Casos de éxito

Inteligencia artificial aplicada con rigor, impacto medible y propósito social

Análisis econométrico de 62.696 explotaciones agrarias: rentabilidad orgánica vs. convencional en España (FADN/RECAN)

Resultado:

Resultados estadísticamente significativos y robustos: las explotaciones orgánicas y mixtas orgánico-convencionales obtienen un rendimiento financiero superior o igual al de las convencionales en España (2015–2021), nunca inferior. Las orgánicas generan +1,3 puntos de ROA y +11.404€/año de renta familiar adicional. Manuscrito en proceso de revisión para publicación en revista científica indexada.

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Cliente

Proyecto de investigación académica — Manuscrito en revisión para publicación científica

Reto

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Determinar con rigor estadístico si las explotaciones agrarias ecológicas son más, igual o menos rentables que las convencionales en España, resolviendo las contradicciones de la literatura existente (muestras pequeñas, periodos cortos, indicadores limitados). Se requería procesar y analizar millones de registros individuales anonimizados de la Red Contable Agraria Nacional (RECAN/FADN) del Ministerio de Agricultura para el periodo 2015–2021.

Solución

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Pipeline completo en R para la ingesta, limpieza, winsorización y análisis econométrico de 62.696 observaciones granja-año (8.956 explotaciones/año de media) con 9 indicadores de rendimiento financiero (ROA, FFIFWU, NIHA, NILU, NVATO, y sus variantes sin subsidios). Matching estadístico de explotaciones orgánicas y convencionales por tamaño económico y tipo de cultivo/ganadería. Estimaciones de panel con efectos aleatorios y errores estándar robustos. Análisis de moderación del carácter extensivo mediante variables de interacción. 9 tablas de resultados con submuestras por tipo de explotación (cultivos, ganadería, mixtas).

Stack técnico

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R (econometría de panel, matching, efectos aleatorios, errores robustos) · Procesamiento de microdatos FADN/RECAN · Winsorización · VIF y diagnósticos de colinealidad · Análisis de interacción extensivo/intensivo

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