¿Cómo ha afectado la Covid-19 a la calidad de los datos en el sector agrícola? : conclusiones de un reciente debate electrónico

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¿Cómo ha afectado la Covid-19 a la calidad de los datos en el sector agrícola? : conclusiones de un reciente debate electrónico

Una discusión reciente de un panel electrónico —organizado conjuntamente por AVANTI (Avanzando el conocimiento para un impacto agrícola) y EvalForward—, se propuso analizar esta cuestión. Los ponentes —Armand Zoa, Joas Tugizimana y Tim Njagi— compartieron sus experiencias en Camerún, Rwanda y Kenya, respectivamente.

Todos ellos subrayaron la importancia de la calidad de los datos en el sector: tanto para calcular déficits de seguridad alimentaria o la cantidad de alimentos producidos y consumidos, como para otros fines y decisiones de carácter más mercantil, como el comercio, la fijación de los precios y el marketing. A medida que avanzó el debate, se hizo evidente que aquellos países con sistemas de información de gestión (SIG) más sólidos para datos agrícolas están afrontando mejor los diversos efectos adversos de la COVID-19 en la calidad de la información en comparación con aquéllos con sistemas menos consolidados. Se pueden encontrar evidencias de lo anterior en dos ámbitos principales: la armonización de los sistemas nacionales de datos y la existencia de datos sistemáticos a largo plazo.

Harmonised, national data systems strengthen quality

Rwanda cuenta con un SIG estatal, administrado de forma centralizada y que ofrece información a nivel de distrito. El país dispone de un sistema sólido de gestión basada en los resultados, en virtud del cual se suscriben contratos de resultados entre el Ministerio de Agricultura y Recursos Animales (MINAGRI, por sus siglas en inglés) y diversas instituciones y su personal a modo de compromiso para implementar y proporcionar información sobre objetivos con plazos concretos. El SIG del MINAGRI genera informes de encuestas junto con una plataforma funcional de seguimiento y evaluación (SyE). La calidad de los datos se verifica mediante visitas trimestrales sobre el terreno en todo el país, y existen plataformas digitales como el sistema de vigilancia de cultivos. Los recortes presupuestarios para reasignar fondos a la respuesta a la crisis sanitaria actual han limitado las visitas de seguimiento y verificación, lo que podría comprometer la calidad de los datos, aunque de manera restringida. Debido a que los procesos y sistemas del país son relativamente robustos, los efectos de los recortes financieros y las restricciones de viaje como consecuencia de la COVID-19 son aparentemente menores.

Kenya está comenzando a avanzar en la armonización de sus sistemas nacionales de datos y las mejoras correspondientes en la calidad de éstos, principalmente mediante intervenciones encabezadas por la asistencia para el desarrollo de ultramar (AOD). Entre ellas, la Iniciativa Global de Datos Abiertos para la Agricultura y la Nutrición (GODAN, por sus siglas en inglés), la plataforma Big Data del CGIAR, y las inversiones del Banco Africano de Desarrollo en apoyo de los Estados miembros, destinadas a armonizar metodologías y herramientas de recopilación de datos. Aunque no se gestionan de forma centralizada, estas iniciativas han mejorado la calidad y disponibilidad de la información, sobre todo en el contexto de las restricciones de viaje debido a la COVID-19. Como medida de protección, durante el confinamiento se ha hecho un uso elevado de métodos de recopilación de datos a distancia, como por ejemplo a través de satélites, o mediante encuestas por teléfono o mensajes de texto.

El SIG del Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural (MINADER, por sus siglas en francés) de Camerún está menos armonizado y suele basarse en estimaciones no verificadas ni fundamentadas. Es bastante habitual que los diferentes ministerios gubernamentales tomen decisiones sobre una intervención agrícola común basándose en estimaciones distintas. La pandemia de COVID-19 ha incrementado el interés de los encargados de formular políticas en la información relacionada con la agricultura y la seguridad alimentaria, en un esfuerzo por evitar que la crisis sanitaria se convierta en una crisis alimentaria. Este interés renovado podría apoyar los esfuerzos destinados a mejorar la armonización de los sistemas de datos agrícolas.

La recopilación sistemática de datos a largo plazo mejora la calidad

Kenya cuenta con una base de datos ya establecida con información de períodos prolongados de tiempo, así como con una amplia variedad de encuestados familiarizados con el sistema. Además, los entrevistados tienen una cierta confianza en el sistema y en quienes recopilan la información, una circunstancia que mejora la calidad de los datos y la capacidad de respuesta. El país dispone ya de conjuntos de datos exhaustivos sobre la demografía de los hogares, así como información periódica sobre la disponibilidad de alimentos, sus precios y las fluctuaciones de éstos durante las diferentes temporadas. Estos datos facilitan la labor de los investigadores en vista de las restricciones relacionadas con la COVID-19. Por ejemplo, actualmente sólo recaban información fundamental de fuentes ya existentes por medio de encuestas relativamente más breves, reduciendo así la fatiga de los encuestados y mejorando las tasas de respuesta y la calidad de los datos.

De manera similar, Rwanda cuenta con un SIG consolidado y puede realizar pronósticos basados en datos existentes dadas las restricciones de viaje.

Mientras tanto, en Camerún, el MINADER está tomando medidas para mejorar la gestión basada en los resultados y la calidad de los datos en la agricultura por medio de la iniciativa AVANTI, pero se enfrenta a desafíos importantes debido a la falta de información a largo plazo: el último censo agrícola se realizó en 1984. La recopilación oportuna de datos se complica aún más por la inestabilidad política en algunas zonas del país y las restricciones de viaje derivadas de la COVID-19.

La resiliencia general de la calidad de los datos ante los efectos de la COVID-19 es mayor en SIG armonizados y financiados/gestionados por los Estados que en otros casos. La financiación de la AOD contribuye en gran medida a introducir tecnologías y metodologías que mejoran la calidad de los datos. Aunque la mayoría de las iniciativas corresponden a programas, no están siempre armonizadas y, por tanto, tienen limitaciones para conseguir esas mejoras a nivel nacional.

Este blog también está publicado en el sitio web de AVANTI. Encontrará más plataformas de conocimiento y oportunidades para aprender en nuestros respectivos sitios web: AVANTI y EvalForward.

Panelists

Tim Njagi, Investigador del Instituto Tegemeo de Política Agraria y Desarrollo de la Universidad de Egerton, República de Kenya

Armand Zoa, Jefe del Departamento de Seguimiento del Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural, República de Camerún

Joas Tugizimana, Especialista en seguimiento y evaluación del Ministerio de Agricultura y Recursos Animales, República de Rwanda