Paso 1: construcción de escenario de referencia y estrategias de inversión

El análisis de la razón de costo-efectividad requiere comparar, al menos, los costos y resultados de dos o más medidas frente a una de referencia. Por ello, considerando las diversas acciones que se implementan en la unidad hidrográfica de Rontoccocha, se establecieron cuatro escenarios y/o estrategias de inversión y una de referencia (punto 0) (Tabla 1).

Paso 2: estimación y colección de costos y efectos de cada estrategia

Una buena estimación de los costos y efectos de las inversiones son cruciales para el ACE (^{Boerema et al., 2018}). En tal sentido, el volumen de agua (en m3) que logra regular cada estrategia de inversión (efectividad) y los costos de su implementación se tomaron de ^{Cervantes (2021}) quien utilizó, para la efectividad, ecuaciones de balance hídrico y; para los costos, los presupuestos de proyectos de inversión que se desarrollan en la zona de estudio. Los resultados de todo el proceso de estimación se resumen en la Tabla 3.

Paso 3: cálculo de la razón de costo-efectividad (RCE) de las estrategias

Luego de tener los costos y beneficios de cada estrategia, se procedió al análisis de costo-efectividad (RCE) utilizando los estimadores de costo-efectividad promedio (CEM) y costo-efectividad incremental (RCEI). El enfoque CEM utiliza el costo medio como criterio de decisión (relación costo/beneficio); mientras que la RCEI, para un mejor análisis, compara el resultado de cada estrategia de inversión con una de referencia (^{Bang & Zhao, 2012}; ^{Boerema et al., 2018}). A pesar de que ambos estimadores son complementarios, la RCEI proporciona mayor información para una comparación más apropiada (Boerema et al., 2018); así, la RCEI permite conocer el costo extra por unidad de beneficio adicional.

(1)

Para los análisis, primero se obtuvo el valor actual a costos sociales (VACS) de las diversas estrategias, actualizados con una tasa social de descuento del 9% y un horizonte de evaluación de 10 años, considerando las disposiciones del Ministerio de Economía del Perú. Sobre esta base, se tuvo un primer resultado respecto a la alternativa viable, el cual se procedió a evaluar con el umbral de costo-efectividad que se describe a continuación.

Paso 4: evaluación de los resultados con el umbral de costo efectividad

El umbral está representado por la disposición a pagar (DAP) de las personas que se benefician de los servicios de regulación hídrica. Es decir, la población que estaría dispuesta a financiar acciones de conservación en la zona de interés mediante los MRSE. La DAP sugiere que si un individuo desea mayor disponibilidad de agua debería estar dispuesto, en principio, a sacrificar algo para satisfacer su deseo, sujeto a su restricción presupuestaria (^{Vásquez et al., 2007}). En tal sentido, una medida será costo efectivo, si se encuentra por debajo del umbral (ʎ) y/o la DAP de la población involucrada (^{Espinoza, 2017}; ^{Soares et al., 2018}). Por lo anterior, la ecuación (1) puede reescribirse de la siguiente manera:

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Así, la estimación del umbral se realizó a partir de la DAP de la población de Abancay. Para ello se aplicaron 390 encuestas de valoración contingente cuyo tamaño de muestra se determinó sobre la base de la población (población finita) que se beneficia del agua que proviene de la unidad hidrográfica de Rontoccocha: 4 592 usuarios. A dicha muestra se les plateó una propuesta para recuperar la zona de interés.

La pregunta de DAP fue del tipo referéndum dicotómico, en el cual el entrevistado tiene que responder "sí" o "no" a la pregunta DAP. Para ello se le muestra un monto de dinero adicional (set de precios en PEN) para implementar acciones de recuperación del ecosistema por medio del MRSE. Ésta, tiene la ventaja de que enfrenta al entrevistado con el tipo de decisiones que toma cotidianamente y evita el sesgo estratégico (^{Riera, 1994}; ^{Cruz, 2005}). Así mismo, para reducir dichos sesgos, se aplicaron 30 encuestas piloto, con un set inicial de precios de 1, 3, 5, 10 y 15 PEN. Sobre esa base, se reajustó un nuevo set de: 1, 2, 3, 5 y 8 PEN/ mes, los que se aplicaron únicamente a personas mayores de 18 años, preferentemente jefes de familia.

En el análisis econométrico, se estimó la probabilidad de aceptar o no el precio ofrecido en función de un conjunto de variables socioeconómicas que determinan la función de utilidad indirecta. Dicho cálculo se realizó mediante el modelo Logit que utiliza una función logística acumulada y considera “Pk” como representación matemática de la probabilidad (^{Cruz, 2005}). En las regresiones, la probabilidad de responder SI a la pregunta de disponibilidad a pagar (1=si, 0=no) siempre es la variable dependiente; mientras que el vector de variables explicativas de la DAP se muestra en la tabla 2.

Para conocer el umbral de coste efectividad, a partir de la DAP, se establecieron tres modelos Logit (M1, M2 y M3) que consideran la característica lineal y extendida de Hanemann (^{Alarcón et al., 2014}; ^{Soncco, 2007}). M1 es el modelo más extendido de función de utilidad lineal, M2 es el modelo corto de α/β y M3 incluye las variables explicativas significativas (tabla 5). Con ello se estimó la variación compensatoria (Vc) a partir de la utilidad indirecta. En el modelo Logit la probabilidad de respuesta SI se modela como (^{Mendieta, 2005}):

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donde ( y ( son los parámetros desconocidos a estimar a partir de los datos. Para encontrar la variación compensatoria (Vc), a partir de las respuestas de la DAP, se define el siguiente modelo lineal:

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Si los errores se distribuyen con un modelo Logit la variación compensada es:

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Donde α corresponde a la constante, y β es el coeficiente del precio de un modelo econométrico dicotómico, la cual aumenta con el ingreso. Implica que cuanto más alto sea el precio ofrecido (P) al encuestado menor será su DAP, en consecuencia, la probabilidad de una respuesta positiva (SI) se reduce (^{Mendieta, 2005}).

El modelo económico para estimar la probabilidad de DAP es:

Paso 5: selección de la estrategia de inversión más costo-efectiva

Una vez que se estableció el umbral de costo-efectividad (λ) o el monto máximo que está dispuesto a financiar los beneficiarios del servicio de regulación hídrica, se puede tomar una decisión más racional sobre lo que es conveniente o no para los dueños del dinero que aportan al MRSE. Sobre esa base se evaluó el costo-efectividad de la inversión en infraestructura natural.

Análisis de costos y beneficios de las inversiones en regulación hídrica

En el análisis de costo efectividad, un primer aspecto que se aprecia es que los resultados de la RCEI se igualan al CEM cuando el elemento de comparación de las diversas alternativas se hace frente a la “no intervención”. ^{Castillo et al. (2013}) señala que, cuando en el elemento de comparación no se incurre en costos, es indistinto aplicar RCEI o CEM (Tabla 3). Así mismo, se aprecia que el costo de producción (regulación) una unidad adicional de agua (en m3) es más barata en A2 y A1 y más cara en B (Tabla 3).

De forma gráfica, la Figura 1 muestra los costos y la efectividad de cada una de las intervenciones. Cada punto representa la efectividad (eje horizontal) y su costo respectivo (eje vertical). También se observa que el aporte marginal de la microrepresa es muy pequeña, mientras que la presa se concreto es significativamente mayor. Nótese que la alternativa A1 y A2 tienen la misma efectividad, pero el costo de la segunda es notoriamente bajo.

Figura 1. RCEI comparando la medida referencia (no intervención) en millones de Soles. 

De los resultados, la opción A2 (estrategia pasiva) sería la alternativa recomendada (RCE = 0,04 PEN/ m3 de agua). Sin embargo, en el sistema público peruano, esta opción no suele considerarse como inversión pública para recuperar los ecosistemas degradados. Entonces, la siguiente alternativa costo-efectiva sería A1 (restauración activa); de hecho, es lo que usualmente se ha venido implementando los últimos años como inversión pública normada por el Estado peruano. Sin embargo, en un escenario de MRSE y antes de llegar a conclusiones sobre la pertinencia o no de un proyecto conviene consultar a los dueños del proyecto (quienes aportan al mecanismo) si están dispuestos a asumir sus costos; es decir, conocer el umbral de costo efectividad (^{Espinoza, 2017}; ^{Brancalion et al., 2019}) o línea de corte (MEF, 2019). Esto se desarrolla en el siguiente capítulo.

Umbral de costo-efectividad (λ) por inversiones en infraestructura natural

En el cálculo del umbral de costo-efectividad, partir de la DAP, los parámetros de las variables bid, edad, educ e ingresos, en los modelos Logit (M1, M2 y M3), resultaron ser estadísticamente significativos a un nivel de significancia del 1 y 5% (tabla 4). Por lo anterior, la relación entre la variable dependiente (DAP) y las variables explicativas tuvieron los signos esperados; es decir, que los signos de los coeficientes estimados, para las variables explicativas, reflejen una relación lógica con la variable dependiente:

La relación entre DAP y la variable bid resulta con signo negativo, según lo esperado. Ello significa que en la medida que aumenta el monto a pagar, la probabilidad de que el encuestado responda de forma afirmativa, es menor, ceteris paribus.

La relación de la DAP con las variables educ e ingreso, resultaron ser directas y con signo positivo. Significa que la probabilidad de aceptar la propuesta aumenta conforme se cuenta con mayor educación e ingreso.

Finalmente, la variable edad resultó con signo negativo, lo que implica que a medida que aumenta la edad de los encuestados se reduce la probabilidad de aceptar la propuesta.

Así mismo, los tres modelos se evaluaron con los indicadores significativos de bondad de ajuste: R² McFadden (equivalente al coeficiente de determinación) R² de cuenta (que presenta el % de pronóstico correcto del modelo), Criterio de Akaike y Schwarz (a menor parámetro, mejor bondad de ajuste) y Ji-cuadrada que expresa la significancia conjunta de las variables regresoras. A pesar de que los indicadores de ajuste de los modelos no muestran grandes diferencias; en M1 existen variables que no resultaron significativas; en M2 el % de pronóstico es el más bajo (63,43) y en M3 el porcentaje de aciertos del modelo es mayor que M1 e igual a M2; por lo tanto, la DAP se evaluó con M2, M3 y variación compensatoria (Vc).

Así, las medidas de bienestar corresponden al promedio del máximo monto que los individuos estarían dispuestos a pagar para implementar un programa favorable (o evitar una situación desfavorable). Como resultado se tiene tres estimaciones DAP, correspondientes a cada modelo (Tabla 5).

Para la elección de la DAP apropiada, la comisión de expertos de la NOAA recomienda elegir la opción más conservadora (^{Riera, 1994}; ^{Vásquez et al., 2007}) que este caso sería DAP3 (Vc). En la misma línea, Vásquez et al. (2007) compara tres modelos para la función indirecta de utilidad: Haneman (1984), Bishop & Heberlein (1979) y Box-Cox Generalizada (Hanemann & kaninien, 1998). Bajo el análisis logit y probit, encontró ciertas diferencias en el coeficiente de determinación (R2); sin embargo, no encontró diferencias grandes en las predicciones de cada modelo; por ello considera que el modelo de Haneman es preferible por que entrega mejores estimaciones y que otros.

Dado que la utilidad (bienestar) está representada por la trasformación monotónica de la función de gasto (^{Vásquez et al., 2007}), el monto hallado como DAP representa el bienestar (en términos monetarios) que el entrevistado obtiene por el servicio ecosistémico de regulación hídrica. Ello es equivalente a los recursos disponibles para implementar acciones de conservación en la zona de interés y obtener beneficios a partir de la provisión de agua. Es decir, equivale al umbral de costo-efectividad (λ). Entonces, un proyecto que supere dicho umbral (3,45 PEN/mes o 0,20 PEN/m3 de agua) no será costo-efectiva.

Elección de la medida costo - efectiva (rentable)

Al comparar los resultados de la RCE de la alternativa A1 (0,35 PEN/m3) con el umbral de costo-efectividad (0,20 PEN/m3), el resultado muestra que dicha alternativa no es costo-efectiva debido a que su RCE supera la DAP de la población. Así mismo, al comparar dicho umbral (λ) con las otras estrategias de regulación (construcción de micro represas y presa de concreto) también se llega a la misma conclusión. Sin embargo, la alternativa A2 resulta ser la única rentable dado que su RCE se encuentra debajo del umbral; es decir, 0,04 PEN/m3 (Tabla 6).

Estos resultados comparados con otras estimaciones en ámbitos y contextos similares de MRSE muestran ciertas diferencias. Por ejemplo ^{Carbajal & Lucich (2018}), mediante experimentos de elección para la conservación laguna de Piuray en Cusco, estimaron que los usuarios de agua potable estarían dispuestos a pagar un monto adicional de 2,15 PEN mensuales en sus recibos de agua: por otro lado, Lucich & Gonzáles (2015), calcularon 5,62 PEN por mes para la protección y reforestación de la fuente de abastecimiento de agua para la ciudad de Tarapoto. Lo anterior evidencia que la valoración de los servicios ecosistémicos cambian en el tiempo y el lugar; así como los niveles del umbral de costo-efectividad que son establecidos sobre la base de la DAP.

Implicancias para MRSE

El estudio muestra que las estrategias de restauración con métodos activos y como lo promueve el Estado Peruano no son costo-efectivas (DAP = 3,45 PEN/mes o 0,35 PEN/m3), según la evaluación realizada con el umbral de costo efectividad (λ) para el contexto de MRSE de la cuenca del río Mariño. Las medidas de restauración poco intensivas, como la regeneración natural, tienen costos significativamente menores a las medidas de restauración intensiva como la reforestación, silvicultura y otros. Tales diferencias pueden llegar hasta el 50% menor (^{Brancalion et al., 2019}) y en otros casos hasta 610% (^{Curan et al., 2016}); con lo que se evidencia la importancia de implementar medidas innovadoras que ahorren recursos. A pesar de estas diferencias, la rapidez con la que una u otra medida pueda recuperar los servicios ecosistémicos aún no está muy claro (Curan et al., 2016; Brancalion et al., 2019), por lo que se requiere mayor investigación al respecto.

También es oportuno considerar la pertinencia de la evaluación económica basada en umbrales (λ). Cuando los recursos económicos no provienen de un gobierno central, sino del aporte local (como el caso de los MRSE), la evaluación debería considerar dichos umbrales (λ) ya que evidencian la restricción presupuestal de una población específica; así mismo, evidencian el costo de oportunidad del dinero y orientan su uso más conveniente (^{Espinoza, 2017}; ^{Soares et al., 2018}). En contraste, en la evaluación económica normada por el Estado, esta restricción presupuestal ni el costo de oportunidad no es clara, pues el dueño del proyecto es la sociedad de todo un país.

En este estudio, a pesar de que los resultados orientan el desarrollo de inversiones que no superen el umbral establecido, es necesario considerar si tal inversión será suficientemente efectiva para atender la demanda de la población. De no ser así, probablemente se requiera de inversiones en obras de mayor impacto y, probablemente, de mayores costos. Así mismo, se debe considerar que en una cuenca hidrográfica se tejen relaciones de interdependencia y complementariedad entre la infraestructura física y la infraestructura natural (UN-Water, 2018), por lo que será necesario evaluar la necesidad de recursos adicionales. En todo caso, debe quedar claro la diferencia entre lo que se puede financiar con el aporte local y de aquello que requiere de contribuciones adicionales como del Estado.

Respecto a la metodología de análisis de costo-efectividad, a pesar de que a priori no se suele recomendar en la evaluación de proyectos, debido a que algunos lo consideran simplista (^{Azqueta et al., 2007}), la incorporación los conceptos de RCEI y Umbral de costo-efectividad (λ) fortalecen su pertinencia en el campo ambiental y permite al decisor escoger la alternativa que maximice los beneficios sin exceder el presupuesto disponible. Sin embargo, es necesario precisar que la presente evaluación económica se centró en un servicio ecosistémico (regulación hídrica) y no se ha considerado el conjunto co-beneficios o bienes y servicios que se generan con la recuperación de los ecosistemas (UN-Water, 2018; ^{Cohen-Shacham, et al. 2016}). Con su inclusión, es posible que las preferencias varíen, así como el umbral. Así mismo, la rentabilidad del proyecto también podría variar si se evalúa con otras herramientas, por ejemplo, mediante el análisis de costo-beneficio. Dichas consideraciones se deberán tomar en cuenta para estudios futuros.