DIFERENCIAS ENTRE EL CONOCIMIENTO SUBJETIVO Y OBJETIVO DE LOS COMPROMISOS AMBIENTALES: EL CASO DE LAS MEDIDAS AGROAMBIENTALES EN ESPAÑA María Espinosa-Goded1 Jesús Barreiro-Hurlé
En el análisis de los factores que afectan a la adopción de dos MA en España se ha detectado una falta de conocimiento de la existencia de las mismas por parte de los agricultores encuestados. Esta falta de conocimiento puede calificarse como la primera y principal barrera para su adopción. Por tanto, si se quiere ampliar el número de agricultores acogidos, es importante identificar los factores que determinan el conocimiento de la existencia de las MA. Entre los factores considerados para la explicación del conocimiento se incluyen aquellos relativos a las características del agricultor y de la explotación, así como variables relativas al capital social por la importancia que otros investigadores han determinado a las redes sociales en el proceso de implementación de las MA. Por tanto, el trabajo presentado pretende identificar los factores que afectan tanto al conocimiento subjetivo (declarado) de los programas agroambientales como el conocimiento objetivo (contrastado) por parte de los agricultores. Para ello se han estudiado dos medidas aplicables en superficies de herbáceos en secano (fundamentalmente cereal). Las medidas estudiadas se diferencian en la intensidad del cambio que suponen para el agricultor. Por un lado, se considera una medida que remunera prácticas habituales, Medida de Barbecho Agroambiental (MBA), y por otro una medida que requiere un cambio en el plan de cultivos de las explotaciones, Medida de Esparceta en Secano (MES). Para ello, se analizan los datos obtenidos mediante dos encuestas realizadas en Granada (MBA) y Huesca (MES). En particular, para cada una de las medidas se estiman funciones dicotómicas de conocimiento declarado y funciones ordenadas de conocimiento real. Los resultados de los modelos muestran que a parte de las características intrínsecas (factores relacionados con el agricultor y la explotación) que son de difícil cambio, se debería prestar más atención a los aspectos relacionados con la actitud y predisposición de los agricultores que pueden ser potenciados de una forma positiva mediante la educación y la extensión agraria. Por tanto, es importante mejorar el capital social a través de las organizaciones tanto profesionales como no profesionales.
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Área de Economía y Sociología Agraria. IFAPA – Centro Camino de Purchil. E.mail:
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I. INTRODUCCIÓN Las medidas agroambientales (MA) se caracterizan por ser un instrumento voluntario que incentiva las prácticas agrarias compatibles con el medio ambiente a cambio de un pago homogéneo por hectárea. En estos momentos son la principal herramienta disponible para ejercer cambios en el modo de gestión de las explotaciones y mejorar la provisión de bienes ambientales por parte de la agricultura. El comportamiento de los agricultores hacia la participación en los programas agroambientales está influenciado por una amplia variedad de factores, que han sido estudiados por diferentes investigadores (Jongeneel et al., 2008; Knowler y Bradshaw, 2007; Dupraz et al., 2003; Vanslembrouck et al., 2002; Paniagua, 2001). No obstante, el objetivo de esta investigación es el estudio de los factores que afectan al conocimiento como etapa previa para que el agricultor pueda iniciar el proceso de decisión de participación en los programas agroambientales, así como los factores que afectan al nivel de conocimiento “objetivo” de los requisitos para la obtención de los beneficios ambientales supuestos en el diseño de las MA. II. MARCO CONCEPTUAL Muchos de los estudios que analizan la participación en los programas agroambientales tienen su origen en la teoría de adopción y difusión de las innovaciones (Rogers, 1995), donde una innovación es un producto, proceso o una manera de proceder que es nueva para el adoptante. En el proceso de decisión, el agricultor se traslada desde el conocimiento inicial de existencia de la medida hasta la adopción eventual. En este marco conceptual, las condiciones previas del agricultor determinan la disposición de los agricultores potenciales hacia la innovación. Este proceso se ve influenciado por las características del agricultor, de la innovación, de los canales de comunicación y de los agentes implicados (Morris et al., 2000). En la Figura 1 se puede observar el modelo de adopción y difusión de innovaciones que puede ser aplicado a las MA. Figura 1. Modelo conceptual del proceso de innovación-decisión Condiciones previas
Información por medios Reuniones OCAS/OPAS Amigo/Familiar Relación con el gestor Demostraciones Relaciones bis a bis entre los adoptantes y gestores
1.Conocimiento 2.Persuasión
3.Decisión Características del adoptante
Canales de comunicación
Intercambio más especializado
Seguimiento de la evolución de la MA
4.Adopción Características de la innovación
5.Confirmación
Fuente: Morris et al., 2000 y elaboración propia. En el estudio realizado por Morris et al. (2000) en relación a la actitud de los agricultores y la participación en el CSS (Countryside Stewarship Scheme) se revela que aunque el 76% de los agricultores tenía conocimiento de la existencia del programa, sin embargo únicamente un 36% era capaz de definir sus características, poniendo de manifiesto una diferencia clara 2
entre conocimiento declarado y conocimiento objetivo. En las encuestas los agricultores revelaron que había un cierto nivel de confusión en relación al CSS ya que “había demasiados puntos de contacto” y que “un solo punto de información para la ayuda y el asesoramiento hubiera hecho más fácil la aplicación de las medidas agroambientales”. Este hecho puede ser transponible a las MA estudiadas donde hay una gran dispersión de fuentes de información en la aplicación de las medidas agroambientales (Oficinas Comarcales Agrarias, Organizaciones Profesionales Agrarias, cooperativas, entidades financieras, ..) y si la gestión de estas medidas estuviera más centralizada y con gente más experta, el grado de difusión y conocimiento de las MA hubiera mejorado. Desciendo un eslabón más en la cadena de implementación, en la investigación llevada a cabo por Barreiro Hurlé et al. (2007) relativa a la adopción de dos medidas agroambientales en España y durante el trabajo de campo se observó una falta de conocimiento de la existencia de estas medidas (22% de los encuestados desconocía la posibilidad de acogerse a las MA), por tanto el proceso de implementación de las medidas agroambientales finaliza en el primer eslabón del proceso recogido en la Figura 1. Es por ello que hemos considerado conveniente el analizar los factores que influyen en el conocimiento de las MA. Este objetivo se realiza tanto para el conocimiento subjetivo (declarado) como para el conocimiento objetivo (contrastado) ya que para que las medidas sean aplicadas de manera eficiente es necesario que los agricultores conozcan realmente que suponen estas medidas, de cara a maximizar el output ambiental y minimizar el riesgo de incumplimiento de los requisitos. Por tanto, suponiendo que las medidas están bien diseñadas para conseguir un beneficio ambiental, es fundamental que los agricultores cumplan los requisitos preescritos y como etapa previa el proceso de información y formación a los agricultores haya sido llevado a cabo de una forma eficiente. Dentro del amplio espectro de variables que pueden afectar el comportamiento de los agricultores diversos estudios han analizado la influencia de las fuentes de información. Los resultados de estos estudios muestran que los agricultores con una mayor interacción con redes de información es más probable que adopten unas prácticas agrarias más respetuosas con el medio ambiente. Sin embargo, un posible inconveniente de estos estudios es que las mismas características, actitudes y creencias pueden estar influenciando la selección en la fuente de información y las prácticas agrarias. Otros investigadores han analizado más en detalle las diferentes fuentes de información y la relación entre el comportamiento (Llewellyn, 2007; Glynn et al., 1995) o la actitud de los agricultores (Napier y Brown, 1993). En el estudio llevado a cabo por Lichtenberg y Zimmerman (1999) se analiza el efecto de las diferentes fuentes de información sobre la gestión agraria en el comportamiento medioambiental de los agricultores. En la conclusión de su estudio relativo al efecto de los inputs en la agricultura se muestra que los agricultores prefieren la información que proviene de primera mano y que cuando hay una mayor manipulación de la información los agricultores son más reticentes, poniendo de manifiesto la importancia de los ensayos de las MA en las propias explotaciones como proceso de aprendizaje y elemento influyente en la información a los agricultores. Otra línea de investigación iniciada por Morris (2006) es la diferente aproximación al conocimiento del medioambiente de los agricultores y de las entidades de gestión de las medidas agroambientales. Como conclusión se deriva que en el diseño de las medidas agroambientales hay muy poca participación de los agricultores y de otras formas de “conocimiento” y que deberían ser consideradas en un planteamiento “bottom-up” de las políticas de Desarrollo Rural.
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En el siguiente apartado se describe el caso de estudio mediante la descripción de las MA, la selección muestral y el modelo de econométrico. III. ESTUDIO DE CASO III.1 Selección de las MA Para obtener el objetivo anteriormente expuesto se han estudiado dos medidas agroambientales del periodo de programación 2000-2006 en España. En la Tabla siguiente se describen las principales características de la Medida de Barbecho Agroambiental (MBA) y la Medida de siembra de Esparceta en Secano (MES). La primera MA no supone un cambio en el manejo tradicional de la explotación, mientras que la MES implica un cambio de uso y la sustitución del cultivo del cereal por la siembra de leguminosas en secano, implicando una mayor intensidad de cambio. Tabla 1.Principales características de las MA seleccionadas Elegibilidad MBA
MES
MBA
MES
Explotaciones localizadas con un IB >10 . Superficie mínima 1 ha. Explotaciones con cultivos COP en secano en la campaña 99-00. 25% de la superficie acogida debe limitar con superficie forestal. Explotaciones localizadas en municipios con compromisos dentro de la red Natura-2000. Requisitos Mantener el cuaderno de explotación. Mantener el rastrojo hasta la próxima siembra. No uso de productos fitosanitarios durante el periodo de no cultivo. Limitación de la carga ganadera al 80% del definido en la condicionalidad (1 UGM/ha). Picar y dejar la paja del cereal en el 50% de la superficie de rastrojo. Limitación del periodo de rastrojo a tres meses. Mantener un cuaderno de explotación. Cultivo de esparceta/alfalfa manteniendo la superficie verde durante el verano. Cosechar y/o pastoreo prohibido durante los meses de 31/VIII al 15/IX. Los agricultores con ganado deben pertenecer a una ADS. Prohibición de laboreo convencional o a favor de la pendiente. Máximo de un 10% cereal de testigo de cereal. Compensación
MBA
60,13 € ha-1
MES
102,00 € ha-1 Beneficio medioambiental
Mejorar el hábitat para las aves esteparias (incremento del alimento y creación de hábitat, reducción de la mortalidad) Reducción del riesgo de prevención de incendios e incremento del MES contenido de nitrógeno en el suelo. Fuente: Elaboración propia a partir de BOE (2002) y BOA (2005) MBA
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III.2 Selección muestral y encuesta El trabajo de campo se ha llevado a cabo en dos regiones donde la MBA y la MES han estado en vigencia desde los años 1996 y 2001 respectivamente. La MBA ha sido analizada en tres comarcas a agricultores de cereal en secano en el Norte de la provincia de Granada, mientras que la MES ha sido ejecutada en tres comarcas de Huesca. La distribución muestral se ha llevado a cabo de forma discrecional para tener una mayor representatividad de los agricultores acogidos. El grado de adopción actual en las comarcas determinadas es de 15,9% para la MES y de 2,8% para la MBA, mientras que en ambos casos 40% de las encuestas se realizaron a adoptantes (ver Tabla 2). Tabla 2. Distribución del tamaño muestral Acogidos Universo
No acogidos
Muestra
Universo
Total
Muestra
Universo
Muestra
MBA
388
120
2.445
180
2.833
300
MES
107
62
3.838
94
3.945
156
TOTAL
495
182
6.283
274
6.778
456
Fuente: Elaboración propia basada en el Censo Agrario de 1999 e informes de los gestores de las ayudas agroambientales
En el caso de la MBA un total de 300 agricultores han sido entrevistados, para el caso de los agricultores acogidos esta muestra representa un 33% del total de agricultores. El estudio de campo se realizó durante los meses de Junio-Agosto de 2006. La encuesta ha sido diseñada por el equipo de investigación trás una revisión de estudios previos, la estructura de la agricultura en la zona y entrevistas con los gestores de las MA. Una versión inicial fue pretestada con cinco agricultores para una mejor comprensión antes de generar la versión final. Los agricultores fueron seleccionados para cada grupo (adoptantes/no adoptantes) y entrevistados en sus domicilios por dos agrónomos, el tiempo promedio por entrevista fue de 45 minutos. La encuesta para la MES fue una versión rediseñada y mejorada de la MBA tomando en consideración las diferencias en las dos MA. Fue ejecutada durante el periodo de Abril-Junio 2007 por una empresa de estudios de mercado. Debido al reducido número de agricultores acogidos a la MES, el tamaño muestral se ha reducido a 156 y todos los agricultores adoptantes y accesibles fueron seleccionados para participar2. La encuesta reunía información sobre estos tres principales aspectos a) datos relativos a la explotación con un especial interés en el manejo del ganado, b) actitudes, opiniones y conocimiento y adopción de la MA y c) características básicas socio-económicas3.
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Las diferencias entre el total de los agricultores acogidos y el tamaño muestral son debidos a que los agricultores han sido beneficiarios de más de un contrato (dos casos), los datos de contacto no han sido facilitados por los organismos de gestión (36 casos) o bien porque los agricultores no querían participar (siete casos). 3 Ambos cuestionarios están disponibles contactando a los autores.
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III.3 Modelo econométrico Como se mencionó anteriormente se han considerado dos tipos de conocimiento referido a las medidas agroambientales. Por tanto, el análisis econométrico se ha dividido en dos conceptos considerando que cada uno de ellos lleva involucrado dos decisiones separadas. Por un lado si los agricultores han sido informados de la existencia de las medidas agroambientales y, por otro lado, se analiza el nivel de conocimiento relativo a los requisitos de las medidas. Por tanto, el modelo econométrico desarrollado consta de dos ecuaciones, por un lado conoce/no conoce la existencia de las MA y, por otro lado, el nivel de conocimiento “objetivo” de los requisitos. La primera variable endógena corresponde a una variable dicotómica que adquiere el valor de uno si el agricultor tiene conocimiento de la existencia de la MA y cero en caso contrario. Por tanto, se dispone de un modelo probit, que asume la existencia de una variable latente continua (bi) y que determina el valor de la variable discreta observada (Yi). El modelo de decisión dicotómico queda reflejado en las ecuaciones 1 y 2 donde xi son las variables exógenas que reflejan las características técnicas de la explotación (Zπ), de las MA (ZMA), así como las características socio-demográficas del agricultor (ZSD), su declaración de actitudes y opiniones (ZU) y el capital social (Zcs), mientras que β son los parámetros estimados en el modelo (incluida una constante α). Los parámetros β / σ son estimados por el estimador de máxima verosimilitud. bi = α + β ' xi + u i
⎧0 Yi = ⎨ ⎩1
si
bi ≤ 0
si
bi ≥ 0
[1] [2]
′ La probabilidad de conocer se define como P (b ≥ 0) = Φ ( x β ) , siendo Φ la función de σ distribución normal acumulada y σ su desviación estándar.
La segunda variable endógena corresponde con el nivel de conocimiento observado de los requisitos de la MA que ha sido dividida en diferentes tramos en función del número de respuestas correctas en base a cuatro afirmaciones sobre los requisitos de la MA y una quinta pregunta relativa a la cuantía de la prima. En la especificación de esta segunda decisión se utiliza un modelo probit ordenado (ecuaciones 3 y 4). d i = κ + α ' Z i +τ i
⎧0 ⎪1 ⎪ ⎪⎪2 Pi = ⎨ ⎪3 ⎪4 ⎪ ⎪⎩5
si
di ≤ 0
si
0 ≤ d i ≤ µ1
si
µ1 ≤ d i ≤ µ 2 µ 2 ≤ d i ≤ µ3 µ3 ≤ d i ≤ µ 4 di ≥ µ4
si si si
[3]
[4]
6
La variable latente continua (di) determina el valor de la variable latente observada (Pi). Los parámetros µ que son los umbrales se estiman junto con los parámetros α de las variables exógenas (Zi) y la constante k. La definición de las variables exógenas que han sido testadas para las dos variables derivan del análisis de las encuestas. En la Tabla 3 hay una descripción de la variable dependiente en el nivel de conocimiento ordenado para las dos MA, mientras que en la Tabla 4 hay una descripción de las variables testadas para las dos MA, junto con la hipótesis del signo esperado en los modelos de conocimiento. Los agricultores de Granada (MBA) tienen un mayor conocimiento de la existencia de la MA, sin embargo su nivel de conocimiento observado (objetivo) de los requisitos es menor en comparación con los agricultores de Huesca (MES), a pesar de que las obligaciones son más laxas en esta medida. Tabla 3. Distribución de los agricultores según el nivel de conocimiento de la MA Frecuencia MBA MES
Porcentaje MBA MES
Porcentaje acumulado MBA MES
No conocen la MA 50
54
16,7 %
34,6%
16,7 %
34,6%
0 7 1 7 Respuestas 2 78 correctas 3 100 4 50 5 8 Fuente: Elaboración propia
04 1 5 20 36 40
2,3 % 2,3 % 26,0 % 33,3 % 16,7 % 2,7 %
0,0% 0,6% 3,2% 12,8% 23,1% 25,6%
19,0 % 21,3 % 47,3 % 80,7 % 97,3 % 100,0 %
34,6% 35,3% 38,5% 51,3% 74,4% 100,0%
Conocen la MA
Debido a la ausencia de agricultores en este estrato el modelo del probit ordenado queda reducido a cuatro grupos de clasificación. 4
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Tabla 4. Descripción de las variables analizadas en los modelos de conocimiento Descripción Características técnicas de la explotación (Zπ)
Valores
Signo
% de los ingresos del agricultor provenientes de la explotación Superficie de la explotación Nº de jornales en la explotación Explotación heredada Régimen de adquisición Explotación comprada Explotación en arrendamiento Especialización en cereal en secano Agricultor con leguminosas secano previamente MA (LEG_S00) Presencia de ganado (GAN) Concesión de agua (CON_AGUA)
% ha UTA 0 = No, 1 = Sí 0 = No, 1 = Sí 0 = No, 1 = Sí 0 = No, 1 = Sí 0 = No, 1 = Sí 0 = No, 1 = Sí 0 = No, 1 = Sí
+ ? ? + + ? ? ? ?
0 = No, 1= Sí 0 = No, 1 = Sí
+ +
Años 0= Sin EGB, 1= Hasta EGB 2= FPII/Bachillerato, 3= Universitarios 0 = No, 1 = Sí 0 = No, 1 = Sí
?
Características de las MA (ZMA) Participación en la MA (PAR) Participa en otra medida agroambiental (OTRA_MA)5
Características socio-demográficas del agricultor (ZSD) Edad del agricultor Nivel de educación (EDU) Formación agraria Dedicación exclusiva a la actividad agraria (ATP)
+ + +
Declaración de actitudes y opiniones (ZU) Continuación de la actividad agraria por un familiar/amigo Declaración del agricultor sobre el conocimiento de la PAC
0 = No, 1 = Sí Escala creciente 0-9 0= Muy precavido, 1= Declaración de actitud relacionada con un cambio en el manejo de Precavido la explotación (ACT) 2= Pionero, 3= Muy pionero Influencia en el medioambiente del manejo del cereal en secano 0= Negativo, 1 = Neutral (MAN_MA) 2= Positivo, 3= Muy positivo Interesado en el Servicio de Asesoramiento de Explotaciones (INT_SAE) Predisposición participar en otras MA propuestas (PRE_MA)6
Capital Social del agricultor
+ +
0 = No, 1 = Si
+
Escala creciente 0-5
+
0 = No, 1 = Sí 0 = No, 1 = Sí 0 = No, 1 = Sí 0 = No, 1 = Sí 0 = No, 1 = Sí 0 = No, 1 = Sí
+ ? ? ? ? ?
0 = No, 1 = Sí
+
0 = No, 1 = Sí
?
0 = No, 1 = Sí 0 = No, 1 = Sí 0 = No, 1 = Sí
? ? ?
0 = No, 1 = Sí
?
0 = No, 1 = Sí
+
(ZCS)
Pertenencia a una asociación agraria Oficinas comarcal agraria Organización Profesional Agraria Información relativa a la Familiar/amigo política agraria Cooperativa Entidades Financieras Los agricultores reciben información relativa a sus prácticas agrarias de más de una fuente de información (ADD_INF) Oficinas comarcal agraria Organización Profesional Agraria Familiar/amigo Cooperativa Entidades Financieras (IF_MA_EFI) Asiste a cursos de formación (FORM) Información relativa a las medidas agroambientales
? +
Fuente: Elaboración propia Esta variable no ha podido ser testada en la MES por una deficiencia en la toma de datos. Esta variable ha sido construida en base a la suma de las valoraciones de los agricultores de su disponibilidad a participar en 10 programas agroambientales propuestos en una escala de 1-5. El índice obtenido ha sido dividido entre 10.
5
6
8
IV. RESULTADOS En las tablas 5 y 6 se describen los modelos de conocimiento para las dos MA estudiadas. Tabla 5. Estadísticos descriptivos y resultados de los modelos de conocimiento para la MBA Variable
Estadístico descriptivos Media s.d
π
Z
ZMA ZU ZCS
Constante CON_AGUA PAR OTRA_MA ACT MAN_MA PRE_MA ADD_INF IF_MA_EFI
0,440 0,383 0,167 1,647 1,873 2,227 0,887 0,483
0,497 0,487 0,373 0,958 0,711 0,542 0,318 0,501
Min Max 0 0 0 0 0 0,6 0 0
1 1 1 3 3 3,4 1 1
µ1 µ2 µ3 µ4
Resultado de los modelos de conocimiento Conocimiento Conocimiento objetivo declarado Coef. S error. P-value Coef. S error. p-value -2,484 0,855
0,557 0,237
0,000 0,000
0,912 0,405
0,482 0,117
0,006 0,001
0,749 0,682 0,804
0,222 0,287 0,224
0,001 0,017 0,000
-0,311
0,421
0,460
0,357
0,141
0,012
0,167 0,233 0,545
0,076 0,098 0,134
0,028 0,017 0,000
0,410 0,137 0,003 0,329 0,096 0,001 1,700 0,089 0,000 2,870 0,095 0,000 4,093 0,168 0,000 N observaciones = 250 N observaciones = 300 χ2= 86,507 p-value= 0,00 χ2= 39,605 p-value= 0,00 Log L = -91,915 Log L = -320,980 Log L0 =-135,168 Log L0 =-340,783 Mc Fadden R2 = 0,320 Pred. correctas= 87,7 %
Fuente: Elaboración propia
Tabla 6. Estadísticos descriptivos y resultados de los modelos de conocimiento para la MES Variable
Resultado de los modelos de conocimiento Conocimiento Conocimiento declarado objetivo Min Max Coef. S error. p-value Coef. S error. p-value
Estadísticos descriptivos Media s.d
Constante
Zπ ZMA ZSD ZU ZCS
LEG_S00 GAN CON_AGUA PAR EDU ATP INT_SAE FORM
0,288 0,455 0,635 0,397 1,397 0,853 0,673
µ1 µ2 µ3
0,454 0,500 0,483 0,491 0,825 0,356 0,471
0 0 0 0 0 0 0
1 1 1 1 3 1 1
-0,050 1,671 0,792 0,521
0,456 0,356 0,257 0,265
0,914 0,000 0,002 0,050
0,507 -0,838 -0,738
0,163 0,376 0,274
0,002 0,026 0,007
2,833
0,301
0,000
-0,735 1,001
0,253 0,236
0,004 0,000
-0,467 0,237 0,049 0,426 0,231 0,066 0,954 0,221 0,000 2,092 0,148 0,000 3,224 0,167 0,000 N observaciones = 156 N observaciones = 102 χ2= 53.057 p-value= 0,00 χ2= 33,851 p-value= 0,00 Log L = -72,768 Log L = -110,298 Log L0 =-99,296 Log L0 =-127,224 Mc Fadden R2 = 0,267 Pred. correctas = 88,5 %
Fuente: Elaboración propia
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En el análisis de los resultados se puede observar como para la MBA tanto las variables relativas a las fuentes de información del agricultor, así como su actitud y creencia influyen significativamente en ambos modelos de conocimiento mientras que los factores sociodemográficos y los relativos a las características técnicas de la explotación son únicamente testimoniales. Es interesante destacar el papel de las entidades financieras tanto en la difusión de la información como su influencia en un mayor conocimiento de los requisitos de la MBA. La actitud de los agricultores hacia una innovación institucional (ACT) tiene un efecto positivo en el conocimiento de la MBA. Este resultado es lógico ya que los individuos con una actitud más transformadora son aquellos que están más informados para apoyar el cambio y, como ha sido comprobado en el modelo de adopción, los que finalmente adopten las nuevas prácticas agrarias. Este resultado está en concordancia con una mayor predisposición a participar en los programas agroambientales propuestos (reflejada en la variable PRE_MA) por los agricultores que conocen mejor la MBA, así como una creencia de tener un manejo más sostenible de la explotación (MAN_MA). Mientras que en la MBA no se observan grandes diferencias entre los grupos de factores que afectan a los dos modelos, en la MES hay diferencias significativas entre el modelo de conocimiento “declarado” y el modelo de conocimiento “objetivo”. Mientras que en el primero hay una clara preponderancia de las variables técnicas (Zπ) que hacen más rentable la participación, así como en menor medida de variables sociodemográficas (ZSD) en el segundo hay muy pocas variables explicativas y la más significativa corresponde a la participación en la MA. Es interesante mencionar como los Agricultores a Título Principal presentan un menor conocimiento de la existencia de la MA, contrariamente a la influencia positiva esperada derivada de una mayor disponibilidad de tiempo y dedicación en el manejo de la explotación, incluyendo la gestión de nuevas ayudas. Por otro lado, existe una potencialidad para la aplicación del Servicio de Asesoramiento de Explotaciones (SAE) en las comarcas de estudio de Huesca ya que los agricultores con un menor conocimiento están más dispuestos a participar, quizás para cubrir esta deficiencia de información. Un resultado lógico y que refleja una similitud entre ambas MA es la influencia positiva y significativa de la participación actual en las medidas agroambientales (PAR) en el modelo del nivel de conocimiento. V. CONCLUSIONES En el trabajo de campo realizado para el estudio de la adopción de dos MA en España se ha observado como dentro de la teoría de difusión de la innovación hay una clara deficiencia en el primer eslabón relativo al conocimiento de existencia de la medida agroambiental, presentando por tanto la primera barrera en la adopción de las MA. Los resultados de los modelos muestran que a parte de las características intrínsecas (factores relacionados con el agricultor y la explotación) que son de difícil cambio, se debería prestar más atención a los aspectos relacionados con la actitud y predisposición de los agricultores que pueden ser potenciados de una forma positiva mediante la educación y la extensión agraria. Por tanto es importante mejorar el capital social a través de las organizaciones tanto profesionales como no profesionales. En ambas MA es muy influyente en el modelo de conocimiento ordenado la participación actual de los agricultores en el programa agroambiental, confirmando la hipótesis y la teoría del “learning by doing”.
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Un posible problema de este análisis y que hace que los resultados deban ser analizados con cautela son: 1. Algunos agricultores no reconocen el nombre de “medidas agroambientales” como son especificadas en la legislación, sin embargo cuando se emplea un vocabulario más adaptado (por ejemplo la mención de “la medida para los pajarillos” para la MBA) indican estar familiarizados con su existencia. Aunque los encuestadores han intentado utilizar los términos adecuados, en algunas ocasiones se ha podido dar la casuística de que, aún conociendo las medidas agroambientales y de su existencia no se haya reflejado así en la encuesta simplemente por cuestión de terminología. 2. En el modelo de conocimiento de existencia de las medidas agroambientales, quizás algunos agricultores si han sido informados, sin embargo han descartado la posibilidad de acogerse en una primera instancia olvidando la información recibida (consecuencia de la gran cantidad de líneas de ayuda y burocracia en el que está inmerso el sector agrario). Este hecho se pone de manifiesto por la influencia significativa en el conocimiento de la MES de las variables técnicas que hacen más rentable la adopción, sin embargo, el proceso de información a los agricultores se realiza de una forma homogénea sin discriminar entre una mayor o menor adecuación de la medida agroambiental en función de las características técnicas de la explotación. 3. Aunque analizando las encuestas y comparando la MBA (Granada) y la MES (Huesca) se desvela un mayor conocimiento de la existencia de las MA en Granada (34,6 % frente a un 16,7 %), se puede haber producido un sesgo en la selección muestral ya que algunos agricultores de Granada no fueron entrevistados al conocer previamente su falta de conocimiento de existencia de la MA. Por tanto, en investigaciones futuras es importante que se proponga un marco teórico y lógico del proceso de implementación de las MA y como influyen los diferentes actores involucrados desde el conocimiento de la existencia de las MA hasta la fase de confirmación y seguimiento de los programas agroambientales para mejorar, tanto las tasas de adopción y el nivel de conocimiento de los requisitos de las MA como un cambio de actitud de los agricultores.
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