Anexos

Anexo 1. Clasificación, fuentes de datos y estimaciones regionales del empleo en los sistemas agroalimentarios

Cuadro 1.1 del Anexo Actividades de los sistemas agroalimentarios basadas en los códigos de la CIIU

La Figura 1.1 del Anexo muestra la proporción del empleo del sistema agroalimentario en el empleo total y compara las estimaciones del conjunto de encuestas por hogares del RuLIS¹ con las estimaciones de la base de datos de ILOSTAT². Las estimaciones sobre el empleo en el sistema agroalimentario pueden diferir entre las dos fuentes por tres razones principales. En primer lugar, aunque ambas bases utilizan los datos de encuestas por hogares, las encuestas utilizadas para calcular el empleo en el sistema agroalimentario pueden diferir entre determinados países (por ejemplo, las encuestas de medición del nivel de vida frente a las encuestas de población activa) en cuanto a la formulación de las preguntas, el muestreo, etc. En segundo lugar, las cifras de empleo de algunos países incluidos en la base de datos de ILOSTAT se calculan utilizando la nueva medición del empleo basada en la resolución de la 19. Conferencia Internacional de Estadísticos del Trabajo, y se excluye a las personas cuyo trabajo se realiza para la producción para uso propio (como sucede, por ejemplo, en Sierra Leona). Por último, mientras que en las encuestas del RuLIS se calculó el empleo en los sistemas agroalimentarios utilizando códigos de la CIIU de tres o cuatro dígitos disponibles en los conjuntos de microdatos para aumentar la precisión, ILOSTAT difundió los mismos datos utilizando códigos de la CIIU de dos dígitos. Las estimaciones del RuLIS tienden a ser más elevadas que las de ILOSTAT, si bien la diferencia no es considerable en la mayoría de los países para los que se dispone de datos (Figura 1.1 del Anexo). Esta diferencia es más pronunciada, sin embargo, en lo que respecta a las mediciones del empleo de las mujeres que en el caso del empleo de los hombres.

Figura 1.1 del Anexo Proporción del empleo en los sistemas agroalimentarios, datos confrontados entre RuLIS e ILOSTAT

Figura 1.2 del Anexo Proporción del empleo en los sistemas agroalimentarios respecto del empleo total en 2005 y 2019, desglosada por sexo

Anexo 2. Resultados detallados sobre el vínculo entre el empoderamiento de las mujeres y la nutrición

Anexo Cuadro 2.1 Del anexo índice de empoderamiento de las mujeres en agricultura y resultados dietéticos y nutricionales infantiles

Cuadro 2.2 del Anexo 2 Del anexo índice de empoderamiento de las mujeres en agricultura y resultados dietéticos y nutricionales de la mujer

Cuadro 2.3 del Anexo 2 Del anexo índice de empoderamiento de las mujeres en agricultura y resultados dietéticos y nutricionales de los hombres

Cuadro 2.4 del Anexo 2 Del anexo índice de empoderamiento de las mujeres en agricultura y resultados dietéticos y nutricionales de los hogares

Anexo 3. Metodología para la estimación de los efectos de eliminar las brechas de género en la productividad agrícola y los salarios

En el presente anexo se describen la metodología y las fuentes de datos que se han empleado para estimar los posibles efectos que tiene la eliminación de las brechas de género en la productividad agrícola y los salarios en los sistemas agroalimentarios sobre el PIB y la inseguridad alimentaria. Este enfoque emplea las estimaciones que se presentan en el Capítulo 2 en relación con las brechas de género en la productividad y las brechas salariales en la agricultura para medir el incremento de ingresos derivado de la reducción de dichas brechas, y a continuación simula los posibles efectos sobre la inseguridad alimentaria tomando como referencia la elasticidad de la demanda con respecto a los ingresos derivada del modelo Tobit de inseguridad alimentaria descrito en el Cuadro 1.1 del Capítulo 1.

En las ecuaciones, los supuestos y las fuentes de datos que se presentan a continuación se ofrece una medición prudente de los efectos, ya que no evaluamos los efectos multiplicadores e indirectos de la reducción de las diferencias de ingresos entre hombres y mujeres macroeconómicamente. Las estimaciones se realizan por separado para los países agregados por grupos de ingresos. Cabe señalar que la eliminación de las brechas en la productividad agrícola y los salarios en los sistemas agroalimentarios aumentaría el PIB mundial en al menos un 1 % (o en casi un billón USD). Con ello la inseguridad alimentaria mundial se reduciría al menos dos puntos porcentuales, y el número de personas con inseguridad alimentaria se reduciría en 45 millones.

Modelo de brecha de la productividad de las explotaciones agrícolas

A partir de un enfoque simplificado del valor añadido, el PIB se define como la suma del valor añadido del sector agrícola, Y_A, y de los sectores no agrícolas, Y_N:

Mediante esta sencilla definición contable se puede demostrar que, como resultado de una expansión del valor añadido agrícola, el PIB crecería conforme a la ecuación:

donde la proporción define la parte del PIB nacional procedente de la producción agrícola.

Por otra parte, el valor añadido agrícola puede descomponerse como el producto del rendimiento agrícola promedio por superficie (Y_A/A) y la superficie total dedicada a la producción agrícola, A

Esta producción agrícola total puede separarse en producción procedente de explotaciones gestionadas por hombres y producción procedente de explotaciones gestionadas por mujeres :

Aplicando esa definición contable, la producción agrícola total puede descomponerse a partir de los rendimientos, conforme a la ecuación:

donde los rendimientos difieren entre las explotaciones gestionadas por hombres (H) y por mujeres (M). Dado que la suma de las superficies de las explotaciones gestionadas por mujeres y las gestionadas por hombres debe ser igual a la superficie total, , en función de los rendimientos diferenciados por sexo, la producción agrícola total puede descomponerse de la siguiente manera:

donde β es la proporción de la superficie agrícola total correspondiente a las explotaciones gestionadas por mujeres, . Si tomamos como referencia la ecuación 5), la repercusión que tiene el aumento de los rendimientos en las explotaciones gestionadas por mujeres sobre la producción agrícola es:

A efectos de simulación, supondremos que la brecha de género relativa al rendimiento se elimina y que los rendimientos de las explotaciones gestionadas por mujeres crecen conforme a la ecuación:

Si utilizamos las ecuaciones 2), 6) y 7), podemos expresar la repercusión en el PIB nacional de la eliminación de la brecha de género relativa al rendimiento como:

La proporción general de tierras agrícolas gestionadas por agricultoras con respecto a las gestionadas por agricultores, β, se obtiene al multiplicar el coeficiente de explotaciones agrícolas gestionadas por mujeres con respecto a las gestionadas por hombres , a partir de los datos de los censos agrícolas, por la proporción del tamaño promedio de las explotaciones agrícolas gestionadas por mujeres con respecto a las gestionadas por hombres, , estimada mediante encuestas realizadas a hogares y que equivale, aproximadamente, a 0,69.

Anexo Cuadro 3.1 Efecto de la eliminación de la brecha de género en la productividad agrícola sobre el PIB y la inseguridad alimentaria

Modelo de brecha salarial

Siguiendo el enfoque basado en los ingresos, el PIB también puede entenderse como la renta nacional distribuida entre los trabajadores (wL), los rendimientos de los propietarios de capital (rK) e impuestos (T):

Si en la economía solo aumentan los salarios, el crecimiento del PIB sería acorde a la ecuación:

donde γ constituye la proporción de los ingresos del trabajo en el PIB nacional, .

La fuerza de trabajo puede descomponerse en ingresos obtenidos por los hombres (M) y por las mujeres (F):

Si utilizamos las ecuaciones 11) y 10), podemos expresar el efecto del aumento de los salarios de las mujeres en el PIB nacional como:

donde δ es la proporción del empleo femenino en el total del empleo nacional, . Por lo tanto, el efecto de la eliminación de la desigualdad salarial por razón de género sobre el PIB nacional se obtendría utilizando la ecuación 10) y el porcentaje de aumento salarial esperado: .

Si nos centramos solo en el aumento de los salarios femeninos en los sistemas agroalimentarios (SAA), la ecuación 12) pasaría a formularse así:

Dadas las fuentes de datos disponibles, contamos con información sobre la proporción del empleo de las mujeres en los sistemas agroalimentarios, δ_AFS procedente del Capítulo 2, mientras que, a falta de una medición precisa de la desigualdad salarial por razón de género en los sistemas agroalimentarios , se supone que esta diferencia equivale a las diferencias salariales presentes en el sector agrícola. La contribución de la masa salarial de los sistemas agroalimentarios al PIB nacional, , es un poco más difícil de obtener con los datos disponibles. Por lo tanto, la estimamos mediante la siguiente fórmula:

que supone de manera implícita que los salarios de los sistemas agroalimentarios son los mismos que los de los demás sectores. Por lo tanto, la ecuación final para estimar la repercusión de la eliminación de la desigualdad salarial por razón de género en los sistemas agroalimentarios sobre el PIB pasa a ser:

Anexo Cuadro 3.2 El impacto de la eliminación de la brecha de género en los sistemas agroalimentarios sobre el producto interior bruto y la inseguridad alimentaria

Anexo 4. Metodología para estimar los beneficios de llegar a los productores en pequeña escala con intervenciones de desarrollo centradas en el empoderamiento de las mujeres

El FIDA mide los efectos de las intervenciones que financia a través de evaluaciones sistemáticas de los efectos en una muestra de proyectos seleccionados entre los que concluyen durante cada ciclo de reposición. Entre 2019 y 2021, el FIDA realizó dichas evaluaciones de los efectos en 24 de los 96 proyectos que concluyeron durante ese período, que corresponde a la undécima reposición de los recursos del FIDA¹. La muestra abarca 3 100 millones de USD en inversiones del FIDA y representa una inversión global de 7 100 millones de USD (incluida la cofinanciación)².

La metodología utilizada consiste en evaluaciones cuasiexperimentales de los efectos ex post y permite estimar los efectos logrados por los proyectos en indicadores clave de interés.

A continuación, se realiza un metaanálisis de los efectos estimados para los 24 proyectos, con el fin de valorar el tamaño medio de los efectos³. Una vez establecido que la muestra de proyectos no difiere de forma estadísticamente significativa del universo de proyectos que concluyeron durante el mismo período, el tamaño medio de los efectos representa los efectos atribuibles a las intervenciones. Pueden interpretarse como cambios porcentuales en los indicadores estimados para los beneficiarios (o grupo de tratamiento) con respecto al grupo que se toma para la comparación. Una vez estimado el tamaño medio de los efectos, se realiza un ejercicio de proyección para calcular los efectos agregados de toda la cartera.

De conformidad con el planteamiento del FIDA, realizamos un ejercicio para estimar los resultados que podrían obtenerse en el caso de que todos los proyectos se centraran en el empoderamiento de las mujeres. Para ello, determinamos los grupos de tratamiento y de comparación a partir de la distinción de dos tipos de proyectos en nuestra muestra: los proyectos que mejoran la facultad decisoria de las mujeres con respecto al uso de los ingresos y los recursos y, frente a estos, los proyectos que no contribuyen a dicha mejora². Una vez completada esta clasificación, reproducimos el metaanálisis y la proyección que, como se informa en el FIDA (2022) (inclúyase la nota a pie de página núm. 2), se basa en un supuesto importante relacionado con la distribución de los efectos. Se supone que los efectos estimados se distribuyen normalmente entre todos los beneficiarios y tienen las mismas medias y desviaciones típicas que los efectos estimados (es decir, el tamaño medio de los efectos). Como siguiente paso, calculamos el número total de beneficiarios que han logrado resultados que superaron las siguientes metas:

• al menos un 10 % de aumento de los ingresos;
• al menos un 20 % de aumento de la producción;
• al menos un 20 % de mejora de acceso a los mercados;
• al menos un 20 % de mejora de la resiliencia;
• al menos un 10 % de aumento de la seguridad alimentaria;
• al menos un 10 % de mejora de la nutrición (alimentación diversificada).

Nuestra tarea: 1) extraer aleatoriamente una distribución normal de los efectos (con una media y una desviación típica asociadas, según se estimó empíricamente a partir del metaanálisis) para 112 millones de personas, que corresponde al número total de beneficiarios a los que llegan los 96 proyectos financiados por el FIDA; y 2) contar el número de personas que han experimentado un aumento que supera los umbrales de los indicadores clave de resultados. En el Cuadro 4.1 del Anexo se resumen los resultados obtenidos.

Anexo Cuadro 4.1 Resultados de las proyecciones para proyectos centrados en la capacitación de las mujeres frente a proyectos estándar no centrados en la capacitación de las mujeres.

Estos resultados sugieren que, con respecto a los ingresos, la inseguridad alimentaria medida por la escala de experiencia de inseguridad alimentaria, la diversidad alimentaria de los hogares y la recuperación de las perturbaciones, todas las personas —hombres y mujeres— se benefician de manera significativa de los proyectos en los que las mujeres disfrutan de una mayor facultad decisoria. Por otra parte, y en consonancia con otras conclusiones, la productividad agrícola y el acceso a los mercados es más difícil para las personas del grupo de proyectos que no empoderan a las mujeres. Se trata de un resultado razonable si se tiene en cuenta que la mayoría de los logros obtenidos proceden de oportunidades de agronegocios, proyectos pesqueros, ganaderos y lecheros, y no de la producción agrícola primaria.

Estos resultados también sugieren que las intervenciones que son integrales y centradas en diversos aspectos orientados a mejorar los beneficios de los hogares, al tiempo que hacen hincapié en la función desempeñada por las mujeres, tienen más éxito en muchos ámbitos, aunque todavía hay margen de mejora. Por ejemplo, la productividad y el acceso a los mercados requieren inversiones más centradas en objetivos orientados a la producción.

Así pues, los donantes que ya invierten en proyectos de agricultura y desarrollo rural pueden mejorar los medios de vida de las personas centrándose en enfoques que mejoren el bienestar de las mujeres mediante el fomento de su empoderamiento y, al mismo tiempo, aumentar los ingresos, la diversidad de las dietas, la seguridad alimentaria y la resiliencia de los hogares.