar la producción (^{Aguilar Ávila et al., 2010}, ^{Alarcón y Ruiz 2011}). Sin embargo, los esfuerzos institucionales y personales para el logro de resultados vía extensionismo en el sector rural de México no han tenido los resultados esperados (^{Aguilar Ávila et al., 2010}).

Las causas han sido varias, ^{Freire (1973)} lo atribuye a la existencia de un fuerte peso a “una visión ingenua de la realidad y en el caso más común, a un claro sentido de superioridad, de dominación, con que el técnico se enfrentaba a los campesinos, insertos en una estructura agraria tradicional”. Por su parte, ^{Engel (1998)} lo atribuye a cinco características del extensionismo: 1) carácter lineal; 2) desprecio por los conocimientos no científicos; 3) falta de orientación hacia las demandas de los productores y las exigencias de los mercados; 4) enfoque paternalista; y 5) atención al productor de manera individual.

La ingenuidad que menciona Freire permanece en la actualidad; un ejemplo son los programas públicos de asistencia y capacitación técnica que no logran definir una población objetivo sobre la cual se desea incidir (^{McMahon et al., 2011}). Se parte del supuesto que cualquier productor es adecuado para iniciar acciones de transferencia tecnológica, siempre y cuando pertenezca a la población objetivo definida. ^{Obreque (2010)} menciona que los procesos de transferencia de innovaciones no los puede ejercer cualquiera; aquel que realice dicho proceso requiere de un perfil innovador.

Para contextualizar, de acuerdo con el Censo Agrícola, Ganadero y Forestal realizado en 2007 (^{INEGI, 2009}), en México existen 5.5 millones de unidades de producción rural (UPR). De éstas, 4.06 millones reportan actividad agrícola o pecuaria, de las cuales 1.3 % (52,781) recibieron servicios de asistencia técnica pagada con recursos públicos, y 1.6 % (64 340) la recibieron mediante un pago privado.

De acuerdo con registros de la Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural Pesca y Alimentación (SAGARPA)¹, se considera un estimado de 11758 Prestadores de Servicios Profesionales (PSP) que dan asistencia y capacitación técnica a las 52 781 UPR, de donde resulta que cada asesor ofreció este servicio en promedio a 4.4 UPR al año. Si se considera que estas 4.4 UPR no fueron seleccionadas en función de su acceso y difusión de los conocimientos que recibe, se infiere que en un contexto nacional, este tipo de servicios logre las coberturas mencionadas anteriormente. Se entiende por cobertura a la proporción de actores que reciben una intervención (directa o indirecta) respecto a la totalidad de actores que forman parte de una red en torno a una actividad productiva específica en el sector rural (^{CIESTAAM, 2013}).

En México, actualmente los servicios de capacitación y asistencia técnica se desarrollan bajo el modelo Plataforma-Módulo-Área de extensión, el denominado modelo Hub (^{SAGARPA, 2012a}). Programas como Modernización Sustentable de la Agricultura Tradicional (MasAgro) y Apoyo a la Cadena Productiva de los Productores de Maíz y Frijol (PROMAF) utilizan los módulos demostrativos como una estrategia de política para incrementar la actual cobertura de dichos servicios.

Bajo el modelo Hub, la dificultad para la selección de un buen módulo demostrativo que sea fuente de información (de tecnologías e innovaciones) resulta relevante, ya que los métodos utilizados actualmente están relacionados con parámetros operativos o normativos. Esto no significa que el método esté mal diseñado para ello; sin embargo, se debe complementar con la identificación de actores “clave” que ayuden a dinamizar la transferencia del conocimiento, es decir, que se incorporen los denominados “criterios relacionales” entendidos como la identificación y uso de la posición individual de cada integrante de una red local y la estructura de la red en general.

^{Rogers (2003)} menciona que la adopción de innovaciones se da mediante la interacción entre productores, ya que los desempeños individuales y grupales dependen de las relaciones internas y externas de intercambio de información, conocimientos y recursos entre los diversos actores presentes en una región; los estudios de ^{Monge Pérez y Hartwich (2008)} evidencian que los productores adoptan una innovación una vez que sus semejantes lo hayan hecho; es decir aquellos productores que cuentan con patrones semejantes de vinculación social. Así mismo ^{Leeuwis y Van den Ban (2004)} y ^{Röling (2009)} destacan la interdependencia entre los actores de una red, los efectos de la misma, el aprendizaje en conjunto y la interacción social como factores en la adopción de innovaciones.

El objetivo de este trabajo fue analizar las coberturas obtenidas en dos estrategias de gestión de la innovación (MasAgro y PROMAF) mediante la herramienta de análisis de redes de innovación para proponer criterios que complementen la selección actual de los módulos demostrativos.

Metodología

Resultados y discusión

La cobertura que un PSP puede lograr en la extensión agrícola con productores rurales, está relacionada con la identificación de los mismos con base en su posición individual dentro de una red, sea una posición desde el punto de vista de ser fuente de información técnica o de prestigio o un referente social (Cuadro 1).

Fuente: elaboración propia a partir de la información de campo.

Cuadro 1 Descriptivos de variables analizadas. Productores de módulo y áreas de extensión en Chiapas. Programas MasAgro y PROMAF. 2012. 

El análisis de correlaciones muestra una relación entre la cobertura social y la cobertura técnica del productor con un nivel de asociación importante, un nivel de significancia de p<0.05 y una relación positiva; es decir la cobertura que tiene el productor en la red técnica se incrementa a medida que aumenta la cobertura que tiene en la red social. Así mismo se encontró una relación entre la cobertura en la red técnica y el nivel de INAI del productor con un nivel de asociación baja, un nivel de significancia de p<0.01 y una relación positiva. (Cuadro 2).

^†Correlación con un nivel de significancia p<0.05. ¶Correlación con un nivel de significancia p<0.01.

Cuadro 2 Correlación de Pearson entre variables y nivel de significancia. Productores de módulo y áreas de extensión en Chiapas. Programas MasAgro y PROMAF. 2012. 

El Cuadro 2 señala relaciones que inducen a pensar que la cobertura social de las relaciones de un productor está relacionada de manera positiva con sus relaciones técnicas, y que éstas relaciones técnicas inciden en el nivel de innovación de un productor. Entonces, una estrategia de gestión de innovación orientada a incrementar el nivel de innovación en los productores, debe partir de la consideración de sus relaciones tanto técnicas como sociales. Es decir, la combinación de liderazgo tecnológico y prestigio social deben ser criterios para la identificación de módulos demostrativos. Esto coincide con lo descrito por ^{Rogers and Shoemaker (1971)}, el liderazgo tecnológico y el prestigio social son dos requisitos considerados indispensables para establecer un módulo demostrativo y tener una rápida diseminación del conocimiento por “imitación”.

La comparación de medias arrojó que en la red social no se encontraron diferencias significativas entre las variables analizadas. Esto se explica porque las relaciones son de orden interpersonal, es decir son las interacciones que normalmente realizan los individuos. Es decir, la estructura social sobre la cual actúan los PSP de ambos programas es la misma.

Con respecto a la red técnica, las variables estudiadas no muestran diferencias significativas (Cuadro 3). Sin embargo, el promedio de INAI y la cobertura de los módulos demostrativos de MasAgro son superiores al resto. Esto se explica porque en la identificación de los módulos MasAgro se incluyen implícitamente criterios relacionales, y la atención ocurre de manera directa por ser un requisito para su acreditación como Técnico Certificado MasAgro. La no significancia de las diferencias, más allá de los fundamentos estadísticos, puede explicarse por tratarse de un primer año de operación y en el cual los niveles de innovación no se han expresado en los rendimientos ni en la cobertura que alcanzan como fuentes de información.

Medias con diferentes superíndices en la misma fila son significativamente diferentes (p<0.05).

Fuente: elaboración propia a partir de la información de campo.

Cuadro 3 Comparación de medias de las variables INAI y Cobertura por tipo de referencia de los productores en la red técnica. 

^{Hobbs et al. (2008)} mencionan que la AC es un proceso que considera la mínima remoción del suelo (no-labranza), cobertura permanente (residuos agrícolas) y la rotación de cultivos. Por su parte ^{Friedrich y Kasamm (2009)} mencionan que los agricultores de países donde no se practica AC enfrentan una serie de barreras de carácter intelectual, social, biofísico y tecnológico, financiero, de infraestructura y de política que dificultan la adopción tecnológica de prácticas en AC y que resultan en procesos más complejos para el análisis e intervención. En esta investigación, se encontró que el máximo nivel de innovación (INAI) fue de 80 % en productores con más de dos ciclos trabajando con agricultura de conservación; es decir la familiaridad que tienen con las innovaciones (^{Wejnert 2002}, ^{Rogers, 2003},) es mayor que en el resto de los productores.

^{Wejnert (2002)} menciona tres componentes principales en la adopción de innovaciones: 1) las características de la innovación; 2) las características de los innovadores; y 3) las características del entorno donde se desenvuelven los innovadores. ^{Frambachet y Schillewaert (2002)} identifican cinco factores que influyen en las decisiones de adopción del individuo: actitud hacia la innovación, características personales, facilitadores de la organización, capacidad de innovación e influencias sociales. Así, las influencias sociales se relacionan con aspectos tecnológicos.

^{Leeuwis y Van den Ban (2004)} y ^{Röling (2009)} destacan la interdependencia entre los actores de una red, los efectos de la misma, el aprendizaje en conjunto y la interacción social como factores en la adopción de innovaciones. Por su parte ^{Monge y Hartwich (2008)} señalan que los productores adoptan una innovación una vez que sus semejantes lo hacen, señalando que el patrón social influye en el patrón tecnológico.

Como se mencionó anteriormente, el éxito del modelo Hub depende de una adecuada identificación de módulos demostrativos, del funcionamiento de plataformas y la vinculación entre los elementos que integran el modelo, incluyendo las áreas de extensión. Al identificar actores mejor conectados y posicionados en la red, se pueden alcanzar mayores coberturas. Sin embargo, para el establecimiento de módulos demostrativos, además de la buena conexión del productor se requiere que éste también tenga un buen nivel de innovación.

En este sentido la propuesta de complemento de la actual identificación de módulos demostrativos está orientada en el uso del Nivel de Innovación y en la Cobertura de los actores intervenidos. Esto implica complementar los actuales criterios con los cuales los PSP y los programas mismos orientan al establecimiento de estos módulos.

La Figura 1 muestra la ubicación de los productores seleccionados por las estrategias estudiadas de acuerdo su nivel de Innovación (INAI) y conectividad dentro de la Red Social.

Fuente: elaboración propia a partir de la información de campo.

Figura 1 Ubicación de los productores de acuerdo a su nivel de INAI y la cobertura dentro de la Red Social.  

La Figura 2 muestra la ubicación de los productores seleccionados por las estrategias Técnico Certificado de MasAgro y PROMAF de acuerdo con su Nivel de Innovación (INAI) y conectividad dentro de la red técnica. De acuerdo con el gráfico los módulos de Técnico Certificado se encuentran mejor ubicados que los módulos PROMAF, sobre todo en términos de conectividad.

Fuente: elaboración propia a partir de la información de campo.

Figura 2 Ubicación de los productores de acuerdo a su nivel de INAI y cobertura dentro de la Red Técnica. 

La Figura 2 sugiere que los productores del cuadrante I están bien ubicados en términos de cobertura y del nivel de innovación. Productores ubicados en cualquier otro cuadrante requieren ser intervenidos de forma diferente para que expresen su potencial como módulos demostrativos.

El Cuadro 4 presenta las acciones que tendrían que desarrollarse para cada tipo de productor en función de su nivel de innovación y conectividad. En el cuadrante I se ubican a productores que debieran ser considerados como primera opción para establecer módulos demostrativos. Sus características como innovadores y conectados los hacen idóneos para servir tanto para la validación de prácticas tecnológicas, como para difundir los resultados de éstas. Ambas son características sustantivas de un módulo demostrativo.

Fuente: elaboración propia.

Cuadro 4 Propuestas de trabajo de acuerdo con la ubicación del productor. 

Si bien el cuadrante I es el más adecuado, sólo 5.8b% de los módulos y las áreas de extensión se encuentran en éste, de ahí la importancia de su correcta y pronta identificación.

El cuadrante II integra a 15 % de los productores considerados como módulos y áreas de extensión. Estos productores están bien conectados pero no muestran niveles medio-altos de innovación. Es decir, tienen el potencial para difundir pero, por decirlo así, no tienen qué difundir desde el punto de vista de la innovación.

Los productores del cuadrante IV muestran, al contrario de los del cuadrante II, buenos niveles de innovación, pero baja conectividad en la red. Tienen qué difundir, pero no tienen los canales para hacerlo.

La mayoría de las observaciones se ubican en el cuadrante III (58 %). Son productores sin innovación ni conexión. Al ser los más abundantes, la probabilidad de ser escogidos como módulos es mayor, a pesar de sus atributos no deseables de innovación y conectividad. Estos productores suelen ser los más atentos al cumplimiento normativo de los programas, pues se mantienen en una búsqueda constante de subsidios públicos, lo que incrementa la probabilidad de ser seleccionados como módulos demostrativos.

El Prestador de Servicios Profesionales juega un papel importante para lograr que los productores ubicados en el cuadrante III pasen al cuadrante I. Es decir, se debe de cambiar el rol del agente de cambio al rol que ^{Howells (2006)} llaman “intermediario de innovación” o ^{Klerkx et al., (2009)} llama “gestor sistémico”, es decir aquellas organizaciones que actúan como agentes intermediarios entre dos o más actores en un proceso de innovación, entregando información sobre potenciales colaboradores, ayudando a encontrar asesoría, apoyo y financiamiento para los resultados innovadores que resulten de tales colaboraciones. De acuerdo con ^{Winch y Courtney (2007)} el PSP debe actuar como un miembro más de la red, que no se enfoca ni en la organización ni en la implementación de la red, sino más bien facilita que los productores innoven o se relacionen más en su red. A esto refiere esta investigación con el paso del cuadrante III al cuadrante I.

Conclusiones

De los casos analizados, los módulos identificados con criterios de posición en la red (MasAgro) presentan mejores coberturas que aquellos que solo consideran a productores con disposición a ser módulos demostrativos (PROMAF). La disposición de un productor a ser módulo no es condición suficiente para provocar el efecto demostración que persigue un módulo.

Un mayor acceso al conocimiento presente en los módulos favorece una mayor cobertura de los servicios de asistencia técnica pública, mejorando el retorno de la inversión pública realizada. Por lo tanto, para incrementar las coberturas de asistencia y capacitación técnica bajo la estrategia Hub, la identificación actual de módulos demostrativos (esto es selección con criterios normativos) debe complementarse con los criterios relacionales.