Valoración Económica de los Beneficios Ambientales del Proceso

Valoración Económica de los Beneficios Ambientales del Proceso de Depuración de Aguas Residuales.
Valoración Económica de los Beneficios Ambientales
del Proceso de Depuración de Aguas Residuales♣.
Francesc Hernández Sancho. [email protected]
Departamento de Economía Aplicada. Estructura Económica.
Universidad de Valencia.
María Molinos Senante. [email protected]
Departamento de Economía Aplicada. Estructura Económica.
Universidad de Valencia.
Ramón Sala Garrido. [email protected]
Departamento de Matemáticas para la Economía y la Empresa
Universidad de Valencia
RESUMEN
La Directiva Marco del Agua (2000/60/UE) ha supuesto un impulso en el ámbito de la
investigación económica dentro del campo del diseño e implementación de políticas eficientes
para la gestión de los recursos hídricos. La implementación de políticas eficientes que
prevengan la degradación y el agotamiento de los recursos hídricos requiere determinar su valor
en términos sociales y económicos e incorporarlo en el proceso de toma de decisiones. El
proceso de depuración de aguas residuales tiene asociados diversos beneficios ambientales. Sin
embargo, estos beneficios a menudo no son calculados porque no tienen precio de mercado y las
contribuciones existentes en la literatura son muy limitadas. A pesar de ello, la valoración de
estos beneficios es necesaria para justificar en términos económicos la adopción de
determinadas medidas. En este trabajo, se propone una metodología basada en la estimación de
los precios sombra de los contaminantes eliminados en la depuración de las aguas residuales.
Este valor representa el beneficio ambiental (coste evitado) asociado al eliminar el vertido de
contaminantes al medio natural. Se trata de un enfoque pionero en la valoración económica del
proceso de depuración de aguas residuales. La comparación de los beneficios calculados con los
♣
Financiación recibida del gobierno español a través del Proyecto NOVEDAR-Consolider (CSD200700055).
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Hernández Sancho, , Francesc; Molinos Senante, María.y Sala Garrido, Ramón
costes internos del proceso de depuración proporcionará un indicador útil para evaluar la
viabilidad de los proyectos de depuración de aguas residuales.
ABSTRACT
Economic research into the design and implementation of policies for the
efficient management of water resources has been emphasized by the European Water
Framework Directive (Directive 2000/60/UE). The efficient implementation of policies to
prevent the degradation and depletion of water resources requires determining their value
in social and economic terms and incorporating this information into the decision-making
process. A process of wastewater treatment has many associated environmental benefits.
However, these benefits are often not calculated because they are not set by the market.
Nevertheless, the valuation of these benefits is necessary to justify a suitable investment
policy and the contributions existing in the literature are very limited. In this paper, we
propose a methodology based on the estimation of shadow prices for the pollutants
removed in a treatment process. This value represents the environmental benefit (avoided
cost) associated with undischarged pollution. This is a pioneering approach to the
economic valuation of wastewater treatment. The comparison of these benefits with the
internal costs of the treatment process will provide a useful indicator for the feasibility of
wastewater treatment projects.
Palabras claves:
Funciones de distancia; valoración económica; beneficios ambientales; precios sombra;
outputs no deseables; depuración de aguas residuales.
Clasificación JEL (Journal Economic Literature):
Q25, Q51
Área temática: 1
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Valoración Económica de los Beneficios Ambientales del Proceso de Depuración de Aguas Residuales.
1. INTRODUCCIÓN
Resulta conocido que muchos países, especialmente de la cuenca mediterránea, se
enfrentan a importantes desafíos a la hora de gestionar sus recursos hídricos. Cada vez existe
una mayor conciencia de los límites de las políticas tradicionales de gestión del agua y
también de los problemas derivados del creciente descenso e, incluso el propio agotamiento,
de muchas fuentes de agua tanto subterránea como superficial. En un contexto de escasez del
recurso ante una demanda en permanente crecimiento se generan situaciones de desequilibrio
que exigen respuestas viables tanto en lo económico como en lo ambiental que garanticen la
sostenibilidad y la calidad de vida de los ciudadanos en el presente y también en el futuro.
El hecho de satisfacer una demanda creciente de recursos hídricos, evitando una
mayor degradación de los ecosistemas y de los procesos naturales, supone un verdadero reto
que debe ser afrontado desde una perspectiva realista y multidisciplinar. En este sentido, la
realización de estudios económicos para el diseño e implementación de políticas eficientes de
gestión de los recursos hídricos es una necesidad cada vez más reconocida tal y como se
recoge en la propia Directiva Marco del agua (Directiva 2000/60/UE) (Birol, 2006).
Ciertamente la sobreexplotación de los recursos y su asignación ineficiente se debe
tanto a la inexistencia de un mercado que pudiera ajustar la oferta y la demanda a través del
precio como al escaso éxito de las autoridades a la hora lograrlo mediante la regulación. No
hay que olvidar que la implementación de políticas eficientes desde un punto de vista
económico, social y ambiental que sean capaces de evitar la degradación y agotamiento de los
recursos hídricos requiere determinar su valor total e incorporarlo en el proceso de toma de
decisiones. La aplicación del Principio de Precaución no implica que disponer de agua de
calidad desde el punto de vista sanitario y medioambiental sea más o menos importante como
los impactos medioambientales y sociales y los costes asociados (Schimmoller et al., 2008).
En el contexto de la implementación de políticas y selección de medidas se aplican
una serie de metodologías como instrumentos de apoyo, siendo el Análisis Coste-Beneficio
(ACB) una de las más aceptadas y usadas.
Este tipo de análisis se realiza con la finalidad de comparar la viabilidad
económica asociada a las distintas alternativas planteadas. Los beneficios de cada una
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son comparados con sus costes utilizando para ello una metodología analítica común.
Estos beneficios y costes se miden generalmente en diferentes unidades físicas, mientras
que la comparación debe establecerse en unidades monetarias comunes. El beneficio
neto de cada opción es el resultado de la diferencia entre sus beneficios y sus costes. Las
distintas alternativas son económicamente viables sólo cuando el beneficio neto que
generan es positivo. La opción mejor considerada es la que presenta el mayor beneficio
neto.
La realización de un ACB para el caso de medidas con impactos ambientales se
muestra complejo dado que muchos recursos ambientales (incluyendo la mayor parte de
recursos hídricos) son bienes públicos y, por tanto, no cuentan con un mercado que
determine su precio. Tanto el agua superficial como subterránea tiene características de
bien público ya que los agentes económicos la utilizan y en su precio no se reflejan las
situaciones de escasez (tanto en términos de calidad como de cantidad); en la mayoría
de los casos, únicamente se pagan los gastos derivados de la extracción privada
(Koundouri, 2000).
A su vez, la insuficiencia o inexistencia de derechos de propiedad, la presencia
de externalidades y la propia carencia de información perfecta representan importantes
obstáculos a la hora de evaluar proyectos con efectos ambientales. En el contexto de la
gestión de recursos hídricos es especialmente importante la existencia o no de derechos
de propiedad ya que, por ejemplo, en el caso de existir estos derechos, un usuario que
contaminase aguas arriba tendría la obligación legal de compensar a los usuarios aguas
abajo, de forma que se alcanzaría el nivel “óptimo” de contaminación (Birol, 2006).
En cuanto a las externalidades, se refieren a cualquier consecuencia (positiva o
negativa, intencionada o aleatoria) que deriva del proyecto. Según Louis y Siriwadana
(2001) y Renzetti (2003), su cuantificación resulta necesaria ante la adopción de
cualquier medida o actuación que pudiera tener efectos ambientales.
Aunque en los estudios de viabilidad económica para proyectos o actuaciones con
efectos ambientales no es habitual el cálculo de estas externalidades sí que muestran un
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interés creciente. Su cuantificación se ha llevado a cabo en la mayoría de los casos a través
del denominado método de valoración contingente (VC). El objetivo de este método es
determinar las preferencias de los individuos, en términos monetarios, ante cambios tanto
cuantitativos como cualitativos en recursos ambientales carentes de mercado. La VC se basa
en la simulación de un escenario preguntando a los individuos sobre su disposición a pagar o
a ser compensado por un incremento o detrimento en la calidad o cantidad de algunos bienes
ambientales (Mitchell & Carson, 1989).
En el contexto de los recursos hídricos, la VC es útil para determinar el valor tanto de
actividades como, por ejemplo, la pesca deportiva, caza… como de mejoras en la propia
calidad del agua. A su vez, permite estimar también valores de existencia y de cambios
irreversibles en la calidad de los bienes ambientales (Kahneman y Knetsch, 1992; Diamond y
Hausman, 1994). Como primeras aplicaciones de esta metodología a la valoración de recursos
hídricos cabe destacar los trabajos de Hammack & Brown, (1974); Desvousges et al. (1987) y
Boyle et al. (1993), siempre en el ámbito de Estados Unidos. Conviene resaltar que la
aplicación a mayor escala del método de VC fue la desarrollada por Carson & Mitchell (1993)
mediante la valoración de los beneficios derivados de un incremento en la calidad del agua en
el conjunto de ríos estadounidenses.
Resulta también destacable la aportación de Bergstrom, (2000), quien desarrolló un
modelo con el objetivo de mejorar y aplicar dicha metodología para la valoración de la
calidad de las aguas subterráneas. Como ejemplos de aplicaciones del método VC en el
ámbito europeo cabe mencionar los trabajos de Cooper et al. (2004); Bateman et al. (2005) y
Birol et al. (2006), entre otros.
A pesar del significativo número de trabajos basados en la metodología de VC no
existe un consenso unánime acerca de su validez como herramienta de valoración de bienes
ambientales. Algunos autores lo consideran como un mero ejercicio académico sin utilidad
práctica , difícilmente aplicable para cuantificar beneficios ambientales (Boyle et al., 1994;
Diamante y Hausman, 1994; Kahneman y Knetsch, 1992; Schkade y Payne, 1994).
Este debate, unido al elevado coste monetario de este tipo de métodos, ha
despertado un cierto interés en la búsqueda de alternativas a la valoración contingente
en el contexto ambiental y, especialmente de los recursos hídricos.
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En este sentido y, a partir del trabajo pionero de Färe et al. (1989) surge una
corriente de investigación que pretende aportar una metodología de valoración de los
llamados outputs no deseables, carentes de mercado, en el marco de los estudios de
eficiencia. Haciendo uso del concepto de función distancia se logra calcular un precio
sombra para aquellos bienes derivados de actividades humanas y productivas (residuos
sólidos, emisiones contaminantes, agua residual, etc.) para los que el mercado no otorga
ningún valor y que cuentan con importantes efectos ambientales. Una serie de estudios
(Färe et al, 1993,1996; Yaisawarng y Klein, 1994; Färe y Grosskopf, 1998, entre otros)
fueron desarrollando una metodología de valoración para este tipo de bienes no
deseables que, en la actualidad, se encuentra plenamente avalada por la literatura.
Algunas aplicaciones empíricas de este método basado en funciones distancia se
encuentran en los trabajos de Coggins y Swinton (1996) y Swinton (1998) en los que se
calculan los precios sombra de las emisiones de dióxido de azufre derivadas de la
fabricación de aparatos eléctricos. Es importante resaltar que sus estimaciones están en
la línea de los precios reales pagados por los permisos de emisión de dicho
contaminante. Horowitz et al. (1999) estiman el coste marginal de evitar la
contaminación generada en las industrias papeleras. Para ello, usan un modelo
econométrico con una función compuesta híbrida entre translog y cuadrática. Por otro
lado, Reig et al. (2000) utilizan la metodología de las funciones de distancia para
estimar los precios sombra de los residuos generados por la industria cerámica en
España. El valor económico obtenido para estos outputs no deseables se utiliza para
calcular un índice de productividad que tiene en cuenta no sólo la producción con valor
de mercado sino también los residuos derivados del proceso productivo. Más
recientemente, Nguyen Van Ha et al., (2007), hacen uso de las funciones distancia para
estimar los precios sombra correspondientes a tres outputs no deseables y con un claro
impacto ambiental derivados del proceso de reciclaje de papel en Vietnam.
Es importante destacar que los llamados outputs no deseables analizados en los
diferentes trabajos pueden ser considerados como externalidades ambientales negativas
asociadas a un proceso de producción. Los precios sombra calculados representarían el valor
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de dichos efectos externos que podrían convertirse en daño ambiental en el caso de una
gestión inadecuada. En este sentido, si en el contexto de la gestión de aguas residuales
consideramos su tratamiento como un proceso productivo en el que se obtiene un output
deseable (agua limpia) junto con una serie de outputs no deseables (sólidos en suspensión,
fósforo, nitrógeno, etc.) se podría plantear el cálculo del precio sombra para estos últimos el
cual sería equivalente al valor del daño ambiental evitado o beneficio ambiental derivado del
proceso de tratamiento. Si asumimos que los niveles de contaminación son óptimos, el coste
marginal es igual al beneficio marginal y por lo tanto, los precios sombra de los outputs no
deseables, pueden ser interpretados como beneficios ambientales asociados al proceso de
depuración de aguas residuales. En otras palabras, se obtendría el valor de las externalidades
positivas asociadas a la depuración de aguas residuales, es decir, mediante el tratamiento se
está evitando el vertido de sustancias contaminantes que tendrían un evidente efecto
ambiental negativo.
Entre las ventajas que aporta esta metodología de valoración de las externalidades a
través de funciones distancia con respecto al método de valoración contingente anteriormente
descrito cabe destacar no sólo la robustez del modelo empleado sino también sus reducidos
costes frente a los siempre costosos procesos de encuestación y la posible aparición de sesgos
asociados tanto a las preguntas formuladas como al propio entrevistador.
En este trabajo se pretende calcular los precios sombra asociados a los outputs no
deseables obtenidos en el proceso de tratamiento de aguas residuales. A partir de estos
resultados se obtendrá el valor del beneficio ambiental derivado en forma de daño ambiental
evitado debido a que las sustancias contaminantes ya no serán vertidas al medio natural
gracias al proceso de depuración. De este modo se obtendrá un indicador sobre el valor
ambiental de la depuración. Para ello, se utilizará la aproximación metodológica propuesta
por Färe et al. (1989) para una muestra de plantas de tratamiento de aguas residuales ubicadas
en la Comunidad Valenciana.
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2. METODOLOGÍA
Las funciones distancia fueron introducidas por primera vez por Sherphard
(1970) y desarrolladas posteriormente por Färe et al. (1993). Conceptualmente, una
función distancia generaliza el concepto de las funciones de producción convencionales
y mide la diferencia entre los outputs producidos en el proceso objeto de estudio y los
outputs del proceso más eficiente. Esta función proporciona la distancia de un vector de
outputs desde la frontera del máximo output partiendo de un vector de inputs constante.
Suponiendo que el proceso de producción utiliza un vector de N inputs x ∈ R+ para
N
producir un vector de M outputs u ∈ R+ , la función distancia se define como:
M
D0 ( x, u ) = Min { θ : ( u ) ∈ P(x) }
θ
donde P (x ) es un vector de outputs técnicamente viables y que utilizan el
vector de inputs x , mientras que
θ es una ratio comprendida entre cero y uno, es
decir, D0 ( x, u ) ∈ [0,1]. Valores grandes de D0 indican una buena aproximación a la
producción frontera y, por tanto, alta eficiencia. La función distancia tiene las siguientes
propiedades (Coelli et al., 1998):
(i)
D0 ( x,0) = 0 y D0 (0, u ) = +∞
(ii)
D0 ( x, u ) es una función semicontinua inferior
(iii)
D0 ( x, u ) es no decreciente en u y no creciente en x;
(iv)
D0 ( x, u ) es homogénea de grado 1 en u;
(v)
u ∈ P(x) si y sólo si D0 ( x, u ) <=1; y
(vi)
D0 ( x, u ) =1 si u pertenece a la producción “frontera”.
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La relación de dualidad entre la función distancia de output y la función de ingresos
(Shephard, 1970) permite la relación entre los precios sombra relativos y absolutos de los
outputs (Färe et al. 1993). Las relaciones entre las funciones de ingreso y las funciones
distancia pueden expresarse como:
R( x, u ) = Max { ru : D0 ( x, u ) ≤ 1 }
u
D0 ( x, u ) = Max { ru : D0 ( x, u ) ≤ 1 }
r
donde R ( x, u ) es la función de ingresos y r representa los precios de los outputs.
Bajo el supuesto de que las funciones distancia e ingreso son diferenciables, el lema de
dualidad de Shephard permite establecer la siguiente relación:
∇ u D0 ( x, u ) = r * ( x, u )
*
donde r ( x, u ) representa el máximo de la función de ingreso, para un vector
determinado para los precios de los outputs.
La deducción de los precios sombra absolutos para los outputs no deseables usando la
función distancia requiere asumir que el precio sombra absoluto de un output deseable
coincide con el precio de mercado. Así, sea m un output deseable cuyo precio de mercado es
rm igual a su precio sombra absoluto ( rm0 ), por ello, para todo m' ≠ m los precios sombra
absolutos viene dados por (Färe et al. 1993):
∂D0 ( x, u )
rm' = rm0
∂D0 ( x, u )
∂u m
'
∂u m
El método más usado para la estimación empírica de las funciones distancia es el de
programación lineal, aunque algunos estudios (por ejemplo, Hetemäki, 1996) utilizan
métodos econométricos.
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La programación matemática lineal fue utilizada en primera instancia por Aigner
y Chu (1968) para estimar los parámetros de la función de producción, y desde entonces
se ha convertido en un poderoso instrumento para estimar las funciones distancia. Una
de las ventajas de esta metodología es que no requiere ningún supuesto sobre la forma
funcional. Un posible inconveniente es que los parámetros calculados no tienen
propiedades estadísticas.
La función que ofrece mayor flexibilidad y, por ello, la más usada en este ámbito
es la función translog. Aplicada a un problema con k unidades, n inputs y m outputs
se formula:
N
M
ln D 0 ( x k , u k ) = α 0 + ∑ β n ln xnk + ∑ α m ln umk +
n =1
M
m =1
M
N
1 N N
β n n (ln xnk )(ln xnk ) +
∑∑
2 n =1 n =1
M
1
α m m (ln umk )(ln umk ) + ∑∑ γ n m (ln xnk )(ln umk )
∑∑
2 m =1 m =1
n =1 m =1
Para calcular los parámetros de la ecuación ( α , β , γ ) se usa el siguiente
programa lineal:
[
K
]
MinZ = ∑ ln D0 ( x k , u k ) − ln 1
k =1
s.t. :
(i ) ln D0 ( x k , u k ) ≥ 0
(ii )
∂ ln D0 ( x k , u k )
≥0
∂ ln xnk
∂ ln D0 ( x k , u k )
≤ 0, ( m = 1)
(iii )
∂ ln umk
∂ ln D0 ( x k , u k )
≥ 0, ( m ' = 2,3,4...)
(iv )
k
∂ ln um´
N
(v )
∑β
n =1
n
N
N
n´ =1
n =1
= 1; ∑ β nn´ = ∑ γ nm = 0
( vi ) α mm ' = α m 'm ; m = 1,..., M ; m´= 1,..., M
β nn´ = β n´n ;n = 1,..., N ; n´= 1,..., N
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El problema lineal a resolver se plantea como: Minimizar la suma de las desviaciones
entre la función a construir para cada unidad respecto de la frontera, sujeto a las restricciones
de:
(i)
todas las observaciones deben ser menores o iguales que 1.
(ii)
la derivada de la función distancia es no decreciente con el output
k
deseable. En este caso, el denominador u1 representa el único output
deseado del problema que se describirá en el epígrafe siguiente.
(iii)
la derivada de la función distancia con relación a los outputs no
deseables, asegura que éstos tienen precios negativos. En este caso
u mk ' ( m ' = 2,3,4,5,6) son los outputs no deseables del problema del
epígrafe siguiente.
(iv)
homogeneidad de grado 1 de la función.
(v)
simetría de los parámetros.
En este trabajo se propone la aplicación de la metodología anteriormente descrita en el
ámbito de la depuración de aguas residuales. En estos procesos de tratamiento se genera un
output deseable (agua regenerada) y varios outputs no deseables (sustancias contaminantes)
con efectos negativos sobre el medio ambiente en el caso de que fueran vertidos de manera
incontrolada.
3. DATOS DE LA MUESTRA
La muestra utilizada en esta aplicación empírica consta de 43 estaciones depuradoras
de agua residual localizadas en la Comunidad Valenciana (España). La información
estadística corresponde al año 2004 y procede de la Entidad de Saneamiento de Aguas
(EPSAR). El volumen de agua residual tratado por planta se sitúa entre 1.000.000 y
10.000.000 m3/año. Todas las instalaciones constan de un tratamiento secundario con
eliminación de nitrógeno y fósforo.
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El proceso de depuración se caracteriza por la producción de un output
deseable, agua tratada (u1), y cinco outputs no deseados, nitrógeno (u2), fósforo (u3),
sólidos en suspensión (u4), y materia orgánica medida como Demanda Biológica de
Oxígeno (u5) y Demanda Química de Oxígeno (u6). Los inputs necesarios para llevar a
cabo el tratamiento son: Energía (X1), Personal (X2), Reactivos y Mantenimiento (X3) y
Otros (X4). La Tabla 1 describe los datos empleados:
INPUTS
OUTPUT
DESEABLE
Energía
UNIDAD
€/año
MEDIA
115.605,81
DESVIACIÓN
62.215,94
MÁXIMO
372.528,78
MÍNIMO
13.071,21
Personal
€/año
194.375,70
107.894,27
519.255,56
42.881,14
React+Mant
€/año
89.801,95
76.838,84
397.235,31
11.463,98
Otros
€/año
111.739,98
83.104,69
430.543,91
15.155,11
Agua
m3/año
3.469.253,74
1.941.214,35
Nitrógeno
Kg/año
88.794,98
73.772,58
365.029,20
15.213,20
Fósforo
Kg/año
17.463,23
16.977,39
101.835,00
2.044,57
8.235.606,00 1.022.000,00
OUTPUTS SS
NO
DESEABLES DBO
5
Kg/año
1.196.525,19
1.097.032,56
7.666.434,36
147.724,75
Kg/año
1.134.974,22
999.246,11
5.565.423,48
142.227,47
DQO
Kg/año
2.230.576,68
1.927.064,29
10.533.870,48
270.073,98
Tabla 1: Descripción de la Muestra (Fuente: EPSAR)
4. RESULTADOS
La función translog a estimar con la información estadística descrita con
anterioridad adquiere la siguiente formulación:
4
6
ln D 0 ( x k , u k ) = α 0 + ∑ β n ln xnk + ∑ α m ln u mk +
n =1
m =1
1 4 4
β n n (ln xnk )(ln xnk ) +
∑∑
2 n =1 n =1
1
α m m (ln u mk )(ln u mk ) + ∑ ∑ γ n m (ln xnk )(ln u mk )
∑∑
2 m =1 m =1
n =1 m =1
6
6
4
6
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Los parámetros de la ecuación ( α , β , γ ) se obtienen mediante la resolución del
siguiente programa lineal:
43
[
]
Min∑ ln D0 ( x k , u k ) − ln1
k =1
s.t. :
(i ) ln D0 ( x k , u k ) ≥ 0
(ii )
∂ ln D0 ( x k , u k )
≥0
∂ ln xnk
∂ ln D0 ( x k , u k )
≤ 0, (m = 1)
(iii )
∂ ln u mk
(iv)
(v )
∂ ln D0 ( x k , u k )
≥ 0, (m´= 2,3,4,5,6)
∂ ln u mk ´
4
4
6
n =1
n´=1
n =1
∑ β n = 1; ∑ β nn´ = ∑ γ nm = 0
(vi) α mm ' = α m 'm ; m = 1,...,6; m´= 1,...,6
β nn´ = β n´n; n = 1,...,4; n´= 1,...,4
En este caso, la función objetivo a minimizar hace referencia a las 43 unidades
de la muestra. La restricción (ii), relativa a la derivada con respecto a los outputs
deseables, se expresa mediante una sola ecuación ya que el subíndice m ( m = 1) es
único. Por otro lado, la restricción (iii) se representa a través de cinco ecuaciones dado
que cada una de ellas se refiere a un output no deseable, es decir, m' ( m' = 2 a 6 ).
La tabla 2 recoge los resultados correspondientes a los parámetros de la función
translog1.
α0
1
-3,328301
α33
-0,001426
γ31
0,000250
Estos valores han sido obtenidos mediante la resolución del problema lineal (..)
haciendo uso del software GAMS con el solver CPLEX.
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α1
0,520093
α43
0,002435
γ41
0,004429
α2
-0,001000
α53
0,019844
γ51
-0,089114
α3
-0,003561
α63
-0,022291
γ61
0,110522
α4
-0,056680
α44
-0,005906
γ12
-0,041102
α5
1,359386
α54
0,002157
γ22
0,000000
α6
-0,818238
α64
0,000475
γ32
0,000788
β1
-0,387763
α55
-0,245079
γ42
0,007399
β2
0,466536
α65
0,175919
γ52
0,014293
β3
-0,039217
α66
-0,127964
γ62
-0,286168
β4
-0,370059
β11
0,009956
γ13
0,000336
α11
-0,001410
β21
-0,008381
γ23
0,000000
α21
0,000000
β31
0,012752
γ33
0,000126
α31
-0,000526
β41
0,005851
γ43
-0,000949
α41
-0,001275
β22
-0,012633
γ53
0,047508
α51
-0,002447
β32
-0,005977
γ63
-0,045293
α61
-0,032949
β42
0,053235
γ14
0,026537
α22
0,000000
β33
0,005319
γ24
0,000000
α32
0,000000
β43
-0,006546
γ34
0,000826
α42
0,000000
β44
-0,070453
γ44
-0,003555
α52
0,000000
γ11
-0,004186
γ54
-0,064538
α62
0,000000
γ21
0,000000
γ64
0,081448
Tabla 2: Parámetros y coeficientes asociados a la función translog.
La estimación de la función distancia nos permite obtener el precio sombra de
los outputs no deseables para cada una de las estaciones depuradoras de la muestra. Para
el cálculo de estos precios sombra es necesario asignar un precio de referencia al output
deseable, o sea, al agua tratada. Aunque el valor de este recurso no lo determina el
mercado en la mayoría de las ocasiones, resulta lógico pensar que su precio dependerá
de su destino y de sus posibles usuarios. Por ello, se ha asignado al agua regenerada un
precio de referencia dependiendo del ámbito de uso. La tabla 3 recoge estos precios para
el agua tratada en función de su destino.
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PRECIO
REFERENCIA
AGUA
DESTINO
REGENERADA
(€/m3)
CAUCE
0.7
MAR
0.1
MARJAL
0.9
REUTILIZACIÓN
1.5
Tabla 3: Precio del agua regenerada
En concordancia con los trabajos existentes en la literatura (Reig, et al., 2001, entre
otros), los precios sombra obtenidos para los outputs no deseables tienen signo negativo dado
que desde el punto de vista del proceso productivo no van asociados a outputs
comercializables que puedan generar un ingreso sino todo lo contrario. Sin embargo, desde
una óptica ambiental estos precios sombra pueden ser interpretados de manera positiva dado
que representan un daño evitado o beneficio que experimenta el medio receptor por el hecho
de librarse de un vertido contaminante.
En la Tabla 4 se muestran los precios sombra obtenidos (expresados en valores medios
de €/Kg.), para los cinco outputs no deseables considerados y en función de los cuatro
destinos analizados.
EFLUENTE
PRECIO
AGUA
€/m3
N
P
SS
DBO5
0,7
-16,353
-30,944
-0,005
-0,033
MAR
0,1
-4,612
-7,533
-0,001
-0,005
MARJAL
0,9
-65,209
-103,424
-0,010
-0,117
REUTILIZACIÓN
1,5
-26,182
-79,268
-0,010
-0,058
Tabla 4: Precio sombra de los outputs no deseables en €/Kg.
CAUCE
DQO
-0,098
-0,010
-0,122
-0,140
La tabla 4 muestra que la media de los precios sombra para los 5 outputs no deseables
es negativa, lo cual refleja el daño ambiental evitado o beneficio ambiental.
Este beneficio que experimenta el medio receptor es variable en función tanto de
los contaminantes como del destino final. Para los cuatro destinos analizados, se
observa que el mayor beneficio ambiental está asociado a la eliminación de fósforo,
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seguido del nitrógeno. Ambos nutrientes están presentes en todos los organismos, sin
embargo un exceso de los mismos provoca problemas de eutrofización y estimula el
crecimiento de algas, lo cual conlleva una importante disminución de la biodiversidad.
Entre los efectos derivados de la eutrofización cabe señalar los siguientes: Un
aumento de la producción y biomasa de fitoplancton, algas asociadas y macrófitos; Una
modificación de las características del hábitat debida a la transformación del conjunto
de plantas acuáticas; Una desoxigenación del agua que normalmente da lugar a una
mortandad de peces; Una presencia de lodo y olores molestos derivados de la
descomposición de algas y, en suma, pérdidas económicas y reducción del valor
recreativo de los recursos hídricos.
Por otro lado y, según los resultados presentados en la Tabla 4, la materia
orgánica medida como DBO y DQO representan los siguientes contaminantes cuya
eliminación resulta más beneficiosa para el medio ambiente. Esta materia orgánica en el
medio receptor es degradada por los microorganismos, lo que implica un importante
consumo de oxígeno pudiendo llegar a condiciones de hipoxia y anoxia junto con una
modificación del substrato. La importancia relativa de estos efectos depende, entre otros
factores, de las características físicas del sistema receptor. Así el contenido en oxígeno
de las aguas se encuentra afectado por el caudal efluente, el nivel de agitación de las
aguas receptoras y la estratificación de la masa de agua. Además se produce el aumento
de la población bacteriana, ya que usan la materia orgánica como substrato.
En cuanto a los sólidos en suspensión (SS), es el output no deseable cuya
eliminación supone menos beneficios ambientales. Casi todas las aguas continentales
llevan sólidos en suspensión en condiciones naturales. Su presencia sólo resulta
peligrosa cuando los niveles son anormalmente altos o durante períodos inusualmente
largos, pues cambian las características del hábitat natural.
En función de los destinos analizados, el mayor beneficio ambiental del proceso de
depuración se produce cuando el vertido se realiza a marjales. Estas zonas se caracterizan por
ser especialmente sensibles a los procesos de eutrofización, de ahí que el beneficio ambiental
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que experimentan por el aporte de agua regenerada, en lugar de vertidos no depurados, sea
muy alto. Por otro lado, el vertido al mar del agua tratada es el que supone un menor beneficio
ambiental debido a la capacidad de dilución y dispersión del medio receptor. A pesar de ello,
es importante insistir en que estos beneficios no son, en ningún caso, despreciables.
Considerando la cantidad de contaminantes eliminados en el proceso de depuración
(Kg/año) y los valores de los precios sombra obtenidos para cada uno de dichos
contaminantes en función del destino del efluente (ver tabla 4), podemos calcular el beneficio
ambiental global asociado al proceso de depuración del agua residual, tal y como se muestra
en la tabla 5.
Valor
Valor
ambiental ambiental
%
(€/año)
(€/m3)
98.133.996
0,481
59,6
N
50.034.733
0,245
30,4
P
448.098
0,002
0,3
SS
2.690.421
0,013
1,6
DBO5
13.364.429
0,066
8,1
DQO
164.671.677
0,807
100,0
TOTAL
Tabla 5: Beneficio ambiental de la depuración en €/año y €/m3.
Contaminantes
Contam.
Elimin.
(Kg/año)
4.287.717
917.895
60.444.987
59.635.275
113.510.321
El mayor beneficio ambiental es el asociado a la eliminación del Nitrógeno ya que
representa casi un 60% del beneficio total. Le sigue en importancia el fósforo con un peso
porcentual del 30%. Es importante constatar que la eliminación de ambos nutrientes genera la
mayoría del beneficio ambiental derivado del proceso de depuración. Este resultado se debe a
que dichos contaminantes son los que presentan un mayor precio sombra tal. En el caso de los
sólidos en suspensión, a pesar de que se eliminan del agua residual en una gran cantidad,
contribuyen en un porcentaje muy bajo al beneficio ambiental debido a su reducido precio
sombra. En cuanto a la materia orgánica, su participación en el beneficio ambiental total es de
sólo un 9.7% ya que, aunque las cantidades eliminadas durante el proceso de tratamiento son
muy elevadas, los precios sombra asociados resultan comparativamente pequeños.
Por último se aporta información acerca del valor ambiental de los
contaminantes eliminados por metro cúbico de agua tratada. El beneficio ambiental
global derivado del proceso de tratamiento del agua residual se sitúa en 0.807 euros por
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metro cúbico tal y como aparece recogido en la tabla 6. Resultaría interesante comparar
este valor con el coste directo del tratamiento para poder deducir una especie de
beneficio neto de la depuración. Es importante apuntar que en base a las cifras de costes
que habitualmente se manejan en estos procesos el valor de este beneficio neto sería
siempre positivo.
5. CONCLUSIONES
Los estudios de valoración económica tienen un papel fundamental en el ámbito
de los proyectos de reutilización dado que la propia Directiva Marco del Agua
(2000/60/CE) incluye el llamado Principio de Recuperación de costes de los servicios
del agua. Además se hace hincapié en la necesidad de valorar los costes y beneficios de
tipo ambiental y social habitualmente no contemplados. En este trabajo se aplica una
metodología de valoración de los beneficios ambientales que permite llevar a cabo
estudios de viabilidad para proyectos de tratamiento y reutilización de agua teniendo en
cuenta el valor monetario de las llamadas externalidades ambientales.
Bajo la consideración de que la depuración de aguas residuales representa un
proceso productivo en el que se obtiene un output deseable (agua limpia) junto con una
serie de outputs no deseables se plantea el cálculo de un precio sombra para estos
últimos que representa el valor del daño ambiental evitado o beneficio ambiental
derivado del proceso de tratamiento. De este modo se consigue valorar monetariamente
las externalidades positivas asociadas a la depuración de aguas residuales.
Se presenta una aplicación empírica para una muestra de 43 plantas de
tratamiento de aguas residuales teniendo en cuenta la generación de 5 outputs no
deseables y 4 posibles destinos de vertido. Los resultados obtenidos se muestran muy
variables en función del destino de los outputs considerados.
El mayor beneficio ambiental está asociado al vertido del agua tratada en marjales ya
que son zonas muy sensibles a los contaminantes y por ello tiene un gran valor evitar la
presencia de este tipo de sustancias. De manera lógica el menor beneficio relativo está
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vinculado al vertido en el mar debido a su capacidad de dilución y dispersión. Por otro lado la
reutilización del agua tratada también supone importantes beneficios ambientales ya que
permite reducir la presión sobre los recursos hídricos convencionales y a la vez se evita el
vertido de sustancias contaminantes en arroyos lagos y playas reduciéndose así los efectos
negativos sobre las aguas superficiales y subterráneas.
A su vez los precios sombra obtenidos muestran también una importante variabilidad
en función del tipo de output no deseable analizado. Independientemente del medio receptor
el fósforo es la sustancia cuya eliminación resulta más beneficiosa desde un punto de vista
ambiental mientras que los sólidos en suspensión representan el output cuyo tratamiento
genera menos beneficios ambientales.
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