Revista Natura@economía Departamento Académico de Economía y Planificación Facultad de Economía y Planificación Universidad Nacional Agraria La Molina Apartado postal 12-056. Av. La Molina s/n – La Molina / Lima - Perú Telf. (51-1) - 614 - 7800 anexos 239 Telefax: (511) 3495762 E-mail: natura-economia@lamolina.edu.pe Website: http://ojournal.lamolina.edu.pe
Roberto Iván Escalante Semerena Director/Editor
Comité editorial Dr. José Luis Samaniego Leyva Comisión Económica para América Latina – CEPAL (Naciones Unidas)
Dr. Pere Riera Universidad Autónoma de Barcelona - España
Dr. Luis Miguel Galindo Paliza Universidad Nacional Autónoma – México
Ph. D. Daniel Bromley University of Wisconsin–Madison - Estados Unidos
Dr. Vincent Alcántara Escolano Universidad Autónoma de Barcelona - España
Dr. Waldemar Fernando Mercado Curi Universidad Nacional Agraria La Molina - Perú
Dr. Américo Saldívar Valdés Universidad Nacional Autónoma de México - México
Ph. D. Jorge Alfonso Alarcón Novoa Universidad Nacional Agraria La Molina – Perú
Dr. Roger Alferdo Loyola Gonzales Universidad Nacional Agraria La Molina - Perú
Silvia Rosa Pérez Huamán Secretaría técnica
Pierina Andrea Pimentel Peceros Coordinación editorial
ISSN 2226-9479 Frecuencia de la publicación: semestral Arbitraje: Revisión por pares anónimos Financiamiento: REDCAPA Información para preparación de manuscritos y suscripciones: Departamento Académico de Economía y Planificación Diseño y diagramación de interiores: Cap. y Gest. de Tecnologias de Informacion Marlan SAC Foto de portada: Parque Nacional del Manu Fuente: http://www.peru.com
La revista Natura@economía tiene la finalidad de difundir entre especialistas, tomadores de decisiones, funcionarios públicos y privados, organizaciones no gubernamentales e interesados, los resultados de investigaciones en forma de artículos científicos inéditos referentes a la economía y sus vínculos multidisciplinarios con los recursos naturales, el ambiente y el desarrollo sustentable. Con Natura@economía se pretende poner en manos de la sociedad, información especializada pero accesible, de temas relevantes que inciden en el desarrollo económico y en el bienestar general, hoy influenciados y fuertemente determinados por las relaciones que establece la sociedad con los recursos naturales y el ambiente.
TABLA DE CONTENIDOS
Volumen 1, número 2 Julio – Diciembre 2013
Articulos
Pag.
1. Valoración y demanda del servicio ambiental hidrológico en el Parque Nacional Cumbres de Monterrey. Américo Saldívar, Marcelo Olivera y Adán Isidro. 2.
9
La Productividad total de factores incorporando va�riables ambientales: El caso peruano Carlos Orihuela y Jose Luis Nolazco.
3.
29
Impacto del cambio climático sobre los ingresos del café convencional: un análisis de panel balanceado. Periodo 1991 – 2010. Flor Rivera y Laura Alvarado.
4.
49
Viabilidad de Reducción de Emisiones por Deforesta�ción y Degradación de Bosques: el caso de las Áreas Naturales Protegidas del Perú. Augusto Castro y Roger Loyola.
5.
69
Evaluación de la sustentabilidad de la producción or�gánica del café a través de la medición de eficiencia económica con variables ambientales. Laura Alvarado.
6.
91
Validación de Estudios Individuales de Impacto Am�biental: caso del Megaproyecto de Gas de Camisea, Perú. Carlos Palomares y Jorge Alarcón.
111
EDITORIAL Ponemos a disposición de nuestros lectores el segundo número de la revista. Consta de seis artículos, la mayoría de ellos dedicados al Perú, y todos relacionados con temas ambientales importantes. El primero de ellos se refiere al pago por servicios hidrológicos en el Parque Nacional Cumbres de Monterrey en México, entendido como un instrumento de intervención para la conservación del área natural protegida. El autor demuestra que la población tiene disposición a pagar, por lo tanto, es plausible introducir impuestos para financiar la conservación. Se propone un esquema institucional para su operatividad. Un segundo trabajo que ponemos a disposición de todos se intitula “La productividad total de factores incorporando variables ambientales: El caso peruano”. Las variables ambientales que se analizan son el capital humano y el dióxido de carbono. Se trata de una aplicación metodológica al caso peruano. En el tercer artículo se analiza la “Viabilidad de reducción de emisiones por deforestación y degradación de bosques: el caso de ANP del Perú”. En el se demuestra que el financiamiento de los proyectos REDD+ en Áreas Naturales Protegidas (ANP) es sólo viable para dotar de sostenibilidad financiera a no más del 28% de las 25 ANP seleccionadas como estudio de caso, de un total de 75. Un cuarto trabajo, también referido a Perú, analiza el “Impacto del cambio climático sobre los ingresos del café convencional: un análisis de panel balanceado. Periodo 1991-2010”. El objetivo central del trabajo es demostrar cómo variables ambientales son incluidas en el cálculo de los ingresos de productores de café convencional en un contexto de cambio climático. Las variables analizadas son la temperatura, precipitación, superficie y producción y éstas no perjudicarían los ingresos agrícolas. Un quinto trabajo tiene que ver con la “Evaluación de la sustentabilidad de la producción orgánica de café a través de la medición de eficiencia económica con variables ambientales”. Se trata de una adaptación metodológica aplicada al caso del café convencional y el café orgánico en el Perú; se demuestra las ventajas de la producción orgánica sobre la convencional. Finalmente, un sexto trabajo ofrece los resultados de una investigación muy importante acerca de la “Validación de estudios individuales de impacto ambiental (EIA): caso del Megaproyecto de Gas de Camisea, Perú”. En este trabajo se hace una propuesta metodológica para validar cuantitativamente los EIA del más grande proyecto gasero del Perú. Creemos que estos esfuerzos académicos son valiosos y contribuyen a la discusión del capital natural de América Latina.
Roberto Iván Escalante Semerena
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (9-28)
VALORACIÓN Y DEMANDA DEL SERVICIO AMBIENTAL HIDROLÓGICO EN EL PARQUE NACIONAL CUMBRES DE MONTERREY Saldívar V., Américo1; Olivera V., S. Marcelo2; Isidro C., Adán3 Fecha de recepción: 18-01-12
Fecha de aceptación: 05-06-2013
Resumen
Palabras clave: Valoración Económica, Pago
El Parque Nacional Cumbres de Monterrey re-
posición a Pagar, Sustentabilidad.
por Servicios Ambientales Hidrológicos, Dis-
presenta una zona de vital importancia por la aportación de bienes y servicios ambientales
Clasificación JEL: Q59.
a la dinámica y sobrepoblada Zona Metropolitana de Monterrey. Sin embargo, existen procesos económicos y sociales que ejercen una fuerte presión para su conservación,
Abstract
3
que la hace vulnerable en el futuro cercano .
The “Parque Nacional Cumbres de Monterrey”
En este trabajo se presenta un análisis para
is a region of vital importance given its contri-
instrumentar un mecanismo de Pago por
bution of environmental goods and services
Servicios Ambientales Hidrológicos con la fi-
to the dynamic and booming Metropolitan
nalidad de incentivar su conservación y ase-
Area of Monterrey. However, there are eco-
gurar la disponibilidad de agua potable para
nomic and social processes that exert strong
los usuarios de las cuencas media y baja. Para
pressure on its conservation thus making
ello, se utilizaron los métodos de valoración
it vulnerable in the near future. This paper
contingente, costo de oportunidad y costo
analyses the implementation of a Payment
de restauración. Los resultados sugieren que
for Hydrological Environmental Services me-
la sociedad es consciente de la importancia
chanism with the objective to provide incen-
del Parque y muestran una alta proporción de
tives for the region’s preservation and ensure
participación a través de su disposición a pa-
water availability to the mid and low basins
gar para conservarlo.
consumers. Methods used for the analysis
1
2
1 Doctor en Sociología (Colegio de México). Profesor e investigador en la División de Estudios de Posgrado de la Facultad de Economía (Universidad Nacional Autónoma de México – UNAM). Dirección postal: 70-545, UNAM, C.P. 04510. Teléfono: 52-55-56521888 ext. 48983; e-mail: americo@servidor. unam.mx 2 Doctor en Economía con especialidad en Economía de los Recursos Naturales (Facultad de Economía, UNAM, México). Profesor e investigador de la Universidad Autónoma Metropolitana, Distrito Federal, México. Dirección Postal: Av. Insurgentes Sur 4360, B-304, La Joya; Tlalpan, CP 14090, México DF, México. Teléfono: 52-55-91776600; e-mail: satzcha@msn. com
presented are: Contingent Valuation, Cost of opportunity and Restoration costs. The research results suggest that society is cons3 Economista (Facultad de Economía, UNAM, México), Asistente de consultor (Dr. Américo Saldívar V., UNAM) “Beneficios Económicos del Tratamiento de Aguas Residuales en la Cuenca baja del Río Coatzacoalcos - Veracruz, México”. Dirección postal: Cahitas 35C, CTM Culhuacán II, C.P. 04440, Coyoacán, México, D.F. Teléfono: 52-55-56221888 (anexo: 48983); e-mail: adan_119@yahoo.com.mx
9
Saldívar, Américo; Olivera, Marcelo e Isidro, Adán Valoración y demanda del servicio ambiental hidrológico en el Parque Nacional Cumbres de Monterrey
cious of the importance of the Parque and
mos; e) bajas eficiencias en los usos agríco-
has a high level of participation through peo-
la y municipal; y f ) insuficientes sistemas de
ple’s inclination and willingness to pay for its
medición de la cantidad y calidad del recurso,
conservation. But the main obstacle to apply
entre otros (CONAGUA, Gerencia Regional Río
the mechanism comes from political and ins-
Bravo 2006, p. 9).
titutional agencies. La Comisión Nacional de Áreas Naturales Keywords: Economic Valuation, Payment for
Protegidas (en adelante, CONANP) señala
Hydrological Environmental Services, Willing-
en el Plan de Manejo del Parque Nacional lo
ness to Pay, Sustainability.
siguiente: “El noreste de México se ha caracterizado por su progreso, con dominancia
JEL Classification: Q59.
de la actividad industrial, lo que ha derivado en un dinámico cambio de uso de suelo que, aunado al aprovechamiento irracional de los
1. INTRODUCCIÓN
recursos forestales, han modificado los ciclos
Tanto el Parque Nacional Cumbres de Monte-
tos acuíferos, el hábitat natural de la fauna
rrey como la Zona Metropolitana de Monte-
silvestre y ha aumentado la pérdida de sue-
rrey (en adelante, ZMM) se encuentran den-
lo por erosión” (CONANP, 2007, p. 9). Esto ha
tro de la cuenca del Río Bravo4, considerada
traído aumento de temperatura, mayor tasa
una de las más importantes de México, por
de evaporación, baja precipitación pluvial y
su relevancia económica, geográfica, fronte-
por lo tanto, disminución del aporte de agua
riza, así como por su nivel de vulnerabilidad,
al subsuelo y a las corrientes superficiales. El
sobreexplotación y degradación del recurso
agua es el más importante servicio ambiental
agua.
que proporciona el Parque, por lo que la falta
hidrológicos, el reabastecimiento de los man-
de dotación del líquido elemento significaría A raíz de la conformación en el año 2000 del Consejo de Cuenca del Río Bravo y del Grupo de Seguimiento y Evaluación, se detectó la si-
cambios dramáticos en el bienestar de los habitantes de la Zona Metropolitana de Monterrey (CONANP, 2007).
guiente problemática: a) escasez del recurso agua; b) aumento de la demanda y creciente
En relación al cambio de uso de suelo en la
competencia entre usos, usuarios y entida-
ZMM, recientemente hay presiones urbanas
des federativas (por ejemplo, Nuevo León y
por mayores y mejores áreas de ubicación
Tamaulipas); c) sobreexplotación y contami-
para sus viviendas (que implica el fracciona-
nación de cauces y acuíferos; d) ocurrencia
miento de zonas residenciales), así como por
de fenómenos hidrometeorológicos extre-
mayores áreas de esparcimiento para uso de las empresas (como campos de golf, clubes
10
4 Ésta se ubica en la franja fronteriza con Estados Unidos de Norte América y abarca cuatro estados de la República Mexicana: Chihuahua, Coahuila, Nuevo León y Tamaulipas, con una superficie, en la parte mexicana, de 226,280 km2.
exclusivos y campos deportivos). Por su parte, en el medio rural de Cumbres de Monte-
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (9-28)
Figura 1. Procesos de Transformación de la Sierra Madre Oriental
Fuente: CONANP, 2007.
rrey, el cambio de uso de suelo se presenta
valor para la conservación, ya que se presen-
por la expansión de la frontera agropecuaria,
tan zonas alternadas de bosques de pino y de
la extracción de materiales para construcción
chaparral en buen estado de conservación;
y la presión por actividades del turismo. En la
también le asigna una categoría alta en su
figura 1 se presenta los principales factores
función como corredor biológico ya que une
de presión del uso de suelo en la región de la
áreas de bosques templados con áreas más
Sierra Madre Oriental, donde se localiza Cum-
secas al norte. Por todo lo anterior, su falta de
bres de Monterrey.
protección y cuidado acarrearía grandes daños a la región en el mediano y largo plazos.
Se reconoce la gran importancia económica, social y ecológica que tiene el Parque Cum-
De esta manera, ante la problemática plantea-
bres de Monterrey, al brindar sus servicios
da, en este estudio se considera que el mane-
ambientales a la población y a la industria de
jo de las cuencas hidrográficas constituye un
la ZMM. La CONANP (2007) señala que esta
aspecto propicio para la gestión integral del
área contiene la segunda mayor concentra-
agua, mientras que el Pago por Servicios Am-
ción de especies de pinos y encinos, y asimis-
bientales Hidrológicos (en adelante, PSAH)
mo que ocupa el segundo lugar en riqueza de
representa solo una de las muchas directrices
especies y endemismos para la flora fanero-
para lograr dicho objetivo. En tal sentido, los
gámica (con unas 3,600 especies endémicas)
objetivos de este estudio son:
y el primer lugar en endemismos de avifauna. Adicionalmente, la Comisión Nacional para el
Estimar y conocer la disposición a pagar (DAP)
Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (CO-
por parte de los usuarios domésticos del agua
NABIO) considera a esta área como de alto
de la ZMM para contribuir a las actividades de
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Saldívar, Américo; Olivera, Marcelo e Isidro, Adán Valoración y demanda del servicio ambiental hidrológico en el Parque Nacional Cumbres de Monterrey
conservación y/o mejoramiento de los ecosis-
de PSA es más apropiado. Desde la visión de
temas forestales que mantengan o mejoren la
la economía ecológica, los esquemas de PSA
provisión de servicios ambientales hidrológicos.
deben dar prioridad esencial a la no sustituibilidad de los servicios de los ecosistemas,
Estimar el costo de oportunidad del uso del
especialmente aquellos cuya oferta es insufi-
suelo de las actividades económicas primarias
ciente para satisfacer las necesidades básicas
para la conservación del bosque en las zonas
(Farley y Costanza, 2010, p. 2066). Los servicios
rurales de Cumbres de Monterrey, así como el
ambientales y su pago van mucho más allá de
costo de restauración del suelo forestal.
una transacción coasiana, ya que dentro del enfoque de la economía ecológica el interés
Definir una propuesta para el funcionamiento de un mecanismo de PSAH que incluya: el instrumento de recaudación, la periodicidad y medios de pago, así como la disponibilidad de los gobiernos locales para participar en el desarrollo del esquema propuesto.
social, la sustentabilidad, la distribución, junto con la conservación y el desarrollo rural, serían más importantes que la eficiencia económica (Tacconi, 2012). En ambos planteamientos se sugiere que se debe trascender la perspectiva convencional de los economistas en el tema, ya que se ha dado prioridad a esquemas de PSA basados en el mercado, cuando es nece-
2. REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA Farley y Costanza (2010) señalan que el tema del Pago por Servicios Ambientales (en adelante, PSA) ha incrementado su popularidad en la medida que representa una forma de manejar los ecosistemas a través de los incentivos económicos. Estos autores comentan que los servicios ecosistémicos son esenciales, no sustituibles y la mayoría de ellos se están volviendo escasos, por lo que implican costos reales para su prestación. De ahí deriva la pertinencia de desarrollar mecanismos adecuados para pagar por ellos. Respecto al tema de la equidad y la eficiencia, como parte del debate entre los enfoques de la economía ambiental y la economía ecológica, Farley y Costanza (2010) y Tacconi (2012)
12
retoman la discusión sobre qué mecanismo
sario reconocer la complejidad inherente de los ecosistemas y su sostenibilidad, así como priorizar el tema de la justicia y equidad por sobre la eficiencia económica. En relación a la disyuntiva entre mercado versus bienes públicos, se discute una contraposición por el hecho que los mercados son sistemas de intercambio voluntario en el que los precios son determinados por la interacción de la oferta y la demanda, mientras que los servicios que brindan los ecosistemas son determinados por sus características físicas y solo pueden abordarse considerando las cuestiones de no-rivalidad y no-exclusividad. En este sentido, existe una gran variedad de servicios ambientales con la propiedad de no-exclusividad, por lo que su libre acceso es inevitable y la negociación de sus costos de transacción en el mercado podría ser vasta. De esta manera, no hay ninguna razón en par-
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (9-28)
ticular para creer que un enfoque basado en
pende del poder de aquellos grupos que so-
el mercado será más eficiente que cuando no
portan tanto los costos como los beneficios;
lo es per se, y menos aún para creer que será
c) las subvenciones existentes que son pro-
más sostenible y justo. Por esto, en lugar de
ducto de arreglos políticos pueden interferir
tratar de comercializar los servicios a través de
con los incentivos eficaces; d) los actores no
la creación de mercados, se tiene que aceptar
gubernamentales serán más eficaces cuando
que se trata de bienes públicos, los cuales son
sean un complemento de las instituciones
intrínsecamente no-excluibles, y puede tener
gubernamentales.
sentido para las instituciones el tomar la iniciativa, de manera complementaria, en la medida
Finalmente, a partir de la puesta en práctica
de lo posible, con esquemas mercantiles. No
de diversos esquemas de PSA en el mundo, se
es ninguna coincidencia que muchos de los
han identificado ciertos temas en los cuales
esquemas de PSA sean patrocinados por los
debe centrarse la atención para desarrollar
gobiernos (Farley y Costanza, 2010, p. 2065).
y/o mejorar dichos esquemas. Al respecto, Farley y Costanza (2010) señalan la importan-
Referente a los temas de PSA, las institucio-
cia de retomar los criterios de la Declaración
nes y la política pública, Kelsey, Kousky y Sims
de Heredia sobre PSA referidos a: la certi-
(2008) apuntan que en los casos en que los
dumbre de medir la provisión de los servicios
servicios de los ecosistemas sean bienes pú-
ecosistémicos, la definición apropiada de los
blicos, puede ser deseable la participación
derechos de propiedad, la distribución equi-
de los gobiernos y así superar el tema del
tativa de los costos y beneficios derivados de
free-riding a través de gravámenes a los be-
la provisión de dichos servicios, el financia-
neficiarios para recaudar fondos. Por su parte
miento sostenible y, la participación social,
Muradian, et al (2010) señalan la importancia
entre otros.
de no subestimar los factores institucionales y de política económica al diseñar un meca-
Por su parte, Muradian et al (2010) comentan
nismo de PSA, considerando para ello tanto
que deben existir al menos tres condiciones
los enfoques teóricos como las prácticas de
necesarias para que opere un esquema “ge-
implementación del mismo.
nuino” de PSA: 1) definición clara del tipo y conservación del uso de suelo; 2) que los usua-
En contexto de lo político, Kelsey, Kousky y
rios tengan el derecho de terminar la relación
Sims (2008) recomiendan tener presente los
contractual (en tanto se trate de una transac-
siguientes temas: a) los fondos disponibles
ción voluntaria) y; 3) existencia de monitoreo
para comprar servicios de los ecosistemas de-
que asegure la provisión del servicio. Sin em-
pende no sólo de su demanda, sino también
bargo, no siempre se cumple alguna de estas
de la estructura del mecanismo de financia-
condiciones, además de que existe una gran
miento; b) aunque los esquemas de PSA pue-
variedad de casos de PSA donde su éxito de-
dan ser más rentables (usando el criterio de
pende grandemente del involucramiento del
costo-efectividad), su viabilidad política de-
Estado y de las comunidades locales.
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Saldívar, Américo; Olivera, Marcelo e Isidro, Adán Valoración y demanda del servicio ambiental hidrológico en el Parque Nacional Cumbres de Monterrey
3. METODOLOGÍA
de tiempo, además de que nos permitiesen
Muchos de los recursos naturales son valo-
formuladas y por lo tanto resolver adecuada-
rados comercialmente, sin embargo, existen
mente los objetivos planteados.
responder a las preguntas de investigación
otros atributos provenientes del medio ambiente que difícilmente pueden ser evaluados en términos crematísticos, como la calidad del aire y los flujos de servicios de los ecosistemas (Freeman, 1993). Y dado que no existe un indicador (precio) en el mercado que permita negociar el valor que estos recursos tienen, en muchos casos se hace un uso inadecuado de ellos. Azqueta (1994) clasifica estos bienes en: externalidades, bienes públicos y recursos comunes. En el caso de las funciones ambientales, para llegar a estimar valores, se crearon diferentes métodos de valoración, los cuales se clasifican en directos e indirectos. Los métodos de valoración directos se basan en precios de mercado disponibles. La fuente de información se basa en parámetros de conductas observadas, como los precios pagados o gastos efectuados en mercados convencionales tales como cambio en productividad, pérdidas de ganancia (por ejemplo, con efectos en la salud) y costo de oportunidad. Por su parte, con los métodos indirectos es posible inferir el valor implícito de un bien, a través de precios pagados por otros bienes o servicios relacionados con el mismo tales como: diferenciales de salario, precios hedónicos (valores de la propiedad), funciones de producción y costo de viaje, entre otros. Cada uno de los métodos usados en este estudio, fueron seleccionados de acuerdo a la disponibilidad de información, la restricción
14
3.1. Método de Valoración Contingente El Método de Valoración Contingente (MVC) consiste en simular un mercado para un bien o conjunto de bienes, que no lo tienen. Mediante encuestas a una muestra de usuarios, se trata de averiguar la disposición a pagar (DAP) por disponer de un bien ambiental. Esta forma de medición permite una amplitud de aplicaciones, desde el mercadeo hasta la valoración de bienes ambientales, pasando por determinación de daños en bienes colectivos. Esto constituye la principal ventaja del método, aunque simultáneamente la elaboración del ejercicio enfrenta una notable complejidad (Riera, 1994). La DAP resultante debe interpretarse en su contexto, como el monto en dinero calculado para un determinado grupo objetivo, en las dimensiones de tiempo y espacio, por lo cual predicciones más allá de los valores monetarios obtenidos no tienen ninguna validez. Además, es necesario aclarar que este valor de ninguna manera implica un pago por parte del grupo y/o población objetivo. Para el desarrollo de este método, se realizo una encuesta en la ZMM en octubre de 2007, con una muestra que cubre los requerimientos metodológicos de acuerdo a la teoría del muestreo aleatorio simple. Se aplicó un cuestionario bajo la modalidad referéndum
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (9-28)
(formato dicotómico), con las correcciones de Hanemann, que requiere de los entrevistados únicamente respuestas del tipo “sí” o “no”, a diferencia de métodos utilizados anteriormente que exigían repreguntar varias veces hasta que el entrevistado cambiase el signo de su respuesta. La variante aplicada tiene enormes ventajas, porque elimina el sesgo que inducen las repreguntas, además de que tiene un menor costo de aplicación (Bishop y Heberlein, 1979). Hanemann (1984) y Cameron (1988) desarrollaron formulaciones teóricas del MVC que permiten estimar cambios en el bienestar de las personas. Hanemann formula el problema como la comparación entre dos funciones indirectas de utilidad. Cameron interpreta la respuesta como una comparación entre la cantidad de dinero sugerida en la encuesta y la diferencia entre los valores dados por la función de gasto evaluada con y sin posibilidad de acceso al bien público que se pretende valorar. McConnel (1990) demostró que las porciones determinísticas de los dos modelos sugeridos son duales entre sí. La diferencia entre los dos enfoques es el momento en que se agrega el término estocástico a las funciones.
ΔV=α – βX – βiXi +η
(1)
El proceso de cálculo de la muestra, se realizó a través de la aplicación de un modelo multinomiallogit, el cual fue significativo y cumplió con los test y restricciones estadísticas usuales. Si bien el MVC ofrece ventajas, también presenta debilidades (Mathews, 1995), entre ellas que frecuentemente no muestra ser sensible a la dimensión del bien ambiental (scope), la que presenta sensibilidad al marco de referencia con el cual se formula la pregunta de valoración hipotética, generando comportamientos estratégicos en los entrevistados y el consecuente sesgo en la respuesta. También es sensible a la consideración de sustitutos y, en muchos casos, los resultados no han sido validados por otros métodos. Sin embargo, en la década de los noventa fue discutida ampliamente la validez de los resultados de Valoración Contingente (Riera, 1994), sobre todo como una medición de desastres ecológicos (y/o contaminación), que es utilizada ante tribunales, a partir de una discusión ventilada por expertos en el seno de la Comisión de la NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration, de los Estados Unidos). Actualmente en México se aplica este método para medir la compensación por los daños produ-
En el presente estudio se privilegió el enfo-
cidos por el derrame de petróleo de la British
que de Hanemann para la estimación de las
Petroleum en el Golfo de México (INE, 2012).
medidas de bienestar. Se usó la formulación del modelo en su versión lineal múltiple, la cual expresa la DAP como cambios en el nivel de bienestar en función al monto de pago (X) y las características más relevantes de la muestra (Xi) y un factor estocástico:
3.2. Costo de oportunidad El concepto de costo de oportunidad se basa en la idea de que los costos de usar un recurso para propósitos que no tienen precios en el
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Saldívar, Américo; Olivera, Marcelo e Isidro, Adán Valoración y demanda del servicio ambiental hidrológico en el Parque Nacional Cumbres de Monterrey
mercado, o no son comercializados, pueden ser estimados utilizando el ingreso dejado de percibir por no usar el recurso en otras actividades productivas (definida como variable proxy). Tal es el caso, por ejemplo, de preser-
4. DEMANDA Y OFERTA DE LOS SERVICIOS AMBIENTALES HIDROLÓGICOS
var un área para un parque nacional en vez de usarlo para fines agrícolas. Los ingresos
4.1. La demanda
dejados de percibir en la actividad agrícola representan, en este caso, el costo de oportu-
El agua para uso doméstico siempre ten-
nidad del parque. Así, en vez de valorar direc-
drá preferencia en el diseño de las políticas,
tamente los beneficios del parque, se estima
programas y normas administrativas que se
los ingresos dejados de ganar por preservar
elaboren para la prestación del servicio pú-
el área. En este contexto, el costo de oportu-
blico de agua potable (Artículo 22 de la Ley
nidad es considerado como el costo de la pre-
de Agua Potable y Saneamiento del Estado de
servación. En el presente estudio se definió
Nuevo León). En este sentido, al mes de junio
los ingresos promedio por las principales ac-
de 2007 se ofrecía servicio de agua potable
tividades que compiten por la conservación
a 950,042 usuarios en la ZMM y a 178,667 en
del bosque, siendo el trabajo agropecuario la
los municipios foráneos, es decir, a un total
principal actividad de la región.
de 1’128,709 usuarios en el Estado de Nuevo León.
3.3. Costos de restauración Conservar o preservar un área natural implica un precio o un costo económico. En el caso de la restauración de ecosistemas se debe asignar un precio de mercado, con lo cual, de manera indirecta, es posible cuantificar el monto a pagar a los propietarios de los bosques ara que realicen diversas obras de conservación y manejo. Para este estudio, el costo por restauración se estableció a partir de los criterios de la Comisión Nacional Forestal (CONAFOR).
La cuenca media y baja del río Bravo, que es la que abastece de agua a esta zona, es alimentada en gran parte por las estribaciones por la sierra madre oriental, localizadas en los estados de Nuevo León y Coahuila, en los cuales se localizan 31 de los 50 acuíferos que atienden las necesidades de agua potable de cerca de 9 millones de habitantes. Parte importante de esta subcuenca lo constituye el Parque Natural Cumbres de Monterrey (CONANP, 2007).
Dependiendo de las condiciones y el tipo de ecosistema, así como de los precios de merca-
Por otra parte, el agua consumida por la po-
do de los insumos necesarios, es posible de-
blación en México está subsidiada, es decir
terminar un precio en particular por hectárea
que las tarifas aplicadas no cubren los cos-
restaurada.
tos reales de extracción y distribución del líquido. Agravantes del problema son la existencia de predios que no tienen instalados
16
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (9-28)
medidores para contabilizar el consumo de
(CONAGUA, 2007). Ello ubica a esta región
agua, o que tienen pozos no registrados. Por
como de alto riesgo y estrés hídrico.
ejemplo, en 1998 en Monterrey, únicamente el 77% del agua suministrada fue facturada,
De otra parte, gracias a su superficie forestal,
el restante 23% no se cobró debido a la falta
constituye la principal zona de recarga y abas-
de un medidor o por pérdidas en las líneas
tecimiento de agua para más de 4 millones de
de distribución. Los porcentajes más altos de
usuarios que habitan en la ZMM. En la actua-
facturación se presentan en las tomas do-
lidad, aparentemente, el mayor problema y
mésticas, siendo en 1999 del 90%. De otra
restricción en la distribución y suministro del
parte, se cuenta por cientos el número de
agua potable no es tanto su disponibilidad,
pozos que funcionan sin los permisos y re-
sino el gasto y su costo en energía para su ex-
gistros correspondientes.
tracción y transporte. El agua que se suministra a esta zona se extrae de fuentes superficiales y subterráneas. Actualmente, alrededor
4.2. La oferta
del 55% del abastecimiento proviene de las
El Parque Nacional Cumbres de Monterrey es
fuentes superficiales, básicamente de las pre-
una de las 128 Áreas Naturales Protegidas que
sas La Boca, El Cuchillo y Cerro Prieto, mien-
existen en México. Cuenta con una superficie
tras que las fuentes subterráneas aportan un
de 177,395 hectáreas y comprende 8 munici-
45% (Tabla 1). Esta relación se invierte según
pios del estado de Nuevo León. Forma parte
la estación o temporalidad, ya que durante el
de la región hidrológica de la cuenca alta y
estiaje el 60% del gasto proviene de los man-
media del río Bravo. Esta parte del territorio
tos freáticos. Vale decir que las fuentes sub-
de la cuenca constituye una de las regiones
terráneas tienen un déficit, resultado de una
con mayor escasez de agua y de acuíferos so-
reducida recarga de los mismos, que los sitúa
breexplotados, amén de formar parte del de-
en una condición de sobreexplotación.
sierto chihuahuense. Para el 2005 se estimaba una disponibilidad media anual apenas ma-
Si bien existe discusión sobre el volumen que
yor a 1,000m de agua por habitante, y para
aporta Cumbres en la disponibilidad y los
el 2030 se estima que sea de 900m3/hab/año
abastecimientos hídricos de la ZMM, las opi-
3
Tabla 1. Fuentes de Agua Potable de la Zona Metropolitana de Monterrey Aportación (m3/s)
%
Pozos
3.402
37.00 6.93
Fuentes de Agua Potable Subterráneas Superficiales
Galerías
0.637
Manantiales
0.138
1.50
Presas
5.018
54.57
Fuente: INEGI, 2002.
17
Saldívar, Américo; Olivera, Marcelo e Isidro, Adán Valoración y demanda del servicio ambiental hidrológico en el Parque Nacional Cumbres de Monterrey
niones más optimistas varían entre el 50% y el
De acuerdo a la modelación, se observa una
70%. Ello permite inferir que, con excepción
correlación entre el nivel de estudios, el co-
de los pozos de Mina y Buenos Aires, el resto
nocimiento de los servicios ambientales y la
de la extracción de agua subterránea depen-
DAP por la conservación del bosque, es decir,
de de la infiltración del Parque Nacional Cum-
a mayor nivel de estudios o conocimiento de
bres de Monterrey. Pero, independientemen-
la problemática ambiental mayor disposición
te de cuál sea el porcentaje, consideramos
a pagar por la conservación del ambiente.
que la aportación del Parque beneficia no
Otro resultado interesante del modelo es la
sólo a la ZMM, sino a todo el estado de Nuevo
importancia de la forma de pago, la cual tiene
León con su zona citrícola y aún a cuencas re-
relación con el grado de confianza de la po-
gionales como la del Río Bravo.
blación en el organismo operador del servicio de agua potable de la ciudad de Monterrey.
Otros servicios ambientales identificados dentro del Parque Cumbres de Monterrey
De acuerdo con los datos obtenidos, en nú-
son: turismo, recreación, excursión y belle-
meros redondos el padrón de beneficiarios de
za escénica; resguardo y preservación de la
los servicios hidrológicos alcanza un millón
biodiversidad; prevención contra riesgos y
de usuarios o familias (con servicio medido),
contingencias ambientales; provisión de ma-
incluyendo pequeñas industrias y servicios.
terias primas y; otros servicios, tales como la
A partir de la consulta realizada, se encontró
captura de dióxido de carbono en la atmósfe-
que los usuarios estarían dispuestos a aportar
ra de la región a través del proceso de la foto-
una cuota voluntaria con una periodicidad
síntesis por el que funcionan como esponjas
mensual, a través del recibo de agua potable.
para limpiar el aire en la región y, sobre todo, en la ZMM.
La justificación por la que se determinó este instrumento de recaudación obedece a tres razones: la confianza hacia el organismo ope-
5. RESULTADOS
rador de Agua (el Servicio de Agua y Drenaje de Monterrey) en la administración de los
5.1. Disposición a pagar
recursos y en el servicio del agua brindado;
La estimación de la DAP de la población de
ciente en términos de recaudación para la
la ZMM revela que la media de pago es de
conformación del fondo de conservación de
seis pesos con ochenta centavos mensuales
Cumbres de Monterrey; y finalmente, el he-
(aproximadamente 0.60 céntimos de dólar
cho que garantizaría el financiamiento del
americanos), por lo que, aplicar un pago ge-
fondo en el largo plazo.
el hecho que represente un instrumento efi-
neralizado de cinco pesos por mes, por cada toma domiciliaria sería aceptado por la población (ver Tabla 2).
5.2. Costo de oportunidad Las principales actividades económicas que
18
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (9-28)
plantean una amenaza a la cobertura vege-
En el presente estudio, el monto promedio
tal del Parque Cumbres de Monterrey son las
por el que los agricultores estarían dispues-
agrícolas, ganaderas y forestales. En la agri-
tos a cambiar el uso de suelo a la conserva-
cultura, los principales cultivos anuales en el
ción de sus predios es de $5,952/hectárea, lo
área de la montaña Cumbres de Monterrey
cual indica que la competencia es muy seria
son maíz, fríjol, trigo, avena forrajera, cebada,
frente a otros usos alternativos, lo que es aún
sorgo y sorgo forrajero. Por su parte la agri-
más marcado si consideramos el tema del cre-
cultura perenne tiene fines comerciales, pro-
cimiento de la “mancha urbana” en la región
duciéndose manzana, nuez, aguacate, duraz-
(ver Tabla 3).
no, ciruela, chabacano, pastos y cítricos. En el caso la actividad ganadera, de las 1,394
5.3. Costos de restauración
Unidades de Producción Rural (UPR) con acti-
Dependiendo de las condiciones y el tipo de
vidad agropecuaria existentes en la Montaña,
ecosistema, así como de los precios de mer-
1,152 tienen una producción ganadera, (lo
cado de los insumos necesarios, es posible
que representa el 82%), de las cuales solo el
determinar un precio por hectárea restaura-
30% vende su producción (Mejía 2003, p. 28),
da. En la Tabla 4 se muestra que en el caso de
lo cual permite afirmar que, en su mayoría, la
los ecosistemas árido y semiárido, así como el
producción ganadera está dedicada a la sub-
templado frío, que son los representativos en
sistencia y el ahorro.
Cumbres de Monterrey, el valor puede ascender a $5,161 y $9,485 respectivamente.
Tabla 2. Disposición a pagar para la conservación de Cumbres de Monterrey Resultados del Modelo Mutinomial Logit Variable Intercepto
Coeficiente 148.7667 -21.95691
Oferta de pago
(-20.85) -1.032551
Nivel de estudios
(-2.45)
Conocimiento de los servicios ambientales
-20.31294 (-37.01) -18.24712
Forma de pago de la Contribución
(-3.94)
Pseudo R2
0.9662
Disposición a pagar (expresada en pesos)
6.80
Fuente: Elaboración con datos propios.
19
Saldívar, Américo; Olivera, Marcelo e Isidro, Adán Valoración y demanda del servicio ambiental hidrológico en el Parque Nacional Cumbres de Monterrey
El monto de los costos de restauración men-
cipal, estatal y federal, en términos generales,
cionados considera diversos componentes o
no se ha manifestado en un claro y decidido
conceptos, como los costos de producción de
interés en incorporar el tema de la sustenta-
las plantas necesarias para cubrir una hectá-
bilidad en las políticas públicas de oferta y
rea, los costos de transporte de las mismas,
gestión del agua.
la asesoría técnica y los costos por concepto de pago de jornales para plantar y realizar las obras de conservación de suelo y agua.
6. DISCUSIÓN El reto de conciliar la participación de todos los actores involucrados (usuarios, proveedores, gobierno, instituciones no gubernamentales y sociedad en general), es uno de los más importantes en el diseño e implementación de un mecanismo de PSA. En el caso estudiando, a pesar que se encontró viabilidad económica y social por parte de los usuarios domésticos del agua en la ZMM, para implementar un mecanismo de este tipo, el tema de la voluntad política de los gobiernos muni-
Se entiende que tanto la implementación de un nuevo canon del agua así como su administración no es tarea fácil, e inclusive se muestran abiertas reticencias y objeciones de parte de las autoridades locales para realizarlo. Esto permite considerar que se trata de un tema de negociación política, de convencimiento y, sobre todo, de la aceptación de una nueva cultura del agua tanto de los habitantes de la ZMM como de los distintos niveles de gobierno. La participación incluyente y participativa de todos los actores involucrados resulta una tarea importante. El que los ecosistemas ofrezcan un conjunto de servicios, muchos de los cuales son intrínsecamente no-excluibles, puede tener sentido para que las institucio-
Tabla 3. Ingresos por actividades agropecuarias en Cumbres de Monterrey Concepto Sector agrícola
Valor del costo de oportunidad ($/hectárea)
Maíz
373.0
Hortalizas
412.5
Manzana
7,344.0
Nuez
15,681.5
Sector ganadero Ganado caprino
Promedio anual de venta ($) 2,840.0
Ganado bovino
5,113.0
Sector forestal
Promedio anual de venta ($)
Leña
942.0
Fuente: Elaboración a partir de estimaciones propias.
20
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (9-28)
nes tomen la iniciativa, complementados, en la medida de lo posible, con esquemas de mercado. No es ninguna coincidencia que muchos de los esquemas de PSA sean patrocinados por los gobiernos (Farley y Costanza, 2010). En este sentido, los esquemas de PSA serán más eficaces cuando formen parte de un conjunto coherente de políticas para abordar el uso y manejo de ecosistemas. Por el contrario, serán menos efectivos cuando otros instrumentos de política estén proporcionando incentivos contrapuestos tales como subsidios en el consumo de agua y energía o cuando la legislación que controla
la asignación sea inflexible (Farley y Costanza, 2010, p. 2061). En el caso planteado para Cumbres de Monterrey se encontró que puede ser factible el desarrollo de un mecanismo de PSAH en una modalidad mixta con la participación tanto del Estado como del mercado. Esto es posible ya que los gobiernos pueden gravar a los beneficiarios para recaudar fondos para las políticas de PSA, aunque con posibles consecuencias distributivas de economía y política (Kelsey, Kousky&Sims, 2008, p. 9468.)
Tabla 4. Costos de restauración por tipo de ecosistema Ecosistema Templado frío
Árido y semiárido con reforestación
Árido y semiárido con siembra directa
Densidad de plantación (plantas/hectárea)
1,600.00
900.00
-
Costo de producción por planta ($/planta)
1.30
1.00
-
2,080.00
900.00
500.00
832.00
360.00
-
487.00
487.00
-
3,500.00
-
3,500.00
1,280.00
720.00
200.00
Jornales para reposición de planta ($/hectárea)
512.00
288.00
Asesoría técnica ($/hectárea)
300.00
300.00
300.00
494.00
2,106.00
661.00
9,485.00
5,161.00
5,161.00
Concepto
Producción de planta para reforestación inicial o semilla para siembra en el caso de árido y semiárido ($/hectárea) Producción de planta para reposición ($/hectárea) Manejo de planta (carga, transporte y descarga) ($/ hectárea) Obras de restauración (control de la erosión) o preparación del terreno para reforestación, o mejoramiento de flujos hídricos, desazolve de manantiales ($/hectárea) Jornales para reforestación ($/hectárea)
Mantenimiento (control de malezas, fertilización, protección, entre otros) ($/hectárea) Total
Fuente: CONAFOR.
21
Saldívar, Américo; Olivera, Marcelo e Isidro, Adán Valoración y demanda del servicio ambiental hidrológico en el Parque Nacional Cumbres de Monterrey
Adicionalmente, Muradian et al (2010) coincide junto con otros autores en que se debe dar una visión alternativa a la visión coasiana de los esquemas de PSA dada la ausencia de mercados, además de los altos costos de transacción entre proveedores y usuarios del servicio, para que se logre el óptimo paretiano. Farley y Costanza (2010) retoman el papel de la adaptación de las instituciones con la finalidad de tratar adecuadamente los servicios de los ecosistemas y las compensaciones entre los servicios a fin de que sus contribuciones al bienestar humano puedan ser sostenidas y mejoradas. Los sistemas de PSA pueden ser un elemento eficaz en estas instituciones. Como puede apreciarse, el análisis de los esquemas sobre PSA se apoya en los mecanismos de cooperación, la mediación de las instituciones, los derechos de propiedad, el marco legal, así como las percepciones y los valores sociales. En nuestro estudio, hemos visto que estos factores están presentes; si bien no incluimos el factor jurídico-legal, este es imprescindible a efectos de asegurar la permanencia del esquema dentro de un pacto voluntario-normativo. Retomando los elementos de análisis anteriores, se propone el siguiente esquema para la implementación de PSAH en la ZMM.
6.1. Mecanismo de operación del PSAH
22
En el caso de México se han observado dos momentos que vale la pena aclarar. Primero, el esquema se desarrolla gracias al impulso institucional: la Comisión Nacional del Agua (CONAGUA) aporta un fondo “semilla” con más de 200 millones de pesos a partir del año 2001 para que la Comisión Nacional Fores-
tal (CONAFOR) los administre como subsidio para conservación forestal. Después, se le agregan los llamados “fondos concurrentes” con aportaciones de otras instituciones de los distintos niveles de gobierno e internacionales. En nuestro caso, se sugiere un tercer momento, el cual incorpore a los usuarios del agua con la finalidad de hacerlos corresponsables en el tema de la conservación de los ecosistemas y también para desmontar de manera paulatina los subsidios centralizados. De esta manera, para la conservación del Área Natural Cumbres de Monterrey se proponen dos alternativas o modalidades, dependiendo del origen de los recursos: formar un fondo a través del cobro directo a los usuarios con DAP voluntaria y; cobrar a través del pago por derechos del agua a los organismos operadores municipales y/o a través de los títulos de concesión de agua a empresas. En ambas modalidades deben separarse de manera clara el pago o compensación por conservación, de las tarifas por el suministro de agua. El diseño del fondo y la propuesta de distribución de los recursos con DAP voluntaria, se propone que sea a través de un consejo de administración integrado por representantes de las siguientes instituciones: Congreso Local del Estado de Nuevo León; Organismos desconcentrados de la Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales (SEMARNAT) en el Estado de Nuevo León como la Comisión Nacional del Agua (CONAGUA), el CONAFOR y la CONANP, asimismo del gobierno del Estado (Agencia de Protección al Medio Ambiente del Estado de NL), del Servicio de Agua y Drenaje de Monterrey; Gobiernos Municipales de la ZMM; Representación civil y Organizaciones no Gubernamentales (Prona-
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (9-28)
tura, Guardianes de la Huasteca, Parque Chipinque, etc.); de la Universidad Autónoma de Nuevo León y del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM). Para la distribución de los recursos obtenidos por el PSAH (ver Tabla 5) se recomienda:80% en pago a los oferentes de servicios ambientales (conservación y manejo del bosque); 2% a una evaluación anual de los resultados y a la eficiencia del manejo del fondo; entre 5% y 7% para la administración del fondo (gastos operativos y administrativos del fondo), de acuerdo al tamaño del monto; 2% para financiar estudios e investigaciones relacionados a impactos económicos, sociales y ecológicos del fondo en la cuenca baja del Río Bravo; entre 3% y 4% para asesorías legales en relación a disputas o problemas relacionados al uso de suelo y tenencia de la tierra y; 5% para publicitar en medios masivos de comunicación, la importancia ecológica y socioeconómica del Parque Nacional Cumbres de Monterrey y la necesidad de generar recursos por los usuarios para su conservación.
riría de una modificación de la Ley Federal de Derechos a efecto que, sobre los pagos actuales por concepto de tarifas se cargue entre un 10% y 12% adicional. Esta cuota se “etiquetaría” como uso exclusivo para el fondo de conservación de Cumbres de Monterrey en primer término y se podría extender a nivel de la cuenca en el mediano plazo. La administración del fondo propuesto podría hacerse a través de un Fideicomiso de tutela local, el mismo que expresaría el interés de la federación para ir al encuentro de las necesidades locales y regionales en términos de la conservación y preservación de un recurso escaso que es de interés nacional. Los montos recaudados por dicho fideicomiso permitirían pagar por la conservación del bosque y el sotobosque de alrededor de 100 mil hectáreas en la región de Cumbres de Monterrey, para realizar labores de restauración en las áreas degradadas.
7. CONCLUSIONES En el caso de la administración de los recursos se propone la creación de un fondo cuyo objetivo central sea promover, ejecutar y evaluar acciones de conservación y preservación de los recursos de Cumbres de Monterrey (y en futuro cercano a nivel de la cuenca). Asimismo, crear un órgano autónomo y manejado por instancias locales. Además, la generación de recursos financieros propios y sostenibles en el largo plazo. Finalmente, la formulación y aplicación de una ley orgánica con personalidad jurídica propia (Tabla 5). Adicionalmente, es posible modificar el pago por derechos del agua. En este caso, se reque-
El Parque Cumbres de Monterrey representa una fuente importante para la provisión de servicios ambientales hidrológicos para la ZMM. Sin embargo, el cambio de uso de suelo debido a la presión del crecimiento demográfico, así como las actividades económicas propias de la región, ponen en peligro la provisión de estos servicios para la población. En este sentido, el reto para conciliar la oferta con la demanda del agua en esta región, plantea la necesidad de realizar mayores esfuerzos para asegurar la disponibilidad, preservación y sustentabilidad del recurso, garantizando
23
Saldívar, Américo; Olivera, Marcelo e Isidro, Adán Valoración y demanda del servicio ambiental hidrológico en el Parque Nacional Cumbres de Monterrey
su abastecimiento para los diferentes usos
nada con los conocimientos de los usuarios
y las futuras generaciones. En esta línea de
con respecto a los servicios ambientales que
preocupación, un esquema de PSAH podría
le aporta Cumbres de Monterrey, así como su
ayudar en la solución de los problemas de es-
confianza en el organismo operador del agua
casez hídrica en la región para el futuro.
para que administre dichos recursos. A pesar de que el valor del costo de oportunidad pro-
La metodología empleada nos permitió obte-
medio para la conservación de áreas foresta-
ner los resultados esperados de acuerdo a los
les es alto, de acuerdo al valor del costo de
objetivos planteados. De esta manera, consi-
restauración para los tipos de ecosistemas
derando los resultados obtenidos se concluye
que existen en Cumbres de Monterrey, se es-
que existe anuencia por parte de la población
tima cubrir alrededor de 100 mil hectáreas de
para participar en la conservación de esta
cubierta forestal para su conservación (apro-
área natural a través de su disposición a pagar
ximadamente diez veces más a las que actual-
(DAP), la cual se estimó en 6.80 pesos men-
mente se cubre por esta modalidad).
suales (aproximadamente 0.60 centavos de dólar americano) con cargo a su servicio de
De acuerdo a las características socioeconó-
agua, por lo que podría esperarse una recau-
micas de la ZMM y por los resultados logra-
dación de alrededor de 12 millones de pesos
dos en este estudio, se considera factible la
anuales. Se encontró que la DAP está relacio-
instrumentación de un mecanismo mixto de
Cuadro 5. Diseño y distribución de recursos del PSAH para Cumbres de Monterrey Distribución de Gastos
Monto anual ($)
Costo total ($/hectárea)
Porcentaje del Fondo
Cobertura (hectárea)
Costo ($/hectárea)
Porcentaje del fondo
Cobertura (hectáreas)
Costo ($/hectárea)
Porcentaje del fondo
Cobertura (hectáreas)
Porcentaje del fondo
Monto ($)
1
5
880,876
52,852,560
5,100
20%
2,073
375
50%
70,470
200
10%
6,426
20%
10,570,512
2
6
880,876
63,423,072
5,100
20%
2,487
375
50%
84,564
200
10%
31,712
20%
12,684,614
3
6.8
880,876
71,879,481
5,100
20%
2,819
375
50%
95,839
200
10%
35,940
20%
14,375,896
Fuente: Elaboración a partir de estimaciones propias.
24
Administrativos, legales e investigación
Usuarios del agua
Conservación de chaparral
Disposición apagar ($)
Conservación de bosque
Escenario
Restauración de barrancas
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (9-28)
PSAH, bajo una modalidad voluntaria y normada. Voluntaria en el sentido de que existe anuencia por parte de la población usuaria para participar y normada porque es necesario dar certeza institucional, jurídica y de largo plazo para recabar e invertir los recursos generados y manejados a través de un Fideicomiso. Sin embargo, es preciso señalar que, infortunadamente, no existe la voluntad política e institucional necesaria para asumir dicho compromiso e impulsar el esquema propuesto. En este sentido, retomamos el argumento de que la responsabilidad para conservar Cumbres de Monterrey requiere ser compartida entre usuarios y proveedores del recurso hídrico, por lo que se debe impulsar un esfuerzo y trabajo bajo los principios de apoyo mutuo, solidaridad, confianza y determinación ética, de voluntad política e institucional –tal y como fue señalado por autores ya citados –. Se trata, en última instancia, de brindar a la comunidad un servicio que garantice el objetivo de agua segura, agua para siempre.
25
Saldívar, Américo; Olivera, Marcelo e Isidro, Adán Valoración y demanda del servicio ambiental hidrológico en el Parque Nacional Cumbres de Monterrey
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28
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (29-48)
LA PRODUCTIVIDAD TOTAL DE FACTORES INCORPORANDO VARIABLES AMBIENTALES: EL CASO PERUANO Carlos Enrique Orihuela Romero1 José Luis Nolazco Cama2 Fecha de recepción: 01-10-12
Resumen
Fecha de aceptación: 04-03-2013
Abstract
1
2
La Productividad Total de Factores (PTF) se ob-
Total Factor Productivity (TFP) is obtained
tiene a partir de una función de producción
from a neoclassical production function
neoclásica la cual depende normalmente de los
which usually depends on the factors labor
factores mano de obra y capital. Al ser obtenida
and capital. To be obtained as a residual, TFP
como residual, la PTF mide la contribución al cre-
measures the contribution to output growth
cimiento del producto que no es explicada por
that is not explained by two factors. Accor-
ambos factores. Siguiendo a Tzouvelekas, Vou-
ding Tzouvelekas, Vouvaki and Xepapadeas
vaki y Xepapadeas (2007), el presente estudio
(2007), this study proposes to incorporate an
propone incorporar un factor ambiental (medi-
environmental factor (measured as CO2 emis-
do como emisiones de CO2) y un factor huma-
sions) and human capital to the aggregate
no (capital humano) a la función de producción
production function of Peru in order to ob-
agregada del Perú a fin de obtener un PTF más
tain a PTF more appropriate. Using time series
apropiado. Usando series de tiempo para el pe-
for the period 1960-2009, it was found that
riodo 1960-2009, se encontró que la variable am-
the environmental variable was significant
biental resultó significativa y por ende, su omi-
and hence their omission could overestimate
sión podría sobreestimar la típica PTF. Asimismo,
the typical PTF. It also shows that human ca-
se demuestra que el capital humano no explica
pital does not explain the product, which is in
el producto, lo cual va en línea con lo encontrado
line with findings by Carranza, Fernández-Ba-
por Carranza, Fernández-Baca y Morón (2003) y
ca and Morón (2003) and Yamada (2006) for
Yamada (2006) para el caso peruano.
Peru.
Palabras clave: Solow, Productividad Total
Key words: Solow, Total Factor Productivity,
de Factores, crecimiento, ambiente.
growth, environment.
Clasificación JEL: O44,O47, Q5
JEL Classification: O44, O47, Q5
1 Magister Economía de los Recursos Naturales y del Medio Ambiente (Universidad de Concepción - Chile). Docente e investigador (UNALM). Dirección postal: Jr. Pirandello 105, Dpto. 102 (Lima, Perú). Teléfono: (511) 6147800 anexo: 239; e-mail: corihuela@lamolina.edu.pe
2 Economista (UNALM-Perú). Consultor del Programa de Desarrollo Rural Sostenible (PDRS) de la GTZ. Asistente de docencia (UNALM-Perú). Dirección postal: Calle Helsinski 363, Ate-Vitarte. Teléfono: (511) 3511463; e-mail: 20050941@ lamolina.edu.pe
29
Orihuela, Carlos; Nolazco, Jose Luis La productividad total de factores incorporando variables ambientales: El caso peruano
1. INTRODUCCIÓN
bargo, estos estudios no estuvieron exentos
En la década de los cincuenta, Solow (1957)
tales como presencia de heterogeneidad, si-
estableció las bases de la teoría del crecimien-
multaneidad, sesgo de variables omitidas y
to económico del producto, el cual -conforme
cointegración (Stern, 2004).
de críticas en la estimación econométrica
a su planteamiento- es explicado no solo por la contribución de los factores clásicos de producción, tales como capital y mano de obra, sino también por el componente denominado Productividad Total de Factores (PTF), el cual mide la fracción del producto que no es explicada por tales factores.
En la actualidad, ha resurgido el análisis de la contabilidad del crecimiento verde en los modelos neoclásicos estudiados en la década de los setenta3, y en la cual se analiza la incorporación de la variable ambiental en la explicación del producto, para así cuantificar una verdadera PTF (Xepapadeas 2003, 2005;
Esta teoría ha sido cuestionada por la omisión
Kalaitzidakis, Mamuneas y Stengos, 2006;
de la variable ambiental (Georgescu-Roegen,
Tzouvelekas, Vouvaki y Xepapadeas, 2007).
1975), lo cual podría sesgar los resultados al
La premisa es que es que existirá un sesgo al
no incluir, por ejemplo, los costos de contami-
omitir la variable ambiental pues la PTF será
nación en el crecimiento económico (Brock,
explicada solo por cambios tecnológicos,
1973). Ya por la década de los ochenta, esta
desarrollo del capital humano, estabilidad
teoría entró en transición una vez que apare-
política y macroeconómica, solvencia del
cieron los modelos de crecimiento endógeno
sistema financiero, entre otros, excepto por
los cuales se alejan del planteamiento neoclá-
la degradación ambiental.
sico al suponer una tasa de crecimiento endógena que permite incorporar las preferencias, la tecnología y las políticas regulatorias a los procesos de crecimiento económico (Romer, 1987; Grossman y Helpman, 1991; Aghion y Howitt, 1992).
El primer objetivo de este trabajo es de tipo metodológico. Se plantea la necesidad de incorporar en el producto no solo el capital artificial, mano de obra y capital humano, sino también la variable ambiental. Se propone que este último factor debe incorporarse en
Posteriormente, la discusión entre el creci-
cualquier estudio empírico de crecimiento.
miento económico y el deterioro ambiental tomó fuerza a fines de los noventa probando la hipótesis de la Curva Ambiental de Kuznets que, en líneas generales, propone la existencia de una relación en forma de U-invertida entre el deterioro medio ambiental y el crecimiento económico (Stern, Common y Barbier, 1996; Ekins, 1997; De Bruyn et al., 1998; Harbaugh y Levinson, 2002). Sin em-
30
El segundo objetivo es calcular una PTF más apropiada para el Perú, lo que puede generar mejoras en las conclusiones y/o medidas de políticas públicas que permitan lograr el objetivo estratégico de la alta competitivi3 Para los primeros estudios sobre el análisis de la contaminación ambiental en los modelos de crecimiento en estilo neoclásico, véase, por ejemplo Keeler, Spence y Zeckhauser (1971), Brock (1973), Gruver (1976) y Becker (1982).
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (29-48)
dad con mejores niveles de empleo, basa-
Xepapadeas (2003, 2005) ofreció un análisis
da en un estructura productiva diversifica-
de la relación entre el crecimiento económico
da, competitiva, sostenible y con alto valor
y la degradación ambiental en la función de
agregado. Esta hipótesis se prueba a través
producción neoclásica de Solow. Dicho au-
de modelos no lineales en parámetros para
tor demuestra la posible dependencia de las
series de tiempo durante el periodo 1960-
emisiones de CO2 y el producto.
2009 corroborando previamente -a través de la metodología de Granger (1988)- que las
Kalaitzidakis, Mamuneas y Stengos (2006)
variables regresoras explican al producto y
demostraron empíricamente el efecto de la
no lo contrario.
contaminación -medido por las emisiones de CO2- en el crecimiento económico para los
El resto del documento está estructurado
países industrializados. Usando un modelo
de la siguiente manera: en la sección 2, se
semiparamétrico para el periodo 1981-1998,
realizará una revisión de literatura de la me-
los autores encontraron una relación no lineal
dición de la PTF y la inclusión de la variable
significativa entre el crecimiento de la PTF y
ambiental en la explicación del producto; en
las emisiones de CO2, la cual varía en función
la sección 3 se analiza la PTF a partir del mo-
del nivel de contaminación de un país y el ni-
delo de Solow y se deriva una PTFA a partir
vel de capital humano.
de la inclusión del factor ambiental en tal modelo; en la sección 4 se señalan las fuen-
Tzouvelekas, Vouvaki y Xepapadeas, (2007)
tes de los datos y los modelos a desarrollar
también incorporaron las emisiones de CO2
en las estimaciones econométricas; mientras
como proxy de la degradación ambiental en
que en la sección 5 se explicará los resulta-
el producto y analizaron su contribución en la
dos obtenidos y el valor de la PFTA, evaluan-
medición de la PTF mediante un modelo de
do previamente la relación existente entre
datos panel para 23 países de la OCDE. Los re-
las regresoras y el producto. Finalmente, las
sultados sugieren que tales emisiones tienen
conclusiones y recomendaciones se presen-
una contribución estadísticamente significativa
tan en la sección 6.
para la PTF. Sin embargo, una particularidad de estos últimos estudios es que omiten la prueba
2. REVISIÓN DE LITERATURA
de causalidad entre las emisiones de CO2 y el producto. Tener en consideración este último análisis, permitirá evaluar la viabilidad de incluir la variable ambiental como factor del producto.
Son abundantes los estudios que han calculado la PTF tradicional para las economías
Justamente, Coondoo y Dinda (2002) cuestio-
de diversos países e incluso para los sectores
nan los estudios que evalúan la relación entre
que la componen. Sin embargo, la literatura
el producto y nivel de contaminación. Utili-
empírica que estima la PTF incluyendo la va-
zando un modelo de datos panel, los autores
riable ambiental es reciente.
demostraron, a través del test de causalidad
31
Orihuela, Carlos; Nolazco, Jose Luis La productividad total de factores incorporando variables ambientales: El caso peruano
de Granger, que en paĂses desarrollados de
como input en el producto evaluando previa-
Norte AmĂŠrica y Europa Occidental la causa-
mente, la causalidad entre estas. Posterior-
lidad va desde las emisiones de CO2 hacia el
mente, se calcularĂĄ una nueva PTF para los
producto, mientras para los grupos de paĂses
fines ya mencionados.
en desarrollo como AmĂŠrica del Sur, CentroamĂŠrica y OceanĂa la causalidad es de manera inversa. Incluso, para Asia y Ă frica encontraron que esta relaciĂłn es bidireccional, aunque la heterogeneidad entre los grupos de paĂses
3. EL MODELO
pudo ocasionar sesgos en los resultados.
 3.1. Modelo de Solow sin medio ambiente4
Por esa razĂłn, Menyah y Wolde-Rufael (2010)
En el modelo clĂĄsico de crecimiento de Solow
evaluaron la relaciĂłn causal en el largo pla-
tradicional, Ẏ !sin consideraciones ! !ambientales,
zo del crecimiento econĂłmico, las emisiones contaminantes y el consumo de energĂa para el sur de Ă frica durante el perĂodo 1965-2006,
= ��!
se !tiene:
dad de Granger, los autores demostraron una relaciĂłn unidireccional tanto de las emisiones de CO2 y del consumo de energĂa hacia el crecimiento econĂłmico. Para el caso peruano, Vega-Centeno (1997), Seminario y BeltrĂĄn (1998), Carranza, FernĂĄndez-Baca y MorĂłn (2003), IPE (2003), estimaron la PTF sin factor ambiental aunque en algĂşn caso (JimĂŠnez, 2011) tambiĂŠn incluyeron el capital humano. Sobre esta Ăşltima variable, vale destacar que no hay estudios rigurosos sobre su inclusiĂłn en la funciĂłn de producciĂłn agregada peruana debido a la ausencia de informaciĂłn confiable de la calidad de educaciĂłn (Carranza, FernĂĄndez-Baca y MorĂłn, 2003, Yamada, 2006; MorĂłn, 2007; JimĂŠnez, 2011). En sĂntesis, dada la deficiencia en el cĂĄlculo de la PTF para el caso peruano, a continuaciĂłn se propone incorporar la variable ambiental
32
+  ��!
!
!
(1)
đ?‘Œđ?‘Œ = đ??šđ??š(đ??žđ??ž, đ??¸đ??¸) =  đ??šđ??š(đ??žđ??ž, đ??´đ??´đ??´đ??´)
aplicando la metodologĂa de cointegraciĂłn de Johansen. Mediante la prueba de causali-
+ Â S!
!
! En tĂŠrminos de crecimiento, la expresiĂłn (1) !
se puede escribir de la siguiente manera: Ẏ
!
!
đ?‘Śđ?‘Ś = !
!
= ��!
+ Â S!
!
!
! !
+  ��!
!
(2)
!
Donde Y! es el producto agregado, K es el cađ?‘Œđ?‘Œ = đ??šđ??š(đ??žđ??ž, đ??¸đ??¸) =  đ??šđ??š(đ??žđ??ž, đ??´đ??´đ??´đ??´) pital fĂsico, E=AL es el trabajo efectivo, siendo
L la mano de! obra (input) y A es un paråmetro �� !!
! que incrementa el cambio tĂŠcnico. Asimismo, !
SK y SL son las participaciones del capital y del ! trabajo en el producto. La PTF se define como: đ?‘Śđ?‘Ś =
��! = ��!
!
!
!
!
=  −  đ?‘†đ?‘†!
! !
!
! !
−  đ?‘†đ?‘†!
! !
(3)
Bajo retornos constantes a escala, SK + SL =
! 1, y por tanto ��! la expresión (3) se convierte en: !
��! = ��!
đ?‘Śđ?‘Ś đ??´đ??´ đ?‘˜đ?‘˜ =  − đ?‘†đ?‘†! đ??´đ??´ đ?‘Śđ?‘Ś đ?‘˜đ?‘˜
4   Para mĂĄs detalles, revisar el Anexo 1.
(4)
Ẏ
= ��!
!
! đ?‘Œđ?‘Œ = đ??šđ??š(đ??žđ??ž, đ??¸đ??¸) =  đ??šđ??š(đ??žđ??ž, đ??´đ??´đ??´đ??´) ! ! !
Ẏ
!
= ��!
đ?‘Śđ?‘Ś =
!
+ Â S!
! !
!
+  ��!
!
!
!!
Vol. 1, NÂş 2, julio-diciembre 2013 (29-48) đ?‘Œđ?‘Œ = đ??šđ??š(đ??žđ??ž,Natura@economĂa. đ??¸đ??¸)! =  đ??šđ??š(đ??žđ??ž, đ??´đ??´đ??´đ??´)
đ?‘Œđ?‘Œ = đ??šđ??š(đ??žđ??ž, đ??¸đ??¸) =  đ??šđ??š(đ??žđ??ž, đ??´đ??´đ??´đ??´)
! !
Donde
!
!
!
+  S!đ?‘Œđ?‘Œ =! đ??šđ??š(đ??žđ??ž, +  đ?‘†đ?‘†đ??¸đ??¸)  đ??šđ??š(đ??žđ??ž, đ??´đ??´đ??´đ??´) ! = !
!
đ?‘Śđ?‘Ś =
!
! !
es el ratio de crecimiento del pro-
ducto por trabajador đ?‘Śđ?‘Ś = !
! !
y
! !
es el ratio
! del crecimiento del capital por trabajador ! đ?‘Śđ?‘Ś = (k = K/L). Por! lo tanto, por ! la PTF estĂĄ dada ! đ?‘†đ?‘† ! ! ! del trabajo exĂłgeno ! , donde el ratio đ?‘†đ?‘†! ! ČŚ ! que aumenta el cambio tĂŠcnico đ?‘Ľđ?‘Ľ = pue! đ??´đ??´ ! de ser directamente determinado. đ?‘†đ?‘†!
��!
!
! !
 3.2. Modelo de Solow Ambiental5
Donde bajo retornos constantes a escala:
SK+SH+SL+SZ=1 Asimismo, la expresión (7) se puede expresar como tasa de crecimiento: �� =
đ?‘Œđ?‘Œ đ?‘˜đ?‘˜ â„Ž đ?‘§đ?‘§ − đ?‘†đ?‘†! − đ?‘†đ?‘†! − đ?‘†đ?‘†! đ?‘Œđ?‘Œ đ?‘˜đ?‘˜ â„Ž đ?‘§đ?‘§
(8)
A diferencia de (3) ó (4), las expresiones (7) u (8)incluyen la variable ambiental (s↓Z Z˙/Z) y el capital humano
��!
đ??ťđ??ť đ??ťđ??ť
, lo cual indica que
existen dos recursos mĂĄs que generan crecimiento de la producciĂłn, ademĂĄs del stock de
Usando las ideas de Denison (1962), Dasgupta y Mäler (2000) y Tzouvelekas, Vouvaki y Xepapadeas, (2007), quienes incorporaron el
capital artificial y la mano de obra. Por lo tanto, Z y H deberĂan ser consideradas con el fin de obtener una estimaciĂłn ajustada de la PTF.
capital humano y la variable ambiental como inputs del producto, la nueva funciĂłn de producciĂłn neoclĂĄsica estĂĄndar serĂĄ:
4. METODOLOGĂ?A  4.1. Los Datos
Y = F(K, E, H, X)
Donde en adiciĂłn al K y E, H es stock de ca-
pital humano, X = BZ es la multiplicaciĂłn de
la variable ambiental Z y el ahorro o aumento en el cambio tĂŠcnico B (tambiĂŠn denominado
residual ambiental). Diferenciando (5) respecto al tiempo, la ecuaciĂłn de crecimiento serĂĄ:
Esta secciĂłn proporciona las fuentes de las variables que sirvieron para estimar economĂŠtricamente la PTFA durante el periodo 1960-2009. Para la estimaciĂłn de la variable dependiente, el producto, se utilizĂł la data del producto interno bruto (PIB), cuya informaciĂłn fue obtenida del Banco Central de Reserva del PerĂş. Las variables regresoras
đ?‘Œđ?‘Œ đ??žđ??ž đ??ťđ??ť đ??´đ??´ đ??żđ??ż đ??ľđ??ľ đ?‘?đ?‘? = đ?‘†đ?‘†! +  đ?‘†đ?‘†! + đ?‘†đ?‘†! + đ?‘†đ?‘†! + đ?‘†đ?‘†! + đ?‘†đ?‘†! đ?‘Œđ?‘Œ đ??žđ??ž đ??ťđ??ť đ??´đ??´ đ??żđ??ż đ??ľđ??ľ đ?‘?đ?‘?
(6)
Donde Sj,(j=K, L, H, Z) representa la participaciĂłn de los factores en el producto. Por
fueron: stock de capital artificial (K), stock de capital humano (H) y como proxy de la degradaciĂłn de los recursos naturales, se utilizĂł las emisiones de CO2 (Z).
lo tanto, de la expresión (6) la PTF ajustada (PTFA) se define como γ: �� = ��!
đ?‘Œđ?‘Œ đ??´đ??´ đ??ľđ??ľ đ??žđ??ž đ??ťđ??ť đ??żđ??ż đ?‘?đ?‘? +  đ?‘†đ?‘†! = − đ?‘†đ?‘†! − đ?‘†đ?‘†! − đ?‘†đ?‘†! − đ?‘†đ?‘†! đ??´đ??´ đ??ľđ??ľ đ?‘Œđ?‘Œ đ??žđ??ž đ??ťđ??ť đ??żđ??ż đ?‘?đ?‘?
5   Para mĂĄs detalles, revisar el Anexo 2.
El uso de esta Ăşltima variable, para el caso peruano, obedeciĂł principalmente a tres ra(7)
zones. En primer lugar, de todos los contaminantes, las emisiones de CO2 son las mĂĄs representativas: en 1994 concentraron el 97% del total de emisiones de efecto invernadero
33
Orihuela, Carlos; Nolazco, Jose Luis La productividad total de factores incorporando variables ambientales: El caso peruano
(MINEM, 2010). En segundo lugar, dicha va-
maciĂłn del World Bank (2011). Las series de
riable se genera a partir de la contaminaciĂłn
K, H y Z fueron divididas entre la PEA (L). Las
por sectores econĂłmicos tales como trans-
series monetarias fueron convertidas a soles
porte, pesca, industria, agropecuario, mine-
constantes del aĂąo 1994, utilizando el de-
rĂa y otros que de una u otra forma, generan
flactor implĂcito del PIB.
degradaciĂłn de los recursos naturales. Por Ăşltimo, las emisiones de CO2 han sido utilizadas en estudios de crecimiento que incluyen la variable ambiental tales como Kalaitzidakis, Mamuneas y Stengos, (2006) y Tzouvelekas, Vouvaki y Xepapadeas (2007). La informaciĂłn de K se obtuvo de Semina-
 4.2. Modelos para la estimaciĂłn de la PTFA Sea la especificaciĂłn Cobb-Douglas estĂĄndar, incluyendo las emisiones de CO2 y el capital humano:
rio et al. (2008) para el periodo 1960-2007.
đ?‘Œđ?‘Œ = đ??´đ??´đ??žđ??ž!! đ??ťđ??ť !! đ??´đ??´đ??´đ??´
Para el periodo restante (2008-2009) se estimó mediante extrapolación lineal simple. La variable H fue estimada usando la expresión H = PEA(eιθ) donde PEA es la población económicamente activa, que en el Perú estå comprendida entre los 15 y los 65 aùos; θ es el número de aùos de logro educativo mientras que ι corresponde a la tasa de retorno de la educación. Para el periodo 1984-2004 la información de ι fue obtenida de Yamada (2007), mientras que para los periodos 1960-1983 y 2005-2009 se
!!
đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ
!!
(9)
La funciĂłn de producciĂłn agregada (9) expresada en tĂŠrminos por trabajador (PEA = L) serĂa:
đ?‘Œđ?‘Œ đ??žđ??ž = đ??żđ??ż đ??żđ??ż
!!
đ??ťđ??ť đ??żđ??ż
!!
đ??´đ??´đ??´đ??´ đ??żđ??ż
!!
đ??ľđ??ľđ??ľđ??ľ đ??żđ??ż
!!
(10)
Y, sabiendo que đ??´đ??´ = đ?‘’đ?‘’ !!! y đ??ľđ??ľ = đ?‘’đ?‘’ !!! , donde b1 y b2 son parĂĄmetros que representan la tasa de crecimiento constante del cambio tĂŠcnico de la mano de obra y emisiones de CO2, respectivamente, se tiene:
utilizaron los valores de los aùos 1984 y 2004, respectivamente. La información de θ fue obtenida de Barro y Lee (2000) quienes ofrecen estimaciones por quinquenio. La información de la PEA se obtuvo de INEI (2010a) para el periodo 1970-2009, mientras que para el periodo 1960-1969 se estimó mediante extrapolación lineal simple. La información de Z fue obtenida de INEI (2010b) para todo el periodo 1985-2009. Para el periodo restante, se utilizó la infor-
34
đ?‘Śđ?‘Ś = đ?‘˜đ?‘˜ !! â„Ž !! đ?‘§đ?‘§ !! đ?‘’đ?‘’
!! !! !!! !! !
(11)
đ??žđ??ž đ?‘Œđ?‘Œ đ??ťđ??ť đ?‘?đ?‘? , đ?‘˜đ?‘˜ = , â„Ž = y đ?‘§đ?‘§ = . Lineađ??żđ??ż đ??żđ??ż đ??żđ??ż đ??żđ??ż lizando (11), se obtienen las elasticidades de
Donde: đ?‘Śđ?‘Ś = cada input:
ln đ?‘Śđ?‘Ś = đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! + đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! đ?‘Ąđ?‘Ą + đ?‘ đ?‘ ! ln đ?‘˜đ?‘˜ + đ?‘ đ?‘ ! ln â„Ž + đ?‘ đ?‘ ! ln đ?‘§đ?‘§ đ?‘ đ?‘ ! = 1 − đ?‘ đ?‘ ! − đ?‘ đ?‘ ! − đ?‘ đ?‘ !
(12)
;
Donde: PTFA= đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! + đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! . Asimismo, si a
Natura@economĂa. Vol. 1, NÂş 2, julio-diciembre 2013 (29-48)
(12) se impone a2 = 0, se obtiene una fun-
la aproximaciĂłn đ?‘Ľđ?‘Ľ ¡ /đ?‘Ľđ?‘Ľ ≅ ln đ?‘Ľđ?‘Ľâ†“ đ?‘Ąđ?‘Ą − ln đ?‘Ľđ?‘Ľâ†“ (đ?‘Ąđ?‘Ą − 1)
ln đ?‘Śđ?‘Ś = đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! + đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! đ?‘Ąđ?‘Ą + đ?‘ đ?‘ ! ln đ?‘˜đ?‘˜ + đ?‘ đ?‘ ! ln đ?‘§đ?‘§ (13)
Teniendo en cuenta la dependencia de los
tiene a la funciĂłn de producciĂłn agregada
rĂĄmetros irrestrictos), es claro que las ecua-
ciĂłn de producciĂłn con emisiones de CO2 pero sin capital humano:
Por otro lado, si sZ = 0 entonces en (12) se tradicional con capital humano sin emisiones:
podrĂan presentar problemas asociados con la estacionariedad de las variables en niveles.
parĂĄmetros asociados a cada factor de la producciĂłn y la necesidad de estimar b1 y b2 (paciones (12)-(15) no pueden ser estimadas vĂa
una tendencia simple. Para solucionar este
ln đ?‘Śđ?‘Ś = đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! đ?‘Ąđ?‘Ą + đ?‘ đ?‘ ! ln đ?‘˜đ?‘˜ + đ?‘ đ?‘ ! ln â„Ž
Donde:
PTF= đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! .
(14)
Adicionalmente,
si
sH=sZ=0 , (12) se transforma en la funciĂłn de producciĂłn neoclĂĄsica estĂĄndar:
ln đ?‘Śđ?‘Ś = đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! đ?‘Ąđ?‘Ą + đ?‘ đ?‘ ! ln đ?‘˜đ?‘˜
(15)
Cada una de estas especificaciones (12), (13), (14) y (15), pueden ser asociadas a distintas ecuaciones de crecimiento. EspecĂficamente en (12), que es la ecuaciĂłn mĂĄs general, se
problema, haciendo sZ+sK+sH+sL=1, se
plantean los siguientes modelos no lineales en parĂĄmetros: PTFA1: ln
! !
= đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! + 1 − đ?‘ đ?‘ ! − đ?‘ đ?‘ ! − đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! đ?‘Ąđ?‘Ą + đ?‘ đ?‘ ! ln
!
+ đ?‘ đ?‘ ! ln
!
! !
− đ?‘ đ?‘ ! ln đ?‘§đ?‘§
Donde la PTFA es igual a: .
đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! + 1 − đ?‘ đ?‘ ! − đ?‘ đ?‘ ! − đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘? ! = đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! + đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! (17)
PTFA1:
tiene: đ?‘Œđ?‘Œ đ?‘˜đ?‘˜ â„Ž đ?‘§đ?‘§ = đ?›žđ?›ž + đ?‘†đ?‘†! − đ?‘†đ?‘†! − đ?‘†đ?‘†! đ?‘Œđ?‘Œ đ?‘˜đ?‘˜ â„Ž đ?‘§đ?‘§
Donde la PTFA: đ?›žđ?›ž = đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! + đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?!
(16)
ln
! !
= đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! + 1 − đ?‘ đ?‘ ! − đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! đ?‘Ąđ?‘Ą + đ?‘ đ?‘ ! ln
Siendo
la
PTFA
! !
− đ?‘ đ?‘ ! ln đ?‘§đ?‘§
igual
(18)
a:
đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! + 1 − đ?‘ đ?‘ ! − đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! = đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! + đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! y sH=0.
Asimismo, a fin de comparar las variantes
Por lo tanto, la PTFA puede ser estimada eco-
para la estimaciĂłn del PTFA, se plantea los si-
nomĂŠtricamente, incluyendo una tendencia,
guientes modelos:
en las ecuaciones (12)-(15), o una constante en la ecuaciĂłn (16). Sin embargo, esta Ăşltima
PTF1:
ecuación no serå estimada, pues tiene la desventaja de no poder separar las contribuciones del cambio tÊcnico asociados a la mano de obra (b↓1) y las emisiones de CO2 (b↓2). Asi-
mismo, las estimaciones usando una funciĂłn
ln đ?‘Śđ?‘Ś = 1 − đ?‘ đ?‘ ! − đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! đ?‘Ąđ?‘Ą + đ?‘ đ?‘ ! ln đ?‘˜đ?‘˜ + đ?‘ đ?‘ ! ln â„Ž (19)
Donde la PTF es igual a:
de producciĂłn en primeras diferencias (segĂşn
35
Orihuela, Carlos; Nolazco, Jose Luis La productividad total de factores incorporando variables ambientales: El caso peruano
1 − đ?‘ đ?‘ ! − đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! = đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! y sZ=0.
PTFA2: ln đ?‘Śđ?‘Ś =
1 − đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! đ?‘Ąđ?‘Ą + đ?‘ đ?‘ ! ln đ?‘˜đ?‘˜ (20)
Donde la PTF es igual a:
1 − đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! = đ?‘ đ?‘ ! đ?‘?đ?‘?! y đ?‘ đ?‘ ! = đ?‘ đ?‘ ! = 0 .
Para evitar el problema de endogeneidad en los modelos (17)-(20) asociado con los inputs e inconsistencia en los estimadores de la funciĂłn de producciĂłn, se estima en
PTFA1 - PTFA2 y PTF1 - PTF2 bajo retornos constantes a escala, ya que en este caso
los estimadores MCO son consistentes para el caso de una funciĂłn de producciĂłn de tipo Cobb-Douglas (Mundlak, 1996).
ducto hacia las emisiones de CO2 para AmĂŠrica del Sur. El segundo periodo (1960-1999) corresponde al estudiado por Carranza, FernĂĄndez-Baca y MorĂłn (2003) para el caso peruano, de manera que su resultado pueda ser comparado con los obtenidos en este estudio. Durante una parte de este periodo (1970-1992), el PerĂş experimentĂł profundos cambios macroeconĂłmicos (hiperinflaciĂłn, altos niveles de desempleo, recesiĂłn), incluso el flagelo del terrorismo, de manera que los resultados podrĂan estar severamente distorsionados por estos eventos. En el tercer periodo (1993-2009), la economĂa peruana iniciĂł un proceso de recuperaciĂłn, emprendiĂŠndose profundas reformas estruc-
5. RESULTADOS  5.1. Causalidad entre el producto y variables regresoras
turales que contribuyeron a un sostenido crecimiento econĂłmico. Conforme a la Tabla 1, solo las variables regresoras convencionales (K y L) presentaron la direcciĂłn de causalidad esperada: ambas inciden sobre el producto, y no lo contrario para
Antes de proceder a la estimaciĂłn de la PTFA,
los cuatro periodos de anĂĄlisis. Sin embargo,
es necesario explicar el tipo de causalidad
las variables regresoras no convencionales (H
existente entre las variables regresoras y el
y Z) tuvieron un comportamiento ambiguo
producto. Siguiendo la metodologĂa de Gran-
dependiendo del periodo.
ger (1988) se propone probar el test de causalidad para tres sub periodos, 1960-1990, 1960-1999 y 1993-2009, asĂ como para todo el horizonte de anĂĄlisis, 1960-2009.
Los resultados para todos los periodos indican que el producto no explica el capital humano y tampoco de manera inversa. Lo anterior coincide a lo obtenido para la PTF
36
El primer periodo (1960-1990) fue escogido
peruana por Carranza, FernĂĄndez-Baca y Mo-
para compararlo con los resultados de Coon-
rĂłn (2003), Yamada (2006) y JimĂŠnez (2011),
doo y Dinda (2002) quienes obtuvieron una
quienes tampoco encuentran alguna relaciĂłn
relaciĂłn unidireccional que va desde el pro-
entre el capital humano y el producto, adu-
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (29-48)
ciendo que esto se debe a la ausencia de in-
Para los periodos 1960-1990 y 1960-1999, la
formación confiable en la construcción de di-
ecuación correcta a estimar seria PTF2. En el
cho factor. Por tanto, no debería estimarse la
primer periodo, el producto explica las emi-
ecuación PTFA1 para ningún periodo ya que
siones de CO2 y no de manera inversa, lo cual
se estaría incluyendo una variable espuria en
coincide a lo obtenido por Coondoo y Dinda
la regresión.
(2002) y por lo tanto, no sería correcto incluir las emisiones de CO2 como un input en dicho
Tabla 1. Causalidad de Granger 1/ 1960-1990 Hipótesis Nula
1960-1999
1993-2009
1960-2009
Prob. Chi2
Prob. F
Prob. Chi2
Prob. F
Prob. Chi2
Prob. F
Prob. Chi2
Prob. F
ln y no causa a lo Granger a ln z
0.01
0.00
0.17
0.19
0.48
0.49
0.06
0.07
ln z no causa a lo Granger a ln y
0.24
0.20
0.10
0.12
0.00
0.02
0.01
0.01
ln y no causa a lo Granger a ln k
0.81
0.81
0.29
0.30
0.92
0.93
0.13
ln k no causa a lo Granger a ln y
0.04
0.06
0.02
0.03
0.07
0.10
0.00
0.31
0.33
0.09
0.13
0.69
0.69
0.95
0.95
ln h no causa a lo Granger a ln y
0.93
0.93
0.93
0.93
0.98
0.99
0.55
0.54
Rezago Óptimo del VAR
3
Rezago Óptimo del VAR
ln y no causa a lo Granger a ln h Rezago Óptimo del VAR Resultado 1/
2
2
1
2
2
1
0.14 0.00 1
1
3
1
2
PTF2
PTF2
PTFA2
PTFA2
Las variables se testearon en primeras diferencias para que sean estacionarias. Asimismo, todas las variables están en términos por trabajador (L).
Fuente: Elaboración propia.
periodo ya que ocasionaría endogeneidad en
ría de dos situaciones: i) la eficiencia en el uso
las estimaciones. Para el segundo periodo, las
de la energía (diferentes cantidades de energía
emisiones de CO2 no explican el producto y
para producir un mismo producto) y ii) la con-
tampoco de manera inversa. Sin embargo,
centración de la actividad económica en secto-
durante los periodos 1993-2009 y 1960-2009,
res más o menos intensivos en el uso de energía.
los resultados sugieren que el stock de capital artificial y las emisiones de CO2 explican
Durante el periodo 1960-1990, la incidencia
el producto y no de manera inversa para un
del PIB sobre las emisiones de CO2(Z) puede
nivel de significancia del 10%.Considerando
explicarse por los efectos de la deforestación
dichas variables como inputs, la ecuación co-
y el cambio de uso en el suelo (CONAM, 2001),
rrecta a estimar en ambos casos sería PTFA2.
eventos que contribuyeron con más del 47% de las emisiones totales a nivel nacional en
El efecto que las emisiones de CO2 incidan sobre
el año 2000. El resto está conformado por la
el producto o que ocurra lo contrario depende-
generación eléctrica e hidrocarburos y por
37
Orihuela, Carlos; Nolazco, Jose Luis La productividad total de factores incorporando variables ambientales: El caso peruano
el consumo de energía que, adicionalmente,
importante tener en cuenta que las estima-
abarca los sectores industria comercial y do-
ciones pueden estar sesgadas si no se realiza
méstico (MINAM, 2010).
un previo análisis de causalidad.
El aumento poblacional, los ciclos económicos y otros eventos socioeconómicos, conllevaron a una creciente migración hacia la amazonia, cambiando el uso del suelo para fines agrícolas, aún cuando esta presión ha sido decreciente en algunos periodos. Por el lado de la industria, la eficiencia energética fue baja en este periodo (Gráfico 1) debido posiblemente al débil sistema regulatorio imperante en la industria peruana en aquella época. De otro lado, a inicios de los noventa se em-
Una vez determinada la relación de causalidad para evaluar qué ecuación debería estimarse para diferentes periodos de tiempo, se plantea la medición de la PTFA. A continuación, se determina y compara los resultados de la PTFA (sLb1+s↓Z b↓2) y PTF (sLb1) para los periodos 1960-1999, 1993-2009 y 19602009, obteniendo incluso las contribuciones
del cambio técnico asociados a la mano de
les en todo el país, con el fin de reactivar la
obra (b↓1) y a las emisiones de CO2 (b↓2).
economía. Estas reformas abarcaron no solo
metros cuya ventaja radica en obtener la par-
prendieron profundas reformas estructura-
el sector energético sino también los sectores transportes, saneamiento y telecomunicaciones. Posteriormente, en el año 2004 se inició el Proyecto Camisea el cual consiste en la extracción y distribución de las cuantiosas reservas de gas natural y líquidos (LGN), cuya importancia se reflejó en el incremento del PIB en 1%, modificando así la matriz energética, lo que significó un decrecimiento sostenible de la intensidad energética (MINEM, 2010). Todo esto explicaría, en parte, la incidencia de las emisiones de CO2 sobre el producto durante el periodo 1990-2009. En resumen, se corrobora que la causalidad entre la variable dependiente y la variable ambiental difiere entre el periodo 1960-2009 y el subperiodo 1960-1990. Por lo tanto, es
38
5.2. Estimación Econométrica de la PTFAz
Cabe añadir que para obtener dichos resultados, se plantea un modelo no lineal en paráticipación de cada factor en el producto, mas aún, si este explicado por más de dos inputs. En primer lugar, es importante también mencionar que para los diferentes periodos algunas variables son no significativas individual-
mente debido a la multicolinealidad entre el stock de capital artificial, stock de capital humano y la mano de obra (Anexo 3). Sin embargo, a pesar de este problema, los estimadores siguen siendo insesgados. Por ello, el presente estudio evita estimar la PTFA por décadas, ya que ante problemas de multicolinealidad los parámetros son muy sensibles y pueden carecer de una medición adecuada en los estimadores y dela PTFA (Green, 1990). En segundo lugar, la mayoría de modelos es-
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (29-48)
Figura 1. PIB y Emisiones por trabajador durante el periodo 1960-2009
Fuente: Elaboración propia en base a BCRP (2011) e INEI (2010).
timados para los diferentes periodos fueron
quienes obtuvieron -0.33% utilizando la me-
corregidos de problemas de heteroscedastici-
todología de cointegración de Johansen. Más
dad y autocorrelación utilizando el estimador
allá del método usado, la diferencia puede
consistente de Newey-West (HAC). Asimismo,
explicarse debido a que dichos autores uti-
todos los estimadores resultaron globalmen-
lizaron las series monetarias en millones de
te significativos incluso al 1% (Anexo 4).
dólares de 1995, mientras que en el presente estudio se utilizó la misma información pero
Según lo obtenido por el test de causalidad
en millones de nuevos soles de 1994. Asi-
durante los períodos1960-1999, 1993-2009 y
mismo, Carranza, Fernández-Baca y Morón
1960-2009, las estimaciones más adecuadas
(2003) asumieron que la tasa de depreciación
son PTF2 y PTFA2, para el primero y los dos úl-
es 2.5% y que el aporte del stock de capital al
timos periodos, respectivamente. Del mismo
producto es de 33%, la cual difiere con la tasa
modo, si se consideraran las alternativas PTF1
de depreciación del presente estudio (5%).
y PTFA1, los resultados serían erróneos ya que ocasionaría problemas de regresión espuria y
En síntesis, los resultados6 evidencian lo que
omisión de variables relevantes (Tabla 2).
ocurrió en la sociedad peruana durante los años 80’s, donde hubo violencia terrorista,
Para el periodo 1960-1999, la estimación PTF2 y PTFA2 indica que la PTF es -1.53 % y -0.62% respectivamente, lo cual difiere a lo obtenido por Carranza, Fernández-Baca y Morón (2003)
inestabilidad política y caos macroeconómico 6 Los estudios de Vega - Centeno (1997), Seminario y Beltrán (1998) e IPE (2003) no se pudieron comparar puesto que ellos calcularon la tasa de crecimiento de la PTF por decenios para el periodo 1950-1995.
39
Orihuela, Carlos; Nolazco, Jose Luis La productividad total de factores incorporando variables ambientales: El caso peruano
Tabla 2. Comparación de resultados2/ de la PTFA y PTF (%) por periodos 19601999
Variables
PTF1
k, l, h
PTF2
k, l
PTFA1
k, l, h, z
PTFA2
k, l, z
19932009
Variables
PTF1
k, l, h
PTF2
k, l
PTFA1
k, l, h, z
PTFA2
k, l, z
19602009
Variables
PTF1
k, l, h
PTF2
k, l
PTFA1
k, l, h, z
PTFA2
k, l, z 2/
sK
sL
sH
0.8971
0.1642
1.3012
[0.00]
[0.00]
[0.20]
0.9431
0.0569
[0.00]
[0.00]
0.6491 [0.00] 0.6434
-0.011
[0.00]
[0.41]
sK
sL
sH
0.8236
-0.4412
0.6176
[0.00]
[0.87]
[0.04]
0.8575
0.1425
[0.00]
[0.00]
0.5942 [0.00] 0.5917
0.0632
[0.00]
[0.14]
sK
sL
sH
0. 9704
0.9359
-0.9063
[0.00]
[0.50]
[0.00]
0.9368
0.0632
[0.00]
[0.00]
0.6236
sZ -
b1 21.0914 [0.04] -0.2693
b2
PTF
PTFA
-
-3.46%
-
-
-1.53%
-
-
0.17%
-
-0.62%
-
-
0.4788
-0.5104
0.3825
0.0020
0.0021
[0.32]
[0.30]
[0.00]
[0.77]
[0.00]
0.3674
0.0174
0.0173
[0.00]
[0.00]
[0.00]
sZ
b1
b2
PTF
PTFA
-
0.39%
-
-
0.95%
-
-
0.86%
-
1.03%
-
-
[0.00]
-0.0088 [0.00] 0.0667
-
-
-0.3113
0.4041
0.3130
5.6602
5.6569
[0.40]
[0.31]
[0.07]
[0.99]
[0.00]
0.3451
0.0337
0.0237
[0.05]
[0.00]
[0.00]
sZ
b1
b2
PTF
PTFA
-
0.13%
-
-
-1.09%
-
-
1.60%
-
-0.11%
-
-
[0.00]
0.0014 [0.00] -0.1739
-
-
1.1740
-1.2393
0.4416
0.0099
0.0100
[0.00]
[0.13]
[0.12]
[0.00]
[0.00]
[0.00]
0.5945
-0.0153
0.4208
-0.0029
-0.0027
[0.00]
[0.39]
[0.00]
[0.84]
[0.00]
-
[0.00]
Los valores en corchete representan el p-value. Detalles en Anexo 4. Fuente: Elaboración propia.
que conllevó a un uso ineficiente de los recur-
Considerando el periodo 1993-2009, donde
sos. En efecto, Blyde y Fernández Arias (2005)
no hubo inestabilidad económica y social, la
estimaron que el crecimiento en la PTF del
PTF obtenida es 1.03%. Este incremento se
Perú durante el período 1960-99 fue el más
explica por el dinamismo en la inversión, ma-
bajo de Sudamérica, con excepción de Vene-
yores puestos de trabajo, incremento de las
zuela. Además, dichos autores descubrieron
emisiones de CO2 y el hecho que las políticas
que al ajustar por el nivel de desarrollo, de los
públicas estuvieron orientadas a lograr la re-
21 países de América Latina y el Caribe anali-
forma del Estado y la organización de la pro-
zados, el Perú ocupó el último lugar en térmi-
ducción en la economía.
nos del nivel de la PTF.
40
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (29-48)
Si bien se ha incrementado la PTF para el úl-
tivos, limitando a la mano de obra a bajos in-
timo periodo (debido al extraordinario cre-
gresos o al subempleo (CEPLAN, 2011).
cimiento peruano de la última década), este resultado aún sigue siendo reducido. La ex-
Por último, si se analizara todo el periodo de
plicación es que actualmente el 68% de la
estudio (1960-2009), la PTF es -0.11%.Una po-
PEA trabaja en empresas de no más de cinco
sible explicación es que si bien hubo un cre-
trabajadores, en condiciones técnicas y pro-
cimiento de la PTF durante 1993-2009, este
ductivas inferiores al promedio latinoameri-
resultado fue opacado principalmente por
cano. Asimismo, los estándares tecnológicos
los hechos ocurridosen los años 1970-1992,
y de productividad todavía no muestran una
donde la productividad fue la menor de Amé-
propensión suficientemente enérgica hacia la
rica Latina. Asimismo, el aporte negativo de
innovación y la competitividad con mayor va-
la mano de obra sobre el producto indicaría
lor agregado (CEPLAN, 2011).
que si bien existía mano de obra adecuadamente empleada, es decir, tenia condiciones
Otro gran problema en el Perú es el subem-
laborales que les permitía satisfacer sus nece-
pleo. Los datos disponibles muestran que en
sidades basicas, la bajas tasas de crecimiento
el año 1998 el subempleo afectaba al 49.5%
del producto en los ochenta no permitieron
de la PEA y en el año 2009, la situación había
sostener la masa laboral (presentándose así la
mejorado debido a que el empleo adecuado
etapa de los rendimientos negativos).
aumentó a 51.6%, mientras que el desempleo y subempleo disminuyeron en 2% y 5%, respectivamente. Actualmente, hay escaso apoyo del gobierno que se complemente con las inversiones en investigación y desarrollo en las universidades y centros de investigación.
6. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES De acuerdo a la evidencia empírica desarrollada en el presente estudio, se corrobora que
Además, el impulso a la innovación en las Me-
las emisiones de CO2, (proxy de la variable
dianas y Pequeñas Empresas (MYPE) es bajo
ambiental), explican el producto durante el
y son pocas las asociaciones universidad-em-
periodo 1960-2009, excepto para el subpe-
presa, por lo que la duración de crecimiento
riodo 1960-1990, en el que la relación fue
y la vida útil de aquellas es muy corta. Así, el
inversa. Por lo tanto, es importante tener en
sector emprendedor no aprovecha las limita-
cuenta que la inclusión de la variable ambien-
das oportunidades relacionadas con la inves-
tal como factor del producto puede variar
tigación y el desarrollo, lo que genera insufi-
dependiendo del país y periodo en análisis.
ciente innovación tecnológica y una menor
En consecuencia, realizar la prueba de causa-
competitividad del sector en la región. Las
lidad entre ambas variables es necesario en
productividades muy disímiles impiden las
cualquier estudio sobre el crecimiento eco-
relaciones inter-empresariales y limitan a su
nómico.
vez la sustentación de más empleos produc-
41
Orihuela, Carlos; Nolazco, Jose Luis La productividad total de factores incorporando variables ambientales: El caso peruano
De otro lado, para el periodo 1960-2009, se
para el crecimiento sostenido, no es suficien-
demuestra que la PTF es -0.11% incluyen-
te (Alarco, 2011). Por ello, el gobierno debe
do como inputs al stock de capital artificial,
enfocarse en tener una mejor eficiencia en
mano de obra y las emisiones de CO2. Este re-
el uso de los recursos, como también prestar
sultado fue superior a la PTF medida solo con
especial atención al efecto perjudicial de la
factores tradicionales (-1.09%). Por lo tanto,
informalidad sobre los incentivos y mecanis-
si no se incluye la variable ambiental como
mos para una mayor productividad sectorial
input, la PTF obtenida será distorsionada.
y empresarial.
Cuando se incluye la variable ambiental, los resultados de las participaciones de los factores en el producto difieren sustancialmente durante los periodos 1993-2009 y 1960-2009. La explicación puede deberse a que más allá de utilizar distintas metodologías o utilizar las series monetarias en diferentes unidades de medida, posiblemente al no incluir la variable ambiental en el análisis, los resultados de las contribuciones de los inputs en el producto serán sesgados. Sobre las emisiones de CO2, una consideración sería realizar investigaciones utilizando otros contaminantes a fin de contrastar las posibles variaciones en los resultados obtenidos en este estudio. Asimismo, sería interesante desarrollar el modelo neoclásico incorporando el stock de capital natural, aunque esto podría resultar ser difícil debido a problemas de agregación o por no disponer de información histórica.
AGRADECIMIENTOS: Por último, si el Perú quiere salir del subdesarrollo y perseverar una senda de crecimiento alto y sostenido, tendrá que focalizar esfuerzos en lograr mejoras sustanciales en sus niveles de productividad. Si bien a nivel macroeconómico, la inversión en capital físico y humano resulta ser una condición necesaria
42
Los autores desean agradecer a los dos dictaminadores anónimos por sus observaciones constructivas así como a Roberto Escalante y Juan Pichihua por sus valiosos comentarios en una versión preliminar de este estudio. Como es costumbre, cualquier error u omisión es responsabilidad exclusiva de los autores.
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (29-48)
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45
Orihuela, Carlos; Nolazco, Jose Luis La productividad total de factores incorporando variables ambientales: El caso peruano
suficiencia del crecimiento: el desempeĂąo de
Universidad CatĂłlica del PerĂş, Revista Econo-
la economĂa peruana 1950-1996â€?. Pontificia
mĂa, 39-40, 11-62.
8. ANEXOS Anexo 1
Ẏ
!
= ��!
!
+ Â S!
!
! !
+  ��!
! !
Para la obtenciĂłn dela PTF, la funciĂłn de producciĂłn tradicional se define como:
đ?‘Œđ?‘Œ = đ??šđ??š(đ??žđ??ž, đ??¸đ??¸) =  đ??šđ??š(đ??žđ??ž, đ??´đ??´đ??´đ??´) (A.1)
La igualdad anterior se puede ! expresar de la siguiente manera: !
đ?‘Śđ?‘Ś =
Aplicando logaritmos se obtiene:
Y = Â đ??žđ??ž!! (đ??´đ??´đ??´đ??´)!! (A.2)
! !
!
log đ?‘Œđ?‘Œ! =  log đ??žđ??ž!! + log đ??´đ??´ !! + log đ??żđ??ż!!  (A.3)
log đ?‘Œđ?‘Œđ?‘†đ?‘†=  đ?‘†đ?‘†!! log đ??žđ??ž + đ?‘†đ?‘†! log đ??´đ??´ + đ?‘†đ?‘†! log đ??żđ??ż !
!
đ?œ•đ?œ• log đ?‘Œđ?‘Œ đ?œ•đ?œ•(đ?‘ đ?‘ ! log đ??žđ??ž + đ?‘ đ?‘ ! log đ??´đ??´ + đ?‘ đ?‘ ! log đ??żđ??ż) = đ?œ•đ?œ•đ?‘Ąđ?‘Ą đ?œ•đ?œ•đ?‘Ąđ?‘Ą đ?‘Œđ?‘Œ đ??žđ??ž đ??´đ??´ đ??żđ??ż = đ?‘ đ?‘ ! + đ?‘ đ?‘ ! + đ?‘ đ?‘ ! đ?‘Œđ?‘Œ đ??žđ??ž đ??´đ??´ đ??żđ??ż
Por tanto, la PTF se define como:
đ?‘”đ?‘”! = đ?‘ đ?‘ !
Y luego aplicando logaritmos:
đ?‘Œđ?‘Œ đ??´đ??´ đ??žđ??ž đ??żđ??ż = − đ?‘ đ?‘ ! − đ?‘ đ?‘ ! đ??´đ??´ đ?‘Œđ?‘Œ đ??žđ??ž đ??żđ??ż
(A.4)
(A.6)
(A.7)
đ?‘”đ?‘”! = đ?‘ đ?‘ ! log đ??´đ??´ = log đ?‘Œđ?‘Œ − đ?‘ đ?‘ ! log đ??žđ??ž − 1 − đ?‘ đ?‘ ! log đ??żđ??ż
đ?‘”đ?‘”! = đ?‘ đ?‘ ! log đ??´đ??´ = log đ?‘Œđ?‘Œ − đ?‘ đ?‘ ! log đ??žđ??ž − log đ??żđ??ż + đ?‘ đ?‘ ! log đ??żđ??ż
đ?‘”đ?‘”! = đ?‘ đ?‘ ! log đ??´đ??´ = log đ?‘Œđ?‘Œ − log đ??żđ??ż − đ?‘ đ?‘ ! log đ??žđ??ž − log đ??żđ??ż
46
(A.5)
(A.8)
(A.9)
(A.10)
Natura@economĂa. Vol. 1, NÂş 2, julio-diciembre 2013 (29-48)
đ?‘Œđ?‘Œ đ??žđ??ž − đ?‘ đ?‘ ! log đ??żđ??ż đ??żđ??ż đ?‘Œđ?‘Œ đ??žđ??ž đ?œ•đ?œ• log đ?œ•đ?œ• log đ?œ•đ?œ• log đ??´đ??´ đ??żđ??ż đ??żđ??ż = − đ?‘ đ?‘ ! đ?œ•đ?œ•đ?œ•đ?œ• đ?œ•đ?œ•đ?œ•đ?œ• đ?œ•đ?œ•đ?œ•đ?œ•
đ?‘”đ?‘”! = đ?‘ đ?‘ ! log đ??´đ??´ = log đ?‘”đ?‘”! = đ?‘ đ?‘ !
(A.11)
Asumiendo retornos constantes a escala ( đ?‘ đ?‘ ! + đ?‘ đ?‘ ! = 1 ), se obtiene:
đ?‘”đ?‘”! = đ?‘ đ?‘ !
đ?‘Œđ?‘Œ đ??´đ??´ đ?‘˜đ?‘˜ = − đ?‘ đ?‘ ! đ??´đ??´ đ?‘Œđ?‘Œ đ?‘˜đ?‘˜
(A.12)
(A.13)
Anexo 2 Ahora, incluyendo el factor ambiental, la funciĂłn de producciĂłn estarĂa definida como:
Aplicando logaritmos:
Y = F(K, H, E, X) (A.14)
log đ?‘Œđ?‘Œ = log đ??žđ??ž !! + log đ??ťđ??ť !! + log đ??´đ??´ !! + log đ??żđ??ż!! + log đ??ľđ??ľ !! + log đ?‘?đ?‘? !!
Diferenciando lo anterior respecto del tiempo, se obtiene
(A.15)
đ?œ•đ?œ• log đ?‘Œđ?‘Œ đ?‘ đ?‘ ! đ?œ•đ?œ• log đ??žđ??ž đ?‘ đ?‘ ! đ?œ•đ?œ• log đ??ťđ??ť đ?‘ đ?‘ ! đ?œ•đ?œ• log đ??´đ??´ đ?‘ đ?‘ ! đ?œ•đ?œ• log đ??żđ??ż đ?‘ đ?‘ ! đ?œ•đ?œ• log đ??ľđ??ľ đ?‘ đ?‘ ! đ?œ•đ?œ• log đ?‘?đ?‘? = + + + + + (A.16) đ?œ•đ?œ•đ?œ•đ?œ• đ?œ•đ?œ•đ?œ•đ?œ• đ?œ•đ?œ•đ?œ•đ?œ• đ?œ•đ?œ•đ?œ•đ?œ• đ?œ•đ?œ•đ?œ•đ?œ• đ?œ•đ?œ•đ?‘Ąđ?‘Ą đ?œ•đ?œ•đ?‘Ąđ?‘Ą
Luego, definiendo a đ?‘ đ?‘ ! , đ?‘—đ?‘— = đ??žđ??ž, đ??ťđ??ť, đ??żđ??ż, đ?‘?đ?‘? como las elasticidades de los inputs hacia el producto y si la PTFA (Îł)estĂĄ dado por (A.17):
đ?›žđ?›ž = đ?‘ đ?‘ !
đ??´đ??´ đ??ľđ??ľ đ?‘Œđ?‘Œ đ??žđ??ž đ??ťđ??ť đ??żđ??ż đ?‘?đ?‘? + đ?‘ đ?‘ ! = − đ?‘ đ?‘ ! − đ?‘ đ?‘ ! − đ?‘ đ?‘ ! − đ?‘ đ?‘ ! đ??´đ??´ đ??ľđ??ľ đ?‘Œđ?‘Œ đ??žđ??ž đ??ťđ??ť đ??żđ??ż đ?‘?đ?‘?
(A.17)
Bajo retornos constantes a escala (đ?‘ đ?‘ ! + đ?‘ đ?‘ ! + đ?‘ đ?‘ ! đ?‘ đ?‘ ! = 1 Â Â Ăł Â Â đ?‘ đ?‘ ! = 1đ?‘ đ?‘ ! + đ?‘ đ?‘ ! + đ?‘ đ?‘ ! ) , se tiene que:
đ?›žđ?›ž = đ?‘ đ?‘ !
đ??´đ??´ đ??ľđ??ľ đ?‘Œđ?‘Œ đ??žđ??ž đ??ťđ??ť + đ?‘ đ?‘ ! = − đ?‘ đ?‘ ! − đ?‘ đ?‘ ! − 1 − đ?‘ đ?‘ ! − đ?‘ đ?‘ ! − đ?‘ đ?‘ ! đ??´đ??´ đ??ľđ??ľ đ?‘Œđ?‘Œ đ??žđ??ž đ??ťđ??ť đ?‘Œđ?‘Œ đ??żđ??ż đ??žđ??ž đ??żđ??ż đ??ťđ??ť đ??żđ??ż đ?‘?đ?‘? đ??żđ??ż − = đ?›žđ?›ž + đ?‘ đ?‘ ! − + đ?‘ đ?‘ ! − + đ?‘ đ?‘ ! − đ?‘Œđ?‘Œ đ??żđ??ż đ??žđ??ž đ??żđ??ż đ??ťđ??ť đ??żđ??ż đ?‘?đ?‘? đ??żđ??ż
đ?‘Œđ?‘Œ đ??žđ??ž đ?œ•đ?œ• log đ??żđ??ż đ?œ•đ?œ• log đ??żđ??ż = đ?›žđ?›ž + đ?‘ đ?‘ ! đ?œ•đ?œ•đ?‘Ąđ?‘Ą đ?œ•đ?œ•đ?‘Ąđ?‘Ą
+ đ?‘ đ?‘ !
đ??ťđ??ť đ?œ•đ?œ• log đ??żđ??ż đ?œ•đ?œ•đ?‘Ąđ?‘Ą
+ đ?‘ đ?‘ !
đ??żđ??ż đ?‘?đ?‘? − đ?‘ đ?‘ ! đ??żđ??ż đ?‘?đ?‘?
(A.19)
đ?‘?đ?‘? đ?œ•đ?œ• log đ??żđ??ż đ?œ•đ?œ•đ?‘Ąđ?‘Ą
(A.18)
(A.20)
47
Orihuela, Carlos; Nolazco, Jose Luis La productividad total de factores incorporando variables ambientales: El caso peruano
La expresiĂłn (19)se obtiene de (A.23):
đ?‘Śđ?‘Ś đ?‘˜đ?‘˜ â„Ž đ?‘§đ?‘§ = đ?›žđ?›ž + đ?‘ đ?‘ ! + đ?‘ đ?‘ ! + đ?‘ đ?‘ ! (A.23) đ?‘Śđ?‘Ś đ?‘˜đ?‘˜ â„Ž đ?‘§đ?‘§ Anexo 3. Matriz de correlaciĂłn de las variables explicativas v
K
H
L
Z
K
1.000000
0.975955
0.982044
0.651099
H
0.975955
1.000000
0.997154
0.600224
L
0.982044
0.997154
1.000000
0.610070
Z
0.651099
0.600224
0.610070
1.000000
Fuente: ElaboraciĂłn propia
Anexo 4. Test estadĂsticos en los modelos PTFA y PTF 1960-1999
Variables
R2 ajustado
Prob. Prueba F
Prob. Test BPG3/
Prob. Test LM4/
PTF1
k, l, h
0.66
0.00
0.31
0.00
PTF2
k, l
0.65
0.00
0.78
0.00
PTFA1
k, l, h, z
0.88
0.00
0.00
0.00
PTFA2
k, l, z
0.88
0.00
0.00
0.00
1993-2009
Variables
R ajustado
Prob. Prueba F
Prob. Test BPG*
Prob. Test LM**
PTF1
k, l, h
0.63
0.00
0.57
0.04
PTF2
k, l
0.59
0.00
0.97
0.00
PTFA1
k, l, h, z
0.81
0.00
0.42
0.05
PTFA2
k, l, z
0.81
0.00
0.72
0.00
1960-2009
Variables
R ajustado
Prob. Prueba F
Prob. Test BPG*
Prob. Test LM**
PTF1
k, l, h
0.61
0.00
0.20
0.00
2
2
PTF2
k, l
0.60
0.00
0.19
0.00
PTFA1
k, l, h, z
0.87
0.00
0.00
0.00
PTFA2
k, l, z
0.85
0.00
0.00
0.00
Test de Breusch-Pagan-Godfrey. Test de Breusch-Godfrey (2 rezagos). 3/
4/
Fuente: ElaboraciĂłn propia
48
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (49-68)
IMPACTO DEL CAMBIO CLIMÁTICO SOBRE LOS INGRESOS DEL CAFÉ CONVENCIONAL: UN ANÁLISIS DE PANEL BALANCEADO. PERIODO 1991 – 2010 Flor del Carmen Rivera Bocanegra1 , Laura Silvia Alvarado Barbaran2 Fecha de recepción: 14-01-13
Resumen
Fecha de aceptación: 21-08-2013 fetaleros no se verán perjudicados. Estos resul-
1
tados evidencian que seguir cultivando café
En el Perú el café convencional representa el
convencional a largo plazo será rentable para
cuarto cultivo más importante en el sector
los agricultores de la zona en estudio, el cual
agrícola y como todo cultivo es sensible a los
aporta el 1.08% al valor bruto de la producción
cambios del clima afectando o beneficiando su
del sector agrícola.
producción. Este estudio tiene como finalidad analizar el impacto del cambio climático sobre
Palabras Clave: Impacto del Cambio Climáti-
la variación de ingresos agrícolas de los pro-
co, café convencional, variación de ingresos y
ductores cafetaleros de las principales zonas
enfoque de la función de producción.
de producción en el Perú, lo cual es relevante pues tiene un alcance nacional y no local como en estudios previos. Para ello, se utilizó el enfo-
Clasificación JEL: Q54.
que de la función de producción, en base a un modelo econométrico de datos panel, con el objetivo de identificar si la variación de las variables ambientales ante el cambio del clima, podría afectar al cultivo del café convencional de los principales departamentos de la selva alta. Los resultados muestran que existe una relación de convexidad entre la temperatura máxima y la producción de café convencional, es decir, que ante un incremento de la temperatura máxima por encima de su valor opimo dará lugar a un nivel de producción más alto y por ende, los ingresos de los agricultores ca1 Economista (UNALM-Perú). Asistente de investigación económica ambiental (UNALM). Dirección postal: MZ N2 LT 3 S.S. JUAN PABLO II (Lima-Perú). Teléfono: (511) 6147134 anexo: 239; e-mail: frivera@lamolijna.edu.pe
Abstract
2
In the conventional coffee Peru is the fourth most important crop in the agricultural sector as any crop is sensitive to climate changes affecting or benefiting production. This study aims to analyze the impact of climate change on agricultural income variation coffee growers of the main producing areas in Peru, which is relevant because it has a national scope and local in previous studies. For 2 Máster en Innovación Agraria para el Desarrollo Rural (UNALM-Perú). Profesora Auxiliar a dedicación exclusiva (UNALM). Dirección postal: Jr. Valer 595 C Pueblo Libre (LimaPerú). Teléfono: (511) 6147800 anexo:239; e-mail: lalvarado@ lamolina.edu.pe
49
Rivera, Flor; Alvarado, Laura Impacto del Cambio Climático sobre los ingresos del café convencional: Un análisis del café balanceado. Periodo 1991-2010
this, we used the approach of the production
vo se produce generalmente en la selva alta,
function, based on the panel data econome-
donde se posee las condiciones climáticas
tric model, in order to identify whether the va-
más adecuadas para su potencial desarrollo,
riation of environmental variables to climate
oscilando la temperatura óptima entre 18ºC
change could affect the cultivation of coffee
y 22º C, con niveles mínimo y máximo de 16
major conventional high forest departments.
ºC y 24 ºC, respectivamente (MINAG, 20094 y
The results show that there is a relationship
Pro-Amazonia, 2003).
between the maximum temperature convexity and conventional coffee production,
En este contexto, la contribución del presente
that is, to a maximum temperature rise above
estudio es evaluar el impacto del cambio cli-
opimo value will lead to a higher production
mático sobre la producción del café conven-
level and therefore the income of coffee far-
cional en los principales departamentos de
mers will not be harmed. These results show
la selva alta del Perú (Amazonas, Cajamarca,
that conventional coffee continue to cultivate
Huánuco, Junín, San Martín y Puno), en los
long-term will be profitable for farmers in the
cuales se produce el 78.4% del café conven-
study area, which contributes 1.08% to the
cional del país.
gross value of agricultural production. A diferencia de otros estudios que analizaron Keywords: Climate Change Impact, coffee
el impacto del cambio climático en el Perú
conventional approach of the production
para un solo departamento, uno de los apor-
function, income variation.
tes de este estudio es su alcance nacional. Adicionalmente, constituye una contribución
JEL Classification: Q54.
a la literatura en el tema, al aplicar el Enfoque de la Función de Producción utilizando un modelo de datos de panel balanceado, el
1. INTRODUCCIÓN
cual tiene la ventaja de poder utilizar mayor
En el Perú, el impacto del cambio climático ha
datos de corte transversal con series de tiem-
tenido gran repercusión, principalmente, en
po. Para tal efecto se usó información de pro-
la producción de los cultivos agrícolas, como
ducción, superficie cosechada, precipitación
es el caso del café convencional.
y temperatura. Se consideró como unidad de
cantidad de información, al interrelacionar
transversal a cada uno de los departamenEn el año 2013, la producción promedio de
tos, con veinte datos anuales para el período
café en el Perú representa el 4.2% del Valor
1991-2010.
Bruto de la Producción del sector agrícola, ocupando el cuarto entre los principales pro-
El trabajo se divide en tres partes. En primer
ductos agrícolas (MINAG, 2009). Dicho culti-
lugar, se estimó econométricamente la fun-
3 Los tres primeros productos agrícolas son: la papa con un 7.6%, alfalfa con un 5.1% y arroz cascara con 5% del VBP (MINAG, 2009).
4 Disponible en sisca/?mod=consulta_cult
3
50
http://frenteweb.minag.gob.pe/
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (49-68)
ción de producción de café convencional
A nivel agregado, Vargas (2009) estimó que al
mediante un modelo de panel balanceado.
año 2030 el Producto Bruto Interno real sería
En segundo lugar, se escogió la forma funcio-
6.8% menor al que se tendría en un escenario
nal de la función de producción y la relación
sin cambio climático; asimismo encontró que,
de las variables climáticas y el nivel de pro-
dada la diversidad de climas que caracteriza
ducción del café convencional. Por último, se
al Perú, el impacto del cambio climático sería
calculó la variación de ingresos de los agricul-
diferente según el departamento y el sector
tores en los principales departamentos de la
productivo, siendo uno de los más sensibles
selva alta para el periodo 2011-2100 bajo un
el sector agrícola.
determinado escenario climático. A nivel departamental, Torres (2010) realizó un análisis económico del impacto del cam-
2. REVISIÓN DE LITERATURA
bio climático en la producción de mango, li-
Existen muchos estudios que estimaron los
ducción en donde las variables explicativas
efectos del cambio climático sobre el sector
fueron temperatura, precipitación y el Fenó-
agrícola. Entre los principales tenemos el es-
meno “El Niño”, mediante un análisis de serie
tudio de Deressa, Hassan y Poonyth (2005)
de tiempo para el período 1970-2009. Para
para el caso de la caña de azúcar, en que se
el caso del café, los resultados indican que
obtuvo que cuando la temperatura en verano
existe una relación cóncava entre el rendi-
a menor a 23ºC disminuyen los ingresos netos
miento del producto y los niveles de tempe-
por hectárea, sucediendo lo contrario cuando
ratura; es decir, ante un aumento en la tem-
la temperatura supera los 23ºC.
peratura mínima y máxima, el rendimiento
món, café y plátano en la región Piura. Para ello, la autora utilizó una función de pro-
del cultivo aumenta en 41%. En el caso del El estudio de Ramírez et al. (2010), el cual for-
limón, el aumento es de 51.9%. Sin embar-
ma parte de una serie de documentos elabo-
go, para los casos de mango y plátano, los
rados por la Comisión Económica para Améri-
rendimientos disminuyen en 7% y 39.86%,
ca Latina y el Caribe (CEPAL), analiza el efecto
respectivamente.
del cambio climático sobre la agricultura utilizando el Enfoque de la Función de Produc-
Por su parte, Loyola y Orihuela (2011), eva-
ción y el Enfoque Ricardiano, para Costa Rica,
luaron el costo económico del cambio climá-
El Salvador, Guatemala, Honduras, Nicaragua
tico en la agricultura de las regiones Piura y
y Panamá; para el caso de Belice sólo utiliza-
Lambayeque, para el periodo 2010-2100. Para
ron el primero de los enfoques mencionados.
ello, se utilizaron algunos cultivos representativos de ambas regiones, tales como arroz,
A pesar de la importancia de evaluar el impac-
maíz amarillo, limón, mango, caña de azúcar,
to del cambio climático en el sector agrícola
plátano y algodón. Utilizando una variante
peruano, poco se ha avanzado sobre el tema.
del modelo agronómico, establecieron la re-
51
Rivera, Flor; Alvarado, Laura Impacto del Cambio Climático sobre los ingresos del café convencional: Un análisis del café balanceado. Periodo 1991-2010
lación de cada uno de estos cultivos con la
los respectivos agricultores. Según, Fleischer
temperatura y la precipitación y se estimó el
y Mendelsohn (2007) la función de produc-
cambio del beneficio asociado únicamente
ción de un cultivo agrícola se expresa de la
a las variaciones en el ingreso de cada culti-
siguiente forma:
vo. Los resultados sugieren que el costo del cambio climático es significativo, especialmente a largo plazo. Asimismo, se encontró que el comportamiento entre la temperatura y la producción tienen forma convexa para el caso de limón y plátano en Piura.
Q = f(X, Z, M) (1)
Donde Q representa la cantidad producida, X que representa la cantidad de insumos, Z engloba a las variables climáticas (temperaturas máxima y mínima, y precipitación) y M
De la revisión de literatura se concluye que,
representa la habilidad o capacidad de los
salvo para el caso de Piura, no se ha analiza-
agricultores. Mendelsohn, Nordhaus y Shaw
do el impacto del cambio climático en el café,
(1994), sugieren que las variables climáticas
lo cual motivó la realización de este estudio,
deben ser incluidas en el modelo con una
para diferentes zonas productoras de este
forma funcional cuadrática, para poder de-
cultivo, seleccionándose a los departamen-
terminar la relación existente con el nivel de
tos de Amazonas, Cajamarca, Huánuco, Junín,
producción. De esta manera, los coeficientes
San Martín y Puno, que representan el 78%
estimados ayudan a predecir el nivel óptimo
de la producción nacional de café, el que es
de producción ante el impacto del cambio cli-
cultivado mayoritariamente por pequeños
mático. Este análisis fue utilizado en los estu-
productores (con menos de 5 has. en prome-
dios de Galindo (2009) y Ramirez et al (2010).
dio), quienes por lo tanto tienen baja capacidad para desarrollar cambios tecnológicos en adaptación al cambio climático.
Es decir, la ventaja de utilizar una función de producción cuadrática es que permitirá calcular la relación entre el nivel de producción
3. EL MODELO La metodología utilizada en este estudio se sustentó en el modelo agronómico del enfoque de la función de producción, el cual permite estimar los efectos del cambio climático en la agricultura a partir de identificar los valores máximos y mínimos de la temperaturas y los niveles de precipitación, cuyas variaciones respecto a un determinado umbral provocan respuestas beneficiosas o perjudiciales para un cultivo determinado y por ende para
52
del cultivo (variable dependiente) y los valores óptimos de cada uno de los factores climáticos que determinen su producción (temperatura yo precipitación). Cabe señalar que al no disponer de series históricas de costos insumos, no hemos utilizado en este estudio el otro enfoque existente, que es el Enfoque Ricardiano, el cual consiste en estimar el valor de la tierra como función del ingreso neto agrícola.
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (49-68)
4. METODOLOGÍA
Donde:
4.1. Recopilación de información
Qi,t = Producción (Toneladas) del café conven-
Para el desarrollo de la investigación se reco-
Si,t = Superficie cosechada (hectáreas) del
piló información del Ministerio de Agricultura (MINAG) de las variables producción y super-
cional en el departamento i para el año t.
café convencional en el departamento i para el año t.
ficie cosechada de café de los siete principales departamentos cafetaleros del Perú.
TMi,t = Temperatura máxima (ºC) en el departamento i para el año .
Para el caso de las variables climáticas, temperatura y precipitación, la información fue obtenida del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). Asimismo, analizar la variación de ingresos, se transformaron los precios al productor de corrientes a reales, utilizándose como deflactor el Índice de Precios al Consumidor del año base 1994, obtenido del INEI.
TM2i,t = Temperatura máxima (ºC) al cuadrado en el departamento i para el año .
TNi,t = Temperatura mínima (ºC) en el departamento i para el año .
TN2i,t = Temperatura mínima (ºC) al cuadrado en el departamento i para el año .
4.2. Estimación de la función de producción del café convencional: Siguiendo a Mendelsohn, Nordhaus y Shaw (1994), para quienes la relación del nivel de producción y las variables climáticas debería tener una forma de U invertida, es decir, para determinar si existe una relación de convexidad entre las variables señaladas, se formuló la siguiente ecuación cuadrática5:
Qi,t= β0 + β1Si,t + β2TMi,t + β3 TM2i,t + β4TNi,t + β5TN2i,t + β6PPi,t + β7 PP2i,t + μi,t (2)
5 No se escogió otras formas funcionales por no satisfacer el objetivo del estudio. Además la función cuadrática se asemeja a la forma funcional que utilizaron estudios anteriores (Ramirez et al, 2010) para determinar el impacto del cambio climático en la agricultura de cultivos específicos y/o otros sectores.
PPi,t = Precipitación (mm) en el departamento i para el año .
PP2i,t = Precipitación (mm) al cuadrado en el departamento i para el año .
μi,t = Error aleatorio.
Se empleó el análisis de la primera derivada para encontrar el valor óptimo de la variable climática y la condición de la segunda derivada, para determinar la relación de concavidad o convexidad entre la producción y las variables climáticas. Utilizando el modelo de datos panel, se esperaba que los signos de los coeficientes de los términos lineales β2, β4, β6 sean
positivos. Es decir, que en los primeros años
53
Rivera, Flor; Alvarado, Laura Impacto del Cambio Climático sobre los ingresos del café convencional: Un análisis del café balanceado. Periodo 1991-2010
el incremento en los niveles de temperatura y precipitación generan un aumento en el nivel de producción del café convencional. Por su parte, para hallar el nivel óptimo de temperatura, en el cual se maximiza la producción de café convencional, se partió del supuesto que β3,β5 y β7 son negativos. Esto indica que ante cualquier incremento de la temperatura por encima de su valor óptimo
dará lugar a un nivel de producción más bajo, por lo tanto la función de producción tomará una forma cóncava. También es posible encontrar que los signos de los coeficientes
β2, β4, β6 sean negativos y los de β3, β5 y β7 tengan signos positivos, lo que implicaría una
función de producción convexa (Mendelsohn, Nordhaus y Shaw, 1994). Esto significaría
que el incremento de la temperatura genera pérdidas en el corto plazo para los agricultores, alcanzando una producción mínima, mientras genera incrementos de la producción a largo plazo.
Qi,t=β0+β1Si,t+β2TMi,t+β3TM2i,t+ ui,t (2.6)
La importancia de definir diferentes alternativas del modelo es poder identificar qué variables son innecesarias o irrelevantes al modelo, lo cual podría ocurrir por la posible correlación entre las variables explicativas, provocando así que los paramentos sean no significativos. En cuanto al tratamiento de los datos panel, se estimaron seis tipos de ecuaciones para los modelos Pooled y de Efectos Fijos (MEF) y sólo dos ecuaciones para el Modelo de efectos aleatorios (MEA), dado que el número de unidades transversales (departamentos) debe ser mayor al número de variables explicativas6. Por lo tanto, para la elección del mejor modelo se tuvo en consideración dos criterios de análisis:
Siguiendo a Ramírez et al (2010), se formularon las siguientes especificaciones alternativas a ser probadas:
• Se escogió como mejor ecuación aquella que cumplía con los signos adecuados de la teoría económica, es decir que los
Qi,t=β0+β1Si,t+β2TMi,t+β3TM2i,t+β4TNi,t +β5TN2i,t+β6PPi,t+β7PP2i,t+ ui,t (2.1)
Qi,t=β0+β1Si,t+β2TMi,t+β3TM +β4TNi,t +β5TN2i,t+ui,t (2.2) 2 i,t
Qi,t=β0+β1Si,t+β4TNi,t +β5TN2i,t+β6PPi,t +β7PP2i,t+ ui,t (2.3) 54
Qi,t=β0+β1Si,t+β2TMi,t+β3TM2i,t+β6PPi,t +β7PP2i,t+ ui,t (2.5)
Qi,t=β0+β1Si,t+β4TNi,t+β5TN2i,t+ ui,t (2.4)
coeficientes de las variables temperatura y precipitación en términos lineales y cuadráticos tenga signos diferentes, para obtener valores positivos de la temperatura y precipitación. Estos valores además de ser positivos, deben cumplir con los rangos óptimo de temperatura y precipitación sugeridos en el estudio de Pro Amazonia-MINAG (2003). 6 En el Anexo 3, solo se muestran los principales modelos de datos panel las cuales fueron escogidos según los criterios de decisión establecidos en el estudio.
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (49-68)
• Las mejores ecuaciones para cada mo-
Con el fin de obtener mediciones comparati-
delo de estimación, debían tener los va-
vas, se cálculo el Valor Presente Neto de los
lores más bajos de los criterios Akaike y
ingresos anuales con tasas de descuento de
Schwarz. Asimismo, los coeficientes aso-
0.5%, 2%, 4% , sugeridas por Ramírez et al
ciados a cada variable regresora debía
(2010) y Galindo (2009). Adicionalmente, se
ser significativos y el valor del R ajustado
utilizó la tasa de descuento social de 10%
debe ser alto.
establecida para el Perú por el Ministerio de
2
Economía y Finanzas (MEF, 2011)8. En cualEs importante mencionar que en todas las
quier caso, se trata de identificar si a largo
estimaciones, según cada tipo de modelo,
plazo resulta conveniente o no seguir culti-
se corrigieron problemas de heteroscedas-
vando café convencional, ante el impacto del
ticidad y autocorrelación entre cada unidad
cambio climático, hasta el año 2100.
transversal utilizando los errores estándar robustos White Cross-Section y Cross-Section
Siendo interés de este trabajo medir el cam-
Sur, respectivamente.
bio en el ingreso atribuido a la variación climática, se usaron los parámetros estimados
4.3. Variación de ingresos en la producción del café convencional Por último, para estimar la variación de los ingresos en la producción del café convencional en los principales departamentos de la selva alta, se utilizó las proyecciones de temperatura realizadas por el Instituto Nacional de Investigaciones Espaciales de Brasil (en adelante, INPE, por el original en portugués), para un escenario caracterizado por altos incrementos de dióxido de carbono (CO2)7, aunque siempre tomando como referencia los estudios del SENAMHI, que establecen la variación anual de temperatura a nivel de las regiones naturales (costa, sierra y selva) subdividas a su vez en norte, centro y sur para los periodos 2010-2030, 2031-2050, y 2051-2100,
del mejor modelo, elegido en base a los criterios de selección ya mencionados anteriormente, y se calculó la producción bajo un contexto de cambio climático (QCC) y el nivel de producción sin cambio climático (QSCC) para un determinado periodo. Asumiendo que el precio del cultivo (en términos reales) permanece constante, expresando IT como el ingreso total y CT como el costo total de producción, para un determinado periodo t, la función de beneficio con la que se trabajó fue la siguiente:
Bit = IT(Qit) - CT(Qit) (3)
Donde las funciones IT y CT dependen del nivel de producción. De esta manera, el cambio en el beneficio es igual a:
tal como se muestra en Anexo 2.
7 Denominado escenario A2.
ΔBit = ΔIT(Qit ) - ΔCT(Qit ) (4)
8 R.D. Nº 001-2011-EF/63.01 - Establecido por el Ministerio de Economía y Finanzas (MEF, 2011).
55
Rivera, Flor; Alvarado, Laura Impacto del Cambio Climático sobre los ingresos del café convencional: Un análisis del café balanceado. Periodo 1991-2010
Luego, asumiendo que los costos totales, en
peratura y precipitación, mediante el cambio en
términos reales, permanecen constantes du-
el ingreso, el cual a su vez, al suponer precios
rante el periodo de análisis, entonces el cam-
constantes, es igual a la cosecha estimada me-
bio en el beneficio es equivalente únicamen-
nos la cosecha proyectada. Esto permite tener
te a la variación del ingreso. Por lo tanto la
aproximaciones de las pérdidas o ganancias a
expresión (4) se transforma en:
largo plazo para los agricultores de las zonas en estudio, y así determinar si es conveniente o no seguir produciendo café convencional.
ΔBit = ΔIT(Qit) = Pit * Δ(Qit) (5)
El supuesto que ΔCT(Qit) = 0, se sustenta
Para determinar los ingresos de los agriculto-
en el hecho que en el largo plazo el proceso
res bajo un escenario de cambio climático se
de aprendizaje les permite a los agricultores
empleó las proyecciones de temperatura del
obtener no sólo un mayor conocimiento de
INPE (ver Anexo 2). Asimismo, para el cálcu-
las técnicas agronómicas, sino también una
lo de los ingresos de los agricultores bajo un
reducción de procesos y por ende una dismi-
escenario sin cambio climático se asumió el
nución de costos.
nivel de producción y el precio real del año 2010 como constantes hasta el año 2100,
Según la ecuación (5), el cambio en el ingreso total depende de la variación del nivel de producción. En otras palabras, es la diferencia de la producción para un contexto con cambio
bajo el supuesto de que no hay ninguna variación (ni incremento ni disminución) de las variables meteorológicas que afectan al café convencional en el largo plazo.
climático (QCCC) para un periodo (t) menos
el nivel de producción sin cambio climático
Por otro lado, no se evaluó un segundo esce-
(QSCC) del año 2010. Asumiendo que el pre-
nario bajo el supuesto de precios en chacra
cio del cultivo, en términos reales, permanece
reales proyectados, debido que ello requeriría
constante al año base 2010, entonces el cam-
asumir grandes supuestos sobre cómo cam-
bio en el ingreso está dado por:
biaría el mercado mundial frente al cambio climático, lo cual aumentaría el nivel de in-
ΔB!" = ΔIT!" = P! !"#" ∗ Q !" (!!!) − Q !"#$# (!"")
(6)
En consecuencia, el cambio en el beneficio será equivalente al cambio del ingreso total, el que se calcula multiplicando los precios en chacra reales por el cambio en la producción que se obtendrá si el clima no varía. La ecuación (6) implica estimar la variación del bienestar ante el efecto de los cambios de tem-
56
certidumbre de la estimación. Por ello, resultó más prudente asumir que el comportamiento de estos precios permanezcan constantes, tal como lo sugieren Sanghi y Mendelsohn (2008). Asimismo, este escenario alternativo sobreestimaría los ingresos de los agricultores, dado que el alto nivel de incertidumbre sobre el comportamiento de precios, en este tipo de estudios, conduce a obtener resultados muy positivos (grandes beneficios) o muy negati-
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (49-68)
vos (grandes pérdidas). Por tal motivo, al asu-
principales departamentos cafetaleros de la
mir precios reales constantes se obtiene una
selva alta en el periodo 1991-2010, lo cual es
evolución más atenuada del nivel de precios,
consistente con la cercanía geográfica de los
acorde con las proyecciones del nivel de tem-
productores.
peratura (INPE, 2011). No obstante, es necesario reconocer que al asumir precios reales
La resultante función de producción del café
constantes cabría la posibilidad de sobresti-
convencional tiene la siguiente ecuación:
mación o subestimación de ingresos, si bien el sesgo sería más moderado.
5. RESULTADOS Los resultados muestran que los modelo POOLED y MEA9, son los que cumplen con los criterios de decisión y se encuentran dentro del rango del nivel de temperatura óptima señalado por Pro Amazonia (2003) de 18 a 22°C con valores mínimo y máximo de 16 y 24°C, respectivamente, que es considerado adecuado para un buen crecimiento y desarrollo del cultivo en la selva alta. Luego, se procedió a realizar el test de Breusch-Pagan para escoger el mejor modelo entre el POOLED y el MEA, lo cual se muestra en el Anexo 5. Los resultados indican que no se rechaza la hipótesis nula de Breusch y Pagan; es decir, no existe diferencias entre cada unidad trasversal del modelo POOLED y del MEA, a través del tiempo, por lo que se concluye que el MEA no es apropiado y, en consecuencia, se escoge como mejor al modelo Pooled, el cual representará la función de producción del café convencional. La interpretación del mejor modelo es que no existe diferencias entre cada uno de los 9 Ver Anexos 3 y 4.
Qi,t = 17274.41 + 0.76Si,t - 1742.32 TMi,t + 39.25 TMi,t2 + μi,t (7)
La expresión (7) evidencia que la temperatura máxima es la variable climática que determina el nivel de producción del café convencional en los principales departamentos de la selva alta. Asimismo, el resultado permite comprobar que existe una relación directa entre la producción de café convencional y la superficie cosechada. Es decir, que un aumento de la superficie cosechada ocasionará un incremento en el nivel de producción del café. Por otro lado, el signo negativo de la temperatura máxima en términos lineales, significa que en los primeros años los incrementos en los niveles de temperatura provocan una disminución en el nivel de producción del café. Por el contrario, para la temperatura máxima en términos cuadráticos se observó un signo positivo, lo que indica que a largo plazo, al sobrepasar un umbral (valor óptimo), la temperatura máxima ocasionará incrementos en los niveles de producción. Debe señalarse que no fue considerada la ecuación que incluye como variables explicativas a la temperatura mínima y a la precipitación, porque el nivel de la temperatura no
57
Rivera, Flor; Alvarado, Laura Impacto del Cambio Climático sobre los ingresos del café convencional: Un análisis del café balanceado. Periodo 1991-2010
estaba dentro del rango establecido por Pro
diante la condición de la primera derivada,
Amazonia (2003), además que los valores de
encontrándose que el valor óptimo de la tem-
los coeficientes no son estadísticamente sig-
peratura máxima es de 22.20°C, valor que es el
nificativos. Algo similar ocurrió con la variable
mismo para todos los principales departamen-
precipitación. Estos resultados son consisten-
tos cafetaleros, debido a que se escogió el me-
tes con el estudio de Kabubo y Karanja (2007),
jor Modelo Pooled, el cual omite las diferencias
en el que se reconoce que los cambios en la
que puedan existir entre cada unidad transver-
temperatura son, en general, más importan-
sal (principales departamentos cafetaleros de
tes que los cambios en la precipitación, así
la selva alta) a través del tiempo.
como con los estudios de Ramírez et al (2010) y Torres (2010). Otra forma de justificar que la
En segundo lugar, se calculó la segunda de-
temperatura máxima se encuentre en la fun-
rivada para encontrar la relación de conca-
ción de producción, es que el cultivo del café
vidad o convexidad entre la producción y la
se adapta mejor a las altas temperaturas que
variable climática (temperatura máxima), tal
caracteriza a las zonas tropicales. Asimismo,
y como se muestra en el Anexo 6. Los resulta-
el nivel de temperatura óptima se encuentra
dos arrojaron un valor positivo de 78.49358,
dentro del rango establecido por Pro Amazo-
lo que quiere decir que existe una relación de
nia y cumple con los criterios del estudio.
convexidad entre la producción del café convencional y la temperatura máxima, es decir,
Cabe indicar que existe la posibilidad de in-
un incremento de la temperatura máxima,
corporar la variable climática precipitación en
luego de obtenido su valor optimo, dará lugar
este tipo de estudios, utilizando data trimes-
a un nivel de producción más alto, por lo que
tral o mensual. Sin embargo, no pudimos in-
se concluye que la función de producción tie-
corporar dicha variable en dicho estudio, por
ne forma convexa, tal como se muestra en la
no contar con la información disponible para
figura 1.
los periodos de análisis. Por ello, el presente estudio es una mejor aproximación para ana-
La convexidad reflejada en la figura 1, tam-
lizar y explicar el impacto del cambio climáti-
bién permite apreciar que mientras a corto
co en el café convencional ante un incremen-
plazo se obtiene una producción mínima de
to de la variable temperatura máxima.
21.80 miles de TM, cuando la temperatura llega a su nivel óptimo, a largo plazo será bene-
5.1. Optimización de la función de producción del café convencional y valor óptimo de la variable climática En primer lugar, se analizó la ecuación (7), me-
58
ficioso obtener un mayor nivel de producción de café convencional. La forma convexa de la función de producción del café convencional concuerda con la teoría y con estudios anteriores, como el de Mendelsohn, Nordhaus y Shaw (1994), quienes afirman que es posible encontrar que los signos
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (49-68)
Figura 1. Producción de café convencional vs. Temperatura máxima
Fuente: Elaboración Propia.
de los coeficientes en términos lineales de la variable climática (temperatura máxima) sea negativo y los coeficientes en términos cuadráticos de la misma variable arrojen signo positivo, en este caso la función de producción será de forma convexa. Es decir, que el incremento de la temperatura genera pérdidas en el corto plazo para los agricultores llegando a una producción mínima y en el largo plazo incrementos en la temperatura conllevará a incrementos en la producción. Estos resultados también son congruentes con el estudio de Deressa, Hassan y Poonyth (2005), así como en Loyola y Orihuela (2011). Finalmente, la relación convexa entre la producción de un cultivo agrícola y la temperatura, implica que el impacto del cambio climático no necesariamente tiene efectos adversos para todo tipo de cultivo, ya que ello depende tanto del tipo de región como del tipo de cultivo (Gerald, 2009). Para el caso del café convencional le favorece principalmente temperaturas altas, por ser un producto de zona tropical, donde se obtiene una mejor calidad de café en el país.
5.2. Variación de ingresos del café convencional en los principales departamentos de la selva alta Se tomó como referencia las estimaciones realizadas por el INPE para los periodos 20102030, 2031-2050 y 2051-2100, de la variación de temperatura para uno de los escenarios más extremos, denominado A210 , según ubicación geográfica de los principales departamentos que cultivan el café convencional: Selva alta Norte (Amazonas, Cajamarca y San Martin); Selva alta Central (Huánuco y Junín) y Selva alta Sur (Puno). Asimismo, para todos los departamentos en estudio se utilizaron las tasas de descuento sugeridas por Ramírez et al (2010) y Galindo (2009): 0.5%, 2%, y 4%. Adicionalmente, los 10 Los escenarios de emisiones globales del Panel Intergubernamental de Cambio Climático (IPCC, 2007) son: A1, A2, B1y B2. El escenario A2 describe un mundo heterogéneo con una población mundial en continuo crecimiento económico por habitante y un proceso de cambio tecnológico de manera fragmentada. Asimismo, se considera a este escenario como el más extremo por presentar mayor nivel de contaminación de CO2.
59
Rivera, Flor; Alvarado, Laura Impacto del Cambio Climático sobre los ingresos del café convencional: Un análisis del café balanceado. Periodo 1991-2010
Figura 2. Producción de café convencional estimado para el año 2100
Fuente: Elaboración Propia.
resultados se compararon con la tasa de des-
del modelo de regresión escogido (POO-
cuento social de 10%, utilizada en el Perú.
LED) para el cultivo del café convencional. Asimismo, al analizar cada departamento en
En la figura 2, se observa que a partir del año
un mismo intervalo de tiempo, sus ingresos
2011 se alcanzó un nivel mínimo de producción
disminuyen cuando el valor de la tasa de des-
de 21.80 Miles de TM y a partir del año 2031 se
cuento aumenta, es decir que los agricultores
dará un incremento más fuerte o más notorio
de los departamentos seguirán produciendo
de la producción hasta el año 2100 con una pro-
café convencional, ya que para éstas tasas de
ducción promedio de 22.52 Miles de TM.
descuento, a pesar que se genera menos ingresos, éstos siguen siendo positivos.
5.3. Proyecciones de la variación de ingresos causado por el aumento de la temperatura máxima
Por ello, a los agricultores les favorece que el comportamiento de la tasa de descuento sea constante en el tiempo ya que obtendrán mayores ingresos, de lo contrario deberán estar a la expectativa de que las tasas de descuento
En la tabla 1, se muestra los resultados del
no varíen drásticamente porque sus ingresos
cambio en los ingresos de los agricultores,
futuros se verán afectados reduciéndose len-
como consecuencia de la variación del nivel
tamente. Es decir, que ante un incremento de
de temperatura máxima en la producción del
la temperatura, los ingresos de los agriculto-
café convencional.
res aumentarán para unas mismas tasas de descuento cumpliendo también con la rela-
60
Se observa que en todos los departamentos
ción y criterio de convexidad que se obtuvo
la variación de los ingresos sigue la forma
al analizar la variable temperatura máxima
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (49-68)
Tabla 1. Variación de ingreso por departamentos a precios en chacra reales constantes Región
Departamentos
Años 2011-2030
Amazonas
Selva alta Norte
Cajamarca
San Martín
Huánuco Selva alta Central Junín
Selva alta Sur
Puno
Variación de ingresos para cada tasa de descuento (S/.) 0.50%
2%
4%
10%
696
556
416
187
2031-2050
19,323
11,819
6,288
1,133
2051-2100
713,843
248,441
67,304
2,915
2011-2030
715
571
427
192
2031-2050
20,708
12,654
6,723
1,204
2051-2100
779,145
270,947
73,284
3,143
2011-2030
513
410
307
138
2031-2050
14,244
8,712
4,635
835
2051-2100
526,223
183,143
49,615
2,148
2011-2030
651
520
389
175
2031-2050
19,503
11,910
6,320
1,126
2051-2100
664,534
232,424
63,487
2,826
2011-2030
570
460
349
163
2031-2050
20,080
12,370
6,632
1,205
2051-2100
713,976
250,975
69,111
3,146
2011-2030
1,080
862
645
290
2031-2050
20,779
12,828
6,924
1,324
2051-2100
665,678
233,141
63,976
3,014
Fuente: elaboración propia.
versus el nivel de producción en base a la fun-
es rentable seguir cultivando café convencio-
ción de producción del café convencional.
nal para los agricultores de la zona en estudio, puesto que obtendrán ganancias a largo plazo. Asimismo, dicho incremento en el nivel
6. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 6.1. Conclusiones El impacto del cambio climático sobre los ingresos del café convencional en los principales departamentos de la selva alta, no necesariamente provoca una disminución de los niveles de ingreso. Sin embargo, esto depende principalmente del comportamiento de los precios. Los resultados muestran que
ingresos aporta el 1.08% al Valor Bruto de la Producción del Sub Sector agrícola. Se puede afirmar entonces que el impacto del cambio climático es favorable para el cultivo del café convencional en los principales departamentos de la selva alta peruana, lo cual coincide con los resultados de otros estudios previos realizados en la región Piura. De esta manera, se sustenta que el impacto del cambio climático no necesariamente tendrá efectos adversos para todos los cultivos
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Rivera, Flor; Alvarado, Laura Impacto del Cambio Climático sobre los ingresos del café convencional: Un análisis del café balanceado. Periodo 1991-2010
del Perú, ya que ello depende de la región y
Por ello es importante mencionar que los
tipo de cultivo. (Gerald et al, 2009). Particu-
resultados encontrados en el estudio deben
larmente, para el caso del café convencional,
ser tomados con mucha cautela ya que son
por ser un producto de zonas tropicales, es
parte de un proceso reflexivo y metodoló-
favorecido por altas temperaturas, lo que per-
gico, dentro de una perspectiva integral del
mite obtener un producto de buena calidad.
análisis del impacto del cambio climático, enfocado en este caso particular a los ingresos
De esta manera, se concluye que resulta be-
de los productores de café convencional en
neficioso para los agricultores de los principa-
la selva alta del Perú. Adicionalmente, toman-
les departamentos de la selva alta seguir cul-
do como punto de partida estudios como el
tivando café convencional, con su correspon-
nuestro, se deben realizar mayores acciones
diente contribución de 1.08% al incremento
preventivas que permitan la adaptación al
en el Valor Bruto de la Producción agrícola del
cambio climático de cultivos de importancia
país.
nacional y que involucra a los agricultores de las zonas en estudio.
Debe también señalarse que estudios sobre el impacto del cambio climático están sujetos a ciertas limitaciones, ya que los resulta-
6.2. Recomendaciones
dos podrían relativizarse por la extensión del
El problema principal afrontado en ésta in-
período analizado, por la validez de los datos
vestigación, fue no contar con información
utilizados, así como por el carácter incierto
del costo de producción del cultivo del café
de ciertas variables, como los precios al pro-
convencional. Debido a ésta limitación, al
ductor. Por este motivo, en este estudio uti-
analizar los beneficios de los agricultores, se
lizamos el supuesto de precios reales al pro-
consideró que los costos son constantes, lo
ductor, constantes en el tiempo, evitando así
que implicó asumir que a largo plazo el pro-
el tener que proyectar para un período tan
ceso de aprendizaje del agricultor le permite
extenso. Otro tipo de dificultades afronta-
un mayor conocimiento sobre las alternati-
das se refiere a la obtención de información
vas, técnicas y distribución agronómicas, con
precisa del clima de una determinada zona.
el fin de enfrentar las variaciones del clima y
En este aspecto, se ha supuesto, por simpli-
reducir los costos a incurrir.
ficación, que los datos de determinadas estaciones meteorológicas corresponden a las
La limitación anteriormente expuesta, tam-
localizaciones geográficas que se estudian,
bién impide aplicar en este tipo de estudios,
lo cual evidentemente implica ciertos ries-
el Enfoque Ricardiano. En general, por todo
gos de inexactitud. Adicionalmente, se ha
lo mencionado, recomendamos la aplicación
empleado información sólo de un escenario
de encuestas para determinar los costos de
climatológico, lo cual limita aun más los re-
producción de productos como el analiza-
sultados obtenidos.
do. Complementariamente, creemos que las instituciones encargadas (Ministerio de Agri-
62
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (49-68)
cultura, Instituto Nacional de Estadísticas, etc.), deberían realizar censos agropecuarios con mayor frecuencia, para así estimar estos costos y favorecer la realización de investigaciones similares.. Asimismo, se recomienda hacer un análisis por empresas productoras de café, para tener un contraste de cómo
AGRADECIMIENTOS: Los autores desean agradecer a los dos dictaminadores anónimos por sus observaciones que ayudaron a enriquecer este manuscrito así como a los economistas José Luis Nolazco Cama y Miguel Ángel Alcántara por sus valiosos comentarios.
afecta el cambio climático en la producción de café para estas empresas y establecer medidas de adaptación y mitigación mediante la información obtenida utilizando un Enfoque Ricardiano.
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Rivera, Flor; Alvarado, Laura Impacto del Cambio Climático sobre los ingresos del café convencional: Un análisis del café balanceado. Periodo 1991-2010
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65
Rivera, Flor; Alvarado, Laura Impacto del Cambio Climático sobre los ingresos del café convencional: Un análisis del café balanceado. Periodo 1991-2010
8. ANEXOS Anexo 1. Descripción de las variables Símbolo
Definición
Unidad de medida
Tipo de variable
Unidades temporales
t
Intervalo de tiempo de 1991 hasta 2010
Año
Discreta
Unidades transversales
i
alta: Amazonas, Cajamarca, Huánuco, Junín, San
Variable
Principales departamentos cafetaleros de la selva
Cualitativa
nominal
Martín y Puno. Dependiente
Independiente
Q
Producción de café convencional
Ton.
S
Superficie Cosechada del café convencional
Ha.
P
Precio chacra real café convencional (base=1994)
S/./Ton.
TM
Temperatura máxima
°C.
TN
Temperatura mínima
°C.
PP
Precipitación
mm.
Cuantitativa continua
Cuantitativa continua
Fuente: Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), MINAG, SENAMHI. Elaboración Propia.
Anexo 2. Variación anual de temperatura para cada departamento según su ubicación Región
Departamento
Provincia
Variación Promedio Anual de Temperatura (°C)
2010-2030
2030 - 2050
2050 - 2100
0.01
0.04
0.066
0.010
0.041
0.062
0.012
0.035
0.058
Rodríguez de Mendoza Amazonas
Utcubamba Bagua
Selva alta norte
Cajamarca
San Ignacio Jaén Moyobamba
San Martín
Rioja Tocache
Selva alta
Huánuco
central
Junín
Selva alta sur
Puno
Tingo María Chanchamayo Sapito San Juan del oro
Fuentes: SENAMHI, INPE y Pro Amazonia. Elaboración Propia.
66
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (49-68)
Anexo 3. Mejores modelos estimados de datos panel que determinará la función de producción del café convencional Tipo de modelo* Variable dependiente (Ton.)
β0 β1 β2
POOLED
MEA
MEF
(1)
(2)
(3)
Q
Q
Q
17274
21100.7
-15015
(0.00)
(0.67)
(0.19)
0.76
0.78327
0.89
(0.00)
(0.00)
(0.00)
-1742
-2332.3
3026.82
(0.00)
(0.64)
(0.07)
39.25
54.45
-115.16
(0.00)
(0.64)
(0.02)
0.98
0.85
0.98
R ajustado
0.97
0.84
0.97
Criterio Akaike
20.53
20.32
Criterio Schwarz
20.65
20.56
Durbin Watson
1.28
1.57
1.88
Prob.(F-statistic)
0.00
0.00
0.00
β3 R
2
2
*El modelo escogido de POOLED, MEA y MEF pertenece a la ecuación (VI), que se estimó para cada tipo de modelo. A su vez, los valores en paréntesis representan los p-value. N= tamaño de la muestra: número de años del 1991-2010 y 6 unidades transversales (Principales departamentos de la selva alta). Es decir 114 observaciones Q = Producción en Ton. β0 = Parámetro asociado al intercepto. β1 = Parámetro asociado a la S (Superficie cosechada en Ha.). β2 = Parámetro asociado a la (Temperatura máxima lineal en °C). β3 = Parámetro asociado a la (Temperatura máximo cuadrática en °C).
Fuente: Elaboración Propia.
Anexo 4. Nivel de Temperatura óptima para cada tipo de modelo escogido Tipo de modelo *Temperatura Máxima optima (°C)
POOLED (1)
MEA (2)
MEF (3)
22.19
21.42
13.14
*Variable climática independiente. Fuente: Elaboración Propia.
67
Rivera, Flor; Alvarado, Laura Impacto del Cambio Climático sobre los ingresos del café convencional: Un análisis del café balanceado. Periodo 1991-2010
Anexo 5. Test de Breusch-Pagan Valor Estadístico
Probabilidad
1.061853
0.302793
Fuente: Elaboración Propia.
Anexo 6. Relación de la producción del café convencional entre las variables climáticas, según el mejor modelo
Variable climática
Temperatura Máxima (TMt)
Valor óptimo¹
TM! ∗ =
−(−1742.32) = 22.20 2 39.25
Segunda derivada 2(39.25)>0
Relación de la producción (Qt) y temperatura máxima (TMt)
¹Se encontró el valor óptimo al igualar a cero la primera derivada. Fuente elaboración Propia
68
Convexa
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (69-90)
“VIABILIDAD DE REDUCCIÓN DE EMISIONES POR DEFORESTACIÓN Y DEGRADACIÓN DE BOSQUES: EL CASO DE LAS ÁREAS NATURALES PROTEGIDAS DEL PERÚ” Augusto Castro N.1, Roger Loyola G.2 Fecha de recepción: 10-10-12
Fecha de aceptación: 27-08-13
Resumen
Abstract
El Perú cuenta con 75 Áreas Naturales Prote-
Peru has 75 Natural Protected Areas (ANP)
gidas (ANP) las cuales operan en condiciones
which operate under financial conditions that
financieras que no permiten la implementa-
don’t allow the implementation of its mana-
ción de sus planes maestros de gestión. En
gement plans. In that context, REDD+, cons-
este contexto, REDD+ constituye una alterna-
titutes an option to bring financial resources
tiva de acceso a recursos financieros para la
to ANP. The present research assessed REDD+
gestión de las ANP. El presente estudio evaluó
implementation in selected ANP from the
la viabilidad de la implementación del me-
Natural Protected Areas National System (SI-
canismo REDD+ en ANP seleccionadas del
NAMPE). The analysis concluded, that under
Sistema Nacional de Áreas Naturales Protegi-
the current status of the forest voluntary car-
das por el Estado. El Análisis concluye que el
bon markets, REDD+ implementation would
número de ANP en las que sería viable la im-
be viable just between 2 and 7 ANP.
plementación de proyectos REDD+, según las condiciones actuales del mercado voluntario
Key words: REDD+, cost benefit, Natural Pro2
de carbono forestal, fluctúa apenas entre 2 y 7.
tected Areas
Palabras Clave: REDD+, costo beneficio,
JEL Classification: Q23
1
Áreas Naturales Protegidas. Clasificación JEL: Q23
1. INTRODUCCIÓN Se estima que cada año se pierden 13 millones de ha de bosques tropicales a nivel global
1 Mg.Sc. Economía de los Recursos Naturales y del Ambiente (UNALM), Dirección de Bosques y Cambio Climático ONF Andina, Colombia. Dirección postal: Clle. Lola Pardo Vargas 045 Dpto 1001, Lima-Perú. Teléfono: (511) 2424757; e-mail: accastron@gmail.com
2 Doctor en Planeamiento Energético (Universidad Federal de Rio de Janeiro - Brasil). Profesor en economía ambiental y valoración ecológica (UNALM - Perú). Director de Evaluación, Valoración y Financiamiento del Patrimonio Natural (MINAM). Dirección postal: Av. La Universidad s/n La Molina Perú. Teléfono: (511) 6147800 anexo: 239; e-mail: rogerloyola@lamolina.edu.pe
69
Castro, augusto; Loyola, Roger Viabilidad de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de Bosques: el caso de las Áreas Naturales Protegidas del Perú
emitiendo a la atmósfera entre 5.6 y 8.6 Gt de
de la degradación de los bosques es posible
carbono (Kremen, Niles et al. 2000, Bellassen
que se obtengan beneficios adicionales e.g.
and Gitz 2008), cifras que se encontrarían en�-
la conservación de la biodiversidad y de los
tre el 12% y el 17% de las emisiones totales de
conocimientos ancestrales de las comunida-
CO2 (Kremen, Niles et al. 2000, Bellassen and
des que habitan los bosques (Turner, Brandon
Gitz 2008, Van der Werf, Morton et al. 2009,
et al. 2007, Malhi, Roberts et al. 2008, Baker,
Burgess, Bahane et al. 2010). Ante este hecho,
Jones et al. 2010, Turner, Brandon et al. 2012).
la Convención Marco de las Naciones Unidas para el Cambio Climático (UNFCCC por sus
Perú es considerado como un país con gran-
siglas en inglés) discute sobre los medios y
des extensiones de bosques y baja tasa de
elementos necesarios para frenar este pro-
deforestación (da Fonseca, Rodriguez et al.
ceso (UNFCCC 2009, UNFCCC 2010, UNFCCC
2007). Asimismo, es el segundo en superfi -
2011). Entre las alternativas discutidas para
cie de bosques tropicales en América Latina,
asegurar el éxito en la lucha contra el cambio
y el cuarto a nivel mundial. Posee más de 70
climático, se encuentra la implementación de
millones de hectáreas de bosques tropicales
un mecanismo para la reducción de emisio-
y el 13% de los bosques amazónicos. Se es-
nes provenientes de la deforestación y de la
tima que entre los años 1990 y 2000 se de-
degradación de los bosques en países en de-
forestaron anualmente 150,000 ha por año
sarrollo (mecanismo comúnmente conocido
(MINAM 2010). Sin embargo, las amenazas de
como REDD+), que implica, además de la re-
deforestación y degradación forestal se viene
ducción de la deforestación y la degradación
incrementando en los últimos años, en parte
de los bosques, el manejo forestal sostenible
como consecuencia de un crecimiento eco-
y el incremento y conservación de las reser-
nómico acelerado, basado principalmente en
vas de carbono de los bosques.
la explotación de recursos naturales (MINAM 2011).
REDD+ es considerado, en el informe sobre la
70
economía del cambio climático (Stern 2007),
Se sabe, además, que en la actualidad los cam-
como el mecanismo más costo efectivo para
bios en el uso del suelo y las prácticas en el sec-
abordar la mitigación del cambio climático.
tor forestal son la principal causa de las emi-
Además, es una alternativa significativa, efec-
siones de GEI en el Perú, pues aporta el 47%
tiva, rápida y “win-win” (gana-gana) para des-
de las emisiones nacionales (MINAM 2010). En
acelerar las tasas de deforestación y degrada-
ese sentido, el estado, apoyado por la socie-
ción forestal, para promover la conservación
dad civil, está promoviendo e implementando
de los bosques, para contribuir al fortaleci-
acciones a nivel nacional, regional y local para
miento de la gobernanza forestal y para apo-
recuperar y conservar los ecosistemas fores-
yar en los esfuerzos de lucha contra la pobre-
tales e.g. Programa Nacional de Conservación
za y desarrollo económico sostenible (Angel� -
de Bosques para la Mitigación del Cambio Cli-
sen 2008). Adicionalmente, si se reducen las
mático. Sin embargo, estas acciones requieren
emisiones provenientes de la deforestación y
de mayor soporte técnico y financiero para
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (69-90)
alcanzar la meta voluntaria, presentada por el
lación costo beneficio para proyectos REDD+
Perú, de reducir su deforestación neta en bos-
en ANP seleccionadas; 4) priorización de ANP
ques naturales a cero al año 2021. En especial,
como parte de una estrategia REDD+ de al-
si se considera que es altamente probable que
cance nacional.
la actual tasa de deforestación se incremente en las próximas décadas, dados los planes de
Las expectativas sobre altas rentabilidades
inversión existentes y la presión de actividades
de REDD+ han sido construidas basadas en
ilícitas que implican deforestación y degrada-
análisis de costos de oportunidad (Wertz-Ka�-
ción de bosques.
nounnikoff 2008) que generalmente no con�sideran otras categorías de costos, como son
En las Áreas Naturales Protegidas (ANP) del
los costos de transacción y los costos de im-
Perú, el cambio en el uso de suelo no está per-
plementación (Pagiola and Bosquet 2009). En
mitido por lo que la amenaza de deforestación
estos estudios, se considera a los costos de
y degradación de bosques no debiera existir.
oportunidad como los más elevados (Irawan,
Sin embargo, estos espacios no cuentan con
Tacconi et al. 2013), Sin embargo, recientes
los recursos financieros necesarios para su ges-
estudios sugieren que las otras categorías de
tión (Villanueva 2005) con lo que se justifica la
costos no son irrelevantes (Tacconi 2012). En
necesidad de buscar alternativas adicionales
el presente trabajo, por un lado, se conside-
que contribuyan a su preservación.
ran los costos de implementación de REDD+ como la principal categoría de costos; por
En ese contexto, REDD+ constituye una alter-
otro, se reconoce que cuando se habla de
nativa de recursos financieros para la gestión
REDD+ en la UNFCCC se hace referencia a
de las ANP; al mismo tiempo, para contribuir
acciones principalmente enmarcadas en el
con los objetivos globales de reducción de
nivel nacional para reducir las emisiones de
emisiones de GEI, conservar la biodiversidad
gases de efecto invernadero provenientes de
y disminuir la pobreza en zonas de amortigua-
la deforestación y degradación de bosques
miento de ANP. Dada la situación de déficit de
y conservar e incrementar los stocks de car-
recursos financieros, bajo la que se gestionan
bono. Sin embargo, las estimaciones y resul-
las ANP, en el presente estudio se evalúa si el
tados del presente trabajo de investigación
mecanismo REDD+ constituye una alterna-
consideran como acciones REDD+ aquellas
tiva viable para proveer recursos financieros
que buscan el mercado voluntario de carbo-
para la gestión de las ANP. Con esta finalidad,
no; y están dirigidas, principalmente, a evitar
se analizarán cuatros aspectos fundamenta-
deforestación.
les: 1) ingresos por venta de certificados de reducciones voluntarias de emisiones (VERs)
En la sección II, se presentan los anteceden-
producidos por actividades de REDD+ en
tes de REDD+, los costos relacionados con su
ANP seleccionadas; 2) costos de gestión se-
implementación y trabajos sobre la econo-
gún tamaño de ANP y para los escenarios de
mía de REDD+ realizados previamente. En la
recursos financieros óptimo y mínimo; 3) re-
sección III y IV, se plantea la metodología; y
71
Castro, augusto; Loyola, Roger Viabilidad de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de Bosques: el caso de las Áreas Naturales Protegidas del Perú
se discuten los resultados, respectivamente.
y se solicitó al Órgano Subsidiario de Ase-
Finalmente, en la sección V, se concluye sobre
soramiento Técnico y Científico (SUBSTA por
la viabilidad de implementación de REDD+ en
sus siglas en inglés) que realice consultas y
ANP, y se discute la pertinencia de usar el me-
acciones necesarias para evaluar la viabilidad
canismo como una herramienta complemen-
de REDD, con lo cual se incluyen las emisiones
taria a los esfuerzos de conservación actuales.
provenientes de la degradación de bosques en el mecanismo.
2. ANTECEDENTES
El Plan de Acción de Bali, decidido en la COP 13 del año 2007, señala que los enfoques para
2.1. Contexto internacional REDD+
mitigar el cambio climático deben incluir: “te-
La discusión sobre la reducción de emisiones
en países en desarrollo; así como el rol de la
en el sector forestal se inició en el año 2005
conservación, manejo sostenible de los bos-
durante la décimo primera sesión de la Con-
ques y el mantenimiento de los stocks de car-
ferencia de las Partes (COP 11) de la UNFCCC.
bono en los países en desarrollo” (Hiraldo and
En esa oportunidad; Papúa, Nueva Guinea y
Tanner 2011). Sin embargo, no es hasta la COP
Costa Rica presentaron una propuesta para
15 cuando se empieza a hablar de REDD+ y se
considerar opciones con el fin de reducir
refiere a: “medidas de políticas e incentivos
emisiones de GEI ocasionadas por la defo-
positivos en temas referentes a la reducción
restación – RED (Hiraldo and Tanner 2011). El
de emisiones por deforestación y degrada-
argumento utilizado fue que ni la UNFCCC ni
ción de bosques; así como el rol de la conser-
el protocolo de Kioto consideraban las emi-
vación, manejo sostenible de los bosques y el
siones provenientes de la deforestación y que
mantenimiento de los stocks de carbono en
para esa fecha se estimaban que eran equiva-
los países en desarrollo”(UNFCCC 2009).
mas referentes a la reducción de emisiones por deforestación y degradación de bosques
lentes a por lo menos el 17 % de las emisiones globales totales. Esa propuesta constituye el
En cuanto a medios de implementación del
primer intento de incluir la “deforestación evi-
mecanismo REDD+, en la COP 15, realizada
tada” como parte de un acuerdo climático de
en diciembre del año 2009, se esperaba al-
carácter global.
canzar resultados sobre los detalles que permitirían la amplia aplicación de REDD+. Las
72
A la fecha, se ha aumentado de manera con-
discusiones se centraron, principalmente, en
siderable el alcance de la propuesta inicial
el acceso a recursos financieros y la escala de
de Papúa, Nueva Guinea y Costa Rica. En la
implementación; sin embargo no fue posible
COP 11, se consideró que la degradación de
alcanzar consensos entre las partes (UNFCCC
los bosques, principalmente por tala selec-
2009). Fue recién en la COP 16 realizada en di� -
tiva, constituye una causa importante de
ciembre del 2010 donde se tomaron decisio-
emisiones de GEI en países en desarrollo,
nes sobre las acciones que deben realizar los
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (69-90)
países en desarrollo que, voluntariamente,
países en desarrollo la implementación de ac-
deseen implementar el mecanismo: (1) esce-
ciones para reducir emisiones de la deforesta-
narios de referencia; (2) sistemas de medición,
ción y conserven sus bosques con la expecta-
reporte y verificación de gases de efecto in-
tiva que los pagos de carbono superarían los
vernadero; (3) estrategias nacionales REDD+;
costos necesarios para alcanzar el objetivo de
y (4) sistemas para informar cómo las salva-
reducir la deforestación y la degradación de
guardas sociales y ambientales están siendo
bosques (12). Los costos de REDD+ incluyen
consideradas en las acciones REDD+ (UN� -
los costos de implementación, los costos de
FCCC 2010). Asimismo, se llegó a un consenso
oportunidad y los costos de transacción. Los
acerca de las 3 fases para la implementación
costos de implementación emergen de las
de REDD+ (Angelsen, Brown et al. 2009); y se
actividades necesarias para hacer frente a las
decidió que los escenarios de referencia y los
causas de deforestación. Los costos de opor-
sistemas de medición, reporte y verificación
tunidad son los beneficios de la mejor alter-
podrían desarrollarse de manera interina a
nativa productiva que se dejarían de percibir
escala sub nacional mientras que los países
como resultado de REDD+. Diversos trabajos
incrementan sus capacidades para alcanzar el
sobre los costos y beneficios de REDD+ han
nivel nacional (UNFCCC 2010).
sido publicados recientemente [ver por ejemplo (Kremen, Niles et al. 2000, Borner and
REDD+ es un mecanismo financiero aún bajo
Wunder 2008, Nepstad, Soares-Filho et al.
discusión en la UNFCCC; y, por lo tanto, a la
2009, Börner, Wunder et al. 2010, Hunt 2010,
fecha no existe un mercado regulado por las
Merger, Held et al. 2012, Irawan, Tacconi et al.
Naciones Unidas de Certificados de Reduccio-
2013)]. Estos estudios consideran a los cos�-
nes de Emisiones de Carbono proveniente de
tos de oportunidad como los más altos (28);
REDD+. Sin embargo, existen mercados vo-
y, por consiguiente, los más relevantes para
luntarios (no regulados por la UNFCCC) que
el análisis; constituye, por ende, en atención
buscan compensar acciones REDD+ (Streck
de un gran número de estudios. Los costos
2012). Estos mercados seguirán en funciona�-
de transacción están referidos a los proce-
miento mientras no se tomen decisiones en
sos de negociación necesarios para la firma
la UNFCCC. Las reglas de estos mercados vo-
de acuerdos y arreglos institucionales. Las
luntarios de carbono forestal serán detalladas
expectativas sobre la rentabilidad del meca-
durante el desarrollo del trabajo de investiga-
nismo fueron construidas principalmente, ba-
ción, y se usarán como referencia para la rea-
sadas, en estudios de costos de oportunidad.
lización de los cálculos del análisis.
Estos estudios, por lo general, no consideran los otros costos de REDD+ como son los cos-
2.2. Costos y beneficios de REDD+ REDD+ fue propuesto para incentivar a los
tos de transacción y los costos de implementación (27). Sin embargo, los otros costos no son irrelevantes (10, 30) y por ello es posible que estos estudios sobreestimen la rentabilidad de REDD+.
73
Castro, augusto; Loyola, Roger Viabilidad de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de Bosques: el caso de las Áreas Naturales Protegidas del Perú
3. MÉTODOS
El SINANPE cuenta con nueve categorías de
3.1. Área de estudio
gal, finalidad y usos permitidos pueden ser
3.1.1. Las áreas protegidas del Perú Las áreas protegidas del Perú pueden clasificarse, de acuerdo a quien las administra, en tres grupos: Las Áreas Naturales Protegidas que pertenecen al Sistema Nacional de Áreas Naturales Protegidas por el Estado (SINANPE) y son administradas por el gobierno nacional; las áreas de conservación regionales (ACR), administradas por los gobiernos regionales; y las áreas de conservación privadas (ACP), administradas por personas particulares o empresas privadas en coordinación con el gobierno.
3.1.2. Sistema Nacional de Áreas Naturales Protegidas por el Estado
ANP definitivas que, según su condición leANP de uso directo y ANP de uso indirecto. Además de las 9 categorías mencionadas, se encuentran dos categorías en estudio: El Área de conservación Privada y la Zona Reservada. Las Zonas Reservadas, se establecen de forma transitoria en áreas que, reuniendo las condiciones para ser consideradas como áreas naturales protegidas, requieren de estudios complementarios.
3.1.3. Casos de estudio La selección de los casos de estudio se realizó en dos etapas: 1) preselección de 40 ANP (16,5 millones de ha), de las 75 ANP del SINANPE. Ésta se basó en la disponibilidad de información cartográfica; 2) selección final de las 25 ANP (14,3 millones de ha) que presentaron variaciones en la superficie de bosques
El SINAMPE se encuentra bajo la jurisdicción
(deforestación) al año 2050, según informa-
del Servicio Nacional de Áreas Naturales Pro-
ción disponible en Soares-Filho et.al. (2006).
tegidas por el Estado (SERNANP), entidad bajo
En la Tabla 1, se presentan las 25 ANP selec-
jurisdicción del Ministerio del Ambiente. An-
cionadas, categoría, ubicación, superficie y
tes de la creación del Ministerio del Ambien-
clasificación según tamaño.
te, se hallaba bajo jurisdicción del Ministerio de Agricultura a través del Instituto Nacional de Recursos Naturales (INRENA). En agosto del 2012, el SINANPE estaba conformado por 75 ANP (19,5 millones de ha). Adicionalmente a estas Áreas protegidas, en agosto del 2012 se habían conformado 15 ACR (2,4 millones de ha) y 51 ACP (196 480,86 ha) con lo que el territorio total protegido del país es igual a 22,1 millones de ha (16,91% de la superficie del Perú).
74
3.2. Ingresos por ventas en el mercado voluntario de carbono Para estimar potenciales ingresos por ventas de VERs, se utilizó la siguiente formula:
I= EGEI * Pr * Ef
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (69-90)
Tabla 1. 25 ANP seleccionadas ANP
Ubicación (Departamento)
Categoría
Cordillera Azul
Parque Nacional
Sierra del Divisor
Zona Reservada
Huancavelica, Loreto, San Martin,
Superficie total (ha)
Tamaño
1,353,190.85
Grande
Loreto, Ucayali
1,478,311.39
Grande
Bosque de Protección
San Martín
177,749.84
Grande
Amarakaeri
Reserva Comunal
Cuzco, Madre de Dios
402,335.62
Grande
Tambopata
Reserva Nacional
Madre de Dios
274,690.88
Grande
Parque Nacional
Amazonas
88,477.00
Mediana
Cordillera de Colan
Santuario Nacional
Amazonas
39,215.80
Mediana
Santiago Comaina
Zona Reservada
Amazonas Loreto
398,449.44
Grande
Reserva Comunal
Cuzco, Huancavelica, Pasco
616,413.41
Grande
Alto Mayo
Ichigkat Muja-Cordillera del Cóndor
El Sira BahuajaSonene
Ucayali
Parque Nacional
Madre de Dios
1,091,416.00
Grande
Bosque de Protección
Pasco
145,818.00
Grande
Parque Nacional
Cuzco, Madre de Dios
1,716,285.22
Grande
ChayuNaín
Reserva Comunal
Amazonas
23,597.76
Mediana
Pampa Hermosa
San Matías-San Carlos Manu
Santuario Nacional
Junín
11,543.74
Mediana
Yanachaga-Chemillén
Parque Nacional
Pasco
110,657.78
Grande
Gueppy
Zona Reservada
Loreto
613,682.61
Grande
Bosque de Protección
Cajamarca
2,031.02
Pagaibamba Río Abiseo
Pequeña
Parque Nacional
San Martin
272,407.96
Grande
Bosque de Protección
Junín
53,467.21
Mediana
Megantoni
Santuario Nacional
Cuzco
215,868.96
Grande
Pacaya Samiria
Reserva Nacional
Loreto
2,170,247.45
Grande
Tingo María
Parque Nacional
Huánuco
Alto Purús
Parque Nacional
Madre de Dios, Ucayali
2,514,775.23
Grande
Huascarán
Parque Nacional
Ancash
340,002.62
Grande
Reserva Comunal
Cuzco
218,905.63
Grande
PuiPui
Machiguenga
4,777.50
Pequeña
Fuente: SINAMPE.
Donde:
La variable EGEI fue estimada haciendo uso de herramientas SIG y basados en proyec-
I: Ingreso por venta de VERs en US$
ciones de deforestación y en mapas de dis-
EGEI: Emisiones de gases de efecto inver-
tribución de biomasa viva sobre el suelo en
nadero en tCO2e
la Amazonia. Con ello, se estimaron las emi-
Pr: Precio negociado para los VERs
siones de GEI proyectadas al año 2050 bajo
Ef: Eficiencia de las actividades REDD+ im-
el escenario BAU para las ANP seleccionadas.
plementadas. El trabajo se realizó en tres etapas: En la eta-
75
Castro, augusto; Loyola, Roger Viabilidad de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de Bosques: el caso de las Áreas Naturales Protegidas del Perú
pa (1), se determinó la superficie deforestada
ver la distribución de contenido de CO2 para
cada 5 años (2010 – 2050) bajo un escena-
la amazonia peruana. Durante la etapa (3), se
rio BAU haciendo uso de los resultados de
determinaron las emisiones en tCO2e bajo el
Soares-Filho et al. (2006). En las Figuras 1 y 2,
escenario BAU calculando el producto de la
se muestran la evolución de la deforestación
superficie deforestada con el contenido de
entre los años 2010 y 2050 para el escenario
tCO2e relacionado a esa deforestación. En el
BAU). En la etapa (2), se relacionó la superfi-
Anexo 1, se muestra, como ejemplo, el proce-
cie deforestada con el contenido de CO2 ha-
so seguido para estimar las emisiones de GEI
ciendo uso de los resultados presentados por
para el Bosque de Protección Alto Mayo.
Saatchi et al. (2007). En la Figura 3, se puede
Figura 1. Deforestación al 2010, escenario BAU
Fuente: Soares-Filho et al. (2006).
76
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (69-90)
Figura 2. Deforestación al 2050 escenario BAU
Fuente: Soares-Filho et al. (2006).
Figura 3. Mapa distribución biomasa aérea en la Amazonia peruana (tCO2e/ha)
Fuente: Saatchi et al. (2007).
77
Castro, augusto; Loyola, Roger Viabilidad de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de Bosques: el caso de las Áreas Naturales Protegidas del Perú
La variable Pr, es equivalente al precio promedio negociado en el mercado voluntario de carbono forestal entre los años 2008, 2009 y 2010 equivalente US$ 5.4 (Diaz, Hamilton et al. 2011). Adicionalmente, se realizaron esti�maciones de ingresos con un precio arbitrario de US$ 10.0. Para determinar Ef, se definieron 2 escenarios bajo el supuesto que las acciones REDD+ pueden ser 100% o 75% efectivas dependiendo de las inversiones realizadas según la disponibilidad de acceso a recursos financieros. Un escenario de acceso a recursos financieros óptimos permitiría, entonces, implementar acciones REDD+ 100% efectivas Ef (100%). Mientras que el acceso a recursos financieros mínimos permitiría implementar acciones REDD+ 75% efectivas Ef (75%). Adicionalmente, se tomaron las siguientes consideraciones para estimar los ingresos por ventas de VERs: (i) el período de compromiso después del cual la deforestación es medida y las compensaciones son recibidas es igual a 5 años; (ii) los beneficios adicionales obtenidos de la manutención de ANP (e.g. servicios ambientales u otros bienes y servicios del bosque) no son considerados en el análisis; (iii) los supuestos y características descritas para los trabajos realizados por Soares-Filho et al. (2006) y Saatchi et al (2007).
Donde:
C = CI + CO + CT
C: costo total de implementar REDD+ en un ANP CI: costo de implementación de las actividades REDD+ CO: costo de oportunidad CT: costo de transacción. Los costos de implementación (CI) fueron estimados mediante la siguiente fórmula:
CI = CG * Superficie del ANP
Donde:
CG es equivalente a los costos actualizados de gestión de ANP en US$/ha. Estos costos fueron reportados por Villanueva (2005) para los escenarios: (i) de acceso a recursos financieros óptimos, el cual supone que un ANP cuenta con los medios para un manejo conforme a su plan maestro; (ii) de acceso a recursos financieros mínimos, el cual supone que un ANP tiene ciertos recursos y medios indispensables para su manejo, pero que le faltan elementos para alcanzar un nivel de recursos financieros óptimo. Para actualizar los costos de gestión al 2010, según tamaño de ANP y para los escenarios
3.3. Costos REDD+ en ANP Los costos de implementar REDD+ en ANP fueron estimados mediante la siguiente formula:
78
propuestos, se: (1) convirtieron los valores en US$ propuestos por Villanueva (2005) a nuevos soles utilizando un tipo de cambio de 3.423 S/. / US$; (2) se afectaron los valores obtenidos por la tasa de inflación anual según
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (69-90)
datos del Instituto Nacional de Estadísticas e
3.4. Relación Costo Beneficio
Información (INEI); (3) se convirtieron los valores obtenidos en S/. a US$ usando el tipo
La relación costo beneficio (B/C) fue estimada
de cambio de 2.815 S/./US$ a diciembre del
calculando la proporción entre el valor presente
2010.
neto (VPN) de: (i) los flujos estimados de ingresos por ventas de VERs bajo los escenarios de
Asimismo, para estimar el costo total de implementar REDD+ en un ANP se tuvieron en cuenta los siguientes supuestos: (i) los costos de elaboración de escenarios de referencia de emisiones y del establecimiento de un sistema para medir, reportar y verificar las reducciones de emisiones son asumidos por el nivel nacional; (ii) los costos por ha de mantener las ANP se mantienen constantes en el tiempo; (iii) el estado peruano asumió los costos de oportunidad de impedir el cambio de uso del
100% y 75% de efectividad de las actividades REDD+; y (ii) el costo de gestión según tamaño de las ANP seleccionadas bajo los escenarios de acceso a recursos financieros óptimos y mínimos. El análisis se realizó utilizando dos tasas sociales de descuento. Una equivalente al 10% es usada para proyectos sociales por el Ministerio de Economía y Finanzas del Perú. La otra, equivalente al 5%, considerada como apropiada por estudios similares en otras regiones del mundo (Bellassen and Gitz 2008).
suelo en las ANP declaradas a la fecha. Bajo esos supuestos el costo total de implementar REDD+ en un ANP (C) sería equiva-
4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
lente al costo de implementación de las actividades REDD+ (CG). Sin embargo, se consideró conveniente incluir un escenario que
4.1. Ingresos por venta de VERs
comprenda tanto los costos de oportunidad,
Los resultados del análisis confirman que el ta-
como los costos de transacción. Para la cons-
maño del ANP no es una variable que determine
trucción de ese escenario, se utilizaron los si-
el nivel de ingresos y, por el contrario, las reservas
guientes valores: El costo de oportunidad (CO)
de carbono y las amenazas de deforestación son
fue tomado del costo de oportunidad prome-
variables determinantes en el nivel de ingresos
dio por ha, valor reportado por Armas et.al.
de una iniciativa REDD+ (Miles and Kapos 2008),
(2009) equivalente a 4361 S/./ha (1515.82
sobre todo cuando el énfasis de los proyectos en
US$/ha) para la amazonia peruana. Los costos
el mercado voluntario de carbono se centra en la
de transacción fueron tomados del rango de
Reducción de la Deforestación (RED) lo que dis-
valores reportados por Chenost y Gardette
minuye la atención, por cuestiones técnicas, en
(2009) que oscilan entre US$ 172,000 y US$
los otros componentes de REDD+ como son: la
878 000 por proyecto, este valor incluye los
degradación de bosques, los incrementos de los
costos de elaboración de los documentos de
stocks de carbono, el manejo forestal sostenible
proyecto. Para el presente estudio se tomó el
y la conservación de los stocks de carbono (Ebe�-
valor inferior, equivalente a US$ 172,000.
ling and Yasué 2008).
79
Castro, augusto; Loyola, Roger Viabilidad de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de Bosques: el caso de las Áreas Naturales Protegidas del Perú
Las 5 ANP que presentan mayores EGEI totales para los años 2010-2050 son: Cordillera Azul, Sierra del Divisor, Alto Mayo, Amarakaeri y
4.2. Costos REDD+ en ANP del Perú
Tambopata (ver Anexo 2). Asimismo, el valor
Si bien los costos para evitar la deforestación
promedio de ingresos por venta de VERS para
varían según ANP, estas variaciones no están
el escenario Ef (100%) y Pr = 5.4 US$, sería equi-
relacionadas con variaciones potenciales en
valente a US$ 63,471,390, con un valor máxi-
EGEI (Miles and Kapos 2008). Del análisis, se
mo de ingresos totales de US$ 245,310,111
puede inferir que estas variaciones están re-
para el Parque Nacional (PN) Cordillera Azul y
lacionadas con el tamaño de las áreas y la ca-
un mínimo de US$ 0 para la Reserva Comunal
pacidad de las instituciones proponentes de
(RC) Machiguenga. Dada la relación entre los
aprovechar economías de escala. Esto hace
ingresos por venta de VERS y EGEI, ingresos
suponer que quizás sea más rentable imple-
equivalentes a US$ 0 (e.g los obtenidos por la
mentar REDD+ en ANP de tamaño grande o
RC Machiguenga) son explicados por la escasa
mediana y que será necesario buscar meca-
deforestación que esta ANP presentaría.
nismos financieros adicionales para lograr el mantenimiento integral y total de las ANP al
Para el escenario Ef (75%) y Pr = US$ 5.54;
interior del SINANPE.
el valor promedio de los ingresos totales es equivalente a US$ 47,603,541; con un valor
Para el escenario recursos financieros ópti-
máximo de US$ 183,982,583 y un mínimo
mos, el CI promedio es equivalente a US$
equivalente a US$ 0. Cambios significativos
96,042,215, el máximo US$ 352,561,928 para
en los potenciales ingresos por ventas de
PN Alto Purus y el mínimo USS 15,513,800 para
VERs fueron hallados al variar el nivel de efec-
el PN Yanachaga-Chemillen. Bajo el escenario
tividad de las actividades REDD+ que se tra-
de acceso a recursos financieros mínimos, el
ducen en mayores EGEI evitadas.
CI promedio de un ANP es equivalente a US$ 59,336,620. Con valores máximos y mínimos
Las ANP con valores máximos y mínimos de
de US$ 224,488,411 y US$ 7,925,105 respecti-
ingresos, bajo cualquiera de los escenarios,
vamente y correspondientes, nuevamente, a
fueron PN Cordillera Azul y RC Machiguenga
los PN Alto Purus y Yanachaga-Chemillen.
respectivamente.
Tabla 2. Costos de gestión en US$/ha según tamaño de ANP actualizados al año 2010 Tamaño ANP
Recursos óptimos
Recursos mínimo
Grande
3.42
2.18
Mediana
40.38
22.23
Pequeña
231.56
95.17
Fuente: Elaboración propia con base en Villanueva (2005).
80
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (69-90)
4.3. Relación costo beneficio de REDD+ en ANP del Perú
Para el resto de las ANP, el valor de la relación
Los valores de la relación B/C para el escena-
de descuento utilizada fue del 5%, Pr = US$
rio de Ef (100%) y Pr US$ 5.4 muestran que
5.4 y Ef (100 %); (ii) y cuando tasa de descuen-
sería viable implementar REDD+ sólo en las
to utilizada fue 10%, Pr = US$5.4 y Ef (75%);
2 ANP que poseen valores de relación B/C
bajo esos escenarios sería viable implementar
mayores a 1: Bosque de Protección (BP) Alto
actividades REDD+, en las mismas dos ANP
Mayo y la Reserva Nacional (RN) Tambopata.
mencionadas anteriormente (ver Tabla 3).
B/C es menor a uno con lo que se haría inviable la implementación de REDD+. Valores similares fueron obtenidos cuando: (i) la tasa
Tabla 3. Valores de la relación B/C para Pr = US$ 5.4 (100 y 75 % efectividad) ANP
B/C (100%)
B/C (75%)
Tasa Descuento 10%
Tasa Descuento 5%
Tasa Descuento 10%
Tasa Descuento 5%
Cordillera Azul
0.68
0.94
0.80
1.10
Sierra del Divisor
0.41
0.65
0.49
0.78
Alto Mayo
1.95
2.11
2.30
2.48
Amarakaeri
0.77
0.95
0.91
1.14
Tambopata
1.00
1.06
1.17
1.24
0.22
0.22
0.30
0.30
Cordillera de Colan
0.27
0.37
0.36
0.51
Santiago Comaina
0.50
0.46
0.59
0.42
El Sira
0.18
0.20
0.22
0.24
Bahuaja Sonene
0.11
0.12
0.13
0.15
San Matías San Carlos
0.36
0.59
0.42
0.70
Manu
0.01
0.03
0.01
0.04
Chayu Naín
0.38
0.39
0.51
0.54
Pampa Hermosa
0.06
0.09
0.08
0.12
Yanachaga-Chemillén
0.06
0.10
0.07
0.11
Gueppy
0.00
0.01
0.00
0.01
Pagaibamba
0.06
0.05
0.11
0.10
Rio Abiseo
0.00
0.01
0.00
0.01
Pui Pui
0.00
0.00
0.00
0.00
Megantoni
0.00
0.01
0.00
0.01
Pacaya Samiria
0.00
0.00
0.00
0.00
Tingo María
0.00
0.00
0.00
0.01
Alto Purus
0.00
0.00
0.00
0.00
Huascarán
0.00
0.00
0.00
0.00
Machiguenga
0.00
0.00
0.00
0.00
Ichigkat Muja- Cordillera del condor
Fuente: Elaboración propia en base a los datos estimados.
81
Castro, augusto; Loyola, Roger Viabilidad de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de Bosques: el caso de las Áreas Naturales Protegidas del Perú
Adicionalmente, los resultados muestran que
Además, se realizaron estimaciones asumien-
RC Amarakaeri y el PN Cordillera Azul poseen
do Pr =US$ 10.00. En ese caso, para Ef (100%), y
relaciones B/C cercanos a uno. Por ello, la im-
tasa de descuento del 10%, se obtienen valores
plementación de REDD+ podría ser viable al
de relación B/C mayores a 1 en 4 de las 25 ANP
disminuir los CI. Asimismo, cuando la tasa de
analizadas: BP Alto Mayo, RN Tambopata, RC
descuento utilizada fue del 5% los valores de
Amarakaeri, PN Cordillera Azul. Asimismo, si la
la relación B/C oscilan entre 2.48 y 0. Bajo ese
tasa de descuento utilizada fuera de 5%, los re-
escenario los resultados muestran que sería
sultados muestran que la implementación de
viable implementar actividades REDD+ en 4
REDD+ sería viable, adicionalmente a las ANP
ANP: BP Alto Mayo, RN Tambopata, RC Ama-
mencionadas anteriormente, en las Zonas Res-
rakaeri y PN Cordillera Azul.
ervadas (ZR) Santiago Comaina y Sierra Divisor y BP San Matías-San Carlos (ver Tabla 4).
Tabla 4. Valores de relación B/C para Pr = US$ 10.00 (100 y 75 % efectividad) ANP
B/C (100%)
B/C (75%)
Tasa Descuento 10%
Tasa Descuento 5%
Tasa Descuento 10%
Tasa Descuento 5%
Cordillera Azul
1.25
1.74
1.47
2.05
Sierra del Divisor
0.76
1.22
0.90
1.44
Alto Mayo
3.61
3.91
4.25
4.60
Amarakaeri
1.43
1.79
1.69
2.10
Tambopata
1.85
1.96
2.17
2.30
0.40
0.40
0.55
0.55
Cordillera de Colan
0.49
0.69
0.67
0.94
Santiago Comaina
0.92
0.86
1.09
1.01
El Sira
0.34
0.38
0.40
0.44
Bahuaja Sonene
0.21
0.23
0.25
0.27
San Matías San Carlos
0.67
1.10
0.78
1.29
Manu
0.02
0.06
0.03
0.08
Chayu Naín
0.70
0.73
0.95
0.99
Pampa Hermosa
0.10
0.16
0.14
0.22
Yanachaga-Chemillén
0.10
0.18
0.12
0.21
Gueppy
0.00
0.01
0.01
0.02
Pagaibamba
0.11
0.10
0.20
0.18
Rio Abiseo
0.00
0.01
0.00
0.01
Pui Pui
0.00
0.01
0.00
0.01
Megantoni
0.00
0.01
0.00
0.01
Pacaya Samiria
0.00
0.00
0.00
0.00
Tingo María
0.00
0.01
0.00
0.01
Alto Purus
0.00
0.00
0.00
0.00
Huascarán
0.00
0.00
0.00
0.00
Machiguenga
0.00
0.00
0.00
0.00
Ichigkat Muja- Cordillera del condor
Fuente: Elaboración propia en base a los datos estimados.
82
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (69-90)
Los valores de la relación B/C para Ef (75%) y
Cordillera Azul (http://www.cima.org.pe/not_
Pr = US$10.00 oscilan entre 4.25 y 0 cuando
archivos_det.php?n=38) y Alto Mayo (http://
la tasa de descuento fue del 10%. Bajo ese es-
www.conservation.org/global/peru/iniciati-
cenario, sería viable implementar actividades
vas_actuales/Pages/ICAM.aspx).
REDD+ en 5 ANP: BP Alto Mayo, RN Tambopata, RC Amarakaeri, el PN Cordillera Azul y ZR
Como se mencionó en la metodología, se
Santiago Comaina. Por otro lado, cuando la
consideró conveniente construir un escenario
tasa de descuento utilizada es de 5% los valo-
que incluye tanto los costos de oportunidad
res de la relación B/C oscilan entre 4.6 y 0. Bajo
(CO) como los costos de transacción (CT). Para
ese escenario sería viable implementar activi-
incluir los costos mencionados, se selecciona-
dades REDD+ en 7 ANP: las 5 anteriormente
ron las ANP que presenten relación B/C mayor
mencionadas más ZR Sierra Divisor, y BP San
a 1 bajo el escenario que considera Pr = US$
Matías-San Carlos.
10.0, Ef (75%) y tasa de descuento del 5%. Los costos de oportunidad fueron estimados con
Los resultados obtenidos por el análisis son
base al valor promedio por ha reportado por
corroborados por el interés actual por parte
Armas et al. (2009) equivalente a 1515.82 US$/
de diferentes actores públicos y privados en
ha.
implementar actividades REDD+ en algunas de las ANP del área de estudio. La eviden-
Los resultados fueron estimados, incluyendo
cia muestra que las iniciativas de proyectos
los costos de oportunidad y transacción, para
REDD+ en las ANP se desarrollan en las que
Pr = US$ 5.4, Ef (75% y 100%) y tasa de des-
presentan relación costo beneficio más altas,
cuento del 5%. Se muestran que de incluirse
como son: Selva central que incluye tres par-
los costos de oportunidad y de transacción
ques Yanachaga-Chemillen, Yanesha y San
bajo las condiciones descritas anteriormente
Matías-San Carlos (Scriven 2012), Tambopata
no habría ningún ANP que haría viable imple-
(Hajek, Ventresca et al. 2011), la iniciativa Ma�-
mentar REDD+ (ver Tabla 5).
nu-Amarakaeri (Hajek, Ventresca et al. 2011),
Tabla 5. Valores de la relación B/C para Pr = US$ 5.4 incluyendo costos de oportunidad y costos de transacción ANP
B/C (100%)
B/C (75%)
Tasa Descuento 10%
Tasa Descuento 5%
Tasa Descuento 10%
Tasa Descuento 5%
Cordillera Azul
0.36
0.43
0.40
0.47
Sierra del Divisor
0.25
0.34
0.28
0.37
Alto Mayo
0.26
0.32
0.28
0.34
Amarakaeri
0.26
0.32
0.29
0.35
Tambopata
0.24
0.27
0.25
0.29
Santiago Comaina
0.16
0.17
0.17
0.19
San Matías San Carlos
0.10
0.16
0.12
0.18
Fuente: Elaboración propia en base a los datos estimados.
83
Castro, augusto; Loyola, Roger Viabilidad de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de Bosques: el caso de las Áreas Naturales Protegidas del Perú
Asimismo, si los costos de oportunidad fue-
ramente cuando se incrementa el Pr de 5.4 a
ran disminuidos en US$ 1 000, los resultados
11. 7 USS (ver Tabla 6). Dado ese escenario,
muestran que se mantendría la situación an-
sería viable implementar REDD+ en una ANP,
terior, en la que en ninguna ANP sería viable
Cordillera Azul.
implementar REDD+. La situación varía lige-
Tabla 6. Valores de la relación B/C para Pr = US$ 11.7 incluyendo costos de oportunidad y transacción ANP
B/C (100%)
B/C (75%)
Tasa Descuento 10%
Tasa Descuento 5%
Tasa Descuento 10%
Tasa Descuento 5%
Cordillera Azul
0.79
0.94
0.86
1.01
Sierra del Divisor
0.55
0.74
0.60
0.80
Alto Mayo
0.57
0.70
0.60
0.74
Amarakaeri
0.57
0.70
0.62
0.75
Tambopata
0.51
0.59
0.55
0.64
Santiago Comaina
0.34
0.37
0.37
0.41
San Matías San Carlos
0.22
0.35
0.25
0.40
Fuente: Elaboración propia en base a los datos estimados.
5. CONCLUSIONES
nen alto contenido de carbono almacenado,
Según el análisis realizado, bajo supuestos
a escala de proyecto. El análisis confirma que
moderados, el número de ANP en las que
los ingresos potenciales por ventas de VERs
sería viable la implementación de proyec-
forestal varían según: las amenazas de defo-
tos REDD+, según las condiciones actuales
restación, las reservas de carbono, el nivel de
del mercado voluntario de carbono forestal,
eficiencia de las actividades REDD+ a imple-
varía apenas entre 2 y 7. Dependerá de: (i) el
mentarse y los precios de los VERs. Con ello,
precio de los VERs; (ii) del aprovechamiento
se demuestra la necesidad de diseñar una
de economías de escala; y (iii) de la tasa de
estrategia REDD+ a ser implementada en el
descuento que se utilice. Según el análisis,
SINAMPE que tenga un alcance nacional y
las ANP que debieran priorizarse para la im-
que considere otros mecanismos financieros
plementación de REDD+ por presentar los
alternativos para dotar de recursos financie-
valores de la relación B/C más altos son: BP
ros óptimos a estas ANP.
no será viable la implementación de REDD+
Alto Mayo, RN Tambopata, RC Amarakaeri, PN Cordillera Azul, ZR Santiago Comaina, ZR Sierra Divisor, BP San Matías-San Carlos.
Los resultados confirman que los costos de implementar actividades REDD+ efectivas varían según la ANP. Estas no necesariamen-
En las ANP del SINAMPE que no presentan altas amenazas de deforestación y/o no tie-
84
te están relacionadas con variaciones en los
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (69-90)
contenidos de carbono, más bien se refieren a aquellas con el tamaño de las ANP y con las actividades a implementarse. Por ello, para REDD+ a escala de proyecto será necesario identificar las áreas que presenten mayor costo efectividad en términos de EGEI (a escala nacional) o mayor costo beneficio (a escala de proyecto). Al considerar los costos de oportunidad y los costos de transacción En el presente análisis, los resultados muestran que REDD+ no es viable en ningún ANP bajo los supuestos definidos. Sin embargo, si el precio de los VERs es incrementado hasta un valor equivalente a US$ 11.7, sería viable implementar REDD+ solo en la PN Cordillera Azul si es que se usara una tasa de descuento del 5% y un escenario Ef (75%). El estudio sugiere que REDD+, por sí mismo, no es una alternativa viable para dotar de sostenibilidad financiera a las ANP del Perú. Sin embargo, este mecanismo puede complementar mecanismos de conservación existentes no solo en ANP si no también en tierras indígenas. Asimismo, los pagos de carbono, puede ser un incentivo que incremente la viabilidad de realizar actividades de manejo forestal sostenible en concesiones forestales.
85
Castro, augusto; Loyola, Roger Viabilidad de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de Bosques: el caso de las Áreas Naturales Protegidas del Perú
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88
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (69-90)
7. ANEXOS Anexo 1. Proceso para estimar las emisiones de GEI para el ANP Alto Mayo Superficie deforestada por contenido de CO2
Contenido CO2 (tCO2)
2010
2015
2020
2025
2030
2035
2040
2045
2050
25
-
-
-
-
-
-
-
-
402
50
6
8
-
-
-
-
20
75
582
903
202
59
-
-
67
120
45
100
691
839
384
28
41
145
355
322
328
150
1,339
1,306
1,511
351
453
790
1,027
787
2,462
200
76
16
22
10
269
87
470
460
1,036
250
5,755
4,862
3,408
1,739
2,779
2,010
3,966
4,476
5,180
300
1,486
1,445
1,151
356
637
468
103
677
1,500
350
-
0
0
0
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
400 400 a más Total CO2 (tCO2)
2,213,510
-
-
-
-
-
-
-
-
200,290
1,481,811
603,340
1,011,837
793,062
1,311,874
1,573,110
2,386,689
Fuente: Elaboración propia con base en Soares-Filho et al. (2006) y Saatchi et al. (2007).
89
Castro, augusto; Loyola, Roger Viabilidad de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de Bosques: el caso de las Áreas Naturales Protegidas del Perú
Anexo 2. EGEI totales proyectadas al 2050 por ANP bajo el escenario BAU ANP
EGEI en tCO2(BAU) Total
Cordillera Azul
45,700,135.50
Sierra del Divisor
41,674,205.50
Alto Mayo
13,375,522.00
Amarakaeri
12,783,379.25
Tambopata
9,061,489.50
Ichigkat Muja-Cordillera del Cóndor
6,815,232.75
Cordillera de Colan
6,078,842.50
Santiago Comaina
5,682,639.00
El Sira
4,246,340.00
BahuajaSonene
4,109,941.00
San Matias-San Carlos
3,823,348.50
Manu
3,688,125.25
ChayuNaín
2,916,775.25
Pampa Hermosa
536,393.00
Yanachaga-Chemillén
482,424.00
Gueppy
262,992.25
Pagaibamba
204,497.50
Río Abiseo
132,686.00
PuiPui
126,472.75
Megantoni
120,147.75
PacayaSamiria
91,809.50
Tingo Maria
52,379.00
Alto Purus
3,968.65
Huascarán
1,140.75
Machiguenga
-4.75
Fuente: Elaboración propia con base en Soares-Filho et al. (2006) y Saatchi et al. (2007).
90
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (91-110)
EVALUACIÓN DE LA SUSTENTABILIDAD DE LA PRODUCCIÓN ORGÁNICA EL CAFÉ A TRAVÉS DE LA MEDICIÓN DE EFICIENCIA ECONÓMICA CON VARIABLES AMBIENTALES Alvarado B., Laura S.1 Fecha de recepción: 03-02-13
Resumen
Fecha de aceptación: 29-08-13 Clasificación JEL: Q18, Q56.
1
El estudio evalúa la sustentabilidad de la producción orgánica de café de productores de café en Piura, norte del Perú, a través de la medición de
Abstract
la eficiencia económica que incluya variables am-
The study aims to assess the sustainability of or-
bientales como el balance de nutrientes y el uso
ganic coffee production coffee farmers in Piura,
del agua agrícola. Se empleó el método de frontera
northern Peru, through the measurement of eco-
estocástica de producción con el objetivo de com-
nomic efficiency to include environmental varia-
parar la eficiencia económica de la producción or-
bles such as the balance of nutrients and agricul-
gánica y convencional para cuatro escenarios per-
tural water use. For this, was used the method
tinentes de analizar. Los resultados muestran que
of stochastic frontier production with the aim of
no hay mayor diferencia entre la eficiencia econó-
comparing the economic efficiency of organic
mica de ambos tipos de producción. Sin embargo,
and conventional production for four relevant
los ingresos netos o beneficios de los productores
scenarios to analyze. The results show that there
orgánicos son mayores a los de los productores
is no major difference between the economic effi-
convencionales en los cuatro escenarios conside-
ciency of both types of production. However, net
rados. Adicionalmente, los costos por balance de
income or profits of organic producers are higher
nutrientes son menores para la producción orgá-
than those of conventional producers in the four
nica, lo cual indicaría que éste tipo de producción
scenarios considered. Additionally, costs are lower
es más sustentable que la convencional.
in nutrient balance for organic production, indicating that this type of production is more sustaina-
Palabras Clave: sustentabilidad, eficiencia eco-
ble than conventional.
nómica, frontera estocástica de producción, producción orgánica, balance de nutrientes y
Keywords: sustainability, economic efficien-
uso de agua agrícola.
cy, stochastic frontier production, organic
1 Máster en Innovación Agraria para el Desarrollo Rural (UNALM). Consultora en la evaluación económica del Impacto del Cambio Climático en el Perú en el Banco Interamericano de Desarrollo (BID). Profesora auxiliar a dedicación exclusiva (UNALM). Dirección postal: Jr. Valer 595 C Pueblo Libre, LimaPerú. Teléfono: (511) 6147800 anexo: 239; e-mail: lalvarado@ lamolina.edu.pe
production, nutrient balance and agricultural water use. JEL Classification: Q18, Q56.
91
Alvarado, Laura Evaluación de la sustentabilidad de la producción orgánica el café a través de la medición de eficiencia económica con variables ambientales
1. INTRODUCCIÓN En las últimas décadas, la agricultura orgáni-
2. REVISIÓN DE LITERATURA
ca se ha convertido en una de las principales alternativas para la actividad agrícola tradicional y convencional debido al incremento de la demanda de alimentos sanos (libre de insumos químicos) a nivel mundial. Ello ha originado nuevos mercados con precios más atractivos para los agricultores peruanos, muchos de los cuales no tienen acceso a los insumos utilizados para una producción convencional. Así, esta práctica se ha convertido en un mercado significativo cuya demanda por productos a nivel mundial crece a una tasa anual de 10% (PROMPERU 2008). De este modo, el Perú es un importante exportador de estos productos entre los que destacan, el café, banano, mango, cacao, y castaña entre otros, que generan importantes ingresos. Sin embargo, es necesario no perder de vista la implicancia de esta práctica que es contribuir a la sustentabilidad de la producción agrícola. Resulta importante, entonces, medir la sustentabilidad con indicadores robustos. La propuesta de esta investigación es medirla a través de la eficiencia económica que incorpore variables ambientales como el balance de nutrientes y el uso del agua. Esto a través de una Frontera Estocástica de Producción y de una Función de Costos que permita obtener la comparación entre la eficiencia económica de la producción convencional y la producción orgánica. Aquella producción que obtenga mayor índice de eficiencia sería más sustentable.
2.1. Sustentabilidad: ¿qué es y cómo medirla? Según Bejarano Ávila 1998, citado por Sarandón (2002), el concepto de sustentabilidad ha quedado en la etapa declarativa; y no se ha hecho operativo debido, principalmente, a la dificultad de traducir los aspectos ideológicos de la sustentabilidad en la capacidad de tomar decisiones. Al respecto, Sarandón (2002) señala entre otras razones que esto se debe a la ambigüedad, poca funcionalidad y característica multidimensional del concepto (económica, ecológica, social) y a la ausencia de parámetros comunes de evaluación junto con el uso de herramientas y metodologías adecuadas. Sobre lo anterior, Simon (2003) también menciona que debido al carácter multidimensional del concepto resulta complicado medirlo. Añade que numerosos indicadores han sido desarrollados simultáneamente, los cuales, o bien destacan los diversos componentes (ecológico, económico, político, social) del concepto por separado (indicadores parciales) o bien encapsulan todos estos componentes a la vez en índices (marcos de indicadores). Cada uno de estos enfoques presenta ventajas y desventajas. Por ejemplo, los indicadores parciales ayudan a entender de una manera más general y compleja el concepto. Sin embargo, la desventaja está en el hecho de que las asociaciones entre las diferentes dimensiones de sustentabilidad (ambiental,
92
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (91-110)
económica, social e institucional) no están re-
con certificación, cuya garantía de serlo son
flejadas a través de dichos indicadores, lo que
las inspecciones periódicas de parte de las
sí sucede en el caso de los índices.
empresas certificadoras.
En este caso, sería más ventajoso emplear un
Para medir la sustentabilidad, Altieri (1994)
índice. En forma adicional, como esta investi-
propone la desagregación de indicadores
gación se centra en el análisis de la sustenta-
parciales en parámetros económicos, sociales
bilidad de tecnologías, entendiéndose como
y biofísicos o ambientales. Entre los económi-
tecnologías a la producción convencional y
cos, menciona a la dependencia de insumos
orgánica (o ecológica), conviene discutir so-
externos, ingresos, empleo; entre los sociales
bre qué se entiende por tecnologías susten-
señala nutrición, viabilidad cultural, aceptabi-
tables y cómo medir la sustentabilidad de las
lidad política, equidad; entre los ambientales
mismas a través de un índice adecuado.
o biofísicos menciona la productividad del cultivo, rendimientos del suelo, cantidad y ca-
2.2. La sustentabilidad de tecnologías: las prácticas orgánicas Según Altieri (1994), la agroecología es la base para una producción agrícola sustentable. Plantea que la agricultura moderna enfrenta una crisis ambiental generada por prácticas agrícolas intensivas que se basan en el uso excesivo de insumos que degradan el ambiente y de recursos naturales que conllevan además a la reducción progresiva de la productividad de los cultivos. Ello se evidencia, por ejemplo, en la pérdida de rendimientos por plagas a pesar del aumento de agroquímicos, pues estas se vuelven cada vez más resistentes. En el Perú, la práctica orgánica en la agricultura se define como una mejora de las condiciones de los suelos y la biodiversidad genética, debido a la utilización racional y óptima de los recursos naturales. Para esta investigación, la producción orgánica es aquella que cuenta
lidad del agua para riego, uso de productos químicos en la agricultura. Concluye que la agroecología es aquella que presenta mejores indicadores principalmente ambientales, pues es más sensible a los ciclos naturales y a las interacciones biológicas que la agricultura convencional. Sin embargo, faltan estudios sobre los aspectos socioeconómicos y políticos que más que los problemas técnicos pueden constituirse en barreras para el desarrollo de este tipo de agricultura. En oposición a Altieri (1994), Sarandón (2002) menciona que diversas tecnologías, inclusive contrapuestas, pueden ser y son promovidas como sustentables. El que sean o no sustentables nadie puede refutarlo o afirmarlo, pues la sustentabilidad no presenta un valor con el cual comparar2. A partir de ello, el autor tipifica dos posibilidades de evaluación de la sustentabilidad. La primera la denomina evaluación per se, la cual se centra en contestar 2 Señala por ejemplo que quienes promueven la siembra directa consideran a esta tecnología como sinónimo de sustentabilidad, mientras tanto hay quienes consideran que es todo lo contrario pues promueve un mayor uso de fertilizantes, herbicidas, insecticidas y fungicidas.
93
Alvarado, Laura Evaluación de la sustentabilidad de la producción orgánica el café a través de la medición de eficiencia económica con variables ambientales
por ejemplo a la pregunta: ¿es sustentable la producción orgánica de café? o ¿es sustenta� ble determinada tecnología? Como para estos casos no hay puntos de comparación, entonces exige una respuesta categórica: sí es sustentable o no es sustentable. Sin embargo, para tales respuestas se requiere de un valor absoluto de sustentabilidad lo cual es muy complejo de encontrar.
2.3. ¿Por qué medir la sustentabilidad a través de la eficiencia económica? La sustentabilidad implica un manejo de los recursos de tal forma que su abundancia y calidad a largo plazo esté asegurada para las generaciones futuras. En tal sentido, el objetivo de alcanzar un desarrollo sostenible sería
La segunda posibilidad es la evaluación com-
un asunto de equidad intergeneracional, sin
parativa de la tecnología, ¿cuál de los dos
embargo también es un problema de eficien-
sistemas es más sustentable? En este caso,
cia económica, pues reducir la cantidad de re-
no importa el valor absoluto; por lo tanto es
cursos naturales (inputs) “por unidad de satis-
más común y fácil de medir. El planteamien-
facción” (outputs) ayudará a reducir la presión
to de Sarandón (2002) se centra, entonces, en
sobre el ambiente.
medir la sustentabilidad a través de un índice que permita comparar cuál de las tecnologías es más sustentable, reafirmando así la propuesta de Simón (2003).
Según lo anterior, se puede decir que la eficiencia económica garantiza parcialmente la existencia de sustentabilidad. Por ello, la investigación la asume como uno de los in-
A partir de la revisión, se concluye que la sus-
dicadores más robustos para evaluarla, pues
tentabilidad en la agricultura debe ser medi-
permite incorporar variables ambientales
da bajo un criterio comparativo, pues no se
como factores de producción, es decir captu-
puede hablar de la sustentabilidad de una
ra la asociación entre aspectos económicos y
tecnología per se. Esta medición (comparati-
ambientales.
va) puede realizarse a través de indicadores parciales o índices que capturen la complejidad del concepto (económico, social ambiental). Ambos criterios presentan ventajas y desventajas, sin embargo resulta mejor emplear índices; pues permiten capturar las asociaciones entre las diferentes dimensiones de sustentabilidad (ambiental, económica, social e institucional). El problema, entonces, sería determinar cuál es el mejor índice para medir la sustentabilidad.
Se han encontrado dos trabajos de investigación que miden la sustentabilidad a través de la eficiencia económica. Independientemente del método que emplean para medirla, ya sea Análisis Envolvente de Datos (AED) o Frontera de Estocástica de Producción (FEP), buscan establecer la asociación entre el uso aspectos económicos y ambientales. Arandía y Aldanondo, en el 2007, investigaron la eficiencia técnica y medioambiental de
94
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (91-110)
las explotaciones vinícolas ecológicas y las
ra el concepto de servicios ambientales y se
convencionales con el objetivo de analizar
incluye su cuantificación dentro de la eficien-
y comparar la eficiencia de la producción de
cia. Los servicios ambientales considerados
uva teniendo en cuenta el impacto ambiental
son los costos y beneficios relacionados al
que generan ambas técnicas. Para ello, consi-
balance de nutrientes del suelo, materia or-
deró una muestra de 86 explotaciones agrí-
gánica y la erosión del suelo. Los resultados
colas convencionales y ecológicas. Mediante
indican que la actividad agrícola se desarrolla
el AED, se comparó la eficiencia técnica de
con un alto nivel de eficiencia en la zona de
los dos sistemas de producción sin conside-
estudio. Se estimó un nivel de eficiencia pro-
rar variables ambientales e incorporando
medio del 85%. Si bien este valor implica la
los impactos ambientales. Las explotaciones
posibilidad de aumentar un 15%, la produc-
ecológicas aparecen como más eficientes que
ción para un mismo nivel de insumos, resulta
las convencionales en todos los casos o esce-
un valor elevado si se lo compara con medi-
narios: i) sin considerar costos ambientales, ii)
ciones realizadas en otros sistemas agrícolas
considerando costos ambientales, iii) se to-
extensivos. No se detectaron relaciones signi-
man precios de convencionales y orgánicos y
ficativas entre el nivel de eficiencia y el nivel
iv) con sólo precios de convencionales. Con-
de educación, la edad de los responsables de
cluyen que para el primer escenario se debe
las empresas y la proporción de tierra propia.
a que hay un esfuerzo de adaptación que mejora la productividad de los factores y que se trata de agricultura de secano en la que los rendimientos de fertilizantes y pesticidas son menores que en las de regadío. Los resultados
3. MATERIALES Y MÉTODOS
para el segundo escenario son razonables y, por último, que el efecto del precio sobre la eficiencia es significativo cuando esta se mide sin considerar el impacto ambiental y no lo es
3.1. ¿Cómo medir la eficiencia económica?
cuando se incluyen estos. Es decir, el efecto
Para esta investigación, se empleó el Análisis
de la mejora ambiental que introduce la agri-
de Frontera Estocástica (FEP); debido a que
cultura ecológica parece, por lo tanto, superar
no se contaba con la información de series
al sobreprecio.
históricas de los diversos factores de producción, sólo se contaría con la información en
Cabrini, Calcaterra y Lema (2011) determi-
un momento dado (corte transversal) a par-
naron el nivel de eficiencia de la producción
tir de la toma de encuesta. El FEP permite
agrícola en la zona Pergamino (Argentina)
hallar la frontera de producción mediante la
para maíz, trigo y soja, considerando los efec-
forma funcional de Cobb-Douglas. Esta for-
tos de los servicios ambientales. Si bien no se
ma funcional se eligió, pues permite obtener
menciona la medición de la sustentabilidad a
las elasticidades de los insumos respecto al
través de la eficiencia económica, se incorpo-
producto, en este caso particular, respecto a
95
Alvarado, Laura Evaluación de la sustentabilidad de la producción orgánica el café a través de la medición de eficiencia económica con variables ambientales
la frontera de producción. A partir de la ob-
distribución N(0,δv2), permitiéndole a la pro-
tención de los estimadores de la función de
ducción actual la posibilidad de caer debajo
producción, se puede determinar la eficiencia
de la frontera.
técnica (ET), la cual se realiza a partir del uso del software Stata 11. Luego, con un modelo
La ET toma valores dentro del intervalo (0,1),
de función de costos y sus respectivos esti-
donde 1 indica un predio plenamente eficien-
madores se determina la eficiencia económi-
te y 0 implica ineficiencia absoluta.
ca (EE), también a partir del uso del software Stata 11 y luego la Eficiencia Asignativa (EA).
Para cuantificar la eficiencia económica, se especifica una función de costos:
El método que se empleó consta de dos etapas. En la primera, se estima la eficiencia técnica, y la económica. En la segunda, la eficiencia asignativa. El modelo estocástico de función de producción para estimar el nivel de eficiencia técnica de las unidades productivas se especifica de la siguiente forma:
Yi=f(Xi; β)+ηi ; i=1,2,3,…10 (1)
Donde Yi es el logaritmo de producción de la
i-esima unidad, Xi es el vector actual de insumos de la función de producción (en logaritmos) y otras variables relevantes (incluyendo
un término constante), mientras que β es el
vector de parámetros a estimar, y ηi es el término del error que está compuesto por dos elementos:
ηi = vi - ui
(2)
Donde vi mide las distorsiones simétricas
o errores aleatorios que se asumen son independiente e idénticamente distribuidos como N(0,δv2), dada la estructura estocástica de una frontera. El segundo componente ui se asume que es independientemente distri-
96
buido de vi y se supone que satisface ui ≤ 0.
Para este caso particular, ui se deriva de una
Ci=g(Yi , Pi ; α)+ηi ; i=1,2,3,…10 (3)
Donde Ci representa el costo total de produc-
ción, Yi la producción producida, Pi el costo
del insumo, α representa los parámetros de la función de costes, y ηi representa el término del error, donde:
ηi = vi - ui
(4)
La EE toma valores entre 0 y 1, donde 1 es
cuando el costo efectivo coincide con el costo mínimo, es decir el valor de la función.
Por último, para calcular la Eficiencia de Asignación (EA) se resuelve la siguiente ecuación:
EA = EE / ET
(5)
De igual forma, la EA toma el valor de 1 cuando la combinación de factores es la óptima y 0 cuando no lo es. Una vez obtenidos los índices de eficiencia técnica, económica y asignativa por productor convencional y orgánico, se emplean promedios para comparar cuál de las tecnologías presenta mayor índice de eficiencia, es decir está más cercana
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (91-110)
a la combinación óptima de factores.
cástica, plantea la importancia de emplear y cuantificar, mediante métodos de valora-
3.2. ¿Cómo medir la eficiencia económica incorporando variables ambientales? La propuesta de esta investigación es incorporar los factores tradicionales de producción (cantidad de mano de obra, cantidad de fertilizantes,) dos indicadores de sustentabilidad ambiental relevantes: eficiencia en el uso de nutrientes y eficiencia en el uso de agua. A continuación, se detalla el proceso metodológico para obtener ambos indicadores que son incluidos en la función de producción y en la de costos para hallar la eficiencia económica con costos ambientales.
ción económica el uso de indicadores para la sustentabilidad en la agricultura como la eficiencia de uso de energía fósil, el riesgo de contaminación por nutrientes o plaguicidas, el riesgo de erosión de suelos, el balance de gases invernadero, la racionalidad en la utilización del suelo, la eficiencia en el uso del agua y el monitoreo de la biodiversidad. Esto debido a que las tendencias en la agricultura moderna como la intensificación del uso del suelo, la ampliación de la frontera agrícola, el uso de fertilizantes han provocado el deterioro de la capacidad de los recursos naturales en su rol de factores productivos, ha puesto en riesgo la sustentabilidad de los sistemas de producción y la ocurrencia de externalidades ambientales.
La forma funcional que incorpora variables ambientales en la función de producción se encuentra detallada en el ítem 3.6. Nótese que la función de producción incorpora además de la cantidad de mano de obra y la cantidad de fertilizante, la cantidad de agua (variable ambiental). Mientras que la forma funcional que incorpora variables ambientales en la función de costos se encuentra detallada en el ítem 3.7. Nótese que la función de costos incorpora además del costo por mano de obra y costo por uso de fertilizante, el costo por uso de agua y costo por balance de nutrientes (variables ambientales).
3.2.1. Eficiencia en el uso de nutrientes
Manchado (2010) emplea como indicador de sustentabilidad en la agricultura la eficiencia de uso de los nutrientes, es decir el modo en que una especie vegetal, un cultivo o un sistema de producción utilizan los nutrientes. No sólo mide el balance de nutrientes (Nitrógeno, Fósforo, Potasio, Magnesio, Azufre y Calcio) en términos físicos sino también los valora económicamente, a través del método de remediación del daño o costos evitados a partir del costo de reposición de los nutrientes mencionados. Esta investigación asume la propuesta de Manchado (2010), básicamente por la disponibilidad de información. Si bien Cabrini y
El estudio de Manchado (2010) respalda esta
Calcaterra (2011) proponen la estimación físi-
investigación, pues si bien no emplea una
ca y la valoración económica del balance de
función de producción con frontera esto-
nutrientes, materia orgánica, y erosión hídri-
97
Alvarado, Laura Evaluación de la sustentabilidad de la producción orgánica el café a través de la medición de eficiencia económica con variables ambientales
ca, no es posible emplear estos dos últimos
nutriente de café convencional u orgáni-
por la falta de información. Por tal razón, se
co por individuo.
emplea sólo la valoración de balance de nu-
Prodj : producción de café (convencional
trientes según la metodología de Manchado y la propuesta de estimación de eficiencia económica de Cabrini y Calcaterra (2011).
u orgánico) por individuo.
b. Estimación de la reposición de nutrientes: Para éste caso, Manchado, plan-
A partir de Manchado (2010), se adaptó la
tea dos fuentes: a. aplicación de fertili-
metodología de estimación del balance de
zantes y b. fijación simbiótica. Para esta
nutrientes en términos físicos y monetarios
investigación, se empleó sólo la primera
para el caso del café convencional y café or-
fuente; es decir la aplicación de fertilizan-
gánico. Los pasos metodológicos fueron los
tes. Esta información se obtuvo de entre-
siguientes:
vistas a técnicos, y se consideró la eficiencia de aplicación de fertilizantes de 100%.
1. Estimación del balance de nutrientes
La reposición se determina del producto
en términos físicos como diferencia entre
entre macronutriente aportado por ferti-
lo que se exporta (café convencional u
lizantes por ha. por la cantidad de ha. por
orgánico) y lo que se repone por la fer-
productor (convencional u orgánico).
tilización. a. Estimación de la extracción de nutrientes como el producto del coeficiente
Rep Nutij = ∑fertij * supj (2)
Donde:
de extracción de cada nutriente y la producción de café (convencional u orgánico) por individuo. Tal como se muestra:
Ext Nutij = ∑ceij * Prodj
Donde:
(1)
Ext Nutij : extracción total de nutrientes para café convencional u orgánico por in-
98
Rep Nutij: reposición total de nutrientes i: nutriente j: individuo o productor convencional u orgánico
fertij : nutrientes aportados por fertilización para cada nutriente por productor
supj : superficie en has por productor convencional u orgánico.
dividuo.
c. Estimación física del balance de nu-
i: extracción de nutrientes (nitrógeno,
trientes: Para el cálculo de los balances
fósforo, potasio, calcio, magnesio, azufre)
de nutrientes, se consideraron sólo las
j: individuo o productor convencional u orgánico.
productos y la reposición de la fertiliza-
ceij : coeficiente de extracción para cada
erosión. Se calculó para cada productor
extracciones por la exportación de los ción. No se consideraron pérdidas por
Natura@economĂa. Vol. 1, NÂş 2, julio-diciembre 2013 (91-110)
convencional u orgĂĄnico de la siguiente
de sus variantes conocidas como el Cambio
manera:
de los Ingresos Netos del Productor; la ValoraciĂłn Contingente, el Costo de Oportunidad,
Bal Nutij= Rep Nutij - Ext Nutij (3)=(2)-(1) Bal Nutij = ∑fertij * supj- ∑ceij * Prodj
el Costo de ConservaciĂłn y/o PreservaciĂłn del AcuĂfero, etc. El mĂŠtodo del Cambio de Productividad,
2. ValoraciĂłn econĂłmica del balance de
como lo expone Cristeche y Penna (2008),
nutrientes
hace posible valorar un bien o servicio ambiental que no se comercializa en el merca-
Se empleĂł el mĂŠtodo de costo de remediaciĂłn del daĂąo o costos evitados por la reposiciĂłn de nutrientes utilizando el fertilizante mĂĄs usual y de menor precio por unidad de nutriente. Los precios de cada elemento se derivan de los precios corrientes de los fertilizantes en la campaĂąa
do (agua) al relacionarlo con un bien que sĂ lo hace (cultivos agrĂcolas). Al considerar que este bien o servicio ambiental es un insumo dentro de la funciĂłn de producciĂłn, la valoraciĂłn consistirĂa en evaluar el efecto que dicho bien o servicio ejerce sobre la productividad del cultivo.
2011 (campaĂąa estudiada en la encuesta). Una vez obtenido el costo econĂłmico
Una variante de esta metodologĂa es el Cam-
del balance de nutrientes, se incluye en
bio de los Ingresos Netos del Productor. Dicha
la funciĂłn de costos para determinar la
metodologĂa consiste en considerar al agua
eficiencia econĂłmica.
como un insumo mĂĄs en la funciĂłn de producciĂłn de un bien o servicio convencional.
3.2.2.  Eficiencia en el uso del agua
El objetivo es estimar el beneficio adicional neto por unidad de agua en la producciĂłn de este determinado bien que se transa en el
Otro indicador importante de sustentabilidad
mercado. En este caso, el bien serĂa el cultivo
es la eficiencia en el uso de agua. Es impor-
agrĂcola (cafĂŠ convencional u orgĂĄnico). En tal
tante considerarlo, pues el agua constituye
sentido, el valor econĂłmico del agua para uso
un recurso escaso; y, ademĂĄs, no tiene pre-
agrĂcola se obtiene a travĂŠs de la siguiente
cio en el mercado agrĂcola en Piura (para el
fĂłrmula:
caso del cafĂŠ). Se parte del supuesto que es posible valorar el recurso hĂdrico (bien que no posee mercado) a travĂŠs de un bien que sĂ lo posee (cultivo del cafĂŠ). Existen diversas metodologĂas para calcular el valor del agua. Entre ĂŠstas, destacan: el mĂŠtodo del Cambio de Productividad o una
đ?‘‰đ?‘‰đ?‘‰đ?‘‰đ?‘‰đ?‘‰đ?‘‰đ?‘‰đ?‘‰đ?‘‰  đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘  đ?‘Žđ?‘Žđ?‘Žđ?‘Žđ?‘Žđ?‘Žđ?‘Žđ?‘Ž = Â
Â
đ??źđ??źđ??źđ??źđ??źđ??źđ??źđ??źđ??źđ??źđ??źđ??źđ??źđ??ź  đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘›  đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?  đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x;đ?‘&#x; − đ??źđ??źđ??źđ??źđ??źđ??źđ??źđ??źđ??źđ??źđ??źđ??źđ??źđ??ź  đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘›đ?‘›  đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘ đ?‘  đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–Ăłđ?‘›đ?‘› đ?‘‰đ?‘‰đ?‘‰đ?‘‰đ?‘‰đ?‘‰đ?‘‰đ?‘‰đ?‘‰đ?‘‰đ?‘‰đ?‘‰đ?‘‰đ?‘‰  đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘  đ?‘Žđ?‘Žđ?‘Žđ?‘Žđ?‘Žđ?‘Žđ?‘Žđ?‘Ž  đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘đ?‘‘  đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?đ?‘?  đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–đ?‘–Ăłđ?‘›đ?‘›
Donde el ingreso neto es la diferencia entre los ingresos brutos y los costos de producciĂłn, cosecha y post-cosecha del cafĂŠ. Se incluye los costos de beneficio hĂşmedo, secado, hasta el transporte y comercializaciĂłn a la
99
Alvarado, Laura EvaluaciĂłn de la sustentabilidad de la producciĂłn orgĂĄnica el cafĂŠ a travĂŠs de la mediciĂłn de eficiencia econĂłmica con variables ambientales
planta de CEPICAFE, es decir hasta llegar a un nivel de cafĂŠ pergamino. Los pasos para realizar la valoraciĂłn econĂłmica del agua para uso agrĂcola mediante este mĂŠtodo se resumen de la siguiente manera: 1. Determinar la cantidad de agua empleada por nivel de productividad de cafĂŠ (convencional u orgĂĄnico) que alcanza cada productor. El dato se obtiene
Qsin riego: Productividad del cafĂŠ convencional u orgĂĄnico sin riego (qq/ha)
Criego: Costos de producciĂłn del cafĂŠ convencional u orgĂĄnico con riego (S/./ha)
Csin riego: Costos de producciĂłn del cafĂŠ convencional u orgĂĄnico sin riego (S/./ha)
Vagua riego: Volumen de agua desviada para la irrigaciĂłn (m3 /ha)
VA: Valor econĂłmico del agua para uso agrĂcola del cafĂŠ convencional u orgĂĄnico (S/./m3)
de las encuestas. En esta metodologĂa, se comparan dos esce2. EstimaciĂłn de la pĂŠrdida de productividad de cafĂŠ (convencional u orgĂĄnico) por reducciĂłn de agua. Se establece un escenario de reducciĂłn probable de agua a travĂŠs de entrevistas a expertos. Esta reducciĂłn de disponibilidad de agua es del 20%. A partir de esta reducciĂłn de agua, se determina la reducciĂłn de productividad de cafĂŠ por productor. 3. ValoraciĂłn econĂłmica del agua (VA) determinando ingresos y costos en las situaciones con riego y sin riego a partir de la siguiente fĂłrmula:
Â
���� =
( đ?‘ƒđ?‘ƒ ∗ đ?‘„đ?‘„!"#$% − đ??śđ??ś!"#$% ) − ( đ?‘ƒđ?‘ƒ ∗ đ?‘„đ?‘„!"#  !"#$% − đ??śđ??ś!"#  !"#$% ) đ?‘‰đ?‘‰!"#!  !"#$%
Donde:
P: Precio de venta del cafĂŠ convencional u orgĂĄnico (S/qq.) pergamino
Qriego: Productividad del cafĂŠ convencional u orgĂĄnico con riego (qq/ha)
100
narios: con riego y sin riego (cultivo de secano), siendo el valor del agua igual a la variaciĂłn de los beneficios entre el agua desviada para riego. En el presente estudio, no se ha limitado por completo el agua de riego durante todo el ciclo del cultivo (cultivo de secano); en cambio, se ha creado el escenario con limitaciĂłn de agua (reducciĂłn del %20). Los costos para el escenario con riego y los escenarios proyectados no son iguales. Los costos referentes a los fertilizantes y mano de obra serĂĄn incurridos por el agricultor independientemente de la cantidad de agua asignada, pero varĂan segĂşn el nivel de producciĂłn. Se asume que el costo de producciĂłn se reduce en la misma proporciĂłn que el nivel de producciĂłn. A pesar que en la zona de estudio, el agua es un recurso escaso, actualmente no existe una tarifa por el uso de agua. Una vez obtenidos los indicadores de sustentabilidad e incorporados en la funciĂłn de costos para hallar la eficiencia econĂłmica, se contrastan los resultados en los cuatro escenarios relevantes para el anĂĄlisis.
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (91-110)
3.3. Población y muestra
balance de nutrientes: Nitrógeno, Fósforo, Potasio, Calcio, Magnesio y Azufre. Los pro-
La población está conformada por pequeños
ductores convencionales se caracterizan por
productores de tres provincias cafetaleras
usar fertilizantes químicos o no permitidos
de la sierra del departamento de Piura per-
en la producción orgánica, por no emplear
tenecientes a CEPICAFE-Central Piurana de
ningún tipo de fertilizante o por emplear los
Cafetaleros, con un tamaño menor a 3 ha. La
fertilizantes usados por los orgánicos pero en
población total es de 1943 productores de los
dosis inferiores o inapropiadas. Esto va ligado
cuales 1203 son orgánicos y 730 son conven-
al menor acceso a servicios de asistencia téc-
cionales. El principal criterio para diferenciar
nica que tienen. La mano de obra es más in-
a productores orgánicos de convencionales
tensa para el caso de productores orgánicos
es el hecho de contar con certificación orgá-
pues se requiere mayores labores.
nica. Para hallar el tamaño de muestra se empleó la fórmula de poblaciones finitas siendo el tamaño de 160 observaciones, desagregadas entre 60 productores convencionales y 100 productores orgánicos. El Nivel de Error es de 0.075, mientras que el nivel de confianza es del 92,5%.
El uso de agua es otro factor importante. El nivel tecnológico en el riego es limitado. El 93% de los productores emplean el riego por gravedad, sólo el 7% emplean el riego por aspersión. El agua es un factor importante en la producción y también en la post-cosecha, pues se requiere para el lavado del café. El
3.4. Sobre los factores de producción de la población analizada El estudio ha considerado como factores de producción el uso de fertilizantes, la mano de obra y el uso de agua. Las maquinarias son artesanales y dan cuenta de un bajo nivel tecnológico para ambos casos (café convencio-
estudio ha considerado el uso total de agua para todo el proceso de producción de café pergamino. Son los productores orgánicos los que demandan más agua en el proceso de producción, seguramente por la mayor exigencia en el beneficio del café (el 77% emplea más de 3000 m3, frente a un 28% de los convencionales), según se observa en el Anexo 1.
nal y orgánico), por ello no fueron relevantes al momento del análisis.
3.5. Diseño metodológico
En cuanto a los abonos y fertilizantes, los pro-
Primero se realizan las estimaciones de Fron-
ductores orgánicos (es decir los que cuentan
tera Estocástica a través de las funciones de
con certificación orgánica) utilizan el guano
producción para café convencional y orgáni-
de isla, sulfomag, roca fosfórica y fertimar.
co, luego se determina también a través de
Cada uno de estos cuatro insumos contiene
Fronteras Estocásticas las Funciones de cos-
los seis macronutrientes analizados para el
to para estimar la eficiencia económica bajo cuatro escenarios: i) sin costos ambientales y
101
Alvarado, Laura Evaluación de la sustentabilidad de la producción orgánica el café a través de la medición de eficiencia económica con variables ambientales
ii) con costos ambientales a precios de producto convencional y orgánico y iii) sin costos ambientales y iv) con costos ambientales a precios de producto convencional y finalmente se presentan las conclusiones.
3.7. Estimaciones de la función de costos usando Fronteras Estocásticas A continuación, se plantean las estimaciones de la función de costos usando el método de
3.6. Estimaciones de función de producción a través de Fronteras Estocásticas Se empleó el siguiente modelo para ambas funciones: de café convencional y de café orgánico. La estimación de esta función permite hallar la eficiencia técnica de ambos tipos de producción. Las variables especificadas como una función de tipo Cobb-Douglas, son las siguientes:
lyi = β1 lx1i + β2lx2i + β3lx3i + (vi - ui )
Donde:
Fronteras Estocásticas. El objetivo de estas es encontrar la eficiencia económica para ambos tipos de café (convencional y orgánico) en los cuatro escenarios establecidos: i) sin costos ambientales y con precios de café convencional y orgánico; ii) con costos ambientales a precios de café orgánico y convencional; iii) sin costos ambientales a precios de café convencional; iv) con costos ambientales a precios de café convencional. Como ya se ha mencionado, los costos ambientales implican los costos por uso de agua y el costo de reparación por balance de nutrientes. El análisis de precios de café convencional consistió en emplear un precio promedio de café convencional para evitar la distorsión por el diferencial existente para el caso del café orgánico. A
lyi = Logaritmo del rendimiento del café con-
continuación, se presentan los modelos em-
tes en kg/ha del productor i
Escenario 1: Sin costos ambientales a pre-
vencional en kg/ha del productor i
lx1i = Logaritmo de la cantidad de fertilizanlx2i = Cantidad de mano de obra en jornales/ ha del productor i
lx3i = Cantidad de agua en m3/ha del productor i
(vi - ui ) = término del error compuesto por dos elementos
vi = Componente aleatorio, que captura los errores de medición y otros factores
ui = Componente aleatorio no negativo que representa el nivel de ineficiencia del productor i que sigue una distribución normal no negativa.
102
pleados para cada escenario:
cios de café orgánico y convencional
lyi = β1 lx1i + β2lx2i + β3lx3i + β4lx4i* + ei
Donde:
lyi = Ingreso neto en soles/ha del productor i lx1i = Superficie en ha del productor i lx2i = Costo del jornal en soles del productor i lx3i = Costo del fertilizante en soles del productor i
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (91-110)
lx4i = Rendimiento ajustado en kg/ha para el productor i
e1 = Error idiosincrático.
productor i
ei = Error idiosincrático
Escenario 4: Con costos ambientales a pre-
Escenario 2: Con costos ambientales a pre-
cios de café convencional
cios de café orgánico y convencional
lyi = β0 + β1 lx1i + β2lx2i + β3lx3i + β3lx4i + β3lx5i + β4lx6i* + ei
lyi = β0 + β1 lx1i + β2lx2i + β3lx3i + β3lx4i + β3lx5i + β4lx6i* + ei
Donde:
Donde:
lyi = Ingreso neto en soles/ha del productor i lx1i = Superficie en ha del productor i lx2i = Costo del jornal en soles del productor i lx3i = Costo del fertilizante en soles del productor i
lx4i = Costo de balance de nutrientes para el productor i
lx5i = Costo de agua en soles por m3/ha para el productor i
lx6i = Rendimiento ajustado en kg/ha para el productor i
ei = Error idiosincrático.
Escenario 3: Sin costos ambientales a precios de café convencional
lyi = Ingreso neto en soles/ha del productor i lx1i = Superficie en ha del productor i lx2i = Costo del jornal en soles del productor i lx3i = Costo del fertilizante en soles del productor i
lx4i = Costo de balance de nutrientes para el productor i
lx5i = Costo de agua en soles por m3/ha para el productor i
lx6i = Rendimiento ajustado en kg/ha para el productor i
ei = Error idiosincrático.
Para cada escenario, nótese que lx4i* y lx6i* representan el rendimiento ajustado. Éste
es resultado de la diferencia del Rendimien-
lyi = β0 + β1 lx1i + β2lx2i + β3lx3i + β4lx4 + ei * i
Donde:
lyi = Ingreso neto en soles/ha del productor i lx1i = Superficie en ha del productor i lx2i = Costo del jornal en soles del productor i lx3i = Costo del fertilizante en soles del productor i
lx4i = Rendimiento ajustado en kg/ha para el
to en kg/ha menos la ineficiencia técnica ui (sigma_u) obtenido en las estimaciones anteriores. En este estudio, se generaron dos tipos
de rendimiento ajustado. El primero es de la diferencia del rendimiento menos la ineficiencia técnica que se generó sin la inclusión de la cantidad de fertilizantes y el otro tipo es la diferencia del rendimiento menos la ineficiencia técnica que se generó con la inclusión de la cantidad de fertilizantes. Así, el error idiosincrático está asociado a la cantidad de fertilizantes. Por lo tanto, este rendimiento
103
Alvarado, Laura Evaluación de la sustentabilidad de la producción orgánica el café a través de la medición de eficiencia económica con variables ambientales
ajustado ocasionó que para cada escenario
que los productores orgánicos presentan un
existan dos estimaciones. Este procedimiento
menor costo que los productores conven-
se desarrolló para productores convenciona-
cionales por balance de nutrientes (S/99 /ha
les y orgánicos.
y S/110/ha respectivamente). En cambio, no se apreció por el valor del agua (S/714/ha y S/254/ha, respectivamente).
4. RESULTADOS Los costos por balance de nutrientes y por
4.1. Eficiencia técnica
uso agrícola del agua fueron incorporados en
En las corridas econométricas para determi-
lor neto de la producción. Así, se analizan los
nar la función de producción, se emplearon
resultados de los costos en dos escenarios:
como variables dependientes la producción
sin considerar costos ambientales y conside-
(medido en kg) y el rendimiento (kg/ha).
rando costos ambientales. Según se observa
Como resultado, se obtuvo como mejor va-
en el Anexo 4, los costos para ambos escena-
riable dependiente al rendimiento. Para el
rios son mayores para el caso de productores
café convencional, el mejor modelo (es decir
orgánicos, esto debido al uso de fertilizantes
aquel que presenta mayor nivel de significan-
permitidos que incrementan los costos.
los costos totales y en los ingresos netos o va-
cia o R ) fue aquel que incluye las variables 2
fertilizantes, mano de obra y agua. En cambio
Los ingresos netos o beneficios se muestran
para el café orgánico, resultó mejor el mode-
para cuatro escenarios: i) sin costos ambien-
lo que incluye sólo mano de obra y agua, y
tales y con precios de café convencional y
no incluye fertilizante. Lo anterior se justifica,
orgánico; ii) con costos ambientales a precios
porque las cantidades de insumos orgánicos
de café orgánico y convencional; iii) sin costos
empleadas en la producción son mínimas.
ambientales a precios de café convencional; iv) con costos ambientales a precios de café
Asimismo, las eficiencias técnicas fueron 64%
convencional. El análisis de precios de café
y 63% para el café convencional y orgánico,
convencional consistió en emplear un precio
respectivamente. No se encontró variación
promedio de café convencional a fin de evitar
significativa entre una tecnología y otra, se-
la distorsión por el diferencial existente para
gún se observa en el Anexo 2.
el caso del café orgánico.
4.2. Valoración económica de variables ambientales Los resultados de la valoración económica del balance de nutrientes y del uso del agua se muestran en el Anexo 3. Se pudo apreciar
104
Según se observa, también en el Anexo 4, los ingresos netos para los productores orgánicos son mayores a los de los productores convencionales en los cuatro escenarios. De esta manera, se puede observar que sin considerar variables ambientales a precios de café orgánico y convencional (escenario 1) los ingre-
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (91-110)
sos netos de los productores orgánicos son
por ejemplo los pozos de miel.
significativamente mayores que los ingresos de los productores convencionales. En el es-
Las variables ambientales incluidas en el aná-
cenario 2, los ingresos también son mayores
lisis si bien incrementan aun más los costos
para los productores orgánicos, a pesar que
de la producción orgánica (pues son mayores
se reducen significativamente con respecto al
que los costos de producción convencional),
escenario 1 (se reducen a la mitad), sin em-
no afectan negativamente los ingresos netos
bargo la diferencia se incrementa, a pesar que
o beneficios de los productores orgánicos
los costos para los productores orgánicos con
que en todos los escenarios presentan mayo-
mayores en todos los casos. Realizando el
res valores que los productores convenciona-
análisis a precios de café convencional (para
les. De esta manera, se puede afirmar que los
evitar distorsiones con respecto a sobrepre-
ingresos netos de los productores orgánicos
cios), los ingresos netos de los productores
son mayores que los ingresos netos de los
orgánicos no se ven afectados, porque en las
productores convencionales, incluso elimi-
últimas campañas los precios diferenciales se
nando el diferencial por precio.
han acortado considerablemente, tanto así que para muchos productores de café orgánico le da igual vender su producto a precio de café convencional. Los productores orgánicos presentan un menor costo que los productores convencionales por balance de nutrientes (S/99/ha y S/110/ ha respectivamente); no así por el valor del agua (S/714/ha y S/254/ha respectivamente). Esto se puede deber a que los valores obtenidos para el uso del agua agrícola hacen referencia sólo a costos por cantidad de agua, sin embargo el valor no representa los costos por reducción de la calidad de agua o a la erosión hídrica del suelo.
4.3. Eficiencia económica Con respecto a la eficiencia económica, no hay diferencias sustanciales para los casos de productores orgánicos y convencionales. Sin embargo, la eficiencia económica para productores convencionales es ligeramente mayor en un escenario sin considerar variables ambientales (escenario 1). En el escenario 2, la eficiencia económica para productores orgánicos es mayor, mientras que para el escenario 3, la eficiencia económica es igual para ambos tipos de productores y en escenario ,4 la eficiencia económica de productores orgánicos es mayor a la de los productores convencionales, según se observa en el Anexo 5.
Si se empleara una metodología que incorpore la pérdida por calidad de agua, los costos se podrían incrementar, probablemente en mayor medida en los productores convencionales que en los productores orgánicos; ya que las prácticas orgánicas exigen emplear
5. CONCLUSIONES A partir de los resultados, se concluye:
técnicas para uso eficiente del agua como
105
Alvarado, Laura Evaluación de la sustentabilidad de la producción orgánica el café a través de la medición de eficiencia económica con variables ambientales
1. Sobre las relaciones entre sustenta-
en cuatro escenarios: sin costos ambientales,
bilidad, innovación tecnológica y efi-
con costos ambientales, con precios conven-
ciencia económica
cionales y orgánicos y sólo con precios convencionales.
El análisis de la sustentabilidad y la innovación tecnológica de agricultura convencional a
La eficiencia económica se midió por el mé-
agricultura orgánica se centra en tres puntos:
todo de FEP, e incluye variables ambientales
la productividad; los cambios en la calidad
como balance de nutrientes y uso de agua las
ambiental y los efectos en los precios. A partir
cuales se valoran económicamente. Los valo-
de estos cuatro temas, se puede concluir que:
res económicos de dichas variables ambien-
i) la productividad de la agricultura orgánica
tales fueron incluidos en la función de costos
de la zona estudiada no es menor que la de
para determinar la eficiencia económica. Esta
la agricultura convencional; ii) la evidencia
metodología se considera relevante por ser
muestra que los indicadores ambientales en
una adaptación de varios estudios revisados,
términos físicos no son necesariamente me-
y por no haberse realizado previamente.
jores para la agricultura convencional y iii) la producción orgánica permite obtener un so-
2. Sobre los ingresos netos de los pro-
breprecio a los agricultores lo cual evidencia
ductores orgánicos son mayores que
una mayor disposición para pagar por parte
los ingresos netos de los productores
de los consumidores.
convencionales, incluso eliminando el diferencial por precio
El principal argumento para medir la sustentabilidad del cambio de producción conven-
Se apreció que los productores orgánicos
cional a orgánica, a través de la eficiencia eco-
presentaron un menor costo que los produc-
nómica, es que si bien la agricultura orgánica
tores convencionales por balance de nutrien-
podría contribuir hacia un manejo más racio-
tes no en cambio por el valor del agua. Los
nal de los recursos naturales, ello no debe ser
costos por balance de nutrientes y por uso
medido solamente desde el punto de vista
agrícola del agua fueron incorporados en los
ambiental basado en el argumento que ten-
costos totales y en los ingresos netos o va-
dría un menor impacto de la actividad sobre
lor neto de la producción. Se analizaron los resultados de los costos en dos escenarios: sin considerar costos ambientales y considerando costos ambientales. Los costos para ambos escenarios son mayores para el caso de productores orgánicos, esto debido al uso de fertilizantes permitidos que incrementan los costos. Los ingresos netos o beneficios se muestran para cuatro escenarios: i) sin costos ambientales y con precios de café conven-
el medio ambiente, sino que debe ser medido económicamente; pues es necesario tener presente que se trata de una actividad productiva y como tal debería ser rentable para el productor. Para eliminar el supuesto de una posible mayor eficiencia de la producción orgánica por el sobreprecio, se midió la eficiencia económica
106
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (91-110)
cional y orgánico; ii) con costos ambientales
escenario 3, la eficiencia económica es igual
a precios de café orgánico y convencional;
para ambos tipos de productores y en esce-
iii) sin costos ambientales a precios de café
nario 4 la eficiencia económica de producto-
convencional; iv) con costos ambientales a
res orgánicos es mayor a la de los productores
precios de café convencional. Las variables
convencionales. Los costos ambientales (por
ambientales incluidas en el análisis, si bien
balance de nutrientes y por uso agrícola del
incrementan aun más los costos de la pro� -
agua) influyen en el incremento de los cos-
ducción orgánica (pues son mayores que
tos para los productores orgánicos en mayor
los costos de producción convencional), no
proporción que para los productores conven-
afectan negativamente los ingresos netos o
cionales. Lo anterior explicaría una eficiencia
beneficios de los productores orgánicos que
económica no muy diferenciada entre ambos
en todos los escenarios presenta mayores
tipos de productores. Sin embargo, haciendo
valores que los productores convencionales.
un análisis de ingresos netos o beneficios se
De esta manera, se comprueba la hipótesis
constata que éstos para los productores or-
que los ingresos netos de los productores or-
gánicos son mayores a los de los productores
gánicos son mayores que los ingresos netos
convencionales en los cuatro escenarios.
de los productores convencionales, incluso eliminando el diferencial por precio.
Cabe señalar que el costo por el uso del agua es el que incrementa los costos de la produc-
3. Sobre la producción orgánica es
ción orgánica, por tanto si se toma en cuen-
más eficiente económicamente que la
ta sólo la variable balance de nutrientes la
producción convencional de café
eficiencia económica del café orgánica sería mayor a la convencional. La recomendación
Con respecto a la eficiencia económica, no
es que se invierta en tecnología de riego para
hay diferencias sustanciales para los casos de
emplear óptimamente el agua en la produc-
productores orgánicos y convencionales, así
ción orgánica.
no se puede afirmar que la producción orgánica sea más eficiente que la convencional.
Por último, es necesario destacar que la va-
En otras palabras, no se puede afirmar que la
loración económica de los ingresos han sido
producción orgánica emplee una combina-
medidos sólo por venta de café en el mer-
ción más óptima en el uso de factores que la
cado y no, por ejemplo, por externalidades
producción convencional.
positivas de la producción orgánica como conservación de biodiversidad o captura de
La eficiencia económica para productores
carbono, lo cual hubiera implicado el uso de
convencionales es, sin embargo, ligeramente
otras metodologías más complejas. Por ello,
mayor en un escenario sin considerar varia-
se recomiendan estudios posteriores para in-
bles ambientales (escenario 1). En el escena-
corporar este análisis.
rio 2, la eficiencia económica para productores orgánicos es mayor, mientras que para el
107
Alvarado, Laura Evaluación de la sustentabilidad de la producción orgánica el café a través de la medición de eficiencia económica con variables ambientales
6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Manchado, J. (2010). La sustentabilidad en la
Altieri M. (1994). Bases Agroecológicas para
actividades agropecuarias extensivas en la
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108
hacia una agricultura sustentable”, SJ Saran-
Neumayer, Eric ed. Online Encyclopaedia of Ecological Economics (OEEE). International Society for Ecological Economics (ISEE).
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (91-110)
7. ANEXOS Anexo 1. Productores de café según tipo de riego y uso de agua Productor
Tipo de riego
Uso de agua en m3
Gravedad
Aspersión
Total
Menor igual a 3000 m3
Mayor a 3000 m3
Total
Convencional
92%
8%
100%
72%
28%
100%
Orgánico
94%
6%
100%
23%
77%
100%
Total
93%
7%
100%
41%
59%
100%
Fuente: Elaboración propia sobre la base de procesamiento de datos encuesta.
Anexo 2. Eficiencia técnica para producción convencional y orgánica Producción
Media
Desviación típica
Mínimo
Máximo
Convencional
0.64
0.21
0.32
1
Orgánica
0.63
0.19
0.18
0.93
Fuente: Elaboración propia.
Anexo 3. Costos ambientales por balance de nutrientes y uso de agua agrícola para el café según tipo de productor en S/ha Productores convencionales Costos (S/ha) Costo del balance de nutrientes Costo del uso de agua
Productores orgánicos
Media
Máximo
Mínimo
Desviación típica
Media
Máximo
Mínimo
Desviación típica
110
135
45
21
99
194
12
54
254
2227
0
442
714
3447
0
658
Fuente: Elaboración propia.
109
Alvarado, Laura Evaluación de la sustentabilidad de la producción orgánica el café a través de la medición de eficiencia económica con variables ambientales
Anexo 4. Costos e ingresos netos con y sin considerar variables ambientales (S/ha) Escenario Escenario 1 Escenario 2 Escenario 1 Escenario 2
Costos e ingresos (s/ha) Costos totales sin variables ambientales Costos totales con variables ambientales Ingresos netos sin variables ambientales Ingresos netos con variables ambientales
Productores convencionales
Productores orgánicos
Media
Máximo
Mínimo
Desviación típica
Media
Máximo
Mínimo
Desviación típica
767
2104
284
346
1670
4691
454
755
1131
3066
431
578
2483
8203
582
1144
483
3807
-1224
983
1659
5577
-1371
1770
119
3168
-1343
721
846
4378
-1467
1325
471
3637
-1252
912
1731
5596
-1357
1667
107
3512
-1371
643
918
4182
-1426
1230
Ingresos netos sin
Escenario 3
variables a precios de café convencional Ingresos netos con
Escenario 4
variables ambientales a precios de café convencional
Fuente: Elaboración propia.
Anexo 5. Eficiencia económica en los cuatros escenarios para productores de café convencional y orgánico Productores convencionales Escenario
Escenario 1 EE sin variables ambientales
Escenario 2 EE con variables ambientales
Sin fertilizante Con fertilizante Sin fertilizante Con fertilizante
Escenario 3 EE
Sin
sin variables a
fertilizante
precios de café
Con
convencional Escenario 4 EE con variables ambientales a precios de café convencional
fertilizante Sin fertilizante Con fertilizante
Media
Máximo
Mínimo
1.0005
1.0005
1.0005
1.89e-07
1.0002
1.0002
1.000
1.11e-07
1.0005
1.0005
1.0005
1.96e-07
1.0002
1.0002
1.000
1.19e-07
1.0002
1.0002
1.0002
1.61e-07
1.0002
1.0006
1.000
6.30e-08
1.0002
1.0002
1.0002
1.65e-07
1.0002
1.0006
1.000
6.52e-08
1.0004
1.0002
1.0002
9.66e-08
1.0004
1.0004
1.000
1.000358
1.0004
1.0002
1.0002
9.59e-08
1.0004
1.0004
1.000
1.000339
1.0000
1.0001
1.0001
9.32e-08
1.0002
1.0002
1.000
5.91e-08
1.0000
1.0001
1.0001
8.87e-08
1.0002
1.0002
1.000
7.08e-08
Fuente: Elaboración propia.
110
Productores orgánicos
Desviación típica
Media
Máximo
Mínimo
Desviación típica
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (111-133)
“VALIDACIÓN DE ESTUDIOS INDIVIDUALES DE IMPACTO AMBIENTAL: CASO DEL MEGAPROYECTO DE GAS DE CAMISEA, PERÚ” Carlos I. Palomares Palomares1, Jorge A. Alarcón Novoa2 Fecha de recepción: 04-04-13
Resumen
Fecha de aceptación: 20-09-13 distinto de metodologías de valoración cuali-
1
El objetivo de este estudio es validar un con-
tativa, como las del BID, CONESA, ERM, Walsh, entre otras.
junto de matrices de "Leopold”, dado que éstas son el insumo fundamental de los deno-
Palabras clave: estudios de impacto ambien-
minados Estudios de Impacto Ambiental, en
tal, matrices de Leopold, evaluación de im-
el marco del Megaproyecto Camisea- Perú.
pacto, proyecto Camisea, recursos naturales
Para ello, se ha utilizado un modelo de regre-
comunes.
sión probabilístico (“Poisson”), que se basa en datos de recuento (COUNT DATA), con la finalidad de determinar la validez y robustez
JEL Classification: Q3, Q4, Q5
de los EIA llevados a cabo en el marco de Camisea. El propósito final del trabajo es contribuir con un aporte original a la teoría de la economía ambiental, para que los procesos de fiscalización o regulación que realizan las instituciones peruanas (como OSINERGMIN , MINAM , MEM , PRODUCE , entre otros), sean más eficientes al momento de tomar decisiones de política económica. El estudio utiliza, como ejemplo, tres matrices EIA que corresponden a subproyectos del Lote 88 de CAMISEA. Finalmente, se ha logrado comprobar la importancia y validez del método, mediante el modelo econométrico de "Poisson", el cual se podrá generalizar para validar un conjunto 1 Máster en Economía del Medio Ambiente y de los Recursos Naturales (Universidad de los Andes - Colombia). Ddirector ejecutivo de Imarpe. Consultor económico ambiental MINAM. Dirección postal: Av. La Molina S/N La Molina (Edif. Facultad de Economía y Planificación - UNALM); Teléfono: (0051) 2213958; e-mail: seramolap70@yahoo.es, cpalomares@minam. gob.pe.
Abstract
2
Main objective of this study is to validate a set of “Leopold” matrices, given that these are basic elements of so-called Environmental Impact Studies (EIS), under the megaproject “Camisea”- Peru. For this study, it has been used a probabilistic regression model (“Poisson”), which is based on use of “count data”, in order to determine the validity and robustness of the EIS, under “Camisea” Project . The ultimate purpose of the paper is to provide an original contribution to the theory of Environmental Economics, for enforcement procedu2 Ph.D. en Economía Aplicada (Mississippi State University – USA). Profesor principal e investigador de la Universidad Nacional Agraria La Molina (UNALM - Perú). Dirección postal: Av. La Universidad s/n La Molina Perú. Teléfono: (511) 365-9197; e-mail: jalarcon@lamolina.edu.pe
111
Palomares, Carlos; Alarcón, Jorge Validación de Estudios Individuales de Impacto Ambiental: caso del Megaproyecto de Gas de Camisea, Perú
res and regulation by Peruvian institutions (as
Teóricamente, cuando una investigación se refie-
OSINERGMIN MINAM, MEM, among others),
re a un recurso como el gas natural, es necesario
be more efficient at when making policy de-
entender las implicancias que tienen las activi-
cisions. The study uses, as example, three EIS
dades antrópicas en sus diferentes fases, como
matrices corresponding to sub-projects Block
es el caso de la explotación, y sus impactos en el
88 of Camisea. Finally, it has been proved the
medio ambiente (biótico y abiótico) y en el me-
validity and importance of the method, using
dio social, lo cual implica el uso de múltiples cri-
the “Poisson” econometric model, which may
terios para su evaluación. El gas, en esencia, tiene
be generalized to validate a different set of
la característica de un bien libre y común en su
qualitative valuation methodologies, such as
estado natural, que luego, por entrar en fase de
the IDB, CONESA, ERM, Walsh, among others.
exploración y explotación, se convierte en bien público, lo que causa evidentes externalidades,
Keywords: environmental impact studies,
así como la necesidad de su evaluación. Tal eva-
Leopold matrix, impact assessment, Camisea
luación se efectúa a través de los respectivos
project, common natural resources.
Estudios de Impacto Ambiental (EIA), que son las declaraciones juradas de las operadoras que
Clasificación JEL: Q3, Q4, Q5
concesionan los lotes y que derivan en metodologías multidisciplinarias aplicadas por tales operadoras, y supervisadas por organismos como el
1. INTRODUCCIÓN En el Perú, como en otros países biodiversos de la región, la medición de impactos de Proyectos de Desarrollo que impliquen alteración en calidad y cantidad de los Recursos Naturales Comunes (RNC)3, es una tarea de gran importancia. Lo es también, en el caso estratégico del sector hidrocarburos, el megaproyecto de gas de Camisea en Perú4. En adelante se usa solo la denominación CAMISEA en referencia a este megaproyecto.
3 Elinor Ostrom, “El Gobierno de los Comunes”, 2000.
112
4 La explotación de los yacimientos del gas de Camisea, en el Departamento de Cusco- Perú, se inicia en agosto de 2004, veinte años después de su descubrimiento. CAMISEA, es uno de los más importantes Proyectos hidrocarburíficos de América, se encuentra enclavado en el mismo corazón del Departamento del Cusco (en el bajo Urubamba). Los dos lotes más importantes del Mega-proyecto son los lotes 88 y 56, con reservas recuperables de hasta 13.8 trillones de pies cúbicos (TPC). La normatividad permite que el Lote 88 sea enteramente destinado al consumo interno; mientras que el Lote 56 para exportación, a dicho Lote se le suma las nuevas reservas del Lote 57, que explotará REPSOL.
BID, Ministerios de Estado y también Organismos Reguladores, como el Organismo Supervisor de la Inversión en Energía y Minería (OSINERGMIN) y el Organismo de Evaluación y Fiscalización Ambiental (OEFA), en el caso del Perú. Los diferentes Recursos Naturales Comunes que son parte del transecto por donde se desarrolla el proyecto CAMISEA, representan entes susceptibles de ser impactados, siendo tales impactos medibles con evaluaciones básicamente cualitativas5, que según la normatividad peruana, es declarada en todo EIA. Este tipo de evaluación, se efectúa a través de la cualificación de los efectos potenciales de las actividades operativas declaradas por las operadoras durante el desarrollo 5 Una evaluación cualitativa se refiere a la valoración numérica subjetiva y categórica de determinado efecto; es decir bueno (1), regular (2), malo (3), por ejemplo. Y que son evaluados según el universo de impactos potenciales en los diversos proyectos que se encuentran inmersos dentro del Megaproyecto Camisea.
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (111-133)
del Megaproyecto, en los factores del medio físi-
la sostenibilidad del megaproyecto, y da lugar
co (agua, aire y suelo), del medio biológico (flo-
a potenciales reclamos de compensaciones no
ra y fauna) y del medio social (población, salud,
bien definidas en los EIA.
identidad, cultura, etc.). Las actividades corresponden a la construcción de ductos, plantas de acopio, pozos, estaciones de bombeo, plantas
Dado que CAMISEA tiene un horizonte in-
de fraccionamiento y licuefacción, entre otros.
tertemporal de 40 años, y a la fecha ya han
Sin embargo, la evaluación cuantitativa, que es
transcurrido más de ocho años en la fase
tal vez la más importante (porque debe derivar
operativa; es necesario alertar por los efectos
en una valoración de impactos) es poco usada,
generados -o que puedan generarse- debido
a menudo es confusa y ambigua, pues difícil-
a la presencia de las actividades hidrocarbu-
mente refleja el valor más justo a ser remediado,
ríferas que alteren la condiciones de los RNC;
mitigado y/o compensado.
lo que en interacción con el hombre, podría causar impactos importantes, como es el
Como en la mayoría de EIA realizados en el
caso, por ejemplo, de la deforestación de bos-
Perú, en el caso de CAMISEA sólo se han reali-
ques primarios o secundarios y la intrusión en
zado evaluaciones cualitativas, relacionadas con
Reservas Comunales como la de “Nahua Nanti
los diagnósticos de Línea Base que se levantan
Kugapakori”. En tal contexto, son pertinentes
como parte del trabajo de campo multidiscipli-
las siguientes preguntas: ¿son evaluados ade-
nario que realizan las empresas consultoras (por
cuadamente los impactos por deforestación?,
encargo de las “Operadoras”), cuya experiencia
¿existe alguna manera de realizar mediciones
se fundamenta en la estructuración de docu-
adecuadas de impacto en los RNC?, ¿serán re-
mentos ambientales como los EIA y que tiene
alistas los EIA de CAMISEA?
connotaciones económicas en el país, debido a que el gas es un buen complemento de la matriz
En este estudio se hace una propuesta me-
energética del país, que hoy es dependiente del
todológica para validar la certeza y consis-
Petróleo. En el caso específico de CAMISEA, la
tencia de estudios cualitativos de impacto,
diversidad de sub-proyectos y de empresas con-
basados en el uso de "Matrices Leopold"7. La
sultoras involucradas, hace evidente y compleja
aplicación y demostración de la pertinencia
la medición de impactos, por lo que una mala
del método se ha logrado con un conjunto
decisión podría desencadenar una sub-valora-
de matrices de los EIA existentes en el caso
ción de los impactos , lo que quita finalmente
del Lote 88 del Proyecto CAMISEA; estas ma-
6 Para el caso de selva, por ejemplo, PLUSPETROL designó a la Empresa Environmental Resources Management (ERM) como la consultora encargada de preparar los EIA de las locaciones en yacimiento, ducto y planta de acopio en “Malvinas”. Lo mismo se observa para el caso del ducto donde TGP encargó esta labor a la empresa “WALSH” para el caso del transecto en ceja de selva, sierra y costa. Así mismo, en el caso de costa, los EIA de la planta de fraccionamiento, de muelle y componente fueron encargados a ERM y en el caso de la Planta de Licuefacción en Pampa Melchorita, Perú LNG encargó a Golder Asocciates, la elaboración de tan importante documento ambiental.
7 En general una matriz de Leopold es un método de evaluación de impacto ambiental que se utiliza para identificar el impacto inicial de un proyecto en un entorno natural. El sistema consiste en una matriz con columnas representando varias actividades que ejerce un proyecto (por ejemplo, extracción de tierras, incremento del tráfico, ruido, polvo, etc), y en las filas se representan varios factores ambientales que son considerados (aire, agua, geología, etc.). Las intersecciones entre ambas se numeran con dos valores, uno indica la magnitud (de -10 a +10, por ejemplo) y el segundo la importancia (de 1 a 10, por ejemplo) del impacto de la actividad respecto a cada factor ambiental.
6
113
Palomares, Carlos; Alarcón, Jorge Validación de Estudios Individuales de Impacto Ambiental: caso del Megaproyecto de Gas de Camisea, Perú
trices han sido el insumo fundamental de la
presenta una revisión concisa de literatura,
evaluación de los impactos descritos en los
sobre la que se sustenta el tema de la inves-
EIA y sirven para cuantificar los impactos eco-
tigación. La metodología es presentada en la
nómicos sobre los medios afectados o FAS8.
tercera sección; luego, en la cuarta sección se
Para ello, se ha utilizado un modelo de re-
presentan los resultados obtenidos a partir
gresión probabilístico (Modelo de “Poisson”),
del modelo de regresión utilizado, así como
que utiliza datos de “recuento”; con esto, se
la discusión y análisis de los resultados. La
ofrece al mundo científico y decisor un aporte
sección cinco presenta las conclusiones ex-
metodológico original para que los procesos
traídas del análisis de resultados.
de fiscalización o regulación que realizan las entidades nacionales del Perú (como OSINERGMIN, Ministerios del Ambiente, Energía y Minas, PRODUCE9, entre otros), sean más eficientes al momento de tomar decisiones
2. MARCO TEÓRICO Y METODOLÓGICO
de política pública y económica que involucren, por ejemplo, una multa por infracción ante la presencia de impactos no previstos, o ante el incumplimiento de compromisos declarados en los respectivos documentos ambientales. Más que la pretensión de evaluar la mayor cantidad posible de sub-proyectos de CAMISEA (que es propósito de una tesis de doctorado UNAM-UNALM10), en este caso el propósito es presentar, en forma objetiva y didáctica, una metodología que potencialmente puede ser utilizada para evaluaciones en proyectos de desarrollo similares en los sectores energéticos y mineros del Perú. Eventualmente el método podría ser adecuado y utilizado en las circunstancias propias de otros países de la región. Este artículo contiene cinco secciones, incluyendo la introducción. La segunda sección 8 Factor Ambiental y/o Social, tal como el agua superficial, agua subterránea, aire, suelo, flora, fauna, etc. 9
114
Ministerio de la Producción (PRODUCE)
10 Palomares, Carlos (tesis no publicada). "Medición de Impactos en los Recursos Naturales Comunes del Proyecto Camisea-Perú, a Través de la Evaluación de Estudios Individuales de Impacto Ambiental, Utilizando Datos Panel”(borrador final de TESIS).
2.1. En relación a la medición cualitativa de impactos Como en la mayoría de Proyectos con hidrocarburos en el Perú, en el caso del Proyecto CAMISEA los Estudios de Evaluación de Impacto Ambiental se han estructurado y sistematizado en matrices de Leopold11, elaboradas en base a distintos métodos de cualificación, y por equipos multidisciplinarios de consultoras privadas (como Environmental Resources Managment, WALSH, entre otras). Para el propósito de este estudio, los resultados sistematizados en las matrices Leopold sirven de insumo para evaluar la consistencia de la información cualitativa existente, incluyendo la comparación con información proveniente de metodologías más estandarizadas, como la del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), que ha tenido aplicaciones en proyectos hidrocarburíficos12. 11 En el Perú, una de las matrices más usadas es la de Leopold, que recoge, por ejemplo, acciones que pueden ser relacionadas con factores ambientales en un número variable, que depende del tipo de proyecto. 12 Otra metodología estandarizada, que también ha sido ampliamente utilizada para elaboración de EIA (sobre todo en el campo del sector minero) es el propuesto por Víctor Conesa Fernández (2010).
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (111-133)
El impacto o “Índice de Incidencia” utiliza-
reconocidas como de mayor fortaleza teó-
do en los EIA, puede definirse como el ratio
rica, como es el caso de CONESA o la del
mediante el cual se mide cualitativamen-
BID13.
te el impacto ambiental, en función, tanto del grado de incidencia o intensidad de la alteración producida, como de la caracterización del efecto (que responde a su vez a una serie de atributos de tipo cualitativo,
2.1.1. Metodología de Evaluación de Impactos del Banco Interamericano de Desarrollo (BID)
tales como extensión, tipo de efecto, plazo
Para efectos ilustrativos y comparativos de
de manifestación, persistencia, reversibili-
métodos cualitativos en el desarrollo de pro-
dad, recuperación, sinergia, acumulación,
yectos que involucren RNC, se presenta la
periodicidad, entre otros dependiendo del
metodología propuesta y utilizada por el BID.
método). A pesar que los diferentes méto-
En este caso, la evaluación de los impactos
dos utilizan criterios distintos para elaborar
es definida en base a múltiples criterios que
las matrices de Leopold, todas las metodologías coinciden en un análisis y enfoque sistémico que involucra la evaluación de las sinergias en los tres medios del ecosistema como son: el medio físico, biológico y so-
asignan un valor numérico discreto teniendo en cuenta el grado de ocurrencia, severidad y las posibles medidas de control, según los valores que son presentados en la Tabla 1, a continuación.
cial que se establece en el contexto de un universo de impacto, por lo cual, se puede estandarizar la evaluación propuesta para cualquier tipo de metodología utilizada en su elaboración. Siendo el propósito de este estudio validar la consistencia y magnitud de impactos de los EIA, mediante el uso de una metodología implementada con instrumental econométrico, la estructura de la información existente (“recuento de datos”) permite realizar tal validación objetiva y consistente de los impactos generados en los RNC, por presencia específica de algunos subproyectos de CAMISEA. Esta misma propuesta, será posible aplicar a los distintos subproyectos en los cuales se han utilizado metodologías
13 En CAMISEA como en otros proyectos peruanos con hidrocarburos, las metodologías utilizadas por la mayoría de Consultoras se caracterizan por que van variando acorde al tiempo y circunstancias, siendo unas más exigentes y rigurosas que otras. Los métodos de CONESA y del BID han sido muchos más sostenibles, complejas y de mayor rigurosidad que otros métodos utilizados en la región.
115
Palomares, Carlos; Alarcón, Jorge Validación de Estudios Individuales de Impacto Ambiental: caso del Megaproyecto de Gas de Camisea, Perú
Tabla 1. Criterios de Evaluación de Impactos Ambientales y Sociales según el BID CRITERIOS
Probabilidad de ocurrencia (Pr)
Duración del Impacto (Du)
Ocurrencia Extensión del Impacto (Ex)
Población Impactada (Po)
Impacto a la salud Humana (Ih)
VALOR No ocurrirá
0
Baja probabilidad de ocurrencia
2
Mediana probabilidad de ocurrencia
5
Alta probabilidad de ocurrencia
8
Certeza de ocurrencia
10
Instantáneo
0
Corto plazo (< 1 año)
2
Mediano Plazo (< 5 años)
5
Largo Plazo (< 10 años)
8
Permanente/Irreversible
10
10 m de radio
0
100 m de radio
1
1 km de radio
2
En un sector de la ciudad
3
En toda la ciudad
5
Regional
8
Nacional/Internacional
10
0 habitantes
0
<50 habitantes
1
<200 habitantes
2
<50000 habitantes
3
<350000 habitantes
5
<1000000 habitantes
8
>1000000 habitantes
10
Mejoramiento sustancial/Potencialmente fatal
10/-10
Mejoramiento mayor/Deterioro mayor
7/-7
Mejoramiento menor/Deterioro menor
2/-2
Sin impacto
0
Mejoramiento sustancial/Deterioro mayor Ecosistemas sensibles Impacto al ecosistema (Ie) Severidad
Impacto Sociocultural (Is)
Impacto Económico (Ic)
116
10/-10
Mejoramiento mayor/Deterioro mayor
7/-7
Mejoramiento mínimo/Deterioro menor
2/-2
Sin impacto
0
Mejoramiento sustancial/Pérdida total de recursos
10/-10
Mejoramiento mayor/Deterioro mayor de recursos
7/-7
Mejoramiento menor/Deterioro menor de recursos
2/-2
Sin impacto
0
Mejoramiento sustancial/Deterioro catastrófico
10/-10
Mejoramiento mayor/Deterioro mayor de recursos
7/-7
Mejoramiento menor/Deterioro menor de recursos
2/-2
Sin impacto
0
Natura@economĂa. Vol. 1, NÂş 2, julio-diciembre 2013 (111-133)
CRITERIOS
VALOR Es posible prevenciĂłn completa
0/0
Es posible prevenciĂłn extensiva
0/2
Es posible prevenciĂłn parcial
0/5
Medidas de prevenciĂłn (Mp)
Es posible prevenciĂłn temporal
0/8
Medidas ineficaces o no disponibles
0/10
Es posible mitigaciĂłn completa
0
Es posible mitigaciĂłn extensiva
0/2
Es posible mitigaciĂłn parcial
0/5
Medidas de mitigaciĂłn (Mm) Medidas de
Es posible mitigaciĂłn temporal
0/8
MitigaciĂłn ineficaz o no disponible
0/10
No se requiere mantenimiento
10/0
MĂnimo mantenimiento en ejecuciĂłn
8/5
Control
Medidas de mantenimiento (Mt)
AlgĂşn mantenimiento en ejecuciĂłn
5/8
Mantenimiento extensivo requerido en ejecuciĂłn
0/10
No se requiere monitoreo
10/0
MĂnimo monitoreo en ejecuciĂłn
8/5
Medidas de monitoreo (Mn)
AlgĂşn monitoreo en ejecuciĂłn
5/8
Monitoreo extensivo requerido en ejecuciĂłn
0/10
Fuente: Banco Interamericano de Desarrollo. ElaboraciĂłn Propia.
A partir de estos valores establecidos, se es-
que se colocan en la matriz de impacto o
timan los potenciales impactos de las activi-
Leopold, segĂşn la siguiente ecuaciĂłn:
dades, en los factores ambientales y sociales
đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2030;đ?&#x2018;&#x2030;Ăłđ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x203A; =
đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x192; + đ??ˇđ??ˇđ??ˇđ??ˇ + đ??¸đ??¸đ??¸đ??¸ + đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x192;  đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ľ  đ??źđ??źâ&#x201E;&#x17D; + đ??źđ??źđ??źđ??ź + đ??źđ??źđ??źđ??ź + đ??źđ??źđ??źđ??ź  đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ľ  (đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC; + đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC; + đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC; + đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC;) 1000
Tal cualificaciĂłn de impactos ambientales y
yecto, en cada uno de los factores a evaluar,
sociales, permite categorizar las perturbacio-
segĂşn los rangos de importancia mostrados
nes ocasionadas por las actividades del pro-
en la Tabla 2.
Tabla 2. Rangos de Importancia segĂşn MĂŠtodo de EvaluaciĂłn BID, de impactos CategorĂa de Importancia
Resultado del Impacto Negativo
Positivo
Extrema
<= -15,0
>= +15,0
Alta
<= -5,0
>= +5,0
Media
<= -1,0
>= +1,0
Baja
> -1,0
0 a 1,0
117
Palomares, Carlos; Alarcón, Jorge Validación de Estudios Individuales de Impacto Ambiental: caso del Megaproyecto de Gas de Camisea, Perú
Una vez cuantificados los impactos ambien-
Si bien es cierto, cada una de estas institucio-
tales y sociales, según los rangos de impor-
nes privadas han realizado muchos EIA, tales
tancia establecidos, se estructura la matriz de
estudios presentan diferencias en la forma de
impactos con los resultados para identificar
estructurar las matrices de impacto, ya que se
los parámetros estimados de impacto en los
basan en metodologías propias derivadas del
componentes ambientales y sociales, por la
método original de Leopold, que han ido mo-
presencia de las actividades de un proyecto.
dificando y mejorando con el tiempo, con el objeto de ser cada vez más consistentes. Con
2.1.2. Metodologías más usadas en los Sub-proyectos de CAMISEA Como fue mencionado antes, en el Perú las empresas operadoras de los Proyectos de Desarrollo en Hidrocarburos, han requerido los servicios de consultoras ambientales, na-
esta investigación, se han evaluado algunas de las propuestas de CAMISEA (Lote 88), que pueden ser comparadas con otras metodologías como la del Banco Interamericano de Desarrollo, que se ciñe a los procesos de cualificación moderna o contemporánea en el medio latinoamericano.
cionales e internacionales, para cumplir con realizar sus diferentes Estudios de Impacto Ambiental, que se evalúan sectorialmente, según lo estipula la norma. En el caso de CAMISEA, en cada uno de los Sub Proyectos que son parte de todo su espectro y en sus transectos regionales de Selva, Sierra y Costa; por encargo contractual, las consultoras ambientales utilizan metodologías que se caracterizan porque van variando acorde al tiempo y
2.2. CON RELACION A LA ECONOMETRIA PARA EVALUAR Y CUANTIFICAR IMPACTOS 2.2.1. Método Econométrico para validar las Matrices de Impactos
circunstancias, siendo unas más exigentes y rigurosas que otras. Las empresas consulto-
El modelo de Poisson, presenta una alter-
ras utilizan métodos cualitativos sumamente
nativa metodológica probabilística, con
simples en algunos casos y más complejos en
variable dependiente o variable objetivo
otros (los métodos de CONESA y del BID pare-
discreta (se llama “de cuenta” pues tiene
cen haber sido mucho más sostenibles). Entre
pocos números, enteros, positivos). Se basa
las principales empresas ambientales reque-
en una distribución de probabilidades que
ridas para la elaboración de EIA en CAMISEA,
ha sido probada útil cuando la variable de-
se encuentran: Environmental Resources Ma-
pendiente representa “datos de cuenta” ó
nagenment (ERM), Walsh Perú y Golder Asso-
“recuento de datos”(Count Data en inglés);
ciates, entre otras.
es decir, en el caso que la variable discreta toma solo un número finito de valores representados por números enteros (Guja-
118
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (111-133)
rati, 2009)14.El modelo de Poisson, ha sido
mico en su conjunto), mientras que la varia-
mayormente aplicado para estimar proba-
ble dependiente es una variable de "cuenta",
bilidades asociadas a estudios relacionados
que expresa el número de veces que se pro-
con la salud humana 15 (Cameron et al, 2013;
ducen impactos sobre un determinado factor
Pohlmeier y Ulrich, 1995; Gerdtham, 1997;
ambiental y/o social FAS. No hay una teoría
Urbanos, 2000 y Álvarez, 2001).
económica detrás, pues es un caso típico y sui-géneris del uso de un modelo de Variable
En Economía Ambiental, este modelo ha sido
Dependiente discreta, que es utilizado para
frecuentemente utilizado como instrumento
comprobar si existe una relación significativa
del método de "costo de viaje" para calcular
entre regresoras y variable dependiente. De
el valor económico de los servicios que brin-
existir tal relación se valida la certeza y preci-
dan bienes que usualmente no son transados
sión de la matriz de Leopold (y por tanto, del
en el mercado, como los lugares de recrea-
estudio de impacto).
ción, parques, playas, lagos y otras áreas públicas (Riera et.al., 2006). En esta oportunidad;
Más específicamente, el uso de un modelo
el modelo de Poisson es utilizado, en forma
de regresión de Poisson permite identificar
original y atractiva, para validar EIA, es decir la
las pautas convencionales para evaluar y va-
"idoneidad" de los impactos ocasionados por
lidar los EIA formulados a través de las decla-
las actividades del Proyecto CAMISEA.
raciones de Línea Base, que son sistematizados en las matrices de impacto (o matrices
El modelo de regresión no es utilizado en su
de Leopold), en la cual se relacionan los FAS
forma clásica, en el que se recoge informa-
en función al conjunto de actividades que
ción que sirve para alimentar y construir una
impactan potencialmente a los tres medios
variable dependiente y un conjunto de varia-
eco-sistémicos (físico, biológico y social). El
bles regresoras, con el previo establecimien-
modelo permite la identificación del núme-
to de una teoría que sustenta una relación de
ro de impactos que llegan a producirse en
causalidad. Los datos en este caso provienen
los diferentes bienes y servicios eco-sistémi-
de valoraciones cualitativas expresadas en las
cos o recursos naturales comunes que se en-
matrices de Leopold; las variables regresoras
cuentren inmersos en el ámbito del proyec-
se construyen a partir de la información pro-
to. Tales impactos, se identifican a través de
vista en las matrices (se estructuran en fun-
los factores ambientales y sociales descritos
ción al conjunto de actividades que realicen
en las matrices de Leopold y elaborados por
las operadoras afectando al medio eco-sisté-
múltiples criterios propuestos por el equipo multidisciplinario. El modelo requiere que la
14 La variable discreta toma un número finito de valores y representa fenómenos frecuentes (como el número de patentes otorgadas a una empresa en un año, número de visitas a un dentista en una año, número de visitas a un supermercado en una semana) o también ocurrencias poco frecuentes, como ganar la lotería o tener un ataque al corazón en un trimestre, etc. 15 Como es el caso de número de consultas médicas, al número de ingresos hospitalarios, días de estancia y número de medicamentos consumidos, entre otros).
distribución condicional para la variable de respuesta sea correctamente especificada, así como el parámetro relacionado con su valor esperado.
119
Palomares, Carlos; AlarcĂłn, Jorge ValidaciĂłn de Estudios Individuales de Impacto Ambiental: caso del Megaproyecto de Gas de Camisea, PerĂş
Para la regresiĂłn Poisson se asume que la dis-
zando una funciĂłn de MĂĄxima Verosimilitud
tribuciĂłn condicional de (yiâ &#x201E;xi ) se distribu-
(expresada en Logaritmos y cuya robustez se
ye como una variable aleatoria Poisson con funciĂłn de densidad:
đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C; đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Ś! đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ľ! =
! !!! !! !!
!
, â&#x2C6;&#x20AC; Â đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Ś = 0,1,2, â&#x20AC;Ś (1)
Donde y! es el factorial, expresado por
y!=y*(y-1)*(y-2)*â&#x20AC;Ś*2*1
!
analiza por la distribuciĂłn Chi cuadrada ): ďż˝! đ??żđ??ż đ?&#x203A;˝đ?&#x203A;˝ =
!
!!!
 (đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Ś! đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ľ!! â&#x2C6;&#x2019; exp đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ľ!! đ?&#x203A;˝đ?&#x203A;˝ â&#x2C6;&#x2019; log đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Ś!! ) (3)
Es decir, que los estimadores (β) y sus respec-
tivos errores estĂĄndar son obtenidos a partir de la maximizaciĂłn de la funciĂłn de verosimilitud (3). Tales estimadores tienen las propie-
Îť es el nĂşmero promedio de impactos que se
dades de consistencia y eficiencia asintĂłtica
responderĂĄ a la estructura potencial de los
En el caso de una funciĂłn Poisson, es posible
impactos mediante una formalizaciĂłn mate-
demostrar que la media y varianza, son igua-
mĂĄtica que responden a los criterios de afec-
les: Var (yi) = Îť = E (yi), lo cual conlleva
generan en un periodo de tiempo16. El nĂşme-
(Wooldridge, 2009).
ro de impactos se caracteriza por ser finito y
taciĂłn especĂfica o combinada de las actividades sobre los medios fĂsico, biolĂłgico y social, y que permitan inferir decisiones de polĂtica
la necesidad de corregir los errores estĂĄndar asociados a los coeficientes estimados (errores estĂĄndar â&#x20AC;&#x153;robustosâ&#x20AC;?).
en la sostenibilidad del proyecto . Si el valor 17
de yi fuera alto, las probabilidades asignadas
por este modelo son tan bajas como se desee,
Entonces, la forma operativa del modelo de regresiĂłn puede tambiĂŠn expresarse como:
es decir tenderĂan a cero (Greene, 2004).
A partir de la ecuaciĂłn (1) es posible establecer el parĂĄmetro para la media condicional:
E[yiâ &#x201E;(xi)] =Îťi=exp(xiâ&#x20AC;&#x2122; β) (2)
Dada la especificaciĂłn de la distribuciĂłn condicional de la variable respuesta, asĂ como de
En el caso especĂfico de este estudio, las variables X son las variables "explicativas" que
afectan el valor promedio de los impactos (Îťi), dado que en este caso particular la va-
riable dependiente representa el nĂşmero de impactos generados por las actividades des-
la media condicional, bajo el supuesto de que
critas en la Matriz de Leopold, que ocasionan
se tienen observaciones independientes, en-
"externalidades" en un perĂodo determinado
tonces se pueden encontrar los estimadores
por la evaluaciĂłn de lo descrito en la lĂnea
de los paråmetros de "causalidad" (β), utili-
base del EIA18.Finalmente, los resultados per-
16â&#x20AC;&#x192;â&#x20AC;&#x192; El perĂodo del EIA, que se diferencia por tipo de proyecto, segĂşn sea pequeĂąo, mediano o grande.
120
Îť! = đ??¸đ??¸ đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;&#x152;! = đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019; !! !!! !!! !!! !!! !â&#x2039;Ż!!!!! !!! (4)
17â&#x20AC;&#x192;â&#x20AC;&#x192;G. Munda (2008), â&#x20AC;&#x153;Social Multi-Criteria evaluation for a sustainable economyâ&#x20AC;?.
mitirĂĄn al evaluador del EIA, tomar decisiones 18â&#x20AC;&#x192;â&#x20AC;&#x192; El perĂodo dependerĂĄ de la fase que se estĂŠ evaluando, la cual puede clasificarse en: Fase de ExploraciĂłn, Fase de ConstrucciĂłn, Fase de OperaciĂłn y Fase de Abandono o Cierre.
Natura@economĂa. Vol. 1, NÂş 2, julio-diciembre 2013 (111-133)
sobre la viabilidad del Proyecto, o dar reco-
partir de informaciĂłn provista por las LĂneas
mendaciones a tener en consideraciĂłn sobre
de Base de los diferentes subproyectos, es
la mitigaciĂłn de impactos en ciertos FAS.
bastante aproximado a los impactos reales de las actividades. De no ser asĂ, podrĂa caerse en un problema de regresiĂłn â&#x20AC;&#x153;espuriaâ&#x20AC;?20.
3. METODOLOGĂ?A El estudio parte del hecho que es necesario, para evaluadores de impactos ambientales, y para quienes realizan tales estudios, contar con un instrumento metodolĂłgico de validaciĂłn de lo realizado a travĂŠs de las matrices de impacto; es decir que les permita, desde la Ăłp-
â&#x20AC;&#x192;3.1.â&#x20AC;&#x192;EspecificaciĂłn del Modelo Como fue expresado en la secciĂłn teĂłrica anterior, el modelo de Poisson operativo o funcional puede ser representado por la ecuaciĂłn exponencial (2) anterior:
tica del Estado, asegurarse que la evaluaciĂłn
[yiâ &#x201E;(xi)] =Îťi=exp(xiâ&#x20AC;&#x2122; β) (2)
realizada sea consistente y confiable. Se plantea entonces un procedimiento de validaciĂłn utilizando el MĂŠtodo de â&#x20AC;&#x153;recuento de datosâ&#x20AC;?, en base a una distribuciĂłn de Poisson, que permite contabilizar el nĂşmero de ocurrencias por unidad de tiempo. En este caso particular, se contabiliza el nĂşmero de impactos evaluados durante el perĂodo de elaboraciĂłn del EIA19. Un supuesto importante es que el nĂşmero de impactos medidos o â&#x20AC;&#x153;capturadosâ&#x20AC;? en la variable dependiente (Y), tomados a Â
đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ľ! =
Donde:
yi = nĂşmero total de veces que el factor "i" (del medio ambiental o social) es impactado
por el total de las "m" actividades consideradas en la matriz Leopold21.
xi = magnitud del efecto de â&#x20AC;&#x153;kâ&#x20AC;? actividades que afectan a un FAS/ N° de veces que el factor â&#x20AC;&#x153;iâ&#x20AC;? es impactado por â&#x20AC;&#x153;kâ&#x20AC;? actividades; es decir:
đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x20AC;  ( )  đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;  đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2122;  đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Ł  đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?.   đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;  đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;  đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;  "đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x2DC;"  Ađ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?.   đ?&#x2018;&#x17E;đ?&#x2018;&#x17E;đ?&#x2018;&#x17E;đ?&#x2018;&#x17E;đ?&#x2018;&#x17E;đ?&#x2018;&#x17E;  đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;  đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;  đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;˘  đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;.   đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;  đ?&#x2018; đ?&#x2018; °  đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;Ą  đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;  đ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Łđ?&#x2018;Ł  đ?&#x2018;&#x17E;đ?&#x2018;&#x17E;đ?&#x2018;&#x17E;đ?&#x2018;&#x17E;đ?&#x2018;&#x17E;đ?&#x2018;&#x17E;  đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;  đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;  "đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;"  đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019;  đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x2013;  đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?đ?&#x2018;?  "đ?&#x2018;&#x2DC;đ?&#x2018;&#x2DC;"  đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;  đ?&#x2018;&#x17E;đ?&#x2018;&#x17E;đ?&#x2018;&#x17E;đ?&#x2018;&#x17E;đ?&#x2018;&#x17E;đ?&#x2018;&#x17E;  đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;  đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x17D;  đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;˘  đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;.   đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x201C;
m = nĂşmero total de actividades que impacďż˝-
dos en el EIA
n = nĂşmero de factores impactados declara-
(k<m) i = 1 a n (corte transversal).
1920
tan los factores (fĂsicos, biolĂłgicos y sociales) en la matriz de Leopold
19â&#x20AC;&#x192;â&#x20AC;&#x192; La alternativa ha sido el uso de un modelo de distribuciĂłn BINOMIAL NEGATIVA, descartada porque limita al modelo hasta que ocurra el impacto considerando como lĂmite el primer ĂŠxito (E) de impacto, lo cual no serĂa apropiado para el objetivo de este estudio. 20â&#x20AC;&#x192;â&#x20AC;&#x192; Es importante recordar acĂĄ nuevamente, que se necesita suponer que el nĂşmero de impactos medidos o â&#x20AC;&#x153;capturadosâ&#x20AC;? en la variable dependiente, tomados a partir de informaciĂłn provista por los propios EIA, basados en las LĂneas de Base de los subproyectos, es bastante aproximado a los impactos reales de las actividades.
k = parte del total de "m" actividades que afectan a un determinado factor o medio
21
Dado que a travĂŠs del modelo se validan los 21â&#x20AC;&#x192;â&#x20AC;&#x192; Esta es una denominaciĂłn usada frecuentemente en el contexto de trabajo con series de tiempo, pero tambiĂŠn eventualmente utilizada en otros tipos de regresiĂłn en los cuales los resultados de la relaciĂłn entre variables es de dudoso valor, en el sentido que los resultados parecen, a primera vista, buenos, pero una investigaciĂłn mĂĄs detenida revela que resultan sospechosos (Gujarati, 2010).
121
Palomares, Carlos; Alarcón, Jorge Validación de Estudios Individuales de Impacto Ambiental: caso del Megaproyecto de Gas de Camisea, Perú
impactos potenciales de las actividades (o
• GP1: Grupo de actividades que afectan
grupo de actividades) de un Proyecto, la va-
al medio Físico, Biológico y Social
riable dependiente o endógena (denominada
• GP2: Grupo de actividades que afectan
"FACT") es definida por el conteo de impactos
al medio Físico y Biológico
generados por los grupos de dichas activida-
• GP3: Grupo de actividades que afectan
des descritas en la Matriz de Leopold, y que
al medio Biológico y Social
ocasionan externalidades en los diferentes
• GP4: Grupo de actividades que afectan
factores ambientales y sociales. El nivel de
al medio Físico y Social
conteo de impactos dependerá del conjunto
• GP5: Grupo de actividades que afectan
de actividades que se generen en cada uno
al medio Físico
de los factores ambientales y sociales de los
• GP6: Grupo de actividades que afectan
tres medios eco-sistémicos (el medio físico,
al medio Biológico
biológico y social); también dependerá de los
• GP7: Grupo de actividades que afectan
posibles impactos combinados que pueda
al medio Social
generar entre los medios antes mencionados. El modelo de regresión Poisson con datos de Las xi son las variables explicativas del mode-
recuento, en este caso, permite tener una vi-
lo, se construyen según la relación expresada
sión de cómo es la estructura propuesta por
líneas arriba, representado externalidades
los evaluadores del EIA, donde el equipo mul-
ocasionadas (por las actividades agrupadas
tidisciplinario ha colocado una opinión muy
o simples) en los diferentes factores ambien-
particular respecto a su especialidad (expre-
tales y sociales, en un período determinado,
sada en las matriz de Leopold, que es resul-
por la línea base del EIA . La relación entre
tado de lo evaluado -por estos expertos- en
xi y la "variable de cuenta"(dependiente, yi)
lo que respecta al impacto en el medio físico,
22
es establecida mediante la estimación de los
biológico y social). En tal caso, las hipótesis
parámetros del modelo.
nulas respecto a los parámetros del modelo 2 son simples y pueden ser consideradas del
Cumpliendo con el principio de “parsimonia”
siguiente modo:
y a fin de contar con variables exógenas o regresoras consistentes, éstas han sido agrupa�das o asociadas, evitándose así perder grados
122
Ho: βj = 0; Ha: βj ≠ 0.
de libertad en el modelo. Tal agrupación, se
La hipótesis nula (Ho) equivale a plantear que
ha hecho en base a los impactos declarados
el impacto previsto a partir de actividades que
para los factores del medio eco-sistémico,
afectan a un determinado factor (ambiental,
ocasionado por el conjunto de actividades de
social o físico) no se aproxima a lo realmen-
los diferentes subproyectos. En este caso se
te evidenciado. Por tanto, la evaluación del
describe a los grupos del siguiente modo:
grupo disciplinario, en este sub-proyecto, no
22 El período dependerá de la fase que se esté evaluando, la cual puede clasificarse en: Fase de Exploración, Fase de Construcción, Fase de Operación y Fase de Abandono o Cierre.
habría sido el más adecuado. En otras palabras, de no rechazarse la hipótesis nula, es
Natura@economĂa. Vol. 1, NÂş 2, julio-diciembre 2013 (111-133)
recomendable tener cautela con el proceso
â&#x20AC;&#x192;3.3.â&#x20AC;&#x192;Base de Datos
de monitoreo de las actividades que pertenecen al grupo "regresor" durante el tiempo que
El proceso metodolĂłgico, en el presente caso,
dure el proyecto.
ha incluido los siguientes aspectos:
â&#x20AC;&#x192;3.2.â&#x20AC;&#x192;Indicadores relevantes En cuanto a la interpretaciĂłn de resultados para la validaciĂłn de matrices, ĂŠstos serĂan: a) Con respecto a su media, el anĂĄlisis funcional estĂĄ representado por:
(5)
b) Para determinar la probabilidad de ocurrencia de los impactos en los factores ambientales, por parte del conjunto de actividades de los diferentes subproyectos de Camisea, puede usarse:
đ?&#x2018;&#x192;đ?&#x2018;&#x192; đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;&#x152;! < đ??žđ??ž =
!!!
tal y Social de las Operadoras de Gas Natural en el ĂĄmbito del Proyecto CAMISEA IdentificaciĂłn de los impactos en los RNC o FAS, realizados por los equipos multidisciplinarios que elaboraron los EIA (implica evaluar las matrices de impacto, homogeneizĂĄn-
đ?&#x153;&#x2020;đ?&#x153;&#x2020;! = đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019; !! !!! !!! !â&#x2039;Ż!!! !!" Â
!
RevisiĂłn de los Estudios de Impacto Ambien-
đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x2019; !!! đ?&#x153;&#x2020;đ?&#x153;&#x2020;! ! đ?&#x2018;Śđ?&#x2018;Ś!
(6)
c) En el caso de los efectos marginales que una variable regresora tiene sobre los valores medios de la variable dependiente, ĂŠstos son estimados en funciĂłn a las derivadas parciales siguientes:
dolas en su evaluaciĂłn) ValidaciĂłn de los Estudios de Impactos Ambientales (EIA), mediante el uso de un modelo de POISSON, que utiliza â&#x20AC;&#x153;datos de cuentaâ&#x20AC;? proveĂdos por las evaluaciones de los sub-proyectos. En forma especĂfica, en la primera etapa se requiriĂł del acopio de los EIA del proyecto Camisea. Para ello, se tuvo que acceder a informaciĂłn pĂşblica de los respectivos documentos ambientales que se encontraban en los organismos competentes (como el MEM y OSINERGMIN). SĂłlo cuando no hubo informaciĂłn precisa y completa, se solicitĂł el
đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x2020;đ?&#x153;&#x2020;! = đ?&#x203A;˝đ?&#x203A;˝! đ?&#x153;&#x2020;đ?&#x153;&#x2020;! đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;&#x2039;!"
apoyo de algunas empresas operadoras del
(7)
rubro. Luego de ello, en la fase 2, se pasĂł a identificar los impactos que las actividades
Esto explicarĂa que la tasa de cambio del valor
del sector hidrocarburos pueden generar en
medio de los impactos, respecto a las varia-
los RNC, del Medio FĂsico y BiolĂłgico, con im-
bles independientes, que representan el con-
plicancias en el medio social; a travĂŠs de la
junto de actividades que afectan los factores,
descripciĂłn desarrollada por el equipo mul-
es igual al coeficiente de esa regresora multi-
tidisciplinario de la consultora que elaborĂł
plicada por su valor medio.
el EIA.
123
Palomares, Carlos; Alarcón, Jorge Validación de Estudios Individuales de Impacto Ambiental: caso del Megaproyecto de Gas de Camisea, Perú
Después del acopio de los documentos am-
dades impactantes en los factores ambienta-
bientales, se empezó a construir la base de
les y sociales que son parte de los EIA. Como
datos respectiva, a fin de poder sistematizar
antedicho, en este caso y con propósito ilus-
la información primaria para evaluar la va-
trativo, los resultados son presentados para
lidación de las matrices de impacto. Dicha
evaluación de dos sub-proyectos del Lote 88
validación de matrices, permite dar mayor
y un sub-proyecto que utiliza la metodología
consistencia y objetividad a los EIA, ya que a
BID24.Los resultados del modelo de regresión,
través de las técnicas econométricas utiliza-
obtenidos con el software STATA, se sinteti-
das, se logra evaluar la robustez global y sig-
zan en la siguiente Tabla 3.
nificancia de las variables exógenas que son representadas por las actividades del sector,
En general en estos tres casos la ecuación
y que ocasionan externalidades en los facto-
evaluada ha sido la siguiente:
res ambientales y sociales de los respectivos sub-proyectos de Camisea. En este estudio, se han tomado como ejemplo ilustrativo, de aplicación metodológica, dos
E(FACTi) =β0 + β1GP1 + β1GP2 + β3GP3 + β4GP4 + β5GP5 + β6GP6 + β7GP7 + µi Donde:
sub-proyectos del Lote 88 de CAMISEA. Para lograr tal propósito se ha requerido contar
GP1: Grupo de actividades que afectan al me-
con estudios de impacto ambiental, planes
dio Físico, Biológico y Social
de manejo ambiental, programas de relacio-
GP2: Grupo de actividades que afectan al me-
nes comunitarias de las áreas involucradas,
dio Físico y Biológico
y documentos ambientales23 sistematizados,
GP3: Grupo de actividades que afectan al me-
como antedicho, por instituciones como OSI-
dio Biológico y Social
NERGMIN y el MEM. A modo de ejemplo, la
GP4: Grupo de actividades que afectan al me-
matriz de evaluación de impactos (Leopold)
dio Físico y Social
de uno de los subproyectos es presentada en
GP5: Grupo de actividades que afectan solo al
el Anexo de la última página.
medio Físico GP6: Grupo de actividades que afectan solo al medio Biológico
4. RESULTADOS
GP7: Grupo de actividades que afectan solo al medio Social
Uno de los dos lotes más importantes en el yacimiento de Camisea, es el Lote 88; por lo que, es de especial interés entender objetivamente las evaluaciones realizadas en los respectivos documentos ambientales, según el tipo de sub proyecto y la relación entre activi-
124
23
Informes de supervisión, informes técnicos, entre otros.
Los dos subproyectos incorporados en esta evaluación pertenecen al Lote 88 de CAMISEA; son los siguientes: 24 En la tesis no publicada de Carlos Palomares "(2013), se incluyen resultados de aplicación del método en un total de 29 subproyectos de CAMISEA (19 del Lote 56 y 10 del Lote 88).
Natura@economĂa. Vol. 1, NÂş 2, julio-diciembre 2013 (111-133)
â&#x20AC;˘ Subproyecto de ConstrucciĂłn de la
de ConducciĂłn (Matriz "LĂnea de conduc-
planta de gas y anexos (Matriz "Planta de
ciĂłn").
Gas") Los resultados son mostrados en la Tabla 3, a â&#x20AC;˘ Subproyecto de OperaciĂłn de LĂneas
continuaciĂłn.
Tabla 3. Resultados de EvaluaciĂłn de dos Matrices de Impacto del Lote 88 (RegresiĂłn Poisson) Coeficientes de RegresiĂłn
Subproyecto
Matriz "Planta de Gas"
Matriz "LĂnea de ConducciĂłn"
Matriz BID
FACT
FACT
FACT
-0.8841/
-0.8082/
-0.5721/
(0.188)
(0.316)
(0.150)
-0.0605
Â
-0.204*
(0.111)
Â
(0.107)
-0.5011/
-0.3211/
-0.1753/
(0.155)
(0.117)
(0.098)
Â
-0.3322/
-0.3022/
Â
(0.150)
(0.132)
-0.395
-0.661
-0.320
(0.498)
(0.764)
(0.391)
VARIABLES
GP1 GP2 GP3 GP4 GP5
Efectos Marginales
NS
NS
1/
0.4422/
1.1931/
(0.157)
(0.187)
(0.145)
1.5391/
0.6591/
1.7731/
(0.109)
(0.145)
(0.122)
41
41
31
LR Chi-squared
104.6
68.23
39.07
prob>chi2
0.00
0.00
0.00
0.38
0.36
0.496
Constant Observations
Pseudo R2
-7.13
đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x2020;đ?&#x153;&#x2020;! = đ?&#x203A;˝đ?&#x203A;˝! đ?&#x153;&#x2020;đ?&#x153;&#x2020;! đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;&#x2039;!"
-2.65
-0.49 -4.04
Matriz BID
đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x2020;đ?&#x153;&#x2020;! = đ?&#x203A;˝đ?&#x203A;˝! đ?&#x153;&#x2020;đ?&#x153;&#x2020;! đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;&#x2039;!"
-2.81 -1.00
-1.05
-0.86
-1.09
-1.49
-3.18
-2.16
-1.57
4.00
1.45
5.87
Â
Â
GP7
đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x2020;đ?&#x153;&#x2020;! = đ?&#x203A;˝đ?&#x203A;˝! đ?&#x153;&#x2020;đ?&#x153;&#x2020;! đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;&#x2039;!"
Matriz "LĂnea de ConducciĂłn"
Â
Â
GP6
Matriz "Planta de Gas"
0.42
p<0.01, p<0.05, p<0.1, NSP>0.05, (EE robustos entre parĂŠntesis)
1/
2/
3/
Fuente: elaboraciĂłn propia.
125
Palomares, Carlos; Alarcón, Jorge Validación de Estudios Individuales de Impacto Ambiental: caso del Megaproyecto de Gas de Camisea, Perú
4.1. Significancia estadística de los estimadores
variable exógena que representan al grupo
Los estimadores resultantes de la regresión
los, respectivamente); ello se debería a que
Poisson son los que se muestran en las tres
las actividades de este grupo GP5, habrían
primeras columnas de la Tabla 3. En ninguna
sido más impactantes de lo informado en los
de las tres matrices de los EIA utilizados, exis-
EIA (por tanto "sesgadas" en favor del opera-
tían actividades pertenecientes al Grupo GP6;
dor).Es interesante notar, que esto sucede en
es decir, aquellas que afectan solo al medio
los tres sub-proyectos; es decir que en los tres
biológico (aparece la fila vacía).
casos las actividades que afectan solo al me-
de actividades GP5 (a las que les corresponde p-value de 0.58, 0.43 y 0.3, en los tres mode-
dio físico tendrían problemas de evaluación, La significancia conjunta de los estimado-
por lo que se sugiere tener especial cautela,
res, en los tres sub-proyectos evaluados,
por parte de las instituciones, en el momento
son 104.6, 68.2 y 39.1 (valores Chi-Squared),
de los monitoreos, una vez implementado el
asociados a probabilidades< 0.05 en los tres
sub-proyecto o sub-proyectos evaluados.
casos. O sea, en los tres modelos, en forma global, los resultados son robustos y consis-
Adicionalmente, otro grupo de actividades
tentes por el estadístico de prueba “razón de
que también ha mostrado evidencia de di-
verosimilitud” (estadístico Ji-cuadrado ). La
ficultades en cuanto a la evaluación de im-
bondad de ajuste, apreciada a través del esta-
pacto efectuada en el EIA, son las que cons-
dístico “Pseudo R2” varía entre 0.36 y 0.42; tales
tituyen el grupo que afectan al medio físico
indicadores son usualmente bajos en todos
y biológico, en el caso del sub-proyecto de la
los modelos probabilísticos y son considera-
"Planta de Gas" (esto es evidenciado también
dos de segunda importancia en la indicación
por la falta de significancia del estimador del
de la pertinencia de un modelo; podría con-
parámetro que mide el efecto del grupo GP2,
cluirse sin embargo que, en promedio, 38%
según Tabla 3); sin embargo, esto no ocurre
de la variabilidad de la variable dependiente
con el estimador de la matriz BID.
25
es explicada por los regresores considerados (Wooldridge, 2009, pp. 628). En forma individual, la mayoría de estimadores de la relación de variables exógenas (βj)
126
4.2. Efectos Marginales Siendo necesario medir los efectos marginales, para ser exhaustivos en la validación,
son significativos en los tres modelos, pues
en las dos últimas columnas de la Tabla 3, se
sus valores p-value son menores al 5%. La
muestra el cálculo del efecto marginal o par-
excepción (en los tres casos) la constituye la
cial de cada grupo analizado en el modelo
25 Con el método de máxima verosimilitud el estadístico Jicuadrado sirve para probar la hipótesis conjunta de significancia estadística de todos los estimadores de los parámetros de los modelos multivariados (es el equivalente al estadístico "F" en el modelo clásico estimado mediante Mínimos Cuadrados Ordinarios).
respectivo. Tal efecto marginal o parcial, representa el efecto de un incremento de una unidad en el valor de GPi sobre la media (pro-
medio) de FACT como variable dependiente.
Natura@economĂa. Vol. 1, NÂş 2, julio-diciembre 2013 (111-133)
Es decir utilizando la ecuaciĂłn (7):
đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x2020;đ?&#x153;&#x2020;! = đ?&#x203A;˝đ?&#x203A;˝! đ?&#x153;&#x2020;đ?&#x153;&#x2020;! đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x153;&#x2022;đ?&#x2018;&#x2039;đ?&#x2018;&#x2039;!"
Es importante destacar que las tasas de cambio del valor promedio de los impactos, con respecto al efecto de las actividades agrupadas en los diferentes grupos GPi son casi todas negativas (excepto el caso de las actividades del grupo GP7). Tales valores negativos varĂan entre -7.13 en el caso de GP1 en el Sub Proyecto "planta de gas" y -0.49 en el caso de GP2 tambiĂŠn en el Sub Proyecto "planta de gas". El valor de -7.13, por ejemplo, quiere decir, que ante un cambio en una unidad en el cualquiera de las actividades que pertenecen a GP1, permaneciendo constantes los demĂĄs grupos de actividades, la esperanza de cambio (o cambio marginal promedio) en el conjunto de factores ambientales y sociales es de -7.13 veces; es decir, se produce un efecto negativo en el N° promedio de veces que los factores (ambientales y sociales) son afectados. AsĂ mismo, si se incrementara el coeficiente de las actividades de GP2 (actividades que afectan al medio fĂsico y biolĂłgico en este caso) en una unidad, se producirĂa tambiĂŠn un efecto negativo en el nĂşmero promedio de veces que los factores ambientales y sociales son afectados. (Tabla 3). Los valores positivos de los efectos marginales mostrados en la Tabla 3, para el caso de las actividades de GP7 (que afectan solo al medio social), indican lo siguiente: en el caso del valor 5.87 (por ejemplo), un incremento en una unidad en el conjunto de acciones que per-
tenecen a GP7, permaneciendo constante los demĂĄs grupos de actividades, la esperanza de cambio en el N° de impactos promedio (en el conjunto de factores ambientales y sociales) incrementarĂa en casi 6 veces. En lo que corresponde a la tasa de cambio que reportĂł un valor de 1.45 (tambiĂŠn actividades del grupo GP7), se interpreta que ante un cambio en una unidad en el conjunto de acciones que pertenecen a GP7, permaneciendo constante los demĂĄs grupos de actividades, la esperanza de cambio por N° de impactos en el conjunto de factores ambientales y sociales es de casi 1 vez y media mĂĄs (1.45).
5. CONCLUSIONES a. Se ha comprobado la aplicabilidad y funcionalidad de la metodologĂa para validar las matrices de impacto, como la de los subproyectos de CAMISEA, mediante el modelo Poisson que usa "datos de cuenta". Es posible generalizar el mĂŠtodo para otro conjunto de valoraciones cualitativas distintas, basadas en el uso de las Matrices Leopold o semejantes, que en su constructo incorporan mĂşltiples criterios para su evaluaciĂłn cualitativa y que serĂĄn de gran utilidad a las autoridades competentes para tomar decisiones sobre la viabilidad de los proyectos energĂŠticos y mineros, ya que estos serĂan sostenibles en el tiempo. b. La significancia individual de los estimadores del modelo economĂŠtrico usado es fundamental para validar la pertinencia y equidad de las evaluaciones de
127
Palomares, Carlos; Alarcón, Jorge Validación de Estudios Individuales de Impacto Ambiental: caso del Megaproyecto de Gas de Camisea, Perú
los EIA, basadas cualitativamente en la
impactos); en cambio estimadores nega-
construcción de las Matrices de Leopold.
tivos expresan una relación inversa entre
Mediante tal significancia individual, es
los cambios en las actividades regresoras
posible identificar las actividades que ha-
y el valor promedio de los factores im-
brían sido regular o mal evaluadas en su
pactados, observándose el potencial im-
impacto (por tanto sesgadas en favor del
pacto que generan las externalidades. En
operador) y que requerirían una mayor
el caso de los dos sub-proyectos de CA-
observación durante la fase de aplicabi-
MISEA (lote 88) tales efectos marginales
lidad, para evitar mayores impacto en el
resultaron mayoritariamente negativos.
mediano y largo plazo del proyecto, a fin de cautelar una sostenibilidad intertem-
e. Este estudio tiene básicamente un ca-
poral del proyecto en evaluación.
rácter demostrativo de la funcionalidad del modelo y del método de evaluación
c. El método puede ser fácilmente apli-
de matrices de impacto, es por ello que
cable tanto a casos de matrices construi-
se han usado solo tres EIA, para tal pro-
das en base a métodos estandarizados y
pósito. En tal sentido no se ha creído
formales de evaluación de impacto (como
conveniente hacer recomendaciones a
las metodologías de CONESA y BID), así
partir de un grupo relativamente peque-
como en los casos menos formales apli-
ño de actividades, en el caso CAMISEA.
cados por los equipos multidisciplinarios
Así mismo, en este caso se han agrupa-
contratados por las Empresas Operado-
do actividades en grupos más o menos
ras de los proyectos). En el caso de CAMI-
homogéneos pero en forma algo subje-
SEA, resultó interesante observar que el
tiva; podría realizarse tal agrupación en
grupo de actividades GP5, es decir activi-
diferente forma y de modo tal que fuera
dades que afectan al medio físico, resul-
posible tener estimadores mucho más (o
tó con indicadores que recurrentemente
menos) detallados que en presente caso.
evidenciaron dificultades potenciales en los tres sub-proyectos utilizados. d. Los efectos marginales expresan los cambios en los valores promedio de los impactos totales en los medios físicos, biológicos y sociales, como consecuencia de cambios en las variables independientes (que representan el conjunto de actividades que afectan los factores). Un valor positivo, expresa una relación directa entre cambios en las actividades impactantes y los factores impactados (N° de
128
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (111-133)
6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ÁLVAREZ, B. (2001), “La demanda atendida de consultas médicas y servicios urgentes en España”, en Investigaciones Económicas, XXV (1): 93-138. AZQUETA OYARZUN, DIEGO (1994),Valoración Económica de la Calidad Ambiental, McGraw-Hill Editores. BANCO INTERAMERICANO DE DESARROLLO (BID, 2001),Centro de Estudios para el Desarrollo (CED), Autor: Guillermo Espinoza, Santiago de Chile, Chile. CAMERON, A.C., TRIVEDI, P.K., MILNE, F. Y J. PIGGOTT (1988), “A microeconometric model of the demand for health care and health insurance in Australia”. Review of Economic Studies, LV: 85-106. CAMERON, A.C. Y TRIVEDI, P.K., (2013), Regression Analysis of Count Data, printed by The Econometric Society Monographs, the United State of America, Second Edition. CONESA V., VÍTORA (2010), Guía Metodológica para la Evaluación del Impacto Ambiental. 4ta edición, Editorial Mundi Prensa. GUJARATI, DAMODAR N. (2009), Econometría, Editorial Mc Graw-Hill. Quinta Edición. GREENE, WILLIAM (2004), Análisis Econométrico,Quinta Edición. Editorial Prentice Hall, Madrid- España. ENVIRONMENTAL RESOURCES MANAGEMENT (ERM, 2011), Estudio de Impacto Ambiental y Social del Lote 88, Camisea y Área de influencia, Consultora Internacional ERM, Agosto de 2001.
GERDTHAM, U.G. (1997), “Equity in health care utilization: further tests based on hurdle models and Swedish micro data”, in Health Economics6 (1): 303-319. MUNDA, GIUSEPPE(2003), “Social multi-criteria evaluation: Methodological foundations and operational consequences”, in European Journal of Operational Research, 158 (2004) 662-677. MUNDA, GIUSEPPE (2008), Social multi-criteria evaluation for a sustainable economy. Springer-Verlag Berlin Heidelberg. 210 pag. WOOLDRIDGE, JEFFREY (2009), Introducción a la Econometría: un Enfoque Moderno, CENGAGE Learning Editores. PALOMARES, CARLOS (TESIS no publicada),”Medición de Impactos en los Recursos Naturales Comunes del Proyecto Camisea-Perú, a través de la Evaluación de Estudios Individuales de Impacto Ambiental, Utilizando Datos Panel” (borrador final de TESIS). POHLMEIER, W. and ULRICH, V. (1995), “An Econometric Model of the Two-Part Decisionmaking Process in the Demand for Health Care”, in Journal of Human Resources, 30(2): 339-361. RIERA, P., GARCÍA, D., KRISTROM, B. y BRANNLUND, R. (2005), Manual de Economía Ambiental y de los Recursos Naturales. Editorial Thomson, España (350 pp.) URBANOS, R. (2000), “Desigualdades socio sanitarias y efectividad potencial de las políticas públicas: un estudio aplicado con datos españoles”, en Hacienda Pública Española 154 (3): 217-238.
129
Palomares, Carlos; Alarcón, Jorge Validación de Estudios Individuales de Impacto Ambiental: caso del Megaproyecto de Gas de Camisea, Perú
7. ANEXOS
Anexo 1. Matriz de Impacto Ambiental N° 20: Lote 88 - Sub Proyecto Planta de Gas y Área de Servicios - Fase Construcción
ESTUDIO : EIA DESARROLLO DEL YACIMIENTO DE GAS DE CAMISEA - LOTE 88 SUB PROYECTO : PLANTA DE GAS Y ÁREAS DE SERVICIOS FASE : FASE CONSTRUCCIÓN OPERADOR : PLUSPETROL PERÚ CORPORATION S.A. CONSULTORA : ERM PERÚ S.A.
MATRIZ DE IMPACTO AMBIENTAL - SUB PROYECTO PLANTA DE GAS Y ÁREAS DE SERVICIOS - FASE CONSTRUCCIÓN Suelos
Atm. y Aire
Rec. Hídrico Superficial
Calidad de Aire
Capacidad de drenaje
Régimen Hídrico
Calidad del Agua Superficial
Usos del Recurso Hídrico Superficial
Disponibilidad del Recurso Hídrico Subt.
Calidad del agua Subterránea
Dinámica Subterránea (recarga/descarga)
Biodiversidad Florística
Cobertura vegetal
Volumen maderable
Fauna Acuática
Recursos Pesqueros
Fauna Terrestre
Fauna con interés económico/social
Biodiversidad faunística
Nivel de ruido de base
Calidad Escénica
Salud de la población
Áreas de uso
Seguridad e integridad personal
Hábitos y costumbres
Vías de comunicación
Infraestructura sanitaria
Infraestructura educativa
Infraestructura cultural
Planificación territorial
Planificación demográfica
Planificación cultural
Economía individual
Economía local (comunitaria)
Economía regional
Sitios de interés arqueológico
Sitios de interés religioso
Rec. Arq.
Cambios Climáticos Globales
Economía
Capacidad Productiva
Planificación
Calidad de suelos
Infraestructura
1
Adquisición de tierras
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
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0
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0
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0
0
0
-1
0
-1
0
0
0
0
3
0
0
2
2
0
0
0
2
Generación de empleo
0
0
0
0
0
0
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0
0
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0
0
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0
2
0
0
0
0
0
2
0
3
3
3
0
0
3
Instalación de obradores
0
0
0
0
0
-2
0
0
-1
0
0
0
0
0
0
0
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0
0
0
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-2
-1
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-1
-1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
4
Incremento de la demanda de bienes y servicios
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
-1
-1
-1
-1
-1
0
0
0
0
0
0
1
1
1
1
0
0
0
3
3
3
0
0
5
Aumento de percepción de la temática ambiental
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
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1
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1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
1
6
Alteración de las formas naturales del paisaje
-1
-2
-1
-1
-1
0
0
0
-1
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0
0
0
0
0
-1
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-1
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-1
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0
-3
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-2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
7
Deforestación / desbroce
-2
-2
-1
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0
-2
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0
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0
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0
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0
0
0
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0
0
0
0
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0
0
0
0
8
Movimiento de suelos / nivelación
-1
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-1
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0
0
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-1
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0
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0
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0
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0
9
Modificación de taludes naturales
-1
-1
-2
0
0
0
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0
10
Modificación de patrones de drenaje locales
0
-2
0
-2
0
0
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-1
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0
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0
11
Emisión de material particulado en suspensión
0
0
0
0
0
0
0
-1
0
0
0
0
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0
12
Compactación de suelos
-2
-2
-2
-2
-2
-2
0
0
-1
0
-1
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0
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-1
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0
0
0
0
0
0
0
13
Aumento de riesgo de contaminación de suelos
0
0
0
0
-1
-1
0
0
0
0
-2
-1
-1
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0
-1
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-1
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0
-1
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0
-1
-1
-1
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0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
14
Aumento de riesgo de contaminación del recurso hídrico superficial
0
0
0
0
0
-2
0
0
-1
0
-3
-3
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0
0
-1
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-3
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-3
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-1
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0
0
0
0
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0
0
0
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0
0
15
Reducción de recarga local de acuíferos
0
0
0
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-1
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16
Aumento de riesgo de contaminación de recurso hídrico subterráneo
0
0
0
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0
0
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0
-1
-1
-3
-3
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0
17
Explotación de canteras de materiales
-2
-3
-2
0
0
-2
0
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0
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0
-1
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-1
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-2
-1
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0
0
0
0
0
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0
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0
0
18
Movimiento de maquinarias y equipos pesados
0
0
0
0
0
0
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-1
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0
0
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-3
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-2
-1
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0
0
0
0
0
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0
0
0
0
0
19
Acopio de materiales
0
0
0
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0
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0
0
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0
0
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-2
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0
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0
-2
-2
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-1
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0
0
0
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0
20
Montaje de estructuras y construcción de instalaciones
0
0
0
0
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0
0
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0
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0
-2
-1
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-1
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0
0
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0
0
21
Instalación de equipos y maquinarias
0
0
0
0
0
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0
0
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0
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-3
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-1
0
0
0
0
0
0
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0
0
0
0
0
22
Prueba de equipos instalados
0
0
0
0
0
0
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-2
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0
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0
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0
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23
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24
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25
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30
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31
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32
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33
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34
Aumento de comunicaciones y mejoras en las vías de comunicación
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35
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36
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2
1
1
1
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37
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38
Introducción de enfermedades
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39
Incremento de furtivismo
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-3
-3
40
Generación de facilidades a la migración y accesos no deseados
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41
Demanda de recursos maderables
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0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
ACCIONES DEL PROYECTO
INTENSIDAD IMPACTOS NEGATIVO
130
Población
Red de drenaje superficial
Paisaje
Procesos de erosión/sedimentación
Fauna
Estabilidad de costas
Flora
Estabilidad Estructural
FACTORES AMBIENTALES
Rec. Hídrico Subt.
1
LEVE
1
2
MODERADO
2
3
SIGNIFICATIVO
3
IMPACTOS POSITIVOS
PLANTA DE GAS Y ANEXOS - FASE CONSTRUCCION
Geol. y Geomorfol.
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (111-133)
Anexo 2. DO FILE DE VALIDACION DE MATRICES TESIS DOCTORAL NO PUBLICADA (SETIEMBRE-2013) ************************************************************************************* * Doctorado en Economía de los Recursos Naturales y Desarrollo Sustentable * * Universidad Nacional Agraria La Molina - Universidad Autónoma de México * * * * Tesis: "Medición de Impactos en los Recursos Naturales Comunes del Proyecto * * Camisea-Perú, a Través de la Evaluación de Estudios Individuales de * * Impacto Ambiental Utilizando Datos Panel" * * * * * Tesista - Investigador: MSc. Carlos I. Palomares Palomares * * * * Última modificación: 14/08/13 * * * ************************************************************************************** set more off cd “C:\Users\Toshiba\Desktop\Data_cipp(vmatriz)” use “data_vmatriz”, clear capture log close log using “data_vmatriz”, replace ************************GENERANDO IDENTIFICADORES****************************** gen ID=. *************lote 56******************* **********PROYECYO: LOTE 56************ replace ID=1 if sof==1 // sub sismica replace ID=2 if sof==2 // sub perforacion replace ID=3 if sof==3 // sub conduccion replace ID=4 if sof==4 // sub ampliacion de planta ************PROYECTO: AMPLIACION DE PROGRAMA DE PERFORACION LOTE 56******* replace ID=5 if sof==5 // fase construccion replace ID=6 if sof==6 // fase perforacion replace ID=7 if sof==7 // fase produccion replace ID=8 if sof==8 // fase abandono ***********AMPLIACION DE LAS INSTALACIONES DE LA PLANTA DE GAS LOTE 56******* replace ID=9 if sof==9 // fase construccion replace ID=10 if sof==10 // fase operacion replace ID=11 if sof==11 // fase abandono *****************************LINEAS DE CONDUCCION LOTE 56************************ replace ID=12 if sof==12 // CONSTRUCCION-FUERA RCM replace ID=13 if sof==13 // OPERACION-FUERA RCM replace ID=14 if sof==14 // ABANDONO POST CONSTRUCCION-FUERA RCM replace ID=15 if sof==15 // ABANDONO DEFINITIVO-FUERA RCM replace ID=16 if sof==16 // CONSTRUCCION-DENTRO RCM replace ID=17 if sof==17 // OPERACION-DENTRO RCM replace ID=18 if sof==18 // ABANDONO POST CONSTRUCCION-DENTRO RCM replace ID=19 if sof==19 // ABANDONO DEFINITIVO-ZA DE LA RCM ***********************************LOTE 88******************************************* ****************************PROYECTO: LOTE 88************************************** ********SUB PROYECTO PLANTA DE GAS Y ANEXOS replace ID=20 if sof==20 // FASES CONSTRUCCION
131
Palomares, Carlos; Alarc贸n, Jorge Validaci贸n de Estudios Individuales de Impacto Ambiental: caso del Megaproyecto de Gas de Camisea, Per煤
replace ID=21 if sof==21 // FASE OPERACION replace ID=22 if sof==22 // FASE ABANDONO ********SUB PROYECTO LINEAS DE CONDUCCION replace ID=23 if sof==23 // FASE CONSTRUCCION replace ID=24 if sof==24 // FASE OPERACION replace ID=25 if sof==25 // FASE ABANDONO ********SUB PROYECTO PERFORACION replace ID=26 if sof==26 // FASES PERFORACION Y TESTEO replace ID=27 if sof==27 // FASES ABANDONADO ********SUB PROYECTO SISMICA 3D replace ID=28 if sof==28 // FASES OPERACIONES PREVIAS Y ADQUISICION DE DATOS replace ID=29 if sof==29 // FASES ABANDONO ********************************************************************************** ********************************************************************************* ************************VALIDACION DE MATRICES DE IMPACTO************************ ********************************************************************************* ********************************************************************************* ************************************LOTE 56************************************** ********************************************************************************* ******************************PROYECYO: LOTE 56********************************** **SUB PROYECTO SISMICA poisson fact gp1 gp3 gp4 gp7 if ID==1 **SUB PROYECTO PERFORACION poisson fact gp1 gp3 gp4 if ID==2 **SUB PROYECTO CONDUCCION poisson fact gp1 gp3 if ID==3 **SUB PROYECTO AMPLIACION DE PLANTA poisson fact gp1 gp2 gp3 gp6 gp7 if ID==4 *******************PROYECTO: AMPLIACION DE PROGRAMA DE PERFORACION LOTE 56******* **FASE CONTRUCCION poisson fact gp1 gp2 gp3 gp4 gp5 gp7 if ID==5 **FASE PERFORACION poisson fact gp1 gp2 gp3 gp4 gp5 gp7 if ID==6 **FASE PRODUCCION poisson fact gp2 gp3 gp5 gp7 if ID==7 **FASE ABANDONO poisson fact gp2 gp5 if ID==8 ***************AMPLIACION DE LAS INSTALACIONES DE LA PLANTA DE GAS LOTE 56******* **FASE CONTRUCCION poisson fact gp1 gp2 gp4 gp5 pg6 gp7 if ID==9 **FASE OPERACION poisson fact gp1 gp2 gp5 pg6 if ID==10 **FASE ABANDONO poisson fact gp2 gp5 if ID==11 ***************LINEAS DE CONDUCCION LOTE 56***************** **CONSTRUCCION-FUERA RCM poisson fact gp1 gp2 gp3 gp4 gp7 if ID==12 **OPERACION-FUERA RCM poisson fact gp1 gp2 gp3 gp5 gp7 if ID==13 **ABANDONO POST CONSTRUCCION-FUERA RCM poisson fact gp1 gp2 gp3 gp4 gp7 if ID==14 **ABANDONO DEFINITIVO-FUERA RCM
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Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (111-133)
poisson fact gp1 gp2 gp3 gp4 gp7 if ID==15 **CONSTRUCCION-DENTRO RCM poisson fact gp1 gp2 gp3 gp4 gp7 if ID==16 **OPERACION-DENTRO RCM poisson fact gp1 gp2 gp3 gp5 gp7 if ID==17 **ABANDONO POST CONSTRUCCION-DENTRO RCM poisson fact gp1 gp2 gp3 gp4 gp7 if ID==18 **ABANDONO DEFINITIVO-ZA DE LA RCM poisson fact gp1 gp2 gp3 gp4 gp7 if ID==19 ************************************************************************************ ********************************LOTE 88******************************************** ************************************************************************************ ****************************PROYECTO: LOTE 88************************************ ********SUB PROYECTO PLANTA DE GAS Y ANEXOS *******FASES *****CONSTRUCCION poisson fact gp1 gp2 gp3 gp5 gp7 if ID==20 *****OPERACION poisson fact gp1 gp2 gp3 gp7 if ID==21 *****ABANDONO poisson fact gp1 gp2 gp3 gp4 gp5 gp7 if ID==22 ********SUB PROYECTO LINEAS DE CONDUCCION *******FASES *****CONSTRUCCION poisson fact gp1 gp3 gp4 gp7 if ID==23 *****OPERACION poisson fact gp1 gp3 gp4 gp5 gp7 if ID==24 *****ABANDONO poisson fact gp1 gp3 gp4 gp6 gp7 if ID==25 ********SUB PROYECTO PERFORACION *******FASES *****PERFORACION Y TESTEO poisson fact gp1 gp2 gp3 gp4 gp5 gp7 if ID==26 *****ABANDONADO poisson fact gp1 gp2 gp3 gp4 gp5 gp7 if ID==27 ********SUB PROYECTO SISMICA 3D *******FASES *****OPERACIONES PREVIAS Y ADQUISICION DE DATOS poisson fact gp1 gp3 gp4 gp7 if ID==28 *****ABANDONO poisson fact gp1 gp3 gp5 gp6 if ID==29 log close -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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Revista Natura@economía Departamento Académico de Economía y Planificación Facultad de Economía y Planificación Universidad Nacional Agraria La Molina Apartado postal 12-056. Av. La Molina s/n – La Molina / Lima - Perú Telf. (51-1) - 614 - 7800 anexos 239 Telefax: (511) 3495762 E-mail: natura-economia@lamolina.edu.pe
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