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Segunda publicación de Natura@economía. Revista electrónica de periodicidad semestral, especializada en Economía de los Recursos Naturales, el Ambiente y el Desarrollo Sustentable.
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Dr. Jose Luis Samaniego LeyvaComision Economica para America Latina – CEPAL (Naciones Unidas)
Dr. Luis Miguel Galindo PalizaUniversidad Nacional Autonoma – Mexico
Dr. Vincent Alcantara EscolanoUniversidad Autonoma de Barcelona - Espana
Dr. Americo Saldivar ValdesUniversidad Nacional Autonoma de Mexico - Mexico
Departamento Academico de Economia y PlanificacionFacultad de Economia y Planificacion
Universidad Nacional Agraria La MolinaApartado postal 12-056. Av. La Molina s/n – La Molina / Lima - Peru
Telf. (51-1) - 614 - 7800 anexos 239 Telefax: (511) 3495762E-mail: natura-economia@lamolina.edu.peWebsite: http://ojournal.lamolina.edu.pe
Roberto Ivan Escalante SemerenaDirector/Editor
Comite editorial
Dr. Pere RieraUniversidad Autonoma de Barcelona - Espana
Ph. D. Daniel BromleyUniversity of Wisconsin–Madison - Estados Unidos
Dr. Waldemar Fernando Mercado CuriUniversidad Nacional Agraria La Molina - Peru
Ph. D. Jorge Alfonso Alarcon NovoaUniversidad Nacional Agraria La Molina – Peru
Dr. Roger Alferdo Loyola GonzalesUniversidad Nacional Agraria La Molina - Peru
Silvia Rosa Perez HuamanSecretaria tecnica
Pierina Andrea Pimentel PecerosCoordinacion editorial
ISSN 2226-9479Frecuencia de la publicacion: semestralArbitraje: Revision por pares anonimosFinanciamiento: REDCAPAInformacion para preparacion de manuscritos y suscripciones:Departamento Academico de Economia y PlanificacionDiseno y diagramacion de interiores: Cap. y Gest. de Tecnologias de Informacion Marlan SACFoto de portada: Parque Nacional del ManuFuente: http://www.peru.com
Revista Natura@economia
La revista Natura@economia tiene la finalidad de difundir entre especialistas, tomadores de de-
cisiones, funcionarios publicos y privados, organizaciones no gubernamentales e interesados,
los resultados de investigaciones en forma de articulos cientificos ineditos referentes a la eco-
nomia y sus vinculos multidisciplinarios con los recursos naturales, el ambiente y el desarrollo
sustentable. Con Natura@economia se pretende poner en manos de la sociedad, informacion
especializada pero accesible, de temas relevantes que inciden en el desarrollo economico y en
el bienestar general, hoy influenciados y fuertemente determinados por las relaciones que esta-
blece la sociedad con los recursos naturales y el ambiente.
Volumen 1, numero 2 Julio – Diciembre 2013
TABLA DE CONTENIDOS
Articulos Pag.
1. Valoracion y demanda del servicio ambiental hidro-
logico en el Parque Nacional Cumbres de Monterrey.
Américo Saldívar, Marcelo Olivera y Adán Isidro. 9
2. La Productividad total de factores incorporando va -
riables ambientales: El caso peruano Carlos Orihuela y
Jose Luis Nolazco. 29
3. Impacto del cambio climatico sobre los ingresos del
cafe convencional: un analisis de panel balanceado.
Periodo 1991 – 2010. Flor Rivera y Laura Alvarado. 49
4. Viabilidad de Reduccion de Emisiones por Deforestas-
cion y Degradacion de Bosques: el caso de las Áreas
Naturales Protegidas del Peru. Augusto Castro y Roger
Loyola.69
5. Evaluacion de la sustentabilidad de la produccion or -
ganica del cafe a traves de la medicion de eficiencia
economica con variables ambientales. Laura Alvarado. 91
6. Validacion de Estudios Individuales de Impacto Am -
biental: caso del Megaproyecto de Gas de Camisea,
Peru. Carlos Palomares y Jorge Alarcón. 111
EDITORIAL
Ponemos a disposicion de nuestros lectores el segundo numero de la revista. Consta de seis articulos, la ma-yoria de ellos dedicados al Peru, y todos relacionados con temas ambientales importantes.
El primero de ellos se refiere al pago por servicios hidrologicos en el Parque Nacional Cumbres de Monterrey en Mexico, entendido como un instrumento de intervencion para la conservacion del area natural protegida. El autor demuestra que la poblacion tiene disposicion a pagar, por lo tanto, es plausible introducir impues-tos para financiar la conservacion. Se propone un esquema institucional para su operatividad.
Un segundo trabajo que ponemos a disposicion de todos se intitula “La productividad total de factores in-corporando variables ambientales: El caso peruano”. Las variables ambientales que se analizan son el capital humano y el dioxido de carbono. Se trata de una aplicacion metodologica al caso peruano.
En el tercer articulo se analiza la “Viabilidad de reduccion de emisiones por deforestacion y degradacion de bosques: el caso de ANP del Peru”. En el se demuestra que el financiamiento de los proyectos REDD+ en Áreas Naturales Protegidas (ANP) es solo viable para dotar de sostenibilidad financiera a no mas del 28% de las 25 ANP seleccionadas como estudio de caso, de un total de 75.
Un cuarto trabajo, tambien referido a Peru, analiza el “Impacto del cambio climatico sobre los ingresos del cafe convencional: un analisis de panel balanceado. Periodo 1991-2010”. El objetivo central del trabajo es demostrar como variables ambientales son incluidas en el calculo de los ingresos de productores de cafe convencional en un contexto de cambio climatico. Las variables analizadas son la temperatura, precipita-cion, superficie y produccion y estas no perjudicarian los ingresos agricolas.
Un quinto trabajo tiene que ver con la “Evaluacion de la sustentabilidad de la produccion organica de cafe a traves de la medicion de eficiencia economica con variables ambientales”. Se trata de una adaptacion meto-dologica aplicada al caso del cafe convencional y el cafe organico en el Peru; se demuestra las ventajas de la produccion organica sobre la convencional.
Finalmente, un sexto trabajo ofrece los resultados de una investigacion muy importante acerca de la “Valida-cion de estudios individuales de impacto ambiental (EIA): caso del Megaproyecto de Gas de Camisea, Peru”. En este trabajo se hace una propuesta metodologica para validar cuantitativamente los EIA del mas grande proyecto gasero del Peru.
Creemos que estos esfuerzos academicos son valiosos y contribuyen a la discusion del capital natural de America Latina.
Roberto Ivan Escalante Semerena
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (9-28)
9
Resumen
El Parque Nacional Cumbres de Monterrey re-
presenta una zona de vital importancia por la
aportacion de bienes y servicios ambientales
a la dinamica y sobrepoblada Zona Metro-
politana de Monterrey. Sin embargo, existen
procesos economicos y sociales que ejercen
una fuerte presion para su conservacion,
que la hace vulnerable en el futuro cercano1.
En este trabajo se presenta un analisis para
2instrumentar un mecanismo de Pago por
Servicios Ambientales Hidrologicos con la fi-
nalidad de incentivar su conservacion y ase-
gurar la disponibilidad de agua potable para
los usuarios de las cuencas media y baja. Para
ello, se utilizaron los metodos de valoracion
contingente, costo de oportunidad y costo
de restauracion. Los resultados sugieren que
la sociedad es consciente de la importancia
del Parque y muestran una alta proporcion de
participacion a traves de su disposicion a pa-
gar para conservarlo.
1 Doctor en Sociologia (Colegio de Mexico). Profesor e investigador en la Division de Estudios de Posgrado de la Facultad de Economia (Universidad Nacional Autonoma de Mexico – UNAM). Dirección postal: 70-545, UNAM, C.P. 04510. Teléfono: 52-55-56521888 ext. 48983; e-mail: americo@servidor.unam.mx
2 Doctor en Economia con especialidad en Economia de los Recursos Naturales (Facultad de Economia, UNAM, Mexico). Profesor e investigador de la Universidad Autonoma Metropolitana, Distrito Federal, Mexico. Dirección Postal: Av. Insurgentes Sur 4360, B-304, La Joya; Tlalpan, CP 14090, Mexico DF, Mexico. Teléfono: 52-55-91776600; e-mail: satzcha@msn.com
Palabras clave: Valoracion Economica, Pago
por Servicios Ambientales Hidrologicos, Dis-
posicion a Pagar, Sustentabilidad.
Clasificación JEL: Q59.
Abstract3
The “Parque Nacional Cumbres de Monterrey”
is a region of vital importance given its contri-
bution of environmental goods and services
to the dynamic and booming Metropolitan
Area of Monterrey. However, there are eco-
nomic and social processes that exert strong
pressure on its conservation thus making
it vulnerable in the near future. This paper
analyses the implementation of a Payment
for Hydrological Environmental Services me-
chanism with the objective to provide incen-
tives for the region’s preservation and ensure
water availability to the mid and low basins
consumers. Methods used for the analysis
presented are: Contingent Valuation, Cost of
opportunity and Restoration costs. The re-
search results suggest that society is cons-
3 Economista (Facultad de Economia, UNAM, Mexico), Asistente de consultor (Dr. Americo Saldivar V., UNAM) “Beneficios Economicos del Tratamiento de Aguas Residuales en la Cuenca baja del Rio Coatzacoalcos - Veracruz, Mexico”. Dirección postal: Cahitas 35C, CTM Culhuacan II, C.P. 04440, Coyoacan, Mexico, D.F. Teléfono: 52-55-56221888 (anexo: 48983); e-mail: adan_119@yahoo.com.mx
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
Saldívar, Américo; Olivera, Marcelo e Isidro, AdánValoración y demanda del servicio ambiental hidrológico en el Parque Nacional Cumbres de Monterrey
10
cious of the importance of the Parque and
has a high level of participation through peo-
ple’s inclination and willingness to pay for its
conservation. But the main obstacle to apply
the mechanism comes from political and ins-
titutional agencies.
Keywords: Economic Valuation, Payment for
Hydrological Environmental Services, Willing-
ness to Pay, Sustainability.
JEL Classification: Q59.
1. INTRODUCCIÓN
Tanto el Parque Nacional Cumbres de Monte-
rrey como la Zona Metropolitana de Monte-
rrey (en adelante, ZMM) se encuentran den-
tro de la cuenca del Rio Bravo4, considerada
una de las mas importantes de Mexico, por
su relevancia economica, geografica, fronte-
riza, asi como por su nivel de vulnerabilidad,
sobreexplotacion y degradacion del recurso
agua.
A raiz de la conformacion en el ano 2000 del
Consejo de Cuenca del Rio Bravo y del Grupo
de Seguimiento y Evaluacion, se detecto la si-
guiente problematica: a) escasez del recurso
agua; b) aumento de la demanda y creciente
competencia entre usos, usuarios y entida-
des federativas (por ejemplo, Nuevo Leon y
Tamaulipas); c) sobreexplotacion y contami-
nacion de cauces y acuiferos; d) ocurrencia
de fenomenos hidrometeorologicos extre-
4 Ésta se ubica en la franja fronteriza con Estados Unidos de Norte America y abarca cuatro estados de la Republica Mexicana: Chihuahua, Coahuila, Nuevo Leon y Tamaulipas, con una superficie, en la parte mexicana, de 226,280 km2.
mos; e) bajas eficiencias en los usos agrico-
la y municipal; y f ) insuficientes sistemas de
medicion de la cantidad y calidad del recurso,
entre otros (CONAGUA, Gerencia Regional Rio
Bravo 2006, p. 9).
La Comision Nacional de Áreas Naturales
Protegidas (en adelante, CONANP) senala
en el Plan de Manejo del Parque Nacional lo
siguiente: “El noreste de Mexico se ha carac-
terizado por su progreso, con dominancia
de la actividad industrial, lo que ha derivado
en un dinamico cambio de uso de suelo que,
aunado al aprovechamiento irracional de los
recursos forestales, han modificado los ciclos
hidrologicos, el reabastecimiento de los man-
tos acuiferos, el habitat natural de la fauna
silvestre y ha aumentado la perdida de sue-
lo por erosion” (CONANP, 2007, p. 9). Esto ha
traido aumento de temperatura, mayor tasa
de evaporacion, baja precipitacion pluvial y
por lo tanto, disminucion del aporte de agua
al subsuelo y a las corrientes superficiales. El
agua es el mas importante servicio ambiental
que proporciona el Parque, por lo que la falta
de dotacion del liquido elemento significaria
cambios dramaticos en el bienestar de los ha-
bitantes de la Zona Metropolitana de Monte-
rrey (CONANP, 2007).
En relacion al cambio de uso de suelo en la
ZMM, recientemente hay presiones urbanas
por mayores y mejores areas de ubicacion
para sus viviendas (que implica el fracciona-
miento de zonas residenciales), asi como por
mayores areas de esparcimiento para uso de
las empresas (como campos de golf, clubes
exclusivos y campos deportivos). Por su par-
te, en el medio rural de Cumbres de Monte-
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (9-28)
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rrey, el cambio de uso de suelo se presenta
por la expansion de la frontera agropecuaria,
la extraccion de materiales para construccion
y la presion por actividades del turismo. En la
figura 1 se presenta los principales factores
de presion del uso de suelo en la region de la
Sierra Madre Oriental, donde se localiza Cum-
bres de Monterrey.
Se reconoce la gran importancia economica,
social y ecologica que tiene el Parque Cum-
bres de Monterrey, al brindar sus servicios
ambientales a la poblacion y a la industria de
la ZMM. La CONANP (2007) senala que esta
area contiene la segunda mayor concentra-
cion de especies de pinos y encinos, y asimis-
mo que ocupa el segundo lugar en riqueza de
especies y endemismos para la flora fanero-
gamica (con unas 3,600 especies endemicas)
y el primer lugar en endemismos de avifauna.
Adicionalmente, la Comision Nacional para el
Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (CO-
NABIO) considera a esta area como de alto
valor para la conservacion, ya que se presen-
tan zonas alternadas de bosques de pino y de
chaparral en buen estado de conservacion;
tambien le asigna una categoria alta en su
funcion como corredor biologico ya que une
areas de bosques templados con areas mas
secas al norte. Por todo lo anterior, su falta de
proteccion y cuidado acarrearia grandes da-
nos a la region en el mediano y largo plazos.
De esta manera, ante la problematica plantea-
da, en este estudio se considera que el mane-
jo de las cuencas hidrograficas constituye un
aspecto propicio para la gestion integral del
agua, mientras que el Pago por Servicios Am-
bientales Hidrologicos (en adelante, PSAH)
representa solo una de las muchas directrices
para lograr dicho objetivo. En tal sentido, los
objetivos de este estudio son:
Estimar y conocer la disposicion a pagar (DAP)
por parte de los usuarios domesticos del agua
de la ZMM para contribuir a las actividades de
Figura 1. Procesos de Transformación de la Sierra Madre Oriental
Fuente: CONANP, 2007.
Saldívar, Américo; Olivera, Marcelo e Isidro, AdánValoración y demanda del servicio ambiental hidrológico en el Parque Nacional Cumbres de Monterrey
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conservacion y/o mejoramiento de los ecosis-
temas forestales que mantengan o mejoren la
provision de servicios ambientales hidrologicos.
Estimar el costo de oportunidad del uso del
suelo de las actividades economicas primarias
para la conservacion del bosque en las zonas
rurales de Cumbres de Monterrey, asi como el
costo de restauracion del suelo forestal.
Definir una propuesta para el funcionamien-
to de un mecanismo de PSAH que incluya: el
instrumento de recaudacion, la periodicidad
y medios de pago, asi como la disponibilidad
de los gobiernos locales para participar en el
desarrollo del esquema propuesto.
2. REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA
Farley y Costanza (2010) senalan que el tema
del Pago por Servicios Ambientales (en ade-
lante, PSA) ha incrementado su popularidad
en la medida que representa una forma de
manejar los ecosistemas a traves de los incen-
tivos economicos. Estos autores comentan
que los servicios ecosistemicos son esencia-
les, no sustituibles y la mayoria de ellos se
estan volviendo escasos, por lo que implican
costos reales para su prestacion. De ahi deri-
va 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 economia ambiental y la economia ecolo-
gica, Farley y Costanza (2010) y Tacconi (2012)
retoman la discusion sobre que mecanismo
de PSA es mas apropiado. Desde la vision de
la economia ecologica, los esquemas de PSA
deben dar prioridad esencial a la no sustitui-
bilidad de los servicios de los ecosistemas,
especialmente aquellos cuya oferta es insufi-
ciente para satisfacer las necesidades basicas
(Farley y Costanza, 2010, p. 2066). Los servicios
ambientales y su pago van mucho mas alla de
una transaccion coasiana, ya que dentro del
enfoque de la economia ecologica el interes
social, la sustentabilidad, la distribucion, junto
con la conservacion y el desarrollo rural, serian
mas importantes que la eficiencia economica
(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-
sario reconocer la complejidad inherente de
los ecosistemas y su sostenibilidad, asi como
priorizar el tema de la justicia y equidad por
sobre la eficiencia economica.
En relacion a la disyuntiva entre mercado ver-
sus bienes publicos, se discute una contra-
posicion por el hecho que los mercados son
sistemas de intercambio voluntario en el que
los precios son determinados por la interac-
cion de la oferta y la demanda, mientras que
los servicios que brindan los ecosistemas son
determinados por sus caracteristicas fisicas
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 negociacion de sus costos de
transaccion en el mercado podria ser vasta.
De esta manera, no hay ninguna razon en par-
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (9-28)
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ticular para creer que un enfoque basado en
el mercado sera mas eficiente que cuando no
lo es per se, y menos aun para creer que sera
mas sostenible y justo. Por esto, en lugar de
tratar de comercializar los servicios a traves de
la creacion de mercados, se tiene que aceptar
que se trata de bienes publicos, los cuales son
intrinsecamente no-excluibles, y puede tener
sentido para las instituciones el tomar la inicia-
tiva, de manera complementaria, en la medida
de lo posible, con esquemas mercantiles. No
es ninguna coincidencia que muchos de los
esquemas de PSA sean patrocinados por los
gobiernos (Farley y Costanza, 2010, p. 2065).
Referente a los temas de PSA, las institucio-
nes y la politica publica, Kelsey, Kousky y Sims
(2008) apuntan que en los casos en que los
servicios de los ecosistemas sean bienes pu-
blicos, puede ser deseable la participacion
de los gobiernos y asi superar el tema del
free-riding a traves de gravamenes a los be-
neficiarios para recaudar fondos. Por su parte
Muradian, et al (2010) senalan la importancia
de no subestimar los factores institucionales
y de politica economica al disenar un meca-
nismo de PSA, considerando para ello tanto
los enfoques teoricos como las practicas de
implementacion del mismo.
En contexto de lo politico, Kelsey, Kousky y
Sims (2008) recomiendan tener presente los
siguientes temas: a) los fondos disponibles
para comprar servicios de los ecosistemas de-
pende no solo de su demanda, sino tambien
de la estructura del mecanismo de financia-
miento; b) aunque los esquemas de PSA pue-
dan ser mas rentables (usando el criterio de
costo-efectividad), su viabilidad politica de-
pende del poder de aquellos grupos que so-
portan tanto los costos como los beneficios;
c) las subvenciones existentes que son pro-
ducto de arreglos politicos pueden interferir
con los incentivos eficaces; d) los actores no
gubernamentales seran mas eficaces cuando
sean un complemento de las instituciones
gubernamentales.
Finalmente, a partir de la puesta en practica
de diversos esquemas de PSA en el mundo, se
han identificado ciertos temas en los cuales
debe centrarse la atencion para desarrollar
y/o mejorar dichos esquemas. Al respecto,
Farley y Costanza (2010) senalan la importan-
cia de retomar los criterios de la Declaracion
de Heredia sobre PSA referidos a: la certi-
dumbre de medir la provision de los servicios
ecosistemicos, la definicion apropiada de los
derechos de propiedad, la distribucion equi-
tativa de los costos y beneficios derivados de
la provision de dichos servicios, el financia-
miento sostenible y, la participacion social,
entre otros.
Por su parte, Muradian et al (2010) comentan
que deben existir al menos tres condiciones
necesarias para que opere un esquema “ge-
nuino” de PSA: 1) definicion clara del tipo y
conservacion del uso de suelo; 2) que los usua-
rios tengan el derecho de terminar la relacion
contractual (en tanto se trate de una transac-
cion voluntaria) y; 3) existencia de monitoreo
que asegure la provision del servicio. Sin em-
bargo, no siempre se cumple alguna de estas
condiciones, ademas de que existe una gran
variedad de casos de PSA donde su exito de-
pende grandemente del involucramiento del
Estado y de las comunidades locales.
Saldívar, Américo; Olivera, Marcelo e Isidro, AdánValoración y demanda del servicio ambiental hidrológico en el Parque Nacional Cumbres de Monterrey
14
3. METODOLOGÍA
Muchos de los recursos naturales son valo-
rados comercialmente, sin embargo, existen
otros atributos provenientes del medio am-
biente que dificilmente pueden ser evaluados
en terminos crematisticos, como la calidad
del aire y los flujos de servicios de los ecosis-
temas (Freeman, 1993). Y dado que no existe
un indicador (precio) en el mercado que per-
mita negociar el valor que estos recursos tie-
nen, en muchos casos se hace un uso inade-
cuado de ellos. Azqueta (1994) clasifica estos
bienes en: externalidades, bienes publicos y
recursos comunes.
En el caso de las funciones ambientales, para
llegar a estimar valores, se crearon diferentes
metodos de valoracion, los cuales se clasifi-
can en directos e indirectos. Los metodos de
valoracion directos se basan en precios de
mercado disponibles. La fuente de informa-
cion se basa en parametros de conductas ob-
servadas, como los precios pagados o gastos
efectuados en mercados convencionales ta-
les como cambio en productividad, perdidas
de ganancia (por ejemplo, con efectos en la
salud) y costo de oportunidad. Por su parte,
con los metodos indirectos es posible inferir
el valor implicito de un bien, a traves de pre-
cios pagados por otros bienes o servicios re-
lacionados con el mismo tales como: diferen-
ciales de salario, precios hedonicos (valores
de la propiedad), funciones de produccion y
costo de viaje, entre otros.
Cada uno de los metodos usados en este es-
tudio, fueron seleccionados de acuerdo a la
disponibilidad de informacion, la restriccion
de tiempo, ademas de que nos permitiesen
responder a las preguntas de investigacion
formuladas y por lo tanto resolver adecuada-
mente los objetivos planteados.
3.1. Método de Valoración
Contingente
El Metodo de Valoracion Contingente (MVC)
consiste en simular un mercado para un bien
o conjunto de bienes, que no lo tienen. Me-
diante encuestas a una muestra de usuarios,
se trata de averiguar la disposicion a pagar
(DAP) por disponer de un bien ambiental. Esta
forma de medicion permite una amplitud de
aplicaciones, desde el mercadeo hasta la va-
loracion de bienes ambientales, pasando por
determinacion de danos en bienes colectivos.
Esto constituye la principal ventaja del meto-
do, aunque simultaneamente la elaboracion
del ejercicio enfrenta una notable compleji-
dad (Riera, 1994). La DAP resultante debe in-
terpretarse en su contexto, como el monto en
dinero calculado para un determinado grupo
objetivo, en las dimensiones de tiempo y es-
pacio, por lo cual predicciones mas alla de los
valores monetarios obtenidos no tienen nin-
guna validez. Ademas, es necesario aclarar
que este valor de ninguna manera implica un
pago por parte del grupo y/o poblacion ob-
jetivo.
Para el desarrollo de este metodo, se realizo
una encuesta en la ZMM en octubre de 2007,
con una muestra que cubre los requerimien-
tos metodologicos de acuerdo a la teoria
del muestreo aleatorio simple. Se aplico un
cuestionario bajo la modalidad referendum
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (9-28)
15
(formato dicotomico), con las correcciones de
Hanemann, que requiere de los entrevistados
unicamente respuestas del tipo “si” o “no”, a
diferencia de metodos utilizados anterior-
mente que exigian 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, ademas de que
tiene un menor costo de aplicacion (Bishop y
Heberlein, 1979).
Hanemann (1984) y Cameron (1988) desarro-
llaron formulaciones teoricas del MVC que
permiten estimar cambios en el bienestar de
las personas. Hanemann formula el problema
como la comparacion entre dos funciones
indirectas de utilidad. Cameron interpreta la
respuesta como una comparacion entre la
cantidad de dinero sugerida en la encuesta
y la diferencia entre los valores dados por la
funcion de gasto evaluada con y sin posibili-
dad de acceso al bien publico que se preten-
de valorar. McConnel (1990) demostro que las
porciones deterministicas de los dos modelos
sugeridos son duales entre si. La diferencia
entre los dos enfoques es el momento en que
se agrega el termino estocastico a las funcio-
nes.
En el presente estudio se privilegio el enfo-
que de Hanemann para la estimacion de las
medidas de bienestar. Se uso la formulacion
del modelo en su version lineal multiple, la
cual expresa la DAP como cambios en el ni-
vel de bienestar en funcion al monto de pago
(X) y las caracteristicas mas relevantes de la
muestra (Xi) y un factor estocastico:
ΔV=α – βX – βiXi +η (1)
El proceso de calculo de la muestra, se realizo
a traves de la aplicacion de un modelo multi-
nomiallogit, el cual fue significativo y cumplio
con los test y restricciones estadisticas usuales.
Si bien el MVC ofrece ventajas, tambien pre-
senta debilidades (Mathews, 1995), entre ellas
que frecuentemente no muestra ser sensible
a la dimension del bien ambiental (scope), la
que presenta sensibilidad al marco de refe-
rencia con el cual se formula la pregunta de
valoracion hipotetica, generando comporta-
mientos estrategicos en los entrevistados y el
consecuente sesgo en la respuesta. Tambien
es sensible a la consideracion de sustitutos y,
en muchos casos, los resultados no han sido
validados por otros metodos. Sin embargo,
en la decada de los noventa fue discutida am-
pliamente la validez de los resultados de Valo-
racion Contingente (Riera, 1994), sobre todo
como una medicion de desastres ecologicos
(y/o contaminacion), que es utilizada ante tri-
bunales, a partir de una discusion ventilada
por expertos en el seno de la Comision de la
NOAA (National Oceanic and Atmospheric Ad-
ministration, de los Estados Unidos). Actual-
mente en Mexico se aplica este metodo para
medir la compensacion por los danos produ-
cidos por el derrame de petroleo de la British
Petroleum en el Golfo de Mexico (INE, 2012).
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 propositos que no tienen precios en el
Saldívar, Américo; Olivera, Marcelo e Isidro, AdánValoración y demanda del servicio ambiental hidrológico en el Parque Nacional Cumbres de Monterrey
16
mercado, o no son comercializados, pueden
ser estimados utilizando el ingreso dejado de
percibir por no usar el recurso en otras acti-
vidades productivas (definida como variable
proxy). Tal es el caso, por ejemplo, de preser-
var un area para un parque nacional en vez
de usarlo para fines agricolas. Los ingresos
dejados de percibir en la actividad agricola
representan, en este caso, el costo de oportu-
nidad del parque. Asi, en vez de valorar direc-
tamente los beneficios del parque, se estima
los ingresos dejados de ganar por preservar
el area. En este contexto, el costo de oportu-
nidad es considerado como el costo de la pre-
servacion. En el presente estudio se definio
los ingresos promedio por las principales ac-
tividades que compiten por la conservacion
del bosque, siendo el trabajo agropecuario la
principal actividad de la region.
3.3. Costos de restauración
Conservar o preservar un area natural implica
un precio o un costo economico. En el caso de
la restauracion de ecosistemas se debe asig-
nar un precio de mercado, con lo cual, de ma-
nera indirecta, es posible cuantificar el monto
a pagar a los propietarios de los bosques ara
que realicen diversas obras de conservacion
y manejo. Para este estudio, el costo por res-
tauracion se establecio a partir de los criterios
de la Comision Nacional Forestal (CONAFOR).
Dependiendo de las condiciones y el tipo de
ecosistema, asi como de los precios de merca-
do de los insumos necesarios, es posible de-
terminar un precio en particular por hectarea
restaurada.
4. DEMANDA Y OFERTA DE LOS SERVICIOS AMBIENTALES HIDROLÓGICOS
4.1. La demanda
El agua para uso domestico siempre ten-
dra preferencia en el diseno de las politicas,
programas y normas administrativas que se
elaboren para la prestacion del servicio pu-
blico de agua potable (Articulo 22 de la Ley
de Agua Potable y Saneamiento del Estado de
Nuevo Leon). En este sentido, al mes de junio
de 2007 se ofrecia servicio de agua potable
a 950,042 usuarios en la ZMM y a 178,667 en
los municipios foraneos, es decir, a un total
de 1’128,709 usuarios en el Estado de Nuevo
Leon.
La cuenca media y baja del rio Bravo, que es
la que abastece de agua a esta zona, es ali-
mentada en gran parte por las estribaciones
por la sierra madre oriental, localizadas en
los estados de Nuevo Leon y Coahuila, en los
cuales se localizan 31 de los 50 acuiferos que
atienden las necesidades de agua potable
de cerca de 9 millones de habitantes. Parte
importante de esta subcuenca lo constitu-
ye el Parque Natural Cumbres de Monterrey
(CONANP, 2007).
Por otra parte, el agua consumida por la po-
blacion en Mexico esta subsidiada, es decir
que las tarifas aplicadas no cubren los cos-
tos reales de extraccion y distribucion del li-
quido. Agravantes del problema son la exis-
tencia de predios que no tienen instalados
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (9-28)
17
medidores para contabilizar el consumo de
agua, o que tienen pozos no registrados. Por
ejemplo, en 1998 en Monterrey, unicamente
el 77% del agua suministrada fue facturada,
el restante 23% no se cobro debido a la falta
de un medidor o por perdidas en las lineas
de distribucion. Los porcentajes mas altos de
facturacion se presentan en las tomas do-
mesticas, siendo en 1999 del 90%. De otra
parte, se cuenta por cientos el numero de
pozos que funcionan sin los permisos y re-
gistros correspondientes.
4.2. La oferta
El Parque Nacional Cumbres de Monterrey es
una de las 128 Áreas Naturales Protegidas que
existen en Mexico. Cuenta con una superficie
de 177,395 hectareas y comprende 8 munici-
pios del estado de Nuevo Leon. Forma parte
de la region hidrologica de la cuenca alta y
media del rio Bravo. Esta parte del territorio
de la cuenca constituye una de las regiones
con mayor escasez de agua y de acuiferos so-
breexplotados, amen de formar parte del de-
sierto chihuahuense. Para el 2005 se estimaba
una disponibilidad media anual apenas ma-
yor a 1,000m3 de agua por habitante, y para
el 2030 se estima que sea de 900m3/hab/ano
(CONAGUA, 2007). Ello ubica a esta region
como de alto riesgo y estres hidrico.
De otra parte, gracias a su superficie forestal,
constituye la principal zona de recarga y abas-
tecimiento de agua para mas de 4 millones de
usuarios que habitan en la ZMM. En la actua-
lidad, aparentemente, el mayor problema y
restriccion en la distribucion y suministro del
agua potable no es tanto su disponibilidad,
sino el gasto y su costo en energia para su ex-
traccion y transporte. El agua que se suminis-
tra a esta zona se extrae de fuentes superfi-
ciales y subterraneas. Actualmente, alrededor
del 55% del abastecimiento proviene de las
fuentes superficiales, basicamente de las pre-
sas La Boca, El Cuchillo y Cerro Prieto, mien-
tras que las fuentes subterraneas aportan un
45% (Tabla 1). Esta relacion se invierte segun
la estacion o temporalidad, ya que durante el
estiaje el 60% del gasto proviene de los man-
tos freaticos. Vale decir que las fuentes sub-
terraneas tienen un deficit, resultado de una
reducida recarga de los mismos, que los situa
en una condicion de sobreexplotacion.
Si bien existe discusion sobre el volumen que
aporta Cumbres en la disponibilidad y los
abastecimientos hidricos de la ZMM, las opi-
Fuentes de Agua Potable Aportación (m3/s) %
Subterráneas
Pozos 3.402 37.00
Galerías 0.637 6.93
Manantiales 0.138 1.50
Superficiales Presas 5.018 54.57
Fuente: INEGI, 2002.
Tabla 1. Fuentes de Agua Potable de la Zona Metropolitana de Monterrey
Saldívar, Américo; Olivera, Marcelo e Isidro, AdánValoración y demanda del servicio ambiental hidrológico en el Parque Nacional Cumbres de Monterrey
18
niones mas optimistas varian entre el 50% y el
70%. Ello permite inferir que, con excepcion
de los pozos de Mina y Buenos Aires, el resto
de la extraccion de agua subterranea depen-
de de la infiltracion del Parque Nacional Cum-
bres de Monterrey. Pero, independientemen-
te de cual sea el porcentaje, consideramos
que la aportacion del Parque beneficia no
solo a la ZMM, sino a todo el estado de Nuevo
Leon con su zona citricola y aun a cuencas re-
gionales como la del Rio Bravo.
Otros servicios ambientales identificados
dentro del Parque Cumbres de Monterrey
son: turismo, recreacion, excursion y belle-
za escenica; resguardo y preservacion de la
biodiversidad; prevencion contra riesgos y
contingencias ambientales; provision de ma-
terias primas y; otros servicios, tales como la
captura de dioxido de carbono en la atmosfe-
ra de la region a traves del proceso de la foto-
sintesis por el que funcionan como esponjas
para limpiar el aire en la region y, sobre todo,
en la ZMM.
5. RESULTADOS
5.1. Disposición a pagar
La estimacion de la DAP de la poblacion de
la ZMM revela que la media de pago es de
seis pesos con ochenta centavos mensuales
(aproximadamente 0.60 centimos de dolar
americanos), por lo que, aplicar un pago ge-
neralizado de cinco pesos por mes, por cada
toma domiciliaria seria aceptado por la po-
blacion (ver Tabla 2).
De acuerdo a la modelacion, se observa una
correlacion entre el nivel de estudios, el co-
nocimiento de los servicios ambientales y la
DAP por la conservacion del bosque, es decir,
a mayor nivel de estudios o conocimiento de
la problematica ambiental mayor disposicion
a pagar por la conservacion del ambiente.
Otro resultado interesante del modelo es la
importancia de la forma de pago, la cual tiene
relacion con el grado de confianza de la po-
blacion en el organismo operador del servicio
de agua potable de la ciudad de Monterrey.
De acuerdo con los datos obtenidos, en nu-
meros redondos el padron de beneficiarios de
los servicios hidrologicos alcanza un millon
de usuarios o familias (con servicio medido),
incluyendo pequenas industrias y servicios.
A partir de la consulta realizada, se encontro
que los usuarios estarian dispuestos a aportar
una cuota voluntaria con una periodicidad
mensual, a traves del recibo de agua potable.
La justificacion por la que se determino este
instrumento de recaudacion obedece a tres
razones: la confianza hacia el organismo ope-
rador de Agua (el Servicio de Agua y Drena-
je de Monterrey) en la administracion de los
recursos y en el servicio del agua brindado;
el hecho que represente un instrumento efi-
ciente en terminos de recaudacion para la
conformacion del fondo de conservacion de
Cumbres de Monterrey; y finalmente, el he-
cho que garantizaria el financiamiento del
fondo en el largo plazo.
5.2. Costo de oportunidad
Las principales actividades economicas que
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (9-28)
19
plantean una amenaza a la cobertura vege-
tal del Parque Cumbres de Monterrey son las
agricolas, ganaderas y forestales. En la agri-
cultura, los principales cultivos anuales en el
area de la montana Cumbres de Monterrey
son maiz, frijol, trigo, avena forrajera, cebada,
sorgo y sorgo forrajero. Por su parte la agri-
cultura perenne tiene fines comerciales, pro-
duciendose manzana, nuez, aguacate, duraz-
no, ciruela, chabacano, pastos y citricos.
En el caso la actividad ganadera, de las 1,394
Unidades de Produccion Rural (UPR) con acti-
vidad agropecuaria existentes en la Montana,
1,152 tienen una produccion ganadera, (lo
que representa el 82%), de las cuales solo el
30% vende su produccion (Mejia 2003, p. 28),
lo cual permite afirmar que, en su mayoria, la
produccion ganadera esta dedicada a la sub-
sistencia y el ahorro.
En el presente estudio, el monto promedio
por el que los agricultores estarian dispues-
tos a cambiar el uso de suelo a la conserva-
cion de sus predios es de $5,952/hectarea, lo
cual indica que la competencia es muy seria
frente a otros usos alternativos, lo que es aun
mas marcado si consideramos el tema del cre-
cimiento de la “mancha urbana” en la region
(ver Tabla 3).
5.3. Costos de restauración
Dependiendo de las condiciones y el tipo de
ecosistema, asi como de los precios de mer-
cado de los insumos necesarios, es posible
determinar un precio por hectarea restaura-
da. En la Tabla 4 se muestra que en el caso de
los ecosistemas arido y semiarido, asi como el
templado frio, que son los representativos en
Cumbres de Monterrey, el valor puede ascen-
der a $5,161 y $9,485 respectivamente.
Resultados del Modelo Mutinomial Logit
Variable Coeficiente
Intercepto 148.7667
Oferta de pago -21.95691
(-20.85)
Nivel de estudios -1.032551
(-2.45)
Conocimiento de los servicios ambientales -20.31294
(-37.01)
Forma de pago de la Contribución -18.24712
(-3.94)
Pseudo R2 0.9662
Disposición a pagar (expresada en pesos) 6.80
Fuente: Elaboración con datos propios.
Tabla 2. Disposición a pagar para la conservación de Cumbres de Monterrey
Saldívar, Américo; Olivera, Marcelo e Isidro, AdánValoración y demanda del servicio ambiental hidrológico en el Parque Nacional Cumbres de Monterrey
20
El monto de los costos de restauracion men-
cionados considera diversos componentes o
conceptos, como los costos de produccion de
las plantas necesarias para cubrir una hecta-
rea, los costos de transporte de las mismas,
la asesoria tecnica y los costos por concepto
de pago de jornales para plantar y realizar las
obras de conservacion de suelo y agua.
6. DISCUSIÓN
El reto de conciliar la participacion de todos
los actores involucrados (usuarios, proveedo-
res, gobierno, instituciones no gubernamen-
tales y sociedad en general), es uno de los
mas importantes en el diseno e implementa-
cion de un mecanismo de PSA. En el caso es-
tudiando, a pesar que se encontro viabilidad
economica y social por parte de los usuarios
domesticos del agua en la ZMM, para imple-
mentar un mecanismo de este tipo, el tema
de la voluntad politica de los gobiernos muni-
cipal, estatal y federal, en terminos generales,
no se ha manifestado en un claro y decidido
interes en incorporar el tema de la sustenta-
bilidad en las politicas publicas de oferta y
gestion del agua.
Se entiende que tanto la implementacion de un nuevo canon del agua asi como su ad-ministracion no es tarea facil, e inclusive se muestran abiertas reticencias y objeciones de parte de las autoridades locales para realizar-lo. Esto permite considerar que se trata de un tema de negociacion politica, de convenci-miento y, sobre todo, de la aceptacion de una nueva cultura del agua tanto de los habitan-tes de la ZMM como de los distintos niveles de gobierno.
La participacion incluyente y participativa de todos los actores involucrados resulta una ta-rea importante. El que los ecosistemas ofrez-can un conjunto de servicios, muchos de los cuales son intrinsecamente no-excluibles, puede tener sentido para que las institucio-
Concepto Valor del costo de oportunidad
Sector agrícola ($/hectárea)Maíz 373.0
Hortalizas 412.5
Manzana 7,344.0
Nuez 15,681.5
Sector ganadero Promedio anual de venta ($)Ganado caprino 2,840.0
Ganado bovino 5,113.0
Sector forestal Promedio anual de venta ($)
Leña 942.0
Fuente: Elaboración a partir de estimaciones propias.
Tabla 3. Ingresos por actividades agropecuarias en Cumbres de Monterrey
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (9-28)
21
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 pa-trocinados por los gobiernos (Farley y Cos-tanza, 2010). En este sentido, los esquemas de PSA seran mas eficaces cuando formen parte de un conjunto coherente de politicas para abordar el uso y manejo de ecosiste-mas. Por el contrario, seran menos efectivos cuando otros instrumentos de politica esten proporcionando incentivos contrapuestos ta-les como subsidios en el consumo de agua y energia o cuando la legislacion que controla
la asignacion sea inflexible (Farley y Costanza, 2010, p. 2061).
En el caso planteado para Cumbres de Mon-
terrey se encontro que puede ser factible el
desarrollo de un mecanismo de PSAH en una
modalidad mixta con la participacion tanto
del Estado como del mercado. Esto es posi-
ble ya que los gobiernos pueden gravar a los
beneficiarios para recaudar fondos para las
politicas de PSA, aunque con posibles conse-
cuencias distributivas de economia y politica
(Kelsey, Kousky&Sims, 2008, p. 9468.)
Tabla 4. Costos de restauración por tipo de ecosistema
Concepto
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 ($/planta) 1.30 1.00 -
Producción de planta para reforestación inicial o semilla
para siembra en el caso de árido y semiárido ($/hectárea)2,080.00 900.00 500.00
Producción de planta para reposición ($/hectárea) 832.00 360.00 -
Manejo de planta (carga, transporte y descarga) ($/
hectárea)487.00 487.00 -
Obras de restauración (control de la erosión) o preparación
del terreno para reforestación, o mejoramiento de flujos
hídricos, desazolve de manantiales ($/hectárea)
3,500.00 - 3,500.00
Jornales para reforestación ($/hectárea) 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
Mantenimiento (control de malezas, fertilización, protección,
entre otros) ($/hectárea)494.00 2,106.00 661.00
Total 9,485.00 5,161.00 5,161.00
Fuente: CONAFOR.
Saldívar, Américo; Olivera, Marcelo e Isidro, AdánValoración y demanda del servicio ambiental hidrológico en el Parque Nacional Cumbres de Monterrey
22
Adicionalmente, Muradian et al (2010) coin-cide junto con otros autores en que se debe dar una vision alternativa a la vision coasiana de los esquemas de PSA dada la ausencia de mercados, ademas de los altos costos de tran-saccion entre proveedores y usuarios del ser-vicio, para que se logre el optimo paretiano. Farley y Costanza (2010) retoman el papel de la adaptacion de las instituciones con la finali-dad 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 analisis de los esquemas sobre PSA se apoya en los meca-nismos de cooperacion, la mediacion de las instituciones, los derechos de propiedad, el marco legal, asi como las percepciones y los valores sociales. En nuestro estudio, hemos visto que estos factores estan presentes; si bien no incluimos el factor juridico-legal, este es imprescindible a efectos de asegurar la permanencia del esquema dentro de un pacto voluntario-normativo. Retomando los elementos de analisis anteriores, se propone el siguiente esquema para la implementacion de PSAH en la ZMM.
6.1. Mecanismo de operación
del PSAH
En el caso de Mexico se han observado dos momentos que vale la pena aclarar. Primero, el esquema se desarrolla gracias al impulso institucional: la Comision Nacional del Agua (CONAGUA) aporta un fondo “semilla” con mas de 200 millones de pesos a partir del ano 2001 para que la Comision Nacional Fores-
tal (CONAFOR) los administre como subsidio para conservacion forestal. Despues, se le agregan los llamados “fondos concurrentes” con aportaciones de otras instituciones de los distintos niveles de gobierno e interna-cionales. En nuestro caso, se sugiere un tercer momento, el cual incorpore a los usuarios del agua con la finalidad de hacerlos correspon-sables en el tema de la conservacion de los ecosistemas y tambien para desmontar de manera paulatina los subsidios centralizados.
De esta manera, para la conservacion del Área Natural Cumbres de Monterrey se proponen dos alternativas o modalidades, dependiendo del origen de los recursos: formar un fondo a traves del cobro directo a los usuarios con DAP voluntaria y; cobrar a traves del pago por derechos del agua a los organismos ope-radores municipales y/o a traves de los titulos de concesion de agua a empresas. En ambas modalidades deben separarse de manera cla-ra el pago o compensacion por conservacion, de las tarifas por el suministro de agua.
El diseno del fondo y la propuesta de distri-bucion de los recursos con DAP voluntaria, se propone que sea a traves de un consejo de administracion integrado por representan-tes de las siguientes instituciones: Congreso Local del Estado de Nuevo Leon; Organismos desconcentrados de la Secretaria de Medio Ambiente y Recursos Naturales (SEMARNAT) en el Estado de Nuevo Leon como la Comi-sion Nacional del Agua (CONAGUA), el CONA-FOR y la CONANP, asimismo del gobierno del Estado (Agencia de Proteccion al Medio Ambiente del Estado de NL), del Servicio de Agua y Drenaje de Monterrey; Gobiernos Mu-nicipales de la ZMM; Representacion civil y Organizaciones no Gubernamentales (Prona-
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (9-28)
23
tura, Guardianes de la Huasteca, Parque Chi-pinque, etc.); de la Universidad Autonoma de Nuevo Leon y del Instituto Tecnologico y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM).
Para la distribucion de los recursos obtenidos por el PSAH (ver Tabla 5) se recomienda:80% en pago a los oferentes de servicios ambien-tales (conservacion y manejo del bosque); 2% a una evaluacion anual de los resultados y a la eficiencia del manejo del fondo; entre 5% y 7% para la administracion del fondo (gastos operativos y administrativos del fondo), de acuerdo al tamano del monto; 2% para finan-ciar estudios e investigaciones relacionados a impactos economicos, sociales y ecologicos del fondo en la cuenca baja del Rio Bravo; en-tre 3% y 4% para asesorias legales en relacion a disputas o problemas relacionados al uso de suelo y tenencia de la tierra y; 5% para publi-citar en medios masivos de comunicacion, la importancia ecologica y socioeconomica del Parque Nacional Cumbres de Monterrey y la necesidad de generar recursos por los usuarios para su conservacion.
En el caso de la administracion de los recursos se propone la creacion de un fondo cuyo ob-jetivo central sea promover, ejecutar y evaluar acciones de conservacion y preservacion de los recursos de Cumbres de Monterrey (y en futuro cercano a nivel de la cuenca). Asimis-mo, crear un organo autonomo y manejado por instancias locales. Ademas, la generacion de recursos financieros propios y sostenibles en el largo plazo. Finalmente, la formulacion y aplicacion de una ley organica con personali-dad juridica propia (Tabla 5).
Adicionalmente, es posible modificar el pago por derechos del agua. En este caso, se reque-
riria de una modificacion de la Ley Federal de Derechos a efecto que, sobre los pagos actua-les por concepto de tarifas se cargue entre un 10% y 12% adicional. Esta cuota se “etique-taria” como uso exclusivo para el fondo de conservacion de Cumbres de Monterrey en primer termino y se podria extender a nivel
de la cuenca en el mediano plazo.
La administracion del fondo propuesto po-
dria hacerse a traves de un Fideicomiso de tu-
tela local, el mismo que expresaria el interes
de la federacion para ir al encuentro de las ne-
cesidades locales y regionales en terminos de
la conservacion y preservacion de un recurso
escaso que es de interes nacional. Los montos
recaudados por dicho fideicomiso permitirian
pagar por la conservacion del bosque y el so-
tobosque de alrededor de 100 mil hectareas
en la region de Cumbres de Monterrey, para
realizar labores de restauracion en las areas
degradadas.
7. CONCLUSIONES
El Parque Cumbres de Monterrey representa
una fuente importante para la provision de
servicios ambientales hidrologicos para la
ZMM. Sin embargo, el cambio de uso de sue-
lo debido a la presion del crecimiento demo-
grafico, asi como las actividades economicas
propias de la region, ponen en peligro la pro-
vision de estos servicios para la poblacion. En
este sentido, el reto para conciliar la oferta con
la demanda del agua en esta region, plantea
la necesidad de realizar mayores esfuerzos
para asegurar la disponibilidad, preservacion
y sustentabilidad del recurso, garantizando
Saldívar, Américo; Olivera, Marcelo e Isidro, AdánValoración y demanda del servicio ambiental hidrológico en el Parque Nacional Cumbres de Monterrey
24
su abastecimiento para los diferentes usos
y las futuras generaciones. En esta linea de
preocupacion, un esquema de PSAH podria
ayudar en la solucion de los problemas de es-
casez hidrica en la region para el futuro.
La metodologia empleada nos permitio obte-
ner los resultados esperados de acuerdo a los
objetivos planteados. De esta manera, consi-
derando los resultados obtenidos se concluye
que existe anuencia por parte de la poblacion
para participar en la conservacion de esta
area natural a traves de su disposicion a pagar
(DAP), la cual se estimo en 6.80 pesos men-
suales (aproximadamente 0.60 centavos de
dolar americano) con cargo a su servicio de
agua, por lo que podria esperarse una recau-
dacion de alrededor de 12 millones de pesos
anuales. Se encontro que la DAP esta relacio-
nada con los conocimientos de los usuarios
con respecto a los servicios ambientales que
le aporta Cumbres de Monterrey, asi como su
confianza en el organismo operador del agua
para que administre dichos recursos. A pesar
de que el valor del costo de oportunidad pro-
medio para la conservacion de areas foresta-
les es alto, de acuerdo al valor del costo de
restauracion para los tipos de ecosistemas
que existen en Cumbres de Monterrey, se es-
tima cubrir alrededor de 100 mil hectareas de
cubierta forestal para su conservacion (apro-
ximadamente diez veces mas a las que actual-
mente se cubre por esta modalidad).
De acuerdo a las caracteristicas socioecono-
micas de la ZMM y por los resultados logra-
dos en este estudio, se considera factible la
instrumentacion de un mecanismo mixto de
Esce
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Dis
posi
ción
apa
gar (
$)
Usu
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s de
l agu
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Mon
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nual
($)
Distribución de Gastos
Restauración de barrancas
Conservación de bosque
Conservación de chaparral
Administrati-vos, legales e investigación
Cos
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Cob
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ectá
reas
)
Porc
enta
je d
el fo
ndo
Mon
to ($
)
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.
Cuadro 5. Diseño y distribución de recursos del PSAH para Cumbres de
Monterrey
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (9-28)
25
PSAH, bajo una modalidad voluntaria y nor-
mada. Voluntaria en el sentido de que existe
anuencia por parte de la poblacion usuaria
para participar y normada porque es nece-
sario dar certeza institucional, juridica y de
largo plazo para recabar e invertir los recur-
sos generados y manejados a traves de un
Fideicomiso. Sin embargo, es preciso senalar
que, infortunadamente, no existe la voluntad
politica e institucional necesaria para asumir
dicho compromiso e impulsar el esquema
propuesto.
En este sentido, retomamos el argumento de
que la responsabilidad para conservar Cum-
bres de Monterrey requiere ser compartida
entre usuarios y proveedores del recurso hi-
drico, por lo que se debe impulsar un esfuer-
zo y trabajo bajo los principios de apoyo mu-
tuo, solidaridad, confianza y determinacion
etica, de voluntad politica e institucional –tal
y como fue senalado por autores ya citados
–. Se trata, en ultima instancia, de brindar a la
comunidad un servicio que garantice el obje-
tivo de agua segura, agua para siempre.
Saldívar, Américo; Olivera, Marcelo e Isidro, AdánValoración y demanda del servicio ambiental hidrológico en el Parque Nacional Cumbres de Monterrey
26
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Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (29-48)
29
1Resumen
La Productividad Total de Factores (PTF) se ob-
tiene a partir de una funcion de produccion
neoclasica la cual depende normalmente de los
factores mano de obra y capital. Al ser obtenida
como residual, la PTF mide la contribucion al cre-
cimiento del producto que no es explicada por
ambos factores. Siguiendo a Tzouvelekas, Vou-
vaki y Xepapadeas (2007), el presente estudio
propone incorporar un factor ambiental (medi-
do como emisiones de CO2) y un factor huma-
no (capital humano) a la funcion de produccion
agregada del Peru a fin de obtener un PTF mas
apropiado. Usando series de tiempo para el pe-
riodo 1960-2009, se encontro que la variable am-
biental resulto significativa y por ende, su omi-
sion podria sobreestimar la tipica PTF. Asimismo,
se demuestra que el capital humano no explica
el producto, lo cual va en linea con lo encontrado
por Carranza, Fernandez-Baca y Moron (2003) y
Yamada (2006) para el caso peruano.
Palabras clave: Solow, Productividad Total
de Factores, crecimiento, ambiente.
Clasificación JEL: O44,O47, Q5
1 Magister Economia de los Recursos Naturales y del Medio Ambiente (Universidad de Concepcion - Chile). Docente e investigador (UNALM). Dirección postal: Jr. Pirandello 105, Dpto. 102 (Lima, Peru). Teléfono: (511) 6147800 anexo: 239; e-mail: corihuela@lamolina.edu.pe
2Abstract
Total Factor Productivity (TFP) is obtained
from a neoclassical production function
which usually depends on the factors labor
and capital. To be obtained as a residual, TFP
measures the contribution to output growth
that is not explained by two factors. Accor-
ding Tzouvelekas, Vouvaki and Xepapadeas
(2007), this study proposes to incorporate an
environmental factor (measured as CO2 emis-
sions) and human capital to the aggregate
production function of Peru in order to ob-
tain a PTF more appropriate. Using time series
for the period 1960-2009, it was found that
the environmental variable was significant
and hence their omission could overestimate
the typical PTF. It also shows that human ca-
pital does not explain the product, which is in
line with findings by Carranza, Fernandez-Ba-
ca and Moron (2003) and Yamada (2006) for
Peru.
Key words: Solow, Total Factor Productivity,
growth, environment.
JEL Classification: O44, O47, Q5
2 Economista (UNALM-Peru). Consultor del Programa de Desarrollo Rural Sostenible (PDRS) de la GTZ. Asistente de docencia (UNALM-Peru). Dirección postal: Calle Helsinski 363, Ate-Vitarte. Teléfono: (511) 3511463; e-mail: 20050941@lamolina.edu.pe
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 Fecha de aceptación: 04-03-2013
Orihuela, Carlos; Nolazco, Jose LuisLa productividad total de factores incorporando variables ambientales: El caso peruano
30
1. INTRODUCCIÓN
En la decada de los cincuenta, Solow (1957)
establecio las bases de la teoria del crecimien-
to economico del producto, el cual -conforme
a su planteamiento- es explicado no solo por
la contribucion de los factores clasicos de
produccion, tales como capital y mano de
obra, sino tambien por el componente deno-
minado Productividad Total de Factores (PTF),
el cual mide la fraccion del producto que no
es explicada por tales factores.
Esta teoria ha sido cuestionada por la omision
de la variable ambiental (Georgescu-Roegen,
1975), lo cual podria sesgar los resultados al
no incluir, por ejemplo, los costos de contami-
nacion en el crecimiento economico (Brock,
1973). Ya por la decada de los ochenta, esta
teoria entro en transicion una vez que apare-
cieron los modelos de crecimiento endogeno
los cuales se alejan del planteamiento neocla-
sico al suponer una tasa de crecimiento endo-
gena que permite incorporar las preferencias,
la tecnologia y las politicas regulatorias a los
procesos de crecimiento economico (Romer,
1987; Grossman y Helpman, 1991; Aghion y
Howitt, 1992).
Posteriormente, la discusion entre el creci-
miento economico y el deterioro ambiental
tomo fuerza a fines de los noventa probando
la hipotesis de la Curva Ambiental de Kuz-
nets que, en lineas generales, propone la
existencia de una relacion en forma de U-in-
vertida entre el deterioro medio ambiental
y el crecimiento economico (Stern, Common
y Barbier, 1996; Ekins, 1997; De Bruyn et al.,
1998; Harbaugh y Levinson, 2002). Sin em-
bargo, estos estudios no estuvieron exentos
de criticas en la estimacion econometrica
tales como presencia de heterogeneidad, si-
multaneidad, sesgo de variables omitidas y
cointegracion (Stern, 2004).
En la actualidad, ha resurgido el analisis de
la contabilidad del crecimiento verde en los
modelos neoclasicos estudiados en la deca-
da de los setenta3, y en la cual se analiza la
incorporacion de la variable ambiental en la
explicacion del producto, para asi cuantificar
una verdadera PTF (Xepapadeas 2003, 2005;
Kalaitzidakis, Mamuneas y Stengos, 2006;
Tzouvelekas, Vouvaki y Xepapadeas, 2007).
La premisa es que es que existira un sesgo al
omitir la variable ambiental pues la PTF sera
explicada solo por cambios tecnologicos,
desarrollo del capital humano, estabilidad
politica y macroeconomica, solvencia del
sistema financiero, entre otros, excepto por
la degradacion ambiental.
El primer objetivo de este trabajo es de tipo
metodologico. Se plantea la necesidad de in-
corporar en el producto no solo el capital ar-
tificial, mano de obra y capital humano, sino
tambien la variable ambiental. Se propone
que este ultimo factor debe incorporarse en
cualquier estudio empirico de crecimiento.
El segundo objetivo es calcular una PTF mas
apropiada para el Peru, lo que puede gene-
rar mejoras en las conclusiones y/o medidas
de politicas publicas que permitan lograr el
objetivo estrategico de la alta competitivi-
3 Para los primeros estudios sobre el analisis de la contaminacion ambiental en los modelos de crecimiento en estilo neoclasico, vease, 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)
31
dad con mejores niveles de empleo, basa-
da en un estructura productiva diversifica-
da, competitiva, sostenible y con alto valor
agregado. Esta hipotesis se prueba a traves
de modelos no lineales en parametros para
series de tiempo durante el periodo 1960-
2009 corroborando previamente -a traves de
la metodologia de Granger (1988)- que las
variables regresoras explican al producto y
no lo contrario.
El resto del documento esta estructurado
de la siguiente manera: en la seccion 2, se
realizara una revision de literatura de la me-
dicion de la PTF y la inclusion de la variable
ambiental en la explicacion del producto; en
la seccion 3 se analiza la PTF a partir del mo-
delo de Solow y se deriva una PTFA a partir
de la inclusion del factor ambiental en tal
modelo; en la seccion 4 se senalan las fuen-
tes de los datos y los modelos a desarrollar
en las estimaciones econometricas; mientras
que en la seccion 5 se explicara los resulta-
dos obtenidos y el valor de la PFTA, evaluan-
do previamente la relacion existente entre
las regresoras y el producto. Finalmente, las
conclusiones y recomendaciones se presen-
tan en la seccion 6.
2. REVISIÓN DE LITERATURA
Son abundantes los estudios que han calcu-
lado la PTF tradicional para las economias
de diversos paises e incluso para los sectores
que la componen. Sin embargo, la literatura
empirica que estima la PTF incluyendo la va-
riable ambiental es reciente.
Xepapadeas (2003, 2005) ofrecio un analisis
de la relacion entre el crecimiento economico
y la degradacion ambiental en la funcion de
produccion neoclasica de Solow. Dicho au-
tor demuestra la posible dependencia de las
emisiones de CO2 y el producto.
Kalaitzidakis, Mamuneas y Stengos (2006)
demostraron empiricamente el efecto de la
contaminacion -medido por las emisiones de
CO2- en el crecimiento economico para los
paises industrializados. Usando un modelo
semiparametrico para el periodo 1981-1998,
los autores encontraron una relacion no lineal
significativa entre el crecimiento de la PTF y
las emisiones de CO2, la cual varia en funcion
del nivel de contaminacion de un pais y el ni-
vel de capital humano.
Tzouvelekas, Vouvaki y Xepapadeas, (2007)
tambien incorporaron las emisiones de CO2
como proxy de la degradacion ambiental en
el producto y analizaron su contribucion en la
medicion de la PTF mediante un modelo de
datos panel para 23 paises de la OCDE. Los re-
sultados sugieren que tales emisiones tienen
una contribucion estadisticamente significativa
para la PTF. Sin embargo, una particularidad de
estos ultimos estudios es que omiten la prueba
de causalidad entre las emisiones de CO2 y el
producto. Tener en consideracion este ultimo
analisis, permitira evaluar la viabilidad de incluir
la variable ambiental como factor del producto.
Justamente, Coondoo y Dinda (2002) cuestio-
nan los estudios que evaluan la relacion entre
el producto y nivel de contaminacion. Utili-
zando un modelo de datos panel, los autores
demostraron, a traves del test de causalidad
Orihuela, Carlos; Nolazco, Jose LuisLa productividad total de factores incorporando variables ambientales: El caso peruano
32
de Granger, que en paises desarrollados de
Norte America y Europa Occidental la causa-
lidad va desde las emisiones de CO2 hacia el
producto, mientras para los grupos de paises
en desarrollo como America del Sur, Centroa-
merica y Oceania la causalidad es de manera
inversa. Incluso, para Asia y África encontra-
ron que esta relacion es bidireccional, aunque
la heterogeneidad entre los grupos de paises
pudo ocasionar sesgos en los resultados.
Por esa razon, Menyah y Wolde-Rufael (2010)
evaluaron la relacion causal en el largo pla-
zo del crecimiento economico, las emisiones
contaminantes y el consumo de energia para
el sur de África durante el periodo 1965-2006,
aplicando la metodologia de cointegracion
de Johansen. Mediante la prueba de causali-
dad de Granger, los autores demostraron una
relacion unidireccional tanto de las emisiones
de CO2 y del consumo de energia hacia el cre-
cimiento economico.
Para el caso peruano, Vega-Centeno (1997),
Seminario y Beltran (1998), Carranza, Fernan-
dez-Baca y Moron (2003), IPE (2003), estimaron
la PTF sin factor ambiental aunque en algun
caso (Jimenez, 2011) tambien incluyeron el ca-
pital humano. Sobre esta ultima variable, vale
destacar que no hay estudios rigurosos sobre
su inclusion en la funcion de produccion agre-
gada peruana debido a la ausencia de infor-
macion confiable de la calidad de educacion
(Carranza, Fernandez-Baca y Moron, 2003, Ya-
mada, 2006; Moron, 2007; Jimenez, 2011).
En sintesis, dada la deficiencia en el calculo de
la PTF para el caso peruano, a continuacion
se propone incorporar la variable ambiental
como input en el producto evaluando previa-
mente, la causalidad entre estas. Posterior-
mente, se calculara una nueva PTF para los
fines ya mencionados.
3. EL MODELO
3.1. Modelo de Solow sin
medio ambiente4
En el modelo clasico de crecimiento de Solow
tradicional, sin consideraciones ambientales,
se tiene:
Ẏ!= 𝑆𝑆!
!!+ S!
!!+ 𝑆𝑆!
!!
𝑌𝑌 = 𝐹𝐹(𝐾𝐾,𝐸𝐸) = 𝐹𝐹(𝐾𝐾,𝐴𝐴𝐴𝐴)
!!
𝑦𝑦 = !!
!!
𝑆𝑆!!!
(1)
En terminos de crecimiento, la expresion (1)
se puede escribir de la siguiente manera:
Ẏ!= 𝑆𝑆!
!!+ S!
!!+ 𝑆𝑆!
!!
𝑌𝑌 = 𝐹𝐹(𝐾𝐾,𝐸𝐸) = 𝐹𝐹(𝐾𝐾,𝐴𝐴𝐴𝐴)
!!
𝑦𝑦 = !!
!!
𝑆𝑆!!!
(2)
Donde Y es el producto agregado, K es el ca-
pital fisico, E=AL es el trabajo efectivo, siendo
L la mano de obra (input) y A es un parametro
que incrementa el cambio tecnico. Asimismo,
SK y SL son las participaciones del capital y del
trabajo en el producto. La PTF se define como:
𝑔𝑔! = 𝑆𝑆!!!= !
!− 𝑆𝑆!
!!− 𝑆𝑆!
!!
(3)
Bajo retornos constantes a escala, SK + SL = 1, y por tanto la expresion (3) se convierte en:
𝑔𝑔! = 𝑆𝑆!𝐴𝐴𝐴𝐴 =
𝑦𝑦𝑦𝑦 − 𝑆𝑆!
𝑘𝑘𝑘𝑘 (4)
4 Para mas detalles, revisar el Anexo 1.
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (29-48)
33
Donde
Ẏ!= 𝑆𝑆!
!!+ S!
!!+ 𝑆𝑆!
!!
𝑌𝑌 = 𝐹𝐹(𝐾𝐾,𝐸𝐸) = 𝐹𝐹(𝐾𝐾,𝐴𝐴𝐴𝐴)
!!
𝑦𝑦 = !!
!!
𝑆𝑆!!!
es el ratio de crecimiento del pro-
ducto por trabajador
Ẏ!= 𝑆𝑆!
!!+ S!
!!+ 𝑆𝑆!
!!
𝑌𝑌 = 𝐹𝐹(𝐾𝐾,𝐸𝐸) = 𝐹𝐹(𝐾𝐾,𝐴𝐴𝐴𝐴)
!!
𝑦𝑦 = !!
!!
𝑆𝑆!!!
y
Ẏ!= 𝑆𝑆!
!!+ S!
!!+ 𝑆𝑆!
!!
𝑌𝑌 = 𝐹𝐹(𝐾𝐾,𝐸𝐸) = 𝐹𝐹(𝐾𝐾,𝐴𝐴𝐴𝐴)
!!
𝑦𝑦 = !!
!!
𝑆𝑆!!!
es el ratio
del crecimiento del capital por trabajador
(k = K/L). Por lo tanto, la PTF esta dada por
Ẏ!= 𝑆𝑆!
!!+ S!
!!+ 𝑆𝑆!
!!
𝑌𝑌 = 𝐹𝐹(𝐾𝐾,𝐸𝐸) = 𝐹𝐹(𝐾𝐾,𝐴𝐴𝐴𝐴)
!!
𝑦𝑦 = !!
!!
𝑆𝑆!!!
, donde el ratio del trabajo exogeno
que aumenta el cambio tecnico 𝑥𝑥 =Ȧ𝐴𝐴
pue-
de ser directamente determinado.
3.2. Modelo de Solow
Ambiental5
Usando las ideas de Denison (1962), Dasgup-
ta y Mäler (2000) y Tzouvelekas, Vouvaki y
Xepapadeas, (2007), quienes incorporaron el
capital humano y la variable ambiental como
inputs del producto, la nueva funcion de pro-
duccion neoclasica estandar sera:
Y = F(K, E, H, X)
Donde en adicion al K y E, H es stock de ca-
pital humano, X = BZ es la multiplicacion de
la variable ambiental Z y el ahorro o aumento
en el cambio tecnico B (tambien denominado
residual ambiental). Diferenciando (5) respec-
to al tiempo, la ecuacion de crecimiento sera:
𝑌𝑌𝑌𝑌= 𝑆𝑆!
𝐾𝐾𝐾𝐾
+ 𝑆𝑆!𝐻𝐻𝐻𝐻
+ 𝑆𝑆!𝐴𝐴𝐴𝐴
+ 𝑆𝑆!𝐿𝐿𝐿𝐿
+ 𝑆𝑆!𝐵𝐵𝐵𝐵
+ 𝑆𝑆!𝑍𝑍𝑍𝑍
(6)
Donde Sj,(j=K, L, H, Z) representa la parti-
cipacion de los factores en el producto. Por
lo tanto, de la expresion (6) la PTF ajustada
(PTFA) se define como γ:
𝛾𝛾 = 𝑆𝑆!𝐴𝐴𝐴𝐴
+ 𝑆𝑆!𝐵𝐵𝐵𝐵
=𝑌𝑌𝑌𝑌− 𝑆𝑆!
𝐾𝐾𝐾𝐾
− 𝑆𝑆!𝐻𝐻𝐻𝐻
− 𝑆𝑆!𝐿𝐿𝐿𝐿
− 𝑆𝑆!𝑍𝑍𝑍𝑍
(7)
5 Para mas detalles, revisar el Anexo 2.
Donde bajo retornos constantes a escala:
SK+SH+SL+SZ=1 Asimismo, la expresion (7)
se puede expresar como tasa de crecimiento:
𝛾𝛾 =𝑌𝑌𝑌𝑌− 𝑆𝑆!
𝑘𝑘𝑘𝑘
− 𝑆𝑆!ℎℎ
− 𝑆𝑆!𝑧𝑧𝑧𝑧
(8)
A diferencia de (3) o (4), las expresiones (7) u
(8)incluyen la variable ambiental (s↓Z Z˙/Z) y
el capital humano 𝑆𝑆!𝐻𝐻𝐻𝐻
, lo cual indica que
existen dos recursos mas que generan creci-
miento de la produccion, ademas del stock de
capital artificial y la mano de obra. Por lo tan-
to, Z y H deberian ser consideradas con el fin
de obtener una estimacion ajustada de la PTF.
4. METODOLOGÍA
4.1. Los Datos
Esta seccion proporciona las fuentes de las
variables que sirvieron para estimar eco-
nometricamente la PTFA durante el periodo
1960-2009. Para la estimacion de la variable
dependiente, el producto, se utilizo la data
del producto interno bruto (PIB), cuya infor-
macion fue obtenida del Banco Central de
Reserva del Peru. Las variables regresoras
fueron: stock de capital artificial (K), stock
de capital humano (H) y como proxy de la
degradacion de los recursos naturales, se
utilizo las emisiones de CO2 (Z).
El uso de esta ultima variable, para el caso
peruano, obedecio principalmente a tres ra-
zones. En primer lugar, de todos los contami-
nantes, las emisiones de CO2 son las mas re-
presentativas: en 1994 concentraron el 97%
del total de emisiones de efecto invernadero
Orihuela, Carlos; Nolazco, Jose LuisLa productividad total de factores incorporando variables ambientales: El caso peruano
34
(MINEM, 2010). En segundo lugar, dicha va-
riable se genera a partir de la contaminacion
por sectores economicos tales como trans-
porte, pesca, industria, agropecuario, mine-
ria y otros que de una u otra forma, generan
degradacion de los recursos naturales. Por ul-
timo, 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 informacion de K se obtuvo de Semina-
rio et al. (2008) para el periodo 1960-2007.
Para el periodo restante (2008-2009) se es-
timo mediante extrapolacion lineal simple.
La variable H fue estimada usando la expre-
sion H = PEA(eαθ) donde PEA es la poblacion
economicamente activa, que en el Peru esta
comprendida entre los 15 y los 65 anos; θ es
el numero de anos de logro educativo mien-
tras que α corresponde a la tasa de retorno
de la educacion.
Para el periodo 1984-2004 la informacion de α
fue obtenida de Yamada (2007), mientras que
para los periodos 1960-1983 y 2005-2009 se
utilizaron los valores de los anos 1984 y 2004,
respectivamente. La informacion de θ fue ob-
tenida de Barro y Lee (2000) quienes ofrecen
estimaciones por quinquenio. La informa-
cion de la PEA se obtuvo de INEI (2010a) para
el periodo 1970-2009, mientras que para el
periodo 1960-1969 se estimo mediante ex-
trapolacion lineal simple.
La informacion de Z fue obtenida de INEI
(2010b) para todo el periodo 1985-2009.
Para el periodo restante, se utilizo la infor-
macion del World Bank (2011). Las series de
K, H y Z fueron divididas entre la PEA (L). Las
series monetarias fueron convertidas a soles
constantes del ano 1994, utilizando el de-
flactor implicito del PIB.
4.2. Modelos para la
estimación de la PTFA
Sea la especificacion Cobb-Douglas estandar,
incluyendo las emisiones de CO2 y el capital
humano:
𝑌𝑌 = 𝐴𝐴𝐾𝐾!!𝐻𝐻!! 𝐴𝐴𝐴𝐴 !! 𝐵𝐵𝐵𝐵 !!
(9)
La funcion de produccion agregada (9) expre-
sada en terminos por trabajador (PEA = L)
seria:
𝑌𝑌𝐿𝐿 =
𝐾𝐾𝐿𝐿
!! 𝐻𝐻𝐿𝐿
!! 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐿𝐿
!! 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐿𝐿
!!
(10)
Y, sabiendo que 𝐴𝐴 = 𝑒𝑒!!!
y 𝐵𝐵 = 𝑒𝑒!!!
, don-
de b1 y b2 son parametros que representan
la tasa de crecimiento constante del cambio
tecnico de la mano de obra y emisiones de
CO2, respectivamente, se tiene:
𝑦𝑦 = 𝑘𝑘!!ℎ!!𝑧𝑧!!𝑒𝑒 !!!!!!!!! !
(11)
Donde:𝑦𝑦 =𝑌𝑌𝐿𝐿
, 𝑘𝑘 =𝐾𝐾𝐿𝐿
, ℎ =𝐻𝐻𝐿𝐿
y 𝑧𝑧 =𝑍𝑍𝐿𝐿
. Linea-
lizando (11), se obtienen las elasticidades de
cada input:
ln𝑦𝑦 = 𝑠𝑠!𝑏𝑏! + 𝑠𝑠!𝑏𝑏! 𝑡𝑡 + 𝑠𝑠! ln 𝑘𝑘 + 𝑠𝑠! ln ℎ + 𝑠𝑠! ln 𝑧𝑧
; 𝑠𝑠! = 1− 𝑠𝑠! − 𝑠𝑠! − 𝑠𝑠!
(12)
Donde: PTFA= 𝑠𝑠!𝑏𝑏! + 𝑠𝑠!𝑏𝑏! . Asimismo, si a
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (29-48)
35
(12) se impone a2 = 0, se obtiene una fun-
cion de produccion con emisiones de CO2
pero sin capital humano:
ln𝑦𝑦 = 𝑠𝑠!𝑏𝑏! + 𝑠𝑠!𝑏𝑏! 𝑡𝑡 + 𝑠𝑠! ln 𝑘𝑘 + 𝑠𝑠! ln 𝑧𝑧 (13)
Por otro lado, si sZ = 0 entonces en (12) se
tiene a la funcion de produccion agregada
tradicional con capital humano sin emisiones:
ln𝑦𝑦 = 𝑠𝑠!𝑏𝑏! 𝑡𝑡 + 𝑠𝑠! ln 𝑘𝑘 + 𝑠𝑠! ln ℎ (14)
Donde: PTF= 𝑠𝑠!𝑏𝑏! . Adicionalmente, si
sH=sZ=0 , (12) se transforma en la funcion de
produccion neoclasica estandar:
ln𝑦𝑦 = 𝑠𝑠!𝑏𝑏! 𝑡𝑡 + 𝑠𝑠! ln 𝑘𝑘 (15)
Cada una de estas especificaciones (12), (13),
(14) y (15), pueden ser asociadas a distintas
ecuaciones de crecimiento. Especificamente
en (12), que es la ecuacion mas general, se
tiene:
𝑌𝑌𝑌𝑌= 𝛾𝛾 + 𝑆𝑆!
𝑘𝑘𝑘𝑘
− 𝑆𝑆!ℎℎ
− 𝑆𝑆!𝑧𝑧𝑧𝑧
(16)
Donde la PTFA: 𝛾𝛾 = 𝑠𝑠!𝑏𝑏! + 𝑠𝑠!𝑏𝑏!
Por lo tanto, la PTFA puede ser estimada eco-
nometricamente, incluyendo una tendencia,
en las ecuaciones (12)-(15), o una constante
en la ecuacion (16). Sin embargo, esta ultima
ecuacion no sera estimada, pues tiene la des-
ventaja de no poder separar las contribucio-
nes del cambio tecnico asociados a la mano de
obra (b↓1) y las emisiones de CO2 (b↓2). Asi-
mismo, las estimaciones usando una funcion
de produccion en primeras diferencias (segun
la aproximacion 𝑥𝑥 ·/𝑥𝑥 ≅ ln 𝑥𝑥↓𝑡𝑡 − ln 𝑥𝑥↓(𝑡𝑡 − 1)
podrian presentar problemas asociados con
la estacionariedad de las variables en niveles.
Teniendo en cuenta la dependencia de los
parametros asociados a cada factor de la pro-
duccion y la necesidad de estimar b1 y b2 (pa-
rametros irrestrictos), es claro que las ecua-
ciones (12)-(15) no pueden ser estimadas via
una tendencia simple. Para solucionar este
problema, haciendo sZ+sK+sH+sL=1, se
plantean los siguientes modelos no lineales
en parametros:
PTFA1:
ln !!= 𝑠𝑠!𝑏𝑏! + 1 − 𝑠𝑠! − 𝑠𝑠! − 𝑠𝑠! 𝑏𝑏! 𝑡𝑡 + 𝑠𝑠! ln
!!+ 𝑠𝑠! ln
!!− 𝑠𝑠! ln 𝑧𝑧
Donde la PTFA es igual a:
𝑠𝑠!𝑏𝑏! + 1 − 𝑠𝑠! − 𝑠𝑠! − 𝑠𝑠! 𝑏𝑏! = 𝑠𝑠!𝑏𝑏! + 𝑠𝑠!𝑏𝑏!
.
PTFA1:
ln !!= 𝑠𝑠!𝑏𝑏! + 1 − 𝑠𝑠! − 𝑠𝑠! 𝑏𝑏! 𝑡𝑡 + 𝑠𝑠! ln
!!− 𝑠𝑠! ln 𝑧𝑧 (18)
Siendo la PTFA igual a: 𝑠𝑠!𝑏𝑏! + 1 − 𝑠𝑠! − 𝑠𝑠! 𝑏𝑏! = 𝑠𝑠!𝑏𝑏! + 𝑠𝑠!𝑏𝑏!
y sH=0.
Asimismo, a fin de comparar las variantes
para la estimacion del PTFA, se plantea los si-
guientes modelos:
PTF1:
ln 𝑦𝑦 = 1 − 𝑠𝑠! − 𝑠𝑠! 𝑏𝑏! 𝑡𝑡 + 𝑠𝑠! ln 𝑘𝑘 + 𝑠𝑠! ln ℎ
(19)
Donde la PTF es igual a:
(17)
Orihuela, Carlos; Nolazco, Jose LuisLa productividad total de factores incorporando variables ambientales: El caso peruano
36
1 − 𝑠𝑠! − 𝑠𝑠! 𝑏𝑏! = 𝑠𝑠!𝑏𝑏!
y sZ=0.
PTFA2: ln 𝑦𝑦 = 1 − 𝑠𝑠! 𝑏𝑏! 𝑡𝑡 + 𝑠𝑠! ln 𝑘𝑘
(20)
Donde la PTF es igual a:
1 − 𝑠𝑠! 𝑏𝑏! = 𝑠𝑠!𝑏𝑏! y 𝑠𝑠! = 𝑠𝑠! = 0 .
Para evitar el problema de endogeneidad
en los modelos (17)-(20) asociado con los
inputs e inconsistencia en los estimadores
de la funcion de produccion, se estima en
PTFA1 - PTFA2 y PTF1 - PTF2 bajo retor-
nos constantes a escala, ya que en este caso
los estimadores MCO son consistentes para
el caso de una funcion de produccion de tipo
Cobb-Douglas (Mundlak, 1996).
5. RESULTADOS
5.1. Causalidad entre el
producto y variables
regresoras
Antes de proceder a la estimacion de la PTFA,
es necesario explicar el tipo de causalidad
existente entre las variables regresoras y el
producto. Siguiendo la metodologia de Gran-
ger (1988) se propone probar el test de cau-
salidad para tres sub periodos, 1960-1990,
1960-1999 y 1993-2009, asi como para todo
el horizonte de analisis, 1960-2009.
El primer periodo (1960-1990) fue escogido
para compararlo con los resultados de Coon-
doo y Dinda (2002) quienes obtuvieron una
relacion unidireccional que va desde el pro-
ducto hacia las emisiones de CO2 para Ame-
rica del Sur.
El segundo periodo (1960-1999) corresponde
al estudiado por Carranza, Fernandez-Baca y
Moron (2003) para el caso peruano, de mane-
ra que su resultado pueda ser comparado con
los obtenidos en este estudio. Durante una
parte de este periodo (1970-1992), el Peru
experimento profundos cambios macroeco-
nomicos (hiperinflacion, altos niveles de des-
empleo, recesion), incluso el flagelo del terro-
rismo, de manera que los resultados podrian
estar severamente distorsionados por estos
eventos.
En el tercer periodo (1993-2009), la economia
peruana inicio un proceso de recuperacion,
emprendiendose profundas reformas estruc-
turales que contribuyeron a un sostenido cre-
cimiento economico.
Conforme a la Tabla 1, solo las variables regre-
soras convencionales (K y L) presentaron la di-
reccion de causalidad esperada: ambas inci-
den sobre el producto, y no lo contrario para
los cuatro periodos de analisis. Sin embargo,
las variables regresoras no convencionales (H
y Z) tuvieron un comportamiento ambiguo
dependiendo del periodo.
Los resultados para todos los periodos in-
dican que el producto no explica el capital
humano y tampoco de manera inversa. Lo
anterior coincide a lo obtenido para la PTF
peruana por Carranza, Fernandez-Baca y Mo-
ron (2003), Yamada (2006) y Jimenez (2011),
quienes tampoco encuentran alguna relacion
entre el capital humano y el producto, adu-
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (29-48)
37
ciendo que esto se debe a la ausencia de in-
formacion confiable en la construccion de di-
cho factor. Por tanto, no deberia estimarse la
ecuacion PTFA1 para ningun periodo ya que
se estaria incluyendo una variable espuria en
la regresion.
Para los periodos 1960-1990 y 1960-1999, la
ecuacion correcta a estimar seria PTF2. En el
primer periodo, el producto explica las emi-
siones de CO2 y no de manera inversa, lo cual
coincide a lo obtenido por Coondoo y Dinda
(2002) y por lo tanto, no seria correcto incluir
las emisiones de CO2 como un input en dicho
Hipótesis Nula1960-1990 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
Rezago Óptimo del VAR 3 2 1 2
ln y no causa a lo Granger a ln k 0.81 0.81 0.29 0.30 0.92 0.93 0.13 0.14
ln k no causa a lo Granger a ln y 0.04 0.06 0.02 0.03 0.07 0.10 0.00 0.00
Rezago Óptimo del VAR 2 2 1 1
ln y no causa a lo Granger a ln h 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 1 3 1 2
Resultado PTF2 PTF2 PTFA2 PTFA2
1/ Las variables se testearon en primeras diferencias para que sean estacionarias. Asimismo, todas las variables están en términos por trabajador (L).
Fuente: Elaboración propia.
Tabla 1. Causalidad de Granger 1/
periodo ya que ocasionaria endogeneidad en
las estimaciones. Para el segundo periodo, las
emisiones de CO2 no explican el producto y
tampoco de manera inversa. Sin embargo,
durante los periodos 1993-2009 y 1960-2009,
los resultados sugieren que el stock de capi-
tal artificial y las emisiones de CO2 explican
el producto y no de manera inversa para un
nivel de significancia del 10%.Considerando
dichas variables como inputs, la ecuacion co-
rrecta a estimar en ambos casos seria PTFA2.
El efecto que las emisiones de CO2 incidan sobre
el producto o que ocurra lo contrario depende-
ria de dos situaciones: i) la eficiencia en el uso
de la energia (diferentes cantidades de energia
para producir un mismo producto) y ii) la con-
centracion de la actividad economica en secto-
res mas o menos intensivos en el uso de energia.
Durante el periodo 1960-1990, la incidencia
del PIB sobre las emisiones de CO2(Z) puede
explicarse por los efectos de la deforestacion
y el cambio de uso en el suelo (CONAM, 2001),
eventos que contribuyeron con mas del 47%
de las emisiones totales a nivel nacional en
el ano 2000. El resto esta conformado por la
generacion electrica e hidrocarburos y por
Orihuela, Carlos; Nolazco, Jose LuisLa productividad total de factores incorporando variables ambientales: El caso peruano
38
el consumo de energia que, adicionalmente,
abarca los sectores industria comercial y do-
mestico (MINAM, 2010).
El aumento poblacional, los ciclos economi-
cos y otros eventos socioeconomicos, con-
llevaron a una creciente migracion hacia la
amazonia, cambiando el uso del suelo para
fines agricolas, aun cuando esta presion ha
sido decreciente en algunos periodos. Por el
lado de la industria, la eficiencia energetica
fue baja en este periodo (Grafico 1) debido
posiblemente al debil sistema regulatorio
imperante en la industria peruana en aquella
epoca.
De otro lado, a inicios de los noventa se em-
prendieron profundas reformas estructura-
les en todo el pais, con el fin de reactivar la
economia. Estas reformas abarcaron no solo
el sector energetico sino tambien los secto-
res transportes, saneamiento y telecomuni-
caciones. Posteriormente, en el ano 2004 se
inicio el Proyecto Camisea el cual consiste
en la extraccion y distribucion de las cuan-
tiosas reservas de gas natural y liquidos
(LGN), cuya importancia se reflejo en el in-
cremento del PIB en 1%, modificando asi la
matriz energetica, lo que significo un decre-
cimiento sostenible de la intensidad ener-
getica (MINEM, 2010). Todo esto explicaria,
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
importante tener en cuenta que las estima-
ciones pueden estar sesgadas si no se realiza
un previo analisis de causalidad.
5.2. Estimación Econométrica
de la PTFAz
Una vez determinada la relacion de causali-
dad para evaluar que ecuacion deberia esti-
marse para diferentes periodos de tiempo, se
plantea la medicion de la PTFA. A continua-
cion, 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 1960-
2009, obteniendo incluso las contribuciones
del cambio tecnico asociados a la mano de
obra (b↓1) y a las emisiones de CO2 (b↓2).
Cabe anadir que para obtener dichos resulta-
dos, se plantea un modelo no lineal en para-
metros cuya ventaja radica en obtener la par-
ticipacion de cada factor en el producto, mas
aun, si este explicado por mas de dos inputs.
En primer lugar, es importante tambien men-
cionar que para los diferentes periodos algu-
nas variables son no significativas individual-
mente debido a la multicolinealidad entre el
stock de capital artificial, stock de capital hu-
mano y la mano de obra (Anexo 3). Sin embar-
go, a pesar de este problema, los estimadores
siguen siendo insesgados. Por ello, el presen-
te estudio evita estimar la PTFA por decadas,
ya que ante problemas de multicolinealidad
los parametros son muy sensibles y pueden
carecer de una medicion adecuada en los es-
timadores y dela PTFA (Green, 1990).
En segundo lugar, la mayoria de modelos es-
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (29-48)
39
timados para los diferentes periodos fueron
corregidos de problemas de heteroscedastici-
dad y autocorrelacion utilizando el estimador
consistente de Newey-West (HAC). Asimismo,
todos los estimadores resultaron globalmen-
te significativos incluso al 1% (Anexo 4).
Segun lo obtenido por el test de causalidad
durante los periodos1960-1999, 1993-2009 y
1960-2009, las estimaciones mas adecuadas
son PTF2 y PTFA2, para el primero y los dos ul-
timos periodos, respectivamente. Del mismo
modo, si se consideraran las alternativas PTF1
y PTFA1, los resultados serian erroneos ya que
ocasionaria problemas de regresion espuria y
omision de variables relevantes (Tabla 2).
Para el periodo 1960-1999, la estimacion PTF2
y PTFA2 indica que la PTF es -1.53 % y -0.62%
respectivamente, lo cual difiere a lo obtenido
por Carranza, Fernandez-Baca y Moron (2003)
quienes obtuvieron -0.33% utilizando la me-
todologia de cointegracion de Johansen. Mas
alla del metodo usado, la diferencia puede
explicarse debido a que dichos autores uti-
lizaron las series monetarias en millones de
dolares de 1995, mientras que en el presente
estudio se utilizo la misma informacion pero
en millones de nuevos soles de 1994. Asi-
mismo, Carranza, Fernandez-Baca y Moron
(2003) asumieron que la tasa de depreciacion
es 2.5% y que el aporte del stock de capital al
producto es de 33%, la cual difiere con la tasa
de depreciacion del presente estudio (5%).
En sintesis, los resultados6 evidencian lo que
ocurrio en la sociedad peruana durante los
anos 80’s, donde hubo violencia terrorista,
inestabilidad politica y caos macroeconomico
6 Los estudios de Vega - Centeno (1997), Seminario y Beltran (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.
Figura 1. PIB y Emisiones por trabajador durante el periodo 1960-2009
Fuente: Elaboración propia en base a BCRP (2011) e INEI (2010).
Orihuela, Carlos; Nolazco, Jose LuisLa productividad total de factores incorporando variables ambientales: El caso peruano
40
que conllevo a un uso ineficiente de los recur-
sos. En efecto, Blyde y Fernandez Arias (2005)
estimaron que el crecimiento en la PTF del
Peru durante el periodo 1960-99 fue el mas
bajo de Sudamerica, con excepcion de Vene-
zuela. Ademas, dichos autores descubrieron
que al ajustar por el nivel de desarrollo, de los
21 paises de America Latina y el Caribe anali-
zados, el Peru ocupo el ultimo lugar en termi-
nos del nivel de la PTF.
Considerando el periodo 1993-2009, donde
no hubo inestabilidad economica y social, la
PTF obtenida es 1.03%. Este incremento se
explica por el dinamismo en la inversion, ma-
yores puestos de trabajo, incremento de las
emisiones de CO2 y el hecho que las politicas
publicas estuvieron orientadas a lograr la re-
forma del Estado y la organizacion de la pro-
duccion en la economia.
1960-1999 Variables sK sL sH sZ b1 b2 PTF PTFA
PTF1 k, l, h0.8971
[0.00]
0.1642
[0.00]
1.3012
[0.20]-
21.0914
[0.04]- -3.46% -
PTF2 k, l0.9431
[0.00]
0.0569
[0.00]- -
-0.2693
[0.00]- -1.53% -
PTFA1 k, l, h, z0.6491
[0.00]
0.4788
[0.32]
-0.5104
[0.30]
0.3825
[0.00]
0.0020
[0.77]
0.0021
[0.00]- 0.17%
PTFA2 k, l, z0.6434
[0.00]
-0.011
[0.41]-
0.3674
[0.00]
0.0174
[0.00]
0.0173
[0.00]- -0.62%
1993-2009 Variables sK sL sH sZ b1 b2 PTF PTFA
PTF1 k, l, h0.8236
[0.00]
-0.4412
[0.87]
0.6176
[0.04]-
-0.0088
[0.00]- 0.39% -
PTF2 k, l0.8575
[0.00]
0.1425
[0.00]- -
0.0667
[0.00]- 0.95% -
PTFA1 k, l, h, z0.5942
[0.00]
-0.3113
[0.40]
0.4041
[0.31]
0.3130
[0.07]
5.6602
[0.99]
5.6569
[0.00]- 0.86%
PTFA2 k, l, z0.5917
[0.00]
0.0632
[0.14]-
0.3451
[0.05]
0.0337
[0.00]
0.0237
[0.00]- 1.03%
1960-2009 Variables sK sL sH sZ b1 b2 PTF PTFA
PTF1 k, l, h0. 9704
[0.00]
0.9359
[0.50]
-0.9063
[0.00]-
0.0014
[0.00]- 0.13% -
PTF2 k, l0.9368
[0.00]
0.0632
[0.00]- -
-0.1739
[0.00]- -1.09% -
PTFA1 k, l, h, z0.6236
[0.00]
1.1740
[0.13]
-1.2393
[0.12]
0.4416
[0.00]
0.0099
[0.00]
0.0100
[0.00]- 1.60%
PTFA2 k, l, z0.5945
[0.00]
-0.0153
[0.39]-
0.4208
[0.00]
-0.0029
[0.84]
-0.0027
[0.00]- -0.11%
2/ Los valores en corchete representan el p-value. Detalles en Anexo 4.
Fuente: Elaboración propia.
Tabla 2. Comparación de resultados2/ de la PTFA y PTF (%) por periodos
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (29-48)
41
Si bien se ha incrementado la PTF para el ul-
timo periodo (debido al extraordinario cre-
cimiento peruano de la ultima decada), este
resultado aun sigue siendo reducido. La ex-
plicacion es que actualmente el 68% de la
PEA trabaja en empresas de no mas de cinco
trabajadores, en condiciones tecnicas y pro-
ductivas inferiores al promedio latinoameri-
cano. Asimismo, los estandares tecnologicos
y de productividad todavia no muestran una
propension suficientemente energica hacia la
innovacion y la competitividad con mayor va-
lor agregado (CEPLAN, 2011).
Otro gran problema en el Peru es el subem-
pleo. Los datos disponibles muestran que en
el ano 1998 el subempleo afectaba al 49.5%
de la PEA y en el ano 2009, la situacion habia
mejo rado debido a que el empleo adecuado
aumento a 51.6%, mientras que el desempleo
y subempleo disminuyeron en 2% y 5%, res-
pectivamente. Actualmente, hay escaso apo-
yo del gobierno que se complemente con las
inversiones en investigacion y desarrollo en
las universidades y centros de investigacion.
Ademas, el impulso a la innovacion en las Me-
dianas y Pequenas Empresas (MYPE) es bajo
y son pocas las asociaciones universidad-em-
presa, por lo que la duracion de crecimiento
y la vida util de aquellas es muy corta. Asi, el
sector emprendedor no aprovecha las limita-
das oportunidades relacionadas con la inves-
tigacion y el desarrollo, lo que genera insufi-
ciente innovacion tecnologica y una menor
competitividad del sector en la region. Las
productividades muy disimiles impiden las
relaciones inter-empresariales y limitan a su
vez la sustentacion de mas empleos produc-
tivos, limitando a la mano de obra a bajos in-
gresos o al subempleo (CEPLAN, 2011).
Por ultimo, si se analizara todo el periodo de
estudio (1960-2009), la PTF es -0.11%.Una po-
sible explicacion es que si bien hubo un cre-
cimiento de la PTF durante 1993-2009, este
resultado fue opacado principalmente por
los hechos ocurridosen los anos 1970-1992,
donde la productividad fue la menor de Ame-
rica Latina. Asimismo, el aporte negativo de
la mano de obra sobre el producto indicaria
que si bien existia mano de obra adecuada-
mente empleada, es decir, tenia condiciones
laborales que les permitia satisfacer sus nece-
sidades basicas, la bajas tasas de crecimiento
del producto en los ochenta no permitieron
sostener la masa laboral (presentandose asi la
etapa de los rendimientos negativos).
6. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
De acuerdo a la evidencia empirica desarro-
llada en el presente estudio, se corrobora que
las emisiones de CO2, (proxy de la variable
ambiental), explican el producto durante el
periodo 1960-2009, excepto para el subpe-
riodo 1960-1990, en el que la relacion fue
inversa. Por lo tanto, es importante tener en
cuenta que la inclusion de la variable ambien-
tal como factor del producto puede variar
dependiendo del pais y periodo en analisis.
En consecuencia, realizar la prueba de causa-
lidad entre ambas variables es necesario en
cualquier estudio sobre el crecimiento eco-
nomico.
Orihuela, Carlos; Nolazco, Jose LuisLa productividad total de factores incorporando variables ambientales: El caso peruano
42
De otro lado, para el periodo 1960-2009, se
demuestra que la PTF es -0.11% incluyen-
do como inputs al stock de capital artificial,
mano de obra y las emisiones de CO2. Este re-
sultado fue superior a la PTF medida solo con
factores tradicionales (-1.09%). Por lo tanto,
si no se incluye la variable ambiental como
input, la PTF obtenida sera distorsionada.
Cuando se incluye la variable ambiental, los
resultados de las participaciones de los fac-
tores en el producto difieren sustancialmente
durante los periodos 1993-2009 y 1960-2009.
La explicacion puede deberse a que mas alla
de utilizar distintas metodologias o utilizar las
series monetarias en diferentes unidades de
medida, posiblemente al no incluir la variable
ambiental en el analisis, los resultados de las
contribuciones de los inputs en el producto
seran sesgados.
Sobre las emisiones de CO2, una considera-
cion seria realizar investigaciones utilizando
otros contaminantes a fin de contrastar las
posibles variaciones en los resultados obte-
nidos en este estudio. Asimismo, seria intere-
sante desarrollar el modelo neoclasico incor-
porando el stock de capital natural, aunque
esto podria resultar ser dificil debido a pro-
blemas de agregacion o por no disponer de
informacion historica.
Por ultimo, si el Peru quiere salir del subdesa-
rrollo y perseverar una senda de crecimiento
alto y sostenido, tendra que focalizar esfuer-
zos en lograr mejoras sustanciales en sus
niveles de productividad. Si bien a nivel ma-
croeconomico, la inversion en capital fisico y
humano resulta ser una condicion necesaria
para el crecimiento sostenido, no es suficien-
te (Alarco, 2011). Por ello, el gobierno debe
enfocarse en tener una mejor eficiencia en
el uso de los recursos, como tambien prestar
especial atencion al efecto perjudicial de la
informalidad sobre los incentivos y mecanis-
mos para una mayor productividad sectorial
y empresarial.
AGRADECIMIENTOS:
Los autores desean agradecer a los dos dicta-minadores anonimos por sus observaciones constructivas asi como a Roberto Escalante y Juan Pichihua por sus valiosos comentarios en una version preliminar de este estudio. Como es costumbre, cualquier error u omision es res-ponsabilidad exclusiva de los autores.
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (29-48)
43
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8. ANEXOS
Anexo 1
Para la obtencion dela PTF, la funcion de produccion tradicional se define como:
Ẏ!= 𝑆𝑆!
!!+ S!
!!+ 𝑆𝑆!
!!
𝑌𝑌 = 𝐹𝐹(𝐾𝐾,𝐸𝐸) = 𝐹𝐹(𝐾𝐾,𝐴𝐴𝐴𝐴)
!!
𝑦𝑦 = !!
!!
𝑆𝑆!!!
(A.1)
La igualdad anterior se puede expresar de la siguiente manera:
Y = 𝐾𝐾!!(𝐴𝐴𝐴𝐴)!! (A.2)
Aplicando logaritmos se obtiene:
log𝑌𝑌 = log𝐾𝐾!! + log𝐴𝐴!! + log 𝐿𝐿!! (A.3)
log𝑌𝑌 = 𝑆𝑆!log𝐾𝐾 + 𝑆𝑆!log𝐴𝐴 + 𝑆𝑆!log 𝐿𝐿 (A.4)
𝜕𝜕 log𝑌𝑌𝜕𝜕𝑡𝑡
=𝜕𝜕(𝑠𝑠! log𝐾𝐾 + 𝑠𝑠!log𝐴𝐴 + 𝑠𝑠! log 𝐿𝐿)
𝜕𝜕𝑡𝑡
(A.5)
𝑌𝑌𝑌𝑌= 𝑠𝑠!
𝐾𝐾𝐾𝐾
+ 𝑠𝑠!𝐴𝐴𝐴𝐴
+ 𝑠𝑠!𝐿𝐿𝐿𝐿
(A.6)
Por tanto, la PTF se define como:
𝑔𝑔! = 𝑠𝑠!𝐴𝐴𝐴𝐴
=𝑌𝑌𝑌𝑌− 𝑠𝑠!
𝐾𝐾𝐾𝐾
− 𝑠𝑠!𝐿𝐿𝐿𝐿
(A.7)
Y luego aplicando logaritmos:
𝑔𝑔! = 𝑠𝑠! log𝐴𝐴 = log𝑌𝑌 − 𝑠𝑠! log𝐾𝐾 − 1 − 𝑠𝑠! log 𝐿𝐿
(A.8)
𝑔𝑔! = 𝑠𝑠! log𝐴𝐴 = log𝑌𝑌 − 𝑠𝑠! log𝐾𝐾 − log 𝐿𝐿 + 𝑠𝑠! log 𝐿𝐿
(A.9)
𝑔𝑔! = 𝑠𝑠! log𝐴𝐴 = log𝑌𝑌 − log 𝐿𝐿 − 𝑠𝑠! log𝐾𝐾 − log 𝐿𝐿
(A.10)
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (29-48)
47
𝑔𝑔! = 𝑠𝑠! log𝐴𝐴 = log𝑌𝑌𝐿𝐿
− 𝑠𝑠! log𝐾𝐾𝐿𝐿
(A.11)
𝑔𝑔! = 𝑠𝑠!𝜕𝜕 log𝐴𝐴𝜕𝜕𝜕𝜕
=𝜕𝜕 log 𝑌𝑌
𝐿𝐿𝜕𝜕𝜕𝜕
− 𝑠𝑠!𝜕𝜕 log 𝐾𝐾
𝐿𝐿𝜕𝜕𝜕𝜕
(A.12)
Asumiendo retornos constantes a escala ( 𝑠𝑠! + 𝑠𝑠! = 1
), se obtiene:
𝑔𝑔! = 𝑠𝑠!𝐴𝐴𝐴𝐴
=𝑌𝑌𝑌𝑌− 𝑠𝑠!
𝑘𝑘𝑘𝑘
(A.13)
Anexo 2
Ahora, incluyendo el factor ambiental, la funcion de produccion estaria definida como:
Y = F(K, H, E, X) (A.14)
Aplicando logaritmos:
log𝑌𝑌 = log𝐾𝐾!! + log𝐻𝐻!! + log𝐴𝐴!! + log 𝐿𝐿!! + log𝐵𝐵!! + log𝑍𝑍!! (A.15)
Diferenciando lo anterior respecto del tiempo, se obtiene
𝜕𝜕 log𝑌𝑌𝜕𝜕𝜕𝜕
=𝑠𝑠!𝜕𝜕 log𝐾𝐾
𝜕𝜕𝜕𝜕+𝑠𝑠!𝜕𝜕 log𝐻𝐻
𝜕𝜕𝜕𝜕+𝑠𝑠!𝜕𝜕 log𝐴𝐴
𝜕𝜕𝜕𝜕+𝑠𝑠!𝜕𝜕 log 𝐿𝐿
𝜕𝜕𝜕𝜕+𝑠𝑠!𝜕𝜕 log𝐵𝐵
𝜕𝜕𝑡𝑡+𝑠𝑠!𝜕𝜕 log𝑍𝑍
𝜕𝜕𝑡𝑡 (A.16)
Luego, definiendo a 𝑠𝑠! , 𝑗𝑗 = 𝐾𝐾,𝐻𝐻, 𝐿𝐿,𝑍𝑍 como las elasticidades de los inputs hacia el producto y si
la PTFA (γ)esta dado por (A.17):
𝛾𝛾 = 𝑠𝑠!𝐴𝐴𝐴𝐴
+ 𝑠𝑠!𝐵𝐵𝐵𝐵
=𝑌𝑌𝑌𝑌
− 𝑠𝑠!𝐾𝐾𝐾𝐾
− 𝑠𝑠!𝐻𝐻𝐻𝐻
− 𝑠𝑠!𝐿𝐿𝐿𝐿
− 𝑠𝑠!𝑍𝑍𝑍𝑍
(A.17)
Bajo retornos constantes a escala (𝑠𝑠! + 𝑠𝑠! + 𝑠𝑠!𝑠𝑠! = 1 ó 𝑠𝑠! = 1𝑠𝑠! + 𝑠𝑠! + 𝑠𝑠!) , se tiene
que:
𝛾𝛾 = 𝑠𝑠!𝐴𝐴𝐴𝐴
+ 𝑠𝑠!𝐵𝐵𝐵𝐵
=𝑌𝑌𝑌𝑌
− 𝑠𝑠!𝐾𝐾𝐾𝐾
− 𝑠𝑠!𝐻𝐻𝐻𝐻
− 1 − 𝑠𝑠! − 𝑠𝑠! − 𝑠𝑠!𝐿𝐿𝐿𝐿
− 𝑠𝑠!𝑍𝑍𝑍𝑍
(A.18)
𝑌𝑌𝑌𝑌−𝐿𝐿𝐿𝐿= 𝛾𝛾 + 𝑠𝑠!
𝐾𝐾𝐾𝐾−𝐿𝐿𝐿𝐿
+ 𝑠𝑠!𝐻𝐻𝐻𝐻−𝐿𝐿𝐿𝐿
+ 𝑠𝑠!𝑍𝑍𝑍𝑍−𝐿𝐿𝐿𝐿
(A.19)
𝜕𝜕 log 𝑌𝑌
𝐿𝐿𝜕𝜕𝑡𝑡
= 𝛾𝛾 + 𝑠𝑠!𝜕𝜕 log 𝐾𝐾
𝐿𝐿𝜕𝜕𝑡𝑡
+ 𝑠𝑠!𝜕𝜕 log 𝐻𝐻
𝐿𝐿𝜕𝜕𝑡𝑡
+ 𝑠𝑠!𝜕𝜕 log 𝑍𝑍
𝐿𝐿𝜕𝜕𝑡𝑡
(A.20)
Orihuela, Carlos; Nolazco, Jose LuisLa productividad total de factores incorporando variables ambientales: El caso peruano
48
La expresion (19)se obtiene de (A.23):
𝑦𝑦𝑦𝑦= 𝛾𝛾 + 𝑠𝑠!
𝑘𝑘𝑘𝑘+ 𝑠𝑠!
ℎℎ+ 𝑠𝑠!
𝑧𝑧𝑧𝑧
(A.23)
v K H L ZK 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: Elaboración propia
Anexo 3. Matriz de correlación de las variables explicativas
1960-1999 Variables R2
ajustadoProb.
Prueba FProb.
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 VariablesR2
ajustadoProb.
Prueba FProb.
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 VariablesR2
ajustadoProb.
Prueba FProb.
Test BPG*
Prob.Test LM**
PTF1 k, l, h 0.61 0.00 0.20 0.00
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 0.003/ Test de Breusch-Pagan-Godfrey.
4/ Test de Breusch-Godfrey (2 rezagos).
Fuente: Elaboración propia
Anexo 4. Test estadísticos en los modelos PTFA y PTF
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (49-68)
49
Resumen1
En el Peru el cafe convencional representa el
cuarto cultivo mas importante en el sector
agricola y como todo cultivo es sensible a los
cambios del clima afectando o beneficiando su
produccion. Este estudio tiene como finalidad
analizar el impacto del cambio climatico sobre
la variacion de ingresos agricolas de los pro-
ductores cafetaleros de las principales zonas
de produccion en el Peru, lo cual es relevante
pues tiene un alcance nacional y no local como
en estudios previos. Para ello, se utilizo el enfo-
que de la funcion de produccion, en base a un
modelo econometrico de datos panel, con el
objetivo de identificar si la variacion de las va-
riables ambientales ante el cambio del clima,
podria afectar al cultivo del cafe convencional
de los principales departamentos de la selva
alta. Los resultados muestran que existe una
relacion de convexidad entre la temperatura
maxima y la produccion de cafe convencional,
es decir, que ante un incremento de la tempe-
ratura maxima por encima de su valor opimo
dara lugar a un nivel de produccion mas alto
y por ende, los ingresos de los agricultores ca-
1 Economista (UNALM-Peru). Asistente de investigacion economica ambiental (UNALM). Dirección postal: MZ N2 LT 3 S.S. JUAN PABLO II (Lima-Peru). Teléfono: (511) 6147134 anexo: 239; e-mail: frivera@lamolijna.edu.pe
fetaleros no se veran perjudicados. Estos resul-
tados evidencian que seguir cultivando cafe
convencional a largo plazo sera rentable para
los agricultores de la zona en estudio, el cual
aporta el 1.08% al valor bruto de la produccion
del sector agricola.
Palabras Clave: Impacto del Cambio Climati-
co, cafe convencional, variacion de ingresos y
enfoque de la funcion de produccion.
Clasificación JEL: Q54.
Abstract2
In the conventional coffee Peru is the fourth
most important crop in the agricultural sec-
tor as any crop is sensitive to climate chan-
ges affecting or benefiting production. This
study aims to analyze the impact of climate
change on agricultural income variation co-
ffee growers of the main producing areas in
Peru, which is relevant because it has a natio-
nal scope and local in previous studies. For
2 Master en Innovacion Agraria para el Desarrollo Rural (UNALM-Peru). Profesora Auxiliar a dedicacion exclusiva (UNALM). Dirección postal: Jr. Valer 595 C Pueblo Libre (Lima-Peru). Teléfono: (511) 6147800 anexo:239; e-mail: lalvarado@lamolina.edu.pe
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 Fecha de aceptación: 21-08-2013
Rivera, Flor; Alvarado, Laura Impacto del Cambio Climático sobre los ingresos del café convencional: Un análisis del café balanceado.Periodo 1991-2010
50
this, we used the approach of the production
function, based on the panel data econome-
tric model, in order to identify whether the va-
riation of environmental variables to climate
change could affect the cultivation of coffee
major conventional high forest departments.
The results show that there is a relationship
between the maximum temperature con-
vexity and conventional coffee production,
that is, to a maximum temperature rise above
opimo value will lead to a higher production
level and therefore the income of coffee far-
mers will not be harmed. These results show
that conventional coffee continue to cultivate
long-term will be profitable for farmers in the
study area, which contributes 1.08% to the
gross value of agricultural production.
Keywords: Climate Change Impact, coffee
conventional approach of the production
function, income variation.
JEL Classification: Q54.
1. INTRODUCCIÓN
En el Peru, el impacto del cambio climatico ha
tenido gran repercusion, principalmente, en
la produccion de los cultivos agricolas, como
es el caso del cafe convencional.
En el ano 2013, la produccion promedio de
cafe en el Peru representa el 4.2% del Valor
Bruto de la Produccion del sector agricola,
ocupando el cuarto entre los principales pro-
ductos agricolas3 (MINAG, 2009). Dicho culti-
3 Los tres primeros productos agricolas son: la papa con un 7.6%, alfalfa con un 5.1% y arroz cascara con 5% del VBP (MINAG, 2009).
vo se produce generalmente en la selva alta,
donde se posee las condiciones climaticas
mas adecuadas para su potencial desarrollo,
oscilando la temperatura optima entre 18ºC
y 22º C, con niveles minimo y maximo de 16
ºC y 24 ºC, respectivamente (MINAG, 20094 y
Pro-Amazonia, 2003).
En este contexto, la contribucion del presente
estudio es evaluar el impacto del cambio cli-
matico sobre la produccion del cafe conven-
cional en los principales departamentos de
la selva alta del Peru (Amazonas, Cajamarca,
Huanuco, Junin, San Martin y Puno), en los
cuales se produce el 78.4% del cafe conven-
cional del pais.
A diferencia de otros estudios que analizaron
el impacto del cambio climatico en el Peru
para un solo departamento, uno de los apor-
tes de este estudio es su alcance nacional.
Adicionalmente, constituye una contribucion
a la literatura en el tema, al aplicar el Enfo-
que de la Funcion de Produccion utilizando
un modelo de datos de panel balanceado, el
cual tiene la ventaja de poder utilizar mayor
cantidad de informacion, al interrelacionar
datos de corte transversal con series de tiem-
po. Para tal efecto se uso informacion de pro-
duccion, superficie cosechada, precipitacion
y temperatura. Se considero como unidad de
transversal a cada uno de los departamen-
tos, con veinte datos anuales para el periodo
1991-2010.
El trabajo se divide en tres partes. En primer
lugar, se estimo econometricamente la fun-
4 Disponible en http://frenteweb.minag.gob.pe/sisca/?mod=consulta_cult
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (49-68)
51
cion de produccion de cafe convencional
mediante un modelo de panel balanceado.
En segundo lugar, se escogio la forma funcio-
nal de la funcion de produccion y la relacion
de las variables climaticas y el nivel de pro-
duccion del cafe convencional. Por ultimo, se
calculo la variacion de ingresos de los agricul-
tores en los principales departamentos de la
selva alta para el periodo 2011-2100 bajo un
determinado escenario climatico.
2. REVISIÓN DE LITERATURA
Existen muchos estudios que estimaron los
efectos del cambio climatico sobre el sector
agricola. Entre los principales tenemos el es-
tudio de Deressa, Hassan y Poonyth (2005)
para el caso de la cana de azucar, en que se
obtuvo que cuando la temperatura en verano
a menor a 23ºC disminuyen los ingresos netos
por hectarea, sucediendo lo contrario cuando
la temperatura supera los 23ºC.
El estudio de Ramirez et al. (2010), el cual for-
ma parte de una serie de documentos elabo-
rados por la Comision Economica para Ameri-
ca Latina y el Caribe (CEPAL), analiza el efecto
del cambio climatico sobre la agricultura uti-
lizando el Enfoque de la Funcion de Produc-
cion y el Enfoque Ricardiano, para Costa Rica,
El Salvador, Guatemala, Honduras, Nicaragua
y Panama; para el caso de Belice solo utiliza-
ron el primero de los enfoques mencionados.
A pesar de la importancia de evaluar el impac-
to del cambio climatico en el sector agricola
peruano, poco se ha avanzado sobre el tema.
A nivel agregado, Vargas (2009) estimo que al
ano 2030 el Producto Bruto Interno real seria
6.8% menor al que se tendria en un escenario
sin cambio climatico; asimismo encontro que,
dada la diversidad de climas que caracteriza
al Peru, el impacto del cambio climatico seria
diferente segun el departamento y el sector
productivo, siendo uno de los mas sensibles
el sector agricola.
A nivel departamental, Torres (2010) realizo
un analisis economico del impacto del cam-
bio climatico en la produccion de mango, li-
mon, cafe y platano en la region Piura. Para
ello, la autora utilizo una funcion de pro-
duccion en donde las variables explicativas
fueron temperatura, precipitacion y el Feno-
meno “El Nino”, mediante un analisis de serie
de tiempo para el periodo 1970-2009. Para
el caso del cafe, los resultados indican que
existe una relacion concava entre el rendi-
miento del producto y los niveles de tempe-
ratura; es decir, ante un aumento en la tem-
peratura minima y maxima, el rendimiento
del cultivo aumenta en 41%. En el caso del
limon, el aumento es de 51.9%. Sin embar-
go, para los casos de mango y platano, los
rendimientos disminuyen en 7% y 39.86%,
respectivamente.
Por su parte, Loyola y Orihuela (2011), eva-
luaron el costo economico del cambio clima-
tico en la agricultura de las regiones Piura y
Lambayeque, para el periodo 2010-2100. Para
ello, se utilizaron algunos cultivos represen-
tativos de ambas regiones, tales como arroz,
maiz amarillo, limon, mango, cana de azucar,
platano y algodon. Utilizando una variante
del modelo agronomico, establecieron la re-
Rivera, Flor; Alvarado, Laura Impacto del Cambio Climático sobre los ingresos del café convencional: Un análisis del café balanceado.Periodo 1991-2010
52
lacion de cada uno de estos cultivos con la
temperatura y la precipitacion y se estimo el
cambio del beneficio asociado unicamente
a las variaciones en el ingreso de cada culti-
vo. Los resultados sugieren que el costo del
cambio climatico es significativo, especial-
mente a largo plazo. Asimismo, se encontro
que el comportamiento entre la temperatura
y la produccion tienen forma convexa para el
caso de limon y platano en Piura.
De la revision de literatura se concluye que,
salvo para el caso de Piura, no se ha analiza-
do el impacto del cambio climatico en el cafe,
lo cual motivo la realizacion de este estudio,
para diferentes zonas productoras de este
cultivo, seleccionandose a los departamen-
tos de Amazonas, Cajamarca, Huanuco, Junin,
San Martin y Puno, que representan el 78%
de la produccion nacional de cafe, el que es
cultivado mayoritariamente por pequenos
productores (con menos de 5 has. en prome-
dio), quienes por lo tanto tienen baja capaci-
dad para desarrollar cambios tecnologicos en
adaptacion al cambio climatico.
3. EL MODELO
La metodologia utilizada en este estudio se
sustento en el modelo agronomico del enfo-
que de la funcion de produccion, el cual per-
mite estimar los efectos del cambio climatico
en la agricultura a partir de identificar los va-
lores maximos y minimos de la temperaturas
y los niveles de precipitacion, cuyas variacio-
nes respecto a un determinado umbral pro-
vocan respuestas beneficiosas o perjudiciales
para un cultivo determinado y por ende para
los respectivos agricultores. Segun, Fleischer
y Mendelsohn (2007) la funcion de produc-
cion de un cultivo agricola se expresa de la
siguiente forma:
Q = f(X, Z, M) (1)
Donde Q representa la cantidad producida,
X que representa la cantidad de insumos, Z
engloba a las variables climaticas (tempera-
turas maxima y minima, y precipitacion) y M
representa la habilidad o capacidad de los
agricultores. Mendelsohn, Nordhaus y Shaw
(1994), sugieren que las variables climaticas
deben ser incluidas en el modelo con una
forma funcional cuadratica, para poder de-
terminar la relacion existente con el nivel de
produccion. De esta manera, los coeficientes
estimados ayudan a predecir el nivel optimo
de produccion ante el impacto del cambio cli-
matico. Este analisis fue utilizado en los estu-
dios de Galindo (2009) y Ramirez et al (2010).
Es decir, la ventaja de utilizar una funcion de
produccion cuadratica es que permitira cal-
cular la relacion entre el nivel de produccion
del cultivo (variable dependiente) y los valo-
res optimos de cada uno de los factores cli-
maticos que determinen su produccion (tem-
peratura yo precipitacion).
Cabe senalar que al no disponer de series his-
toricas 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 funcion del
ingreso neto agricola.
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (49-68)
53
4. METODOLOGÍA
4.1. Recopilación de
información
Para el desarrollo de la investigacion se reco-
pilo informacion del Ministerio de Agricultura
(MINAG) de las variables produccion y super-
ficie cosechada de cafe de los siete principa-
les departamentos cafetaleros del Peru.
Para el caso de las variables climaticas, tempe-
ratura y precipitacion, la informacion fue ob-
tenida del Instituto Nacional de Estadistica e
Informatica (INEI). Asimismo, analizar la varia-
cion de ingresos, se transformaron los precios
al productor de corrientes a reales, utilizando-
se como deflactor el Índice de Precios al Con-
sumidor del ano base 1994, obtenido del INEI.
4.2. Estimación de la función
de producción del café
convencional:
Siguiendo a Mendelsohn, Nordhaus y Shaw
(1994), para quienes la relacion del nivel de
produccion y las variables climaticas deberia
tener una forma de U invertida, es decir, para
determinar si existe una relacion de convexi-
dad entre las variables senaladas, se formulo
la siguiente ecuacion cuadratica5:
Qi,t= β0 + β1Si,t + β2TMi,t + β3 TM2i,t + β4TNi,t
+ β5TN2i,t + β6PPi,t + β7 PP2
i,t + μi,t (2)
5 No se escogio otras formas funcionales por no satisfacer el objetivo del estudio. Ademas la funcion cuadratica se asemeja a la forma funcional que utilizaron estudios anteriores (Ramirez et al, 2010) para determinar el impacto del cambio climatico en la agricultura de cultivos especificos y/o otros sectores.
Donde:
Qi,t = Produccion (Toneladas) del cafe conven-
cional en el departamento i para el ano t.
Si,t = Superficie cosechada (hectareas) del
cafe convencional en el departamento i para
el ano t.
TMi,t = Temperatura maxima (ºC) en el depar-
tamento i para el ano .
TM2i,t = Temperatura maxima (ºC) al cuadra-
do en el departamento i para el ano .
TNi,t = Temperatura minima (ºC) en el depar-
tamento i para el ano .
TN2i,t = Temperatura minima (ºC) al cuadrado
en el departamento i para el ano .
PPi,t = Precipitacion (mm) en el departamen-
to i para el ano .
PP2i,t = Precipitacion (mm) al cuadrado en el
departamento i para el ano .
μi,t = Error aleatorio.
Se empleo el analisis de la primera derivada
para encontrar el valor optimo de la variable
climatica y la condicion de la segunda deriva-
da, para determinar la relacion de concavidad
o convexidad entre la produccion y las varia-
bles climaticas. Utilizando el modelo de datos
panel, se esperaba que los signos de los coefi-
cientes de los terminos lineales β2, β4, β6 sean
positivos. Es decir, que en los primeros anos
Rivera, Flor; Alvarado, Laura Impacto del Cambio Climático sobre los ingresos del café convencional: Un análisis del café balanceado.Periodo 1991-2010
54
el incremento en los niveles de temperatura y
precipitacion generan un aumento en el nivel
de produccion del cafe convencional.
Por su parte, para hallar el nivel optimo de
temperatura, en el cual se maximiza la pro-
duccion de cafe convencional, se partio del
supuesto que β3,β5 y β7 son negativos. Esto
indica que ante cualquier incremento de la
temperatura por encima de su valor optimo
dara lugar a un nivel de produccion mas bajo,
por lo tanto la funcion de produccion toma-
ra una forma concava. Tambien 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 implicaria una
funcion de produccion convexa (Mendelso-
hn, Nordhaus y Shaw, 1994). Esto significaria
que el incremento de la temperatura genera
perdidas en el corto plazo para los agricul-
tores, alcanzando una produccion minima,
mientras genera incrementos de la produc-
cion a largo plazo.
Siguiendo a Ramirez et al (2010), se formula-
ron las siguientes especificaciones alternati-
vas a ser probadas:
Qi,t=β0+β1Si,t+β2TMi,t+β3TM2i,t+β4TNi,t
+β5TN2i,t+β6PPi,t+β7PP2
i,t+ ui,t (2.1)
Qi,t=β0+β1Si,t+β2TMi,t+β3TM2i,t+β4TNi,t
+β5TN2i,t+ui,t (2.2)
Qi,t=β0+β1Si,t+β4TNi,t +β5TN2i,t+β6PPi,t
+β7PP2i,t+ ui,t (2.3)
Qi,t=β0+β1Si,t+β4TNi,t+β5TN2i,t+ ui,t (2.4)
Qi,t=β0+β1Si,t+β2TMi,t+β3TM2i,t+β6PPi,t
+β7PP2i,t+ ui,t (2.5)
Qi,t=β0+β1Si,t+β2TMi,t+β3TM2i,t+ ui,t (2.6)
La importancia de definir diferentes alter-
nativas del modelo es poder identificar que
variables son innecesarias o irrelevantes al
modelo, lo cual podria ocurrir por la posible
correlacion entre las variables explicativas,
provocando asi 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
solo dos ecuaciones para el Modelo de efec-
tos aleatorios (MEA), dado que el numero
de unidades transversales (departamentos)
debe ser mayor al numero de variables ex-
plicativas6. Por lo tanto, para la eleccion del
mejor modelo se tuvo en consideracion dos
criterios de analisis:
• Se escogio como mejor ecuacion aque-
lla que cumplia con los signos adecuados
de la teoria economica, es decir que los
coeficientes de las variables temperatura
y precipitacion en terminos lineales y cua-
draticos tenga signos diferentes, para ob-
tener valores positivos de la temperatura y
precipitacion. Estos valores ademas de ser
positivos, deben cumplir con los rangos
optimo de temperatura y precipitacion
sugeridos en el estudio de Pro Amazo-
nia-MINAG (2003).
6 En el Anexo 3, solo se muestran los principales modelos de datos panel las cuales fueron escogidos segun los criterios de decision establecidos en el estudio.
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (49-68)
55
• Las mejores ecuaciones para cada mo-
delo de estimacion, debian tener los va-
lores mas bajos de los criterios Akaike y
Schwarz. Asimismo, los coeficientes aso-
ciados a cada variable regresora debia
ser significativos y el valor del R2 ajustado
debe ser alto.
Es importante mencionar que en todas las
estimaciones, segun cada tipo de modelo,
se corrigieron problemas de heteroscedas-
ticidad y autocorrelacion entre cada unidad
transversal utilizando los errores estandar
robustos White Cross-Section y Cross-Section
Sur, respectivamente.
4.3. Variación de ingresos en
la producción del café
convencional
Por ultimo, para estimar la variacion de los
ingresos en la produccion del cafe conven-
cional en los principales departamentos de la
selva alta, se utilizo las proyecciones de tem-
peratura realizadas por el Instituto Nacional
de Investigaciones Espaciales de Brasil (en
adelante, INPE, por el original en portugues),
para un escenario caracterizado por altos
incrementos de dioxido de carbono (CO2)7,
aunque siempre tomando como referencia
los estudios del SENAMHI, que establecen la
variacion anual de temperatura a nivel de las
regiones naturales (costa, sierra y selva) sub-
dividas a su vez en norte, centro y sur para los
periodos 2010-2030, 2031-2050, y 2051-2100,
tal como se muestra en Anexo 2.
7 Denominado escenario A2.
Con el fin de obtener mediciones comparati-
vas, se calculo el Valor Presente Neto de los
ingresos anuales con tasas de descuento de
0.5%, 2%, 4% , sugeridas por Ramirez et al
(2010) y Galindo (2009). Adicionalmente, se
utilizo la tasa de descuento social de 10%
establecida para el Peru por el Ministerio de
Economia y Finanzas (MEF, 2011)8. En cual-
quier caso, se trata de identificar si a largo
plazo resulta conveniente o no seguir culti-
vando cafe convencional, ante el impacto del
cambio climatico, hasta el ano 2100.
Siendo interes de este trabajo medir el cam-
bio en el ingreso atribuido a la variacion cli-
matica, se usaron los parametros estimados
del mejor modelo, elegido en base a los cri-
terios de seleccion ya mencionados anterior-
mente, y se calculo la produccion bajo un
contexto de cambio climatico (QCC) y el nivel
de produccion sin cambio climatico (QSCC)
para un determinado periodo.
Asumiendo que el precio del cultivo (en ter-
minos reales) permanece constante, expre-
sando IT como el ingreso total y CT como el
costo total de produccion, para un determi-
nado periodo t, la funcion de beneficio con la
que se trabajo fue la siguiente:
Bit = IT(Qit) - CT(Qit) (3)
Donde las funciones IT y CT dependen del ni-
vel de produccion. De esta manera, el cambio
en el beneficio es igual a:
ΔBit = ΔIT(Qit ) - ΔCT(Qit ) (4)
8 R.D. Nº 001-2011-EF/63.01 - Establecido por el Ministerio de Economia y Finanzas (MEF, 2011).
Rivera, Flor; Alvarado, Laura Impacto del Cambio Climático sobre los ingresos del café convencional: Un análisis del café balanceado.Periodo 1991-2010
56
Luego, asumiendo que los costos totales, en
terminos reales, permanecen constantes du-
rante el periodo de analisis, entonces el cam-
bio en el beneficio es equivalente unicamen-
te a la variacion del ingreso. Por lo tanto la
expresion (4) se transforma en:
ΔBit = ΔIT(Qit) = Pit * Δ(Qit) (5)
El supuesto que ΔCT(Qit) = 0, se sustenta
en el hecho que en el largo plazo el proceso
de aprendizaje les permite a los agricultores
obtener no solo un mayor conocimiento de
las tecnicas agronomicas, sino tambien una
reduccion de procesos y por ende una dismi-
nucion de costos.
Segun la ecuacion (5), el cambio en el ingreso
total depende de la variacion del nivel de pro-
duccion. En otras palabras, es la diferencia de
la produccion para un contexto con cambio
climatico (QCCC) para un periodo (t) menos
el nivel de produccion sin cambio climatico
(QSCC) del ano 2010. Asumiendo que el pre-
cio del cultivo, en terminos reales, permanece
constante al ano base 2010, entonces el cam-
bio en el ingreso esta dado por:
ΔB!" = ΔIT!" = P! !"#" ∗ Q!"(!!!) − Q !"#$#(!"") (6)
En consecuencia, el cambio en el beneficio
sera equivalente al cambio del ingreso total,
el que se calcula multiplicando los precios en
chacra reales por el cambio en la produccion
que se obtendra si el clima no varia.
La ecuacion (6) implica estimar la variacion del
bienestar ante el efecto de los cambios de tem-
peratura y precipitacion, mediante el cambio en
el ingreso, el cual a su vez, al suponer precios
constantes, es igual a la cosecha estimada me-
nos la cosecha proyectada. Esto permite tener
aproximaciones de las perdidas o ganancias a
largo plazo para los agricultores de las zonas en
estudio, y asi determinar si es conveniente o no
seguir produciendo cafe convencional.
Para determinar los ingresos de los agriculto-
res bajo un escenario de cambio climatico se
empleo las proyecciones de temperatura del
INPE (ver Anexo 2). Asimismo, para el calcu-
lo de los ingresos de los agricultores bajo un
escenario sin cambio climatico se asumio el
nivel de produccion y el precio real del ano
2010 como constantes hasta el ano 2100,
bajo el supuesto de que no hay ninguna va-
riacion (ni incremento ni disminucion) de las
variables meteorologicas que afectan al cafe
convencional en el largo plazo.
Por otro lado, no se evaluo un segundo esce-
nario bajo el supuesto de precios en chacra
reales proyectados, debido que ello requeriria
asumir grandes supuestos sobre como cam-
biaria el mercado mundial frente al cambio
climatico, lo cual aumentaria el nivel de in-
certidumbre de la estimacion. Por ello, resulto
mas prudente asumir que el comportamiento
de estos precios permanezcan constantes, tal
como lo sugieren Sanghi y Mendelsohn (2008).
Asimismo, este escenario alternativo sobrees-
timaria 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)
57
vos (grandes perdidas). Por tal motivo, al asu-
mir precios reales constantes se obtiene una
evolucion mas atenuada del nivel de precios,
acorde con las proyecciones del nivel de tem-
peratura (INPE, 2011). No obstante, es nece-
sario reconocer que al asumir precios reales
constantes cabria la posibilidad de sobresti-
macion o subestimacion de ingresos, si bien
el sesgo seria mas moderado.
5. RESULTADOS
Los resultados muestran que los modelo
POOLED y MEA9, son los que cumplen con los
criterios de decision y se encuentran dentro
del rango del nivel de temperatura optima se-
nalado por Pro Amazonia (2003) de 18 a 22°C
con valores minimo y maximo de 16 y 24°C,
respectivamente, que es considerado ade-
cuado para un buen crecimiento y desarrollo
del cultivo en la selva alta.
Luego, se procedio a realizar el test de Breu-
sch-Pagan para escoger el mejor modelo en-
tre el POOLED y el MEA, lo cual se muestra en
el Anexo 5. Los resultados indican que no se
rechaza la hipotesis nula de Breusch y Pagan;
es decir, no existe diferencias entre cada uni-
dad trasversal del modelo POOLED y del MEA,
a traves del tiempo, por lo que se concluye
que el MEA no es apropiado y, en consecuen-
cia, se escoge como mejor al modelo Pooled,
el cual representara la funcion de produccion
del cafe convencional.
La interpretacion del mejor modelo es que
no existe diferencias entre cada uno de los
9 Ver Anexos 3 y 4.
principales departamentos cafetaleros de la
selva alta en el periodo 1991-2010, lo cual es
consistente con la cercania geografica de los
productores.
La resultante funcion de produccion del cafe
convencional tiene la siguiente ecuacion:
Qi,t = 17274.41 + 0.76Si,t - 1742.32 TMi,t + 39.25 TMi,t
2 + μi,t (7)
La expresion (7) evidencia que la temperatura
maxima es la variable climatica que determina
el nivel de produccion del cafe convencional
en los principales departamentos de la selva
alta. Asimismo, el resultado permite compro-
bar que existe una relacion directa entre la
produccion de cafe convencional y la superfi-
cie cosechada. Es decir, que un aumento de la
superficie cosechada ocasionara un incremen-
to en el nivel de produccion del cafe.
Por otro lado, el signo negativo de la tempe-
ratura maxima en terminos lineales, significa
que en los primeros anos los incrementos en
los niveles de temperatura provocan una dis-
minucion en el nivel de produccion del cafe.
Por el contrario, para la temperatura maxima
en terminos cuadraticos se observo un signo
positivo, lo que indica que a largo plazo, al so-
brepasar un umbral (valor optimo), la tempe-
ratura maxima ocasionara incrementos en los
niveles de produccion.
Debe senalarse que no fue considerada la
ecuacion que incluye como variables explica-
tivas a la temperatura minima y a la precipi-
tacion, porque el nivel de la temperatura no
Rivera, Flor; Alvarado, Laura Impacto del Cambio Climático sobre los ingresos del café convencional: Un análisis del café balanceado.Periodo 1991-2010
58
estaba dentro del rango establecido por Pro
Amazonia (2003), ademas que los valores de
los coeficientes no son estadisticamente sig-
nificativos. Algo similar ocurrio con la variable
precipitacion. Estos resultados son consisten-
tes con el estudio de Kabubo y Karanja (2007),
en el que se reconoce que los cambios en la
temperatura son, en general, mas importan-
tes que los cambios en la precipitacion, asi
como con los estudios de Ramirez et al (2010)
y Torres (2010). Otra forma de justificar que la
temperatura maxima se encuentre en la fun-
cion de produccion, es que el cultivo del cafe
se adapta mejor a las altas temperaturas que
caracteriza a las zonas tropicales. Asimismo,
el nivel de temperatura optima se encuentra
dentro del rango establecido por Pro Amazo-
nia y cumple con los criterios del estudio.
Cabe indicar que existe la posibilidad de in-
corporar la variable climatica precipitacion en
este tipo de estudios, utilizando data trimes-
tral o mensual. Sin embargo, no pudimos in-
corporar dicha variable en dicho estudio, por
no contar con la informacion disponible para
los periodos de analisis. Por ello, el presente
estudio es una mejor aproximacion para ana-
lizar y explicar el impacto del cambio climati-
co en el cafe convencional ante un incremen-
to de la variable temperatura maxima.
5.1. Optimización de la
función de producción del
café convencional y valor
óptimo de la variable
climática
En primer lugar, se analizo la ecuacion (7), me-
diante la condicion de la primera derivada,
encontrandose que el valor optimo de la tem-
peratura maxima es de 22.20°C, valor que es el
mismo para todos los principales departamen-
tos cafetaleros, debido a que se escogio el me-
jor Modelo Pooled, el cual omite las diferencias
que puedan existir entre cada unidad transver-
sal (principales departamentos cafetaleros de
la selva alta) a traves del tiempo.
En segundo lugar, se calculo la segunda de-
rivada para encontrar la relacion de conca-
vidad o convexidad entre la produccion y la
variable climatica (temperatura maxima), tal
y como se muestra en el Anexo 6. Los resulta-
dos arrojaron un valor positivo de 78.49358,
lo que quiere decir que existe una relacion de
convexidad entre la produccion del cafe con-
vencional y la temperatura maxima, es decir,
un incremento de la temperatura maxima,
luego de obtenido su valor optimo, dara lugar
a un nivel de produccion mas alto, por lo que
se concluye que la funcion de produccion tie-
ne forma convexa, tal como se muestra en la
figura 1.
La convexidad reflejada en la figura 1, tam-
bien permite apreciar que mientras a corto
plazo se obtiene una produccion minima de
21.80 miles de TM, cuando la temperatura lle-
ga a su nivel optimo, a largo plazo sera bene-
ficioso obtener un mayor nivel de produccion
de cafe convencional.
La forma convexa de la funcion de produccion
del cafe convencional concuerda con la teoria
y con estudios anteriores, como el de Mendel-
sohn, Nordhaus y Shaw (1994), quienes afir-
man que es posible encontrar que los signos
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (49-68)
59
de los coeficientes en terminos lineales de la
variable climatica (temperatura maxima) sea
negativo y los coeficientes en terminos cua-
draticos de la misma variable arrojen signo
positivo, en este caso la funcion de produc-
cion sera de forma convexa. Es decir, que el
incremento de la temperatura genera perdi-
das en el corto plazo para los agricultores lle-
gando a una produccion minima y en el largo
plazo incrementos en la temperatura conlle-
vara a incrementos en la produccion. Estos
resultados tambien son congruentes con el
estudio de Deressa, Hassan y Poonyth (2005),
asi como en Loyola y Orihuela (2011).
Finalmente, la relacion convexa entre la pro-
duccion de un cultivo agricola y la tempera-
tura, implica que el impacto del cambio cli-
matico no necesariamente tiene efectos ad-
versos para todo tipo de cultivo, ya que ello
depende tanto del tipo de region como del
tipo de cultivo (Gerald, 2009). Para el caso del
cafe convencional le favorece principalmente
temperaturas altas, por ser un producto de
zona tropical, donde se obtiene una mejor
calidad de cafe en el pais.
5.2. Variación de ingresos
del café convencional
en los principales
departamentos de la
selva alta
Se tomo como referencia las estimaciones
realizadas por el INPE para los periodos 2010-
2030, 2031-2050 y 2051-2100, de la variacion
de temperatura para uno de los escenarios
mas extremos, denominado A210 , segun ubi-
cacion geografica de los principales depar-
tamentos que cultivan el cafe convencional:
Selva alta Norte (Amazonas, Cajamarca y San
Martin); Selva alta Central (Huanuco y Junin)
y Selva alta Sur (Puno).
Asimismo, para todos los departamentos en
estudio se utilizaron las tasas de descuento
sugeridas por Ramirez et al (2010) y Galindo
(2009): 0.5%, 2%, y 4%. Adicionalmente, los
10 Los escenarios de emisiones globales del Panel Intergubernamental de Cambio Climatico (IPCC, 2007) son: A1, A2, B1y B2. El escenario A2 describe un mundo heterogeneo con una poblacion mundial en continuo crecimiento economico por habitante y un proceso de cambio tecnologico de manera fragmentada. Asimismo, se considera a este escenario como el mas extremo por presentar mayor nivel de contaminacion de CO2.
Fuente: Elaboración Propia.
Figura 1. Producción de café convencional vs. Temperatura máxima
Rivera, Flor; Alvarado, Laura Impacto del Cambio Climático sobre los ingresos del café convencional: Un análisis del café balanceado.Periodo 1991-2010
60
Figura 2. Producción de café convencional estimado para el año 2100
Fuente: Elaboración Propia.
resultados se compararon con la tasa de des-
cuento social de 10%, utilizada en el Peru.
En la figura 2, se observa que a partir del ano
2011 se alcanzo un nivel minimo de produccion
de 21.80 Miles de TM y a partir del ano 2031 se
dara un incremento mas fuerte o mas notorio
de la produccion hasta el ano 2100 con una pro-
duccion promedio de 22.52 Miles de TM.
5.3. Proyecciones de la
variación de ingresos
causado por el aumento
de la temperatura máxima
En la tabla 1, se muestra los resultados del
cambio en los ingresos de los agricultores,
como consecuencia de la variacion del nivel
de temperatura maxima en la produccion del
cafe convencional.
Se observa que en todos los departamentos
la variacion de los ingresos sigue la forma
del modelo de regresion escogido (POO-
LED) para el cultivo del cafe convencional.
Asimismo, al analizar cada departamento en
un mismo intervalo de tiempo, sus ingresos
disminuyen cuando el valor de la tasa de des-
cuento aumenta, es decir que los agricultores
de los departamentos seguiran produciendo
cafe convencional, ya que para estas tasas de
descuento, a pesar que se genera menos in-
gresos, estos siguen siendo positivos.
Por ello, a los agricultores les favorece que el
comportamiento de la tasa de descuento sea
constante en el tiempo ya que obtendran ma-
yores ingresos, de lo contrario deberan estar
a la expectativa de que las tasas de descuento
no varien drasticamente porque sus ingresos
futuros se veran afectados reduciendose len-
tamente. Es decir, que ante un incremento de
la temperatura, los ingresos de los agriculto-
res aumentaran para unas mismas tasas de
descuento cumpliendo tambien con la rela-
cion y criterio de convexidad que se obtuvo
al analizar la variable temperatura maxima
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (49-68)
61
Tabla 1. Variación de ingreso por departamentos a precios en chacra reales
constantes
Región Departa-mentos Años
Variación de ingresos para cada tasa de des-cuento (S/.)
0.50% 2% 4% 10%
Selva alta Norte
Amazonas
2011-2030 696 556 416 187
2031-2050 19,323 11,819 6,288 1,133
2051-2100 713,843 248,441 67,304 2,915
Cajamarca
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
San Martín
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
Selva alta Central
Huánuco
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
Junín
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
Selva alta Sur Puno
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 produccion en base a la fun-
cion de produccion del cafe convencional.
6. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
6.1. Conclusiones
El impacto del cambio climatico sobre los
ingresos del cafe convencional en los princi-
pales departamentos de la selva alta, no ne-
cesariamente provoca una disminucion de
los niveles de ingreso. Sin embargo, esto de-
pende principalmente del comportamiento
de los precios. Los resultados muestran que
es rentable seguir cultivando cafe convencio-
nal para los agricultores de la zona en estu-
dio, puesto que obtendran ganancias a largo
plazo. Asimismo, dicho incremento en el nivel
ingresos aporta el 1.08% al Valor Bruto de la
Produccion del Sub Sector agricola.
Se puede afirmar entonces que el impacto
del cambio climatico es favorable para el cul-
tivo del cafe convencional en los principales
departamentos de la selva alta peruana, lo
cual coincide con los resultados de otros es-
tudios previos realizados en la region Piura.
De esta manera, se sustenta que el impacto
del cambio climatico no necesariamente ten-
dra efectos adversos para todos los cultivos
Rivera, Flor; Alvarado, Laura Impacto del Cambio Climático sobre los ingresos del café convencional: Un análisis del café balanceado.Periodo 1991-2010
62
del Peru, ya que ello depende de la region y
tipo de cultivo. (Gerald et al, 2009). Particu-
larmente, para el caso del cafe convencional,
por ser un producto de zonas tropicales, es
favorecido por altas temperaturas, lo que per-
mite obtener un producto de buena calidad.
De esta manera, se concluye que resulta be-
neficioso para los agricultores de los principa-
les departamentos de la selva alta seguir cul-
tivando cafe convencional, con su correspon-
diente contribucion de 1.08% al incremento
en el Valor Bruto de la Produccion agricola del
pais.
Debe tambien senalarse que estudios sobre
el impacto del cambio climatico estan suje-
tos a ciertas limitaciones, ya que los resulta-
dos podrian relativizarse por la extension del
periodo analizado, por la validez de los datos
utilizados, asi como por el caracter incierto
de ciertas variables, como los precios al pro-
ductor. Por este motivo, en este estudio uti-
lizamos el supuesto de precios reales al pro-
ductor, constantes en el tiempo, evitando asi
el tener que proyectar para un periodo tan
extenso. Otro tipo de dificultades afronta-
das se refiere a la obtencion de informacion
precisa del clima de una determinada zona.
En este aspecto, se ha supuesto, por simpli-
ficacion, que los datos de determinadas es-
taciones meteorologicas corresponden a las
localizaciones geograficas que se estudian,
lo cual evidentemente implica ciertos ries-
gos de inexactitud. Adicionalmente, se ha
empleado informacion solo de un escenario
climatologico, lo cual limita aun mas los re-
sultados obtenidos.
Por ello es importante mencionar que los
resultados encontrados en el estudio deben
ser tomados con mucha cautela ya que son
parte de un proceso reflexivo y metodolo-
gico, dentro de una perspectiva integral del
analisis del impacto del cambio climatico, en-
focado en este caso particular a los ingresos
de los productores de cafe convencional en
la selva alta del Peru. Adicionalmente, toman-
do como punto de partida estudios como el
nuestro, se deben realizar mayores acciones
preventivas que permitan la adaptacion al
cambio climatico de cultivos de importancia
nacional y que involucra a los agricultores de
las zonas en estudio.
6.2. Recomendaciones
El problema principal afrontado en esta in-
vestigacion, fue no contar con informacion
del costo de produccion del cultivo del cafe
convencional. Debido a esta limitacion, al
analizar los beneficios de los agricultores, se
considero que los costos son constantes, lo
que implico asumir que a largo plazo el pro-
ceso de aprendizaje del agricultor le permite
un mayor conocimiento sobre las alternati-
vas, tecnicas y distribucion agronomicas, con
el fin de enfrentar las variaciones del clima y
reducir los costos a incurrir.
La limitacion anteriormente expuesta, tam-
bien impide aplicar en este tipo de estudios,
el Enfoque Ricardiano. En general, por todo
lo mencionado, recomendamos la aplicacion
de encuestas para determinar los costos de
produccion de productos como el analiza-
do. Complementariamente, creemos que las
instituciones encargadas (Ministerio de Agri-
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (49-68)
63
cultura, Instituto Nacional de Estadisticas,
etc.), deberian realizar censos agropecuarios
con mayor frecuencia, para asi estimar estos
costos y favorecer la realizacion de investiga-
ciones similares.. Asimismo, se recomienda
hacer un analisis por empresas productoras
de cafe, para tener un contraste de como
afecta el cambio climatico en la produccion
de cafe para estas empresas y establecer me-
didas de adaptacion y mitigacion mediante la
informacion obtenida utilizando un Enfoque
Ricardiano.
AGRADECIMIENTOS:
Los autores desean agradecer a los dos dicta-minadores anonimos por sus observaciones que ayudaron a enriquecer este manuscrito asi como a los economistas Jose Luis Nolazco Cama y Miguel Ángel Alcantara por sus valiosos comentarios.
Rivera, Flor; Alvarado, Laura Impacto del Cambio Climático sobre los ingresos del café convencional: Un análisis del café balanceado.Periodo 1991-2010
64
7. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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66
8. ANEXOS
Variable Símbolo Definición Unidad
de medida
Tipo de variable
Unidades temporales t Intervalo de tiempo de 1991 hasta 2010 Año Discreta
Unidades transversales i
Principales departamentos cafetaleros de la selva
alta: Amazonas, Cajamarca, Huánuco, Junín, San
Martín y Puno.
Cualitativa
nominal
Dependiente Q Producción de café convencional Ton.Cuantitativa
continua
Independiente
S Superficie Cosechada del café convencional Ha.
Cuantitativa
continua
P Precio chacra real café convencional (base=1994) S/./Ton.
TM Temperatura máxima °C.
TN Temperatura mínima °C.
PP Precipitación mm.
Fuente: Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), MINAG, SENAMHI.
Elaboración Propia.
Región Departamento Provincia Variación Promedio Anual de
Temperatura (°C)2010-2030 2030 - 2050 2050 - 2100
Selva alta norte
Amazonas
Rodríguez de Mendoza
0.01 0.04 0.066
Utcubamba
Bagua
CajamarcaSan Ignacio
Jaén
San Martín
Moyobamba
Rioja
Tocache
Selva alta
central
Huánuco Tingo María
0.010 0.041 0.062Junín
Chanchamayo
Sapito
Selva alta sur Puno San Juan del oro 0.012 0.035 0.058
Fuentes: SENAMHI, INPE y Pro Amazonia.
Elaboración Propia.
Anexo 2. Variación anual de temperatura para cada departamento según su
ubicación
Anexo 1. Descripción de las variables
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (49-68)
67
Anexo 3. Mejores modelos estimados de datos panel que determinará la
función de producción del café convencional
Anexo 4. Nivel de Temperatura óptima para cada tipo de modelo escogido
Tipo de modelo*POOLED
(1)
MEA
(2)
MEF
(3)
Variable dependiente (Ton.) Q Q Q
β0
17274 21100.7 -15015
(0.00) (0.67) (0.19)
β1
0.76 0.78327 0.89
(0.00) (0.00) (0.00)
β2
-1742 -2332.3 3026.82
(0.00) (0.64) (0.07)
β3
39.25 54.45 -115.16
(0.00) (0.64) (0.02)
R2 0.98 0.85 0.98
R2 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
*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= tamano de la muestra: numero de anos del 1991-2010 y 6 unidades transversales (Principales departamentos de la selva alta). Es decir 114 observaciones
Q = Produccion en Ton.
β0 = Parametro asociado al intercepto.
β1 = Parametro asociado a la S (Superficie cosechada en Ha.).
β2 = Parametro asociado a la (Temperatura maxima lineal en °C).
β3 = Parametro asociado a la (Temperatura maximo cuadratica en °C).
Fuente: Elaboración Propia.
Tipo de modelo POOLED (1) MEA (2) MEF (3)*Temperatura Máxima optima (°C) 22.19 21.42 13.14
*Variable climática independiente.
Fuente: Elaboración Propia.
Rivera, Flor; Alvarado, Laura Impacto del Cambio Climático sobre los ingresos del café convencional: Un análisis del café balanceado.Periodo 1991-2010
68
Anexo 5. Test de Breusch-Pagan
Anexo 6. Relación de la producción del café convencional entre las variables
climáticas, según el mejor modelo
Valor Estadístico Probabilidad1.061853 0.302793
Fuente: Elaboración Propia.
Variable climática Valor óptimo¹ Segunda derivada
Relación de la producción (Qt) y
temperatura máxima (TMt)
Temperatura Máxima (TMt)
TM!∗ =
−(−1742.32)2 39.25 = 22.20 2(39.25)>0 Convexa
¹Se encontró el valor óptimo al igualar a cero la primera derivada.
Fuente elaboración Propia
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (69-90)
69
“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
El Peru cuenta con 75 Áreas Naturales Prote-
gidas (ANP) las cuales operan en condiciones
financieras que no permiten la implementa-
cion de sus planes maestros de gestion. En
este contexto, REDD+ constituye una alterna-
tiva de acceso a recursos financieros para la
gestion de las ANP. El presente estudio evaluo
la viabilidad de la implementacion del me-
canismo REDD+ en ANP seleccionadas del
Sistema Nacional de Áreas Naturales Protegi-
das por el Estado. El Analisis concluye que el
numero de ANP en las que seria viable la im-
plementacion de proyectos REDD+, segun las
condiciones actuales del mercado voluntario
de carbono forestal, fluctua apenas entre 2 y 7.
Palabras Clave: 1 REDD+, costo beneficio,
Áreas Naturales Protegidas.
Clasificación JEL: Q23
1 Mg.Sc. Economia de los Recursos Naturales y del Ambiente (UNALM), Direccion de Bosques y Cambio Climatico ONF Andina, Colombia. Dirección postal: Clle. Lola Pardo Vargas 045 Dpto 1001, Lima-Peru. Teléfono: (511) 2424757; e-mail: accastron@gmail.com
Abstract
Peru has 75 Natural Protected Areas (ANP)
which operate under financial conditions that
don’t allow the implementation of its mana-
gement plans. In that context, REDD+, cons-
titutes an option to bring financial resources
to ANP. The present research assessed REDD+
implementation in selected ANP from the
Natural Protected Areas National System (SI-
NAMPE). The analysis concluded, that under
the current status of the forest voluntary car-
bon markets, REDD+ implementation would
be viable just between 2 and 7 ANP.
Key words: 2 REDD+, cost benefit, Natural Pro-
tected Areas
JEL Classification: Q23
1. INTRODUCCIÓN
Se estima que cada ano se pierden 13 millo-
nes de ha de bosques tropicales a nivel global
2 Doctor en Planeamiento Energetico (Universidad Federal de Rio de Janeiro - Brasil). Profesor en economia ambiental y valoracion ecologica (UNALM - Peru). Director de Evaluacion, Valoracion y Financiamiento del Patrimonio Natural (MINAM). Dirección postal: Av. La Universidad s/n La Molina Peru. Teléfono: (511) 6147800 anexo: 239; e-mail: rogerloyola@lamolina.edu.pe
Castro, augusto; Loyola, RogerViabilidad de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de Bosques: el caso de las Áreas Naturales Protegidas del Perú
70
emitiendo a la atmosfera entre 5.6 y 8.6 Gt de
carbono (Kremen, Niles et al. 2000, Bellassen
and Gitz 2008), cifras que se encontrarian enc-
tre el 12% y el 17% de las emisiones totales de
CO2 (Kremen, Niles et al. 2000, Bellassen and
Gitz 2008, Van der Werf, Morton et al. 2009,
Burgess, Bahane et al. 2010). Ante este hecho,
la Convencion Marco de las Naciones Unidas
para el Cambio Climatico (UNFCCC por sus
siglas en ingles) discute sobre los medios y
elementos necesarios para frenar este pro-
ceso (UNFCCC 2009, UNFCCC 2010, UNFCCC
2011). Entre las alternativas discutidas para
asegurar el exito en la lucha contra el cambio
climatico, se encuentra la implementacion de
un mecanismo para la reduccion de emisio-
nes provenientes de la deforestacion y de la
degradacion de los bosques en paises en de-
sarrollo (mecanismo comunmente conocido
como REDD+), que implica, ademas de la re-
duccion de la deforestacion y la degradacion
de los bosques, el manejo forestal sostenible
y el incremento y conservacion de las reser-
vas de carbono de los bosques.
REDD+ es considerado, en el informe sobre la
economia del cambio climatico (Stern 2007),
como el mecanismo mas costo efectivo para
abordar la mitigacion del cambio climatico.
Ademas, es una alternativa significativa, efec-
tiva, rapida y “win-win” (gana-gana) para des-
acelerar las tasas de deforestacion y degrada-
cion forestal, para promover la conservacion
de los bosques, para contribuir al fortaleci-
miento de la gobernanza forestal y para apo-
yar en los esfuerzos de lucha contra la pobre-
za y desarrollo economico sostenible (Angeld-
sen 2008). Adicionalmente, si se reducen las
emisiones provenientes de la deforestacion y
de la degradacion de los bosques es posible
que se obtengan beneficios adicionales e.g.
la conservacion de la biodiversidad y de los
conocimientos ancestrales de las comunida-
des que habitan los bosques (Turner, Brandon
et al. 2007, Malhi, Roberts et al. 2008, Baker,
Jones et al. 2010, Turner, Brandon et al. 2012).
Peru es considerado como un pais con gran-
des extensiones de bosques y baja tasa de
deforestacion (da Fonseca, Rodriguez et al.
2007). Asimismo, es el segundo en superfip-
cie de bosques tropicales en America Latina,
y el cuarto a nivel mundial. Posee mas de 70
millones de hectareas de bosques tropicales
y el 13% de los bosques amazonicos. Se es-
tima que entre los anos 1990 y 2000 se de-
forestaron anualmente 150,000 ha por ano
(MINAM 2010). Sin embargo, las amenazas de
deforestacion y degradacion forestal se viene
incrementando en los ultimos anos, en parte
como consecuencia de un crecimiento eco-
nomico acelerado, basado principalmente en
la explotacion de recursos naturales (MINAM
2011).
Se sabe, ademas, que en la actualidad los cam-
bios en el uso del suelo y las practicas en el sec-
tor forestal son la principal causa de las emi-
siones de GEI en el Peru, pues aporta el 47%
de las emisiones nacionales (MINAM 2010). En
ese sentido, el estado, apoyado por la socie-
dad civil, esta promoviendo e implementando
acciones a nivel nacional, regional y local para
recuperar y conservar los ecosistemas fores-
tales e.g. Programa Nacional de Conservacion
de Bosques para la Mitigacion del Cambio Cli-
matico. Sin embargo, estas acciones requieren
de mayor soporte tecnico y financiero para
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (69-90)
71
alcanzar la meta voluntaria, presentada por el
Peru, de reducir su deforestacion neta en bos-
ques naturales a cero al ano 2021. En especial,
si se considera que es altamente probable que
la actual tasa de deforestacion se incremente
en las proximas decadas, dados los planes de
inversion existentes y la presion de actividades
ilicitas que implican deforestacion y degrada-
cion de bosques.
En las Áreas Naturales Protegidas (ANP) del
Peru, el cambio en el uso de suelo no esta per-
mitido por lo que la amenaza de deforestacion
y degradacion de bosques no debiera existir.
Sin embargo, estos espacios no cuentan con
los recursos financieros necesarios para su ges-
tion (Villanueva 2005) con lo que se justifica la
necesidad de buscar alternativas adicionales
que contribuyan a su preservacion.
En ese contexto, REDD+ constituye una alter-
nativa de recursos financieros para la gestion
de las ANP; al mismo tiempo, para contribuir
con los objetivos globales de reduccion de
emisiones de GEI, conservar la biodiversidad
y disminuir la pobreza en zonas de amortigua-
miento de ANP. Dada la situacion de deficit de
recursos financieros, bajo la que se gestionan
las ANP, en el presente estudio se evalua si el
mecanismo REDD+ constituye una alterna-
tiva viable para proveer recursos financieros
para la gestion de las ANP. Con esta finalidad,
se analizaran cuatros aspectos fundamenta-
les: 1) ingresos por venta de certificados de
reducciones voluntarias de emisiones (VERs)
producidos por actividades de REDD+ en
ANP seleccionadas; 2) costos de gestion se-
gun tamano de ANP y para los escenarios de
recursos financieros optimo y minimo; 3) re-
lacion costo beneficio para proyectos REDD+
en ANP seleccionadas; 4) priorizacion de ANP
como parte de una estrategia REDD+ de al-
cance nacional.
Las expectativas sobre altas rentabilidades
de REDD+ han sido construidas basadas en
analisis de costos de oportunidad (Wertz-Ka -
nounnikoff 2008) que generalmente no cona-
sideran otras categorias de costos, como son
los costos de transaccion y los costos de im-
plementacion (Pagiola and Bosquet 2009). En
estos estudios, se considera a los costos de
oportunidad como los mas elevados (Irawan,
Tacconi et al. 2013), Sin embargo, recientes
estudios sugieren que las otras categorias de
costos no son irrelevantes (Tacconi 2012). En
el presente trabajo, por un lado, se conside-
ran los costos de implementacion de REDD+
como la principal categoria de costos; por
otro, se reconoce que cuando se habla de
REDD+ en la UNFCCC se hace referencia a
acciones principalmente enmarcadas en el
nivel nacional para reducir las emisiones de
gases de efecto invernadero provenientes de
la deforestacion y degradacion de bosques
y conservar e incrementar los stocks de car-
bono. Sin embargo, las estimaciones y resul-
tados del presente trabajo de investigacion
consideran como acciones REDD+ aquellas
que buscan el mercado voluntario de carbo-
no; y estan dirigidas, principalmente, a evitar
deforestacion.
En la seccion II, se presentan los anteceden-
tes de REDD+, los costos relacionados con su
implementacion y trabajos sobre la econo-
mia de REDD+ realizados previamente. En la
seccion III y IV, se plantea la metodologia; y
Castro, augusto; Loyola, RogerViabilidad de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de Bosques: el caso de las Áreas Naturales Protegidas del Perú
72
se discuten los resultados, respectivamente.
Finalmente, en la seccion V, se concluye sobre
la viabilidad de implementacion de REDD+ en
ANP, y se discute la pertinencia de usar el me-
canismo como una herramienta complemen-
taria a los esfuerzos de conservacion actuales.
2. ANTECEDENTES
2.1. Contexto internacional
REDD+
La discusion sobre la reduccion de emisiones
en el sector forestal se inicio en el ano 2005
durante la decimo primera sesion de la Con-
ferencia de las Partes (COP 11) de la UNFCCC.
En esa oportunidad; Papua, Nueva Guinea y
Costa Rica presentaron una propuesta para
considerar opciones con el fin de reducir
emisiones de GEI ocasionadas por la defo-
restacion – RED (Hiraldo and Tanner 2011). El
argumento utilizado fue que ni la UNFCCC ni
el protocolo de Kioto consideraban las emi-
siones provenientes de la deforestacion y que
para esa fecha se estimaban que eran equiva-
lentes a por lo menos el 17 % de las emisiones
globales totales. Esa propuesta constituye el
primer intento de incluir la “deforestacion evi-
tada” como parte de un acuerdo climatico de
caracter global.
A la fecha, se ha aumentado de manera con-
siderable el alcance de la propuesta inicial
de Papua, Nueva Guinea y Costa Rica. En la
COP 11, se considero que la degradacion de
los bosques, principalmente por tala selec-
tiva, constituye una causa importante de
emisiones de GEI en paises en desarrollo,
y se solicito al Órgano Subsidiario de Ase-
soramiento Tecnico y Cientifico (SUBSTA por
sus siglas en ingles) que realice consultas y
acciones necesarias para evaluar la viabilidad
de REDD, con lo cual se incluyen las emisiones
provenientes de la degradacion de bosques
en el mecanismo.
El Plan de Accion de Bali, decidido en la COP
13 del ano 2007, senala que los enfoques para
mitigar el cambio climatico deben incluir: “te-
mas referentes a la reduccion de emisiones
por deforestacion y degradacion de bosques
en paises en desarrollo; asi como el rol de la
conservacion, manejo sostenible de los bos-
ques y el mantenimiento de los stocks de car-
bono en los paises en desarrollo” (Hiraldo and
Tanner 2011). Sin embargo, no es hasta la COP
15 cuando se empieza a hablar de REDD+ y se
refiere a: “medidas de politicas e incentivos
positivos en temas referentes a la reduccion
de emisiones por deforestacion y degrada-
cion de bosques; asi como el rol de la conser-
vacion, manejo sostenible de los bosques y el
mantenimiento de los stocks de carbono en
los paises en desarrollo”(UNFCCC 2009).
En cuanto a medios de implementacion del
mecanismo REDD+, en la COP 15, realizada
en diciembre del ano 2009, se esperaba al-
canzar resultados sobre los detalles que per-
mitirian la amplia aplicacion de REDD+. Las
discusiones se centraron, principalmente, en
el acceso a recursos financieros y la escala de
implementacion; sin embargo no fue posible
alcanzar consensos entre las partes (UNFCCC
2009). Fue recien en la COP 16 realizada en din-
ciembre del 2010 donde se tomaron decisio-
nes sobre las acciones que deben realizar los
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (69-90)
73
paises en desarrollo que, voluntariamente,
deseen implementar el mecanismo: (1) esce-
narios de referencia; (2) sistemas de medicion,
reporte y verificacion de gases de efecto in-
vernadero; (3) estrategias nacionales REDD+;
y (4) sistemas para informar como las salva-
guardas sociales y ambientales estan siendo
consideradas en las acciones REDD+ (UNn-
FCCC 2010). Asimismo, se llego a un consenso
acerca de las 3 fases para la implementacion
de REDD+ (Angelsen, Brown et al. 2009); y se
decidio que los escenarios de referencia y los
sistemas de medicion, reporte y verificacion
podrian desarrollarse de manera interina a
escala sub nacional mientras que los paises
incrementan sus capacidades para alcanzar el
nivel nacional (UNFCCC 2010).
REDD+ es un mecanismo financiero aun bajo
discusion en la UNFCCC; y, por lo tanto, a la
fecha no existe un mercado regulado por las
Naciones Unidas de Certificados de Reduccio-
nes de Emisiones de Carbono proveniente de
REDD+. Sin embargo, existen mercados vo-
luntarios (no regulados por la UNFCCC) que
buscan compensar acciones REDD+ (Streck
2012). Estos mercados seguiran en funcionai-
miento mientras no se tomen decisiones en
la UNFCCC. Las reglas de estos mercados vo-
luntarios de carbono forestal seran detalladas
durante el desarrollo del trabajo de investiga-
cion, y se usaran como referencia para la rea-
lizacion de los calculos del analisis.
2.2. Costos y beneficios de
REDD+
REDD+ fue propuesto para incentivar a los
paises en desarrollo la implementacion de ac-
ciones para reducir emisiones de la deforesta-
cion y conserven sus bosques con la expecta-
tiva que los pagos de carbono superarian los
costos necesarios para alcanzar el objetivo de
reducir la deforestacion y la degradacion de
bosques (12). Los costos de REDD+ incluyen
los costos de implementacion, los costos de
oportunidad y los costos de transaccion. Los
costos de implementacion emergen de las
actividades necesarias para hacer frente a las
causas de deforestacion. Los costos de opor-
tunidad son los beneficios de la mejor alter-
nativa productiva que se dejarian de percibir
como resultado de REDD+. Diversos trabajos
sobre los costos y beneficios de REDD+ han
sido publicados recientemente [ver por ejem-
plo (Kremen, Niles et al. 2000, Borner and
Wunder 2008, Nepstad, Soares-Filho et al.
2009, Börner, Wunder et al. 2010, Hunt 2010,
Merger, Held et al. 2012, Irawan, Tacconi et al.
2013)]. Estos estudios consideran a los cos -
tos de oportunidad como los mas altos (28);
y, por consiguiente, los mas relevantes para
el analisis; constituye, por ende, en atencion
de un gran numero de estudios. Los costos
de transaccion estan referidos a los proce-
sos de negociacion necesarios para la firma
de acuerdos y arreglos institucionales. Las
expectativas sobre la rentabilidad del meca-
nismo fueron construidas principalmente, ba-
sadas, en estudios de costos de oportunidad.
Estos estudios, por lo general, no consideran
los otros costos de REDD+ como son los cos-
tos de transaccion y los costos de implemen-
tacion (27). Sin embargo, los otros costos no
son irrelevantes (10, 30) y por ello es posible
que estos estudios sobreestimen la rentabili-
dad de REDD+.
Castro, augusto; Loyola, RogerViabilidad de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de Bosques: el caso de las Áreas Naturales Protegidas del Perú
74
3. MÉTODOS
3.1. Área de estudio
3.1.1. Las áreas protegidas del Perú
Las areas protegidas del Peru pueden clasifi-
carse, 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 areas de conservacion regionales (ACR),
administradas por los gobiernos regionales;
y las areas de conservacion privadas (ACP),
administradas por personas particulares o
empresas privadas en coordinacion con el
gobierno.
3.1.2. Sistema Nacional de Áreas Naturales Protegidas por el Estado
El SINAMPE se encuentra bajo la jurisdiccion
del Servicio Nacional de Áreas Naturales Pro-
tegidas por el Estado (SERNANP), entidad bajo
jurisdiccion del Ministerio del Ambiente. An-
tes de la creacion del Ministerio del Ambien-
te, se hallaba bajo jurisdiccion del Ministerio
de Agricultura a traves 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 habian conformado 15 ACR (2,4 millones
de ha) y 51 ACP (196 480,86 ha) con lo que
el territorio total protegido del pais es igual
a 22,1 millones de ha (16,91% de la superficie
del Peru).
El SINANPE cuenta con nueve categorias de
ANP definitivas que, segun su condicion le-
gal, finalidad y usos permitidos pueden ser
ANP de uso directo y ANP de uso indirecto.
Ademas de las 9 categorias mencionadas, se
encuentran dos categorias en estudio: El Área
de conservacion Privada y la Zona Reservada.
Las Zonas Reservadas, se establecen de forma
transitoria en areas que, reuniendo las con-
diciones para ser consideradas como areas
naturales protegidas, requieren de estudios
complementarios.
3.1.3. Casos de estudio
La seleccion de los casos de estudio se reali-
zo en dos etapas: 1) preseleccion de 40 ANP
(16,5 millones de ha), de las 75 ANP del SI-
NANPE. Ésta se baso en la disponibilidad de
informacion cartografica; 2) seleccion final de
las 25 ANP (14,3 millones de ha) que presen-
taron variaciones en la superficie de bosques
(deforestacion) al ano 2050, segun informa-
cion disponible en Soares-Filho et.al. (2006).
En la Tabla 1, se presentan las 25 ANP selec-
cionadas, categoria, ubicacion, superficie y
clasificacion segun tamano.
3.2. Ingresos por ventas en
el mercado voluntario de
carbono
Para estimar potenciales ingresos por ventas
de VERs, se utilizo la siguiente formula:
I= EGEI * Pr * Ef
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (69-90)
75
Donde:
I: Ingreso por venta de VERs en US$
EGEI: Emisiones de gases de efecto inver-
nadero en tCO2e
Pr: Precio negociado para los VERs
Ef: Eficiencia de las actividades REDD+ im-
plementadas.
La variable EGEI fue estimada haciendo uso
de herramientas SIG y basados en proyec-
ciones de deforestacion y en mapas de dis-
tribucion de biomasa viva sobre el suelo en
la Amazonia. Con ello, se estimaron las emi-
siones de GEI proyectadas al ano 2050 bajo
el escenario BAU para las ANP seleccionadas.
El trabajo se realizo en tres etapas: En la eta-
ANP Categoría Ubicación(Departamento)
Superficie total (ha) Tamaño
Cordillera Azul Parque NacionalHuancavelica, Loreto, San Martin,
Ucayali 1,353,190.85 Grande
Sierra del Divisor Zona Reservada Loreto, Ucayali 1,478,311.39 Grande
Alto Mayo 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
Ichigkat Muja-Cordillera
del CóndorParque 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
El Sira Reserva Comunal Cuzco, Huancavelica, Pasco 616,413.41 Grande
BahuajaSonene Parque Nacional Madre de Dios 1,091,416.00 Grande
San Matías-San Carlos Bosque de Protección Pasco 145,818.00 Grande
Manu Parque Nacional Cuzco, Madre de Dios 1,716,285.22 Grande
ChayuNaín Reserva Comunal Amazonas 23,597.76 Mediana
Pampa Hermosa Santuario Nacional Junín 11,543.74 Mediana
Yanachaga-Chemillén Parque Nacional Pasco 110,657.78 Grande
Gueppy Zona Reservada Loreto 613,682.61 Grande
Pagaibamba Bosque de Protección Cajamarca 2,031.02 Pequeña
Río Abiseo Parque Nacional San Martin 272,407.96 Grande
PuiPui 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 4,777.50 Pequeña
Alto Purús Parque Nacional Madre de Dios, Ucayali 2,514,775.23 Grande
Huascarán Parque Nacional Ancash 340,002.62 Grande
Machiguenga Reserva Comunal Cuzco 218,905.63 Grande
Fuente: SINAMPE.
Tabla 1. 25 ANP seleccionadas
Castro, augusto; Loyola, RogerViabilidad de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de Bosques: el caso de las Áreas Naturales Protegidas del Perú
76
pa (1), se determino la superficie deforestada
cada 5 anos (2010 – 2050) bajo un escena-
rio BAU haciendo uso de los resultados de
Soares-Filho et al. (2006). En las Figuras 1 y 2,
se muestran la evolucion de la deforestacion
entre los anos 2010 y 2050 para el escenario
BAU). En la etapa (2), se relaciono la superfi-
cie deforestada con el contenido de CO2 ha-
ciendo uso de los resultados presentados por
Saatchi et al. (2007). En la Figura 3, se puede
ver la distribucion de contenido de CO2 para
la amazonia peruana. Durante la etapa (3), se
determinaron las emisiones en tCO2e bajo el
escenario BAU calculando el producto de la
superficie deforestada con el contenido de
tCO2e relacionado a esa deforestacion. En el
Anexo 1, se muestra, como ejemplo, el proce-
so seguido para estimar las emisiones de GEI
para el Bosque de Proteccion Alto Mayo.
Figura 1. Deforestación al 2010, escenario BAU
Fuente: Soares-Filho et al. (2006).
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (69-90)
77
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).
Castro, augusto; Loyola, RogerViabilidad de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de Bosques: el caso de las Áreas Naturales Protegidas del Perú
78
La variable Pr, es equivalente al precio pro-
medio negociado en el mercado voluntario
de carbono forestal entre los anos 2008, 2009
y 2010 equivalente US$ 5.4 (Diaz, Hamilton et
al. 2011). Adicionalmente, se realizaron estir-
maciones de ingresos con un precio arbitrario
de US$ 10.0.
Para determinar Ef, se definieron 2 escena-
rios bajo el supuesto que las acciones REDD+
pueden ser 100% o 75% efectivas dependien-
do de las inversiones realizadas segun la dis-
ponibilidad de acceso a recursos financieros.
Un escenario de acceso a recursos financieros
optimos permitiria, entonces, implementar
acciones REDD+ 100% efectivas Ef (100%).
Mientras que el acceso a recursos financieros
minimos permitiria implementar acciones
REDD+ 75% efectivas Ef (75%).
Adicionalmente, se tomaron las siguientes
consideraciones para estimar los ingresos por
ventas de VERs: (i) el periodo de compromiso
despues del cual la deforestacion es medida y
las compensaciones son recibidas es igual a 5
anos; (ii) los beneficios adicionales obtenidos
de la manutencion de ANP (e.g. servicios am-
bientales u otros bienes y servicios del bos-
que) no son considerados en el analisis; (iii)
los supuestos y caracteristicas descritas para
los trabajos realizados por Soares-Filho et al.
(2006) y Saatchi et al (2007).
3.3. Costos REDD+ en ANP
Los costos de implementar REDD+ en ANP
fueron estimados mediante la siguiente for-
mula:
C = CI + CO + CT
Donde:
C: costo total de implementar REDD+ en
un ANP
CI: costo de implementacion de las acti-
vidades REDD+
CO: costo de oportunidad
CT: costo de transaccion.
Los costos de implementacion (CI) fueron es-
timados mediante la siguiente formula:
CI = CG * Superficie del ANP
Donde:
CG es equivalente a los costos actualizados
de gestion de ANP en US$/ha. Estos cos-
tos fueron reportados por Villanueva (2005)
para los escenarios: (i) de acceso a recursos
financieros optimos, el cual supone que un
ANP cuenta con los medios para un manejo
conforme a su plan maestro; (ii) de acceso a
recursos financieros minimos, el cual supone
que un ANP tiene ciertos recursos y medios
indispensables para su manejo, pero que le
faltan elementos para alcanzar un nivel de re-
cursos financieros optimo.
Para actualizar los costos de gestion al 2010,
segun tamano de ANP y para los escenarios
propuestos, se: (1) convirtieron los valores
en US$ propuestos por Villanueva (2005) a
nuevos soles utilizando un tipo de cambio de
3.423 S/. / US$; (2) se afectaron los valores ob-
tenidos por la tasa de inflacion anual segun
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (69-90)
79
datos del Instituto Nacional de Estadisticas e
Informacion (INEI); (3) se convirtieron los va-
lores obtenidos en S/. a US$ usando el tipo
de cambio de 2.815 S/./US$ a diciembre del
2010.
Asimismo, para estimar el costo total de im-
plementar REDD+ en un ANP se tuvieron en
cuenta los siguientes supuestos: (i) los costos
de elaboracion de escenarios de referencia de
emisiones y del establecimiento de un siste-
ma para medir, reportar y verificar las reduc-
ciones 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 asumio los costos de
oportunidad de impedir el cambio de uso del
suelo en las ANP declaradas a la fecha.
Bajo esos supuestos el costo total de imple-
mentar REDD+ en un ANP (C) seria equiva-
lente al costo de implementacion de las ac-
tividades REDD+ (CG). Sin embargo, se con-
sidero conveniente incluir un escenario que
comprenda tanto los costos de oportunidad,
como los costos de transaccion. Para la cons-
truccion de ese escenario, se utilizaron los si-
guientes valores: El costo de oportunidad (CO)
fue tomado del costo de oportunidad prome-
dio por ha, valor reportado por Armas et.al.
(2009) equivalente a 4361 S/./ha (1515.82
US$/ha) para la amazonia peruana. Los costos
de transaccion fueron tomados del rango de
valores reportados por Chenost y Gardette
(2009) que oscilan entre US$ 172,000 y US$
878 000 por proyecto, este valor incluye los
costos de elaboracion de los documentos de
proyecto. Para el presente estudio se tomo el
valor inferior, equivalente a US$ 172,000.
3.4. Relación Costo Beneficio
La relacion costo beneficio (B/C) fue estimada
calculando la proporcion entre el valor presente
neto (VPN) de: (i) los flujos estimados de ingre-
sos por ventas de VERs bajo los escenarios de
100% y 75% de efectividad de las actividades
REDD+; y (ii) el costo de gestion segun tamano
de las ANP seleccionadas bajo los escenarios
de acceso a recursos financieros optimos y mi-
nimos. El analisis se realizo utilizando dos tasas
sociales de descuento. Una equivalente al 10%
es usada para proyectos sociales por el Minis-
terio de Economia y Finanzas del Peru. La otra,
equivalente al 5%, considerada como apropia-
da por estudios similares en otras regiones del
mundo (Bellassen and Gitz 2008).
4. RESULTADOS Y
DISCUSIÓN
4.1. Ingresos por venta de VERs
Los resultados del analisis confirman que el ta-
mano del ANP no es una variable que determine
el nivel de ingresos y, por el contrario, las reservas
de carbono y las amenazas de deforestacion son
variables determinantes en el nivel de ingresos
de una iniciativa REDD+ (Miles and Kapos 2008),
sobre todo cuando el enfasis de los proyectos en
el mercado voluntario de carbono se centra en la
Reduccion de la Deforestacion (RED) lo que dis-
minuye la atencion, por cuestiones tecnicas, en
los otros componentes de REDD+ como son: la
degradacion de bosques, los incrementos de los
stocks de carbono, el manejo forestal sostenible
y la conservacion de los stocks de carbono (Ebea-
ling and Yasue 2008).
Castro, augusto; Loyola, RogerViabilidad de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de Bosques: el caso de las Áreas Naturales Protegidas del Perú
80
Las 5 ANP que presentan mayores EGEI totales
para los anos 2010-2050 son: Cordillera Azul,
Sierra del Divisor, Alto Mayo, Amarakaeri y
Tambopata (ver Anexo 2). Asimismo, el valor
promedio de ingresos por venta de VERS para
el escenario Ef (100%) y Pr = 5.4 US$, seria equi-
valente a US$ 63,471,390, con un valor maxi-
mo de ingresos totales de US$ 245,310,111
para el Parque Nacional (PN) Cordillera Azul y
un minimo de US$ 0 para la Reserva Comunal
(RC) Machiguenga. Dada la relacion entre los
ingresos por venta de VERS y EGEI, ingresos
equivalentes a US$ 0 (e.g los obtenidos por la
RC Machiguenga) son explicados por la escasa
deforestacion que esta ANP presentaria.
Para el escenario Ef (75%) y Pr = US$ 5.54;
el valor promedio de los ingresos totales es
equivalente a US$ 47,603,541; con un valor
maximo de US$ 183,982,583 y un minimo
equivalente a US$ 0. Cambios significativos
en los potenciales ingresos por ventas de
VERs fueron hallados al variar el nivel de efec-
tividad de las actividades REDD+ que se tra-
ducen en mayores EGEI evitadas.
Las ANP con valores maximos y minimos de
ingresos, bajo cualquiera de los escenarios,
fueron PN Cordillera Azul y RC Machiguenga
respectivamente.
4.2. Costos REDD+ en ANP
del Perú
Si bien los costos para evitar la deforestacion
varian segun ANP, estas variaciones no estan
relacionadas con variaciones potenciales en
EGEI (Miles and Kapos 2008). Del analisis, se
puede inferir que estas variaciones estan re-
lacionadas con el tamano de las areas y la ca-
pacidad de las instituciones proponentes de
aprovechar economias de escala. Esto hace
suponer que quizas sea mas rentable imple-
mentar REDD+ en ANP de tamano grande o
mediana y que sera necesario buscar meca-
nismos financieros adicionales para lograr el
mantenimiento integral y total de las ANP al
interior del SINANPE.
Para el escenario recursos financieros opti-
mos, el CI promedio es equivalente a US$
96,042,215, el maximo US$ 352,561,928 para
PN Alto Purus y el minimo USS 15,513,800 para
el PN Yanachaga-Chemillen. Bajo el escenario
de acceso a recursos financieros minimos, el
CI promedio de un ANP es equivalente a US$
59,336,620. Con valores maximos y minimos
de US$ 224,488,411 y US$ 7,925,105 respecti-
vamente y correspondientes, nuevamente, a
los PN Alto Purus y Yanachaga-Chemillen.
Tamaño ANP Recursos óptimos Recursos mínimoGrande 3.42 2.18
Mediana 40.38 22.23
Pequeña 231.56 95.17
Fuente: Elaboración propia con base en Villanueva (2005).
Tabla 2. Costos de gestión en US$/ha según tamaño de ANP actualizados al
año 2010
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (69-90)
81
4.3. Relación costo beneficio
de REDD+ en ANP del
Perú
Los valores de la relacion B/C para el escena-
rio de Ef (100%) y Pr US$ 5.4 muestran que
seria viable implementar REDD+ solo en las
2 ANP que poseen valores de relacion B/C
mayores a 1: Bosque de Proteccion (BP) Alto
Mayo y la Reserva Nacional (RN) Tambopata.
Para el resto de las ANP, el valor de la relacion
B/C es menor a uno con lo que se haria in-
viable la implementacion de REDD+. Valores
similares fueron obtenidos cuando: (i) la tasa
de descuento utilizada fue del 5%, Pr = US$
5.4 y Ef (100 %); (ii) y cuando tasa de descuen-
to utilizada fue 10%, Pr = US$5.4 y Ef (75%);
bajo esos escenarios seria viable implementar
actividades REDD+, en las mismas dos ANP
mencionadas anteriormente (ver Tabla 3).
Tabla 3. Valores de la relación B/C para Pr = US$ 5.4 (100 y 75 % efectividad)
ANPB/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
Ichigkat Muja- Cordillera
del condor0.22 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
Fuente: Elaboración propia en base a los datos estimados.
Castro, augusto; Loyola, RogerViabilidad de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de Bosques: el caso de las Áreas Naturales Protegidas del Perú
82
Adicionalmente, los resultados muestran que
RC Amarakaeri y el PN Cordillera Azul poseen
relaciones B/C cercanos a uno. Por ello, la im-
plementacion de REDD+ podria ser viable al
disminuir los CI. Asimismo, cuando la tasa de
descuento utilizada fue del 5% los valores de
la relacion B/C oscilan entre 2.48 y 0. Bajo ese
escenario los resultados muestran que seria
viable implementar actividades REDD+ en 4
ANP: BP Alto Mayo, RN Tambopata, RC Ama-
rakaeri y PN Cordillera Azul.
Ademas, se realizaron estimaciones asumien-
do Pr =US$ 10.00. En ese caso, para Ef (100%), y
tasa de descuento del 10%, se obtienen valores
de relacion B/C mayores a 1 en 4 de las 25 ANP
analizadas: BP Alto Mayo, RN Tambopata, RC
Amarakaeri, PN Cordillera Azul. Asimismo, si la
tasa de descuento utilizada fuera de 5%, los re-
sultados muestran que la implementacion de
REDD+ seria viable, adicionalmente a las ANP
mencionadas anteriormente, en las Zonas Res-
ervadas (ZR) Santiago Comaina y Sierra Divisor
y BP San Matias-San Carlos (ver Tabla 4).
ANPB/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
Ichigkat Muja- Cordillera
del condor0.40 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
Fuente: Elaboración propia en base a los datos estimados.
Tabla 4. Valores de relación B/C para Pr = US$ 10.00 (100 y 75 % efectividad)
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (69-90)
83
Los valores de la relacion B/C para Ef (75%) y
Pr = US$10.00 oscilan entre 4.25 y 0 cuando
la tasa de descuento fue del 10%. Bajo ese es-
cenario, seria viable implementar actividades
REDD+ en 5 ANP: BP Alto Mayo, RN Tambopa-
ta, RC Amarakaeri, el PN Cordillera Azul y ZR
Santiago Comaina. Por otro lado, cuando la
tasa de descuento utilizada es de 5% los valo-
res de la relacion B/C oscilan entre 4.6 y 0. Bajo
ese escenario seria viable implementar activi-
dades REDD+ en 7 ANP: las 5 anteriormente
mencionadas mas ZR Sierra Divisor, y BP San
Matias-San Carlos.
Los resultados obtenidos por el analisis son
corroborados por el interes actual por parte
de diferentes actores publicos y privados en
implementar actividades REDD+ en algunas
de las ANP del area de estudio. La eviden-
cia muestra que las iniciativas de proyectos
REDD+ en las ANP se desarrollan en las que
presentan relacion costo beneficio mas altas,
como son: Selva central que incluye tres par-
ques Yanachaga-Chemillen, Yanesha y San
Matias-San Carlos (Scriven 2012), Tambopata
(Hajek, Ventresca et al. 2011), la iniciativa Mat-
nu-Amarakaeri (Hajek, Ventresca et al. 2011),
Cordillera Azul (http://www.cima.org.pe/not_
archivos_det.php?n=38) y Alto Mayo (http://
www.conservation.org/global/peru/iniciati-
vas_actuales/Pages/ICAM.aspx).
Como se menciono en la metodologia, se
considero conveniente construir un escenario
que incluye tanto los costos de oportunidad
(CO) como los costos de transaccion (CT). Para
incluir los costos mencionados, se selecciona-
ron las ANP que presenten relacion B/C mayor
a 1 bajo el escenario que considera Pr = US$
10.0, Ef (75%) y tasa de descuento del 5%. Los
costos de oportunidad fueron estimados con
base al valor promedio por ha reportado por
Armas et al. (2009) equivalente a 1515.82 US$/
ha.
Los resultados fueron estimados, incluyendo
los costos de oportunidad y transaccion, para
Pr = US$ 5.4, Ef (75% y 100%) y tasa de des-
cuento del 5%. Se muestran que de incluirse
los costos de oportunidad y de transaccion
bajo las condiciones descritas anteriormente
no habria ningun ANP que haria viable imple-
mentar REDD+ (ver Tabla 5).
ANPB/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.
Tabla 5. Valores de la relación B/C para Pr = US$ 5.4 incluyendo costos de
oportunidad y costos de transacción
Castro, augusto; Loyola, RogerViabilidad de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de Bosques: el caso de las Áreas Naturales Protegidas del Perú
84
Asimismo, si los costos de oportunidad fue-
ran disminuidos en US$ 1 000, los resultados
muestran que se mantendria la situacion an-
terior, en la que en ninguna ANP seria viable
implementar REDD+. La situacion varia lige-
ramente cuando se incrementa el Pr de 5.4 a
11. 7 USS (ver Tabla 6). Dado ese escenario,
seria viable implementar REDD+ en una ANP,
Cordillera Azul.
5. CONCLUSIONES
Segun el analisis realizado, bajo supuestos
moderados, el numero de ANP en las que
seria viable la implementacion de proyec-
tos REDD+, segun las condiciones actuales
del mercado voluntario de carbono forestal,
varia apenas entre 2 y 7. Dependera de: (i) el
precio de los VERs; (ii) del aprovechamiento
de economias de escala; y (iii) de la tasa de
descuento que se utilice. Segun el analisis,
las ANP que debieran priorizarse para la im-
plementacion de REDD+ por presentar los
valores de la relacion B/C mas altos son: BP
Alto Mayo, RN Tambopata, RC Amarakaeri, PN
Cordillera Azul, ZR Santiago Comaina, ZR Sier-
ra Divisor, BP San Matias-San Carlos.
En las ANP del SINAMPE que no presentan
altas amenazas de deforestacion y/o no tie-
nen alto contenido de carbono almacenado,
no sera viable la implementacion de REDD+
a escala de proyecto. El analisis confirma que
los ingresos potenciales por ventas de VERs
forestal varian segun: las amenazas de defo-
restacion, las reservas de carbono, el nivel de
eficiencia de las actividades REDD+ a imple-
mentarse y los precios de los VERs. Con ello,
se demuestra la necesidad de disenar una
estrategia REDD+ a ser implementada en el
SINAMPE que tenga un alcance nacional y
que considere otros mecanismos financieros
alternativos para dotar de recursos financie-
ros optimos a estas ANP.
Los resultados confirman que los costos de
implementar actividades REDD+ efectivas
varian segun la ANP. Estas no necesariamen-
te estan relacionadas con variaciones en los
ANPB/C (100%) B/C (75%)
Tasa Descuento 10%
Tasa Descuento 5%
Tasa Descuento 10%
Tasa Descuen-to 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.
Tabla 6. Valores de la relación B/C para Pr = US$ 11.7 incluyendo costos de
oportunidad y transacción
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (69-90)
85
contenidos de carbono, mas bien se refieren
a aquellas con el tamano de las ANP y con las
actividades a implementarse. Por ello, para
REDD+ a escala de proyecto sera necesario
identificar las areas que presenten mayor cos-
to efectividad en terminos de EGEI (a escala
nacional) o mayor costo beneficio (a escala de
proyecto).
Al considerar los costos de oportunidad y los
costos de transaccion En el presente analisis,
los resultados muestran que REDD+ no es
viable en ningun ANP bajo los supuestos de-
finidos. Sin embargo, si el precio de los VERs
es incrementado hasta un valor equivalente
a US$ 11.7, seria 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 si mismo,
no es una alternativa viable para dotar de sos-
tenibilidad financiera a las ANP del Peru. Sin
embargo, este mecanismo puede comple-
mentar mecanismos de conservacion existen-
tes no solo en ANP si no tambien en tierras
indigenas. Asimismo, los pagos de carbono,
puede ser un incentivo que incremente la
viabilidad de realizar actividades de manejo
forestal sostenible en concesiones forestales.
Castro, augusto; Loyola, RogerViabilidad de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de Bosques: el caso de las Áreas Naturales Protegidas del Perú
86
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Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (69-90)
89
7. ANEXOS
Anexo 1. Proceso para estimar las emisiones de GEI para el ANP Alto Mayo
Contenido CO2 (tCO2)
Superficie deforestada por contenido de CO2
2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 205025 - - - - - - - - -
50 6 8 - - - - 20 45
75 582 903 202 59 - - 67 120 402
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).
Castro, augusto; Loyola, RogerViabilidad de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de Bosques: el caso de las Áreas Naturales Protegidas del Perú
90
ANPEGEI en tCO2(BAU)
TotalCordillera 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).
Anexo 2. EGEI totales proyectadas al 2050 por ANP bajo el escenario BAU
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (91-110)
91
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 Fecha de aceptación: 29-08-13
Resumen 1
El estudio evalua la sustentabilidad de la produc-
cion organica de cafe de productores de cafe en
Piura, norte del Peru, a traves de la medicion de
la eficiencia economica que incluya variables am-
bientales como el balance de nutrientes y el uso
del agua agricola. Se empleo el metodo de frontera
estocastica de produccion con el objetivo de com-
parar la eficiencia economica de la produccion or-
ganica y convencional para cuatro escenarios per-
tinentes de analizar. Los resultados muestran que
no hay mayor diferencia entre la eficiencia econo-
mica de ambos tipos de produccion. Sin embargo,
los ingresos netos o beneficios de los productores
organicos son mayores a los de los productores
convencionales en los cuatro escenarios conside-
rados. Adicionalmente, los costos por balance de
nutrientes son menores para la produccion orga-
nica, lo cual indicaria que este tipo de produccion
es mas sustentable que la convencional.
Palabras Clave: sustentabilidad, eficiencia eco-
nomica, frontera estocastica de produccion,
produccion organica, balance de nutrientes y
uso de agua agricola.
1 Master en Innovacion Agraria para el Desarrollo Rural (UNALM). Consultora en la evaluacion economica del Impacto del Cambio Climatico en el Peru en el Banco Interamericano de Desarrollo (BID). Profesora auxiliar a dedicacion exclusiva (UNALM). Dirección postal: Jr. Valer 595 C Pueblo Libre, Lima-Peru. Teléfono: (511) 6147800 anexo: 239; e-mail: lalvarado@lamolina.edu.pe
Clasificación JEL: Q18, Q56.
Abstract
The study aims to assess the sustainability of or-
ganic coffee production coffee farmers in Piura,
northern Peru, through the measurement of eco-
nomic efficiency to include environmental varia-
bles such as the balance of nutrients and agricul-
tural water use. For this, was used the method
of stochastic frontier production with the aim of
comparing the economic efficiency of organic
and conventional production for four relevant
scenarios to analyze. The results show that there
is no major difference between the economic effi-
ciency of both types of production. However, net
income or profits of organic producers are higher
than those of conventional producers in the four
scenarios considered. Additionally, costs are lower
in nutrient balance for organic production, indica-
ting that this type of production is more sustaina-
ble than conventional.
Keywords: sustainability, economic efficien-
cy, stochastic frontier production, organic
production, nutrient balance and agricultural
water use.
JEL Classification: Q18, Q56.
Alvarado, LauraEvaluación de la sustentabilidad de la producción orgánica el café a través de la medición de eficiencia económica con variables ambientales
92
1. INTRODUCCIÓN
En las ultimas decadas, la agricultura organi-
ca se ha convertido en una de las principales
alternativas para la actividad agricola tradi-
cional y convencional debido al incremento
de la demanda de alimentos sanos (libre de
insumos quimicos) a nivel mundial. Ello ha
originado nuevos mercados con precios mas
atractivos para los agricultores peruanos,
muchos de los cuales no tienen acceso a los
insumos utilizados para una produccion con-
vencional. Asi, esta practica 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 Peru es un importante exportador
de estos productos entre los que destacan, el
cafe, banano, mango, cacao, y castana entre
otros, que generan importantes ingresos. Sin
embargo, es necesario no perder de vista la
implicancia de esta practica que es contribuir
a la sustentabilidad de la produccion agricola.
Resulta importante, entonces, medir la sus-
tentabilidad con indicadores robustos. La
propuesta de esta investigacion es medirla a
traves de la eficiencia economica que incor-
pore variables ambientales como el balance
de nutrientes y el uso del agua. Esto a traves
de una Frontera Estocastica de Produccion y
de una Funcion de Costos que permita obte-
ner la comparacion entre la eficiencia econo-
mica de la produccion convencional y la pro-
duccion organica. Aquella produccion que
obtenga mayor indice de eficiencia seria mas
sustentable.
2. REVISIÓN DE LITERATURA
2.1. Sustentabilidad: ¿qué es
y cómo medirla?
Segun Bejarano Ávila 1998, citado por Saran-
don (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 ideo-
logicos de la sustentabilidad en la capacidad
de tomar decisiones. Al respecto, Sarandon
(2002) senala entre otras razones que esto se
debe a la ambigüedad, poca funcionalidad y
caracteristica multidimensional del concepto
(economica, ecologica, social) y a la ausencia
de parametros comunes de evaluacion junto
con el uso de herramientas y metodologias
adecuadas.
Sobre lo anterior, Simon (2003) tambien men-
ciona que debido al caracter multidimensio-
nal del concepto resulta complicado medirlo.
Anade que numerosos indicadores han sido
desarrollados simultaneamente, los cuales,
o bien destacan los diversos componentes
(ecologico, economico, politico, social) del
concepto por separado (indicadores parcia-
les) o bien encapsulan todos estos compo-
nentes a la vez en indices (marcos de indica-
dores). Cada uno de estos enfoques presenta
ventajas y desventajas. Por ejemplo, los indi-
cadores parciales ayudan a entender de una
manera mas general y compleja el concepto.
Sin embargo, la desventaja esta en el hecho
de que las asociaciones entre las diferentes
dimensiones de sustentabilidad (ambiental,
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (91-110)
93
economica, social e institucional) no estan re-
flejadas a traves de dichos indicadores, lo que
si sucede en el caso de los indices.
En este caso, seria mas ventajoso emplear un
indice. En forma adicional, como esta investi-
gacion se centra en el analisis de la sustenta-
bilidad de tecnologias, entendiendose como
tecnologias a la produccion convencional y
organica (o ecologica), conviene discutir so-
bre que se entiende por tecnologias susten-
tables y como medir la sustentabilidad de las
mismas a traves de un indice adecuado.
2.2. La sustentabilidad de
tecnologías: las prácticas
orgánicas
Segun Altieri (1994), la agroecologia es la
base para una produccion agricola susten-
table. Plantea que la agricultura moderna
enfrenta una crisis ambiental generada por
practicas agricolas intensivas que se basan
en el uso excesivo de insumos que degradan
el ambiente y de recursos naturales que con-
llevan ademas a la reduccion progresiva de la
productividad de los cultivos. Ello se eviden-
cia, por ejemplo, en la perdida de rendimien-
tos por plagas a pesar del aumento de agro-
quimicos, pues estas se vuelven cada vez mas
resistentes.
En el Peru, la practica organica en la agricultu-
ra se define como una mejora de las condicio-
nes de los suelos y la biodiversidad genetica,
debido a la utilizacion racional y optima de los
recursos naturales. Para esta investigacion, la
produccion organica es aquella que cuenta
con certificacion, cuya garantia de serlo son
las inspecciones periodicas de parte de las
empresas certificadoras.
Para medir la sustentabilidad, Altieri (1994)
propone la desagregacion de indicadores
parciales en parametros economicos, sociales
y biofisicos o ambientales. Entre los economi-
cos, menciona a la dependencia de insumos
externos, ingresos, empleo; entre los sociales
senala nutricion, viabilidad cultural, aceptabi-
lidad politica, equidad; entre los ambientales
o biofisicos menciona la productividad del
cultivo, rendimientos del suelo, cantidad y ca-
lidad del agua para riego, uso de productos
quimicos en la agricultura. Concluye que la
agroecologia es aquella que presenta mejo-
res indicadores principalmente ambientales,
pues es mas sensible a los ciclos naturales y a
las interacciones biologicas que la agricultura
convencional. Sin embargo, faltan estudios
sobre los aspectos socioeconomicos y politi-
cos que mas que los problemas tecnicos pue-
den constituirse en barreras para el desarrollo
de este tipo de agricultura.
En oposicion a Altieri (1994), Sarandon (2002)
menciona que diversas tecnologias, inclusive
contrapuestas, pueden ser y son promovidas
como sustentables. El que sean o no susten-
tables nadie puede refutarlo o afirmarlo, pues
la sustentabilidad no presenta un valor con el
cual comparar2. A partir de ello, el autor ti-
pifica dos posibilidades de evaluacion de la
sustentabilidad. La primera la denomina eva-
luacion per se, la cual se centra en contestar
2 Senala por ejemplo que quienes promueven la siembra directa consideran a esta tecnologia como sinonimo de sustentabilidad, mientras tanto hay quienes consideran que es todo lo contrario pues promueve un mayor uso de fertilizantes, herbicidas, insecticidas y fungicidas.
Alvarado, LauraEvaluación de la sustentabilidad de la producción orgánica el café a través de la medición de eficiencia económica con variables ambientales
94
por ejemplo a la pregunta: ¿es sustentable la
produccion organica de cafe? o ¿es sustentao-
ble determinada tecnologia? Como para es-
tos casos no hay puntos de comparacion, en-
tonces exige una respuesta categorica: si 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.
La segunda posibilidad es la evaluacion com-
parativa de la tecnologia, ¿cual de los dos
sistemas es mas sustentable? En este caso,
no importa el valor absoluto; por lo tanto es
mas comun y facil de medir. El planteamien-
to de Sarandon (2002) se centra, entonces, en
medir la sustentabilidad a traves de un indice
que permita comparar cual de las tecnologias
es mas sustentable, reafirmando asi la pro-
puesta de Simon (2003).
A partir de la revision, se concluye que la sus-
tentabilidad en la agricultura debe ser medi-
da bajo un criterio comparativo, pues no se
puede hablar de la sustentabilidad de una
tecnologia per se. Esta medicion (comparati-
va) puede realizarse a traves de indicadores
parciales o indices que capturen la comple-
jidad del concepto (economico, social am-
biental). Ambos criterios presentan ventajas
y desventajas, sin embargo resulta mejor
emplear indices; pues permiten capturar las
asociaciones entre las diferentes dimensiones
de sustentabilidad (ambiental, economica,
social e institucional). El problema, entonces,
seria determinar cual es el mejor indice para
medir la sustentabilidad.
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 este asegurada para las
generaciones futuras. En tal sentido, el objeti-
vo de alcanzar un desarrollo sostenible seria
un asunto de equidad intergeneracional, sin
embargo tambien es un problema de eficien-
cia economica, pues reducir la cantidad de re-
cursos naturales (inputs) “por unidad de satis-
faccion” (outputs) ayudara a reducir la presion
sobre el ambiente.
Segun lo anterior, se puede decir que la efi-
ciencia economica garantiza parcialmente
la existencia de sustentabilidad. Por ello, la
investigacion la asume como uno de los in-
dicadores mas robustos para evaluarla, pues
permite incorporar variables ambientales
como factores de produccion, es decir captu-
ra la asociacion entre aspectos economicos y
ambientales.
Se han encontrado dos trabajos de investiga-
cion que miden la sustentabilidad a traves de
la eficiencia economica. Independientemen-
te del metodo que emplean para medirla,
ya sea Analisis Envolvente de Datos (AED) o
Frontera de Estocastica de Produccion (FEP),
buscan establecer la asociacion entre el uso
aspectos economicos y ambientales.
Arandia y Aldanondo, en el 2007, investiga-
ron la eficiencia tecnica y medioambiental de
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (91-110)
95
las explotaciones vinicolas ecologicas y las
convencionales con el objetivo de analizar
y comparar la eficiencia de la produccion de
uva teniendo en cuenta el impacto ambiental
que generan ambas tecnicas. Para ello, consi-
dero una muestra de 86 explotaciones agri-
colas convencionales y ecologicas. Mediante
el AED, se comparo la eficiencia tecnica de
los dos sistemas de produccion sin conside-
rar variables ambientales e incorporando
los impactos ambientales. Las explotaciones
ecologicas aparecen como mas eficientes que
las convencionales en todos los casos o esce-
narios: i) sin considerar costos ambientales, ii)
considerando costos ambientales, iii) se to-
man precios de convencionales y organicos y
iv) con solo precios de convencionales. Con-
cluyen que para el primer escenario se debe
a que hay un esfuerzo de adaptacion que me-
jora 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 regadio. Los resultados
para el segundo escenario son razonables y,
por ultimo, que el efecto del precio sobre la
eficiencia es significativo cuando esta se mide
sin considerar el impacto ambiental y no lo es
cuando se incluyen estos. Es decir, el efecto
de la mejora ambiental que introduce la agri-
cultura ecologica parece, por lo tanto, superar
al sobreprecio.
Cabrini, Calcaterra y Lema (2011) determi-
naron el nivel de eficiencia de la produccion
agricola en la zona Pergamino (Argentina)
para maiz, trigo y soja, considerando los efec-
tos de los servicios ambientales. Si bien no se
menciona la medicion de la sustentabilidad a
traves de la eficiencia economica, se incorpo-
ra el concepto de servicios ambientales y se
incluye su cuantificacion dentro de la eficien-
cia. Los servicios ambientales considerados
son los costos y beneficios relacionados al
balance de nutrientes del suelo, materia or-
ganica y la erosion del suelo. Los resultados
indican que la actividad agricola se desarrolla
con un alto nivel de eficiencia en la zona de
estudio. Se estimo un nivel de eficiencia pro-
medio del 85%. Si bien este valor implica la
posibilidad de aumentar un 15%, la produc-
cion para un mismo nivel de insumos, resulta
un valor elevado si se lo compara con medi-
ciones realizadas en otros sistemas agricolas
extensivos. No se detectaron relaciones signi-
ficativas entre el nivel de eficiencia y el nivel
de educacion, la edad de los responsables de
las empresas y la proporcion de tierra propia.
3. MATERIALES Y
MÉTODOS
3.1. ¿Cómo medir la eficiencia
económica?
Para esta investigacion, se empleo el Analisis
de Frontera Estocastica (FEP); debido a que
no se contaba con la informacion de series
historicas de los diversos factores de produc-
cion, solo se contaria con la informacion en
un momento dado (corte transversal) a par-
tir de la toma de encuesta. El FEP permite
hallar la frontera de produccion mediante la
forma funcional de Cobb-Douglas. Esta for-
ma funcional se eligio, pues permite obtener
las elasticidades de los insumos respecto al
producto, en este caso particular, respecto a
Alvarado, LauraEvaluación de la sustentabilidad de la producción orgánica el café a través de la medición de eficiencia económica con variables ambientales
96
la frontera de produccion. A partir de la ob-
tencion de los estimadores de la funcion de
produccion, se puede determinar la eficiencia
tecnica (ET), la cual se realiza a partir del uso
del software Stata 11. Luego, con un modelo
de funcion de costos y sus respectivos esti-
madores se determina la eficiencia economi-
ca (EE), tambien a partir del uso del software
Stata 11 y luego la Eficiencia Asignativa (EA).
El metodo que se empleo consta de dos eta-
pas. En la primera, se estima la eficiencia tec-
nica, y la economica. En la segunda, la eficien-
cia asignativa. El modelo estocastico de fun-
cion de produccion para estimar el nivel de
eficiencia tecnica 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 produccion de la
i-esima unidad, Xi es el vector actual de insu-
mos de la funcion de produccion (en logarit-
mos) y otras variables relevantes (incluyendo
un termino constante), mientras que β es el
vector de parametros a estimar, y ηi es el ter-
mino del error que esta compuesto por dos
elementos:
ηi = vi - ui (2)
Donde vi mide las distorsiones simetricas
o errores aleatorios que se asumen son in-
dependiente e identicamente distribuidos
como N(0,δv2), dada la estructura estocastica
de una frontera. El segundo componente ui
se asume que es independientemente distri-
buido de vi y se supone que satisface ui ≤ 0.
Para este caso particular, ui se deriva de una
distribucion N(0,δv2), permitiendole a la pro-
duccion actual la posibilidad de caer debajo
de la frontera.
La ET toma valores dentro del intervalo (0,1),
donde 1 indica un predio plenamente eficien-
te y 0 implica ineficiencia absoluta.
Para cuantificar la eficiencia economica, se es-
pecifica una funcion de costos:
Ci=g(Yi , Pi ; α)+ηi ; i=1,2,3,…10 (3)
Donde Ci representa el costo total de produc-
cion, Yi la produccion producida, Pi el costo
del insumo, α representa los parametros de la
funcion de costes, y ηi representa el termino
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
minimo, es decir el valor de la funcion.
Por ultimo, para calcular la Eficiencia de Asig-
nacion (EA) se resuelve la siguiente ecuacion:
EA = EE / ET (5)
De igual forma, la EA toma el valor de 1 cuando la combinacion de factores es la op-tima y 0 cuando no lo es. Una vez obtenidos
los indices de eficiencia tecnica, economica
y asignativa por productor convencional y
organico, se emplean promedios para com-
parar cual de las tecnologias presenta mayor
indice de eficiencia, es decir esta mas cercana
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (91-110)
97
a la combinacion optima de factores.
3.2. ¿Cómo medir la eficiencia
económica incorporando
variables ambientales?
La propuesta de esta investigacion es incor-
porar los factores tradicionales de produc-
cion (cantidad de mano de obra, cantidad de
fertilizantes,) dos indicadores de sustentabili-
dad ambiental relevantes: eficiencia en el uso
de nutrientes y eficiencia en el uso de agua. A
continuacion, se detalla el proceso metodolo-
gico para obtener ambos indicadores que son
incluidos en la funcion de produccion y en la
de costos para hallar la eficiencia economica
con costos ambientales.
La forma funcional que incorpora variables
ambientales en la funcion de produccion
se encuentra detallada en el item 3.6. Note-
se que la funcion de produccion incorpora
ademas 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 ambienta-
les en la funcion de costos se encuentra deta-
llada en el item 3.7. Notese que la funcion de
costos incorpora ademas del costo por mano
de obra y costo por uso de fertilizante, el cos-
to por uso de agua y costo por balance de nu-
trientes (variables ambientales).
3.2.1. Eficiencia en el uso de nutrientes
El estudio de Manchado (2010) respalda esta
investigacion, pues si bien no emplea una
funcion de produccion con frontera esto-
castica, plantea la importancia de emplear
y cuantificar, mediante metodos de valora-
cion economica el uso de indicadores para
la sustentabilidad en la agricultura como la
eficiencia de uso de energia fosil, el riesgo de
contaminacion por nutrientes o plaguicidas,
el riesgo de erosion de suelos, el balance de
gases invernadero, la racionalidad en la uti-
lizacion 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 intensificacion del uso del
suelo, la ampliacion de la frontera agricola, el
uso de fertilizantes han provocado el deterio-
ro de la capacidad de los recursos naturales
en su rol de factores productivos, ha puesto
en riesgo la sustentabilidad de los sistemas
de produccion y la ocurrencia de externalida-
des ambientales.
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 sis-
tema de produccion utilizan los nutrientes.
No solo mide el balance de nutrientes (Ni-
trogeno, Fosforo, Potasio, Magnesio, Azufre
y Calcio) en terminos fisicos sino tambien los
valora economicamente, a traves del metodo
de remediacion del dano o costos evitados a
partir del costo de reposicion de los nutrien-
tes mencionados.
Esta investigacion asume la propuesta de
Manchado (2010), basicamente por la dis-
ponibilidad de informacion. Si bien Cabrini y
Calcaterra (2011) proponen la estimacion fisi-
ca y la valoracion economica del balance de
nutrientes, materia organica, y erosion hidri-
Alvarado, LauraEvaluación de la sustentabilidad de la producción orgánica el café a través de la medición de eficiencia económica con variables ambientales
98
ca, no es posible emplear estos dos ultimos
por la falta de informacion. Por tal razon, se
emplea solo la valoracion de balance de nu-
trientes segun la metodologia de Manchado
y la propuesta de estimacion de eficiencia
economica de Cabrini y Calcaterra (2011).
A partir de Manchado (2010), se adapto la
metodologia de estimacion del balance de
nutrientes en terminos fisicos y monetarios
para el caso del cafe convencional y cafe or-
ganico. Los pasos metodologicos fueron los
siguientes:
1. Estimacion del balance de nutrientes
en terminos fisicos como diferencia entre
lo que se exporta (cafe convencional u
organico) y lo que se repone por la fer-
tilizacion.
a. Estimacion de la extraccion de nu-
trientes como el producto del coeficiente
de extraccion de cada nutriente y la pro-
duccion de cafe (convencional u organi-
co) por individuo. Tal como se muestra:
Ext Nutij = ∑ceij * Prodj (1)
Donde:
Ext Nutij : extraccion total de nutrientes
para cafe convencional u organico por in-
dividuo.
i: extraccion de nutrientes (nitrogeno,
fosforo, potasio, calcio, magnesio, azufre)
j: individuo o productor convencional u
organico.
ceij : coeficiente de extraccion para cada
nutriente de cafe convencional u organi-
co por individuo.
Prodj : produccion de cafe (convencional
u organico) por individuo.
b. Estimacion de la reposicion de nu-
trientes: Para este caso, Manchado, plan-
tea dos fuentes: a. aplicacion de fertili-
zantes y b. fijacion simbiotica. Para esta
investigacion, se empleo solo la primera
fuente; es decir la aplicacion de fertilizan-
tes. Esta informacion se obtuvo de entre-
vistas a tecnicos, y se considero la eficien-
cia de aplicacion de fertilizantes de 100%.
La reposicion se determina del producto
entre macronutriente aportado por ferti-
lizantes por ha. por la cantidad de ha. por
productor (convencional u organico).
Rep Nutij = ∑fertij * supj (2)
Donde:
Rep Nutij: reposicion total de nutrientes
i: nutriente
j: individuo o productor convencional u
organico
fertij : nutrientes aportados por fertiliza-
cion para cada nutriente por productor
supj : superficie en has por productor
convencional u organico.
c. Estimacion fisica del balance de nu-
trientes: Para el calculo de los balances
de nutrientes, se consideraron solo las
extracciones por la exportacion de los
productos y la reposicion de la fertiliza-
cion. No se consideraron perdidas por
erosion. Se calculo para cada productor
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (91-110)
99
convencional u organico de la siguiente
manera:
Bal Nutij= Rep Nutij - Ext Nutij
(3)=(2)-(1)Bal Nutij = ∑fertij * supj- ∑ceij * Prodj
2. Valoracion economica del balance de
nutrientes
Se empleo el metodo de costo de reme-
diacion del dano o costos evitados por la
reposicion de nutrientes utilizando el fer-
tilizante mas usual y de menor precio por
unidad de nutriente. Los precios de cada
elemento se derivan de los precios co-
rrientes de los fertilizantes en la campana
2011 (campana estudiada en la encues-
ta). Una vez obtenido el costo economico
del balance de nutrientes, se incluye en
la funcion de costos para determinar la
eficiencia economica.
3.2.2. Eficiencia en el uso del agua
Otro indicador importante de sustentabilidad
es la eficiencia en el uso de agua. Es impor-
tante considerarlo, pues el agua constituye
un recurso escaso; y, ademas, no tiene pre-
cio en el mercado agricola en Piura (para el
caso del cafe). Se parte del supuesto que es
posible valorar el recurso hidrico (bien que no
posee mercado) a traves de un bien que si lo
posee (cultivo del cafe).
Existen diversas metodologias para calcular
el valor del agua. Entre estas, destacan: el
metodo del Cambio de Productividad o una
de sus variantes conocidas como el Cambio
de los Ingresos Netos del Productor; la Valo-
racion Contingente, el Costo de Oportunidad,
el Costo de Conservacion y/o Preservacion
del Acuifero, etc.
El metodo del Cambio de Productividad,
como lo expone Cristeche y Penna (2008),
hace posible valorar un bien o servicio am-
biental que no se comercializa en el merca-
do (agua) al relacionarlo con un bien que si
lo hace (cultivos agricolas). Al considerar que
este bien o servicio ambiental es un insumo
dentro de la funcion de produccion, la valora-
cion consistiria en evaluar el efecto que dicho
bien o servicio ejerce sobre la productividad
del cultivo.
Una variante de esta metodologia es el Cam-
bio de los Ingresos Netos del Productor. Dicha
metodologia consiste en considerar al agua
como un insumo mas en la funcion de pro-
duccion de un bien o servicio convencional.
El objetivo es estimar el beneficio adicional
neto por unidad de agua en la produccion
de este determinado bien que se transa en el
mercado. En este caso, el bien seria el cultivo
agricola (cafe convencional u organico). En tal
sentido, el valor economico del agua para uso
agricola se obtiene a traves de la siguiente
formula:
𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 = 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 − 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖ó𝑛𝑛
𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖ó𝑛𝑛
Donde el ingreso neto es la diferencia entre
los ingresos brutos y los costos de produc-
cion, cosecha y post-cosecha del cafe. Se in-
cluye los costos de beneficio humedo, seca-
do, hasta el transporte y comercializacion a la
Alvarado, LauraEvaluación de la sustentabilidad de la producción orgánica el café a través de la medición de eficiencia económica con variables ambientales
100
planta de CEPICAFE, es decir hasta llegar a un
nivel de cafe pergamino.
Los pasos para realizar la valoracion economi-
ca del agua para uso agricola mediante este
metodo se resumen de la siguiente manera:
1. Determinar la cantidad de agua em-
pleada por nivel de productividad de
cafe (convencional u organico) que al-
canza cada productor. El dato se obtiene
de las encuestas.
2. Estimacion de la perdida de producti-
vidad de cafe (convencional u organico)
por reduccion de agua.
Se establece un escenario de reduccion
probable de agua a traves de entrevis-
tas a expertos. Esta reduccion de dispo-
nibilidad de agua es del 20%. A partir de
esta reduccion de agua, se determina la
reduccion de productividad de cafe por
productor.
3. Valoracion economica del agua (VA)
determinando ingresos y costos en las si-
tuaciones con riego y sin riego a partir de
la siguiente formula:
𝑉𝑉𝑉𝑉 =( 𝑃𝑃 ∗ 𝑄𝑄!"#$% − 𝐶𝐶!"#$% ) − ( 𝑃𝑃 ∗ 𝑄𝑄!"# !"#$% − 𝐶𝐶!"# !"#$% )
𝑉𝑉!"#! !"#$%
Donde:
P: Precio de venta del cafe convencional
u organico (S/qq.) pergamino
Qriego: Productividad del cafe convencio-
nal u organico con riego (qq/ha)
Qsin riego: Productividad del cafe conven-
cional u organico sin riego (qq/ha)
Criego: Costos de produccion del cafe con-
vencional u organico con riego (S/./ha)
Csin riego: Costos de produccion del cafe
convencional u organico sin riego (S/./ha)
Vagua riego: Volumen de agua desviada para
la irrigacion (m3 /ha)
VA: Valor economico del agua para uso
agricola del cafe convencional u organi-
co (S/./m3)
En esta metodologia, se comparan dos esce-
narios: con riego y sin riego (cultivo de seca-
no), siendo el valor del agua igual a la varia-
cion de los beneficios entre el agua desviada
para riego. En el presente estudio, no se ha
limitado por completo el agua de riego du-
rante todo el ciclo del cultivo (cultivo de seca-
no); en cambio, se ha creado el escenario con
limitacion de agua (reduccion 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 seran incurridos por el agricultor inde-
pendientemente de la cantidad de agua asig-
nada, pero varian segun el nivel de produc-
cion. Se asume que el costo de produccion se
reduce en la misma proporcion que el nivel
de produccion. A pesar que en la zona de
estudio, el agua es un recurso escaso, actual-
mente no existe una tarifa por el uso de agua.
Una vez obtenidos los indicadores de sus-
tentabilidad e incorporados en la funcion de
costos para hallar la eficiencia economica, se
contrastan los resultados en los cuatro esce-
narios relevantes para el analisis.
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (91-110)
101
3.3. Población y muestra
La poblacion esta conformada por pequenos
productores de tres provincias cafetaleras
de la sierra del departamento de Piura per-
tenecientes a CEPICAFE-Central Piurana de
Cafetaleros, con un tamano menor a 3 ha. La
poblacion total es de 1943 productores de los
cuales 1203 son organicos y 730 son conven-
cionales. El principal criterio para diferenciar
a productores organicos de convencionales
es el hecho de contar con certificacion orga-
nica. Para hallar el tamano de muestra se em-
pleo la formula de poblaciones finitas siendo
el tamano de 160 observaciones, desagrega-
das entre 60 productores convencionales y
100 productores organicos. El Nivel de Error
es de 0.075, mientras que el nivel de confian-
za es del 92,5%.
3.4. Sobre los factores
de producción de la
población analizada
El estudio ha considerado como factores de
produccion el uso de fertilizantes, la mano de
obra y el uso de agua. Las maquinarias son
artesanales y dan cuenta de un bajo nivel tec-
nologico para ambos casos (cafe convencio-
nal y organico), por ello no fueron relevantes
al momento del analisis.
En cuanto a los abonos y fertilizantes, los pro-
ductores organicos (es decir los que cuentan
con certificacion organica) utilizan el guano
de isla, sulfomag, roca fosforica y fertimar.
Cada uno de estos cuatro insumos contiene
los seis macronutrientes analizados para el
balance de nutrientes: Nitrogeno, Fosforo,
Potasio, Calcio, Magnesio y Azufre. Los pro-
ductores convencionales se caracterizan por
usar fertilizantes quimicos o no permitidos
en la produccion organica, por no emplear
ningun tipo de fertilizante o por emplear los
fertilizantes usados por los organicos pero en
dosis inferiores o inapropiadas. Esto va ligado
al menor acceso a servicios de asistencia tec-
nica que tienen. La mano de obra es mas in-
tensa para el caso de productores organicos
pues se requiere mayores labores.
El uso de agua es otro factor importante. El
nivel tecnologico en el riego es limitado. El
93% de los productores emplean el riego por
gravedad, solo el 7% emplean el riego por as-
persion. El agua es un factor importante en
la produccion y tambien en la post-cosecha,
pues se requiere para el lavado del cafe. El
estudio ha considerado el uso total de agua
para todo el proceso de produccion de cafe
pergamino. Son los productores organicos
los que demandan mas agua en el proceso
de produccion, seguramente por la mayor
exigencia en el beneficio del cafe (el 77% em-
plea mas de 3000 m3, frente a un 28% de los
convencionales), segun se observa en el Ane-
xo 1.
3.5. Diseño metodológico
Primero se realizan las estimaciones de Fron-
tera Estocastica a traves de las funciones de
produccion para cafe convencional y organi-
co, luego se determina tambien a traves de
Fronteras Estocasticas las Funciones de cos-
to para estimar la eficiencia economica bajo
cuatro escenarios: i) sin costos ambientales y
Alvarado, LauraEvaluación de la sustentabilidad de la producción orgánica el café a través de la medición de eficiencia económica con variables ambientales
102
ii) con costos ambientales a precios de pro-
ducto convencional y organico y iii) sin cos-
tos ambientales y iv) con costos ambientales
a precios de producto convencional y final-
mente se presentan las conclusiones.
3.6. Estimaciones de función
de producción a través de
Fronteras Estocásticas
Se empleo el siguiente modelo para ambas
funciones: de cafe convencional y de cafe or-
ganico. La estimacion de esta funcion permi-
te hallar la eficiencia tecnica de ambos tipos
de produccion. Las variables especificadas
como una funcion de tipo Cobb-Douglas, son
las siguientes:
lyi = β1 lx1i + β2lx2i + β3lx3i + (vi - ui )
Donde:
lyi = Logaritmo del rendimiento del cafe con-
vencional en kg/ha del productor i
lx1i = Logaritmo de la cantidad de fertilizan-
tes en kg/ha del productor i
lx2i = Cantidad de mano de obra en jornales/
ha del productor i
lx3i = Cantidad de agua en m3/ha del produc-
tor i
(vi - ui ) = termino del error compuesto por
dos elementos
vi = Componente aleatorio, que captura los
errores de medicion y otros factores
ui = Componente aleatorio no negativo que
representa el nivel de ineficiencia del produc-
tor i que sigue una distribucion normal no
negativa.
3.7. Estimaciones de la
función de costos usando
Fronteras Estocásticas
A continuacion, se plantean las estimaciones
de la funcion de costos usando el metodo de
Fronteras Estocasticas. El objetivo de estas es
encontrar la eficiencia economica para am-
bos tipos de cafe (convencional y organico)
en los cuatro escenarios establecidos: i) sin
costos ambientales y con precios de cafe con-
vencional y organico; ii) con costos ambienta-
les a precios de cafe organico y convencional;
iii) sin costos ambientales a precios de cafe
convencional; iv) con costos ambientales a
precios de cafe convencional. Como ya se ha
mencionado, los costos ambientales implican
los costos por uso de agua y el costo de re-
paracion por balance de nutrientes. El analisis
de precios de cafe convencional consistio en
emplear un precio promedio de cafe conven-
cional para evitar la distorsion por el diferen-
cial existente para el caso del cafe organico. A
continuacion, se presentan los modelos em-
pleados para cada escenario:
Escenario 1: Sin costos ambientales a pre-cios de cafe 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 pro-
ductor i
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (91-110)
103
lx4i = Rendimiento ajustado en kg/ha para el
productor i
e1 = Error idiosincratico.
Escenario 2: Con costos ambientales a pre-cios de cafe orgánico y convencional
lyi = β0 + β1 lx1i + β2lx2i + β3lx3i + β3lx4i + β3lx5i + β4lx6i
* + 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 pro-
ductor 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 idiosincratico.
Escenario 3: Sin costos ambientales a pre-cios de cafe convencional
lyi = β0 + 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 pro-
ductor i
lx4i = Rendimiento ajustado en kg/ha para el
productor i
ei = Error idiosincratico
Escenario 4: Con costos ambientales a pre-cios de cafe convencional
lyi = β0 + β1 lx1i + β2lx2i + β3lx3i + β3lx4i + β3lx5i + β4lx6i
* + 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 pro-
ductor 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 idiosincratico.
Para cada escenario, notese que lx4i* y lx6i
*
representan el rendimiento ajustado. Éste
es resultado de la diferencia del Rendimien-
to en kg/ha menos la ineficiencia tecnica ui
(sigma_u) obtenido en las estimaciones ante-
riores. En este estudio, se generaron dos tipos
de rendimiento ajustado. El primero es de la
diferencia del rendimiento menos la inefi-
ciencia tecnica que se genero sin la inclusion
de la cantidad de fertilizantes y el otro tipo es
la diferencia del rendimiento menos la inefi-
ciencia tecnica que se genero con la inclusion
de la cantidad de fertilizantes. Asi, el error
idiosincratico esta asociado a la cantidad de
fertilizantes. Por lo tanto, este rendimiento
Alvarado, LauraEvaluación de la sustentabilidad de la producción orgánica el café a través de la medición de eficiencia económica con variables ambientales
104
ajustado ocasiono que para cada escenario
existan dos estimaciones. Este procedimiento
se desarrollo para productores convenciona-
les y organicos.
4. RESULTADOS
4.1. Eficiencia técnica
En las corridas econometricas para determi-
nar la funcion de produccion, se emplearon
como variables dependientes la produccion
(medido en kg) y el rendimiento (kg/ha).
Como resultado, se obtuvo como mejor va-
riable dependiente al rendimiento. Para el
cafe convencional, el mejor modelo (es decir
aquel que presenta mayor nivel de significan-
cia o R2) fue aquel que incluye las variables
fertilizantes, mano de obra y agua. En cambio
para el cafe organico, resulto mejor el mode-
lo que incluye solo mano de obra y agua, y
no incluye fertilizante. Lo anterior se justifica,
porque las cantidades de insumos organicos
empleadas en la produccion son minimas.
Asimismo, las eficiencias tecnicas fueron 64%
y 63% para el cafe convencional y organico,
respectivamente. No se encontro variacion
significativa entre una tecnologia y otra, se-
gun se observa en el Anexo 2.
4.2. Valoración económica de
variables ambientales
Los resultados de la valoracion economica
del balance de nutrientes y del uso del agua
se muestran en el Anexo 3. Se pudo apreciar
que los productores organicos presentan un
menor costo que los productores conven-
cionales por balance de nutrientes (S/99 /ha
y S/110/ha respectivamente). En cambio, no
se aprecio por el valor del agua (S/714/ha y
S/254/ha, respectivamente).
Los costos por balance de nutrientes y por
uso agricola del agua fueron incorporados en
los costos totales y en los ingresos netos o va-
lor neto de la produccion. Asi, se analizan los
resultados de los costos en dos escenarios:
sin considerar costos ambientales y conside-
rando costos ambientales. Segun se observa
en el Anexo 4, los costos para ambos escena-
rios son mayores para el caso de productores
organicos, esto debido al uso de fertilizantes
permitidos que incrementan los costos.
Los ingresos netos o beneficios se muestran
para cuatro escenarios: i) sin costos ambien-
tales y con precios de cafe convencional y
organico; ii) con costos ambientales a precios
de cafe organico y convencional; iii) sin costos
ambientales a precios de cafe convencional;
iv) con costos ambientales a precios de cafe
convencional. El analisis de precios de cafe
convencional consistio en emplear un precio
promedio de cafe convencional a fin de evitar
la distorsion por el diferencial existente para
el caso del cafe organico.
Segun se observa, tambien en el Anexo 4, los
ingresos netos para los productores organi-
cos son mayores a los de los productores con-
vencionales en los cuatro escenarios. De esta
manera, se puede observar que sin conside-
rar variables ambientales a precios de cafe or-
ganico y convencional (escenario 1) los ingre-
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (91-110)
105
sos netos de los productores organicos son
significativamente mayores que los ingresos
de los productores convencionales. En el es-
cenario 2, los ingresos tambien son mayores
para los productores organicos, a pesar que
se reducen significativamente con respecto al
escenario 1 (se reducen a la mitad), sin em-
bargo la diferencia se incrementa, a pesar que
los costos para los productores organicos con
mayores en todos los casos. Realizando el
analisis a precios de cafe convencional (para
evitar distorsiones con respecto a sobrepre-
cios), los ingresos netos de los productores
organicos no se ven afectados, porque en las
ultimas campanas los precios diferenciales se
han acortado considerablemente, tanto asi
que para muchos productores de cafe organi-
co le da igual vender su producto a precio de
cafe convencional.
Los productores organicos presentan un me-
nor costo que los productores convencionales
por balance de nutrientes (S/99/ha y S/110/
ha respectivamente); no asi por el valor del
agua (S/714/ha y S/254/ha respectivamente).
Esto se puede deber a que los valores obteni-
dos para el uso del agua agricola hacen refe-
rencia solo a costos por cantidad de agua, sin
embargo el valor no representa los costos por
reduccion de la calidad de agua o a la erosion
hidrica del suelo.
Si se empleara una metodologia que incorpo-
re la perdida por calidad de agua, los costos
se podrian incrementar, probablemente en
mayor medida en los productores conven-
cionales que en los productores organicos; ya
que las practicas organicas exigen emplear
tecnicas para uso eficiente del agua como
por ejemplo los pozos de miel.
Las variables ambientales incluidas en el ana-
lisis si bien incrementan aun mas los costos
de la produccion organica (pues son mayores
que los costos de produccion convencional),
no afectan negativamente los ingresos netos
o beneficios de los productores organicos
que en todos los escenarios presentan mayo-
res valores que los productores convenciona-
les. De esta manera, se puede afirmar que los
ingresos netos de los productores organicos
son mayores que los ingresos netos de los
productores convencionales, incluso elimi-
nando el diferencial por precio.
4.3. Eficiencia económica
Con respecto a la eficiencia economica, no
hay diferencias sustanciales para los casos de
productores organicos y convencionales. Sin
embargo, la eficiencia economica para pro-
ductores convencionales es ligeramente ma-
yor en un escenario sin considerar variables
ambientales (escenario 1). En el escenario 2,
la eficiencia economica para productores or-
ganicos es mayor, mientras que para el esce-
nario 3, la eficiencia economica es igual para
ambos tipos de productores y en escenario ,4
la eficiencia economica de productores orga-
nicos es mayor a la de los productores con-
vencionales, segun se observa en el Anexo 5.
5. CONCLUSIONES
A partir de los resultados, se concluye:
Alvarado, LauraEvaluación de la sustentabilidad de la producción orgánica el café a través de la medición de eficiencia económica con variables ambientales
106
1. Sobre las relaciones entre sustenta-bilidad, innovación tecnológica y efi-ciencia económica
El analisis de la sustentabilidad y la innovacion
tecnologica de agricultura convencional a
agricultura organica se centra en tres puntos:
la productividad; los cambios en la calidad
ambiental y los efectos en los precios. A partir
de estos cuatro temas, se puede concluir que:
i) la productividad de la agricultura organica
de la zona estudiada no es menor que la de
la agricultura convencional; ii) la evidencia
muestra que los indicadores ambientales en
terminos fisicos no son necesariamente me-
jores para la agricultura convencional y iii) la
produccion organica permite obtener un so-
breprecio a los agricultores lo cual evidencia
una mayor disposicion para pagar por parte
de los consumidores.
El principal argumento para medir la susten-
tabilidad del cambio de produccion conven-
cional a organica, a traves de la eficiencia eco-
nomica, es que si bien la agricultura organica
podria contribuir hacia un manejo mas racio-
nal de los recursos naturales, ello no debe ser
medido solamente desde el punto de vista
ambiental basado en el argumento que ten-
dria un menor impacto de la actividad sobre
el medio ambiente, sino que debe ser medi-
do economicamente; pues es necesario tener
presente que se trata de una actividad pro-
ductiva y como tal deberia ser rentable para
el productor.
Para eliminar el supuesto de una posible ma-
yor eficiencia de la produccion organica por el
sobreprecio, se midio la eficiencia economica
en cuatro escenarios: sin costos ambientales,
con costos ambientales, con precios conven-
cionales y organicos y solo con precios con-
vencionales.
La eficiencia economica se midio por el me-
todo de FEP, e incluye variables ambientales
como balance de nutrientes y uso de agua las
cuales se valoran economicamente. Los valo-
res economicos de dichas variables ambien-
tales fueron incluidos en la funcion de costos
para determinar la eficiencia economica. Esta
metodologia se considera relevante por ser
una adaptacion de varios estudios revisados,
y por no haberse realizado previamente.
2. Sobre los ingresos netos de los pro-ductores orgánicos son mayores que los ingresos netos de los productores convencionales, incluso eliminando el diferencial por precio
Se aprecio que los productores organicos
presentaron un menor costo que los produc-
tores convencionales por balance de nutrien-
tes no en cambio por el valor del agua. Los
costos por balance de nutrientes y por uso
agricola del agua fueron incorporados en los
costos totales y en los ingresos netos o va-lor neto de la produccion. Se analizaron los resultados de los costos en dos escenarios:
sin considerar costos ambientales y conside-
rando costos ambientales. Los costos para
ambos escenarios son mayores para el caso
de productores organicos, 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 cafe conven-
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (91-110)
107
cional y organico; ii) con costos ambientales
a precios de cafe organico y convencional;
iii) sin costos ambientales a precios de cafe
convencional; iv) con costos ambientales a
precios de cafe convencional. Las variables
ambientales incluidas en el analisis, si bien
incrementan aun mas los costos de la proo-
duccion organica (pues son mayores que
los costos de produccion convencional), no
afectan negativamente los ingresos netos o
beneficios de los productores organicos que
en todos los escenarios presenta mayores
valores que los productores convencionales.
De esta manera, se comprueba la hipotesis
que los ingresos netos de los productores or-
ganicos son mayores que los ingresos netos
de los productores convencionales, incluso
eliminando el diferencial por precio.
3. Sobre la producción orgánica es más eficiente económicamente que la producción convencional de cafe
Con respecto a la eficiencia economica, no
hay diferencias sustanciales para los casos de
productores organicos y convencionales, asi
no se puede afirmar que la produccion orga-
nica sea mas eficiente que la convencional.
En otras palabras, no se puede afirmar que la
produccion organica emplee una combina-
cion mas optima en el uso de factores que la
produccion convencional.
La eficiencia economica para productores
convencionales es, sin embargo, ligeramente
mayor en un escenario sin considerar varia-
bles ambientales (escenario 1). En el escena-
rio 2, la eficiencia economica para producto-
res organicos es mayor, mientras que para el
escenario 3, la eficiencia economica es igual
para ambos tipos de productores y en esce-
nario 4 la eficiencia economica de producto-
res organicos es mayor a la de los productores
convencionales. Los costos ambientales (por
balance de nutrientes y por uso agricola del
agua) influyen en el incremento de los cos-
tos para los productores organicos en mayor
proporcion que para los productores conven-
cionales. Lo anterior explicaria una eficiencia
economica no muy diferenciada entre ambos
tipos de productores. Sin embargo, haciendo
un analisis de ingresos netos o beneficios se
constata que estos para los productores or-
ganicos son mayores a los de los productores
convencionales en los cuatro escenarios.
Cabe senalar que el costo por el uso del agua
es el que incrementa los costos de la produc-
cion organica, por tanto si se toma en cuen-
ta solo la variable balance de nutrientes la
eficiencia economica del cafe organica seria
mayor a la convencional. La recomendacion
es que se invierta en tecnologia de riego para
emplear optimamente el agua en la produc-
cion organica.
Por ultimo, es necesario destacar que la va-
loracion economica de los ingresos han sido
medidos solo por venta de cafe en el mer-
cado y no, por ejemplo, por externalidades
positivas de la produccion organica como
conservacion de biodiversidad o captura de
carbono, lo cual hubiera implicado el uso de
otras metodologias mas complejas. Por ello,
se recomiendan estudios posteriores para in-
corporar este analisis.
Alvarado, LauraEvaluación de la sustentabilidad de la producción orgánica el café a través de la medición de eficiencia económica con variables ambientales
108
6. REFERENCIAS
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Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (91-110)
109
7. ANEXOS
Anexo 1. Productores de café según tipo de riego y uso de agua
ProductorTipo 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
Costos (S/ha)Productores convencionales Productores orgánicos
Media Máximo Mínimo Desviación típica Media Máximo Mínimo Desviación
típica
Costo del balance de
nutrientes110 135 45 21 99 194 12 54
Costo del uso de agua 254 2227 0 442 714 3447 0 658
Fuente: Elaboración propia.
Alvarado, LauraEvaluación de la sustentabilidad de la producción orgánica el café a través de la medición de eficiencia económica con variables ambientales
110
Escenario Costos e in-gresos (s/ha)
Productores convencionales Productores orgánicos
Media Máximo Mínimo Desviación típica Media Máximo Mínimo Desviación
típica
Escenario 1Costos totales sin
variables ambientales767 2104 284 346 1670 4691 454 755
Escenario 2Costos totales con
variables ambientales1131 3066 431 578 2483 8203 582 1144
Escenario 1Ingresos netos sin
variables ambientales483 3807 -1224 983 1659 5577 -1371 1770
Escenario 2Ingresos netos con
variables ambientales119 3168 -1343 721 846 4378 -1467 1325
Escenario 3
Ingresos netos sin
variables a precios
de café convencional
471 3637 -1252 912 1731 5596 -1357 1667
Escenario 4
Ingresos netos con
variables ambientales
a precios de café
convencional
107 3512 -1371 643 918 4182 -1426 1230
Fuente: Elaboración propia.
Anexo 4. Costos e ingresos netos con y sin considerar variables ambientales (S/ha)
Anexo 5. Eficiencia económica en los cuatros escenarios para productores de café
convencional y orgánico
EscenarioProductores convencionales Productores orgánicos
Media Máximo Mínimo Desviación típica Media Máximo Mínimo Desviación
típica
Escenario 1 EE
sin variables
ambientales
Sin
fertilizante1.0005 1.0005 1.0005 1.89e-07 1.0002 1.0002 1.000 1.11e-07
Con
fertilizante1.0005 1.0005 1.0005 1.96e-07 1.0002 1.0002 1.000 1.19e-07
Escenario 2 EE
con variables
ambientales
Sin
fertilizante1.0002 1.0002 1.0002 1.61e-07 1.0002 1.0006 1.000 6.30e-08
Con
fertilizante1.0002 1.0002 1.0002 1.65e-07 1.0002 1.0006 1.000 6.52e-08
Escenario 3 EE
sin variables a
precios de café
convencional
Sin
fertilizante1.0004 1.0002 1.0002 9.66e-08 1.0004 1.0004 1.000 1.000358
Con
fertilizante1.0004 1.0002 1.0002 9.59e-08 1.0004 1.0004 1.000 1.000339
Escenario 4 EE
con variables
ambientales a
precios de café
convencional
Sin
fertilizante1.0000 1.0001 1.0001 9.32e-08 1.0002 1.0002 1.000 5.91e-08
Con
fertilizante1.0000 1.0001 1.0001 8.87e-08 1.0002 1.0002 1.000 7.08e-08
Fuente: Elaboración propia.
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (111-133)
111
Resumen1
El objetivo de este estudio es validar un con-
junto de matrices de "Leopold”, dado que es-
tas son el insumo fundamental de los deno-
minados Estudios de Impacto Ambiental, en
el marco del Megaproyecto Camisea- Peru.
Para ello, se ha utilizado un modelo de regre-
sion probabilistico (“Poisson”), que se basa
en datos de recuento (COUNT DATA), con la
finalidad de determinar la validez y robustez
de los EIA llevados a cabo en el marco de Ca-
misea. El proposito final del trabajo es contri-
buir con un aporte original a la teoria de la
economia ambiental, para que los procesos
de fiscalizacion o regulacion que realizan las
instituciones peruanas (como OSINERGMIN ,
MINAM , MEM , PRODUCE , entre otros), sean
mas eficientes al momento de tomar decisio-
nes de politica economica. El estudio utiliza,
como ejemplo, tres matrices EIA que corres-
ponden a subproyectos del Lote 88 de CAMI-
SEA. Finalmente, se ha logrado comprobar la
importancia y validez del metodo, mediante
el modelo econometrico de "Poisson", el cual
se podra generalizar para validar un conjunto
1 Master en Economia del Medio Ambiente y de los Recursos Naturales (Universidad de los Andes - Colombia). Ddirector ejecutivo de Imarpe. Consultor economico 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.
distinto de metodologias de valoracion cuali-
tativa, como las del BID, CONESA, ERM, Walsh,
entre otras.
Palabras clave: estudios de impacto ambien-
tal, matrices de Leopold, evaluacion de im-
pacto, proyecto Camisea, recursos naturales
comunes.
JEL Classification: Q3, Q4, Q5
Abstract2
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 (“Pois-
son”), which is based on use of “count data”,
in order to determine the validity and robust-
ness of the EIS, under “Camisea” Project . The
ultimate purpose of the paper is to provide an
original contribution to the theory of Environ-
mental Economics, for enforcement procedu-
2 Ph.D. en Economia Aplicada (Mississippi State University – USA). Profesor principal e investigador de la Universidad Nacional Agraria La Molina (UNALM - Peru). Dirección postal: Av. La Universidad s/n La Molina Peru. Teléfono: (511) 365-9197; e-mail: jalarcon@lamolina.edu.pe
“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 Fecha de aceptación: 20-09-13
Palomares, Carlos; Alarcón, JorgeValidación de Estudios Individuales de Impacto Ambiental: caso del Megaproyecto de Gas de Camisea, Perú
112
res and regulation by Peruvian institutions (as
OSINERGMIN MINAM, MEM, among others),
be more efficient at when making policy de-
cisions. The study uses, as example, three EIS
matrices corresponding to sub-projects Block
88 of Camisea. Finally, it has been proved the
validity and importance of the method, using
the “Poisson” econometric model, which may
be generalized to validate a different set of
qualitative valuation methodologies, such as
the IDB, CONESA, ERM, Walsh, among others.
Keywords: environmental impact studies,
Leopold matrix, impact assessment, Camisea
project, common natural resources.
Clasificación JEL: Q3, Q4, Q5
1. INTRODUCCIÓN
En el Peru, como en otros paises biodiversos de la
region, la medicion de impactos de Proyectos de
Desarrollo que impliquen alteracion en calidad
y cantidad de los Recursos Naturales Comunes
(RNC)3, es una tarea de gran importancia. Lo es
tambien, en el caso estrategico del sector hidro-
carburos, el megaproyecto de gas de Camisea en
Peru4. En adelante se usa solo la denominacion
CAMISEA en referencia a este megaproyecto.
3 Elinor Ostrom, “El Gobierno de los Comunes”, 2000.
4 La explotacion de los yacimientos del gas de Camisea, en el Departamento de Cusco- Peru, se inicia en agosto de 2004, veinte anos despues de su descubrimiento. CAMISEA, es uno de los mas importantes Proyectos hidrocarburificos de America, se encuentra enclavado en el mismo corazon del Departamento del Cusco (en el bajo Urubamba). Los dos lotes mas importantes del Mega-proyecto son los lotes 88 y 56, con reservas recuperables de hasta 13.8 trillones de pies cubicos (TPC). La normatividad permite que el Lote 88 sea enteramente destinado al consumo interno; mientras que el Lote 56 para exportacion, a dicho Lote se le suma las nuevas reservas del Lote 57, que explotara REPSOL.
Teoricamente, cuando una investigacion se refie-
re a un recurso como el gas natural, es necesario
entender las implicancias que tienen las activi-
dades antropicas en sus diferentes fases, como
es el caso de la explotacion, y sus impactos en el
medio ambiente (biotico y abiotico) y en el me-
dio social, lo cual implica el uso de multiples cri-
terios para su evaluacion. El gas, en esencia, tiene
la caracteristica de un bien libre y comun en su
estado natural, que luego, por entrar en fase de
exploracion y explotacion, se convierte en bien
publico, lo que causa evidentes externalidades,
asi como la necesidad de su evaluacion. Tal eva-
luacion se efectua a traves de los respectivos
Estudios de Impacto Ambiental (EIA), que son
las declaraciones juradas de las operadoras que
concesionan los lotes y que derivan en metodo-
logias multidisciplinarias aplicadas por tales ope-
radoras, y supervisadas por organismos como el
BID, Ministerios de Estado y tambien Organismos
Reguladores, como el Organismo Supervisor de
la Inversion en Energia y Mineria (OSINERGMIN) y
el Organismo de Evaluacion y Fiscalizacion Am-
biental (OEFA), en el caso del Peru.
Los diferentes Recursos Naturales Comunes que
son parte del transecto por donde se desarrolla
el proyecto CAMISEA, representan entes suscep-
tibles de ser impactados, siendo tales impactos
medibles con evaluaciones basicamente cuali-
tativas5, que segun la normatividad peruana, es
declarada en todo EIA. Este tipo de evaluacion,
se efectua a traves de la cualificacion de los efec-
tos potenciales de las actividades operativas de-
claradas por las operadoras durante el desarrollo
5 Una evaluacion cualitativa se refiere a la valoracion numerica subjetiva y categorica de determinado efecto; es decir bueno (1), regular (2), malo (3), por ejemplo. Y que son evaluados segun 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)
113
del Megaproyecto, en los factores del medio fisi-
co (agua, aire y suelo), del medio biologico (flo-
ra y fauna) y del medio social (poblacion, salud,
identidad, cultura, etc.). Las actividades corres-
ponden a la construccion de ductos, plantas de
acopio, pozos, estaciones de bombeo, plantas
de fraccionamiento y licuefaccion, entre otros.
Sin embargo, la evaluacion cuantitativa, que es
tal vez la mas importante (porque debe derivar
en una valoracion de impactos) es poco usada,
a menudo es confusa y ambigua, pues dificil-
mente refleja el valor mas justo a ser remediado,
mitigado y/o compensado.
Como en la mayoria de EIA realizados en el
Peru, en el caso de CAMISEA solo se han reali-
zado evaluaciones cualitativas, relacionadas con
los diagnosticos de Linea Base que se levantan
como parte del trabajo de campo multidiscipli-
nario que realizan las empresas consultoras (por
encargo de las “Operadoras”), cuya experiencia
se fundamenta en la estructuracion de docu-
mentos ambientales como los EIA y que tiene
connotaciones economicas en el pais, debido a
que el gas es un buen complemento de la matriz
energetica del pais, que hoy es dependiente del
Petroleo. En el caso especifico de CAMISEA, la
diversidad de sub-proyectos y de empresas con-
sultoras involucradas, hace evidente y compleja
la medicion de impactos, por lo que una mala
decision podria desencadenar una sub-valora-
cion de los impactos6, lo que quita finalmente
6 Para el caso de selva, por ejemplo, PLUSPETROL designo 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 encargo esta labor a la empresa “WALSH” para el caso del transecto en ceja de selva, sierra y costa. Asi 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 Licuefaccion en Pampa Melchorita, Peru LNG encargo a Golder Asocciates, la elaboracion de tan importante documento ambiental.
la sostenibilidad del megaproyecto, y da lugar
a potenciales reclamos de compensaciones no
bien definidas en los EIA.
Dado que CAMISEA tiene un horizonte in-
tertemporal de 40 anos, y a la fecha ya han
transcurrido mas de ocho anos en la fase
operativa; es necesario alertar por los efectos
generados -o que puedan generarse- debido
a la presencia de las actividades hidrocarbu-
riferas que alteren la condiciones de los RNC;
lo que en interaccion con el hombre, podria
causar impactos importantes, como es el
caso, por ejemplo, de la deforestacion de bos-
ques primarios o secundarios y la intrusion en
Reservas Comunales como la de “Nahua Nanti
Kugapakori”. En tal contexto, son pertinentes
las siguientes preguntas: ¿son evaluados ade-
cuadamente los impactos por deforestacion?,
¿existe alguna manera de realizar mediciones
adecuadas de impacto en los RNC?, ¿seran re-
alistas los EIA de CAMISEA?
En este estudio se hace una propuesta me-
todologica para validar la certeza y consis-
tencia de estudios cualitativos de impacto,
basados en el uso de "Matrices Leopold"7. La
aplicacion y demostracion de la pertinencia
del metodo se ha logrado con un conjunto
de matrices de los EIA existentes en el caso
del Lote 88 del Proyecto CAMISEA; estas ma-
7 En general una matriz de Leopold es un metodo de evaluacion 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, extraccion de tierras, incremento del trafico, ruido, polvo, etc), y en las filas se representan varios factores ambientales que son considerados (aire, agua, geologia, 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.
Palomares, Carlos; Alarcón, JorgeValidación de Estudios Individuales de Impacto Ambiental: caso del Megaproyecto de Gas de Camisea, Perú
114
trices han sido el insumo fundamental de la
evaluacion de los impactos descritos en los
EIA y sirven para cuantificar los impactos eco-
nomicos sobre los medios afectados o FAS8.
Para ello, se ha utilizado un modelo de re-
gresion probabilistico (Modelo de “Poisson”),
que utiliza datos de “recuento”; con esto, se
ofrece al mundo cientifico y decisor un aporte
metodológico original para que los procesos
de fiscalizacion o regulacion que realizan las
entidades nacionales del Peru (como OSI-
NERGMIN, Ministerios del Ambiente, Energia
y Minas, PRODUCE9, entre otros), sean mas
eficientes al momento de tomar decisiones
de politica publica y economica que involu-
cren, por ejemplo, una multa por infraccion
ante la presencia de impactos no previstos, o
ante el incumplimiento de compromisos de-
clarados en los respectivos documentos am-
bientales. Mas que la pretension de evaluar
la mayor cantidad posible de sub-proyectos
de CAMISEA (que es proposito de una tesis
de doctorado UNAM-UNALM10), en este caso
el proposito es presentar, en forma objetiva
y didactica, una metodologia que potencial-
mente puede ser utilizada para evaluacio-
nes en proyectos de desarrollo similares en
los sectores energeticos y mineros del Peru.
Eventualmente el metodo podria ser adecua-
do y utilizado en las circunstancias propias de
otros paises de la region.
Este articulo contiene cinco secciones, inclu-
yendo la introduccion. La segunda seccion
8 Factor Ambiental y/o Social, tal como el agua superficial, agua subterranea, aire, suelo, flora, fauna, etc.
9 Ministerio de la Produccion (PRODUCE)
10 Palomares, Carlos (tesis no publicada). "Medicion de Impactos en los Recursos Naturales Comunes del Proyecto Camisea-Peru, a Traves de la Evaluacion de Estudios Individuales de Impacto Ambiental, Utilizando Datos Panel”(borrador final de TESIS).
presenta una revision concisa de literatura,
sobre la que se sustenta el tema de la inves-
tigacion. La metodologia es presentada en la
tercera seccion; luego, en la cuarta seccion se
presentan los resultados obtenidos a partir
del modelo de regresion utilizado, asi como
la discusion y analisis de los resultados. La
seccion cinco presenta las conclusiones ex-
traidas del analisis de resultados.
2. MARCO TEÓRICO Y
METODOLÓGICO
2.1. En relación a la medición
cualitativa de impactos
Como en la mayoria de Proyectos con hidro-carburos en el Peru, en el caso del Proyecto CA-MISEA los Estudios de Evaluacion de Impacto Ambiental se han estructurado y sistematizado en matrices de Leopold11, elaboradas en base a distintos metodos de cualificacion, y por equi-pos multidisciplinarios de consultoras privadas (como Environmental Resources Managment, WALSH, entre otras). Para el proposito de este estudio, los resultados sistematizados en las matrices Leopold sirven de insumo para eva-luar la consistencia de la informacion cualita-tiva existente, incluyendo la comparacion con informacion proveniente de metodologias mas estandarizadas, como la del Banco Interameri-cano de Desarrollo (BID), que ha tenido aplica-ciones en proyectos hidrocarburificos12.
11 En el Peru, una de las matrices mas usadas es la de Leopold, que recoge, por ejemplo, acciones que pueden ser relacionadas con factores ambientales en un numero variable, que depende del tipo de proyecto.
12 Otra metodologia estandarizada, que tambien ha sido ampliamente utilizada para elaboracion de EIA (sobre todo en el campo del sector minero) es el propuesto por Victor Conesa Fernandez (2010).
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (111-133)
115
El impacto o “Índice de Incidencia” utiliza-
do en los EIA, puede definirse como el ratio
mediante el cual se mide cualitativamen-
te el impacto ambiental, en funcion, tanto
del grado de incidencia o intensidad de la
alteracion producida, como de la caracte-
rizacion del efecto (que responde a su vez
a una serie de atributos de tipo cualitativo,
tales como extension, tipo de efecto, plazo
de manifestacion, persistencia, reversibili-
dad, recuperacion, sinergia, acumulacion,
periodicidad, entre otros dependiendo del
metodo). A pesar que los diferentes meto-
dos utilizan criterios distintos para elaborar
las matrices de Leopold, todas las metodo-
logias coinciden en un analisis y enfoque
sistemico que involucra la evaluacion de las
sinergias en los tres medios del ecosistema
como son: el medio fisico, biologico y so-
cial que se establece en el contexto de un
universo de impacto, por lo cual, se puede
estandarizar la evaluacion propuesta para
cualquier tipo de metodologia utilizada en
su elaboracion.
Siendo el proposito de este estudio validar
la consistencia y magnitud de impactos de
los EIA, mediante el uso de una metodolo-
gia implementada con instrumental eco-
nometrico, la estructura de la informacion
existente (“recuento de datos”) permite
realizar tal validacion objetiva y consistente
de los impactos generados en los RNC, por
presencia especifica de algunos subproyec-
tos de CAMISEA. Esta misma propuesta, sera
posible aplicar a los distintos subproyectos
en los cuales se han utilizado metodologias
reconocidas como de mayor fortaleza teo-
rica, como es el caso de CONESA o la del
BID13.
2.1.1. Metodología de Evaluación de Impactos del Banco Interamericano de Desarrollo (BID)
Para efectos ilustrativos y comparativos de
metodos cualitativos en el desarrollo de pro-
yectos que involucren RNC, se presenta la
metodologia propuesta y utilizada por el BID.
En este caso, la evaluacion de los impactos
es definida en base a multiples criterios que
asignan un valor numerico discreto teniendo
en cuenta el grado de ocurrencia, severidad
y las posibles medidas de control, segun los
valores que son presentados en la Tabla 1, a
continuacion.
13 En CAMISEA como en otros proyectos peruanos con hidrocarburos, las metodologias utilizadas por la mayoria de Consultoras se caracterizan por que van variando acorde al tiempo y circunstancias, siendo unas mas exigentes y rigurosas que otras. Los metodos de CONESA y del BID han sido muchos mas sostenibles, complejas y de mayor rigurosidad que otros metodos utilizados en la region.
Palomares, Carlos; Alarcón, JorgeValidación de Estudios Individuales de Impacto Ambiental: caso del Megaproyecto de Gas de Camisea, Perú
116
CRITERIOS VALOR
Ocurrencia
Probabilidad de ocurrencia (Pr)
No ocurrirá 0
Baja probabilidad de ocurrencia 2
Mediana probabilidad de ocurrencia 5
Alta probabilidad de ocurrencia 8
Certeza de ocurrencia 10
Duración del Impacto (Du)
Instantáneo 0
Corto plazo (< 1 año) 2
Mediano Plazo (< 5 años) 5
Largo Plazo (< 10 años) 8
Permanente/Irreversible 10
Extensión del Impacto (Ex)
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
Población Impactada (Po)
0 habitantes 0
<50 habitantes 1
<200 habitantes 2
<50000 habitantes 3
<350000 habitantes 5
<1000000 habitantes 8
>1000000 habitantes 10
Severidad
Impacto a la salud Humana (Ih)
Mejoramiento sustancial/Potencialmente fatal 10/-10
Mejoramiento mayor/Deterioro mayor 7/-7
Mejoramiento menor/Deterioro menor 2/-2
Sin impacto 0
Impacto al ecosistema (Ie)
Mejoramiento sustancial/Deterioro mayor
Ecosistemas sensibles10/-10
Mejoramiento mayor/Deterioro mayor 7/-7
Mejoramiento mínimo/Deterioro menor 2/-2
Sin impacto 0
Impacto Sociocultural (Is)
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
Impacto Económico (Ic)
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
Tabla 1. Criterios de Evaluación de Impactos Ambientales y Sociales según el BID
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (111-133)
117
CRITERIOS VALOR
Medidas de
Control
Medidas de prevención (Mp)
Es posible prevención completa 0/0
Es posible prevención extensiva 0/2
Es posible prevención parcial 0/5
Es posible prevención temporal 0/8
Medidas ineficaces o no disponibles 0/10
Medidas de mitigación (Mm)
Es posible mitigación completa 0
Es posible mitigación extensiva 0/2
Es posible mitigación parcial 0/5
Es posible mitigación temporal 0/8
Mitigación ineficaz o no disponible 0/10
Medidas de mantenimiento (Mt)
No se requiere mantenimiento 10/0
Mínimo mantenimiento en ejecución 8/5
Algún mantenimiento en ejecución 5/8
Mantenimiento extensivo requerido en ejecución 0/10
Medidas de monitoreo (Mn)
No se requiere monitoreo 10/0
Mínimo monitoreo en ejecución 8/5
Algún monitoreo en ejecución 5/8
Monitoreo extensivo requerido en ejecución 0/10
Tabla 2. Rangos de Importancia según Método de Evaluación BID, de impactos
Fuente: Banco Interamericano de Desarrollo. Elaboración Propia.
A partir de estos valores establecidos, se es-
timan los potenciales impactos de las activi-
dades, en los factores ambientales y sociales
que se colocan en la matriz de impacto o
Leopold, segun la siguiente ecuacion:
𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉ó𝑛𝑛 =𝑃𝑃𝑃𝑃 + 𝐷𝐷𝐷𝐷 + 𝐸𝐸𝐸𝐸 + 𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑥𝑥 𝐼𝐼ℎ + 𝐼𝐼𝐼𝐼 + 𝐼𝐼𝐼𝐼 + 𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑥𝑥 (𝑀𝑀𝑀𝑀 +𝑀𝑀𝑀𝑀 +𝑀𝑀𝑀𝑀 +𝑀𝑀𝑀𝑀)
1000
Tal cualificacion de impactos ambientales y
sociales, permite categorizar las perturbacio-
nes ocasionadas por las actividades del pro-
yecto, en cada uno de los factores a evaluar,
segun los rangos de importancia mostrados
en la Tabla 2.
Categoría de ImportanciaResultado del Impacto
Negativo PositivoExtrema <= -15,0 >= +15,0
Alta <= -5,0 >= +5,0
Media <= -1,0 >= +1,0
Baja > -1,0 0 a 1,0
Palomares, Carlos; Alarcón, JorgeValidación de Estudios Individuales de Impacto Ambiental: caso del Megaproyecto de Gas de Camisea, Perú
118
Una vez cuantificados los impactos ambien-
tales y sociales, segun los rangos de impor-
tancia establecidos, se estructura la matriz de
impactos con los resultados para identificar
los parametros estimados de impacto en los
componentes ambientales y sociales, por la
presencia de las actividades de un proyecto.
2.1.2. Metodologías más usadas en los Sub-proyectos de CAMISEA
Como fue mencionado antes, en el Peru las
empresas operadoras de los Proyectos de
Desarrollo en Hidrocarburos, han requerido
los servicios de consultoras ambientales, na-
cionales e internacionales, para cumplir con
realizar sus diferentes Estudios de Impacto
Ambiental, que se evaluan sectorialmente,
segun lo estipula la norma. En el caso de CA-
MISEA, en cada uno de los Sub Proyectos que
son parte de todo su espectro y en sus tran-
sectos regionales de Selva, Sierra y Costa; por
encargo contractual, las consultoras ambien-
tales utilizan metodologias que se caracteri-
zan porque van variando acorde al tiempo y
circunstancias, siendo unas mas exigentes y
rigurosas que otras. Las empresas consulto-
ras utilizan metodos cualitativos sumamente
simples en algunos casos y mas complejos en
otros (los metodos de CONESA y del BID pare-
cen haber sido mucho mas sostenibles). Entre
las principales empresas ambientales reque-
ridas para la elaboracion de EIA en CAMISEA,
se encuentran: Environmental Resources Ma-
nagenment (ERM), Walsh Peru y Golder Asso-
ciates, entre otras.
Si bien es cierto, cada una de estas institucio-
nes privadas han realizado muchos EIA, tales
estudios presentan diferencias en la forma de
estructurar las matrices de impacto, ya que se
basan en metodologias propias derivadas del
metodo original de Leopold, que han ido mo-
dificando y mejorando con el tiempo, con el
objeto de ser cada vez mas consistentes. Con
esta investigacion, se han evaluado algunas
de las propuestas de CAMISEA (Lote 88), que
pueden ser comparadas con otras metodo-
logias como la del Banco Interamericano de
Desarrollo, que se cine a los procesos de cua-
lificacion moderna o contemporanea en el
medio latinoamericano.
2.2. CON RELACION A
LA ECONOMETRIA
PARA EVALUAR
Y CUANTIFICAR
IMPACTOS
2.2.1. Método Econométrico para validar las Matrices de Impactos
El modelo de Poisson, presenta una alter-
nativa metodologica probabilistica, con
variable dependiente o variable objetivo
discreta (se llama “de cuenta” pues tiene
pocos numeros, enteros, positivos). Se basa
en una distribucion de probabilidades que
ha sido probada util cuando la variable de-
pendiente representa “datos de cuenta” o
“recuento de datos”(Count Data en ingles);
es decir, en el caso que la variable discre-
ta toma solo un numero finito de valores
representados por numeros enteros (Guja-
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (111-133)
119
rati, 2009)14.El modelo de Poisson, ha sido
mayormente aplicado para estimar proba-
bilidades asociadas a estudios relacionados
con la salud humana15 (Cameron et al, 2013;
Pohlmeier y Ulrich, 1995; Gerdtham, 1997;
Urbanos, 2000 y Álvarez, 2001).
En Economia Ambiental, este modelo ha sido
frecuentemente utilizado como instrumento
del metodo de "costo de viaje" para calcular
el valor economico de los servicios que brin-
dan bienes que usualmente no son transados
en el mercado, como los lugares de recrea-
cion, parques, playas, lagos y otras areas pu-
blicas (Riera et.al., 2006). En esta oportunidad;
el modelo de Poisson es utilizado, en forma
original y atractiva, para validar EIA, es decir la
"idoneidad" de los impactos ocasionados por
las actividades del Proyecto CAMISEA.
El modelo de regresion no es utilizado en su
forma clasica, en el que se recoge informa-
cion que sirve para alimentar y construir una
variable dependiente y un conjunto de varia-
bles regresoras, con el previo establecimien-
to de una teoria que sustenta una relacion de
causalidad. Los datos en este caso provienen
de valoraciones cualitativas expresadas en las
matrices de Leopold; las variables regresoras
se construyen a partir de la informacion pro-
vista en las matrices (se estructuran en fun-
cion al conjunto de actividades que realicen
las operadoras afectando al medio eco-siste-
14 La variable discreta toma un numero finito de valores y representa fenomenos frecuentes (como el numero de patentes otorgadas a una empresa en un ano, numero de visitas a un dentista en una ano, numero de visitas a un supermercado en una semana) o tambien ocurrencias poco frecuentes, como ganar la loteria o tener un ataque al corazon en un trimestre, etc.
15 Como es el caso de numero de consultas medicas, al numero de ingresos hospitalarios, dias de estancia y numero de medicamentos consumidos, entre otros).
mico en su conjunto), mientras que la varia-
ble dependiente es una variable de "cuenta",
que expresa el numero de veces que se pro-
ducen impactos sobre un determinado factor
ambiental y/o social FAS. No hay una teoria
economica detras, pues es un caso tipico y
sui-generis del uso de un modelo de Variable
Dependiente discreta, que es utilizado para
comprobar si existe una relacion significativa
entre regresoras y variable dependiente. De
existir tal relacion se valida la certeza y preci-
sion de la matriz de Leopold (y por tanto, del
estudio de impacto).
Mas especificamente, el uso de un modelo
de regresion de Poisson permite identificar
las pautas convencionales para evaluar y va-lidar los EIA formulados a traves de las decla-
raciones de Linea Base, que son sistematiza-
dos en las matrices de impacto (o matrices
de Leopold), en la cual se relacionan los FAS
en funcion al conjunto de actividades que
impactan potencialmente a los tres medios
eco-sistemicos (fisico, biologico y social). El
modelo permite la identificacion del nume-
ro de impactos que llegan a producirse en
los diferentes bienes y servicios eco-sistemi-
cos o recursos naturales comunes que se en-
cuentren inmersos en el ambito del proyec-
to. Tales impactos, se identifican a traves de
los factores ambientales y sociales descritos
en las matrices de Leopold y elaborados por
multiples criterios propuestos por el equipo
multidisciplinario. El modelo requiere que la
distribucion condicional para la variable de
respuesta sea correctamente especificada, asi
como el parametro relacionado con su valor
esperado.
Palomares, Carlos; Alarcón, JorgeValidación de Estudios Individuales de Impacto Ambiental: caso del Megaproyecto de Gas de Camisea, Perú
120
Para la regresion Poisson se asume que la dis-
tribucion condicional de (yi⁄xi ) se distribu-
ye como una variable aleatoria Poisson con
funcion de densidad:
𝑓𝑓 𝑦𝑦! 𝑥𝑥! = !!!!!!!
!!, ∀ 𝑦𝑦 = 0,1,2,… (1)
Donde y! es el factorial, expresado por
y!=y*(y-1)*(y-2)*…*2*1
λ es el numero promedio de impactos que se
generan en un periodo de tiempo16. El nume-
ro de impactos se caracteriza por ser finito y
respondera a la estructura potencial de los
impactos mediante una formalizacion mate-
matica que responden a los criterios de afec-
tacion especifica o combinada de las activida-
des sobre los medios fisico, biologico y social,
y que permitan inferir decisiones de politica
en la sostenibilidad del proyecto17. Si el valor
de yi fuera alto, las probabilidades asignadas
por este modelo son tan bajas como se desee,
es decir tenderian a cero (Greene, 2004).
A partir de la ecuacion (1) es posible estable-
cer el parametro para la media condicional:
E[yi⁄(xi)] =λi=exp(xi’ β) (2)
Dada la especificacion de la distribucion con-
dicional de la variable respuesta, asi como de
la media condicional, bajo el supuesto de que
se tienen observaciones independientes, en-
tonces se pueden encontrar los estimadores
de los parametros de "causalidad" (β), utili-
16 El período del EIA, que se diferencia por tipo de proyecto, según sea pequeño, mediano o grande.17 G. Munda (2008), “Social Multi-Criteria evaluation for a sustainable economy”.
zando una funcion de Maxima Verosimilitud
(expresada en Logaritmos y cuya robustez se
analiza por la distribucion Chi cuadrada ): �!!
𝐿𝐿 𝛽𝛽 = (𝑦𝑦!𝑥𝑥!!!
!!!
− exp 𝑥𝑥!!𝛽𝛽 − log 𝑦𝑦!! ) (3)
Es decir, que los estimadores (β) y sus respec-
tivos errores estandar son obtenidos a partir
de la maximizacion de la funcion de verosimi-
litud (3). Tales estimadores tienen las propie-
dades de consistencia y eficiencia asintotica
(Wooldridge, 2009).
En el caso de una funcion Poisson, es posible
demostrar que la media y varianza, son igua-
les: Var (yi) = λ = E (yi), lo cual conlleva
la necesidad de corregir los errores estandar
asociados a los coeficientes estimados (erro-
res estandar “robustos”).
Entonces, la forma operativa del modelo de
regresion puede tambien expresarse como:
λ! = 𝐸𝐸 𝑌𝑌! = 𝑒𝑒!!!!!!!!!!!!!!!⋯!!!!!!!! (4)
En el caso especifico de este estudio, las va-
riables X son las variables "explicativas" que
afectan el valor promedio de los impactos
(λi), dado que en este caso particular la va-
riable dependiente representa el numero de
impactos generados por las actividades des-
critas en la Matriz de Leopold, que ocasionan
"externalidades" en un periodo determinado
por la evaluacion de lo descrito en la linea
base del EIA18.Finalmente, los resultados per-
mitiran al evaluador del EIA, tomar decisiones
18 El periodo dependera de la fase que se este evaluando, la cual puede clasificarse en: Fase de Exploracion, Fase de Construccion, Fase de Operacion y Fase de Abandono o Cierre.
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (111-133)
121
sobre la viabilidad del Proyecto, o dar reco-
mendaciones a tener en consideracion sobre
la mitigacion de impactos en ciertos FAS.
3. METODOLOGÍA
El estudio parte del hecho que es necesario,
para evaluadores de impactos ambientales,
y para quienes realizan tales estudios, contar
con un instrumento metodologico de valida-
cion de lo realizado a traves de las matrices de
impacto; es decir que les permita, desde la op-
tica del Estado, asegurarse que la evaluacion
realizada sea consistente y confiable. Se plan-
tea entonces un procedimiento de validacion
utilizando el Metodo de “recuento de datos”,
en base a una distribucion de Poisson, que
permite contabilizar el numero de ocurren-
cias por unidad de tiempo. En este caso par-
ticular, se contabiliza el numero de impactos
evaluados durante el periodo de elaboracion
del EIA19. Un supuesto importante es que el
numero de impactos medidos o “capturados”
en la variable dependiente (Y), tomados a
partir de informacion provista por las Lineas
de Base de los diferentes subproyectos, es
bastante aproximado a los impactos reales de
las actividades. De no ser asi, podria caerse en
un problema de regresion “espuria”20.
3.1. Especificación del Modelo
Como fue expresado en la seccion teorica an-
terior, el modelo de Poisson operativo o fun-
cional puede ser representado por la ecua-
cion exponencial (2) anterior:
[yi⁄(xi)] =λi=exp(xi’ β) (2)
Donde:
yi = numero total de veces que el factor "i"
(del medio ambiental o social) es impactado
por el total de las "m" actividades considera-
das en la matriz Leopold21.
xi = magnitud del efecto de “k” actividades
que afectan a un FAS/ N° de veces que el fac-
tor “i” es impactado por “k” actividades; es de-
cir:
𝑥𝑥! =𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 ( ) 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐. 𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑑𝑑𝑑𝑑 "𝑘𝑘" A𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐. 𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑎𝑎 𝑢𝑢𝑢𝑢 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑. 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑁𝑁° 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞 𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 "𝑖𝑖" 𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 "𝑘𝑘" 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞𝑞 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑎𝑎 𝑢𝑢𝑢𝑢 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑. 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓
m 1920 = numero total de actividades que impac -
tan los factores (fisicos, biologicos y sociales)
en la matriz de Leopold
n = numero de factores impactados declara-
19 La alternativa ha sido el uso de un modelo de distribucion BINOMIAL NEGATIVA, descartada porque limita al modelo hasta que ocurra el impacto considerando como limite el primer exito (E) de impacto, lo cual no seria apropiado para el objetivo de este estudio.
20 Es importante recordar aca nuevamente, que se necesita suponer que el numero de impactos medidos o “capturados” en la variable dependiente, tomados a partir de informacion provista por los propios EIA, basados en las Lineas de Base de los subproyectos, es bastante aproximado a los impactos reales de las actividades.
dos en el EIA
k = parte del total de "m" actividades que
afectan a un determinado factor o medio
(k<m)i = 1 a n (corte transversal).21
Dado que a traves del modelo se validan los
21 Esta es una denominacion usada frecuentemente en el contexto de trabajo con series de tiempo, pero tambien eventualmente utilizada en otros tipos de regresion en los cuales los resultados de la relacion entre variables es de dudoso valor, en el sentido que los resultados parecen, a primera vista, buenos, pero una investigacion mas detenida revela que resultan sospechosos (Gujarati, 2010).
Palomares, Carlos; Alarcón, JorgeValidación de Estudios Individuales de Impacto Ambiental: caso del Megaproyecto de Gas de Camisea, Perú
122
impactos potenciales de las actividades (o
grupo de actividades) de un Proyecto, la va-
riable dependiente o endogena (denominada
"FACT") es definida por el conteo de impactos
generados por los grupos de dichas activida-
des descritas en la Matriz de Leopold, y que
ocasionan externalidades en los diferentes
factores ambientales y sociales. El nivel de
conteo de impactos dependera del conjunto
de actividades que se generen en cada uno
de los factores ambientales y sociales de los
tres medios eco-sistemicos (el medio fisico,
biologico y social); tambien dependera de los
posibles impactos combinados que pueda
generar entre los medios antes mencionados.
Las xi son las variables explicativas del mode-
lo, se construyen segun la relacion expresada
lineas arriba, representado externalidades
ocasionadas (por las actividades agrupadas
o simples) en los diferentes factores ambien-
tales y sociales, en un periodo determinado,
por la linea base del EIA22. La relacion entre
xi y la "variable de cuenta"(dependiente, yi)es establecida mediante la estimacion de los
parametros del modelo.
Cumpliendo con el principio de “parsimonia”
y a fin de contar con variables exogenas o re-
gresoras consistentes, estas han sido agrupaa-
das o asociadas, evitandose asi perder grados
de libertad en el modelo. Tal agrupacion, se
ha hecho en base a los impactos declarados
para los factores del medio eco-sistemico,
ocasionado por el conjunto de actividades de
los diferentes subproyectos. En este caso se
describe a los grupos del siguiente modo:
22 El periodo dependera de la fase que se este evaluando, la cual puede clasificarse en: Fase de Exploracion, Fase de Construccion, Fase de Operacion y Fase de Abandono o Cierre.
• GP1: Grupo de actividades que afectan
al medio Fisico, Biologico y Social
• GP2: Grupo de actividades que afectan
al medio Fisico y Biologico
• GP3: Grupo de actividades que afectan
al medio Biologico y Social
• GP4: Grupo de actividades que afectan
al medio Fisico y Social
• GP5: Grupo de actividades que afectan
al medio Fisico
• GP6: Grupo de actividades que afectan
al medio Biologico
• GP7: Grupo de actividades que afectan
al medio Social
El modelo de regresion Poisson con datos de
recuento, en este caso, permite tener una vi-
sion de como es la estructura propuesta por
los evaluadores del EIA, donde el equipo mul-
tidisciplinario ha colocado una opinion muy
particular respecto a su especialidad (expre-
sada en las matriz de Leopold, que es resul-
tado de lo evaluado -por estos expertos- en
lo que respecta al impacto en el medio fisico,
biologico y social). En tal caso, las hipotesis
nulas respecto a los parametros del modelo 2 son simples y pueden ser consideradas del
siguiente modo:
Ho: βj = 0; Ha: βj ≠ 0.
La hipotesis nula (Ho) equivale a plantear que
el impacto previsto a partir de actividades que
afectan a un determinado factor (ambiental,
social o fisico) no se aproxima a lo realmen-
te evidenciado. Por tanto, la evaluacion del
grupo disciplinario, en este sub-proyecto, no
habria sido el mas adecuado. En otras pala-
bras, de no rechazarse la hipotesis nula, es
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (111-133)
123
recomendable tener cautela con el proceso
de monitoreo de las actividades que pertene-
cen al grupo "regresor" durante el tiempo que
dure el proyecto.
3.2. Indicadores relevantes
En cuanto a la interpretacion de resultados
para la validacion de matrices, estos serian:
a) Con respecto a su media, el analisis funcio-
nal esta representado por:
𝜆𝜆! = 𝑒𝑒!!!!!!!!!⋯!!!!!" (5)
b) Para determinar la probabilidad de ocu-
rrencia de los impactos en los factores am-
bientales, por parte del conjunto de activida-
des de los diferentes subproyectos de Cami-
sea, puede usarse:
𝑃𝑃 𝑌𝑌! < 𝐾𝐾 =𝑒𝑒!!!𝜆𝜆!
!
𝑦𝑦!
!
!!!
(6)
c) En el caso de los efectos marginales que
una variable regresora tiene sobre los valores
medios de la variable dependiente, estos son
estimados en funcion a las derivadas parcia-
les siguientes:
𝜕𝜕𝜆𝜆!𝜕𝜕𝑋𝑋!"
= 𝛽𝛽!𝜆𝜆! (7)
Esto explicaria que la tasa de cambio del valor
medio de los impactos, respecto a las varia-
bles independientes, que representan el con-
junto de actividades que afectan los factores,
es igual al coeficiente de esa regresora multi-
plicada por su valor medio.
3.3. Base de Datos
El proceso metodologico, en el presente caso,
ha incluido los siguientes aspectos:
Revision de los Estudios de Impacto Ambien-
tal y Social de las Operadoras de Gas Natural
en el ambito del Proyecto CAMISEA
Identificacion de los impactos en los RNC o
FAS, realizados por los equipos multidiscipli-
narios que elaboraron los EIA (implica eva-
luar las matrices de impacto, homogeneizan-
dolas en su evaluacion)
Validacion de los Estudios de Impactos Am-
bientales (EIA), mediante el uso de un modelo
de POISSON, que utiliza “datos de cuenta” pro-
veidos por las evaluaciones de los sub-pro-
yectos.
En forma especifica, en la primera etapa se
requirio del acopio de los EIA del proyecto
Camisea. Para ello, se tuvo que acceder a in-
formacion publica de los respectivos docu-
mentos ambientales que se encontraban en
los organismos competentes (como el MEM
y OSINERGMIN). Solo cuando no hubo in-
formacion precisa y completa, se solicito el
apoyo de algunas empresas operadoras del
rubro. Luego de ello, en la fase 2, se paso a
identificar los impactos que las actividades
del sector hidrocarburos pueden generar en
los RNC, del Medio Fisico y Biologico, con im-
plicancias en el medio social; a traves de la
descripcion desarrollada por el equipo mul-
tidisciplinario de la consultora que elaboro
el EIA.
Palomares, Carlos; Alarcón, JorgeValidación de Estudios Individuales de Impacto Ambiental: caso del Megaproyecto de Gas de Camisea, Perú
124
Despues del acopio de los documentos am-
bientales, se empezo a construir la base de
datos respectiva, a fin de poder sistematizar
la informacion primaria para evaluar la va-
lidacion de las matrices de impacto. Dicha
validacion de matrices, permite dar mayor
consistencia y objetividad a los EIA, ya que a
traves de las tecnicas econometricas utiliza-
das, se logra evaluar la robustez global y sig-
nificancia de las variables exogenas que son
representadas por las actividades del sector,
y que ocasionan externalidades en los facto-
res ambientales y sociales de los respectivos
sub-proyectos de Camisea.
En este estudio, se han tomado como ejemplo
ilustrativo, de aplicacion metodologica, dos
sub-proyectos del Lote 88 de CAMISEA. Para
lograr tal proposito se ha requerido contar
con estudios de impacto ambiental, planes
de manejo ambiental, programas de relacio-
nes comunitarias de las areas involucradas,
y documentos ambientales23 sistematizados,
como antedicho, por instituciones como OSI-
NERGMIN y el MEM. A modo de ejemplo, la
matriz de evaluacion de impactos (Leopold)
de uno de los subproyectos es presentada en
el Anexo de la ultima pagina.
4. RESULTADOS
Uno de los dos lotes mas importantes en el
yacimiento de Camisea, es el Lote 88; por lo
que, es de especial interes entender objetiva-
mente las evaluaciones realizadas en los res-
pectivos documentos ambientales, segun el
tipo de sub proyecto y la relacion entre activi-
23 Informes de supervision, informes tecnicos, entre otros.
dades impactantes en los factores ambienta-
les y sociales que son parte de los EIA. Como
antedicho, en este caso y con proposito ilus-
trativo, los resultados son presentados para
evaluacion de dos sub-proyectos del Lote 88
y un sub-proyecto que utiliza la metodologia
BID24.Los resultados del modelo de regresion,
obtenidos con el software STATA, se sinteti-
zan en la siguiente Tabla 3.
En general en estos tres casos la ecuacion
evaluada ha sido la siguiente:
E(FACTi) =β0 + β1GP1 + β1GP2 + β3GP3 + β4GP4 + β5GP5 + β6GP6 + β7GP7 + μi
Donde:
GP1: Grupo de actividades que afectan al me-
dio Fisico, Biologico y Social
GP2: Grupo de actividades que afectan al me-
dio Fisico y Biologico
GP3: Grupo de actividades que afectan al me-
dio Biologico y Social
GP4: Grupo de actividades que afectan al me-
dio Fisico y Social
GP5: Grupo de actividades que afectan solo al
medio Fisico
GP6: Grupo de actividades que afectan solo al
medio Biologico
GP7: Grupo de actividades que afectan solo al
medio Social
Los dos subproyectos incorporados en esta
evaluacion pertenecen al Lote 88 de CAMI-
SEA; son los siguientes:
24 En la tesis no publicada de Carlos Palomares "(2013), se incluyen resultados de aplicacion del metodo en un total de 29 subproyectos de CAMISEA (19 del Lote 56 y 10 del Lote 88).
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (111-133)
125
• Subproyecto de Construccion de la
planta de gas y anexos (Matriz "Planta de
Gas")
• Subproyecto de Operacion de Lineas
de Conduccion (Matriz "Linea de conduc-
cion").
Los resultados son mostrados en la Tabla 3, a
continuacion.
Coeficientes de Regresión Efectos Marginales
Subproyecto Matriz "Planta de Gas"
Matriz "Línea de
Conducción"
Matriz BID
Matriz "Planta de Gas"
Matriz "Línea de Conducción"
Matriz BID
VARIABLES FACT FACT FACT 𝜕𝜕𝜆𝜆!𝜕𝜕𝑋𝑋!"
= 𝛽𝛽!𝜆𝜆! 𝜕𝜕𝜆𝜆!𝜕𝜕𝑋𝑋!"
= 𝛽𝛽!𝜆𝜆! 𝜕𝜕𝜆𝜆!𝜕𝜕𝑋𝑋!"
= 𝛽𝛽!𝜆𝜆!
GP1-0.8841/ -0.8082/ -0.5721/
-7.13 -2.65 -2.81(0.188) (0.316) (0.150)
GP2-0.0605 -0.204*
-0.49 -1.00(0.111)NS (0.107)
GP3-0.5011/ -0.3211/ -0.1753/
-4.04 -1.05 -0.86(0.155) (0.117) (0.098)
GP4 -0.3322/ -0.3022/
-1.09 -1.49 (0.150) (0.132)
GP5-0.395 -0.661 -0.320
-3.18 -2.16 -1.57(0.498)NS (0.764) (0.391)
GP6
GP70.4961/ 0.4422/ 1.1931/
4.00 1.45 5.87(0.157) (0.187) (0.145)
Constant1.5391/ 0.6591/ 1.7731/
(0.109) (0.145) (0.122)
Observations 41 41 31
LR Chi-squared 104.6 68.23 39.07
prob>chi2 0.00 0.00 0.00Pseudo R2 0.42 0.38 0.36
1/p<0.01, 2/ p<0.05, 3/ p<0.1, NSP>0.05, (EE robustos entre paréntesis)
Fuente: elaboración propia.
Tabla 3. Resultados de Evaluación de dos Matrices de Impacto del Lote 88
(Regresión Poisson)
Palomares, Carlos; Alarcón, JorgeValidación de Estudios Individuales de Impacto Ambiental: caso del Megaproyecto de Gas de Camisea, Perú
126
4.1. Significancia estadística
de los estimadores
Los estimadores resultantes de la regresion
Poisson son los que se muestran en las tres
primeras columnas de la Tabla 3. En ninguna
de las tres matrices de los EIA utilizados, exis-
tian actividades pertenecientes al Grupo GP6;
es decir, aquellas que afectan solo al medio
biologico (aparece la fila vacia).
La significancia conjunta de los estimado-
res, en los tres sub-proyectos evaluados,
son 104.6, 68.2 y 39.1 (valores Chi-Squared),
asociados a probabilidades< 0.05 en los tres
casos. O sea, en los tres modelos, en forma
global, los resultados son robustos y consis-
tentes por el estadistico de prueba “razon de
verosimilitud” (estadistico Ji-cuadrado25). La
bondad de ajuste, apreciada a traves del esta-
distico “Pseudo R2” varia entre 0.36 y 0.42; tales
indicadores son usualmente bajos en todos
los modelos probabilisticos y son considera-
dos de segunda importancia en la indicacion
de la pertinencia de un modelo; podria con-
cluirse sin embargo que, en promedio, 38%
de la variabilidad de la variable dependiente
es explicada por los regresores considerados
(Wooldridge, 2009, pp. 628).
En forma individual, la mayoria de estimado-
res de la relacion de variables exogenas (βj)
son significativos en los tres modelos, pues
sus valores p-value son menores al 5%. La
excepcion (en los tres casos) la constituye la
25 Con el metodo de maxima verosimilitud el estadistico Ji-cuadrado sirve para probar la hipotesis conjunta de significancia estadistica de todos los estimadores de los parametros de los modelos multivariados (es el equivalente al estadistico "F" en el modelo clasico estimado mediante Minimos Cuadrados Ordinarios).
variable exogena que representan al grupo
de actividades GP5 (a las que les corresponde
p-value de 0.58, 0.43 y 0.3, en los tres mode-
los, respectivamente); ello se deberia a que
las actividades de este grupo GP5, habrian
sido mas impactantes de lo informado en los
EIA (por tanto "sesgadas" en favor del opera-
dor).Es interesante notar, que esto sucede en
los tres sub-proyectos; es decir que en los tres
casos las actividades que afectan solo al me-
dio fisico tendrian problemas de evaluacion,
por lo que se sugiere tener especial cautela,
por parte de las instituciones, en el momento
de los monitoreos, una vez implementado el
sub-proyecto o sub-proyectos evaluados.
Adicionalmente, otro grupo de actividades
que tambien ha mostrado evidencia de di-
ficultades en cuanto a la evaluacion de im-
pacto efectuada en el EIA, son las que cons-
tituyen el grupo que afectan al medio fisico
y biologico, en el caso del sub-proyecto de la
"Planta de Gas" (esto es evidenciado tambien
por la falta de significancia del estimador del
parametro que mide el efecto del grupo GP2,
segun Tabla 3); sin embargo, esto no ocurre
con el estimador de la matriz BID.
4.2. Efectos Marginales
Siendo necesario medir los efectos margi-
nales, para ser exhaustivos en la validacion,
en las dos ultimas columnas de la Tabla 3, se
muestra el calculo del efecto marginal o par-
cial de cada grupo analizado en el modelo
respectivo. Tal efecto marginal o parcial, re-
presenta el efecto de un incremento de una
unidad en el valor de GPi sobre la media (pro-
medio) de FACT como variable dependiente.
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (111-133)
127
Es decir utilizando la ecuacion (7):
𝜕𝜕𝜆𝜆!𝜕𝜕𝑋𝑋!"
= 𝛽𝛽!𝜆𝜆!
Es importante destacar que las tasas de cam-
bio del valor promedio de los impactos, con
respecto al efecto de las actividades agru-
padas en los diferentes grupos GPi son casi
todas negativas (excepto el caso de las activi-
dades del grupo GP7). Tales valores negativos
varian entre -7.13 en el caso de GP1 en el Sub
Proyecto "planta de gas" y -0.49 en el caso de
GP2 tambien 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 cual-
quiera de las actividades que pertenecen a
GP1, permaneciendo constantes los demas
grupos de actividades, la esperanza de cam-
bio (o cambio marginal promedio) en el con-
junto de factores ambientales y sociales es de
-7.13 veces; es decir, se produce un efecto ne-
gativo en el N° promedio de veces que los fac-
tores (ambientales y sociales) son afectados.
Asi mismo, si se incrementara el coeficiente
de las actividades de GP2 (actividades que
afectan al medio fisico y biologico en este
caso) en una unidad, se produciria tambien
un efecto negativo en el numero promedio
de veces que los factores ambientales y socia-
les son afectados. (Tabla 3).
Los valores positivos de los efectos margina-
les 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 va-
lor 5.87 (por ejemplo), un incremento en una
unidad en el conjunto de acciones que per-
tenecen a GP7, permaneciendo constante los
demas grupos de actividades, la esperanza de
cambio en el N° de impactos promedio (en el
conjunto de factores ambientales y sociales)
incrementaria en casi 6 veces. En lo que co-
rresponde a la tasa de cambio que reporto un
valor de 1.45 (tambien 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 demas grupos de actividades, la esperan-
za de cambio por N° de impactos en el con-
junto de factores ambientales y sociales es de
casi 1 vez y media mas (1.45).
5. CONCLUSIONES
a. Se ha comprobado la aplicabilidad y
funcionalidad de la metodologia para va-
lidar las matrices de impacto, como la de
los subproyectos de CAMISEA, median-
te el modelo Poisson que usa "datos de
cuenta". Es posible generalizar el metodo
para otro conjunto de valoraciones cuali-
tativas distintas, basadas en el uso de las
Matrices Leopold o semejantes, que en su
constructo incorporan multiples criterios
para su evaluacion cualitativa y que seran
de gran utilidad a las autoridades com-
petentes para tomar decisiones sobre la
viabilidad de los proyectos energeticos y
mineros, ya que estos serian sostenibles
en el tiempo.
b. La significancia individual de los esti-
madores del modelo econometrico usa-
do es fundamental para validar la perti-
nencia y equidad de las evaluaciones de
Palomares, Carlos; Alarcón, JorgeValidación de Estudios Individuales de Impacto Ambiental: caso del Megaproyecto de Gas de Camisea, Perú
128
los EIA, basadas cualitativamente en la
construccion de las Matrices de Leopold.
Mediante tal significancia individual, es
posible identificar las actividades que ha-
brian sido regular o mal evaluadas en su
impacto (por tanto sesgadas en favor del
operador) y que requeririan una mayor
observacion durante la fase de aplicabi-
lidad, para evitar mayores impacto en el
mediano y largo plazo del proyecto, a fin
de cautelar una sostenibilidad intertem-
poral del proyecto en evaluacion.
c. El metodo puede ser facilmente apli-
cable tanto a casos de matrices construi-
das en base a metodos estandarizados y
formales de evaluacion de impacto (como
las metodologias de CONESA y BID), asi
como en los casos menos formales apli-
cados por los equipos multidisciplinarios
contratados por las Empresas Operado-
ras de los proyectos). En el caso de CAMI-
SEA, resulto interesante observar que el
grupo de actividades GP5, es decir activi-
dades que afectan al medio fisico, resul-
to con indicadores que recurrentemente
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 fisicos,
biologicos y sociales, como consecuencia
de cambios en las variables independien-
tes (que representan el conjunto de acti-
vidades que afectan los factores). Un va-
lor positivo, expresa una relacion directa
entre cambios en las actividades impac-
tantes y los factores impactados (N° de
impactos); en cambio estimadores nega-
tivos expresan una relacion inversa entre
los cambios en las actividades regresoras
y el valor promedio de los factores im-
pactados, observandose el potencial im-
pacto que generan las externalidades. En
el caso de los dos sub-proyectos de CA-
MISEA (lote 88) tales efectos marginales
resultaron mayoritariamente negativos.
e. Este estudio tiene basicamente un ca-
racter demostrativo de la funcionalidad
del modelo y del metodo de evaluacion
de matrices de impacto, es por ello que
se han usado solo tres EIA, para tal pro-
posito. En tal sentido no se ha creido
conveniente hacer recomendaciones a
partir de un grupo relativamente peque-
no de actividades, en el caso CAMISEA.
Asi mismo, en este caso se han agrupa-
do actividades en grupos mas o menos
homogeneos pero en forma algo subje-
tiva; podria realizarse tal agrupacion en
diferente forma y de modo tal que fuera
posible tener estimadores mucho mas (o
menos) detallados que en presente caso.
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (111-133)
129
6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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130
Palomares, Carlos; Alarcón, JorgeValidación de Estudios Individuales de Impacto Ambiental: caso del Megaproyecto de Gas de Camisea, Perú
130
7. ANEXOS
MATRIZ DE IMPACTO AMBIENTAL - SUB PROYECTO PLANTA DE GAS Y ÁREAS DE SERVICIOS - FASE CONSTRUCCIÓN
FACTORES AMBIENTALES
Geol. y Geomorfol. Suelos Atm. y Aire Rec. Hídrico Superficial Rec. Hídrico Subt. Flora Fauna Paisaje Población Infraestructura Planificación Economía Rec. Arq.
PLAN
TA D
E G
AS Y
AN
EXO
S - F
ASE
CON
STRU
CCIO
N
Esta
bilid
ad E
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Sitio
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Sitio
s de
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rés r
elig
ioso
ACCIONES DEL PROYECTO
1 Adquisicion de tierras 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 -1 0 0 0 0 3 0 0 2 2 0 0 0
2 Generacion de empleo 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 2 0 3 3 3 0 0
3 Instalacion de obradores 0 0 0 0 0 -2 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 -2 -1 0 0 0 0 0 -2 -1 0 -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 percepcion de la tematica ambiental 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1
6 Alteracion de las formas naturales del paisaje -1 -2 -1 -1 -1 0 0 0 -1 -1 0 0 0 0 0 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 0 -3 0 -2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
7 Deforestacion / desbroce -2 -2 -1 0 0 -2 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 -1 -2 -1 0 0 0 -1 0 -2 -2 0 -2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
8 Movimiento de suelos / nivelacion -1 -1 -1 -1 0 0 0 -1 0 0 -1 0 0 0 0 0 -2 -1 0 0 0 0 0 -2 0 0 -2 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
9 Modificacion de taludes naturales -1 -1 -2 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 -2 -1 0 0 0 0 0 -2 -2 0 -1 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
10 Modificacion de patrones de drenaje locales 0 -2 0 -2 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 -2 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
11 Emision de material particulado en suspension 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 -2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
12 Compactacion de suelos -2 -2 -2 -2 -2 -2 0 0 -1 0 -1 0 0 0 -2 0 -2 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
13 Aumento de riesgo de contaminacion de suelos 0 0 0 0 -1 -1 0 0 0 0 -2 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 0 0 -1 -1 -1 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
14 Aumento de riesgo de contaminacion del recurso hidrico superficial 0 0 0 0 0 -2 0 0 -1 0 -3 -3 -2 -2 0 0 -1 -1 -3 -3 -2 -2 -2 0 0 0 -3 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
15 Reduccion de recarga local de acuiferos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
16 Aumento de riesgo de contaminacion de recurso hidrico subterraneo 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 -1 -3 -3 0 0 0 0 -1 -1 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
17 Explotacion de canteras de materiales -2 -3 -2 0 0 -2 0 -1 0 0 -3 0 0 0 0 -1 -2 -1 0 -1 -1 -2 -1 -2 -2 0 -2 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
18 Movimiento de maquinarias y equipos pesados 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 -2 -1 0 0 0 0 0 -3 0 0 -2 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
19 Acopio de materiales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -2 -1 0 0 0 0 0 -2 -2 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
20 Montaje de estructuras y construccion de instalaciones 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -2 -1 0 0 0 0 0 -2 -3 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
21 Instalacion de equipos y maquinarias 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 -2 -3 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
22 Prueba de equipos instalados 0 0 0 0 0 0 0 -2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
23 Aumento de la presion sonora (ruidos)(fuentes fijas) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 -2 0 -2 -3 0 -2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
24 Aumento de la presion sonora (ruidos)(fuentes moviles) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 -2 0 -2 -3 0 -2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
25 Generacion de RSU y residuos peligrosos 0 0 0 0 -1 -1 0 -1 0 0 -1 0 0 -1 0 0 -1 0 -1 -1 0 0 0 0 0 -1 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
26 Generacion de liquidos residuales 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 -1 -1 0 -1 0 0 -1 0 -1 -1 0 0 0 0 0 -1 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
27 Generacion de emisiones gaseosas (fuentes fijas) 0 0 0 0 0 0 -1 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
28 Generacion de emisiones gaseosas (fuentes moviles 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
29 Aumento de emisiones luminicas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 -2 0 -2 0 -2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
30 Aumento de riesgo de accidentes personales 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 -1 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
31 Aumento de trafico fluvial 0 -3 -2 -2 0 0 0 -1 0 0 -2 -2 0 0 0 0 -2 0 -2 -2 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -3 -3 -3 3 3 0 0 2 0 0 3 3 2 0 0
32 Aumento de trafico vehicular 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 -2 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 -2 -1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
33 Aumento de trafico aereo 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -3 0 0 -2 -1 -1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0
34 Aumento de comunicaciones y mejoras en las vias de comunicacion 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0
35 Instalacion de centros de atencion de salud 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 2 0 3 1 0 3 0 0 0 0 0 0 0
36 Aumento de infraestructura de servicios basicos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 2 3 3 2 2 2 2 2 1 1 1 0 0
37 Incremento demografico 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 -1 0 2 0 0 0 0 3 2 1 1 3 3 0 0
38 Introduccion de enfermedades 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3 0 0 -3 -3 -3 -3 0 -3 0 0 0 0 0 -3 -3 -3 0 0
39 Incremento de furtivismo 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -2 -2 -2 -3 -3 -3 -3 -3 -1 0 0 -3 -2 -3 0 0 0 0 0 0 0 -2 0 0 -3 -3
40 Generacion de facilidades a la migracion y accesos no deseados 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 -1 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
41 Demanda de recursos maderables 0 0 -1 -1 -1 0 -1 -1 0 0 0 0 0 0 0 -2 -2 -3 0 0 -1 -1 -1 0 -2 0 -2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Anexo 1. Matriz de Impacto Ambiental N° 20: Lote 88 - Sub Proyecto Planta de Gas y Área de Servicios - Fase ConstrucciónESTUDIO : EIA DESARROLLO DEL YACIMIENTO DE GAS DE CAMISEA - LOTE 88SUB PROYECTO : PLANTA DE GAS Y ÁREAS DE SERVICIOS FASE : FASE CONSTRUCCIÓN OPERADOR : PLUSPETROL PERÚ CORPORATION S.A.CONSULTORA : ERM PERÚ S.A.
INTENSIDAD
IMPACTOS NEGATIVO
1 LEVE 1
IMPACTOS POSITIVOS2 MODERADO 2
3 SIGNIFICATIVO 3
Natura@economía. Vol. 1, Nº 2, julio-diciembre 2013 (111-133)
131
TESIS DOCTORAL NO PUBLICADA (SETIEMBRE-2013)************************************************************************************** Doctorado en Economia de los Recursos Naturales y Desarrollo Sustentable * * Universidad Nacional Agraria La Molina - Universidad Autonoma de Mexico ** * * Tesis: "Medicion de Impactos en los Recursos Naturales Comunes del Proyecto ** Camisea-Peru, a Traves de la Evaluacion de Estudios Individuales de ** Impacto Ambiental Utilizando Datos Panel" * * * ** Tesista - Investigador: MSc. Carlos I. Palomares Palomares ** ** Última modificacion: 14/08/13 * * * **************************************************************************************
set more offcd “C:\Users\Toshiba\Desktop\Data_cipp(vmatriz)”use “data_vmatriz”, clearcapture log closelog 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 perforacionreplace ID=3 if sof==3 // sub conduccionreplace ID=4 if sof==4 // sub ampliacion de planta ************PROYECTO: AMPLIACION DE PROGRAMA DE PERFORACION LOTE 56*******replace ID=5 if sof==5 // fase construccionreplace ID=6 if sof==6 // fase perforacion replace ID=7 if sof==7 // fase produccionreplace 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 construccionreplace ID=10 if sof==10 // fase operacionreplace 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 RCMreplace ID=19 if sof==19 // ABANDONO DEFINITIVO-ZA DE LA RCM***********************************LOTE 88***********************************************************************PROYECTO: LOTE 88**********************************************SUB PROYECTO PLANTA DE GAS Y ANEXOSreplace ID=20 if sof==20 // FASES CONSTRUCCION
Anexo 2. DO FILE DE VALIDACION DE MATRICES
Palomares, Carlos; Alarcón, JorgeValidación de Estudios Individuales de Impacto Ambiental: caso del Megaproyecto de Gas de Camisea, Perú
132
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 CONSTRUCCIONreplace ID=24 if sof==24 // FASE OPERACIONreplace ID=25 if sof==25 // FASE ABANDONO********SUB PROYECTO PERFORACIONreplace ID=26 if sof==26 // FASES PERFORACION Y TESTEO replace ID=27 if sof==27 // FASES ABANDONADO********SUB PROYECTO SISMICA 3Dreplace ID=28 if sof==28 // FASES OPERACIONES PREVIAS Y ADQUISICION DE DATOSreplace ID=29 if sof==29 // FASES ABANDONO **********************************************************************************
*********************************************************************************************************VALIDACION DE MATRICES DE IMPACTO*********************************************************************************************************
*********************************************************************************************************************LOTE 56***********************************************************************************************************************
******************************PROYECYO: LOTE 56************************************SUB PROYECTO SISMICApoisson fact gp1 gp3 gp4 gp7 if ID==1**SUB PROYECTO PERFORACIONpoisson fact gp1 gp3 gp4 if ID==2**SUB PROYECTO CONDUCCIONpoisson 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 CONTRUCCIONpoisson fact gp1 gp2 gp3 gp4 gp5 gp7 if ID==5**FASE PERFORACION poisson fact gp1 gp2 gp3 gp4 gp5 gp7 if ID==6**FASE PRODUCCIONpoisson fact gp2 gp3 gp5 gp7 if ID==7**FASE ABANDONOpoisson 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 ABANDONOpoisson fact gp2 gp5 if ID==11***************LINEAS DE CONDUCCION LOTE 56*******************CONSTRUCCION-FUERA RCMpoisson fact gp1 gp2 gp3 gp4 gp7 if ID==12**OPERACION-FUERA RCMpoisson fact gp1 gp2 gp3 gp5 gp7 if ID==13**ABANDONO POST CONSTRUCCION-FUERA RCMpoisson fact gp1 gp2 gp3 gp4 gp7 if ID==14**ABANDONO DEFINITIVO-FUERA RCM
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poisson fact gp1 gp2 gp3 gp4 gp7 if ID==15**CONSTRUCCION-DENTRO RCMpoisson 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 RCMpoisson fact gp1 gp2 gp3 gp4 gp7 if ID==18**ABANDONO DEFINITIVO-ZA DE LA RCMpoisson fact gp1 gp2 gp3 gp4 gp7 if ID==19
********************************************************************************************************************LOTE 88************************************************************************************************************************************************************PROYECTO: LOTE 88********************************************SUB PROYECTO PLANTA DE GAS Y ANEXOS*******FASES*****CONSTRUCCIONpoisson 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 DATOSpoisson fact gp1 gp3 gp4 gp7 if ID==28*****ABANDONO poisson fact gp1 gp3 gp5 gp6 if ID==29
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