VALORACIÓN
ECONÓMICA AMBIENTAL:
TEORÍA Y PRÁCTICA

Saúl Basurto Hernández
y Karina Caballero Güendulain

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO

_________________________________________________________________________________________

Leonardo Lomelí Vanegas, Rector

Patricia Dolores Dávila Aranda, Secretaria General

Hugo Alejandro Concha Cantú, Abogado General

Tomás Humberto Rubio Pérez, Secretario Administrativo

Diana Tamara Martínez Ruiz, Secretaria de Desarrollo Institucional

Raúl Arcenio Aguilar Tamayo, Secretario de Prevención y Atención a la Seguridad Universitaria

FACULTAD DE ECONOMÍA

Lorena Rodríguez León, Directora

Adrián Escamilla Trejo, Secretario General

Juan Abelardo Mosqueda, Secretario Administrativo

Juan M. M. Puig Llano, Coordinador de Publicaciones

Este libro se inscribe en el Programa de Apoyo a Proyectos para Innovar y Mejorar la Educación (PAPIME) proyecto PE306323 “Métodos de valoración económica ambiental” financiado por la Dirección General de Asuntos del Personal Académico (DGAPA) de la UNAM.

D.R. © 2024, Facultad de Economía,

Universidad Nacional Autónoma de México,

Ciudad Universitaria, 04510 México, D. F.

Formación del libro: SM Gráficos

Diseño de portada: Gustavo Aguilera García

Primera edición: marzo de 2025

ISBN: 978-607-587-188-2

Prohibida su reproducción parcial o total por cualquier medio sin autorización escrita de su legítimo titular de derechos.

Esta edición y sus características son propiedad de la Universidad Nacional Autónoma de México.

Hecho en México/Made in Mexico.

Contenido

Agradecimientos

Lista de acrónimos

Capítulo 1

Introducción

Capítulo 2. Función de Producción

Introducción

2.1. Teoría

2.2. Revisión de literatura

2.3. Método

2.4. Caso práctico

2.5. Conclusiones particulares y consideraciones del método

Capítulo 3. Costo de viaje

Introducción

3.1. Teoría

3.2. Revisión de literatura

3.3. Método

3.4. Caso práctico

3.1. Conclusiones particulares y consideraciones del método

Capítulo 4. Costo de reemplazo

Introducción

4.1. Teoría

4.2. Revisión de literatura

4.3. Método

4.4. Casos prácticos

4.5. Conclusiones particulares y consideraciones del método

Capítulo 5. Transferencia de beneficios

Introducción

4.1. Teoría y método

4.2. Revisión sistemática de la literatura y construcción de la base de datos

4.3. Casos prácticos

4.4. Conclusiones particulares y consideraciones del método

Capítulo 6. Conclusiones

Referencias

Anexos

Agradecimientos

Agradecemos infinitamente el apoyo del grupo de asistentes de investigación que participaron en el proyecto: Diana Rangel Vargas (costos de reemplazo y transferencia de beneficios), Luis Fernando Balandrán Oviedo y Armando Pichardo (costo de viaje y transferencia de beneficios), Gianlorenzo Gual Suárez (función de producción y transferencia de beneficio), Natalia Fuentes Lagunas (transferencia de beneficios), Ari René Marneau Acevedo y Gustavo Loyola (transferencia de beneficios). Un agradecimiento especial a Sandra Galván Vargas, Nora Eliza Toral Ramírez, Gustavo Aguilera García y Katherine Michelle Verenice Tello Conca por su apoyo en el trabajo de campo en el santuario de las luciérnagas en Nanacamilpa, Tlaxcala. Asimismo, agradecemos profundamente el apoyo financiero y de gestión del Programa de Apoyo a Proyectos para Innovar y Mejorar la Educación (PAPIME) de la Dirección General de Asuntos del Personal Académico (DGAPA) de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM).

Lista de acrónimos

CONABIO: Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad

CONAP: Comisión Nacional de Áreas Naturales Protegidas

COP15: Conferencia de las Naciones Unidas sobre Biodiversidad de Montreal

CVI: Costo de Viaje Individual

CVZ: Costo de Viaje Zonal

EC: Excedente del Consumidor

FAO: Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura

FE: Efectos Fijos

GIS: Sistemas de Información Georreferenciada

IDR: Índice Dialnet de Revistas

INEGI: Instituto Nacional de Estadística y Geografía de México

IPC: Índice de Precios al Consumidor

IPBES: Plataforma Intergubernamental Científico-Normativa sobre Diversidad Biológica y Servicios de los Ecosistemas

JCR: Journal Citation Report

LEGEEPA: Ley General de Equilibrio Ecológico y Protección al Ambiente

MCV: Método de Costo de Viaje

MUA: Modelo de Utilidad Aleatoria

PIB: Producto Interno Bruto

PPP: Poder de paridad de compra

RBSK: La Reserva de la Biosfera de Sian Ka’an ‘Origen del Cielo’

RBRC: La Reserva de la Biosfera de Ría Celestún

RE: Efectos Aleatorios

SARH: Secretaría de Agricultura y Recursos Hidráulicos

SE: Servicios Ecosistémicos

SIAP: Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera

SJR: Scimago Journal Rank

VEA: Valoración Económica Ambiental

VET: Valor Económico Total

Capítulo 1

Introducción

Los servicios ecosistémicos (SE) proporcionan bienestar a la sociedad, a través de su disfrute directo o indirecto se obtienen alimentos, agua, recreación, regulación del microclima, se evitan enfermedades y riesgos, entre muchos otros. Este disfrute se percibe en el presente, sin embargo, también tienen un importante papel en el bienestar en el futuro. Si no se realizan las acciones necesarias para garantizar su provisión, se generarán pérdidas importantes en el bienestar de la sociedad y en la economía. Particularmente, si se asocia a las alarmantes tendencias de pérdida de ecosistemas que se han reportado: las actividades humanas ya han alterado gravemente 75% de los ambientes terrestres y 66% de los marinos; alrededor de 25% de las plantas y animales evaluados están amenazadas por la acción humana, con lo que se infiere que un millón de especies están en peligro de extinción (IPBES, 2019); las tasas de extinción actuales son entre 100 y 1,000 veces más elevadas que la tasa de referencia y están aumentando (Dasgupta, 2021).

La valoración económica ambiental (VEA) contribuye de forma sustancial a la toma de decisiones informadas relacionadas con el medio ambiente, ya sea para la conservación de un hábitat o para la construcción de algún proyecto que implique la degradación o destrucción de un ecosistema y sus servicios. Así, considerar la importancia de la VEA es fundamental para integrar el papel de los SE en las políticas, estrategias, planes y proyectos tanto públicos como privados con un impacto directo o indirecto en su conservación.

La esfera económica suele estar desvinculada de la esfera de los ecosistemas; realizar VEA puede ser considerado como un lenguaje común y de entendimiento entre ambas. Identificar el valor, en términos monetarios, visualiza la contribución directa e indirecta de los SE a las actividades económicas. De acuerdo con el informe del World Economic Forum (2020), más de la mitad del Producto Interno Bruto (PIB) total global depende moderada o altamente de la naturaleza y de sus servicios y, como resultado, está expuesto a riesgos derivados de la pérdida de la naturaleza. La construcción, la agricultura y la producción de los alimentos y bebidas son las industrias con mayor dependencia de la naturaleza.

La dependencia que tiene la economía con la naturaleza no se ve reflejada en el mercado. Estimaciones realizadas entre 1992 y 2014 a nivel mundial indican que el capital producido por persona se duplicó y el capital humano por persona aumentó aproximadamente 13%; sin embargo, el stock de capital natural por persona disminuyó en casi 40%. El impacto generado en la naturaleza indica que, de continuar con los estándares de vida actuales, se requerirán 1.6 planetas para satisfacer las necesidades de las personas (Dasgupta, 2021). Adicionalmente, el Informe Dasgupta señala que la naturaleza y sus SE deben ser considerados como un activo más de la actividad económica, asimismo se reconoce que el valor de la naturaleza para la sociedad no se refleja en los precios de mercado porque en muchos casos está disponible sin algún costo monetario, generando distorsiones de precios que desvían las inversiones de forma sesgada hacia el capital producido ignorando el capital natural (Dasgupta, 2021).

Ante la urgencia de revertir la pérdida de la biodiversidad, la Conferencia de las Naciones Unidas sobre Biodiversidad (COP15) de Montreal (Canadá) el 19 de diciembre de 2022 generó un acuerdo histórico que guiará la acción mundial sobre la naturaleza hasta 2050: el Marco Global para la Diversidad Biológica de Kunming-Montreal, del cual, México es país firmante. El acuerdo Kunming-Montreal tiene como finalidad catalizar, facilitar e impulsar la acción urgente y transformadora de los Gobiernos y las autoridades subnacionales y locales, con la participación de toda la sociedad, para detener e invertir la pérdida de diversidad biológica (UNEP, 2022). Dicho acuerdo se compone de cuatro objetivos globales para el año 2050 y de 23 metas para el 2030, los cuales representan un compromiso global integral para conservar, restaurar y usar sustentablemente la biodiversidad. Las siguientes metas muestran la necesidad de contar con más información de VEA (UNEP, 2022):

• Meta 11: Restaurar, mantener y mejorar las contribuciones de la naturaleza a las personas, entre ellas las funciones y los servicios de los ecosistemas, tales como la regulación del aire, el agua y el clima, la salud de los suelos, la polinización y la reducción del riesgo de enfermedades, así como la protección frente a riesgos y desastres naturales mediante soluciones basadas en la naturaleza y estrategias basadas en los ecosistemas en beneficio de todas las personas y la naturaleza.

• Meta 14: Lograr la integración plena de la diversidad biológica y sus múltiples valores en las políticas, la reglamentación, los procesos de planificación y de desarrollo, las estrategias de erradicación de la pobreza, las evaluaciones ambientales estratégicas y de impacto ambiental, y, cuando proceda, las cuentas nacionales de todos los niveles de gobierno y sectores, en particular aquellos que provocan efectos significativos en la diversidad biológica, armonizando gradualmente todas las actividades públicas y privadas pertinentes, los flujos financieros y fiscales con los objetivos y las metas del presente Marco.

• Meta 19: Aumentar considerable y progresivamente, de modo eficaz y oportuno, y con fácil acceso, el nivel de recursos financieros procedentes de todo tipo de fuentes nacionales e internacionales, públicas y privadas, de conformidad con el artículo 20 del Convenio, a fin de ejecutar las estrategias y planes de acción nacionales en torno a la diversidad biológica, con un objetivo de movilizar al menos 200,000 millones de dólares para el año 2030.

En la meta 11 conocer la VEA de los SE ayuda a conocer cuáles son las contribuciones de la naturaleza a las personas; en la meta 14 se explicita la necesidad de contar con los distintos valores para integrarlos en las políticas, adicionalmente en la meta 19 deja de manifiesto que las iniciativas de financiamiento de la naturaleza requieren información detalla del valor de los activos ecológicos en los cuales se quiere invertir para la transición y la conservación en sus diferentes escalas. Así, el desarrollo de estudios de VEA es un insumo necesario para cumplir con las metas de Kunming-Montreal.

Aunque la Valoración Económica Ambiental (VEA) proporciona información valiosa sobre indicadores específicos, para realizar una evaluación integral del aporte de la naturaleza y de sus servicios ecosistémicos (SE) a la sociedad es necesario considerar un conjunto más amplio de valores. La Plataforma Intergubernamental Científico-Normativa sobre Diversidad Biológica y Servicios de los Ecosistemas (IPBES, por sus siglas en inglés) (2022) enmarca estas contribuciones dentro de un contexto que valora la responsabilidad, la reciprocidad, el respeto hacia la naturaleza y la integración con otros sistemas de conocimiento, reconociendo a la población como parte integral de la naturaleza. Las interpretaciones de la naturaleza pueden variar según el territorio, el tiempo y el contexto, lo que refleja la complejidad del concepto de valor. Esta variabilidad dificulta la definición de un valor universalmente aceptado tanto cultural como científicamente (IPBES, 2022). Aunque se pueden identificar valores económicos, ecológicos, sociales y culturales, en la toma de decisiones políticas es útil contar con un conjunto estandarizado de conceptos básicos, donde los valores monetarios sirven como indicadores de valor.

Dadas las características inherentes de los SE se aplican métodos de valoración específicos para cada uno de ellos. La elección del método debe considerar el objetivo de la VEA, factores espaciales y temporales, entre otros. Existen diversos métodos de valoración económica, algunos estiman el cambio en el bienestar de los consumidores, otros identifican costos económicos que implicaría perder o sustituir un servicio ecosistémico, otros consideran el uso de servicios ecosistémicos como insumo en la producción de ciertos bienes, entre otros. Elegir métodos de valoración apropiados implica identificar sus fortalezas y debilidades comparativas, particularmente teniendo en cuenta su relevancia, solidez y requisitos de recursos.

Una guía para identificar qué método se puede aplicar para cada elemento que compone el valor del valor económico total (VET), se puede encontrar en la Figura 1, en donde se asocian las categorías del VET con los bienes y servicios y los métodos de valoración. Para obtener los valores de uso directo, se dispone de una variedad de métodos debido a la existencia de mercados o información suficiente para su simulación. Esto es especialmente aplicable a muchos servicios ecosistémicos, como las materias primas, los alimentos y los recursos medicinales, que tienen usos extractivos. Asimismo, para los usos que no implican una extracción directa pero que sí cuentan con una estructura definida de demanda y oferta, como es el caso de la recreación y las actividades culturales y religiosas, también se pueden aplicar un conjunto de métodos específicos para su valoración.

Para los valores de uso indirecto y valores de no uso, el abanico de métodos se reduce por encontrar limitaciones de información y estructuras de mercado de los SE. Por lo que se tiene que recurrir a métodos como la valoración contingente, costos evitados y experimentos de elección, es decir métodos indirectos que dependen de las preferencias de los agentes y de su comportamiento respecto a la valoración que realizan, pero que no llevan a cabo directamente en el marco de transacciones de mercado porque tienen un sustento subjetivo más allá del uso directo personal, como en el caso del valor de opción o de existencia (Harris y Roach, 2018).

Cada uno de los métodos de VEA tienen requerimientos de información y recursos diferenciados, que deben considerarse para la implementación. En el cuadro 1 se presentan las consideraciones y limitantes de cada método. El requerimiento de información es un factor decisivo para la elección del método, se pueden favorecer los métodos que usan un mercado o valores de mercado, ya que se expresan directamente, a través de la transacción directa de los SE o con la creación de mercados, como el mercado de carbono. Sin embargo, la cantidad de SE que tienen esta información es muy limitada. Así, se debe considerar el tipo y cantidad de información requerida, si se tienen registros oficiales y sistemáticos, o información de mercados subrogados o si se está dispuesto a levantar encuestas, lo cual implica tiempo y recursos monetarios importantes. De esta manera, la información requerida es un factor decisivo para la elección del método de valoración.

Figura 1. Relación del Valor Económico Total con los servicios ecosistémicos y los métodos de valoración económica

Fuente: elaboración propia con base en Iwan et al., 2017, Uclés, 2006.

Cuadro 1.
Síntesis de los métodos de valoración económica ambiental

Método

Información necesaria

Consideraciones

Limitantes

Valores de mercado

Estadísticas oficiales con registros sistemáticos de valor y volumen de producción.

Posibilidad de asociar los SE a un área específica

Al ser un valor que ya se comercia en un mercado es más aceptado que un valor estimado por otros métodos

• Muy pocos SE son comercializados en mercados formales.

• Dificultad para obtener información detallada por región

Mercados de SE

Información pública de los SE vendidos en los mercados

Al ser un valor que ya se comercia en un mercado es más aceptado que un valor estimado por otros métodos

• Cumplir con los requisitos para crear un mercado

• Muy limitada la aplicación a SE por los derechos de propiedad

• Los valores son válidos para el lugar dónde se encuentra el mercado

Función de producción

Información detallada de los insumos de la producción

• La escala de la información determinará la robustez del resultado: más robusto con datos

• El SE a valorar debe contribuir a la producción de un bien que se comercialice en el mercado

a nivel productor, menos robusto con datos a nivel país.

• Es deseable tener datos panel, que incluyan un largo periodo de tiempo

• Tiene que estar muy clara la función de dosis (o función de daño) del insumo ambiental en la producción

Costos de reemplazo/

evitados

Costos de tecnologías o daños generados.

No proporcionan medidas estrictas de valores económicos, que se basan en la voluntad de los individuos a pagar por un producto o servicio

• Requiere información sobre el grado de sustitución entre el bien y el mercado de los SE

• No tienen en cuenta las preferencias sociales por los servicios ambientales

• Los costos por lo general no son una medida exacta de beneficios.

Precios hedónicos

Información de precios de venta (o renta) de bienes inmuebles

Los datos de renta son menos confiables que los datos de venta, debido a que no reflejan el punto de equilibrio del mercado hipotecario.

• Se puede aplicar sólo a SE que puedan ser identificados como atributos de una vivienda.

Costos de Viaje

Datos de gastos en los que incurren los individuos para visitar lugares

• Se tiene que cuantificar el costo de oportunidad del tiempo.

• Tiene una aplicación muy limitada a pocos SE.

con un atractivo ecológico; tasa de participación

• Método basado en comportamientos reales de los individuos

• Difícil la contabilización del número de viajes y duración de la visita

• No toma en consideración los viajes multipropósito y si son habituales u ocasionales.

Valoración contingente

Levantamiento de encuestas

Diseño de cuestionario

• Los resultados son sensibles a: 1) si se pregunta DAP o DAA; 2) el formato de la pregunta de DAP: formato abierto, tarjetas de pago, elección dicotómica, o elección dicotómica de doble límite.

• La elaboración de cuestionario es fundamental para generar la condición de mercado hipotético

• Requiere trabajo de campo, por lo que es costosa en tiempo y recursos

• Los resultados pueden presentar diversos sesgos: conducta estratégica, el sesgo de complacencia, de punto de inicio, relacional, importancia y de posición.

Experimentos de elección

Levantamiento de encuestas

Diseño de cuestionario y factorial

• Se pueden valorar diferentes SE en un solo ejercicio.

• Disminuye los sesgos que se presentan en la valoración contingente.

• Requiere trabajo de campo, por lo que es costosa en tiempo y recursos

• Se pueden obtener respuestas estratégicas, descuidadas y algunas personas pueden tener grandes dificultades para proporcionar respuestas válidas a preguntas que no pueden responderse de manera significativa

Transferencia de beneficios

Número considerable de estudios de VEA para el SE a valorar

• Puede aplicarse a cualquier SE

• Es de rápida implementación

• Los resultados dependerán de la calidad y cantidad de estudios revisados y de la forma en la que se realiza

• Hay un trade-off entre relevancia y cantidad de información

• Existen 3 formas de realizarlo: valor, función y metaanálisis

Fuente: adaptado de Caballero (2022).

Los valores monetarios encontrados con los diversos métodos de VEA se tienen que incorporar a la toma de decisiones con cautela, identificando cuál fue el objetivo de la VEA, quienes son los beneficiarios del SE, la calidad y conservación del SE al momento de la valoración y el periodo de análisis. Cada uno de estos elementos incide de manera importante en el resultado obtenido, por ejemplo, un bosque bien conservado no tiene el mismo valor que un bosque en malas condiciones, cuando se busca implementar acciones de conservación, probablemente el bosque en buenas condiciones presente el mayor valor, pero mejorar el bosque en malas condiciones proveerá un mayor valor en el futuro. Respecto a este último, el valor identificado es específico del caso de estudio y cambia con base en su escasez, esto es, entre más alta sea su degradación, mayor será su valor (de restauración).

El objetivo de este libro es ofrecer el conocimiento y las herramientas necesarias para desarrollar valoraciones económicas ambientales de servicios ecosistémicos usando cuatro métodos de valoración. Este libro da continuidad al primer volumen de Introducción a la Valoración Económica Ambiental: teoría y práctica, en donde se desarrollaron tres métodos ampliamente usados en la literatura: precios hedónicos, valoración contingente y experimentos de elección. En este nuevo libro se desarrollan cuatro métodos adicionales de VEA: función de producción, costos de viaje, costos de reemplazo y transferencia de beneficios.

Los casos de estudio de los capítulos incluyen una descripción detallada del SE a valorar, la ubicación geográfica y sus características, la elaboración del cuestionario para los métodos que lo requieran, la construcción de las bases de datos con levantamiento de cuestionarios o con base en estadísticas oficiales o con información de la literatura, los comandos que se requieren para replicar el ejercicio en STATA y la interpretación de los resultados. Las bases de datos y códigos utilizados en este libro se encuentran disponibles en el siguiente enlace: https://www.dropbox.com/scl/fo/wvqwaml0wrtr9kiqjc3i4/APov06DAdKKfpx7bxozbcf8?rlkey=7kvkejiec3qcnx6x6h10nj22n&st=3ggnujnn&dl=01.

Capítulo 2. Función de Producción

Introducción

El método de función de producción pertenece a la categoría de preferencias reveladas, puesto que existen precios de mercado que permiten identificar el valor implícito de atributos ambientales. Este método sirve para estimar valores de uso, un servicio ecosistémico. Una de las mayores ventajas del método es que la información necesaria para desarrollar la estimación del modelo econométrico está disponible. Actualmente existen diversas bases de datos que reportan la cantidad de producto que se genera en las actividades económicas y Sistemas de Información Georreferenciada, que permiten vincular variables que miden servicios ecosistémicos que determinan el nivel de producto.

La metodología de función de producción se basa en una regresión donde la variable dependiente es la cantidad de producto, y el conjunto de variables independientes incluye todos aquellos factores de la producción o insumos que generan dicho producto. Por ejemplo, en una función de producción agrícola la variable dependiente sería la cantidad de toneladas producidas, y algunas independientes podrían ser la cantidad de trabajo utilizado, la temperatura, la lluvia, entre otras. Debido a que en un número no menor de procesos productivos los factores ambientales influyen en la cantidad de producto, la función de producción permite identificar la contribución de dichos factores en el nivel de producción. Al estimar los parámetros de la función de producción, se obtiene el producto adicional que generan los servicios ecosistémicos, y se puede valorar dicha contribución si se conoce el precio de mercado del producto. Una vez que se estima la función de producción para algún caso particular, se pueden estimar contribuciones marginales y no marginales de servicios ecosistémicos al producto.

En este capítulo se presenta el caso de estudio del maíz grano en México, y se estima un modelo panel a nivel municipal durante el periodo 2003-2021. El caso práctico permite estimar una función de producción en donde la variable dependiente es el rendimiento promedio municipal en el año correspondiente por hectárea, y la variable independiente, o factor de producción ambiental, es la lluvia que reciben las tierras agrícolas correspondientes. Con ello, se puede identificar el valor implícito de la lluvia a través de este enfoque de valoración económica ambiental. Para brindar una argumentación más sólida al caso de estudio, se presenta una revisión de literatura sobre la estimación de funciones de producción similares.

El conjunto de estudios que se identificaron se ha desarrollado en varios países y regiones del planeta, por ejemplo, Verón et al. (2015) en las pampas argentinas, Blanc (2012) en África Sub-Sahariana, Wu et al. (2021) en China, entre otros lugares. Los estudios utilizan diversos métodos para estimar las funciones de producción, entre los que podemos encontrar regresión lineal múltiple (Almaraz et al., 2008), modelo CERES y series de tiempo (Lobell y Burke, 2010) o modelos de datos panel (Verón et al., 2015; Blanc, 2012).

Respecto a los resultados reportados en la literatura, un aumento de un milímetro de lluvia se asocia con un incremento de 0.022% del rendimiento del maíz en las pampas argentinas (Verón et al., 2015), un aumento de 100 milímetros en la lluvia ocasiona un aumento del rendimiento del 1.7% (Blanc, 2012) en África Subsahariana, y un milímetro adicional de lluvia origina un aumento del rendimiento de 0.014% en China (Wu et al., 2021). Algunos estudios encuentran que un aumento de lluvia se asocia con una disminución del rendimiento, tales como Atiah et al. (2021) y Almaraz et al. (2008) que encuentran que un milímetro reduce el rendimiento en 0.036 toneladas por hectárea en Tanzania y que un incremento de 10 milímetros de lluvia reduce el rendimiento en 77 kilogramos por hectárea en Quebec, Canadá. De acuerdo con la literatura de agronomía, existe una relación de U invertida entre el rendimiento y la lluvia, por lo que se espera que la contribución marginal de la lluvia al rendimiento pueda ser positiva o negativa, i.e. positiva cuando el cultivo tiene un nivel de lluvia menor al óptimo y negativa cuando el cultivo tiene un nivel actual de lluvia superior al óptimo.

La estructura de este capítulo es la siguiente. En la primera sección se desarrolla la teoría que fundamenta el método de función de producción. La segunda sección presenta una revisión de literatura sobre estimaciones previas de funciones de producción para identificar los valores implícitos de la lluvia en la producción de maíz. En la tercera sección se describe la metodología para estimar los valores implícitos de atributos ambientales. La cuarta sección muestra la estimación de una función de producción del maíz y la identificación del valor implícito de la lluvia en México durante el periodo 2003-2021. Por último, la sección 5 de este capítulo presenta las consideraciones finales sobre el método.

2.1. Teoría

Los métodos de valoración económica ambiental regularmente identifican el impacto de un cambio en la calidad de los servicios ecosistémicos en los hogares. Sin embargo, dichos cambios también pueden influir en los procesos de producción de las unidades económicas. El marco teórico de una función de producción permite identificar el valor de cambios en los factores de producción asumiendo que las empresas pueden ajustar las cantidades de ciertos insumos, pero que no son capaces de modificar la cantidad o calidad de los factores de producción ambientales, e.g. temperatura o lluvia. Se puede asumir que para la producción de cierto bien q se requieren dos factores de producción x1 y x2, cuyos precios son w1 y w2 y que el objetivo de la empresa es producir cierta cantidad de q al menor costo posible. Se puede asumir también que x1 es un factor de producción ambiental y que x2 representa la cantidad de otros insumos necesarios para la producción. Si tenemos una función de producción f (x1, x2), el problema de minimización de costos de la empresa es como sigue (Varian, 2010):

sujeta a f (x1, x2) = q (1)

Si se asume que en el proceso de optimización de la empresa no se internaliza el valor de los servicios que provee el ecosistema, dado que no existe un mercado para el factor de producción ambiental, i.e. w1 = 0, el problema de optimización anterior podría reescribirse como:

sujeta a f (x1, x2) = q (2)

Así, de la solución del problema de optimización anterior resulta la función de costos mínimos necesarios para producir la cantidad deseada de q. La función de costos mínimos depende de w2, q y x1, es decir, c(w2, q, x1). Utilizando la función de costos anterior, la contribución al bienestar social que surge de la producción y el consumo del bien en cuestión se puede definir como (Perman et al., 2011):

(3)

Si se calcula la derivada parcial de la función de bienestar social con respecto al factor de producción ambiental x1, se tiene que:

(4)

La expresión anterior indica que el valor del cambio marginal en el factor de producción ambiental es igual al aumento o disminución del costo. Dicho valor es equivalente a la multiplicación del cambio en la producción por el precio del producto, esto es:

(5)

Esta última expresión resulta útil para obtener el valor implícito (marginal) del atributo o factor de producción ambiental y será muy relevante para el caso práctico que se aborda en este capítulo. Para identificar el valor de un cambio no marginal del factor de producción ambiental se puede utilizar la siguiente expresión:

(6)

donde x10 es el nivel inicial del factor de producción ambiental, x11 es el nivel final del factor de producción ambiental, q0 y q1 son los niveles de producción correspondientes. Es importante mencionar que el caso práctico se enfoca en valorar cambios marginales, sin embargo, los lectores pueden utilizar la expresión anterior para valorar cambios no marginales, por ejemplo, utilizar los parámetros estimados de la función de producción para simular impactos potenciales de diferentes escenarios de cambio climático en el rendimiento de diferentes cultivos.

2.2. Revisión de literatura

En esta sección se presenta la revisión de literatura sobre aquellos estudios que identifican el valor implícito de la lluvia mediante la metodología de función de producción. El cuadro 2 muestra el listado de estudios, el lugar de aplicación, el método, las unidades de medida y los resultados principales. Ejercicios similares al que se presenta en este capítulo se han desarrollado en una gran variedad de países y regiones utilizando las metodologías de regresión lineal, series de tiempo, datos panel, modelo CERES y modelos FGLS. En los modelos utilizados, la variable dependiente está expresada en kilogramos, toneladas o quintales por hectárea, mientras que la unidad de medida de la lluvia puede ser expresada en milímetros totales de lluvia por periodo, e.g. mes, año o temporada. Es importante señalar que la revisión de literatura es de gran utilidad para seleccionar el método de estimación y la forma en la que se construyen tanto la variable dependiente como las variables independientes del modelo.

Cuadro 2.
Síntesis de la revisión de literatura sobre función de producción

Autor (año)

Lugar

Método

Unidad de medida del rendimiento

Unidad de medida de la precipitación

Efecto marginal (cambio
en el rendimiento dado
un cambio en precipitación)

Verón, de Abelleyra y Lobell (2015).

Pampas, Argentina

(33 condados)

-Regresión lineal
-Series de tiempo
-Datos panel

Kg/ha

mm

0.022 %.mm−1

Blanc (2012)

África

Sub-Sahariana

Modelo panel

Ton/ha (Media =1.0)

mm
(Media =387204)

Un aumento de 100 mm en la precipitación provocará un aumento del rendimiento del maíz del 1,7%. *(Con un valor medio de 24,3˚C)

Lobell, D. B., & Burke, M. B. (2010)

África sub-sahariano (CERES model) (simulación)

CERES-Maize
Series de tiempo
Panel
Cross-section

Cambio en la mediana del rendimiento estimado/-20% reduc. precipitación

Reducción de 20% de precipitación

Cambio en la mediana del rendimiento estimado (Datos a escala de campo):
CERES=-5.8%
Time Series=-3.9%
Panel=-9.0%
Cross-Section=-3.4%

Wu et al. (2021)

China

Modelo FGLS

667 kg/m2
(Media =305.24)

mm
(Media =571.10)

Por 1 mm de aumento en la precipitación, el rendimiento del maíz aumentó 0.014%.

Atiah et al. (2021)

Ghana

Regresión multivariada

TM/ha (toneladas métricas por hectárea)

mm

Por 1 mm que aumente la precipitación disminuye el rendimiento anual del maíz en 0.0005 MT-ha-1

Rowhani et al. (2011)

Tanzania

Modelo lineal mixto

Ton/ha
(Media =1.3)

mm
(Media=70-90 mm)

Un aumento de la precipitación de 0.1 en CVP reduce los rendimientos en 0.036 ± 0.018 toneladas/ha.

Epule et al. (2021)

Uganda

Regresión lineal simple

Hg/ha/año

mm

El rendimiento del maíz se explica en un 60% por los cambios en las precipitaciones anuales de la temporada de crecimiento.

Bekuma Abdisa et al. (2022)

Etiopía

Regresión lineal simple

Qt/ha (quintal por hectárea)
Medias
Nivel zona=32.36
Nivel regional=27.50
Nivel nacional=26.31

mm
(Media =1515.7)

Un aumento de una unidad de precipitación (mm) se asocia con un incremento de 0.010857 quintales por hectárea.

Almaraz et al. (2008)

Monteregie, Quebec
Canadá

Regresión lineal múltiple

Kg/ha

mm

El rendimiento disminuyó
aproximadamente 77 kg por ha por cada 10 mm de aumento de lluvia

Grover, Karsten y Roth (2009)

Pensilvania

Regresión lineal simple

Mg/ha

mm

En el estudio actual, el análisis de regresión indicó que, cuando la precipitación de junio y julio aumentó en 1 mm y todos los demás factores fueron constantes, el rendimiento de grano de maíz aumentó en 0.017 y 0.03 Mg/ha, respectivamente. En contraste, cuando la precipitación de mayo aumentó en 1 mm y otros factores se mantuvieron constantes, el rendimiento del maíz disminuyó en 0.026 Mg/ ha.

Fuente: elaboración propia con base en la revisión de literatura.

El valor de la lluvia que se encuentra en estudios previos varía en función del nivel actual de lluvia del sitio de estudio. Algunos estudios señalan que la relación que existe entre la lluvia y el rendimiento de algún cultivo tienen una forma de U invertida, i.e. existe un nivel de lluvia que genera el máximo rendimiento posible (Mendelsohn et al., 1994). Por esta razón, los efectos marginales o valor implícito de una unidad de lluvia pueden ser positivos o negativos. Serán positivos cuando el nivel actual de lluvia sea inferior al óptimo y negativos en lugares en donde el nivel actual de lluvia sea superior al óptimo. En la revisión de literatura se encontraron ambos efectos. Por un lado, autores como Verón et al. (2015), Blanc (2012), Wu et al. (2021) y Bekuma Abdisa et al. (2022) encuentran un efecto positivo de la lluvia en el rendimiento del maíz. Por otro lado, autores como Lobell y Burke (2010), Rowhani et al. (2011) y Almaraz et al. (2008) identifican un valor implícito negativo de la lluvia. Por lo anterior, esperamos encontrar algo similar en el caso práctico que se presenta en este capítulo.

Con base en la revisión de literatura sobre casos de estudio similares al de este capítulo y la disponibilidad de información estadística para México, utilizaremos un modelo de datos panel a nivel municipal durante el periodo 2003-2021, el cual ha sido empleado en la literatura. Además, parece existir un consenso en las unidades de medida del rendimiento y de la lluvia, toneladas por hectárea y milímetros de lluvia durante un periodo determinado, respectivamente. En la siguiente sección describimos la metodología en extenso.

2.3. Método

La valoración económica ambiental usando el método de función de producción requiere realizar los siguientes pasos:

1. Definir el SE a valorar. Se debe identificar un SE que se pueda considerar un insumo a la producción de un bien que tenga un valor de mercado. Regularmente se aplica para bienes agrícolas, también se puede aplicar para ganadería, actividades forestales, e industria.

2. Definir el área de estudio. Este método se puede aplicar a nivel nacional, regional, municipal o local.

3. Identificar las fuentes de información. La base de datos tiene que considerar tanto el SE a valorar como el área. La unidad de estudio puede ser a nivel país, estado, región, unidad productiva.

a) SE: se necesita identificar la oferta en unidades físicas, e.g. milímetros de lluvia, temperatura, nutrientes en el suelo.

b) Producto: se requiere el volumen de producción, en valores totales o en rendimiento. Asimismo, se requiere tener el valor de mercado.

c) Insumos: son variables que inciden en la producción se pueden considerar mano de obra, superficie de siembra, maquinaria, uso de fertilizantes, entre otros; los cuales tienen que estar expresados en unidades físicas (no monetarias).

La información se puede tener con observaciones espaciales, temporales, o la combinación de ambas. Las fuentes de información incluyen censos agropecuarios, sistemas de información agropecuaria, estadísticas de organismos internacionales como la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO por sus siglas en inglés), entre otros. Asimismo, se pueden levantar encuestas específicas para recabar la información de una zona en particular.

5. Seleccionar el método econométrico de estimación de la función de producción. Dependerá del tipo de información disponible, si es de sección cruzada, serie de tiempo o panel.

6. Con los coeficientes estimados se identifica el aporte marginal del SE en la producción.

7. Con el valor de mercado del producto y el aporte marginal estimado, se obtiene el valor monetario que el SE aporta.

En la sección de teoría de este capítulo se mostró que el valor implícito (marginal) del factor de producción ambiental se obtiene al multiplicar la contribución marginal de dicho factor al producto por el precio del bien producido (ver ecuación (5)). Para obtener dicho valor, primero se define la función de producción q(x1, x2). Debido a que en el caso práctico se estima una función de producción para el maíz blanco con el objetivo de identificar el valor implícito de la lluvia, se realizó una revisión de estudios en donde se especifica una función de producción para productos agrícolas. La literatura en agronomía sugiere una relación no lineal entre rendimiento de un cultivo y variables climáticas como la lluvia (Mendelsohn et al., 1994), la cual se define de la siguiente manera:

(7)

donde q es la producción por unidad de tierra, e.g. toneladas por hectárea, x1 es la cantidad de lluvia, xk–1 representa el conjunto de factores de producción distintos a la lluvia, β0 – βk son los parámetros asociados a cada uno de los factores de producción y u es el término de error.

Box y Cox (1964) plantean la posibilidad de hacer una transformación de la variable dependiente para mejorar la calidad de las estimaciones. Los autores proponen una familia de transformaciones que van desde q hasta qθ, donde el parámetro θ define alguna transformación en particular. Por ejemplo:

(8)

Dicha transformación es válida cuando q > 0, como es el caso de la producción o del rendimiento de algún cultivo. De acuerdo con Box y Cox (1964), la transformación definida en (8) se prefiere sobre otras porque es continua en θ = 0. Por lo tanto, si el valor del parámetro θ es cero, o muy cercano a cero, se prefiere una forma funcional Log-lineal, es decir, transformar a la variable dependiente calculando su logaritmo.

Considerando que se tiene información estadística que proviene de varios individuos y múltiples periodos de tiempo, se reescribe la expresión (7) como sigue:

(9)

Por las características de la función (9) y de la información estadística, los parámetros β0 – βk se pueden estimar mediante, al menos, tres metodologías: i) mínimos cuadrados ordinarios agrupados (POLS por sus siglas en inglés), ii) panel con efectos fijos (FE por sus siglas en inglés) y iii) panel con efectos aleatorios (RE por sus siglas en inglés). La estimación mediante POLS asume que el modelo en (9) es (Wooldridge, 2013):

• Lineal en los parámetros

• Existe una muestra aleatoria de donde proviene la información para x1it – xk–1it

• No hay colinealidad perfecta entre variables independientes (factores de producción)

• El valor esperado del error, dados los valores de las variables independientes, es cero

• Para cualquier valor de las variables independientes, la varianza del error es constante

De acuerdo con la metodología de datos panel FE y RE, se reescribe la ecuación (9) como sigue:

(10)

donde ai representan factores inobservables específicos de cada individuo i. Es importante señalar que si la prueba Box-Cox sugiere una forma funcional Log-lineal, qit debe ser reemplazada por ln(qit) en las ecuaciones (9) y (10). La ecuación (10) es un modelo de datos panel con efectos aleatorios (RE) cuando los factores inobservables ai no se correlacionan con ninguno de los factores de producción x1it – xk–1it, es decir:

Cov(xkit, ai) = 0, t = 1,2, …, T; k = 1,2, …, K (11)

Por otro lado, cuando los factores inobservables ai están correlacionados con alguno(s) de los factores de producción x1it – xk–1it, la ecuación (10) es un modelo de datos panel con efectos fijos (FE), es decir, cuando:

Cov(xkit, ai) ≠ 0, t = 1,2, …, T; k = 1,2, …, K (12)

En general, los modelos de datos panel se prefieren sobre los modelos POLS debido a que estos últimos suelen ser altamente susceptibles a los problemas que genera la omisión de variables, e.g. endogeneidad y sesgo en los parámetros estimados. Para seleccionar el método más apropiado entre RE y FE podemos utilizar la prueba de Hausman (Hausman, 1978). La prueba realiza una comparación entre los estimadores de RE y de FE e indica que los de FE son consistentes bajo H0 y H1, mientras que los estimadores de RE son consistentes únicamente bajo H0. Si los estimadores de FE y RE son estadísticamente distintos en conjunto, entonces se rechaza H0, es decir, se prefiere el modelo de FE. El estadístico de la prueba de Hausman H se define como sigue:

bajo H0 (13)

donde son los estimadores de FE, es el vector de estimadores de RE, es la varianza de la diferencia entre estimadores de FE y RE, y χ2 (h) es una distribución Chi-cuadrada. Así, si la diferencia entre estimadores es sistemáticamente diferente de cero en conjunto, i.e. se rechaza H0, se prefiere el modelo de FE.

Considerando las formas funcionales definidas en las ecuaciones (9) y (10), el valor implícito del factor de producción ambiental v evaluado en la media, se puede obtener mediante la siguiente expresión si se trata de una forma funcional lineal-lineal:

(14)

donde es el precio promedio del producto y es el valor promedio del factor de producción ambiental. Si la prueba Box-Cox sugiere una forma funcional Log-lineal, el valor implícito se obtiene de la siguiente manera:

(15)

donde es el rendimiento promedio. En el siguiente apartado se presenta el caso práctico estimando una función de producción para el maíz grano en México durante el periodo 2003-2021 en donde se muestra de manera detallada el proceso de identificación del valor implícito de la lluvia.

2.4. Caso práctico

Para mostrar el desarrollo de la metodología presentada en este capítulo se estimaron diversas funciones de producción para el maíz grano en México. El objetivo de estos ejercicios es identificar el valor implícito de la lluvia a nivel nacional en los casos de: i) la producción total, ii) la producción de riego durante la temporada primavera-verano, iii) la producción de temporal durante la temporada de primavera-verano, iv) la producción de riego durante la temporada de otoño-invierno, y v) la producción de temporal durante la temporada de otoño-invierno siguiendo el procedimiento descrito en la sección de metodología de este capítulo.

La variable dependiente en las ecuaciones (8) y (9) se define como la producción de maíz por hectárea en el municipio i en el tiempo t. El Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera (SIAP) reporta, entre otras cosas, información sobre el volumen de producción y la superficie cosechada de cada uno de los cultivos que se produjeron en cada uno de los municipios de México durante el periodo 2003-2022.2 Con base en dicha información, se calcula el rendimiento por hectárea promedio para cada uno de los municipios que produjeron maíz grano. Usando la metodología presentada se pueden realizar estimaciones para otros cultivos.

Para calcular la cantidad de lluvia se realizó el siguiente procedimiento. Fick y Hijmans (2017) publican información sobre niveles mensuales históricos de lluvia desde 1960 hasta 2021 para todo el planeta en la plataforma WorldClim.3 Los datos de lluvia se encuentran en un formato de Sistemas de Información Georreferenciada (GIS por sus siglas en inglés) tipo ráster, y cuentan con una resolución espacial de 2.5 minutos (~21 km2 en el Ecuador). Debido a que la información del SIAP (Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera) sobre la producción de maíz grano se reporta a nivel municipal, se usó el ráster Global Land Cover-SHARE (GLC-SHARE) publicado por FAO (2014) (Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura), que contiene la ubicación de las áreas agrícolas, para calcular el promedio ponderado por área de la cantidad de lluvia en cada uno de los municipios, años y temporada de siembra correspondiente. Con base en estudios que identifican el impacto del cambio climático en la agricultura (Mendelsohn y Dinar, 2009), las estaciones de primavera-verano y otoño-invierno comprenden el promedio de lluvia durante los meses de marzo-agosto y de septiembre-febrero, respectivamente. Debido a que los datos sobre lluvia no están disponibles para el año 2022, la estimación de la función de producción comprende el periodo 2003-2021. Por último, la base de datos del SIAP contiene el precio medio rural,4 el cual sirve para transformar unidades físicas provenientes de la función de producción estimada en unidades monetarias como se indica en la ecuación (5).

Para mostrar espacialmente la distribución de las variables de interés del ejercicio, Stata (software estadístico) tiene herramientas que permiten trabajar con bases de datos GIS (sistema de información geográfica). Los comandos shp2dta y spmap convierten bases de datos GIS en formato de Stata (.dta) y grafican la distribución espacial de dicha información. Al abrir el programa de Stata, se tiene que verificar que dichos comandos estén correctamente instalados. Para ello, se usan las siguientes instrucciones:5

• ssc install shp2dta

• ssc install spmap

Una vez que los comandos anteriores se encuentran instalados y actualizados, se tiene que definir el directorio de trabajo en Stata para organizar toda la información estadística y los resultados del caso práctico. En este caso, se usó el comando cd como sigue:6

• cd “C:\Users\sbasu\OneDrive\Desktop\PAPIME 2023\Funcion de produccion\Datos”

Para graficar la distribución espacial de las variables de interés se usaron los archivos 00mun y Base_funcion_produccion, donde el primero es una base de datos GIS tipo polígono con el marco geoestadístico municipal de 2022 publicado por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía de México (INEGI, 2022) y el segundo contiene la información del rendimiento por hectárea, nivel de lluvia y precio medio rural del maíz grano en cada municipio. Para poder manipular el marco geoestadístico municipal en Stata se usa la siguiente instrucción, la cual genera dos archivos: municipios.dta y municipiosxy.dta:

• shp2dta using “00mun”, database(municipios) coordinates(municipiosxy) genid(id) gencentroids(c) replace

Para unir el archivo municipios.dta con la base de datos de rendimiento, lluvia y precios utilizando el identificador de municipio CVEGEO se usan las siguientes instrucciones:

• use “municipios”, clear

• merge 1:m CVEGEO using “Base_funcion_produccion”

Es importante mencionar que se utiliza el criterio 1:m en el comando merge puesto que en el marco geoestadístico el identificador de municipio CVEGEO es único (i.e. un identificador por polígono), mientras que, en la base de datos Base_funcion_produccion, el registro para un municipio aparece en múltiples ocasiones (i.e. un registro por año durante el periodo 2003-2021). Una vez que tenemos la unión entre el marco geoestadístico municipal y la base de datos de producción, podemos utilizar el comando spmap para graficar espacialmente la distribución del rendimiento del maíz, el precio medio rural y los niveles de lluvia en las estaciones primavera-verano y otoño-invierno. Las instrucciones para generar los mapas correspondientes y guardarlos en el fólder de trabajo con un formato PDF son las siguientes7 (ver mapas 1a-1d):

Mapa 1.
Rendimiento promedio anual, precio medio rural, precipitación media (2021)

Mapa 1a. Rendimiento del maíz blanco (ton/ha)

Mapa 1b. Precio del maíz blanco ($/ha)

Mapa 1c. Precipitación Prim-Ver (mm/mes)

Mapa 1d. Precipitación Oto-Inv (mm/mes)

Fuente: elaboración propia con datos del SIAP, Marco Geoestadístico municipal 2022 y WorldClim.

• spmap ren_tot if anio==2021 using municipiosxy, id(id) fcolor(Blues) legend(on) leglabel(Municipios) legtitle(Rendimiento del maíz blanco) legend(size(small)) clnumber(8) polygon(data(municipiosxy) legenda(on) leglabel(Municipios sin producción de maíz))

• graph export “Mapa1a.pdf”, as(pdf) name(“Graph”) replace

• spmap precio_siap if anio==2021 using municipiosxy, id(id) fcolor(Blues) legend(on) leglabel(Municipios) legtitle(Precio medio rural del maíz blanco) legend(size(small)) clnumber(8) polygon(data(municipiosxy) legenda(on) leglabel(Municipios sin producción de maíz))

• graph export “Mapa1b.pdf”, as(pdf) name(“Graph”) replace

• spmap precss if anio==2021 using municipiosxy, id(id) fcolor(Blues) legend(on) leglabel(Municipios) legtitle(Precipitación Prim-Ver (mm/mes)) legend(size(small)) clnumber(8) polygon(data(municipiosxy) legenda(on) leglabel(Municipios sin producción de maíz))

• graph export “Mapa1c.pdf”, as(pdf) name(“Graph”) replace

• spmap precaw if anio==2021 using municipiosxy, id(id) fcolor(Blues) legend(on) leglabel(Municipios) legtitle(Precipitación Oto-Inv (mm/mes)) legend(size(small)) clnumber(8) polygon(data(municipiosxy) legenda(on) leglabel(Municipios sin producción de maíz))

• graph export “Mapa1d.pdf”, as(pdf) name(“Graph”) replace

Se puede observar que los rendimientos más altos se encuentran en el centro-poniente y norponiente de México, los precios medios rurales, en general, muestran una correlación entre media y alta con el rendimiento, mientras que los niveles más altos de lluvia se observan en el oriente y sur de México.

Antes de estimar los parámetros de la función, es importante conocer las distribuciones de las variables de interés. Para hacerlo, se tiene que asegurar que el comando outreg2 esté correctamente instalado, pues permitirá exportar tanto estadísticas descriptivas como los resultados que se obtengan en este caso práctico:

• ssc install outreg2

Una vez que outreg2 está actualizado, con los siguientes comandos se abre la base de datos Base_funcion_produccion y se genera un cuadro en Word con las estadísticas descriptivas de las variables:8

• use “Base_funcion_produccion”, clear

• outreg2 using “Descriptivas_funcion_produccion”, word sum(log) replace label(insert)

El cuadro 3 muestra que el rendimiento promedio del maíz grano en México, durante el periodo 2003-2021, ha sido de 2.27 toneladas por hectárea, si se consideran ambas temporadas de siembra y de modalidad de riego. El rango del rendimiento va desde 41 kilogramos hasta 12.91 toneladas por hectárea, lo cual sugiere una amplia heterogeneidad en la producción de maíz. Si se toma en cuenta las producciones en cada una de las temporadas y modalidades, se tiene que los rendimientos promedio más altos se obtienen en primavera-verano bajo sistemas de riego, y los más bajos en otoño-invierno de temporal. El promedio de lluvia en primavera-verano y en otoño-invierno es de 113.8 y 70.5 milímetros por mes, respectivamente. Por último, el precio medio rural medio durante el periodo es de 3,382 pesos por tonelada.

Cuadro 3.
Estadísticas descriptivas 2003-2021

(1)

(2)

(3)

(4)

VARIABLES

LABELS

mean

sd

min

max

ren_PV_R

Rendimiento Prim-Ver con riego (ton/ha)

4.338

2.319

0.300

13.92

ren_PV_T

Rendimiento Prim-Ver de temporal (ton/ha)

1.773

1.376

0.0300

15

ren_OI_R

Rendimiento Oto-Inv con riego (ton/ha)

3.537

1.816

0.388

17

ren_OI_T

Rendimiento Oto-Inv de temporal (ton/ha)

1.757

0.982

0.178

10.18

ren_tot

Rendimiento Anual (ton/ha)

2.268

1.816

0.0417

12.91

precio_siap

Precio medio rural ($/ton)

3,382

1,003

566.7

8,000

precss

Precipitacion Prim-Ver (10mm/mes)

11.38

5.803

0.0801

57.18

precaw

Precipitacion Oto-Inv (10mm/mes)

7.052

5.231

0.247

57.09

Fuente: elaboración propia con datos del Marco Geoestadístico Municipal 2022 (INEGI, 2022), del SIAP (SADER, 2021), de Fick y Hijmans (2017).

Además de presentar las estadísticas descriptivas, se grafican las distribuciones de las variables de interés y se guardan los histogramas en un archivo PDF con las siguientes instrucciones (ver gráficas 1a-1d):

• histogram ren_PV_R, ytitle(“Densidad”)

• graph export “Grafica2a.pdf”, as(pdf) name(“Graph”) replace

• histogram ren_PV_T, ytitle(„Densidad“)

• graph export “Grafica2b.pdf”, as(pdf) name(“Graph”) replace

• histogram ren_OI_R, ytitle(“Densidad”)

• graph export “Grafica2c.pdf”, as(pdf) name(“Graph”) replace

• histogram ren_OI_T, ytitle(„Densidad“)

• graph export “Grafica2d.pdf”, as(pdf) name(“Graph”) replace

Gráfica 1.
Distribución de los rendimientos del maíz blanco 2003-2021

Gráfico 1a. Rendimiento en Primavera-Verano con riego

Gráfico 1b. Rendimiento en Primavera-Verano de temporal

Gráfico 1c. Rendimiento en Otoño-Invierno con riego

Gráfico 1d. Rendimiento en Otoño-Invierno de temporal

Fuente: elaboración propia con datos del Servicio de Información Alimentaria y Pesquera SIAP.

Siguiendo la metodología descrita anteriormente, la prueba Box-Cox permite identificar la mejor forma funcional de la función de producción. Antes de realizar la prueba, se genera el cuadrado de la lluvia de las dos temporadas con las siguientes instrucciones:9

• gen precss2=precss^2

• gen precaw2=precaw^2

Al momento de estimar la prueba Box-Cox se deben considerar todas las variables explicativas de la función de producción, y la variable dependiente debe aparecer en su forma lineal. El siguiente comando permite estimar la prueba Box-Cox en Stata:

• boxcox ren_tot precss precss2 precaw precaw2

Los resultados sugieren que ̂ = −0.0181 (SE = 0.0056), por lo tanto, se debe utilizar una forma funcional Log-lineal, esto es el logaritmo natural del rendimiento por hectárea en la función de producción. Para ello, se genera el logaritmo de los rendimientos correspondientes con el siguiente conjunto de instrucciones:

• gen lren_tot=ln(ren_tot)

• gen lren_PV_R=ln(ren_PV_R)

• gen lren_PV_T=ln(ren_PV_T)

• gen lren_OI_R=ln(ren_OI_R)

• gen lren_OI_T=ln(ren_OI_T)

Debido a que la base de datos Base_funcion_produccion es un panel de datos, se tiene que declarar en Stata que se trata de este tipo de información mediante los siguientes comandos:

• encode CVEGEO, gen(mun)

• xtset mun anio

el primero de ellos genera la variable mun, la cual contiene un identificador numérico del identificador CVEGEO, y el segundo comando declara el panel de datos siendo mun el identificador de municipio y anio el indicador de tiempo. Una vez que se declara el tipo de información que utilizaremos, podemos estimar las tres funciones de producción definidas en la sección de metodología de este capítulo: i) POLS, ii) panel RE y iii) panel FE, y exportarlos a un archivo de Word utilizando las siguientes instrucciones (ver cuadro 4):

Cuadro 4.
Parámetros estimados de la función de producción de maíz grano

(1)

(2)

(3)

VARIABLES

POLS

RE

FE

Precss

-0.0079***

0.0084***

0.0129***

(0.0021)

(0.0016)

(0.0016)

c.precss#c.precss

0.0002***

-0.0001***

-0.0002***

(0.0001)

(0.0000)

(0.0000)

Precaw

-0.0347***

0.0091***

0.0163***

(0.0022)

(0.0017)

(0.0018)

c.precaw#c.precaw

0.0007***

-0.0003***

-0.0004***

(0.0001)

(0.0001)

(0.0001)

Constant

0.8070***

0.4462***

0.3539***

(0.0131)

(0.0200)

(0.0163)

Observations

43,610

43,610

43,610

R-squared

0.024

0.004

Number of mun

2,387

2,387

Standard errors in parentheses.

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Fuente: elaboración propia con datos del Marco Geoestadístico Municipal (INEGI, 2022), del Servicio de Información Alimentaria y Pesquera SIAP (SADER, 2021), de Fick y Hijmans (2017). Nota: la variable dependiente es el logaritmo natural del rendimiento por hectárea de maíz en el municipio y año correspondiente.

• regress lren_tot c.precss c.precss#c.precss c.precaw c.precaw#c.precaw

• outreg2 using “Funcion_produccion_1”, word bdec(4) sdec(4) replace ctitle(POLS)

• xtreg lren_tot c.precss c.precss#c.precss c.precaw c.precaw#c.precaw, re

• estimates store random

• outreg2 using “Funcion_produccion_1”, word bdec(4) sdec(4) append ctitle(RE)

• xtreg lren_tot c.precss c.precss#c.precss c.precaw c.precaw#c.precaw, fe

• estimates store fixed

• outreg2 using “Funcion_produccion_1”, word bdec(4) sdec(4) append ctitle(FE)

El comando estimates store que aparece inmediatamente después de estimar cada uno de los modelos permite guardar los resultados de la estimación correspondiente en la memoria de Stata. Los resultados sugieren que existen relaciones no lineales entre la lluvia y el rendimiento medio por hectárea del maíz en México (considerando las dos temporadas y las dos modalidades). Sin embargo, la metodología POLS identifica una relación tipo U, mientras que las metodologías RE y FE identifican una relación tipo U-invertida, lo cual se alinea con lo que sugiere la literatura en agronomía (Mendelsohn et al., 1994).

Como se señala en la sección de metodología, los estimadores POLS pueden estar sesgados debido a un problema de variables omitidas. En este caso práctico, es muy probable que los supuestos sobre los que descansa el modelo POLS no se cumplan, por ejemplo, el término de error contiene información sobre capital y trabajo, y dichos factores pueden estar correlacionados con la cantidad de lluvia, pues cuando hay poca lluvia los agricultores pueden incorporar más capital al instalar un sistema de riego y con ello influir sobre el rendimiento. Por esta razón, se prefieren los modelos RE y FE. Siguiendo el planteamiento metodológico, la prueba Hausman nos permite saber si FE es superior a RE. Para estimar el estadístico H definido en la expresión (12), se utiliza el siguiente comando (nótese que el comando utiliza las estimaciones de FE y RE almacenadas anteriormente en la memoria de Stata):

• hausman fixed random, sigmamore

Los resultados de la prueba indican que H = 199.30 (Prob > chi2 = 0.0000), por lo tanto, no se rechaza la hipótesis H1, es decir, se prefieren los estimadores del modelo FE. El comando xtreg en Stata nos permite estimar modelos panel con efectos fijos. El siguiente conjunto de instrucciones estima modelos FE para i) todas las temporadas y modalidades, ii) primavera-verano con riego, iii) primavera-verano con temporal, iv) otoño-invierno con riego, v) otoño-invierno con temporal, respectivamente (ver cuadro 5):10

Cuadro 5.
Parámetros estimados de la función de producción de maíz grano

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

VARIABLES

Todos

PV-R

PV-T

OI-R

OI-T

Precss

0.0129***

0.0160***

0.0496***

-0.0057***

-0.0023

(0.0018)

(0.0028)

(0.0025)

(0.0020)

(0.0024)

c.precss#c.precss

-0.0002***

-0.0005***

-0.0009***

0.0001*

-0.0001

(0.0000)

(0.0001)

(0.0001)

(0.0001)

(0.0001)

Precaw

0.0163***

0.0326***

0.0400***

0.0238***

0.0077**

(0.0021)

(0.0044)

(0.0032)

(0.0036)

(0.0032)

c.precaw#c.precaw

-0.0004***

-0.0012***

-0.0010***

-0.0009***

-0.0001

(0.0001)

(0.0003)

(0.0001)

(0.0002)

(0.0001)

Constant

0.3539***

1.1241***

-0.3144***

1.1056***

0.4077***

(0.0218)

(0.0220)

(0.0279)

(0.0215)

(0.0442)

Observations

43,610

19,178

41,377

12,817

9,514

R-squared

0.004

0.009

0.031

0.007

0.006

Number of mun

2,387

1,292

2,327

898

633

Robust standard errors in parentheses.

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

• xtreg lren_tot c.precss c.precss#c.precss c.precaw c.precaw#c.precaw, robust fe

• outreg2 using “Funcion_produccion_2”, word bdec(4) sdec(4) replace ctitle(Todos)

• estimates store modelo1

• xtreg lren_PV_R c.precss c.precss#c.precss c.precaw c.precaw#c.precaw, robust fe

• outreg2 using “Funcion_produccion_2”, word bdec(4) sdec(4) append ctitle(PV-R)

• estimates store modelo2

• xtreg lren_PV_T c.precss c.precss#c.precss c.precaw c.precaw#c.precaw, robust fe

• outreg2 using “Funcion_produccion_2”, word bdec(4) sdec(4) append ctitle(PV-T)

• estimates store modelo3

• xtreg lren_OI_R c.precss c.precss#c.precss c.precaw c.precaw#c.precaw, robust fe

• outreg2 using “Funcion_produccion_2”, word bdec(4) sdec(4) append ctitle(OI-R)

• estimates store modelo4

• xtreg lren_OI_T c.precss c.precss#c.precss c.precaw c.precaw#c.precaw, robust fe

• outreg2 using “Funcion_produccion_2”, word bdec(4) sdec(4) append ctitle(OI-T)

• estimates store modelo5

El cuadro 5 muestra los parámetros estimados de la función de producción para cada una de las temporadas y modalidades de producción de maíz grano. En la mayoría de los casos, se presenta una relación tipo U-invertida entre la lluvia y el rendimiento del maíz, como lo sugieren los estudios de agronomía, excepto en los casos de la lluvia de primavera-verano y el rendimiento en otoño-invierno (ver columnas (4) y (5)). Diversos autores señalan que la cantidad de lluvia que corresponde a un periodo fuera del tiempo de producción también influye en la cantidad de producto obtenida, puesto que la lluvia fuera del periodo de producción propicia que el nacimiento de la planta sea más probable al mantener humedad en el suelo y, por otro lado, puede influir sobre la proliferación de plagas.

Una vez que estimamos la función de producción para el maíz, podemos calcular el valor implícito de la lluvia siguiendo la metodología descrita en este capítulo. Calculamos los valores medios de los rendimientos y del precio con las siguientes instrucciones (el comando sum calcula las estadísticas descriptivas de la variable y el comando scalar genera un escalar con el valor de la media de la variable correspondiente para usarlo en los siguientes pasos):

• sum ren_tot

• scalar ren1=r(mean)

• sum ren_PV_R

• scalar ren2=r(mean)

• sum ren_PV_T

• scalar ren3=r(mean)

• sum ren_OI_R

• scalar ren4=r(mean)

• sum ren_OI_T

• scalar ren5=r(mean)

• sum precio_siap if anio==2021

• scalar pmr=r(mean)

Al tener las medias definidas, podemos reactivar las estimaciones previas del modelo correspondiente mediante el comando estimates restore, y con el comando margins calcular la derivada parcial de la función de producción con respecto al nivel de lluvia, i.e. , evaluada en la media, y con el comando nlcom calcular la semi-elasticidad y el valor implícito de la lluvia expresado en pesos por hectárea por 10 milímetros por mes,11 i.e. . Los siguientes comandos generan un cuadro en Word con las semi-elasticidades y valores implícitos de la lluvia para los 5 modelos del cuadro 5:

• estimates restore modelo1

• margins, dydx(precss precaw) atmeans post

• nlcom (precss_semi: _b[precss]) (precss_valor: _b[precss]*ren1*pmr) (precaw_semi: _b[precaw]) (precaw_valor: _b[precaw]*ren1*pmr), post

• outreg2 using “Valor_implicito”, word bdec(4) sdec(4) replace ctitle(Todos)

• estimates restore modelo2

• margins, dydx(precss precaw) atmeans post

• nlcom (precss_semi: _b[precss]) (precss_valor: _b[precss]*ren2*pmr) (precaw_semi: _b[precaw]) (precaw_valor: _b[precaw]*ren2*pmr), post

• outreg2 using “Valor_implicito”, word bdec(4) sdec(4) append ctitle(PV-R)

• estimates restore modelo3

• margins, dydx(precss precaw) atmeans post

• nlcom (precss_semi: _b[precss]) (precss_valor: _b[precss]*ren3*pmr) (precaw_semi: _b[precaw]) (precaw_valor: _b[precaw]*ren3*pmr), post

• outreg2 using “Valor_implicito”, word bdec(4) sdec(4) append ctitle(PV-T)

• estimates restore modelo4

• margins, dydx(precss precaw) atmeans post

• nlcom (precss_semi: _b[precss]) (precss_valor: _b[precss]*ren4*pmr) (precaw_semi: _b[precaw]) (precaw_valor: _b[precaw]*ren4*pmr), post

• outreg2 using “Valor_implicito”, word bdec(4) sdec(4) append ctitle(OI-R)

• estimates restore modelo5

• margins, dydx(precss precaw) atmeans post

• nlcom (precss_semi: _b[precss]) (precss_valor: _b[precss]*ren5*pmr) (precaw_semi: _b[precaw]) (precaw_valor: _b[precaw]*ren5*pmr), post

• outreg2 using “Valor_implicito”, word bdec(4) sdec(4) append ctitle(OI-T)

El cuadro 6 muestra las semi-elasticidades del rendimiento respecto a un cambio marginal en el nivel de lluvia con la terminación _semi, mientras que el valor implícito se muestra con la terminación _valor. Así, un aumento de 10 mm/mes de lluvia en primavera-verano se asocia con incrementos de entre 0.81 y 2.8% para la producción de primavera-verano con riego y primavera-verano con temporal. Esto equivale a valores implícitos de la lluvia de entre $89.6 y $236.6 pesos por hectárea por 10 mm/mes. Por otro lado, un aumento marginal de la lluvia que se presente en primavera-verano es perjudicial para la producción en otoño-invierno, esto es, 10 mm/mes adicionales al valor medio disminuye la producción entre -0.40 y -0.32% y en términos monetarios entre -$53.8 y -$33.4 pesos por hectárea. Esto se puede deber a que el nivel de lluvia en primavera-verano es relativamente alto y, en el margen, más lluvia puede perjudicar la producción de la siguiente temporada.

Cuadro 6.
Semi-elasticidades y valores implícitos de la lluvia

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

VARIABLES

Todos

PV-R

PV-T

OI-R

OI-T

precss_semi

0.0083***

0.0081***

0.0280***

-0.0032***

-0.0040***

(0.0010)

(0.0013)

(0.0011)

(0.0009)

(0.0010)

precss_valor

89.5898***

167.7631***

236.5805***

-53.8019***

-33.4233***

(10.4562)

(26.4870)

(9.0726)

(15.9937)

(8.2839)

precaw_semi

0.0114***

0.0223***

0.0263***

0.0131***

0.0052***

(0.0014)

(0.0022)

(0.0018)

(0.0018)

(0.0018)

precaw_valor

123.1832***

461.2408***

222.1574***

221.6926***

43.2981***

(14.8862)

(44.8448)

(14.9994)

(30.5798)

(14.8936)

Observations

43,610

19,178

41,377

12,817

9,514

Standard errors in parentheses.

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Fuente: elaboración propia con datos del Marco Geoestadístico Municipal (INEGI, 2022), del Servicio de Información Alimentaria y Pesquera SIAP (SADER, 2021), de Fick y Hijmans (2017).

En el caso de la lluvia durante la temporada otoño-invierno, contrario a los resultados obtenidos para la lluvia de primavera-verano, en todos los casos el incremento marginal de la lluvia de otoño-invierno, i.e. 10 mm/mes adicionales, se asocia con un incremento del rendimiento por hectárea de entre 0.52 y 2.6%. Respecto a los valores implícitos de 10 mm/mes, el rango oscila entre $43.3 y $461.2 pesos por hectárea. Es importante señalar que el valor implícito de la lluvia es sensible al precio medio rural que se utilice y al rendimiento promedio de la muestra correspondiente, por ello, el orden de las semi-elasticidades puede no coincidir con el orden de magnitud de los valores implícitos.

2.5. Conclusiones particulares y consideraciones del método

El método de función de producción suele utilizarse para identificar el valor implícito, o precio sombra, de los factores de producción necesarios para generar cierto producto. Dentro de dichos factores podemos encontrar al clima, especialmente en aquellas actividades económicas que son sensibles a éste, por ejemplo, la agricultura. En este capítulo se presenta la teoría, el método y la estimación de una función de producción para el maíz grano en México. Dicha función establece que, entre otros factores, la cantidad de maíz por hectárea depende de la precipitación que recibe el cultivo durante su desarrollo. Mediante un modelo de datos panel a nivel municipal en el periodo 2003-2021, se identificó el valor implícito de la lluvia.

Una de las ventajas más importantes de la metodología de función de producción es que la información estadística sobre cantidades, precios y atributos ambientales son fáciles de obtener pues existen mercados en los que se observan dichas variables. Además de lo anterior, existe un marco teórico sólido en la literatura económica que nos permite sustentar el procedimiento de identificación del valor económico de forma implícita. Otro aspecto importante por resaltar es que existen metodologías econométricas muy sólidas que nos permiten identificar los parámetros de la función de producción cuando se cuenta con información estadística con diferentes estructuras, tales como sección cruzada, series de tiempo y datos panel.

A pesar de que el método de función de producción tiene grandes ventajas, se deben reconocer sus limitaciones. Una de sus debilidades es que solo se pueden identificar valores de uso de servicios ecosistémicos. Además, la función de producción suele criticarse por su naturaleza de corto plazo. Por ejemplo, el valor implícito de un atributo ambiental puede cambias de un periodo a otro, debido a un choque de corto plazo en el precio que se utiliza para convertir unidades físicas a unidades monetarias. Podemos utilizar un caso extremo en el cual utilicemos el precio medio rural, y en otro caso el precio de exportación del bien para convertir unidades físicas en unidades monetarias de la contribución marginal del servicio ecosistémico al producto, y los resultados seguramente diferirán de forma importante. De la misma manera, la cantidad del servicio ecosistémico puede variar mucho de un periodo a otro, y eso podría modificar drásticamente su valor implícito. Dicho cambio puede deberse a algún evento extremo que reduzca de forma considerable la provisión del servicio ecosistémico en cuestión.

La estimación de los parámetros de la función de producción suele sufrir de problemas de endogeneidad que se originan por variables omitidas, i.e. el valor esperado del término de error condicionado en los valores de las variables explicativas no es cero. En el ejercicio que se presenta en este capítulo hacemos énfasis en que ese problema se puede observar cuando se estima el modelo POLS y, potencialmente, se puede resolver al estimar un modelo panel FE, puesto que los efectos fijos ai capturan las variaciones estructurales que existen entre individuos. Al capturar las variaciones entre individuos, el sesgo por variables omitidas se reduce. Por lo anterior, si se pretenden realizar ejercicios de valoración mediante función de producción, sugerimos controlar por todos los factores de producción para los que exista información estadística.

Los y las lectoras deben considerar que los resultados que surgen de la aplicación del método de función de producción al caso del maíz grano en México pueden refinarse, puesto que el objetivo de este capítulo es mostrar el desarrollo del método de una forma didáctica. Una estimación más rigurosa podría incorporar otras variables en la función de producción, tales como la temperatura, características del suelo, el capital utilizado, la mano de obra, insumos intermedios, entre otros. Además de lo anterior, se podrían estimar valores implícitos de la lluvia utilizando precios medios rurales y precios de exportación del maíz grano, o producto en cuestión, para obtener un rango de valores y no solo una estimación puntual. Por último, se podrían hacer estimaciones por grupos de municipios, por ejemplo, por regiones, por nivel de rendimiento, por nivel de lluvia, por percentiles, entre otros, para identificar la heterogeneidad del valor implícito de la lluvia en México. El método de función de producción es muy útil para identificar el valor de uso de bienes y servicios ambientales, ya sea una disminución o un incremento en su provisión, y relativamente sencillo de implementar. Por lo anterior, se sugiere a las y los lectores realizar sus propios ejercicios con el objetivo de familiarizarse con el método. Algunas posibilidades sobre valores que se pueden estimar mediante una función de producción agrícola podrían ser el riego, la polinización, las sequías, las inundaciones, los huracanes, entre otros. Sin duda, el método de función de producción brinda elementos teóricos y empíricos sólidos para identificar valores implícitos de servicios ecosistémicos.

Capítulo 3. Costo de viaje

Introducción

El método de costo de viaje (MCV) está basado en la teoría de la demanda, pertenece a la clasificación de métodos de preferencias reveladas, ya que indirectamente se obtienen los valores de un SE a través de las preferencias que revelan los individuos comprando bienes y servicios en un mercado existente, en este caso en los gastos en los que incurren para visitar un lugar con una característica ambiental relevante. Este método sirve para estimar valores de uso, particularmente los no consuntivos. La aplicación es para el servicio ecosistémico de recreación, es decir los beneficios que obtienen los individuos de realizar actividades relacionadas con la naturaleza. Incluyen el disfrute de un atributo ambiental, por ejemplo, la apreciación de un paisaje de una montaña; de la observación de una especie, por ejemplo, santuarios de luciérnagas; de actividades de esparcimiento, por ejemplo, bucear en arrecifes de coral.

La idea general del MCV es que se puede inferir el valor de un recurso recreativo utilizando información sobre cuánto gastan los visitantes en llegar al sitio para construir una curva de demanda que represente la disposición a pagar por una “día de visita” (Tietenberg y Lewis, 2018). Los costos de viaje incluyen transporte, hospedaje, alimentación, así como el tiempo para llegar al destino, que se expresa en términos monetarios.12

El MCV fue desarrollado por Hotelling (1949) para la valoración de la recreación en los Parques Nacionales de Estados Unidos, donde observa que el costo de llegar a un sitio de recreación puede servir como un indicador razonable del precio de un viaje a ese sitio. Posteriormente, se han realizado refinamientos, como la incorporación de la distancia a la zona como variable (Clawson, 1959), la inclusión del tiempo como un costo de oportunidad (Bockstael, et al., 1987), entre otros. Así, se ha convertido en un método esencial de valoración económica ambiental ampliamente usado para identificar valores de no mercado recreacional de sitios con atributos ambientales.

El método de costo de viaje tiene 3 variantes:

1. Costo de viaje individual (CVI): se basa en el número de viajes que realizan los individuos a un sitio y el costo de viaje en el que incurren.

2. Costo de viaje zonal (CVZ): se basa en el comportamiento de los individuos pertenecientes a una zona delimitada cercana al sitio de estudio, considerando el número de personas que visitan el lugar y los costos de viaje de cada zona.

3. Modelo de utilidad aleatoria (MUA): los individuos maximizan su utilidad seleccionando un sitio de un conjunto de lugares con el mismo atributo ambiental, pero con diferentes calidades y costos de viaje.

En el siguiente apartado se presenta la teoría que sustenta el MCV, posteriormente la revisión de la literatura para el caso de estudio, después el desarrollo del método paso a paso, se presenta el caso de estudio que es el servicio de recreación en el Santuario de las Luciérnagas en Nanacamilpa, Tlaxcala, y finalmente se realizan las consideraciones sobre el método.

3.1. Teoría

El modelo de costo de viaje se basa en la demanda de los consumidores para estimar el valor de recreación de algún sitio de interés, por ejemplo, parques, reservas naturales, sitios de recreación en manglares, observación de especies como ballenas, mariposa monarca, etc. Se deriva del proceso de optimización de la función de utilidad de un individuo sujeto a su restricción presupuestaria. El supuesto principal de este modelo es que los costos en los que incurren los consumidores para visitar el sitio reflejan su disposición a pagar por disfrutar de dicho lugar, es decir, el valor que le asignan. Considerando lo anterior, la disposición a pagar se puede estimar mediante la identificación de la siguiente curva de demanda por el número de viajes:

Vi = f (CVi, Xi) (16)

donde Vi es el número de viajes que realiza el individuo i al sitio durante un periodo determinado de tiempo, CVi son los costos en los que incurre el individuo i en cada viaje, Xi es un conjunto de variables de control que determinan el número de viajes que realiza el individuo i al sitio, por ejemplo, el ingreso, número de integrantes de la familia, existencia de sitios similares, entre otros. Teóricamente, se espera que exista una relación inversa entre el costo de viaje y el número de viajes que realizan los individuos (figura 2).

En la figura 2 se muestra que el valor esperado del número de viajes se reduce cuando el costo de viaje es más alto. Para calcular el valor que asigna el individuo i al sitio se identifica el excedente del consumidor, el cual se representa con el área debajo de la curva de demanda estimada, es decir, la integral de la curva de demanda entre el costo de viaje en el que incurre e infinito - ceteris paribus (el área sombreada), y se expresa como sigue:

(17)

Figura 2.
Curva de demanda y disposición a pagar por el sitio

Fuente: elaboración propia.

El siguiente paso es estimar el valor total del sitio. Para ello, se tiene que calcular el excedente del consumidor promedio de los individuos entrevistados, esto es, evaluar la integral definida en la ecuación (17) utilizando el número promedio de viajes que realizan los individuos. Una vez que se tiene el valor promedio por individuo, dicho valor se extrapola a la población relevante para obtener el valor total del sitio, y se puede expresar de la siguiente manera:

(18)

donde N es la población que se beneficia de los servicios de recreación del sitio correspondiente.

3.2. Revisión de literatura

La aplicación del MCV tiene una historia de más de 70 años, y se puede considerar el mejor método de valoración para el servicio de recreación. Se ha aplicado para parques nacionales, como Yellowstone (Benson et al., 2013), la Gran Barrera Coralina (Carr y Mendelson, 2003), pesca deportiva en Baja California Sur (Almendarez et al., 2020), áreas protegidas y parques urbanos en Singapur (Jaung y Carrasco, 2020), entre otros muchos ejemplos. En una reciente revisión de la literatura del MCV para la recreación en áreas naturales protegidas del periodo 2010-2020, (Cañez-Cota et al., 2023) encontraron que 48% de los estudios usan el enfoque de CVI, 41% el enfoque de CVZ y 7% mixto, debido al uso de encuestas que representan valores reales e información más detallada de los costos de viaje se considera más confiable el método de CVI, además de que las variables de control más usadas son edad, ingreso y nivel educativo de los individuos, y no de una zona en su conjunto.

La revisión de la literatura presentada en este apartado se enfoca en el caso de estudio seleccionado, es decir la recreación por visitar áreas cuya principal atracción es el avistamiento de luciérnagas. Para esta especie se encontraron solamente 5 estudios que realizan valoración económica del servicio de recreación con luciérnagas (cuadro 7). Son tres estudios para el mismo sitio, el Parque Kampung Kuatan en Malasia, uno para Filipinas, uno para Corea del Sur y uno para México. La valoración contingente es el método más usado, estiman la disposición a pagar para visitar los sitios con luciérnagas. Los valores encontrados, homologados a dólares internacionales del 2022, se encuentran en un rango de $5.9 a $47. El método de costo de viaje se usó para 3 sitios, con valores de excedente del consumidor en un rango de $207 a $1,151.

Cuadro 7.
Estudios de Valoración Económica Ambiental de Luciérnagas

Referencia

Lugar

Método

Muestra

Modalidad

Método econométrico
y variables

Valor
Individual

Valor Total

Salvador-Caabay (2021)

Iwahig, Palawan, Filipinas

CVI

150

En sitio

Modelo de MCO

Número de visitas anuales al sitio, costo de viaje, edad e ingreso.

EC = 1,151

23.4 mil visitantes

ECT = 26.9 mill

Othman y Othman (1998)

Parque de Luciérnagas de Kampung Kuatan, Selangor, Malasia

VC

CVI

64

En sitio

Modelo logit

DAP por conservar, edad, ingreso, educación

Modelo MCO

Número de viajes individuales, edad, costos de viaje, ingreso

DAP = 47

EC =262.91

10.2 mil visitantes al año

DAPT= 1.1 mill

ECT= 1.68 mill

Li, H., & Nitanan, K. (2022)

Parque de Luciérnagas de Kampung Kuatan, Selangor, Malasia

VC

385

En línea

Modelo Tobit.

DAP por la conservación del parque, edad, género, educación y variable de actitud

DAP =5.90

100 mil visitantes al año

DAPT= $590,544

Rosli et al. (2021)

Parque de Luciérnagas de Kampung Kuatan, Selangor, Malasia

VC

330

En sitio

Modelo logit

DAP por la conservación del parque, género, edad, estatus marital, número de integrantes del hogar, educación, ocupación, y variables de preocupación, actitudes y percepción de la conservación.

DAP =7.95

56.4 mil visitantes al año

DAPT= $456,183

Young et al. (2020)

Condado de Muju, Corea del Sur

VC

275

En sitio

Modelo logit

Disposición a pagar por la conservación, género, edad, educación, ingreso, y variables de harmonía con la naturaleza.

DAP =32.59

200 mil visitantes al año

DAPT =$7.8 mill

García et al. (2018)

Santuario de la Luciérnaga

Nanacamilpa, Tlaxcala

CVZ

251

En sitio

No especifica modelo

EC = 207

($ 1,585.3 pesos de 2016)

90 mil visitantes al año

$18.6 mill

Notas: CV = Costo de Viaje; VC = Método de valoración contingente; EC= excedente del consumidor, todos los valores se estandarizaron a dólares internacionales de 2022.13

La estimación efectuada por García et al. (2018) para el Santuario de Luciérnagas de Nanacamilpa usa el método costo de viaje con un enfoque zonal. Se realizaron encuestas a 251 personas, estimaron un beneficio individual de $1,585 pesos en 2016 con un valor recreativo anual de $142.6 millones. De su muestra, la mayoría de los visitantes (78.5%) son provenientes de sitios localizados en un radio menor a 100 kilómetros del lugar. En cuanto al ingreso, 83% reportó ganar entre 1 y 5 salarios mínimos, por lo que los encuestados no tienen muchos excedentes para realizar viajes continuamente. La mayoría de los encuestados (63%) dijo haber visitado el sitio dos o más veces, y solo 29% expresó ser su primera ocasión de visita. Debido a la poca evidencia de valoración económica ambiental para el servicio de recreación que ofrecen las luciérnagas, se optó por usarlo como caso de estudio. En las siguientes secciones se desarrolla el caso de estudio.

3.3. Método

La implementación del MCV requiere del desarrollo de un conjunto de etapas, las cuales se sintetizan en la Figura 3; en principio son los mismos pasos que se requieren para los métodos de Valoración Contingente y Experimentos de Elección, pero tienen diferencias significativas en la aplicación de cada método. Este apartado se enfoca en la aplicación del modelo de costo de viaje individual, ya que los otros dos modelos tienen características que requieren etapas diferentes, por ejemplo, en el modelo zonal se pueden usar estadísticas de viaje de los sitios y no necesariamente implica levantar encuestas.

Figura 3.
Etapas para la valoración del método de costos de viaje individual

Fuente: Retomado y adaptado de Basurto y Caballero (2022).

Definir el sitio que se va a valorar

El método de costo de viaje sólo se aplica a valores de uso consuntivos, particularmente al SE de recreación en un lugar de naturaleza. Es un servicio que, debido a la característica natural, permite la realización de actividades de disfrute y mejora en la salud a través de interacciones inmersivas o activas. Así, el sitio que puede ser valorado debe ser visitado por:

1. Posibilidad de observar alguna especie: mariposa monarca, ballenas, arrecifes de coral, luciérnagas, etc.

2. Posibilidad de realizar actividades: hiking (senderismo), nadar, bicicleta, pesca y caza deportiva, etc.

3. Posibilidad de disfrutar el entorno: bosques, lagos, ríos, etc.

Así, los sitios de estudio serán parques nacionales, áreas naturales protegidas terrestres y marinas, áreas de conservación, santuarios, parques, etc. No es necesario que tengan una categoría específica de conservación, pero sí que esté bien delimitada el área en donde se realiza el contacto con la naturaleza.

Delimitación de la población y de la muestra

La población objetivo es aquella que visita el sitio que se va a valorar en un periodo de tiempo en específico. Regularmente se mide en visitantes por año o temporada, en caso de que se visite una especie que tenga un periodo de visita delimitado, por ejemplo, las luciérnagas en México se visitan de junio a agosto. La estimación de la muestra se realiza considerando el tamaño de la población (N), el error muestral (ε), la prevalencia (p) y el nivel de confianza (Z), usando la siguiente ecuación (Basurto y Caballero, 2022, p. 110):

(19)

Diseño del cuestionario

El cuestionario tiene que contener la información necesaria para determinar el EC (excedente del consumidor promedio) de los individuos y su curva de demanda, incluyendo los costos del viaje y el tiempo de viaje para llegar al sitio. La estructura del cuestionario estará en función del tipo de modelo de costo de viaje que se vaya a estimar. Por ejemplo, para el modelo de utilidad aleatoria, dónde se consideran diferentes sitios, se debe preguntar a los individuos sobre la elección del sitio que visitan considerando los otros sitios que ofrecen el mismo servicio, pero con calidades y costos de viaje diferentes. Así, para el caso de costo de viaje individual, el cuestionario se puede estructurar en 4 bloques, con preguntas claras que ofrezcan el detalle y desagregación para realizar el análisis (cuadro 8).

Cuadro 8.
Bloques y preguntas del cuestionario de Costo de Viaje Individual

Bloque

Contenido/Preguntas

Caracterización del viajero y viaje

Número de veces que ha visitado el lugar en un periodo determinado

Si el viaje es para visitar exclusivamente el sitio

Tiempo de permanencia en el sitio

Costos de viaje individuales

Gastos en transporte: autobús, taxi, gasolina, casetas

Gastos en alimentación

Gastos en hospedaje: hotel, cabañas, lugar para acampar

Costo de la entrada

Tiempo de traslado

Sociodemográficas

Edad

Sexo

Nivel de escolaridad

Ingreso

Calidad del servicio
ambiental

Percepción de la calidad

Cambio en la calidad

Fuente: elaboración propia.

Estrategia de levantamiento, prueba piloto y levantamiento de la encuesta

La mejor manera de levantar las encuestas es en el sitio de estudio, debido a que las personas tienen muy presente la información de los gastos en los que acaban de incurrir; sin embargo, tiene la limitante que como aún están en el sitio, puedan realizar gastos extras o que hayan realizado una sobre- o subestimación de los gastos. Cuando se realiza la encuesta por algún otro medio, ex post a la visita, la información que declaren puede ser menos precisa. Sin embargo, es importante considerar que el levantamiento en sitio es más costoso que el levantamiento por algún medio electrónico.

La prueba piloto es fundamental para validar el cuestionario, por ejemplo, saber si las preguntas están expresadas de manera clara, si hay que ajustar algún rango de valores, o es necesario ajustar algún otro aspecto. Asimismo, alguna ayuda para mejorar la estrategia de levantamiento, como identificar los lugares más adecuados para encuestar, los horarios, etc. El desarrollo de la encuesta requiere de una planeación con el equipo de trabajo para explicar el objetivo, el alcance del estudio, la relevancia de las preguntas y el acercamiento que deben tener con los entrevistados.

Análisis econométrico para obtener el EC

El modelo de costo de viaje tiene 3 variantes: los modelos CVI, CVZ y MUA. En el cuadro 9 se sintetizan las características de los tres modelos.

Cuadro 9.
Características de los modelos de Costo de Viaje

Individual (CVI)

Zonal (CVZ)

Utilidad Aleatoria (MUA)

Tipo de información

Individual

Promedios de zonas

Individual

Recolección de la información

Fuentes secundarias (estadísticas de los sitios)

Encuestas a visitantes en el sitio

Encuestas a visitantes en diferentes sitios

Información

• Costos de viaje

• Tiempo de traslado

• Número de visitas al sitio

• Zonas cercanas al sitio, definidas en distancia o división política. (ej. Municipios).

• Información del número de visitas de cada zona en un periodo determinado.

• El costo de viaje al sitio por zona

• Todos los sitios que puede visitar

• Las características de calidad ambiental

• El costo de viaje a cada sitio

Variable dependiente

Número de viajes en un periodo determinado de un individuo i

Tasa de visita de la zona i (% de visitantes de una zona respecto al total de población de la zona)

Elección de ocasión de viaje respecto a un conjunto de alternativas de lugares J, con diferentes calidades ambientales y costos de viaje.

Variables independientes

• Costo de viaje individual

• Variables socioeconómicas individuales

• Costo de viaje zonal

• Variables socioeconómicas promedio de la población de cada zona

• Ingreso y costo de viaje individual y calidad del sitio

• Variables socioeconómicas individuales

Modelo por estimar

E(ri |xi) = exp(β0 + β1 ci)

vi = α + βci

Se puede estimar en logaritmos

vij = β0 (mi – ci) + βi qj

Método de estimación econométrica

Poisson

Mínimos cuadrados ordinarios o Tobit

Modelo logit condicional

Principal limitante

Se asume que el comportamiento de todos los individuos en una zona es idéntico.

El número de viajes total a un sitio no se explica, y puede ser consecuencia de la calidad del sitio.

Fuente: elaboración propia con información de Perman, et al., 2011.

En el caso práctico se decidió usar el modelo individual porque proporciona información más precisa para la valoración, además de que sólo se visitaría un sitio. Así, el método más apropiado para identificar la curva de demanda de viajes que realizan los individuos al sitio de interés es el modelo Poisson, debido a que la variable dependiente toma valores enteros positivos (número de viajes). Dicho modelo especifica que el valor esperado del número de viajes, yi, condicionado en un conjunto de variables de control, xi, tiene la siguiente relación (Cameron y Trivedi, 2005):

(20)

donde β es un vector de parámetros y la forma exponencial garantiza que la esperanza condicional del número de viajes sea positiva. La razón por la que no se utiliza el modelo de regresión lineal simple es porque no garantiza que la esperanza condicional sea positiva. El modelo Poisson indica que el valor esperado de yi condicionado en xi sigue una distribución Poisson con la siguiente densidad de probabilidad:

(21)

donde:

(22)

es el parámetro de intensidad Poisson o la esperanza condicional definida en (20). Asimismo, Cameron y Trivedi (2005) indican que la función de verosimilitud Q(β) se encuentra dada por la siguiente expresión:

(23)

Con base en la expresión (23) y en el método de optimización no lineal Newton-Raphson, se obtiene el vector de estimadores de máxima verosimilitud (ver capítulo 11 en Cameron y Trivedi (2011)). Una vez que se calcularon los estimadores de máxima verosimilitud del modelo Poisson, podemos utilizar la expresión (17) para calcular el excedente del consumidor. Por lo tanto, el excedente del consumidor ECi se define como sigue:

(24)

donde βcv es el coeficiente asociado al costo del viaje.

Agregar el EC a la población

Por último, el excedente del consumidor total se puede calcular utilizando la siguiente expresión:

(25)

donde EC es el excedente del consumidor promedio.

Estimación del costo del tiempo de viaje

El valor del tiempo que las personas dedican para visitar un sitio de atracción de naturaleza es un elemento clave del MCV, y debe basarse en la noción de costo de oportunidad, es decir el visitante de un sitio realiza no sólo los gastos en efectivo sino también debe considerar la oportunidad de utilizar el tiempo de manera alternativa. Amoako-Tuffour y Martínez-Espiñeira (2008) realizaron una revisión de las diversas formas en las cuales se puede estimar el costo de oportunidad para el MCV:

1. Basado en un cálculo arbitrario como una fracción del salario por hora, fijada exógenamente y similar para todos los visitantes. Las fracciones varían de 0 a 1 en la literatura, aunque una convención común es utilizar un tercio del salario como valor del tiempo.

2. Estimando la proporción del salario de forma endógena, con base en las características de los individuos.

3. Cuando se quiere considerar a las personas que no tienen un salario se puede utilizar una regresión lineal simple del subconjunto de individuos de la muestra que ganan un salario por hora, utilizando valores auto-informados. La regresión ajustada luego se simula sobre los no asalariados para imputarles un salario.

4. Estimado de un conjunto de información secundaria para evaluar el efecto de diferentes tratamientos del costo del tiempo sobre los impactos en el bienestar.

5. Preguntar directamente a los individuos.

Bajo cualquier opción se tienen que realizar supuestos que pueden generar resultados sesgados. La estimación del costo del tiempo como proporción del salario por hora implica los siguientes supuestos (Martínez-Espiñeira y Amoako-Tuffour, 2008):

• Existe una compensación en el margen entre el tiempo libre y los ingresos, independientemente de que algunos visitantes estén empleados.

• Todos los individuos valoran el costo de viaje en la misma fracción de su salario por hora.

• A todas las personas les gusta o no les gusta por igual el tiempo de viaje y les gusta o no les gusta por igual el tiempo en el trabajo.

• Todos los individuos viajan al sitio a la misma velocidad.

• El costo del tiempo por unidad de tiempo es constante y por lo tanto independiente de la duración del viaje.

La estimación del costo del tiempo es una de las mayores críticas que se le hacen al MCV (Perman, et al., 2011).

3.4. Caso práctico

El caso de estudio corresponde al Servicio Ecosistémico de recreación en el Santuario de las Luciérnagas de Nanacamilpa, Tlaxcala. Se seleccionó por la creciente demanda que está presentando el lugar, la importancia de la especie y la cercanía con la Ciudad de México, lo que permitió realizar el trabajo de campo.

Importancia de las Luciérnagas

Las luciérnagas14 son insectos carismáticos con atractivas exhibiciones de cortejo bioluminiscentes. El avistamiento de luciérnagas es una actividad con una relevancia social, cultural y económica. El turismo de luciérnagas tiene una larga historia en el este de Asia, pero esta actividad recreativa recientemente se ha convertido en un fenómeno global; los sitios de avistamientos reciben anualmente 1 millón de turistas en al menos 12 países (Lewis et al., 2021). Los centros con mayor afluencia se encuentran en la región asiática, específicamente en países como Corea, Japón o Malasia.

Dada la relevancia de las luciérnagas, se han realizado estudios para conocer las amenazas que existen sobre estos insectos. La pérdida y fragmentación del hábitat, la luz artificial de noche (Artificial Light At Night en inglés o ALAN), el uso de pesticidas, especies invasoras y la contaminación del agua son los factores principales que ponen en riesgo a las luciérnagas (Lewis et al., 2021). El turismo lo hace en menor medida (Fallon et al., 2021). Sin embargo, existen factores directos (construcción de infraestructura como restaurantes, hoteles o estacionamientos) e indirectos (compactación del suelo y erosión, alteración de la hojarasca, contaminación del agua y lumínica) que pueden impactar de manera significativa su hábitat (Lewis et al., 2021).

En México, habitan 234 especies de luciérnagas, incluidas en 25 subgéneros (Ferreira et al., 2022 y Pérez-Hernández et al., 2022), y es considerado como el segundo país con mayor riqueza de luciérnagas (Zaragoza-Caballero et al., 2023). En los últimos 10 años, el flujo de turistas a los lugares de avistamiento de luciérnagas se ha incrementado en el Centro de México (Lewis et al., 2021). Esto ha incentivado la demanda de servicios de ecoturismo en las localidades aledañas a las faldas de la ladera nororiental del Cerro de Tláloc, en los estados de México, Puebla y Tlaxcala. Entre los sitios más concurridos destacan: Nanacamilpa (Tlaxcala), Santa Rita Tlahuapan (Puebla) y Bosque Esmeralda (Amecameca, México), con un número estimado de visitantes anuales de 120,000, 1,900 y 7,850, respectivamente (Lewis et al., 2021).

En particular, la popularidad de Nanacamilpa ha generado una importante derrama económica (en forma de ingresos y empleo) no solo para sus habitantes, sino también para el estado de Tlaxcala (Secretaría de Turismo, 2019). En Vance y Ríos Kuri (2017) se documenta cómo el incremento en el flujo de turistas detonó la actividad económica por medio de la construcción de restaurantes, lugares de hospedaje, vías y agencias de turismo.15 La popularidad del ecoturismo en la región ha incentivado al gobierno, la comunidad científica y a la población local a adoptar medidas para disminuir el impacto del turismo sobre el ciclo de vida de las luciérnagas. Por ejemplo, la Secretaría de Turismo del estado de Tlaxcala ha difundido en canales digitales lineamientos para los turistas.

Delimitación de la zona de estudio

La zona de estudio corresponde al Santuario16 de las Luciérnagas de Nanacamilpa, Tlaxcala. Es un área de conservación voluntaria administrada por ejidatarios locales, se encuentra en los municipios de Nanacamilpa y Calpulalpan; lo conforman el Área Natural Protegida Ejido Miguel Lira y Ortega Santuario de la Luciérnaga, el Área Natural Protegida Santuario de la Luciérnaga y el Bosque Mágico de Piedra Canteada, Santuario de la Luciérnaga. Esta área cuenta con un total de 11.03 km2 en los 26 centros de avistamiento. Se considera santuario desde el año 2011. El área es de bosque de oyamel, generalmente tiene temperaturas entre los 12 y 14 grados centígrados (°C) y una precipitación que oscila entre los 700 y 800 milímetros (mm) propiciando las condiciones necesarias para la existencia del hábitat natural de las luciérnagas (Arreguín y Gómez, 2023).

Hay tres especies que habitan en el área de estudio, la más común es la Photinus palaciosi o también conocida como la Luciérnaga de la Sierra Nevada. Es endémica de México y se distribuye en el espolón de la sierra Nevada, en las faldas de la ladera nororiental del Cerro de Tláloc, entre los límites de Puebla y Tlaxcala, en la región del Centro y Eje Neovolcánico. Su periodo de avistamiento es durante el verano, entre los meses de junio y agosto.

El mapa con la ubicación del Santuario (Mapa 2) se obtiene de los archivos SIG de la carpeta Mapa SL, municipios y santuarios que contiene los polígonos de los municipios de Tlaxcala y las áreas que se identifican como santuarios de luciérnagas obtenidos del sitio web de Protected Planet.17 Los comandos para realizar el mapa son:

• shp2dta using “MXN.shp”, database(Mexico) coordinates(XY1) genid(id) replace

• shp2dta using “Santuarios.shp”, database(Santuarios) coordinates(XY2) genid(id) replace

• shp2dta using “municipiostlax.shp”, database(Municipios) coordinates(XY3) genid(id) replace

• use Mexico, clear

• spmap using XY3, id(OBJECTID) osize(vthin) ocolor(light gray) legenda(on)leglabel(Límites Municipales de Tlaxcala)polygon(data(XY2)fcolor(black)osize(medthick)ocolor(black)legenda(on)leglabel(Santuarios Luciérnaga))

Mapa 2.
Ubicación de los Santuarios de las Luciérnagas, Nanacamilpa, Tlaxcala

Fuente: elaboración propia con base en Protected Areas.

Delimitación de la población y de la muestra

La época de avistamiento de las luciérnagas es de junio a agosto, el número de visitantes tuvo un crecimiento exponencial del 2012 al 2019, pasando de 4 mil visitantes a más de 116 mil (gráfica 2). Este comportamiento se detuvo con la pandemia COVID, por lo que en el 2020 no se permitieron visitantes. El número de visitantes volvió a aumentar en los últimos dos años, sin retomar los valores previos a la pandemia. En este caso práctico se tomará como población objetivo el número de visitantes, dados los datos más recientes se toma como referencia a 107,343 personas. Con estos datos, el tamaño de muestra, considerando un nivel de confianza de 90 y 5% de margen de error, nos arroja un valor de 270 personas que tienen que ser entrevistadas.

Gráfica 2.
Número de visitantes al Santuario de la Luciérnaga de Nanacamilpa

Fuente: elaboración propia con datos de la página tlaxcalabrilla.com

Diseño del cuestionario

El cuestionario está estructurado en cuatro partes con un total de 12 preguntas (ver anexo 1). La primera parte (3 preguntas) está enfocada en el perfil de visitantes a la zona; es decir, si es un visitante recurrente o no, y si el desplazamiento al sitio fue únicamente para ver luciérnagas o si tenían planeado visitar otros lugares de la zona, así como el número de días que permanece en el sitio. Las consideraciones sobre el estado de conservación del santuario antes y ahora se hacen en la segunda parte (2 preguntas). La tercera parte (3 preguntas) está dirigida a estimar el costo de viaje individual, de esta manera, se le pregunta sobre cada componente de los gastos en los que incurrió para realizar el viaje, el número de personas que considera ese gasto y la distancia recorrida. Particularmente, se pregunta por el gasto en transporte redondo (gasolina, casetas, boleto de avión o autobús), hospedaje (hotel, cabaña, camping), entrada al parque/santuario de luciérnagas, alimentos o el gasto total del paquete que adquirieron (incluyendo hospedaje, entradas, alimentos, entre otros), el tiempo de traslado y el código postal en donde inició su viaje. Finalmente, en la cuarta parte (4 preguntas) se preguntan las características socio-económicas, tales como, edad, sexo, nivel de educación y rango de ingreso mensual.

Aplicación de la encuesta y prueba piloto

Del 17 al 18 de junio del 2023 se levantaron 7 encuestas con la aplicación qualtrics a personas que visitaron el Santuario los días 16 y 17 de junio. Se realizaron los siguientes ajustes al cuestionario:

1. En la pregunta de gastos por rubro, iniciar preguntando el número de personas que comprende el gasto con la finalidad de que la persona encuestada tenga más claridad de qué cuantificar en los gastos. En la versión anterior del cuestionario se preguntaba al final.

2. Se identificó que las personas no asisten al sitio más de una vez en un año, por lo que el número de visitas se ajustó, por ello se pregunta respecto a las visitas en los últimos 5 años.

3. Se añadió un identificador del lugar donde se levantó la encuesta, en el sitio de avistamiento o en el Pueblo de Nanacamilpa.

Asimismo, se detectó que en la zona de avistamiento no hay servicio de internet estable, por lo que se decidió realizar las encuestas por medio de entrevistas directas en hojas impresas en la cabecera municipal de Nanacamilpa y en uno de los santuarios de luciérnagas los días 29 y 30 de julio de 2023. Se realizaron 184 encuestas, de las cuales 112 se recopilaron en el centro del pueblo y las restantes en el sitio de avistamiento18 de forma aleatoria.

Estadísticas descriptivas

La base de datos contiene 23 variables, de las cuales 16 son tomadas directamente de la encuesta sin ninguna transformación. Adicionalmente, se generaron las variables que se muestran en el cuadro 10.

Cuadro 10.
Variables generadas

Variable

Descripción

Cálculo

km_rec

Total de kilómetros recorridos para llegar al lugar

El cálculo realizado con Google Maps de la distancia del código postal reportado al código postal de Nanacamilpa

GASTO_T

Gasto total

La suma de los gastos en cada uno de los rubros reportados

costo_viajeD

Costo de viaje individual por día

El GASTO_T entre el número de personas consideradas en el gasto, dividido por el número de días de estancia en el sitio

tiempo

Tiempo de viaje en minutos

El tiempo total del viaje en minutos, sumando horas y minutos

ingMH

Ingreso promedio por hora

El promedio del rango de ingreso mensual reportado, divido entre 30 días y 8 horas.

costo_tiempo

Costo del tiempo por hora

con la multiplicación del tiempo, el ingMH y un coeficiente de 33%.

costo_viajeT

Costo de viaje total

Sumando el costo_viaje y el costo_tiempo

Fuente: elaboración propia.

La estructura de todas las variables incorporadas en la base de datos se presenta en el cuadro 11, el nombre de la base es BLuciernagas.

Cuadro 11.
Estructura de la base de datos

Variable

Descripción

Valores

id_enc

Identificador de la encuesta

Consecutivo 1-número de la última encuesta

lugar

Lugar en el que se llevó a cabo la encuesta

Pueblo o Sitio

visitas

Número de visitas que ha hecho el entrevistado a los santuarios

Número desde 1 en adelante

otro_sitio

Indicador si el entrevistado visitó o visitará otro lugar

Sí y No

estancia

Días que estará en el sitio

Número de días

personas

Número de personas para los que se reportan los gastos

Número de personas

transporte

Monto gastado en transporte

Gasto en pesos por un viaje redondo

hospedaje

Monto gastado en hospedaje

Gasto en pesos por el hospedaje

entrada

Monto gastado en entrada al santuario

Gasto en pesos por la entrada al sitio

paquete

Monto gastado en algún paquete turístico

Gasto en pesos por el paquete turístico

otro

Monto gastado en otro rubro distinto a los anteriores

Gasto en pesos por otros rubros

otro_concepto

Concepto del gasto en otro rubro distinto a los anteriores

Concepto del gasto en otros rubros

horas

Tiempo de traslado (horas)

Horas que tardó en trasladarse al sitio (solo ida)

minutos

Tiempo de traslado (minutos)

Minutos que tardó en trasladarse al sitio (solo ida)

conservacion

Estado de conservación del sitio

Bueno, Malo, Regular, No aplica

cambio_cons

Cambio en el estado de conservación del sitio

Mejorado, Igual, Peor, Primera vez

edad

Edad de la persona entrevistada

Edad en años

sexo

Sexo de la persona entrevistada

Hombre, Mujer, Prefiero no decir (0,1,2)

educacion

Nivel de educación de la persona entrevistada

De primaria incompleta a posgrado (de 1 a 9)

ingreso

Nivel de ingresos de la persona entrevistada

Rango de ingresos mensuales de la persona entrevistada (de 1 a 9)

km_rec

Estimación de la distancia para llegar con base en el CP

Km

GASTO_T

Suma de los costos de viaje

Gastos de viaje

costo_viaje

Costos de viaje individuales, dividir GASTO_T/personas

Costo de viaje individual

tiempo

Tiempo de traslado

Minutos totales

ingMH

Ingreso promedio mensual por hora

Pesos

costo_tiempo

Costo del tiempo, tiempo*ingMH

Pesos

costo_viaje T

Suma de los costos de viaje y el costo del tiempo

Pesos

Fuente: elaboración propia.

Las estadísticas descriptivas de la base de datos utilizada para la valoración se presentan en el cuadro 12. Los comandos para generarla son:

• use BLuciernagas, clear

• outreg2 using resultados_luciernagas.doc, sum(log) replace

Cuadro 12.
Estadísticas descriptivas de la base de datos

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

VARIABLES

N

mean

sd

min

max

id_enc

178

106.1292

70.53452

1

250

lugar

0

visitas

178

1.252809

0.6361235

1

5

estancia

178

1.797753

0.5246419

1

5

personas

178

4.129213

5.015247

1

45

transporte

160

1001.875

912.9654

100

6000

hospedaje

89

2081.124

1878.296

100

8500

entrada

74

1206.486

961.2099

200

6500

alimento

157

1305.541

1559.624

150

12000

paquete

57

4347.368

6189.457

350

43200

otro

70

700.6

684.3931

2

4000

horas

178

2.438202

1.859196

0

12

minutos

178

13.79213

16.38439

0

50

edad

178

37.01124

10.96321

15

74

sexo

178

0.4494382

0.5525746

0

2

educacion

178

7.764045

1.302084

1

9

ingreso

174

5.591954

2.6117

1

12

km_rec

170

136.1176

114.0292

30.3

646

GASTO_T

178

5261.865

5052.272

500

43700

costo_viajeD

178

852.3994

431.2237

100

2500

tiempo

178

160.0843

107.6239

30

720

ingMH

174

106.4072

77.48494

0

318.88

costo_tiempo

174

94.6533

93.62324

0

683.16

costo_viajeT

174

944.5188

454.0883

132.8583

2561.307

Fuente: elaboración propia con datos de las encuestas.

De las 184 encuestas levantadas, no se usaron 6, debido a que no contaban con información completa, por lo que el número de observaciones es de 178. Las personas entrevistadas visitaron el sitio 1.25 veces en promedio en los últimos cinco años; 73% se quedan 2 días; la mayoría viene en pareja (40.4%), y 18% viene en grupos de más de cinco personas; 32% contrata un paquete de hospedaje, entrada y alimentación; 6% de los visitantes viven a menos de 70 km de distancia, 78% está a más de 70 y menos de 150 km, 16% están a más de 150 km, es decir la mayoría de los visitantes reside cerca del sitio de estudio. El costo de viaje individual diario promedio es de $852 pesos, con un rango de $100 a $2,500; el tiempo promedio de viaje es de 160 minutos, con lo que se estima el costo del tiempo promedio en $94 pesos, y, finalmente, el costo de viaje total promedio es de $944 pesos.

Modelo de Costo de Viaje Individual

El modelo de costo de viaje individual asume que la demanda de viajes tiene una pendiente negativa con el costo de viaje. Una inspección visual de los datos permite identificar esta relación. Para ello, se grafican los costos de viaje y el número de viajes usando la siguiente línea de comandos:

• twoway (scatter costo_viajeD visitas) (lfit costo_viajeD visitas)

Se observa que existe una relación inversa entre el número de viajes y los costos de viaje en los que se incurre al visitar el sitio (gráfica 3). Sin embargo, también está claro que hay una concentración de valores en las personas que sólo han visitado una vez el Santuario, generando un sesgo a la derecha de la distribución. Una solución es generar un ponderador, por el número de viajes que se realizan, asignándole un mayor peso a las observaciones que tienen menos número de viajes. Para ello, el primer paso es identificar la distribución de la variable de interés, se tabula la variable de número de viajes; en segundo lugar, se construye el peso (weight1) como la razón del número de observaciones para cada valor de visitas (cuadro 13).

• tab visitas

Gráfica 3.
Dispersión del número de viajes y costo de viaje

Fuente: elaboración propia con datos de las encuestas.

Cuadro 13.
Tabla de frecuencias

visitas

Freq.

Percent

Cum.

1

145

81.46

81.46

2

26

14.61

96.07

3

4

2.25

98.31

4

1

0.56

98.88

5

2

1.12

100.00

Total

178

100.00

• gen weight1=145/178 if visitas==1

• replace weight1=26/178 if visitas==2

• replace weight1=4/178 if visitas==3

• replace weight1=1/178 if visitas==4

• replace weight1=2/178 if visitas==5

Se estimaron cuatro modelos con diferentes especificaciones, en todos, la variable dependiente es el número de visitas que realizaron los individuos en un periodo determinado, y se estimaron con un modelo de regresión Poisson, debido a que modela mejor una variable dependiente con valores positivos discretos finitos, en este caso el número de viajes. Debido a que el peso busca dar un menor peso a las observaciones con sólo una visita, el ponderador se usa en los modelos como el inverso 1/weight.

La estimación del Modelo 1 se hace con los siguientes comandos (la primera línea para la estimación y la segunda para guardar los resultados del modelo en un archivo Word):

• poisson visitas costo_viajeD [pweight=1/weight1]

• outreg2 using modelo_CVI.doc, word replace ctitle(Modelo 1)

La variable independiente es el costo de viaje individual y como opciones se incluye el peso o ponderador generado en los pasos previos (proporción de respuestas por cantidad de viajes). Los resultados indican que existe una relación negativa y estadísticamente significativa entre el número de viajes y el costo de viaje (cuadro 14) como sugiere la teoría.

Cuadro 14.
Parámetros estimados de la curva de demanda

(1)

(2)

(3)

(4)

VARIABLES

Modelo 1

Modelo 2

Modelo 3

Modelo 4

costo_viaje

-0.000838***

-0.000604**

-0.000848***

(0.000277)

(0.000235)

(0.000286)

edad

-0.0128**

(0.00584)

educacion

-0.107***

(0.0338)

ingreso

0.0599**

(0.0241)

costo_tiempo

-0.00113

(0.00108)

costo_viajeT

-0.000863***

(0.000262)

Constant

1.573***

2.297***

1.660***

1.650***

(0.181)

(0.171)

(0.171)

(0.187)

Observations

178

174

174

174

Robust standard errors in parentheses.

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Fuente: elaboración propia con datos de las encuestas.

El Modelo 2, incluye las variables de control socioeconómicas de edad, educación e ingreso:

• poisson visitas costo_viajeD edad educacion ingreso [pweight=1/weight1]

• outreg2 using modelo_CVI.doc, word append ctitle(Modelo 2)

Los resultados indican que existe una relación negativa y significativa del número de viajes y el costo, la edad y la educación, indicando que las personas de mayor edad realizan menos viajes. Se observa una relación positiva con el ingreso, lo cual tiene sentido al ser una actividad de recreación efectuada por personas que disponen de un ingreso que les permita realizarla.

Considerando el costo de tiempo de traslado se realizó el Modelo 4, en el que se usan las dos variables de costos de forma independiente:

• poisson visitas costo_viajeD costo_tiempo [pweight=1/weight1]

• outreg2 using modelo_CVI.doc, word append ctitle(Modelo 3)

En este modelo el costo de viaje y el costo de tiempo son negativos y estadísticamente significativos. Finalmente, se realizó una estimación con el costo de viaje total que es la suma de ambos costos:

• poisson visitas costo_viajeT [pweight=1/weight1]

• outreg2 using modelo_CVI.doc, word append ctitle(Modelo 4)

Los resultados del Modelo 4 indican que el coeficiente cumple con lo que sugiere la teoría al ser negativo y estadísticamente significativo. Sin embargo, el número de observaciones es menor en los modelos 3 y 4, debido a que no todos los entrevistados estuvieron dispuestos a responder su nivel de ingresos, y en consecuencia no se estimó un costo de tiempo.

Se realizaron las pruebas de Wald para validar los modelos estimados, y en los resultados se observa que el modelo con un estadístico de prueba mayor es el Modelo 2 debido a que incorpora las variables de control adicionales (ver cuadro 15). Para lo anterior, se usaron los siguientes comandos:

Cuadro 15.
Prueba de Wald para los modelos de costo de viaje

Modelo 1

Modelo 2

Modelo 3

Modelo 4

Chi 2

9.14 (1)

82.37 (4)

14.34 (2)

10.89 (1)

p-value

0.0025

0.0008

0.0008

0.0010

Nota: grados de libertad entre paréntesis.

Fuente: elaboración propia con base en la estimación del modelo econométrico.

*Modelo 1

• quietly poisson visitas costo_viaje [pweight=1/weight1]

• test costo_viaje

*Modelo 2

• quietly poisson visitas costo_viaje edad educacion ingreso [pweight=1/weight1]

• test costo_viaje edad educacion ingreso

*Modelo 3

• quietly poisson visitas costo_viaje costo_tiempo [pweight=1/weight1]

• test costo_viaje costo_tiempo

*Modelo 4

• quietly poisson visitas costo_viajeT [pweight=1/weight1]

• test costo_viajeT

Para estimar el excedente del consumidor se usa la ecuación 8. Las líneas de los comandos de cada modelo corresponden a: 1) estimar la regresión; 2) guardar estimados; 3) generar el exponencial de ; 4) generar el excedente del consumidor (EC) (eq. 23); 5) mostrar el promedio del EC para todas las observaciones:

*Modelo 1

• poisson visitas costo_viajeD [pweight=1/weight1]

• predict M1lamda, xb

• gener M1lamda2=exp(M1lamda)

• gener ECM1=-M1lamda2/_b[costo_viajeD]

• sum ECM1 if e(sample)

*Modelo 2

• poisson visitas costo_viajeD edad educacion ingreso [pweight=1/weight1]

• predict M2lamda, xb

• gener M2lamda2=exp(M2lamda)

• gener ECM2=-M2lamda2/_b[costo_viajeD]

• sum ECM2 if e(sample)

*Modelo 3

• poisson visitas costo_viajeD costo_tiempo [pweight=1/weight1]

• predict M3lamda, xb

• gener M3lamda2=exp(M3lamda)

• gener ECM3=-M3lamda2/_b[costo_viajeD]

• sum ECM3 if e(sample)

*Modelo 4

• poisson visitas costo_viajeT [pweight=1/weight1]

• predict M4lamda, xb

• gener M4lamda2=exp(M4lamda)

• gener ECM4=-M4lamda2/_b[costo_viajeT]

• sum ECM4 if e(sample)

La estimación del EC genera un menor valor en el Modelo 1 de $2,983, y el mayor valor en el Modelo2 de $3,975, el cual incorpora las variables de control. Los diferentes valores de EC se multiplicaron por los visitantes del último año registrado (107,343 personas en 2023), con lo que se obtuvo el EC total correspondiente. Así, con este método se puede asociar un valor de recreación del Santuario de las Luciérnagas en Nanacamilpa en un rango desde $306 hasta $426 millones de pesos del 2023 (cuadro 16).

Cuadro 16.
Excedente del consumidor de modelos de Costo de Viaje Individual

Modelo 1

Modelo 2

Modelo 3

Modelo 4

EC

$2,983.14

$3,975.19

$2,901.35

$2,853.29

Error estándar

921.98

1,262.11

964.37

942.29

ECT

$320,219,197

$426,708,820

$311,439,613

$306,280,708

Fuente: elaboración propia con base en la estimación del modelo econométrico.

3.1. Conclusiones particulares y consideraciones del método

El método de costo de viaje se utiliza para identificar la disposición a pagar por visitar algún sitio que, generalmente, provee servicios ecosistémicos de recreación. Este método es comúnmente aceptado en la literatura económica debido a que se basa en el comportamiento observado de las personas, es decir, en el gasto que efectivamente realizan cuando visitan algún sitio en lugar de la voluntad declarada de pagar cierta cantidad bajo una situación hipotética. El desarrollo del método consiste en estimar una función de demanda en donde el costo de viaje y otro conjunto de variables de control influyen en el número de visitas que realizan las personas al sitio.

En este capítulo se presenta la teoría, el método y la estimación de la función de demanda (número de visitas) para el caso del santuario de luciérnagas de Nanacamilpa en el estado de Tlaxcala, México. Para poder realizar dicha estimación, se diseñó una encuesta y se realizó trabajo de campo en el sitio para recopilar información sobre el número de visitas, costos de viaje, tiempo de viaje y variables sociodemográficas de 178 visitantes. A través de un modelo Poisson, se identificó la curva de demanda y, con los parámetros estimados, se pudo obtener el valor total del servicio de recreación en el santuario.

Dentro de las ventajas más importantes del método se pueden encontrar las siguientes. Primero, debido a que en el caso de estudio presentado en este capítulo se entrevistó a las personas en el sitio, los resultados se basan en un comportamiento observado, es decir, los agentes revelan sus preferencias y no se trata de una situación hipotética. Segundo, la identificación de la curva de demanda nos permite calcular el monto correspondiente al excedente del consumidor, el cual representa el valor implícito de recreación del sitio. Tercero, existe un marco teórico y empírico en la literatura económica que sustenta el desarrollo del método. Así, el método de costo de viaje es sólido en términos teóricos y empíricos y podemos confiar en sus resultados si se emplea correctamente.

El método de costo de viaje tiene ventajas importantes, como se menciona anteriormente, sin embargo, es importante considerar sus limitaciones al momento de interpretar los resultados. Una de sus debilidades es que su aplicación se limita a un conjunto reducido de servicios ecosistémicos, especialmente a aquellos que se relacionan con el servicio de recreación. Asimismo, el método solo es capaz de identificar valores de uso. Su aplicación suele implicar costos que no siempre son bajos. En su desarrollo, se requiere de un levantamiento de encuestas en el sitio, lo cual implica trasladarse al lugar durante un periodo de tiempo determinado.

Otra de sus limitaciones consiste en que el método no considera los viajes que tienen más de un propósito. Los viajes con propósitos y destinos múltiples complican la determinación de los costos de viaje y, en el caso del enfoque zonal, la asignación de personas a las zonas de origen (Loomis, 2006). El tiempo de viaje tiene un costo de oportunidad puesto que dicho tiempo podría utilizarse en otra actividad, i.e. trabajo u ocio, por lo que dicho costo debe sumarse al costo de viaje. Sin embargo, no existe un consenso en la literatura sobre cuál es la mejor forma de calcularlo. La mayoría de los estudios coincide en que se debe utilizar alguna fracción del salario de las personas.

El desarrollo del método en el santuario de las luciérnagas tuvo las siguientes lecciones. Primero, debido a que el sitio se encuentra en una zona remota, el número de visitas de los entrevistados se concentró en valores bajos, es decir, la mayoría de las personas visitaba el sitio por primera ocasión. Dada la concentración de respuestas sobre el número de visitas, la identificación de la curva de demanda debe considerar este aspecto. Seguramente, en otros casos en donde la gente suela visitar el sitio de estudio con regularidad no existirá dicha concentración de respuestas, e.g. un parque en el centro de alguna ciudad. Segundo, es importante ser muy específico en cómo se desglosan los gastos en los que incurren las personas al momento de visitar el sitio puesto que algunas personas no eran conscientes sobre si el gasto debía reportarse por persona o por toda la familia. Durante las entrevistas se tiene que ser muy claro sobre la forma en que se deben reportar los costos y el o la investigadora debe conocer el contexto para formular correctamente las preguntas.

El método de costo de viajes es muy útil para identificar el valor de uso de algunos servicios ecosistémicos, especialmente el de recreación. Su desarrollo comprende la aplicación de encuestas, ya sea en el sitio o de forma remota, que tienen un costo, por lo tanto, los lectores deben ser conscientes de dichos costos antes de considerar la estimación de una función de demanda. Si no se cuenta con recursos suficientes, se sugiere realizar un muestreo representativo que minimice el costo de recopilación de información. Así como en el caso de la función de producción, el método de costo de viaje cuenta con un sustento teórico y empírico sólido para identificar el valor implícito del servicio ecosistémico en cuestión.

Capítulo 4. Costo de reemplazo

Introducción

El método de costo de reemplazo se basa en identificar el costo de reemplazar alguna función del ecosistema o la provisión de algún servicio ecosistémico con infraestructura gris, i.e. construida por el hombre y no por la naturaleza. Debido a que el costo de dicha infraestructura se observa en el mercado, este enfoque de valoración económica ambiental solo es capaz de identificar los valores de uso del servicio ecosistémico en cuestión.

En términos generales, el método de costos de reemplazo se desarrolla de la siguiente manera. Primero, se delimita la zona de estudio y se define la función del ecosistema que se pretende reemplazar con infraestructura gris. Segundo, se definen las opciones de infraestructura gris que, potencialmente, podrían sustituir la función del ecosistema. Tercero, se obtienen costos unitarios de dichas opciones de infraestructura por unidad de área o extensión lineal. Cuarto, con el uso de Sistemas de Información Georreferenciada se estima la extensión del ecosistema que brinda el servicio de protección. Por último, se obtiene el costo total con el producto entre los costos unitarios y la extensión del ecosistema y, de ser necesario, se añaden los costos de mantenimiento durante el periodo de vida útil de la infraestructura gris. En este capítulo se presenta el caso de estudio de la función
de protección costera que proveen los manglares para que las personas lectoras puedan conocer el método y realizar sus propias valoraciones.

La estructura de este capítulo es la siguiente. En la primera sección se presentan algunos elementos teóricos que permiten fundamentar la estimación del valor del servicio ecosistémico de protección costera que brindan los manglares mediante el método de costos de reemplazo. En la segunda sección, se presenta una síntesis de la literatura existente sobre costos de reemplazo de la función de protección costera. La tercera sección describe el método. En la cuarta sección se presentan dos casos de estudio para mostrar el procedimiento del método de costos de reemplazo: el caso de las Reservas de la Biosfera de Sian Ka’an y de Celestún en México. En la quinta sección se presenta una serie de consideraciones finales del método.

4.1. Teoría

El método de costos de reemplazo identifica el valor implícito de un servicio ecosistémico mediante los costos de infraestructura que sustituye artificialmente alguna función del ecosistema. El argumento detrás de este enfoque es que la sociedad no tiene que pagar dicha infraestructura porque los ecosistemas existentes se encargan de proveer el servicio ecosistémico. Por ejemplo, la protección costera que brindan los manglares ante eventos como tormentas y huracanes podría sustituirse por barreras hechas por el hombre o la función de la polinización animal podría sustituirse con cajas de abejas cerca de parcelas agrícolas. De acuerdo con Gunatilake y Vieth (2000), el método de costo de reemplazo se considera como una de las metodologías de valoración económica ambiental menos costosa, puesto que la información sobre costos es relativamente fácil de obtener y, en la mayoría de los ejercicios de valoración, se basa en trabajo de gabinete.

Notaro y Paletto (2012) recomiendan que es más apropiado utilizar el método de costos de reemplazo para una valoración económica ambiental que involucre un solo servicio ecosistémico o un número limitado de ellos. Esto se debe a que la infraestructura hecha por el ser humano, que se utiliza como sustituto de la provisión del servicio ecosistémico, generalmente no brinda todas las funciones del ecosistema analizado. Aunado a lo anterior, cuando se utiliza el método de costos de reemplazo es necesario que existan sustitutos cercanos o perfectos de los servicios ecosistémicos correspondientes, y la validez de la valoración depende del cumplimiento de las siguientes condiciones (Shabman y Batie, 1978; Bockstael et al., 2000):

1. la infraestructura artificial que sustituye al servicio ecosistémico debe proporcionar funciones equivalentes en calidad y magnitud a las que provee el ecosistema,

2. la infraestructura artificial que se proponga como sustituto de la función del ecosistema debe ser aquella alternativa con el menor costo posible, y

3. la sociedad estaría dispuesta a pagar el costo de reemplazar el servicio ecosistémico que provee el ecosistema si éste desapareciera.

La condición (1) indica que se tiene que identificar el sustituto más próximo posible para que pueda reemplazar la función del ecosistema en cuestión. Con ello, es clave ser muy precisos en la definición del servicio ecosistémico que se pretenda valorar, de lo contrario será complicado y habrá un riesgo de sesgo en la valoración puesto que la infraestructura artificial propuesta no necesariamente brindaría la misma función ecosistémica. El punto (2) condiciona la valoración a cumplir con el criterio de eficiencia económica al asegurar la rentabilidad de la alternativa de reemplazo seleccionada. La condición (3) asegura que los costos de la infraestructura artificial propuesta no sobreestimen el valor del servicio ecosistémico, esto es, asegurarse de que la sociedad valora la función del ecosistema correspondiente (Sundberg, 2004).

4.2. Revisión de literatura

En esta sección se presentan los estudios que reportan los costos de reemplazar el servicio de protección costera que brindan los manglares. Existe una variación importante en dichos costos. Por ejemplo, Huxham et al. (2015) reporta un valor de $952 dólares por metro de barrera artificial y un costo adicional de 1% anual por mantenimiento durante la vida útil de la infraestructura. Sathirathai (1998) indica que el costo de la infraestructura de reemplazo es de $1,493 dólares por año durante un periodo de vida útil de 20 años. Asimismo, Samonte et al. (2007) menciona que el costo es de $532 dólares por hectárea. Kairo et al. (2009) estima un costo total de $333,333 dólares para una barrera de 350 metros lineales en Kenya. Por su parte, WRI, TOF, SEMARNAT, INECC (2021) reportan costos de $686, $652, $1,022 y $361 dólares por cada pie lineal de barreras de vinyl, madera, concreto y de costa viva, respectivamente.

Cuadro 17.
Síntesis de la revisión de literatura sobre costos de reemplazo

Referencia

Lugar

Valor

Huxham et al. (2015).

Vanga seawall, Kenya

US$952 por metro
+1% de costos de mantenimiento anualmente

Sathirathai, S. (1998).

Surat Thani, Sur de Tailandia

US$1,493.33 anualmente (a lo largo de 20 años de vida del proyecto)

Samonte et al. (2007).

Bohol Marine Triangle, Filipinas

US$532/ha

Kairo et al. (2009).

Gazi, Kenya (350m rompe olas)

US$333,333

WRI, TOF, SEMARNAT, INECC, (2021)

Tuxpan, México

Barrera de vinyl: $MXN 444,031,879
Barrera de madera: $MXN 422,024,468
Barrera de concreto: $MXN 661,516,880

Fuente: elaboración propia con base en la revisión de literatura.

Debido a que los costos reportados en la literatura son variados y en algunos casos no es posible obtener un costo unitario por unidad de área o de extensión lineal, en los casos prácticos de este capítulo se utilizarán los valores de WRI, TOF, SEMARNAT, INECC (2021). Además de las razones anteriores, dichos valores nos permitirán estimar el valor económico total de la protección costera que brindan los manglares en México con diferentes opciones para el material de la infraestructura gris. En la siguiente sección se describe el método con detalle.

4.3. Método

La aplicación del método de costo de reemplazo en contextos locales comprende los siguientes pasos (Notaro y Paletto, 2012):

a) delimitación de la zona de estudio y definición del servicio ecosistémico a valorar – línea base,

b) descripción precisa del servicio ecosistémico que se pretende valorar mediante su reemplazo con infraestructura artificial,

c) seleccionar la alternativa o alternativas de infraestructura artificial que podrían reemplazar el servicio ecosistémico,

d) recopilar información sobre los costos de las alternativas de sustitución propuestas en c) durante la vida útil de las infraestructuras artificiales,

e) una vez que se tiene información sobre los costos, el valor económico del servicio ecosistémico en cuestión se obtiene mediante la siguiente expresión:

(26)

donde V es el valor presente del servicio ecosistémico, C0 son los costos de inversión iniciales, Mt es el costo de mantenimiento de la infraestructura artificial en el periodo t, T es el periodo en el que termina la vida útil de la infraestructura artificial y r es la tasa de descuento.19

Para mostrar el procedimiento del método de costo de reemplazo se usó como ejemplo el servicio ecosistémico de protección costera que brindan los manglares. Para ello, en la siguiente sección se presentan los casos prácticos en los manglares de la Reserva de la Biosfera de Sian Ka’an y La Reserva de la Biosfera de Celestún en México.

4.4. Casos prácticos

En esta sección se presentan dos ejemplos de valoración económica de la protección costera que brindan los manglares de las Reservas de
la Biosfera20 de Sian Ka’an y de Celestún en México. Para agilizar la presentación de los casos de estudio, primero, se muestra su delimitación y descripción (línea base), después, se define claramente el servicio ecosistémico a valorar mediante el método de costos de reemplazo, luego, se describen las alternativas y costos de la infraestructura artificial y, por último, se calculan los costos de dichas alternativas en cada uno de los casos de estudio.

La infraestructura ecológica se refiere a los ecosistemas que funcionan naturalmente y brindan servicios valiosos a las personas, como la regulación del agua y el clima, la formación del suelo y la reducción del riesgo de desastres. Sin embargo, actualmente estos recursos son cada vez más escasos debido a actividades humanas como el dragado, la contaminación, la fragmentación de hábitat y la construcción de infraestructuras como carreteras. Su pérdida requiere de alternativas que sustituyan los servicios ecosistémicos de protección que antes existían de forma natural.

Si bien, la infraestructura verde puede ser viable en ciertos casos, implementar este tipo de tecnologías y alternativas no siempre es posible. La factibilidad de implementación de un proyecto de infraestructura verde dependerá de las características del sitio. En el siguiente cuadro se mencionan y describen algunas de las infraestructuras comúnmente utilizadas para protección costera que pueden sustituir a la infraestructura verde.

Cuadro 18.
Ejemplos de infraestructura artificial para protección costera

Tipo de
infraestructura

Objetivo

Función principal

Dique

Prevenir o mitigar inundaciones de zonas costeras bajas

Separación entre la línea de costa y las zonas bajas en tierra.

Muro vertical (espaldones)

Proteger tierra y estructuras contra inundaciones y rebase

Refuerzo de parte del perfil de playa

Revestimiento

Proteger la línea de costa contra erosiones

Refuerzo de parte del perfil de playa

Malecón de retención

Retener suelo y evitar deslizamiento de tierra al mar

Refuerzo y relleno del banco de tierra costero

Espigón

Prevenir erosión playera

Reducción de transporte longitudinal a la playa

Rompeolas no ligado a playa

Prevenir erosión playera

Reducción de transporte longitudinal a la playa

Dique o rompeolas arrecife

Prevenir erosión playera

Reducción de la altura de ola en la sombra de la estructura

Dique sumergido

Proteger puertos y obras de toma contra oleaje y corrientes

Reducción de la altura de ola en la playa

Rompeolas

Prevenir erosión playera

Retardar el movimiento del sedimento mar adentro

Dren de playa

Prevenir erosión playera

Disipación de energía de oleaje y/o reflexión del oleaje hacia mar adentro

Relleno artificial de playa y dunas

Prevenir erosión playera y proteger contra inundaciones

Acumulación de material playero en la porción drenada de la playa

Rompeolas flotante

Proteger puertos y zonas de atraque contra oleaje de alta frecuencia

Relleno artificial de la playa y duna para que sea erosionado en lugar del material naturalmente depositado

Espigón de escollera

Estabilizar canales de navegación en desembocaduras y bocas

Confinar corrientes y flujos de marea. Proteger contra aguas pluviales y corrientes cruzadas

Muro de conducción

Prevenir azolve o erosión no deseados y proteger atraques contra corrientes

Direccionamiento de corrientes forzando el flujo a lo largo de las estructuras

Barreras para marea de tormenta

Proteger estuarios contra mareas de tormenta

Separación del estuario y el mar por medio de compuertas móviles

Protección contra socavación

Proteger estructuras costeras contra inestabilidad producida por erosión de fondo marino adyacente

Aumento de la resistencia contra erosión causada por oleaje y corrientes

Fuente: Almeida y Silva (2002).

4.4.1. Reserva de la biosfera de Sian Ka’an

La Reserva de la Biosfera de Sian Ka’an ‘Origen del Cielo’ (RBSK) es una de las reservas más grandes de México. La RBSK se ubica en la Península de Yucatán, se decretó como Área Natural Protegida el 20 de enero de 1986 y desde 1987 es uno de los 1,018 lugares declarados Patrimonio de la Humanidad por la UNESCO. La RBSK abarca una superficie de más de 528,148 hectáreas dentro de los municipios de Felipe Carrillo Puerto, Solidaridad, Bacalar, Tulum y Othon P. Blanco, de las cuales, 71% son superficie terrestre y 29% son aguas continentales (CONANP, 2016).

De acuerdo con INEGI, los principales tipos de vegetación son: Selva Espinosa, Selva Perennifolia, Vegetación de Dunas Costeras, Vegetación Hidrófila y Manglar, lo que la convierte en el hogar de una gran diversidad especies animales, entre los que se encuentran el jaguar (Panthera onca), puma (Puma concolor), ocelote, tigrillo (Leopardus pardalis), margay (Leopardus wiedii), jaguarundi, leoncillo (Puma yagouaroundi), tapir (Tapirus bairdii), saraguato de manto (Alouatta pigra), venado cola blanca (Odocoileus virginianus), entre otros. Además de ser refugio y hogar temporal para aves migratorias.

Debido a su ubicación, la zona ha experimentado impactos de tormentas, huracanes y depresiones. Entre los huracanes registrados por la CONABIO, se destacan el huracán Carmen de categoría 4, ocurrido el 2 de septiembre de 1974 con una velocidad de vientos de aproximadamente 120 km/h; el huracán Roxanne de categoría 3, el cual tuvo lugar el 11 de octubre de 1995 con una velocidad de vientos de aproximadamente 100 km/h; y el huracán Dolly de categoría 1, que afectó la zona el 20 de agosto de 1996 con una velocidad de vientos de aproximadamente 65 km/h.

Su conservación se debe a la participación social, intervención internacional, comunal y federal. Sin embargo, a pesar de los esfuerzos constantes de conservación el ANP sigue siendo susceptible a los impactos negativos que provocan el turismo, la contaminación, la pesca y cacería ilegal, la invasión e introducción de especies exóticas, incendios forestales, dragados y modificaciones hidrológicas.

Para presentar la ubicación de los manglares de la RBSK se debe corroborar que los comandos shp2dta y spmap se encuentren instalados correctamente en Stata. Estos comandos se utilizan para convertir archivos SIG en bases de datos de Stata y para generar imágenes con el mapa que corresponde, respectivamente. Se sugiere al lector colocar los siguientes comandos y ejecutarlos:

• ssc install shp2dta

• ssc install spmap

Después de la instalación de los comandos anteriores se define el directorio de trabajo, el cual contiene todos los archivos necesarios para este caso de estudio. La instrucción cd permite definir el directorio de trabajo entre comillas (el lector debe sustituir la dirección entre comillas por la propia):

• cd “C:\Users\sbasu\OneDrive\Desktop\PAPIME 2023\Costos de reemplazo\Datos”

Con la definición del directorio de trabajo, se usa el comando shp2dta para generar las bases de datos con formato .dta a partir de los archivos SIG. Los archivos Municipios_RBSK, RBSK_ANP, Manglares_RBSK, Tormentas_1850_2024, Loc_Rurales_Puntos, Loc_Urbanas_Rurales_Poligonos, y LineaCosteraRBSK contienen municipios (polígonos), reserva de la biosfera de Sian Ka’an (polígono), manglares (polígonos), tormentas en el periodo entre 1850 y 2024 (líneas), localidades rurales (puntos), localidades urbanas y rurales (polígonos) y la línea costera que protegen los manglares (línea) de la RBSK, respectivamente. El siguiente conjunto de comandos permite tener los archivos necesarios para generar los mapas en Stata:

• shp2dta using “Municipios_RBSK”, database(municipios) coordinates(municipiosxy) genid(id) gencentroids(c) replace

• shp2dta using “RBSK_ANP”, database(RBSK) coordinates(RBSKxy) genid(id) gencentroids(c) replace

• shp2dta using “Manglares_RBSK”, database(manglares) coordinates(manglaresxy) genid(id) gencentroids(c) replace

• shp2dta using “Tormentas_1850_2024”, database(tormentas) coordinates(tormentasxy) genid(id) gencentroids(c) replace

• shp2dta using “Loc_Rurales_Puntos”, database(locrurales) coordinates(locruralesxy) genid(id) gencentroids(c) replace

• shp2dta using “Loc_Urbanas_Rurales_Poligonos”, database(locurbrur) coordinates(locurbrurxy) genid(id) gencentroids(c) replace

• shp2dta using “LineaCosteraRBSK”, database(LineaCostera) coordinates(LineaCosteraxy) genid(id) gencentroids(c) replace

Para generar un mapa que contenga dos o más bases de datos SIG, se utiliza el siguiente conjunto de instrucciones para unirlos y facilitar el uso del comando spmap. Los comandos abren la base de datos con coordenadas del polígono de la RBSK, luego se genera el indicador sitio para señalar el tipo de polígono, posteriormente, se usa el comando append para unir la base de datos SIG con los polígonos de los manglares dentro de la RBSK, en la variable sitio se señalan que los nuevos registros corresponden a manglares y, finalmente, se guarda esta base de datos con el nombre RBSKxy1:

• use “RBSKxy”, clear

• gen sitio=”RBSK”

• append using “manglaresxy”

• replace sitio=”Manglares” if sitio==””

• save “RBSKxy1”, replace

El siguiente paso es generar los mapas que muestran la ubicación de la RBSK, sus manglares (ver mapa 3a), la exposición de localidades urbanas y rurales próximas a los manglares de la RBSK a tormentas y huracanes (ver mapa 3b):

• use “municipios”, clear

• spmap using municipiosxy, id(id) legenda(on) leglabel(Municipios) legend(size(small)) polygon(data(RBSKxy1) by(sitio) fcolor(green) ocolor(green red) legenda(on) leglabel(RBSK y sus manglares))

• graph export “Mapa1a.pdf”, as(pdf) name(“Graph”) replace

• use “manglares”, clear

• spmap using manglaresxy, id(id) legenda(on) leglabel(Manglares en la RBSK) legend(size(small)) polygon(data(locurbrurxy) fcolor(blue) ocolor(blue) legenda(on) leglabel(Localidades urbanas y rurales (polígonos))) point(data(locruralesxy) xcoord(_X) ycoord(_Y) fcolor(blue) ocolor(blue) size(*0.05) legenda(on) leglabel(Localidades rurales (puntos))) line(data(tormentasxy) color(red) size(*0.2) legenda(on) leglabel(Tormentas y huracanes 1850-2024))

• graph export “Mapa1b.pdf”, as(pdf) name(“Graph”) replace

Los mapas 3a y 3b muestran que, dada la ocurrencia de tormentas y huracanes en la zona de estudio, los manglares benefician a las localidades que se encuentran detrás de ellos al brindarles el servicio ecosistémico de protección costera. Para identificar el número total de posibles beneficiarios de dicho servicio, se usó la información del Censo de Población y Vivienda 2020 (INEGI, 2020) a nivel de localidad y se generó la base de datos Pob_Viv_Vulnerable_Localidades, la cual contiene información sobre localidades urbanas y rurales que se encuentran detrás del manglar de la RBSK (ver mapa 3b). Los siguientes comandos generan un cuadro resumen sobre la cantidad total de personas y viviendas expuestas a tormentas y huracanes en Sian Ka’an y se exporta a Excel:

• use “Pob_Viv_Vulnerable_Localidades”, clear

• collapse (sum) pobtot vivtot, by(AMBITO)

• label var AMBITO “Ámbito”

• label var pobtot “Población total (personas)”

• label var vivtot “Viviendas totales”

• export excel using “Poblacion_Vulnerable.xlsx”, firstrow(varlabels) replace

Mapa 3.
Exposición de la población a tormentas y huracanes en Sian Ka’an

Mapa 3a. Ubicación de la RBSK y sus manglares

Mapa 3b. Localidades protegidas por el manglar y tormentas-huracanes en el periodo 1850-2024

Fuente: elaboración propia con base en el Marco Geoestadístico Municipal 2020 (INEGI, 2022), Carta de Uso de Suelo y Vegetación Serie VII (INEGI, 2023), NHC (2024), Censo de Población y Vivienda 2020 (INEGI, 2020).

De acuerdo con información del cuadro 19, existen 85,635 personas y 28,305 viviendas expuestas a tormentas y huracanes y que, eventualmente, podrían estar dispuestas a pagar por el servicio ecosistémico de la protección costera.

Cuadro 19.
Población expuesta a tormentas y huracanes en Sian Ka’an

Ámbito

Población total (personas)

Viviendas totales

Rural

41,493

13,361

Urbana

44,142

14,944

Fuente: elaboración propia con base en el Censo de Población y Vivienda 2020 (INEGI, 2020)

La valoración económica del servicio ecosistémico de este caso de estudio implica obtener la longitud de la línea costera que cubre el manglar. Los siguientes comandos se utilizan para mostrar la longitud de la protección costera que brindan los mangares de la RBSK y generar el mapa correspondiente:

• use “RBSK”, clear

• spmap using RBSKxy, id(id) legenda(on) leglabel(RBSK) legend(size(large) position(10)) polygon(data(manglaresxy) fcolor(green) ocolor(green) legenda(on) leglabel(Manglares)) line(data(LineaCosteraxy) color(red) size(*4.5) legenda(on) leglabel(Línea costera-120,932m))

• graph export “Mapa2.pdf”, as(pdf) name(“Graph”) replace

El mapa 4 muestra que la línea costera tiene una longitud de 120,932 metros. Para obtener los costos de reemplazo, se usaron los costos unitarios publicados por la Asociación Norte Americana de Tablestacas de Acero (NASSPA por sus siglas en inglés) (NASSPA, 2009). El cuadro 20 muestra los costos unitarios de las barreras artificiales construidas a partir de vinyl, madera, concreto y costa viva (bolsas de ostras). La segunda columna muestra el costo unitario de los materiales en dólares de 2009 por pie lineal. La tercera columna contiene el costo unitario de materiales e instalación en dólares de 2009 por pie lineal. Dichos costos comprenden un área de un pie lineal (0.305 metros) en la base de la barrera por 8 pies de altura (2.44 metros), esto es 0.7432 metros cuadrados. Para obtener el costo por metro cuadrado, se divide el costo original entre 0.7432, por ejemplo, un costo unitario de $686 dólares se traducen en un monto de $923 dólares por metro cuadrado en el caso del vinyl. Utilizando el Índice de Precios al Consumidor para Estados Unidos (Banco Mundial, 2024), se obtienen los costos unitarios en precios de 2022 (columna 5).21 Por último, en la columna 6, se obtienen los costos unitarios en pesos mexicanos (MXN) ajustados por la Paridad de Poder Adquisitivo entre el dólar y el peso22 (Banco Mundial, 2024).

Mapa 4.
Longitud de la línea costera de los manglares de Sian Ka’an

Fuente: elaboración propia con base en el Marco Geoestadístico Municipal (INEGI, 2020) y de la Carta de Uso de Suelo y Vegetación Serie VII (INEGI, 2023).

Cuadro 20.
Costos de barreras por tipo de material

Material

Materiales (USD2009/pie lineal)

Materiales+ instalación (USD2009/pie lineal)

Materiales+ instalación (USD2009/m2)

Materiales+ instalación (USD2022/m2)

Materiales+ instalación (MXN2022PPA/m2)

Vinyl con protección al pie de la estructura

283

686

923

1,259

13,066

Madera con protección al pie de la estructura

241

652

877

1,197

12,419

Concreto con protección al pie de la estructura

476

1,022

1,375

1,876

19,466

Costa viva

120

361

486

663

6,876

Promedio

280

680

915

1,249

12,957

Fuente: elaboración propia con base en NASSPA (2009) y WRI, TOF, SEMARNAT, (2021).

Una vez que se tienen los costos unitarios de materiales e instalación de los cuatro tipos de barreras artificiales, se puede calcular el costo de reemplazo de la protección costera que brindan los manglares de la RBSK a lo largo de la línea costera. El cuadro 21 muestra paso a paso el procedimiento descrito en la sección de metodología de este capítulo cuando se consideran barreras de 2 y 3 metros de altura. La segunda columna muestra los costos unitarios calculados en el cuadro 20, mientras que la tercera columna contiene la extensión de la línea costera. En la columna 4 se presenta el valor total de materiales e instalación de los cuatro tipos de barreras para alturas de 2 y 3 metros, esto es, el producto de multiplicar el costo unitario por la longitud de la línea costera por la altura. Es importante señalar que los costos de materiales e instalación de las barreras se realizan en el periodo inicial, i.e. C0. En la quinta columna se añade la sumatoria del valor presente de los costos anuales de mantenimiento a la barrera. Para ello, se asume que dichos costos representan 1% del valor de la inversión inicial C0 durante un periodo de 20 años y que la tasa de descuento es de 10% como se sugiere en estudios como Huxham et al. (2015) o Sathirathai y Barbier (2001).

Cuadro 21.
Valor de reemplazo de la protección costera de la RBSK

Material
(barrera de 2 metros de altura)

Materiales+ instalación (MXN2022PPA/m2)

Extensión de línea costera (metros)

Materiales+ instalación (Millones MXN2022PPA/2 m de altura) C0

Materiales+ instalación+ mantenimiento (Millones MXN2022PPA/2 m de altura-20 años)

Materiales+ instalación+ mantenimiento (Millones MXN2022PPA/2 m de altura-anual)

Vinyl con protección al pie de la estructura

13,066

120,932

3,160

3,429

171

Madera con protección al pie de la estructura

12,419

120,932

3,004

3,259

163

Concreto con protección al pie de la estructura

19,466

120,932

4,708

5,109

255

Costa viva

6,876

120,932

1,663

1,805

90

Promedio

12,957

120,932

3,134

3,401

170

Material
(barrera de 3 metros de altura)

Materiales+ instalación (MXN2022PPA/m2)

Extensión de línea costera (metros)

Materiales+ instalación (Millones MXN2022PPA/3 m de altura)
C0

Materiales+ instalación+ mantenimiento (Millones MXN2022PPA/3 m de altura-20 años)

Materiales+ instalación+ mantenimiento (Millones MXN2022PPA/3 m de altura-anual)

Vinyl con protección al pie de la estructura

13,066

120,932

4,740

5,144

257

Madera con protección al pie de la estructura

12,419

120,932

4,505

4,889

244

Concreto con protección al pie de la estructura

19,466

120,932

7,062

7,664

383

Costa viva

6,876

120,932

2,495

2,707

135

Promedio

12,957

120,932

4,701

5,101

255

Con base en la información del cuadro 21, el valor económico del servicio ecosistémico de protección costera que brindan los manglares en un periodo de 20 años es, en promedio, de $3,401 y $5,101 millones de pesos para barreras de 2 y 3 metros de altura, respectivamente. En términos anuales, dichos valores son de $170 y $255 millones de pesos. Nótese que la alternativa más barata es la de costa viva (costales de ostras) y podría ser la mejor opción. Considerando el número total de personas y viviendas del cuadro 19 que, potencialmente, se beneficiarían de la protección de dichas barreras, la disposición a pagar anualmente por el servicio ecosistémico por persona y por vivienda sería de $1,986 (barrera de 2 metros de altura)-$2,978 (barrera de 3 metros de altura) y $6,007(barrera de 2 metros de altura)-$9,011(barrera de 3 metros de altura), respectivamente. Dichos montos tendrían que validarse con alguna valoración económica adicional como valoración contingente o experimentos de elección, para verificar que las preferencias de las personas beneficiarias coincidan con los resultados del método de costos de reemplazo.

4.4.2. Reserva de la biosfera de Celestún

La Reserva de la Biosfera de Ría Celestún (RBRC) se encuentra en la costa norte de la Península de Yucatán, México, abarca los Estados de Yucatán y Campeche, específicamente los municipios de Calkiní, Celestún, Maxcanú, Hunucmá, Halacho, cuenta con una extensión de 81,482 ha divididas en 61,926.57 ha de superficie terrestre y aguas continentales, mientras que tan sólo 19,555.76 ha son de superficie marina. Fue decretada Reserva de la Biosfera en el año 2000 por el entonces presidente Ernesto Zedillo Ponce de León. La Reserva alberga dos comunidades con una población total de 7,585 habitantes; por su ubicación geográfica, tienen como principales actividades productivas la pesca, el turismo y la extracción de sal. Particularmente, la comunidad de Celestún ha registrado en los últimos 10 años una de las tasas de inmigración más altas del estado de Yucatán. Se estima una población de 7,580 habitantes cuya principal actividad económica se enfoca en el turismo, la pesca y la explotación salinera.

Sus principales características físicas según Bertolini et al. (1998) son de suelo de tipo regosoles, solonchak órticos, gleysoles mólicos y histosoles éutricos y, según un estudio realizado por la Secretaría de Agricultura y Recursos Hidráulicos (SARH), el acuífero se considera como de tipo freático, cárstico, muy permeable y heterogéneo en términos hidráulicos. El clima de la región se describe como cálido semiseco con lluvias en verano y secas el resto del año. En cuanto a su vegetación los Pastizales, el Tular, la Selva Baja Caducifolia, la Selva Baja Inundable, Dunas Costeras, Vegetación Hidrófila, Vegetación de Petén y Manglar, conforman la mayor parte de sus ecosistemas; su flora más representativa involucra especies de Mangle rojo (Rhizophora mangle), Mangle negro (Avicennia germinans), Mangle botoncillo (Conocarpus erectus), Mangle blanco (Laguncularia racemosa), Chicozapote (Manilkara zapota), Tinte (Haematoxylon campechanum), Verdolaga de playa (Sesuvium postulacastrum), (Batis maritima), importantes para dar refugio a especies animales endémicas, locales y migratorias.

En el caso práctico de la RBSK se mostró el procedimiento en Stata para instalar los comandos shp2dta y spmap, así como la definición del directorio de trabajo en donde se encuentran todos los archivos necesarios para los ejercicios planteados en este capítulo. Los archivos Municipios_RBRC, RBRC_ANP, Manglares_RBRC, Tormentas_1850_2024_RBRC, Loc_Rurales_Puntos_RBRC, Loc_Urbanas_Rurales_Poligonos_RBRC, y LineaCosteraRBRC contienen los municipios (polígonos), la reserva de la biosfera de Ría Celestún (polígono), los manglares (polígonos), las tormentas ocurridas en el periodo entre 1850 y 2024 (líneas), las localidades rurales (puntos), las localidades urbanas y rurales (polígonos) y la línea costera que protegen los manglares (línea) de la RBRC, respectivamente. Con el siguiente conjunto de instrucciones se convierten las bases de datos SIG en formato .dta en STATA:

• shp2dta using “Municipios_RBRC”, database(municipiosrc) coordinates(municipiosrcxy) genid(id) gencentroids(c) replace

• shp2dta using “RBRC_ANP”, database(RBRC) coordinates(RBRCxy) genid(id) gencentroids(c) replace

• shp2dta using “Manglares_RBRC”, database(manglaresrc) coordinates(manglaresrcxy) genid(id) gencentroids(c) replace

• shp2dta using “Tormentas_1850_2024_RBRC”, database(tormentasrc) coordinates(tormentasrcxy) genid(id) gencentroids(c) replace

• shp2dta using “Loc_Rurales_Puntos_RBRC”, database(locruralesrc) coordinates(locruralesrcxy) genid(id) gencentroids(c) replace

• shp2dta using “Loc_Urbanas_Rurales_Poligonos_RBRC”, database(locurbrurrc) coordinates(locurbrurrcxy) genid(id) gencentroids(c) replace

• shp2dta using “LineaCosteraRBRC”, database(LineaCosterarc) coordinates(LineaCosterarcxy) genid(id) gencentroids(c) replace

De forma similar al caso de la RBSK, se unen los archivos SIG que contienen los polígonos de la RBRC y el de los manglares y se genera un indicador del sitio para diferenciar entre el polígono de la reserva y los de manglares. Las siguientes instrucciones generan la base de datos que resulta de dicha unión, i.e. RBRCxy1:

• use “RBRCxy”, clear

• gen sitio=”RBRC”

• append using “manglaresrcxy”

• replace sitio=”Manglares” if sitio==””

• save “RBRCxy1”, replace

Una vez que se han convertido todos los archivos SIG y se pueden manipular en STATA, se usa el siguiente conjunto de instrucciones para generar los mapas que muestran la ubicación de la RBRC y sus manglares (ver mapa 5a) y la exposición de las localidades urbanas y rurales a tormentas y huracanes próximas a los manglares de la RBRC (ver mapa 5b):

• use “municipiosrc”, clear

• spmap using municipiosrcxy, id(id) legenda(on) leglabel(Municipios) legend(size(small)) polygon(data(RBRCxy1) by(sitio) fcolor(green) ocolor(green red) legenda(on) leglabel(RBRC y sus manglares))

• graph export “Mapa3a.pdf”, as(pdf) name(“Graph”) replace

• use “manglaresrc”, clear

• spmap using manglaresrcxy, id(id) legenda(on) leglabel(Manglares en la RBRC) legend(size(small)) polygon(data(locurbrurrcxy) fcolor(blue) ocolor(blue) legenda(on) leglabel(Localidades urbanas y rurales (polígonos))) point(data(locruralesrcxy) xcoord(_X) ycoord(_Y) fcolor(blue) ocolor(blue) size(*0.05) legenda(on) leglabel(Localidades rurales (puntos))) line(data(tormentasrcxy) color(red) size(*0.2) legenda(on) leglabel(Tormentas y huracanes 1850-2024))

• graph export “Mapa3b.pdf”, as(pdf) name(“Graph”) replace

Los mapas 5a y 5b ilustran la exposición de la zona de estudio a la ocurrencia de tormentas y huracanes y la posibilidad de que los manglares funcionen como barrera natural para todas aquellas localidades ubicadas detrás de ellos. Con base en información del Censo de Población y Vivienda 2020 (INEGI, 2020) a nivel de localidad, se identificó el número total de posibles beneficiarios de la protección que brindan los manglares de la RBRC y se generó la base de datos Pob_Viv_Vulnerable_Localidades_RBRC. Con el siguiente conjunto de comandos se genera un cuadro resumen con la cantidad total de personas y viviendas expuestas a tormentas y huracanes en Celestún y exportarlo a Excel:

• use “Pob_Viv_Vulnerable_Localidades_RBRC”, clear

• collapse (sum) pobtot vivtot, by(AMBITO)

• label var AMBITO “Ámbito”

• label var pobtot “Población total (personas)”

• label var vivtot “Viviendas totales”

• export excel using “Poblacion_Vulnerable_RBRC.xlsx”, firstrow(varlabels) replace

Mapa 5.
Exposición de la población a tormentas y huracanes en Celestún

Mapa 5a. Ubicación de la RBRC y sus manglares

Mapa 5b. Localidades protegidas por el manglar y tormentas-huracanes en el periodo 1850-2024

Fuente: elaboración propia con base en el Marco Geoestadístico Municipal 2020 (INEGI, 2020), Carta de Uso de Suelo y Vegetación Serie VII (INEGI, 2022), NHC (2024), Censo de Población y Vivienda 2020 (INEGI, 2020).

El cuadro 22 muestra que existen 215,026 personas y 70,077 viviendas vulnerables a tormentas y huracanes que posiblemente estarían dispuestas a pagar por la protección costera que proveen los manglares en la región aledaña a la RBRC.

Cuadro 22.
Población expuesta a tormentas y huracanes en Celestún

Ámbito

Población total (personas)

Viviendas totales

Rural

52,444

16,311

Urbana

162,582

53,766

Fuente: elaboración propia con base en el Censo de Población y Vivienda 2020 (INEGI, 2020)

En el caso de la RBRC, el archivo LineaCosterarcxy contiene la longitud de la línea costera cubierta por manglares y los siguientes comandos generan el mapa correspondiente:

• use “RBRC”, clear

• spmap using RBRCxy, id(id) legenda(on) leglabel(RBRC) legend(size(large) position(10)) polygon(data(manglaresrcxy) fcolor(green) ocolor(green) legenda(on) leglabel(Manglares)) line(data(LineaCosterarcxy) color(red) size(*4.5) legenda(on) leglabel(Línea costera-51,507m))

• graph export “Mapa4.pdf”, as(pdf) name(“Graph”) replace

El mapa 6 indica que la línea costera tiene una longitud de 120,932 metros. Con base en los costos unitarios reportados en el cuadro 20, se calcula el valor económico de la protección costera que brindan los manglares de la RBRC. El cuadro 23 muestra el procedimiento para calcular dicho valor cuando se consideran 4 tipos de barrera artificial. Las columnas 2 y 3 presentan los costos unitarios de materiales e instalación y la extensión de la línea costera, respectivamente. La cuarta columna muestra el monto total de la inversión inicial C0 y del costo económico total de la sustitución de la barrera natural por una artificial durante un periodo de 20 años asumiendo una tasa de descuento de 10% y de un costo anual de mantenimiento de 1% de la inversión inicial. La última columna contiene el valor del flujo anual en valor presente.

Mapa 6.
Longitud de la línea costera de los manglares de Celestún

Fuente: elaboración propia con base en el Marco Geoestadístico Municipal (INEGI, 2020) y de la Carta de Uso de Suelo y Vegetación Serie VII (INEGI, 2023).

Con base en los resultados reportados en el cuadro 23, el valor económico de la protección costera que proveen los manglares de la RBRC para un periodo de 20 años es de $1,448 y $2,173 millones de pesos de 2022 en promedio para barreras de 2 y 3 metros de altura, respectivamente. Respecto al valor anual, los valores son de $72 y $109 millones de pesos. Considerando que 215,026 personas habitan en 70,077 viviendas son vulnerables a eventos extremos, por lo que, en este caso el costo anual por persona sería de $337 para 2 metros y de $505 para 3 metros de altura de la barrera. Dichos valores serían de $1,033 y $1,550 por vivienda, respectivamente. En comparación con el caso de la RBSK, estos valores son menores debido a que existe una menor extensión de la línea costera en la RBRC y una mayor cantidad de personas expuestas a tormentas y huracanes. Por lo anterior, el método puede subestimar el valor económico de la protección costera que brindan los manglares en zonas con poca o nula población; sin embargo, el valor puede originarse por la protección a hábitats naturales y no a poblaciones de personas.

Cuadro 23.
Valor de reemplazo de la protección costera de la RBRC

Material
(barrera de 2 metros de altura)

Materiales+ instalación (MXN2022PPA/m2)

Extensión de línea costera (metros)

Materiales+ instalación (Millones MXN2022PPA/2 m de altura)
C0

Materiales+ instalación+ mantenimiento (Millones MXN2022PPA/2 m de altura-20 años)

Materiales+ instalación+ mantenimiento (Millones MXN2022PPA/2 m de altura-anual)

Vinyl con protección al pie de la estructura

13,066

51,507

1,346

1,461

73

Madera con protección al pie de la estructura

12,419

51,507

1,279

1,388

69

Concreto con protección al pie de la estructura

19,466

51,507

2,005

2,176

109

Costa viva

6,876

51,507

708

769

38

Promedio

12,957

51,507

1,335

1,448

72

Material (barrera de 3 metros de altura)

Materiales+ instalación (MXN2022PPA/m2)

Extensión de línea costera (metros)

Materiales+ instalación (Millones MXN2022PPA/3 m de altura)
C0

Materiales+ instalación+ mantenimiento (Millones MXN2022PPA/3 m de altura-20 años)

Materiales+ instalación+ mantenimiento (Millones MXN2022PPA/3 m de altura-anual)

Vinyl con protección al pie de la estructura

13,066

51,507

2,019

2,191

110

Madera con protección al pie de la estructura

12,419

51,507

1,919

2,082

104

Concreto con protección al pie de la estructura

19,466

51,507

3,008

3,264

163

Costa viva

6,876

51,507

1,062

1,153

58

Promedio

12,957

51,507

2,002

2,173

109

4.5. Conclusiones particulares y consideraciones del método

El método de costos de reemplazo se utiliza generalmente para identificar el valor implícito de alguna función o servicio que provee el ecosistema. En términos generales, el método identifica el valor a través del costo de sustitución de alguna función o servicio ecosistémico por algún tipo de infraestructura construida por el ser humano. En este capítulo se presenta la teoría, el método y el cálculo del costo de reemplazar la función de protección costera que proveen los manglares de las reservas de Sian Ka’an y de Celestún. En ambos casos, se asume un periodo de vida útil de la infraestructura gris de 20 años, y el valor implícito de la función de proteger la costa es importante en términos monetarios.

Las ventajas más importantes del método son las siguientes. Primero, es una técnica sencilla de aplicar debido a que se puede utilizar cuando no hay muchos recursos disponibles para realizar algún ejercicio de valoración, esto es, el método de costos de reemplazo puede desarrollarse mediante trabajo de gabinete con base en información pública. Segundo, dado que los costos de infraestructura gris se observan en los mercados, es relativamente sencillo encontrar información sobre los precios de diferentes posibilidades de sustitución de la función o servicio que brinda el ecosistema. Así, ante una escasez de recursos financieros para llevar a cabo la valoración, se sugiere utilizar este método en situaciones en las que sea pertinente.

Dentro de las limitaciones del método se suele señalar que la estimación de los costos de reemplazo puede no representar el valor total de la función del ecosistema, puesto que se ignoran los beneficios que provee el ecosistema en su conjunto y la función de la infraestructura gris puede no tener la misma calidad que tiene la naturaleza. Otra limitación importante es la precisión de la información sobre los costos unitarios de la infraestructura artificial en el sitio de estudio. Regularmente, dichos costos dependen de la proximidad del sitio de instalación al lugar de fabricación, esto es, su costo se incrementa al considerar los costos de transporte. Además de los costos de transporte, los costos de instalación y de mantenimiento pueden diferir de un lugar a otro, pues el costo de la mano de obra es distinto en cada uno de los mercados.

Este método no se basa en las preferencias de los agentes, por lo que no estamos seguros de que exista una disposición a pagar por mantener la función del ecosistema que estamos estudiando. Para subsanar dicha deficiencia, se sugiere validar los resultados del método de costos de reemplazo con la aplicación de alguna otra técnica de valoración económica ambiental, tal como experimentos de elección o valoración contingente.

El método de costos de reemplazo es útil para identificar el valor de reemplazo de un bien o servicio ambiental. Algunos ejemplos distintos al caso de estudio de este capítulo en los que los lectores podrían realizar sus propios ejercicios podrían ser el caso de la sustitución del servicio de polinización animal en la agricultura mediante el costo de adquisición y manejo de colmenas, por ejemplo, o la sustitución del servicio ecosistémico de filtración de agua que realizan los suelos mediante el uso de sistemas de filtración de agua creados por el ser humano. Sin duda, existen muchos casos interesantes en los que los y las lectoras podrían llevar a cabo sus propias valoraciones.

Capítulo 5. Transferencia de beneficios

Introducción

El objetivo de este capítulo es presentar el procedimiento para desarrollar el método de transferencia de beneficios utilizando los enfoques de transferencia de valor y meta análisis. La ventaja más importante de este enfoque es que no requiere información primaria recopilada en campo, su aplicación se basa en un trabajo de gabinete extenso. Por ello, cuando no se cuenta con recursos suficientes, en términos monetarios y de personal, se sugiere utilizar alguno de los procedimientos para transferir valores de un sitio a otro. Con el propósito de brindar a las personas lectoras un ejemplo de la aplicación del método, se usa como caso de estudio el valor de los arrecifes de coral a nivel mundial.

De manera general, el método se basa en transferir un valor monetario de un servicio ecosistémico calculado para un sitio o conjunto de sitios de estudio al sitio de política (el sitio donde se aplicará la valoración). Para realizar dicha transferencia, existen diversos procedimientos, en este capítulo se desarrollan i) transferencia de valor y ii) meta análisis. El primero utiliza un valor estandarizado, e.g. por unidad de área o por persona, del sitio de estudio, y lo aplica en el sitio de política al obtener el producto de dicho valor y el área o número de personas relevantes en el lugar de política. En el segundo enfoque se realiza una revisión sistemática de la literatura que permita obtener una serie de valores estimados para diferentes sitios de estudio, con ello, se puede realizar una síntesis estadística, obtener un promedio ponderado del valor y transferirlo al sitio de política. Con base en lo anterior, un meta análisis suele preferirse sobre la transferencia de valor, debido a que el valor calculado proviene de un conjunto de estudios y no de un estudio en particular.

La revisión inicial de la literatura que se realizó en este capítulo sugiere que existen 210 estudios que estiman el valor económico de los arrecifes a nivel internacional. Del total de estudios identificados, únicamente 65 contienen información suficiente para calcular el valor económico de los arrecifes por unidad de área. Debido a que los arrecifes proveen una canasta de servicios ecosistémicos, por cuestiones de simplicidad y presentación, en el capítulo se valoran los principales servicios ecosistémicos: recreación y protección costera. Así, el conjunto relevante comprende 53 estudios. La revisión de literatura permite identificar algunos meta análisis sobre el valor económico de los arrecifes, tales como Brander et al. (2007), Londoño y Johnston (2012) y Fitzpatrick et al. (2017). Incluso, algunos estudios que calculan el valor económico global de los arrecifes como Costanza et al. (1997), Costanza et al. (2014) y Kubiszewski et al. (2020), los cuales estiman valores de $8,384 y $352,249 por hectárea de arrecife por año en 1997 y 2007, respectivamente. Es importante notar que dichos valores comprenden diversos servicios ecosistémicos que brindan los arrecifes, no solo los analizados en el caso de estudio de este capítulo.

La estructura de este capítulo es como sigue. En la primera sección se presentan los procedimientos en los que se basan los 2 enfoques del método de transferencia de beneficios. En la segunda sección se presenta el procedimiento y los resultados de la revisión sistemática de la literatura sobre el valor económico de los arrecifes de coral a nivel global. La tercera sección presenta los casos de estudio correspondientes a las 2 variantes del método. Por último, en la sección 4 se incluyen algunas consideraciones finales y limitaciones del método.

4.1. Teoría y método

El método de transferencia de beneficios utiliza valores o funciones estimadas en estudios previos para extrapolarlas a otros sitios de interés. Los supuestos centrales de esta técnica son: i) la precisión de las estimaciones depende directamente de la rigurosidad en la aplicación del método de valoración económica en el estudio primario y de los ajustes metodológicos aplicados en la extrapolación, y ii) los valores estimados se aproximan a aquellos que se obtendrían si se realizara un estudio original en el sitio de interés. Con base en los supuestos anteriores, se pueden utilizar 2 procedimientos para la extrapolación de valores: transferencia de valor y metaanálisis. En el caso de la transferencia de valor, este enfoque es relativamente simple, pues solo se transfiere un valor que se ha estimado previamente al sitio en donde se pretende llevar a cabo la valoración económica utilizando un factor de ajuste que considere las diferencias del sitio de política respecto al sitio para el que fue calculado el valor originalmente.

En el caso del metaanálisis, el procedimiento incluye los siguientes pasos:

1. revisión inicial de literatura sobre estudios que calculen el valor del servicio ecosistémico en diferentes motores de búsqueda;

2. discriminación de estudios con el propósito de identificar aquellos que contengan información suficiente para calcular una medida homogénea del valor;

3. revisión exhaustiva del conjunto final de artículos y captura de valores reportados e información necesaria para homologarlos, e.g. unidades monetarias del valor, año de las unidades monetarias del valor, lugar de estudio, país, entre otras;

4. homologación de valores reportados en la literatura y generación de la base de datos;

5. análisis estadístico de los valores estandarizados en el paso previo mediante el método de metaanálisis.

Derivado de la naturaleza del origen de información de la base de datos para realizar un metaanálisis, se presenta una dificultad en la comparación de los resultados, debida a que los registros de los estudios son expresados en una amplia variedad de escalas espaciales, monedas y unidades temporales. Para poder entender y aprovechar esa información se requiere cumplir un conjunto de condiciones de validez y precisión relacionadas con las condiciones biofísicas, escalas de cambio, características socioeconómicas, marcos de referencia de valoración, métodos y diseño de la investigación adecuados (Bennett, 2006). Aunque dichas condiciones son de difícil cumplimiento, en la práctica se pueden tener delimitaciones de los valores monetarios y escalas espaciales para ajustar el número de observaciones hacia el contexto más específico de la investigación que se esté llevando a cabo.

Escalas espaciales

Para poder realizar una comparación de los registros de los estudios de VEA, se debe considerar una misma escala espacial, regularmente se busca que el valor monetario esté expresado por hectárea. Sin embargo, las estimaciones de los valores en los estudios no necesariamente se presentan en esa escala, pueden estimar valores de toda un área natural, un parque, una bahía, entre otros. Para homologar los valores se tiene que identificar en el estudio primario la unidad de análisis y, si no está en hectáreas, buscar en el mismo estudio si se tiene la superficie total. Si en el estudio no se cuenta con esa información, entonces es necesario buscar el área en otros estudios, en mapas o mediante una búsqueda en otras fuentes. La finalidad es encontrar la superficie total, convertirla en hectáreas y atribuirlas al valor de acuerdo con la unidad de escala que reporta.

Valores monetarios

La estandarización de unidades monetarias surge porque los estudios son frecuentemente reportados en la moneda del país en donde se esté llevando a cabo la valoración, dando como resultado que las estimaciones de valor puedan ser expresadas en cualquier moneda. Homologar las unidades monetarias para que sean comparables requiere considerar no sólo el tipo de cambio en el momento que se realiza el estudio, sino también la variación de precios, que incide en la depreciación o apreciación de las monedas. La persona que está realizando el estudio definirá en qué moneda estará su base; sin embargo, para una rápida comparación internacional se pueden usar dólares americanos (USD), con referencia a un año base.

Para lograr la condición de homogenización de estas cifras se usa la metodología descrita en De Groot et al., (2020) que permite obtener una moneda equivalente para hacer comparables los múltiples contextos. Los estudios generalmente reportan valores monetarios del momento en el cual se esté desarrollando la investigación; sin embargo, dada la variación en el nivel de precios (inflación), que causa que una cierta cantidad de dinero tenga distinto valor en términos de los bienes y servicios que se pueden adquirir en distintos años, se requiere una estandarización de precios de un mismo año base o año de referencia.

De acuerdo con Banco Mundial (2024), los dólares internacionales representan el valor de un dólar de Estados Unidos en términos de poder de compra. El concepto de poder de paridad de compra o PPP por sus siglas en inglés (Purchasing Power Parity) es usado para compensar las diferencias en el nivel general de precios entre distintos países, es decir, una misma cantidad de dinero es capaz de intercambiarse por una mayor cantidad de bienes y servicios en un país con un bajo nivel de precios. Estas diferencias del nivel de precios deben ser consideradas en la VEA ya que, al modificar la cantidad de bienes y servicios capaz de obtenerse, se modifica también el bienestar que un consumidor obtiene por los SE.

Homologación de valores

En el presente estudio se eligieron los dólares internacionales (Int$) como moneda para expresar los valores monetarios, para el nivel de precios se eligió el año 2022, de forma que las estimaciones de valoración económica son expresadas como: dólares internacionales de 2022 por hectárea por año.

Los pasos para realizar la homologación son:

1. Tener los valores reportados del estudio en moneda local nominal

• Si el estudio tiene valores reportados en moneda local nominal, se revisa si están en términos nominales o reales. Se deben expresar en términos nominales del año en el que se realizó el estudio.

• Si el estudio tiene valores reportados en USD, pero fue realizado en un país con una moneda oficial distinta, se deben transformar los valores a moneda local nominal con el tipo de cambio del año del estudio (t)

(27)

VLCU,t = Valor en moneda local del año t

VUSD,t = Valor en USD del año t

= Tipo de cambio en el año t de moneda local por USD.

2. Estandarizar el valor en moneda local por nivel de precios a un año base (ejemplo año base 2022). La estandarización por nivel de precios puede realizarse utilizando los deflactores implícitos del Producto Interno Bruto o el Índice de Precios al Consumidor (IPC), que se obtienen de los Indicadores de Desarrollo del Banco Mundial. Un paso intermedio es cambiar de año base el IPC de cada país al mismo año, en este caso al 2022.

La expresión para obtener la estandarización es:

(28)

Donde:

V2022,i = Valor monetario actualizado a 2022 en moneda del país i

Vt,i = Valor monetario del año reportado t en el estudio para el país i

IPCt,i = índice de Precios al Consumidor en base 2022 del año t del país i

3. Convertir el valor en moneda local a dólares internacionales. Esta conversión de moneda se puede realizar a través de la siguiente fórmula, que utiliza las relaciones entre monedas locales y USD en términos de Poder de Paridad de Compra en el consumo privado, obtenidos de los Indicadores de Desarrollo del Banco Mundial:

(29)

Donde:

Vint,2022 = Valor monetario estandarizado a dólares internacionales de 2022

Rint,i = Factor de conversión de poder de paridad de compra, relación de unidad de moneda nacional del país i y el PPP, del año 2022

Con los pasos anteriores se detalla cómo ajustar el valor de una moneda para que sea compatible y comparable con otras monedas en un marco global, facilitando así la comparación y análisis de precios y valores entre diferentes países.

Transferencia de valor

La transferencia de valor es un ejercicio simple, el cual consiste en utilizar un valor económico estimado en el sitio de estudio i y aplicarlo en un lugar de política j. El sitio de estudio es aquel para el que se estimaron los valores originales, mientras que el sitio de política es el lugar al que se pretende extrapolar dichos valores. Dadas las diferencias en las características geográficas, económicas y sociales de las poblaciones de los dos lugares, se realiza un proceso de ajuste con variables relevantes denominadas “factores de ajuste” para cuidar la equivalencia entre los dos contextos. Así, una transferencia de valor se puede describir como sigue:

VEj = VEi * FA (30)

donde VEj es el valor económico del lugar de política, VEj es el valor económico del lugar del estudio original, y FA es el factor de ajuste.

Meta análisis

El meta análisis es una síntesis estadística de valores del servicio ecosistémico que se han publicado en la literatura. La idea general es realizar una revisión sistemática de la literatura que sea exhaustiva, generar una base de datos que contenga el valor del servicio ecosistémico en unidades monetarias homogéneas, e.g. dólares por hectárea o dólares por visita, y obtener una media ponderada por alguna medida de precisión de las estimaciones. Dicho valor medio, ponderado y expresado en unidades monetarias homogéneas, puede extrapolarse de los sitios de estudio al sitio de política. La inclusión de muchos estudios para realizar la transferencia de beneficios permite disminuir el sesgo en el proceso de extrapolación. Para obtener mejores resultados en la transferencia de valores, los estudios empíricos originales deben haber sido formulados y desarrollados con los fundamentos conceptuales, criterios técnicos y rigurosidad de los métodos de valoración económica ambiental.

El análisis estadístico se enfoca en estimar la media ponderada de los valores individuales. Para ello, se utiliza el valor del SE (Yi), y la varianza reportada en cada estudio (VYi). (Borenstein et al., 2009).

La estimación de las ponderaciones depende de los supuestos sobre la distribución de los valores individuales (Yi). Por un lado, se puede considerar que existen efectos fijos, lo que implica que todos los estudios comparten un efecto común. Esto significa que los factores que determinan la magnitud de los valores individuales son los mismos para todos los estudios, por lo que el valor síntesis obtenido será el mismo y las diferencias se explicarán por un error de muestreo. En este caso la ponderación que se da a cada estudio Wi, está determinada por la inversa de su varianza individual:

(31)

De este modo, se obtiene la media ponderada dividiendo el valor individual por su ponderación, entre la suma de las ponderaciones:

(32)

donde k es el número de estudios. La varianza de esta media, que es el valor síntesis, es el recíproco de la suma de las ponderaciones, y su desviación estándar es la raíz cuadrada de este valor.

(33)

(34)

La prueba de significancia (valor Z) para probar la hipótesis nula de que el valor síntesis es cero, se calcula dividiendo el valor síntesis entre su desviación estándar:

(35)

Por otro lado, en el modelo de efectos aleatorios no se asume que los estudios son idénticos y producen un efecto igual, de modo que el valor síntesis difiere de la media poblacional por un error de muestreo y la heterogeneidad entre los estudios. La varianza de cada estudio asumiendo efectos aleatorios incorpora la varianza entre los estudios (τ2) y se obtiene de la siguiente manera (Borenstein et al., 2009):

(36)

Donde Q es una medida estandarizada de la variación observada total, df son los grados de libertad y C permite estandarizar la expresión (36), se definen como:

(37)

df = k –1 (38)

(39)

A diferencia de la ponderación del modelo de efectos fijos, al utilizar efectos aleatorios se incluye la varianza entre estudios, de manera que la ponderación es la inversa de la suma de la varianza individual de cada estudio más el τ2.

(40)

(41)

La estimación del valor síntesis se calcula con la nueva ponderación.

(42)

La varianza y desviación estándar del valor sintetizado es entonces:

(43)

(44)

Finalmente, el valor Z para la prueba de hipótesis será:

(45)

De esta forma, lo que se estima a partir de los efectos aleatorios es la media de una distribución de efectos y no el efecto directamente. Por tanto, se considera la implementación de un modelo de efectos fijos cuando los estudios son funcionalmente idénticos y cuando se quiere conocer el efecto en una determinada población, sin generalizar a diferentes poblaciones. De lo contrario, si se tiene un grupo de estudios que se han realizado de manera independiente, se considera que no tendrán parecido funcional, por lo que no se debe asumir un efecto común y se debería aplicar el modelo de efectos aleatorios (Borenstein et al., 2009).

La elección entre modelos de efectos fijos y aleatorios dependerá del objetivo del metaanálisis. Así, el modelo de efectos fijos suele ser menos adecuado, ya que supone que todos los estudios incluidos son funcionalmente idénticos (es decir, que compartan el mismo efecto verdadero) por lo que no es apto para generalizar los resultados a otras poblaciones. Mientras que el modelo de efectos aleatorios suele ser más apropiado, dado que los estudios recopilados se realizan de manera independiente y difieren en diversos aspectos. Por esta razón, en este capítulo se optó por utilizar el modelo de efectos aleatorios.

Construcción del indicador de precisión de los valores originales

Como se observa en las estimaciones del metaanálisis, tanto por el modelo de efectos fijos como de efectos aleatorios, la desviación estándar de cada estudio es un elemento fundamental, ya que contribuye a identificar la precisión del valor encontrado: una mayor desviación estándar (relativa al valor encontrado) implica una menor precisión, es decir, tiene un mayor rango de error. Sin embargo, en muy pocos estudios se reporta la desviación estándar, por lo que en este documento se propone un método para construir un ponderador que refleje la precisión del estudio que se está considerando. Este ponderador se construye con información recopilada en cada estudio que se captura en la base de datos: se puede incluir el año de publicación del artículo, el método de VEA usado, un indicador de calidad del artículo, el lugar del estudio, o el número de personas entrevistadas.

Para el caso del año de publicación, se considera que un artículo más reciente es más preciso al incorporar las nuevas consideraciones que se van realizando a los métodos, y además refleja las preferencias más recientes de la población. Con base en la información de los artículos se identifica el primer año ti y el último tf, se re-escala con 0 al tf y 1 al ti, lo que reflejaría que tienen menos peso los años finales. La fórmula para realizar esta conversión es:

(46)

Donde ta es el tiempo ajustado a la escala [0,1], t es el año del artículo que se está ajustando.

En el caso del método de VEA, queda a criterio de la persona que esté realizando el estudio; sin embargo, se reconoce que hay métodos que resultan en valores más confiables que otros. La escala del valor a imputar tiene que estar entre 0 y 1, donde cero es el más confiable, que puede ser valores de mercado, y 1 el menos confiable, por ejemplo en casos donde no se reporta el método empleado. Una opción es que varios métodos se pueden imputar a un mismo valor, como experimentos de elección y valoración contingente. Adicionalmente, la suma de cada valor imputado tiene que ser uno. En el cuadro 24, se presenta un ejemplo de ponderadores, los cuales se deben ajustar a los métodos de VEA que se hayan usado en los artículos que conforman la base de datos.

Cuadro 24.
Ejemplo de ponderadores para los métodos de VEA

Método

Escala

Precios de mercado

0.05

Valoración contingente

0.10

Experimentos de elección

Función de producción

0.12

Precios hedónicos

0.18

Costos de viaje

Transferencia de valor

0.25

No especificado

0.30

Fuente: elaboración propia.

Una consideración adicional que se puede incorporar es la calidad de la publicación; existen diversos índices que realizan una comparación relativa de diversas publicaciones académicas, considerando factores como el número de citas que el artículo ha tenido en un año, la calidad del artículo, productividad e impacto de los autores, posición de la revista respecto a las revistas de la misma categoría, entre otros. Los índices más reconocidos son Journal Citation Report (JCR), Scimago Journal Rank (SJR), CiteScore, Índice Dialnet de Revistas (IDR), entre otros. Se elige un índice, se busca el valor del índice en cada artículo de la base de datos, y se normaliza de acuerdo con el valor que cada índice reporta en la escala [0,1], usando la ecuación (46). Así un valor cercano a cero nos índica un artículo con el mayor índice, es decir con la mejor calidad.

Similar a la forma de imputar valores de ponderador al método de VEA, al lugar de estudio se le puede asignar un valor en función de la cercanía de la zona de estudio en la que se quiere realizar la transferencia de beneficios. De este modo, se le imputaría el valor más pequeño a la VEA que se hayan realizado en el mismo lugar de estudio o en el mismo país, y valores más cercanos a uno a estudios que reporten valores globales. Este ponderador es útil cuando se quiere aplicar el valor a un área de estudio específica, y si sólo se quiere estimar el valor general no es necesario usarlo, ya que no se cuenta con un lugar de referencia. En el caso de estudio no se utiliza este ponderador y se invita a que la persona lectora realice su propia transferencia de beneficio hacia algún país o región en particular.

Si usamos tres ponderadores, por ejemplo, tiempo, método e índice, la construcción del ponderador global se realiza con la suma de los tres ponderadores:

Pt = P1 + P2 + P3 (47)

Este ponderador tiene un rango de [0,3], porque incorpora 3 ponderadores individuales. Si el valor está cercano a cero, entonces el estudio es más reciente, usa el mejor método de VEA y tiene el mayor índice de calidad de publicación; mientras que un valor cercano a 3 provendría de un estudio no reciente, con el método de VEA, con la menor escala, y sin un valor en el índice de calidad de la publicación.

La variable que se requiere para el metaanálisis es la desviación estándar que representa la desviación del resultado respecto a su media; cabe señalar que el valor absoluto de la desviación estándar tiene relevancia al comparar su magnitud respecto al valor de la media. Para hacerla comparable con diferentes valores, se puede usar el porcentaje, es decir qué porcentaje de la media es la desviación estándar. Con base en lo anterior, se puede re-escalar el ponderador Pt a un intervalo de valores de desviación estándar que la persona que está realizando el estudio debe especificar. Una opción para identificarlo es con base en las desviaciones estándar reportadas en algunos de los estudios usados para el estudio.

De este modo, se tiene un ponderador que tiene un valor de [0,3] que se puede especificar de forma general como el intervalo [a,b]. Ahora bien, el intervalo de porcentaje de la desviación estándar propuesto corresponde a [c,d], si el mínimo es 2% y el máximo 30%, entonces sería el intervalo [0.02, 0.3]. Para cambiar la escala del ponderador total, donde 0 se transforma en 0.02 y 3 corresponde a 0.3, se usa la siguiente formula:

(48)

De esta manera el ponderador será un porcentaje de la media que se multiplicará a cada valor del servicio ecosistémico.

SD* = Pe * Y (49)

donde Y es el valor que reporta cada estudio y SD* es la variable proxy de desviación estándar propuesta. Cabe señalar que esta propuesta no sustituye a la desviación estándar original que se pueda reportar en los estudios, y en caso de que se reporte en la mayoría de los valores, es recomendable usarla.

Los 2 enfoques de transferencia de beneficios descritos en esta sección se basan en los resultados de estudios previos sobre el valor económico del servicio ecosistémico en cuestión. Por lo tanto, en la siguiente sección se describe el procedimiento para la revisión sistemática de literatura y la construcción de la base de datos, que nos permitirá presentar las aplicaciones del método utilizando ambos enfoques de transferencia de beneficios.

4.2. Revisión sistemática de la literatura y construcción de la base de datos

Los enfoques de transferencia de valor y metaanálisis se basan en una revisión de estudios previos en bases de datos bibliográficas utilizadas a nivel global, y en una revisión secundaria de las referencias de aquellos estudios identificados en primera instancia. Para rastrear estudios que identifiquen el valor económico de los arrecifes en los motores de búsqueda, se utilizan operadores booleanos y la combinación de las siguientes palabras clave:

(Valu* OR Implicit Pric* OR Shadow Pric*) AND (Coral* OR Reef*) AND (Ecosystem* OR Service*)

donde * permite que el motor de búsqueda amplíe las posibilidades a cualquier terminación de la palabra correspondiente, por ejemplo, valu* comprende las palabras values, valuation, o value. El cuadro 25 presenta el número de estudios identificados y seleccionados para un análisis posterior en cada uno de los motores de búsqueda utilizando la combinación anterior de palabras.

Cuadro 25.
Estudios identificados y seleccionados por motor de búsqueda

Base de datos/motor
de búsqueda

Criterio de búsqueda

Fecha de
consulta

Total de estudios

Estudios
seleccionados

EconLit

AB valu* AND AB coral*

22/01/2024

34

27

Social Science Citation Index and Conference Proceedings Citation Index

(TI=(economic valu* AND coral*))

22/01/2024

21

19

IngentaConnect

(Title, Keywords or Abstract contains ‘economic valu. AND coral.’)

22/01/2024

26

6

Environmental Valuation Reference Inventory

“value of coral reef”

22/01/2024

82

74

AGRICOLA. US National Agricultural Library Catalog

Title contains valu* AND Title contains coral*

22/01/2024

54

29

SSRN

Title, Abstract & Keywords: value of coral

22/01/2024

34

4

ProQuest

Title(economic valu*) AND Title(coral*)

22/01/2024

67

51

Total

318

210

Fuente: elaboración propia con base en los resultados de los motores de búsqueda. AB: abstract, TI: title.

El número total de estudios identificados en los motores de búsqueda es de 318. Después de una revisión cuidadosa de los títulos y resúmenes, se seleccionaron 210 estudios para una inspección más profunda. Para la selección final de estudios que componen la muestra del metaanálisis se utilizaron los siguientes criterios:

1. los estudios reportan el valor de protección costera y/o de recreación;

2. el estudio reporta algún valor económico de los arrecifes por unidad de superficie o contiene información suficiente para calcular dicho valor;

3. debe contener información suficiente para convertir los valores originales en dólares constantes por hectárea al año; y

4. si existen dos versiones del estudio, se considera la versión más reciente o publicada.

Algunos ejemplos de estudios que se excluyeron comprenden aquellos documentos que reportan la disposición a pagar por persona, pero no reportan o no existe información en fuentes externas que nos permita calcular el monto total del valor. Otros casos, como el de algunos metaanálisis, reportan el valor económico total y no es posible realizar la desagregación que nos permita identificar el valor de recreación o de protección costera. Existen algunas investigaciones que utilizan valores de otros trabajos, por ello, no representan valores originales y, por ende, no se incluyen en la base de datos. Existen algunos artículos que contienen el valor de los servicios ecosistémicos relevantes para un periodo mayor a un año, y no presentan información de las tasas de descuento o duración del periodo utilizados para poder calcular el valor anual. Por último, se excluyeron estudios que estiman el valor de un cambio en la provisión del servicio ecosistémico correspondiente, y no se tratan del valor económico del servicio per se.

Como resultado del procedimiento anterior, la base de datos comprende información de 53 estudios, los cuales reportan 168 valores de los servicios de recreación y de protección costera que brindan los arrecifes de coral. La muestra contiene estudios publicados entre los años 1995 y 2020. Del total de valores reportados, 23.81 y 76.19% reportan valores de los servicios de protección costera y de recreación, respectivamente. La información en la base de datos ya se encuentra homologada en dólares internacionales de 2022 por hectárea. Para construir un cuadro con la síntesis de valores, primero se declara el directorio de trabajo en Stata y se abre la base de datos con los siguientes comandos:

• cd “C:\Users\sbasu\OneDrive\Desktop\PAPIME 2023\Transferencia de beneficios\Datos”

• use “Base_Transferencia”, clear

Posteriormente, mediante instrucciones recursivas (foreach x in) se generan el número de valores, su media, su desviación estándar, su mínimo y máximo, para cada artículo de la base de datos (el comando collapse permite tener dichos estadísticos por cada referencia, servicios ecosistémico y año). Una vez que se tienen las estadísticas descriptivas por estudio, se renombran las variables antes de exportar el cuadro a un archivo de Excel mediante el comando export excel:

• foreach x in Obs Media SD Min Max{

gen `x’=valor_ppp_2022

}

• replace Obs=1

• collapse (sum) Obs (mean) Media (sd) SD (min) Min (max) Max, by(cita aniob serv_eco)

• rename cita Referencia

• rename serv_eco Servicio

• rename aniob Año

• sort Servicio Año Referencia

• export excel using “C:\Users\sbasu\OneDrive\Desktop\PAPIME 2023\Transferencia de beneficios\Resultados\Cuadro1.xlsx”, sheet(“Cuadro1”) sheetreplace firstrow(variables)

Así, el cuadro 26 muestra el listado de estudios que comprende la base de datos y las estadísticas descriptivas de los valores de los servicios ecosistémicos correspondientes.

Cuadro 26.
Síntesis de estudios en la base de datos (USD=2022 PPA por ha por año)

Referencia

Servicio

Año

Obs

Media

SD

Min

Max

Berg et al. (1998)

Protección costera

1998

1

97009

97009

97009

Cesar et al. (2003)

Protección costera

2003

8

644

422

137

1421

Hargreaves-Allen (2004)

Protección costera

2004

1

23

23

23

Polunin (2004)

Protección costera

2004

1

31

31

31

Beukering et al. (2006)

Protección costera

2006

1

1834

1834

1834

O’Garra (2007)

Protección costera

2007

1

1634

1634

1634

Van Beukering et al. (2007)

Protección costera

2007

1

1758

1758

1758

Burke et al. (2008)

Protección costera

2008

4

63684

26414

35545

98736

Cooper et al. (2009)

Protección costera

2009

3

8915

1783

7132

10698

Dixit et al. (2010)

Protección costera

2010

1

3587

3587

3587

Cruz-Trinidad et al. (2011)

Protección costera

2011

1

117

117

117

Hicks (2011)

Protección costera

2011

2

26

18

13

39

O’Garra (2012)

Protección costera

2012

1

57

57

57

Brander & Van Beukering (2013)

Protección costera

2013

5

827

953

31

1956

Sarkis et al. (2013)

Protección costera

2013

1

7398

7398

7398

Van Zanten et al. (2014)

Protección costera

2014

1

253

253

253

Referencia

Servicio

Año

Obs

Media

SD

Min

Max

Pascal et al. (2016)

Protección costera

2016

1

124

124

124

Trégarot et al. (2017)

Protección costera

2017

3

6213

6663

2033

13897

Yasir Haya & Fujiii (2019)

Protección costera

2019

1

12818

12818

12818

Laing et al. (2020)

Protección costera

2020

1

162901

162901

162901

Rani et al. (2020)

Protección costera

2020

1

505

505

505

Pendleton (1995)

Recreación

1995

1

32163

32163

32163

Berg et al. (1998)

Recreación

1998

2

14354

3569

11830

16878

Mohd-Shahwahid & McNally (2001)

Recreación

2001

1

14552

14552

14552

Vogt (2001)

Recreación

2001

1

139

139

139

Arin & Kramer (2002)

Recreación

2002

6

830

786

119

1956

Park et al. (2002)

Recreación

2002

1

18636

18636

18636

Yeo (2002)

Recreación

2002

1

30987

30987

30987

Carr & Mendelsohn (2003)

Recreación

2003

6

97

34

48

150

Cesar (2003)

Recreación

2003

7

6865

7108

1023

19744

Cesar et al. (2003)

Recreación

2003

8

1189

1414

64

4131

Christiernsson (2003)

Recreación

2003

3

21000

7000

14000

28000

Johns et al. (2003)

Recreación

2003

15

226

176

29

668

Cesar & Van Beukering (2004)

Recreación

2004

3

266

165

145

455

Cesar et al. (2004)

Recreación

2004

6

6198

9970

437

26276

Hargreaves-Allen (2004)

Recreación

2004

1

65

65

65

Thur (2004)

Recreación

2004

3

1518

429

1035

1855

Nam et al. (2005)

Recreación

2005

3

2355

1543

1205

4109

Rivera & Muñoz (2005)

Recreación

2005

8

551

567

28

1334

Beukering et al. (2006)

Recreación

2006

1

9653

9653

9653

Ahmed et al. (2007)

Recreación

2007

1

4574

4574

4574

Giselle et al. (2007)

Recreación

2007

5

14076

12307

1215

32206

Van Beukering et al. (2007)

Recreación

2007

1

19808

19808

19808

Burke et al. (2008)

Recreación

2008

4

90971

20677

66482

116089

Oh et al. (2008)

Recreación

2008

3

54

14

38

64

Oceana (2009)

Recreación

2009

1

1645

1645

1645

White & Ross (2009)

Recreación

2009

2

2547

845

1950

3145

Arceo et al. (2010)

Recreación

2010

2

392

151

286

499

Dixit et al. (2010)

Recreación

2010

1

151

151

151

Ransom & Mangi (2010)

Recreación

2010

1

140

140

140

Wielgus, et al. (2010)

Recreación

2010

2

84

76

31

137

Cruz-Trinidad et al. (2011)

Recreación

2011

2

67

67

20

115

Hicks (2011)

Recreación

2011

2

23

2

21

24

Referencia

Servicio

Año

Obs

Media

SD

Min

Max

Brander & Van Beukering (2013)

Recreación

2013

7

9313

9553

1304

24665

Sarkis et al. (2013)

Recreación

2013

1

11290

11290

11290

Robles-Zavala et al. (2015)

Recreación

2015

1

105378

105378

105378

Van Beukering et al. (2015)

Recreación

2015

1

11282

11282

11282

Seenprachawong (2016)

Recreación

2016

1

33231

33231

33231

Trujillo et al. (2017)

Recreación

2017

1

13

13

13

Robles-Zavala & Reynoso (2018)

Recreación

2018

3

16841

14139

573

26165

Tamayo et al. (2018)

Recreación

2018

1

737

737

737

Mazaya & Yulianda (2019)

Recreación

2019

1

1005

1005

1005

Ngoc (2019)

Recreación

2019

1

119892

119892

119892

Tamsah & Nessa (2019)

Recreación

2019

3

2879

2214

1372

5421

Yasir Haya & Fujiii (2019)

Recreación

2019

1

88

88

88

Laing et al. (2020)

Recreación

2020

1

250269

250269

250269

Rani et al. (2020)

Recreación

2020

1

37029

37029

37029

Fuente: elaboración propia con base en la revisión sistemática de literatura

Si se consideran los promedios simples de los valores reportados en la literatura existente, el valor de los servicios de protección costera y de recreación que proveen los arrecifes son de $14,988 y $11,562 dólares por hectárea por año, respectivamente. Sin embargo, al utilizar los promedios simples se asume que el grado de precisión de las estimaciones previas es el mismo en todos los casos. Además, se asume que estudios publicados hace tres décadas tienen la misma importancia que estudios publicados recientemente, o que estudios publicados en revistas de alto prestigio son igual de precisos que aquellos estudios que no pasan por un proceso de dictaminación académica. Dichos supuestos suelen sesgar la identificación del valor de los servicios ecosistémicos en cuestión, por lo tanto, en la siguiente sección se realizan casos prácticos que ayudan a mostrar a la persona lectora cómo se puede reducir dicho sesgo.

4.3. Casos prácticos

Transferencia de valor

En el caso de la transferencia de valor se puede utilizar alguno o algunos valores reportados en la literatura. Con el objetivo de mostrar el procedimiento de este enfoque para extrapolar valores, se usaron los promedios simples de valores contenidos en la literatura internacional y en la literatura específica para México.

De acuerdo con la Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (CONABIO, 2024), en México los arrecifes cubren un área aproximada de 1,780 kilómetros cuadrados, es decir, 178 mil hectáreas. El cuadro 27 muestra los resultados que se obtienen sobre el valor de los servicios de protección costera y recreación de los arrecifes en México asumiendo un rango para el factor de ajuste de entre 0.1 y 1. El rango propuesto considera la condición del ecosistema, esto es, si el valor es igual a 1, la condición del ecosistema es óptima y cuando es 0.1, se encuentra en una situación de degradación y solo provee una proporción del servicio ecosistémico en cuestión.

Para obtener los resultados que se muestran en el cuadro 27, primero se abre la base de datos Base_Transferencia, se generan los escalares de superficie, de valor promedio para ambos servicios ecosistémicos considerando el conjunto de estudios y estudios específicos para México utilizando los siguientes comandos en Stata:

• use “Base_Transferencia”, clear

• scalar superficie=178000

• sum valor_ppp_2022 if serv_eco==”Protección costera”

• scalar valor_pc=r(mean)

• sum valor_ppp_2022 if serv_eco==”Recreación”

• scalar valor_rec=r(mean)

• sum valor_ppp_2022 if serv_eco==”Recreación” & pais==”México”

• scalar valor_rec_mex=r(mean)

Cuadro 27.
Valor de arrecifes de protección costera y recreación con método de transferencia de valor (millones de USD)

id

FA

Valor_PC

Valor_R

Valor_R_Mex

1

0.10

266.78

205.81

204.82

2

0.20

533.57

411.62

409.63

3

0.30

800.35

617.42

614.45

4

0.40

1,067.14

823.23

819.26

5

0.50

1,333.92

1,029.04

1,024.08

6

0.60

1,600.70

1,234.85

1,228.89

7

0.70

1,867.49

1,440.66

1,433.71

8

0.80

2,134.27

1,646.47

1,638.52

9

0.90

2,401.05

1,852.27

1,843.34

10

1.00

2,667.84

2,058.08

2,048.15

Fuente: elaboración propia. Nota: no identificamos algún estudio con el valor de protección costera en México, por lo que[,] el cuadro solo reporta valores del servicio de recreación. FA: factor de ajuste, PC: protección costera, R: recreación, R_Mex: recreación en México.

Cuando se tiene toda la información necesaria, se generan las columnas en las que se almacenarán los resultados, un paso preliminar es generar columnas vacías donde posteriormente se guardará la información:

• gen int id=.

• gen float FA=.

• gen double Valor_PC=.

• gen double Valor_R=.

• gen double Valor_R_Mex=.

Con la instrucción forval se puede calcular todos los valores que corresponden a los diferentes factores de ajuste generando su identificador correspondiente id23 (la serie de instrucciones colocará los resultados en las filas 1 hasta 10 de nuestra base de datos):

• forval i=1(1)10{

replace id=`i’ in `i’/`i’

replace FA=`i’/10 in `i’/`i’

replace Valor_PC=(valor_pc*superficie*FA)/1000000 in `i’/`i’

replace Valor_R=(valor_rec*superficie*FA)/1000000 in `i’/`i’

replace Valor_R_Mex=(valor_rec_mex*superficie*FA)/1000000 in `i’/`i’

}

Posteriormente, se ordenan los valores, se elimina la información que no es relevante y se exporta el cuadro al archivo de Excel como sigue (ver cuadro 27):

• sort id FA

• keeporder id FA Valor_PC Valor_R Valor_R_Mex

• keep if id!=.

• export excel using “C:\Users\sbasu\OneDrive\Desktop\PAPIME 2023\Transferencia de beneficios\Resultados\Cuadros.xlsx”, sheet(“Cuadro2”) sheetreplace firstrow(variables)

Los resultados del enfoque de transferencia de valor sugieren que el valor del servicio de protección costera de los arrecifes oscila entre $267 y $2,668 millones de dólares. Por otro lado, el valor total del servicio de recreación se encuentra entre $205 y $2,058 millones de dólares. No se encontró una diferencia sustancial entre la extrapolación basada en estudios a nivel mundial y en estudios específicos para México. Debido a que no se identificó algún estudio específico para el servicio de protección costera en México, no fue posible calcular el valor correspondiente.

Metaanálisis

En la revisión sistemática de la literatura y captura de valores se encontró que la mayoría de los estudios no reporta la desviación estándar correspondiente. Debido a que el metaanálisis pondera los valores estimados utilizando las desviaciones estándar, en este ejercicio se construyó un ponderador con base en 3 características de los estudios: i) el año de publicación, ii) el método utilizado en el estudio original y iii) el índice de calidad de la publicación Scientific Journal Ranking (SJR). A continuación, se presenta el procedimiento en Stata para generar los dos ponderadores que se utilizaron en el ejercicio de metaanálisis (el ponderador es específico del servicio ecosistémico en cuestión). Primero, se abre la base de datos que contiene los valores reportados en la literatura:

• use “Base_Transferencia”, clear

En el caso del año de publicación, se obtiene el valor máximo del año para cada uno de los servicios ecosistémicos mediante el comando sum que guarda el valor máximo como r(max), posteriormente, se genera la variable i_anio restando al máximo el valor del año correspondiente y se suma un uno para asegurarse que para los estudios que se publicaron en el año más reciente tengan el valor de 1, e.g. 2020=1 y 1995=26, después, se divide cada uno de estos valores entre el valor máximo para construir un índice de año entre cero y la unidad:

• sum anio if serv_eco==”Protección costera”

• gen i_anio=r(max)-anio+1 if serv_eco==”Protección costera”

• sum anio if serv_eco==”Recreación”

• replace i_anio=r(max)-anio+1 if serv_eco==”Recreación”

• bys serv_eco: egen max_anio=max(i_anio)

• replace i_anio=i_anio/max_anio

• bys serv_eco: sum i_anio

Para ponderar el método utilizado en el estudio original, se asignan valores a partir de 1 en adelante a cada uno de los métodos dependiendo de su pertinencia para estimar el valor. En el caso de protección costera, en ambos servicios ecosistémicos dichos valores se encuentran entre 1 y 6, siendo el 1 el método más adecuado para estimar el valor y 6 el menos pertinente o con menor confiabilidad. Los siguientes comandos muestran la asignación específica de valores en ambos servicios ecosistémicos:

• gen double i_metodo=6 if metodo==”No reportado” & serv_eco==”Protección costera”

• replace i_metodo=5 if metodo==”Transferencia de beneficios” & serv_eco==”Protección costera”

• replace i_metodo=4 if metodo==”Varios métodos” & serv_eco==”Protección costera”

• replace i_metodo=3 if metodo==”Costos de reemplazo” & serv_eco==”Protección costera”

• replace i_metodo=2 if metodo==”Precios hedónicos” & serv_eco==”Protección costera”

• replace i_metodo=1 if metodo==”Costos evitados” & serv_eco==”Protección costera”

• replace i_metodo=6 if metodo==”No reportado” & serv_eco==”Recreación”

• replace i_metodo=5 if metodo==”Transferencia de beneficios” & serv_eco==”Recreación”

• replace i_metodo=4 if metodo==”Varios métodos” & serv_eco==”Recreación”

• replace i_metodo=3 if metodo==”Costo de viaje” & serv_eco==”Recreación”

• replace i_metodo=2 if metodo==”Valoración contingente” & serv_eco==”Recreación”

• replace i_metodo=1 if metodo==”Precios de mercado” & serv_eco==”Recreación”

De la misma forma en la que se generó el índice de año, se divide el valor asignado a cada uno de los métodos entre el máximo correspondiente al servicio ecosistémico. El rango de la variable i_metodo se encuentra entre cero y uno, y se obtiene con las siguientes instrucciones:

• bys serv_eco: egen max_i_met=max(i_metodo)

• replace i_metodo=i_metodo/max_i_met

• bys serv_eco: sum i_metodo

Para la tercera característica de los estudios se usó el índice sjr, se realizó una transformación que permita asignar un valor menor a aquellos estudios publicados en revistas de mayor prestigio. Con esto, se considera una mayor precisión de estudios publicados en revistas con altos valores del índice sjr y menor precisión de las estimaciones que no han sido sometidas a una dictaminación de doble ciego rigurosa. Para ello, se obtiene el máximo del índice sjr por servicio ecosistémico y a dicho valor se le resta el sjr de cada uno de los valores en la base de datos. Posteriormente, se dividen los valores individuales entre el nuevo valor máximo de la variable para obtener i_sjr, el cual se encuentra entre cero y uno, siendo uno un valor con poca precisión y confiabilidad dado que no proviene de un texto publicado. Podemos utilizar los siguientes comandos para obtener i_sjr:

• sum sjr if serv_eco==”Protección costera”

• gen i_sjr=r(max)-sjr if serv_eco==”Protección costera”

• sum sjr if serv_eco==”Recreación”

• replace i_sjr=r(max)-sjr if serv_eco==”Recreación”

• bys serv_eco: egen max_sjr=max(i_sjr)

• replace i_sjr=i_sjr/max_sjr

• bys serv_eco: sum i_sjr

Una vez que calculamos i_anio, i_metodo y i_sjr, cuyos valores se encuentran entre cero y uno (siendo uno un valor con poca precisión y cero un valor con mucha precisión), se construye el índice compuesto sumando los 3 valores como sigue:

• gen double i_comp=i_anio+i_metodo+i_sjr

Posteriormente, para obtener la proporción que representan las desviaciones estándar sobre el valor en aquellos estudios que reportaron ambos valores mediante el siguiente comando:

• gen double prop_sd=sd/valor_rep

• bys serv_eco: sum prop_sd

De acuerdo con la distribución de la proporción observada, esta se encuentra entre 3.8 y 19.6% del valor reportado para protección costera y entre 7.3 y 14.1% en el caso de recreación. Ahora bien, en la sección de metodología de este capítulo se describe el procedimiento para que el índice ponderado i_comp se distribuya dentro del mismo rango que la proporción de la desviación sobre el valor observado. Los siguientes comandos de Stata muestran el proceso de ajuste de rangos con base en la expresión (48) de la metodología para ambos servicios ecosistémicos:

• sum i_comp if serv_eco==”Protección costera”

• scalar i_min1=r(min)

• scalar i_max1=r(max)

• sum prop_sd if serv_eco==”Protección costera”

• scalar prop_sd_min1=r(min)

• scalar prop_sd_max1=r(max)

• gen double i_comp_rsc=(((i_comp-i_min1)*(prop_sd_max1-prop_sd_min1))/(i_max1-i_min1))+prop_sd_min1 if serv_eco==”Protección costera”

• sum i_comp if serv_eco==”Recreación”

• scalar i_min2=r(min)

• scalar i_max2=r(max)

• sum prop_sd if serv_eco==”Recreación”

• scalar prop_sd_min2=r(min)

• scalar prop_sd_max2=r(max)

• replace i_comp_rsc=(((i_comp-i_min2)*(prop_sd_max2-prop_sd_min2))/(i_max2-i_min2))+prop_sd_min2 if serv_eco==”Recreación”

Como resultado del procedimiento anterior, se obtiene el índice compuesto en la escala de proporcionalidad de desviación estándar y valor con el cual se puede obtener el ponderador para el metaanálisis al multiplicarlo por el valor del servicio ecosistémico homologado (ver expresión 49). El siguiente comando genera el ponderador se:

• gen double se=valor_ppp_2022*i_comp_rsc

Antes de realizar el metaanálisis, en Stata se generan las columnas en la base de datos donde se guardarán los resultados, esto es, el nombre del servicio ecosistémico, la muestra de valores considerada, el valor promedio (Theta), el error estándar de la distribución del valor (SE), el estadístico Z, la probabilidad asociada al estadístico Z, el valor inferior del intervalo de confianza (CI_l), el valor superior del intervalo de confianza (CI_u), el valor del estadístico Q para la prueba de homogeneidad (Q_homo) y su probabilidad asociada (Q_prob). El siguiente listado de comandos genera las variables anteriores, las cuales, se encuentran vacías por el momento:

• gen Servicio=””

• gen Muestra=””

• gen Theta=.

• gen SE=.

• gen Z=.

• gen p=.

• gen CI_l=.

• gen CI_u=.

• gen Q_homo=.

• gen Q_prob=.

En Stata se utiliza el comando meta set para declarar el tipo de metaanálisis que se desarrollará. En este caso, declaramos que valor_ppp_2022, se y cita contienen los valores homogéneos, su medida de precisión y la referencia bibliográfica de donde proviene cada uno de los valores y, por último, se establece que se trata de un metaanálisis con efectos aleatorios al colocar la opción random como opción en la instrucción:

• meta set valor_ppp_2022 se, studylabel(cita) random

Una vez que hemos indicado las variables relevantes y el tipo de metaanálisis, se usa el comando meta summarize para realizar el análisis estadístico correspondiente. Los siguientes bloques de instrucciones generan los estadísticos más importantes para 11 metaanálisis que consideran diferentes muestras de estudios. Los valores de los estadísticos se almacenan en los renglones correspondientes de cada una de las columnas vacías que se generaron en los pasos anteriores.

Metaanálisis para todos los valores de la protección costera:

• meta summarize if serv_eco==”Protección costera”, random(reml) nostudies

• replace Servicio=”Protección costera” in 1/1

• replace Muestra=”Todos” in 1/1

• replace Theta=r(theta) in 1/1

• replace SE=r(se) in 1/1

• replace Z=r(z) in 1/1

• replace p=r(p) in 1/1

• replace CI_l=r(ci_lb) in 1/1

• replace CI_u=r(ci_ub) in 1/1

• replace Q_homo=r(Q) in 1/1

• replace Q_prob=r(p_Q) in 1/1

Metaanálisis para todos los valores de la protección costera publicados antes de 2005:

• meta summarize if serv_eco==”Protección costera” & anio<=2004, random(reml) nostudies

• replace Servicio=”Protección costera” in 2/2

• replace Muestra=”Previos a 2005” in 2/2

• replace Theta=r(theta) in 2/2

• replace SE=r(se) in 2/2

• replace Z=r(z) in 2/2

• replace p=r(p) in 2/2

• replace CI_l=r(ci_lb) in 2/2

• replace CI_u=r(ci_ub) in 2/2

• replace Q_homo=r(Q) in 2/2

• replace Q_prob=r(p_Q) in 2/2

Metaanálisis para todos los valores de la protección costera publicados a partir del 2005:

• meta summarize if serv_eco==”Protección costera” & anio>2004, random(reml) nostudies

• replace Servicio=”Protección costera” in 3/3

• replace Muestra=”Posteriores a 2004” in 3/3

• replace Theta=r(theta) in 3/3

• replace SE=r(se) in 3/3

• replace Z=r(z) in 3/3

• replace p=r(p) in 3/3

• replace CI_l=r(ci_lb) in 3/3

• replace CI_u=r(ci_ub) in 3/3

• replace Q_homo=r(Q) in 3/3

• replace Q_prob=r(p_Q) in 3/3

Metaanálisis para todos los valores de la protección costera que provienen del método de costos de reemplazo:

• meta summarize if serv_eco==”Protección costera” & metodo==”Costos de reemplazo”, random(reml) nostudies

• replace Servicio=”Protección costera” in 4/4

• replace Muestra=”Costos de reemplazo” in 4/4

• replace Theta=r(theta) in 4/4

• replace SE=r(se) in 4/4

• replace Z=r(z) in 4/4

• replace p=r(p) in 4/4

• replace CI_l=r(ci_lb) in 4/4

• replace CI_u=r(ci_ub) in 4/4

• replace Q_homo=r(Q) in 4/4

• replace Q_prob=r(p_Q) in 4/4

Metaanálisis para todos los valores de la protección costera que provienen del método de costos evitados:

• meta summarize if serv_eco==”Protección costera” & metodo==”Costos evitados”, random(reml) nostudies

• replace Servicio=”Protección costera” in 5/5

• replace Muestra=”Costos evitados” in 5/5

• replace Theta=r(theta) in 5/5

• replace SE=r(se) in 5/5

• replace Z=r(z) in 5/5

• replace p=r(p) in 5/5

• replace CI_l=r(ci_lb) in 5/5

• replace CI_u=r(ci_ub) in 5/5

• replace Q_homo=r(Q) in 5/5

• replace Q_prob=r(p_Q) in 5/5

Metaanálisis para todos los valores de la recreación:

• meta summarize if serv_eco==”Recreación”, random(reml) nostudies

• replace Servicio=”Recreación” in 6/6

• replace Muestra=”Todos” in 6/6

• replace Theta=r(theta) in 6/6

• replace SE=r(se) in 6/6

• replace Z=r(z) in 6/6

• replace p=r(p) in 6/6

• replace CI_l=r(ci_lb) in 6/6

• replace CI_u=r(ci_ub) in 6/6

• replace Q_homo=r(Q) in 6/6

• replace Q_prob=r(p_Q) in 6/6

Metaanálisis para todos los valores de la recreación publicados antes de 2005:

• meta summarize if serv_eco==”Recreación” & anio<=2004, random(reml) nostudies

• replace Servicio=”Recreación” in 7/7

• replace Muestra=”Previos a 2005” in 7/7

• replace Theta=r(theta) in 7/7

• replace SE=r(se) in 7/7

• replace Z=r(z) in 7/7

• replace p=r(p) in 7/7

• replace CI_l=r(ci_lb) in 7/7

• replace CI_u=r(ci_ub) in 7/7

• replace Q_homo=r(Q) in 7/7

• replace Q_prob=r(p_Q) in 7/7

Metaanálisis para todos los valores de la recreación publicados a partir del 2005:

• meta summarize if serv_eco==”Recreación” & anio>2004, random(reml) nostudies

• replace Servicio=”Recreación” in 8/8

• replace Muestra=”Posteriores a 2004” in 8/8

• replace Theta=r(theta) in 8/8

• replace SE=r(se) in 8/8

• replace Z=r(z) in 8/8

• replace p=r(p) in 8/8

• replace CI_l=r(ci_lb) in 8/8

• replace CI_u=r(ci_ub) in 8/8

• replace Q_homo=r(Q) in 8/8

• replace Q_prob=r(p_Q) in 8/8

Metaanálisis para todos los valores de la recreación obtenidos mediante el método de costos de viaje:

• meta summarize if serv_eco==”Recreación” & metodo==”Costo de viaje”, random(reml) nostudies

• replace Servicio=”Recreación” in 9/9

• replace Muestra=”Costo de viaje” in 9/9

• replace Theta=r(theta) in 9/9

• replace SE=r(se) in 9/9

• replace Z=r(z) in 9/9

• replace p=r(p) in 9/9

• replace CI_l=r(ci_lb) in 9/9

• replace CI_u=r(ci_ub) in 9/9

• replace Q_homo=r(Q) in 9/9

• replace Q_prob=r(p_Q) in 9/9

Metaanálisis para todos los valores de la recreación obtenidos mediante el método de precios de mercado:

• meta summarize if serv_eco==”Recreación” & metodo==”Precios de mercado”, random(reml) nostudies

• replace Servicio=”Recreación” in 10/10

• replace Muestra=”Precios de mercado” in 10/10

• replace Theta=r(theta) in 10/10

• replace SE=r(se) in 10/10

• replace Z=r(z) in 10/10

• replace p=r(p) in 10/10

• replace CI_l=r(ci_lb) in 10/10

• replace CI_u=r(ci_ub) in 10/10

• replace Q_homo=r(Q) in 10/10

• replace Q_prob=r(p_Q) in 10/10

Metaanálisis para todos los valores de la recreación obtenidos mediante el método de valoración contingente:

• meta summarize if serv_eco==”Recreación” & metodo==”Valoración contingente”, random(reml) nostudies

• replace Servicio=”Recreación” in 11/11

• replace Muestra=”Valoración contingente” in 11/11

• replace Theta=r(theta) in 11/11

• replace SE=r(se) in 11/11

• replace Z=r(z) in 11/11

• replace p=r(p) in 11/11

• replace CI_l=r(ci_lb) in 11/11

• replace CI_u=r(ci_ub) in 11/11

• replace Q_homo=r(Q) in 11/11

• replace Q_prob=r(p_Q) in 11/11

Por último, se usan los comandos preserve y restore para no perder la información que se ha generado en los pasos anteriores: por ello se conservan las variables y observaciones que contienen los resultados de los metaanálisis anteriores y se exportan a un archivo de Excel con las siguientes instrucciones (es importante ejecutar el siguiente bloque de instrucciones de manera conjunta, de lo contrario, se perderá la información de la base de datos):

• preserve

• keeporder Servicio Muestra Theta SE Z p CI* Q_*

• keep if Theta!=.

• export excel using “C:\Users\sbasu\OneDrive\Desktop\PAPIME 2023\Transferencia de beneficios\Resultados\Cuadros.xlsx”, sheet(“Cuadro3”) sheetreplace firstrow(variables)

• restore

En el cuadro 28 se presentan los resultados de los metaanálisis para diferentes muestras de cada uno de los servicios ecosistémicos. En el caso de protección costera, el valor que considera todos los estudios es de $14,299 dólares por hectárea, mientras que para las submuestras dicho valor oscila entre $8,991 y $29,612 dólares por hectárea por año. Los valores más altos se observan en estudios publicados en tiempos más recientes y en aquellos que provienen de los métodos de costos de reemplazo y costos evitados. Para el servicio de recreación, el valor que incluye todos los estudios es de $9,756 dólares por hectárea por año. En las submuestras de estudios, dicho valor se encuentra entre $4,192 y $17,029 dólares. Al igual que en el caso de protección costera, los valores más altos se encuentran en estudios más recientes y en aquellos que utilizan el método de precios de mercado. En todos los casos se presentan los intervalos de confianza de los valores correspondientes, con los cuales se puede inferir el grado de heterogeneidad que existe en los estudios previos. Además de ello, se incluye la prueba de homogeneidad de los valores mediante la prueba Q de Der Simonian y Laird (DerSimonian y Laird, 2015).

Cuadro 28.
Resultados del metaanálisis para diferentes muestras

Servicio

Muestra

Theta

SE

Z

p

CI_l

CI_u

Q_homo

Q_prob

Protección costera

Todos

14,299

5,104

2.80

0.01

4,295

24,302

3,880

0.000

Protección costera

Previos a 2005

8,991

8,500

1.06

0.29

-7,669

25,651

485

0.000

Protección costera

Posteriores a 2004

16,384

6,348

2.58

0.01

3,942

28,825

3,395

0.000

Protección costera

Costos de reemplazo

23,681

19,368

1.22

0.22

-14,280

61,642

822

0.000

Protección costera

Costos evitados

29,612

9,987

2.97

0.00

10,039

49,186

936

0.000

Recreación

Todos

9,756

1,897

5.14

0.00

6,039

13,474

8,911

0.000

Recreación

Previos a 2005

4,192

924

4.54

0.00

2,381

6,004

3,342

0.000

Recreación

Posteriores a 2004

17,029

4,390

3.88

0.00

8,424

25,633

4,939

0.000

Recreación

Costo de viaje

8,877

2,080

4.27

0.00

4,799

12,954

2,076

0.000

Recreación

Precios de mercado

14,356

4,127

3.48

0.00

6,266

22,445

2,935

0.000

Recreación

Valoración contingente

7,583

3,538

2.14

0.03

649

14,518

2,672

0.000

Fuente: elaboración propia.

Además del resumen de valores que se generaron a través del metaanálisis, el diagrama de bosque ayuda a comprender la distribución de valores específicos. Para generar los diagramas de bosque correspondientes a cada uno de los servicios ecosistémicos, se usa el comando meta forestplot en Stata y se exporta el diagrama en formato png como sigue:

• meta forestplot if serv_eco==”Protección costera”

• graph export “C:\Users\sbasu\OneDrive\Desktop\PAPIME 2023\Transferencia de beneficios\Resultados\foresplot_pc.png”, as(png) name(“Graph”) replace

• meta forestplot if serv_eco==”Recreación” & anio<=2004

• graph export “C:\Users\sbasu\OneDrive\Desktop\PAPIME 2023\Transferencia de beneficios\Resultados\foresplot_rec1.png”, as(png) name(“Graph”) replace

• meta forestplot if serv_eco==”Recreación” & anio>2004

• graph export “C:\Users\sbasu\OneDrive\Desktop\PAPIME 2023\Transferencia de beneficios\Resultados\foresplot_rec2.png”, as(png) name(“Graph”) replace

Los gráficos 4a-4b muestran los diagramas de bosque. Estos diagramas muestran la referencia bibliográfica de donde proviene el valor, su distribución, el valor, su intervalo de confianza con un nivel de 95% y los pesos correspondientes. Al final de los diagramas se muestran los valores medios y la prueba Q de Der Simonian y Laird (DerSimonian y Laird, 2015).

Gráfico 4.
Diagramas de bosque

Gráfico 4a.
Diagrama de bosque para el servicio de protección costera

Gráfico 4a.
Diagrama de bosque para el servicio de protección costera

Gráfico 4b1.
Diagramas de bosque para el servicio de recreación

Fuente: elaboración propia.

Gráfico 4b2.
Diagramas de bosque para el servicio de recreación

Fuente: elaboración propia.

Con los valores del cuadro 28 se puede estimar el valor económico total de los servicios ecosistémicos de protección costera y de recreación que brindan los arrecifes en México. Para ello, se generan las columnas en donde se almacenarán los valores correspondientes a cada servicio ecosistémico a través de los siguientes comandos:

• gen double Valor_PC=.

• gen double Valor_R=.

Posteriormente, se usa el comando forval el cual permite repetir una serie de comandos sin tener que escribirlos de forma individual para generar los valores correspondientes utilizando cada uno de los 11 valores de Theta reportados en el cuadro 28 y la superficie total de arrecifes en México de 178 mil hectáreas (recordamos al lector o lectora que el comando debe ejecutarse completo ejecutando las 4 líneas de manera simultánea):

• forval i=1(1)11{

replace Valor_PC=(Theta*superficie)/1000000 in `i’/`i’

replace Valor_R=(Theta*superficie)/1000000 in `i’/`i’

}

Por último, se conservan las variables y observaciones relevantes y se exportan al cuadro de resultados a un archivo de Excel con los siguientes comandos:

• keeporder Servicio Muestra Theta Valor_PC Valor_R

• keep if Theta!=.

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El cuadro 29 muestra los valores totales de los servicios ecosistémicos. En el caso de la protección costera, el valor asciende a $2,545 millones de dólares al año si se consideran todos los estudios, mientras que el rango que surge de realizar el metaanálisis con diferentes muestras oscila entre $1,600 y $5,271 millones de dólares. Para la recreación, el valor total es de $1,737 millones de dólares por año. Cuando se consideran diferentes muestras de estudios, el rango de valores se encuentra entre $746 y $3,031 millones de dólares.

Cuadro 29.
Valor económico anual de los servicios ecosistémicos de protección costera y recreación en México (USD de 2022)

Servicio

Muestra

Theta
(USD)

Valor_Total (millones USD)

Protección costera

Todos

14,299

2,545

Protección costera

Previos a 2005

8,991

1,600

Protección costera

Posteriores a 2004

16,384

2,916

Protección costera

Costos de reemplazo

23,681

4,215

Protección costera

Costos evitados

29,612

5,271

Recreación

Todos

9,756

1,737

Recreación

Previos a 2005

4,192

746

Recreación

Posteriores a 2004

17,029

3,031

Recreación

Costo de viaje

8,877

1,580

Recreación

Precios de mercado

14,356

2,555

Recreación

Valoración contingente

7,583

1,350

Fuente: elaboración propia.

Es importante notar que los valores resultantes varían en función del método utilizado y del tiempo en el que fueron publicados. Como se puede observar en el cuadro 29, existe una variación importante entre los valores publicados antes y después de 2005. En términos del método, los métodos de costos evitados y de precios de mercado suelen estimar valores de protección costera y de recreación superiores a otros enfoques, respectivamente. Por último, como se menciona en el apartado metodológico de este capítulo, la transferencia de los valores que se obtienen en el metaanálisis a algún sitio en particular debe considerar factores específicos del lugar de estudio.

4.4. Conclusiones particulares y consideraciones del método

El método de transferencia de beneficios tiene el objetivo de identificar el valor implícito de algún o algunos servicios ecosistémicos mediante una revisión exhaustiva de literatura. En términos generales, este enfoque transfiere valores que se identificaron en la literatura en diferentes casos de estudio al sitio que se pretende valorar. En este capítulo presentamos la metodología de transferencia de beneficios utilizando dos enfoques: i) transferencia de valor y ii) metaanálisis. Como resultado de una revisión sistemática de la literatura, identificamos 53 estudios que reportan 168 valores de los servicios ecosistémicos de protección costera y de recreación que brindan los arrecifes a nivel mundial.

Para brindar un ejemplo del valor total de dichos servicios ecosistémicos utilizamos los valores por hectárea al año, y la superficie total de arrecifes en México que resultan de ambos enfoques de transferencia de valor. El primer enfoque sugiere que el valor de la protección costera (recreación) por arrecifes se encuentra entre $267 y $2,668 ($205 y $2,058) millones de dólares al año, dependiendo de la condición del ecosistema, la cual es utilizada como factor de ajuste en el caso práctico. El segundo enfoque sugiere que el valor total de la protección costera (recreación) oscila entre $1,600 y $5,271 ($746 y $3,031) millones de dólares al año, dependiendo del método que se utilice y del año de publicación de los estudios originales.

El método de transferencia de beneficios tiene una gran ventaja sobre los otros métodos de valoración económica ambiental. En muchos casos, la información requerida para llevar a cabo alguna valoración no está disponible por lo que es necesaria una recolección primaria de información. Cuando el o la investigadora no cuente con el tiempo o los recursos financieros suficientes para hacer una recopilación de datos primarios, el método de transferencia de beneficios es la mejor opción.

Es importante señalar que el método de transferencia de beneficios tiene limitaciones. El supuesto de fiabilidad de las estimaciones de los estudios originales en reportar los valores correctos es crucial, de no ser así, los valores extrapolados afectan todo el proceso de estimación de valores económicos en el lugar de política. Asimismo, dado que existe una amplia heterogeneidad en las características físicas, biológicas, socioeconómicas, del lugar de estudio y del lugar de política, se pueden producir sesgos importantes en el proceso de extrapolación.

Muchos de los estudios que resultan de la revisión sistemática de literatura reportan el valor del servicio ecosistémico en cuestión; sin embargo, no reportan sus desviaciones estándar. Lo anterior impide realizar un metaanálisis en su forma convencional, i.e. ponderando los valores reportados por su nivel de precisión. En este capítulo proponemos un procedimiento que nos permite identificar la precisión de los valores reportados cuando su desviación estándar no está disponible. El ponderador que construimos en este capítulo puede utilizarse en otros estudios, pues garantiza que el rango observado de la proporción de valor sobre su desviación estándar sea capturado en el ponderador, el cual comprende características de los estudios que permiten aproximar el grado de rigurosidad con la que llevaron a cabo las estimaciones originales del valor. Es importante señalar que, al aplicar dicho ponderador, los y las lectoras deben seleccionar cuidadosamente los elementos que comprenderá el índice compuesto, pues estos elementos son específicos del caso de estudio en cuestión.

Una de las variantes del método de transferencia de beneficios es la transferencia de función. Esta variante utiliza los parámetros estimados de una función que tiene como variable dependiente el valor del servicio ecosistémico, y como variables de control diferentes factores que podrían determinar la magnitud de dicho valor. La función se estima para lugares distintos al sitio de estudio. El proceso de transferencia consiste en utilizar los parámetros estimados y, con base en los valores que toman las variables de control en el sitio de estudio, obtener el valor esperado en el lugar que se pretende valorar. En este capítulo no se desarrolla la variante de transferencia de función porque el enfoque de metaanálisis suele ser más sólido que la transferencia de valor y transferencia de función. El metaanálisis es muy conveniente porque se base en trabajo de gabinete, sin embargo, su desarrollo demanda una cantidad de trabajo importante puesto que se necesita llevar a cabo una revisión sistemática de literatura.

Capítulo 6. Conclusiones

Los métodos de valoración económica ambiental constituyen una herramienta valiosa para asignar valores monetarios a los servicios ecosistémicos, que no tienen un valor en el mercado. La relevancia de asignarles un valor radica en mandar señales a los agentes económicos de la escasez de estos SE y su aporte a la producción y al bienestar social en general. La aplicación de estos métodos no es reciente, tiene una larga historia con ejemplos que comienzan en 1949 con Hotelling (1949), que hace una primera valoración para el SE de recreación en los Parques Nacionales de Estados Unidos. En 1947, Ciriacy-Wantrup (1947) utilizan técnicas de encuesta para valorar recursos naturales, que son la base de la valoración contingente. La primera aplicación del método de precios hedónicos la desarrollaron Ridker y Henning (1967) para un SE, al investigar cómo se capitaliza la calidad del aire en los precios de las casas. Con el tiempo estos métodos se han perfeccionado, con marcos teóricos más complejos, modelos econométricos sofisticados que ayudan a resolver problemas de especificación que no se observaban en las primeras aplicaciones, con bases de datos más completas y una mayor disponibilidad, con escalas más precisas y recientes, entre muchos otros desarrollos que han contribuido a que los métodos de VEA sean considerados seriamente debido a sus fuertes sustentos teóricos y herramientas econométricas robustas.

En este libro se presentan los métodos de función de producción, costos de viaje, costos de reemplazo y transferencia de beneficios, cuatro métodos que son fundamentales para la VEA. Los métodos de costos de viaje y función de producción se clasifican en los métodos de preferencias reveladas, debido a que existen precios de mercado (gastos en los que se incurre por visitar un lugar y mercados de bienes y servicios que tienen un SE como insumo) que permiten identificar el valor implícito de atributos ambientales. El método de costo de reemplazo se basa en identificar el costo de sustituir alguna función del ecosistema o la provisión de algún bien o servicio ecosistémico mediante infraestructura gris. El método de transferencia de beneficios es un método que sintetiza la literatura existente sobre el valor de un SE y se transfiere al caso de estudio correspondiente.

La premisa del método de función de producción es que los servicios ecosistémicos se consideran como un insumo adicional, junto con el trabajo, la tecnología y otros factores, en la función de producción de bienes o servicios que tienen valor de mercado y dependen de los SE. Por ejemplo, la polinización para la producción agrícola o el agua para las actividades turísticas. Mediante la estimación de la función de producción se determinan los parámetros que reflejan la producción adicional de un bien generado por los servicios ecosistémicos. Con estos parámetros, es posible calcular el aporte marginal en términos monetarios de los SE al valor del bien, utilizando como referencia el precio de mercado de dicho bien.

En el caso de estudio que corresponde al valor del agua de lluvia en la producción agrícola, particularmente del maíz en grano en México, se realizaron estimaciones para la producción nacional, los métodos de producción (riego y temporal) y considerando las temporadas de producción (primavera-verano y otoño-invierno), resultando en 5 estimaciones. La información es para el periodo 2003-2021 a nivel municipal, la variable dependiente es el rendimiento del maíz por hectárea y el SE a valorar es el agua de lluvia. Los resultados de las estimaciones muestran una relación en forma de U invertida entre la lluvia y el rendimiento del maíz. En la producción de primavera-verano, tanto con riego como con temporal, se encontraron valores implícitos de la lluvia que varían entre $89.6 y $236.6 pesos por hectárea por cada 10 mm/mes. Para la temporada de otoño-invierno, el rango oscila entre $43.3 y $461.2 pesos por hectárea. Es importante señalar que el valor implícito de la lluvia es sensible al precio medio rural utilizado y al rendimiento promedio de la muestra correspondiente.

La idea general del MCV es que se puede inferir el valor de un recurso recreativo basado en la naturaleza (los beneficios que obtienen los individuos de realizar actividades relacionadas con la naturaleza) utilizando la información sobre cuánto gastan los visitantes en visitar el sitio. Esto permite construir una curva de demanda que represente la disposición a pagar por un “día de visita” (Tietenberg y Lewis, 2018). Los costos de viaje que se deben considerar son transporte, hospedaje, alimentación y el tiempo empleado para llegar al destino, el cual se expresa en términos monetarios. Teóricamente, lo anterior implica estimar una curva de demanda del número de visitas a un sitio en función del costo de viaje y de variables de control adicionales.

La implementación de este método bajo el enfoque de costos de viaje individual requiere realizar un cuestionario para capturar información sobre las características del viajero y del viaje, los costos de viaje individuales, incluyendo el tiempo de traslado (que se considera como el costo de oportunidad) y variables sociodemográficas. La encuesta se aplica en el lugar de visita, se sistematizan los datos y se realiza una estimación econométrica de tipo Poisson debido a que se tienen valores enteros positivos como variable dependiente.

El caso de estudio es del SE de recreación en el Santuario de las Luciérnagas de Nanacamilpa, Tlaxcala. Esta elección se debe a la creciente demanda del sitio, la relevancia de la especie y la proximidad con la Ciudad de México. Se realizaron 184 encuestas, cuyos datos fueron analizados, revelando que la demanda de viajes presenta una relación inversa con el costo del viaje, conforme a lo que indican estudios previos. La estimación del excedente del consumidor arroja valores en un rango de $2,983 a $3,975, en promedio por visitante. Multiplicando estos valores por el número de visitantes del último año registrado (90,542 personas en 2022), se obtiene el EC total. Así, mediante este método, se puede asociar un valor de recreación del Santuario de las Luciérnagas en Nanacamilpa en un rango de $258 a $359 millones de pesos en 2023.

El método de costos de reemplazo se basa en identificar infraestructura que pueda sustituir o remplazar la función que ofrece el ecosistema y, posteriormente, estimar el costo de la construcción de dicha infraestructura. Para aplicar este método, primero se debe definir claramente el área de estudio, incluyendo su extensión, y especificar la función del ecosistema que se desea reemplazar (por ejemplo, un manglar cumple varias funciones como la protección costera, la mejora de la calidad del agua y el hábitat para la biodiversidad). Posteriormente, se identifican las opciones de infraestructura gris, se estiman los costos unitarios de estas opciones de infraestructura por unidad de área y se multiplican los costos unitarios por la extensión del ecosistema. Si es necesario, también se deben añadir los costos de mantenimiento durante la vida útil de la infraestructura gris.

El caso de estudio analizado en el libro es la función de protección costera que proveen los manglares de las Reservas de la Biosfera de Sian Ka’an y de Celestún en México. La infraestructura que se usó cómo referencia es la construcción de barreras con diversos materiales: vinyl con protección al pie de la estructura, madera con protección al pie de la estructura, concreto con protección al pie de la estructura y costa viva. Se estimó la cantidad total de personas y viviendas expuestas a tormentas y huracanes, que requeriría esta infraestructura de no contar con el manglar.

El valor económico del servicio ecosistémico de protección costera que brindan los manglares en un periodo de 20 años para la Reserva de la Biosfera de Sian Ka’an en promedio, es de $3,401 y $5,101 millones de pesos para barreras de 2 y 3 metros de altura, respectivamente, en términos anuales corresponden a $170 y $255 millones de pesos. Para Celestún los montos ascienden a $1,448 y $2,173 millones de pesos de 2022 en promedio para barreras de 2 y 3 metros de altura, respectivamente, y los valores anuales son de $72 y $109 millones de pesos. Los valores encontrados para Celestún son menores que en Sian Ka’an debido a que existe una menor extensión de la línea costera y una menor cantidad de personas expuestas a tormentas y huracanes.

El método que podría ser considerado menos robusto es el de trasferencia de beneficios, debido a que no tiene un sustento teórico del cual se extraigan las preferencias de los individuos. Se trata de un método que sintetiza la literatura existente sobre la VEA de un SE. Así no requiere información primaria, sino de la construcción de un base de datos que presenta los resultados de diversos estudios de forma homogénea para hacerla comparable. La búsqueda de información requiere habilidades para encontrar los estudios e identificar aquellos que sean relevantes y confiables. Este método requiere leer cada uno de los documentos a fondo, identificar los valores, los lugares del estudio y la forma en la que se representa el valor.

Adicionalmente, la naturaleza del origen de información de la base de datos presenta una dificultad en la comparación de los resultados, debido a que los registros de los estudios son expresados en una amplia variedad de escalas espaciales, monedas y unidades temporales. Lo anterior, requiere de un proceso de homologación de valores que no es sencillo pues implica analizar caso por caso para que todos los estudios tengan la misma escala y unidad monetaria, por ejemplo, dólares del 2022 por hectárea o por visitante.

Una limitante adicional del método de transferencia de beneficios es que los estudios, en su mayoría, no reportan la desviación estándar, que es un elemento fundamental para realizar un metaanálisis. Por ello, en este libro se propone un método para generar un ponderador que tenga elementos que garanticen que el valor reportado sea más preciso con base en características de los estudios. Así, el caso de estudio se enfoca en identificar el valor de los servicios ecosistémicos de recreación y protección costera de los arrecifes de coral. La base de datos construida comprende información de 53 estudios, los cuales reportan 168 valores de los servicios de recreación y de protección costera que brindan los arrecifes de coral. La muestra contiene estudios publicados durante el periodo entre los años 1995 y 2020. Del total de valores reportados, 23.81 y 76.19% reportan valores de los servicios de protección costera y recreación, respectivamente.

Para México, considerando las 178 mil hectáreas y usando el enfoque de transferencia de valor, sugieren que el valor del servicio de protección costera de los arrecifes oscila entre $267 y $2,668 millones de dólares, mientras que el servicio de recreación se encuentra entre $205 y $2,058 millones de dólares. Con base en el metaanálisis, se encontró que el valor total de la protección costera oscila entre $1,600 y $5,271 millones de dólares al año, mientras que el de recreación en $746 y $3,031, dependiendo del método que se utilice y del año de publicación de los estudios originales.

Las limitantes de los métodos de VEA son muchas; sin embargo, cada vez tienen más sustento teórico, más y mejor información económica y ambiental, y herramientas de análisis econométrico más robustas. La contribución de este libro es muy relevante para generar información de los valores monetarios que los SE generan, y así poderlos incluir de manera más central en la toma de decisiones informada para la conservación. Además de contribuir a las agendas locales, la VEA contribuye en la agenda internacional, tanto para los Objetivos del Desarrollo Sostenible como para los del Marco Mundial de Biodiversidad de Kunming-Montreal.

Un elemento adicional es la contribución de la VEA para a crear conciencia en las personas sobre la importancia de conservar los ecosistemas, promoviendo prácticas que protejan la provisión de servicios ecosistémicos esenciales, como el agua, la polinización y la regulación climática, que son vitales para el bienestar humano. Así, la VEA no solo respalda la conservación y la gestión de los servicios ecosistémicos, sino que también contribuye a un desarrollo más equitativo y sostenible, asegurando que las generaciones futuras puedan disfrutar de un ambiente saludable y funcional.

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Anexos

Anexo 1. Cuestionario para el método de costo de viaje

Este es un estudio desarrollado por estudiantes y profesores de la Facultad de Economía de la UNAM. Los resultados de esta encuesta se utilizarán con fines académicos para elaborar una valoración económica ambiental del servicio de recreación que proporcionan los santuarios de luciérnagas. Sus respuestas serán confidenciales.

1. Incluyendo esta visita, ¿Cuántas veces ha visitado algún santuario de luciérnagas en la región, en los últimos cinco años?

__________________________________________________

__________________________________________________

2. En su viaje, ¿Tiene planeado visitar algún lugar turístico adicional en el estado de Tlaxcala, además de los santuarios de luciérnagas?

Sí No

3. ¿Cuántos días tiene pensado permanecer en el santuario o en la zona? ____________________

4. ¿Podría indicar el número de personas con las que vino a visitar el santuario? Considere solamente las personas de su núcleo cercano y a usted ____________________

5. ¿Podría especificar el monto que gastó en cada uno de los siguientes rubros, considerando todas las personas que vienen con usted?

____________ Transporte redondo (gasolina, casetas, avión, autobús)

____________ Hospedaje (hotel, cabaña, camping)

____________ Entrada al parque/santuario de luciérnagas

____________ Alimentos

____________ Paquete de viaje todo incluido en tour (hospedaje, entrada a santuario de luciérnagas)

____________ Otro

6. ¿Cuánto tiempo tardó en trasladarse desde su lugar de origen al sitio? _________ Horas ________ Minutos

7. ¿Podría proporcionar el código postal del lugar en el que vive? ___________________

8. ¿En qué estado de conservación considera que se encuentra el santuario de luciérnagas en el que está usted en este momento?

Regular Bueno Excelente

9. Si usted ya había visitado anteriormente algún santuario en la zona, Considera que el estado de conservación, respecto a su visita previa es:

Igual Mejorado Es la primera vez que visita

10. ¿Cuál es su edad en años? ___________________

11. ¿Cuál es su sexo? Hombre Mujer Prefiero no decir

12. ¿Cuál es su nivel de educación?

Primaria incompleta

Primaria completa

Secundaria incompleta

Secundaria completa

Preparatoria incompleta

Preparatoria completa

Universidad incompleta

Universidad completa

Estudios de posgrado

13. ¿Cuál es el rango de ingreso mensual?

$ 0

De $1 a $6,306

De $6,307 a $12,617

De $12,618 a $18,918

De $18,919 a $25,224

De $25,255 a $31,530

De $31,531 a $37,836

De $37,837 a $44,143

De $44,144 a $50,448

De $50,449 a $56,754

De $56,755 a $63,060

Más de $63,060

¡Agradecemos su participación en este estudio! Gracias

1 De forma alternativa, se puede contactar a los autores del libro en los siguientes correos electrónicos: sbasurto@economia.unam.mx o karinacg@unam.mx.

2 Información disponible en: http://infosiap.siap.gob.mx/gobmx/datosAbiertos.php.

3 Información disponible en: https://www.worldclim.org/data/monthlywth.html.

4 Precio medio rural, la unidad de medida son pesos por tonelada.

5 Estas instrucciones deben colocarse en la barra de comandos de forma separada y dar un Enter en cada una de ellas.

6 La ruta que aparece entre comillas debe modificarse insertando la ruta del fólder que contiene los archivos en el servidor del usuario.

7 El condicional anio==2021 permite graficar únicamente los valores de un año; sin embargo, los lectores pueden modificar el valor y graficar la información para los otros años.

8 Para generar el cuadro en Excel o en LaTeX, se reemplaza la opción word con el formato deseado: excel o tex.

9 La instrucción en Stata para ejecutar la prueba Box-Cox no permite el uso de variables tipo factor, por lo tanto, se deben generar.

10 Se almacenan los resultados en la memoria de Stata con el comando estimates store y se genera el cuadro correspondiente en formato Word.

11 Los valores se presentan por 10 milímetros por mes para mejorar la interpretación de los resultados.

12 Se pueden identificar tres tipos de costos: 1) los costos de viaje (traslados, alimentos, hospedaje); 2) los costos de viaje de tiempo; y 3) los costos en el sitio de tiempo y no tiempo (Martínez-Espiñeira y Amoako-Tuffour, 2008). Regularmente este método se enfoca en los rubros 1 y 2.

13 En el capítulo 4 se explica cómo homologar los valores.

14 Se entiende por luciérnaga a cualquier especie miembro de la familia Lampyridae, a nivel mundial existen más de 2,200 especies Los adultos pueden emitir luz o no, al igual que volar o permanecer en forma de larva. Se pueden clasificar en tres grupos: 1. Luciérnagas que emiten luz; 2. Glow-worm fireflies y 3. Luciérnagas que no emiten luz (dark flies) (Lewis, 2016, p. 8).

15 Vance y Ríos Kuri (2017) mencionan que en 2013 operaban solamente cuatro agencias de turismo, mientras que en 2017 el número se incrementó a 33.

16 En su mayoría, el santuario comprende terrenos comunales o ejidales y algunos de ellos están clasificados por la CONANP como Áreas Destinadas Voluntariamente a la Conservación (CONANP 2023).

17 El sitio web “Protected Planet” proporciona información sobre áreas protegidas en todo el mundo. La página para cada país muestra una lista de todas las áreas protegidas, con información detallada sobre cada una de ellas. La lista incluye parques nacionales, reservas biológicas, reservas forestales, refugios de vida silvestre y otras áreas protegidas. Para México la fuente primaria de información es la Comisión Nacional de Áreas Naturales Protegidas (CONANP).

18 Sólo se visitó un sitio de avistamiento debido a los costos de entrada. Eso fue una limitante que no permitió llegar al objetivo de 270 encuestas; el número obtenido de encuestas corresponde a un nivel de confianza de 90% y un margen de error de 6%.

19 Es necesario incorporar la tasa de descuento debido a que se van a sumar valores monetarios en diferentes periodos de tiempo, y así conocer el valor presente del dinero.

20 Las Reservas de la Biosfera son una categoría de Áreas Naturales Protegidas. Se refieren a ecosistemas terrestres y /o marinos en los que deben ser protegidos los ecosistemas, especies y recursos naturales dentro de la zona. De acuerdo con la Ley General de Equilibrio Ecológico y Protección al Ambiente (LEGEEPA), cada ANP deben tener un decreto presidencial o por gobiernos estatales, en los cuales se debe tener un plan de manejo donde se involucren estrategias que aseguren la conservación de dichas zonas, así como la regulación de las actividades que las comunidades locales realicen. Entre las actividades permitidas dentro de las Reservas de la Biosfera se encuentran: el aprovechamiento, aprendizaje y preservación sostenible; esta herramienta es importante a nivel mundial, ya que representa un modelo sostenible en el que se armonizan las distintas maneras de aprovechar el medio sin desatender la dimensión social, resaltando los beneficios económicos.

21 Se utiliza un IPC= 73.3071573 correspondiente al año 2009 (2022=100). Para una explicación en extenso revisar el apartado 4.1.1 de este libro.

22 Se utiliza un factor de conversión PPA de 10.377268.

23 Es importante señalar que el comando forval debe ejecutarse completo, es decir, hasta el cierre de las llaves, i.e. }.