Datos en la política agrícola común El potencial desaprovechado que ofrecen los macrodatos para las evaluaciones de la política

Resumen

I La política agrícola común (PAC) representa más de un tercio del presupuesto de la Unión Europea (UE). Esta política tiene fijados numerosos objetivos complejos e interrelacionados, que van desde el nivel de vida de la comunidad agrícola hasta el desarrollo de las zonas rurales y aspectos relacionados con el medio ambiente y el clima. La adopción de un enfoque empírico para la toma de decisiones estratégicas necesita datos de diversa índole procedentes de distintas fuentes y su posterior análisis.

II El objetivo de la auditoría era determinar si la Comisión está haciendo un uso adecuado de los datos y de la analítica para el estudio estratégico de la PAC. La evaluación realizada con ese propósito reviste interés tanto para la PAC que comienza en 2023 como para la PAC posterior a 2027.

III En primer lugar, examinamos el uso que ha hecho la Comisión de los datos disponibles para el análisis estratégico en los últimos años y si los datos disponibles son suficientes. Seguidamente, estudiamos las medidas que está tomando la Comisión para subsanar las carencias de datos, entre las que se incluye el uso de macrodatos.

IV Constatamos que la Comisión dispone de grandes cantidades de datos para la concepción, el seguimiento y la evaluación de la PAC. La Comisión utiliza herramientas convencionales, como, por ejemplo, hojas de cálculo, para analizar los datos que recoge de los Estados miembros. Hay algunos elementos importantes (por ejemplo, la información sobre las prácticas ambientales aplicadas y sobre las rentas no agrícolas) que no aparecen reflejados en los datos y las herramientas actuales y que son necesarios para una elaboración bien fundada de la política. La Comisión ha puesto en marcha varias iniciativas legislativas y de otra índole para hacer un mejor uso de los datos ya existentes, pero sigue habiendo barreras que impiden aprovechar al máximo los datos recogidos. Entre estos obstáculos se encuentran la falta de normalización y las limitaciones debido a la agregación de los datos, que reducen la disponibilidad y la utilidad de estos.

V Recomendamos a la Comisión que:

• establezca un marco para el uso de los datos desagregados procedentes de los Estados miembros,
• utilice y desarrolle más fuentes de datos para responder a las necesidades de la política.

Introducción

La política agrícola común es un ámbito estratégico amplio

01 La política agrícola común (PAC) se puso en marcha en 1962 y representa más de un tercio del presupuesto de la UE: para el período 2014‑2020, el gasto agrícola ascendió a 408 000 millones de euros. Los objetivos generales del Tratado¹ para la política se detallan en los Reglamentos de la PAC (véase la ilustración 1). La política pretende incidir no solo en la producción agrícola y los agricultores, sino también en los aspectos medioambientales, climáticos y sociales.

02 En el marco de la PAC, los beneficiarios reciben la mayor parte de la subvención en función de las tierras de que disponen. Otra parte de la subvención puede pagarse como reembolso de los costes de realización de actividades específicas y para financiar inversiones. El Derecho de la UE establece la base para la mayoría de los pagos. Los datos sobre las explotaciones agrícolas se crean y se recogen a través de diversos medios (ilustración 2).

Función de los datos en un ciclo estratégico

03 Las directrices para la mejora de la legislación elaboradas por la Comisión exigen un enfoque empírico, lo que implica que las decisiones estratégicas deben basarse en los mejores datos disponibles. La definición de «datos» establecida por la Comisión hace referencia a datos, información y conocimientos procedentes de diversas fuentes, lo que abarca los datos cuantitativos, tales como estadísticas y mediciones, los datos cualitativos, como, por ejemplo, opiniones, contribuciones de partes interesadas y conclusiones de evaluaciones, así como el asesoramiento científico y de expertos². Un ciclo estratégico convencional consta de las diversas fases que se muestran en la ilustración 3. Una política de base empírica necesita datos pertinentes en cada etapa del ciclo.

04 En todo el mundo, las organizaciones hacen un uso cada vez mayor de los «macrodatos», lo que les permite emplear datos que se han obtenido por diversos medios. En el informe, consideramos que los «macrodatos» son datos que resultan demasiado complejos o demasiado grandes para los sistemas tradicionales de tratamiento de datos, y que necesitan herramientas avanzadas y potencia de cálculo.

05 La agricultura es un sector en el que se aplican cada vez más las innovaciones y tecnologías digitales; en la ilustración 4 se presentan ejemplos de tecnologías digitales en la agricultura. El sector público puede hacer uso de muchas de estas tecnologías. Los avances tecnológicos pueden reducir el plazo de formulación de las políticas y aumentar la base empírica para la adopción de decisiones estratégicas³. Estas mejoras permiten a los gobiernos adoptar políticas basadas en datos, en particular haciendo que sea posible⁴:

• comprender mejor el impacto ambiental de la agricultura y formular objetivos estratégicos que aborden ese impacto de un modo integral;
• concebir políticas diferenciadas y específicas;
• aplicar nuevos sistemas de seguimiento basados en datos.

Ambiciones de la UE en materia de datos

06 La Comisión Europea ha publicado varios documentos en los que hace hincapié en la necesidad de potenciar y aprovechar al máximo el uso de los datos para una mejor elaboración de políticas, o en la repercusión del intercambio de datos o de las herramientas en la UE (véase la ilustración 5).

07 La Comunicación de la Comisión de 2016 sobre la gestión de datos, información y conocimientos en la Comisión hizo hincapié en la necesidad de mejorar la recuperación y el suministro de información y de maximizar el uso de los datos para una mejor elaboración de las políticas. En ella se afirmaba que los macrodatos pueden aumentar considerablemente las capacidades de la Comisión, ya que permiten la detección temprana de las tendencias y una información de retorno más rápida que favorece la mejora de la legislación y la elaboración de políticas de base empírica, además de mejorar la demostración de los resultados a todas las partes interesadas. La Comisión tiene previsto desarrollar las competencias, las herramientas y la infraestructura informática que se necesitan para potenciar la capacidad en materia de macrodatos. También destacó que es preciso anticipar mejor las necesidades en materia de datos y las carencias de conocimientos a fin de velar por que los datos estén disponibles, sean utilizables y sirvan para las evaluaciones de impacto, el seguimiento, la elaboración de informes y la labor de evaluación⁵. La estrategia de datos interna de la Comisión (DataStrategy@EC) es la principal herramienta utilizada para poner en práctica la Comunicación.

08 En noviembre de 2018 la Comisión adoptó la Estrategia Digital de la Comisión Europea para convertirse, de aquí a 2022, en una administración transformada digitalmente, centrada en el usuario y basada en datos. En ella se afirmaba la dirección establecida en la Comunicación de 2016. De las nueve acciones enumeradas en la estrategia, consideramos que las dos siguientes son las que guardan más relación con el alcance de nuestra auditoría:

• integrar las nuevas tecnologías en el entorno informático de la Comisión;
• facilitar la libre circulación de datos relativos a las políticas de la UE entre las administraciones públicas europeas.

09 En febrero de 2020 la Comisión publicó una Comunicación titulada «Una Estrategia Europea de Datos»⁶ para el período 2021‑2027, cuyo ámbito de aplicación se extiende mucho más allá de la propia Comisión. La estrategia aspira a «materializar la visión de un auténtico mercado único de datos» mediante acciones como el establecimiento de un marco de gobernanza para el acceso a los datos y su utilización, y la inversión en infraestructuras de datos y cualificaciones en materia de datos. Es preciso dar respuesta a problemas como la disponibilidad de los datos, su interoperabilidad y calidad, su gobernanza, su infraestructura y sus tecnologías (por ejemplo, la capacidad de tratamiento de datos y las infraestructuras en la nube) y la ciberseguridad.

10 La propuesta de Ley de Gobernanza de Datos⁷ de 2020 tenía por objetivo facilitar la reutilización de determinadas categorías de datos protegidos del sector público, fomentar la confianza en los servicios de intermediación de datos y promover la cesión altruista de datos en toda la UE.

Alcance y enfoque de la auditoría

11 Nuestra auditoría tenía por objeto evaluar si la Comisión hace un buen uso de los datos y de la analítica de datos para el análisis estratégico de la PAC. En primer lugar, examinamos el uso que hizo la Comisión de los datos disponibles para el análisis estratégico y si los datos son suficientes. Seguidamente, estudiamos si la Comisión está abordando las carencias de datos, incluido el uso de macrodatos, y si había proyectos de investigación de la UE recientes o en curso que pudieran ayudar a subsanar esas carencias y mejorar el análisis estratégico de la PAC.

12 El alcance de nuestra auditoría englobó la concepción de la política, el seguimiento durante su aplicación, y la evaluación. La auditoría abarcó el período comprendido entre 2015 y febrero de 2022. La evaluación de la gobernanza de los datos de la PAC reviste interés, ya que nuestro informe podría afectar tanto a la PAC que comienza en 2023 como a la PAC posterior a 2027. La responsabilidad principal de la PAC recae en la Dirección General de Agricultura y Desarrollo Rural (DG Agricultura y Desarrollo Rural) de la Comisión.

13 En el marco de nuestra labor de auditoría:

• examinamos datos y documentos pertinentes, entre ellos documentos científicos, estratégicos, legislativos, de orientación y de proyectos;
• entrevistamos al personal de cuatro direcciones generales de la Comisión (Agricultura y Desarrollo Rural, Eurostat, Centro Común de Investigación [JRC] y Redes de Comunicación, Contenido y Tecnologías);
• mantuvimos entrevistas con la organización agraria central COPA-COGECA en relación con el código de conducta sobre el intercambio de datos agrarios mediante un acuerdo contractual y con representantes del proyecto Sen4CAP (Centinelas para la política agrícola común);
• consultamos a los veintisiete Estados miembros de la UE mediante una encuesta dirigida al ministerio o departamento responsable de la PAC y, a partir de las respuestas a la encuesta, mantuvimos conversaciones de seguimiento con las autoridades de Alemania, Bélgica, España, Estonia, Irlanda y los Países Bajos;
• llevamos a cabo una revisión documental de tres países no pertenecientes a la UE (Estados Unidos, Australia y Japón) con fines de evaluación comparativa. El equipo de auditoría eligió estos países por el importante tamaño de su economía agrícola, sus iniciativas innovadoras o digitales para la gestión agrícola y su disponibilidad de datos públicos;
• organizamos una mesa redonda con expertos en ciencia, políticas y administración.

Observaciones

Los datos y las herramientas actuales proporcionan en parte la información necesaria para una elaboración bien fundada de las políticas en la UE

14 La Comisión debe evaluar los resultados de la PAC en relación con sus tres objetivos generales⁸ (véase la ilustración 1). Los datos que la Comisión recoge para la elaboración de las políticas deben resultar proporcionados y pertinentes para orientar las opciones estratégicas y abordar las cuestiones tratadas en el marco de las evaluaciones⁹. De acuerdo con las directrices para la mejora de la legislación, las evaluaciones también deben garantizar que se disponga de los datos pertinentes para respaldar la preparación de nuevas iniciativas (el principio de «evaluar primero»).

15 Examinamos si la DG Agricultura y Desarrollo Rural emplea fuentes de datos y datos para el análisis estratégico de la PAC lo bastante variadas, y si aplica las herramientas analíticas pertinentes. Estudiamos qué tipo de datos, sistemas informáticos y analítica de datos posee y utiliza la Comisión. Para determinar si los datos y las herramientas son suficientes, examinamos las evaluaciones y los documentos de preparación de políticas.

La DG Agricultura y Desarrollo Rural recoge sobre todo datos administrativos y utiliza principalmente herramientas convencionales para el análisis de datos

16 Para la concepción, el seguimiento y la evaluación de la PAC, la DG Agricultura y Desarrollo Rural dispone de grandes volúmenes de datos, principalmente administrativos (por ejemplo, los precios de mercado y los pagos, o la información contable agrícola), que en su mayoría recibe de los Estados miembros, los cuales recogen los datos para llevar a cabo la política. Las estadísticas agrícolas de la UE recogidas por Eurostat proceden de diversas fuentes: encuestas, datos administrativos, datos procedentes de explotaciones agrícolas y otras empresas, así como datos sobre explotaciones extraídos de censos agrícolas y encuestas por muestreo¹⁰.

17 La DG Agricultura y Desarrollo Rural se ajusta la estrategia de datos interna de la Comisión. La Comisión dispone de un inventario de datos que indica la propiedad, la accesibilidad, el almacenamiento y la reutilización de cada activo de datos. Este ejercicio de inventario no mencionaba información sobre carencias o solapamientos.

18 El inventario de datos de la DG Agricultura y Desarrollo Rural a fecha de febrero de 2022 constaba de cincuenta y siete activos de datos almacenados en diversos sistemas y bases de datos de carácter informático (véase la ilustración 6 para consultar ejemplos). Las bases de datos contienen sobre todo datos administrativos estructurados, y la DG Agricultura y Desarrollo Rural utiliza básicamente herramientas estadísticas para tratarlos. Además, recoge una serie de documentos de los Estados miembros (por ejemplo, informes de ejecución anuales) que contienen datos no estructurados, para los que la Dirección General no dispone de herramientas de tratamiento automáticas o semiautomáticas.

19 La DG Agricultura y Desarrollo Rural ha celebrado un acuerdo con el JRC para llevar a cabo el análisis de datos y estudiar formas de hacer un mejor uso de los datos ya existentes. Por este motivo, en su análisis estratégico de la PAC utiliza algunos métodos avanzados (como el modelo IFM-CAP, los modelos econométricos y la analítica predictiva). El modelo IFM-CAP (Individual Farm Model for Common Agricultural Policy Analysis) es el modelo de explotaciones agrícolas individuales para el análisis de la política agrícola común, y tiene por objetivo evaluar las repercusiones de la PAC en la economía de las explotaciones y sus efectos sobre el medio ambiente.

20 Nuestro examen de los cuatro sistemas informáticos (ISAMM, CATS/COMBO, AGRIVIEW y SFC) y de la base de datos de la Red de Información Contable Agrícola (RICA), de los que se nutre el portal de datos agroalimentarios (véase la ilustración 6), ha permitido determinar que la DG Agricultura y Desarrollo Rural recoge principalmente datos agregados. De estos sistemas, solo CATS/COMBO contiene datos desagregados sobre las distintas explotaciones agrícolas.

21 La DG Agricultura y Desarrollo Rural publica datos consolidados en el portal de datos agroalimentarios, que ofrece información procedente de numerosos activos de datos de la DG Agricultura y Desarrollo Rural y de las estadísticas agrícolas de Eurostat, visualizaciones interactivas y cuadros de indicadores. Los usuarios pueden consultar series temporales, mapas interactivos, gráficos y cuadros, así como descargar datos en bruto para su reutilización y su análisis fuera de línea. La DG Agricultura y Desarrollo Rural actualiza el portal permanentemente. Consideramos que el portal es una buena práctica en lo que respecta a la disponibilidad de datos para el público, ya que ofrece un único punto de acceso a un extenso conjunto de datos sobre los mercados agroalimentarios, sobre análisis, sobre los indicadores de la PAC y sobre la financiación de la UE.

22 Los principales sistemas informáticos que la Comisión y los Estados miembros utilizan para la PAC se centran en la analítica descriptiva y de diagnóstico; muy pocos son predictivos o prescriptivos (véase la ilustración 7).

23 A partir de las entrevistas realizadas y de las respuestas de los Estados miembros a nuestra encuesta, detectamos varios obstáculos que dificultaban el uso, por parte de la Comisión y los Estados miembros, de macrodatos (véase el apartado 04) y de una analítica avanzada para el análisis estratégico de la PAC, entre ellos los siguientes:

1. diferencias en las normas o requisitos de calidad entre las distintas fuentes de datos;
2. normas de confidencialidad que limitan el uso de los datos sobre las explotaciones agrícolas;
3. una disponibilidad limitada de datos y el hecho de que estos no tengan el mismo formato o el formato correcto;
4. la escasa alfabetización en materia de datos y la falta de personal cualificado.

24 La falta de referencias comunes, como, por ejemplo, un identificador único, dificulta la combinación de datos sobre las explotaciones agrícolas procedentes de distintas fuentes de datos para el análisis de la PAC. Un identificador único o técnicas alternativas de combinación de datos permitirían vincular los datos procedentes de distintas fuentes que se refieran a la misma explotación (véase el recuadro 1).

25 Por lo general, la DG Agricultura y Desarrollo Rural evalúa manualmente la información textual que los Estados miembros suministran en sus informes anuales, y no emplea técnicas de macrodatos como, por ejemplo, la analítica de textos o las extracciones automáticas. Nuestro análisis muestra que se puede lograr un mayor grado de automatización (véase el ejemplo del recuadro 2).

Algunas características de los datos y los sistemas existentes limitan su uso para el análisis estratégico

26 Evaluamos el uso y las limitaciones de tres fuentes de datos muy diferentes que la Comisión y los Estados miembros utilizan ampliamente (véase el cuadro 1).

Sistema integrado de gestión y control

27 La Comisión tiene un acceso limitado al sistema integrado de gestión y control (SIGC) de los Estados miembros, que es el principal componente de la gestión de los pagos de la PAC en los Estados miembros. En el caso de la PAC para el período 2014‑2020, el SIGC se compone de una serie de bases de datos digitales e interconectadas, en particular¹¹:

1. un sistema para identificar todas las parcelas agrícolas en los países de la UE, conocido como sistema de identificación de parcelas agrarias (SIP);
2. un sistema que permite a los agricultores indicar gráficamente las superficies agrícolas para las que solicitan ayudas (la solicitud de ayuda geoespacial o GSAA);
3. un sistema de registro de la identidad de cada beneficiario que presente una solicitud de ayuda o una solicitud de pago;
4. un sistema de control integrado para comprobar las solicitudes de ayuda, basado en controles cruzados informáticos y controles físicos en la explotación.

28 Los Estados miembros utilizan el SIGC para recibir las solicitudes de ayuda, para llevar a cabo los controles administrativos y de otro tipo (por ejemplo, controles sobre el terreno y controles mediante monitorización), y para efectuar los pagos¹². Los Estados miembros pueden emplear diferentes soluciones técnicas para su SIGC. La falta de normalización, el hecho de que haya diferentes propietarios de los datos (es decir, que no siempre se trate del mismo tipo de autoridad) y la evolución independiente de la tecnología de la información generan fragmentación, dificultan la comparación de los datos y limitan el modo en que estos pueden compartirse o reutilizarse. Esta situación reduce las posibilidades de utilizar analítica avanzada u otras técnicas de macrodatos para evaluar las repercusiones de los fondos de la UE¹³. La Comisión tiene un acceso limitado a los cuarenta y dos sistemas diferentes de los Estados miembros (nacionales o regionales), que contienen datos detallados sobre explotaciones agrícolas y empresas¹⁴, y en consecuencia resulta más difícil, por ejemplo, tener información detallada de la distribución de los fondos de la UE.

29 Basándonos en nuestra revisión de diversos proyectos de investigación financiados por la UE¹⁵, observamos que el enfoque descentralizado del SIGC limita la integración de estas fuentes de datos con otras fuentes de datos de la Comisión, así como el establecimiento de vínculos entre ellas, principalmente por las siguientes razones:

1. problemas de compatibilidad (soluciones técnicas diferentes) y falta de interoperabilidad entre los sistemas de datos;
2. normas de confidencialidad que no permiten establecer vínculos con los datos de las explotaciones agrícolas a partir de diversas fuentes de datos (por ejemplo, el SIGC y la RICA);
3. bajo nivel de granularidad de las bases de datos, es decir, datos con un nivel de detalle insuficiente, y falta de identificadores comunes que coincidan con los datos del SIGC.

30 Para mejorar el intercambio y la disponibilidad de los datos, la DG Agricultura y Desarrollo Rural está alentando a los Estados miembros a intercambiar sus datos geoespaciales no personales del SIGC a través del geoportal común INSPIRE (véase la ilustración 8), con el apoyo técnico del JRC. El portal proporciona acceso a servicios de visualización y descarga de datos medioambientales geoespaciales recopilados por los Estados miembros.

31 El grado de intercambio de datos a través del geoportal INSPIRE varía según el Estado miembro. En la ilustración 9 se presentan ejemplos del número de registros de metadatos para tres temas seleccionados. Los Estados miembros también publican algunos datos geoespaciales a través de sus geoportales nacionales o regionales independientes.

Datos de los satélites de Copernicus

32 Los datos de los satélites de Copernicus se ajustan a la definición de macrodatos (véase el apartado 04). La Comisión coordina el método de los «controles mediante monitorización» (basado en los datos de Copernicus), que es un ejemplo de seguimiento automático de la PAC en los Estados miembros.

33 En el contexto de las «controles mediante monitorización», se analizan los flujos continuos de datos obtenidos a través de los satélites de Copernicus para comprobar si determinadas parcelas cumplen los criterios de subvencionabilidad. Desde 2018, las autoridades nacionales pueden utilizar los datos de Copernicus para sustituir las inspecciones sobre el terreno tradicionales. Según la Comisión, en 2021 los «controles mediante monitorización» se aplicaron al 13,1 % de la superficie que recibe pagos directos. El objetivo de aquí a 2024 es el 50 %¹⁶. En 2021, diez Estados miembros aplicaron el proceso, como mínimo, a un régimen de ayudas en al menos una parte de su territorio, mientras que, en 2020, cuando publicamos un informe especial en el que se examinaban los «controles mediante monitorización»¹⁷ (véase el recuadro 3), lo aplicaron cinco.

Red de Información Contable Agrícola

34 La principal fuente de datos económicos es la RICA. La Comisión y los Estados miembros hacen un amplio uso de esta red para elaborar modelos, llevar a cabo evaluaciones y preparar informes.

35 Desde 1965, la RICA tiene por objeto proporcionar información objetiva y funcional sobre las rentas y sobre el funcionamiento económico de las explotaciones para la PAC¹⁹. La RICA es la fuente de datos microeconómicos armonizados disponibles para medir las repercusiones de la PAC. Se basa en estudios nacionales, tiene carácter voluntario para las explotaciones y contempla las explotaciones agrícolas de la UE que, por ser lo suficientemente grandes, pueden considerarse comerciales²⁰.

36 La exclusión de las explotaciones agrícolas no comerciales y pequeñas hace que la RICA sea menos representativa de los beneficiarios de la PAC. En 2015, el estudio abarcó unas 83 000 explotaciones agrícolas. Si bien esta cifra supone en torno al 90 % de la superficie agrícola total utilizada y de la producción agrícola total²¹, representa 4,7 millones de un total de 10,8 millones de explotaciones agrícolas en la UE²². La RICA no se concibió para ser representativa de los beneficiarios de la PAC. Según la Comisión, en 2019 la proporción de beneficiarios no representados de los pagos directos de la PAC se situaba entre el 5 % en los Países Bajos y el 78 % en Eslovaquia.

La falta de datos adecuados limita la evaluación de los resultados de la PAC

37 Las evaluaciones deben utilizar los mejores datos disponibles, extraídos de un abanico diverso y adecuado de métodos y fuentes (triangulación)²³. Los datos granulares facilitan la vinculación de los objetivos de la política con sus resultados/repercusiones²⁴. Según la legislación, la información utilizada para evaluar el rendimiento de la PAC debe basarse, en la medida de lo posible, en fuentes de datos acreditadas, como la RICA y Eurostat²⁵. Un buen seguimiento debe generar datos de series temporales objetivas para mejorar la calidad de la futura evaluación, incluida la de impacto²⁶.

38 Examinamos cinco evaluaciones o estudios de apoyo a la evaluación de la Comisión, que contemplaban al menos una evaluación para cada uno de los tres objetivos generales de la PAC presentados en la ilustración 1. Constatamos que las evaluaciones utilizaban diversos datos recogidos para la gestión o el seguimiento de la política, por ejemplo, los indicadores de la PAC²⁷, la RICA, CATS/COMBO, las estadísticas de Eurostat y el sistema de información para el control y la gestión del mercado agrícola (ISAMM). Con frecuencia, estos datos se complementan con datos externos (por ejemplo, de la Organización de Cooperación y Desarrollo Económicos o de la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura), estudios de casos, cuestionarios y entrevistas.

39 Para los tres objetivos de la PAC, la Comisión y los evaluadores utilizan la evaluación contrafactual del impacto²⁸. Para llevarla a cabo se necesitan datos sobre grupos de control, es decir, entidades que no aplican la política. La RICA proporciona datos sobre ambos grupos y puede resultar útil para este tipo de análisis. La falta de datos contrafactuales limita, por ejemplo, las estimaciones de la contribución de la PAC a la mitigación del cambio climático. Según la Comisión, la PAC se aplica desde hace demasiado tiempo y abarca una superficie demasiado extensa como para permitir la comparación de datos²⁹, es decir, no es posible comparar la situación antes y después de la política, o con y sin ella. También es difícil utilizar métodos contrafactuales para el desarrollo territorial, ya que la mayoría de las regiones reciben ayudas de la PAC. Para resolver este problema, el JRC ha elaborado un marco analítico cuantitativo basado en métodos de evaluación contrafactual del impacto que permite conocer la relación causal entre la política y sus resultados, teniendo en cuenta la diversidad de medidas aplicadas en las zonas rurales³⁰.

Producción alimentaria viable

40 Las principales fuentes de datos para evaluar el objetivo de producción alimentaria viable son la RICA y la contabilidad económica agrícola (véase el cuadro 2). La Comisión creó ambas fuentes con el fin específico de proporcionar datos para la evaluación de la PAC. Por ejemplo, para evaluar la repercusión de las ayudas de la PAC en las rentas de los agricultores, la Comisión utiliza las estadísticas de Eurostat sobre la renta de los factores agrícolas (es decir, la renta derivada de la tierra, el capital y el trabajo) y la RICA³¹.

41 Los Estados miembros tardan un año en recoger y validar los datos de la RICA, y a la Comisión le lleva un año comprobar y validar los datos de la RICA de los Estados miembros. En consecuencia, transcurrirán como mínimo dos años hasta que los datos estén disponibles en la base de datos de la RICA. Cuando en 2018 la Comisión presentó la propuesta legislativa para la PAC posterior a 2020, solo estaban disponibles los datos relativos a un año de la PAC en curso (los de la encuesta de la RICA de 2015), lo que significa que la presentaba antes de tener los últimos datos de la RICA sobre el rendimiento y las repercusiones de la política actual.

Gestión sostenible de los recursos naturales y acción por el clima

42 En el caso del objetivo de la PAC relativo a los recursos naturales y el clima, entre la aplicación de una medida de actuación y la constatación de sus efectos puede transcurrir un largo período. Para determinar la relación causal entre una medida de la PAC y sus resultados, hay que combinar diversos datos y tener en cuenta factores externos. De los cuatro componentes del objetivo (véase la ilustración 1), examinamos la biodiversidad. Ni los Estados miembros ni la Comisión pudieron aportar datos que demostraran una relación causal entre las normas en materia de buenas condiciones agrarias y medioambientales³² y la situación de la biodiversidad³³. En el cuadro 3 se presentan ejemplos de datos utilizados y de las limitaciones en la evaluación del componente de biodiversidad.

43 En una evaluación de 2019 se concluyó que, debido a la ausencia de datos de seguimiento adecuados, no era posible llevar a cabo una evaluación global del impacto de la política en la biodiversidad³⁴. Hay varios indicadores de seguimiento de la Comisión que no se alimentan con datos de manera regular. Por ejemplo, no todos los Estados miembros recogen y comunican datos sobre el indicador de repercusión relativo a la extracción de agua en la agricultura.

44 Otra limitación a la hora de evaluar el objetivo ambiental es que no se disponía de datos exhaustivos sobre las cantidades de fertilizantes y plaguicidas utilizados en la UE en las tierras agrícolas. Desde 2021 se dispone de datos sobre las cantidades de plaguicidas utilizadas en las tierras agrícolas, pero para menos de la mitad de los Estados miembros. La Comisión y los evaluadores han utilizado como variable sustitutiva los datos de la RICA sobre el gasto en fertilizantes y productos fitosanitarios por hectárea.

45 Las estadísticas de la UE de acceso público sobre productos fitosanitarios se refieren a las cantidades (kg) de sustancias activas contenidas en los productos fitosanitarios en venta³⁵. En el Informe Especial 5/2020³⁶, informamos de que la agrupación de estas sustancias activas del modo que exige la legislación de la UE limita la información que Eurostat puede publicar o incluso compartir con otras direcciones generales de la Comisión. Las estadísticas elaboradas sobre el uso agrícola de los productos fitosanitarios con arreglo a la actual legislación de la UE no son comparables, y Eurostat aún no ha podido publicar estadísticas de uso en toda la UE.

Desarrollo territorial equilibrado

46 En una evaluación de 2021³⁷, la Comisión y los evaluadores utilizaron para el tercer objetivo de la PAC los indicadores de resultados de la PAC, los datos de pago de CATS/COMBO, la base de datos ARDECO de la Dirección General de Política Regional y Urbana, y la base de datos regional de Eurostat. La solidez de la evaluación se vio afectada por la escasa disponibilidad de datos completos, detallados y actualizados sobre la situación socioeconómica de las zonas rurales³⁸. Los contratistas afirmaron que los datos eran escasos para algunos de los aspectos sociales básicos y, si estaban disponibles, en muchos casos no se actualizaban con regularidad, sino que se elaboraban con carácter ad hoc a partir de proyectos de investigación específicos³⁹. En algunos casos, los evaluadores habían aplicado indicadores indirectos. En general, indicaron que las principales limitaciones de los análisis cuantitativos estaban relacionadas con la disponibilidad y la calidad de los indicadores y con la falta de datos sobre las regiones pequeñas.

47 Salvo los datos de pagos en CATS/COMBO y los relativos a explotaciones individuales en la RICA, la mayoría de los datos que la Comisión recopila de los Estados miembros se agregan, lo que arroja una única cifra para todo un Estado miembro o región. Este procedimiento limita las posibilidades de reutilizar los datos para la posterior evaluación o concepción de las políticas. En el caso de algunos aspectos socioeconómicos (por ejemplo, la inclusión social), los datos solo estaban disponibles a escala nacional o con una baja resolución geográfica, lo cual no es suficiente para analizar la diferenciación territorial⁴⁰. Los datos de seguimiento de la PAC también carecen de detalles para llevar a cabo análisis más específicos, por ejemplo, información sobre la edad o el género de los beneficiarios⁴¹. Normalmente, estos datos suelen están disponibles en las bases de datos de los Estados miembros, pero la Comisión no puede acceder a ellos.

La Comisión no tiene suficientes datos para su evaluación de las necesidades de actuación de la PAC

48 De acuerdo con las directrices para la mejora de la legislación, la evaluación de impacto que acompaña a una propuesta legislativa debe empezar por verificar la existencia de un problema⁴². Debe exponer el razonamiento lógico que vincula el problema con sus causas fundamentales y los objetivos correspondientes, así como ofrecer una serie de opciones estratégicas para resolver el problema.

49 Para examinar el uso de los datos en las fases de concepción o planificación de la política, revisamos la evaluación de impacto que acompaña a la propuesta legislativa para la PAC posterior a 2020⁴³ y diversos documentos de la Comisión que la respaldan. Detectamos insuficiencias en la forma en que se facilitaron los datos pertinentes para confirmar la descripción del problema al que da respuesta la política en el marco del objetivo específico de «renta agraria viable». En nuestro dictamen relativo a las propuestas legislativas en relación con la PAC posterior a 2020 afirmamos que los datos y argumentos aducidos por la Comisión en apoyo de la evaluación de las necesidades con respecto a la renta de los agricultores resultan insuficientes⁴⁴. La Comisión no dispone de información sobre las rentas no agrícolas de los agricultores o de los hogares, y los promedios ocultan una gran variación en la situación de las rentas. Además, en nuestro informe de 2021 sobre la integración de la perspectiva de género, destacamos que la falta de disponibilidad de estadísticas sobre la renta de los hogares de los agricultores y sobre la renta agrícola disponible desglosadas por sexo constituye también una importante laguna de datos para el análisis de los efectos de los pagos directos en la igualdad de género⁴⁵.

50 En 2018 recomendamos que «antes de formular propuestas para la futura concepción de la PAC, la Comisión debería evaluar la situación de todos los grupos de agricultores en relación con la renta y analizar su necesidad de ayudas a la renta», teniendo en cuenta aspectos como las rentas procedentes de la producción de alimentos y de otra producción agrícola y de otras fuentes no agrícolas⁴⁶. La Comisión aceptó parcialmente la recomendación, añadiendo que la política se dirige a los agricultores que ejercen la agricultura de forma activa para ganarse la vida. En un estudio de 2015⁴⁷ sobre las rentas de los hogares agrícolas se puso de manifiesto la existencia de una importante carencia de información sobre los resultados de la PAC, ya que no existía ningún sistema estadístico o de seguimiento de la UE para evaluar las rentas totales de los hogares de los agricultores y compararlas con las de otros grupos de la sociedad. En febrero de 2022 la Comisión no había hecho ningún avance en este ámbito.

51 Cada tres o cuatro años, Eurostat recibe de los Estados miembros datos de la «Encuesta sobre la Estructura de las Explotaciones Agrícolas» en relación con otras actividades lucrativas de las explotaciones. Los datos de la encuesta indican si las otras actividades lucrativas constituyen una actividad principal o secundaria del empresario-jefe, pero no la proporción o el tipo de renta que obtienen de ellas. Los datos más recientes publicados en el sitio web de Eurostat corresponden a 2016⁴⁸.

52 La actual lista normalizada de variables de la RICA no contiene información sobre las rentas no agrícolas, ya que la encuesta se refiere a las explotaciones y no a los agricultores. Los datos del impuesto sobre la renta que figuran en los registros de las administraciones fiscales nacionales son insuficientes para proporcionar esos datos, ya que no contienen información sobre las características de las explotaciones y también engloban las rentas agrícolas de personas cuya actividad principal no es la agricultura⁴⁹.

53 Algunos Estados miembros (por ejemplo, Irlanda y los Países Bajos) recogen datos sobre las rentas no agrícolas mediante encuestas nacionales de la RICA, lo que podría corregir una de las carencias de datos relativos a las rentas reales de los agricultores. Las autoridades irlandesas publican periódicamente datos indirectos sobre las rentas no agrícolas, entre ellos «la presencia de empleo no agrícola», «los días y horas trabajados fuera de la explotación» y «el sector en el que se trabaja».

La Comisión ha puesto en marcha diversas iniciativas orientadas a mejorar el uso de los datos existentes, pero sigue habiendo obstáculos

54 La Comisión debería poner en marcha nuevas iniciativas encaminadas a corregir las insuficiencias existentes y mejorar la recogida y el tratamiento de los datos con el fin de evaluar la PAC y favorecer la elaboración de la política futura. Estas iniciativas deben ponerse en práctica de acuerdo con el calendario y los resultados definidos. La Comisión debe adaptar y reforzar las fuentes de datos existentes para la nueva PAC. También debe estudiar y movilizar nuevas fuentes de datos con el fin de reducir la carga impuesta a los agricultores y las administraciones y, al mismo tiempo, mejorar la base empírica para la adopción de las políticas⁵⁰.

55 En el plan de relativo a su estrategia de datos interna, la Comisión se ha fijado como objetivos garantizar el acceso a datos que sean pertinentes para la toma de decisiones y para el funcionamiento de toda la organización, y fomentar el uso de tecnologías modernas de analítica de datos para definir patrones y tendencias de un modo más rápido y eficaz.

56 Examinamos qué iniciativas ha llevado a cabo la Comisión para mejorar el uso de los datos disponibles y de las nuevas tecnologías con el fin de subsanar las carencias de datos y dar respuesta a los retos antes señalados. Además, examinamos proyectos de investigación financiados por la UE e iniciativas de los Estados miembros que podrían contribuir al análisis estratégico de la PAC y corregir algunas de las carencias.

La Comisión está ampliando las fuentes de datos y fomentando el intercambio de información con el fin de subsanar las carencias de datos y satisfacer las necesidades de datos de la PAC

57 La estrategia de datos interna de la Comisión establece que es preciso aprovechar al máximo las fuentes de datos internas y externas para generar información que respalde las decisiones. Los costes y la carga administrativa que supone la recogida de datos adicionales para el seguimiento de la política tienen que ser proporcionales a las necesidades de datos. De acuerdo con la caja de herramientas para la mejora de la legislación⁵¹, no es necesario corregir todas las carencias de datos.

58 La Comisión empezó a poner en práctica su estrategia de datos en 2018. Las actividades van desde la creación de un inventario de datos (véanse los apartados 17 a 18) hasta la adopción de normas relativas a la gobernanza de los datos, la analítica de datos, y la formación y las capacidades. Al final de 2020, la DG Agricultura y Desarrollo Rural creó un comité y un grupo de trabajo para aplicar la estrategia. Desde enero de 2022 cuenta con una unidad específica de «Gobernanza de Datos», encargada de mejorar la coordinación de la gestión de datos.

59 La Comisión ha puesto en marcha varias acciones que podrían contribuir a lograr un análisis estratégico más eficaz mediante la mejora de la infraestructura y el uso de los datos para la PAC (por ejemplo, soluciones digitales, herramientas electrónicas, algoritmos y buenas prácticas). Se ofrecen ejemplos en el anexo.

60 En 2016, una evaluación de Eurostat sobre las estadísticas agrícolas⁵² llegó a la conclusión de que las estadísticas de agricultura, silvicultura, uso del suelo y medio ambiente no son lo bastante coherentes ni están suficientemente armonizadas. Esta situación se debe, entre otras cosas, a que la legislación se ha elaborado de manera compartimentada, pero también a que existen definiciones y conceptos diferentes en ámbitos agrícolas diversos. Para resolver este problema, la Comisión adoptó dos nuevos Reglamentos y modificó uno ya vigente (véase la ilustración 10).

61 En 2019 Eurostat publicó una convocatoria de propuestas para crear una red de institutos nacionales de estadística interesados en desarrollar métodos para modernizar las estadísticas agrícolas. Una de las dos prioridades se refería a actividades que explotaran el uso de nuevas fuentes de datos para las estadísticas agrícolas (por ejemplo, macrodatos, imágenes de satélite, información de referencia geográfica, agricultura de precisión), en particular los aspectos de acceso, confidencialidad y evaluación de la calidad. La convocatoria no recibió ninguna solicitud. Según la Comisión, los Estados miembros afirmaron que uno de los motivos fue que los institutos nacionales de estadística no disponían de recursos suficientes para crear y coordinar una red de estas características.

62 Otras iniciativas encaminadas a subsanar las carencias de datos se dividen en dos grandes categorías: intercambiar datos procedentes de los Estados miembros o de las partes interesadas y añadir nuevas variables a las fuentes de datos ya existentes.

63 En el marco del proyecto «Proceso de la DG Agricultura y Desarrollo Rural para el intercambio de datos del SIGC en el marco de INSPIRE», la DG Agricultura y Desarrollo Rural, en colaboración con el JRC, la Dirección General de Medio Ambiente y la Dirección General de Acción por el Clima, está creando un marco y procedimientos de apoyo para compartir datos espaciales no personales del SIGC en toda la UE. El objetivo es garantizar la fácil localización, el acceso eficiente (a través de un único punto de entrada) y la reutilización eficaz de los datos espaciales del SIGC en un contexto estratégico coherente (véase la ilustración 11).

64 En la Estrategia Europea de Datos⁵³, la Comisión reconoce la importancia que reviste el intercambio de datos para mejorar su disponibilidad. En la estrategia, la Comisión anunció su plan de establecer nueve espacios comunes de datos sectoriales en la UE, entre ellos un «espacio común europeo de datos relativos al Pacto Verde Europeo» y un «espacio común europeo de datos relativos al sector agrario». Este último tiene como objetivo facilitar el intercambio, el tratamiento y el análisis de los datos de producción, los datos abiertos y tal vez otros datos públicos (por ejemplo, datos sobre el suelo)⁵⁴.

65 En la estrategia se enumeran dos actividades preparatorias específicas para el espacio de datos agrícolas: hacer balance de la experiencia adquirida con el «código de conducta sobre el intercambio de datos agrarios»⁵⁵ y, en 2020 y a principios de 2021, hacer balance de los espacios de datos agrarios vigentes. Actualmente, la Comisión tiene previsto llevar a cabo estas actividades en el marco del programa de trabajo de Europa Digital para 2021‑2022, que aprobó en noviembre de 2021. Según la Comisión, el espacio de datos se incluirá en el programa de trabajo 2023‑2024, con un posible prototipo en 2024 y un nuevo despliegue del espacio de datos en los años siguientes.

66 En el marco de la Estrategia «De la Granja a la Mesa»⁵⁶, la Comisión tiene previsto convertir la RICA en la Red de Datos de Sostenibilidad Agrícola (RDSA), con el fin de recoger datos sobre las explotaciones agrícolas relacionados con los objetivos de la Estrategia «De la Granja a la Mesa» y de la Estrategia sobre Biodiversidad, así como otros indicadores de sostenibilidad. En junio de 2021 la Comisión publicó una hoja de ruta, y tiene previsto publicar una propuesta de Reglamento en el segundo trimestre de 2022⁵⁷.

Las acciones específicas en el contexto de la PAC para el período 2023‑2027 se centran especialmente en mejorar los datos de seguimiento

67 La Comisión no prevé modificar en gran medida los sistemas informáticos básicos que figuran en la ilustración 6, a excepción del cambio de la RICA a la RDSA. Sin embargo, está trabajando para aumentar la funcionalidad de ARACHNE, una herramienta de prospección de datos que los Estados miembros utilizan de forma voluntaria en sus controles administrativos. La herramienta es útil, por ejemplo, para encontrar proyectos o beneficiarios que podrían verse expuestos a riesgos de fraude o conflictos de intereses, aunque el uso no obligatorio podría limitar sus beneficios. La eficacia de la analítica de datos que ofrece la herramienta depende de la introducción de datos, lo que implica que, cuantos más datos de calidad se introduzcan, más precisos, completos y reveladores serán los resultados del sistema.

68 La DG Agricultura y Desarrollo Rural emplea nuevas tecnologías y datos obtenidos vía satélite para mejorar los indicadores de seguimiento. Por ejemplo, adoptó un nuevo indicador de repercusión para el seguimiento de los elementos paisajísticos en el período 2023‑2027. La PAC para el período 2014‑2020 no contemplaba ningún indicador de repercusión en los paisajes, una carencia que debilitó la evaluación del impacto de la PAC en los hábitats, los paisajes y la biodiversidad (véase el cuadro 3). Para el nuevo indicador (la proporción de tierras agrícolas cubiertas por elementos paisajísticos), la Comisión utilizará los datos del servicio de vigilancia terrestre de Copernicus, que contiene información sobre setos y matorrales lineales, filas de árboles y manchas aisladas de árboles.

69 En relación con la PAC para el período 2023‑2027, la Comisión definirá un nuevo marco, que incluirá un acto de ejecución, con el fin de recibir datos sobre las transacciones individuales con fines de seguimiento, evaluación y concepción de la política. Según la Comisión, mediante la recogida de datos individuales sobre la solicitud, y la información sobre el beneficiario y su explotación/empresa, intentará resolver el problema de la desagregación de datos.

Mediante iniciativas de investigación se estudian las posibilidades de modernizar los datos y las herramientas

70 En el marco de Horizonte 2020, la Comisión financia proyectos de investigación e innovación. Encontramos una serie de proyectos de investigación recientes o en curso adoptados en el marco de Horizonte 2020 o en otros contextos que podrían contribuir a mejorar la infraestructura y el uso de los datos (por ejemplo, soluciones digitales, herramientas electrónicas y algoritmos) que se necesitan con el fin de proporcionar mejores datos para la PAC (véase la ilustración 12). Algunos proyectos (como NIVA y Sen4CAP) ya han producido resultados de interés, que podrían ser útiles para la evolución futura.

71 El proyecto NIVA (New IACS Vision in Action) corrige algunas de las limitaciones del SIGC (véanse los apartados 28 y 29), en especial al reducir la carga administrativa y aprovechar el potencial de los datos. El objetivo del proyecto es modernizar el SIGC haciendo un uso eficiente de las soluciones digitales y las herramientas electrónicas, con el fin de crear, de ese modo, metodologías fiables y conjuntos de datos armonizados para el seguimiento de los resultados de las explotaciones agrícolas.

72 Otro proyecto financiado por la UE, FLINT (Farm-Level Indicators for New Topics in policy evaluation), corregía el desajuste entre las necesidades de datos para la evaluación de la política y las estadísticas agrícolas disponibles⁵⁸. Este proyecto puede revestir interés para la revisión prevista de la RICA, porque el proyecto abarcaba indicadores de sostenibilidad y estaba inscrito en el marco de la RICA. El proyecto proponía treinta y tres temas o indicadores relacionados con aspectos ambientales, sociales, económicos y de innovación sobre los que debían recogerse datos en el futuro⁵⁹. En su hoja de ruta⁶⁰, la Comisión declaró que la conversión a la Red de Datos de Sostenibilidad Agrícola se basaría en el proyecto FLINT. Sin embargo, a fecha de 2022, era demasiado pronto para valorar esta afirmación.

Los Estados miembros llevan a cabo sus propias iniciativas de datos para la PAC

73 Nuestra encuesta a los veintisiete Estados miembros reveló que la mayoría de ellos reconoce el valor añadido que presenta la analítica avanzada, y en su mayoría seleccionaron, de entre una lista de posibles elementos que se les proporcionaba, una toma de decisiones más rápida, un análisis predictivo y transversal, una reducción de costes y una comunicación más eficaz con los agricultores y las partes interesadas.

74 En sus respuestas a nuestra encuesta, más de la mitad de los Estados miembros propuso las siguientes medidas como prioridades para apoyar el uso de macrodatos por su parte: más financiación de la Comisión para herramientas informáticas y proyectos de analítica de datos (67 %), directrices/manuales suplementarios (56 %) y apoyo al desarrollo de nuevas metodologías o a la normalización (52 %). Fueron menos los Estados miembros que eligieron el apoyo a las tecnologías analíticas (48 %), las soluciones de acceso a los datos (41 %), y el apoyo a la investigación y la ejecución de proyectos de investigación comunes (48 %).

75 Nuestra encuesta y nuestras entrevistas de seguimiento mostraron diferencias entre Estados miembros en cuanto a la introducción de nuevas fuentes y técnicas avanzadas de analítica de datos. En el recuadro 4 y el recuadro 5 se ofrecen ejemplos de acciones llevadas a cabo por los Estados miembros.

Todavía quedan por resolver algunas carencias de datos y retos considerables

76 La Comisión reconoce que el establecimiento de vínculos entre las fuentes de datos existentes constituye un reto fundamental para garantizar la existencia de datos adecuados que permitan evaluar la PAC⁶¹. Está trabajando en la reutilización de los datos del SIGC y en la ampliación de la RICA, pero no ha puesto en marcha medidas concretas para subsanar la carencia de datos relativos a las rentas de los agricultores ajenas a la agricultura («rentas no agrícolas»), ni para combinar diversas fuentes de datos desagregados con el fin de aumentar el valor de los datos que ya se han recogido.

77 La Comisión ha expresado la necesidad de establecer un identificador único común para las explotaciones agrícolas (granjas) que permita vincular los datos sobre las explotaciones procedentes de diversas fuentes de datos (por ejemplo, registros administrativos y encuestas)⁶². El identificador debería tener en cuenta los diferentes sistemas de los Estados miembros y las complejas estructuras de las explotaciones agrícolas con diferentes combinaciones y ubicaciones. Para lograrlo, sería preciso establecer una definición común de «explotación agrícola», y dicha definición repercute en los indicadores financieros, como, por ejemplo, la renta agrícola⁶³. La adopción de un identificador único podría contribuir a que los datos fueran más accesibles y proporcionar información más fiable sobre la repercusión de la política. En febrero de 2022, no se había producido ningún avance en este tipo de identificador.

78 Los datos sobre las explotaciones agrícolas procedentes de aplicaciones y sistemas de gestión constituyen una nueva y valiosa fuente de información. Hay muchas soluciones comerciales que ofrecen una gran diversidad de servicios para el mantenimiento de registros digitales, el seguimiento de las parcelas y el seguimiento de la mano de obra, y muchos aspectos de las operaciones agrícolas pueden mejorarse con estas aplicaciones (véase el ejemplo del recuadro 6). La Comisión no sabe cuántos agricultores utilizan programas informáticos de gestión de explotaciones agrícolas, pero la campaña de estadísticas integradas sobre explotaciones agrícolas⁶⁴, prevista para 2023, podría ayudar a conocer el uso de los sistemas de información de gestión y de los equipos de agricultura de precisión.

79 El uso de un cuaderno de campo digital, en el que los agricultores registren sus actividades, sería un paso adelante para digitalizar las explotaciones agrícolas y mejorar el seguimiento del consumo y la repercusión en lo que respecta a los plaguicidas, los fertilizantes, el agua y el suelo. La plataforma de la herramienta de sostenibilidad agraria para nutrientes FaST (Farm Sustainability Tool for Nutrients) propuesta por la Comisión es una herramienta con una arquitectura flexible que ofrece una analítica moderna e interoperabilidad con numerosas fuentes de datos. FaST se basa en varias fuentes de datos, que se conectan (fuentes vivas) o se importan (fuentes estáticas) a la plataforma. Para facilitar a los agricultores el acceso a sus propios datos, FaST se conecta al SIGC regional/nacional (o al registro agrícola equivalente), donde se almacenan los datos de los agricultores.

80 Los datos sobre la agricultura de precisión pueden constituir una valiosa fuente de datos⁶⁵. Algunos ejemplos son los datos de los sensores y la maquinaria sobre la humedad y los nutrientes del suelo y los datos específicos de la ubicación sobre el uso de plaguicidas. El proyecto NIVA antes mencionado estudia las posibilidades de crear un registro electrónico de explotaciones agrícolas que pueda vincularse al SIGC. También pretende integrar los datos sobre la agricultura de precisión en el SIGC. Sin embargo, existen obstáculos que dificultan esta labor, como la diversidad de las máquinas agrícolas y la falta de normalización.

81 Puede resultar difícil acceder a datos individuales para el análisis estratégico, y no existe un marco jurídico o técnico relativo al uso de información comercial para este tipo de análisis. Según un estudio⁶⁶, los agricultores son reacios a compartir datos por razones como el riesgo de que dichos datos se compartan para otros fines, la falta de claridad sobre lo que se entiende por «datos personales» y la «resistencia general a las tecnologías modernas de plataformas de datos». En el marco de la PAC para el período 2023‑2027, los servicios de asesoramiento a los agricultores deben abarcar las tecnologías digitales⁶⁷.

82 En la ilustración 13 se resumen los principales retos en materia de datos a los que se enfrenta la Comisión, y nuestra valoración del grado en que se ha dado respuesta a dichos retos.

83 En nuestra revisión documental de las prácticas comparables fuera de la UE, estudiamos tres países no pertenecientes a la UE: Australia, Japón y los Estados Unidos. Estos países presentan información de dominio público sobre la integración de técnicas de datos modernas en la agricultura; en el recuadro 7 se exponen algunas de las iniciativas que llevan a cabo.

Conclusiones y recomendaciones

84 Examinamos si la Comisión hace un buen uso de los datos y de la analítica de datos para el análisis de la política agrícola común (PAC). La PAC se ha fijado una gran cantidad de objetivos complejos e interrelacionados. Para determinar si los instrumentos de la política son pertinentes y si responden de manera eficiente a esos objetivos, se necesitan datos e información procedentes de diversas fuentes, tanto internas como externas.

85 Observamos que, aunque la Comisión utiliza una cantidad significativa de datos sobre aspectos económicos, ambientales, climáticos y sociales, en algunas áreas hay algunos elementos importantes de la información que no aparecen reflejados en los datos y las herramientas actuales y que son necesarios para una elaboración bien fundada de la política (apartados 16 a 53). La Comisión ha puesto en marcha varias iniciativas encaminadas a mejorar el uso de los datos existentes (apartados 57 a 69), pero, además de retrasos en la disponibilidad de los datos (apartado 41), sigue habiendo obstáculos (apartados 76 a 81).

86 Las principales barreras para la obtención de datos, por etapas de recogida y tratamiento de datos, son las siguientes:

• Falta de recogida de datos: Por ejemplo, sobre los insumos agrícolas (tales como la cantidad de plaguicidas químicos y no químicos aplicados, la cantidad de abono mineral/orgánico aplicado y el cultivo al que se aplica), y las prácticas agrícolas con impacto ambiental (véanse el cuadro 3 y los apartados 42 a 45).
• Falta de acceso a los datos: La información sobre las explotaciones agrícolas se adquiere, se gestiona y se almacena en el sistema integrado de gestión y control (SIGC) local de los Estados miembros, al que la Comisión tiene un acceso limitado (véanse los apartados 27 a 29).
• Excesiva agregación: La Comisión recibe sobre todo datos agregados de los Estados miembros, lo que limita la posibilidad de extraer valor de ellos (véanse el cuadro 2 y el apartado 47).
• Restricciones en la combinación de fuentes de datos, por ejemplo, debido a la falta de un identificador común (véase el apartado 24).

87 La consecuencia es que la Comisión tiene un conocimiento parcial de la situación de referencia o del impacto de la política en ámbitos como las rentas no agrícolas de los agricultores, la información o las prácticas ambientales y el desarrollo socioeconómico. Estas lagunas en la disponibilidad de datos afectan a la calidad de las pruebas en algunas evaluaciones (véanse los apartados 39 a 47) y las evaluaciones de impacto (véanse los apartados 48 a 53).

Recomendación 1 – Establecer un marco para el uso de los datos desagregados procedentes de SIGC

La Comisión debería establecer un marco técnico y administrativo para el intercambio y la reutilización de los datos desagregados procedentes del SIGC (que no se limiten a los estrictamente necesarios para los informes anuales de rendimiento) con vistas al seguimiento, la evaluación y, en última instancia, la concepción de la política. Esta medida debería respetar los principios de eficiencia y, de ese modo, reducir al mínimo la carga administrativa y los costes para los beneficiarios y las autoridades de los Estados miembros.

Plazo: 2024

Recomendación 2 – Utilizar y desarrollar más fuentes de datos para responder a las necesidades de actuación

La Comisión debería subsanar las carencias de datos señaladas en las evaluaciones de la PAC para el período 2014‑2020 y en la evaluación de impacto de la PAC posterior a 2020 a través de las siguientes medidas:

1. haciendo un mayor uso de las fuentes de datos ya existentes (por ejemplo, datos administrativos y encuestas estadísticas, y datos de Copernicus), estudiando nuevas fuentes de datos o combinando las existentes;
2. examinando la posibilidad de utilizar variables sustitutivas o fuentes de datos indirectas cuando el uso de fuentes directas no sea factible para evaluar indicadores o aspectos clave;
3. evaluando la posibilidad de ampliar el uso de datos sobre maquinaria agrícola.

Plazo: 2025

88 En la Comisión, la Dirección General de Agricultura y Desarrollo Rural ha celebrado un acuerdo con el Centro Común de Investigación para llevar a cabo el análisis de datos y estudiar formas de hacer un mejor uso de los datos ya existentes. Sobre la base de este acuerdo, la Comisión utiliza análisis y modelos cuantitativos avanzados para el análisis estratégico de la PAC. Sin embargo, la Dirección General de Agricultura y Desarrollo Rural no utiliza técnicas de macrodatos para la analítica de textos, la prospección de textos o la extracción automática en sí. La sustitución de procedimientos manuales y lentos por herramientas automáticas puede resultar beneficiosa (véanse los apartados 19 y 25 y el recuadro 2).

89 En la UE se han puesto en marcha varias iniciativas, a veces financiadas por la UE en el marco de Horizonte 2020 u otros programas, que estudian la posibilidad de modernizar los datos y las herramientas informáticas para la concepción, el seguimiento y la evaluación de la PAC. Algunas de estas iniciativas ya han producido resultados en el ámbito de la interoperabilidad y de la elaboración de indicadores nuevos y más completos. Los proyectos se encuentran en diversas fases y a veces abordan cuestiones similares desde distintos ángulos (apartados 70 a 75). La Comisión aún no ha determinado los elementos que podrían ponerse en práctica para la PAC.

90 Así pues, la Comisión tiene un margen importante para incorporar una analítica avanzada con buena relación entre coste y eficacia y las correspondientes herramientas en los sistemas informáticos existentes u otras soluciones informáticas para el tratamiento automático de la información (por ejemplo, sustituyendo los procedimientos manuales o no reproducibles) y hacer un mejor uso de los activos de datos (por ejemplo, aumentando los resultados del tratamiento de datos) para el análisis estratégico.

El presente informe ha sido aprobado por la Sala I, presidida por Joëlle Elvinger, Miembro del Tribunal de Cuentas Europeo, en Luxemburgo, el 18 de mayo de 2022.

Anexo – Selección de acciones y ambiciones de la Comisión en materia de datos

- Concluido - Demasiado pronto para evaluarlo o retraso inferior a un año - Retraso superior a un año

Siglas y acrónimos

ATLAS: Agricultural Interoperability and Analysis System (Sistema de interoperabilidad y análisis agrícola)

CATS: Clearance of Accounts Audit Trail System (Sistema de pista de auditoría para la liquidación de cuentas)

CROP-CASMA: Crop Condition and Soil Moisture Analytics (Analítica del estado de los cultivos y de la humedad del suelo)

FaST: Farm Sustainability Tool for Nutrients (Herramienta de sostenibilidad agraria para nutrientes)

GSAA: Geo-Spatial Aid Application (Solicitud de ayuda geoespacial)

IFM-CAP: Individual Farm Model for Common Agricultural Policy Analysis (Modelo de explotaciones agrícolas individuales para el análisis de la política agrícola común)

ISAMM: Information System for Agricultural Market Management (Sistema de información para el control y la gestión del mercado agrícola)

LUCAS: Land Use/Land Cover Area Frame Survey (Encuesta de EUROSTAT sobre el estado y la dinámica de cambios en los usos y las cubiertas del suelo en la Unión Europea)

MEF4CAP: Monitoring and Evaluation Frameworks for the Common Agricultural Policy (Marcos de seguimiento y evaluación para la política agrícola común)

NIVA: New IACS Vision in Action (Nueva visión del SIGC en acción)

RDSA: Red de Datos de Sostenibilidad Agrícola

RICA: Red de Información Contable Agrícola

SEN4CAP: Sentinels for Common Agricultural Policy (Centinelas para la política agrícola común)

SFC: System for Fund Management (Sistema de gestión de fondos)

SIGC: Sistema integrado de gestión y control

SIP: Sistema de identificación de parcelas agrarias

SSS: Sistema de seguimiento de superficies

Glosario

Activo de datos: Sistema informático, aplicación o base de datos que es propiedad de una entidad.

Análisis de datos: Proceso de recogida, modelización y examen de datos para extraer información que apoye la toma de decisiones.

Analítica avanzada: Uso de métodos de alta tecnología, como, por ejemplo, la elaboración de modelos de predicción y el aprendizaje automático, para analizar los macrodatos.

Analítica de datos: Ciencia que analiza los datos mediante métodos de computación sistemáticos para producir información.

Aprendizaje profundo: Técnica de inteligencia artificial que implica el entrenamiento de un sistema de soporte lógico utilizando millones de ejemplos.

Base de datos: Conjunto estructurado de datos almacenados electrónicamente y disponibles para su consulta y extracción.

Carencia de datos: Datos que son necesarios para un propósito específico pero que no están disponibles.

Datos espaciales: Datos referidos a un lugar o una zona geográfica concretos y a sus características naturales o construidas.

Datos estructurados: Información cuantitativa normalizada que se ajusta a una estructura de datos predefinida, lo que facilita su análisis.

Datos no estructurados: Información almacenada en su formato original sin una categorización u organización predefinida, lo que a menudo hace que su análisis resulte más complejo. Puede abarcar información cuantitativa y cualitativa, como, por ejemplo, imágenes, texto, fechas, correos electrónicos o números.

Datos: Hechos, mediciones u observaciones de carácter concreto y objetivo que deben procesarse para generar información.

Encuesta de EUROSTAT sobre el estado y la dinámica de cambios en los usos y las cubiertas del suelo en la Unión Europea (LUCAS): Encuesta periódica y armonizada que se efectúa sobre el terreno en todos los Estados miembros de la UE para recabar información sobre el uso de la tierra y lo que crece en ella, incluido un análisis del suelo subyacente.

Interoperabilidad: Capacidad de un sistema para comunicar y operar son otros sistemas, incluso mediante el intercambio de datos.

Macrodatos: Conjuntos de datos de creciente volumen, velocidad y variedad: las tres V. Es frecuente que, en gran medida, los macrodatos estén desestructurados.

Reutilización de datos: Facilidad con la que los datos recogidos para un fin pueden utilizarse para otro.

Respuestas de la Comisión

https://www.eca.europa.eu/es/Pages/DocItem.aspx?did=61415

Plazo

https://www.eca.europa.eu/es/Pages/DocItem.aspx?did=61415

Equipo auditor

En los informes especiales del Tribunal de Cuentas Europeo se exponen los resultados de sus auditorías de las políticas y programas de la UE o de cuestiones relacionadas con la gestión de ámbitos presupuestarios específicos. El Tribunal de Cuentas Europeo selecciona y concibe estas tareas de auditoría con el fin de que tengan la máxima repercusión teniendo en cuenta los riesgos relativos al rendimiento o a la conformidad, el nivel de ingresos y de gastos correspondiente, las futuras modificaciones y el interés político y público.

La presente auditoría de gestión fue realizada por la Sala I (Uso sostenible de los recursos naturales), presidida por Joëlle Elvinger, Miembro del Tribunal. La auditoría fue dirigida por Joëlle Elvinger, Miembro del Tribunal, con la asistencia de Liia Laanes, jefa de tarea; Dimitrios Maniopoulos, jefe de tarea adjunto; Ildikó Preiss, jefa de Gabinete; Paolo Pesce and Charlotta Törneling, agregados de Gabinete; Emmanuel Rauch, gerente principal; Claudia Albanese, auditora y científica de datos; Marika Meisenzahl, auditora y encargada de diseño gráfico; Michał Szwed, auditor. Mark Smith proporcionó asistencia lingüística.

Notas finales

¹ Artículo 39 del Tratado de Funcionamiento de la Unión Europea.

² «Better Regulation Toolbox», 2021, p. 20.

³ Höchtl, J., Parycek, P. y Schöllhammer, R., «Big data in the policy cycle: Policy decision making in the digital era», Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce, 2016, 26(1‑2), pp. 147‑169.

⁴ Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE): Digital Opportunities for Better Agricultural Policies, 2019, OECD Publishing, p. 13.

⁵ C(2016) 6626, Comunicación titulada «Data, Information and Knowledge Management at the European Commission».

⁶ COM(2020) 66.

⁷ COM(2020) 767.

⁸ Artículo 110 del Reglamento (UE) n.^o 1306/2013.

⁹ «Better Regulation Toolbox», p. 20.

¹⁰ Exposición de motivos del documento COM(2016) 786 .

¹¹ Artículo 68 del Reglamento (UE) n.^o 1306/2013.

¹² Artículos 67 a 78, del Reglamento (UE) n.^o 1306/2013.

¹³ «Digitalisation of European reporting, monitoring and audit», Servicio de Estudios del Parlamento Europeo. Septiembre de 2021.

¹⁴ «NIVA roadmap for IACS transformation», p. 24.

¹⁵ Resultados de los proyectos NIVA (New IACS Vision In Action) e IoF2020; documentos de los proyectos ATLAS y DEMETER; «Digitalisation of European reporting, monitoring and audit», Servicio de Estudios del Parlamento Europeo. Septiembre de 2021.

¹⁶ Informe anual de actividades de la DG Agricultura y Desarrollo Rural, anexo 2, p. 25.

¹⁷ Informe Especial 04/2020: «Utilización de nuevas tecnologías de formación de imágenes de superficie para supervisar la política agrícola común: progresos constantes en general, pero más lentos en la vigilancia del clima y el medio ambiente».

¹⁸ Ibid., recomendación 2.

¹⁹ Reglamento 79/65/CEE del Consejo.

²⁰ Red de Información Contable Agrícola.

²¹ Servicio de Asistencia Europeo para la Evaluación del Desarrollo Rural, «Best Use of FADN for the Assessment of RDP Effects on Fostering the Competitiveness in Agriculture», 2021, p. 9.

²² Comisión Europea, «EU Farm Economics Overview based on 2015 (and 2016) FADN data», 2018, p. 5.

²³ «Better Regulation Guidelines», pp. 6 y 26.

²⁴ «Better Regulation Toolbox», p. 572.

²⁵ Artículo 110 del Reglamento (UE) n.^o 1306/2013.

²⁶ «Better Regulation Guidelines», p. 45.

²⁷ Para el desarrollo rural, anexo IV del Reglamento de Ejecución (UE) n.^o 808/2014.

²⁸ «Better Regulation Toolbox», capítulo VIII, herramienta n.^o 68.

²⁹ SWD(2021) 115, p. 20.

³⁰ Dumangane, M. et al., «An Evaluation of the CAP impact: a discrete policy mix analysis», 2021.

³¹ «Evaluation support study on "viable food production"», pp. 30‑32.

³² Anexo II del Reglamento (UE) n.^o 1306/2013.

³³ Informe Especial 13/2020 – «Biodiversidad agrícola: La contribución de la PAC no ha frenado el declive», apartados 48 a 50.

³⁴ «Evaluation of the impact of the CAP on habitats, landscapes, biodiversity», resumen, 2019.

³⁵ Informe Especial 05/2020 – «Uso sostenible de productos fitosanitarios: pocos progresos en la medición y en la reducción de riesgos».

³⁶ Ibíd.

³⁷ «Evaluation on impact of the CAP on territorial development of rural areas».

³⁸ SWD(2021) 394.

³⁹ «Evaluation support study on the impact of the CAP on territorial development of rural areas», 2020.

⁴⁰ «Evaluation support study on the impact of the CAP on territorial development of rural areas», 2020.

⁴¹ SWD(2021) 394 y Evaluation support study on the impact of the CAP on territorial development of rural areas: socioeconomic aspects; Informe Especial 10/2021: «Integración de la perspectiva de género en el presupuesto de la UE», apartado 90.

⁴² «Better Regulation Guidelines», p. 10.

⁴³ SWD(2018) 301.

⁴⁴ Dictamen n.^o 07/2018, apartado 2.

⁴⁵ Informe Especial 10/2021: «Integración de la perspectiva de género en el presupuesto de la UE: Es el momento de pasar a la acción», apartados 89 y 90.

⁴⁶ Informe Especial 10/2018: «El régimen de pago básico para agricultores funciona desde el punto de vista operativo, pero tiene una repercusión limitada en la simplificación, la orientación y la convergencia de los niveles de ayuda», recomendación 3.

⁴⁷ Hill, B. y Dylan Bradley, B. (2015), «Comparison of farmers’ incomes in the EU Member States». Estudio elaborado para el Parlamento Europeo.

⁴⁸ Conjunto de datos sobre otras actividades lucrativas (ef_oga_main).

⁴⁹ Hansen, H. y Forstner, B. (2021), «A differentiated look at the economic situation of German farmers», presentación en la vigésima séptima reunión de la red de la OCDE para el análisis de explotaciones agrícolas.

⁵⁰ SWD(2018) 301, p. 51.

⁵¹ Better Regulation Toolbox, p. 363.

⁵² SWD(2017) 96, «Evaluation accompanying the document ‟Strategy for Agricultural Statistics 2020 and beyond and subsequent potential legislative scenarios”».

⁵³ COM(2020) 66.

⁵⁴ C(2021) 7914, «Annex to the Commission Implementing Decision on the financing of the Digital Europe Programme and the adoption of the multiannual work programme for 2021‑2022», p. 54.

⁵⁵ «EU Code of conduct on agricultural data sharing by contractual agreement».

⁵⁶ COM(2020) 381.

⁵⁷ «Roadmap: Conversion of the FADN to a Farm Sustainability Data Network (FSDN)».

⁵⁸ Poppe, K., Vrolijk, H., Dolman, M., y Silvis, H., 2016, «FLINT – Farm-level Indicators for New Topics in policy evaluation: an introduction».Studies in Agricultural Economics, 118, pp. 116‑122.

⁵⁹ «Final report summary of FLINT project».

⁶⁰ «Roadmap: Conversion of the FADN to a Farm Sustainability Data Network (FSDN)».

⁶¹ SWD(2018) 301, parte I, p. 51.

⁶² Véase, por ejemplo, «Strategy for agricultural statistics for 2020 and beyond», pp. 8, 12, 16 y 17.

⁶³ Poppe, K. J. y Vrolijk, H. C. J. (2019), «How to measure farm income in the era of complex farms», documento preparado para la presentación en el 171.^er seminario de la Asociación Europea de Economistas Agrícolas.

⁶⁴ Reglamento de Ejecución (UE) 2021/2286 de la Comisión.

⁶⁵ Punt, T. y Snijkers, G., «Exploring precision farming data: a valuable new data source? A first orientation», 2020. Ponencia presentada en el taller sobre nuevas fuentes y nuevas tecnologías organizado por la Comisión Económica para Europa de las Naciones Unidas en 2019 sobre la recogida de datos estadísticos, titulado «New sources and New technologies».

⁶⁶ Internet of Food and Farm 2020: «Policy Recommendations from IoF2020».

⁶⁷ Artículo 15 del Reglamento (UE) 2021/2115.

⁶⁸ «Agricultural Data Integration Project».

⁶⁹ Preziosi, N., et al. (2020), «The Agricultural Data Integration Project», proyecto de investigación de ABARES, Camberra.

⁷⁰ «Digital Opportunities for Better Agricultural Policies», 2019, OCDE.

⁷¹ Página web de la plataforma WAGRI.

⁷² «Crop-CASMA User's Guide».

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