Por Francisco Rosas*
Los modelos de evaluación integrada ambiente – economía se especifican de tal forma que los procesos que caracterizan y conforman un sistema natural objeto de estudio se vinculen con aquellos que son propios de los procesos de toma de decisión de los agentes económicos. De esta forma, y por oposición a estudiar ambas dimensiones de forma separada, se logra que los impulsos en un nivel o dimensión repercutan no solo en sí misma, sino que también en la otra, a través de procesos de retroalimentación, tensiones y sinergias que las vinculan y que son modeladas explícitamente.
El avance en este tipo de modelación es un proceso que viene ocurriendo en Uruguay y ha derivado en la conformación de equipos de investigación multidisciplinarios. Acompañando la tendencia internacional, tienen como objetivo apoyar los procesos de toma de decisión de agentes económicos individuales, así como aportar insumos a la formulación y monitoreo de políticas públicas productivas y ambientales. Este proceso, a su vez, ya ha comenzado a dar sus primeros frutos en Uruguay.
El nexo entre la producción de alimentos, energía y recursos hídricos (FEW nexus, por su expresión en inglés) está en la base del bienestar económico y social de los individuos. Su análisis y entendimiento es necesario para el desempeño eficiente y sostenible de los sistemas basados en recursos naturales pertenecientes a dicho nexo, principalmente ante los desafíos recientes de crecimiento de la población mundial, cambios en el clima y cambios en el uso del suelo.
Generar información sobre su funcionamiento, que reconozca la articulación entre sus distintos niveles, es un insumo necesario para la formulación de políticas públicas y para la toma de decisiones de los actores involucrados del sector privado. Este rol lo pueden cumplir los modelos de evaluación integrada ambiente – economía.
Dichos modelos se pueden definir en base a tres componentes (Kling et al. 2017). El primer componente, que pertenece fundamentalmente al domino de las ciencias sociales, modela el comportamiento de los agentes en tanto toman decisiones económicas de producción y de consumo. Dichas decisiones, que están condicionadas por variables de mercado, políticas e instituciones, influyen en un amplio rango de sistemas biofísicos y naturales. El segundo componente, refiere justamente a los modelos biofísicos y naturales que típicamente pertenecen al ámbito de la ingeniería, la biología, ecología, y las ciencias físicas. El tercer componente, que vuelve al ámbito de las ciencias sociales y que interactúa con el primero, refiere a los modelos de asignación de valor a los bienes y servicios provistos por dichos sistemas biofísicos y naturales para los cuales existe un mercado, y a la valorización de los servicios ecosistémicos (en forma de externalidades y bienes públicos) que no poseen mercados.
Típicamente, ocurre que las disciplinas que predominan en el ámbito de cada componente llevan adelante procesos de evaluación y modelación caracterizados por un muy limitado conocimiento de los procesos que dominan los demás componentes y de las interacciones entre éstos. Por ejemplo, medidas de conservación aplicadas por la autoridad ambiental, cuyos impactos en diversas dimensiones del ambiente son evaluadas con modelos biofísicos de gestión de recursos hídricos, toman como dado o ignoran el proceso de decisión del agente económico, como, por ejemplo, la consideración de la rentabilidad económica de la actividad productiva. O de forma similar, la aplicación de incentivos económicos para promover tecnologías o prácticas productivas en el sector agropecuario que ponen el foco en los procesos de adopción y su rentabilidad económica, desconocen impactos no deseados en el ambiente o en el cambio en el uso del suelo.
Los modelos de evaluación integrada buscan hacer frente a esa forma compartimentada de abordar este tipo de análisis. Keiser y Muller (2017) argumentan que el uso de modelos integrados se ha expandido notoriamente en este siglo, por ejemplo, para el análisis de políticas de conservación de agua y los beneficios de la mejora de su calidad.
Entre las ventajas de una modelación integrada, encontramos que permiten capturar derrames (no intencionales) hacia otros ámbitos de la producción o el ambiente generados cuando se establecen políticas públicas con otros objetivos. Dado que algunos de esos efectos son transmitidos por los mercados y fruto de decisiones de los agentes, contar con un modelo de análisis que no solo contemple al tomador de decisiones sino que también integre una visión más amplia del ambiente (producción, calidad y cantidad de agua), provee de más herramientas para capturar dichos derrames e informar el diseño e implementación de políticas públicas (Kling et al. 2017). Similarmente, este tipo de modelos puede capturar los derrames ocurridos por la aplicación simultánea de más de una política sobre una misma dimensión del nexo FEW, implicando la necesidad de poder comprender el comportamiento de los agentes económicos a los estímulos de dichas políticas, así como de sus propias acciones sobre el sistema natural.
En esta misma línea, Irwin et al. (2016) destacan la importancia de entender y considerar el comportamiento humano en el proceso de manejar y construir sistemas productivos resilientes y evaluar su performance ambiental. También, que las consecuencias intencionales del comportamiento humano (por ejemplo, la adopción de tecnología) así como sus consecuencias no deseadas –que pueden reducir el beneficio social de su adopción– son críticas para entender, modelar y manejar sistemas socio-ecológicos.
Este proceso de modelación viene ocurriendo en Uruguay y en esta nota destacamos el trabajo incipiente, pero a paso firme, en la modelación integrada biofísica y económica para el estudio del uso de agua para diversos fines (agropecuario, humano e industrial), desde una perspectiva de manejo a nivel de cuenca hidrográfica. Este tipo de análisis, por su parte, requiere la conformación de grupos interdisciplinarios que abordan el tema de forma integrada y con un objetivo común. Se mencionan aquí un par de ejemplos para ilustrar esfuerzos que actualmente se vienen desarrollando, sin dejar de indicar que también existen otras iniciativas en curso y con niveles diferentes de desarrollo.
Un primer ejemplo es el “Grupo de Modelación Integrada de Cuencas,”[1] conformado por investigadores de la Universidad de la República, Universidad ORT Uruguay, Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria, University of Sydney y University of Columbia, New York, y técnicos asesores de instituciones públicas responsables de la gestión de recursos hídricos (Ministerio de Ambiente y Ministerio de Ganadería, Agricultura y Pesca). El grupo viene trabajando hace más de 5 años en la calibración y validación del modelo hidrológico de simulación de cantidad y calidad de agua (Soil and Water Assesement Tool – SWAT) para diversas cuencas del país, con el objetivo de informar la toma de decisiones a nivel de productores, la formulación de políticas productivas y ambientales, así como el monitoreo de medidas ambientales por parte de las entidades reguladoras. Este grupo de “co-creación” facilita información científica de calidad para la elaboración de políticas públicas y permite desarrollar “confianza” entre las instituciones involucradas (Mer, Vervoort y Baethgen 2020), insumo fundamental para facilitar los procesos anteriormente mencionados.
Otro ejemplo es la “Plataforma de Desarrollo de la Agricultura Irrigada Sostenible para el Soporte a la Toma de Decisión (Proyecto DAIS-STD)” financiado por el Fondo Innovagro de ANII, que tiene entre sus objetivos la integración del modelo hidrológico SWAT con un modelo económico de toma de decisiones bajo incertidumbre a escala espacial y dinámico, capaz de representar diferentes escenarios de desarrollo económico y ambiental (cambios en el uso de suelo, prácticas productivas a nivel predial, medidas de conservación) y con el objetivo de evaluar de forma integrada sus impactos económicos y ambientales.
La adopción de tecnología es concebida como uno de los caminos para que los sistemas en el nexo FEW sean capaces de desarrollarse de forma sostenible. Se requieren análisis económicos abarcativos para profundizar el entendimiento de los costos y beneficios de dichas tecnologías, tal que los productores puedan tomar decisiones informadas, al tiempo de guiar el diseño de políticas públicas (Miao y Khanna 2021). Los modelos de evaluación integrada son una herramienta apropiada para este objetivo.
Es así, que en el marco del mencionado Programa DAIS-STD, se aplicó este tipo de modelación en la cuenca hidrográfica del Río San Salvador (Soriano), para hacer una evaluación de impactos económicos y ambientales de la tecnología de riego suplementario en cultivos agrícolas (Souto, Carriquiry y Rosas, 2021). Se formularon escenarios de diverso grado de expansión del área regada, con diferentes aumentos en la fertilización de los cultivos. Dada la incertidumbre que caracteriza el proceso de toma de decisión de los productores, se calculó cuánto valoran los productores el rol estabilizador de los rendimientos con riego respecto a secano a medida que cambia el nivel de aversión al riesgo. A su vez, en el plano ambiental, se cuantificó el tradeoff entre los beneficios económicos y la calidad del agua (concentración de nitratos y fósforo) fruto de los escenarios de riego y fertilización. Los resultados indican que los escenarios de expansión de riego con aumentos leves en la fertilización son preferidos cuando se los compara con el resto de los escenarios.
A modo de cierre, este camino hacia la modelación integrada ambiente – economía comenzó a transitarse de forma relativamente reciente en Uruguay, siguiendo la tendencia internacional, conformando grupos de trabajo multidisciplinarios e interinstitucionales, y ya ha comenzado a generar sus primeros resultados.
Referencias
Irwin, E., Campbell, J., Wilson, R., Faggian, A., Moore, R., Irwin, N. (2016). Human adaptations in food, energy, and water systems. Journal of Environmental Studies and Sciences, 6(1): 127-139.
Keiser, D. A., Muller, N. Z. (2017). Air and water: Integrated assessment models for multiple media. Annual Review of Resource Economics, 9: 165-184.
Kling, C. L., Arritt, R. W., Calhoun, G., Keiser, D. A. (2017). Integrated assessment models of the food, energy, and water nexus: A review and an outline of research needs. Annual Review of Resource Economics 9: 143-163.
Mer, F., Vervoort, R.W., Baethgen, W. (2020). Building trust in SWAT model scenarios through a multi-institutional approach in Uruguay. Socio-Environmental Systems Modelling, 2: 17892, doi:10.18174/sesmo.2020a17892
Miao, R., Khanna, M. (2020). Harnessing Advances in Agricultural Technologies to Optimize Resource Utilization in the Food-EnergyWater Nexus. Annual Review of Resource Economics 12: 65-85. DOI: 10.1146/annurevresource-110319-115428.
Souto, A., Carriquiry, M.A. and Rosas, J.F. (2021). Assessing the Impact of Agricultural Intensification on Water Pollution: An Integrated Model Assessment of the San Salvador Basin in Uruguay. https://ageconsearch.umn.edu/record/314037/keywords
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* Francisco Rosas es investigador en economía de la Universidad ORT Uruguay y del Centro de Investigaciones Económicas (cinve). Es Doctor en Economía por Iowa State University y Licenciado en Economía de la Universidad de la República de Uruguay. Twitter: @jfranciscorosas, Email: [email protected]
** Entrada escrita para el Blog SUMA de CINVE www.suma.org.uy
[1] https://proyectoinia-iri-usyd.github.io/GmicUy/
*** Autorizada su publicación en Carmelo Portal por el CINVE.
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