EVALUACIÓN DE IMPACTOS EN

HIDROCARBUROS, MEDIANTE LA

ECONOMETRÍA

M.Sc. Carlos I. Palomares Palomares

Gerente de Operaciones GPSAC

Problema Es evidente, según los entendidos, que desde la década

pasada, el Perú vive un proceso que se desarrolla en base a

un crecimiento por la presencia de actividades primarias

extractivas; si bien es cierto, esto se concretó recién en la

última década, con los procesos de exploración y operación

de pozos, plantas, ductos, entre otros (tanto en petróleo

como en gas).

Grandes Preguntas a resolver

¿se justifica la intervención del estado

durante la aprobación de los

documentos ambientales, sin tener

instrumentos de gestión

estandarizados?, ¿es adecuado, el

acompañamiento del estado en el

desarrollo de las actividades de un

proyecto de esta naturaleza?;

finalmente, ¿es sostenible y viable

continuar con los proyectos de

petróleo en el Perú?.

Primer Momento

De estas finas interrogantes, se desprenden varios momentos; un primer momento donde el estado, otorga los permisos a las operadoras al aprobar los documentos ambientales sin considerar una metodología estándar, lo cual hace difícil prever si el proyecto puede ser o no sostenible intertemporalmente.

Segundo Momento

Hay un segundo momento, donde la empresa privada toma la iniciativa de consolidar acuerdos con las comunidades, mediante el cual logra convenir y consentir algunos aportes para mitigar impactos en favor de las mismas, muy aparte de las regalías y canon que las operadoras puedan estar dejando; esto se logró en esta última década, por recomendación de investigadores sociales, en la cual se indujo a las operadoras para realizar procesos de valoración, que permitan cuantificar los impactos que se podrían originar por la presencia de sus actividades.

Tercer momento

Articular sinergias entre:

Estado, Empresa Privada y Sociedad.

Para ello, es necesario mencionar que el estado debe cumplir un tercer momento, con el rol importante de informar tanto a las operadoras como a las comunidades nativas, campesinas y centros poblados, que existen algunos ejes dentro del sistema de gestión ambiental, en los cuales se debe articular un proyecto en hidrocarburos; el cual se fundamentaría en el principio de eficiencia de la gestión ambienta

Objetivo Medir los Impactos de un Proyecto en Hidrocarburos a

través de la Evaluación de los Estudios de Impacto

Ambiental, utilizando la teoría económica, matemática,

estadística, que sistematizados a través de la

econometría, permitirían la validación de los de las

matrices de Leopold en un EIA.

Indicadores de Evaluacion

INDICADOR VALORES

Carácter (C) Positivo (+) Neutro (0) Negativo (-)

Importancia (I) Alta (3) Media (2) Baja (1)

Ocurrencia (O) Muy probable (3) Probable (2) Poco probable (1)

Extensión (E) Regional (3)

>20%

Local (2)

20%>=5%

Puntual (1)

<5%

Duración (D) Permanente (3)

> 1 año

Media (2)

< 1 año

Corta (1)

< 1 mes

Reversibilidad (R) Irreversible (3) Parcial (2) Reversible (1)

Logit multinomial y la validacion

De esta forma, la utilidad puede ser

definida:

𝑈𝑖𝑗∗ = 𝑥𝑖𝑗′𝛽𝑗 + 𝜀𝑖𝑗

Donde 𝑈𝑖𝑗

∗ , representa la utilidad que recibe el individuo i al

escoger la alternativa j, la que está en función de un conjunto de

variables explicativas 𝑥𝑖𝑗 y parámetros 𝛽𝑖 , que pueden o no

depender de las alternativas de elección.

Máxima Verosimilitud

𝐿 = 𝑃𝑖1𝑑𝑖1. 𝑃𝑖2𝑑12… 𝑃𝑖𝑗

𝑑𝑖𝑗

𝑁

𝑖=1

En este caso, N representa el número de individuos en la muestra, j es el

número de categorías, 𝑑𝑖𝑗 toma el valor de 1 si el individuo i escoge la

categoría j, y 𝑃𝑖𝑗es la probabilidad del mismo de elegir dicha categoría.

Pr 𝑦𝑖 = 𝑘 =exp(𝑥𝑖′𝛽𝑘)

1 + exp(𝑥𝑗′𝛽𝑗)𝐽−1𝑗=1

𝐿𝑛 𝑅𝑃 𝑘,𝑚 = 𝑥𝑖′𝛽𝑘

Grupos de Factores y Medios

con Afectación

GRUPO DE FACTORES

MEDIOS CON

AFECTACION

GP1

Medio Físico, Biológico y

Social

GP2 Medio Físico y Biológico

GP3 Medio Biológico y Social

GP4 Medio Físico y Social

GP5 Medio Físico

GP6 Medio Biológico

GP7 Medio Social

𝐸 𝐹𝐴𝐶𝑇𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1𝐺𝑃1 + 𝛽4𝐺𝑃4 + µ𝑖

Evaluación de la sísmica

Multinomial logistic regression Number of obs = 26

LR chi2(10) = 22.11

Prob> chi2 = 0.0146

Log likelihood = -33.882176 Pseudo R2 = 0.2460

------------------------------------------------------------------------------

F | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

1 GP1 | 3.57924 2.050818 1.75 0.081 -.4402891 7.598769

GP4 | -3.605864 2.441002 -1.48 0.140 -8.39014 1.178411

_cons | 1.666637 1.546253 1.08 0.281 -1.363964 4.697238

-------------+----------------------------------------------------------------

2 GP1 | 2.219026 2.179475 1.02 0.309 -2.052666 6.490718

GP4 | -2.296775 2.675714 -0.86 0.391 -7.541079 2.947528

_cons | .6189926 1.778713 0.35 0.728 -2.86722 4.105205

-------------+----------------------------------------------------------------

4 GP1 | -3.076262 2.358445 -1.30 0.192 -7.69873 1.546205

GP4 | 3.352465 5.81902 0.58 0.565 -8.052605 14.75754

_cons | -3.810582 2.816487 -1.35 0.176 -9.330795 1.709632

-------------+----------------------------------------------------------------

5 GP1 | -1.920977 2.209244 -0.87 0.385 -6.251016 2.409062

GP4 | -2.318751 2.02187 -1.15 0.251 -6.281543 1.644041

_cons | -2.656696 2.531998 -1.05 0.294 -7.619322 2.305929

-------------+----------------------------------------------------------------

6 GP1 | 4.716877 2.019092 2.34 0.019 .7595283 8.674225

GP4 | -4.514029 2.401727 -1.88 0.060 -9.221327 .1932686

_cons | 2.570932 1.461555 1.76 0.079 -.2936623 5.435527

------------------------------------------------------------------------------

Conclusiones

La matriz de impactos debe reflejar una línea base objetiva estructurada por el equipo multidisciplinario, que es parte de un proyecto en hidrocarburos.

Tener en la econometría un instrumento potencial para evaluar y validar los impactos declarados en un documento ambiental como el EIA.

Validar de manera universal las matrices de impacto con un método econométrico que estandarice a todas las metodologías que sirven para elaborar matrices de impacto.

El Modelo Logit Multinomial, se presenta como un modelo adecuado para evaluar impactos en Matrices de Leopold; ya que, su estadístico de prueba de razón de verosimilitud presenta un valor aceptable con respecto al valor de tabla.

Para la evaluación de impactos descritos en un EIA a través de sus matrices de impacto se tendrán que desarrollar criterios cada vez más disgregados para permitir un mayor grado de aproximación en la medición de los impactos potenciales.

Recomendaciones

Proponer nuevos métodos que permitan controlar

mejor el sesgo de los procesos de cualificación en los

procesos de Validación de las matrices de impacto.

No aprobar de parte de los entes responsables del

gobierno, los EIA, sin realizar las validaciones

correspondientes