El valor económico del agua para riego en México

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(1)UNIVERSIDAD DE LOS ANDES FACULTAD DE ECONOMIA MAESTRIA EN ECONOMIA (PEG) MAESTRIA EN ECONOMIA DEL MEDIO AMBIENTE Y LOS RECURSOS NATURALES (PEMAR). EL VALOR ECONÓMICO DEL AGUA PARA RIEGO EN MÉXICO. Artículo Publicable. Realizado por: ORLANDO GARCES CORZO Asesor: Dr. JORGE RAMÍREZ - VALLEJO. BOGOTA D.C. 2004.

(2) EL VALOR ECONÓMICO DEL AGUA PARA RIEGO EN MÉXICO ORLANDO GARCES CORZO 2004 RESUMEN Debido a que el agua es un recurso cada vez más escaso y en consecuencia más valioso económicamente, es importante establecer su precio o costo de oportunidad para optimizar su uso. Este artículo tiene la finalidad de estimar el valor económico del agua para riego en México empleando información básica a nivel agregado de 14 distritos de riego para el periodo comprendido entre los años agrícolas 1992-1993 y 2000-2001. Se utiliza el modelo del valor residual sobre un sistema multiproducto en donde se parte de la estimación de una función de ingresos con una forma cuadrática normalizada, de la cual se deriva una función de precios sombra que determina el valor marginal del agua. La evidencia empírica muestra que este valor oscila entre MEX$0,05 y MEX$2,331 por metro cúbico (m3) de agua superando en general los costos de oferta del recurso que oscilan entre MEX$0,04 y MEX$1,1 por m3. Empíricamente se muestra que existe una relación inversa del volumen bruto de agua para riego usado con el precio sombra y se muestra que la disponibilidad a pagar por el recurso hídrico oscila entre el 2% y el 15% del valor de la producción de los distritos.. 1.. Introducción. El sector agrícola juega un importante papel en el desarrollo económico de México. Representa el 8% del PIB y emplea el 20% de la población económicamente activa (con la industria que representa el 25% y el 19%, la manufactura). La agricultura de riego representa el 55% del valor total de la producción agrícola. Este tipo de agricultura es de importancia comercial estratégica, especialmente después de haber entrado en operación el NAFTA2, pues contribuye con el 70% de las exportaciones agropecuarias. El país posee una gran infraestructura para disponer de la superficie (6,3 millones de hectáreas) que cuenta con riego. Desde 1989, en el país se negoció la transferencia gradual a los usuarios3, Tasa de Cambio (01/01/2004): US$1=MEX$11,23 y MEX$1=COL$249,86 El Acuerdo de Libre Comercio de América del Norte (NAFTA: North American Free Trade Agreement) es un bloque comercial conformado por Estados Unidos, Canadá y México que entró en vigencia en 1994. 3 Estos usuarios están organizados en 454 Asociaciones de Usuarios de Agua (AUA) y 10 Sociedades de Responsabilidad Limitada (SRL) que operan y conservan la mayor parte de la infraestructura. La SRL son las entidades responsables de la 1 2. 2.

(3) congregados en asociaciones, la responsabilidad del manejo de gran parte de esta infraestructura y la distribución de agua de canales y tomas de irrigación, previa rehabilitación por parte del gobierno federal. A los usuarios les corresponde responsabilizarse por las obras realizadas o requeridas dentro de sus parcelas (tomas, desagües, rociadores). La Comisión Nacional del Agua (CNA)4 vende agua en bloque de las presas y manantiales que estructuran el distrito de riego5 a las unidades de riego6. Dentro de las unidades, las asociaciones la distribuyen a todos los usuarios. Según la Ley de Aguas Nacionales7, a cada asociación dentro de un distrito de riego se le otorga una concesión que le da derecho a una parte del agua disponible. No obstante, en general ninguna asociación cuenta con normas y reglamentos para otorgar derechos subsidiarios de agua en forma equitativa a todos sus miembros (Kloezen y Garcés, 1998). Debido a esta ineficiencia, la regulación en materia tarifaria es muy débil permitiendo que los usuarios estén exentos de pago de derechos por el uso del agua y que no se cobren derechos derivados de la contaminación ni costos por inversión. Sin embargo, últimamente se han introducido algunos incentivos para evitar la sobre utilización y el desperdicio a través de cuotas que incluyen costos por operación y mantenimiento del sistema de distribución de agua que oscilan entre MEX$0,04 y MEX$1,1 por m3 (CNA, 2003a). Adicionalmente, en la agricultura se utiliza el 79% del consumo total del agua en el país y se pierde entre el 30% y el 50% del agua por bajas eficiencias de conducción del recurso desde las presas de almacenamiento hacia las parcelas, a tal grado que las pérdidas en conducción son mucho mayores al volumen sumado de agua potable e industrial consumido en todo el país durante un año (Ortiz et al. 1998). programación y entrega de agua dentro de los distritos, de la operación de la maquinaria, del equipo mayor de conservación y de los sistemas de bombeo. 4 En lo relativo al aspecto institucional, la CNA es la autoridad única en el manejo del recurso agua en México, órgano desconcentrado dependiente de la Secretaría de Agricultura y Recursos Hidráulicos que es parte de la Secretaría de Medio Ambiente, Recursos Naturales y Pesca (SEMARNAP). 5 Los distritos de riego son áreas agrícolas cuyos programas de producción se apoyan básicamente en el servicio de riego que se proporciona a los terrenos de cultivo con las obras de infraestructura hidroagrícola construidas para tal propósito y, por sus múltiples relaciones con los diferentes sectores de la economía regional, extienden su influencia a una amplia zona (CNA, 2003). 6 Las unidades de riego son áreas geográficas destinadas a la agricultura que cuenta con riego. Éstas no comprenden almacenamientos y se integra por usuarios agrupados en asociaciones (CNA, 2003b). 7 En 1993 se promulgó la nueva Ley de Aguas Nacionales que reúne todos los lineamientos en el entorno nacional sobre el tema de agua. Se prevé la forma en que la inversión privada puede participar en la construcción y operación de la infraestructura hidráulica. Se establece también la obligación de todos los usuarios al pago de derechos para uso de aguas nacionales, incluyendo derechos de descargas de aguas residuales para evitar la contaminación de ríos y mantos acuíferos (CESPEDES, 1998).. 3.

(4) En resumen, en el sector riego en México se destaca una arraigada tradición de subsidio en el uso del agua, así como una cultura paternalista de no pago (se ofrece de manera gratuita). Por lo general, los problemas de escasez han sido confrontados con nuevos suministros y una visión casi exclusivamente ingenieril, sin consideraciones de eficiencia y sustentabilidad. Todas estas circunstancias institucionales se reflejan en aspectos muy importantes relacionados con el manejo del agua: escasez, asignación ineficiente, financiamiento insuficiente a obras de infraestructura, impactos ambientales, derroche, sobreexplotación y agotamiento. (CESPEDES, 1998). Esto demuestra que el recurso agua en el sector riego se usa ineficientemente y que su valoración económica no es adecuada, acarreando serios problemas económicos para el sector agrícola y para la economía nacional. Teóricamente, para optimizar el uso de agua en los distritos de riego es necesario determinar su precio o su costo de oportunidad, el cual es el valor de los bienes y servicios a que se renuncia por usar un recurso escaso para determinado propósito en lugar del siguiente mejor uso alternativo. La mejor manera para determinar el costo de oportunidad del agua en un distrito de riego es la estimación de su valor marginal, el cual es el precio sombra del agua. (Palacios, 1976; Gibbons, 1986; Le Moigne et al., 1994; Young, 1996). El valor marginal representa el incremento en el valor total debido a una unidad adicional de agua y puede considerarse el elemento básico para estimar cuánto podría pagar un usuario por metro cúbico de agua utilizado. Este artículo tiene como objetivo estimar el valor económico del agua para riego en México con el fin de establecer la importancia económica del recurso y la eventual disponibilidad a pagar por este en las diferentes regiones del país. Para esto se utiliza el modelo del valor residual sobre un sistema multiproducto en donde se parte de la estimación de una función de ingresos con una forma cuadrática normalizada, de la cual se deriva una función de precios sombra que determina el valor marginal del agua, empleando información básica a nivel agregado de 14 distritos de riego para el periodo comprendido entre los años agrícolas 1992 - 1993 y 2000 - 2001. Este artículo está compuesto por siete secciones, incluyendo esta introducción. En la segunda sección se describen los antecedentes. En la tercera sección se discute brevemente sobre el valor del agua de riego y se hace una revisión de la literatura relevante. En la cuarta sección se presenta el modelo. Los datos y las variables se presentan en la quinta sección. En la sexta se presenta la. 4.

(5) estimación del modelo y el análisis de los resultados. Finalmente, en la séptima sección se presentan algunas conclusiones.. 2.. Antecedentes. México es una República Federal formada por 31 Entidades Federativas y un Distrito Federal (D.F.), los cuales están constituidos por 2.430 municipios y 16 delegaciones políticas del D.F. Con una extensión territorial de 200 millones de hectáreas, es el cuarto país en superficie del hemisferio occidental y tiene una población de 100,1 millones de habitantes, donde la población urbana es de 74,7 millones mientras que la rural es de 25,4 millones (CNA, 2003b). El país posee cerca de 5 millones de hectáreas cubiertos por fuentes de agua dulce como lagos y ríos. La disponibilidad de agua se compone del escurrimiento en los ríos y la proveniente de los acuíferos, que proporcionan anualmente un volumen promedio de 410.000 y 140.000 millones de metros cúbicos respectivamente. La demanda de agua a nivel nacional, representa aproximadamente el 40% del volumen anual promedio disponible de las aguas superficiales y subterráneas; sin embargo, este superávit en el balance nacional, no refleja los problemas que afectan a una gran parte de las cuencas hidrográficas del país, ya que los balances regionales indican un déficit considerable en casi la mitad del territorio (CNA, 2003b). Por otra parte, la distribución de la precipitación en el territorio es muy irregular, ya que mientras en el Sureste se registran lluvias anuales superiores a los 3.500 mm., en zonas del Noroeste se tienen lluvias de menos de 50 mm., siendo el promedio anual de lluvia de 780 mm. Dada esta situación, y agravada por el “Fenómeno del Niño”, hace que algunas regiones enfrenten un grado de presión alto sobre el recurso hídrico y se convierta en un factor restrictivo para la producción agrícola, debido a que el promedio de demanda para agricultura es aproximadamente 1.400 mm. De las 200 millones de hectáreas en México, sólo 32 millones de hectáreas son susceptibles de aprovechamiento agrícola. De un total de 20 millones de hectáreas, que en promedio se cosechan cada año en el país, 6,3 millones son de riego (octava superficie a nivel mundial) y el valor de la producción en éstas es cercano al 50% del valor total de la cosecha nacional. De la superficie que. 5.

(6) cuenta con riego, 3,4 millones de hectáreas están comprendidas dentro de los 82 Distritos de Riego que operan en el país, perteneciendo el 58% de esta superficie al sector ejidal8 y el 42% restante a la pequeña propiedad. La agricultura desarrollada en estas áreas es de tipo comercial orientada al mercado nacional y a la exportación. Las 2,9 millones de hectáreas restantes están comprendidas dentro de 39.492 unidades de riego y desarrollan una agricultura comercial orientada principalmente a los mercados locales y regionales. Del total de distritos de riego, 77 han sido transferidos a los usuarios plenamente y 4 parcialmente, lo que representa el 98% de la superficie total. Actualmente queda pendiente por transferir un distrito. El número de usuarios registrados es de 537.000, correspondiendo el 74% a ejidatarios y el 26% a pequeños propietarios. En el Gráfico 2.1 se localizan la mayoría de los distritos de riego en México. Gráfico 2.1: Localización de los distritos de riego en México. Fuente: Página WEB SEMARNAT México. 2003. Los ejidos son tierras de propiedad comunitaria. En los ejidos predominantemente agrícolas, la principal fuente de ingreso es la agricultura. Tales ejidos están localizados en las áreas más fértiles del país, dotados con riego y suelos aptos para la producción agrícola.. 8. 6.

(7) El país posee una gran infraestructura para disponer de la superficie que cuenta con riego. Las obras de captación pueden ser de diferentes tipos, según las condiciones particulares de la fuente de abastecimiento. Se cuenta con 174 presas de almacenamiento, 394 presas derivadoras, 484 plantas de bombeo, 4.209 pozos profundos (tanto oficiales como particulares), 47.699 kilómetros de canales, 31.122 kilómetros de drenes, 69.204 kilómetros de caminos, 277.190 estructuras para la operación, control del agua, medición o aforo, protección o de paso, así como 2.829 edificios. En los distritos de riego, durante los últimos 11 años agrícolas9 se han utilizado en promedio 31.129 millones de m3 de agua a nivel de fuente de abastecimiento para proporcionar el servicio de riego a los cultivos en 2.906.657 hectáreas. De ésta superficie, 125.192 hectáreas corresponde a riegos de auxilios en cultivos que no concluyeron su ciclo vegetativo en el año agrícola anterior, 2.382.706 hectáreas a cultivos que se establecieron en los ciclos otoño-invierno, primavera-verano y perennes y 398.759 hectáreas de segundos cultivos. En el mismo periodo, en cada año agrícola se han sembrado en promedio 2.976.600 hectáreas y se ha cosechado en 2.869.800 hectáreas, en el que se ha obtenido una producción media de 33,4 millones de toneladas de productos agrícolas. De la superficie sembrada, el 44% corresponde a cultivos del ciclo otoño-invierno, el 28% a cultivos de primaveraverano, el 15,5% a perennes y el restante 12,5% a segundos cultivos (CNA, 2003b). En contraste con la magnitud y la importancia del sector agrícola y en especial el subsector riego en México cabe anotar que existen problemas de orden administrativo, tarifario y de infraestructura. Según la CNA, los distritos de riego presentan problemas como: baja eficiencia de conducción de agua (60%), baja eficiencia parcelaria (60%), suelos con problemas de salinidad (470.000 hectáreas), falta de estructuras de control y medición y algunas en mal estado, sobreexplotación de acuíferos y falta de capacitación permanente a los usuarios. Con respecto a las unidades de riego, la CNA destaca los siguientes problemas: cuotas de riego insuficientes e infraestructura en mal estado, bajo grado de organización de los productores, deficiente asistencia técnica en mantenimiento y conservación de la infraestructura de riego y alto grado de pulverización de la tenencia de la tierra.. En México, el ciclo agrícola comprende del 1o de octubre al 30 de septiembre. Durante el año agrícola se establecen cultivos de acuerdo a los ciclos otoño-invierno, primavera-verano y perennes. El ciclo otoño-invierno inicia con las siembras en octubre-marzo y termina con las cosechas en septiembre-diciembre, el ciclo primavera-verano inicia con las siembras en marzo-septiembre y concluye cosechas en diciembre-marzo y finalmente los perennes comprende de enero a diciembre. También existen periodos de segundos cultivos.. 9. 7.

(8) Por su parte, Santos et al. (2001) plantea que con la transferencia de los distritos de riego a las organizaciones de usuarios, se presenta la incógnita acerca de la suficiencia de la tarifa por servicio de riego para cubrir los costos de operación, conservación y administración de la infraestructura hidroagrícola10. Los ingresos, en muchos casos, no alcanzan para cubrir estos gastos. En los distritos de riego de México existe una gran variabilidad en cuanto al costo del servicio de riego y la forma de recuperarlo. Al comparar el costo del suministro del agua de riego con las utilidades generadas por el uso del recurso en el Gráfico 2.2, se concluye que existe un comportamiento no uniforme en los distritos de riego. En la gran mayoría de los distritos, la utilidad (valor agregado agrícola por el uso del recurso) supera el costo de suministro. Sin embargo, hay algunos distritos como el 092a Río Panuco, 085 La Begoña, 029 Xicotencatl y 023 San Juan del Río en donde los costos superan a las utilidades y solo se explica su funcionamiento por los subsidios que otorga el gobierno. Gráfico 2.2: Costo del suministro de agua vs. Impacto en valor agregado en varios distritos 1.40. 1.20. $/m3. 1.00. 0.80. Utilidad Costo. 0.60. 0.40. 0.20. 0.00 003 010 011 013 016 023 029 030 035 041 048 053 059 075 082 085 087 092 093 094 100. Número de Distrito Fuente: Elaborado con base en estadísticas de distritos de riego. Gerencia de Distritos de Riego, CNA (2003a).. Finalmente, según Ortiz et al. (1998), los usuarios de distritos de riego en México cubren, en promedio, sólo el 66% de los costos de operación, conservación y mantenimiento de la 10. El concepto operación incluye los gastos relacionados con la derivación y distribución de aguas de riego a las parcelas. El concepto conservación incluye los costos relacionados con la conservación y mantenimiento de las obras de infraestructura. El concepto administración incluye los gastos del personal directivo y la contratación de servicios contables, así como los materiales utilizados por este personal para efectuar sus actividades.. 8.

(9) infraestructura y nada de los costos de inversión; además están exentos de pago de derechos por el uso del agua y por descarga. Los problemas para ajustar las políticas de precio del agua para riego, si bien obedecen a una legislación que impide el establecimiento de incentivos de precio y a fuertes presiones políticas, también son producto de problemas estructurales de mercados castigados e imperfectos, patrones regresivos de distribución del ingreso y crisis recurrentes que obligan a los sectores productivos a mantener políticas de "freno y arranque".. 3.. Revisión de la Literatura. Según Robinson et al. (1992), el agua se considera un bien económico por su carácter de bien escaso11. Bajo una oferta limitada de agua, el valor del agua como bien económico es la cantidad de dinero que el agricultor esta dispuesto a pagar. Como cualquier otro bien, el agua va a ser usada por los agricultores en la medida en que los beneficios del uso de una unidad adicional del recurso excedan su costo. A medida que el recurso escasea, el valor del agua supera su precio real. En otras palabras, el beneficio marginal dπ/dQ (cambio en el bienestar π con respecto a un cambio en la cantidad Q) es mayor al precio del agua y por consiguiente la decisión del agricultor es aumentar su consumo. Se define entonces el valor del agua como la máxima cantidad de dinero que el agricultor está dispuesto a pagar por el uso de una unidad adicional del recurso. El costo de oportunidad, dado como λ(Q), está definido como la derivada de la función de bienestar optimizada λ(Q) =dπ*(Q)/dQ, evaluada a una cantidad dada. El conocimiento de λ(Q) para cualquier valor de Q representa la función de disponibilidad a pagar para el agricultor. Esta función, usualmente denotada como p(Q) es la función inversa de la demanda derivada de agua para irrigación, denotada por Q(p) donde p es el precio del agua de riego. Por consiguiente, la función de demanda inversa del agua de riego está completamente determinada una vez que su inversa, la disponibilidad a pagar es conocida (Bontemps y Couture, 2002).. 11. Tomado de Cruz (2003).. 9.

(10) Adicionalmente, el enfoque económico para decidir sobre la asignación más deseable de agua de riego es usar los principios de eficiencia que aseguren que el agua se provea a su valor correcto. Esta es una razón determinante que explica por que es necesario tener estimaciones teóricas del valor económico del agua para riego. Según Ramírez-Vallejo (2003), los estimativos del valor económico del agua son pieza clave para decisiones administrativas de asignación. La valoración económica es importante para determinar si las personas quieren o no proyectos específicos y ayuda a estimar el grado en el cual ellas están dispuestas a pagar por los beneficios. En una situación de presupuestos públicos restringidos, esta información toma un alto grado de importancia para tomar decisiones de inversión y para determinar los niveles de pago por el recurso. Existen diferentes metodologías y formas de calcular el valor económico (precio sombra) del recurso hídrico. Entre ellas se encuentra la metodología tradicional de estimación utilizando el presupuesto a nivel de finca, donde el agua es un insumo de producción y el comportamiento del productor corresponde a la maximización de sus utilidades. El precio sombra entonces se desprende del ejercicio de optimización del comportamiento del productor, pero demanda una información detallada a nivel de finca. Según García (2001), teóricamente la forma más directa de valorar el agua de riego en la producción agrícola es la de cuantificar su aporte al valor de la producción a partir de un análisis de las relaciones productivas y metodologías indirectas, que valoran el agua a partir del análisis de comportamientos de productores y consumidores en mercados relacionados con este. Bajo el enfoque de valoración directa se destacan el método de precios de mercado y el método de valoración contingente. El enfoque de valoración indirecta reúne metodologías como el cálculo de la función de demanda, el método del valor residual, el método del ingreso marginal neto, el método de precios hedónicos, el método de programación matemática, entre otros. Sin embargo, cada uno de ellos tiene su propio contexto de aplicabilidad dependiendo de la información disponible. A continuación se presentan algunos estudios de valoración de agua de riego con sus resultados principales. •. En Pakistán, Aslam y Young (1989) aplicaron métodos de programación lineal para calcular el valor del agua en diferentes cultivos en el distrito de riego de la provincia de Punjab. En este caso se modeló un único productor que se enfrenta a restricciones sobre la tierra, el agua de riego y la mano de obra familiar. Se obtuvieron estimaciones de equilibrio parcial en base a. 10.

(11) diversos niveles de disponibilidad del recurso. El valor del agua se calculó resolviendo varios problemas de optimización, como la disminución en los beneficios debido a una menor disponibilidad del recurso. Los autores demostraron que el valor del agua en la producción agrícola es muy alto y que los bajos precios pagados en la zona por éste desestimulan el uso de tecnologías ahorradoras de agua por parte de los productores. •. Para la parte sur de la región de Saskatchewan, Canadá, los administradores del agua requerían información sobre el valor del agua en irrigación así como para sus usos alternativos. En el estudio de Kulshreshtha y Tewuari (1991), el valor del agua para el productor en irrigación para esta región es desarrollado tanto para el corto como para el largo plazo. La base del cálculo es la estimación de funciones de demanda derivadas para el agua usando programación lineal. Los autores encontraron que la demanda del agua era inelástica a precios bajos y altamente elástica a precios altos. El valor de corto plazo del agua en dólares canadienses del 1986 varía entre USCAN$0,44 y USCAN$127,82 por acre-foot (MEX$0,0005 y MEX$0,15 por m3) para diferentes niveles de precios de productos. Sin embargo, el valor de largo plazo fue estimado entre cero y USCAN$1,59 por acre-foot (MEX$0 y MEX$0,002 por m3) de agua.. •. Otro estudio que usa programación matemática es el de Bernardo, Whittlesey y Bassett (1988). En este estudio se desarrolló un modelo de programación / simulación matemática de dos etapas para calcular los valores del agua de riego que reflejan respuestas eficientes a ofertas reducidas de aguas para la región de incidencia de la cuenca del río Columbia en el estado de Washington, Estados Unidos. Los autores demuestran que el valor del agua está dramáticamente influenciado por las características del sistema de irrigación así como de los costos de los insumos para irrigación. Finalmente demuestran que el valor marginal del agua de riego varía considerablemente con los ciclos agrícolas, alcanzando su máximo cuando la demanda atmosférica es mayor y los cultivos son susceptibles a racionamientos de agua.. •. A través de estimaciones econométricas de una función de producción de valor total agregada, Madariaga y McConell (1984) obtienen estimaciones del valor del agua de riego para la región media atlántica (Carolina del Norte, Virginia, Maryland y Nueva Jersey) de Estados Unidos para los años 1969 – 1978. Adicionalmente miden el impacto de la temperatura y condiciones climáticas sobre la producción de la región. Los autores usan tres procedimientos de estimación: 11.

(12) mínimos cuadrados ordinarios, regresión “ridge” y un modelo de análisis de covarianzas. Las estimaciones de los valores marginales del agua de riego usando estos procedimientos fueron US$318, US$265,45 y US$79,21 por acre-foot (MEX$2,57, MEX$2,15 y MEX$0,64 por m3) respectivamente. •. Faux y Perry (1999) emplearon la metodología de precios hedónicos para valorar el agua de riego en Oregon, Estados Unidos, con el fin de facilitar la reasignación del recurso en nuevos usos. Se asumió que las características que definían los precios de los terrenos eran: ubicación, valor de las construcciones y calidad del suelo tomando en cuenta la existencia de agua de riego y su fuente. La información sobre precio de los terrenos y sus características fueron obtenidas en registros de venta de fincas en el periodo 1991 – 1995 en la zona de estudio y estimaron que el valor del agua de riego era US$9 por acre-foot (MEX$0,022 por m3) para la tierra irrigada menos productiva y US$44 por acre-foot (MEX$0,11 por m3) para la más productiva.. •. Moore (1999) bajo la metodología de valor residual desarrolla un modelo de bienestar del irrigador y disponibilidad a pagar, siguiendo el enfoque dual partiendo de una función de ingreso multiproducto. El precio sombra (ingreso marginal) del agua es calculado para medir la disponibilidad a pagar por acre-foot de agua. El modelo fue estimado econométricamente con información disponible para 13 distritos en California, Estados Unidos, obteniendo funciones de precio sombra a nivel de distrito para el periodo 1981 – 1991. Como resultados del estudio, el autor estimó que para el año 1989, el rango de precio sombra para 12 distritos es US$42 – US$70 por acre-foot (MEX$0,07 - MEX$0,11 por m3) y la media del precio sombra para el periodo 1985 – 1989 para 11 distritos cae al rango US$44 – US$65 por acre-foot (MEX$0,07 MEX$0,1 por m3).. •. En Colombia, García (2001) estimó el valor de la productividad marginal del agua de riego en la producción de arroz a través de la estimación de una función de producción Trans Log. Utilizando información de la Encuesta Nacional Arrocera de Colombia para los departamentos del Huila y Tolima, el autor estimó una función de producción cuadrática con datos provenientes de 33 productores (fincas). El agua, el trabajo, los insecticidas y los funguicidas utilizados fueron las variables consideradas. Con una función de productividad marginal del agua lineal y un precio representativo del mercado de arroz, el trabajo demostró que los usuarios 12.

(13) agrícolas podrían estar dispuestos a pagar COL$70 por m3 (MEX$0,3 por m3) de agua, pero sólo estaban pagando por el agua de riego entre COL$2,61 y COL$9,14 por m3 (MEX$0,01 y MEX$0,04 por m3).. 4.. Modelo. La disposición a pagar por el uso del agua bajo el modelo de la ganancia del agricultor con riego es comúnmente medida como un residuo. A partir de estudios presupuestales de las fincas, a los insumos variables se les reconoce precios de mercado y a los otros factores fijos de producción (diferentes al agua) se les reconoce un precio de renta. La ganancia económica normal es calculada teniendo en cuenta las necesidades de vida del núcleo familiar. Después de descontar los costos y las ganancias generadas, lo que queda (el residuo) debe corresponder al deseo a pagar por el agua para ser utilizada para riego. Esta metodología es utilizada para medir los beneficios que generan los proyectos de suministro de agua para riego. Los residuos adicionales pueden ser calculados utilizando una aproximación de la función de producción. (Young, 1996). Aplicando el teorema de Euler a la función de producción, cada factor recibe su participación en el total del valor de la producción, con el agua tomando el valor residual.. 4.1.. Modelo General. Para determinar el valor económico del agua para riego en México se usa el modelo propuesto por Moore (1999) del valor residual sobre un sistema multiproducto en donde se parte de la estimación de una función de ingresos con una forma cuadrática normalizada, de la cual se deriva una función de precios sombra que determina el valor marginal del agua. Este modelo sigue el acercamiento dual de estimar las ganancias, usando la información disponible en los distritos de riego. La información debe recoger las series anualizadas de factores tales como el total de los ingresos, los tamaños de los terrenos y el uso del agua de cada distrito de riego12. 12. Aunque el ingreso, el tamaño del terreno y la cantidad de agua son variables agregadas observables y disponibles existen otras como costos y cantidad de insumos requeridos que son difíciles de obtener. Para desarrollar una técnica que use información deficiente, el modelo de Moore (1999) sigue el espíritu de una línea de investigación que maneja este tipo de información para estimar asignaciones de insumos no observables (Chambers y Just 1989; Just, Zilberman y Hockman 1983; y Just, Zilberman, Hockman y Bar-Shira 1990).. 13.

(14) Para calcular la media de las ganancias, se comienza estimando una función de ingresos (Chambers, 1988). Ésta relaciona los ingresos multiproducto a un stock de insumos fijos. La función de ingresos es definida de la siguiente manera: R ( p , x , z ) = max {p • y : y ∈ Y ( x , z ), p > 0} y. [1]. donde p es el vector de precios de los productos, y y es el vector de la producción de cada uno de estos productos, x es la cantidad de agua (es un escalar), z es la cantidad de un insumo compuesto (es un escalar) y Y(x,z) es el conjunto de posibilidades de producción. Chambers (1988) desarrolló en su estudio las propiedades de la función de ingresos (Ver Anexo 1). De acuerdo con su desarrollo, la función de oferta de cada producto es:. ∂R( p, x, z ) = y i ( p, x, z ), dpi. i = 1,....,m.. Siguiendo el desarrollo que hacen Squires y Kirkley (1991) de la función de ingresos, se puede definir la estructura de costos sombra multiproducto, comenzando con la función del precio sombra. El gradiente de R(p,x,z) con respecto a los insumos fijos es un vector de precios sombra que muestra el cambio en el ingreso marginal con respecto al cambio en x o en z. Se define entonces las funciones de precio sombra por las variables insumo de la siguiente manera:. ∂R( p, x, z ) = λ ( p, x, z ), y dx ∂R( p, x , z ) = µ ( p, x, z ). dz. [2]. Con este modelo, los precios sombra de las variables insumo fijos miden los costos unitarios como un costo de oportunidad, o el ingreso olvidado en el margen. La función del costo sombra es igual a:. C * ( λ ( p, x, z ), µ ( p, x, z ), y ( p, x , z )) = λ ( p, x , z ) x + µ ( p, x, z ) z.. 14. [3].

(15) Esta es una medida del costo económico de la firma que maximiza sus ingresos con dos insumos fijos. Luego, se puede convertir la función de costo sombra en una función de costo de equilibrio, siguiendo el procedimiento de Squires y Kirkley (1991), asumiendo una selección óptima de z dado x. Este es un equilibrio institucional, es decir un equilibrio que supone la cantidad de agua fija determinada por las instituciones. Este supuesto implica que el precio sombra del insumo compuesto, µ, es igual a su precio del mercado, (w). Moore y Dinar (1995) establecieron un soporte empírico a este supuesto. Si se define z*(p,w,x) como la función de demanda de equilibrio para z, entonces la función de costo de equilibrio es:. C ( λ ( p, x, z*), w, y ( p, x, z*)) = λ ( p, x , z*) x + wz * .. [4]. La función de beneficios para el equilibrio institucional, siguiendo a Chambers (1988), está definida como:. Π( p, w, x) = max{R( p, x, z ) − λ ( p, x, z) x − wz : w, p > 0} .. [5]. dado que z está en el equilibrio (z=z*(p,w,x)). Las ganancias de la firma son medidas por los componentes individuales ubicados al lado derecho de la ecuación de la función de beneficios.. 4.2.. Disponibilidad a Pagar por el Agua. A partir del desarrollo de la función de beneficios, la disponibilidad a pagar por el agua aparece entonces como el residuo:. λx = R( p, x, z ) − wz − Π( p, w, x ).. [6]. 15.

(16) Aunque la técnica desarrollada difiere de la práctica de otros métodos, se continúa manteniendo la tradición de medir la disponibilidad a pagar en los distritos de riego como un valor residual como el ingreso menos los costos menos la utilidad. Adicionalmente, el precio sombra emerge como el precio que debería ser impuesto por metro cúbico para capturar la disposición a pagar. De otro lado, la medición de la disponibilidad a pagar puede inicialmente ser calculada con base en la información de los precios del mercado “precios por cantidad”. Pero, dado que la naturaleza de los distritos de riego es que el cobro y fijación del precio del agua es una transacción administrativa y no una de mercado, hace necesario considerar el agua como una cantidad fija, y de esta forma, se le asigna indirectamente un valor al agua a través de su precio sombra.. 4.3.. Forma Funcional. La función de ingresos es estimada econométricamente. La función del precio sombra, la función del costo de equilibrio y la función de ganancias son todas derivadas de la función de ingresos. La disponibilidad a pagar por el agua puede ser calculada de forma directa como λ(p,x,z)x. La forma cuadrática normalizada (Lau, 1978) es adoptada como la forma funcional para calcular la ecuación [1]. La normalización cuadrática ha sido aplicada de forma frecuente en estudios de producción agrícola. La especificación es la siguiente: [7] m −1. m −1. i =1. i =1. R / p m = α + ∑ β i Pi + β x x + β z z + ∑. m −1. m −1. m −1. j =1. i =1. i =1. ∑ β ij Pi Pj + β xx x 2 + β zz z 2 + β xz xz + ∑ β xi xPi + ∑ β zi zPi. En donde R es el ingreso multiproducto, pm es el precio numerario y Pi =pi/pm para i=1, ........, m-1 es el precio del producto i normalizado. Una propiedad de la función es que el precio numerario le impone homogeneidad lineal a la función de ingresos en los precios de los productos. Dada la forma normalizada cuadrática de la función, se puede decir que la función respectiva de precios sombra para el agua y el insumo compuesto en la ecuación [2], son lineales en sus argumentos. En particular, el ingreso marginal del agua es:. 16.

(17) m −1. λ ( P, x , z ) = β x + 2 β xx x + β xz z + ∑ β xi Pi = a + 2 β xx x,. [8]. i =1. en donde m −1. a = β x + β xz z + ∑ β xi Pi i =1. La ecuación [8] es la función de demanda inversa para el modelo del agua. (Squires and Kirkley, 1991).. 5.. Datos y Variables. Para el caso de México, la metodología usada permite cuantificar la disposición a pagar por el agua utilizando información básica de los distritos de riego a nivel agregado. El modelo fue aplicado a una muestra representativa de 14 distritos de riego en México que se presentan en el Cuadro 5.1. La información utilizada para este modelo tiene la forma de data panel agrupado en un periodo de los años agrícolas 1992 - 1993 a 2000 - 2001, teniendo a los distritos de riego como la unidad de observación. Se tuvo en cuenta un total de 126 observaciones. Cuadro 5.1: Distritos utilizados para la estimación del precio sombra del agua Número 001 005 010 011 014 017 023 024 038 041 075 076 092a 092b. Superficie Total Número de (Millones de Ha) Usuarios 2003 Pabellón, Aguas Calientes 11,9 1987 Delicias, Chihuahua 82,3 11483 Culiacán-Humaya, Sinaloa 212,1 18588 Alto Río Lerma, Guanajuato 112,8 22676 Río Colorado, Baja California y Sonora 208,8 15182 Región Lagunera, Coahuila y Durango 116,6 37962 San Juan del Río, Querétaro 11 2225 Ciénaga de Chapala, Michoacán 45,2 14881 Río Mayo, Sonora 97 11563 Río Yaqui, Sonora 232,9 22056 Río Fuerte, Sinaloa 227,5 21378 Valle del Carrizo, Sinaloa 51,7 6073 Río Panuco, San Luis Potosí, Veracruz 140,7 10713 Río Panuco, Tamaulipas 140,7 10713 Distrito de Riego, Estado. 17.

(18) Para desarrollar la metodología se parte de información sobre: producción, precios, volúmenes de agua distribuidos para uso agrícola a nivel de distrito e información básica de los distritos. Esta información se tomó del Anuario Estadístico de la Producción Agrícola de los Estados Unidos Mexicanos. En el Cuadro 5.2 se aprecia la forma en que se presenta la información básica de los productos agrícolas incluidos en el Sistema de Información Agrícola de Consulta (SIACON): Cuadro 5.2: Sistema de Información Agrícola de Consulta (SIACON) • Por distrito de riego y por entidad federativa • Por cultivos cíclicos y perennes • Por año agrícola y por ciclo otoño-invierno y primavera-verano Precio Medio Valor de la Superficie Superficie Producción Rendimiento Rural Producción Sembrada Cosechada (ton) (MEX$/ton) (MEX$/ton) (MEX$/ton) (ha) (ha) Fuente: Elaboración propia a partir de SEMARNAT (2003). La cobertura informativa del anuario comprende a las 32 entidades federativas del país, e incluye la información estadística de 220 cultivos cíclicos y 146 perennes. En ellos se consideran los cultivos básicos, forrajeros, oleaginosas, frutales, hortícolas, agroindustriales y exóticos o no tradicionales. La información del suministro anual de agua para cada distrito y el número de usuarios fueron suministrados por la Comisión Nacional del Agua. Debido a que la información esta agrupada a nivel de distrito, las variables valor anual de la producción, suministro anual de agua y superficie física regada se toman a nivel de usuario dividiéndolas por el número de usuarios en el distrito. Esto permite que las estimaciones de precio sombra reflejen el valor económico del agua por usuario del recurso. Cabe anotar que la variación en el número de usuarios por distrito ha sido mínima durante todo el periodo de análisis, razón por la cual se normalizan las variables mencionadas por los usuarios registrados durante el año 2003. Se seleccionaron siete productos que se destacan por la cantidad de superficie sembrada, regada y cosechada para estimar el modelo: maíz, trigo, sorgo, fríjol, alfalfa, algodón y cebolla. En el Cuadro 5.3 se muestra la participación del área sembrada, regada y cosechada para los cultivos anteriores en el área total con servicio de riego así como la participación de la producción de estos con respecto a la producción total para los distritos durante el periodo. Se aprecia que en promedio las hectáreas sembradas, regadas y cosechadas de los anteriores cultivos representan un 70% del área total con. 18.

(19) servicio de riego para los distritos en el año agrícola 1992 – 1993 y un 65% para el año agrícola 20002001, mientras que en promedio la producción de estos cultivos representa un 55% de participación en el total en el año agrícola 1992-1993 y un 53% del total en el año agrícola 2000-2001. Cuadro 5.3: Participación del área sembrada, regada y cosechada y de la producción de los cultivos (maíz, trigo, sorgo, fríjol, alfalfa, algodón y cebolla) en los totales para los distritos en los años agrícolas 1992-1993 y 2000-2001 Distritos 001 005 010 011 014. % Área para los cultivos en el área total Año agrícola Año agrícola 1992-1993 2000-2001 68% 50% 73% 58% 67% 66% 83% 67% 81% 78%. Pabellón, Angostura Delicias, Chihuahua Culiacán-Humaya, Sinaloa Alto Río Lerma, Guanajuato Río Colorado, Baja California Región Lagunera, Coahuila 017 77% Durango 023 San Juan Del Río, Querétaro 89% 024 Ciénaga De Chapala, Michoacán 83% 038 Río Mayo, Sonora 72% 041 Río Yaqui, Sonora 62% 075 Río Fuerte, Sinaloa 66% 076 Valle del Carrizo, Sinaloa 64% Río Panuco, San Luis Potosí092a 33% Veracruz 092b Río Panuco, Tamaulipas 70% Promedio de la muestra 70% Fuente: Elaboración propia usando SEMARNAT (2003). % Producción de los cultivos en la producción total Año agrícola Año agrícola 1992-1993 2000-2001 47% 24% 65% 58% 22% 41% 80% 71% 55% 81%. 34%. 57%. 26%. 84% 74% 77% 91% 77% 86%. 94% 80% 63% 68% 39% 59%. 77% 81% 67% 84% 42% 75%. 27%. 5%. 4%. 38% 65%. 37% 55%. 11% 53%. Los precios de estos productos están a nivel de distrito (Precio Medio Rural) y cuando no se contó con la información de los precios se trabajó con los precios promedio de los distritos cercanos. El precio que se tomó como numerario para este modelo planteado fue el precio del fríjol. El Cuadro 5.4 muestra las estadísticas descriptivas de las variables usadas para el periodo comprendido entre los años agrícolas 1992-1993 y 2000-2001.. 19.

(20) Cuadro 5.4: Estadísticas descriptivas de las variables Variable. Descripción. VP. Valor de la Producción. X. Volumen Bruto Riego. Unidades. Media. MEX$ / Usuario 2003 73724,03 Millar m3 2003 / Usuario 66,57 2003 Ha / Usuario 2003 5,53 MEX$ / Ton 1168,72 MEX$ / Ton 1172,19 MEX$ / Ton 885,68 MEX$ / Ton 4530,76 MEX$ / Ton 926,76 MEX$ / Ton 3542,79 MEX$ / Ton 2324,04. Desviación Estándar 67356,39 49,76. Z Superficie Física Regada 3,35 PM Precio Maíz 314,64 PT Precio Trigo 384,33 PS Precio Sorgo 294,15 PF Precio Fríjol 2317,63 PA Precio Alfalfa 879,48 PAL Precio Algodón 1223,91 PC Precio Cebolla 1805,70 Fuente: Elaboración propia Nota: La unidad monetaria (MEX$) para estos resultados son pesos corrientes mexicanos. Las variables después de normalizar por el precio del fríjol usadas para las regresiones econométricas son las siguientes: R = Valor de la Producción / Usuarios 2003 normalizado (VP/PF), P1 = Precio normalizado del Maíz (PM/PF), P2 = Precio normalizado del Trigo (PT/PF), P3 = Precio normalizado del Sorgo (PS/PF), P4 = Precio normalizado de Alfalfa (PA/PF), P5 = Precio normalizado del Algodón (PAL/PF) y P6 = Precio normalizado de la Cebolla (PC/PF).. 6.. Estimación. Se especificó un modelo de información tipo panel (Data Panel) que tiene ventajas sobre las estimaciones individuales de corte transversal y series de tiempo tales como: proporcionan un número mayor de observaciones que aumentan los grados de libertad y disminuyen la colinealidad entre las variables explicativas y puede disminuir los problemas de sesgo en los estimadores cuando se presentan variables omitidas. Se estimó econométricamente la ecuación [7] por mínimos cuadrados generalizados con intercepto común con ponderación de sección cruzada (Cross Section Weighting). Este tipo de regresión es apropiada cuando se asume heteroscedasticidad de sección cruzada y no auto correlación contemporánea. Es necesario corregir por heteroscedasticidad dado que la información está agrupada a nivel de distrito (Kmenta, 1971) 13. Según Moore (1999), se escoge este tipo de modelo en lugar de un modelo de componente de error (modelo de efectos fijos o de efectos aleatorios). El modelo de efectos fijos no fue estimado debido al interés en la influencia de la variable Volumen Bruto de Riego (agua) entre distritos de riego. Con este tipo de modelo, los efectos de las variables explicatorias podrían ser estimadas solamente basados en la variación dentro del distrito mas no entre distritos (Johnston, 1984) y la respuesta del ingreso multiproducto al Volumen Bruto de Riego (agua) puede ser subestimada.. 13. 20.

(21) Los valores estimados de los parámetros de la función de ingreso cuadrática normalizada están dados en el Cuadro 6.1. Esta estimación fue llevada a cabo usando el paquete econométrico EVIEWS. Se observan los valores bajos de la estadística t de significancia. Esto no es raro en este tipo de estimaciones. En otros estudios como el de Chambers y Just, (1989), las estimaciones de tan solo el 27% de los parámetros fueron estadísticamente significativas al 90%. En Moore (1999), tan sólo el 15% de los valores estimados fueron estadísticamente significativos a un nivel del 90% en la prueba de las dos colas. En este estudio se aprecia algo similar, el 11% presentan un nivel de significancia del 90%. En la mayoría de los casos en donde se ha aplicado esta metodología, se presenta este tipo de problemas, sin embargo no parece afectar la bondad de los modelos estimados. Cuadro 6.1: Estimadores de los parámetros para la función cuadrática del ingreso (Ecuación [7]) Dependent Variable: R? Method: GLS (Cross Section Weights) Sample: 1993 2001 Included observations: 9 Total panel (balanced) observations 126 Variable C P1? P2? P3? P4? P5? P6? X? Z? XX? ZZ? XZ? ZP1? ZP2? ZP3? ZP4? ZP5? ZP6? XP1?. Coefficient Std. Error. t-Statistic. Prob.. 8.327494 -10.58674 -6.389330 -61.69607 -10.85633 17.43571 -3.814223 0.141425 -2.959589 -0.000224 0.255903 -0.019654 9.404535 3.106386 -7.733580 3.107327 0.299071 -0.358600 -1.083362. 1.550110 -0.143712 -0.074003 -0.816168 -0.382266 1.446164 -0.481707 0.936034 -1.666772 -0.431429 1.981739 -1.520933 0.856900 0.297961 -0.672302 0.813776 0.150820 -0.196349 -1.287351. 0.1250 0.8861 0.9412 0.4168 0.7033 0.1520 0.6313 0.3520 0.0994 0.6673 0.0509 0.1322 0.3940 0.7665 0.5033 0.4182 0.8805 0.8448 0.2016. 5.372194 73.66610 86.33848 75.59235 28.39993 12.05652 7.918137 0.151090 1.775642 0.000519 0.129131 0.012922 10.97507 10.42548 11.50314 3.818408 1.982969 1.826336 0.841543. Similarmente, el modelo de efectos aleatorios es inapropiado para el análisis debido a la naturaleza de la información. Este tipo de modelo es más apropiado cuando se analiza información agrupada de una muestra de información aleatoria (ibid). Para el caso desarrollado, el análisis es a nivel de usuario, sin embargo los usuarios no son escogidos aleatoriamente dentro de los distritos. La información de cada usuario es agregada a nivel de distrito de riego. Otro argumento a favor de la especificación utilizada se relaciona con el número de observaciones de sección cruzada (N) relativo al tamaño de las series de tiempo (T). Cuando N es relativamente más grande a T, Baltagi (1996) muestra que el modelo de componente de error es más propenso a estar mal especificado que el modelo usado. En muchos data panel, N es mucho mas grande que T, sin embargo, en este caso N=14 y T=9 son muy cercanos en tamaño.. 21.

(22) XP2? XP3? XP4? XP5? XP6? P1P1? P1P2? P1P3? P1P4? P1P5? P1P6? P2P2? P2P3? P2P4? P2P5? P2P6? P3P3? P3P4? P3P5? P3P6? P4P4? P4P5? P4P6? P5P5? P5P6? P6P6?. 0.488724 0.729702 0.146502 0.024333 0.187823 -205.3061 59.08119 648.8450 116.8824 -72.30274 86.60060 -198.5233 34.19733 -103.8498 107.3270 -69.68405 -254.7768 -31.41029 -4.515845 -8.689642 -14.04058 -56.62080 81.53148 -5.141083 -7.854266 -12.31880. 0.825155 0.890329 0.318943 0.129696 0.133615 336.6278 365.3677 476.0206 189.0630 71.31159 59.71865 274.4733 318.7174 192.0064 79.54472 52.31688 248.5448 136.5916 56.22942 51.11409 15.80028 28.31089 24.37470 5.323027 9.958020 4.864147. 0.592281 0.819586 0.459334 0.187617 1.405703 -0.609890 0.161703 1.363061 0.618219 -1.013899 1.450143 -0.723288 0.107297 -0.540866 1.349267 -1.331961 -1.025074 -0.229958 -0.080311 -0.170005 -0.888628 -1.999965 3.344923 -0.965820 -0.788738 -2.532573. 0.5553 0.4149 0.6472 0.8516 0.1636 0.5436 0.8719 0.1766 0.5382 0.3137 0.1509 0.4716 0.9148 0.5901 0.1810 0.1866 0.3084 0.8187 0.9362 0.8654 0.3768 0.0489 0.0012 0.3370 0.4326 0.0133. Weighted Statistics R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression F-statistic Prob(F-statistic). 0.994392 0.991346 6.876777 326.4244 0.000000. Mean dependent var S.D. dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat. 27.79391 73.92116 3830.495 1.133634. 0.976251 0.963351 9.237213 0.829483. Mean dependent var S.D. dependent var Sum squared resid. 23.36998 48.25121 6911.415. Unweighted Statistics R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Durbin-Watson stat Fuente: Elaboración propia Nota: R = Valor de la Producción / Usuarios 2003 normalizado X = Volumen Bruto Riego (millar de m3) / Usuarios 2003, Z = Superficie Física Regada 2003 (ha) / Usuarios 2003, P1 = Precio normalizado del Maíz, P2 = Precio normalizado del Trigo, P3 = Precio normalizado del Sorgo, P4 = Precio normalizado de Alfalfa, P5 = Precio normalizado del Algodón, P6 = Precio normalizado de la Cebolla. Las estimaciones de los parámetros para las variables incluidas en la función del precio sombra del agua, Ecuación [8]14, son las más relevantes para el análisis, dado que la disponibilidad a pagar está medida por el λ ( P, x, z ) x . La única propiedad teórica de la función de ingreso relacionada con los insumos es que el ingreso debe ser no decreciente en los insumos, lo cual puede observarse en los. 22.

(23) datos de salida del modelo. Esto quiere decir que la teoría solo le impone una restricción al. λ ( P, x, z) : no debe estar en el rango de los números negativos. La teoría no provee ninguna guía acerca de los signos de los coeficientes que componen la función del precio sombra. Intuitivamente, sin embargo, se debe esperar que los coeficientes estimados y las variables se combinan de tal manera que la función del precio sombra tengan un intercepto positivo y una pendiente negativa en x. En la estimación econométrica, el coeficiente estimado del término cuadrático para el agua, β xx , iguala la pendiente de λ ( P, x, z ) y los estimativos de los términos lineales y de producto cruzado del agua ( β x , β xz , β x1 , β x 2 , β x3 , β x 4 , β x 5 , β x 6 ) son componentes del intercepto de λ ( P, x, z ) , designada como a en la ecuación [8]. El estimador del término cuadrático es negativo. Esto hace que la función del precio sombra tenga una pendiente negativa con respecto a la variable agua, lo que coincide con la intuición de que el ingreso marginal debería ser decreciente con respecto el suministro de agua. Los productos cruzados entre el agua y los precios de los cultivos no son significativos. Esto puede ser razonable puesto que no hay razón para pensar que exista una relación.. 6.1.. Estimativos de las funciones de precio sombra y precios sombra del agua. Con base en los resultados del modelo estimado, la función de precios sombra es desarrollada para los 14 distritos de la muestra. Los estimadores de los parámetros en la función de ingreso [8] son comunes para todos los distritos. Los interceptos (término a en [8]) varían por distrito mientras las pendientes se mantienen constantes, las cuales dependen solamente de β xx . Al incorporar el nivel de agua utilizado por usuario (x) arroja un estimativo puntual para el precio sombra del distrito. El cuadro 6.2 presenta las estimaciones del precio sombra del agua por usuario para los distritos de la muestra durante el periodo 1992-1993 / 2000-2001.. 14. Los parámetros de las variables incluidas en la ecuación [8] se encuentran resaltados en negrita en el Cuadro 6.1.. 23.

(24) Cuadro 6.2: Precio Sombra del agua de riego para los distritos (MEX$ 2001/m3 por usuario) DIST. 1992 – 1993 1993 - 1994 1994 - 1995 1995 - 1996 1996 - 1997 1997 - 1998 1998 - 1999 1999 - 2000 2000 - 2001 001 0.76 0.96 1.02 1.34 1.67 0.99 1.01 1.26 005 0.47 0.55 0.92 0.55 0.89 1.25 0.88 0.99 0.96 010 0.50 0.69 0.86 0.17 0.24 0.92 0.86 1.14 0.86 011 0.19 0.09 0.83 0.27 0.62 0.60 0.20 0.66 0.63 014 0.79 1.01 1.47 1.85 0.95 0.75 0.75 017 0.41 0.84 1.48 2.27 2.05 2.33 1.53 1.53 1.66 023 0.88 0.73 0.66 2.20 1.46 1.62 0.90 1.03 1.10 024 0.54 1.12 1.58 1.33 1.98 1.49 1.02 1.33 1.50 038 0.41 1.40 1.09 0.57 0.29 0.36 0.37 0.49 041 0.87 0.05 0.06 0.06 0.46 076 1.60 1.18 0.82 1.00 0.34 1.13 1.19 0.74 0.95 92a 0.75 1.08 1.15 1.46 1.06 1.30 1.04 0.81 1.16 92b 0.66 0.91 1.39 1.79 1.17 2.04 1.79 1.01 1.41 Fuente: Elaboración propia Nota: Se omitieron los estimativos del Distrito 075 ya que se presentaron valores atípicos con la teoría. En el Gráfico 6.1 se aprecian los estimativos de las funciones de precio sombra para el año agrícola 2000-2001 para 5 distritos de riego. Para los distritos analizados y para este año agrícola, las estimaciones puntuales de precio sombra por agua a nivel de usuario varían de MEX$0,49 a MEX$1,66. Un resultado muy común en estudios que lidian con cantidad racionada de agua es la enorme diferencia que existe entre los precios actuales y los precios sombra estimados. En el Gráfico 6.1 también se muestra una comparación entre la disponibilidad a pagar por un m3 de agua por usuario (λ2001: precio sombra del agua en el año agrícola 2000-2001) con el costo de suministro (CS) y con el nivel de cuota aplicada de riego (CR) de un m3 de agua para estos distritos de riego. Para el año agrícola 2000-2001, el CS a nivel nacional oscila entre MEX$0,04 y MEX$1,1 y el CR entre oscila entre MEX$0,0007 y MEX$0,09 cayendo muy por debajo del rango de los precios sombra estimados. Es sorprendente observar la baja importancia relativa en magnitud de las cuotas y el amplio margen de los costos cuando se comparan con el deseo a pagar por el recurso. Se puede inferir que dado el margen y por tratarse de una rentabilidad observada amplia, la demanda por proyectos de inversión en los distritos de riego debe ser atractiva tanto para inversionistas privados como para el Gobierno en general. Ahora, si se tiene en cuenta que el porcentaje de recuperación de las inversiones en México es muy bajo, limitándose el cobro de las cuotas que cubren parcialmente los costos de operación y mantenimiento, la demanda por este tipo de inversión debería de ser muy dinámica. Sin embargo en México, el Estado ha asumido por sí sólo las cuantiosas inversiones y gastos de 24.

(25) operación. Hasta hace muy poco la participación privada ha tomado un nuevo rumbo buscando si tiene sentido desde el punto de vista económico invertir recursos para modernizar y rehabilitar la infraestructura de riego existente. Gráfico 6.1: Funciones de Precio sombra (Ingreso Marginal) del agua para los distritos 010, 011, 023, 092a y 092b para el año agrícola 2000-2001 Distrito 010 Ciliacan y Humaya. Distrito 011 Alto Rio Lerma. MEX$2001/m3. MEX$2001/m3. 1.4 1.2 λ 2001 1.0 (0.87) 0.8. λ 2001 0.7 (0,64) 0.6. 0.8. CS. CS 0.6 (0.49) 0.4 CR 0.2 (0.04) 0.0. x 2001. 0. 50 (74,62) 100 150 200 Mm3 anuales por Usuario (x). 250. 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 50. 100. 150. 200. Mm3 anuales por Usuario (x). Distrito 092a Rio Panuco San Luis Potosi. Distrito 023 San Juan del Rio MEX$2001/m3 λ 2001 (1,1). x 2001 (30,06). 0. 300. MEX$2001/m3 λ 2001 1.4 (1.16). 1.4 1.2. 1.2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0. 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 0. x 2001 50 (29,52). 100. 150. 200. 250. 300. 0. 350. 50. 100. 150. 200. Mm3 anuales por Usuario (x). Mm3 anuales por Usuario (x). Distrito 092b Rio Panuco Tamaulipas MEX$2001/m3 λ 2001 1.6 (1,41) 1.4. 1.2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 0x 2001 (19,91). 50. 100. 150. 200. 250. 300. Mm3 anuales por Usuario (x). Fuente: Elaboración propia Nota: Mm3 significa millar de metros cúbicos. 25. 350. 400. 450. 250. 300.

(26) Por otro lado, las series de tiempo calculadas de precios sombra provee una perspectiva con relación a la propiedad teórica de que la función de ingreso multiproducto debería ser no decreciente en la variable Volumen Bruto de Riego - agua (x). De igual forma, en algunos distritos se aprecia la influencia de la cantidad de agua sobre el precio sombra. Para estos distritos, la relación esperada. 26.

(27) productos agrícolas y demás insumos. No obstante, la relación inversa entre el consumo de agua y su precio sombra se confirma cuando se compara el precio sombra promedio con el volumen bruto de riego total por usuario para el periodo de análisis. Esto se aprecia en el Gráfico 6.3. Gráfico 6.3: Relación inversa entre el consumo de agua total por usuario y su precio sombra promedio para los todos los distritos en el horizonte de tiempo 1992-2001. Precio Sombra Promedio 1992 - 2001 (MEX$2001/m3). 1.8 1.6. 017. 1.4. 092b. 1.2. 024. 1.0. 092a. 023. 001. 005. 0.8 0.6 0.4. 014. 076 010. 038 011 075. 0.2. 041. 0.0. 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 Volumen Bruto Riego Total por usuario (Mm3) en 1992 - 2001 Fuente: Elaboración propia Nota: Cada punto es un distrito y Mm3 significa millar de metros cúbicos. El elemento central que corrobora el anterior argumento es que México podría tener problemas de derechos de propiedad sobre el recurso, los propietarios comunes se comportan como si la tasa de descuento fuera infinita, por lo que el consumo actual siempre prevalece sobre el consumo futuro. Como la tasa de descuento es infinita o muy alta, el usuario no considera el costo de oportunidad de la falta de disponibilidad en el futuro como consecuencia de la extracción (consumo) actual. Se provoca aquí una asignación ineficiente debido a que no se toma en cuenta el llamado costo del usuario. Cuando se asume este costo, se logra una tasa de extracción (consumo) decreciente a lo largo del tiempo (dada una demanda constante) debido al incremento en los costos marginales de explotación. La extracción cesará cuando los costos marginales de ello sean mayores que los beneficios marginales de utilizar el agua, o bien que el costo de obtener el agua en alguna otra parte. El requisito de eficiencia señala, en este caso, que el precio del agua debe subir conforme el recurso escasea y conforme se incrementa el costo de oportunidad al futuro (costo del usuario).. 27.

(28) 6.2.. Estimativos de la Disponibilidad a Pagar. Se define la disponibilidad a pagar por el agua en la ecuación [6] como el producto del precio sombra y el volumen bruto de riego (agua): λx. Esta es la medida de la disponibilidad a pagar que más corresponde al concepto de capacidad de pago en los distritos de riego en México. El producto λx combina los dos ítems de información en el Gráfico 6.1. El rango de disponibilidad a pagar total por distrito para el año agrícola 2000-2001 varía entre los MEX$6,15 millones y los MEX$2.677,08 millones mientras que el valor de producción varía entre los MEX$118,87 millones y los MEX$5.425,83 millones. La relación entre el consumo de agua total en el periodo y la disponibilidad a pagar por el recurso como un porcentaje del valor de la producción (ingresos) para los todos los distritos se muestra en el Gráfico 6.4.. DAP por agua como % de Ingresos (Promedio 1992 - 2001). Gráfico 6.4: Relación entre el consumo de agua y la disponibilidad a pagar por el recurso como % de los ingresos para los todos los distritos en el horizonte de tiempo 1992-2001 40% 35%. 014. 30% 092b 017. 25% 20% 15%. 023. 10%. 024 092a. 5%. 076 005. 001. 038. 011. 010. 041. 0% 0. 200. 400. 600. 800. 1000. 075. 1200. 1400. 1600. Volumen Bruto Riego Total por usuario (Mm3) en 1992 - 2001 Fuente: Elaboración propia Nota: Cada punto es un distrito y Mm3 significa millar de metros cúbicos. Dejando a un lado los valores atípicos (014, 017, 092b), los resultados muestran que la disponibilidad a pagar por el recurso hídrico oscila entre el 2% y el 15% del valor de la producción de los distritos y se observa que para los distritos en donde un usuario típico consumió 800.000 m3 de agua o menos. 28.

(29) durante el periodo de análisis, su disposición a pagar varía entre un 3% y un 15% del ingreso mientras que para los distritos con consumo por usuario superior a 800.000 m3 de agua el rango se reduce entre el 2% y el 5%. Esta situación evidencia la poca importancia económica que tiene el agua para los productores dentro de los distritos de riego.. 6.3.. Comparación con modelos usando subgrupos del panel de datos. En resumen, en el Gráfico 6.5 se aprecia que la evidencia empírica muestra que el valor económico del agua para riego oscila entre MEX$0,05 y MEX$2,33 por m3.. Gráfico 6.5: Rango del Precio Sombra estimado. Precio Sombra para los Distritos de la Muestra 1. 2.5. 5 10. Precio Sombra (MEX$2001/m3). 2.0. 11 14. 1.5. 17 23 24. 1.0. 38 41. 0.5. 75 76. 0.0 1993. 1994. 1995. 1996. 1997 Años. 1998. 1999. 2000. 2001. 92a 92b. Fuente: Elaboración propia. El modelo desarrollado adopta el enfoque de usar un insumo como variable compuesta de los demás insumos que no son agua. Con el fin de analizar la utilidad de haber escogido como variable compuesta a la Superficie Física Regada, se comparan los resultados obtenidos contra modelaciones que trabajan con subgrupos de distritos del panel de datos en los cuales los productos escogidos representen áreas superiores al 70% de área total.. 29.

(30) Se analizaron los siguientes 4 modelos que toman subgrupos15 del total de distritos de la muestra:. •. SUBGRUPO 1: Se tomaron los distritos 5, 11, 14, 17, 23, 24, 38, 41, 75, 76 y 92b. El valor económico del agua para este modelo varía entre MEX$0 y MEX$4,31 por m3 para el periodo analizado. Los resultados principales del modelo se aprecian en el Grafico 6.6. Gráfico 6.6: Resultados para el modelo que toma el subgrupo 1 017. 1.6. DAP por agua como % de Ingresos (Promedio 1992 - 2001). Precio Sombra Promedio 1992 - 2001 (MEX$2001/m3). 1.8 076. 1.4 1.2. 092b. 1.0. 023. 0.8 0.6. 014. 005038. 024 011. 0.4. 075 041. 0.2 0.0. 70% 65% 60% 55% 50% 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0%. 014. 092b 017. 076 005 038. 023 024. 041. 011. 075. 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 Volumen Bruto Riego Total por usuario (Mm3) en 1992 - 2001. 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 Volumen Bruto Riego Total por usuario (Mm3) en 1992 - 2001. Fuente: Elaboración propia. •. SUBGRUPO 2: Se tomaron los distritos 11, 14, 23, 24, 38, 41, 75, 76 y 92b. El valor económico del agua para este modelo varía entre MEX$0,05 y MEX$4,65 por m3 para el periodo analizado. Los resultados principales del modelo se aprecian en el Grafico 6.7. Gráfico 6.7: Resultados para el modelo que toma el subgrupo 2 40% 075. 038 076. 1.4. DAP por agua como % de Ingresos (Promedio 1992 - 2001). Precio Sombra Promedio 1992 - 2001 (MEX$2001/m3). 1.6 014. 1.2. 023. 1.0 0.8. 092b. 0.6. 011. 0.4. 041. 0.2 0.0. 024. 014. 35% 30% 25% 20%. 076 092b. 15%. 023. 5% 0%. 038 041. 10% 024. 075. 011. 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 Volumen Bruto Riego Total por usuario (Mm3) en 1992 - 2001. 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 Volumen Bruto Riego Total por usuario (Mm3) en 1992 - 2001. Fuente: Elaboración propia. 15. Ver el cuadro 5.3 que muestra la participación del área sembrada, regada y cosechada de los cultivos: maíz, trigo, sorgo, fríjol, alfalfa, algodón y cebolla en el total para los distritos en los años agrícolas 1992-1993 y 2000-2001.. 30.

(31) •. SUBGRUPO 3: Se tomaron los distritos 11, 14, 23, 24, 38, 41 y 7616. El valor económico del agua para este modelo varía entre MEX$0 y MEX$4,5 por m3 para el periodo analizado. Los resultados principales del modelo se aprecian en el Grafico 6.8.. 2.2 2.0 1.8 1.6 1.4 1.2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0. 014. DAP por agua como % de Ingresos (Promedio 1992 - 2001). Precio Sombra Promedio 1992 - 2001 (MEX$2001/m3). Gráfico 6.8: Resultados para el modelo que toma el subgrupo 3. 076. 011 038. 041. 50% 45% 40% 35% 30%. 014. 25% 20% 15% 10%. 076. 5% 0%. 041. 038. 011. 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 Volumen Bruto Riego Total por usuario (Mm3) en 1992 - 2001. 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 Volumen Bruto Riego Total por usuario (Mm3) en 1992 - 2001. Fuente: Elaboración propia. •. SUBGRUPO 4: Se tomaron los distritos 5, 11, 14, 23, 24, 38, 41, 75 y 76. El valor económico del agua para este modelo varía entre MEX$0,05 y MEX$6,54 por m3 para el periodo analizado. Los resultados principales del modelo se aprecian en el Grafico 6.6. Gráfico 6.9: Resultados para el modelo que toma el subgrupo 4. 023. 1.4. 0.8. 075. 014. 076 005. 1.2 1.0. 35%. 038. 1.6. DAP por agua como % de Ingresos (Promedio 1992 - 2001). Precio Sombra Promedio 1992 - 2001 (MEX$2001/m3). 1.8. 024 011. 0.6 0.4. 041. 0.2 0.0. 014. 30% 25% 076. 20%. 005. 15% 023. 10% 024. 5%. 038 041 075. 011. 0% 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 Volumen Bruto Riego Total por usuario (Mm3) en 1992 - 2001. 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 Volumen Bruto Riego Total por usuario (Mm3) en 1992 - 2001. Fuente: Elaboración propia. En conclusión, se aprecia que los resultados obtenidos con el modelo que trabaja con el grupo total de distritos se encuentra dentro del rango de aquellos resultados obtenidos con los modelos que trabajan con subgrupos de distritos corroborando la utilidad de escoger la variable compuesta dada. 16. En este modelo se obtuvieron resultados atipicos para los distritos 23 y 24 31.

(32) 6.4.. Comparación con otros estudios. Se encuentra que las estimaciones tanto para el precio sombra como la disponibilidad a pagar por el agua obtenidas tienen relativa consistencia en el orden de magnitud con resultados alcanzados mediante otro tipo de metodologías por otros autores. Actualmente se han desarrollado algunos ejercicios puntuales de medición de la productividad del agua para México siguiendo otras metodologías. Florencio-Cruz et al. (2002) partieron de la base que Palacios (1976), con un modelo de programación lineal y un conjunto de restricciones (tierra, agua, mano de obra y capital), había estimado que la productividad marginal del agua (precio sombra) para la región de Sonora era de MEX$1,42 por m3 para una disponibilidad de agua relativamente reducida y de MEX$0,29 por m3 para una disponibilidad relativamente abundante del recurso. Los autores aplicaron métodos de programación lineal utilizando la metodología de ingreso marginal neto para hallar el valor económico del agua de riego (superficial y de pozo) en el distrito de riego 011 Alto Río Lerma. En este estudio, el precio sombra está representado por el valor en que se incrementaría el ingreso neto si se dispusiera de una unidad adicional de agua. El ingreso marginal es utilizado como el precio sombra del agua de riego y de acuerdo con los resultados, oscila entre MEX$0,54 y MEX$2,28 por m3 para agua superficial y entre MEX$0,66 y MEX$6,85 por m3 para agua subterránea, llegando en este caso hasta MEX$152 por m3 para cultivos altamente rentables. Por otra parte cuando existen mercados de agua, el precio de transacción se convierte en un indicativo de valor económico del agua. Si adicionalmente el mercado permite observar la curva de demanda del recurso, su valor estará determinado por el área bajo la curva. Algunos autores como Kloezen y Garcés (1998) han documentado las transacciones de alquiler de las concesiones en los distritos. En el cuadro 6.3 se muestra el precio de alquiler en el distrito de Alto Río Lerma. Como se observa estos precios están muy por debajo de los valores económicos del agua estimados anteriormente utilizando otras metodologías. Esto se explica por el hecho de que generalmente el mercado de alquiler de concesiones en los distritos de México está altamente influenciado por las relaciones entre las asociaciones de usuarios. En otras palabras, hay motivación política y social en el intercambio de derechos de agua que no permite un adecuado funcionamiento del mercado.. 32.

(33) Cuadro 6.3: Precio de alquiler de las concesiones de agua en el distrito 011 Alto Río Lerma Temporada Vendedor Comprador Verano 1995. Acambaro Acambaro Acambaro. Volumen Comprado como % del total Precio (Mm3) usado (MEX$/m3). Cortazar Salvatierra Huanimaro. Verano 1996. Acambaro Salvatierra Acambaro Abasolo Acambaro Huanimaro Verano Valle Salamanca 1997 Valle Abasolo Jaral Salamanca Fuente: Kloezen y Garcés (1998). 10000 10000 2000. 25 21 23. 0,004 0,009 0,009. 8000 3000 2000 3500 1000 450. 36 19 86 18 6 2. 0,020 0,034 0,034 0,035 0,034 0,035. Finalmente, según la CNA (2003a), la Gerencia de Estudios para el Desarrollo Hidráulico Integral, desarrolló un estudio sobre el impacto del agua en el valor agregado de la producción de varios distritos. Éste muestra que los estimativos del valor del agua en la agricultura, representados por los beneficios netos asociados a los sistemas de riego, poseen una amplia dispersión. En el Cuadro 6.4 se aprecia que el valor de agua estimado mediante esta metodología varía entre MEX$0 y MEX$1,33. Cuadro 6.4: Valor del agua estimado a través del impacto en el valor agregado # 003 010 011 013 016 023 029 030 035 041 048 053 059 075 082 085 087 092 093 094 100. Valor del Agua (MEX$/m³) 0,29 0,81 0,64 0,92 0,46 0,17 0,13 0,40 0,00 0,69 0,80 0,10 1,33 0,49 0,00 0,46 1,30 0,50 0,28 0,34 0,58. Distrito Tula, Hgo. Culiacán- Humaya, Sin. Alto Río Lerma, Gto. Estado de Jalisco, Jal. Estado de Morelos, Mor. San Juan del Río, Qro. Xicotencatl, Tams. Valsequillo, Pue. La Antigua, Ver. Río Yaqui, Son. Ticul, Yuc. Estado de Colima, Col. Río Blanco, Chis. Río Fuerte, Sin. Río Blanco, Ver. La Begoña, Gto. Rosario Mezquite, Mich. Río Pánuco, S.L.P. Ver (a). Tams (b). Tomatlán, Jal. Jalisco Sur, Jal. Alfajayucan, Hgo. Fuente: CNA (2003b). 33. Costo de Suministro (MEX$/m³) 0,26 0,49 0,31 0,43 0,05 0,31 0,18 0,10 0,04 0,40 0,59 0,04 0,16 0,10 0,04 0,70 0,08 1,08 0,04 0,05 0,04.