valoración de los beneficios económicos y sociales de la información hidrometeorológica senamhi,...

Valoración de los Beneficios Económicos y Sociales de la

Información Hidrometeorológica

SENAMHI, Lima, 27-31 Enero 2014

Sonia QuirogaDepartamento de Economía

Universidad de Alcalá, EspañaConsultor Banco Mundial

Introducción


SONIA QUIROGADepartmento de Economía

Universidad de Alcalá (España)

Información de contacto:[email protected]/squiroga

•Departamento de Economía UNIVERSIDAD DE ALCALÁ Plaza de la Victoria, 2 28802 Alcalá de Henares (Madrid)•Tel: +34 91 885 5198•Cel: +34 666965048•Skype: sonia.quiroga1

mailto:[email protected]

FORMACIÓN:

Licenciatura en Cc. Económicas. Universidad Complutense de Madrid.

Doctorado en Economía (Programa de Análisis económico y Economía Cuantitativa). Universidad Complutense de Madrid.

Tesis de doctorado: “Modelos de Decisión y Relaciones Empíricas entre el clima y la productividad agraria”.

Sonia Quiroga

EXPERIENCIA PROFESIONAL:

• Dr. Sonia Quiroga es Profesora e investigadora del Departamento de Economía en la Universidad de Alcalá (UAH).

• Su investigación se enfoca en el análisis económico de los impactos climáticos en la agricultura y el desarrollo, orientado a los riesgos del cambio climático y la cuantificación del valor económico de la información hidro-meteorológica.

Sonia Quiroga

EXPERIENCIA PROFESIONAL:

• Sus análisis se enfocan en herramientas cuantitativas para la modelización de los sistemas tanto biofísicos como socioeconómicos y su interrelación para el análisis de políticas ambientales.

• Ha participado en numerosos proyectos de investigación financiados entre otros por la Comisión Europea, la Organización Mundial de Meteorología, el Banco Mundial, y diversos programas nacionales e internacionales.

Sonia Quiroga

ALGUNAS PUBLICACIONES RECIENTES:

S. García de Jalón,S., Iglesias, A., Quiroga, S., Bardají, I. (2013). “Exploring public support for climate change adaptation policies in the Mediterranean region: A case study in Southern Spain.” Environmental Science and Policy.

González-Zeas D., Quiroga, S., Iglesias, A., Garrote, L. (2013). “Looking beyond the average agricultural impacts in defining adaptation needs in Europe”. Regional Environmental Change, En prensa. (DOI: DOI 10.1007/s10113-012-0388-0)

Iglesias, A., Quiroga, S., Moneo, M., Garrote, L. (2012). “From climate change impacts to the development of adaptation strategies: Challenges for agriculture in Europe” Climatic Change, 112, 1, 143-168

Iglesias, A., Quiroga, S., Diz, A. (2011) “Looking into the future of agriculture in a changing climate”. European Review of Agricultural Economics, 38 (3) pp. 427–447.

Quiroga, S. Garrote L., Fernandez-Haddad, Z., Iglesias, A. (2011). “Valuing drought information for irrigation farmers: potential development of a hydrological risk insurance in Spain”. Spanish Journal of Agricultural Research, 9(4), 1059-1075.

Quiroga, S., Fernández-Haddad, Z , Iglesias, A. (2011). “Crop yields response to water pressures in the Ebro basin in spain: risk and water policy implications”. Hydrology Earth Systems Science, 15, p. 505-518. Doi:10.5194/Hess-15-505-2011

ALGUNOS PROYECTOS RECIENTES:

Vulnerabilidad, impactos y adaptación al cambio climático sobre recursos hídricos en Iberoamérica. Programa CYTED, 2009. Ref: PU09AC0291. 2010-2013.

Vulnerabilidad, impactos y adaptación al cambio climático: estudio integrado sobre la agricultura, recursos hídricos y costas (ARCO). Secretaría de Estado de Cambio Climático. Spanish Ministry of Environment, Rural and Marine Affairs. 2008- 2011.

Functional significance of forest biodiversity in Europe (FUNDIV). European Commission, 7th Framework Programme. Reference CE: FP7-ENV-2010. Project number 265171. 2011-2013.

Improved drought early warning and forecasting to preparedness and adaptation to droughts in Africa (DEWFORA). European Commission, 7th Framework Programme. Ref: 265454. 2011-2013.

Water availability and security in Southern Europe and the Mediterranean (WASSERMED). European Comission, European Commission, 7th Framework Programme. (CLIMASEC cluster). 2010-2013.

Full costs of climate change (Climate Cost). Ref: 212774. European Commission, 7th framework programme. 2008-2010.

Climate Change and Impact Research: the Mediterranean Environment (CIRCE). European Commission, 6th Framework Programme. 2006-2010.

Projection of economic impacts of climate change in sectors of Europe based on bottom-up analysis (PESETA). Lot 4: Agriculture. Ref: 150364-2005-F1ED-ES. European Commission, ITPS, Joint Research Center. 2006 -2008.



• Objetivos:– Profundizar en las necesidades de información, la

relación con usuarios y la cadena de valor de un SNMH.

– Familiarizarse con los instrumentos de análisis económico para aplicarlos a la evaluación de la información.

– Profundizar en el análisis económico de los impactos del cambio climático sobre los sectores de actividad



• Metodología:– El curso se desarrollará mediante, explosiones,

estudios de casos eventos significativos, poniendo énfasis en los siguientes aspectos:

– Exposición sobre los principales temas del programa focalizando la parte más práctica para que los alumnos puedan plantearse abordar su propia evaluación de los riesgos.

Metodología (continuación)

– Exposición de ejemplos y estudios de casos en experiencias previas de análisis como los expuestos en la teoría.

– Discusiones grupales para identificar fortalezas y dificultades a la hora de llevar el análisis a la práctica.

– Trabajo en grupo por parte de los alumnos para la presentación de un estudio de caso durante el curso.

– Presentación por parte de los participantes del caso desarrollado.

La cuantificación: El valor económico de los servicios

meteorológicos: conceptos generales y aplicaciones


Ryan, B (2009) Weather and Society Watch:

¿Cuál es, después de todo, el propósito de una predicción meteorológica o climática si no resulta en una mejor decisión para sus usuarios?

Una previsión perfecta que resulta en una decisión errónea ¿es una previsión perfecta?

IKE, Galveston, Texas: previsión casi perfecta, numerosa cuantía de muertes.

Coste de

oportunidad

Valor

contable

Valor

económico VS

¿Porqué es importante la valoración económica de los servicios meteorológicos?

Dado el carácter semipúblico, el valor económico no se observa en el mercado

Cuantificación de los beneficios económicos:

• ¿Quién es el agente-decisor sobre el que la información meteorológica pretende influir?

• Pasos de un sistema de información (Lazo, 2008):

– Clima/Meteorología– Observación– Previsión– Comunicación– Percepción– Uso– Valor económico

Valor de la información: concepto

El valor de la información meteorológica se deriva de los efectos que dicha información tiene en las decisiones individuales vinculadas a alguna actividad ligada al clima

Lo que es distinto en cada caso son los métodos que se utilizan para contabilizar dicho valor, pero el enfoque general:

“Si la información no se incorpora a la toma de decisión su valor económico es nulo”

VI= VE (con la previsión)-VE (sin previsión)donde VI: valor de la información y VE: valor esperado

Distintos métodos de evaluación cuantitativa

• Métodos directos: – Estimación de curvas de demanda– Encuestas (valoración contingente)– Modelos de toma de decisiones (cost-loss

ratio situation, umbrella problem)

• Métodos indirectos:– Precios hedónicos– Modelos econométricos para identificar la

sensibilidad del sector al clima

Estimación de curvas de demanda

Expresa la relación entre la cantidad de un bien que los consumidores están dispuestos a comprar y su precio

QD es la cantidad demandada del bienP es el precio unitario del bien

P

QD

P0

P1

QD1QD

0

D

PROBLEMA: Los servicios básicos constituyen lo que en Economía se entiende por BIENES PÚBLICOS (no rivalidad, no excluibilidad), luego sólo es útil para servicios especiales con precio de mercado

Encuestas (valoración contingente)

• Encuestas a los usuarios de la información

– Se trata de estimar la valoración de los usuarios en función de características y a través de sus preferencias declaradas

• Modelos econométricos de elección discreta

Modelos de toma de decisiones (cost-loss ratio situation, umbrella problem)

• La incertidumbre viene dada por alguna variable meteorológica que produce sucesos inciertos

• Las previsiones meteorológicas ayudan en la toma de decisiones al producir revisiones en la probabilidad asociada a dichos sucesos

• El valor económico de dichas previsiones es tomado como la diferencia entre el beneficio esperado cuando se dispone de una previsión meteorológica y el beneficio esperado cuando no se posee.

Modelo: cost-loss ratio situation

• Los aspectos más importantes son:– Acciones disponibles para el agente– Posibles estados de la naturaleza– Probabilidades asociadas a esos estados de la

naturaleza.– Consecuencias conocidas de cada par acción-

estado de la naturaleza

Ejemplo: Un agricultor que debe tomar una decisión sobre la protección de un cultivo frente a una adversidad de tipo meteorológico

Acción Estados de la naturaleza

Tiempo adverso Tiempo no adverso

Proteger C C

No proteger L 0

(Thompson, 1952, 1962; Thompson and Brier, 1955; Murphy, 1977)


-Si protege: VE= P. C + (1-P). C = C-Si no protege: VE=P.L-P: probabilidad de que el tiempo sea adverso-Decisión: Progege si C/L < P-Información meteorológica:

Modificación de la probabilidad / modificación de la decisión asociada a dicha información


• Los resultados dependen en enorme medida del comportamiento del productor frente al riesgo:– Averso al riesgo– Neutral frente al riesgo– Amante del riesgo

• La mayoría de estudios consideran agentes neutrales frente al riesgo, sin embargo hay evidencias de Aversión al riesgo en la mayoría de casos

Precios hedónicos• Para el caso de algunos servicios, el valor

económico puede estar en función del valor de ciertas propiedades

• Ejemplo: el deterioro medioambiental (contaminación urbana) puede reducir los precios de la vivienda en una zona

• Se estima la elasticidad del precio con respecto a la información que se pretende evaluar

Otros aspectos de la valoración

• Valor estadístico de la vida

• Tasa de descuento para cantidades monetarias futuras

• Relacionar datos económicos con datos meteorológicos no es trivial

• Análisis de sensibilidad de los resultados (fuentes de incertidumbre)

Valor estadístico de la vida

• Se trata del valor de reducir el riesgo de mortalidad

• No se trata del valor de “alguien”• Se computa a través de distintas decisiones que

los individuos toman:– Encuestas donde el individuo se enfrenta a distintas

decisiones que involucran más o menos seguridad– Análisis estadístico de decisiones reales (gastos en

seguridad)• Problema: No es independiente de la renta de

origen de los individuos• EEUU: 3.5 millones US$ o más

Análisis de sensibilidad de los resultados (fuentes de incertidumbre)

• Lo ideal es disponer siempre de los datos necesarios para calcular estadísticamente los intervalos de confianza de las estimaciones de los costes o beneficios

• Si no es posible, tratar de caracterizar los límites superior e inferior del valor o al menos describir las fuentes de incertidumbre indicando si es más probable que un valor de estimación obtenido sea superior o inferior al valor real

Modelos econométricos para identificar la sensibilidad de los sectores al clima

• Los modelos no pueden decir nada específico acerca de la información meteorológica.

• No obstante, es importante determinar en qué medida varían los resultados con respecto a variables meteorológicas: Análisis de sensibilidad

• Ejemplo: La economía americana puede variar en más de 260 billones $ como consecuencia del clima (Lazo, 2008).

Riesgo e Incertidumbre

• Riesgo: outputs potenciales con probabilidades asociadas a esos resultados

• Incertidumbre: falta de información acerca de la distribución de probabilidad de esos efectos futuros

• Es más difícil tratar con la incertidumbre que con el riesgo

Métodos para tratar con la Incertidumbre

• Modelos de utilidad esperada

• Análisis de sensibilidad

• Evaluación de opciones (Escenarios)

Conclusiones

• No hay un único método que permita una evaluación adecuada de los beneficios económicos de la información

• Cada método puede ayudar en una situación concreta

• Es importante conocer el sector involucrado para hacer un buen diagnóstico del método más adecuado

¡Muchas gracias por su atención!

[email protected]

valoración de los beneficios económicos y sociales de la información hidrometeorológica senamhi,...

Documents