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INTRODUCCIÓN
El agua es un recurso natural que ha cobrado especial importancia económica en las últimas décadas debido a la escasez en el planeta. Gran porcentaje de la población mundial no cuenta con este elemento natural escaso renovable (MINAGRI, 2013). El recurso hídrico a nivel mundial en promedio se destina más del 70% para uso agrícola. El 75% de los 1 200 millones de personas pobres del mundo dependen de la agricultura como fuente principal de ingresos. La demanda de agua en el sector agrícola se ha transformado en un factor clave para el crecimiento de la producción (Diaz & Hepburn (2016); Sapino et al., 2022).
Según Zhang (2023) la demanda mundial de recursos hídricos crece a 1% anual, impulsada por el crecimiento demográfico, el desarrollo económi-co y los cambios en los patrones de consumo. Sin embargo, el continuo crecimiento de la agricultura y otras industrias hacen un uso intensivo del agua, provocando el agotamiento de los recursos de agua dulce (Jägermeyr et al., 2017). Gokul et al. (2023) señalaron en los países en desarrollo la escasez de agua para la agricultura está cada vez más relacionada con la variabilidad climática, lo cual constituye una limitación importante para mejorar la productividad de los cultivos.
El Perú dispone de un volumen de 1 768,172 MMC de recurso hídrico promedio anual, ubicándose entre los 20 países más ricos del mundo con una dotación aproximada de 62,65 hm3/habitante/año. En el Perú el 80% del agua es utilizada para fines agropecuarias, el 12% para el consumo de la población, el 8% para la actividad industrial y el 2% para la minería (Bernex at al., 2017).
La actividad de riego en el Perú es un factor determinante para el desarrollo de las zonas rurales, aproximadamente el 50% de sus ingresos proviene de la agricultura. Asimismo, el 28% de la población económicamente activa trabaja en la actividad agropecuaria y aporta cerca del 7,5% al PBI nacional (MINAGRI, 2013).
Vicente et al. (2023) señalaron que una cuenca saludable es fundamental para el bienestar y subsistencia de la humanidad, hace sostenible los servicios del ecosistema. En cambio, una cuenca degradada no podrá ofrecer calidad de los servicios ecosistémicos.
Dextre, et al. (2022) afirmaron en el Perú los “Mecanismos de Recompensa por Servicios Ecosistémicos” (MERESE), está regulado desde el 2014 por la Ley n° 30.215 y reconoce 13 servicios ecosistémicos.
Según Pronti (2023) afirma uno de los principales problemas de la actividad agrícola, es el exceso de riego o la aplicación de agua en cantidades mayores al requerimiento de agua del cultivo.
La cuenca del río Cachi es la principal fuente de provisión de servicios ecosistémicos hídricos de la región Ayacucho. La oferta hídrica de almacena-miento del embalse de Cuchoquesera es de 80 MMC abastece la demanda de agua potable, la generación de energía eléctrica y para fines agropecuarios.
Los servicios ecosistémicos hídricos proporciona-dos por la cuenca Cachi está amenazada por el uso intensivo del recurso hídrico en las actividades agropecuarias, el exceso de riego, el sobrepastoreo, tala de árboles nativos, quema de pajonales y pastizales, que generan problemas de erosión de los suelos, mayor escorrentía y menor infiltración, contribuyen a la degradación de las funciones del ecosistema, e impide cumplir con el cierre de brechas de las 14493 ha agrícolas registradas en el padrón de usuarios de la cuenca Cachi (GRA, 2018).
Asimismo, se ha evidenciado que la Junta de Usuarios del Distrito de Riego de Ayacucho (JUDRA), no fomenta el uso óptimo del agua en zonas donde hay escasez, no han podido aplicar mecanismos de medición que permita cobrar una tarifa real de recurso hídrico para uso agropecuario. Los productores de la cuenca Cachi, por el uso de agua superficial pagan una tarifa plana equivalente a S/60/ha aprobada por la JUDRA. Este valor económico del agua no refleja el costo real que permita financiar los costos de operación y mantenimiento de la infraestructura hidráulica de la cuenca Cachi (GRA, 2018).
Kripa et al. (2023) encontraron que China, India y Myanmar realizaron estudios sobre la valoración de los servicios ecosistémicos, con una tendencia progresiva para: i) comprender qué servicios de los ecosistemas se han valorado, ii) qué métodos y herramientas de valoración se han utilizado, y iii) cómo se han relacionado los estudios de valoración con la conservación y el desarrollo.
En China al rededor del 77% de la literatura se centró en la valoración económica de los servicios ecosistémicos (SE) relacionados con la recreación, la regulación del agua, las provisiones de los ecosistemas forestales y el secuestro de carbono, mientras que el 13% se centró en la valoración biofísica y sociocultural.
Quispe et al. (2021) en un estudio de valoración económica de los servicios ambientales de la cuenca del río Coata, Perú, determinaron en S/4,88 soles mensuales la disponibilidad a pagar por la mejora de los servicios ambientales con el método de valoración contingente, lo que evidencia la intención a pagar por parte de las familias que habitan en las cercanías de la cuenca del río.
Sertzen (2016) realizó el estudio de valoración económica del agua de uso agrario para el sector hidráulico de Cañete, utilizó la metodología de valoración contingente empleando el modelo probabilístico Logit. Según los resultados de la encuesta la media de DAP fue S/ 24,59/ha/año, este monto es adicional a la tarifa que se estaba pagando en promedio S/ 154,07/ha/año.
El SE hídrico es fundamental para la productividad agrícola y seguridad alimentaria en todo el mundo, a pesar de su importancia se encuentra amenazada por las actividades que realizan los humanos (Foster & Brozovićb, 2018), más de 60% de los SE en todo el mundo está degradado.
Uribe et al. (2020) señalaron que la deforestación afecta la regulación hidrológica, la pérdida de la biodiversidad biótica, la reducción de los caudales de los ríos, la degradación de cuencas y la contaminación ambiental, generan cambios en las temperaturas y reducen la capacidad de las cuencas hidrográficas (Turner et al., 2007; Foster & Brozovićb, 2018; Mayer et al., 2022).
Kemigisha et al. (2023) señalaron que los pagos por Servicios Ambientales (PSA) constituyen una inter-vención económica innovadora para contrarrestar la pérdida global de biodiversidad y funciones de los ecosistemas. En teoría, algunas características atractivas deberían permitir que los PSA se desempeñen bien en el logro de los objetivos de conservación y bienestar (Wunder, et al., 2018).
Según la propuesta por la Evaluación de los Ecosistemas del Milenio (Sahagún et al., 2020), se clasifican en cuatro grupos:
Servicios de soporte. Son servicios indispensables para producir otros SE como: la formación de suelo, la provisión de hábitat, la producción de oxígeno, el reciclaje de nutrientes, el almacenamiento de materia orgánica y la neutralización de desechos tóxicos, entre otros.
Servicios de provisión. Se constituyen beneficios directos que obtienen las personas de los ecosistemas tales como: el agua, la madera, los alimentos, las materias primas, las medicinas naturales, las fibras, el combustible y recursos genéticos.
Servicios de regulación. Son servicios resultantes de los procesos de los ecosistemas tales como: la purificación de agua, la calidad del aire, la regulación del clima, la mitigación de riesgos, el ciclo de nutrientes, el control de la erosión y la captura de carbono (Verma et al., 2014; Pandey et al., 2016; Gajic et al., 2019).
Los servicios culturales son los beneficios intangi-bles que enriquecen la calidad de vida como: belleza escénica, valores religiosos y espirituales, diversidad cultural, los valores de patrimonio cultural, la recreación y ecoturismo, así como el reconocimiento como sitios patrimoniales y arboledas sagradas (Gajic et al., 2019).
Vicente et al. (2023) señalaron que la valoración económica se puede utilizar para comparar los costos y beneficios financieros con los costos y beneficios ambientales, sirve como instrumento a los formuladores de políticas, en asignar inversiones y presupuestos para la toma de decisiones ambientalmente sostenibles. El valor económico identificado es evidencia que puede usarse para convencer a los tomadores de decisiones de invertir en las cuencas hidrográficas.
Kubiszewski et al. (2022) indicaron la valoración económica de los SE es un conjunto de métodos y técnicas que permite a los individuos tomar decisiones sobre sus preferencias, a fin de mejorar su bienestar como resultado de la provisión de beneficios y costos asociados a la pérdida de un bien público. Los ecosistemas de la Tierra también se están alterando drásticamente debido a factores como la pérdida de biodiversidad, la contaminación por nutrientes, la sobreexplotación de especies, la extracción insostenible de agua de ríos y acuíferos, la erosión del suelo y la contaminación química. Todos estos 'otros' cambios globales tendrán impactos importantes en el bienestar humano y muchos de esos impactos se están sintiendo hoy (Reid & Mooney 2016; Tisdell & Xue, 2013).
La Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible, identifica el agua como un factor esencial para alcanzar los diversos Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). El ODS 6.4 establece que abordar la escasez de agua para 2030, requerirá aumentar sustancialmente la eficiencia del uso del agua en todos los sectores, a fin de garantizar extracciones sostenibles y suministro de agua dulce (CEPAL, 2018).
Por consiguiente, el estudio está alineado a los objetivos del Desarrollo Sostenible y al objetivo estratégico nacional que implica “Conservar la oferta de los recursos hídricos en el país y fomentar el uso eficiente y sostenible de agua, que garanticen a las generaciones actuales y futuras, establecidos en la Política y Estrategia Nacional de Recursos Hídricos” (MINAGRI, 2013).
En el Perú no existen estudios completos del método de Valoración Contigente (VC), relacionado a los servicios ecosistémicos del recurso hídrico para uso agropecuario, la mayoría de los estudios sólo estimaron la DAP. La novedad del estudio radica en la aplicación de un estudio completo del método de VC, el estudio estimó la Disposición a Pagar (DAP) por la conservación de los SE hídricos para fines agropecuarios, y la Disposición a Aceptar (DAA) a cambio de conservar los humedales y pastizales de las cabeceras cuenca Cachi, donde se origina el recurso hídrico para abastecer a la Presa Cuchuquesera.
Hassan et al. (2024) señalaron el pago por los servicios del ecosistema (PSA) es un mecanismo en el que un consumidor está dispuesto a pagar por la protección del servicio ecosistema, debe haber un proveedor como las sociedades locales, que reciben un recurso económico, quienes a cambio deben tener la capacidad para mantener ese servicio ecosistémico.
Dextre et al. (2022) señalaron que la valoración económica de los SE no se trata de asignar un valor, sino de transformar los valores intrínsecos de los ecosistemas en un valor intercambiable.
El objetivo del estudio fue determinar el valor económico de los servicios ecosistémicos hídricos proporcionados por la cuenca del río Cachi.
MATERIAL Y MÉTODOS
Área de estudio
El área de estudio se encuentra ubicado en la región de Ayacucho provincias de Huamanga y Cangallo, geográficamente está comprendida en los paralelos 12°59’ 45” - 13°34’09 de Latitud Sur y los meridianos 73°58’45” - 74°38’42” de Longitud Oeste, con altitudes de 2600 a 4240 msnm, con área de 1 835,50 km². Dentro de la cuenca se ubican los distritos de Chiara, Vinchos, Socos, Los Morochucos, Chuschi, Tambillo y Acocro, en esta área de influencia se desarrolló la investigación relacionada con la valoración económica de los servicios ecosistémicos hídricos.
Según Abdeta (2022) el método de valoración contingente (MVC), es uno de los métodos de preferencias declaradas ampliamente utilizado para obtener la disposición a pagar y la disposición aceptar por los servicios ambientales. Abdeta et al. (2023) señalaron el método de valoración contingente está basado en encuestas en un mercado hipotético, se pregunta a los encuestados cuánto estaría DAP en dinero, por el programa de conservación de los servicios del ecosistema. Para estimar la disposición a pagar, es importante seleccionar los vehículos de pagos apropiados. El pago monetario estándar es un vehículo de pago comúnmente utilizado para estimar la DAP por la conservación de los recursos ambientales. La investigación plantea un estudio completo del método de valoración contingente en un mercado hipotético. El estudio ha utilizado la metodología de valoración contingente (MVC), desarrollando en dos etapas:
a. Elaboración de los cuestionarios
Previa a la realización de las encuestas definitivas se aplicaron encuestas piloto en tres (3) sectores de la cuenca del río Cachi: (i) cuenca Alta, (ii) cuenca Baja y (iii) zonas altoandinas o cabecera de la cuenca del río Cachi, se entrevistaron a 30 jefes de hogar aleatoriamente. El vehículo de pago es el monto a pagar por el uso del recurso hídrico de la cuenca del río Cachi.
El objetivo de la encuesta piloto ha sido para obtener montos tentativos para el cual se preguntó en forma abierta ¿cuál sería el monto de dinero que Ud. estaría dispuesto a pagar por hectárea, por acceder a los beneficios de recurso hídrico de la cuenca del río Cachi?. Los montos obtenidos de la DAP fueron (70, 75, 80, 85 y 90 /ha). Por otro lado, se le pregunto a la población de las zonas altoandinas ¿cuál sería el monto mínimo que usted estaría dispuesto a aceptar por hectárea, por ceder sus derechos de propiedad a favor del Gobierno Regional de Ayacucho, a cambio de ejecución de proyectos a favor de su comunidad y resolver los problemas de escasez de agua en épocas de sequía?. Los montos obtenidos de la DAA fueron (120, 150, 180 y 200 /ha/bofedal).
Por último, sobre la base de los resultados de la prueba piloto se planteó el siguiente formato para la encuesta final:
Sección introducción. En esta sección se ha considerado ubicación del área de estudio, nombre del encuestado, género, edad, número de personas y niños menores de 12 años que viven en su hogar.
Escenario actual. Esta sección contiene informa-ción actual acerca de los indicadores de servicios ecosistémicos de la cuenca del río Cachi como: descripción de uso del recurso hídrico, tamaño de la unidad agrícola con riego y sin riego, tecnología y tiempo de riego (horas/día), áreas cosechadas por campaña agrícola y cultivos más importantes que generan mayor rentabilidad.
Escenario hipotético. En esta sección del cuestionario se ha creado un mercado hipotético, se planteó preguntas cerradas o binario ¿estaría Ud. dispuesto a pagar por acceder a los beneficios del recurso hídrico de la cuenca del río Cachi?. El encuestado solamente tuvo la opción de responder Sí o No. Ambas formas son posibles si la respuesta es afirmativa. ¿Cuánto es el monto máximo que estaría dispuesto a pagar por hectárea, por el uso del recurso hídrico de la cuenca el río Cachi? El formato binario el más utilizado que permite establecer de manera adecuada los modelos de regresión logística.
Preguntas de seguimiento y control. En este módulo se hizo seguimiento a las respuestas de las preguntas de disponibilidad a pagar y aceptar. Si la respuesta es negativa se asumió que su disponibilidad a pagar y aceptar es cero. Por lo tanto, se preguntó al encuestado ¿cuál es el motivo principal de no estar a dispuesto a pagar? Esta pregunta permitió identificar el motivo del usuario de no contribuir económicamente con el plan de manejo integral de la cuenca del río Cachi.
Preguntas socioeconómicas. En esta sección se ha considerado preguntas sobre las características personales de los encuestados como: número de miembros del hogar, nivel de educación, ocupación, características de vivienda, tipo de servicios básicos al que está conectado, ingreso y gasto familiar.
b. Aplicación de la encuesta
Las encuestas definitivas se aplicaron desde el 15 al 18 de setiembre del 2019. Se realizó de manera simultánea en los hogares de las comunidades: Cusibamba, Munaypata, Unión Potrero, Pampa-marca, Catalinayocc, Puncupata, Allpachaca, Sunilla, Condorpaccha, Ccochapampa, Putacca. Chontaca, Pampamarca, Socos, Tambillo, Secce-lambras y Santa Barbara. Todas las comunidades mencionadas pertenecen a los distritos de las provincias de Huamanga y Cangallo.
Se definió la población con datos de los censos nacionales 2017; la unidad de análisis lo constituyeron los jefes de hogar, y se estimó el tamaño de muestra en 381 (muestreo aleatorio simple, con un nivel de confianza de 95%).
Tabla 1 Distribución de la encuesta censal, según Censo Nacional 2017
| Id | Distrito | Población | Familias | N° de encuestas |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Acocro | 7 403 | 1 481 | 53 |
| 2 | Vinchos | 13 634 | 2 727 | 97 |
| 3 | Tambillo | 5 047 | 1 009 | 36 |
| 4 | Socos | 5 952 | 1 190 | 42 |
| 5 | Chiara | 5 698 | 1 140 | 41 |
| 6 | Los Morochucos | 7 463 | 1 493 | 53 |
| 7 | Chuschi | 8 321 | 1 664 | 59 |
| Total | 53 518 | 10 704 | 381 |
Según el padrón de las comunidades altoandinas del 2019, la población fue 374 habitantes, estimándose el tamaño de la muestra en 75 encuestas (Tabla 2).
Análisis de información y procesamiento de base de datos de la DAP y DAA
Obtenida la recolección de datos como resultado de las encuestas, la base de datos fueron ordenados y codificados en hojas de Excel, posteriormente fueron procesados en los softwares estadísticos del SPSS y Stata, para correr los modelos y presentarlos en el informe se utilizó el Eviews.
Especificación econométrica del modelo logit
Según Garrett (2015) la regresión logística relaciona una respuesta binaria con un conjunto de covariables, se utiliza para estudiar la asociación entre una variable respuesta binaria, con un conjunto de variables independientes. Para el estudio se consideraron dos modelos, la cual se contrastó con el modelo clásico de regresión lineal, posteriormente se consideraron las generalizaciones a más de una variable predictora.
Modelo General Logit: Valoración Contingente DAP
DAP (Sí = 1) = β 0 + β1X1i + β2X2i + β3X3i + β4X4i + β5X5i + β6X6i + β7X7i + β8X8i + β9X9i + β10X10i + β11X11i+µ.
Tabla 3 Especificación de las variables del modelo Logit DAP
| Variable | Denominación | Descripción |
|---|---|---|
| Prob(Sí) | P(sí) | Probabilidad de decir SI |
| PH | X1 | Precio hipotético |
| ING | X2 | Ingreso familiar |
| PHMAX | X3 | Precio hip. máximo a pagar |
| NIVEDUC | X4 | Nivel de educación |
| NHOG | X5 | Niños menores de 12 años |
| EDA | X6 | Edad |
| SUPERF | X7 | Superficie de terreno |
| TCRIEGO | X8 | Terreno con riego |
| TSRIEGO | X9 | Terreno sin riego |
| UBS | X10 | Servicios básicos de saneamiento |
| GANVAC | X11 | Cabeza de ganados vacunos |
Modelo General Logit: Valoración Contingente DAA
DAA (Sí = 1) = β 0 + β1X1i + β2X2i + β3X3i + β4X4i + β5X5i + β6X6i + β7X7i + β8X8i + β9X9i+µ.
Tabla 4 Especificación de las variables del modelo Logit DAA
| Variable | Denominación | Descripción |
|---|---|---|
| Prob(Sí) | P(sí) | Probabilidad de decir SI |
| PH | X1 | Precio hipotético |
| ING | X2 | Ingreso familiar |
| PHMIN | X3 | Precio hip. mínimo a pagar |
| NIVEDUC | X4 | Nivel de educación |
| NHOG | X5 | Niños menores de 12 años |
| EDA | X6 | Edad |
| SUPERF | X7 | Superficie de terreno |
| UBS | X8 | Servicios básicos de saneamiento |
| GANCAM | X9 | Cabeza de ganados camélidos |
Estimador del modelo econométrico de la DAP
Para determinar el bienestar que genera el recurso hídrico a los usuarios de la cuenca del río Cachi, en base a la literatura de (Hanneman, 1989), se ha propuesto la función de utilidad del individuo como:
U (m, q) = V (m, q) + ε (1)
Donde, V (m, q) representa la máxima utilidad que puede alcanzar un individuo dado los precios y un ingreso disponible, ε es la variable aleatoria independiente con media cero. Bajo el supuesto las funciones de utilidad el estado inicial considera sin mejora en la calidad y continuidad del agua, y el estado final se incorpora la mejora la calidad del agua, ambos supuestos están representadas en las siguientes ecuaciones:
U0 (m, q0) = V0 (m, q0) + ε (2)
U1 (m, q1) = V0 (m - DAP, q1) + ε (3)
Si el valor del error se asume cero entonces la variación en la utilidad se mide como la diferencia entre la utilidad final menos la utilidad inicial, se puede representar como:
ΔV = V1 (m, DAP, q1) - V0 (m, q0) (4)
Hanneman (1989) propone una forma funcional lineal depende del ingreso (m):
V = α + βm (5)
Entonces la utilidad indirecta inicial y final se representan mediante las siguientes ecuaciones:
V0 = α0 + βm (6)
V1 = α1 + β (m - DAP) (7)
El cambio de utilidad se puede expresar como:
ΔV = [α1 + β (m - DAP)] - (α1 + βm) (8)
Dado 1 y 0, representan interceptos, pueden ser adicionados:
α = α1 + α0 (9)
ΔV = α + β DAP (10)
Si AV = 0, entonces la disponibilidad a pagar por el bien ofrecido se puede despejar de la siguiente manera:
0 = α+β DAP (11)
La disponibilidad a pagar media representa la cantidad de dinero que el individuo está dispuesto a pagar:
DAP = (α/β) (12)
En los modelos empíricos de forma funcional puede ser estimada junto con las variables socioeconómicas (z): Una formulación típica de este el tipo de modelo se expresa como:
( 13)
Finalmente se concluye para estimar la disponibilidad a pagar (DAP) media se utiliza la siguiente ecuación:
(14)
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
A continuación, se presentan los resultados obtenidos de 381 encuestas para estimar la DAP y 75 encuestas censales para determinar la DAA.
Análisis estadístico de la cuenca del río Cachi
Mu et al. (2019) señalaron que investigaciones anteriores en varios países, han demostrado que las personas que obtienen mayores niveles de ingreso estarían dispuestas a pagar por el uso de los recursos hídricos para la actividad agrícola.
La Figura 3 señala los resultados de la muestra de 381 encuestas, realizada a los productores ganaderos y agrícolas de la cuenca Cachi. Los resultados revelaron una media de ingreso mensual de S/ 1,622/familia, el promedio de superficie de terreno mostró 4 /ha/familia, terreno con riego 2 /ha/familia, el promedio de ganado vacuno fue 4 /vac/ familia, el promedio de ordeño leche resulto 4,28 lt/vacuno, la media de edad fue 44 años, y el promedio por hogar fue 4 personas.
La Figura 4 presenta resultados de las 75 encuestas
censales realizada a los productores de las zonas
altoandinas de la cuenca Cachi, zona donde se origina el agua para abastecer a la presa Cuchoquesera de la cuenca Cachi. Se obtuvo una media de ingreso mensual de S/ 857/familia, el promedio de superficie de terreno apto para el cultivo y secano fue 5/ ha/familia, el promedio de ganados camélidos 89/cabezas/familia, el promedio de edad 50 años y el promedio de habitantes que ocupan un hogar fue 4 personas.
Según resultados de las encuestas se demuestra el nivel de ingreso promedio mensual familiar fue un factor clave para la DAP y DAA. Los productores con mayores niveles de ingreso tienen mayor probabilidad de estar DAP un monto mayor por obtener la continuidad de provisión de agua para uso agropecuario. Por otro lado, los productores de las zonas altoandinas de la cuenca Cachi, con mayores niveles de ingreso mensual familiar, estarían DAA un monto mínimo de S/ 162,05 /ha/bofedal/mensual, por ceder los derechos de propiedad al GRA, a cambio de ejecución de proyectos de inversión a favor de las comunidades altoandinas de la cuenca Cachi, a fin de evitar en épocas de estiaje la racionalización de agua para el consumo humano y actividad agropecuaria.
Figura 3 a. Ingreso promedio familiar de la cuenca Cachi. b. Ingreso promedio familiar de las zonas altoandinas. IPF: Ingreso promedio familiar; PST: Promedio superficie terreno; PGC: Promedio ganado camélidos; PE: Promedio edad; PPH: Promedio personal hogar; PTR: Promedio terreno con riego; PGV: Promedio ganado vacuno; PPL: Promedio producción leche.
Análisis de disposición a pagar y disposición a aceptar
Las respuestas de protesta expresan posiciones de rechazo a la legitimidad en el escenario de valora-ción contingente, donde se simula la transacción en un mercado hipotético (Lo & Jim, 2015; Cárdenas et al., 2019).
Según Riera (1994) es habitual encontrar en EEUU entre el 20% y 30% de respuestas de protesta de no estar dispuestos a pagar, por lo que suelen conside-rarse aceptables. En España la respuesta protesta puede llegar fácilmente al 40%.
La Figura 5 muestra los resultados del estudio el 9,4% (36 entrevistados) no están DAP expresan posiciones de protesta, el 90,6% (345 personas) de los entrevistados están Dispuestos a Pagar (DAP) por el uso del recurso hídrico para la actividad agropecuaria.
La Figura 6 presenta los resultados de la DAA, el 8% (6 entrevistados) no están dispuestos a aceptar, expresan posiciones de protesta, el 92% (69 personas) de los encuestados están dispuestos a aceptar un incentivo por la conservación, recuperación de los humedales y pastizales de las zonas altoandinas de la cuenca Cachi, a fin de garantizar la provisión de agua en épocas de estiaje
Análisis de resultados econométricos del Modelo Logit
En esta investigación se ha utilizado el modelo Logit, para validar los modelos se realizaron diversas pruebas de consistencia estadística y económica utilizando la regresión logística. Los resultados de los modelos econométricos logit de la DAP y DAA, mostraron coeficientes estadísticos significativos con resultados robustos y un nivel de significancia (p < 0,05).
Según Riera (1994) las investigaciones que aplica-ron el MVC optan por utilizar la mediana, siempre en cuando la mayoría de la población encuestada estaría DAP. Para los resultados de los modelos econométricos Logit, se sugiere optar por la mediana en su forma funcional lineal, a fin de evitar sobre estimaciones de los beneficios asociados a los recursos naturales (Vásquez et al., 2018). Para estimar la DAP y DAA se calculó con la mediana de los ingresos y alternativamente con la media, debido que la mediana es estadísticamente más robusta y es menos sensible ante cambios en la distribución de los ingresos. Por lo tanto, se estimó considerando la siguiente relación.
Si_No = α + β1 PRE_HIP + β2 INGRESOS
Una vez analizado y validado los modelos economé-tricos Logit, se procedió a estimar la DAP y la DAA con una forma funcional especificada como ∆V = α +β Ai y su distribución logística, se hizo la sumatoria de los coeficientes de las variables independientes multiplicados por su valor en cada caso (incluyendo la constante), finalmente se dividió el total por el coeficiente del valor de la variable dependiente.
Vásquez et al. (2018) efectuaron un estudio de valoración contigente para estimar la Disposición a Pagar por obtener la calidad ambiental del río Claro, ciudad de Talca, Chile, los resultados de las estimaciones económetricas del modelo Logit, fueron los siguientes: la media ascendió a $ 7,118 y la mediana a $ 5,642 con intervalos de confianza del 95% y nivel de significancia al 5%, lo cual asegura precisión en la estimación ante cambios en la observación de la muestra.
Estimación econométrica del modelo Logit DAP
Para estimar la DAP el estudio realizó estimaciones econométricas de cinco modelos Logit, a partir de los resultados del análisis econométrico y de significación estadística, se seleccionó el modelo cuatro representado por la siguiente ecuación:
Prob (Sí) = 0,268619 - 20,351960 - 01PH +1,989874 ING
La Tabla 5 presenta los resultados de las estimaciones econométricas de la Disposición a Pagar (DAP) del modelo Logit, según los modelos econométricos se ha seleccionado el modelo cuatro (4), muestra una mejor bondad de ajuste de 90,55% con intervalos de confianza del 95% y un nivel de significancia (p < 0,05), la mediana de la disposición a pagar fue S/75,87 hectárea. Es importante señalar la tarifa propuesta por la investigación, es mayor a la tarifa plana de S/60/ha aprobada por la Junta de Usuarios del Distrito de Riego de Ayacucho, tarifa que no cubre los costos de operación y mantenimiento de la infraestructura menor de la Presa Cuchoquesera de la cuenca del río Cachi.
Según Riera (1994) los estudios que muestren resultados de nivel de confianza del 95% y el margen del nivel de significancia (p < 0,05), el grado de fiabilidad de los coeficientes estadísticos son significativos y robustos. Por lo tanto, Los resultados del modelo cuatro (4) son coherentes con Riera. Sertzen (2016) realizó un estudio de valoración económica del agua de uso agrario para el sector hidráulico de Cañete, utilizó la metodología de valoración contingente empleando el modelo probabilístico Logit. Según los resultados de la encuesta la media de DAP fue S/ 24,59/ha/año, este monto es adicional a la tarifa que se estaba pagando en promedio S/ 154,07/ha/año. Se resume, la tarifa estimada en el sector hidráulico de Cañete es superior a la DAP a la tarifa estimada para la cuenca del río Cachi.
Jiménez (2009) estimó la tarifa para el cultivo del manzano en S/115/ha/año (Valle de Mala, Perú); mientras la DAP para la cuenca Cachi fue S/ 75,87/ha/campaña. Meza et al. (2010) señalaron la disposición a pagar por el agua de los distritos de riego, aumenta con los años de mayor experiencia de la población dedicada a la actividad agrícola. El presente estudio durante el proceso de las encuestas evidencio, los productores jóvenes menores de 30 años con poca experiencia agrícola son reacios a pagar. Mientras, los productores más antiguos en la actividad agrícola con más de 30 años están dispuestos a pagar.
La Tabla 6 presenta las estimaciones econométricas de la Disposición a Aceptar (DAA) del modelo Logit, se ha seleccionado el modelo cuatro (4), por tener mejor bondad de ajuste del 92% con intervalos de confianza del 95% y nivel de significancia (p < 0,05), la mediana de la disposición a aceptar o ser compensada fue S/ 162,05 por ha/bofedal/mensual.
Brown & Gregory (1999) señalaron que la mayoría de los estudios realizados han mostrado que la relación entre la DAA y la DAP, varía entre dos a cinco veces mayor a la DAP, por un mismo cambio del bien ambiental. Según resultados del estudio la disposición a aceptar fue dos veces mayor a la DAP, el resultado del estudio coincide con la teoría de Brown & Gregory. Según la valoración económica del servicio ambiental hídrico proveniente de la microcuenca Botijas, San Ignacio, Cajamarca, los resultados del estudio indican la DAA para la protección y conservación de la microcuenca Botijas fue S/ 350,37 /ha/año. Se resume, la DAA estimada para la cuenca Cachi es inferior, a los incentivos que aceptan los posesionarios de la microcuenca Botijas.
Tabla 5 Resultado econométrico del modelo Logit DAP
| *Variable dependiente | SI_NO | |||||||
| Modelo | Variables (s) independientes | Parámetros | Modelo | DAP | ||||
| Coeficiente | Prob. | LR statistic | Prob (LR statistic) | Bondad de ajuste | Con la media ingresos | Con la mediana ingresos | ||
| 1 | 498,458 | 0,000 | 85,83% | 66,15 | 66,17 | |||
| Constante | -1,751,811 | 0,000 | ||||||
| PRE_HIP | 0,264737 | 0,000 | ||||||
| 2 | 542,011 | 0,000 | 87,14% | 75,48 | 75,80 | |||
| Constante | -1,796,799 | 0,000 | ||||||
| PRE_HIP | 0,256992 | 0,000 | ||||||
| ING_PER_CAP | 0,002828 | 0,049 | ||||||
| 3 | 613,257 | 0,000 | 88,71% | 75,31 | 75,15 | |||
| Constante | -2,071,553 | 0,000 | ||||||
| PRE_HIP | 0,268619 | 0,000 | ||||||
| SUPERF | 0,803483 | 0,002 | ||||||
| 4 | 739,206 | 0,000 | 90,55% | 73,85 | 75,87 | |||
| Constante | -2,035,196 | 0,000 | ||||||
| PRE_HIP | 0,248549 | 0,000 | ||||||
| ING_FAM | 1,989,874 | 0,000 | ||||||
| 5 | 622,806 | 0,000 | 89,24% | 74,96 | 74,42 | |||
| Constante | -1,969,379 | 0,000 | ||||||
| PRE_HIP | 0,260643 | 0,000 | ||||||
| ING_PER_CAP | 0,002998 | 0,050 | ||||||
| NIV_EDUC | 0,890787 | 0,005 | ||||||
(*) Corresponde a la variable dicótoma No = 0 y Si = 1, (0, no está DAP) (1, está DAP).
Tabla 6 Resultado econométrico del modelo Logit DAA
| Variable Dependiente DAA SI_NO | ||||||||
| Modelo | Variables (s) independientes | Parámetros | Modelo | DAA | ||||
| Coeficiente | Prob. | LR statistic | Prob (LR statistic) | Bondad de ajuste | Con la media ingresos | Con la mediana ingresos | ||
| 1 | 4,638 | 0,0000 | 86,67% | 170,80 | 173,82 | |||
| Constante | -6,532,345 | 0,000 | ||||||
| PRE_HIP | 0,029186 | 0,001 | ||||||
| 2 | 936,624 | 0,0002 | 88,00% | 157,12 | 153,14 | |||
| Constante | -5,621,035 | 0,003 | ||||||
| PRE_HIP | 0,041982 | 0,001 | ||||||
| ING_PER_CAP | 0,013215 | 0,004 | ||||||
| 3 | 10,294 | 0,0003 | 85,33% | 175,74 | 171,34 | |||
| Constante | -1,082,517 | 0,001 | ||||||
| PRE_HIP | 0,032029 | 0,003 | ||||||
| SUPERF | 0,622659 | 0,000 | ||||||
| 4 | 162,762 | 0,0000 | 92,00% | 157,82 | 162,05 | |||
| Constante | -1,119,743 | 0,0000 | ||||||
| PRE_HIP | 0,0505 | 0,0000 | ||||||
| ING_FAM | 0,016751 | 0,0000 | ||||||
| SUPERF | 0,796652 | 0,0000 | ||||||
(*) Corresponde a la variable dicótoma No = 0 y Si = 1, 1, (0, no está DAA) (1, está DAA).
CONCLUSIONES
Se evidencia el 90,6% (345 personas) de los productores de la cuenca Cachi, están Dispuestos a Pagar (DAP) por el uso del recurso hídrico para la actividad agropecuaria un precio hipotético de S/ 75,87 por hectárea, por las mejoras de calidad y continuidad de agua superficial para fines agrope-cuarios. El 92% (69 personas) de los pobladores de las cabeceras de las zonas altoandinas de la cuenca Cachi, están Dispuestos a Aceptar (DAA) una mínima cantidad de dinero de S/ 162,05 /ha/ bofedal/mensual, por ceder los derechos de propiedad al Gobierno Regional de Ayacucho, a cambio de ejecución de proyectos de inversión, a fin de contribuir a la sostenibilidad de las fuentes naturales de agua y garantizar la provisión de agua en épocas de sequía.
Consideramos la importancia de este estudio radica en asignar un primer valor tentativo que permita cubrir los costos de operación y mantenimiento de la infraestructura menor de la Presa Cuchoquesera, de la cuenca del río Cachi.
Por consiguiente, los resultados de los modelos econométricos Logit, mostraron coeficientes estadísticos significativos con resultados robustos con t- estadístico, razón de verosimilitud y Chi cuadrado confiable, con un nivel de significancia (p < 0,05), coherente con la teoría estadística y económica, planteada por Meza et al. (2010).
A fin de fomentar el uso eficiente y sostenible del recurso hídrico de la cuenca Cachi, se recomienda realizar futuras investigaciones que permita estimar la tarifa real volumétrica del agua para fines agropecuarios, que permita cubrir los costos de operación, conservación y mantenimiento de la infraestructura menor y mayor de la Presa Cuchoquesera.
