El impacto económico de la regulación ambiental en la producción de papa
en Barranca, Lima
The economic impact of environmental regulation on potato production in
Barranca, Lima
DOI: http://dx.doi.org/10.21704/ac.v80i2.1457
Autor de correspondencia (*): Luis Alberto Guillén Vidal. Email: lguillen@lamolina.edu.pe
© Universidad Nacional Agraria La Molina, Lima, Perú.
Forma de citar el artículo: Guillen, L.; La Rosa, M. 2019. El impacto económico de la regulación ambiental en la
producción de papa en Barranca, Lima. Anales Cientícos 80 (2):409-420 (2019).
Luis Alberto Guillén Vidal
1
; Miguel Ángel La Rosa Salazar
1
1
Universidad Nacional Nacional Agraria La Molina, Lima, Perú. Email: lguillen@lamolina.edu.pe
Recepción: 25/02/2019; Aceptación: 05/06/2019
Resumen
El objetivo fue determinar el impacto de la aplicación de medidas de regulación ambiental
(agricultura orgánica, manejo integrado de plagas y semilla cisgénica) en el cultivo de papa
para protegerla de la rancha (tizón tardío). Para ello, se utilizó como caso de estudio la
variedad de papa Canchán, cuya producción se destina principalmente al mercado de Lima y
que es adquirida principalmente por los hogares para la elaboración de comidas. El análisis
se realizó a través de una evaluación ex ante, en la cual se estimó la rentabilidad de las
medidas de regulación, mediante el Modelo de Presupuesto Parcial, y la contaminación (por
la aplicación de fungicidas) que producen, mediante el cálculo del coeciente de impacto
ambiental (EIQ). Los resultados fueron favorables para aplicación de biotecnología – semilla
cisgénica. Su rentabilidad por hectárea, que fue del rango de S/ 14 200 a S/ 3770 al 90%, fue
mayor que la del cultivo convencional, que fue del rango de S/ 11 510 mil a S/ 3070 al 90%.
Mientras que el EIQ para SC fue menor (39,59) que el de la aplicación de manejo integrado
de plagas (328,74) y el manejo convencional (263,96). Los resultados respaldan el uso de
semilla cisgénica, como medida de regulación ambiental ante la presencia de la rancha en el
cultivo de papa, dado que permite obtener mejores resultados de rentabilidad con niveles de
contaminación menores, evidenciándose una disminución en los costos de producción por el
no uso de fungicidas y menores actividades culturales.
Palabras clave: biotecnología; modelo de presupuesto parcial; EIQ; papa; regulación
ambiental; rentabilidad.
Análes Cientícos
ISSN 2519-7398 (Versión electrónica)
Website: http://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/acu/index
Anales Cientícos 80(2): 409-420 (2019)
El impacto económico de la regulación ambiental en la producción de papa en Barranca, Lima
410
Julio - Diciembre 2019
Abstract
The objective was determined the impact of implementing environmental regulation measures
(organic agriculture, integrated pest management and cisgenic seeds) in potato farming in
order to protect it from the late blight. For that purpose, the canchan potato variety will be
used as case of study, whose production is principally destined to Lima´s market and it is
mainly consumed by households for preparing meals. The analysis was conducted through
an ex-ante assessment, which estimated the protability of the environmental regulations
based on the model of partial budget and the pollution produced (because of the use of
fungicides) through the Environmental Impact Quotient (EIQ). Results were favorable for
the implementation of biotechnology – a cisgenic seeds. The protability per hectare of this
measure, in the range of 14 200 PEN (peruvian sol) and 3 770 PEN, was higher than that
of conventional cultivation, that was in the range of 3 070 PEN to 11510 PEN. While the
EIQ for the CS (cisgenic seed) was lower (39,59) than the application of the integrated pest
management (328,71) and conventional management (263,96). The results support the use of
cisgenic seed as an environmental regulation measure in the presence of late blight in potato
cultivation, since this measure allows having higher protability with lower contamination
levels, involving lower production costs for not using fungicides and minor cultural activities.
Keywords: biotechnology; model of partial budget; EIQ; potato; environmental regulation;
protability.
1. Introducción
La papa es un cultivo importante tanto en
el sector productivo agrícola como para
los hogares peruanos. En 2016, representó
el 10,6% del valor de la producción del
subsector agrícola, siendo el segundo
producto más importante. En el mismo
año, también generó aproximadamente 33,4
millones de jornales y alrededor del 4,0%
del valor de la producción agrícola. Según el
IV Censo Nacional Agropecuario (Cenagro,
2012), 710 000 familias se dedican a este
cultivo, ancadas predominantemente
en zonas andinas del país. La papa es
un producto ampliamente consumido en
los hogares peruanos, siendo la variedad
Canchán la preferida a nivel nacional.
No obstante, la agricultura de papa
en el Perú se encuentra poco desarrollada
y genera benecios reducidos a los
productores. Existe gran asimetría en la
comercialización, escasa industrialización y
un potencial de exportación no aprovechado
(Devaux et al., 2010). En comparación con
niveles alcanzados en otros países, el cultivo
presenta bajos rendimientos que no superan
las 13 ton/ha (Triveño et al., 2011). Esto
representa márgenes de benecio reducidos
para el agricultor y pérdidas económicas en
muchos casos.
Esto se combina con la vulnerabilidad de
los cultivos de papa ante múltiples agentes
bióticos. Entre estos se encuentran la rancha
(Phytophthora infestans), el gorgojo de los
andes (Premnotrypes suturicallus), la polilla
(Phthorimaea operculella), los nematodos
(Globodera rostochiensis, Globodera
pallida), entre otros.
En este contexto, existen los incentivos
sucientes para la aplicación de diversos
pesticidas, con los efectos económicos
y ambientales adversos que podrían
ser previstos. En la costa central, el
agricultor dedicado al cultivo de papa
está mejor articulado al mercado interno
y obtiene mejores rendimientos, pero usa
agroquímicos para controlar las plagas y
enfermedades sin tener en consideración
los estándares técnicos y las posibles
implicancias para la salud y el ambiente.
411
Guillen, L.; La Rosa, M. / Anales Cientícos 80(2): 409-420 (2019)
Julio - Diciembre 2019
Según Del Puerto Rodríguez (2014) se
ha acumulado suciente evidencia de los
riesgos por el uso excesivo e indiscriminado
de los plaguicidas para el ambiente, los
que comprometen la sostenibilidad de los
sistemas agrícolas; por tanto, corresponde
políticamente a los gobiernos, promover su
uso racional y aplicar medidas de mitigación
ante los efectos causados al ambiente.
Con la nalidad de contribuir con
evidencia que permita incentivar el uso de
alternativas de manejo más limpias, este
documento tuvo como objetivo evaluar ex
ante medidas de regulación ambiental que
permitan lidiar con las plagas que afectan
la producción de papa. Para ello, se emplea
como caso de estudio la afectación por
rancha en Barranca, Lima (costa central).
Las medidas incorporadas son agricultura
orgánica (AO), entendida con el no-uso de
agroquímicos en los cultivos, el manejo
integrado de plagas (MIP) y la aplicación de
biotecnología mediante la liberación de una
semilla cisgénica (CS). El análisis se basó en
el cálculo de dos indicadores: rentabilidad,
mediante el Modelo de Presupuesto Parcial,
y Coeciente de Impacto Ambiental (EIQ),
desarrollado por la Universidad de Cornell.
En ambos casos, el análisis se alimentó de
entrevistas con expertos.
2. Materiales y métodos
A continuación, se presentan los materiales
y métodos que detallan cómo fueron
calculados los dos indicadores que forman
parte de la evaluación. En la Tabla 1 están
descritas las variables de estudio, según el
modelo de regulación ambiental propuesta,
además de las características de cada una
de las variables a ser usadas y la relación
funcional entre estas variables.
Las variables son la medición de
rentabilidad (MR), la cual responde a los
niveles de rentabilidad según tipo de medida
a evaluar, y la sostenibilidad (SOS), que es
aplicada mediante el cálculo del EIQ.
Tabla 1. Variables de estudio
Unidad de
análisis
Variables
Relación
entre
variables
Medida
regulación
ambiental
Rentabilidad Medida
de Regulación (MR)
Indicador:
Rentabilidad
Unidad medida: S/ /
ha
MR
i
=f(r
i
)
Niveles de
sostenibilidad (SOS)
Indicador: Coeciente
de impacto ambiental
Unidad de medida:
EIQ
SOS
i
=
f(EIQ
i
)
La información para las variables usadas fue
recopilada mediante encuestas aplicadas en
los centros poblados (CP) de Potao (distrito
de Barranca) y Chacarita Puerto (distrito de
Supe), ambas en la provincia de Barranca,
departamento de Lima, durante el año 2011.
En la Tabla 2 están descritas las
principales características de la metodología
para el análisis ex ante a utilizar, las cuales
son el ámbito, universo y sondeo, fuentes de
información y adaptación de metodología
del presupuesto parcial y de la medición del
EIQ. En cuanto a esta última, se contempla
la evaluación a corto y largo plazo;
para estos nes se utiliza la modelación
Montecarlo mediante el uso del software @
RISK. Asimismo, en cuanto a la regulación
ambiental, se propone evaluar el EIQ para
cada una de las medidas propuestas.
Se estandarizan y homogeneizan
los datos obtenidos en las encuestas,
determinando el análisis de costo para cada
una de las unidades productivas. Se calcula
el valor determinístico de las variables a
tener en consideración en la estructura de
costos, cambios por el uso de agrotóxicos,
semillas, mano de obra calicada y cambio
en rendimiento.
El impacto económico de la regulación ambiental en la producción de papa en Barranca, Lima
412
Julio - Diciembre 2019
Tabla 2. Características de la metodología
para el análisis ex ante
Ámbito
CP Potao y CP Chacarita
Puerto
Distritos de Barranca y
Supe
Provincia de Barranca
Departamento de Lima
Universo y
sondeo
a. Universo: agricultores
de papa blanca en el
ámbito de estudio
b. Sondeo: 26
agricultores de papa
blanca en el ámbito de
estudio
Fuentes de
información
a. Información
estadística del Minagri
b. Encuesta a
productores de papa
blanca en el ámbito de
estudio
Adaptación
de
metodología
para
evaluación
a. Modelo presupuesto
parcial en @RISK –
Corto plazo
b. Evaluación ambiental
mediante coeciente
EIQ
Asimismo, se procede a clasicar las
variables determinísticas y probabilísticas,
de acuerdo al modelo de regulación elegido
(AO, MIP, SC), de este modo se podrá
analizar, mediante el uso de @RISK, los
escenarios probabilísticos ante las tres
medidas de regulación ambiental planteadas.
Aplicación de la metodología seguida por
Falck-Zepeda (2009), la cual implica un
análisis de corto plazo con el modelo de
presupuesto parcial en @RISK. En la Tabla
3, se muestran las variables probabilísticas
por tipo de medida de regulación planteada
(AO, MIP y SC). Esto nos permite trabajar
la unidad de análisis denominado modelo de
regulación ambiental.
Modelo de presupuesto parcial
Permite analizar el cambio en los ingresos
netos de los productores debido a la
adopción tecnológica que afecta su proceso
productivo. Es parcial porque no incluye la
totalidad de los costos en el análisis, sino
solo aquellos que varían ante el cambio
tecnológico. Permite medir el impacto a
corto plazo de la adopción tecnológica sobre
la rentabilidad de los agricultores de papa.
Las variables y la lógica formal del análisis
es benecio total (BT), representa el ingreso
neto, que es el ingreso total (IT) que genera
el cultivo de la papa a los cuales se le resta
el costo total (CT) de producción del cultivo
analizado (Horton, 1986).
Para decidir si se adopta o no la
nueva tecnología, se necesita saber si la
adopción aumentará el nivel del bienestar
del agricultor, por lo que el cambio en los
benecios es la diferencia entre el cambio
en los ingresos totales y el cambio en los
costos totales. Por la aplicación de la nueva
tecnología el agricultor espera un aumento
de sus benecios.
Tabla 3. Variables probabilísticas por tipo de medida de regulación
Tipo de medida de
regulación
AO MIP SC
Variables probabilísticas
− Semilla
− Fertilizantes
− Fungicidas
− Mano de obra
− Productividad
− Fertilizantes
− Insecticidas
− Fungicidas
− Mano de Obra
− Producción
− Relación benecio/costo
− Semilla
− Fungicidas
− Productividad
413
Guillen, L.; La Rosa, M. / Anales Cientícos 80(2): 409-420 (2019)
Julio - Diciembre 2019
Tabla 4. Determinación de los benecios
totales
BT =IT - CT
Benecio Total: representa el resultado
en términos monetarios ante el cambio
tecnológico.
Ingreso Total (IT): es el valor del cultivo
cosechado.
Costo Total (CT): incluye los costos de
todos los insumos, tales como trabajo,
capital, semillas, fertilizantes y pesticidas,
es la suma de:
Costo Variable (CV) varían cuando se
comparan dos tecnologías distintas de
producción.
Costo Fijo (CF) no varían ante un cambio
tecnológico en la producción.
▲BT = ▲IT-▲CT
▲BT=▲IT-▲(CV + CF)
▲BT=▲IT- ▲CV + ▲CF
Los costos jos son iguales con ambas
tecnologías por lo tanto ▲CF = 0
▲BT = ▲IT - ▲CV
A partir de estos datos se obtiene el valor
esperado de algunas variables (variables
de entrada en el software @RISK), según
lo descrito en la Tabla 3, por cada una de
las medidas de regulación propuestas y
las otras son consideradas como variables
determinísticas (costo de capital, ingresos).
Para el valor esperado de las variables
semilla, insecticidas, fungicidas, mano
de obra y productividad, se considera una
distribución de tipo triangular, teniendo en
cuenta que los datos de las encuestas nos
proporcionan el promedio, el mínimo, el
máximo y la moda. Mientras que, para las
otras variables, según Tabla 3, se consideran
la distribución uniforme, con presencia de
máximo y mínimo; es decir, estamos en
capacidad de obtener resultados válidos
como inputs para el análisis del presupuesto
parcial.
Para el presente análisis de costos de
producción y rentabilidad, se consideran
las siguientes variables: el precio de la
semilla, los costos de los plaguicidas y los
fungicidas, el precio de la mano de obra, los
costos propios de la fertilización del campo y
el precio de la mecanización de la actividad.
El proceso input, para este caso, contempla
el uso de la distribución uniforme, en @
RISK, para las variables probabilísticas en
AO (Llorente, 2010), en MIP (Barrera,
2012; Calvo et al., 1993; Flores, 2005) y
en SC. Para el cálculo y comparación de
las rentabilidades (r
i
) por tipo de medida
de regulación (MR
i
) propuesta, se tuvo en
cuenta los siguientes considerandos:
MR
1
=f(r
1
) rentabilidad del cultivo
convencional
MR
2
= f(r
2
) rentabilidad del cultivo
ante AO
MR
3
= f(r
3
) rentabilidad del cultivo
ante MIP
MR
4
= f(r
4
) rentabilidad del cultivo
ante SC
Al respecto, indicar que las simulaciones
dieron la siguiente relación, en cuanto a las
rentabilidades como insumo para determinar
la sostenibilidad ambiental:
MR
3
>MR
4
>MRr
1
>MR
2
Con lo cual se determinó que se obtiene
mayor rentabilidad con las propuestas
de regulación por MIP (MR
3
) y SC
(MR
4
); empero, este análisis deberá ser
complementado con los resultados obtenidos
en el cálculo del EIQ para MIP y SC. Para
todos los casos, se aplicó iteraciones en @
RISK, con la nalidad de simular escenarios
El impacto económico de la regulación ambiental en la producción de papa en Barranca, Lima
414
Julio - Diciembre 2019
posibles, obteniéndose distribuciones para
todas las rentabilidades, las cuales fueron
comparadas con la rentabilidad convencional
(r
1
).
Cálculo EIQ
Para el cálculo del EIQ se considera la
evaluación para MIP y la SC; al respecto
se analiza lo referente al EIQ de fungicidas,
es decir, el cálculo se realizó en función
estrictamente a las dosis de fungicidas
aplicadas. En ambos casos, se consideró la
cantidad total de hectáreas cultivadas en los
centros poblados analizados y las dosis que
se consignaron en cada uno de los análisis de
costo por parcela, según datos obtenidos en
las encuestas.
Para proceder a calcular, de acuerdo
con los datos tabulares de Integrated Pest
Management de Cornell University, se usó
la concentración del ingrediente activo y el
área sobre la cual fue aplicado el agrotóxico
(Reyes, 2010).
En cuanto a los resultados a obtener se
considera:
EIQ
1
= f(EIQ fungicidas, EIQ pesticidas)
indicador cultivo convencional
EIQ
3
= f(EIQ fungicidas, EIQ pesticidas)
indicador cultivo ante MIP
EIQ
4
= f(EIQ fungicidas) indicador ante SC
Para este caso se considera todos los
fungicidas usados en las veintiséis (26)
parcelas analizadas, en cada uno de ellas
se calculó la cantidad de agrotóxico usado
(en kg/ha), además, se tuvo en cuenta la
proporción del ingrediente activo en el
volumen total usado por tipo de fungicida.
Cálculo EIQ campo
Este ha sido ampliamente usado en varios
países para diferentes cultivos, siendo un
índice fácilmente aplicable, que se adapta
a diferentes condiciones de cultivo y zonas
agroecológicas.
Tabla 5. Método para el cálculo EIQ
campo
EIQ
campo
= EIQ * porcentaje de
componentes activos
* dosis * número de
aplicaciones
Fuente: Elabora con datos de Ávila, K. (2011)
3. Resultados y discusión
Modelo de Presupuesto Parcial
En el caso de costo relevante (aquel en el
cual varía de acuerdo al cambio tecnológico
planteado), en relación a la metodología de
presupuesto parcial y el cálculo del ratio
benecio costo, se considera para AO los
fertilizantes, para MIP los fungicidas y SC.
En la Tabla 6 se describen los resultados
obtenidos para los diferentes conceptos a
tener en consideración para la obtención del
ingreso neto en función a los costos e ingreso
bruto para cada uno de los escenarios de
regulación propuestos. El MIP (9257,18) es
quién obtiene mejores resultados en términos
determinísticos, seguido por SC (8215,90).
En cuanto a las variaciones en
comparación a los resultados obtenidos para
la denominada agricultura convencional, se
puede observar en la Tabla 7 que los mejores
resultados se obtienen para SC, siendo que
el ratio B/C es de 45,24, seguido por el
resultado obtenido para MIP con 10,82.
Entendido como la obtención del cálculo
de rentabilidad (S//ha) para cada una de
las medidas de regulación planteadas y la
denominada agricultura convencional, esta
última como factor de comparación. En ese
sentido, en r
1
el máximo obtenido fue de
S/ 47 001,52 con un mínimo S/ 4373,93,
siendo la media S/ 20 437,03. Es en base a
estas cifras, las cuales se encuentran detallas
y gracadas en la Figura 1, que se procede
al análisis comparativo de las medidas de
regulación planteadas (AO, MIP y SC) y la
agricultura convencional.
415
Guillen, L.; La Rosa, M. / Anales Cientícos 80(2): 409-420 (2019)
Julio - Diciembre 2019
Tabla 6. Total presupuesto parcial. Escenarios de regulación propuestos
Concepto Convencional
Total
AO MIP SC
Rendimiento (kg/ha) 37 333,33 36 999,63 4176,01 42 933,33
Fertilizantes 2258,00 12 297,28
2114,57
2258,00
Fungicidas 546,17 843,33 791,94 81,93
Semilla 738,71 1007,61 738,71 775,65
Precio ($/kg) 0,26 0,26 0,26 0,26
Ingreso bruto ($/ha) 9634,41 9548,29
12
174,46
11
079,57
Costos de producción ($/ha) 2976,49 6711,56 2917,27 2863,67
Ingreso neto($/ha) 6,657,92 2836,74 9257,18 8215,90
Total EIQ 263,96 382,74 39,59
Tabla 7. Variación presupuesto parcial. Escenarios de regulación propuestos
Concepto Convencional
Variación
AO MIP SC
Rendimiento (kg/ha) 37 333,33 (333,71) 9842,68 5600,00
Fertilizantes 2258,00 10 039,28 (143,43) -
Fungicidas 546,17 297,16 245,78 (464,24)
Semilla 738,71 268,90 - 36,94
Precio ($/kg) 0,26 - - -
Ingreso bruto ($/ha) 9634,41 (86,12) 2540,05 1445,16
Costos de producción ($/ha) 2976,49 3735,07 (59,22) (112,82)
Ingreso neto($/ha) 6657,92 (3821,19) 2599,26 1557,98
Benecios (ingreso neto) -86,12 2658,48 1670,80
Figura 1. Rentabilidad convencional
El impacto económico de la regulación ambiental en la producción de papa en Barranca, Lima
416
Julio - Diciembre 2019
En el caso AO, se observa que tienen
una distribución más hacia la izquierda en
relación a los resultados obtenidos para
la agricultura convencional, es decir, la
aplicación de la medida de regulación estaría
reduciendo los niveles de rentabilidad
obtenidos. Lo cual estaría respondiendo
a los altos costos incurridos en el uso de
fertilizantes orgánicos. Incluso la rentabilidad
en promedio pasa de S/ 20 639,56, para el
caso de agricultura convencional, a S/ 12
353,02 en AO. De lo antes expuesto, se
desestima continuar con las comparaciones
entre AO versus convencional, como medida
de regulación ambiental.
Los resultados obtenidos para MIP
demuestran que la rentabilidad es mayor
en comparación con lo obtenido como
agricultura convencional. Es decir, se obtiene
como resultado promedio S/ 31 082,48
lo que viene a representar un incremento
de 39,04% en comparación a lo que se
obtuvo como resultado para la agricultura
convencional. Se constata que la distribución
para MR
3
es más alargada llegando hasta S/
129 198,21 como valor máximo posible. Lo
cual estaría posibilitando y aumentando las
probabilidades de obtener escenarios con
niveles de rentabilidad mayor.
Para el caso de la rentabilidad con
la liberación de SC (r
4
), se obtuvo un
incremento del 23,40% en comparación con
la rentabilidad en el cultivo convencional
(r
1
), con un comportamiento similar en
cuanto a la distribución de los resultados. Se
constata que la distribución para MR
4
supera
los resultados obtenidos para rentabilidad
tanto en los mínimos (r
1
mínimo S/ 4373,93,
r
4
mínimo S/ 6298,90) como en los máximos
(r
1
máximo S/ 47 001,52, r
4
máximo S/
60 845,48). Esta mejora en rentabilidad
estaría respondiendo a la disminución en
las actividades y recursos destinados a la
eliminación de la rancha.
De la comparación de la rentabilidad
para los tres (03) escenarios hipotéticos,
se observa que r
3
y r
4
representan mejoras
sustanciales en cuanto a la rentabilidad
dentro del escenario de la metodología del
presupuesto parcial. Con los resultados
obtenidos, se calculó el EIQ para
aquellos que mostraron mejor variación
de rentabilidad en comparación con la
agricultura convencional, es decir, se trabajó
sobre las medidas MIP y SC.
Los resultados obtenidos mediante el
presupuesto parcial determinan que las
medidas MIP (mínimo, S/-1713,62; máximo,
S/ 129 198,21) y SC (mínimo, S/ 6298,90;
máximo, S/ 60 845,48) son las más rentables
en términos monetarios en comparación
con la agricultura convencional (mínimo, S/
4373,93; máximo, S/47 001,52)
Cálculo EIQ
El EIQ calculado para fungicidas, en
el caso de MIP, fue de 382,74 más elevado
en comparación al obtenido para el caso
del convencional (EIQ
1
= 263,96). Los
indicadores más altos se obtuvieron en
los productos Foliogold (63,98), DK -
Sate (61,74) y Ridomil (49,87). Mientras
que el EIQ calculado para fungicidas,
para SC, fue de EIQ
4
= 39,59 menor en
comparación al resultado obtenido para el
caso del convencional (EIQ
1
= 263,96). Los
indicadores más altos se obtuvieron en los
productos Foliogold (6,62), DK - Sate (6,39)
y Ridomil (5,16).
De los resultados obtenidos tanto para
MIP como para SC, se puede inferir que
los niveles de contaminación por EIQ son
menores ante la liberación de SC resistente
a rancha. Siendo el EIQ para SC de 39,59,
mientras que, en el caso MIP, fue de 382,74.
De los resultados obtenidos, se pudo
observar lo siguiente:
EIQ1 > EIQ3 > EIQ4
Con lo cual se desprende que la liberación
de SC obtendría un EIQ más bajo, es decir,
sería una actividad menos contaminante.
417
Guillen, L.; La Rosa, M. / Anales Cientícos 80(2): 409-420 (2019)
Julio - Diciembre 2019
Figura 2. Rentabilidad convencional versus AO
Figura 3. Rentabilidad convencional versus MIP
El impacto económico de la regulación ambiental en la producción de papa en Barranca, Lima
418
Julio - Diciembre 2019
Figura 4. Rentabilidad convencional versus SC
3. Conclusiones
El uso de SC como medida de regulación
ambiental es superior a otras alternativas. Es
de esperar que la implementación de SC con
el objetivo de reducir la incidencia de rancha
(tizón tardío) genere resultados siempre
positivos y considerablemente mayores en
comparación con el cultivo convencional.
Esto no ocurre con la implementación de
la AO. Aunque la MIP pueda presentar
rendimientos mayores, su probabilidad de
ocurrencia es bastante baja. Por lo que la SC
es una alternativa más conable.
En cuanto a los niveles de contaminación,
la SC también se presenta como la mejor
alternativa de regulación. Los indicadores
muestran mejores resultados para el SC
en comparación con AO y MIP. En un
contexto de evaluación económica de
impactos ambientales esto incrementaría los
benecios producidos por el cultivo bajo la
regulación SC.
Se recomienda considerar seriamente el
uso de biotecnología como medida de
regulación, especícamente SC, para
mejorar las condiciones del cultivo de papa,
buscando reducir los impactos de la rancha
en el cultivo. En un contexto de moratoria,
análisis como el realizado (ex ante) permiten
entender los potenciales benecios del uso de
la biotecnología en la agricultura. Entonces,
es necesario realizar estudios similares para
otros cultivos.
4. Literatura citada
Ávila, K. 2011. Estimación del índice
de coeciente ambiental (EIQ)
en cultivos transgénicos y
convencionales de algodón y maíz
en el departamento de Tolima.
Agronomía colombiana 29 3: 341-
348. ISSN 0120-9965.
Barrera, V. 2012. Alternativas para el MIP
en el cultivo de papa al norte de
Ecuador. Iniap, Usaid, Honduras.
Calvo, G. et al. 1993. Informe de avance
419
Julio - Diciembre 2019
Guillen, L.; La Rosa, M. / Anales Cientícos 80(2): 409-420 (2019)
Tabla 8. Cálculo EIQ. Fungicidas
Fungicidas Convencional MIP SC
Insumo
Ingrediente
activo
Nombre
mercado
EIQ kg ha
Proporción
activo
Dosis
(kg/ha)
Sub
total
Dosis
(kg/ha)
Sub
total
Dosis
(kg/ha)
Sub
total
Acrobat Acrobat Acrobat 24,01 34,59 29,30 8,00% 1,181 2,27 1,712 3,29 0,18 0,34
Aliette Fosetyl - Al Aliette 12,00 3,50 8,70 80,00% 0,402 3,86 0,583 5,60 0,06 0,58
Anthracol
Propineb Anthracol
16,90 9,98 14,80 70,00% 0,674 7,98 0,978 11,57 0,10 1,20
Fitoraz 16,90 66,84 51,27 70,00% 1,304 15,42 1,890 22,36 0,20 2,31
Attack
Cymoxanil Curzate
35,48 20,30 25,45 72,00% 0,798 20,38 1,157 29,55 0,12 3,06
Curtine 35,48 5,42 5,42 72,00% 1,000 25,55 1,450 37,04 0,15 3,83
Curzate 35,48 20,67 22,65 72,00% 0,913 23,31 1,323 33,80 0,14 3,50
DK-sate 35,48 5,00 3,00 72,00% 1,667 42,58 2,417 61,74 0,25 6,39
Benopoint
Benomyl Benlate
30,24 4,63 21,95 50,00% 0,211 3,19 0,306 4,62 0,03 0,48
Farmathe 30,24 0,21 1,90 50,00% 0,111 1,67 0,160 2,42 0,02 0,25
Bravo
Chlorothalonil Spectro
37,42 2,09 5,40 54,00% 0,387 7,81 0,561 11,33 0,06 1,17
Foliogold 37,42 3,75 1,40 44,00% 2,680 44,13 3,886 63,98 0,40 6,62
Rhizolex 37,42 2,84 3,90 50,00% 0,728 13,62 1,056 19,76 0,11 2,04
Folicur Tebuconazole Folicur 40,33 2,29 40,30 25,00% 0,057 0,57 0,082 0,83 0,01 0,09
Manzate
Mancozeb Manzate
25,72 1,00 3,00 80,00% 0,333 6,86 0,483 9,95 0,05 1,03
Hieloxil 25,72 6,11 12,95 80,00% 0,472 9,71 0,684 14,08 0,07 1,46
Ridomil 25,72 9,10 4,90 72,00% 1,857 34,39 2,693 49,87 0,28 5,16
Opera Pyraclostrobin Insignia 27,01 0,00 8,30 18,00% 0,001 0,00 0,001 0,00 0,00 0,00
Phyton Sulfato cobre Bordeaux 67,67 0,02 3,40 24,00% 0,007 0,11 0,010 0,17 0,00 0,02
Score Difenoconazole Score
41,50 2,06 37,70 24,00% 0,055 0,54 0,079 0,79 0,01 0,08
Total, EIQ 263,96 382,74 39,59
El impacto económico de la regulación ambiental en la producción de papa en Barranca, Lima
420
Julio - Diciembre 2019
sobre la validación de tecnologías
de MIP en papa en tierra blanca.
Cartago, Costa Rica.
Del Puerto Rodríguez, A. 2014. Efectos de
los plaguicidas sobre el ambiente y
la salud. Rev Cub Hig Epidemiol.
52(3).
Devaux, A.; Ordinola, M.; Hibon, A.;
Flores, R. 2010. El sector papa
en la región andina: diagnóstico y
elementos para una visión estratégica
(Bolivia, Ecuador y Perú). Centro
Internacional de la Papa (CIP), Lima,
Perú. 271 p.
Falck-Zepeda. 2009. La biotecnología
agropecuaria en América latina. una
visión cuantitativa. IFPRI, División
de Medio Ambiente y Tecnología
de la Producción. Documento de
Discusión 00860SP.
Flores, F. 2005. Avances, logros y
perspectivas del programa regional
cooperativo de papa. Metepec,
México.
Horton, D. 1986. Análisis de presupuesto
parcial para investigación de papa a
nivel de nca. Centro de Internacional
de la Papa (CIP), Lima, Perú.
Llorente, L. 2010. Estudio comparativo de
producción orgánica y tradicional
papa en Miraores, Esteli, Ecuador.
Managua, Nicaragua.
Minag [Ministerio de Agricultura]. 2012.
Anuario Agrícola Gerencias/
Direcciones Regionales de
Agricultura – Sub Gerencia.
Dirección de Estadística, Dirección
de Información Agraria, Lima, Perú.
Reyes, G. 2010. Efecto ambiental de
agroquímicos y maquinaria
agrícola en cultivos transgénicos y
convencionales de algodón. Revista
Colombiana de Biotecnología 12 (2).
Bogotá, Colombia.
Triveño, G.; Ordinola, M.; Samanamud, K.;
Fonseca, C.; Manrique, K.; Quevedo,
M. 2011. Buenas prácticas para el
desarrollo de la cadena productiva
de la papa: Experiencias con el
Proyecto INCOPA en el Perú. Centro
Internacional de la Papa, Lima, Perú.
126 p.
