Estimación de los impactos económicos de una sequía

Estimating the economic impacts of drought

Nicholas P. Sisto¹, Ramón Guajardo-Quiroga² y Ismael Aguilar-Barajas³

¹ Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, México.

² Universidad Autónoma de Nuevo León, México.

Dirección institucional de los autores

Dr. Nicholas P. Sisto

Departamento de Economía y Centro del Agua para América Latina y el Caribe
Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey
Avenida E. Garza Sada 2501 Sur
64849 Monterrey, Nuevo León, México
sisto@itesm.mx

Dr. Ramón Guajardo-Quiroga

Dr. Ismael Aguilar-Barajas

Departamento de Economía
Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey
Avenida E. Garza Sada 2501 Sur ]]> 64849 Monterrey, Nuevo León, México
iaguilar@itesm.mx

Recibido: 05/02/10
Aprobado: 27/09/10

Resumen

Este trabajo propone un enfoque innovador para la estimación de los impactos económicos de una sequía. La metodología propuesta combina estimaciones empíricas de la productividad física del agua de riego, con un modelo de insumo-producto que permite cuantificar los impactos sectoriales (en términos de producto, ingresos y empleo) ocasionados por una reducción en la actividad agrícola. Se presenta un ejercicio de aplicación para la región noreste de México. Los resultados obtenidos sugieren que una sequía puede causar impactos significativos sobre diversos sectores económicos. No obstante lo inevitable de las sequías, existen diversas soluciones técnicas para mitigar sus impactos económicos. La estimación de dichos impactos sirve entonces para el diseño de planes para el manejo de las sequías; en particular, permite justificar hasta dónde invertir en las correspondientes medidas de mitigación.

Palabras clave: agricultura, riego, sequía, impactos económicos sectoriales, noreste de México.

This paper proposes an innovative approach for estimating the economic impacts of a drought. The methodology proposed combines empirical estimates of the physical productivity of irrigation water with an input-output analysis that traces the impacts of a reduction in agricultural activity on an economy's products, incomes and employment. We present a case study for the northeastern region of Mexico. The results suggest that a drought may exert a significant impact on several distinct sectors of the economy. Even though droughts are inevitable, their economic impacts can be managed. Estimating these impacts, therefore, contributes to the design of drought management plans; in particular, in terms of justifying expenses on mitigating measures.

Keywords: agriculture, irrigation, drought, economic impacts by sector, northeastern Mexico.

Introducción

La agricultura de riego representa una parte esencial de la producción mundial de alimentos; hasta el 40% de la cosecha global de cultivos proviene de campos de riego (Tilman et al., 2002). En el noreste de México, cientos de miles de hectáreas de tierras agrícolas están habilitadas para el riego, principalmente a partir de fuentes superficiales de agua (i.e. presas y corrientes). La figura 1 ubica los diez distritos de riego (DR) pertenecientes a la parte mexicana de la cuenca del río Bravo, territorio que abarca parte de los estados de Chihuahua, Coahuila, Nuevo León y Tamaulipas; dicha figura también ilustra la extensión total de la cuenca entre México y los Estados Unidos de América.

La disponibilidad natural de agua superficial, por lo general limita la utilización de la capacidad productiva de los distritos de riego del noreste de México. La figura 2 reporta la superficie regada, así como los volúmenes de aguas superficiales y subterráneas aprovechadas en años recientes para el conjunto de los distritos de riego pertenecientes a la región hidrológica administrada por el Organismo de Cuenca Río Bravo (OCRB). Los datos revelan que de un año a otro, el volumen de aguas superficiales aprovechadas puede bajar hasta en un 50%, como lo muestra el año agrícola (i.e. octubre a septiembre) 2000-2001 en relación con el año anterior, 1999-2000. De hecho, las recurrentes reducciones en las precipitaciones pluviales y por ende la disponibilidad de agua superficial que caracterizan el clima de la región pueden llegar a ser aún más extremas (véase, por ejemplo, Esquivel, 2002).

En este trabajo proponemos estimar el impacto de una sequía sobre los distintos sectores de actividad de la economía del noreste en términos de producto, ingresos y empleo, mediante una metodología original que consta de dos componentes principales. Primero, cuantificamos la relación entre el volumen de riego y la masa cosechada para los principales cultivos de la zona de estudio mediante el análisis de datos históricos de producción de los distritos de riego del OCRB. Con base en los resultados obtenidos, simulamos las cosechas que se hubieran obtenido en un determinado año de referencia (el 2005-2006), pero con un volumen de riego 50% menor al observado. Ello nos permite estimar las pérdidas de producción de cultivos que se hubieran registrado a consecuencia de tal reducción en la disponibilidad de agua superficial.

Segundo, simulamos el efecto de las pérdidas agrícolas calculadas anteriormente sobre la economía regional. El cuadro 1 reporta el producto interno bruto (PIB) del noreste en el 2006, desagregado en 17 sectores de actividad económica. Dados los vínculos económicos entre la agricultura y otros sectores de actividad, el impacto de una reducción en la producción agrícola pudiera tener repercusiones más allá del sector 1. Para tener en cuenta estos vínculos, empleamos un modelo inter-industrial de insumo-producto (I-P) de la economía regional. Ello nos permite determinar cuáles hubieran sido las repercusiones sobre el producto, los ingresos y el empleo en cada uno de los 17 sectores de actividad de la región, si se hubiese dado en 2006 el escenario de sequía anteriormente referido.

Nuestro uso del análisis I-P para tratar temas de agua sigue la literatura establecida. Por ejemplo, Thorvaldenson y Pritchett (2006) utilizan este método para medir los impactos económicos de reducciones permanentes en las superficies de riego en el estado de Colorado, Estados Unidos. En EconSearch (2007), el método I-P se aplica para calcular los impactos económicos de diversos escenarios de asignación de agua entre distintos sectores de actividad en el sur de Australia; Guajardo y García (2001) lo usan para caracterizar la estructura del sector agua y sus relaciones intersectoriales en el estado de Nuevo León. La contribución específica de nuestro trabajo consiste en, por una parte, aplicar el método I-P al tema de la sequía, y por otra, fundamentar el análisis en estimaciones empíricas de la productividad física del agua de riego con base en un modelo original, el cual representa una extensión del trabajo de Sisto (2009).

Metodología

Iniciamos con una representación formal del proceso de producción de riego para un cultivo j durante un determinado ciclo agrícola:

Según la primera ecuación de (1), la superficie que recibe riego (l_reg) durante el ciclo agrícola se determina con base en el volumen bruto de riego (w_bru) (i.e. el volumen de agua disponible en la(s) fuente(s) de abastecimiento), así como de la eficiencia hidráulica de la infraestructura de riego (ε) (i.e. la proporción del agua extraída que efectivamente llega a los módulos de riego después de las pérdidas por infiltración y evaporación). El resultado del riego se representa en la segunda ecuación: la masa cosechada del cultivo (q) depende del volumen neto de riego (w_net) (i.e. el volumen recibido en los módulos de riego), de la superficie cosechada (l_cos), que depende de la superficie que recibió riego, así como de un vector de variables de ubicación geográfica (Γ), que capturan las diferencias naturales de productividad entre los distintos distritos de riego del OCRB. Finalmente, en tercera posición en el sistema (1), se define la eficiencia anteriormente referida (ε). Sustituyendo la primera ecuación y la identidad en la segunda ecuación, reducimos el sistema (1) a:

Para caracterizar empíricamente la ecuación (2), especificamos el siguiente modelo de regresión:

En (3), c es una constante; µ, un término de error, y el suscrito i identifica los distintos elementos del vector Γ. Para obtener estimaciones de los valores de los parámetros de (3) corremos regresiones de mínimos cuadrados ordinarios sobre su transformación logarítmica.

La serie "Informe de distribución de aguas" reporta la superficie regada y los volúmenes de agua de riego para cada cultivo por distrito de riego, año y ciclo agrícola; los volúmenes de riego incluyen el total de las extracciones (i.e. el volumen bruto), así como el volumen entregado a los usuarios (i.e. el volumen neto).

La base de datos que construimos incluye todos los distritos de riego del OCRB (DR 042 Buenaventura, DR 089 El Carmen, DR 005 Delicias, DR 009 Valle de Juárez, DR 090 Bajo Río Conchos, DR 103 Río Florido, DR 006 Palestina, DR 004 Don Martín, DR 050 Acuña-Falcón, DR 026 Bajo Río San Juan, DR 031 Las Lajas, DR 025 Bajo Río Bravo). El periodo de observación abarca desde el año agrícola 1997-1998 hasta el 2005-2006. De las regresiones obtenemos directamente, para cada cultivo, la elasticidad de la masa cosechada con respecto al riego:

la cual mide el efecto proporcional de un cambio en el volumen bruto de riego sobre la masa cosechada de cultivo. Usamos esta elasticidad para simular el efecto de una reducción en el volumen bruto de riego sobre la cosecha del cultivo con la siguiente fórmula:

donde el subíndice 0 se refiere a los valores observados en el año de referencia; Δw_bru representa una variación en el volumen bruto de riego (i.e. un escenario de sequía), y Δq^j mide la reducción en las toneladas cosechadas del cultivo j. A continuación exponemos cómo, mediante un modelo I-P, se estiman los impactos de estas pérdidas agrícolas sobre la economía del noreste.

Un modelo I-P ofrece una representación esquemática del funcionamiento de una economía enfocada en explicitar las relaciones de interdependencia que unen entre sí a sus diversos sectores de actividad. Formalmente se trata de un sistema de ecuaciones lineales:

en el que X es un vector de productos sectoriales; ϒ, un vector de demandas finales; n, el número de sectores económicos contemplados, y la matriz A (conocida como matriz de insumo-producto o matriz de Leontief) vincula los diversos sectores en términos de la procedencia sectorial de sus insumos, así como el destino sectorial de su producto.

La información requerida sobre la demanda final de los sectores económicos en 2004 se obtuvo de las cuentas nacionales para el ingreso y el producto, publicadas por el Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (INEGI) y el Banco de México (Banxico). La regionalización se efectuó mediante el procedimiento conocido como "Location Quotients", que compara la importancia relativa de una industria en una región respecto a su importancia relativa en la nación (véase Miller y Blair, 1985); para ello empleamos los datos de producto interno bruto nacional y por entidad federativa del INEGI. Solucionando nuestro modelo por el vector de los 17 productos sectoriales X, obtenemos:

cada elemento de la matriz (I - A)^-1 (conocida como la Inversa de Leontief o matriz de interdependencia) representa la cantidad de producto del sector i requerido para satisfacer los requerimientos de la demanda final de una unidad del sector j. Los impactos de las pérdidas agrícolas calculadas en (5) sobre los productos sectoriales de la región se calculan entonces como:

donde y p^j representa el precio de mercado del cultivo j. Para calcular los impactos sobre los ingresos sectoriales R, se introduce en (8) una matriz de multiplicadores de ingreso r, obteniendo:

De la misma manera, introduciendo en (8) una matriz de multiplicadores de empleo e, los impactos sobre los niveles sectoriales de empleo E se calculan como:

Por la especificación de los coeficientes y multiplicadores en (8), (9) y (10), los impactos calculados incluyen los efectos directos, indirectos (i.e. que resultan de la vinculación regresiva inter-industrial o encadenamientos productivos) e inducidos (i.e. que derivan de los gastos de los ingresos obtenidos a través del pago por los servicios de trabajo). Para ello seguimos un procedimiento estándar que consiste en incluir en la matriz de I-P como sectores endógenos al consumo privado (columna) y los ingresos de las familias (renglón), además de los sectores productivos de la economía regional (ONU, 1999).

Resultados

Nuestra base de datos de producción agrícola en los doce distritos de riego del OCRB incluye 243 cosechas de maíz, sorgo y algodón registradas desde el año agrícola 1997-1998 hasta el 2005-2006. Durante este periodo, más del 85% del volumen cumulativo de riego observado se destinó a estos tres cultivos. El cuadro 2 ofrece un resumen básico de los datos para las siguientes variables de la ecuación (3): masa cosechada de cultivo (q, en toneladas), volumen bruto de riego (w_bru, en miles de metros cúbicos), y razón entre el volumen neto y el volumen bruto de riego (ε). La información se reporta por cultivo; separamos las cosechas de "maíz" y "maíz grano", así como de "sorgo" y "sorgo grano", tal y como aparece en los documentos del OCRB anteriormente referidos.

Las demás variables de la ecuación (3) (i.e. los elementos del vector Γ) se definen con respecto a la estructura espacial que encontramos en los datos. El cuadro 3 reporta, para cada distrito de riego, el número de cosechas observadas por modalidad de producción (riego o temporal) y por cultivo. Estas cifras revelan la existencia de tres distintos grupos de distritos: en el grupo Oeste (DR005, DR009, DR042, DR089, DR090, DR103) no existe producción de temporal; en el grupo Centro (DR004, DR006, DR031, DR050), producción de riego y de temporal coexisten, no obstante las cosechas de riego son más frecuentes; al revés, en el grupo Este (DR025, DR026), las cosechas de temporal son más frecuentes. Este agrupamiento de distritos coincide con la ubicación geográfica de los distritos y con las condiciones climáticas que enfrentan: para los seis distritos de la región Oeste, la precipitación media anual (PMA) es menor a 383 mm; para los dos distritos de la región Este, es mayor a 584 mm; para los demás distritos ubicados en la región Centro es de entre 410 y 550 mm. Con base en este resultado, definimos dos variables dicotómicas para incluir en el vector Γ de la ecuación (3): Centro, con valor 1 para las cosechas observadas en los distritos pertenecientes al grupo Centro y 0 para las demás; y, Oeste, con valor 1 para las cosechas observadas en los distritos pertenecientes al grupo Oeste y 0 para las demás.

Para cada cultivo corremos una regresión de mínimos cuadrados ordinarios sobre una transformación logarítmica de (3) que incluye todas las variables explicativas: w_bru, ε, una constante, más en su caso las variables dicotómicas Centro y Oeste, así como una variable adicional, Grano, con valor 1 para las cosechas de maíz o sorgo, donde aparece esta distinción en los documentos del OCRB, y 0 para las demás. Corremos una segunda regresión, donde se excluyen las variables estadísticamente insignificantes según la primera; ello, para verificar la estabilidad de los valores estimados para los parámetros. Los resultados de las regresiones se presentan en el cuadro 4. Para todas las regresiones, el poder explicativo del modelo medido por la R² (ajustada para tomar en cuenta el número de variables explicativas) es alto: más del 92% de la variación encontrada en la cantidad cosechada q es capturada por el modelo para todos los cultivos, con excepción del sorgo forrajero, donde la proporción, sin embargo, supera el 80%.

Utilizamos las estimaciones de la elasticidad definida en (4) (i.e. el parámetro α asociado con la variable ln w_bru) para elaborar un escenario de sequía que se presenta en el cuadro 5. Tomamos como referencia el último año de observación (2005-2006). La segunda y tercera columnas del cuadro reportan para este año la suma de las cantidades cosechadas y de los volúmenes de riego correspondientes, por cultivo, en los doce distritos del OCRB. La cuarta columna reporta las elasticidades estimadas. Las siguientes dos columnas presentan los volúmenes de riego bajo un escenario de sequía (i.e. el 50% de los valores observados en el periodo de referencia), así como las pérdidas de producción calculadas según la fórmula (5). En la última columna aparecen los precios que usamos para valorar las pérdidas agrícolas y alimentar el modelo I-P de la economía del noreste como descrito en (8). Estos precios representan valores promedios para el periodo de observación.

Los resultados de la estimación de los impactos sectoriales de las pérdidas agrícolas en términos de producto, ingresos y empleo, según las fórmulas especificadas en (8), (9) y (10), respectivamente, se reportan en el cuadro 6. Las pérdidas agrícolas -valuadas en 1 049 millones de pesos- causan en total una reducción de $2 294 millones en el producto de la región y $311 millones en el ingreso, así como la pérdida de 5 050 empleos anualizados (un empleo anualizado equivale a una persona empleada por un año percibiendo el ingreso promedio nacional). Nótese que en el caso del sector 12 (construcción), los impactos obtenidos son nulos; ello deriva de dos causas: la primera se debe a la naturaleza de la matriz de insumo producto nacional que utilizamos como base para nuestro modelo regional, en la cual el sector construcción no le vende (sólo le compra) al resto de los sectores de la economía (i.e. sus productos se consideran como inversión); la segunda causa se origina del escenario mismo con el cual alimentamos el modelo I-P, donde los impactos económicos surgen de un cambio en el valor de la producción de un sector distinto al sector de la construcción (i.e. la agricultura).

Discusión

Por su magnitud absoluta, los impactos totales presentados en el cuadro 6 son relevantes. La pérdida total de 5 050 empleos en la región significa una afectación directa a un número igual de familias, es decir, 20 000 personas o más. Los resultados también resaltan la importancia de los impactos externos al sector agrícola: en términos de producto, casi la mitad (48%) del impacto total sucede fuera del sector 1, mientras que para los ingresos y el empleo, las cifras son de 52 y 34%, respectivamente. Estos impactos se distribuyen en todo el resto de la economía, pero tienden a concentrarse principalmente en unos cuantos sectores. Por ejemplo, en términos de producto, los sectores 10 (productos metálicos, maquinaria y equipos), 3 (alimentos, bebidas y tabaco) y 7 (químicos) suman casi la mitad (49.1%) del impacto observado fuera de la agricultura. Los mismos tres sectores son también los más castigados en términos de empleos, mientras que el sector 17 (servicios comunales, sociales y personales) presenta la mayor pérdida de ingresos.

También cabe subrayar que las estimaciones de impactos presentadas son conservadoras por tres razones. Primero, contemplan únicamente los efectos directos de una sequía sobre la agricultura de riego y sus repercusiones sobre los demás sectores de la economía; no se incluyen los efectos directos que se ocasionarían en otras actividades (por ejemplo, la ganadería), ni las repercusiones que estos efectos tendrían. Segundo, las estimaciones tampoco toman en cuenta las consecuencias económicas de los impactos ambientales de una sequía, en términos, por ejemplo, de la productividad de los ecosistemas, la calidad del agua superficial y la erosión de los suelos, entre otros posibles impactos. Tercero, más allá de lo económico están las cuestiones sociales que aquí no se abordan; obviamente, pudieran ser muy relevantes, como en términos de la migración o del efecto disparejo de la sequía sobre distintos estratos sociales.

Más allá de las cifras particulares presentadas, la contribución de este trabajo consiste en establecer un procedimiento para pronosticar los impactos de una sequía. Este procedimiento es replicable y pudiera contribuir al diseño de políticas públicas para mitigar los estragos ocasionados por una sequía, como se detalla a continuación en la sección de conclusiones.

Conclusiones

En contraste con los repentinos y muy visibles daños causados por otros tipos de desastres naturales, tales como huracanes o inundaciones, las consecuencias de las sequías, siendo difusas en el tiempo y el territorio, son más sutiles. En este trabajo demostramos cómo, a pesar de ello, resulta factible cuantificar los daños económicos causados por una sequía y que éstos pueden llegar a ser amplios y significativos.

Las sequías forman parte natural del patrón climático y por lo tanto son inevitables. Sin embargo existen medidas para mitigar sus consecuencias. En Foster et al. (2010) se presenta una serie de estudios de casos que ilustran cómo el manejo integrado de las fuentes superficiales y subterráneas de agua puede mejorar el suministro de agua tanto para el sector urbano como el agrícola y, por extensión, contribuir a mitigar los efectos de una sequía. Los autores se enfocan en la identificación de las condiciones institucionales que se requieren para lograr tal integración. A parte de la dimensión institucional existen tecnologías específicas -en particular la recarga inducida o artificial de los acuíferos (véase Bouwer 2002)- que se pueden emplear para la mitigación de los efectos de las sequías. Inducir la recarga de los acuíferos en tiempos de alta disponibilidad de aguas superficiales permite constituir reservas para su uso en tiempos de escasez. Donde la cercanía entre sistemas municipales de agua y fuentes subterráneas lo permita, la adecuada ubicación de los puntos de descarga de las aguas residuales tratadas en la superficie también contribuiría en este sentido. Asimismo, el desarrollo de nuevas fuentes de aguas subterráneas presenta otra vía para la constitución de reservas de agua.

El incremento de la eficiencia en el uso del agua en los distritos de riego también puede contribuir a la mitigación de los impactos de una sequía. Por lo general, se considera que el beneficio de tal incremento consiste en la liberación de volúmenes para usos no agrícolas. No obstante, desde una perspectiva de manejo de sequía, adquiere un beneficio adicional: la posibilidad de mantener, ante una reducción en la disponibilidad de agua para riego, una mayor producción de cultivos con todo lo positivo que ello implica para el sector agrícola y el resto de la economía.

Las condiciones particulares en cada región determinarán la factibilidad técnica de la mitigación, pero en cada caso se tendrá que considerar, para evaluar su conveniencia económica, la relación entre su costo y los beneficios generados. Estos beneficios consisten en la reducción de los impactos económicos; los ejercicios de simulación, como el presentado en este trabajo, adquieren para este fin una gran relevancia práctica.

Este trabajo es una extensión del estudio "Cuenca del Río Grande/Río Bravo: Socioeconomía, Productividad Agrícola e Impactos Económicos de la Asignación del Agua", patrocinado por el Instituto Mexicano de Tecnología del Agua (IMTA) y llevado a cabo por la Cátedra de Investigación del ITESM Economía de la Frontera Norte de México y el Centro de Estudios Asiáticos de la UANL. Agradecemos el apoyo del IMTA y la colaboración del OCRB en Monterrey, sin los cuales la realización de este trabajo no hubiera sido posible. Agradecemos también las aportaciones y sugerencias de dos árbitros anónimos.

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