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QUASI-EXPERIMENTAL ASSESSMENT 
OF THE POVERTY REDUCTION AND 
ALLEVIATION PROJECT (2009-2012)
FINAL REPORT 
Prepared for: 
Chemonics International Inc. 
August 2014 
 
QUASI-EXPERIMENTAL ASSESSMENT OF THE 
POVERTY REDUCTION AND ALLEVIATION 
PROJECT (2009-2012)
FINAL REPORT 
August 2014 
This publication was prepared by Macroconsult S.A. for the U.S. Agency for International 
Development in compliance with Contract AID527-C-09-00002-MACROCONSULT02. 
 
QUASI-EXPERIMENTAL ASSESSMENT OF THE 
POVERTY REDUCTION AND ALLEVIATION 
PROJECT (2009-2012)
FINAL REPORT 
The authors’ opinions do not necessarily reflect the points of view of the U.S. Agency for 
International Development or the U.S. government. 
 
This document is the final report of the study “Quasi-Experimental Assessment of the 
Poverty Reduction and Alleviation Project (2009-2012),” commissioned by Chemonics 
International Inc. to Macroconsult S.A. The consulting team was formed by: 
Álvaro Germán Monge Zegarra Head of research team 
Yohnny Gastón Campana Morales Researcher 
Laís Grey Gutiérrez Researcher 
 
CONTENTS 
Acronyms ............................................................................................................................... i 
EXECUTIVE SUMMARY ...................................................................................................... 1
I. INTRODUCTION ........................................................................................................... 6
II. THEORETICAL FRAMEWORK .................................................................................... 8
2.1. Conceptual framework for the intervention under PRA ................................................. 8
2.2. The Poverty Reduction and Alleviation Project in Peru ................................................ 11
2.3. Evidence on poverty reduction programs with a demand component........................ 14
III. METHODOLOGICAL ASPECTS ................................................................................ 20
3.1. Construction of databases................................................................................................. 20
3.1.1. Difference-in-difference assessment with secondary data ................................... 20
3.1.2. Matching assessment – difference-in-differences with combined data: 
construction of the baseline .................................................................................................. 26
3.2. Econometric strategy.......................................................................................................... 29
3.2.1. Difference-in-differences estimator........................................................................... 29
3.2.2. Matching diference-in-diference estimator............................................................... 32
3.3. Construction of the variables............................................................................................. 34
3.4. Limitations of the quantitative strategy ............................................................................ 41
IV. RESULTS OF THE IMPACT ASSESSMENT EXERCISES ....................................... 43
4.1. Results for the diference-in-diference estimator ............................................................ 43
4.1.1. Calculation of the optimal treatment distance ......................................................... 43
4.1.2. Base results.................................................................................................................. 45
4.1.3. Robustness and falsification tests............................................................................. 48
4.1.4. Additional estimations ................................................................................................. 54
4.2. Results for the difference-in-difference matching estimator......................................... 62
V. CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS ........................................................... 70
BIBLIOGRAPHY ................................................................................................................ 74
ANEXOS........................................................................................................................... 766
Anexo A. Estimación del modelo de evaluación de impacto ............................................. 777
Anexo B. Informe de campo – Estudio cualitativo................................................................. 80
Anexo C. Metodología detallada.......................................................................................... 1499
Anexo D. Bases de datos...................................................................................................... 1533
i
ACRONYMS 
AGRORURAL Programa de Desarrollo Productivo Agrario Rural (Rural Agrarian 
Productive Development Program) 
CCPP centro poblado (town center)
CSE economic service center 
DD difference-in-difference 
ENAHO Encuesta Nacional de Hogares (National Household Survey) 
INCAGRO Proyecto de Investigación y Extensión Agrícola (Project of 
Agricultural Extension and Research) 
INEI Instituto Nacional de Estadística e Informática (National Institute 
of Statistics and Informatics) 
MARENA Manejo de Recursos Naturales en Cuencas Prioritarias (Natural 
Resource Management in Priority Watersheds) 
MATCHING–DD matching with difference-in-difference 
PEARL Partnership for Enhancing Agriculture in Rwanda through 
Linkages 
PRA Poverty Reduction and Alleviaion Project 
PRA–I Poverty Reduction and Alleviaion Project I (1998 – 2008) 
PRA–II Poverty Reduction and Alleviaion Project II (2009 – 2013) 
PSM propensity score matching 
SPREAD Sustaining Partnerships to Enhance Rural Enterprise and 
Agribusiness Development 
SUTVA Stable Unit Treatment Value Assumption 
USAID Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional 
1
EXECUTIVE SUMMARY 
The Poverty Reduction and Alleviation (PRA) Project of the U.S. Agency for International 
Development (USAID), implemented by the firm Chemonics International Inc., aimed to help 
reduce and alleviate poverty in Peru through creation of sustainable employment and 
incomes. Chemonics implemented PRA-I from 1998 to 2008 and PRA-II from 2009 to 2013. 
This study assesses the impact of PRA-II on the poverty level of the beneficiary population. 
Study methodology. The methodology reconstructed the baseline and replicated the 
implementation results. To validate the expected impacts of the project and identify PRA’s 
rationale and underlying causal mechanisms, the study analyzed PRA-II at both the design 
and operations levels. Next, a quantitative impact assessment was carried out using two 
econometric methodologies: a difference-in-difference assessment (DD assessment) and 
difference-in-difference matching assessment (matching-DD assessment). For the first one, 
geo-referenced data from the National Household Survey (Encuesta Nacional de Hogares, 
ENAHO) for 2009 to 2012 and for the PRA-assisted localities formed a representative 
sample of the intervention area based on certain spatial criteria; that is, the study defined 
the treated group as the households located within an area of up to 10 kilometers (km) from 
the centroids of the PRA-II beneficiary localities, and defined the households located within 
10 to 20 km from the same reference points as the control group. The study used PRA’s 
2012 survey to implement the latter methodology, and reconstructed the baseline using 
ENAHO 2009 data for the same districts that formed the sample for the 2012 intermediate 
assessment. Both methodologies exploit in the best possible way the available information 
sources and yield results that are mutually complementary and that can be regarded as 
providing a rank within which lies the true impact of PRA-II. 
First quantitative impact assessment. The main results of the DD assessment are the 
following: 
 The impact of PRA-II on the increase in per capita expenditure (4.5 percent) was robust 
to different specifications; that is, if monthly per capita expenditure in 2009 was S/. 316, 
the project intervention increased it by approximately S/.14 by 2012. 
 
2
 The impact on monetary poverty reduction (3.2 percentage points) was robust to 
different specifications; that is, out of the 13 percentage points by which monetary 
poverty decreased in the project’s area of influence in 2009 to 2012 (from 55.8 to 42.4 
percent), 3.2 percentage points are attributable to PRA-II. 
 There were no significant negative impacts found regarding the reduction of subjective 
poverty (by living conditions), suggesting that the improvement in the incomes of PRA￾II beneficiary households was not such that it modified their perceptions. 
 The dynamics of the impacts reached a peak in the first quarter of 2011. Two factors 
explain this finding. First, PRA’s intervention strategy requires some time to mature and 
create an impact (from the identification of enterprises and producers to their commercial 
linkage). While maturing times depend on the type of product and the bottlenecks to be 
resolved, evidence suggests that, on average, about two years were necessary. Second, 
the intensity of the treatment does not seem to have been the same during the whole 
intervention period. According to onsite information, by 2011 the project started to 
operate with increased dynamism and efficiency, while the initial years were slower, as 
well as the final years (as a result of actions carried out in closing the project). 
 The impacts were stronger in households located in concentrated rural spaces, as well 
as in those with a stronger education stock. Additionally, there were no significant 
impacts regarding the reduction of the poverty gap, suggesting that the impact on 
poverty may have occurred mainly in households with per capita expenditures below, 
but close to, the poverty line. 
Second quantitative impact assessment. The results of the matching-DD assessment are 
the following: 
 The impact of PRA-II on per capita expenditure was 10.7 percentage points, twice as 
large as the impact found in the DD assessment; that is, while monthly per capita 
expenditure was S/.322 in 2009, the project intervention may have increased it by 
approximately S/.34 by 2012. 
 The estimated impact on monetary poverty is 10.9 percentage points, almost three times 
as large as under the DD assessment; that is, out of the 13-percentage point poverty 
reduction mentioned above, PRA-II may have been responsible for almost 11 points. 
 
3
 Regarding subjective poverty, the impact is 6.6 percentage points for the reduction of 
subjective poverty by self-definition and 12.8 percentage points for the reduction of 
subjective poverty by living conditions relative to the control group. 
The balance of the results obtained is presented in the following table. In general, the results 
point in the same direction, even though the values of the estimators differ between both 
methodologies. Under the matching-DD assessment, the magnitudes of the impacts are 
larger than under the DD assessment, suggesting that they provide an upper and lower 
bound, respectively, between which lies the real effect of the project. 
Variable DD Assessment Matching-DD Assessment
Logarithm for per capita 
expenditure 0.0428* 0.102* 
Monetary poverty rate -0.0320* -0.109*** 
Subjective poverty rate 1 
(self-definition) -0.066* 
Subjective poverty rate 2 
(living conditions) -0.0144 -0.128*** 
Note: The asterisks next to the parameters indicate their significance: *** = significance at 1 percent; ** = 
significance at 5 percent; *** = significance at 10 percent. Nonsignificant parameters are not accompanied by 
asterisks.
Main conclusions. Based on this interpretation, the following are the main conclusions of the 
study: 
 The project’s impact on per capita expenditure was positive and significant under both 
exercises, although higher for the matching-DD assessment (1.02 percentage points) 
than for the DD assessment (0.43 percentage points). Regarding the impact on the 
monetary poverty rate, both exercises show positive and significant impacts in the 
reduction of monetary poverty. However, as with per capita expenditure, the magnitude 
of the parameters is greater for the matching-DD assessment (-1.09 percentage points) 
than for the DD assessment (-0.032 percentage points). As for the impact on the 
subjective poverty rate, the impacts on the reduction of the poverty rate are positive and 
significant only for the matching-DD assessment. 
 
4
 Even though 21,000 permanent jobs were created under PRA-II and the results of the 
impact assessment suggest that it raised incomes and reduced poverty rates, the 
impacts may have been concentrated in a particular set of beneficiaries. This may have 
limited the impact on poverty reduction, but it was to be expected given that, 
operationally, PRA-II selected producers with the greater capability to take advantage of 
the incentives created by commercial linkage. Additionally, the scale of the project (small 
in terms of the regional economies) and the limited complementary public investment 
also limited the impact on the lower range of the income distribution. 
 The sustainability of the impacts created by PRA-II is associated with progress attained 
in the development of business plans by the project’s end. The closer a value chain was 
to graduating from the project, the higher the likelihood of its impacts being sustained. It 
is noteworthy that, in some cases, such sustainability dynamics seem to have been 
attained in absence of program continuity, given that, according to information gathered 
onsite, neither the transfers to the public sector (Sierra Exportadora) nor to the private 
sector (private companies) can be qualified as successful. 
Recommendations. Based on these findings, the study’s main recommendations to raise 
the potential of the impacts on poverty reduction have been organized into three main 
aspects: design, operation, and management. 
 Design: The intervention strategy sought to promote growth through the development 
of specific products with high market demand and involved linkage between private 
investment and small producers. This was expected to generate a series of backward 
linkages that would ultimately reduce poverty. Thus, the project’s intervention strategy 
assumed that, if the enterprises’ sales grew, the same would happen with producers’ 
sales and the remaining effects would occur as desired; in other words, backward 
producer-worker linkages would materialize. However, the project design favored 
intermediate enterprise-producer linkages vis-à-vis producer-worker linkages. Going 
forward, the project design should consider additional components geared to promote 
producer-worker linkages. 
 Operation: The project’s targeting strategy was implemented in the selected economic 
corridors based on a combination of two elements: high-poverty concentration and 
economic growth potential. While this criterion was followed for selecting the economic 
 
5
corridors, the project’s operational response was the design of an incentive scheme 
geared to secure the commitment of well-identified buyer enterprises and the potential 
of producers; therefore, the selection of producers was not carried out based on a 
balance between poverty and potential, but on the identification of small producers with 
the capacity to respond to buyer enterprises, with the linkage between both creating a 
direct effect on employment within the value chains. However, the project’s effects were 
limited, suggesting the need, at the operational level, to modify the incentive structure in 
order to promote a greater inclusion of poor producers as project beneficiaries. 
 Management: The initial design of the PRA strategy assumed the existence of a policy 
dialogue component aimed at promoting an economic environment favorable to 
investment, thus complementing the project intervention. The policy dialogue implied the 
participation of the public sector as a strategic partner dedicated to resolving structural 
vulnerabilities (infrastructure, human capital, etc.), such that the poorest populations 
could take better advantage of the kind of market-oriented intervention promoted by 
PRA. Even though the project worked in the economic corridors to carry out business 
plans with contribution from local and regional governments, this component was not 
formally implemented as part of PRA-II. In part, this was because neither an appropriate 
modality nor institution responsible for the policy dialogue — nor the indicators to 
measure progress in this field — were ever identified. This factor may have limited the 
effects on poverty and hampered the project’s continuity and growth potential. To 
overcome this difficulty, an option could have been to obtain directly a commitment from 
public sector representatives through their participation in councils or committees in 
charge of monitoring the project. 
 
 
6
I. INTRODUCTION 
The purpose of the Poverty Reduction and Alleviation Project sponsored by USAID was to 
contribute to poverty reduction in Peru by integrating the poorest segments of the population 
with the markets and private investment, thereby creating sustainable incomes and jobs. 
Chemonics implemented PRA in two stages, from 1998 to 2008 (hereinafter, PRA-I) and 
from 2009 to 2013 (hereinafter, PRA-II). 
To assess the project’s performance, in 2012 Chemonics commissioned Macroconsult S.A. 
to prepare an “Intermediate Impact and Baseline Study for the New Private Sector 
Competitiveness and Poverty Reduction and Alleviation Activity Project.” This study was 
special because, while it was intended as a baseline (i.e., a report providing indicators aimed 
at describing the state of the intervened populations), the information was gathered two 
years after PRA-II was initiated. This made it possible to carry out an intermediate impact 
assessment (Macroconsult 2012). However, as the information gathered covered only the 
year 2012, the matching methodology used relied on the available cross-section information. 
The aggregate results of that study show that PRA-II had an impact of about 9 percent on 
per capita expenditure and -6 percent on the subjective poverty rate. However, no impacts 
were identified for the monetary poverty rate. 
The results of the 2012 study show the importance of PRA-II in improving the well-being of 
the project-assisted households. However, the absence of impacts on poverty suggests that 
perhaps the methodology used could not correct all the biases affecting the analyzed impact 
variables. In particular, the use of cross-section data assumes that the initial differences in 
terms of poverty between treated and control households were null. This is a restrictive 
assumption, as the project is targeted to populations exposed to high poverty. It is possible 
that the selected control households were systematically less poor in the period before PRA￾II intervention, and therefore the impacts estimated in the study may have had a downward 
bias. 
Given the limitations in the 2012 study, Chemonics commissioned the present study to 
Macroconsult S.A. with an aim to widen the evaluation of PRA-II impact using a methodology 
that enables reconstructing the baseline information for the pre-intervention period and 
replicating the results of its implementation. This is the final report prepared by Macroconsult 
 
7
S.A as the third deliverable in the consulting study for the “Quasi-Experimental Assessment 
of PRA-II.” The general objective of this report is to present the quantitative and qualitative 
results obtained from the implementation of the methodologies proposed in the second 
report. Specifically, the objectives are the following: 
 Present the results obtained using the difference-in-difference econometric estimator 
and the difference-in-difference matching estimator, including details on the 
methodological decisions taken at each stage of the estimation. 
 Present the findings of the qualitative field work, with an interpretation of the information 
obtained during PRA-II operations and its interaction with enterprises and producers. 
 Provide conclusions and recommendations based on a joint reading of the results from 
the two previous methodologies for the project’s impact on the targeted populations. 
This impact assessment, developed with a nationwide scope throughout the whole PRA-II 
intervention area, should be regarded as complementary to the preliminary assessment 
carried out in 2012. To the extent possible, the present assessment endeavored to rescue 
the heterogeneity of the impacts resulting from differing household characteristics 
(education level, native language, sex, location altitude, and population dispersion). The 
variables used for estimating impacts are the same as those in the 2012 assessment: 
household per capita expenditure, monetary poverty rate, and subjective poverty rate. 
This report is structured as follows: 
 Chapter 2 describes the theoretical framework underlying PRA’s intervention strategy, 
including development of the conceptual framework, description of the project, and a 
brief review of previous studies assessing the effectiveness of the components in 
similar programs. 
 Chapter 3 details the methodological aspects of the impact assessment exercises, 
namely, the construction of the database, econometric strategies used, construction of 
the variables, and limitations of the strategies used. 
 Chapter 4 presents the results of the impact assessment. 
 Chapter 5 presents the main conclusions and recommendations drawn from the study.
 
8
II. THEORETICAL FRAMEWORK 
The objective of this chapter is to present the conceptual framework that defines PRA’s 
intervention strategy in Peru, with an aim to identify the main channels through which the 
project activities may have contributed to the reduction of the poverty rate (the main impact 
indicator) within the beneficiary population. The identification of these channels is key, as it 
is the basis for selecting the variables used in the impact assessment exercises. Along these 
lines, this chapter includes the development of the conceptual framework for the intervention 
under the project, followed by a brief description and, finally, a review of the literature on the 
effectiveness of programs similar to PRA. 
2.1. Conceptual framework for the intervention under PRA 
Traditionally, the principles guiding program priorities and poverty reduction policies in 
Peru’s rural areas have followed a supply-side approach. Thus, production-oriented social 
programs (e.g., Proyecto de Investigación y Extensión Agricola, or INCAGRO, and the Sub￾Sectoral Irrigation Program) have focused on improving and increasing household 
production through financing for public investment projects in areas affected by high social 
vulnerability. Their poverty reduction strategy is to promote local economic-productive 
development and raise households’ autonomous income. While the assumptions and 
mechanisms behind these kinds of interventions are correct, they overlook a crucial factor: 
the existence of a demand capable of responding to increases in supply. If the latter does 
not exist or is inelastic, the programs aimed at overcoming the difficulties inherent to supply 
restrictions may have a null effect. Thus, an inadequate linkage to markets or a lack of an 
effective demand becomes a crucial limiting factor for the effectiveness of programs aimed 
at promoting production and productivity. 
The market-driven approach of PRA identifies demand as the motor for rural development 
and aims to adjust supply to existing demand (Riordan, 2008). Under this approach, the first 
step should not be to increase production, but rather to help households in identifying 
demand sources and, only then, assist them in resolving the bottlenecks that may occur. 
This is because, as long as there is an effective demand, the necessary incentives will be in 
place to overcome any existing supply restrictions. 
 
9
According this approach, and in line with Riordan (2008), PRA’s intervention strategy is 
guided by a causal model aimed at poverty reduction and alleviation (Figure 1). In this 
framework, poverty reduction and alleviation respond, on one hand, to productive 
investments and, on the other, to expenditure in social protection networks. Productive 
investments (aimed at poverty reduction) seek to raise household incomes over the long 
run, while expenditure in social protection networks (aimed mainly at poverty alleviation) 
improves household well-being only in the short run. 
Regarding productive investments (the aim of PRA interventions), poverty reduction is 
attained by creating private sector jobs and incomes. However, job and incomes creation 
depends on the expansion of productive activities, which in turn depends on private 
investment growth. The latter is determined by four factors: (1) favorable institutional 
environment; (2) access to intermediate and final goods markets; (3) adequate physical 
capital; and (3) adequate human capital. A favorable institutional environment depends 
crucially on factors such as well-established property rights, law-enforcement mechanisms, 
and prudential fiscal policies. Businesses must be developed to create functioning 
intermediate and final goods markets; adequate physical capital requires public investment 
in productive infrastructure; and adequate human capital depends on investment in 
education. It should be noted that, under this causal model, the development of businesses 
can play a key role in establishing priorities in institutional, infrastructure, and educational 
aspects. It is at this level that PRA interventions are carried out. 
 
 
10
Figure 1. Conceptual framework for poverty reduction and alleviation under the 
market-driven approach 
Note: The area in red represents the PRA-II intervention scope. 
Source: Riordan (2011). 
Original chart prepared by the authors.
Bringing together supply and demand implies activating a series of mechanisms (Figure 2) 
resulting, on the enterprises’ side, in an increase in sales, investments, and employment, 
and, on the producers’ side, in higher production and sales, an improvement in prices, and 
an increase in household incomes and the demand for labor. Under this approach, these 
mechanisms are activated through demand, thus creating a stimulating effect on the 
economy: the increase in sales increases the demand for labor and more producers become 
linked to the enterprises. This in turn induces producers to demand more labor, thus creating 
backward linkages and reducing poverty. 
On the enterprises’ side, bringing supply and demand together increases the enterprises’ 
available supply and sales, thus promoting the expansion of businesses. This leads to 
increased employment and investments since, normally, an increase in sales induces 
enterprises to use more production inputs (e.g., labor), promotes a greater coordination with 
Poverty reduction and alleviation 
Strengthening of 
the social 
security network 
Social programs 
Job and incomes creation 
Increase in productive 
activities
Increase in private 
investment
Favorable 
investment 
climate 
Access to 
functioning 
markets 
Policy analysis 
and dialogue Business 
development 
Physical capital 
Productive 
infrastructure 
Human capital 
Basic education 
and training 
 
11
(and among) producers, improves efficiency, and creates economies of scale. That is, as 
businesses expand, these mechanisms feed back on each other. 
On the producers’ side, bringing demand and supply together reduces the risks associated 
with an uncertain demand, thereby modifying production decisions. Thus, access to a 
guaranteed demand allows producers to increase production (and, consequentially, the 
sales volume) and the portion intended for sale. Lower risks also induce producers to make 
investment decisions aimed at improving productivity and, as a result, the quality and 
quantity of production. In addition, for any production level, with a guaranteed demand 
households obtain better prices for their output, for instance, by reducing the presence of 
intermediaries. The combination of these effects (increase in production, increase in 
productivity, and better prices) enhances the incomes obtained by producer households. 
The increase in production should also lead to an increase in the amount of labor demanded 
by producers, thereby creating backward linkages. The joint effect of these elements should 
ultimately lead to a reduction in the poverty rate. 
Figure 2. Causal linkages from the point of view of small producers 
Original chart prepared by the authors.
2.2. The Poverty Reduction and Alleviation Project in Peru 
PRA’s intervention strategy is guided by a rural development model with a territorial 
approach, defined at the spatial level by economic corridors.1 The project is founded on the 
                                                            
1 The economic corridors are natural commercial networks connecting rural areas and intermediate cities, with 
the latter playing a role as intermediation links between higher-level urban spaces and rural areas. According to 
program representatives (see the qualitative study in Appendix B), the identification of the economic corridors 
was carried out based on a diagnosis of territorial linkage mainly via roads. As a result, 25 economic corridors 
Enterprises
(Demand)
 Sales
 Employment
 Ivestment
Business results
Poverty
Poverty
sentiment
Income
 Price
 Quantity produced
 Sales
 Investments
Small
producers
Articulation to
the market PRA intervention
 
12
assumption that the linkage between enterprises and small producers (hereinafter, the 
“enterprise-producer relationship”) creates a series of linkages, ultimately leading to a 
reduction in the poverty rate. PRA seeks to create a growth momentum by developing 
specific products with an effective market demand, securing private investment 
commitments and linking small producers to the market in the process. 
In PRA-I (1998-2008), the project implemented interventions in 13 economic corridors 
located mainly in Peru’s sierra and selva. During this period, the project generated $307 
million in incremental sales, 82,000 permanent jobs, and $20 million in private investments, 
and linked a total of 40,000 small producers to business chains. At this stage, the PRA-I 
succeeded in committing the support of the Buenaventura mining company for financing 
operations in the Huancavelica and Ancash corridors under a co-financing arrangement 
between the company and USAID. During PRA-II (2009-2013), the project generated $98 
million in incremental sale, 21,000 jobs, and $5 million in investments, and incorporated 
more than 12,000 small producers. Additionally, one of the main objectives in this stage was 
to ensure that the PRA intervention strategy be transferred or continued by a public or private 
entity. Thus, at the beginning of 2012, USAID signed an agreement with Sierra Exportadora, 
which not only committed to provide resources to finance the activities of the economic 
service centers (ESCs), but also became the vehicle for future implementation of the 
program in new areas or regions. 
PRA carried out activities in the economic corridors through the ESCs, which provided and 
channeled a variety of nonfinancial services aimed at private enterprises, commercial 
enterprises, and small urban or rural producers of goods and services, individual or 
associated, located in each economic corridor. ESCs facilitated business development by 
identifying products with a potential for commercial success and enterprises with real 
purchasing power (demand “with a name and surname”). They identifed and organized small 
producers with a potential for satisfying demand, for which they secured an adequate 
                                                            
were identified at the national level. On this basis, the project created a list of economic corridors with the higher 
poverty rates, but also the greater potential for growth. In the second, and last, stage of the project, 10 corridors 
were selected that best complied with both criteria: Áncash, Arequipa, Ayacucho, Cusco, Huancavelica, Junín￾Pasco, La Libertad, Madre de Dios, Puno, and Sierra Norte de Lima. It should be mentioned that, initially, 
Huancavelica, although one of Peru’s poorest departments, did not qualify for PRA due to its low economic 
growth potential. The concept of economic corridor is key to PRA, as it provides the basis for targeting under the 
project. While the subject for intervention is the production chain around a specific product, the project’s main 
objective is to benefit small producers. 
 
13
technological package and facilitated financing. Most importantly, ESCs supported the 
establishment of effective relations between enterprises, producers, and other participants 
in the proposed business plans (Figure 3). 
Figure 3. PRA operational scheme 
Source: PRA Project. 
The business plans implied a commitment by enterprises to develop in a sustained manner 
the production and commercialization of a specific good or service in an economic corridor, 
such that small producers should become linked to a greater value chain as suppliers to the 
enterprises. Thus, the nonfinancial services provided by the project served fundamentally to 
subsidize transaction costs, promote confidence, and reduce uncertainty among participants 
in a value chain and in a specific business plan; in this way, the subsidy provided by PRA 
consisted of the launching costs of the activities and businesses. 
The enterprises or value-chain participants identified by PRA had to have the productive 
and growth potential to access larger markets (e.g., export markets) and the capability to 
create backward linkages. As they were located in areas of high-poverty concentration and 
extreme poverty, PRA intervention was expected to trigger a direct impact on incomes, 
employment, and livelihood. In this regard, while the effectiveness of the project’s 
intervention model was measured through results indicators (sales, employment, and 
investment), the project’s impact assessment must reflect the change in the household 
FINAL MARKET
PRA
Contributes to
identifying…
Identifies and secures
commitment from... BUYER/FACILITATING
ENTERPRISE
SUPPLY
SMALL
PRODUCERS/SUPPLIERS
TECHNOLOGICAL
PACKAGE AND
MANAGEMENT
Facilitates transfer
of…
Provides support
in organizing the
supply of…
FUNDING OF INPUTS
AND SERVICES
Vertical Integration
 
14
incomes of the small producers linked to the process and on the poverty rate of the 
beneficiary population. 
In sum, PRA’s interventions aimed at promoting the necessary arrangements to stimulate 
production in local economies. The intervention rested on two conceptual pillars for poverty 
reduction: (1) connection to markets (identifying and bringing together producers and 
buyers) and (2) territorial intervention through economic corridors, with “anchor” local 
enterprise facilitating backward linkages. Implementation was also based on a decentralized 
operative model (through ESCs operating in each corridor) that prioritized enhancing 
confidence and cooperation between producers and buyers, and on permanent monitoring 
systems using focused and measurable indicators. Thus, PRA’s main “outcome” was to 
resolve the intangible problems of uncertainty, information, and confidence to permit the 
emergence of commercial relationships and, at a second level, the technological packages 
(tangible outcomes) needed to adjust production to the market’s needs. 
The latter aimed at creating a favorable environment for investment that would secure 
sustainable results. Crucially, the project envisioned a “policy dialogue” component between 
the public and private sectors. This would ensure that certain public policies would 
accompany the effects created from the private sector: economic stability, security, 
investment in economic infrastructure, an appropriate legal framework for developing 
private-sector activities, and greater social expenditure effectiveness. Moreover, this 
component was expected to contribute to program continuity, understood as the 
appropriation (and future escalation) of the intervention model by the government. However, 
while this component was considered in the program design, it was not implemented during 
the second stage of the project. 
2.3. Evidence on poverty reduction programs with a demand component 
This section presents a brief review of the studies aimed at assessing the effectiveness of 
program components similar to those within PRA. It is important to stress that these 
programs are not comparable with the interventions under PRA, and must therefore be 
considered only within a reference context. 
 
15
Interventions under rural development programs vary widely, from those aiming at facilitating 
financial access, improving producers’ knowledge and practices, and adopting new 
technologies, among others, to those that promote the formation of value chains and market 
access. In general these projects are geared to enhancing producers’ productivity and 
incomes, with an aim to reduce poverty and promote environmental sustainability. However, 
this brief review focuses on the experience of projects based on a supply-side approach and 
operating on the same elements targeted by PRA (capacity building, access to extension 
services, and use of technologies), in particular those considered market-driven and whose 
objective is to link producers to local and foreign markets to increase their commercialization 
volumes. In sum, this section presents preliminary evidence, based on other experiences, 
on the effectiveness of the PRA-II intervention (through commercial linkage and the 
resolution of technological problems present in the value chain) in improving the well-being 
of beneficiary populations. 
Supply-side international experiences are much more numerous. In a previous review, 
Okoboi et al. (2013) carried out an impact assessment of Uganda’s National Agricultural 
Advisory Services Program, which aimed to provide access to extension services and 
technical advice to farmers in order to promote development and implementation of new 
technologies, as well as creating linkages with the markets. The study found that, while the 
program was successful in encouraging adoption of the technologies offered, it had no 
impact at the aggregate level on beneficiaries’ consumption expenditure, except for a small 
group during phase III of the program. Along similar lines, Honduras’s MARENA program, 
developed to reduce poverty through capacity building in natural resource and business 
management and training in sustainable practices, created positive impacts on the annual 
per capita production value within the area of influence worth about $250 over four years 
(Bravo-Ureta et al. 2010). Similar findings are reported by Rodríguez et al. (2007) in their 
assessment of the Progressive Coconut Farming to Address Poverty program, which 
provided technical assistance, interplanting implementation, and capacity building services 
to improve decision-making among beneficiary households. According to the authors, the 
program may have increased farmers’ annual net income by $400 and reduced the 
likelihood of poverty. Finally, in their assessment of East Africa’s Farmer Field Schools
program, which provided group education to promote better business decision-making, 
Davis et al. (2010) found that interventions increased household incomes by 61 percent. 
 
16
However, the impact was highly concentrated in female-headed households and middle￾sized cultivation areas. 
For the demand side, the study reviewed the international literature on programs seeking to 
link producers to market opportunities. An important reference is the assessment of the 
Water to Market’ Post-Harvest Processing and Marketing project, carried out by Fortson et 
al (2013), which aimed to create commercial linkages between producers and local and 
international markets. The study found positive impacts on productivity (69 percent), sales 
(67 percent), and incomes (52 percent). Similarly, Quisumbing et al. (2013) carried out an 
impact assessment for Bangladesh’s Strengthening the Dairy Value Chain program, which 
trained producers to change their traditional production practices and coordinated the 
prevailing contracting and subcontracting systems with buyers. Unlike other studies, this one 
found no important impact on beneficiaries’ incomes, although it did identify changes in their 
composition. Moreover, the program seems to have encouraged women’s participation in 
business decisions. For their part, Blair et al. (2012) performed an impact assessment of El 
Salvador’s Production and Business Services Activity program, based on the generation of 
subcontracts with services suppliers within the value chain of horticulture production; 
capacity building for business management, production, and new technologies; and creation 
of commercial alliances to link enterprises with participant producers. The study points to a 
15 percent increase in annual income among beneficiary producers and a 45 percent 
increase in production income. 
The literature reviewed also includes references to programs similar to PRA implemented 
or financed by USAID in several parts of the world. Oehmke et al (2011) assessed the impact 
of the Partnership for Enhancing Agriculture in Rwanda through Linkages and Sustaining 
Partnerships to Enhance Rural Enterprise and Agribusiness Development programs, both 
in Rwanda. These programs were based on carrying out interventions in coffee value chains 
to enhance export opportunities, and reinforcing the organization of cooperatives and linking 
them with international buyers. The study concludes that interventions had a positive impact 
on income and poverty reduction. Between 2000 and 2010, incomes in beneficiary areas 
grew 82 percent faster than in nonbeneficiary areas; and poverty diminished 17 points. 
Additionally, Smale et al. (2012) carried out an assessment of the Kenya Maize 
Development Program, The Kenya Horticulture Development Project, and the Kenya Dairy 
Development Program, which focused on improving the production process to create 
 
17
production value, improve access to entrepreneurial support services, provide an 
appropriate commercialization approach, strengthen small-producer organizations such as 
agribusinesses, and connect them with local and foreign buyers. The results show a positive 
impact on the production value, productivity, sales, and incomes. These USAID programs 
increased farmers’ incomes by 124,071 Kenyan shillings after three years. 
In Peru there are several experiences with rural development programs that have evolved 
over time (Diez 2012, Trivelli et al. 2009), from a primarily supply-side approach in the 1970s 
and the 1980s to a market-driven one in the following decades (Trivelli et al. 2009). The 
latter responded to the need to link small farmers mainly to foreign markets, in line with a 
view more consistent with Peru’s integration to the global economy on the back of the 
structural reforms carried out in the 1990s. However, there is still limited information on the 
benefits obtained by small farmers through their insertion in export markets. Recent efforts 
in this field include Sierra Productiva, Sierra Sur, and Sierra Exportadora. 
The Sierra Productiva program seeks to promote adoption of 18 technologies by small 
producers, based on the “farmer-to-farmer” approach (yachachiq in Quechua), with an aim 
to attain food security and sovereignty, as well as higher household incomes, among other 
effects. To achieve these goals, the program identifies community leaders in high-poverty 
localities, who are trained through the yachachiq approach in the development and use of 
the technologies it promotes, in particular for irrigation (Escobal et al. 2012). The new 
yachachiq then train the households in their localities so they become the ultimate users of 
the new technologies. Another important experience is Sierra Sur Project, which depends 
on the Agro-Rural Program. This project seeks to increase household incomes and their 
assets through improved natural resource management. The project assists formally 
organized households, through competitively bid funds, to prepare improved business plans 
around two thematic axes: one linked to natural resource management and the other geared 
to reinforce the linkages between beneficiaries and goods and services markets. 
The review did not identify studies assessing the specific impact of these interventions. 
However, Escobal et al. (2012) carried out a comparative evaluation of Sierra Sur and Sierra 
Productiva geared to identifying which one is the most effective in attaining improved rural 
 
18
incomes.2 The results suggest that interventions under Sierra Sur are more effective, as its 
beneficiary households achieved more accelerated asset accumulation, greater food 
diversity (measured by the variety and quality of food consumption), and better self￾perception in terms of well-being. The authors also find, based on comparative analysis, that 
Sierra Sur is more cost-effective than Sierra Productiva.3
There is also the case of Sierra Exportadora, which has operated since 2006 in five 
economic corridors identified in all departments located in Peru’s sierra.4 Sierra 
Exportadora’s operative model is similar to PRA’s (in fact, PRA-I is a direct antecedent), as 
it adopts a territorial demand approach and seeks to develop market chains based on a 
partnership between entrepreneurial linkages and associated producers, in addition to 
promoting a productive association for developing economies of scale in the use of land 
resources. Currently Sierra Exportadora has nine programs focusing on different high￾demand tradable products and services, such as Andean tourism, cheese, Andean grains, 
livestock, avocados, and trout farming.5 Its documented achievements are important in 
terms of commercialized volumes.6 However, according to the research, there are still no 
studies assessing the impact of these interventions on the well-being of beneficiary 
producers. 
Finally, it is necessary to review the studies assessing PRA-I and PRA-II, as they are direct 
antecedents of the present study. The first reference is an assessment by Mateu and Vilca 
(2003) of PRA-I’s impact on the well-being of a group of mothers that participated in a gold￾manufacturing project in the city of Cajamarca. The information used by the authors was 
drawn from an ad hoc sample gathered in the Cajamarca corridor, made up of 424 mothers 
                                                            
2 The results presented in this study are referential, as he methodology does not resolve the selection problems 
at the household level. Moreover, the design did not use a nonbeneficiary control group to monitor the minimal 
impacts of each intervention. Finally, the information was gathered from a particular group of districts that did 
not turn out to be representative of the intervention fields. 
3 The authors did not have access to detailed and reliable information about the relative costs of each 
intervention. For this reason they used approximations based on field information, which, however, did not allow 
them to arrive at definitive conclusions. 
4 North 1 Corridor (Piura, Lambayeque, Cajamarca), North 2 Corridor (La Libertad, Ancash), Central Corridor 
Centro (Huánuco, Pasco, Junín, Huancavelica, Ayacucho) and South Corridor (Cusco, Arequipa, Puno, 
Tacna). 
5 Information obtained from the Sierra Exportadora website: http://www.sierraexportadora.gob.pe/productos/
(consulted 08/08/14). 
6 For example, as of December 2013, the business promoted by the program attained sales amounting to 
S/.303 million. 
 
19
(50 percent beneficiary and 50 percent control). A matching methodology was used (more 
on this further ahead). The study found that the program had an impact of S/.73 in the 
monthly income of participant mothers, which translates into a 119.2 percent increase 
relative to the control group. Additionally, it identified a positive impact on average working 
hours of 102.7 percent, equivalent to 2.4 hours. 
The second reference is the study by Macroconsult (2012), commissioned by Chemonics to 
assess PRA-II’s impact on the same indicators that are the focus of the present study: per 
capita expenditure, monetary poverty, and subjective poverty. The information used was 
also drawn from a representative sample gathered in the targeted corridor. The methodology 
used was also regression weighted by the propensity score developed by Hirano and 
Imbens (2001). The impacts identified suggest that the project increased per capita 
household expenditure by about 9 percent above a mean of S/.291 for the control group. 
However, these impacts may have concentrated in the Ancash, Ayacucho, Junín-Pasco, 
and Puno corridors. Additionally, the study found a reduction of 6.1 percentage points in 
subjective poverty and a nonsignificant decrease of 2.5 points in the poverty rate. The latter 
result, according to the hypotheses suggested by the authors, may be explained by the fact 
that the assessment period was short compared with the time needed for the effects to reach 
full maturity, or because the impacts may have been concentrated in households located in 
the upper range of the income distribution. 
In sum, two main conclusions, which anticipate to a certain extent the results of this study 
(explained in the coming sections), may be drawn from this brief review of rural intervention 
experiences. First, the intervention components involving capacity transfers to producers 
through training in resource management and/or adoption of new technologies are effective. 
The same holds for demand-side interventions seeking to connect producers with regional 
or foreign markets. Therefore, interventions that seek to integrate both components (such 
as in PRA) must be equally (or more) effective. Second, previous PRA assessments show 
that, in its two stages, the project has been instrumental in raising household incomes, 
although not conclusively in reducing poverty. This probably exposes certain distributive 
dimensions which, given the nature of the interventions under the project, tend to benefit 
households that are “less poor” or whose ability to take advantage of PRA-facilitated market 
opportunities is greater. 
 
 
20
III. METHODOLOGICAL ASPECTS 
With an aim to validate the impact of interventions under PRA-II, this chapter presents two 
impact assessment exercises. The first rests on the construction of a sample of treated and 
control subjects based on information drawn from the National Household Survey (Encuesta 
Nacional de Hogares, ENAHO) prepared by the National Institute of Statistics and 
Informatics (Instituto Nacional de Estadística e Informática, INEI). This information source 
was used from 2007 to 2012 to build a household database for populated centers repeated 
in each period, in line with the methodology used by Beuermann (2011) and Beuermann et 
al. (2012). This first exercise is a DD assessment with secondary data. The second exercise 
uses information from the program database created in 2012 by Macroconsult S.A., and 
includes information for households after being exposed to two years of interventions under 
PRA-II. For this reason, an attempt was made to reconstruct the baseline for the pre￾treatment period using information from ENAHO 2009. This second exercise is a matching￾DD assessment. The following sections of this chapter describe in detail the proceedings 
used to obtain the databases for each exercise, present formally the econometric estimators 
used, and show the results obtained. 
3.1. Construction of databases 
3.1.1. Difference-in-difference assessment with secondary data 
The first impact assessment exercise follows a quasi-experimental DD methodology and 
uses secondary information drawn from ENAHO 2007-2012. ENAHO is a household survey 
carried out by INEI continuously since 1997 with an annual sample size of about 25,000 
households (which is representative at the national, urban, rural, and departmental level). 
The strength of having information for more than two points in time is that it is possible to 
follow the trajectories of the result variables of the treatment and control groups, and 
therefore to validate the assumptions underlying the DD estimator. This will be explained 
later in more detail. 
To carry out the impact assessment exercises under this first strategy, a database functional 
to the difference-in-difference econometric estimator was constructed. Thus, it was possible 
to identify the beneficiary and control populations in the pre-treatment (2007 to 2009) and 
 
21
post-treatment (2010 to 2012) periods. The exercise used the geographical coordinates of 
the ENAHO conglomerates from INEI in order to place the observations spatially. Map 1
shows the distribution of ENAHO observations about the country. Later, the populated 
centers assisted by PRA-II were identified and geo-referenced.7 As a result of the process 
of identifying the localities, the total number of populated centers in the geo-referenced 
database turned out to be greater in 17 populated centers relative to the beneficiary register. 
That is, the success rate in the identification process increased to 86 percent, with a 14 
percent loss. The distribution of the program’s geo-referenced populated centers can be 
seen in Map 1, where they are represented by the black dots. 
                                                            
7 The project’s beneficiary register (provided by Chemonics) was used to identify the households’ localities of 
residence. Altogether the register identifies 1,000 different localities. Out of that total, only 489 had been assigned 
INEI’s standard location codes at the populated center level. It was possible to assign directly to these localities 
the geographical location coordinates of INEI’s Harmonized Map of Populated Centers. The latter is a database 
with about 150,000 geo-referenced points for the centroids of the country’s populated centers. For the location 
coordinates of the populated centers identified with geographical location names and codes, visit 
http://webinei.inei.gob.pe:8080/sisconcode/publico.htm#. In order to geo-reference the remaining 511 localities 
that did not have location codes, they were included in both bases with a common identifier formed by the “name 
of the populated center” within each district. This procedure, while imperfect, was the only feasible one, given 
the need to identify spatially the project-assisted areas as precisely as possible. The result of the “manual 
process” made it possible to identify the majority of PRA-II populated centers with INEI’s Harmonized Map. Only 
139 populated centers could not be identified because their names were not identified. In addition, there were 
some localities in the PRA-II beneficiary register whose name corresponded to more than one locality codified 
in INEI’s Harmonized Map. This happened in 17 cases; that is, the “manual process” originated 17 repetitions: 
two PRA-II localities corresponded to three localities, each one in the Harmonized Map (i.e., four repetitions were 
created) and 13 localities corresponded to two localities (giving rise to 13 repetitions). As there was no way to 
discriminate the correct location points, it was decided to include all repetitions in the database. In this way, it is 
possible to be conservative regarding the selection of beneficiaries and it is not necessary to reduce the sample 
sizes if it was decided to eliminate those localities. Moreover, given their small size (1.9 percent of total = 17/878 
localities), they will likely not introduce any noise in future estimations. 
 
22
Map 1. Identification of the DD sample 
Source: PRA 2012 beneficiary register and ENAHO 2007-2012. 
Original chart prepared by the authors. 
Table 1 shows in detail the geo-referencing of localities by department. Columns 4 to 6 show 
the participation of each department in the geo-referenced sample (Column 5) and the 
universe (Column 6). The proportions are similar in both cases. There is a small difference 
only in the case of Puno, where the geo-referenced sample represents 13 percent of the 
total, while the project-assisted localities in that department represent 14.8 percent of the 
total. In spite of this, the great similarity between the proportions in the departments within 
the geo-referenced sample and the universe suggest that the information remains 
representative across the project’s intervention area. 
Legend
PRA Localities (Register)
ENAHO Conglomerates
ENAHO Conglomerates (20 km)
Sample space (20 km)
Department boundary
 
23
Columns 7-9 show the rate of identification of the localities within each department. It can 
be seen that in all cases it was possible to identify more than 85% of the populated centers, 
with the exception of Puno (76%). The greatest success was obtained in the departments 
with the lower number of beneficiary localities (Madre de Dios, Arequipa, Junín, and 
Huánuco). 
Table 1. Results of geo-referencing of populated under PRA-II
Source: PRA 2012 beneficiary register and ENAHO 2007-2012. 
Original table prepared by the authors. 
With the information of the geo-referenced points for the project-assisted populated centers, 
the next step was delimiting the “sample space,” defined as the resulting area after drawing 
concentric circles over a certain radius. This sample space contains all households whose 
information is used in the estimations, either as beneficiary or control households. Panel a) 
of Figure 4 represents the identification criterion used under this methodology.8
                                                            
8 Panel a) of Figure 4 shows three adjacent districts and a cloud of grey points representing the conglomerates 
considered in ENAHO. The black point is the geo-referenced centroid of the PRA-II beneficiary center. The red 
dashed circle indicates the sample space. Four and one ENAHO observations lie within and outside this circle, 
respectively. The former will be included in the sample and used in the estimations, while the latter will be 
discarded. 
No
[1]
Si
[2]
Total
[3]
No
[4]
Si
[5]
Total
[6]
No
[7]
Si
[8]
Total
[9]
ANCASH 14 104 118 10.1% 11.8% 11.6% 11.9% 88.1% 100.0%
AREQUIPA 3 58 61 2.2% 6.6% 6.0% 4.9% 95.1% 100.0%
AYACUCHO 13 87 100 9.4% 9.9% 9.8% 13.0% 87.0% 100.0%
CUSCO 21 128 149 15.1% 14.6% 14.7% 14.1% 85.9% 100.0%
HUANCAVELICA 15 97 112 10.8% 11.0% 11.0% 13.4% 86.6% 100.0%
HUANUCO 5 45 50 3.6% 5.1% 4.9% 10.0% 90.0% 100.0%
JUNIN 2 49 51 1.4% 5.6% 5.0% 3.9% 96.1% 100.0%
LA LIBERTAD 12 77 89 8.6% 8.8% 8.8% 13.5% 86.5% 100.0%
LIMA 15 89 104 10.8% 10.1% 10.2% 14.4% 85.6% 100.0%
MADRE DE DIOS 0 3 3 0.0% 0.3% 0.3% 0.0% 100.0% 100.0%
PASCO 3 26 29 2.2% 3.0% 2.9% 10.3% 89.7% 100.0%
PUNO 36 115 151 25.9% 13.1% 14.8% 23.8% 76.2% 100.0%
Total 139 878 1,017 100.0% 100.0% 100.0% 13.7% 86.3% 100.0%
¿Georeferenciados? 
(Nro) % Vertical % Horizontal Geo‐referenced?
(#)
No Yes Total No Yes Total No Yes Total
 
24
Figure 4. Strategy for identifying observations 
a) b) 
Prepared by the authors.
Once the sample space and the sample observations were defined, the next step was to 
define the group of beneficiaries and the control group. The strategy followed the same 
rationale as before: starting from the geo-referenced points for the PRA-II localities, 
concentric circles were drawn with a radius smaller than for the sample space. These were 
the beneficiaries. The observations remaining outside the circle, but within the sample 
space, were taken as control subjects. In panel a) of Figure 4, treated households are 
defined as the observations falling within the blue circle, while the control households are 
the two points located within the ring formed by this circle and the red one. As will be seen 
in the empirical section of this report, the study carried out several exercises to define the 
treated group, and found that the optimal distance for that purpose was 10 km. 
A fundamental assumption under the difference-in-difference estimator, as will be explained 
later, is that the treatment should not spill over the controls. This assumption may be violated 
mechanically, given the geographical strategy of delimiting the treatment status if, for 
example, control localities were included within the 10 km. For this reason, as a 
complementary exercise in the results section, a “noncontamination ring” is established to 
reduce the risk of making these kinds of identification mistakes. This can be seen in panel 
b) of Figure 4, where a grey ring indicates the observations excluded from the estimations. 
The width of this ring varied between 1 and 2 km. 
Controls
Beneficiaries
DISTRICT 1 DISTRICT 2
DISTRICT 3 Controls
Beneficiaries
DISTRICT 1 DISTRICT 2
DISTRICT 3
 
25
Table 2. DD sample sizes 
Year 0-2km 2-4km 4-6km 6-8km 8-10km 10-15km 15-20km Sample 
Space 
20km or 
more 
Total 
ENAHO 
 
2007 625 400 240 212 268 727 405 2,877 6,490 9,367
2008 585 402 253 241 263 714 398 2,856 6,317 9,173
2009 586 418 257 219 268 750 417 2,915 6,623 9,538
2010 570 395 256 228 292 736 413 2,890 6,552 9,442
2011 674 468 304 280 276 775 514 3,291 7,432 10,723
2012 698 467 296 268 334 706 500 3,269 7,367 10,636
Total 3,738 2,550 1,606 1,448 1,701 4,408 2,647 18,098 40,781 58,879
 
Source: PRA 2012 Beneficiary Register and ENAHO 2007-2012. 
Prepared by the authors.
To obtain the database, the procedure described to determine the sample area was 
implemented for each ENAHO year from 2007 to 2012. The result is presented as yellow 
polygons in Map 1. The green points within these polygons are the households falling within 
and forming our potential sample for the impact estimations to be performed later. A last 
filtering was performed on these observations by identifying households carrying out 
agricultural, livestock-rearing or forestry activities, or working in independent non-agricultural 
activities as assisted by PRA-II.9 Thus, households whose members were dedicated 
exclusively to dependent work were excluded, as they could not have possibly been assisted 
by the project. The sample sizes resulting after filtering are shown in Table 2. Thus, within 
the 20 km of sample space there are close to 2,800 observations for 2007 and about 3,200 
for 2012. 
The strategy for selecting observations described above respects the territorial approach of 
interventions under PRA because it considers any household that could benefit from the 
project, since it is part of the development area within the selected economic corridor. The 
benefit could occur directly, as a household treated by the project, or indirectly, as a result 
of the economic interactions that households can establish with the latter, or even because 
of their sole participation in the economic corridor. To this extent, the definition of treatment 
under the geographical criterion is wide, as it identifies not only the producers that have 
                                                            
9 The agricultural, livestock-rearing, and forestry households included are all the ones reported in the ENAHO 
database as carrying out these activities. In contrast, the households that carry out an independent work are 
only the ones that produce the goods promoted by PRA-II under generic categories (textile handicrafts, fish 
farming, mariculture, alpaca fibers, dairy products, etc.) as an approximation to independent artisan work. 
 
26
become effectively linked to beneficiary enterprises, but also those that could have been 
able to do it because they were located in the same areas as their peers, but eventually did 
not. 
In this regard, it is important to mention that the definition of beneficiary used can include 
households that may have voluntarily decided not to be part of the project, or even those 
who did not qualify as eligible for the program. Including them as beneficiaries would tend 
to underestimate the true impacts. For this reason, the impact parameters under this first 
exercise must be considered as conservative estimations. 
3.1.2. Matching assessment – difference in differences with combined data: 
construction of the baseline 
In the second exercise, the assessment strategy combined a matching methodology with a 
difference-in-difference strategy. The program information gathered through the survey 
carried out in 2012 resulted in a database of about 6,600 observations (2,600 beneficiary 
households and 4,000 control households), which allows making inferences for up to 10 
program corridors. The information in this database identifies unambiguously households 
that were able to benefit from linkages with enterprises identified under PRA-II, as well as a 
set of control households in districts adjacent to those where beneficiary households reside. 
However, this database presents information only for 2012, and therefore the difference in 
the impact variables after the project launched operations is barely observable. While these 
differences must be explained by the impact created by the project — as shown by the 2012 
impact assessment — they may also be due to initial differences between beneficiary and 
control households before the intervention. The 2012 study made an initial attempt to isolate 
those differences using a propensity score matching methodology, which assumes that, 
after matching, treated and control households must have had similar initial values for the 
impact variables. Given this assumption, it is possible to identify the difference observed in 
the current period as the impact created by the project. 
However, this assumption, while reasonable in several contexts, could turn out to be 
restrictive, as the observations could have had different trajectories over time. For example, 
if in the pre-treatment period the beneficiaries had been less poor than the matched controls, 
then the impacts observed today would be overestimated. The opposite would occur if the 
 
27
beneficiaries had been poorer in the pre-intervention period. Attempting to reconstruct the 
baseline is, therefore, necessary to verify the results obtained by the 2012 study. This is the 
key feature of the exercise performed under this second methodology. 
To reconstruct the baseline, first the districts selected in the sample design10 of the 2012 
study were identified. To do this, all the districts in the sample framework were considered, 
not only those from which the 2012 sample observations were drawn. Map 2 shows the 
selected districts. Then all the households from these districts covered by ENAHO in July￾November 2009 and dedicated to agricultural, livestock-rearing, and forestry activities, or 
performing non-agricultural independent activities such as the ones under PRA-II were 
identified following the same procedure as the one described in the previous section. Like 
in the previous database, all households whose members were exclusively dedicated to 
dependent work and therefore could not have been assisted by the project were excluded. 
Table 3 shows the observations obtained. 
The choice of the district as observation identification unit, instead of the populated center, 
as in the previous exercise, reflects the need to increase as much as possible the sample 
size to reduce imprecisions in the calculation of the baseline indicators. Moreover, what is 
more important, this was the spatial demarcation criterion for the definition of the sample 
framework in the 2012 study, as the economic corridor that was subject to PRA intervention 
was defined at this level. For this reason, the observations obtained through this strategy 
are considered to provide information on a geographical space relevant for PRA-II 
intervention and maintain congruence with the design of the exit survey. 
                                                            
10 See Macroconsult (2012). The selection of districts as a unit for identifying observations reflects the fact that, 
as was to be expected, districts adjacent to economic corridors must keep a certain similarity regarding some 
geographic, economic, and population characteristics, among others, that may have an influence in the result 
variables. It was not decided to select controls within the same project-assisted corridors to avoid the influence 
of nonobservable factors in the estimation of the impact parameters (under the argument that there must exist 
nonmeasurable factors between linked and nonlinked households within the same corridor) and to avoid the 
influence of externalities created by the momentum created within the corridor after PRA-II intervention. 
 
28
Map 2. Identification of the matching-DD sample 
 Source: PRA 2012 Beneficiary Register and ENAHO 2007-2012. 
 Original chart prepared by the authors. 
Table 3. Matching-DD sample sizes
Year Controls Treated Total Households 
 
2009 434 690 1,124 
2012 4,019 2,356 6,375 
Total 4,453 3,046 7,499 
 
Source: PRA 2012 Beneficiary Register and ENAHO 2007-2012. 
Original table prepared by the authors. 
Legend
Localities
2009
2012
Districts
Controls
Beneficiaries
Department boundary
 
29
The resulting baseline information for the assessment of the observations for the treated 
and control groups under this second exercise represents 29 percent and 10 percent, 
respectively. That is, is a smaller sample than the one used in 2012, which could create 
imprecision problems during the calculation of the baseline indicators. If it were the case, 
then the tests for assessing the mean in the base period would tend to over-accept the 
hypothesis of similarity between treated and control households after matching. However, 
that should not happen during the calculation of the impact estimator because the 
methodology implemented uses all the information from the two years considered (2009 and 
2012). In other words, in spite of the above, the baseline sample size is valid for making 
inferences. 
However, an additional implication regarding the baseline sample sizes is that they could 
affect the flexibility to use certain existing matching algorithms, which could be used in the 
exit sample. For example, the matching algorithm with the closest neighbor without 
replacement requires more control than treated households, such that the number of 
observations in the calculation of the impact should be as large as possible. If this is not the 
case, it could affect the validity and strength of the calculation. For this reason, the 
estimations presented in the next sections use kernel function algorithms to match and 
reconstruct the counterfactual values for the treated households. 
3.2. Econometric strategy 
3.2.1. Difference-in-differences estimator 
This estimator was used in the DD evaluation using secondary data from ENAHO 2007-
2012. An advantage of the DD estimator is that it is possible to control by differences for 
observable characteristics and even for nonobservable characteristics that do not vary over 
time at the locality level and, under certain assumptions (explained later), consistent 
parameters may be obtained.11 The basic specification of the model provides a formal 
description: 
ݕ௖௜௧ ൌܽ൅ߣ௧ ൅߱௖ ൅ ߬ܲݐݏ݋௖௧ ൅ݑ௖௜௧																																				ሺ݅ሻ
                                                            
11 For a theoretical review of the DD estimator, see Khandker et al. (2010), chapter 5; Bernal and Peña (2011), 
chapter 5; Cameron and Trivedi (2005), chapter 25.5; among others. 
 
30
Where ݕ௖௜௧ is the result variable observed (e.g., household income) for individual ݅ in locality 
ܿ and in period ݐ, ߣ௧ are fixed time effects; ߱௖ are fixed locality effects, ܲݐݏ݋௖௧ is a variable 
that takes the value 1 for the treated group’s localities starting in 2010 and 0 otherwise; ݑ௖௜௧
is the error, and ߙ and ߬ are parameters to be estimated. Of all these, ߬ is the one of interest, 
as it recovers the effect of the intervention. Parametric expression ሺ݅ሻ permits control by 
other intervening variables ܺ௜௖௧ and makes it possible to use the Hubert-White estimator of 
the matrix-covariance matrix to make inferences and consider the errors at the locality level, 
for example. 
To ensure the consistency of the estimator, the following assumptions must be satisfied: 
a. ܧሺݑ௖௜௧|ߣ௧,ܺ௜௖௧,߱௖ሻ ൌܧሺݑ௖௜௧|ܲݐݏ݋௖௧,ܺ௜௖௧,߱ௗሻ ൌ0. That is, once we control for 	ߣ௧,ܺ௜௖௧
and ߱ௗ there are no nonobservable characteristics (expressed by ݑ௖௜௧) that vary over 
time with state of the treatment. This assumption is known as the common trend 
assumption (Khandker et al. 2010). 
b. Stability of the treatment unit (SUTVA12). That is, the benefits from the treatment may 
not spill over the control units (the impact cannot create externalities).
The first assumption is important, as it derives from the similarity between beneficiaries and 
controls (and, occasionally, it allows an assessment of the control group’s comparability). 
Figure 5 provides an explanation. Let us suppose that the trajectories of the result variables 
in the treated (ݕ௧
ଵ) and control (ݕ௧
଴) groups can be observed over a pre-treatment 
(ݐିଷ,ݐିଶ,ݐିଵ) and a post-treatment (ݐଵ,ݐଶ,ݐଷ) period. For the assumption to hold, it must be 
true that the control group can replicate the counterfactual state of the treated group, such 
that the post-treatment trajectory of the treated group in absence of treatment could be 
expressed by ݕ௧
ଵ,௖ (the grey line). Therefore, conditional to ߣ௧,߱ௗ and ܺ௜௖௧, the impact of the 
project would be recovered as the average of the difference between ݕ௧
ଵ and ݕ௧
ଵ,௖. If this 
assumption failed (e.g., if the beneficiaries were intrinsically different from the controls, and 
therefore had different result expectations), then the impact parameter would be biased. 
                                                            
12 Stable unit treatment value assumption. 
 
31
Figure 5. Diagram for the difference-in-difference estimator 
 Prepared by the authors. 
Unfortunately, there is no way to verify that this assumption holds with the observed data, 
which is precisely why it is an identification assumption. However, it is possible to do it 
indirectly with data for the pre-treatment period: if the trajectory for both groups is similar, 
even if their values are different, then probably in absence of the treatment these trends will 
be maintained. This is what can be observed in the figure for the years ݐିଷ,ݐିଶ and ݐିଵ. 
It is useful to have many pre- and post-treatment periods, as it makes it possible to verify if 
the common trend assumption is plausible. Thus, for example, if “impacts” were observed 
in periods prior to the beginning of the intervention (in our case, 2009), then it is less likely 
that this assumption is valid. 
The second assumption (SUTVA) has operative implication for the selection of the controls. 
This assumption establishes that controls cannot for any reason benefit directly or indirectly 
from the intervention under the project. Otherwise, the comparison between treated and 
control households during the impact assessment would result in parameters with a 
downward bias. The selection of beneficiaries and controls under the geographical 
conditions described in the previous section seek to preserve the validity of this assumption. 
Additionally, as mentioned above, a “noncontamination ring” was implemented in the 
exercises between the limits dividing the treated and control households. 
A
࢚࢟
௧ݕ
ଵ
௧ݕ
଴
B
ଷିݐ ଶିݐ ଷݐ ଶݐ ଵݐ ଴ ଵିݐ ݐ
௧ݕ
ଵ௖
߬
Treated Group
Control Group
 
32
Specification ሺ݅ሻ requires a binary identifier for the treatment group; that is, the geographical 
strategy to identify both groups implies the identification of a maximum distance over which 
PRA-II impacts will spill over to define the treated households. A more flexible specification 
that recognized the differentiated impacts according to the distance at which the households 
are located relative to the PRA-II localities is the following: 
ݕ௖௜௧ ൌܽ൅ߣ௧ ൅߱௖ ൅෍ ߬௝ܲݐݏ݋௖௧
௝ ௞
௝ୀଵ
൅ݑ௖௜௧																						ሺ݅݅ሻ
In this specification, ܲݐݏ݋௖௜
௝ is a binary variable that takes the value 1 for the period 2010 to 
2012 between the households located a distance ݆ from the geo-referenced points of the 
PRA-II localities. Thus, for example, considering a sample space of 20 km, ܲݐݏ݋௖௜
ଵ could be 
activated between the households located within the closest 5 km, ܲݐݏ݋௖௜
ଶ between 
households located at a distance between 5 km and 10 km, ܲݐݏ݋௖௜
ଷ between households 
located at a distance between 10 km and 15 km, and ܲݐݏ݋௖௜
ସ between households located at 
a distance between 15 km and 20 km. However, in the estimations the latter dummy variable 
must be discarded to avoid perfect collinearity. As a result, parameters ߬ଵ,߬ଶ,߬ଷ would 
represent the impacts on households located at a distance between 0 and 15 km relative to 
households located at a distance between 15 and 20 km. As will be seen in the empirical 
section, this estimation has been carried out to establish the optimal distance for defining 
the scope of the treatment. 
 
Additionally, in specification ሺ݅݅ሻ the distance dummies may be replaced for temporary 
dummies, such that the impact would be assessed after different periods of exposure to the 
project. This exercise is also presented in the empirical section to verify the logical 
consistency of the results. 
3.2.2. Matching difference-in-difference estimator 
This section describes the methodology used for the matching-DD assessment. For this 
presentation, it is important to define the result variable ݕ௧
஽ for period ݐ and the treatment 
group ܦ. In this case, the difference-in-difference impact, conditional to the likelihood of 
participating in treatment ܲሺܺሻ, may be defined as follows (Rosenbaum and Rubin 1983): 
 
33
߬௉ௌெ ൌܧ௉ሺ௑ሻ|஽ୀଵ൛ܧሾݕଵ
ଵ െݕ଴
ଵหܦ ൌ 1, ܲሺܺሻሿ െܧሾݕଵ
଴ݕെ଴ 
଴หܦ ൌ 1, ܲሺܺሻሿൟ
For this estimator to be consistent and to recover the impact of the intervention, it is 
necessary to comply with two assumptions: 
a. Conditional independence: ݕଵ
଴ݕ,ଵ
ଵ,ݕଵ
଴ݕ,଴
଴ ٣ ܦ|ܺ. That is, the result variables are 
orthogonal to the state of the treatment when the latter is conditional to the 
observable characteristics ܺ. 
b. Common support of matching: 0൏ܲሺܦൌ1|ܺሻ ൏1
Assumption a is called unconfoundedness or selection on observables; it allows the 
systematic differences of the result variables between beneficiaries and controls with similar 
ܺ support to be attributed to the project (Caliendo and Kopeining, 2008). For this assumption 
to hold, it is necessary that the selection of beneficiaries depends only on observable 
variables ܺ. For its part, assumption b avoids the occurrence, during the matching process, 
of persons with ܺ characteristics that are all beneficiaries and others with ܺ different 
characteristics that are not beneficiaries (Cameron and Trivedi, 2005: 863-864). 
In concrete terms, the strategy described requires matching the observations for the most 
similar treated and control households in a vector with the characteristics considered in ܺ. 
These characteristics must influence simultaneously the selection process and the results. 
For the matching process there are several algorithms, but the propensity score matching
(PSM) will be used in this study. 
The implementation of the PSM algorithm starts by obtaining the propensity score for each 
household through the logit or probit models. The idea is to estimate a binary variable that 
adopts the value 1 if the household is within the PRA-II beneficiary districts and 0 otherwise 
against the observable variables X. This was carried out both for the baseline sample and 
the exit survey. 
Then the member households with adequate controls were “matched” using the propensity 
score. There are several methods to do this: one-on-one matching with the one with closest 
 
34
propensity score13 or matching based on local linear functions or kernel functions (see 
Caliendo and Kopeining, 2008). In the present study, matching through Gaussian kernel 
functions was carried out in order to have a larger number of observations for the base 
period. 
Once the beneficiary households are matched with their respective controls for each period, 
the average PRA-II impact on the result variables of interest (ݕ (was measured using the 
following general formula: 
߬௉ௌெ ൌ ଵ
ேభ
ଵ௜ݕൣ ∑ ೅
ଵ െ ∑ ݓሺ݅, ݆, 1ሻݕ௝ଵ
଴
௝ 	൧ ௜∈ሼ஽ୀଵሽ െ ଵ
ேబ
଴௜ݕൣ ∑ ೅
ଵ െ ∑ ݓሺ݅, ݆, 0ሻݕ଴௝
଴
௝ 	൧ ௜∈ሼ஽ୀଵሽ 							ሺ݅݅݅ሻ 
Where i is beneficiary identifier, j that for the selected controls, w(i,j,t) the weight for period 
t, which will vary depending on the matching method used (Cameron and Trivedi, 2005: 
875). In sum, the PSM estimator presented is the average difference in difference of the 
results for both groups over the common support space, adequately weighted by the 
distribution for the households’ propensity to participate in each period. 
3.3. Construction of the variables 
The variables used in the estimation exercises are of two types: result (final impact) variables 
or control variables. The former measure the effectiveness of the project in terms of the well￾being variables it attempted to modify. In the study, these variables are per capita 
expenditure, the monetary poverty rate, and the subjective poverty rate. Per capita 
expenditure, used as a proxy for income, has been measured as the household members’ 
total expenditure value in housing, health, education, food, transportation, employment, etc. 
This measure captures the households’ actual expenditure over the last year, as well as 
transfers, gifts, donations, and self-consumption. Then, the resulting amount was divided 
between the number of household members and deflated for area and time to be expressed 
in 2012 Lima prices.14 The spatial deflator used was drawn from the 2012 ENAHO database, 
which defines 14 geographical domains. For its part, the regional inflation series constructed 
                                                            
13 This method has variants depending on the number of times the control individuals are used to make 
comparisons (with or without replacement) and on the way in which the individual is identified with the closest 
propensity score (caliper and/or partitioning the common support space) (Caliendo and Kopeinig, 2008). 14 Appendix A of Monge et al. (2009) describes the process used for deflating monetary variables. 
 
35
by INEI were used for the country’s 24 departments as time deflator. The procedure for 
constructing this variable was se same for the observations drawn from ENAHO and for 
those drawn from the program survey. However, in the econometric estimations it was 
preferred to use this variable in logarithmic form to prevent extreme values from disturbing 
the precision of the estimations.
For its part, monetary poverty is defined as the proportion of households whose nominal per 
capita expenditure is below the poverty line. The yearly EHAHO has a variable that classifies 
each poor household under this definition. This was the variable used in the estimations. 
For the program survey, the variable used was the one constructed in the study carried out 
by Macroconsult (2012) following the same procedures as INEI, and is therefore comparable 
with the one mentioned previously. For this reason, this variable was also taken directly to 
carry out the matching-DD assessment exercises. 
Subjective poverty is defined as the share of households that perceive themselves as poor. 
To measure it, the databases used allow two approaches. The first one is expressed in the 
question: “According to your economic condition, do you consider your household to be a) 
very poor, b) poor, c) more or less poor, or d) not poor?” This question was posed in the 
2012 program survey and in ENAHO 2007-2011. However, since 2012 the question in 
ENAHO was replaced by: “If the economic condition of your household is measured in a 
scale from 1 to 10, where the poorest persons are in level 1 and the richest in level 10, where 
do you consider the economic condition of your household to be?” This new question is 
different from the previous one and does not allow a comparable classification of poverty. 
For this reason, this variable was used only in the matching-DD assessment, considering 
that its formulation is the same in the two databases for the two periods considered (2009 
and 2012), but not in the DD assessment. In this way, the variable used (hereinafter, 
subjective poverty by self-definition) is a binary one that takes the value 1 for those defining 
themselves as very poor and 0 otherwise. 
The second question, made in the same way for in the two surveys, inquires about living 
standards through the following question: “Taking into account your household income, do 
you consider your living standards to be a) very good, b) good, c) bad, or d) very bad?” With 
these categories, a household was classified as poor if it answered affirmatively to the 
 
36
options “bad” or “very bad.” This variable can be used in the estimations for the two 
methodologies and will hereinafter be referred to as poverty by living conditions. 
For their part, the control variables are used in the regressions to be controlled for the 
differences that may exist between households and that may explain partially the evolution 
of the result variables, but are not attributable to the project. The variables used in this case 
are associated with the characteristics of the household head: age, civil status (single or 
married), education level, and migrant condition; the characteristics of the household, such 
as the number of members, the age composition (0 to 5 years, 5 to 14 years, and older than 
65 years), and the number of persons per room; the household’s housing characteristics, 
such as the condition of the walls, and floors, roofs, access to basic services (electricity, 
water, and sanitary services), and the kind of cooking fuel used (wood, carbon, manure, 
etc.) In addition, some characteristics of the populated center were used, such as the 
average height in meters above the sea level (masl), the area of residence (urban or rural), 
the number of resident households according to 2007 information, and identifiers of the 
natural region of residence (coast, sierra, or selva). It should be noted that there is no control 
for variables associated with the demand for production factors, as there is a risk that they 
could be endogenous to project intervention.15
Table 4 presents the descriptive characteristics of the indicators included in the database 
used in the DD assessment. It shows that the households in the sample have a monthly per 
average per capita expenditure of S/.340 at 2012 Lima prices, and that on average 53 
percent is in a situation of poverty. However, the poverty rate had fallen by 13 percentage 
points (from 65 percent in 2007 to 42 percent in 2012). Subjective poverty by living 
conditions is 40 percent on average over the whole period (dropping from 47 percent in 2007 
to 28 percent in 2012). This variable showed its highest variation in the last year (above 9 
percentage points). 
                                                            
15 The classification of the variables associated with the demand for production factors (such as land and the 
value of farming assets) is not evident. In principle, these variables are not impacted directly by the project (in 
as much as the intervention on the supply side took the form of capacity building and provision of certain 
production inputs, but not of asset endowment). Therefore, they could be treated as control to isolate the 
heterogeneity effect in the production scale. However, indirectly they could be endogenous if the project impacts 
on the optimal demand for these factors (see Chapter III). Therefore, if we control for these variables, during the 
exercises we would tend to underestimate the true impact of the project. For these reasons, in the econometric 
exercises it was decided not to use there variables as controls and rather let them vary freely.
 
37
An outstanding feature is that there is a relatively important difference between the 
magnitudes of subjective poverty by living conditions and by self-definition. While the former 
has a mean of 40 percent, the latter reaches 68 percent. Additionally, the latter has remained 
unaltered in the five years considered. This means that a considerable share of households 
believe that they live well with the income they generate, but feel poor. This apparent 
paradox may be explained by the fact that the question about poverty by living conditions 
inquires if the income generated is enough to live well, which involves a unidimensional 
assessment (income). In contrast, the question about poverty by self-definition calls for a 
multidimensional assessment that goes beyond income sufficiency and includes other 
aspects of household life such as health, education, the accomplishment of goals, and even 
the position relative to a higher comparison group. Thus, even if a household feels it lives 
well with its income, it may feel poor because it has not satisfied those other aspects.16
The other statistics presented in Table 4 may be useful to describe the profile of the 
households under study. In general, they are predominantly dedicated to agriculture and 
livestock-rearing (more than 90 percent), with little access to land property (only 14 percent 
of the plots have property titles), limited cultivation areas (6 hectares on average), and 
mostly traditional technical processes (more than 86% of the plots are rainfed). Households 
are generally headed by males (only 20 percent are female-headed), a little above 50 years 
of age, mostly with low education levels (47 percent have barely achieved some primary 
education level and only 20 percent have full secondary or college education). Moreover, 
among these household heads an important share migrated from other districts, probably in 
search of better job opportunities in their current localities of residence. 
The typical household in the sample has more than 4 members; and 2 persons on average 
share the same room. Most houses are made of mud-brick or wooden walls (75 percent), 
dirt floors or other similar (70 percent), and tin, cement fiber, or similar roofs (44 percent). 
Access to services is limited: 30 percent lack electric services, 52 percent lack access to 
running water and obtains it from natural sources (rivers, canals, springs, rainfall), 46 percent 
have sanitary solutions (cesspools, septic tanks, latrines), and 32 percent do not have any 
kind of sanitary solution. Moreover, 90 percent cook with coal, firewood, or manure. 
                                                            
16 The interpretation has been built based on the findings by Senik (2005), which are briefly discussed in section 
4.1.2. 
38
Table 4. Descriptive statistics in the DD sample 
Total 2007 2008 2009 2010 2011 2012 
Obs. Avg. St. Dev. Avg. St. Dev. Avg. St. Dev. Avg. St. Dev. Avg. St. Dev. Avg. St. Dev. Avg. St. Dev. 
Poverty 
Per capita monthly expenditure 18,098 340.3 291.3 312.9 334.1 312.2 265.9 316.2 255.9 340.7 277.8 362.3 276.8 387.7 318.7 
Ln(per capita expenditure) 18,098 5.604 0.653 5.465 0.701 5.490 0.696 5.548 0.630 5.619 0.639 5.698 0.606 5.767 0.595 
Monetary poverty 18,098 0.530 0.499 0.649 0.477 0.607 0.488 0.558 0.497 0.497 0.500 0.467 0.499 0.424 0.494 
Subjective poverty by living conditions 17,911 0.401 0.490 0.472 0.499 0.508 0.500 0.441 0.497 0.352 0.478 0.371 0.483 0.283 0.451 
Subjective poverty by self-definition 17,911 0.683 0.465 0.677 0.468 0.661 0.473 0.609 0.488 0.596 0.491 0.585 0.493 - - 
Production characteristics 
Agricultural household 17,619 0.917 0.276 0.924 0.265 0.916 0.277 0.909 0.288 0.924 0.265 0.920 0.271 0.909 0.288 
Livestock-rearing household 17,619 0.908 0.288 0.902 0.297 0.906 0.291 0.922 0.268 0.912 0.283 0.908 0.289 0.901 0.299 
Forestry household 17,619 0.230 0.421 0.178 0.383 0.210 0.407 0.235 0.424 0.244 0.430 0.264 0.441 0.239 0.427 
Farming GPV (S/./year) 16,156 4,387 13,301 3,078 8,082 3,927 11,714 4,408 12,394 4,573 13,662 5,069 14,984 5,083 16,527 
Farming sales (S/./year) 16,156 2,697 11,712 1,826 6,893 2,458 10,917 2,307 8,052 2,858 12,347 3,203 13,298 3,378 15,580 
Self-consumption value (S/./year) 16,156 595 945 430 559 567 831 715 1,627 613 724 651 814 584 735 
Titled plots 16,607 0.136 0.343 0.169 0.375 0.125 0.331 0.113 0.316 0.141 0.348 0.156 0.363 0.111 0.314 
Hectares 16,607 6.377 32.670 6.196 37.560 6.861 40.960 6.035 27.660 7.633 39.420 5.947 22.520 5.724 24.880 
Rainfed plots 16,607 0.867 0.340 0.795 0.404 0.820 0.384 0.879 0.327 0.883 0.322 0.912 0.283 0.901 0.299 
Characteristics of household head 
Gender (1=female) 18,098 0.199 0.400 0.185 0.389 0.180 0.385 0.198 0.399 0.212 0.409 0.203 0.402 0.215 0.411 
Age (years) 18,098 52.54 15.56 50.74 15.88 51.42 15.62 52.53 15.46 53.08 15.57 53.48 15.38 53.66 15.29 
Civil status (1=married) 18,098 0.255 0.436 0.231 0.421 0.239 0.427 0.248 0.432 0.267 0.443 0.265 0.441 0.277 0.448 
No education 18,098 0.152 0.359 0.140 0.347 0.140 0.347 0.157 0.364 0.167 0.373 0.157 0.364 0.151 0.358 
Incomplete primary education 18,098 0.320 0.467 0.333 0.471 0.333 0.471 0.330 0.470 0.319 0.466 0.306 0.461 0.305 0.460 
Complete primary education 18,098 0.196 0.397 0.192 0.394 0.194 0.395 0.192 0.394 0.189 0.391 0.205 0.404 0.203 0.402 
Incomplete secondary education 18,098 0.136 0.343 0.131 0.338 0.139 0.346 0.140 0.347 0.140 0.347 0.132 0.339 0.133 0.340 
Complete secondary education 18,098 0.123 0.328 0.133 0.339 0.120 0.326 0.111 0.315 0.115 0.319 0.125 0.331 0.131 0.337 
Higher non-college education 18,098 0.038 0.192 0.035 0.184 0.035 0.185 0.037 0.190 0.039 0.195 0.040 0.196 0.041 0.198 
College education 18,098 0.035 0.184 0.037 0.188 0.038 0.192 0.032 0.177 0.032 0.176 0.035 0.183 0.036 0.187 
Migrant 18,098 0.283 0.450 0.281 0.449 0.288 0.453 0.292 0.455 0.293 0.455 0.273 0.445 0.274 0.446 
Household characteristics 
# household members 18,098 4.286 2.264 4.351 2.236 4.417 2.248 4.425 2.312 4.342 2.320 4.195 2.265 4.028 2.186 
Below 5 years of age 18,098 0.444 0.721 0.515 0.770 0.494 0.752 0.467 0.740 0.428 0.717 0.411 0.693 0.364 0.648 
39
Total 2007 2008 2009 2010 2011 2012 
Obs. Avg. St. Dev. Avg. St. Dev. Avg. St. Dev. Avg. St. Dev. Avg. St. Dev. Avg. St. Dev. Avg. St. Dev. 
Between 6 and 14 years of age 18,098 0.821 1.020 0.965 1.077 0.877 1.043 0.838 1.039 0.783 0.997 0.772 0.984 0.713 0.972 
Older than 65 years of age 18,098 0.523 0.873 0.365 0.636 0.494 0.830 0.575 0.941 0.634 1.044 0.553 0.894 0.515 0.815 
# of persons per room 18,056 1.630 1.283 1.735 1.373 1.667 1.250 1.669 1.308 1.626 1.315 1.568 1.241 1.539 1.208 
Housing characteristics 
Brick walls 18,056 0.124 0.330 0.129 0.335 0.125 0.331 0.119 0.323 0.120 0.325 0.121 0.326 0.129 0.336 
Mud brick walls 18,056 0.522 0.500 0.515 0.500 0.514 0.500 0.542 0.498 0.529 0.499 0.514 0.500 0.518 0.500 
Mud walls 18,056 0.229 0.420 0.234 0.423 0.227 0.419 0.221 0.415 0.228 0.420 0.231 0.422 0.230 0.421 
Wooden walls 18,056 0.076 0.266 0.066 0.248 0.077 0.266 0.076 0.266 0.073 0.260 0.086 0.281 0.079 0.270 
Other materials 18,056 0.049 0.217 0.058 0.233 0.057 0.232 0.042 0.201 0.050 0.218 0.048 0.213 0.043 0.203 
Parquet/tile/wood flooring 18,056 0.109 0.311 0.100 0.300 0.097 0.296 0.102 0.303 0.100 0.300 0.118 0.322 0.132 0.339 
Cement 18,056 0.185 0.388 0.177 0.382 0.181 0.385 0.181 0.385 0.185 0.388 0.191 0.393 0.193 0.395 
Dirt 18,056 0.706 0.456 0.724 0.447 0.722 0.448 0.717 0.451 0.715 0.451 0.691 0.462 0.675 0.469 
Tile/concrete/wooden roofing 18,056 0.383 0.486 0.402 0.490 0.385 0.487 0.368 0.482 0.370 0.483 0.382 0.486 0.388 0.487 
 Tin/cement fiber 18,056 0.442 0.497 0.397 0.489 0.424 0.494 0.451 0.498 0.457 0.498 0.458 0.498 0.459 0.498 
 Other materials 18,056 0.176 0.381 0.200 0.400 0.191 0.393 0.181 0.385 0.174 0.379 0.161 0.367 0.153 0.360 
No electricity 18,098 0.307 0.461 0.404 0.491 0.348 0.476 0.317 0.465 0.295 0.456 0.263 0.440 0.233 0.423 
In-house running water 18,098 0.426 0.495 0.380 0.485 0.372 0.483 0.389 0.488 0.407 0.491 0.407 0.491 0.584 0.493 
 Running water outside of house/fountain 18,098 0.057 0.231 0.058 0.234 0.058 0.234 0.058 0.233 0.065 0.246 0.053 0.224 0.050 0.218 
 No water services 18,098 0.517 0.500 0.562 0.496 0.570 0.495 0.553 0.497 0.529 0.499 0.540 0.498 0.366 0.482 
Sanitary services-public network 18,098 0.220 0.414 0.190 0.392 0.192 0.394 0.208 0.406 0.229 0.420 0.238 0.426 0.254 0.435 
 Cesspool /septic system/latrine 18,098 0.465 0.499 0.404 0.491 0.446 0.497 0.484 0.500 0.479 0.500 0.479 0.500 0.490 0.500 
 No sanitary services 18,098 0.316 0.465 0.407 0.491 0.361 0.480 0.308 0.462 0.292 0.455 0.284 0.451 0.256 0.437 
Cooking with firewood /coal/manure 18,098 0.908 0.290 0.906 0.292 0.909 0.288 0.911 0.285 0.909 0.287 0.910 0.286 0.901 0.299 
Characteristics of populated center 
Altitude (meters above sea level) 17,696 2,876 1,289 2,873 1,287 2,847 1,317 2,880 1,283 2,881 1,285 2,898 1,276 2,875 1,289 
Rural area 17,557 0.677 0.468 0.667 0.471 0.675 0.468 0.677 0.468 0.679 0.467 0.679 0.467 0.683 0.465 
# households in population center (2007) 17,557 2,470 8,577 2,849 9,412 2,682 9,077 2,482 8,401 2,497 8,658 2,203 8,230 2,195 7,751 
Coast 18,098 0.086 0.281 0.086 0.281 0.095 0.293 0.085 0.279 0.089 0.284 0.076 0.265 0.088 0.283 
Sierra 18,098 0.805 0.396 0.813 0.390 0.794 0.404 0.805 0.396 0.807 0.395 0.809 0.393 0.805 0.397 
Selva 18,098 0.108 0.311 0.100 0.301 0.111 0.315 0.110 0.313 0.105 0.306 0.115 0.320 0.107 0.310 
Source: INEI 207-2012. 
Prepared by the authors.
40
 
The areas of residence of the households are mostly rural (67 percent) and are located at 
an average altitude of 2,876 masl above the sea level. However, most identified households 
are located at an altitude higher than 3,000 above the sea level (68 percent), mainly in the 
sierra region (80 percent). In sum, the information reported indicates that the households in 
the sample are poor, highly vulnerable, and located in high-altitude Andean areas. This 
profile validated the PRA-II’s targeting strategy. 
For its part, Table 5 shows the sample’s descriptive statistics for the matching-DD 
assessment. The number of variables in this table is somewhat lower that in the previous 
one because some of them could not be matched in terms of definition and construction. 
Table 5. Descriptive statistics in the matching-DD sample 
 Total 2009 2012 
 Obs. Avg. St.Dev. Avg. St.Dev. Avg. St.Dev. 
Poverty 
Per capita monthly expenditure 7,499 387.3 351.7 322.4 265.5 398.7 363.6 
Ln(per capita expenditure) 7,499 5.690 0.707 5.582 0.604 5.709 0.722 
Monetary poverty 7,499 0.489 0.500 0.537 0.499 0.480 0.500 
Subjective poverty by living conditions 7,499 0.472 0.499 0.407 0.492 0.483 0.500 
Subjective poverty by self-definition 7,499 0.486 0.500 0.567 0.496 0.471 0.499 
Production characteristics 
Agricultural household 7,478 0.896 0.306 0.936 0.246 0.889 0.314 
Livestock-rearing household 7,478 0.829 0.376 0.916 0.278 0.815 0.389 
Forestry household 7,478 0.048 0.214 0.223 0.416 0.018 0.132 
Characteristics of household head 
Gender 7,498 0.139 0.346 0.162 0.369 0.135 0.342 
Age (years) 7,498 48.83 14.72 51.24 15.32 48.41 14.57 
Civil status (1=married) 7,498 0.182 0.386 0.203 0.402 0.178 0.383 
No education 7,498 0.083 0.275 0.135 0.342 0.073 0.261 
Incomplete primary education 7,498 0.295 0.456 0.346 0.476 0.286 0.452 
Complete primary education 7,498 0.217 0.412 0.206 0.405 0.219 0.414 
Incomplete secondary education 7,498 0.154 0.361 0.139 0.346 0.156 0.363 
Complete secondary education 7,498 0.183 0.387 0.110 0.313 0.196 0.397 
Higher non-college education 7,498 0.040 0.196 0.034 0.181 0.041 0.199 
College education 7,498 0.028 0.166 0.029 0.169 0.028 0.166 
Migrant 7,498 0.195 0.396 0.307 0.461 0.175 0.38 
Household characteristics 
# household members 7,498 4.126 1.927 4.499 2.299 4.060 1.847 
Below 5 years of age 7,498 0.437 0.683 0.527 0.775 0.421 0.664 
Between 6 and 14 years of age 7,498 0.792 0.979 0.865 1.04 0.779 0.967 
Older than 65 years of age 7,498 0.309 0.652 0.505 0.91 0.275 0.588 
# of persons per room 7,494 1.896 1.343 1.787 1.422 1.916 1.328 
Housing characteristics 
Brick walls 7,495 0.116 0.321 0.118 0.323 0.116 0.321 
Mud brick walls 7,495 0.566 0.496 0.508 0.500 0.576 0.494 
 
41
 Total 2009 2012 
 Obs. Avg. St.Dev. Avg. St.Dev. Avg. St.Dev. 
Mud walls 7,495 0.191 0.393 0.186 0.389 0.192 0.394 
Wooden walls 7,495 0.081 0.273 0.141 0.348 0.070 0.256 
Other materials 7,495 0.046 0.210 0.047 0.212 0.046 0.209 
Tile flooring 7,492 0.074 0.262 0.158 0.365 0.059 0.236 
Cement 7,492 0.188 0.391 0.193 0.395 0.187 0.390 
Dirt 7,492 0.738 0.440 0.649 0.477 0.754 0.431 
Tile roofing 7,493 0.351 0.477 0.323 0.468 0.356 0.479 
Tin/cement fiber 7,493 0.516 0.500 0.467 0.499 0.524 0.499 
Other materials 7,493 0.133 0.339 0.210 0.407 0.119 0.324 
No electricity 7,499 0.229 0.420 0.301 0.459 0.216 0.412 
Running water outside of house/fountain 7,499 0.097 0.296 0.068 0.251 0.102 0.303 
No water services 7,499 0.320 0.466 0.593 0.492 0.272 0.445 
Cesspool /septic system/latrine 7,499 0.569 0.495 0.488 0.500 0.583 0.493 
No sanitary services 7,499 0.173 0.379 0.312 0.464 0.149 0.356 
Cooking with firewood /coal/manure 7,499 0.854 0.590 0.923 0.266 0.842 0.630 
Characteristics of populated center 
Altitude (meters above sea level) 7,483 2,805 1,377 2,779 1,403 2,809 1,372 
Rural area 7,499 0.685 0.465 0.700 0.458 0.682 0.466 
# households in populated center (2007) 7,493 712.6 3,488 1,929 7,607 499.3 1,963 
 
Source: INEI 2009, PRA 2012. 
Original table prepared by the authors. 
On aggregate, the figures seem very close to those presented in the previous table, which 
implies that, even though the process for selecting observations is different, the household 
profile described above is the same in the sample. This provides assurances that, 
individually and as a whole, the samples are representative. However, there are slight 
differences between both regarding certain indicators. For example the monetary poverty 
rate was 54 percent in 2009 and 48 percent in 2012. In the previous table, the corresponding 
figures for each period were 56 percent and 42 percent, respectively. Similarly, in Table 4
the subjective poverty rate by living conditions decreases significantly, while in Table 5 it 
actually increases. 
3.4. Limitations of the quantitative strategy 
The strategies described to generate the database and the proposed econometric 
estimators exploit in the best possible way the available information sources. However, they 
face certain limitations associated with the ability to deal with the biases created by the 
presence of nonobservable variables, which could affect the estimations. In particular, there 
are two main selection biases that could distort the results. The first one is the selection bias 
at the level of the localities intervened by the program; i.e., there must be certain factors (for 
 
42
example, of a cultural) that explain the selection of the 1,000 PRA-II beneficiary localities, 
which, however, are not observable to the econometric strategy. The second one is the 
selection bias at the household level, reflected in the fact that within a given locality there 
are households that were intervened by the program and others that were not. Thus, there 
must be nonobservable factors that explain why two similar households with the same 
locality were not intervened simultaneously by the program. 
However, the DD estimator takes observations from the same localities over seven years 
(2007-2012), which allows dealing with self-selection at the level of the populated centers if 
the latter remain unchanged over time. Moreover, given that it defines as treated a resident 
household located in the surroundings of intervened localities, irrespective of whether it 
managed to become linked to market demand, it allow dealing with self-selection at the 
household level, to the extent that it incorporates any eligible household, conditional to 
residence in an intervened locality (and surroundings). However, this advantage implies 
identifying a parameter that is also more lax, as it is solely associated with the impact of the 
probability of a linkage to the market (and not an actual linkage). Therefore, the impacts 
detected may have a downward bias and should therefore be seen as lower bound. 
For its part, the matching-DD estimator should allow to lead with the bias at the locality level, 
assuming that the nonobservable effects are invariable over time at this level. However, as 
it defines as “beneficiary” a household that has become effectively linked to the markets, it 
does control for nonobservable characteristics to prevent biases at this level. For this 
reason, the impact parameter calculated using this methodology is likely to be overestimated 
and should be regarded as an upper bound. Therefore, the results calculated using both 
methodologies may be interpreted as complementary, inasmuch as they provide a “rank” 
containing the true impact from the program. 
 
43
IV. RESULTS OF THE IMPACT ASSESSMENT 
EXERCISES 
4.1. Results for the difference-in-difference estimator 
4.1.1. Calculation of the optimal treatment distance 
As indicated above, an important aspect in defining the treatment 1s to identify the optimal 
distance that defines the beneficiary households. The strategy followed to do this consists 
of running several regressions for the logarithm of per capita expenditure specification ሺ݅ሻ
and defining the treatment variable according to different distances. Thus, initially the treated 
households were defined as those residing at a distance smaller or equal to 8 km from the 
PRA-II geo-referenced localities. Then the same was done for distances of 9 km, 10km, etc. 
The parameters estimated in each regression (and their corresponding confidence intervals) 
for each treatment limit are shown in panel a) of Figure 6. It can be seen that the parameters 
are significant and of a relatively stable magnitude only up to a distance of 10km. For larger 
distance, the magnitude of the parameters starts to decline towards zero. 
Next, specification ሺ݅݅ሻ was adjusted by adopting a flexible one for the treatment variable for 
distances of 2.5 km and more. Thus, the first treatment range was 0-2.5 km, the second 2.5-
5km, the third 5-7.5km, etc. The parameters estimated and their respective confidence 
intervals are presented in panel b) of Figure 6. It can be seen clearly that the parameters 
are significant only up to the range with an upper limit of 10 km. Larger ranges lose 
significance and become null. 
In both exercises, the optimal distance for the treatment variable seems to be 10 km. That 
is, since 2010 the differences in the logarithm of per capita expenditure between households 
located within a radius of 10 km from the centroids of PRA-II intervened localities increased 
relative to those located at a larger distance. If this larger difference is interpreted as the 
PRA-II impact, the 10 km radius may represent the average size of the localities or the 
maximum intervention scope. In any case, from this point on the treatment will be defined 
with this distance as reference. 
 
44
Figure 6. Logarithm of per capita expenditure: impact parameters under several 
treatment distances 
a) Maximum treatment distance 
b) Distance ranges 
 Prepared by the authors. 
The 10 km treatment definition is not only optimal according to the definition proposed 
above, but also allows verification of similarities between treated and control households in 
absence of the program in term of the trajectory of the independent variable. Figure 7
illustrates the argument and shows the rationale of the identification strategy underlying the 
DD estimator. In the pre-treatment period, the conditional mean of the logarithm of per capita 
expenditure in both groups evolved in a similar way, with values close to each other. -.04 -.02 0 .02 .04 .06
8 9 10 11 12 13 14 15
Límite del tratamiento: Km de distancia a los CCPP
-.05 0 .05 .1 .15
2.5km 5km 7.5km 10km 12.5km 15km 17.5km
Límites superiores de los Rangos de distancia
Treatment limit: km from populated center
Upper limits of the distance ranges
 
45
However, from 2010, when the program’s operations were launched, the trajectory of the 
treated group accelerated until it surpassed that for the control group. 
Figure 7. Trajectory of the conditional Ln (per capita expenditure) 
 Note: The mean is conditional to a constant. 
 Prepared by the authors. 
4.1.2. Base results 
The results of the base estimations for parameter ߬ under the DD design and diverse 
specifications for equation ሺ݅ሻ are shown in Table 6.
17 In the results presented, the most 
parsimonious model (column 1) controls only for fixed locality effects, years, and certain 
fixed characteristics of the locality, which are made to interact with temporary dummies (for 
rurality; altitude in masl; and coast and selva). The next model (column 2) adds variables to 
the previous specification to control for the characteristics of the household head, like 
gender, age, education level, civil status (single or married), and migrant condition. The third 
model (column 3) adds variables to the previous model to consider access to basic services 
(such as electricity, water, sanitation, and fuel) and housing characteristics (walls, floors, 
and roofing). As may be seen, the parameter for per capita expenditure is significant at 10 
                                                            
17 The asterisks next to the parameters indicate their significance: *** significance at 1%, ** significance at 5%, 
and *** significance at 10 percent. Nonsignificant parameters are not accompanied by asterisks. The 1 percent, 
5 percent, and 10 percent significance levels are acceptable to make inferences based on the parameters. -.1 0 .1 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Tratados
Controles
Treated
Controls
 
46
percent under any specification, as well as that for monetary poverty, but that for subjective 
poverty is not. 
The stability of impact parameters associated with per capita expenditure and monetary 
poverty, as well as their robustness to the introduction of different variables that may be 
potentially explanatory, seem to confirm that, since 2010, the differences in well-being 
between treated and control households widened in favor of the former. Thus the impacts in 
these variables are about 4.3 and 3.2 percentage points, respectively. However, this greater 
well-being is only objective, as the subjective well-being does not seem to have reacted to 
the same extent.18
It is advisable to put in perspective the magnitude of the estimated parameters. Table 6 
shows that the parameter for per capita expenditure is about 0.045 (4.5 percent). If this 
impact can be attributed to interventions under the program, starting from an initial monthly 
value of S/.316 in 2009, it means an additional S/. 14 generated by the program. However, 
this impact is lower than that estimated in the Macroconsult study (2012), which finds an 
impact close to 9 percent, which may probably be due to the fact that the methodology 
explained in that document has the same self-selection problem at the household level as 
the matching-DD estimator, explained later, and which tends to overestimate the impacts. 
Table 6. Base estimations for the DD estimator 
 Model Model Model 
 (1) (2) (3) 
Ln(Per capita expenditure) 
Post 0.0428* 0.0461* 0.0423* 
 (0.0260) (0.0253) (0.0252) 
Observations 17,491 17,491 17,452 
R2 0.446 0.493 0.514 
 
                                                            
18 However, regarding this apparent contradiction, several studies warn about the reduced correlation between 
monetary and subjective well-being (Herrera et al. 2006). There are several explanations. For example, Senik 
(2005) argues that the well-being perception of an individual depends on his/her relative position in society. Thus, 
if his/her income increases, but is not sufficient to climb in the social scale, then his/her perception of poverty will 
not change. In contrast, Easterlin (2001) maintains that, when a person’s income increases, so do his/her 
aspirations. If the increase income is proportional to the increase in aspirations, then the latter will be satisfied 
like in the initial stage; i.e., the individual will not feel a greater well-being, even though he/she is now less poor. 
Finally, Herrera et al. (2006) point out that subjective poverty may depend more on nonmonetary elements like 
health and job quality, among others. Thus, if income increases, but the nonmonetary elements do not (perhaps 
because they have a slower response), the perception of poverty will remain unchanged. 
 
47
 Model Model Model 
 (1) (2) (3) 
Monetary Poverty 
Post -0.0320* -0.0336* -0.0315* 
 (0.0192) (0.0187) (0.0187) 
Observations 17,491 17,491 17,452 
R2 0.311 0.342 0.354 
 
Subjective Poverty 
Post -0.0144 -0.0173 -0.0159 
 (0.0234) (0.0234) (0.0235) 
Observations 17,311 17,311 17,272 
R2 0.152 0.169 0.174 
Fixed locality effects Yes Yes Yes 
Fixed time effects Yes Yes Yes 
Locality characteristics Yes Yes Yes 
Household head characteristics No Yes Yes 
Household and housing characteristics No No Yes 
Note: Standard errors clustered at the locality level. (*) indicates significance at 10 percent, (**) indicates 
significance at 5 percent, and (***) indicates significance at 1 percent. Locality characteristics include a rurality 
dummy; altitude in masl; and dummies for coast and sierra interacting with temporary dummies. Household head 
characteristics of the household head include gender, age, education level, civil status (single or married), and 
migrant condition. Household characteristics include access to electricity, water, sanitation and cooking fuel. 
Housing characteristics include walls, flooring, and roofing. 
Prepared by the authors. 
For its part, the parameter associated with monetary poverty is -0.032 (-3.2 percentage 
points). Between 2009 and 2012, poverty decreased by 13 percentage points (Table 4), of 
which PRA-II may have contributed with a little over 3 percentage points. It should be 
mentioned that in the Macroconsult study (2012), the parameter for the impact on poverty 
was estimated at -0.025, but it was not significant. This result was interpreted as evidence 
that the PRA-II effects may have concentrated in less poor households, i.e., with greater 
capacity to take advantage of the opportunities provided by the program. The findings 
reported in this study may also be interpreted that way, as the response of poverty is less 
than proportional to the increase in expenditure, even though there are impacts, however 
weak, on the households located in the lower range of the income distribution. 
This result is related with the findings in the qualitative study (Appendix B). Both the program 
representatives and the ESC heads stated that the program’s incentives were in aligned to 
generate a self-selection process, where the more capable producers were the ones that 
would eventually become linked to the chain values developed by the program, and not 
necessarily the poorest. In general, the producers with the greater capacity to become linked 
 
48
to a production chain are those that possess a greater endowment of both public (i.e., 
infrastructure, improved roads) and private (i.e., physical, human, and social capital) assets; 
that is, the less poor. 
In sum, the result of the difference-in-difference assessment suggests that the program had 
a positive impact on per capita expenditure (4.5 percentage points) and contributed to 
reducing monetary poverty (3.2 percentage points). However, no significant impacts were 
found for the reduction of subjective poverty. 
4.1.3. Robustness and falsification tests 
This section is dedicated to testing the results found in the previous section to verify their 
validity. In order to do this, robustness and falsification tests were performed on the 
calculated parameters. Robustness tests are instrumental in verifying if a parameter remain 
stable if other variables are included that could explain —at least partially— the impacts 
found. For its part, falsification tests seek to validate the impacts found by simulating false 
treatment starts (in the pre-treatment stage of the program), such that if nonsignificant 
parameters are obtained, the impacts calculated after the intervention under the program 
must be valid. The results of both tests are as presented below. 
In principle, the parameters presented in Table 6, which are associated with the impact of 
the program on per capita expenditure and monetary poverty among intervened households, 
should respond to the differences revealed since 2010 between treated and control 
households. In consequence, no differences should be found in previous periods. To verify 
the robustness of parameters in this sense, a flexible specification similar to ሺiiሻ was used, 
but replacing the distance ranges for half-year periods, i.e., the treatment variable was made 
to interact with the half-year dummy variables.19 The results are shown in panel a) of Figure 
8 and in column 1 of Table 7. In the case of per capita expenditure, the parameters found 
are not statistically significant between 2007-2 and 2010-1, but in 2011-1 they increase their 
magnitude and become significant; and they diminish again and lose significance in 2012-
2. This pattern is consistent with what should be expected under the DD-design, and the 
results shown in Figure 7; i.e., that the pre-treatment trajectories of per capita expenditure 
                                                            
19 The specifications do not include the dummy for semester 2007-I to avoid perfect collinearity. Therefore, the 
parameters must be interpreted as variations relative to that period. 
 
49
are similar between both groups. This result is important, as it validates, to a certain extent, 
the assumption of a common trend for the estimator. 
The dynamics of the impacts seems to suggest that the benefits from PRA-II interventions 
were greater in the second year of operation (in 2011, per capita expenditure increases 
slightly above 13 percent). At this point, it is important to recall that the impacts generated 
by the program must be understood in the context of an effective linkage between 
enterprises and small producers, i.e., the purchase of small producers’ output by 
enterprises. According to the findings of the qualitative study (Appendix B), it is presumed 
that, while program activities started by linking producers and enterprises, the time between 
that presentation and the effective linkage depended on the type of product and the 
bottlenecks, which may have had direct implications on the moment when the impacts 
created by the programs may have started to mature. Along these lines, the program may 
have operated with the greatest intensity in 2011, as by that time a majority of producers 
may have already adapted to the dynamics of the enterprises to which they had become 
linked and resolved the bottlenecks that used to hamper an effective linkage. 
However, after the second year of PRA-II interventions, when probably the operations had 
moderated and the program was close to being deactivated, the magnitude of the 
parameters associated with the impact from PRA-II diminishes (Table 7). If this is the case, 
the evidence suggests that the impacts of the program are not linear after reaching maturity 
and are sensitive to the intensity of the intervention. Therefore, the lack of continuity of the 
program may have caused these effects to dilute, as suggested by the findings of the 
qualitative study (Appendix B). 
 
50
Figure 8. Dynamics of the impacts 
a) Per capita expenditure (logarithm) b) Monetary poverty 
 
c) Subjective poverty 
Note: The black dots represent the point estimations and the grey tones the 95 percent confidence bands. The 
underlying model includes fixed locality and time effects; locality characteristics interacting with temporary 
dummies; household head characteristics; and housing characteristics (see Table 6 for a description of the 
variables). 
Prepared by the authors. 
While conceptually the impacts generated by the program should have been sustained, as 
it acted as a facilitator and not an intermediary, this may have depended on the level of 
progress of the business plans at the point when the program was deactivated. Thus, as the 
value chain may have been closer to graduation from the program, there is a higher 
probability that the impacts generated by it had been maintained; otherwise, the probability 
must be lower. According to the testimony of the representative of the enterprises and 
producers interviewed, after the program was deactivated, some costs that used to be 
covered by the program (e.g., hiring technicians to provide technical assistance to small 
producers) and promoted an efficient interaction between the enterprise and the producers, 
could not be covered by some agents when the program ceased to operate. This may have 
-.1 0 .1 .2 07II 08I 08II 09I 09II 10I 10II 11I 11II 12I 12II Períodos
-.15 -.1 -.05 0 .05 .1 07II 08I 08II 09I 09II 10I 10II 11I 11II 12I 12II Períodos
-.15 -.1 -.05 0 .05 .1 07II 08I 08II 09I 09II 10I 10II 11I 11II 12I 12II Períodos
 
51
prevented the efficiency and productivity gains from being sustained (and, with them, the 
income levels achieved) or reaching their highest development in households that were at 
initial stages of the effective linkage process. Thus, while there were some successful cases 
in which the effects were sustained (as reported in the qualitative study), in general it seems 
that the PRA-II was deactivated before achieving the necessary conditions for general 
impact sustainability. 
Table 7. Dynamics of impacts by semester 
Ln(Per capita
expenditure) Monetary Poverty Subjective Poverty 
 (1) (2) (3) 
Post × 2007-II 0.0318 -0.0013 0.0292 
 (0.0395) (0.0283) (0.0378) 
Post × 2008-I 0.0108 0.0068 -0.0384 
 (0.0405) (0.0321) (0.0502) 
Post × 2008-II 0.0530 -0.0097 -0.0344 
 (0.0478) (0.0369) (0.0520) 
Post × 2009-I 0.0390 0.0153 -0.0149 
 (0.0403) (0.0311) (0.0477) 
Post × 2009-II 0.0486 0.0239 -0.0361 
 (0.0486) (0.0367) (0.0507) 
Post × 2010-I 0.0446 0.0003 -0.0709 
 (0.0441) (0.0318) (0.0455) 
Post × 2010-II 0.1006** -0.0424 -0.0315 
 (0.0495) (0.0370) (0.0490) 
Post × 2011-I 0.1312*** -0.0670** -0.0301 
 (0.0445) (0.0341) (0.0446) 
Post × 2011-II 0.0645 -0.0113 -0.0026 
 (0.0485) (0.0362) (0.0476) 
Post × 2012-I 0.0913* -0.0592* -0.0229 
 (0.0470) (0.0349) (0.0474) 
Post × 2012-II 0.0364 0.0114 -0.0420 
 (0.0506) (0.0374) (0.0499) 
Observations 17,491 17,491 17,311 
R2 0.493 0.343 0.169 
Note: Standard errors clustered at the locality level. (*) indicates significance at 10 percent, (**) indicates 
significance at 5 percent, and (***) indicates significance at 1 percent. The underlying model includes fixed 
locality and time effects; locality characteristics interacting with temporary dummies; household head 
characteristics; and housing characteristics (see Table 6 for a description of the variables). 
Prepared by the authors. 
For its part, the parameters for the variable associated with monetary poverty show a similar 
pattern as for expenditure; i.e., the values are around zero for the pre-treatment period and 
fall slightly for the treatment period until they reach their maximum values on the first half of 
2011 (a fall of almost 7 percentage points). In contrast, the parameters for subjective poverty 
look stable around zero and in no case are significant. 
 
52
In addition to the exercises that assess the dynamic consistency of the results, for the 
impacts found to be coherent and can be attributed to the program, a falsification test was 
performed, consisting of creating false treatment starts in 2008 and 2009, using only the 
information of the pre-treatment period. If the impacts found previously could be explained 
by the launching of the intervention and not by initial differences between the treatment and 
control groups, then the parameters estimated in these exercises must be nonsignificant. In 
contrast, if it were found that in the pre-treatment period the trends of the result variables 
were already diverging, then the impacts in the previous tables may just reflect a 
continuation of such trends and not the impacts created by the project. Table 8 presents the 
results of this new exercise. As can be seen, no parameter is significant under any 
specification, which supports the results obtained.
53
Table 8. Falsification of the results 
Ln(Per Capita Expenditure) Monetary Poverty Subjective Poverty 
(1) (2) (4) (5) (6) (8) (9) (10) (12) 
a) False Treatment: Start of intervention in 2008 
Post 0.0315 0.0248 0.0213 0.0036 0.0077 0.0105 -0.0491 -0.0488 -0.0450 
(0.0347) (0.0334) (0.0333) (0.0263) (0.0259) (0.0258) (0.0375) (0.0371) (0.0375) 
Observations 8,302 8,302 8,281 8,302 8,302 8,281 8,225 8,225 8,204 
R2 0.505 0.555 0.574 0.359 0.397 0.409 0.190 0.208 0.214 
b) False Treatment: Start of intervention in 2009 
Post 0.0315 0.0248 0.0213 0.0036 0.0077 0.0105 -0.0491 -0.0488 -0.0450 
(0.0347) (0.0334) (0.0333) (0.0263) (0.0259) (0.0258) (0.0375) (0.0371) (0.0375) 
Observations 8,302 8,302 8,281 8,302 8,302 8,281 8,225 8,225 8,204 
R2 0.505 0.555 0.574 0.359 0.397 0.409 0.190 0.208 0.214 
Fixed locality effects Si Si Si Si Si Si Si Si Si 
Fixed time effects Si Si Si Si Si Si Si Si Si 
Locality characteristics Si Si Si Si Si Si Si Si Si 
Head of household characteristics No Si Si No Si Si No Si Si 
Household and housing characteristics No No Si No No Si No No Si 
Note: Standard errors clustered at the locality level. (*) indicates significance at 10 percent, (**) indicates significance at 5 percent, and (***) indicates significance at 
1 percent. The underlying model includes fixed locality and time effects; locality characteristics interacting with temporary dummies; household head characteristics; 
and housing characteristics (see Table 6 for a description of the variables). 
Prepared by the authors. 
54
 
Summing up, the exercises performed to assess the dynamic consistency of the results 
suggest that the impacts generated by the program reached a maximum in the first quarter 
of 2011. This result is explained by the fact that an effective linkage between enterprises 
and producers started to become noticeable only after a certain maturity period. It is likely 
that in the second year of activities, a majority of producers may have already adjusted to 
the dynamics of the enterprise and resolved the bottlenecks that hampered a fluent 
commercial relationship. However, it is also likely that the results may be associated with 
the intensity of the treatment, taking into consideration that it was in 2011 that the program 
started to operate more intensively. After this period, the impacts associated with the 
program tended to dilute, probably because PRA-II was bound to be deactivated before 
achieving the necessary conditions to generate sustainable impacts. Additionally, the results 
of the falsification exercise suggest that the results are coherent and may be attributed to 
the program. 
4.1.4. Additional estimations
The impacts found in Table 6 correspond to the average for the population in the fields 
where the intervention was carried out. However, it is possible that these may have varied 
as a result of certain characteristics of the population that determined their capacity to take 
advantage of the opportunities provided by the program. In order to verify this, certain 
models were estimated where the treatment variable interacts with dummies describing the 
characteristics of the household head that were invariable over time or remained unaffected 
by the intervention, such as education level, native language, or gender. Table 9 shows the 
results. In all of them the controls used are those in column 3 of Table 6. 
Panel a) of Table 9 shows the impacts estimated according to the household head’s 
education level. As can be seen the impacts on per capita expenditure and monetary poverty 
materialize among the household heads that are more educated, and grow with the 
education level. Thus, while the impact on poverty for those who only have completed their 
primary education is about 4.4 percentage points, for household heads with higher education 
the parameter is more than twice as large. A similar situation occurs with per capita 
expenditure. With the education level as the most commonly used proxy for human capital 
(one of the most important factors explaining the vulnerability of capacity for commercial 
linkage), the result suggests that the impact is concentrated in the households that are more 
apt for taking advantage of the kind of intervention promoted by PRA-II. 
 
55
For its part, panel b) shows the impacts according to the gender of the household head. In 
this case, while the parameters move in the same direction (expenditure increases), the 
results are significant only for male-headed households, not for those that are female￾headed. The parameters for monetary and subjective poverty do not become significant at 
conventional levels, which, in the case of the first variable, must be explained by a small 
increase in imprecision20. While the impacts found were not significant except in the case of 
per capita expenditure, it seems that the impacts created by the program were more 
concentrated in male-headed households. 
Table 9. Heterogeneity of impacts according to the characteristics of the household 
head
 
Ln(Per capita 
expenditure) Monetary Poverty Subjective 
Poverty 
(1) (2) (3) 
a) According to the household head’s 
education level 
Post × with no education -0.0395 0.0108 -0.0204 
 (0.0330) (0.0250) (0.0299) 
Post × Incomplete Primary Education -0.0145 0.0055 -0.0212 
 (0.0284) (0.0213) (0.0257) 
Post × Complete Primary Education 0.0452 -0.0440** -0.0207 
 (0.0286) (0.0220) (0.0262) 
Post × Incomplete Secondary Education 0.0977*** -0.0685*** -0.0035 
 (0.0304) (0.0257) (0.0291) 
Post × Complete Secondary Education 0.0852*** -0.0592** 0.0016 
 (0.0312) (0.0249) (0.0290) 
Post × Higher Education 0.2429*** -0.1100*** -0.0054 
 (0.0371) (0.0272) (0.0301) 
b) According to the household head’s 
gender 
Post × Male 0.0446* -0.0306 -0.0133 
 (0.0255) (0.0190) (0.0237) 
Post × Female 0.0308 -0.0346 -0.0248 
 (0.0301) (0.0239) (0.0283) 
c) According to the household head’s 
native language 
Post × Native Language Quechua/Aymara 0.0432* -0.0393** -0.0200 
 (0.0259) (0.0193) (0.0239) 
Post × Native Language Spanish 0.0409 -0.0064 -0.0143 
 (0.0290) (0.0210) (0.0281) 
Observations 17,452 17,452 17,272 
Note: Standard errors clustered at the locality level. (*) indicates significance at 10 percent, (**) indicates 
significance at 5 percent, and (***) indicates significance at 1 percent. The underlying model includes fixed 
locality and time effects; locality characteristics interacting with temporary dummies; household head 
                                                            
20 En la estimación de la pobreza monetaria, el pvalue de Post × Varón es 0.107 y el de Post × Mujer es 0.149. 
En la estimación de pobreza subjetiva, los pvalues son mayores a 0.35. 
 
56
characteristics; and housing characteristics (see Table 6 for a description of the variables). The number of 
observations indicates the maximum used for each variable. 
Prepared by the authors. 
For its part, panel c) shows the results according to the native language of the household 
head (Quechua/Aymara or Spanish). It is found that the only significant impacts are 
concentrated in the first subgroup. This result is auspicious, as the Quechua/Aymara￾speaking population is typically the poorest and most vulnerable in the country. However, it 
is also explained by the program’s targeting criteria, which prioritize Andean regions located 
over 3,000 masl and inhabited mostly by these ethnic groups21. Thus, if the impact found 
were attributed to the program, it would reveal that the program’s targeting conditions 
operated as expected. 
Table 10. Heterogeneity of the impacts according the characteristics of the locality
 
Ln(Per capita 
expenditure) 
Monetary 
Poverty 
Subjective 
Poverty 
(1) (2) (3) 
a) According to altitude 
Post × (≤ 3000 masl) 0.0064 -0.0215 0.0089 
 (0.0335) (0.0270) (0.0373) 
Post × (> 3000 masl) 0.0542* -0.0349 -0.0244 
 (0.0292) (0.0213) (0.0262) 
b) According to the populated center’s 
population dispersion 
Post × Rural dispersed populated center 0.0347 -0.0350 -0.0203 
 (0.0350) (0.0273) (0.0329) 
Post × Rural concentrated populated center 0.0737** -0.0482** -0.0266 
 (0.0292) (0.0213) (0.0271) 
Post × Urban populated center -0.0311 0.0204 0.0208 
 (0.0414) (0.0295) (0.0363) 
Observations 17,452 17,452 17,272 
Note: Standard errors clustered at the locality level. (*) indicates significance at 10 percent, (**) indicates 
significance at 5 percent, and (***) indicates significance at 1 percent. The underlying model includes fixed 
locality and time effects; locality characteristics interacting with temporary dummies; household head 
characteristics; and housing characteristics (see Table 6 for a description of the variables). The number of 
observations indicates the maximum used for each variable. 
Prepared by the authors. 
Additionally Table 10 shows the differentiated impact according to the characteristics of the 
households’ locality of residence, which are also invariant over time. Panel a) complements 
the results shown in the previous table, as it shows the impacts according to altitude (0-
3,000 masl and higher than 3,000 masl). According to these, the impacts on expenditure 
                                                            
21 En la muestra estimable, 32% de los hogares están asentados a 3000 msnm o menos, y 68% están por 
encima de este piso altitudinal. 
 
57
were concentrated in the localities located at the highest altitudes, as the associated 
parameter is the largest and the only one that is significant. In contrast, the parameters 
associated with monetary poverty lose significance, due mainly to a small efficiency loss of 
the estimator with this variable.22
As indicated two-thirds of the households in the sample are located at altitudes higher than 
3,000 masl, which is consistent with the prevalence of high-altitude Andean products in the 
basket promoted by PRA-II and with the higher proportion of Quechua/Aymara households. 
For this reason, the result found also reveals that the program targeting was adequate and 
the operation worked as expected. 
Finally, panel b) of Table 10 shows the results of the regression that establishes an 
interaction between the treatment variables with the dummies for the size of the localities’ 
population in 2007. In order to do this, the localities were categorized in three groups: urban 
localities or with more than 2,000 inhabitants; concentrated rural localities or with 201-2,000 
inhabitants; and dispersed rural localities or with 200 inhabitants or less. The denominations 
concentrated and dispersed are referential, as it is possible that there are highly 
concentrated small rural localities and highly dispersed large localities. However, there are 
grounds to believe that the approach is reasonable. 
The estimations suggest that the impacts on expenditure and monetary poverty were 
concentrated only in rural localities with the highest concentration and not in the more 
dispersed localities. This is consistent with the findings in the qualitative study (Appendix B) 
because, according to the ESC heads, the program prioritized grouped producers, as it was 
difficult to work with dispersed ones (especially due to access difficulties for program 
operators and enterprises).23
As indicated above, the geographical strategy to delimit the state of the treatment (the 
SUTVA assumption) could be violated if control localities were incorporated within 10 km. If 
this happened, the parameters would have a downward bias. For example, this may be the 
reason for the nonsignificance of the subjective poverty variable. For this reason, as a 
                                                            
22 The pvalue of Post × (> 3000 msnm) is 0.101. The pvalue of Post × (≤ 3000 msnm) is 0.424. 23 This is also coherent with the distribution of the simple that can be used in the estimation, as the concentrated 
rural localities absorb 47% of households, vis-à-vis 34% for dispersed rural localities and 18% for urcan localities. 
 
58
complementary exercise in Table 11 the estimations were run again excluding the 
observations in the “noncontamination ring,” defined as those located between 9 and 11 km 
from the PRA-II’s geo-referenced localities. As can be seen, the results are the same as in 
Table 6, both in magnitude and significance. This confirms that the 10 km distance was 
adequate for defining the treatment. 
Table 11. Impacts excluding the observations in the “noncontamination ring”
 
Ln(Per capita 
expenditure) Monetary Poverty Subjective Poverty 
(1) (2) (3) 
Post 0.0465* -0.0353* -0.0171 
 (0.0258) (0.0191) (0.0238) 
Observations 16,589 16,589 16,418 
R2 0.513 0.354 0.174 
Note: Standard errors clustered at the locality level. (*) indicates significance at 10 percent, (**) indicates 
significance at 5 percent, and (***) indicates significance at 1 percent. The underlying model includes fixed 
locality and time effects; locality characteristics interacting with temporary dummies; household head 
characteristics; and housing characteristics (see Table 6 for a description of the variables). 
Prepared by the authors. 
The exercises suggested until now have sought to verify if the effective linkage between 
enterprises and small producers generated the desired impacts in terms of expenditure and 
poverty among linked small producers. However, according to the conceptual framework 
developed in Chapter II, the articulation between enterprises and small producers should 
have induced the latter to increase their demand for labor to increase production. While the 
intervention under the program did not have a direct effect on the backward linkages usually 
associated with the increase in small producers’ output, the territorial definition of the 
intervention under the program should have also had an impact at this level. 
In the particular case of the households that make up the sample, the households that supply 
labor are mainly those whose members work as agricultural laborers. The study attempted 
to assess the impact on this sub-population but it was not possible, as the available sample 
of households whose members were exclusively laborers (not producers) was very small 
(only 1,363 households). For this reason, the following strategy was adopted: the agriculture, 
forestry, and independent producers in the household sample whose members were 
laborers were integrated and the estimations were re-run. The results for each variable are 
presented in columns 1-3 of Table 11. As may be seen, the estimated parameter remains 
constant in the case of per capita expenditure, but declines and loses significance for 
monetary poverty. Therefore, the result was similar to the one presented previously. Even 
 
59
considering this larger sample, average expenditure may have increased, but only for the 
less-poor population, and therefore a reduction in the poverty rate did not materialize. In this 
expanded sample, the poorer households are the ones with laborer members. Therefore, 
the results seem to indicate that the impacts concentrated in the producers linked by the 
program rather than in the laborers. 
In order to validate this interpretation, the estimations were recalculated, but using only the 
sample of households whose members were exclusively laborers. The results are shown in 
columns 4-6 of Table 11. As may be seen, the parameters are not significant for any of the 
variables, and their signs are the opposite of what may have been expected. However, these 
results are obtained from a very small number of observations, and therefore could be 
inconsistent and imprecisely measured. For this reason as last exercise this expanded 
sample was divided in two groups: one formed by producers-only households and the other 
made up of households with at least one laborer member. These variables were then made 
to interact with the treatment variable to detect differentiated impacts. The results are shown 
in columns 7-9. In the same way as in the previous cases, the results seem to indicate that 
the impacts are concentrated exclusively in the households. In this case, the parameters are 
even higher than the averages in Table 6. 
60
Table 12. Impacts including observations for households with only laborer members (not producers)
Sample of producer and laborer 
households Sample of laborer households Sample of producer and laborer households 
Ln(Per 
capita 
expenditure)
Monetary 
poverty 
Subjective 
poverty 
Ln(Per 
capita 
expenditure)
Monetary 
poverty 
Subjective 
poverty 
Ln(Per capita 
expenditure) 
Monetary 
poverty 
Subjective 
poverty 
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) 
Post 0.0440* -0.0295 -0.0172 -0.0219 0.0108 -0.0875 
(0.0249) (0.0188) (0.0229) (0.1081) (0.1118) (0.1116) 
Post × (Household with at least 
one laborer member) 
0.0028 -0.0008 -0.0019 
(0.0261) (0.0199) (0.0251) 
Post × (Household with no 
laborer members) 0.1183*** -0.1120*** -0.0211 
(0.0282) (0.0218) (0.0251) 
Observations 18,815 18,815 18,562 1,363 1,363 1,290 15,622 15,622 15,471 
R 0.506 0.348 0.168 0.621 0.477 0.358 0.504 0.349 0.175 
Note: Standard errors clustered at the locality level. (*) indicates significance at 10 percent, (**) indicates significance at 5 percent, and (***) indicates significance at 
1 percent. The underlying model includes fixed locality and time effects; locality characteristics interacting with temporary dummies; household head characteristics; 
and housing characteristics (see Table 6 for a description of the variables). 
Prepared by the authors.
61
It is useful here to summarize the evidence generated using the DD estimator. Apparently, 
if the impacts are attributed to the intervention under the program, the latter may have 
impacted more intensely the households that were less vulnerable and endowed with more 
assets. A distributive reading of this evidence suggests that the impacts may have been 
targeted mainly towards beneficiaries located in the upper range of the income distribution 
and may have been less effective for those located in the lower ranges. This interpretation 
is coherent but by no means definitive, as the database does not allow following up the 
location of the households along the income distribution in the pre-intervention period vis-à￾vis the post-intervention period. This would require a panel of households which 
unfortunately is not available. However, to explore further this hypothesis, the regressions 
were re-estimated using as dependent variable the poverty gap, defined as the percent 
distance between a poor household’s expenditure (ܩ (௖௣and the poverty line (ܮܲ(. The 
variable is constructed as follows: 
 
௖௣ܩ െ ܲܮ ൝ ൌ ݌ܽܩ
ݏ݈݀݋݄݁ݏݑ݋݄	ݎ݋݋݌	ݎ݋݂	 ܲܮ
ݏ݈݀݋݄݁ݏݑ݋݄	ݎ݋݋݌ െ ݊݋݊	ݎ݋݂							0											
The results are shown in the following table. As can be seen in panel a), the parameter is 
negative but not significant. Thus, on aggregate, the program may have not reduced the 
poverty gap significantly. This implies that the impacts on poverty analyzed previously may 
have occurred mainly among households whose per capita expenditure was below, but 
close to the poverty line. Again, this finding supports the idea that the distributive effects 
may have been limited. 
Additionally, panel b) shows the impact by semesters. In this case there are negative 
impacts in some semesters that were previously defined as those in which PRA-II 
interventions were more intensive. Apparently, under this result, in moments when the 
program was stepping up its interventions and the mechanisms through which they 
operated, the impacts on poverty reached even the poorest households in the income 
distribution. For this reason, Table 13 shows negative and significant parameters for the 
poverty gap between 2010-II and 2012-I. However, these impacts may have diluted when 
the program was terminated; i.e., when those farther away from the poverty line ceased to 
be benefited. 
 
62
Table 13. Impacts on the monetary poverty gap
Poverty Gap
a) Average results 
Post -0.0158 
 (0.0105) 
Observations 17,452 
R2 0.399 
b) Results by semester 
Post × 2007-II -0.0105 
 (0.0134) 
Post × 2008-I -0.0102 
 (0.0170) 
Post × 2008-II -0.0188 
 (0.0186) 
Post × 2009-I -0.0137 
 (0.0173) 
Post × 2009-II -0.0109 
 (0.0186) 
Post × 2010-I -0.0140 
 (0.0184) 
Post × 2010-II -0.0342* 
 (0.0190) 
Post × 2011-I -0.0472** 
 (0.0195) 
Post × 2011-II -0.0155 
 (0.0186) 
Post × 2012-I -0.0406** 
 (0.0197) 
Post × 2012-II -0.0147 
 (0.0194) 
Observations 17,491 
R2 0.388 
Note: Standard errors clustered at the locality level. (*) indicates significance at 10 percent, (**) indicates 
significance at 5 percent, and (***) indicates significance at 1 percent. The underlying model includes fixed 
locality and time effects; locality characteristics interacting with temporary dummies; household head 
characteristics; and housing characteristics (see Table 6 for a description of the variables). 
Prepared by the authors. 
4.2. Results for the difference-in-difference matching estimator 
In order to complement the results for the DD estimator, this section presents the results for 
the matching-DD estimator using information from ENAHO 2009 and the survey conducted 
by PRA in 2012. The matching-DD assessment followed the procedure described in section 
0. First, probit models were adjusted to model the likelihood of participating in the program 
in 2009 and 2012, including variables that were constant over time or could not have been 
impacted by the program. The estimated parameters are shown in Table 14. In both cases, 
the dependent variable is a binary one that identifies beneficiary households as those 
located in districts within the intervened economic corridors, and control households as 
 
63
those located in adjacent districts. This definition of treatment is the same as the one used 
by Macroconsult (2012). 
Table 14. Regressions for the likelihood of participating in the program (by year)
 Complete Sample 
 2012 2009 
Complete primary education -0.0142 0.0367 
 (0.0452) (0.1079) 
Incomplete secondary education -0.0134 -0.0541 
 (0.0518) (0.1292) 
Complete secondary education -0.0291 -0.1290 
 (0.0502) (0.1418) 
Higher non-college education 0.2176** 0.2171 
 (0.0862) (0.2376) 
College education 0.3197*** 0.2309 
 (0.1014) (0.2788) 
Single -0.0030 -0.0111 
 (0.0563) (0.1450) 
Migrant (born in a different district) -0.1405*** 0.1023 
 (0.0469) (0.1024) 
Female -0.1143* -0.1289 
 (0.0624) (0.1468) 
Age of household head 0.0075 -0.0132 
 (0.0078) (0.0185) 
Age^2 of household head -0.0001 0.0002 
 (0.0001) (0.0002) 
# household members below 5 years of age -0.0622** -0.0027 
 (0.0274) (0.0577) 
# of household members between 5-14 years of age 0.0101 0.0331 
 (0.0182) (0.0433) 
# of household members older than 65 years of age -0.0115 -0.1069** 
 (0.0423) (0.0534) 
# hectares 0.0022 -0.0068*** 
 (0.0037) (0.0023) 
Brick/cement walls -0.0060 0.0538 
 (0.0600) (0.1449) 
Tile/terrazzo/cement/wood flooring 0.0534 -0.1165 
 (0.0694) (0.1159) 
Cement/tile roofing -0.2832*** 0.0982 
 (0.0360) (0.0893) 
Rural -0.0234 0.3009*** 
 (0.0373) (0.1000) 
Ln(altitude of populated center in masl) -0.0268 -0.1854*** 
 (0.0174) (0.0477) 
# houses in the populated center (2007) 0.0000* 0.0000*** 
 (0.0000) (0.0000) 
Constant -0.0514 1.5549** 
 (0.2409) (0.6391) 
Observations 6,290 1,092 
Note: (*) indicates significance at 10 percent, (**) indicates significance at 5 percent, and (***) indicates 
significance at 1 percent. 
Prepared by the authors. 
 
64
The estimated probit models were used to generate the propensity scores for each year, 
and the observations were matched using Gaussian kernel functions.24 It was decided to 
use the kernel estimator among other estimators because it can be used to construct the 
counterfactual value for each observation in the treated group using all the observations for 
the control group, instead of using only the closest observations. Thus it was possible to 
maximize the number of observations in the treated group used in the estimations, in 
particular for the base year. Other estimators may have created the risk of losing 
observations (and, therefore, precision). 
To assess the quality of the matching, Figure 9 presents the estimated distribution of the 
propensity scores for the sample before and after matching. As can be seen, while before 
matching these functions were very similar between treated and control households, after 
matching the overlapping is even greater. This is important, as it indicates that the eligibility 
of households conditional on the regressors considered is very similar between the treated 
and control groups. 
Additionally, Table 15 presents the average values of the regressors for each year, before 
and after matching, as well as the result of the test for the hypothesis of similarity of means.25
The purpose is to show the similarity (or dissimilarity) between the two treatment groups for 
each variable. If the matching is successful, then there should not be significant differences 
between both groups for the variables that have an influence on the process of assigning 
the program. 
                                                            
24 The Gaussian kernel matching assigns a positive weight to all observations in the control group, but decreases 
as the propensity score of these observations becomes more distant from the value of the propensity score of 
the treated observation whose counterfactual needs to be recreated. Thus, the closest observations receive a 
greater weight, while the more distant ones receive values close to zero. It should be noted that the decrease in 
the weights follows a standard normal function centered in the value of the propensity score for each treated 
observation. Other matching kernel estimators use only the observations that are within a given range (Bernal 
and Peña (2011), chapter 6). 
25 To assess the similarity between the means, regressions were run for each variable shown in Table 15 against 
a binary treatment variable. This was done for each year. In order to make inferences, the standard errors were 
clustered at the populated center level. 
 
65
Figure 9. Propensity score estimated before and after matching for each year 
Prepared by the authors.
According to the results, in 209 the variables considered were quite similar (columns 1 and 
2). The average values between both groups are very similar and in no case they are 
statistically different. Even the result variables (after the dotted lines) are not statistically 
different, even when the point values are slightly so. After matching, these patters persist 
(columns 3 and 4), as the regressors continue not showing significant differences, the same 
as the result variables. The latter is important, as it means that by matching the observations 
based on the regressors used to estimate the probit model, it was also possible to equalize 
the values of the of the targeted variables. 
In 2012 the situation varied slightly. On one hand, the selected regressors continue to be 
similar or to show differences that are not statistically significant, suggesting that the 
specification used to run the probit selection model was appropriate. On the other hand, now 
there are significant differences in the result variables, which in general are more favorable 
0 2 4 6 8
.2 .3 .4 .5 .6
 Tratados
 Controles
PS estimado No emparejado - 2012
0 2 4 6 8
.2 .3 .4 .5 .6
PS estimado Emparejado - 2012
0 1 2 3 4 5
.2 .4 .6 .8 1
PS estimado No emparejado - 2009
0 1 2 3 4 5
.2 .4 .6 .8 1
PS estimado Emparejado - 2009
Unmatched estimated PS ‐ 2012 Matched estimated PS ‐ 2012
Unmatched estimated PS ‐ 2009 Matched estimated PS ‐ 2009
 
66
for the treated group. Given that in the base period the result variables were equal, the 
differences in 2012 must be understood as the imprecisely estimated impacts. 
67
Table 15. Balance of the variables before and after matching
2009 2012 
Before After Before After 
Control Treated Control Treated Control Treated Control Treated
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) 
Household head with complete primary education 0.22 0.22 0.21 0.22 0.21 0.22 0.21 0.22 
Household head with incomplete secondary education 0.12 0.13 0.13 0.13 0.17 0.16 0.17 0.16 
Household head with complete secondary education 0.11 0.10 0.08 0.10 0.19 0.20 0.19 0.20 
Household head with higher non-college education 0.02 0.03 0.02 0.03 0.04 0.05 0.05 0.05 
Household head with college education 0.01 0.02 0.02 0.02 0.04 0.04 0.04 0.04 
Single household head 0.22 0.20 0.22 0.20 0.17 0.17 0.16 0.17 
Migrant household head (born in a different district) 0.29 0.31 0.34 0.31 0.19 0.17 0.19 0.17 
Female household head 0.18 0.16 0.15 0.16 0.12 0.12 0.12 0.12 
Household head age 51.15 51.92 52.46 51.92 48.16 47.66 47.71 47.66 
Household head age^2/100 28.59 29.35 29.88 29.35 25.19 24.71 24.67 24.71 
# household members below5 years of age 0.53 0.53 0.53 0.53 0.42 0.41 0.42 0.41 
# household members 5-14 years of age 0.89 0.88 0.87 0.88 0.77 0.80 0.77 0.80 
# household members older than 65 years of age 0.55 0.50 0.55 0.50 0.26 0.25 0.24 0.25 
# household hectares 6.85 5.23 5.93 5.23 2.19 2.12 2.28 2.12 
Brick/cement walls 0.08 0.10 0.09 0.10 0.12 0.11 0.12 0.11 
Tile/terrazzo/cement/wood flooring 0.18 0.16 0.21 0.16 0.07 0.06 0.07 0.06 
Cement/tile roofing 0.29 0.33 0.26 0.33 0.33 0.30 0.30 0.30 
Rural area 0.74 0.75 0.78 0.75 0.66 0.67 0.65 0.67 
Ln(altitude of populated center in masl) 7.67 7.59 7.51 7.59 7.57 7.59 7.55 7.59 
# houses in populated center in 2007 735.6 867.4 647.9 867.4 517 532 580 532 
Logarithm of real monthly per capita expenditure 5.56 5.51 5.50 5.51 5.67 5.79 *** 5.67 5.79 *** 
Monetary poverty 0.52 0.60 0.53 0.60 0.49 0.44 * 0.49 0.44 
Subjective poverty by expenditure 0.60 0.58 0.62 0.58 0.52 0.39 *** 0.50 0.39 *** 
Subjective poverty by income 0.38 0.43 0.43 0.43 0.51 0.38 *** 0.50 0.38 *** 
Note: (*) indicates significance at 10 percent, (**) indicates significance at 5 percent, and (***) indicates significance at 1 percent. For the hypothesis test, the variance￾covariance matrices were corrected for clusterization at the populated center level. 
Prepared by the authors.
 
68
The results of the matching exercise are presented in row a) of Table 16. The variables
considered are the logarithm of real per capita expenditure, monetary poverty, and the two
measures of subjective poverty. Additionally, for comparison, row b) shows the results of the
exercise with the data before matching. 
The estimated impact on the logarithm of per capita expenditure is 0.102, which is twice as
large as the value obtained under the previous methodology. This parameter represents an
impact of 10.726 on this variable, which, starting from an initial value for per capita
expenditure of S/.322 in 2009, implies a monthly additional amount of about S/.35. This rate
of impact is also slightly higher than the one estimated in the study carried out by
Macroconsult in 2012 (8.9 percent). 
For its part, the estimated impact on monetary poverty is 10.9 percentage points
representing a value almost three times higher than the one estimated using the DD
assessment methodology, but lower than the simple difference under the unmatched
comparison. The magnitude of this impact is surprising, as it implies that poverty may have
responded proportionally to the rate of growth of expenditure. This could only occur if growth
had been distributed in a homogeneous manner across the population. This argument is
also different from the one sketched by Macroconsult (2012), which, having found no
statistically significant impacts on poverty, argues that the impacts on expenditure may have
concentrated in less-poor households, with more capacity to take advantage of the
opportunities created by the program. 
The impact on subjective poverty is negative and significant when this variable is measured
based on households’ self-definition or on the question about living standards, but the
magnitude is greater in the latter case. Thus, the share of households that define themselves
as poor may have decreased by 6.6 more points in the treated group relative to the contro
group, and the same may have happened with those who do not live well with their income
levels, which fell 12.8 points. The latter magnitude is much larger than the one estimated
using the DD methodology (not significant) and also almost twice as large as the paramete
estimated by Macroconsult (2012). In contrast, the parameter for poverty by self-definition
is close to the one estimated by Macroconsult (2012). However, both parameters are lowe
                                                            
26 Obtained as ݁݌ݔሺ0.102ሻ െ 1 ൌ 0.107
 
69
than the results of the comparison before matching. Thus, if would seem that the answer for 
the perception of well-being responds more than proportionally to the increase in 
expenditure when it is measured by living conditions, but less than proportional for subjective 
poverty by self-definition. 
Table 16. Results of the matching-DD exercise
 Ln(Per capita 
expenditure) 
Monetary 
poverty 
Subjective 
poverty by self￾definition 
Subjective 
poverty by living 
conditions 
 (1) (2) (3) (4) 
 
a) Double difference 1/ 0.102* -0.109*** -0.066* -0.128*** 
 (0.0539) (0.0402) (0.0379) (0.0305) 
 
b) Double difference without 
 matching 2/ 
 
0.176** -0.142*** -0.131*** -0.210*** 
(0.0756) (0.0532) (0.0489) (0.0484) 
 
Note: 1/ Standard errors obtained by bootstrapping with 200 repetitions, recognizing the structure of the clustered 
data at the populated center level. 2/ Clustered standard errors at the locality level. (*) indicates significance at 
10 percent, (**) indicates significance at 5 percent, and (***) indicates significance at 1 percent. 
Prepared by the authors. 
The estimations in Table 16 are auspicious and seem to validate the impacts found using 
the DD methodology, in particular for per capita expenditure and monetary poverty. In 
addition, they seem to suggest the idea that there were also impacts at the level of well￾being perceptions, even though this is not validated under the DD estimation. However, as 
pointed out previously, the magnitudes of the parameter must be overestimated due to 
problems in the household selection process. For this reason, they must be regarded as 
upper bounds and maximum values and not as the true impacts. 
Alternatively, the impacts can also be understood as extending over the medium term (after 
the third year), in contrast with the annual average impact calculated using the DD 
methodology. Thus, if it is assumed that the impacts are linear, then the results in Table 16
would represent the value accumulated during the three year of PRA-II operations. 
 
70
V. CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS 
The study’s DD and matching-DD assessment methodologies yielded results that are 
mutually complementary. They can be regarded as providing a rank within which lies the 
true impact of PRA-II in reducing and alleviating poverty. 
According to the results obtained by the DD methodology, since 2010 per capita expenditure 
among PRA beneficiary households may have increased by 4.5 percent over the following 
three years. This result is robust to several specifications and implies that, if the 2009 
monthly per capita expenditure was S/.316, by 2012 the project may have raised it by 
approximately S/.14. Similarly, under this methodology, the impact on poverty is an 
estimated average reduction of 3.2 percentage points, which is also robust to different 
specifications. In the sample used, the reduction of observed poverty was 13 points between 
2009 and 2012, implying that the project’s impact represents a contribution of about 24 
percent of the reduction. Finally, under this methodology there were no impacts on 
subjective poverty (by living conditions), as the parameters associated with this variable 
were not significant in any specification. 
The study also verified the dynamics of the impacts over time, and found that PRA-II reached 
a maximum in the first half of 2011, when the project was operating with more intensity and 
a majority of producers had attained an effective linkage, and declined thereafter. In this 
period, the impact was an increase of more than 13 percent in expenditure and a reduction 
of almost 7 percentage points in poverty. This is consistent with the findings in the qualitative 
study, which suggest that the impacts created by the project may be understood in terms of 
an effective linkage, when producers had resolved the bottlenecks affecting them and 
succeeded in selling their output to the linked enterprises. However, apparently PRA’s 
technical assistance was very important and, therefore, the deactivation of the project (or 
even before, in the previous months, when the intensity of the operations had started to 
moderate) may have caused some producers not to complete the necessary learning or 
maintain their new productivity levels. 
Additionally, the study assessed the impacts based on several characteristics of project 
beneficiary households. It verified that the more educated and male-headed households 
 
71
obtained the greatest benefits in the form of the highest expenditure growth rates and the 
greater reduction in monetary poverty. Moreover, the impacts may have been concentrated 
in high-altitude Andean zones and concentrated rural areas. This may have been due to the 
project’s operational and targeting features. 
The results of the matching-DD methodology verify the impacts on expenditure and 
monetary poverty — and by even greater magnitudes. The impact on per capita expenditure 
is an estimated 10.7 percentage points, or twice as much as the value under the DD 
methodology. For its part, the impact on monetary poverty is an estimated 10.9 percentage 
points, a value almost three times as large as obtained under the DD methodology. 
Additionally, matching-DD methodology finds an impact on subjective poverty measured by 
living conditions of 12 percentage points. However, the parameters using matching-DD may 
be overestimated due to selection problems at the household level, which this methodology 
does not manage to control. Alternatively, the parameters could also represent accumulated 
medium-term impacts, under the assumption of linearity of the impacts. In any case, the 
values are interpreted as an upper bound for the true impacts created by the project. 
The impact assessment suggests that the project may have been effective in increasing 
incomes and in reducing the poverty rates. However, the impact may have been more 
concentrated within a particular set of beneficiaries — those with the greater capacity to 
profit from the project’s interventions. Thus, the impacts may have been targeted mostly to 
beneficiaries located in the upper range of the income distribution, and may have been less 
effective among those located in the lower ranges. This seems to have limited the results 
for poverty reduction, which was to be expected given that PRA was designed to set in 
motion a self-selection process where the more capable producers would become linked to 
the value chains promoted by the project. Additionally, the scale of the project (small 
compared with the size of the regional economies) and the scarce complementary public 
investment also limited the impact on the lower range of the income distribution. 
Regarding sustainability, the impacts created by the project are affected to a great extent by 
the business plans’ stage of progress when PRA was deactivated. The closer the value 
chain was to graduating from the project, the greater the likelihood that the impacts could 
be sustained. It is interesting that the project’s sustainability dynamics may have been 
attained in certain cases without the need for project continuity since, according to the onsite 
 
72
information gathered, neither the transfer to the public sector (Sierra Exportadora) nor to the 
private sector (private companies) can be qualified as successful. For this reason, the need 
for continuity was lower for mature businesses; however, the deactivation of the project 
occurred before the impacts on the rest of the businesses reached full maturity, thereby 
increasing their “natural mortality rate.” 
In light of these findings, the study’s main recommendations to strengthen the impacts on 
poverty reduction focus on design, operation, and management: 
 Design: PRA’s strategy was to promote growth through development of specific 
products with an effective market demand and involved a linkage between private 
investment and small producers. This was expected to generate a series of backward 
linkages that would ultimately reduce poverty. The strategy assumed that if the 
enterprises’ sales grew, the same would happen with producers’ sales and the remaining 
effects would occur as desired. In other words, backward producer-worker linkages 
would materialize. However, the project design favored intermediate enterprise-producer 
linkages vis-à-vis producer-worker linkages. Going forward, the project design should 
consider additional components geared to promote producer-worker linkages. 
 Operation: The project’s targeting strategy was implemented in the selected economic 
corridors based on a combination of two elements: high-poverty concentration and 
economic growth potential. While this criterion was followed for selecting the economic 
corridors, the project designed an incentive scheme geared to secure the commitment 
of well-identified buyer enterprises and the potential of producers. Therefore, 
operationally the selection of producers was not carried out based on a balance between 
poverty and potential, but on the identification of small producers having the capacity to 
respond to buyer enterprises, with the linkage between both creating a direct effect on 
employment within the value chains. However, the project’s effects were limited, 
suggesting the need, at the operational level, to modify the incentive structure to promote 
a greater inclusion of poor producers as project beneficiaries. 
 Management: The initial design of the PRA intervention strategy assumed the existence 
of a policy dialogue component aimed at promoting an economic environment favorable 
to investment. This implied the participation of the public sector as a strategic partner 
dedicated to resolve structural vulnerabilities (infrastructure, human capital, etc.), such 
 
73
that the poorest populations could take better advantage of the market-oriented project 
interventions. Even though the project worked in the economic corridors to carry out 
business plans with contribution from local and regional governments, the policy 
dialogue component was not formally implemented as part of PRA-II. In part, this was 
because neither an appropriate modality or institution responsible for the policy dialogue, 
nor the indicators to measure progress in this field, were ever identified. This may have 
limited the effects on poverty and hampered the project’s continuity and growth potential. 
To overcome this difficulty, an option could have been to obtain directly a commitment 
from public sector representatives through their participation in councils or committees 
in charge of monitoring the project. 
 
 
74
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debate.” Consorcio de Investigación Económica y Social/ Grupo de Apoyo para el 
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76
ANEXOS 
 
77
Anexo A. Estimación del modelo de evaluación de impacto 
 
Este anexo replica las estimaciones base de la Table 6 y añade a la presentación los 
coeficientes de las regresores utilizados. 
Ln(Gasto per cápita real mensual) 
(1) (2) (3) 
 
Post 0.0428* 0.0461* 0.0423* 
 (0.0260) (0.0253) (0.0252) 
Sexo del jefe de hogar (1=mujer) -0.0037 -0.0070 
 (0.0194) (0.0190) 
Edad del jefe de hogar 0.0047*** 0.0044*** 
 (0.0004) (0.0004) 
Nivel Educ. del Jefe de hogar = Primaria incompleta 0.1518*** 0.1277*** 
 (0.0166) (0.0160) 
Nivel Educ. del Jefe de hogar = Primaria completa 0.2533*** 0.2138*** 
 (0.0192) (0.0185) 
Nivel Educ. del Jefe de hogar = Secundaria incompleta 0.3442*** 0.2968*** 
 (0.0222) (0.0212) 
Nivel Educ. del Jefe de hogar = Secundaria completa 0.3990*** 0.3361*** 
 (0.0232) (0.0218) 
Nivel Educ. del Jefe de hogar = Superior no universitaria 0.6044*** 0.5129*** 
 (0.0305) (0.0281) 
Nivel Educ. del Jefe de hogar = Superior universitaria 0.7683*** 0.6410*** 
 (0.0346) (0.0321) 
Estado civil del jefe de hogar = en pareja 0.1905*** 0.1988*** 
 (0.0173) (0.0174) 
Jefe de hogar migrante 0.0026 0.0038 
 (0.0140) (0.0137) 
El alumbrado de la vivienda es con electricidad -0.1229*** 
 (0.0153) 
Vivienda sin agua de red o pilón público -0.0469*** 
 (0.0128) 
Vivienda no tiene servicios sanitarios -0.0812*** 
 (0.0115) 
El hogar cocina con leña/carbón -0.2134*** 
 (0.0205) 
Vivienda con paredes de ladrillo o bloque de cemento 0.1518*** 
 (0.0189) 
Vivienda con pisos de parquet/losetas/madera 0.1562*** 
 (0.0166) 
Vivienda con techos de Teja/concreto/madera 0.0194 
 (0.0143) 
Constante 5.7600*** 5.1971*** 5.4860*** 
 (0.1218) (0.1179) (0.1167) 
 
Observaciones 17,491 17,491 17,452 
R2 0.446 0.493 0.514 
Nota: Errores estándar clustereados a nivel de localidad. (*) denota significancia al 10%, (**) significancia al 5% 
y (***) significancia al 1%. Las estimaciones incluyen además efectos fijos a nivel de CCPP y año, y dummies
de área (1=rural), altura (msnm) y región (costa y selva) a nivel de CCPP interactuadas con las dummies
temporales. 
Elaboración propia. 
 
78
Pobreza Monetaria 
(1) (2) (3) 
 
Post -0.0320* -0.0336* -0.0315* 
 (0.0192) (0.0187) (0.0187) 
Sexo del jefe de hogar (1=mujer) 0.0040 0.0075 
 (0.0152) (0.0151) 
Edad del jefe de hogar -0.0034*** -0.0033*** 
 (0.0003) (0.0003) 
Nivel Educ. del Jefe de Hogar = Primaria incompleta -0.0868*** -0.0719*** 
 (0.0125) (0.0124) 
Nivel Educ. del Jefe de Hogar = Primaria completa -0.1611*** -0.1373*** 
 (0.0153) (0.0154) 
Nivel Educ. del Jefe de Hogar = Secundaria incompleta -0.2191*** -0.1905*** 
 (0.0173) (0.0174) 
Nivel Educ. del Jefe de Hogar = Secundaria completa -0.2532*** -0.2160*** 
 (0.0185) (0.0184) 
Nivel Educ. del Jefe de Hogar = Superior no universitaria -0.3788*** -0.3272*** 
 (0.0239) (0.0240) 
Nivel Educ. del Jefe de Hogar = Superior universitaria -0.4001*** -0.3297*** 
 (0.0239) (0.0237) 
Estado civil del jefe de hogar = en pareja -0.1374*** -0.1448*** 
 (0.0138) (0.0139) 
Jefe de hogar migrante 0.0082 0.0073 
 (0.0108) (0.0106) 
El alumbrado de la vivienda es con electricidad 0.0861*** 
 (0.0119) 
Vivienda sin agua de red o pilón público 0.0335*** 
 (0.0104) 
Vivienda no tiene servicios sanitarios 0.0493*** 
 (0.0099) 
El hogar cocina con leña/carbón 0.1099*** 
 (0.0164) 
Vivienda con paredes de ladrillo o bloque de cemento -0.0787*** 
 (0.0174) 
Vivienda con pisos de parquet/losetas/madera -0.0791*** 
 (0.0149) 
Vivienda con techos de Teja/concreto/madera -0.0106 
 (0.0119) 
Constante 0.4991*** 0.8725*** 0.6978*** 
 (0.0756) (0.0770) (0.0790) 
 
Observaciones 17,491 17,491 17,452 
R2 0.311 0.342 0.354 
Nota: Errores estándar clustereados a nivel de localidad. (*) denota significancia al 10%, (**) significancia al 5% 
y (***) significancia al 1%. Las estimaciones incluyen además efectos fijos a nivel de CCPP y año, y dummies
de área (1=rural), altura (msnm) y región (costa y selva) a nivel de CCPP interactuadas con las dummies
temporales. 
 
 
79
 Pobreza Subjetiva por nivel de vida 
(1) (2) (3) 
 
Post -0.0144 -0.0173 -0.0159 
 (0.0234) (0.0234) (0.0235) 
Sexo del jefe de hogar (1=mujer) 0.0248 0.0247 
 (0.0156) (0.0154) 
Edad del jefe de hogar 0.0023*** 0.0024*** 
 (0.0003) (0.0003) 
Nivel Educ. del Jefe de Hogar = Primaria incompleta -0.0603*** -0.0516*** 
 (0.0142) (0.0142) 
Nivel Educ. del Jefe de Hogar = Primaria completa -0.0782*** -0.0640*** 
 (0.0166) (0.0165) 
Nivel Educ. del Jefe de Hogar = Secundaria incompleta -0.0860*** -0.0684*** 
 (0.0187) (0.0188) 
Nivel Educ. del Jefe de Hogar = Secundaria completa -0.0850*** -0.0626*** 
 (0.0204) (0.0203) 
Nivel Educ. del Jefe de Hogar = Superior no universitaria -0.0887*** -0.0529** 
 (0.0245) (0.0247) 
Nivel Educ. del Jefe de Hogar = Superior universitaria -0.1158*** -0.0671*** 
 (0.0256) (0.0254) 
Estado civil del jefe de hogar = en pareja 0.0324** 0.0314** 
 (0.0138) (0.0136) 
Jefe de hogar migrante 0.0019 0.0021 
 (0.0119) (0.0118) 
El alumbrado de la vivienda es con electricidad 0.0360*** 
 (0.0138) 
Vivienda sin agua de red o pilón público 0.0077 
 (0.0130) 
Vivienda no tiene servicios sanitarios 0.0370*** 
 (0.0103) 
El hogar cocina con leña/carbón 0.0919*** 
 (0.0156) 
Vivienda con paredes de ladrillo o bloque de cemento -0.0587*** 
 (0.0174) 
Vivienda con pisos de parquet/losetas/madera -0.0480*** 
 (0.0142) 
Vivienda con techos de Teja/concreto/madera -0.0053 
 (0.0128) 
Constante 0.4249*** 0.3735*** 0.2270** 
 (0.1129) (0.1158) (0.1131) 
 
Observaciones 17,311 17,311 17,272 
R2 0.152 0.169 0.174 
Nota: Errores estándar clustereados a nivel de localidad. (*) denota significancia al 10%, (**) significancia al 5% 
y (***) significancia al 1%. Las estimaciones incluyen además efectos fijos a nivel de CCPP y año, y dummies
de área (1=rural), altura (msnm) y región (costa y selva) a nivel de CCPP interactuadas con las dummies
temporales. 
 
80
Anexo B. Informe de campo – Estudio cualitativo 
B.1. Reporte del estudio 
El presente anexo constituye el estudio cualitativo complementario a la evaluación de 
impacto cuasi-experimental. El objetivo de este estudio fue lograr una mejor comprensión 
respecto a los aspectos de diseño y de operación del Proyecto PRA que permita validar la 
causalidad de los impactos estimados tomando como marco de referencia el marco 
conceptual desarrollado en el capítulo II del presente informe. Se recurre a esta alternativa 
porque se estima que es el procedimiento más adecuado para profundizar sobre aspectos 
que no son posibles de ser medidos de forma cuantitativa y que dan luces sobre los efectos 
generados por la intervención del programa. En esa línea, se realizaron entrevistas semi￾estructuradas a los responsables de la implementación de la segunda etapa del proyecto, 
a los jefes de los CSE, a los representantes de las empresas involucradas y a los 
productores articulados. A continuación se presenta la metodología utilizada para el recojo 
de información y el análisis de los resultados encontrados. 
1. Metodología 
1.1. Recolección de datos 
El trabajo de campo se realizó entre el 26 de junio y el 12 de julio de 2014 y consistió en el 
recojo de información primaria a través de entrevistas semi-estructuradas. Se optó por la 
aplicación de entrevistas semi-estructuradas porque estas tienen la ventaja de conceder 
amplia libertad al entrevistador para decidir sobre el orden de presentación de los diversos 
temas y el modo de formular las preguntas, al mismo tiempo que garantizan que se van a 
discutir todos los temas relevantes y a recopilar la información necesaria. En ese sentido, 
se desarrollaron cuatro tipos de entrevistas semi-estructuradas, una por tipo de informante: 
a los representantes de la segunda etapa del Proyecto PRA, a los jefes de los CSE, a los 
representantes de las empresas que trabajaron con el programa, y a los productores 
articulados (ver acápite B.3 de este anexo). 
 
81
Por un lado, las entrevistas a los responsables del programa tenían como objetivo recoger 
información sobre los aspectos relacionados al diseño del mismo. Se entrevistaron a tres 
informantes: un representante de USAID, un representante del Proyecto PRA y un 
representante de Chemonics International Inc. Por su parte, las entrevistas a los jefes de 
los CSE, a los representantes de las empresas y a los productores articulados se realizaron 
en cuatro corredores económicos y tenían como objetivo recoger información respecto a 
los aspectos operativos del Proyecto PRA. La selección de los corredores económicos se 
realizó en función de los resultados encontrados en la evaluación de impacto realizada en 
el año 2012. Se seleccionó a dos de los corredores económicos en donde se encontraron 
resultados positivos en las variables de impacto del programa (gasto per cápita, tasa de 
pobreza monetaria y tasa de pobreza subjetiva) y a dos de los corredores económicos en 
donde se encontraron impactos nulos o ambiguos, favoreciendo a aquellos en donde las 
coordinaciones se pudieran realizar con mayor facilidad. Así, se seleccionó a los corredores 
económicos Puno y Junín-Pasco, entre aquellos con impactos positivos, y a los corredores 
Sierra Lima-Norte y Huancavelica, entre aquellos con impactos nulos o ambiguos. En 
principio, la estrategia de recojo de información comprendía entrevistar en cada uno de los 
cuatro corredores económicos al jefe del CSE, a dos de las empresas con las que se trabajó 
en el corredor y a dos pequeños productores articulados por el programa, es decir, cinco 
entrevistas por corredor económico haciendo un total de veinte entrevistas. Esta cuota fue 
alcanzada en todos los corredores económicos a excepción del corredor Huancavelica 
donde no se logró entrevistar a un empresario (Manuel Torres, Gerente General de Gfoods 
Native) debido a su disponibilidad de tiempo. 
A continuación se presenta el detalle de las entrevistas realizadas: 
Tabla 17. Entrevistas realizadas a los representantes del Proyecto PRA 
Nombre Cargo Fecha de 
entrevista 
(1) Juan Robles Project Manager Specialist y Contract Officer Representative de 
USAID en el contrato con Chemonics International Inc. 27/06/2014 
(2) José Iturríos Director del Proyecto PRA en el Perú 07/07/2014 
(3) Marco Aspilcueta Director del Área de Monitoreo y Evaluación del Proyecto PRA 26/06/2014 
82 
Tabla 18. Entrevistas realizadas en los corredores económicos seleccionados 
Corredor Económico Tipo de informante Nombre Fecha de entrevista Lugar 
Puno 
(4) Jefe del CSE Puno Ana Ibarra Pozada 26/06/2014 Lima 
(5) Representante empresa 1: NIISA Corporation S.AC. Juan Manuel Morales 02/07/2014 Lima 
(6) Representante empresa 2: El Altiplano S.A.C Gino Garré 03/07/2014 Juliaca 
(7) Productor 1 articulado a El Altiplano S.AC. Rolando Pay 04/07/2014 Juliaca 
(8) Productor 2 articulado a El Altiplano S.AC. Máxima Pari 04/07/2014 Juliaca 
Junín-Pasco 
(9) Jefe del CSE Junín-Pasco Wilfredo del Pino 12/07/2014 Huancayo 
(10) Representante empresa 1: Trans Import Sergio S.A.C Lucy Arias 11/07/2014 Satipo 
(11) Representante empresa 2: Ecoandino Freddy Nillán 11/07/2014 Satipo 
(12) Productor 1 articulado a Ecoandino Cecilia Vivas 11/07/2014 Satipo 
(13) Productor 2 articulado a Ecoandino Susabel Dandes 11/07/2014 Satipo 
Sierra 
Lima-Norte 
(14) Jefe del CSE Javier Arenas 27/06/2014 Huacho 
(15) Representante empresa 1: Importaciones y Exportaciones Felles Saúl Felles 27/06/2014 Huacho 
(16) Representante empresa 2: Productos El Valle Rocío Paulino 27/06/2014 Barranca 
(17) Productor 1 articulado a Importaciones y Exportaciones Felles Víctor Chávez 27/06/2014 Huacho 
(18) Productor 2 articulado a Productos El Valle Eduardo Mogollón 27/06/2014 Barranca 
Huancavelica 
(19) Jefe del CSE Huancavelica Ana María Andrade 04/07/2014 Lima 
(20) Representante empresa 1: Asociación de Artesanas Makkys Vicenta Ramos 09/07/2014 Huancavelica 
(21) Productor 1 articulado a Gfoods Native Ismael Álvarez 09/07/2014 Huancavelica 
(22) Productor 2 articulado a Gfoods Native Gregorio Muñoz 09/07/2014 Huancavelica 
83 
 
1.2. Procesamiento de la información recogida 
La sistematización de la información recogida inició con la elaboración de fichas resumen 
para cada una de las entrevistas. A partir de las fichas resumen, se elaboraron cuatro 
matrices intermedias (una por cada tipo de informante) donde se organizó la información 
recogida de cada una de las entrevistas según los aspectos clave que buscaba recoger 
cada instrumento. En base a estas matrices se elaboró una matriz final que sintetiza los 
hallazgos encontrados por tipo de informante en cada uno de los aspectos clave. Las 
matrices intermedias por tipo de informante se encuentran en la siguiente sección y la matriz 
final se presenta de manera desagregada a lo largo de este acápite. 
1.3. Limitaciones del estudio cualitativo 
Antes de mostrar los resultados del estudio cualitativo es importante reconocer sus 
limitaciones. La primera limitación de este estudio responde a la cantidad de entrevistas 
realizadas. Se entrevistaron a veintidós informantes: tres responsables del Proyecto PRA, 
cuatro jefes de los CSE, siete representantes de las empresas que trabajaron con el 
programa y ocho pequeños productores articulados. Si bien la selección de informantes 
permite tener un análisis concluyente a nivel de los representantes del programa, es decir, 
en términos de los aspectos relacionados al diseño, no lo permite en el caso de los aspectos 
relacionados a la operación (jefes de los CSE) ni a las percepciones de los beneficiarios 
(empresas y productores). Dado el tamaño de la muestra de los jefes de CSE, de los 
representantes de las empresas y de los productores, la información recogida debe 
considerarse solo como referencial. Además, es importante mencionar que el proceso de 
selección tanto de las empresas como de los productores (sugeridos por los jefes de los 
CSE respectivos) lleva a presumir que la muestra podría estar conformada por los casos 
más exitosos de los corredores económicos visitados, por lo que podría existir cierto sesgo 
en los hallazgos reportados. 
 
 84 
 
1.4. Resultados del estudio cualitativo 
A continuación se presentan los principales resultados del estudio cualitativo en torno a los 
aspectos de diseño y de operación del Proyecto PRA. El análisis se ha centrado en cinco 
aspectos claves del programa: (1) el marco conceptual; (2) el modelo operativo; (3) el 
sistema de seguimiento y monitoreo; (4) los resultados alcanzados; y (5) la continuidad y 
transferencia del programa. 
1.4.1. Marco conceptual de la intervención del Proyecto PRA 
Tal como se desarrolló en el capítulo II de este informe, la intervención del Proyecto PRA se 
enmarca dentro de una estrategia integral que, en última instancia, busca contribuir a la 
reducción y alivio de la pobreza a través de un enfoque impulsado por la demanda (market￾driven approach). En ese sentido, uno de los principales objetivos del trabajo de campo fue 
verificar que el manejo del marco conceptual en el que descansa la intervención del 
programa sea adecuado tanto a nivel de los representantes del programa como de los jefes 
de los CSE. 
El resumen de la información recogida en campo según tipo de informante se presenta en 
la Tabla 19. Como se observa, los representantes del Proyecto PRA entienden los 
fundamentos conceptuales del programa en el sentido de que la estrategia de intervención 
parte de la premisa de que la pobreza es resultado de la débil articulación de los productores 
con el mercado de bienes y servicios, por lo cual las estrategias de lucha contra la pobreza 
deben estar orientadas a la vinculación de mercados y a la dinamización de las economías 
locales. En esa línea, reconocen el enfoque territorial de la intervención del programa, 
destacando la importancia del concepto del corredor económico porque entienden que bajo 
la lógica de intervención del programa la focalización debe darse a este nivel. 
Además, reconocen que el supuesto detrás de la dinámica de crecimiento económico que 
el programa buscaba generar a través del desarrollo de productos específicos en los 
corredores económicos establecidos es que ello generaría una serie de encadenamientos 
hacia atrás que conllevarían, finalmente, a la reducción de la tasa de pobreza. Además, los 
representantes del programa y los jefes de los CSE destacaron la importancia de los 
corredores económicos dentro del enfoque territorial del programa. De acuerdo a los 
 
 85 
 
entrevistados, en la medida que interesa la reducción de la pobreza bajo un enfoque 
territorial, la intervención no se focalizó en los más pobres sino al nivel de los corredores 
económicos. 
De acuerdo a las entrevistas realizadas a los representantes del programa, la identificación 
de los corredores económicos se realizó en función de un diagnóstico de articulación 
territorial a través de vías y caminos a través del cual se identificó a un total de 25 corredores 
económicos a nivel nacional. Sobre la base de ellos se realizó un ranking de los corredores 
económicos que tenían mayores tasas de pobreza pero también mayor potencial de 
crecimiento económico, seleccionando a los 10 corredores que cumplían mejor con ambos 
criterios. Tal es así que, de acuerdo con la entrevista realizada al Jefe del Proyecto PRA, 
José Iturrios, inicialmente Huancavelica a pesar de ser uno de los departamentos más 
pobres del Perú, no calificaba para trabajar con el programa debido al bajo potencial de 
crecimiento económico que tenía; sin embargo, fue finalmente intervenido dada la iniciativa 
de Compañía de Minas Buenaventura. 
En síntesis, el marco conceptual detrás de la estrategia de intervención parece haber 
estado bien aprehendida entre los distintos actores del programa. La información 
proporcionada por los jefes de los CSE se encontraba alineada con lo reportado por los 
representantes del programa respecto a la definición espacial de la intervención y a los 
mecanismos a través de los cuales la articulación entre las empresas y los pequeños 
productores derivaría en la reducción de la tasa de pobreza. Esto constituye una de las 
principales fortalezas de la segunda etapa del programa, en la medida que parece haber 
existido un pleno conocimiento de la serie de efectos encadenados que la intervención del 
programa debía generar, lo cual pudo haber facilitado la implementación operativa del 
programa. 
Por otro lado, es importante mencionar un aspecto del marco conceptual que tuvo 
implicancias directas en el diseño y operación del mismo. El enfoque bajo el cual se 
enmarca el programa supone que la dinamización de la economía a través del desarrollo 
de negocios genera una serie de encadenamientos hacia atrás. En ese sentido, el programa 
promovía la articulación entre empresas y pequeños productores, pero daba por supuesto 
que los pequeños productores contratarían mano de obra adicional, es decir, que la relación 
productor-peón indefectiblemente se iba a dar. Sin embargo, suponerlo pudo haber sido un 
 
 86 
 
error en la medida que no existe certeza de que los encadenamientos a este nivel vayan a 
ocurrir. Este supuesto constituye una limitación en la medida que tuvo implicancias 
operativas directas sobre el programa pues anula el sistema de seguimiento y monitoreo a 
este nivel pudiendo mermar los resultados del programa en los niveles de pobreza. 
87 
Tabla 19. Matriz final de las entrevistas realizadas – Parte A 
Tema Representantes del Proyecto PR
A Jefes de los CSE
Enfoque del Proyecto PRA 
- El programa forma parte de una estrategia integral que busca atender dos 
aspectos fundamentales: alivio y reducción de la pobreza. 
- Bajo el enfoque del programa, la pobreza es resultado del aislamiento de 
los mercados, por lo que la vinculación a mercados es fundamental para la 
reducción de la pobreza. 
- El modelo de intervención del programa promovía la cooperación y la 
confianza entre productores y empresas, centrando la atención en la cadena 
productiva como sujeto de intervención en lugar de hacerlo en sus 
participantes (empresa o productor). 
- La reducción de la pobreza es un efecto indirecto de la dinamización de la 
economía al interior de los corredores económicos. 
- La definición espacial del programa es a través de los corredores 
económicos. La intervención a este nivel genera un efecto chorreo hacia las 
zonas rurales más alejadas. 
- La dinamización de los mercados locales genera empleo local (a través del 
incremento de ventas e inversiones), lo cual es la principal fuente de 
generación de ingresos y contribuye a la reducción de la pobreza.
- Sin embargo, esta contribución puede ser limitada en la medida que existen 
otros factores (sobre los cuales el Proyecto no actúa) que determinan la 
pobreza (activos, capital humano, etc.). A través del Diálogo de Políticas se 
debía comprometer al Estado a generar las condiciones de infraestructura 
y capital humano necesarios para el éxito del programa.
- El enfoque del programa era apoyar el desarrollo de los negocios 
locales a fin de generar una dinámica en el campo que generaba 
el incremento de inversiones privadas y de mano de obra. 
- Si bien los productores articulados no eran necesariamente los 
más pobres sino los más capacitados, al articularlos, estos 
demandaría una mayor cantidad de mano de obra lo cual 
generaría una serie de encadenamientos hacia atrás que 
terminaría articulando a los productores. 
Focalización 
- La focalización se realizó a nivel de corredores económicos debido a que el 
interés del programa estaba puesto sobre la pobreza territorial. 
- La definición de corredores económicos se realizó a partir de un diagnóstico 
de articulación territorial de vías y caminos. Así, se identificaron 25 
corredores a nivel nacional, de los cuales se seleccionó a aquellos que 
contaban con un mayor potencial de crecimiento económico (definido a 
partir del crecimiento registrado en los últimos 40 años) y mayor 
concentración de pobreza. 
- La intervención del Proyecto PRA se realizó al nivel de los 
corredores económicos porque el supuesto era que si la 
economía local se dinamizaba (a través del desarrollo de 
negocios), la pobreza se reduciría. 
88 
1.4.2. Modelo operativo del Proyecto PRA
Una segunda finalidad del trabajo de campo fue recoger información relacionada a los 
aspectos operativos del Proyecto PRA a fin de lograr una mejor comprensión del 
funcionamiento del programa así como de verificar la consistencia entre el marco 
conceptual y el modelo operativo del mismo. La información sistematizada por tipo de 
informante se presenta en la Tabla 20. 
El testimonio de los representantes del Proyecto PRA y de los jefes de los CSE coincide 
respecto al proceso de identificación de empresas y productores. De acuerdo a sus 
testimonios, primero se identificaban a las empresas y, solo después, a los productores que 
podrían ser articulados con dichas empresas. La identificación de las empresas se basaba 
en un diagnóstico previo del potencial productivo de cada corredor económico que 
identificaba a los productos que reunían las condiciones necesarias para tener un éxito 
relativo en el mercado, priorizando aquellos productos que ya se producían dentro de cada 
corredor económico. En base a la potencialidad productiva de cada corredor económico, se 
identificaba a las empresas locales con las que se pudiera desarrollar un Plan de Negocio. 
En este punto, es importante mencionar que los CSE tenían metas establecidas a nivel de 
corredor económico en los indicadores clave del programa (ventas, inversiones y jornales), 
por lo cual los incentivos estaban alineados para que el CSE seleccione a las empresas 
que tuvieran un mayor potencial de crecimiento de modo que les permitieran alcanzar las 
metas establecidas para el corredor económico. Sobre esta base, se seleccionaba a las 
empresas que mostraran una mayor disposición a seguir el Plan de Negocio para 
desarrollar un producto específico y se comprometieran a comprar sus insumos a 
productores dentro del corredor económico. El proceso fue facilitado de manera importante 
por el perfil de los profesionales que integraban los CSE (expertos en las dinámicas 
comerciales de la zona) y la experiencia y red de contactos formados en la primera etapa 
del Proyecto PRA. 
89 
Tabla 20. Matriz final de las entrevistas realizadas – Parte B 
Tema Representantes del Proyecto PRA Jefes de los CSE Empresarios Productores articulados
Identificación de 
la demanda 
(empresas) 
- Primero se identificó el potencial 
productivo de cada zona, es decir, los 
productos que reunían las condiciones 
para tener un éxito relativo en el mercado 
(priorizando a aquellos que ya se 
producían en la zona). Luego, se 
identificaron a las empresas (a través de 
diversas fuentes) que fueran capaces de 
canalizarlo al mercado. 
- Los Centros de Servicios Económicos 
tenían establecidas metas en los 
indicadores clave (ventas, inversiones y 
jornales). Sobre esa base, tenían total 
libertad para seleccionar a las empresas 
que estuvieran dispuestas a seguir el 
Plan de Negocio. 
- Los CSE tenían establecidas metas a 
nivel de corredor económico en los 
indicadores clave del programa. Por este 
motivo, se seleccionaba empresas que 
tuvieran potencial de crecimiento de 
modo que contribuyeran a alcanzar las 
metas establecidas para el corredor. 
Además del potencial de crecimiento, las 
empresas debían tener una demanda 
asegurada y algún tipo de cuello de 
botella que justifique la intervención. 
- La identificación de empresas se realizó 
a través de la red de contactos formada 
en la primera etapa del Proyecto así 
como de los gestores y consultores. 
- Empresas que ya trabajaron con el 
programa durante la primera etapa del 
mismo. El programa se vuelve a 
contactar y les propone desarrollar otro 
producto. 
- Entre las empresas nuevas, refieren 
haber establecido contacto con el 
programa a través de amigos en común, 
de ferias, o porque el programa los fue a 
buscar. 
No aplica al tipo de informante. 
Identificación de 
la oferta 
(productores)
- Luego de comprometida la demanda, se 
seleccionaba a aquellos productores que 
fueran capaces de satisfacerla. Si bien 
tomaba tiempo organizar a los 
productores y generar compromisos, no 
era particularmente complicado 
encontrarlos toda vez que la selección de 
los productos respondía al potencial 
productivo del corredor económico. 
- El programa no estaba diseñado para 
articular a los productores más pobres, 
sino a los más aptos. 
- La identificación de la potencialidad 
productiva del corredor económico y el 
favorecimiento de productos que ya se 
producían garantizaban, de un modo u 
otro, la presencia de productores en la 
zona por lo que era relativamente fácil 
encontrarlos. 
- Los CSE realizaban un mapeo de 
productores a través de distintas fuentes 
y priorizaban a aquellos que se 
encontraban agrupados. Además, los 
productores debían estar dispuestos a 
trabajar con el programa. 
- El programa hacía una propuesta inicial 
de productores y la empresa daba su 
conformidad. 
- Luego de establecida la relación 
comenzaban a trabajar en la resolución 
de los cuellos de botellas. En algunos 
casos, no empezaron a trabajar de 
manera inmediata porque primero se 
tuvo que trabajar en la construcción de 
lazos de confianza. 
- La depuración de productores se 
realizaba en el camino (aquellos cuya 
producción no llegaba a los requisitos 
mínimos del a empresa). 
Los productores refieren haberse 
contactado con el programa ya sea 
porque los fueron a buscar o por amigos 
que habían escuchado del trabajo del 
programa. 
Plan de Negocio 
- El principal mecanismo de intervención 
era el plan de negocio. En este se 
identificaba a compradores y 
vendedores. 
- Identificaba los cuellos de botella y 
proponía una estrategia para 
solucionarlos. Los cuellos de botella 
estaban acotados a las necesidades de 
asistencia técnica o a aspectos 
asociados a la vinculación con mercados.
- Establecía los compromisos y las metas.
- Criterio de viabilidad: asegurar la relación 
de 5 a 1 (el potencial de venta era como 
5 y el costo de la asistencia como 1). 
- Columna vertebral de la estrategia. Se 
realizaba uno para cada producto 
específico. 
- Incluía el diagnóstico y la descripción de 
la empresa. 
- Identificación de las fortalezas y 
debilidades del producto. 
- Identificaba los cuellos de botella de la 
cadena de valor. 
- Planteaba una estrategia para solucionar 
los cuellos de botella. 
- Establecía metas de ventas, jornales e 
inversiones. 
- Estrategia para resolver los cuellos de 
botella. 
- Identificación de proveedores. 
- Establecían metas en los indicadores 
clave (ventas). 
- Plan de inversiones en maquinaria. 
- Compromiso del CSE para resolver los 
cuellos de botella de la cadena de valor. 
No aplica al tipo de informante. 
90 
El Plan de Negocio era el instrumento que tenían los CSE para desarrollar una cadena de 
valor en torno a un producto específico. En la medida que el sujeto de intervención era la 
cadena productiva, los Planes de Negocio se desarrollaban para cada empresa y 
constituían el compromiso de la misma para desarrollar sostenidamente la producción y 
comercialización de un producto o servicio específico dentro de un corredor económico de 
modo que se articulara con pequeños productores locales. El trabajo de campo buscó 
corroborar la información provista por los jefes de los CSE y los empresarios sobre el 
contenido del mismo, encontrando total similitud en su descripción. Los Planes de Negocio 
se dividían en dos partes, por un lado se encontraba el diagnóstico de la empresa y, por 
otro, el alcance del mismo. El diagnóstico de la empresa incluía la descripción del producto 
específico a desarrollar, los costos de producción del producto, la proyección de demanda 
la empresa para los próximos años, las fortalezas, oportunidades, amenazas y debilidades 
de la empresa para el desarrollo del producto, así como los principales cuellos de botella 
que limitaban el crecimiento de las ventas de la empresa (relacionados a aspectos de 
asistencia técnica o de vinculación de mercados). Por su parte, el alcance del Plan de 
Negocio especificaba el objetivo del mismo, la estrategia que seguiría el CSE para lograr el 
objetivo propuesto, los compromisos que asumirían la empresa, el CSE y otros actores en 
relación a los cuellos de botella identificados, el plan de inversiones de la empresa en los 
siguiente años, la duración del Plan de Negocio, el horizonte de graduación de la empresa 
y las metas de ventas de la empresa para los siguientes años. Los jefes de los CSE 
mencionaron que para determinar la viabilidad de un Plan de Negocio se seguía una regla 
muy simple: debía asegurarse una relación de 5 a 1, es decir, el potencial de venta de la 
empresa debía ser como 5 y el costo de asistencia como 1. 
Una vez comprometida la demanda, se seleccionaba a los productores. La identificación de 
productores era sencilla toda vez que la selección de productos respondía al potencial 
productivo del corredor económico y, además, se había favorecido el desarrollo de 
productos que ya se producían en la zona. Según los informantes, los retos venían al 
momento de organizar la oferta y generar los compromisos. De acuerdo a los jefes de los 
CSE, se priorizaron a los productores que se encontraban agrupados pues era muy 
complicado trabajar con aquellos que se encontraban muy dispersos. Además de 
encontrarse agrupados, los productores debían estar dispuestos a trabajar con el programa. 
Es importante mencionar que, tanto los representantes del programa como los jefes de los 
CSE, mencionaron que los incentivos operativos del programa estaban alineados para 
 
 91 
 
generar un proceso de autoselección donde los productores más capacitados sean los que 
finalmente se articularan a las cadenas de valor desarrolladas por el proyecto y no 
necesariamente los más pobres. No obstante, los productores que se encuentran más 
capacitados para articularse a una cadena productiva son, por lo general, aquellos que 
cuentan con una mayor dotación de activos tanto públicos (i.e. infraestructura pública como 
caminos afirmados) como privados (i.e. capital físico, humano y social), es decir, los menos 
pobres entre los pobres. 
En líneas generales, el modelo de operación del programa responde adecuadamente al 
marco conceptual del mismo. De acuerdo al enfoque territorial del programa, la articulación 
entre la inversión privada y los pequeños productores debería generar efectos 
dinamizadores en la economía que se terminarían traduciendo en la reducción de la tasa 
de pobreza. La respuesta operativa a este enfoque fue el diseño de un esquema de 
incentivos que impulsara a los CSE a desarrollar cadenas de valor en torno a productos 
específicos de acuerdo al potencial productivo del corredor económico, al mismo tiempo 
que debían trabajar con empresas que contaran con un mayor potencial de desarrollo y con 
los productores más aptos para suplir la demanda, de modo que la articulación de ambas 
potencialidades tuviera mayores efectos dinamizadores sobre el corredor económico. 
1.4.3. Estrategia de seguimiento y monitoreo 
Otro de los aspectos clave del trabajo de campo fue recoger información sobre el sistema 
de monitoreo del Proyecto PRA, desde el diseño del mismo hasta su implementación. La 
información levantada se encuentra sistematizada en la Tabla 21. Como se observa, según 
indican los entrevistados, la estrategia de seguimiento y monitoreo del Proyecto PRA se 
realizó a dos niveles. Por un lado, el CSE monitoreaba a las empresas y a los pequeños 
productores articulados y, por otro, la Unidad de Monitoreo del programa monitoreaba las 
labores de los CSE en cada corredor. 
El CSE era responsable del diseño, ejecución y finalización del Plan de Negocio. En ese 
sentido, una de sus principales actividades era monitorear el desarrollo del Plan de Negocio 
para verificar que todos los esfuerzos estuvieran orientados al logro de las metas 
propuestas. De acuerdo a los testimonios de los representantes de las empresas y de los 
productores, los CSE realizaban un seguimiento a ambos niveles de la cadena de valor. 
 
 92 
 
Para ello, contrataban técnicos especializados en el desarrollo del producto específico con 
la finalidad de que realicen las labores de asistencia técnica y monitoreo a los pequeños 
productores. Todos los informantes coincidieron con resaltar el acompañamiento 
permanente que se le realizaba a los productores pues la asistencia técnica era una 
actividad constante que consistía, por un lado, en capacitaciones grupales y, por otro, en 
visitas a las unidades productivas de cada uno de los pequeños productores a fin constatar 
que las capacitaciones impartidas habían sido comprendidas y los conocimientos aplicados. 
A su vez, los técnicos tenían la responsabilidad de elaborar informes sobre las actividades 
realizadas con los pequeños productores y enviarlos a los CSE y a la empresa, en función 
de los cuales se definían las siguientes actividades a desarrollar. A decir de las empresas, 
la implementación de este sistema parece haber contribuido a la construcción de los lazos 
de confianza, en la medida que el programa verificaba que los productores estuvieran 
mejorando sus técnicas de producción para adecuarse a las exigencias del mercado y 
lograr las metas planteadas en el Plan de Negocio, comprometiendo así a los productores 
a venderle su producción a las empresas. Asimismo, el CSE realizaba visitas continuas 
(según lo reportado, al menos una vez al mes) a las empresas para verificar que estas estén 
realizando las acciones necesarias para el cumplimiento de las metas propuestas. Parte de 
la estrategia de monitoreo a las empresas incluía la revisión del reporte de inventarios y de 
las facturas emitidas. 
Paralelamente, se encontraba la estrategia de monitoreo de la Unidad de Monitoreo del 
Proyecto PRA a los CSE. Según los representantes del programa, esta estrategia estuvo 
basada en el seguimiento de indicadores concretos, mesurables y altamente 
correlacionados con el resultado final esperado: ventas, empleo e inversiones. Los 
indicadores de ventas y empleo eran una proxy de los efectos de la dinamización en el 
corredor económico mientras que, el indicador de inversiones, era una proxy de la 
sostenibilidad del programa. Así, la Unidad de Monitoreo se encargaba de verificar los 
resultados reportados por el CSE, para lo cual realizaba visitas periódicas a fin de 
comprobar que los Planes de Negocio se estuvieran desarrollando de acuerdo a lo 
reportado por los CSE, es decir, se verificaba la causalidad del Plan de Negocio (i.e. que 
los productores le estén vendiendo a la empresa). 
93 
Tabla 21. Matriz final de las entrevistas realizadas – Parte C 
Tema Representantes del Proyecto PRA Jefes de los CSE Empresarios Productores articulados 
Estrategia de 
seguimiento y 
monitoreo 
- Estuvo basada en indicadores 
concretos y precisos, fáciles de medir 
y altamente correlacionados con el 
resultado final esperado: ventas y 
empleo (proxy de los efectos en la 
dinamización del corredor), e inversión 
de activos (proxy de sostenibilidad). 
- Los indicadores a los cuales se hace 
seguimiento son a nivel de empresas 
no de productores (i.e.: se mide las 
ventas de la empresa asumiendo que 
responde al conjunto de ventas que 
están realizando los productores). 
- El seguimiento se 
realizaba sobre las 
empresas. El CSE era el 
responsable del Plan de 
Negocio y tenía que 
realizar visitas periódicas. 
Paralelamente, la Unidad 
de Monitoreo del Proyecto 
PRA realizaba visitas para 
verificar los resultados que 
eran reportados por el 
CSE. 
Empresas: 
- Seguimiento continuo (por lo menos 
una vez al mes). Se monitoreaba muy 
de cerca el cumplimiento de las metas 
de la empresa. 
- Solicitaban reporte de los inventarios y 
las facturas de la empresa. 
Productores: 
- El monitoreo era continuo, los técnicos 
vivían en el campo. 
- Se realizaba seguimiento respecto a 
las hectáreas programadas, la 
satisfacción con la asistencia técnica, 
etc. 
Unidad de Monitoreo del Proyecto 
PRA: 
- Realizaba visitas (al parecer, 
trimestrales) para verificar la 
consistencia del Plan de Negocio, 
verificar causalidades, verificar 
padrones (demanda y oferta). 
Empresas: 
- Reuniones continuas, por lo menos una 
vez al mes. 
- Verificación del cumplimiento de las 
metas. 
- Solicitaban el reporte de los inventarios 
y de las facturas. 
Productores: 
- Asistencia técnica a tiempo completo 
(grupales y personalizadas). 
- Involucraba al desarrollo de lazos de 
confianza. 
- Los técnicos presentaban un informe al 
programa al menos una vez al mes 
sobre los avances que habían tenido. 
Este informe se lo reenviaban a la 
empresa, en función del cual definían 
(junto con el programa) las siguientes 
actividades a seguir. 
- Los técnicos tenían informes de la venta 
de los productores que luego cruzaban 
con la información de la empresa. 
- El seguimiento fue permanente. 
El técnico visitaba la unidad de 
producción al menos una vez al 
mes. Además, habían 
capacitaciones grupales. 
- Además de las visitas, los 
productores se mantenían en 
constante comunicación con los 
técnicos. 
- Se verificaba que le estén 
vendiendo su producción a la 
empresa. 
94 
De lo anterior se desprende que el seguimiento y monitoreo estuvo concentrado en la 
relación empresas-productores articulados, a pesar de haberse realizado de manera 
diferenciada entre ambos actores. Para las empresas, el seguimiento parece haber sido 
muy riguroso en la medida que estaba sistematizado a través de indicadores claramente 
definidos; mientras que, en el caso de los productores, el monitoreo se realizó sobre 
aspectos operativos. No obstante, el seguimiento y monitoreo a la cadena productiva 
empresas-productores parece haber sido adecuada en la medida que se verificó que se 
estuviera cumpliendo la causalidad. 
Por otro lado, cabe mencionar que no se realizó seguimiento a la mano de obra que 
contrataban los productores (los peones). No obstante, el sistema de monitoreo responde 
íntegramente al diseño del programa en la medida que la estrategia de intervención del 
programa daba por supuesto que si las ventas de las empresas estaban creciendo, las 
ventas de los productores también lo estaban haciendo y el resto de efectos debería estar 
ocurriendo en el sentido deseado, es decir, los encadenamientos entre productores-peones 
deberían estar ocurriendo. No obstante, dar por supuesto que estos encadenamientos 
están ocurriendo podría convertirse en un factor de riesgo sobre los objetivos del programa 
pues toda vez que anula el sistema de monitoreo a este nivel. Así, en la medida que, 
conceptualmente, estos encadenamientos (productores-peones) explicaban en buena 
cuenta cómo la articulación entre empresas y pequeños productores podría traducirse en 
una reducción de la pobreza, suponerlos pudo mermar los resultados del programa. Sin 
embargo, esto es solo una conjetura pues no se tiene certeza de los resultados del 
programa a este nivel. 
1.4.4. Resultados del Proyecto PRA 
En esta sección se sistematizan las opiniones de los diferentes actores entrevistados sobre 
los efectos producidos por el programa así como su sostenibilidad. Los diferentes 
comentarios se presentan en la Tabla 22. Sobre la base de esta información se puede tener 
una idea de si es que los mecanismos causales que debió activar el programa realmente 
operaron. 
Conceptualmente, los impactos generados por el programa deben ser entendidos como 
producto de la articulación efectiva entre las empresas y los productores. Como se discutió 
 
 95 
 
en el capítulo II, luego de comprometer a la demanda y de organizar a la oferta, el CSE 
introducía a las empresas con los productores y viceversa. De manera inmediata, se daba 
inicio a las actividades orientadas a solucionar los cuellos de botella que impedían la 
articulación efectiva de la cadena de valor. Bajo este esquema, la articulación efectiva entre 
empresas y productores debe entenderse a partir del momento de la compra de la 
producción de los productores por parte de la empresa. En campo, todos los testimonios 
validaron este esquema de operación. No obstante, de la información recogida se presume 
que este proceso podría ser diferenciado. Así, el tiempo que transcurría entre la vinculación 
de los productores con la empresa y la articulación efectiva de los mismos dependía del 
tipo de producto y de los cuellos de botella que enfrentaban los productores, lo cual pudo 
tener implicancias directas sobre el momento en el que empiezan a madurar los impactos. 
Por ejemplo, en el corredor económico Sierra Lima-Norte, la empresa Productos del Valle 
S.A.C desarrolló frejol castilla y frejol canario con productores de estas menestras en 
Barranca. La articulación entre la empresa y los productores se hizo efectiva en la primera 
campaña porque los requisitos de calidad para la compra del producto no implicaban mayor 
dificultad. La situación fue distinta en el caso de los productos orgánicos pues los 
productores debían pasar por un proceso de certificación orgánica, el cual podía durar hasta 
tres años dependiendo de las prácticas de los productores. En esa línea, los impactos 
generados por el programa deberían ser entendidos a partir de la articulación efectiva de 
las empresas y los productores y no desde que empiezan a trabajar en solucionar los 
cuellos de botella de la cadena productiva. 
Ahora bien, de acuerdo al modelo causal del Proyecto PRA, se distinguen dos tipos de 
impactos: impactos intermedios e impactos finales. Los impactos intermedios se encuentran 
al nivel de la intervención del programa, es decir, son resultado de la articulación efectiva 
entre empresas y productores. La articulación entre demanda y oferta suponía la activación 
de una serie de mecanismos que debían traducirse, por el lado de las empresas, en el 
incremento de las ventas, de las inversiones y del empleo, y, por el lado de los productores 
articulados, en el incremento de la producción y de las ventas, en mejoras en los precios 
recibidos, en el incremento del ingreso familiar y de la mano de obra demandada, etc. El 
enfoque que sigue la estrategia de intervención del programa supone que estos 
mecanismos se activan a través de la demanda generando un efecto dinamizador en la 
economía: el incremento de las ventas de la empresa debería incrementar la demanda por 
mano de obra haciendo que más productores se articulen a la empresa, esto a su vez 
 
 96 
 
debería generar que los productores articulados demanden una mayor cantidad de mano 
de obra generando así una serie de encadenamientos hacia atrás. Si estos mecanismos se 
activan simultáneamente a lo largo del corredor económico debería esperarse una 
reducción en la tasa de pobreza (impacto final del programa). 
97 
Tabla 22. Matriz final de las entrevistas realizadas – Parte D 
Tema Representantes del Proyecto PRA Jefes de los CSE Empresarios Productores articulados 
Logros y/o 
resultados del 
Proyecto 
- Se logró generar un cambio en el 
modo de abordar el desarrollo 
rural en el Perú, logrando 
posicionar al mercado como eje 
central en la lucha contra la 
pobreza. 
- Se dinamizaron las economías 
locales. 
- Se redujo la tasa de pobreza 
especialmente entre los 
productores que lograron 
articularse. Esta reducción debe 
ser menor a nivel de todo el 
corredor por la escala del 
Proyecto. 
- Los impactos del Proyecto 
pudieron haber sido mayores si se 
hubiese desarrollado el Diálogo de 
Políticas. 
- Se logró posicionar la idea de que el 
desarrollo rural no es incompatible 
con un enfoque de mercado sino 
que, por el contrario, el desarrollo de 
negocios puede favorecer el 
desarrollo local. 
- Se generó un clima de confianza 
entre empresarios y productores. 
- Se incrementó la producción y, 
sobretodo, la productividad de los 
pequeños productores. 
- Se incrementaron las inversiones. 
- Se incrementó el empleo, aunque 
esto fue relativo y dependió del tipo 
de negocio. Sin embargo, no se 
hacía seguimiento a esto por lo que 
no se sabe con precisión cuál fue 
ese impacto. 
- Se redujo la pobreza. 
Empresas: 
- La mayoría de empresas alcanzó las 
metas impuestas en el Plan de Negocio.
- El abastecimiento de las empresas 
permitió incrementar las ventas. 
- El incremento de las ventas generó que 
contraten más mano de obra en planta 
(dependió del tamaño de la empresa). 
- Articularon una mayor cantidad de 
productores en la medida que el negocio 
seguía creciendo. 
- Incrementaron las inversiones producto 
del incremento de las ventas (maquinaria, 
expansión del negocio, etc.). 
- Incrementaron las exportaciones: El 
Proyecto PRA ayudó a las empresas a 
conectarse con más empresas. 
Productores: 
- Incrementó el ingreso familiar. 
- Contrataron más mano de obra. 
- Pasaron del autoconsumo a la venta. 
- Incremento de la productividad. 
- Incremento de la producción (por 
tener una demanda segura) y de la 
proporción de la misma que se 
destina a la venta 
- Mejora de los ingresos familiares. 
- En la mayoría de casos no hubieron 
incrementos importantes de 
contratación de mano de obra. 
Dependió del tamaño del predio. 
- Sí se realizaron inversiones pero 
pequeñas: compra de maquinaria y 
herramientas. 
- Mejoras en los precios porque se 
redujo la venta a intermediación y 
por el incremento de la calidad del 
producto. Además, el programa 
velaba porque les dieran un precio 
justo. 
- Aprendizaje en técnicas de cultivo. 
- Mejoras en las condiciones de vida.
- Empoderamiento femenino. 
Sostenibilidad de 
los impactos tras 
la desactivación 
del programa 
- La dinámica generada en torno a 
los negocios constituye una 
estrategia sostenible a pesar de 
que no se pueda hablar de 
sostenibilidad a nivel de los 
negocios individuales (debido a la 
alta tasa de mortandad de los 
negocios). 
- En principio, todos los impactos 
podrían esperarse como 
sostenibles en la medida que el 
Proyecto PRA no actuaba como 
un intermediario sino como un 
facilitador. 
- Luego de la desactivación del 
proyecto, si bien la actividad ha 
disminuido (pero debido a factores 
exógenos), muchas de las empresas 
y los productos desarrollados siguen 
generando una dinámica en la zona.
- La dinamización de la economía sí 
es sostenible. 
- La presencia del CSE es importante 
para sostener algunos de los 
impactos generados. 
- En alguno casos se contrató a los 
técnicos con lo que se mantuvo el 
trabajo realizado por el Proyecto 
PRA. 
- Reducción de la asistencia técnica 
ofrecida a los productores. 
- Algunas empresas tuvieron que contratar 
a los técnicos para no perder a los 
productores. En estos casos la 
desactivación del programa no se sintió 
tanto. 
- En algunos casos, la relación con los 
técnicos era tan estrecha que al sacarlos 
se perdió la llegada a las comunidades. 
- Algunos productores dejaron de cumplir 
los requisitos por falta de seguimiento (i.e. 
reducción del volumen). 
- Si la cadena de valor ya estaba por 
graduarse del programa, no se sintió tanto 
su desactivación. 
- La mayoría de productores han 
seguido articulados y manifiestan 
que seguirán trabajando con ellos. 
- La asistencia técnica ha disminuido 
(depende de si la empresa contrató 
o no los técnicos). 
- Reducción en el volumen de la 
producción. 
- Si el proceso de graduación del 
productor del programa ya estaba 
por cumplirse, no se sintió la 
desactivación. 
 
98
En esa línea, en el trabajo de campo se buscó recoger información que de luces sobre los 
mecanismos causales que se activaron tras la intervención del Proyecto PRA, tanto a nivel 
de las empresas como de los productores, y que podrían explicar los impactos encontrados 
en las variables relevantes del presente estudio. Así, se indagó por las percepciones de los 
actores del programa en todos sus niveles para contrastar cómo se esperaba que ocurran 
los efectos del programa y cómo terminaron ocurriendo. En ese sentido, la información 
provista por las empresas y por los productores fue clave para esta sección del estudio en 
la medida que son los actores que conforman la cadena productiva sobre la cual interviene 
el programa. 
Por el lado de las empresas, los reportes de los informantes sugieren que los mecanismos 
operaron como se esperaba y que las metas propuestas fueron alcanzadas. La articulación 
entre empresas y productores habría incrementado la oferta disponible de las empresas lo 
cual habría incrementado sus ventas (y exportaciones, en el caso de las empresas 
exportadoras), propiciando así la expansión de los negocios. Además, la mayoría de los 
empresarios manifestaron haber realizado inversiones (maquinaria, terrenos, etc.) y 
contratado personal (medidos como personal en planta y como productores articulados). 
En la medida que los negocios iban creciendo estos mecanismos se retroalimentaban. 
Por el lado de los impactos intermedios en los productores, los estudios de caso sugieren 
que la articulación de los productores con las empresas incrementó su producción (como 
cantidad de hectáreas producidas) así como la proporción de la misma destinada a la venta, 
al reducir el riesgo que enfrentaban los productores por no tener una demanda segura. El 
aumento de la producción también habría respondido a incrementos en la productividad 
como resultado de la asistencia técnica que el programa facilitaba. Además, los productores 
entrevistados manifestaron haber recibido mejores precios por sus productos, esto como 
consecuencia de la mejor calidad, la reducción de la venta a intermediarios y, además, 
porque el programa velaba porque las empresas les pagaran precios justos (igual al precio 
de mercado o un poco más). La combinación de estos factores: incremento en la 
producción, incremento en la productividad y mejores precios, habrían incrementaron el 
ingreso y la sensación de bienestar en los hogares de los productores articulados. 
Adicionalmente, algunos productores revelaron que tras el incremento de las ventas se 
realizaron inversiones para adquirir maquinaria y herramientas. 
 
99
En cuanto a la demanda de mano de obra, la información recogida en campo sugiere que 
esto dependió del tipo de actividad. En el caso de la agricultura, la demanda de mano de 
obra parece responder al incremento de las hectáreas producidas: solo aquellos 
productores que tenían grandes extensiones de tierra parecen haber contratado mano de 
obra adicional. Sin embargo, no es posible tener certeza de las dimensiones de la mano de 
obra adicional contratada por los productores en la medida que el programa no levantó esta 
información de modo sistemática. 
Respecto al impacto final del programa, es decir, la reducción de la pobreza, los estudios 
de caso sugieren que esta sí se redujo, pero que ello habría ocurrido fundamentalmente 
entre los productores articulados, sugiriendo que fue limitada su contribución a la reducción 
de la tasa de pobreza de todo el corredor económico. Creemos que esto se puede explicar 
por dos razones. Primero, porque la escala del programa no fue muy grande, y, segundo, 
porque el programa estuvo diseñado para articular a los productores más capacitados, no 
a los más pobres. 
Por otro lado, es importante mencionar que los impactos pudieron ser mayores si es que se 
hubiese desarrollado el Diálogo de Políticas. La primera etapa del programa contemplaba 
impulsar un Diálogo de Políticas entre el sector público y el sector privado, dirigido a 
promover un entorno favorable a la inversión privada dentro de los corredores económicos, 
como, por ejemplo, generar mayores inversiones en infraestructura pública, un marco 
adecuado para el desarrollo de la actividad privada, entre otros. Sin embargo, según el 
testimonio de Juan Robles, ex Director del Proyecto PRA, esta iniciativa nunca se llevó a 
cabo ni se mantuvo durante la segunda etapa del programa por lo que se tuvo que trabajar 
sobre una dotación de activos públicos dada. El Diálogo de Políticas debió ser 
complementario a la intervención del Proyecto PRA, de modo que los impactos del 
programa podrían haber sido mayores. 
A partir de los impactos y efectos que generó la intervención del programa surge la pregunta 
de si es que estos son sostenibles luego de la desactivación del Proyecto PRA en el 2013. 
Conceptualmente, los impactos generados por el programa deberían mantenerse toda vez 
que este actuaba como un facilitador y no como un intermediario. Sin embargo, esto podría 
depender del nivel de avance del Plan de Negocio al momento de la desactivación del 
programa. Así, conforme la cadena de valor se haya encontrado más cerca a graduarse del 
 
100
programa, existe una mayor probabilidad de que los impactos generados por el mismo se 
mantengan; de lo contrario, la probabilidad debe ser menor. 
Por otro lado, los representantes de las empresas y los productores coincidieron en que el 
principal problema enfrentado luego de la desactivación del programa y que pondría en 
riesgo la sostenibilidad de los impactos, es la interrupción de la asistencia técnica. El 
Proyecto PRA contrataba técnicos para que brindaran asistencia técnica a los productores 
para solucionar sus cuellos de botella. De acuerdo a los informantes, la presencia del 
técnico en las comunidades era permanente y las labores de asistencia técnica se 
realizaban de manera personalizada y continua. Tras la desactivación del programa, 
algunas empresas optaron por contratar a los técnicos para continuar las labores de 
asistencia técnica con los productores contribuyendo así a la sostenibilidad de los impactos. 
Por ejemplo, en el corredor Junín-Pasco, Ecoandino S.A.C contrató a los técnicos y los 
productores no percibieron que el programa se había desactivado. Una situación similar 
ocurrió en Puno con Niisa Corporation S.A.C., donde la empresa contrató a 3 de los 6 
técnicos que tenían durante el programa. Sin embargo, en este caso, la empresa manifestó 
que no se daba abasto para brindar asistencia técnica del mismo modo que lo hacía el 
programa y los productores confirmaron esta situación indicando que recibían menos visitas 
que antes. En aquellas empresas donde no se contrató a los técnicos, los productores han 
sentido la falta de asistencia técnica y monitoreo lo cual ha llegado a afectar incluso el 
volumen de su producción. 
1.4.5. Continuidad y transferencia del programa 
Uno de los principales objetivos de la segunda etapa del Proyecto PRA era lograr que la 
estrategia de intervención del programa sea transferida o continuada por una entidad 
pública o privada. En el caso del sector público, los intentos de transferir el modelo operativo 
del programa al Estado se materializaron, de un modo u otro, a través de Sierra 
Exportadora, mientras que, en el caso del sector privado, lo hicieron a través de las 
empresas mineras. Por ello, las entrevistas buscaron recoger las impresiones de los 
representantes del Proyecto PRA, de los jefes de los CSE y de las empresas respecto a la 
transferencia del programa a ambos sectores (ver Tabla 23). En el caso de las empresas, 
la información recogida corresponde únicamente a las empresas que tuvieron algún tipo de 
acercamiento a Sierra Exportadora luego de la desactivación del programa. No se presenta 
 
101
las percepciones de los productores porque no se identificó conocimiento de la trasferencia 
del programa este nivel. 
Como ya se mencionó, la transferencia del modelo operativo del Proyecto PRA al Estado 
se llevó a cabo a través de Sierra Exportadora. Sierra Exportadora es un organismo público 
descentralizado, adscrito a la Presidencia del Consejo de Ministros, cuya función es 
promover, fomentar y desarrollar actividades productivas en la sierra rural del Perú que 
permitan a los productores locales articularse competitivamente a mercados nacionales e 
internacionales. De acuerdo al Director del Proyecto PRA, José Iturrios, inicialmente, la 
propuesta de USAID al Estado peruano consistía en un esquema en el cual el 
financiamiento del programa estaba a cargo de Sierra Exportadora y la operación era 
tercerizada al sector privado a través de un concurso público. Sin embargo, esta propuesta 
no prosperó debido a la resistencia del sector público a tercerizar la operación total de un 
programa, por lo que se tuvo que migrar a una estrategia en donde el operador fuese el 
sector público. Así, a inicios del 2012, USAID firmó un acuerdo con Sierra Exportadora en 
el cual este organismo se comprometía a destinar recursos públicos para financiar las 
actividades que desarrollaban los CSE y a convertirse en el receptor de la estrategia de 
intervención del Proyecto PRA para ser implementada en el futuro en nuevos espacios o 
regiones. 
La información recogida en campo sugiere que la transferencia del modelo operativo del 
Proyecto PRA a Sierra Exportadora no logró los resultados esperados debido a las 
limitaciones del sector público para ejecutar un modelo de intervención de este tipo. Por un 
lado, el Estado encuentra dificultades para operar un programa cuyo sujeto de intervención 
es, en primera instancia, la empresa privada, no solo porque debe apoyar el desarrollo de 
la inversión privada como estrategia de reducción de pobreza, sino porque enfrenta 
restricciones institucionales para hacerlo. Por ejemplo, bajo el modelo operativo del 
Proyecto PRA, la selección de empresas se realizaba únicamente en función del potencial 
de crecimiento de la misma y de su disposición para seguir un Plan de Negocio. Bajo el 
esquema del sector público, la selección de empresas no podría realizarse de este modo 
sino que tendría que pasar por un concurso público pues, legalmente, el Estado no puede 
realizar acciones que favorezcan a una empresa privada seleccionada, de un modo u otro, 
arbitrariamente. Por otro lado, la dinámica del Proyecto PRA exige una flexibilidad con la 
que el sector público no cuenta, por ejemplo, en sus mecanismos de contratación y 
 
102
aprobación de presupuestos. De acuerdo a los testimonios de los entrevistados, la 
experiencia con Sierra Exportadora dista mucho de la intervención del Proyecto PRA pues 
la relación con las empresas es más distante y las labores de asistencia técnica, 
seguimiento y monitoreo a los productores se han reducido sustancialmente. Más aún, 
según información provista por los empresarios, como el Estado no puede favorecer 
arbitrariamente a empresas privadas, entró haciéndolas competir en precio por los 
productores, rompiendo los lazos de confianza construidos durante la intervención del 
Proyecto PRA. 
 
Por el lado del sector privado, la transferencia del modelo operativo se centró en las 
empresas mineras. Sin embargo, si bien existieron casos en los que aceptaron continuar 
apoyando algunos planes de negocio, no se habría mantenido la misma estrategia de 
intervención del Proyecto PRA. De acuerdo con los representantes del programa y los jefes 
de los CSE, las empresas mineras que aceptaron continuar con el modelo operativo del 
programa, restringieron su operación al ámbito de influencia de la mina, apoyando a las 
cadenas de valor que se circunscribían dentro de él. Esta restricción rompe con la estrategia 
de intervención territorial a través de los corredores económicos, generando que en algunos 
casos el enfoque de demanda se viera obligado a ser reemplazado por uno de oferta para 
poder intervenir a los productores del ámbito de influencia de la mina. No obstante, el trabajo 
realizado con las cadenas de valor dentro del ámbito de influencia parece continuar siendo 
el mismo. Por ejemplo, la representante de la Asociación de Artesanas Makkys ubicada en 
Ccochaccasa en Huancavelica, manifestó no haber percibido la desactivación del Proyecto 
PRA porque toda la plataforma del programa continuó operando del mismo modo bajo la 
gestión de Buenaventura. 
103 
Tabla 23. Matriz final de las entrevistas realizadas – Parte E 
Tema Representantes del Proyecto PRA Jefes de los CSE Empresarios Productores articulados 
Transferencia del 
Proyecto PRA 
- Los intentos de transferir el modelo 
operativo del Proyecto PRA al sector tanto 
público (a través de Sierra Exportadora) 
como privado (a través de las empresas 
mineras) no fueron exitosos. 
- La propuesta inicial de USAID a Sierra 
Exportadora era que el Estado financie el 
programa y que la operación quede a 
cargo del sector privado. Esta propuesta 
no prosperó por la resistencia del sector 
público a tercerizar la operación de 
programas, por lo que la operación quedó 
a cargo de Sierra Exportadora. 
- La transferencia al sector público fracasó 
porque la dinámica de intervención del 
Proyecto PRA requiere un tipo de 
flexibilidad con la que el Estado no cuenta 
(i.e. mecanismos de contratación). 
Además, existe la idea de que el sector 
público no puede apoyar/favorecer a 
empresas privadas. 
- En el caso de las empresas mineras, estas 
solo estaban interesadas en continuar el 
modelo operativo del programa en su 
ámbito de influencia, dejado de lado el 
concepto de corredor económico. 
Sobre Sierra Exportadora: 
- La dinámica del Proyecto PRA no es 
compatible con la de una entidad 
pública. 
- Si bien Sierra Exportadora adoptó el 
modelo operativo del Proyecto PRA, no 
continúo realizando las mismas 
actividades. 
Sobre Buenaventura: 
- Continúan trabajando siguiendo el 
modelo operativo del Proyecto PRA pero 
con algunas modificaciones. El CSE solo 
opera en el ámbito de influencia de la 
mina. Esta restricción obliga a que a 
veces se empiece por la oferta y no por 
la demanda. 
Sobre Sierra Exportadora: 
- Sierra Exportadora entra haciendo 
competir a las empresas rompiendo 
los lazos de confianza generados por 
el Proyecto PRA. Por otro lado, 
removieron a los técnicos que 
trabajaban con los productores y los 
reemplazaron por nuevos. Además, se 
demoran en pagarle a los técnicos, y 
los perjudicados son los productores 
porque dejan de recibir asistencia 
técnica (El Altiplano S.A.C.). 
- La relación con Sierra Exportadora es 
más distante, no es lo mismo que con 
el Proyecto PRA, con estos últimos 
tenían más confianza (Productos del 
Valle S.A.C.). 
- Sierra Exportadora no realiza 
seguimiento ni monitorea a los 
productores (Ecoandino S.A.C.). 
Sobre Buenaventura: 
- Continúan trabajando del mismo modo 
que durante la intervención del 
programa porque se encuentran 
dentro del ámbito de influencia de la 
mina (Asociación de Artesanas 
Makkys).
No se recogió información a 
este nivel. 
104 
B.2. Detalle de las tablas del estudio cualitativo por informante 
a) Responsables del Proyecto PRA 
Informante Director del Proyecto PRA José Iturríos 
Modelo de intervención del 
Proyecto PRA 
- El modelo conceptual del proyecto se estructura de tres rasgos distintivos: 
- Primero: Enfoque donde la conexión a mercados es la pieza fundamental para promover la reducción de pobreza. 
- Idea: pobreza ocurre por falta de mercado 
- Segundo: Definición espacial de la intervención a través de corredores económicos (sistema de articulación de la población 
a partir de sus flujos económicos). 
- Idea: el problema está en la zona rural más alejada, pero la solución pude estar en la ciudad intermedia. Este es el concepto 
de chorreo o goteo. 
- Tercero: Modelo que promueve la cooperación y la confianza entre productores y compradores (empresa) 
- Idea: genera un modelo de intervención que piensa más en la cadena como sujeto de intervención o beneficiario que en sus 
participantes. 
- El modelo operativo estaba diseñado para maximizar ventas. 
- La propuesta: reducir los costos de transacción vinculados a la información y resolver los arreglos institucionales necesarios 
para viabilizar un negocio 
- La intervención era descentralizada a partir de los CSE (muy cerca de beneficiario) 
- Instrumento concreto: Plan de Negocio. 
- Sistema de monitoreo continuo
Mecanismos a través de los 
cuáles la intervención del 
Programa reduciría pobreza 
- El incremento de la producción, incrementa las ventas, lo cual incrementa los ingresos y reduce la pobreza. 
- En algunos casos, la mejora se dio porque los productores empezaron a recibir mejores precios por sus productos. Incluso, 
si un productor recibía menores precios, tenían a quién venderle toda su producción, es decir, se reducía el riesgo operativo 
del agricultor y facilitaba el proceso de inversión y expansión de las unidades productivas con efectos positivos. 
- El efecto es limitado porque existen otros factores que influyen en la pobreza sobre las cuales el programa no actúa (activos,
capital humano, etc.) 
Corredores económicos 
- La identificación inicial de USAID de los corredores económicos y sus potencialidades productivas no estuvo mal. En un 
80%-90% de los casos fue correcto y fueron pocas las modificaciones que se tuvieron que hacer durante la implementación 
del Proyecto. Las más recurrentes estuvieron relacionadas a ampliar los límites del corredor al momento de buscar 
productores. 
Criterios de focalización 
- El Proyecto PRA no estaba diseñado para articular a los productores más pobres sino a los más aptos. Si bien no se realizó 
esta selección explícitamente, la autoselección determinó que estos sean los productores que finalmente terminaron 
articulándose. 
Identificación de la demanda 
(empresas) 
- Primero se identificó el potencial del corredor económico. Luego, se identificó una cartera de clientes (en base a múltiples 
fuentes: gestor del CSE, PRA, allegados, etc.). Se realizaron visitas de inspección a cada uno de ellos y se les presentaba 
el modelo de operación del Proyecto PRA y la propuesta de servicios. 
105
Informante Director del Proyecto PR
A
 José Iturríos 
- En esta primera etapa, el trabajo del Proyecto PRA consistió en identificar y comprometer a la demanda, siendo central el 
trabajo del CSE en este proceso. 
Identificación de la oferta 
(productores) 
- La identificación de la oferta venía luego de la identificación de la demanda. 
- Luego de identificada la oferta, se implementó el paquete tecnológico (resolución de cuellos de botella). La articulación solo
sucedía después. Por un lado, la empresa debía estar dispuesta a compartir el paquete tecnológico y, por otro, los 
productores debían estar dispuestos a adoptarlos (inversión de tiempo, esfuerzo y dinero). 
Centro de Servicios 
Económicos 
- Es la oficina de promoción de negocios 
- Facilitan el flujo de información. 
- Construyen confianza entre actores. 
- Desarrollan el plan de negocio. 
- Implementan el plan de negocio. 
- Proponen soluciones a problemas concretos (cuellos de botella). 
- Tenían un contrato por resultados con premios y sanciones. 
- El perfil del jefe y gestores era fuertemente vinculado al sector privado con vínculos y capacidad de identificar demanda y 
oferta. 
Plan de Negocio 
- Buscaba reflejar el enfoque conceptual. 
- Identificar empresa habilitadora que tenga un compromiso con el proyecto, visión de largo plazo y dispuesta a invertir. 
- Identificar al productor comprometido y que honre sus compromisos. 
- El plan tenía que reflejar: interés del comprador, posibilidades del productor y cuellos de botella. 
- El plan tenía en promedio un periodo de maduración de 3 años. En ese momento los efectos eran maximizados. 
- Los montos de inversión del proyecto en la cadena eran cada vez menores. 
- El proceso de graduación tenía criterios como que los productores manejen el paquete tecnológico, generación de lazos de 
confianza, no cuellos de botella verificados por la unidad de monitoreo. 
- Sin embargo, el tiempo demostró que la estrategia tal como se implementó fue más exitosa en empresas medianas debido 
a que tenían potencial y eran flexibles en la toma de decisiones. 
- Lamentablemente el segmento medio es escaso en el Perú y prácticamente inexistente en la sierra central lo cual fue un 
reto para el proyecto. 
Principales dificultades en la 
implementación del programa 
- Ubicar la demanda. 
- Comprometer a las empresas a invertir. 
- Cambiar el paradigma en una masa crítica nacional donde la noción de mercado como estrategia de lucha contra la pobreza 
no estaba posicionada y se basaba en la ayuda asistencial. 
- Sector público 
- Cumplimiento de compromisos 
Elementos que facilitaron la 
implementación del programa 
Sistema de seguimiento y 
monitoreo 
- La estrategia de monitoreo empezaba en el CSE a partir de la recolección de información que luego cargaban en el sistema. 
- La Unidad de Monitoreo del Proyecto PRA era la auditora de esta información. 
- El monitoreo se hacía por plan de negocio. 
106
Informante Director del Proyecto PRA José Iturríos 
- En grueso, se verificaba que se estuvieran resolviendo los cuellos de botella, que las ventas estuvieran incrementando y 
que se mantuviera la causalidad (los cuellos de botella resueltos deben generar una cantidad de ventas comprobadas). 
- El monitoreo se realizaba de manera interna porque a su vez servía de instrumento de gestión operativo para medir el 
avance del proyecto. La crítica de USAID es que el Proyecto PRA se medía a sí mismo. 
- El seguimiento se realizaba al plan de negocio y a la cadena. 
Impacto generados 
- El programa gastaba US$ 5 millones por año. En el agregado, la contribución del programa a la reducción de la pobreza 
nacional sea marginal. Los productores articulados al PRA sí son menos pobres gracias al PRA. 
- Motores locales de desarrollo. 
- Cambio en la cultura de desarrollo. 
Sostenibilidad - Los negocios siguen vigentes. 
Transferencia del modelo de 
operación 
- Fracasó. 
- Modelo como el Proyecto PRA requiere de un tipo de flexibilidad que el sector público no tiene. 
- Además se debe romper el paradigma que el sector público no apoya empresas privadas. 
- Además eliminar la resistencia del sector a tercerizar la operación de un programa. 
- Estrategia de diversificación productiva/industrial. 
¿Qué le faltó al PRA? 
- La expansión del modelo de PRA a la costa, donde existe un gran potencial y por ende un mayor impacto. 
- La implementación de un directorio donde el sector público estuviera sentado, sin embargo, el Diálogo de Políticas nunca 
se llevó a cabo. Se perdió la oportunidad que el sector público conociera de cerca la experiencia. 
- Poner en manifiesto las brechas que el Estado debía resolver para maximizar aún más los impactos. 
Informante Proyect Manager Specialist y Contract Officer Representative del contrato de Chemonics con el Proyecto PRA Juan Robles 
Modelo de intervención del 
Proyecto PRA 
- El programa se empieza a diseñar a inicios de la década del noventa (1993) con James Riordan y forma parte de una 
estrategia integral que debía atender dos aspectos fundamentales: Alivio de la pobreza y Reducción de la pobreza. 
- El aspecto central que trabajó USAID fue vinculación a mercados y a través del diálogo de políticas se debía comprometer 
al Estado a generar las condiciones de infraestructura y capital humano necesarios para el éxito. 
- Por ello, la idea original de trabajo era directamente con el Estado. Lamentablemente la lentitud del mismo en el proceso 
de toma decisiones hizo que se migrara hacia otras instituciones como socios estratégicos. 
- El primero fue CONFIEP, pero no se lograron los resultados esperados. 
- En el 2000 se resuelve el contrato con CONFIEP y se empieza a trabajar directamente con Chemonics como operador, 
encargado de la evaluación y monitoreo del Proyecto PRA anteriormente. 
- En líneas generales Chemonics ha sido un buen operador y el Proyecto PRA ha mostrado estándares operativos por encima 
de otras intervenciones de USAID. 
Mecanismos a través de los 
cuáles la intervención del 
Programa reduciría pobreza 
- La reducción de la pobreza es un efecto indirecto de la dinamización de la economía dentro de cada corredor. 
- La dinamización de los mercados locales (a través del incremento de ventas e inversiones) genera empleo local, el cual es 
la principal fuente de generación de ingresos, lo cual contribuye a la reducción de la pobreza monetaria. 
107
Informante Proyect Manager Specialist y Contract Officer Representative del contrato de Chemonics con el Proyecto PRA Juan Robles 
- Más aún, si la dinamización de la economía se da a partir de cadenas de valor que involucran productos agrícolas, se 
asegura su contribución a la reducción de la pobreza rural. 
Corredores económicos 
- Para definir los corredores se realizó un diagnóstico de articulación territorial a través de vías y caminos. 
- Se identificaron 25 corredores a nivel nacional favoreciendo la articulación local. 
- Luego seleccionaron aquellos con mayor potencial y mayor nivel de pobreza. 
- El potencial se definió como el crecimiento en los últimos 40 años y la pobreza a partir de la información censal. Se 
ordenaron y escogieron 10 corredores con mayor valor. 
- Luego en cada corredor se identificó el potencial productivo. 
- Luego se buscaron a las empresas que pudieran canalizar ese potencial hacia el mercado. 
Criterios de focalización 
- La focalización se dio a nivel de corredor económico. Se identificaron 25 corredores a nivel nacional favoreciendo la 
articulación local, luego se seleccionaron aquellos con mayor potencial de crecimiento económico (definido a partir del 
crecimiento registrado en los últimos 40 años) y mayor concentración de pobreza. Se realizó un ranking del 1 al 5 de ambos 
criterios y se seleccionaron los 10 corredores que obtuvieron mayor puntaje. 
- En la medida que interesa la pobreza territorial, la intervención del programa no se focalizó en los productores más pobres, 
sino a nivel de todo el corredor económico. 
Identificación de la demanda 
(empresas) 
- En cada corredor económico, se identificó, primero, el potencial productivo, es decir, qué productos tenían condiciones de 
tener relativo éxito en el mercado. Luego, se buscaron a las empresas capaces de canalizarlo hacia el mercado. 
Identificación de la oferta 
(productores) 
- Luego de identificar el potencial productivo del corredor económico y de contactar a las empresas, se buscaban a 
productores que fuesen capaces de suplir la demanda. 
Centro de Servicios Económicos 
- Los CSEs eran los encargados de administrar el territorio, gerenciar a nivel local el proyecto para lograr las metas de 
producción y ventas propuestas. 
- La principal función de los CSEs era formular los planes de negocio (determinar las potencialidades) y lograr que el plan se 
cumpla a través de sus labores gerenciales y de monitoreo. 
- El CSE garantizaba que la articulación entre empresas y productores se mantuviera en el tiempo. 
- Espacios donde se identificaban las necesidades de asistencia técnica. 
Plan de Negocio 
- El principal mecanismo de intervención era el plan de negocio. 
- Era instrumento donde se identificaba a alguien que quería vender un producto y alguien que quería comprar ese producto. 
- Los cuellos de botella eran cruciales ya que definen los productos que el Proyecto PRA debía atender directamente 
(necesidades de asistencia técnica o aspectos asociados a vinculación con mercados, nunca se pensó en proveer activos). 
- Para determinar la viabilidad de éste, el criterio era asegurar una relación donde las ventas quintuplicaran los costos de 
asistencia. 
- En un plan de negocio típico se establecían también los compromisos de compra y venta. 
- El CSE presentaba el plan de trabajo y la estrategia para resolver esos cuellos de botella. 
- Los compromisos en casos muy puntuales derivaban en contratos (compromisos verbales o escritos generalmente). 
- Por eso la labor de monitoreo a todo nivel (empresa y productor) del CSE era crucial. 
Principales dificultades en la 
implementación del programa 
- Insuficiente capacidad productiva. 
- Insuficiente capital humano. 
- Informalidad a nivel de los productores (respeto de compromisos). 
108
Informante Proyect Manager Specialist y Contract Officer Representative del contrato de Chemonics con el Proyecto PRA Juan Robles 
Elementos que facilitaron la 
implementación del programa 
- Modelo conceptual adecuado. 
- Chemonics y, en particular, James Riordan en la primera etapa de implementación del programa. 
- La estrategia de seguimiento y monitoreo que produjo información oportuna para la toma de decisiones. 
Sistema de seguimiento y 
monitoreo 
- Estuvo basada en indicadores concretos y precisos, fáciles de medir y altamente correlacionados con el resultado final 
esperado: ventas y empleo (proxy de los efectos en la dinamización del corredor), e inversión de activos (proxy de 
sostenibilidad: solo una empresa que se va a quedar a hacer negocios en un corredor, invierte). 
- Los indicadores a los cuales se hace seguimiento son a nivel de empresas no de productores (i.e.: se mide las ventas de 
la empresa asumiendo que responde al conjunto de ventas que están realizando los productores). 
- El seguimiento a las empresas y productores se realizaba a través de los indicadores mencionados y a las visitas del CSE 
en su labor de monitoreo. 
Impacto generados 
- El impacto generado en la reducción de la tasa de pobreza de los productores que lograron articularse debería ser elevado, 
pero a nivel de todo el corredor el impacto generado en la reducción de la tasa de pobreza podría ser bajo debido a la 
escala del programa. 
- Dinamización de las economías locales, existen muchos casos exitosos para corroborarlo. 
- El principal efecto del programa ha sido generar un cambio de mentalidad. Se logró posicionar la idea de mercado como 
eje central en la lucha contra la pobreza. 
Sostenibilidad 
- En cuanto a los negocios individuales, se señala que no se puede hablar de sostenibilidad porque la tasa de mortalidad de 
los negocios es muy alta. 
- Respecto a la idea del negocio, esta sí se mantiene y ha sido una estrategia de dinamización sostenible. Pueden no 
mantenerse los mismos actores pero sí la dinámica generada. 
Transferencia del modelo de 
operación 
- Se intentó transferir el modelo operativo a las empresas mineras y a Sierra Exportadora, pero ningún intento fue exitoso. 
- Las empresas mineras estaban interesadas en su área de influencia no en el concepto de corredor, los espacios que 
proponía el Proyecto PRA eran muy extensos para sus intereses particulares. 
- Sierra Exportadora podía seguir la lógica del corredor pero el Estado, suele ser muy lento y poco flexible. Además, hay 
espacios políticos que interfieren con el diseño y la operación técnica. 
¿Qué le faltó al PRA? 
- No se realizaron Diálogos de Políticas, es decir, no se promovieron las acciones que desde el Estado eran necesarias para 
complementar el trabajo del Proyecto PRA. Estas acciones se relacionaban con la dotación de infraestructura para reducir 
las brechas de acceso. Los impactos pudieron ser mayores si se manejaba mejor este aspecto. 
Informante Director del Área de Monitoreo y Evaluación del Proyecto PRA Marco Aspilcueta 
Modelo de intervención del 
Proyecto PRA 
- Programa de desarrollo de corredores económicos, el cual tuviera un efecto sobre la pobreza en cada uno de ellos. 
- El Programa consistía en desarrollar negocios: permitía promover el desarrollo en cada uno de los corredores bajo un 
enfoque de demanda sobre la base de identificar empresas que estuvieran comprometidas en comprar los productos y que 
este compromiso pudiera ser una relación de largo plazo. Se llevaron a cabo cerca de 200 planes de negocios donde se 
relacionaron a productores localizados en zonas de pobreza con las empresas. 
109
Informante Director del Área de Monitoreo y Evaluación del Proyecto PRA Marco Aspilcueta 
- Las empresas normalmente no estaban en la zona sino en las capitales, o en Lima o en la costa, sobre todo si eran 
empresas agroexportadoras. 
- Contar con inversionistas privados como socios de proyecto para implementar las actividades en otros corredores.
Mecanismos a través de los 
cuáles la intervención del 
Programa reduciría pobreza 
- Para atacar la pobreza no necesariamente tienes que atender a los más pobres. 
- La pobreza es producto del aislamiento de los mercados (principio fundamental). 
- La idea era generar posibilidades de generación de empleo e ingresos en zonas que tuvieran mayor dinamismo (ciudades 
intermedias) pero que a su vez garantizasen la posibilidad de articularse con zonas más pobres. Al acercar el mercado a 
estos pequeños productores, los productores pueden alejarse del autoconsumo y vender su producción (mayor alcance a 
la monetización de los ingresos). 
- La idea fue acercar al mercado a pequeños productores, con cierto perfil y capacidad, dotándolos de una empresa 
compradora (demanda específica). 
Corredores económicos 
- En la primera etapa, se identificó a los corredores económicos que cumplieran con dos condiciones: (1) alta incidencia de 
pobreza y de pobreza extrema y (2) potencial para desarrollar alguna oferta de productos. 
- En la segunda etapa, la priorización pasó a estar sujeta a la posibilidad de tener a los inversionistas en términos del apoyo 
de los privados. 
- Un corredor económico se refiere a la conexión entre ciudades intermedias en determinados ámbitos donde hay un flujo 
permanente visible sobre las transacciones, producción, comercialización y dotación de servicios para esta producción. 
- La manera de operar fue a través de la interconexión existente entre ciudades intermedias, esto es, ciudades que tengan 
poblaciones de más de 15 mil o 20 mil habitantes, que tengan una dinámica, dotación de servicios, finanzas, y tengan 
condiciones para desarrollar la producción y el desarrollo empresarial. 
Criterios de focalización 
- La pobreza es un efecto, un resultado, no una causa. Para atacarla, no necesariamente se tiene que atender a los más 
pobres. En ese sentido no se siguieron criterios de focalización sobre los más pobres solo a nivel de corredor económico. 
- El Proyecto PRA trabajó con productores que tuvieran la capacidad de suplir la demanda. 
Identificación de la demanda 
(empresas) 
- Primero se identificaron a las empresas que tenían posibilidad de articularse con un mercado relativamente pobre 
(responsabilidad del CSE). Como se trataba de un programa basado en el enfoque de mercado, muchas de las decisiones 
se llevaban a cabo en base a las oportunidades que iban apareciendo en el camino. 
- Existía cierto compromiso del Proyecto PRA de cumplir ciertas metas en los indicadores claves (ventas, empleo, inversión). 
Sobre esa base había libertad de identificar a las empresas que mostraran la mayor disposición a realizar inversiones y a 
comprometerse a llevar a cabo un plan de negocio. 
- La única condición que se le ponía a las empresas es que debían comprar sus insumos dentro del corredor económico. 
Identificación de la oferta 
(productores) 
- Luego de identificada la empresa, se identificaban a los productores. 
- Estos tenían que tener buena disposición a trabajar. 
Centro de Servicios Económicos 
Plan de Negocio 
- En el plan se organizaba el resultado de desarrollar una actividad concreta en un corredor sobre la base de un cliente y el 
plan de actividades que respondía a los cuellos de botella. 
110
Informante Director del Área de Monitoreo y Evaluación del Proyecto PRA Marco Aspilcueta 
- En el 95% de los casos, el Plan de Negocio trataba de articular pequeños productores con empresas. 
- El Programa tenía dos niveles: el nivel programático (identificación de indicadores claves) y que estaba en manos de la 
dirección central (oficina en lima, de monitoreo) y la implementación. En la implementación, los gestores eran especialistas 
en negocios. El Plan de Negocio tenía como supuesto que la participación de las empresas en los productores tenía efectos 
en el empleo e ingresos. 
- Relación empresa-productor: en la mayoría de casos se realizaban compromisos, aunque en algunos casos se concretaron 
contratos. 
- Bastaba con tener un análisis de empresas que estuvieran dispuestas a intervenir y que estuvieran relacionadas con el 
corredor para ser elegibles. 
- La mayoría son medianas empresas, no son grandes empresas. 
- Sí se tocaron las puertas a las grandes empresas. Pero las grandes empresas ya tenían un plan dado y concreto. Estas 
pasan a modelos de integración vertical, por un tema de desconfianza. 
Principales dificultades en la 
implementación del programa 
- El cambio de la percepción sobre la pobreza y su relación con la inversión o empresarialidad. Se pensaba que el pequeño 
agricultor debía exportar directamente. El Proyecto PRA señalaba que la pobreza es el resultado del aislamiento de los 
mercados y lo que se debe hacer es promover la inversión privada y articular la producción. 
- En la medida que la estrategia de intervención del Proyecto PRA se enmarca dentro de una estrategia más grande (liderada 
por el Estado) depende de las condiciones existentes (red de seguridad social, nivel de infraestructura, y capital humano), 
las cuales pueden convertirse en cuellos de botella permanentes para los negocios. El Proyecto PRA tuvo que trabajar 
sobre las condiciones dadas pues operaban directamente en la generación de empleo e ingresos. 
- En la primera etapa del Proyecto PRA se dio el aprendizaje más importante. La rotación de gestores en el Proyecto PRA I 
fue alta debido a que algunos tuvieron dificultades para entender la lógica del programa, y ellos eran la base para la 
construcción de este. 
- Apalancamiento de fondos para el Proyecto PRA I. Se demoró en un año en abrir sus oficinas para la segunda etapa porque 
tenía que buscar nuevos socios. 
Elementos que facilitaron la 
implementación del programa 
- El equipo profesional que trabajaba en el CSE era gente experta en negocios (conocían a las empresas y el territorio, tenían 
conexiones). 
- El Proyecto PRA hacía alianzas estratégicas (ONGs, gobiernos locales y agentes que estuvieran dentro de la localidad) 
para comprometerlos en la provisión de cierto tipo de servicios o productos. 
- El Proyecto PRA no realizaba todas las actividades, el programa estaba a cargo de Chemonics International, ésta a su vez 
subcontrataba a agentes dentro de cada uno de los corredores, ya sean ONGs o empresas. 
Sistema de seguimiento y 
monitoreo 
- Los principales indicadores de desempeño eran: ventas, empleo e inversión. El indicador de ventas era una proxy del nivel 
de éxito de la actividad, pero no daba una idea cabal sobre los productores porque se medía en las empresas. Para hacerle 
seguimiento a los productores se levantaron algunas encuestas (Macroconsult 2012), pero no fue la regla. 
- Las encuestas se realizaron de manera anual pero no se aplicaron a todos (muestreo y requeridos). 
- El seguimiento se realizaba sobre las empresas. El CSE era el responsable del diseño, ejecución y finalización del Plan de 
Negocio y tenía que realizar visitas periódicas. Paralelamente, el área de monitoreo realizaba visitas para verificar los 
resultados que eran reportados por el CSE. 
- El monitoreo era a nivel de empresas y de productores (el monitoreo no solo es tomar datos). 
- El CSE se encargaba de realizar el plan de negocio: todos los planes tenían líneas de base y eran por productos específicos. 
111
Informante Director del Área de Monitoreo y Evaluación del Proyecto PR
A
 Marco Aspilcueta 
- El CSE se encargaba de realizar el apalancamiento de fondos, esto se realizaba de dos maneras (1) a través de una minera 
o empresa interesada. (2) Mediante aplicaciones a fondos del Estado como FINSID, FIDECOM, PROCOMPITE. 
- Además, el CSE se encargaba de la vinculación con gobiernos locales y regionales. 
- Una de las principales responsabilidades de la Unidad de Monitoreo era verificar la causalidad. La Unidad de Monitoreo 
estaba tan empoderada que podía determinar qué era causal y qué no era causal. 
- El CSE tenía un seguimiento continuo a los productores a través de ingenieros. 
- A nivel programático, el CSE se encargaba de cumplir las metas propuestas. 
Impacto generados 
- El Proyecto PRA buscaba, además, tener impacto en la mano de obra vinculada a los productores. En ese sentido, el 
Proyecto PRA tuvo una vinculación doble, con los productores y con la mano de obra que contrataban los productores. 
Sin embargo, por un asunto operativo, no se trabajó directamente con ellos, ni se les hizo seguimiento. Impacto bastante 
bueno en las localidades. 
- Impacto bastante bueno en las localidades. 
- Enfoque muy novedoso que atrajo mucho el interés de parte de los empresarios. 
Sostenibilidad 
- Señala que solo puede saberlo si se realizan visitas. 
- A priori, los efectos podrían esperarse como sostenibles porque el programa en ningún momento fue un intermediario sino 
un facilitador, no suplía la función de un agente dentro de la cadena de valor, por lo que si el programa dejaba de operar 
aún podría continuar la dinámica. Además, bajo ciertas condiciones de crecimiento, estas relaciones y negocios podrían 
mantenerse. El nivel de mortandad de los negocios además es alto, por las razones que se aplicarían a cualquier otro 
negocio. 
Transferencia del modelo de 
operación 
- Por el lado privado, el resultado fue parcial. Por ejemplo, mina Buenaventura sigue manteniendo este enfoque. 
- Sierra exportadora: convenio USAID-gobierno peruano para transferir la metodología del modelo. Se transfirieron planes 
de negocio, cerca de 100 para que fueran continuados. Muchos de estos siguen trabajando. 
- Se adoptó en modelo de Plan de Negocio completamente. 
- El Proyecto PRA con el sector público: dificultades propias del sector público impidieron una buena relación, por ejemplo, 
los mecanismos de contratación del estado no funcionan para ciertas actividades. En una dinámica donde los planes de 
negocio necesitan cosas urgentes. La dinámica del Proyecto PRA necesita de procesos muy rápidos. 
- Existía una concepción de que el Estado no puede favorecer empresas. En la contratación hubieron serias limitaciones, 
asumieron posturas muy conservadoras. El marco normativo del estado es muy contractivo para un modelo tan flexible. 
¿Qué le faltó al PRA? 
112 
b) Jefes de los Centros de Servicios Económicos 
Informante Corredor Puno
Nélida Ana Ibarra 
Productos desarrollados en el 
corredor Café, derivados lácteos, fibras y lanas, trucha, cereales y confecciones. 
Principales actividades 
desarrolladas por el CSE 
- Elaboración del Plan de Negocio 
- Buscar consultores para resolver los cuellos de botella. 
- Monitoreo de los planes de negocio y de las relaciones comerciales. 
- Relacionamiento social para generar confianza entre la empresa y los 
productores. 
Identificación de la demanda 
- Primero se identificó la potencialidad productiva del corredor, en función de 
la cual se identificaron a las empresas. 
- La segunda etapa del Proyecto PRA trabajó sobre una red de contactos 
formada en la primera etapa del Proyecto. Esta red de contactos incorpora, 
además, la experiencia de los gestores y consultores. 
- Luego de identificada la empresa se elaboraba el Plan de Negocio. 
Identificación de los 
productores 
- La identificación de la potencialidad productiva del corredor y el 
favorecimiento de productos que ya se producían en la zona garantizaban, 
de un modo u otro, la presencia de productores por lo que fue relativamente 
fácil identificarlos. Además, muchas de las empresas ya venían trabajando 
con productores o, por lo menos, tenían identificadas las zonas donde se 
encontraban. 
- Se trabajó con productores pobres pero no extremadamente pobres (solo 
en el caso de la alpaca los productores eran muy pobres). 
Proceso de articulación 
- El proceso de articulación fue complicado por la desconfianza e 
informalidad de los productores. Por ello, una de las principales actividades 
a resolver fue la institucionalidad, la formalización de las relaciones y el 
reforzamiento de la confianza entre empresas y productores. 
- La relación entre empresas y productores dependía en su mayoría del 
éxito comercial del negocio y del precio que recibían los productores. 
Productores articulados 1/ 
- 2,405 productores (Fuente: Unidad de Monitoreo del Proyecto PRA) 
- Alta rotación de productores 
- En algunos casos se tuvo que convencer a los productores a cambiar sus 
modos de producción y orientados hacia la demanda efectiva. 
Planes de negocio 
- Columna vertebral de la estrategia 
- El principal objetivo del Plan de Negocio era incrementar el número de 
ventas de la empresa. 
- Se determinaba los compradores, los vendedores, los cuellos de botellas 
del negocio y el plan para solucionarlos. 
Contrato 
Focalización 
- Las localidades ya estaban definidas por el Proyecto PRA (corredor 
económico), pero en ocasiones se tuvo que salir del corredor para encontrar 
productores. 
Asistencia técnica de los CSE 
a los pequeños productores 
- Formalizar y educar financieramente a los productores. 
- Mejorar la calidad del producto (por ejemplo, productos orgánicos). 
- Incrementar el volumen de producción (planes de productividad de la tierra 
y aprovechamiento del espacio agrícola). 
- Asistencia técnica a los consultores, especialmente para incubar la noción 
del mercado como eje central de la estrategia. 
Sistema de seguimiento y 
monitoreo 
 - Monitoreo y seguimiento continuo, tanto a la empresa como a los 
productores. 
- Seguimiento para evitar que la confianza entre empresas y productores 
erosione debido a incumplimientos. 
Impactos 
- Se redujo la pobreza (sobre todo en los productores de alpaca). 
- Se generó un clima de confianza entre empresarios y productores. 
- Educación financiera 
- Se logró posicionar la idea de que el desarrollo rural no era incompatible 
con un enfoque de mercado. 
- El proceso de aprendizaje fue lento porque requirió la construcción de 
 
 113
Informante Corredor Puno
Nélida Ana Ibarra 
lazos de confianza, por el escaso capital humano y la alta rotación de 
productores, pero los productores respondieron adecuadamente. 
Lo que dificultó la 
implementación del 
PROYECTO PRA 
- La capacidad productiva de los productores era muy limitada (por debajo 
de los estándares de mercado). Escaso capital humano. 
- La desconfianza del productor. 
- La fragilidad de la institucionalidad económica y del mercado en particular.
- Dificultades culturales. 
- Gran informalidad. 
- Presencia de narcotráfico. 
- Déficit de infraestructura. 
Lo que facilitó la 
implementación del 
PROYECTO PRA 
- El establecimiento del CSE en Ayauni. 
- El personal del CSE se encontraba muy capacitado y conocían muy bien 
los productos desarrollados y la zona de intervención. 
- Organización del CSE, por sector y afinidad. 
Sostenibilidad 
- Los impactos generados por el proyecto son sostenibles en la medida que 
generaron un cambio en la mentalidad de las personas respecto a la 
relevancia del mercado como estrategia de superación de pobreza. 
- Luego de la desactivación del proyecto, si bien la actividad ha disminuido 
(pero debido a factores exógenos), muchas de las empresas y los productos 
desarrollados siguen generando una dinámica en la zona. 
Lo que se pudo haber hecho 
diferente 
- La gerencia de los negocios pudo haber sido mejor. 
- El trato pudo ser más equitativo con los indicadores del proyecto (de parte 
de la sede central). 
- Hubieron ciertos favoritismos. 
Transferencia del modelo 
1/ Información provista por la Unidad de Monitoreo del Proyecto PRA. 
 
 
 114
Informante Corredor Junín - Pasco
Wilfredo del Pino Núñez 
Productos desarrollados en el 
corredor 
Ganado, ajíes y pimiento, alcachofa, productos avícolas, especias, trucha, 
cacao, musgo, derivados lácteos y frutas. 
Principales actividades 
desarrolladas por el CSE 
- Identificación de cadenas de valor donde lo más importante era la 
demanda y en cascada se organizaba el producto. La unidad de análisis 
para el proyecto era la empresa. 
- Resolución de cuellos de botella. 
- Articulación de las empresas hacia adelante (compradores) y hacia atrás 
(productores). 
- Asistencia técnica (todos los días y personalizada). 
- Construcción de puentes de confianza entre empresarios y productores 
(desde la presentación hasta el cumplimiento con el pago). 
Identificación de la demanda 
- Las empresas debían tener una demanda asegurada del producto ya sea 
en el mercado interno o externo. Además, debía tener potencial de 
crecimiento (permitir alcanzar las metas del CSE) y algún tipo de cuello de 
botella. 
- La selección de empresas empezaba por realizar un diagnóstico en donde 
se identificaban a las empresas más formales y serias. Además, se 
consideraban las referencias de otros empresarios así como las de la red de 
contactos que el equipo había formado en la primera etapa del Proyecto 
PRA. 
- Luego, buscaban a las empresas. Se reunían con ellas para analizar toda 
la cadena que desarrollaban y realizar un análisis exhaustivo. 
- No hubieron empresas que decidieran dejar de trabajar con el Proyecto 
PRA. 
Identificación de los 
productores 
- Los productores debían estar en una zona concentrada, no debían estar 
muy dispersos. Tenían que ser emprendedores, dispuestos a trabajar bajo 
los parámetros que establecía la empresa y querer recibir asistencia técnica. 
Si los productores cumplían con este perfil, se empezaba a trabajar con 
ellos en solucionar los cuellos de botella que enfrentaran. 
- El Proyecto PRA iba con un representante de la empresa a visitar a los 
productores para proponerles trabajar con ellos. Incluso, en algunos casos, 
se llevaba a los productores a que conozcan la empresa para construir 
confianza. 
Proceso de articulación 
Productores articulados 1/ 
- 395 productores (Fuente: Unidad de Monitoreo del Proyecto PRA) 
- Según el Jefe del CSE, se lograron articular cerca de 1,200 productores, 
de los cuales el 60% debe seguir articulado con las empresas. Es 
comprensible que no todos sigan trabajando porque la dinámica del 
mercado no es constante. 
- Hubieron casos en los cuales los productores se desarticularon porque los 
intermediarios siempre estaban al acecho compitiendo en precio con las 
empresas. Otro factor importante era la envergadura de la empresa, cuanto 
más pequeña era mayores eran las probabilidades de desarticulación. 
Planes de negocio 
- Un plan de negocio por tipo de producto. 
- Diagnóstico y descripción de la empresa. 
- Identificación de cuellos de botella. 
- Propuesta para solucionar los cuellos de botella de la empresa. 
- El plan de negocio se manda a la Unidad de Monitoreo para que analicen 
la consistencia del mismo, de estar bien formulado pasaba a trabajarse. 
- Establecían metas en términos de ventas incrementales, jornales e 
inversiones, pero dependían de la dinámica del negocio. La línea de base se 
establecía en función de lo registrado 12 meses antes de la intervención del 
Proyecto PRA. 
Contrato - En algunos casos se establecieron contratos pero no en todos. 
Focalización 
- La identificación de productores se desarrolló primero a nivel de centro 
poblado y luego de productor, porque se priorizaban productores que 
estuvieran agrupados. 
- No se siguieron criterios de focalización porque se quería apoyar a 
empresas medianas o grandes que tenían una demanda asegurada y que 
su cuello de botella era mantener una oferta constante, por lo que estuvieran 
 
 115
Informante Corredor Junín - Pasco
Wilfredo del Pino Núñez 
interesadas en invertir en la articulación. 
- Por el contrario, existía un proceso de autoselección, al final se terminaba 
ayudando a aquellos productores que tuvieran un determinado perfil y una 
mayor capacidad para satisfacer la oferta (capital, activos, etc.). Al articular 
a ese productor, este contrataba mano de obra de aquellos que no tenían 
tierra o que eran más pobres. 
Asistencia técnica de los CSE 
a los pequeños productores 
Sistema de seguimiento y 
monitoreo 
- Seguimiento a las ventas de la empresa. 
- Poco a poco las empresas dejaban de necesitar ayuda y el CSE solo le 
hacía seguimiento a las ventas de la empresa. Las empresas se graduaban 
del programa cuando sus cuellos de botella se solucionaban. 
Impactos 
- El incremento en el empleo fue relativo, dependía del tipo de negocio. Por 
el lado de la empresa, cuando la planta incrementaba su personal, no lo 
hacía en grandes cantidades. 
Por el lado de los productores, por ejemplo cuando el negocio era 
netamente agrícola, incrementaba la mano de obra, de lo contrario no. 
- Incrementó la producción pero más que eso incrementó la productividad 
del productor. 
- Mejoró la calidad de vida de las personas (reducción de pobreza), pero 
este resultado pudo variar entre zonas dependiendo de la intensidad de 
mano de obra que requiriera el producto. 
Lo que dificultó la 
implementación del 
PROYECTO PRA 
 
Lo que facilitó la 
implementación del 
PROYECTO PRA 
 
Sostenibilidad 
- La presencia del CSE es importante para sostener algunos de los impactos 
generados por el proyecto. La dinamización de la economía sí es sostenible. 
- En alguno casos (empresas grandes) se contrataron a los ingenieros con 
lo que se mantuvo el trabajo realizado por el Proyecto PRA. 
Lo que se pudo haber hecho 
diferente 
Transferencia del modelo 
- Sierra Exportadora: El CSE participó con las presentaciones y se 
transfirieron todos los contactos. 
- Transferir este tipo de modelos al Estado es un fracaso porque la dinámica 
del Proyecto PRA no es compatible con la de una entidad pública. 
1/ Información provista por la Unidad de Monitoreo del Proyecto PRA. 
Informante Corredor Huancavelica
Ana María Andrade 
Productos desarrollados en el 
corredor 
Fibras y lanas, maíz, menestras y leguminosas, maca, confecciones, trucha, 
papa, palta, cereales, zapallo, ganado y frutas. 
Principales actividades 
desarrolladas por el CSE 
- Identificación del potencial productivo en el corredor económico. 
- Identificación de empresas facilitadoras o de empresas locales que 
pudieran canalizar la producción. 
- Identificación de productores capaces de satisfacer la demanda de las 
empresas. 
- Generación de condiciones para articular la demanda con la oferta. 
- Definición de las características productivas y las necesidades de 
asistencia técnica a partir de un paquete tecnológico. 
- Construcción de lazos de confianza. 
- Elaboración del Plan de Negocio. 
Identificación de la demanda 
- Los gestores de negocios del CSE ya tenían una cartera de empresas con 
la cual trabajar (perfil del gestor para trabajar en el CSE). Además, se 
contaba con la red de contactos establecida en la primera etapa del 
 
 116
Informante Corredor Huancavelica
Ana María Andrade 
Proyecto PRA. 
- Por otro lado, el posicionamiento regional que había logrado el Proyecto 
PRA hizo que muchas empresas buscaran directamente al proyecto para 
trabajar con ellos. 
Identificación de los 
productores 
- Los gestores de negocios del CSE también contaban con una cartera de 
productores o con un mapeo de localidades y de productos. 
- La estrategia para llegar a los productores fue comprometer a líderes 
comunales para generar lazos de confianza (intermediarios). 
- Las localidades beneficiarias se seleccionaron dentro del corredor 
económico. Se favorecieron a aquellas localidades que tuvieran facilidades 
para hacer negocios (aspectos culturales), aprovechar economías de escala 
y tuvieran la capacidad de invertir y vender (potencial). 
Proceso de articulación 
- Proceso lento. Hubo que solucionar muchos cuellos de botella para que la 
articulación se hiciera efectiva. No obstante se vio facilitada por la existencia 
de mercados. 
Productores articulados 1/ 
- 1,598 productores 
- El número de productores articulados al inicio siempre era elevado pero 
con el pasar del tiempo se iba reduciendo. 
Planes de negocio 
- Define la intervención técnica. 
- Plantea soluciones para la generación del vínculo comercial lo cual incide 
en la identificación de demanda y oferta. Aborda el aspecto de la 
construcción de lazos de confianza. Identifica los factores de éxito. 
- Identifica los cuellos de botella e incluye una propuesta para solucionarlos 
(i.e. asistencia técnica). 
Contrato 
Focalización 
- Si bien se trabajó con productores pobres, no hubo una focalización de 
manera explícita. 
- El supuesto era que si la economía local se dinamizaba terminaría 
articulando a los productores más pobres. 
- 
Asistencia técnica de los CSE 
a los pequeños productores 
- Acompañamiento en aspectos técnicos-productivos. 
- Formalización, bancarización y asociatividad. 
- Construcción de lazos de confianza. 
- Otros: manejo de plagas, ampliación de tierras, incremento de la 
productividad, asistencia en la post-cosecha, etc. 
- El proyecto facilitaba las opciones de asistencia técnica proveyendo 
soluciones concretas, gestionando la asistencia técnica, etc. pero todo a 
nivel gerencial. 
- Dependiendo del tamaño, muchas empresas se involucraban en la 
asistencia o compartían el paquete tecnológico. 
Sistema de seguimiento y 
monitoreo 
- Se realizaba seguimiento a las empresas y a los productores. 
- Monitoreo respecto a las hectáreas programadas, la participación de los 
productores, la satisfacción con la asistencia técnica recibida. 
- Se trabajaba con autoridades locales (como estrategia de Diálogo de 
Políticas). 
- La Unidad de Monitoreo del Proyecto hacía visitas trimestrales para 
verificar la consistencia del Plan de Negocio, verificar causalidades, verificar 
padrones (demanda y oferta). 
Impactos 
- Inversiones en educación de parte de los hogares beneficiados directa e 
indirectamente. 
- El proyecto fue relevante a escala regional. 
Lo que dificultó la 
implementación del Proyecto 
PRA 
- Cambio de operadores en el corredor económico. 
- Cambio de gestores de negocios en el corredor económico. 
- La rotación de personal limita el aprendizaje en el aspecto operativo del 
Programa. Muchas veces los cambios son positivos pero de todos modos 
retrasaban el proyecto en términos de las metas impuestas. 
- Insertar la idea de que el desarrollo de negocios favorece el desarrollo 
local. El enfoque de mercado es positivo. 
 
 117
Informante Corredor Huancavelica
Ana María Andrade 
Lo que facilitó la 
implementación del Proyecto 
PRA 
 
Sostenibilidad - El proyecto es sostenible en la medida que muchos de los negocios 
continúan hasta hoy. 
Lo que se pudo haber hecho 
diferente 
Transferencia del modelo 
1/ Información provista por la Unidad de Monitoreo del Proyecto PRA. 
Informante Corredor Sierra Lima Norte
Javier Arenas de la Cruz 
Productos desarrollados en el 
corredor 
Frutas, palta, menestras y leguminosas, cereales, fibras y lanas, derivados 
lácteos, ganado, trucha, artesanía y artículos del hogar, papa y cuy. 
Principales actividades 
desarrolladas por el CSE 
- Articulación comercial y asistencia técnica. 
- Resolución de cuellos de botella. Dependiendo del cuello de botella se 
contrataban los consultores para resolverlos. 
- Búsqueda constante de negocios: se buscaban oportunidades de mercado 
y se analizaban las zonas con mayor potencial para desarrollar productos. 
Identificación de la demanda 
- El CSE tenía metas establecidas que debía cumplir y un presupuesto para 
alcanzarlo. 
- Por tanto, las empresas con las que se trabajaba debían tener un potencial 
de crecimiento de modo que permitieran alcanzar las metas propuestas. La 
selección del producto a desarrollar también era fundamental. 
- En algunos casos, como se conocía el trabajo que realizaba el Proyecto 
PRA, las mismas empresas se acercaban al CSE. 
Identificación de los 
productores 
- Primero, le preguntaban al empresario de dónde le interesaba que saliera 
el producto y en base a eso seleccionaban a los productores. 
- Otro criterio era articular zonas donde no habían compradores. En algunos 
casos los mismos productores se acercaban al PRA. 
- La articulación era voluntaria (previa explicación del modelo de 
articulación). 
Proceso de articulación - La articulación era de manera inmediata. 
Productores articulados 1/ 
- 1,017 productores (Fuente: Unidad de Monitoreo del Proyecto PRA) 
- Según el Jefe del CSE se articularon entre 1200 y 1500 productores, de los 
cuales la mayor parte continúa articulado a la empresa. 
- En algunos casos sí se realizó transformación productiva. 
Planes de negocio 
- Diagnóstico y descripción de la empresa. 
- Descripción del producto a comercializar (características, precios, 
demanda, oferta, etc.). 
- Identificación de los cuellos de botella de la empresa para desarrollar el 
producto. 
- Identificación de las fortalezas y debilidades del producto. 
- Propuesta para superar los cuellos de botella de la empresa. 
- No se detallaba a los productores involucrados. La relación de proveedores 
se tenía en las fichas de monitoreo. 
- Contenían metas (la más importante: ventas). Estas metas debían 
contribuir a alcanzar las metas del CSE respecto a todo el corredor. 
Contrato - En algunos casos se establecieron contratos pero no en todos. En la 
mayoría de casos, había adelantos y facilidades para los productores. 
Focalización - No se siguieron criterios de focalización explícitos. La idea era generar un 
dinamismo en la zona que se traduzca en la reducción de la pobreza. 
Asistencia técnica de los CSE 
a los pequeños productores 
- Luego de la articulación, se iniciaba con la asistencia técnica para resolver 
los cuellos de botella que enfrentaban los productores. Los problemas que 
enfrentaban los productores se convertían en los cuellos de botella de la 
empresa (como una suerte de integración vertical), esto es porque el Cliente 
era la empresa pero no el productor. 
 
 118
Informante Corredor Sierra Lima Norte
Javier Arenas de la Cruz 
Sistema de seguimiento y 
monitoreo 
- Asistencia técnica 
- Seguimiento a las ventas mensuales de la empresa. Además, otros 
indicadores relevantes eran las inversiones y los jornales generados. 
- Seguimiento a las ventas trimestrales de los productores a la empresa. 
Impactos 
- Aseguramiento de una demanda efectiva a los productores. 
- Mejoras en la calidad de vida de las personas (reducción de pobreza, 
sobretodo en el caso del durazno). 
- Incremento de mano de obra: al incrementar la demanda de la empresa, 
necesitaban más mano de obra para producir. 
- Incremento de las inversiones. 
Lo que dificultó la 
implementación del Proyecto 
PRA 
- En la segunda etapa del proyecto se encontraron muchas dificultades en la 
implementación porque ya conocían el know-how. La curva de aprendizaje 
fue mayor en la primera etapa del proyecto. 
Lo que facilitó la 
implementación del Proyecto 
PRA 
 
Sostenibilidad 
- La relación entre productores y empresas todavía se mantiene. Todas las 
cadenas formadas se siguen manteniendo. 
- Sin embargo, la asistencia técnica se ha reducido. Solo aquellas empresas 
que contrataron a los técnicos con los que trabajaba el proyecto continúan 
brindando asistencia técnica a los productores. 
Lo que se pudo haber hecho 
diferente 
Transferencia del modelo 
- Sierra Exportadora: Se realizó la transferencia de los principales productos, 
sin embargo no continuaron con el trabajo que realizaba el Proyecto PRA. 
Por ejemplo, en el primer año de intervención solo solicitaron las ventas de la 
empresa. 
- Buenaventura: Se continuó trabajando con modelo de operación del 
Proyecto PRA pero con cambios, solo se trabaja en el área de influencia del 
proyecto por lo que a veces no empiezan por la demanda sino por la oferta 
existente. 
- No se trabajó con ONGs ni con los gobiernos locales porque el dinamismo 
que exige el modelo es muy alto y el Estado es muy lento. Cuando se trató 
de trabajar en conjunto, no se pudo avanzar. 
1/ Información provista por la Unidad de Monitoreo del Proyecto PRA. 
 
 
 119
c) Representantes de las empresas 
Corredor Puno 
Empresa Niisa Corporation
Producto específico Quinua orgánica 
Rubro 
Empresa productora de hojuelas de cereales andinos enriquecidos con 
vitaminas y minerales, entre ellos, quinua. Provee a los programas 
asistenciales del Estado: Vaso de Leche, Qali Warma y el Programa de 
Complementación Alimentaria. 
Contacto con el Proyecto 
PRA 
La empresa buscaba integrarse verticalmente con productores. Ya habían 
intentado hacerlo por su propia cuenta, pero no podían brindar asistencia 
técnica a todos los productores que se iban articulando. En medio de esta 
situación, la empresa recibió información del trabajo que realizaba el 
proyecto por lo que se pusieron en contacto con ellos. 
Cuellos de botella 
- Débil control técnico del cultivo. 
- Baja productividad. 
- Bajos niveles de producción. 
-Escasa asistencia técnica. 
Oferta del Proyecto PRA 
- Asesoría técnica de mayor amplitud (lo que más necesitaba la empresa). 
- Seguimiento y control de los planes y programas que tenían. 
- Desarrollo de quinua orgánica con los productores. 
Articulación 
- El Proyecto PRA realizaba una propuesta inicial de productores, y la 
empresa analizaba y daba su conformidad. 
- La articulación era inmediata. Las capacitaciones empezaban a la 
brevedad. 
Planes de negocio 
- Comprendía un programa de capacitación en el tema orgánico a los 
productores. 
- El Proyecto PRA organizaba las capacitaciones y la empresa lo financiaba. 
- Se establecían metas en términos de las cosechas de grano, productividad 
y ventas (en volumen). 
Productores articulados 
- La empresa ya tenía productores, el Proyecto PRA les consiguió nuevos 
productores. 
- Se articularon más de 100 productores. A las comunidades se les 
consideraban como si fueran un productor, por lo que en total serían como 
500 o 700 personas. 
Requisito a los productores 
Contrato 
- Existía un convenio donde la empresa ofrecía asistencia técnica durante 
toda la campaña y los productores se comprometían a reservar un 
porcentaje de su producción. 
- La empresa les brindaban los granos y se los cobraba a costo en la 
cosecha. 
- El trato podía ser directamente con productores independientes o por 
grupos de productores. 
- No todos los productores cumplían con el compromiso establecido, pero sí 
en su mayoría. 
Frecuencia de la producción - Una cosecha al año. Una vez cada 9 meses. 
Sistema de seguimiento y 
monitoreo 
Por el lado de los productores: 
- Asistencia técnica a tiempo completo. 
- El Proyecto PRA se encargaba de programar las capacitaciones (eran 
grupales y personalizadas). Este trabajo era verificado por la Certificadora 
de Calidad (por ser orgánico). La Certificadora hace una auditoría cada 6 
meses. 
Por el lado de la empresa: 
-Se realizaban reuniones muy seguidas, por lo menos una vez al mes, 
insistiendo con el tema de las ventas y solicitando reporte de los inventarios 
y de las facturas. 
Importancia del Proyecto 
PRA 
- La incorporación de ingenieros y técnicos de la zona que tienen la 
idiosincrasia del productor. 
- Construyó lazos de confianza. 
Resultados de la intervención 
del proyecto 
- Las ventas no incrementaron tanto por un tema interno (Restringieron sus 
ventas a mercado local, pues no aceptaron vender sus productos en el 
 
 120
Corredor Puno 
Empresa Niisa Corporation
exterior a un precio menor). 
- Se contrató una mayor cantidad de mano de obra para la compra y 
también para la cosecha. En un momento llegó a ser tanta la oferta de 
quinua que no había mano de obra en Puno. Los productores contrataban 
mano de obra y la empresa los apoyaba con financiamiento. 
- Incrementaron las inversiones de la empresa en cuanto a equipo y al 
acondicionamiento de los almacenes. 
- Antes del Proyecto PRA facturaban 70 millones, ahora facturan más de 
100 millones de dólares al año. 
- La integración vertical fue muy importante porque obtuvieron un grano más 
barato. 
Salida del Proyecto PRA 
- Se redujo el número de ingenieros a la mitad por falta de presupuesto. Los 
ingenieros ya no se daban abasto, pero por el salario no pueden exigir 
mucho. 
-Las relaciones con los nuevos ingenieros contratados fracasaron (se 
rompieron los vínculos de confianza creados con el Proyecto PRA). 
- Algunos productores dejaron de cumplir los requisitos por la falta de 
seguimiento. Se redujo la cantidad de quinua producida y comprada en 
Puno. 
- Aproximadamente el 80% de los productores aún continúa articulado con 
la empresa, sin embargo, muchos productores dejaron de trabajar con la 
empresa porque no cumplían con los requisitos de la Certificadora. 
Ventajas del Proyecto PRA 
- El Proyecto PRA operaba como una institución privada. Mejor que el 
trabajo de las ONGs que suelen ser lentas. 
- La gente del Proyecto PRA era muy proactiva y avanzaban muy rápido. 
- Los agricultores han aprendido unas buenas técnicas para mejorar a su 
productividad y calidad. 
- El Proyecto PRA mejoró la situación de los productores debido a que la 
calidad de servicio que brindaban mejoró. 
- Lo más importante que obtuvo la empresa fue el know-how que adquirieron 
sobre asistencia técnica y responsabilidad social. 
Corredor Puno 
Empresa El Altiplano SAC
Producto específico Quinua orgánica 
Rubro Empresa dedicada a la producción, procesamiento y comercialización de 
granos andinos, principalmente, de quinua y cañihua. 
Contacto con el Proyecto 
PRA 
La empresa ya había trabajado con el proyecto en la primera etapa para el 
mejoramiento de semillas. En la segunda etapa, el PROYECTO PRA se 
vuelve a contactar con la empresa y le propone volver a trabajar con ellos, 
pero esta vez en zonas más deprimidas como Ayabiri, Cupi, Macari, 
Azángaro, Pucaramas, etc. 
Cuellos de botella 
- La tecnología (maquinaria) con la que contaba la empresa no permitía 
alcanzar los niveles de producción ni los niveles de calidad deseados. 
- No lograban abastecerse de quinua mientras la demanda aumentaba, 
debido a que no tenían suficientes proveedores. 
- Falta de maquinaria. 
Oferta del Proyecto PRA 
- Articulación con productores en las zonas más deprimidas. 
- Asistencia técnica para los productores. 
- Búsqueda de clientes para la empresa. 
Articulación 
- La articulación productor-empresa no fue inmediata, primero se tuvieron 
que construir lazos de confianza con los pequeños productores. 
- En el caso contrario empresa-productor, la articulación sí era inmediata, la 
depuración se realizaba en el camino. 
Planes de negocio - Se estableció que el Proyecto PRA buscaba los clientes, propiciaba las 
siembras de los productos que tenían la demanda del mercado y los 
 
 121
Corredor Puno 
Empresa El Altiplano SAC
articulaba con productores. 
- Se estableció que el Proyecto PRA conectaría a los productores y 
proveedores con la empresa con la condición que compraran la producción 
de manera directa. 
- El Proyecto PRA se encargara de organizar a los productores, brindara 
capacitaciones para mejorar las técnicas de producción y las variedades que 
deberían sembrar. 
- La empresa tenía que mejorar sus tecnologías para ser competitiva 
basándose en la calidad por lo que debía comprometerse a la 
implementación de nuevas máquinas. 
Productores articulados 
- En la segunda etapa del proyecto se articularon más de 150 productores. 
- La mayoría de los productores articulados producía quinua convencional. 
Hubo un proceso de capacitación para convertirlos en productores de 
quinua orgánica (periodo de un año). La certificación orgánica hace que los 
productores roten mucho. 
Requisito a los productores - Realizar sus actividades de manera higiénica (no heces de ratón). 
- Brindar el tamaño de grano adecuado. 
Contrato 
- Tenían un contrato con cada uno de los productores por la Certificadora. 
- Los contratos no estaban en términos de volumen de producción sino en 
hectáreas producidas. 
- El contrato no fijaba el precio de compra, sino que este se fija el día en que 
se recoge la producción. 
Frecuencia de la producción - Una vez al año. 
Sistema de seguimiento y 
monitoreo 
Por el lado de los productores: 
- Asistencia técnica a tiempo completo. 
- La empresa se reunía con los productores una vez a la semana en sus 
comunidades. 
- El acompañamiento no era solo de mejoramiento de técnicas de 
producción sino que, para desarrollar los lazos de confianza y combatir los 
malos hábitos que los productores. 
-El Proyecto PRA ponía 3 técnicos, los cuales estaban todo el día en el 
campo y debían supervisar los cultivos y visitar a cada uno de los 
productores. 
-El ingeniero a cargo presentaba un reporte al PRA cada quince o treinta 
días de las actividades realizadas y luego se lo reenviaban a la empresa. 
Luego, el ingeniero se reunía con la empresa para diseñar la nueva hoja de 
ruta en función al informe elaborado. 
Por el lado de la empresa: 
- El Proyecto PRA revisaba las facturas de la empresa. 
Importancia del Proyecto 
PRA 
- El trabajo del Proyecto PRA fue muy bueno. 
- El Proyecto PRA logró que los productores de las zonas más deprimidas 
confiaran en una empresa. 
- Consiguió clientes para la empresa en el extranjero. El Proyecto PRA 
llevaba las muestras de la empresa a ferias en Lima y en el extranjero. 
Resultados de la intervención 
del proyecto 
- En términos generales, lograron cumplir las metas propuestas, aunque no 
al 100%. 
- Las ventas crecieron, producto de lo cual contrataron más mano de obra e 
incrementaron las inversiones. 
- Los productores han mejorado su situación. Antes solo sembraban quinua 
para su consumo, ahora producen para vender. 
- Las exportaciones crecieron. El Proyecto PRA los ayudó a conectarse con 
otros clientes en el exterior (antes la empresa no exportaba directamente 
porque tenían dificultades administrativas). El Proyecto PRA los ayudó pero 
tampoco había gente especializada en exportación, en la logística, 
requerimientos, aduanas, etc., aún tienen problemas para exportar porque 
no tienen un área especializada en eso. 
Salida del Proyecto PRA 
- Con la entrada de Sierra Exportadora se comienza a hacer competir a las 
empresas rompiendo los lazos de confianza generados por el Proyecto 
PRA. 
- Se reemplazaron los ingenieros del Proyecto PRA por nuevos. No se les 
 
 122
Corredor Puno 
Empresa El Altiplano SAC
pagaba a tiempo por lo que los productores no recibían asistencia técnica. 
- Los productores articulados se redujeron en más del 50%. 
Ventajas del Proyecto PRA 
Corredor Sierra Lima-Norte 
Empresa Importaciones y Exportaciones Felles
Producto específico Durazno 
Rubro Empresa comercializadora de durazno, exporta, principalmente, a Ecuador y 
también vende en Lima. 
Contacto con el Proyecto 
PRA 
El contacto con el Proyecto PRA se realizó a través de un amigo del 
propietario de la empresa. Esta persona conocía los problemas que 
enfrentaba la empresa para mecanizar los procesos de selección y envasaje 
de la fruta, lo cual constituía el principal limitante para el crecimiento de la 
empresa. Introduce a la empresa con el Proyecto PRA para que el programa 
pueda contactarlos con proveedores de maquinaria. 
Cuellos de botella 
- Problemas de abastecimiento para suplir la demanda de exportación. 
- Abastecimiento insuficiente de durazno. 
- Deficiente calidad del producto por cosecha inadecuada de la fruta. 
- Deficientes procesos de selección y envasaje de la fruta (se utilizaban 
técnicas manuales. Se quería automatizar procesos). 
- Dificultad para contactar nuevos mercados. 
Oferta del Proyecto PRA 
- Asesoría en la compra de la maquinaria para seleccionar la fruta. 
- Asesoría en aspectos relacionados a la producción, venta, búsqueda de 
mercados y, lo que es más importante, articulación de proveedores de 
durazno. 
Articulación 
 - La articulación fue inmediata, sin requisitos. 
- Los productores fueron capacitados por el Proyecto PRA, en coordinación 
con la empresa, para que el producto cosechado cumpliera con las 
características que esta última exigía. 
- La articulación inmediata fue posible porque en el corto plazo no se 
buscaba mejorar la producción desde la siembra, más bien, solo se exigía 
mejorar los procedimientos de cosecha. 
Planes de negocio 
- Planificación y fijación de metas de crecimiento en ventas, para lo cual se 
definieron acciones concretas en torno a la adquisición de maquinaria (de 
selección y envasaje), adquisición de terrenos, identificación de nuevos 
mercados y articulación con productores. 
- La compra de la maquinaria se realizó a través del Proyecto PRA, que se 
contactó con un proveedor italiano especializado. Se proporcionó el servicio 
de instalación y calibración de la máquina que actualmente se utiliza para 
envasar los duraznos. 
- Estrategia de inversiones para la adquisición de maquinaria y terrenos que 
permitieran ampliar la capacidad instalada de la empresa. 
- Plan de identificación y capacitación de nuevos proveedores que se 
encargarían de abastecer a la empresa. 
Productores articulados 
- La empresa trabaja con 700 productores, 200 de ellos fueron articulados 
por el Proyecto PRA. 
- Los productores procedían de diversas localidades. Algunos pertenecían a 
asociaciones. 
Requisito a los productores 
- Mejorar los procesos de cosecha del durazno (cosechar anticipadamente, 
de modo que tengan suficiente líquido para que resistan el traslado hasta los 
mercados). 
Contrato 
- Compromiso asumido por la empresa con el Proyecto PRA, se acordaban 
responsabilidades para alcanzar el objetivo de incrementar las ventas de 
exportación. 
- El contrato empresa-productores no estaba firmado con todos, sino con un 
grupo de ellos, en éste se indicaban los compromisos de abastecimiento y 
compra, la posibilidad de pagos anticipados de la empresa a los productores 
para el financiamiento de la compra de insumos, y el establecimiento de 
 
 123
Corredor Sierra Lima-Norte 
Empresa Importaciones y Exportaciones Felles
precios base y sobre precios por los productos. Estos contratos se 
renovaban cada año. 
- El contrato con los productores también establecía responsabilidades del 
Proyecto PRA en lo referido a capacitación. 
Frecuencia de la producción 
- Estaban asociados a la capacidad y frecuencia de producción de los 
hogares. Hay hogares que cosechan cada mes y ellos proveían con esta 
frecuencia a la empresa. La gran mayoría, sin embargo, lo hace dos veces 
al año. 
Sistema de seguimiento y 
monitoreo 
- Asesoría en planta. El Proyecto PRA se encargó de capacitar (a través de 
terceros) a la empresa en la operación de la nueva maquinaria. 
- Asesoramiento en aspectos relacionados a la calidad y presentación de los 
productos, así como asesoría financiera y de gestión de las relaciones con 
los productores. 
- El Proyecto PRA también trabajó cercanamente con la empresa en la 
búsqueda de nuevos mercados, para lo que se realizaron planes de 
exportación hacia mercados de EEUU y Europa, sin éxito por criterios de 
volumen y calidad. Sin embargo, el proyecto se mantiene y es un objetivo 
que la empresa espera alcanzar en el mediano plazo. 
- El Proyecto PRA se mantuvo muy cerca de la empresa, a través de visitas 
semanales o quincenales para monitorear el cumplimiento de las metas de 
ventas de la empresa. 
Importancia del Proyecto 
PRA 
- El Proyecto PRA logró desarrollar confianza entre la empresa y sus 
proveedores e “institucionalizar” (la interpretación es nuestra) el 
cumplimiento de compromisos de abastecimiento y compra, y el 
mantenimiento de precios base y sobre precios. 
- Permitió a la empresa tener proveedores cercanos que tienen procesos de 
cosecha adecuados para las exigencias de exportación a Ecuador y Lima. 
Resultados de la intervención 
del proyecto 
- Las ventas casi se cuadruplicaron (incremento hasta 10000-12000 
unidades). Según el empresario, 40% de este incremento se debe al aporte 
del Proyecto PRA. 
- El personal en planta se incrementó en la misma proporción (de 15 a 20 
trabajadores en el 2009 a 60 en la actualidad). 
- El número de productores proveedores de durazno también se ha 
incrementado (de 200 a 700 en la actualidad). 
- Las inversiones también se incrementaron y ello se materializó en la 
adquisición de la maquinaria para la selección y el envasaje, y la compra del 
terreno y la edificación de la planta (antes del Proyecto PRA estos activos 
no eran propios de la empresa). 
- No se cumplió la meta de exportar a los mercados de Europa y EEUU. 
Salida del Proyecto PRA 
- Luego de la desactivación del Proyecto PRA, el vínculo de confianza es 
muy intenso con los 200 productores y ambas partes continúan cumpliendo 
con los compromisos. La empresa mantiene una filosofía de crecimiento 
compartido. Incluso, en el tiempo el número de proveedores se ha 
incrementado. 
- No tuvo implicancias sobre el funcionamiento de la empresa. Los 
productores ya poseían los conocimientos para cosechar la fruta 
adecuadamente. 
- Sin embargo, el objetivo de exportación a nuevos mercados deberá ser 
desarrollado en adelante por la propia empresa. Afortunadamente, el 
Proyecto PRA logró establecer los primeros contactos. 
Ventajas del Proyecto PRA 
El Proyecto PRA ha sido fundamental para el crecimiento de la empresa. 
- El vínculo cercano y leal que mantenían con los productores les permite 
mantener los volúmenes de venta que manejan. 
- Si bien no lograron ampliar sus mercados de exportación, desarrollaron el 
concepto y cuentan con los contactos para hacerlo. El objetivo ha sido 
fijado. 
 
 124
Corredor Sierra Lima-Norte 
Empresa Productos del Valle
Producto específico Frijol canario, frijol castilla y palta. 
Rubro 
Empresa acopiadora y exportadora de cereales, menestras, entre otros 
productos agrícolas. Exporta a Estados Unidos, México, Grecia, Portugal, 
Canadá y España. 
Contacto con el Proyecto 
PRA 
La empresa ya había intentado articularse con productores pero habían 
tenido malas experiencias por lo que prefirieron mantenerse como 
acopiadores; sin embargo, la empresa siempre había estado interesada en 
la articulación. Tiempo después, un amigo les comentó del trabajo que 
realizaba el Proyecto PRA y los contactó con el jefe del CSE de Sierra Lima￾Norte. 
Cuellos de botella 
 - No obtenían el volumen deseado de producción debido a la rotación de 
productos y productores. 
- Dificultad para conectarse con agricultores (desconfianza por experiencias 
anteriores). 
Oferta del Proyecto PRA 
- Evaluación y selección de los agricultores con los que se articularían (se 
revisaban además sus historiales en sus CCPP y en los bancos). 
- El Proyecto PRA se encargaría de desarrollar las cadenas productivas. 
Articulación 
- Articulación inmediata 
- Correcta evaluación de los agricultores y desarrollo de cadenas por parte 
del Proyecto PRA. 
- El Proyecto PRA brindó asesoramiento técnico a los agricultores. Además 
los organizaban y proporcionaban un contrato compra venta. 
- Los agricultores producían y entregaban correctamente todo el producto 
acordado. 
- Traían el récord de todo lo que se habían averiguado. 
Planes de negocio 
- El Proyecto PRA se encargaría de conectar a la empresa con los 
productores para el abastecimiento de producción. La empresa no conocía 
exactamente a éstos pero si su cantidad (100) y sus áreas de cultivo. 
- El Proyecto PRA se encargaría del proceso productivo con los productores 
y la empresa de brindarles el financiamiento. 
Productores articulados 
- Llegaron a articularse con 100 productores. El resto eran arrendatarios. 
Han llegado a establecer lazos de confianza con ese grupo. El Proyecto 
PRA fue muy importante porque los presentó como empresa y los llevó a 
campo cada 15 días o 1 vez al mes. El Proyecto PRA quisiera que ellos 
fueran siempre, pero no podían por restricciones de tiempo. Algunos son 
arrendatarios, otros cambiaron de productos. El precio es muy voluble de los 
cultivos. Han vuelto a hacer precios refugio, ahí duplican. 
Requisito a los productores - De los 100 siguen trabajando alrededor de 20 o 30 productores. 
Contrato 
- Contrato con cada uno de los ingenieros. 
- En el contrato se establecía que el producto debía venir bien seco. La 
travesía para la entrega era en 50 o 60 días. 
- No se establecían precios, casi todo era la calidad. Estos requisitos se los 
decían antes de que siembren en una reunión. Establecían el precio refugio 
como el precio costo. 
- Los contratos duraban 4 meses, desde que les daban la semilla hasta la 
cosecha. 
Frecuencia de la producción - Aproximadamente había 1 cosecha al año por producto, pero rotaban. 
Sistema de seguimiento y 
monitoreo 
 - Los técnicos realizaban visitas cada quince días/ 1 vez al mes a los 
productores. Repartían las semillas y brindaban incentivos para la cosecha.
- Traían el récord de todo lo que se habían averiguado. 
- Apoyado del ingeniero recogían la cosecha. 
Importancia del Proyecto 
PRA 
- Generó una buena relación de confianza con los agricultores. La empresa 
indica que aún continúa trabajando con ellos. 
Resultados de la intervención 
del proyecto 
- Aumentó la producción en volúmenes (aumento de 2 toneladas). 
- Siempre sobrepasaban las metas. 
- Aumentaron las inversiones entre 30 y 35%. 
- Aumentó la productividad de la mano de obra. 
Salida del Proyecto PRA - Se presenció una reducción del volumen de producción, debido a que 
algunos productores se retiraron debido a que ya no tenían seguimiento. La 
 
 125
Corredor Sierra Lima-Norte 
Empresa Productos del Valle
calidad de la producción se mantiene. 
- Se señala que la experiencia con Sierra Exportadora ha sido buena, sin 
embargo no se encuentran cerca de las operaciones como el Proyecto PRA
- Se rompieron las relaciones de confianza generadas por el Proyecto PRA. 
Ventajas del Proyecto PRA 
- La relación de confianza en los agricultores. Siguen trabajando con los 
agricultores. Es un grupo que nunca los han fallado, están conforme con la 
calidad del producto. 
Corredor Junín 
Empresa Trans Import Sergio S.A.C
Producto específico Rocoto 
Rubro Empresa acopiadora y comercializadora de productos agrícolas. Los 
productos son proveídos desde el interior del país y vendidos en Lima. 
Contacto con el Proyecto 
PRA 
El Proyecto PRA llegó a Paucartambo buscando personas interesadas en 
desarrollar negocios. En ese momento, la empresa se dedicaba al 
transporte y comercialización de abarrotes pero se adaptó y empezó a 
trabajar con el Proyecto en la articulación con la producción. 
Cuellos de botella 
Oferta del Proyecto PRA - Establecería los encadenamientos hacia adelante y hacia atrás. 
- Expansión del negocio. 
Articulación 
Planes de negocio - Percibido como un instrumento del ingeniero 
- Empresa recibe solo los contactos para vender (es lo que conoce del PdN) 
Productores articulados 
- Total de 130 / 150 productores articulados (en Paucartambo, 100; 
Mayampampa, 10; Raymondi, 20; Oxapampa, 5) 
- Alta rotación 
Requisito a los productores 
- Brindar productos limpios de hierbas. 
- Cuidar con abono la cosecha para evitar la caída de la productividad. 
- El rocoto que producen tenía que estar rojo al momento de la cosecha, no 
verde. 
Contrato - No hay contratos, solo compromisos basados en la confianza. 
Frecuencia de la producción - Abastecimiento regular (todas las semanas). 
- Lo que lograra satisfacer toda la demanda. 
Sistema de seguimiento y 
monitoreo 
- La presencia del ingeniero era constante 
- Facilitó la construcción de confianza. 
- Aseguraba abastecimiento y adecuación de productores a exigencias del 
mercado. 
Importancia del Proyecto 
PRA 
- Central para la generación de lazos de confianza. El contexto de alta 
rotación implicó la construcción continua de lazos de confianza y monitoreo 
de cumplimiento. 
- Brindó motivación y despejó dudas sobre decisiones importantes en torno 
al negocio. 
Resultados de la intervención 
del proyecto 
- No revela metas cuantitativas (posible falta de conocimiento del plan) 
- Indica únicamente la motivación para crecer. 
- El negocio ha progresado: Recolección y clasificación de producto en la 
zona, mejora de almacenamiento, abastecimiento con mayor regularidad y 
cantidad, ampliación de clientes e implementación de planta de 
procesamiento en proceso. 
- Ideas sueltas: producir otro tipo de verduras, ampliar zonas, ampliar 
cartera de clientes: catering en Lima. 
- El número de trabajadores ha crecido. 
- Inversiones como la de un puesto y terreno también muestran crecimiento. 
Salida del Proyecto PRA 
Ventajas del Proyecto PRA 
- Contactó a la empresa con Alicorp. 
- PRA brindó asistencia técnica a los productores. 
- Generó lazos de confianza con los productores para poder trabajar con las 
empresas. 
 
 126
Corredor Junín 
Empresa Trans Import Sergio S.A.C
- Mejoró cumplimiento y técnicas de producción. 
- Mejoró el producto. 
Corredor Junín 
Empresa Ecoandino S.A.C.
Producto específico Cacao orgánico 
Rubro 
Empresa dedicada a la producción, procesamiento y comercialización de 
maca, cacao, yacón, lúcuma, aguaymanto, maíz morado, algarrobo, entre 
otros productos. Sus productos son orgánicos y exporta a distintos países. 
Contacto con el Proyecto 
PRA 
El gerente general de la empresa escuchó en una feria en Lima de las 
actividades que realizaba el Proyecto PRA y se puso en contacto con ellos. 
Cuellos de botella 
- La demanda de cacao orgánico estaba incrementando y la empresa no 
tenía muchos productores certificados. 
- Los productores no tenían un manejo adecuado de la cosecha lo cual 
afectaba la calidad del producto. 
- Sostenimiento de la materia prima. 
- Luego de la certificación, aparecieron nuevos cuellos de botella, por 
ejemplo, la calidad. No estaban acostumbrados a realizar el proceso de 
fermentación luego de la cosecha, y luego la parihuela, debía estar 
almacenado en costales de yutes, etc. 
Oferta del Proyecto PRA - Solucionaría el cuello de botella. 
Articulación 
Planes de negocio 
- El plan de negocio consistía en captar nuevos agricultores y certificarlos. 
- Era un plan de tres años. 
- Lograr un abastecimiento de 600 toneladas de cacao a tres años. 
- Como se encontraban productores que no utilizaban pesticidas, se acortó 
el periodo de transición. 
Productores articulados 
- La empresa ya tenía 45 agricultores. Se empadronan 360 agricultores, de 
los cuales se quedan con 220 aptos para articularlos con Ecoandino. En 
total son como 925 hectáreas. 
- De los 220, se han retirado 25 productores. Pero otros se han incorporado, 
ahora tienen 360 productores. 
Requisito a los productores 
Contrato 
- La certificadora obliga a los productores a tener un contrato de 
compromiso con ellos. 
- Se firmaba el convenio con quien estuviera apto. 
- Convenio bilateral. Ecoandino se comprometía a comprar el 100% de su 
producción, a un precio competitivo del mercado (en orgánico). Era 
indefinido con cláusulas abiertas. Si el productor infringía las reglas de 
producción orgánica, se le retiraba. La desarticulación ocurría no por la 
empresa sino por las normas de la certificadora. 
Frecuencia de la producción - Cultivo permanente. Dos cosechas grandes al año. 
Sistema de seguimiento y 
monitoreo 
- Los técnicos entregaban un informe para el Proyecto PRA y para 
Ecoadino. 
- Monitoreo de zona y un constante seguimiento a sus técnicos. 
- Para hacer seguimiento a las capacitaciones, se visitaba a un productor 
como mínimo una vez al mes, a veces hasta tres. 
- El equipo técnico del Proyecto PRA tenía informes de los productores que 
se vendían. Se cruzaba con la información de la empresa (reporte de 
compra). 
- Asesoramiento técnico. 
- Habían capacitaciones grupales una vez al mes. 
Importancia del Proyecto 
PRA - Mejoró la calidad de vida de los productores. 
Resultados de la intervención 
del proyecto 
- Han alcanzado las metas propuestas, pero algunas aún están pendiente 
pues el plan de negocio se realizó para tres años. 
- Se logró incrementar la producción. 
 
 127
Corredor Junín 
Empresa Ecoandino S.A.C.
- Inversión en una planta en concepción. Además, la empresa está por 
comprar unas máquinas modernas para procesar cacao. 
Salida del Proyecto PRA 
- La contratación de ingenieros fue asumida por Ecoandino. 
- Ecoandino asumió todas las responsabilidades que tenía el Proyecto PRA 
para no romper la relación con los productores. 
- Sierra Exportadora no monitorea las actividades de la empresa ni la de los 
agricultores. 
Ventajas del Proyecto PRA 
- Velaban porque se le pague al productor un precio adicional. 
- Se le compre todo su producto. 
- Que le paguen a los agricultores de manera puntual. 
- Se fomentaba que los productores contraten mano de obra. 
- Supervisaba que los productores no contaran con mano de obra infantil. 
- Aumento en la capacidad crediticia de los productores. 
- lncremento del ingreso de los productores, por el precio y por el incremento 
de la productividad. 
- El Proyecto PRA pudo mejorar las capacitaciones a los técnicos para 
transferir más tecnología a los productores. 
Corredor Huancavelica 
Empresa Asociación de Artesanas Makkys
Producto específico Artesanía textil 
Rubro Asociación de artesanas que se dedica al tejido a mano. Además del 
servicio de tejido, producen sus propias artesanías textiles. 
Contacto con el Proyecto 
PRA 
El contacto con el Proyecto PRA se realizó a través de la empresa minera 
Buenaventura. Un grupo de tejedoras se organizaron para formar una 
asociación de tejedoras en su comunidad, presentaron su caso en una 
asamblea de la comunidad donde estaban presentes representantes del 
Área de Relaciones Comunitarias de la empresa minera Buenaventura, y 
con su ayuda formaron la Asociación de Artesanas Makkys. 
Cuellos de botella 
- Salarios bajos como tejedoras y discriminación. 
- Sabían tejer pero les faltaba destreza en acabados y medidas. 
- No tenían conocimientos de cómo hacer empresa. 
Oferta del Proyecto PRA 
- Buenaventura les proporcionaría financiamiento. 
- Buenaventura iba a contactarlos con una tienda llamada Jampaq en 
Huancavelica para que comprara sus tejidos. 
- Buenaventura les brindaría capital como hilos. 
Articulación 
Planes de negocio 
Productores articulados - 56 personas asociadas. Además de otras tejedoras que venían de otras 
comunidades (casi 30 personas). 
Requisito a los productores - Producir tejidos 100% baby alpaca. 
- Buen acabado del producto. 
Contrato 
Frecuencia de la producción 
Sistema de seguimiento y 
monitoreo 
- El Proyecto PRA realizaba un seguimiento muy continuo. 
- Contrataron a una persona para que les hagan seguimiento constante. 
- El Proyecto PRA contrataba diseñadoras. 
- El Proyecto PRA los hacía participar en distintas ferias, por ejemplo, Perú 
Moda. 
- Capacitaciones para ser una empresa. Trajeron a capacitadores. 
- Buscar financiamiento. 
Importancia del Proyecto 
PRA 
- Ayudó a mejorar el negocio que ahora tiene miras de exportación. 
- Contacto directo con los clientes. 
- Apoyó moralmente e incentivó al desarrollo de la producción. 
Resultados de la intervención 
del proyecto 
- Aumentaron las ventas, la producción y el personal, aún necesitan más 
expansión. 
- Han hecho algunas inversiones pero son pequeñas. 
- Mayor ingreso. 
 
 128
Corredor Huancavelica 
Empresa Asociación de Artesanas Makkys
- Ha mejorado la situación pero de manera relativa. 
- Empoderamiento femenino. 
- Mejores salarios para las tejedoras. 
Salida del Proyecto PRA -La asociación continúa trabajando con Buenaventura y aún reciben el 
apoyo de ésta. 
Ventajas del Proyecto PRA 
d) Productores locales 
Corredor Puno 
Nombre Rolando Pay Neyra 
Residencia Dpto. Puno, Provincia Melgar, Distrito Cupi, CCPP Collán 
Periodo 2010-2011 
Empresa El Altiplano SAC 
Producto Quinua y cañihua 
Contacto con el CSE 
El presidente de la comunidad se contactó con el Proyecto PRA, porque 
éste ya había operado en Ayabiri. De esta manera, el Proyecto PRA fue a 
la comunidad a presentarse con los agricultores de quinua. 
Ayuda que ofrece el CSE 
- Consolidación de su asociación. 
- Canalización de su producción hacia el mercado. En este caso, 
articularlos con El Altiplano. 
- Darles asistencia técnica para mejorar su producción. 
Cuellos de botella 
- Dificultades para alcanzar la calidad del producto, sobre todo en el 
cambio a nuevas técnicas para cosechar dejando prácticas tradicionales. 
- Problemas en proceso productivo como los que generaban los ratones 
(excremento), la conacona (se come el grano), el milio (hongo) y piedritas. 
Articulación 
- La articulación era inmediata, se trabajaban los cuellos de botella 
después. 
- El gerente de El Altiplano les brindó capacitación sobre la quinua 
(funcionamiento de la planta y variedades que vendían). 
- Los productores aceptaron trabajar con el Proyecto PRA porque querían 
articularse y trabajar con una empresa de manera directa. 
Características de la 
producción antes del Proyecto 
PRA 
- Producían 2 o 3 hectáreas de quinua. 
- Sembraban cualquier variedad de quinua. 
- Antes no tenían certificación de quinua orgánica debido a que no 
lograban cumplir los requisitos solicitados. 
Requisitos a la producción 
- No debían utilizar agroquímicos. 
- Certificación de quinua orgánica. 
- Sembrar quinua Salcedo Inia. 
- La calidad: la quinua debía estar limpia y no contaminada. Eliminar los 
problemas que tenían en el proceso productivo. 
Contrato - Solo la certificación orgánica. 
- La empresa se comprometía a comprarlo todo. 
Frecuencia de la producción - Una vez al año. Cosechan en marzo-abril. 
Sistema de Seguimiento y 
Monitoreo 
- El Proyecto PRA les proporcionaba un ingeniero. 
- El ingeniero los visitaba al menos una o dos veces al mes 
aproximadamente. 
- El Proyecto PRA realizaba seguimiento incluso de las ventas realizadas, 
lo demás estaba a cargo de la empresa. 
 
 129
Corredor Puno 
Nombre Rolando Pay Neyra 
Resultados del Proyecto PRA 
- Aumento de la producción (de 300-400 kilos a 800 kilos por hectárea). 
Ahora pueden producir todo lo que quieran porque saben que tienen un 
comprador asegurado. 
- Consiguieron la certificación orgánica. 
- Han incrementado las ventas. 
- Ahora reciben más ingresos. 
- Ahora más miembros de la familia trabajan en la cosecha debido a que la 
demanda que cubren es mayor. En la comunidad contratan muy poca 
mano de obra. La familia es la que se encarga de darse abasto. 
- Ha disminuido el consumo de quinua. Se vende casi toda la producción 
aunque en las capacitaciones les recomendaban que debían guardar 
cierta cantidad para su consumo. 
Relación con la empresa 
- Buena. 
- La empresa les proporciona maquinaria, semillas, todo a crédito. Algunos 
productores por no realizar sus pagos, venden la quinua en la plaza, pero 
son pocos. 
- El Altiplano es una empresa antigua conocida por la mayoría de la 
comunidad, por lo que los lazos de confianza surgieron rápido y se 
mantienen. Además, que la empresa sea del SEPUR, una ONG de curas, 
mejoró el vínculo. 
-Los pagos por parte de la empresa se realizaban rápido (El mismo día de 
la entrega los productores tenían su ficha para cobrar). Además, ésta paga 
más que el mercado. 
Desactivación del Proyecto 
PRA 
- Luego de que el Proyecto PRA se desactivó, la empresa continuó 
trabajando con los productores. Continúan brindándoles capacitación 
técnica, sin embargo ésta ha disminuido (una vez al mes, sin visitas a los 
hogares). 
- Debido a que no tienen el seguimiento y presión del Proyecto PRA, la 
producción ha disminuido. 
- Cuando el Proyecto PRA se desactivó, en dos mes la empresa no se 
conectó con ellos, lo que generó un poco de desconfianza. 
Calificación del Proyecto PRA 
- El Proyecto PRA ha sido útil, pues los conectó con El Altiplano. 
- La asistencia técnica fue buena, pues mejoró su calidad y precio. 
- Conformes y agradecidos con el Programa. 
Sostenibilidad - Seguirán trabajando con la firma. 
Lo que le faltó al PRA - Más asistencia técnica. Visitas de los ingenieros con más constancia. 
- Más talleres demostrativos para incentivar a la comunidad. 
Corredor Puno 
Nombre Máxima Pari Pinto
Residencia Puno, Ayabiri, Cupi y en Caracoto (San Antonio Chujuri). 
Periodo PRA I y PRA II, mientras la empresa estuvo articulada. 
Empresa El Altiplano 
Producto Quinua orgánica (cangoya, salcedo inia), cañihua. 
Contacto con el CSE 
La productora ya trabajaba con El Altiplano desde antes de que El 
PROYECTO PRA empiece a trabajar con ella. La empresa se acercó a la 
productora porque conocían cómo trabajaba pues había sido presidenta 
de la comunidad. 
Ayuda que ofrece el CSE - No aplica. 
Cuellos de botella - Heladas, granizadas. 
Articulación -Ya existía una relación entre ambas partes. 
Características de la 
producción antes del Proyecto 
PRA 
- Antes sembraban con mala hierba. 
- Su producción tenía puntos negros. 
- Antes sacaban la quinua con la mano, ahora con la segadera. 
- Antes amontonaban la quinua, por lo que los ratones se acercaban a 
esta. 
Requisitos a la producción - Sembrar limpio, lejos de los animales. 
- Sin puntos negros, la quinua tiene que ser blanca. 
 
 130
Corredor Puno 
Nombre Máxima Pari Pinto
- Cuando almacenan la quinua, lo tienen que hacer en mantas y vigilar 
constantemente. 
- No fertilizantes. 
- La quinua debe ser entregada en sacos limpios. 
Contrato 
- Tienen un contrato. Les dan semillas y tractores. Cuando producen ellos 
devuelven los insumos. Si la helada viene, les condonan una parte y en 
otro año de producción tienen que pagar. 
Frecuencia de la producción 
Sistema de Seguimiento y 
Monitoreo 
- Les brindaban asesoramiento mediante el trabajo con ingenieros. 
- Capacitaciones en las que han aprendido diversas técnicas sobre sus 
cultivos. 
- Ingenieros les enseñaron a fertilizar naturalmente con purín. 
- Cada 15 o 20 días, los ingenieros visitaban a la productora a su casa. 
Les dicen que deben tener letrina, basurero, botiquín, espacio para sus 
herramientas. Vienen de un momento a otro. No siente que la visita de los 
ingenieros haya disminuido en los últimos años. 
- Pagan 40 soles por jornal, entre los que contrata. Una parte contrata y 
otra es mano de obra familiar. 
Resultados del Proyecto PRA 
- Antes de trabajar con la empresa no sembraban quinua, sembraba 
poquito (un cuarto, medio cuarto). Solo para el consumo y no vendían. 
- Ahora sí siembran en cantidad (3 hectáreas). 
- Mejoró sus ingresos, ventas. 
- Brindó mejores oportunidades a las familias. 
- Han comprado herramientas. 
Relación con la empresa 
- Siente que la empresa los ha ayudado bastante. 
- Piensa seguir trabajando con la empresa para siempre. 
- No le vendería a la competencia así le ofrezcan más precio porque la han 
ayudado mucho. 
- Fueron a ofrecerles trabajo, por qué no tendría una relación buena con 
ellos. 
- Incluso les han dado préstamos. 
Desactivación del Proyecto 
PRA 
- No la ha sentido. 
- No sienten que la visita de los ingenieros haya disminuido en los últimos 
años. 
Calificación del Proyecto PRA - Valora la asistencia que le han dado. 
Sostenibilidad 
Lo que le faltó al PRA 
Corredor Sierra Lima-Norte 
Nombre Víctor Domingo Chávez Carrasco
Residencia Centro Poblado de Pallpa, Aucayani, Huaral. 
Periodo Desde 2011 (por espacio de 6 meses). 
Empresa Importaciones y Exportaciones Felles. 
Producto Durazno (pero también produce cítricos y palta). 
Contacto con el CSE 
El productor conocía a una ingeniera agrónoma, hija de un amigo, que le 
comentó del programa pues ella había trabajado en el Proyecto PRA. Le 
explicó que buscaban productores que se articularan a la empresa 
Importaciones y Exportaciones Felles. El señor Chávez mencionó que 
había tenido experiencia con Sierra exportadora por lo cual mantenía el 
interés de vender sus productos en mercados diferentes de los locales. 
Ayuda que ofrece el CSE 
- Vincular a los productores con una empresa exportadora que les 
garantizaba una relación formal de compra de su producción a precios 
convenientes (por encima de los de mercado). Además, capacitación para 
que su producción sea atractiva a esta empresa. 
Cuellos de botella - La calidad del producto no era idónea para la exportación. 
- Hacían uso defectuoso de insumos, pesticidas, uso de la tierra, etc. 
Articulación -Concretamente, la articulación consistía en convertirse en abastecedor de 
duraznos de la empresa del señor Felles. 
 
 131
Corredor Sierra Lima-Norte 
Nombre Víctor Domingo Chávez Carrasco
- No todos los miembros de la asociación del señor Chávez lograron 
articularse a la empresa del señor Felles. Hubo algunos productores que 
tenían compromisos con otros acopiadores. 
- La articulación fue sencilla y ocurría antes del período de cosecha de los 
productores. 
Características de la 
producción antes del 
PROYECTO PRA 
- Manejaban inadecuadamente los insumos. 
- Cosechaban en tiempo no adecuado. La fruta no tenía suficiente agua 
para soportar largos períodos de traslado de la fruta hasta los mercados 
(días). Por ello la producción debía ser vendida inmediatamente y ello les 
reducía poder de negociación. 
Requisitos a la producción 
- Se les pedía que el recojo se realizará con anticipación, de modo que los 
frutos maduraran durante el traslado hacia el mercado. 
- La capacitación para cosechar de este modo fue realizada por el 
Proyecto PRA y funcionó inmediatamente. 
Contrato 
Frecuencia de la producción - En los meses de mayor cosecha: marzo y octubre. Sin embargo, podían 
vender en cualquier momento que tuvieran producto disponible. 
Sistema de Seguimiento y 
Monitoreo 
- El seguimiento era permanente. El Proyecto PRA los visitaba 
frecuentemente para ver que los procesos de cosecha o uso de insumos 
fueran bien ejecutados. En el caso del señor Chávez, esto ocurrió durante 
seis meses. Después de este tiempo, en virtud de las habilidades 
mostradas, se hizo consultor del Proyecto PRA para capacitar a otros 
productores. 
Resultados del Proyecto PRA 
- El Proyecto PRA fue una buena experiencia, pero actualmente aún se 
requiere más capacitación y asesoría similar a la otorgada por el programa 
para operar correctamente. 
- Incrementó valor de ventas, pero producción solo levemente. Mejoras 
para el agricultor vinieron principalmente por mayores precios que paga la 
empresa. 
- La producción no mejoró mayormente porque la exposición al programa 
fue corta (seis meses). No hubo tiempo para que las capacitaciones 
llegaran a mejorar los procesos técnicos que incrementen la cantidad 
cosechada (el durazno es cultivo permanente). Además, para crecer se 
requiere realizar inversiones y ello exige financiamiento. Existe temor de 
buscar préstamos de la banca por malas experiencias pasadas. 
- El señor Chávez contrató levemente más mano de obra, pero solo 
cuando trabajó con el Proyecto PRA. 
- Actualmente ha reducido su demanda de mano de obra. 
- Reconoce que los beneficios del Proyecto PRA fueron temporales, 
mientras duró el período de asesoría. Por ello cree que impactó 
reduciendo la pobreza, pero solo temporalmente. 
Relación con la empresa 
- La relación con la empresa se mantiene hasta la actualidad. Sin 
embargo, con la desactivación del Proyecto PRA, los niveles de demanda 
de la empresa. 
- Los productores articulados pactaron precios base y sobreprecios con la 
empresa. Por ejemplo, si la jaba de durazno paga 30 soles en el mercado, 
la empresa pagaba 32 o 33 soles. 
Desactivación del Proyecto 
PRA 
-Lo que más afectó fue el cese de capacitaciones. Actualmente la 
organización de productores del señor Chávez puede recibir capacitación 
de otras instituciones, como las propias empresas vendedoras de 
fertilizantes, pero son muy particulares. Las capacitaciones del 
PROYECTO PRA eran más integrales. 
Calificación del Proyecto PRA 
- El Proyecto PRA fue muy bueno. Dejó la vinculación con la empresa 
exportadora y enseñanzas útiles para buscar vincularse al mercado. El 
señor Chávez muestra mucha gratitud. 
Sostenibilidad 
Lo que le faltó al PRA 
 
 132
Corredor Sierra Lima-Norte 
Nombre Eduardo Alejandro Mogollón
Residencia Medio Mundo, Las Américas. Huacho. 
Periodo Desde 2012. 
Empresa Productos El Valle 
Producto Frejol castilla y canario. 
Contacto con el CSE 
Conocían al jefe de CSE que les comentó del Proyecto PRA, de esta 
manera el Proyecto PRA visita a los productores para presentarles la 
propuesta. 
Ayuda que ofrece el CSE 
- Asesoramiento técnico desde el inicio hasta el final. 
- Gestionar un buen comprador. 
- Apoyarlos en la venta y que les paguen lo justo. 
- Hacerse responsables de la transacción. 
Cuellos de botella 
- Los compradores solían engañar a los productores con precios altos. 
- Dificultad para el cambio de mentalidad del productor respecto a las 
condiciones de transacción con la empresa (i.e. condiciones de pago). 
- Los acopiadores los engañaban. 
Articulación - La articulación fue inmediata. 
- Les pidieron copia del DNI, algunos documentos. 
Características de la 
producción antes del Proyecto 
PRA 
- Antes producían sin considerar a los compradores de su producción, por 
lo que tenían que aceptar los precios que les ofrecían para no desperdiciar 
su cosecha. 
Requisitos a la producción 
Contrato 
Frecuencia de la producción 
- El productor empezó a tener productores a su cargo. Todos los 
agricultores que se insertaron a la cadena fueron como 40 agricultores con 
150 hectáreas. 
- Dos cosechas al año. El canario se cosecha en setiembre, octubre y 
noviembre. El frejol castilla se cosecha en febrero, marzo y abril. Le 
venden dos veces al año a la empresa. 
Sistema de Seguimiento y 
Monitoreo 
- Asistencia técnica, charlas. Les enseñaban el modo en el que hay que 
cultivar la planta. 
- Gestionaban créditos pero no se concretaron. 
- El contacto con el Proyecto PRA era bastante continuo. 
Resultados del Proyecto PRA 
- El precio es el mismo que el del mercado. 
- Más producción y más ventas. 
- Mejores precios a comparación de otros años. 
- Ha mejorado el ingreso. 
- No se contrató mano de obra adicional, porque las hectáreas de tierra 
son la misma. 
- Capacitación técnica. 
- Ha mejorado la situación de los pequeños productores (los más pobres). 
Aquellos que empezaron con 1 o 2 hectáreas, ahora tienen 6 hectáreas, 
no tendrán terreno propio pero ahora alquilan. 
- Gracias al Proyecto PRA, el productor se ha relacionado con muchas 
empresas. 
Relación con la empresa 
- Firmaron un contrato con Productos El Valle: Al final de la cosecha, iba a 
dar un apoyo de mantas para el trillado. Un porcentaje adelantado por el 
gasto de cosecha. Se pagaba a la semana. Esto generó problemas porque 
el agricultor estaba acostumbrado a que le paguen al instante en la 
chacra. 
- La empresa les daba las semillas y luego les descontaban el precio de 
éstas. 
- El Proyecto PRA fue importante porque los ingenieros estaban en 
constante monitoreo al proceso productivo. 
- El Proyecto PRA se encargaba de todo, de hasta recoger la producción, 
hasta pesaban la producción. 
- Hablaron con todos los productores, pero este productor se volvió una 
suerte de representante. 
- Ha habido varios casos de gente que productores que rompen el 
compromiso. 
 
 133
Corredor Sierra Lima-Norte 
Nombre Eduardo Alejandro Mogollón
- La relación con la empresa es muy buena aún. 
- Ha habido casos de productores que no cumplen el compromiso con la 
empresa, que no pagaron las semillas. 
Desactivación del Proyecto 
PRA 
- Luego de la desactivación del Proyecto PRA, los productores continuaron 
trabajando con la empresa. 
- Disminución del apoyo técnico. 
- En los años que estuvo el Proyecto PRA se mantuvo un precio 
constante, pero luego este cayó. La empresa señaló que se debía a que la 
producción se exportaba ahora. 
- Luego de la desactivación del Proyecto PRA, la producción disminuyó 
debido a que se descuidaron pues no tenían control ni seguimiento 
constante. 
- Lo que más han sentido es la falta de asistencia técnica. Antes había un 
técnico todo el tiempo. 
Calificación del Proyecto PRA - Lo más importante del Proyecto PRA ha sido el contacto con la empresa 
y la asistencia técnica. 
Sostenibilidad 
Lo que le faltó al PRA 
Corredor Junín 
Nombre Cecilia Vivas Lorenzo
Residencia CCPP Paratuchali distrito de Satipo 
Periodo Desde el 2011. 
Empresa Ecoandino. 
Producto Cacao orgánico. 
Contacto con el CSE El PROYECTO PRA va a visitarlos. 
Ayuda que ofrece el CSE 
- Mejora del cacao. 
- Asistencia técnica. 
- Orientación de cómo abonar, qué cantidad, qué le falta, estudios de 
suelos, cómo controlar las plagas, etc. 
- Mejorar las plantas, el fermentado, el secado. 
Antes ellos vendían su cacao a la Cooperativa de Satipo. La Cooperativa 
les exigía tener el cacao muy seco, pero no sabían cómo hacerlo. No 
sabían de cacao (ni secado ni nada). 
Cuellos de botella - Problemas con una plaga que hace que la flor no termine de florecer. 
- Problemas con las formas de podar, fumigadas y control de plagas. 
Articulación - La articulación se hizo de manera inmediata. 
Características de la 
producción antes del Proyecto 
PRA 
- No conocían las prácticas correctas para producir cacao. 
- Antes cosechaban y lo tendían (el Proyecto PRA les enseñó los día de 
fermento). 
Requisitos a la producción 
- No podían usar químicos. 
- Fermento de siete días. 
- Sin impurezas. Los requisitos eran indispensables para realizar la venta.
- Certificado de ser orgánico: Para ser orgánico se realizan estudios de 
suelo para saber si han utilizado algún químico. Al año o a los dos años, 
obtuvieron la certificación de producto orgánico. 
- Al inicio tuvieron problemas para alcanzar los requisitos de calidad, pero 
el incentivo era el precio que ofrecían por cacao orgánico, era muy 
superior (antes era como 70 centavos más). Ahora solo es de 20 o 30 
centavos más. 
Contrato - Acuerdo bilateral. 
- Hay un contrato firmado. 
Frecuencia de la producción - El producto sale cada 21 días. 
- Le venden a Ecoandino 2 veces al mes. 
 
 134
Corredor Junín 
Nombre Cecilia Vivas Lorenzo
Sistema de Seguimiento y 
Monitoreo 
- Continuo. Tienen un cronograma de visita pero, además, conversan 
todas las semanas. 
- Mantenían una relación muy cercana con los técnicos. 
- Cualquier duda llamaban al técnico. Hay una relación de confianza. 
- El técnico es responsable de que la producción sea orgánica, porque la 
certificación se renueva cada año. 
Resultados del Proyecto PRA 
- Aprendieron a cultivar cacao correctamente. 
-Incrementó el ingreso familiar. 
- Contrata mano de obra. 
Relación con la empresa 
- Buena, pero la relación la tienen con el técnico, básicamente. 
- Si el técnico dejara de asistirlos, el hogar dejaría de venderle cacao a la 
empresa. Se formó una relación de confianza tal que la empresa se lleva 
la producción y recién la pesan en la planta, no en el campo. No controlan 
el peso. 
- Confían en la empresa que trabajan. Todavía les pagan unos puntos más 
que el mercado. 
- Solo le venden a Ecoandino, pero si no se llegara a concretar si venden 
el cacao. 
- La empresa va a visitarlos y a revisar los cultivos. Una vez al año. 
- El Proyecto PRA fue importante en la relación con la empresa porque los 
contactó con ellos, nunca hubieran escuchado de la empresa porque no 
viven en la misma localidad que la empresa. 
- Con Ecoandino no ganan por precio como con las cooperativas, sino por 
cantidad. Además, resaltan la asesoría técnica y mayor producción. 
Desactivación del PROYECTO 
PRA 
- Continuaron recibiendo asistencia técnica porque Ecoandino contrató a 
los ingenieros. 
- Antes los ingenieros venían más seguido pero como ahora la empresa 
les paga están más a disposición de la empresa y su requerimientos. 
Antes solo se dedicaban a brindar asistencia técnica. 
Calificación del PROYECTO 
PRA 
- Muy buena, ha sido muy beneficioso. 
- Rescatan el apoyo gratuito que le ofrecen en cuanto a asistencia técnica, 
el que les hayan enseñado a producir cacao. 
- Interfieren para que les den mejor precio. 
- Relación de mucha confianza. 
Sostenibilidad - La articulación sigue en marcha. 
Lo que le faltó al PRA 
Corredor Junín 
Nombre Susabel Dandes Mach
Residencia Río Negro 
Periodo Desde 2011. 
Empresa Ecoandino 
Producto Cacao 
Contacto con el CSE 
El Proyecto PRA va a visitarlos y les mencionan que están asociando a 
productores de cacao. Ellos aceptan porque su producción estaba 
deteriorada. 
Ayuda que ofrece el CSE - Les ofrecían capacitaciones, asistencia técnica. 
Cuellos de botella - Para vender a Ecoandino primero tenían que certificarse. 
Articulación 
Características de la 
producción antes del Proyecto 
PRA 
- Vendían su producción en las calles. No tenían comprador fijo. 
- Lo secaban con todo y cáscara, no tenían cuidados. 
Requisitos a la producción 
- Realizar la fermentación tal como se la habían enseñado. 
- Secado de forma natural. 
- Producción orgánica: Han tenido que dejar todo el tratamiento químico y 
empezar con las capacitaciones que el Proyecto PRA les dio en este 
ámbito. 
Contrato 
 
 135
Corredor Junín 
Nombre Susabel Dandes Mach
Frecuencia de la producción 
Sistema de Seguimiento y 
Monitoreo 
- Constante apoyo y asistencia técnica. 
- Al inicio venían casi todos los días porque necesitaban mucha ayuda. 
Con el tiempo disminuyeron las visitas porque todo se fue ordenando. 
- Se realizaban capacitaciones grupales y además iban a visitarlos a cada 
uno a su chacra. 
Resultados del Proyecto PRA 
- Se ha mejorado la calidad del producto. 
- Han mejorado los ingresos. 
- Siembran cacao puro siembran en 2 hectáreas, en 5 hectáreas tienen 
mezclado cacao con naranja. - - No contratan mano de obra porque éstos 
no están capacitados. 
- Antes producían muy poco. Antes estaban entre 200 o 300 kilos por 
hectárea, ahora llegan a 600. 
- Ha sido muy beneficioso a nivel del distrito. Antes de la empresa, los 
intermediarios compraban el cacao al precio que querían, ahora no. 
- Incrementó el ingreso del hogar de manera importante. 
- Han realizado inversiones: carritos, maquinaria, pero no en tierras debido 
a que es más caro. 
Relación con la empresa 
- La empresa paga un precio mayor al que usualmente vendían su 
producción. 
- Se sienten cómodos. 
- Lo que más les gusta de trabajar con ellos es la asistencia técnica, la 
disponibilidad del técnico para resolver sus dudas. 
- El tener una demanda asegurada de su producción. 
- Existe un lazo de confianza sostenido. 
Desactivación del Proyecto 
PRA 
- No sintieron la desactivación del Proyecto PRA, porque ellos ya habían 
aprendido. 
Calificación del Proyecto PRA 
- El Proyecto PRA fue importante por el contacto con la empresa. 
- El Proyecto PRA fue muy beneficioso a nivel de hogar. Resalta la 
asistencia técnica para darle valor a su producción de manera 
personalizada. 
Sostenibilidad 
Lo que le faltó al PRA 
 
 136
B.3. Instrumentos del estudio cualitativo 
 
 137
EVALUACIÓN CUASI-EXPERIMENTAL DEL PROYECTO DE ALIVIO Y REDUCCIÓN DE 
LA POBREZA - PRA 
GUÍA DE LAS ENTREVISTAS A PROFUNDIDAD A LOS RESPONSABLES DEL 
PROYECTO PRA 
Duración: 1 hora 
Datos Generales:
1. Fecha : _____________________________ Hora: ____________________________ 
2. Datos del informante: 
a. Nombre y apellidos: ______________________________________________ 
b. Cargo desempeñado: _____________________________________________ 
c. Tiempo en el cargo: ______________________________________________ 
A. ASPECTOS OPERATIVOS DEL PROYECTO PRA 
3. ¿En qué consistió el modelo de intervención del Proyecto PRA? Describa 
detalladamente. 
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________ 
4. ¿Cuáles eran los mecanismos a través de los cuales se planeaba reducir la pobreza? 
Describa detalladamente. 
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________ 
5. ¿Cómo identificaban a la demanda, es decir, a las empresas (“Clientes”) con las que 
trabajaban? Detalle. 
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________ 
6. ¿Cómo identificaban a la oferta, es decir, a los pequeños productores? Detalle. 
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________ 
¿Se siguieron criterios de focalización? Sí: _____ No: ______ Si la respuesta es 
afirmativa, ¿cuáles eran? Describa. 
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________ 
 
 138
7. ¿En qué consistían los Planes de Negocio? Describa. 
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________ 
El Proyecto PRA trabajó con distintos tipos de Clientes, desde empresas muy grandes 
hasta empresas muy pequeñas. ¿Existían distintos tipos de Planes de Negocio en 
función de la heterogeneidad de los clientes? Sí: _____ No: ______ Si la respuesta es 
afirmativa, ¿cuántos eran y en qué se diferenciaban? Mencione ejemplos. 
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________ 
8. Las acciones del Proyecto PRA se desarrollaban a través de los Centros de Servicios 
Económicos de cada uno de los corredores. Además de la identificación y articulación 
de la demanda con la oferta, ¿qué otras actividades desarrollaban los CSE? Detalle. 
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________ 
9. ¿Encontraron dificultades en la implementación del Proyecto PRA? Sí: _____ No: 
______ Si la respuesta es afirmativa, ¿cuáles fueron las principales dificultades 
enfrentadas y en qué corredores se presentaron? Detalle. 
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________ 
¿Cómo las resolvieron? Comente. 
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________ 
B. CONTINUIDAD Y SOSTENIBILIDAD DEL PROYECTO PRA 
10. ¿El diseño del Proyecto PRA contemplaba la existencia de un sistema de seguimiento 
y monitoreo? Sí: _____ No: ______ Si la respuesta es afirmativa, ¿en qué consistía? 
¿cuáles eran los principales indicadores de seguimiento? Describa. 
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________ 
11. En la práctica, ¿se realizaba seguimiento a las empresas? Sí: _____ No: ______ Si la 
respuesta es afirmativa, ¿cómo? Detalle. 
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
 
 139
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________ 
12. En la práctica, ¿se realizaba seguimiento a los pequeños productores? Sí: _____ No: 
______ Si la respuesta es sí, ¿cómo? Si la respuesta es no, ¿por qué no? Detalle. 
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________ 
13. ¿Considera Ud. que los impactos generados por el Proyecto PRA son sostenibles luego 
de su cierre? ¿Por qué? Comente. 
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________ 
14. Uno de los principales objetivos de la segunda etapa del Proyecto fue lograr que la 
estrategia de intervención del Proyecto sea transferida o continuada por una instancia 
pública o privada. ¿En qué medida se logró eso? 
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________ 
 
 
 140
EVALUACIÓN CUASI-EXPERIMENTAL DEL PROYECTO DE ALIVIO Y REDUCCIÓN DE 
LA POBREZA - PRA 
GUÍA DE ENTREVISTAS A PROFUNDIDAD A JEFES O GESTORES DE LOS CENTROS 
DE SERVICIOS ECONÓMICOS 
Duración: 1 hora 
Datos Generales:
1. Fecha : _____________________________ Hora: ____________________________ 
2. Corredor:_____________________________________________________________ 
3. Datos del informante: 
a. Nombre y apellidos: ______________________________________________ 
b. Cargo desempeñado: _____________________________________________ 
c. Tiempo en el cargo: ______________________________________________ 
A. ASPECTOS OPERATIVOS DEL PROYECTO PRA 
 
4. ¿Cuáles eran las principales actividades que desarrollaba el Centro de Servicios 
Económicos de su corredor económico? 
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________ 
5. ¿Cómo identificaban a la demanda, es decir, a las empresas (o Clientes) con las que 
trabajaban? Detalle. 
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________ 
¿Con cuántos tipos de empresas trabajaron en la segunda etapa del Proyecto? 
Comente. 
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________ 
6. ¿Cómo identificaban a la oferta, es decir, a los pequeños productores? Detalle. 
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________ 
¿Qué criterios siguieron para identificar a las localidades beneficiarias? ¿Y para los 
hogares productores? Describa. 
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________ 
 
 141
7. ¿La articulación de los pequeños productores con las empresas era inmediata o los 
productores debían, primero, ajustar su producción en término de cantidad, calidad y 
tiempo? 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
8. ¿El Centro de Servicios Económicos ayudaba a los pequeños agricultores a desarrollar 
capacidades de modo que pudieran satisfacer a la demanda existente? Sí: _____ No: 
______ Si la respuesta es afirmativa, ¿cómo lo hacían? 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
9. Aproximadamente, ¿cuántos de los pequeños productores con los que trabajaron 
lograron articularse con alguna empresa? Si no todos lograron articularse, ¿por qué no 
lo hicieron? 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
10. ¿En qué consistían los Planes de Negocio? ¿Cuál era el proceso de formulación de un 
Plan de Negocio? Describa. 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
11. El Proyecto PRA trabajó con distintos tipos de Clientes, desde empresas muy grandes 
hasta empresas muy pequeñas. ¿Existían distintos tipos de Planes de Negocio en 
función de la heterogeneidad de los clientes? Sí: _____ No: ______ Si la respuesta es 
afirmativa, ¿cuáles eran y en qué se diferenciaban? Mencione ejemplos. 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
B. CONTINUIDAD Y SOSTENIBILIDAD DEL PROYECTO PRA 
12. Luego de que la articulación entre una empresa y un pequeño productor se hacía 
efectiva, ¿en qué consistían las actividades del Centro de Servicios Económicos 
respecto a esa empresa y a ese productor? 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
 
 142
13. Luego de la articulación entre empresas y pequeños productores, ¿se realizaba algún 
tipo de seguimiento a las empresas? Sí: _____ No: ______ Si la respuesta es afirmativa, 
¿cómo? Detalle. 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
14. Luego de la articulación entre empresas y pequeños productores, ¿se realizaba algún 
tipo de seguimiento a los pequeños productores? Sí: _____ No: ______ Si la respuesta 
es sí, ¿cómo? Si la respuesta no es no, ¿por qué no? Detalle. 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
15. ¿Considera Ud. que los impactos generados por el Proyecto PRA son sostenibles luego 
de su cierre? ¿Por qué? Comente. 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
 
 
 143
EVALUACIÓN CUASI-EXPERIMENTAL DEL PROYECTO DE ALIVIO Y REDUCCIÓN DE 
LA POBREZA - PRA 
GUÍA DE ENTREVISTAS A PROFUNDIDAD A PEQUEÑOS PRODUCTORES 
Duración: 30 minutos 
Datos Generales:
1. Fecha : _____________________________ Hora: ____________________________ 
2. Datos del informante: 
a. Nombre y apellidos: ______________________________________________ 
b. Lugar de residencia (departamento, provincia, distrito, centro poblado): 
_______________________________________________________________ 
c. Período de trabajo con el Proyecto PRA: ______________________________ 
d. Producto con el que trabajó con el Proyecto PRA: _______________________ 
e. Empresa con la que se articuló: _____________________________________ 
A. ASPECTOS OPERATIVOS DEL PROYECTO PRA 
3. ¿Cuándo y cómo lo contactó el Centro de Servicios Económicos del corredor 
________________? Describa brevemente. 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
4. ¿En qué consistió la ayuda que le ofreció el Centro de Servicios Económicos cuando lo 
contactó? Detalle. 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
5. Las acciones del Centro de Servicios Económicos estaban orientadas a articular a 
productores como Ud. con empresas más grandes de modo que se convirtieran en sus 
proveedores. ¿En qué consistió dicha articulación? 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
6. Para que la articulación se haga efectiva, ¿le pedían que su producción cumpliera con 
algún requisito mínimo? Sí: _____ No: _____ Si la respuesta es afirmativa, ¿con cuáles? 
Describa brevemente. 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
 
 144
¿Tuvo problemas para cumplir esos requisitos? Sí: _____ No: ______ Si la respuesta 
es afirmativa, ¿cuáles eran? ¿El Centro de Servicios Económicos lo ayudó a 
solucionarlos? ¿Cómo? Detalle. 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
7. ¿Firmó algún contrato con la empresa? ¿Qué tipo de contrato era? ¿Cuáles fueron las 
principales características del contrato (período de vigencia, requisitos, etc.)? Comente. 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
8. ¿Con qué frecuencia la empresa solicitaba su producción? Comente. 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
B. CONTINUIDAD Y SOSTENIBILIDAD DEL PROYECTO PRA 
9. Luego de que la articulación con la empresa se hizo efectiva, ¿continuó manteniendo 
alguna relación con el Centro de Servicios Económicos? Sí: _____ No: ______ Si la 
respuesta es afirmativa, ¿de qué tipo? Comente: 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
10. Durante el tiempo que estuvo articulado con la empresa, ¿el Centro de Servicios 
Económicos le hacía seguimiento? Sí: _____ No: ______ Si la respuesta es afirmativa, 
¿cómo y con qué frecuencia lo hacía? Comente. 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
11. ¿Continúa trabajando con la empresa con la que fue articulado? Sí: _____ No: _____ 
Si la respuesta es no, ¿por qué? Comente. 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
12. ¿Considera Ud. que la presencia del Centro de Servicios Económicos es/fue 
fundamental en la relación que tiene/tenía con la empresa? Comente. 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
 
 145
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
C. RESULTADOS DEL PROYECTO PRA 
13. ¿Considera Ud. que luego de trabajar con el Centro de Servicios Económicos su 
situación ha mejorado? Comente. 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
14. Luego de articularse con la empresa: 
 ¿Incrementaron sus ventas? Comente. 
___________________________________________________________________
___________________________________________________________________
___________________________________________________________________ 
 
 ¿Mejoraron los precios que recibe por su producto? ¿Cómo eran antes? Comente. 
___________________________________________________________________
___________________________________________________________________
___________________________________________________________________ 
 ¿Incrementó su producción? Comente. 
___________________________________________________________________
___________________________________________________________________
___________________________________________________________________ 
 ¿Incrementó su ingreso? Comente. 
___________________________________________________________________
___________________________________________________________________
___________________________________________________________________ 
 ¿Realizó algún tipo de inversión? Comente. 
___________________________________________________________________
___________________________________________________________________
___________________________________________________________________ 
15. ¿Cómo calificaría Ud. la intervención del Proyecto PRA? (muy buena, buena, regular, 
mala o muy mala). Comente. 
_________________________________________________________________________
_________________________________________________________________________
_________________________________________________________________________
_______________________________________________________________________ 
 
 
 146
EVALUACIÓN CUASI-EXPERIMENTAL DEL PROYECTO DE ALIVIO Y REDUCCIÓN DE 
LA POBREZA - PRA 
GUÍA DE ENTREVISTAS A PROFUNDIDAD A REPRESENTANTES DE LAS EMPRESAS 
ARTICULADAS POR EL PROYECTO PRA 
Duración: 30 minutos 
Datos Generales:
1. Fecha : _____________________________ Hora: ____________________________ 
2. Corredor:_____________________________________________________________ 
3. Empresa: _____________________________________________________________ 
4. Producto con el que trabajó con el Proyecto PRA: _____________________________ 
5. Datos del informante: 
a. Nombre y apellidos: ______________________________________________ 
b. Cargo dentro de la empresa: _______________________________________ 
c. Tiempo en el cargo: ______________________________________________ 
A. ASPECTOS OPERATIVOS DEL PROYECTO PRA 
 
6. ¿Cuál es su rubro? ¿Qué producen? Describa brevemente. 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
7. ¿Cuándo y cómo el Proyecto PRA se contactó con ustedes? Comente. 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
8. ¿Qué les ofrecieron cuando los contactaron? ¿Por qué decidieron trabajar con ellos? 
Comente. 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
9. ¿Solicitaron algún tipo de requisito a la producción de los pequeños productores en 
términos de cantidad, calidad o tiempo para que la articulación se haga efectiva? Sí: 
_____ No: ______ Si la respuesta es afirmativa, ¿cuáles fueron? ¿Los cumplieron 
satisfactoriamente? Comente. 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
 
 147
Aproximadamente, ¿cuántos pequeños productores lograron articularse con ustedes? 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
10. ¿En qué consistía el Plan de Negocio que mantenían con el Proyecto PRA? Describa. 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
11. ¿Firmaron algún tipo de contrato con los pequeños productores? Sí: _____ No: ______ 
Si la respuesta es afirmativa, ¿cuáles fueron las principales características del contrato 
(período de vigencia, requisitos, etc.)? Comente. 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
12. ¿Con qué frecuencia solicitaban la producción de los pequeños productores? Comente. 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
B. CONTINUIDAD Y SOSTENIBILIDAD DEL PROYECTO PRA 
13. Luego de que los pequeños productores lograron articularse con ustedes, ¿qué tipo de 
relación mantenían con el Proyecto PRA? ¿Les realizaban algún tipo de seguimiento? 
Sí: _____ No: ______ Si la respuesta es afirmativa, ¿en qué consistía? 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
14. ¿Continúan trabajando con los productores que fueron articulados con ustedes? Sí: 
_____ No: ______ Si la respuesta es sí, ¿continuarán haciéndolo? Si la respuesta es 
no, ¿por qué? 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
15. ¿Qué tan importante es/fue la presencia del Proyecto PRA en la relación que 
tienen/tenían con los pequeños productores? Comente. 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
 
 148
C. RESULTADOS DEL PROYECTO PRA 
16. ¿Cuáles fueron las metas que se fijaron en el Plan de Negocio? ¿Lograron alcanzarlas? 
Comente. 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
17. ¿Incrementaron sus ventas luego de empezar a trabajar con el Proyecto PRA? Sí: _____ 
No: ______ Si la respuesta es afirmativa, ¿en cuánto? 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
18. ¿Contrataron más personal producto del incremento de sus ventas? Sí: _____ No: 
______ Si la respuesta es afirmativa, ¿cuánto más? 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
19. ¿Incrementaron sus inversiones producto del incremento de sus ventas? Sí: _____ No: 
______ Si la respuesta es afirmativa, ¿en cuánto? 
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________ 
20. ¿Considera Ud. que fue beneficioso para su empresa trabajar con el Proyecto PRA? Sí: 
_____ No: ______ Si la respuesta es afirmativa, ¿cuál fue el principal beneficio que 
obtuvo su empresa como resultado de trabajar con el Proyecto? 
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________
_____________________________________________________________________ 
 
 149
Anexo C. Metodología detallada 
Las dos metodologías econométricas de evaluación de impacto utilizadas descansan en el 
enfoque de resultado potenciales y buscan responder a la pregunta “¿qué ganaron los 
hogares de localidades beneficiarias del PRA en comparación con el escenario hipotético 
de ausencia del PRA?”. Es decir, se busca identificar el cambio promedio de las variables 
de resultado (gasto per cápita, pobreza monetaria y pobreza subjetiva) atribuido únicamente 
a la intervención del programa, aislando los cambios explicados por otros factores 
confundidores. Para esto, el ejercicio ideal debería permitir responder a la pregunta anterior 
si fuera posible observar a una localidad siendo beneficiaria y a la misma localidad siendo 
no beneficiaria en un solo momento. Sin embargo, es claro que esto resulta imposible, ya 
que solo se puede observar a la localidad en uno de esos estados. Las estrategias 
contemporáneas bajo el enfoque de resultados potenciales, por ello, intentan construir los 
contrafactuales a partir de un grupo de control que posea características similares a las del 
grupo participante (Cameron y Trivedi, 2005: 871). 
Para describir detalladamente la metodología es necesario empezar por diferenciar a los 
hogares según residan en una localidad beneficiaria o control. Para ello, definamos como 
ܦ௖௜௧ la variable que identifica el estado de tratamiento en el momento ݐ) 1=tratado, 0=control) 
y ݕ௖௜௧ሺܦ௖௜ሻ la variable de resultado. Esta última puede expresarse más compactamente 
como ݕ௖௜௧ ൌݕ௖௜௧ሺ0ሻ ൅ܦ௖௜௧ሺݕ௖௜௧ሺ1ሻ െݕ௖௜௧ሺ0ሻሻ. De este modo, si fuera posible observar a los 
hogares en los dos estados de tratamiento de modo simultáneo, entonces el impacto 
promedio del tratamiento se obtendría como: 
߬஺்ா ൌܧሾݕ௖௜௧ሺ1ሻሿ െܧሾݕ௖௜௧ሺ0ሻሿ																								ሺܣ1ሻ
Sin embargo, ello no es posible debido al problema fundamental de inferencia causal: solo 
es posible observar a un hogar en un estado de tratamiento. 
Frente al problema anterior, la solución estadística más efectiva para hallar el impacto 
causal es asignar aleatoriamente ܦ௖௜௧ entre los hogares, de modo que esta variable sea 
ortogonal a cualquier otra variable confundidora. Con ello, la fórmula ሺܣ1ሻ resulta válida. No 
obstante, este no es el caso del PRA, pues la asignación del programa tomó en cuenta 
diversos elementos, como características de los hogares y los centros poblados para cubrir 
la demanda de las empresas articuladoras. 
 
 150
Ante esto, las estrategias cuasi-experimentales tratan de identificar los factores que 
determinan el estado de tratamiento (ܼ௜௖௧) de modo que condicionales a ellos la 
comparación de los promedios de cada grupo de tratamiento permita recuperar el efecto de 
la intervención. Es decir, si se asume que los resultados potenciales de los hogares son 
independientes del tratamiento una vez que este se condiciona en las variables que lo 
determinan, ݕ௖௜௧ሺ1ሻ,ݕ௖௜௧ሺ0ሻ ٣ ܦ௖௜௧|ܼ௜௖௧, entonces el impacto del programa se puede obtener 
como: 
߬஺்ா|௓ ൌܧሾݕ௖௜௧ሺ1ሻ െ	ݕ௖௜௧ሺ0ሻ|ܼ௜௖௧ሿ																								ሺܣ2ሻ
Estimador de Diferencias en Diferencias 
En el caso particular del estimador de diferencias en diferencias, el supuesto necesario para 
que la solución anterior sea válida es que el resultado potencial en el estado de no 
tratamiento sea completamente descrito por una estructura aditiva de efectos fijos a nivel 
de localidad (߱௖) y tiempo (ߣ௧), los cuales son comunes a ambos grupos de tratamiento. Es 
decir: 
ܧሾݕ௖௜௧ሺ0ሻ|߱௖,ߣ௧ሿ ൌ߱௖ ൅ߣ௧
Adicionalmente, si se asume que el impacto esperado del tratamiento es constante entre 
individuos, de modo que ܧሾݕ௖௜௧ሺ1ሻ െݕ௖௜௧ሺ0ሻሿ ൌ߬, entonces la variable de resultado puede 
expresarse como: 
ݕ௖௜௧ ൌ߱௖ ൅ߣ௧ ൅ ߬ܦ௖௜௧ ൅ݑ௖௜௧											ሺܣ3ሻ
Donde ܧሾݑ௖௜௧|߱௖,ߣ௧ሿ ൌ0. La especificación ሺܣ3ሻ es precisamente la que se presenta como 
la ecuación ሺ݅ሻ del capítulo III, donde se ha reemplazado ܦ௖௜௧ por ܲݐݏ݋௖௜. En ambos casos, 
esta es una variable que adopta el valor de 1 para el período post-tratamiento entre los 
hogares del grupo de tratamiento. 
La especificación ሺܣ3ሻ es la base de las estimaciones del documento central. 
Adicionalmente se hicieron otras estimaciones que controlan por regresores ܺ௜௖௧ con ánimo 
de verificar el sostenimiento del supuesto de estructura aditiva de los resultados potenciales 
(llamado supuesto de tendencia común en el capítulo III del informe). Para ello se utilizó la 
siguiente especificación: 
ݕ௖௜௧ ൌ߱௖ ൅ߣ௧ ൅ ߬ܦ௖௜௧ ൅ܺ௜௖௧ߚ൅ݑ௖௜௧											ሺܣ3ሻ
 
 151
Los parámetros de este modelo se pueden estimar fácilmente a través de mínimos 
cuadrados ordinarios añadiendo dummies para identificar a cada localidad y cada año. Esto 
además hace posible utilizar el estimador de Hubert-White de la matriz de varianzas y 
covarianzas para efectos de inferencia y tomar en cuenta la correlación de los errores a 
nivel de las localidades. 
Estimador de matching-diferencias en diferencias 
En el caso del estimador matching-DD, la solución que se plantea es similar a la de 
diferencias en diferencias, pero esta vez explota el hecho de que si los resultados 
potenciales son independientes del tratamiento condicional a ܺ௜௖௧, entonces también lo son 
condicional a cualquier función de ܺ௜௖௧ (Rosenbaum y Rubin, 1983). Una función particular 
es la que mide la probabilidad condicional de participación, que es la que utiliza el estimador 
del Propensity Score Matching. Es decir, si se asume que ݕ௖௜௧ሺ1ሻ,ݕ௖௜௧ሺ0ሻ ٣ ܦ௖௜௧|ܺ௜௖௧, 
entonces ello implica que ݕ௖௜௧ሺ1ሻ,ݕ௖௜௧ሺ0ሻ ٣ ܦ௖௜௧|ܲሺܺ௜௖௧ሻ. 
Adicionalmente, los estimadores de matching explotan el supuesto de soporte común, el 
cual exige que las probabilidades de tratamiento sean similares entre cada grupo. Es decir, 
0൏ܲሺܦ௖௜௧ ൌ1|ܺ௜௖௧ሻ ൏1. Es decir, este supuesto pide que la distribución de los regresores 
ܺ௜௖௧ estén traslapados entre tratados y controles. Cuando estos dos supuestos se cumplen, 
entonces el resultado contrafactual esperado de los tratados es: 
ܧሾݕ௖௜௧ሺ0ሻ|ܦ௖௜௧ ൌ 1, ܲሺܺ௜௖௧ሻሿ ൌܧሾݕ௖௜௧ሺ0ሻ|ܦ௖௜௧ ൌ 0, ܲሺܺ௜௖௧ሻሿ
De este modo, el impacto del programa entre un período pre-tratamiento y uno post￾tratamiento se recupera a través de: 
߬௉ௌெ ൌܧ௉ሺ௑ሻ|஽ୀଵሼܧሾݕ௖௜௧ሺ1ሻ െ ݕ௖௜௧ሺ0ሻ|ܦ ൌ 1, ܲሺܺ௜௖௧ሻሿ
െܧሾݕ௖௜௧ିଵሺ1ሻ െ ݕ௖௜௧ିଵሺ0ሻ|ܦ ൌ 1, ܲሺܺ௜௖௧ሻሿሽ
Esta es, precisamente, la expresión que aparece en el acápite 3.2.2 del informe central del 
estudio. Una observación que realizar sobre este estimador es que recupera el impacto 
entre los hogares tratados (con ܦ ൌ 1ሻ. Es decir, solo entre los hogares cuyas 
características los hace aptos para ser elegibles. No arroja resultados entre los hogares que 
no alcancen a ser emparejados porque no encuentren pares con valores de los regresores 
similares. 
 
 152
La implementación del algoritmo del PSM se inicia con la obtención del propensity score de 
cada hogar a través de los modelos logit o probit. La idea es regresionar una variable binaria 
que adopte el valor de 1 si el hogar se encuentra dentro de los distritos beneficiarios del 
PRA y 0 de otro modo contra el conjunto de variables observables X. Esto se hizo para la 
muestra de la línea de base y la encuesta de salida. 
Luego, se debe “emparejar” a los hogares miembros con controles adecuados a partir del 
propensity score. Para esto existen diversos métodos: emparejamiento de uno a uno con el 
que tenga el propensity score más cercano27, o emparejamiento a partir funciones lineales 
locales o funciones kernel (véase Caliendo y Kopeining, 2008). En el estudio se optó por 
realizar el emparejamiento a través de funciones kernel gaussianas porque ello permitió 
contar con un mayor número de observaciones del período base. 
Una vez emparejados los hogares beneficiarios con sus respectivos controles en cada 
período, el impacto promedio del PRA sobre las variables de resultado de interés (ݕ (se 
midió a través de la siguiente fórmula general: 
߬௉ௌெ ൌ ଵ
ேభ
ଵ௜ݕൣ ∑ ೅
ଵ െ ∑ ݓሺ݅, ݆, 1ሻݕ௝ଵ
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Donde i es el identificador de los beneficiarios, j el de los controles seleccionados, w(i,j,t) es 
el ponderador del periodo t que variará en función del método de emparejamiento utilizado 
(Cameron y Trivedi, 2005: 875). En palabras, el estimador del PSM presentado es la 
diferencia en diferencia promedio de los resultados de ambos grupos a lo largo del espacio 
de soporte común, apropiadamente ponderados por la distribución de la propensión a 
participar de los hogares en cada período. 
                                                            
27 Este método tiene variantes dependiendo del número de veces que se utilicen a los individuos de control para 
hacer las comparaciones (con o sin remplazamiento) y de la forma que se identifique al individuo con el 
propensity score más cercano (caliper y/o particionando el espacio de soporte común) (Caliendo y Kopeinig, 
2008). 
 
 153
Anexo D. Bases de datos 
En el CD adjunto al Informe Final, se incluye lo siguiente: 
- Bases de datos utilizadas en versión STATA. 
- Diccionario de las bases de datos. 
- Do files con las estimaciones econométricas.