Ensombrecidas estadísticas agrarias en un país agrícola. Un análisis comparativo de la información estadística agrícola producida en EE.UU. y Argentina

• García-Bernado, Rolando ^[1] ; Carrozza, Tomás ^[2]
  1. [1] Universidad Nacional de José C. Paz. Buenos Aires, Argentina
  2. [2] Universidad Nacional de Mar del Plata. Buenos Aires, Argentina
• Localización: FIGEMPA: Investigación y Desarrollo, ISSN-e 2602-8484, Vol. 16, Nº. 2, 2023 (Ejemplar dedicado a: Futuro Sostenible), págs. 13-22
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Overshadowed agrarian statistics in an agricultural country. A comparative analysis of agricultural statistical information produced in the US and Argentina
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    En este artículo cotejamos la extensión y calidad en estadísticas nacionales agrarias de Argentina con las de Estados Unidos. Para ello, comparamos las mediciones censales más recientes de ambos países desde una perspectiva multidimensional que abarca el tipo de dato, su presentación, la gestión institucional estadística y la cercanía respecto de las recomendaciones de FAO. Evaluamos asimismo el rol que los estudios extracensales cumplen en cada caso. Argumentamos que las estadísticas estadounidenses resultan más abarcativas y accionables porque tienen un objetivo de construcción de política pública. Proponemos además otras hipótesis para explicar esta desigualdad estadística y una agenda de actualización.

  • English

    In this article we compare the extent and quality of national agricultural statistics in Argentina with those of the United States. To do this, we compare the most recent census measurements of both countries from a multidimensional perspective that encompasses the type of data, its presentation, institutional statistical management and proximity to the FAO recommendations. We also evaluate the role that extra-census studies play in each case. We argue that US statistics are more comprehensive and actionable because they have a public policy construction objective. We also propose other hypotheses to explain this statistical inequality and an update schedule