Análisis de la existencia de efectos heterogéneos de la asociatividad en los beneficios agrícolas según el género

Abstract

Este estudio evalúa si la asociatividad agrícola —entendida como la pertenencia a organizaciones y mecanismos de acción colectiva— tiene un efecto diferenciado sobre la productividad en función del género del productor en el contexto peruano. Si bien la literatura previa ha documentado efectos positivos de la asociatividad sobre los resultados productivos, su interacción con desigualdades estructurales —particularmente aquellas vinculadas al género— ha sido escasamente abordada. En este contexto, la hipótesis central de este estudio plantea que las mujeres productoras podrían beneficiarse en mayor medida de la asociatividad, debido al cierre de la brecha en acceso a recursos clave, conocimiento técnico, redes comerciales, y conciliación de responsabilidades. Para examinar esta relación se emplean microdatos de los años 2022 y 2023 de la Encuesta Nacional Agropecuaria (ENA), a partir de los cuales se estima una función de producción translogarítmica mediante Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) con efectos fijos, complementada con la metodología de Propensity Score Matching (PSM) para corregir el sesgo de selección observable. Al respecto, los resultados muestran un efecto heterogéneo positivo y estadísticamente significativo para las productoras, robusto frente a diferentes algoritmos de emparejamiento, especificaciones de caliper y pruebas de sensibilidad a variables no observadas. Estos hallazgos sugieren que la asociatividad puede desempeñar un rol relevante en la reducción de brechas estructurales de género en el subsector agrícola peruano.This study evaluates whether agricultural associativity —understood as membership in organizations and mechanisms of collective action— has a differentiated effect on productivity depending on the producer’s gender in the Peruvian context. While previous literature has documented positive effects of associativity on productive outcomes, its interaction with structural inequalities —particularly those related to gender— has been scarcely addressed. In this context, the central hypothesis of this study posits that female farmers may benefit more from associativity, due to the narrowing of gaps in access to key resources, technical knowledge, commercial networks, and work-life balance. To examine this relationship, the study uses microdata from the 2022 and 2023 National Agricultural Survey (ENA), estimating a translog production function using Ordinary Least Squares (OLS) with fixed effects, complemented by the Propensity Score Matching (PSM) methodology to correct for observable selection bias. The results show a positive and statistically significant heterogeneous effect for female producers, robust across different matching algorithms, caliper specifications, and sensitivity tests for unobserved variables. These findings suggest that associativity can play a relevant role in reducing structural gender gaps in Peru’s agricultural subsector.