CUENTAS AMBIENTALES DEL SUELO

Irma Baquero Haeberlin, Juan José Rivera, Hernando Méndez, Carlos Escobar Edgar Almansa y Julio Ricardo Galindo

1. INTRODUCCION

Contrario a la concepción afianzada en la vida común, Colombia no es un país rico en suelos, ni tiene grandes extensiones por "colonizar ni incorporar a la frontera agropecuaria". Más aún, por desconocimiento de las características dinámicas del suelo y por la incorporación inconsulta de técnicas productivas no adecuadas a las condiciones de los mismos, los suelos en Colombia están siendo sujetos a diferentes procesos de degradación, entre los que se destacan la erosión, la compactación, la pérdida de fertilidad, la salinización y la sodificación.

Este trabajo se centra en la erosión, como proceso retroalimentador creciente, con amplio cubrimiento nacional, y dentro de este fenómeno, en los efectos in situ de la erosión. Los efectos de la erosión (separación - transporte y depositación) se pueden clasificar según su localización; los efectos ex situ, evidentes en el transporte de sedimentos, colmatación de embalses, aumentos de costos de operación de acueductos y distritos de riego y los efectos in

situ, representados en la pérdida de la capacidad productiva del suelo.

Aun siendo el suelo un recurso natural renovable, su tasa de regeneración natural es muy baja y su degradación puede calcularse en términos de pérdida del patrimonio natural. El objetivo de este trabajo es contribuir al dimensionamiento del costo real de la erosión en Colombia tanto en términos biofísicos, como en términos socioeconómicos.

2. OBJETIVOS

El trabajo tiene como objetivo calcular el costo in situ de la erosión de suelos, en términos de pérdida de productividad agropecuaria, a nivel del país. Este cálculo entraría directamente en las cuentas nacionales como un costo de la producción agropecuaria.

El segundo objetivo, subsidiario del anterior, es el de determinar áreas homogéneas en cuanto al tipo de erosión y su efecto monetario y cuantificarlas en término de cobertura (cuentas físicas).

Un tercer objetivo es el de probar cuatro metodologías para calcular este costo, y

• Determinar cómo se adapta cada una de ellas a la disponibilidad de datos del país • Comparar las metodologías en cuanto a costos de la información y calidad de los

resultados • Recomendar estudios de tipo biofísico complementarios para aumentar la confiabilidad,

cubrimiento y representatividad de los cálculos

• Recomendar la metodología que más se adapta a las condiciones del medio y problema que se enfrenta.

A pesar de la extensión del país, no se puede afirmar que Colombia sea un país rico en el recurso suelo. En realidad sólo una mínima parte tiene aptitud para uso agrícola sin restricciones. En efecto, el IGAC (1988), calcula que sólo el 1% del país tiene aptitud de uso agrícola sin restricciones (clases I y II) y que el 11.3% tiene vocación agropecuaria (clases I a IV). Por su parte, las clases VII y VII, que son de vocación forestal o de conservación de fauna y flora, ocupan el 56.1% del país. Existen otro tipo de clasificaciones, pero esta es útil al mostrar el potencial agropecuario bajo los conceptos y paradigmas actuales de modernidad agropecuaria.

Dada la diversidad del país, es muy difícil generalizar los limitantes del suelo. En general, los principales limitantes son la alta acidez del suelo (el 81.5% del país tiene suelos cuya acidez varía entre fuertemente ácidos y extremadamente ácidos). El 98% de los suelos del país son deficientes en fósforo disponible. Los suelos de la región andina son los que presentan una mayor disponibilidad de materia orgánica, pero a su vez tienen fuertes restricciones por su relieve quebrado y ondulado.

En otras palabras, Colombia no es un país rico en tierras, como sí lo es en el recurso agua y en la biodiversidad de la fauna y flora. Todos estos recursos están sujetos a fuertes presiones que están llevando a su agotamiento y extinción. Pero, a diferencia de los demás recursos, su tasa de regeneración natural es extremadamente baja: se necesitan 100 años para que la naturaleza forme un centímetro de suelo arable.

Son varios los procesos de degradación del suelo actuantes en Colombia. En primer lugar está la erosión (hídrica y eólica). Según el mapa de erosión del IGAC (1988) la erosión en Colombia tiene el siguiente susceptibilidad e intensidad:

INTENSIDAD AREA(Ha) (%)

Muy severa 829.575 0.7

Severa 8.875.575 7.8

Moderada 14.703.750 12.9

Ligera 26.334.450 23.0

Muy ligera 5.800.406 5.1

Sin erosión 55.371.995 48.5

Otras áreas 2.259.049 2.0

Total 114.174.800 100

En otras palabras, más del 50% de los suelos del país presentan procesos de degradación por erosión. Estos procesos se presentan precisamente en las áreas de mayor ocupación, como la zona de laderas de la zona andina o áreas con regímenes erosivos de lluvia.

Existen otros procesos de degradación menos cuantificados en cuanto cobertura, pero no menos importantes en cuanto a su impacto económico. Estos son la compactación de suelos, que se presenta en suelos mecanizables, la salinización y sodificación, presente en suelos irrigados y la contaminación, ocasionada por riego con aguas de mala calidad y exceso de plaguicidas. Estos procesos están afectando los mejores suelos del país, pero su cuantificación es difícil. Los efectos negativos pueden ser corregidos y existen tecnologías económicamente atractivas para hacerlo.

Ahora bien, de las consideraciones anteriores queda claro que los suelos colombianos tienen fuertes restricciones para su utilización en una agricultura mecanizada de alta productividad, semejante a la que se realiza en los países de tierra templada. Sin embargo, están sujetos a procesos de degradación por el uso de cultivos y técnicas de labranza no adecuadas a la estructura del suelo y al clima existente.

Es difícil generalizar los efectos de la erosión en la productividad de los cultivos. La erosión afecta directamente al cultivo y puede alterar las propiedades del suelo, el microclima o las interrelaciones entre ellos. La magnitud de los efectos varía de acuerdo con la clase de suelo, con los cultivos y con los sistemas de manejo de los cultivos (LAL, 1997).

Sin embargo, a pesar de que estos efectos sobre la productividad han sido probados tanto experimentalmente como en las diferentes situaciones productivas, los efectos son lentos en aparecer y generalmente, cuando afectan de manera importante a la producción, es poco lo que se puede hacer para recuperar la capacidad productiva del suelo. En otras palabras la causa (erosión) y el efecto (disminución de la capacidad productiva del suelo) están mediados por lapsos de tiempo largos y por fenómenos de tipo retroalimentador que aceleran las fases finales.

El efecto de la erosión sobre el transporte de sólidos en suspensión y la sedimentación de canales y obras de infraestructura ha recibido mayor publicidad y atención de las autoridades. A pesar de la importancia de estos fenómenos, los efectos ex situ de la erosión no son tomados en cuenta en este trabajo por tres razones:

• Los costos ocasionados por la sedimentación son por lo general localizados, precisamente donde existen obras de infraestructura, por lo que es más relevante un tratamiento regional y no nacional.

• Existen serias dificultades tanto teóricas como de existencia de datos a nivel de países tropicales para relacionar por medio de funciones matemáticas los costos de sedimentación con la erosión de la cuenca circundante. En particular, la relación entre erosión en colinas complejas y sólidos en suspensión en el cauce; la erosión de los cauces en los diferentes climas tropicales de Colombia y la depositación en los cauces y obras de infraestructura.

• Los estudios realizados sobre manejo y conservación de cuencas hidrográficas muestran que aproximadamente un 25% de los beneficios de la conservación de suelos se originan en los menores costos de remoción de sedimentos, en tanto que el 75% se originan en aumentos en producción y productividad de los suelos.

Finalmente, es conveniente mencionar que se espera que este trabajo transforme los fríos datos de erosión y susceptibilidad a la erosión en datos cuantitativos que permitan dimensionar la magnitud económica que la erosión tiene sobre la economía del país para que las autoridades diseñen y pongan en marcha los mecanismos legales y tecnológicos necesarios para detener este proceso.

3. METODOLOGIA

3.1 Introducción

Para el cálculo de los costos de la erosión se utilizan varias metodologías. Cada una presenta ventajas y desventajas en cuanto a costo, tiempo de recolección de información, flexibilidad de resultados y disponibilidad de datos. La escogencia de las cuatro metodologías que se probarán partió de la disponibilidad de datos (por lo menos a nivel de algunas regiones), que permiten realizar los cálculos de los costos in situ de la erosión con una experimentación adicional de corto plazo y bajo costo. Las metodologías propuestas son:

1. Cálculo del costo de uso a través de la relación profundidad del suelo- productividad de cultivos. La metodología calcula la relación productividad agropecuaria - profundidad del suelo para diferentes cultivos de acuerdo con la metodología propuesta por Lal (1997). Su principal desventaja es que está restringido a las áreas y cultivos cubiertos por el proyecto y que es representativo solo para áreas con las mismas características climáticas, edáficas y topográficas. En otras palabras, su posibilidad de extrapolación es limitada.

1. Cálculo del costo de la erosión por pérdida de fertilidad. El costo se calcularía a partir del costo de su equivalente en términos de fertilizantes. El estudio parte del banco de datos del laboratorio Nacional de Suelos de CORPOICA, que contiene los análisis de suelos de diferentes áreas del país. El análisis cronológico de los estudios de suelos muestra una tendencia decreciente de la fertilidad y profundidad de los suelos del país. La estimación de los costos de la erosión se haría valorando la pérdida de elementos disponibles (nitrógeno, potasio, fósforo, etc.) en el suelo, por el equivalente de su valor en términos de fertilizantes. El marco teórico evaluaría entonces la erosión por el valor de los elementos mayores y menores perdidos.

2. Los costos de esta metodología son muy bajos ya que los datos están disponibles. Sin embargo, los datos disponibles no responden a los requerimientos de la presente investigación sino al interés de investigadores y productores por conocer el suelo que se va a cultivar. La confiabilidad estadística se encuentra garantizada mientras haya suficientes grados de libertad. No es así con la cobertura de la estimación, que está fuera del control del presente proyecto.

3. Estimación hedónica. La estimación hedónica ha mostrado ser de gran utilidad para el cálculo de erosión y del agua en distritos de riego en países desarrollados. El enfoque busca estimar el costo de la erosión a partir del precio de la tierra, lo que requiere un diseño experimental y un análisis estadístico de gran calidad. Su principal ventaja es la de no requerir de datos experimentales sobre tasas de erosión, relaciones entre erosión y productividad, susceptibilidad a la erosión, etc., datos que son costosos y que requieren un largo período de tiempo para su obtención. Su principal desventaja es que su alcance es esencialmente local o regional.

4. Modelo EPIC (Erosion Productivity Impact Calculator). El EPIC es un modelo de simulación basado en la ecuación universal de la erosión, que permite calcular la erosión y el efecto de esta sobre la productividad, teniendo en consideración aspectos locales. Su uso es bastante común en países desarrollados y se está utilizando a nivel latinoamericano. El uso de EPIC a nivel colombiano requeriría su ajuste y calibración a las condiciones locales, CORPOICA se encuentra implementándolo en los Llanos Orientales. El modelo EPIC es mucho más completo que la metodología (1), pues permite calcular la erosión y la productividad agropecuaria con base en las variables climáticas y edáficas de fácil consecución.

3.2 Marco teórico: Costo de uso de la erosión (user cost)

El marco teórico utilizado es el de la teoría de recursos naturales convencional neoclásica y dentro de ésta, la teoría de recursos naturales no renovables. La utilización de un marco teórico de recursos no renovables para examinar un recursos natural renovable se justifica porque la erosión es, casi por definición, una forma de agotar un recurso natural renovable: el suelo. Dado que la tasa de renovación del suelo es muy baja, su agotamiento (erosión) es irreversible en términos económicos. La realidad indica que en el país se está manejando el suelo como se maneja una mina de carbón; se extrae de el más de lo que puede dar de manera sostenida y no se permite que la naturaleza lo renueve.

Hotelling (1931) estableció las bases del análisis económico neoclásico de recursos naturales no renovables, concibiéndolos como un activo de capital. Si el productor deja sin explotar los recursos, puede esperar ganancias de capital, dado que el precio del recurso va a aumentar en el futuro. Puede escoger entre explotar el recurso hoy y recibir el dinero inmediatamente o no explotarlo hoy, para explotar y recibir los recursos en el futuro. Para tomar la decisión de no

explotar, las ganancias futuras deben crecer a una tasa equivalente o mayor a la tasa de interés vigente en el mercado.

La diferencia entre el precio recibido y el costo de explotación equivale a la renta generada por los recursos y las ganancias de capital de este activo fijo, y en términos de uso común, ha sido denominada como la regalía.

Más recientemente, se ha visto la regalía como un costo de oportunidad de la escogencia temporal. En efecto, el productor tiene que escoger entre explotar hoy y explotar en el futuro. La no renovabilidad del recurso impide que pueda explotar dos veces el mismo recurso. Así, el hecho de explotar hoy excluye la posibilidad de explotar en el futuro. Esto es lo que en la literatura actual se ha denominado costo marginal de uso (marginal user cost) y esto no es otra cosa que los beneficios futuros que se pierden por explotar hoy (PEARCE & TURNER, 1990; TIETENBERG, 1989). El costo marginal de uso de la erosión lo constituirían entonces los beneficios que se dejen de percibir en el futuro por causa de explotar el suelo de una manera que impide su regeneración natural.

El concepto de costo marginal de uso fue introducido por McCONELL (1983) para el análisis de la erosión y VAN KOOTEN (1989), utiliza la siguiente fórmula para aproximar el costo marginal de uso del suelo:

Costo de uso =

donde B*t = Ingresos con método de conservación de suelo recomendado en el año t

C*t = Costos con método recomendado en el año t

Bt = Ingresos con labranza convencional en el año t

Ct = Costos con labranza convencional en el año t

El marco teórico de costo marginal de uso se utiliza en dos de las metodologías propuestas: productividad-profundidad y EPIC. En ambas se simula la producción futura de determinado cultivo bajo dos tipos de manejo del suelo, uno conservacionista y el convencional de la zona. La diferencia entre los dos flujos de beneficios netos es el costo in situ de la erosión.

3.3 Marco teórico: Estimación Hedónica

El objetivo de la metodología hedónica es calcular el valor de un atributo de un bien que es transado en el mercado. Esta metodología se usa especialmente para evaluación de costos ambientales, características que no se transan en el mercado pero cuyo costo de producción o la disponibilidad a pagar por la característica es real.

En el caso presente, el bien transado en el mercado es la tierra y la característica cuyo valor se va a calcular es la erosión. Obviamente, la erosión es un atributo negativo, cuya presencia implica un menor valor de la tierra. En este sentido, no es un bien, sino un "mal".

Las bases teóricas de la metodología hedónica fueron sentadas por ROSEN en 1974. En estos momentos es tema de los textos y cursos de posgrado en economía de recursos naturales (PEARCE & TURNER, 1992; ARDILA,1994 )

La producción bibliográfica de esta metodología es muy variada y completa, en particular, para el tema de la erosión fue utilizada por los siguientes autores con resultados diversos: KING &

SINDEN (1994 y 1988); ERVIN & MILL (1985); GARDNER & BARROWS (1985); GOULD, SAUPE & KLEMME (1989); HERTZLER, et al (1985); MIRANOVSKI & HAMMES (1984); PALMQUIST & DANIELSON (1989) y XU et al (1993)

La metodología propuesta por ROSEN requiere dos etapas. En la primera, con base en los precios de mercado se estima una ecuación con el precio del bien transado como variable dependiente:

P = f(Z i)

donde

P = precio del bien transado y

Z i = atributos del bien

La función de precios que se estima no es una función de oferta o demanda sino un locus de los puntos de equilibrio entre oferta y demanda, esto es, un punto de equilibrio entre la disponibilidad a pagar y el costo marginal de producirla.

La verdadera función de demanda o de disponibilidad a pagar por una característica determinada sería:

P = f ( Z1, Z2*,..., Zn*, U, I) (1)

O sea que esta disponibilidad a pagar debe evaluarse teniendo todos los otros atributos a su nivel óptimo, sus preferencias y sus ingresos. Similar consideración se aplica a vendedores.

ROSEN propone entonces una segunda etapa que consiste en estimar las funciones de oferta y demanda utilizando el precio marginal de las características como variable dependiente.

Así, las funciones a estimar son:

Pi(Z) = f (Zi ,Yj)

donde Pi(Z) es el precio implícito marginal, el cual se obtiene calculando la primera derivada de la ecuación (1) con respecto a la cantidad del atributo en cuestión y evaluándolo según los datos reales.

Desde el punto de vista teórico no existen restricciones o aproximaciones sobre la forma funcional de la ecuación de la primera etapa. Sin embargo, para poder realizar la segunda etapa, se requiere que la forma funcional de la primera etapa no sea lineal. Una forma lineal estaría indicando la falta de dependencia del valor del atributo a las cantidades existentes del atributo, lo cual no es muy lógico.

3.4 Marco teórico: Pérdida de fertilidad y comparación entre metodologías

El marco teórico para la metodología de pérdida de fertilidad es muy simple y se basa en el costo de reposición. Consiste básicamente en calcular el precio de los elementos mayores del suelo que se pierden por la erosión. Los elementos son nitrógeno (N, medido en términos de materia orgánica), potasio (K) y fósforo (P).

3.5 Aspectos teóricos del programa de simulación EPIC

El fundamento teórico económico del uso del programa EPIC para calcular el costo de la erosión es el mismo que el de productividad profundidad. Se calcula el costo de la erosión en términos de la comparación entre:

1. el flujo de ingresos netos con la tecnología actual 2. el flujo de ingresos netos con una tecnología recomendada para conservar el suelo

La diferencia entre el EPIC y la metodología productividad-profundidad está en que mientras la segunda maneja una relación unívoca entre producción y profundidad del suelo, sin que se incorporen elementos aleatorios, el EPIC trabaja con cerca de 180 variables y 42 ecuaciones de relación biofísica. Adicionalmente, funciona con términos aleatorios en el clima.

El EPIC fue diseñado conjuntamente por investigadores de la Universidad de Texas A&M y la Secretaría de Agricultura de los Estados Unidos precisamente para calcular el costo de la erosión en los Estados Unidos. El programa y la capacitación para utilizarlo puede obtenerse en:

The Texas Agricultural Experiment Station - Blackland Research Center, Agricultural Research Service, Grassland, Soil and Water Research Laboratories (USDA) & National Resource Conservation Service (USDA). The Epic Model: Environmental Policy Integrated Climate, formerly Erosion productivity Impact Calculator. El grupo investigador cuenta con más de 50 publicaciones sobre su estructura y aplicaciones.

Corpoica tiene convenio con la Universidad de Texas para el entrenamiento en el uso del programa. El contrato con DNP, Minambiente y PNUD señala que Corpoica se compromete a entrenar a un funcionario del DNP en el uso del mismo. El programa y su documentación son de libre circulación.

Información económica

Todos estas metodologías requieren de la recopilación de datos económicos sobre patrones de costos, precios de insumos y precios de productos, lo cual se hará a nivel de datos secundarios del nivel regional, para productos representativos.

3.6 Mapa de simulación de erosión

Los mapas de erosión convencionales deben ser realizados por medio de métodos de teledetección y sistemas de información geográficos, SIG, aspectos en los que el IGAC tiene ventajas comparativas claras, como lo demuestra el mapa de erosión que están terminando.

La propuesta que hace este proyecto busca definir un mapa conectado a un programa de simulación (EPIC), que permite:

1. Una mayor capacidad de predicción de efectos económicos y de tasas de erosión 2. La flexibilidad de simular diversos efectos, tales como climas extremos (ENOS y La

Niña), o políticas de desarrollo.

El mapa se elaborará de la siguiente manera:

1. Elaboración del mapa de áreas homogéneas. Cubrimiento a nivel colombiano con escala 1:1’500.000.

El objetivo es definir y mapificar áreas homogéneas en cuanto a características determinantes de la erosión. Las áreas se identificarán por medio de la superposición de dos mapas: áreas agroecológicas homogéneas y uso de la tierra. Las características particulares que se tendrán

en cuenta son: paisaje, pendiente, clima (temperatura y provincias de humedad), uso (grandes usos), y erosividad de las lluvias, que se interrelacionarán por medio de un modelo diseñado específicamente para este proyecto. Los mapas base son los publicados por el IGAC a nivel digital a escala 1:500.000.

2. Simulación de la tasa de erosión para cada una de las áreas homogéneas basados en el programa EPIC debidamente calibrado para algunos cultivos y zonas de Colombia.

1. Producción de un mapa (papel y SIG) conteniendo las tasas de erosión (ton/ha), según niveles.

3.7 Experimentación y datos biofísicos

Localización

El estudio está programado para realizar los estudios básicos en cuatro zonas del país, caracterizadas por tener erosión moderada a alta:

Zona Andina de laderas

• Centro de Investigaciones La Suiza, Rionegro, Santander: Parcelas de escorrentía • Municipio de Rionegro, Santander: Productividad - profundidad y encuesta hedónica.

• Cuenca del río Combeima: Encuesta hedónica y productividad - profundidad

Piedemonte Amazónico:

• Centro de Investigaciones Macagual, Florencia Caquetá: Parcelas de escorrentía y datos productividad - profundidad.

• Municipio de Florencia, Caquetá: Encuesta hedónica

Orinoquía

• Centro de Investigaciones La Libertad, Municipio de Puerto López, Meta: Parcelas de escorrentía.

• Municipio de Puerto López: Productividad - profundidad y encuesta hedónica

Información biofísica

El estudio hará especial énfasis en la diversidad del país y en la representatividad estadística la posibilidad de extrapolación de resultados.

Se utilizarán datos bibliográficos, entre los que se destacan los diversos estudios del IGAC, como de la Federación Nacional de Cafeteros, las Corporaciones Regionales y Corpoica.

Adicionalmente, se llevarán a cabo estudios complementarios, en especial, aquellos referidos a la relación erosión - productividad del programa EPIC. Por medio de parcelas de escorrentía en las cuales se medirán in situ las variables requeridas por el programa de simulación y se compararán los resultados simulados con los resultados reales. Los datos de las parcelas de escorrentía incluyen la medición de la tasa de erosión, la escorrentía, las precipitaciones y la temperatura, análisis físicos y químicos de suelos, documentación del manejo del cultivo y el manejo del suelo y producción del cultivo. Los cultivos se escogen de acuerdo con las condiciones locales, y el experimento se diseña de tal manera que permita comparar la tecnología local con la tecnología recomendada para conservación del suelo.

Así, para Florencia, Caquetá, se rehabilitaron las parcelas de escorrentía con pasto braquiaria y se utilizaron bajo tres índices de carga animal. El testigo es un reducto de bosque natural.

En La Libertad (Llanos Orientales), se establecieron parcelas con la rotación soya - arroz bajo tres tipos de mecanización: Labranza convencional, mínima y siembra directa. El testigo es suelo desnudo.

En Rionegro (Santander), se adecuó una parcela diseñada en curvas de nivel con barreras vivas, con rotación de cultivos semestrales y anuales (maíz, fríjol y yuca), en las barreras menos susceptibles a erosión e instalación de cultivos permanentes en las otras: cacao y cítricos.

La metodología de medición biofísica para la metodología producción - productividad adoptamos, por recomendación del experto Rattan Lal, la metodología diseñada por él (FAHNEBSTOCK, LAL & HALL, 1995, LAL, 1997; OLSON et all, 1994) . Esta metodología consiste en cuantificar, en el momento de cosecha, la producción por hectárea de un cultivo determinado, conjuntamente con los datos de suelos, en particular, la profundidad del mismo, como indicador de la erosión. Esta metodología es relativamente barata, pero exige: un cubrimiento temporal de aproximadamente cinco años y la escogencia adecuada de los sitios de muestreo para que correspondan a diferentes intensidades de erosión. En conversación con el, vimos clara la imposibilidad de contar con una representación temporal adecuada dentro de este proyecto, pero el recomendó enfáticamente su uso a pesar de esta limitante.

4. RESULTADOS

Los resultados esperados son los siguientes:

• Cálculo de los costos in situ de la erosión, basados en la metodología productividad - profundidad en cuatro regiones del país.

• Cálculo de costos in situ de la erosión basados en la metodología de pérdida de fertilidad para las áreas cubiertas por el banco de datos del Laboratorio Nacional de Suelos de CORPOICA.

• Cálculo de costos in situ de la erosión basados en estimación hedónica para cuatro áreas homogéneas que permitan comparar resultados con las dos metodologías anteriores.

• Cálculo de los costos in situ de la erosión basados en el modelo EPIC para cuatro áreas homogéneas que permitan comparar resultados con las tres metodologías anteriormente mencionadas.

• Comparación de las metodologías anteriormente señaladas en cuanto a:

a. Costos

b. Datos adicionales requeridos

c. Predictibilidad y representatividad

d. Resultados

e. Facilidad de aplicación a nivel regional

• Mapa de simulación de erosión basado en un mapa de áreas homogéneas con aplicación del sistema EPIC para simular la erosión.

• Señalamiento de áreas geográficas y temáticas que deben ser estudiadas a nivel biofísico para complementar la información y mejorar su cubrimiento espacial.

4.1 Estimación Hedónica

Se presenta el análisis de los resultados de la estimación hedónica del costo de la erosión en las siguientes localidades:

Cuenca del río Salamaga - Departamento de Santander

Cuenca del río Combeima - Departamento del Tolima

Municipio de Florencia - Departamento de Caquetá

De acuerdo con los términos del contrato, continua pendiente la realización de la encuesta a nivel del municipio de Puerto López, Meta.

En los tres casos se encontró una relación estadísticamente significativa entre la medida de erosión (tres formas diferentes) y el precio de la tierra. Esto significa que los agricultores si están teniendo en cuenta la erosión en sus decisiones de compra - venta del suelo y que la erosión afecta al precio disminuyendo su valor. Los posibles problemas previstos sobre la capacidad del agricultor de captar el efecto de la erosión fueron infundados.

Desde el punto de vista operativo, la realización de la encuesta hedónica fue más sencilla de lo previsto (a excepción de Puerto López, donde el ganadero no vive en el predio). Esto se explica en parte por la relación preexistente entre encuestadores y propietarios (relaciones de asistencia técnica ICA - CORPOICA con el agricultor) y el cuidado que se tuvo en la selección de áreas y fechas. No se reportó ningún caso de fallas en la calidad de la información ni de hostigamiento al grupo encuestador. Sin embargo, experiencias personales en otras zonas muestran dificultades para acceder por medio de encuestas a los predios. En resumen, los costos de obtención de la información fueron bastante bajos pero hay dudas de que se pueda tener un cubrimiento nacional con esta metodología.

Diseño de la Encuesta

Para el diseño de la encuesta se realizó una exhaustiva revisión bibliográfica que buscaba identificar las variables que influencian el precio de la tierra. Los factores se clasificaron en

variables intrínsecas del suelo relacionadas con la capacidad productiva de la tierra, (clima, suelo, localización, etc.), inversión en mejoras tanto para el aumento de la producción como para la comodidad de la vivienda y en características de productores y vendedores de las fincas.

La encuesta fue probada en Puerto López y reformada de acuerdo a los resultados de la prueba. Igualmente se introdujeron algunas preguntas sugeridas por el Profesor LAL.

La revisión bibliográfica mostró una importancia crucial de los resultados con respecto a la variable utilizada como "proxi" de la erosión y su posible multicolinearidad con otras variables. Dada la dificultad de medir erosión a nivel de una finca, se optó por encuestar o revisar por observación varias posibles proxis. Entre estas están el porcentaje de erosión, el grado de erosión, una variable compuesta de porcentaje y gravedad de erosión calculada a partir de las primeras dos, el inverso de la erosión, o sea, la profundidad del suelo en el cultivo a actividad principal y la apreciación personal del propietario sobre el grado de avance de la erosión "porcentaje de tierra cansada". El efecto del "cansancio" no fue contestada por la mayoría de los encuestados.

El diseño de la muestra escogió al precio de la tierra (IGAC) para identificar el número de encuestas para realizar.

Análisis Econométrico. Primera etapa :

En todos los análisis y como criterio básico, se corrió una primera regresión lineal con todas las variables, para seleccionar y eliminar variables altamente correlacionadas que pudieran estar sesgando los estimadores relevantes. Como regla general e imitando a KING & SINDEN (1988), se eliminaron variables que tuvieran correlación superior al 50%, manteniendo aquellas más relevantes para el análisis. La eliminación fue realizada individualmente para cada lugar.

Igualmente se eliminaron variables que tenían poca o ninguna variación y que por lo tanto impedían la inversión de la matriz. Al igual que lo anterior, se realizó de manera individual para cada región.

En cuanto a forma funcional se probaron las ecuaciones lineal, cuadrática, logarítmica e inversa. La ecuación lineal se escogió como última alternativa y entre las otras, se escogió según coeficiente de determinación.

Los resultados obtenidos se pueden observar en el Anexo 1.

Análisis Econométrico. Segunda etapa:

La segunda etapa requiere en primer lugar el cálculo del precio implícito marginal, el cual se obtuvo obteniendo la primera derivada de la ecuación estimada con respecto a la variable proxi de "erosión" y substituyendo las otras variables por su media.

A continuación se estimó por regresión múltiple una ecuación en la cual la variable dependiente es PIMPI. Las variables independientes incluyen algunas de las variables de las características de la finca (generalmente las que salieron estadísticamente significativas en la primera etapa) y variables sobre las características del vendedor (ej. edad, experiencia como agricultor, procedencia, razones para venta)

Los resultados de las regresiones se pueden observar en el Anexo 1

Resultados finales : Precio hedónico de la erosión

TOLIMA:

Para el cálculo del precio de la erosión se utilizaron las ecuaciones que se mostraron anteriormente. A la primera etapa se le sacó la primera derivada con respecto a la erosión para calcular el precio implícito marginal. Para la segunda etapa se calculó la forma funcional con respecto a la variable erosión (utilizando las medias de las otras variables) y la integral. Los resultados son:

TOLIMA Primera etapa:

PRECIO = 5438.8 -0.34496 (CANSADA)2

dPRECIO/dCANSADA = PIMPI = - 0.68992*CANSADA

TOLIMA Segunda etapa:

PIMPI= -49.109 + 50.051 * 1/(CANSADA)

∫ dPIMPI = - 49.109 * CANSADA + LN(CANSADA)

Costo por hectárea de la erosión, evaluada en términos de los promedios de la muestra:

23.125

∫ dPIMPI = -978.440

0

Es decir, que, de acuerdo a los productores de la zona, la región ha perdido $ 978.440.oo por hectárea por causa de la erosión.

SANTANDER:

Primera etapa:

P = antiln(6.3388) * (PERO) -0.8639

dP/dPERO = -566.2 * 0.8639 * (PERO) -1.8639

Segunda etapa:

PIMPLI = - 44.280 + 50.484 * (1/ PERO)

∫ dPIMPLI = -44.280 * PERO + 50.484 * ln (PERO)

6.093

∫ dPIMPI = - 178.593

0

Es decir, que la región ha perdido $178.593.oo por hectárea debido a la erosión. Este precio o costo parece bajo, pero la realidad es que la zona analizada tiene un promedio de erosión muy bajo.

CAQUETA :

Primera etapa:

P = 2571.0 - 638.673 * EROS

δ P/δ EROS = -638.673

Es decir, que en esta región, la existencia de erosión (independiente de la cantidad, se valora en $ 638.673.oo por hectárea.

Vistos desde un ámbito global, los resultados son concordantes con las realidades de la zona. Sin embargo, no es fácil visualizar el costo real de la erosión con datos fríos que hacen referencia a una ecuación. El precio hedónico hace referencia a una integral y como tal debe aplicarse a cambios en situaciones si se quiere medir los costos año a año.

Nótese cómo el precio de la erosión sube a medida que esta aumenta. El cálculo efectivo para el proyecto de cuantas ambientales depende de los efectos esperados en términos de erosión de las acciones antrópicas actuales. El cálculo realizado a nivel de promedios muestra el pasado (dato stock) mientras que el precio que entra en la contabilidad ambiental dependerá de la erosión que sucede en el año analizado. En cualesquiera de los casos, las ecuaciones estimadas son precios marginales y los valores sólo pueden ser manejados a través de las integrales.

4.2 Resultados metodología productividad- profundidad

La metodología se está desarrollando en cuatro localidades, que incluye: Municipio de Rionegro, Santander, con yuca; Cuenca del río Combeima, Tolima, con maíz; Municipio de Florencia, Caquetá, con dos intensidades de carga animal en brachiaria y Puerto López. El desarrollo alcanzado es muy desigual.

Santander, se cuenta con los resultados biofísicos y los análisis estadísticos y económicos completos.

Caquetá: Se cuenta con los resultados biofísicos y los análisis estadísticos, pero aun no se han realizados los económicos

Tolima: Se realizó la toma de datos biofísica pero el análisis estadístico no muestra resultados estadísticamente significativos. En particular, hay una gran diferencia en tecnología de

producción que es la que reporta significancia. Se deben repetir los análisis para tener resultados significativos, ampliando la muestra para poder controlar el efecto tecnológico.

Puerto López: no se han realizado.

A continuación se presentan los resultados completos para el cultivo de yuca en Santander.

La metodología ha sido ampliamente utilizada por varios autores (CHRISTENSEN & McELYEA (1988), VAN KOOTEN, WEISENSEL & De JONG (1989), BAQUERO (1993). Esta metodología calcula el costo de oportunidad como:

Costo de erosión =

Donde BNt es el beneficio del método de manejo actual en el año t, BNt es el beneficio neto del manejo conservacionista en el año t, el período de análisis va desde 0 hasta n, r es la tasa de interés.

Se tomaron datos sobre producción, pendiente, profundidad y física y química de suelos en 5 cultivos de yuca manejados por los propietarios en el Departamento de Santander. A partir de los mismos se calculó la relación productividad - profundidad así:

Resultados Ecuación Productividad - Profundidad*

Parámetros Lineal Logarítmico Inverso Cuadrática

Constante 2.631 0.651 26.054 8.366

Profundidad 0.924 0.795 -131.18 0.033

Desviación Est. 0.071 0.078 27.358 0.003

R cuadrado .982 .972 .885 .974

Prueba F 169.37 104.78 23.20 113.11

*Todos los parámetros y ecuaciones fueron significativos al 0.01

FUENTE: Corpoica, Estudios Socioeconómicos

Todos los modelos funcionales probados muestran una alta significatividad y una relación directa que muestra que a mayor la profundidad del suelo, mayor la productividad del cultivo.

A partir de esta relación se proyecta

1. el efecto de la erosión sobre la profundidad según método de manejo 2. el efecto de la profundidad sobre la productividad 3. el efecto de la productividad en los ingresos netos por hectárea 4. el costo de oportunidad de la erosión

En el gráfico siguiente, se aprecia el costo de oportunidad calculado según la ecuación anterior para cuatro diferentes formas funcionales:

Una vez traído a valor presente y calculado el valor anual equivalente se encuentran los siguientes valores, entre los cuales se destacan las formas lineal y logarítmica por su consistencia con los resultados obtenidos en la estimación hedónica.

Forma funcional Costo en valor presente

(miles de pesos de 1998)

Costo anual

(miles de pesos de 1998)

Lineal 857.15 103.65

Logarítmica 707.46 85.55

Inversa 139.91 16.92

Cuadrática 1807.63 218.59

FUENTE: Corpoica, Estudios Socioeconómicos

4.3 Resultados parcelas de escorrentía

SANTANDER

Lugar: Centro de Investigación La Suiza, Municipio de Rionegro, Santander.

Parcela de escorrentía con cultivos rotativos en franjas y barreras vivas. La parcela consta de 6 franjas con los siguientes cultivos:

Franja 1: Rotación yuca / maíz / fríjol

Franja 2: Rotación yuca / maíz / fríjol

Franja 3: Rotación yuca / maíz / fríjol

Franja 4: Cítricos

Franja 5: Cacao

Franja 6: Bosque

La Suiza: Pérdidas de suelo por cultivo

Semestre

Franja 96 - B 97 - A 97 - B 98 -A

Franja 1 FRIJOL

0.042

YUCA

0.013

YUCA

0.360

FRIJOL

0.178

Franja 2 YUCA

0.234

MAIZ

0.015

FRIJOL

0.126

MAIZ

0.215

Franja 3 MAIZ

0.091

FRIJOL

0.042

MAIZ

0.131

YUCA

0.248

Franja 4 (Cítricos) 0.028 0 0 0

Franja 5 (Cacao) 0 0 0 0

Franja 6 (Bosque) 0 0 0 0

Lluvias (mm) 378 400 424 596

Duración (horas) 43 26 29 67

La Suiza: Producción de cultivos

Semestre

Franja 96 - B 97 - A 97 - B 98 -A

Franja 1 FRIJOL

1055

YUCA YUCA

20.500

FRIJOL

0

Franja 2 YUCA

17500

MAIZ

2224

FRIJOL

888

MAIZ

2834

Franja 3 MAIZ

2494

FRIJOL

777

MAIZ

1681

YUCA

0

Franja 4 (Cítricos) 24.7 14.5 131.3 628.35

Franja 5 (Cacao) 0 0 0 0

CAQUETA

Lugar: Centro de Investigación Macagual, Corpoica. Municipio de Florencia, Caquetá.

Intensidad de carga en pastoreo abierto en praderas de Brachiaria decumbens

Macagual: Precipitación, escorrentía(mm) y pérdida de suelo(ton/ha) en pasturas de Brachiaria decumbens en Ultisoles

Carga Animal

2.5 UGG/ha 2 UGG/ha 1.5 UGG/ha Precipitación (mm)

Mes Esco-

rentía

Pérdida de

suelo

Esco-

rentía

Pérdida de suelo

Esco-

rentía

Pérdida de

suelo

Julio 44 3.6 38 1.4 43 1.6 453

Agosto 37 1.4 29 1.1 24 2.2 439.3

Sepbre 32 1.4 13 0.3 14 0.3 208.8

Octubre 39 1.6 27 0.5 25 0.6 207.2

Noviembre 27 0.6 20 0.3 21 0.3 209.4

Diciembre 2 0.05 1.5 0.03 1 0.02 13.5

Enero 2 0.02 2 0.09 3 0.1 92.5

Febrero 0.8 0.06 0.4 0 0 0.004 36.6

Marzo 20 2.1 20 0.9 16 0.85 421.3

Abril 21 0.6 8 0.4 5 0.5 232.4

Mayo 75 1.4 49 1.5 61 1.04 490

Junio 51 0.5 32 1.1 62 0.9 421.1

Total 350.8 13.33 239.9 7.62 275 8.4 3.224.8

Llanos Orientales

Lugar : Centro de Investigación La Libertad, Corpoica, Municipio de Puerto López, Meta.

Manejo: Rotación arroz - soya bajo tres diferentes tipos de labranza:

Convencional: dos pases de rastra

Reducida: Un pase de cincel rígido + un pase de cincel vibratorio

Siembra directa: aplicación de herbicidas + SD

Suelos: Tropeptic Haplorthox

La Libertad: Efecto de diferentes niveles de labranza en algunos

indicadores de la erosión y del rendimiento

(Enero a diciembre de 1997)

Rendimiento

(t/ha)

Tratamientos Precipitación (mm)

Escorrentía (mm)

Pérdida total del suelo

(t/ha)

Arroz Soya

Labranza convencional

2437.10 175.19 a 5.24 a 3.84 0.69 a

Labranza reducida 2437.10 125.70 ba 4.22 ba 4.27 0.77 a

Siembra directa 2437.10 70.43 b 2.89 b 4.54 0.57 a

Valores medios seguidos de la misma letra no son estadísticamente diferentes al 5%

Fuente: Almanza y Arguello, 1998

La Libertad: Pérdida de suelo según tipo de labranza,

Primer semestre de 1998

Labranza No lluvias erosivas

Precipitación

(mm)

Escorrentía

(mm)

Pérdida suelo sed

en sus(t/ha)

Pérdida suelo

erodados gruesos

(t/ha)

Pérdida total de suelos

(t/ha)

Convencional 13 566.2 56.85 0.23 0.48 0.71

Reducida 13 566.3 63.52 0.22 0.35 0.57

Siem directa 13 566.5 34.41 0.18 1.14 1.32

Fuente: Lorenzo Ortiz, 1998.

4.4 Resultados programa de simulación EPIC

Se han venido tomando los datos de las parcelas de escorrentía anteriormente mencionadas, llevando registros adicionales de los siguientes datos:

• Manejo: Preparación del suelo, día de siembra, control de malezas, fertilización, cosecha

• Precipitación • Temperatura ambiental

Se realizaron los siguientes análisis físicos y químicos del suelo para dos capas del suelo:

• Materia orgánica, acidez, nitrógeno, fósforo y potasio • Físicos: índice de marchitez, capacidad de intercambio catiónico, fragmentos gruesos,

textura • Aún estamos trabajando en el funcionamiento del programa EPIC y su capacidad

predictiva. A continuación se presenta el esquema de datos entrada para Santander, el cual está presentando resultados en erosión y producción muy parecidos a la zona. Para esto fue necesario:

• Calcular los índices requeridos para el funcionamiento del simulador de clima • Adecuar la curva de escorrentía a las condiciones específicas del tipo de control de

erosión, • Recalcular los análisis físicos y químicos de suelos para adaptarlos a la • Modificar el método de estimación de evapotranspiración • Crear la operación "aporque" como método de control no químico de malezas pero con

fuerte movimiento de suelos • Crear la planta maíz, con una menor relación producto/ biomasa que la original

"Maize", así como con menor susceptibilidad al estrés hídrico

5. DIAGNOSTICO

Las dificultades de clima, en particular, El Niño Oscilaciones del Sur (ENOS), afectaron la calidad de los resultados y la realización de los trabajos en tres zonas: Tolima, Santander y Orinoquía. En particular, a nivel teórico debe esperarse que un período de sequía afecte de manera más drástica el efecto de la erosión en la productividad de cultivos, dado que el principal efecto productivo de la erosión es causado a través del estrés hídrico. Si se realizara la calibración basados solamente en los resultados de ese año, habría problemas de sobreestimación de costos de la erosión. Este hecho hizo que conjuntamente con los interventores se decidiera ampliar en un año las parcelas de escorrentía, de tal manera que estas comprendiera un año "normal". Esto no fue necesario en Caquetá, en donde el efecto de El Niño fue contrario al resto del país, es decir, hubo una precipitación algo mayor a la normal de la zona.

Sin embargo, por cuestiones institucionales fue imposible establecer la parcela de escorrentía en el Tolima. Corpoica no cuenta con un centro de investigación en ladera en la zona y los esfuerzos, primero con Cortolima para rehabilitar las parcelas del proyecto PROCAM y luego con la Universidad del Tolima, fueron infructuosos. Dado lo avanzado de las otras fases del proyecto y debido a que se requeriría mínimo un año y medio de trabajo, se decidió omitir las parcelas en esta zona y se hará la simulación con base en datos bibliográficos.

Los datos de las parcelas de escorrentía en Santander, Caquetá y Orinoquía están ya incorporados al programa EPIC, faltando realizar las simulaciones de calibración para los dos últimos.

El método de productividad- profundidad se encuentra en el siguiente estado: Los datos biofísicos fueron tomados para Caquetá, Santander y Tolima. La simulación ya fue realizada

para Santander con los resultados enunciados anteriormente, que se acercan bastante a los obtenidos para la estimación hedónica en esta misma zona. Las regresiones para Caquetá dieron resultados significativos en la relación productividad - profundidad, no así en Tolima, en donde los resultados no son significativos debido a la gran diferenciación en las tecnologías de producción evaluadas. En este sentido, se hace necesario ampliar la muestra. Para la Orinoquía, fue necesario diseñar un sistema especial para la evaluación, dado que por observación a priori no es posible definir una muestra.

La metodología hedónica sufrió algunos retrasos propios de los problemas de orden público del país, pero fue realizada sin problemas en Caquetá, Santander y Tolima. La evaluación sobre la marcha de la encuesta en la Orinoquía presenta dos serios problemas 1. por el ausentismo de los propietarios, es difícil obtener datos sobre las características de los propietarios, requeridas para la segunda etapa y 2. La zona en donde se inició la muestra tiene demasiado dinamismo ribereño, que dificulta la estimación de la erosión frente a la depositación. En este sentido, se propone realizar nuevamente la encuesta.

En Caquetá, por inestabilidad de resultados, se rediseñó la medición de la erosión para que estuviera relacionada no sólo con la topografía, sino también con la cobertura del suelo.

Los resultados de la estimación hedónica en Santander, Tolima y Caquetá son altamente significativos y concordantes con la situación de la zona. En términos absolutos, el mayor costo de la erosión se presentó en Tolima, en donde el precio de la tierra es alto y el menor en Santander, en una región en donde la erosión acumulada es baja, a pesar de la velocidad del proceso. En Caquetá, el costo de la erosión es casi el 60% del valor de la tierra, cifra concordante con la alta incidencia de este fenómeno en la zona y en la ya conocida pérdida de fertilidad bajo producción agropecuaria de esta región en contraposición a la alta productividad forestal y agroforestal.

La metodología de pérdida de fertilidad incluyó la transcripción de los datos desde 1991 hasta 1997 de tal manera que se encuentran en el Banco de datos de Suelos de Corpoica 195.000 análisis físicos y/o químicos de suelos, para un lapso de 20 años. Los datos se encuentran en análisis estadísticos, que muestran que a pesar del tamaño de la muestra si hay problemas de cobertura temporal y geográfica, ya que los datos se concentran en ciertas zonas para unos cuatro o cinco años y después no se repiten. Es decir, que se refleja un problema de uso de datos no diseñados para tal fin.

En términos generales ya están probadas las cuatro metodologías y se requiere una pequeña inversión inicial para completar los compromisos de comparar las cuatro metodologías en los cuatro sitios seleccionados.

Por su parte, la construcción del mapa dinámico requiere del establecimiento y diseño de las áreas homogéneas para poder empezar la simulación de cubrimiento nacional.

BIBLIOGRAFIA

ARDILA, Sergio. 1994. Valoración de bienes ambientales. Ponencia. DNP-Contraloría general de la República. 1 Congreso Internacional de Cuentas Ambientales. Bogotá: Marzo de 1994. 17 p.

BAQUERO, Irma. 1993. Una metodología para estimar el costo de la erosión. Cuadernos de Agroindustria y Economía Rural No 31 (2)

BURNESS, S; CUMMINGS, R; MORRIS, G & PAIK, I. 1980. Thermodynamic and economic concepts as related to resource use policies. Land Economics: 56 (Feb):1-9.

CHRISTENSEN, L. A.; McELYEA, D. E. 1988. Toward a general method of estimating productivity - soil depth response relationships. Journal of soil and water conservation. 43(2):199-202.

ERVIN, D. E. & MILL, J. W. 1985. Agricultural land markets and soil erosion: Policy relevance and conceptual issues. AJAE 67: 938-942

FEATHERSTONE, A. & GOODWIN, B. 1993. Factors influencing a farmer's decision to invest in long-term conservation improvements. Land Economics: 69(1):67-81.

GARDNER, K & BARROWS, R. 1985. The impact of soil conservation investments on land prices. AJAE 67: 943 - 947.

GOULD, B. W.; SAUPE, W. E. & KLEMME, R. M. 1989. Conservation tillage: Characteristics and the perception of soil erosion. Land Economics 65(2):165-182.

GRAVES, P; MURDOCH, J.C.; THAYER, M. A. & WALDMAN, D. 1988. The robustness of hedonic price estimation: Urban air quality. Land Economics 64(3):220-33.

HALVORSEN, R. & PALMQUIST, R. 1980. The interpretation of dummy variables in semilogarithmic equations. 70: 474-75.

HERTZLER, GREG, IBAÑEZ-MEIER, C & JOLLY, R. 1985. User costs of soil erosion and their effect on agricultural land prices: Costate variables and capitalized hamiltonians. AJAE 67:948-53.

HOTELLING, H. 1931. The economics of exhaustible resources. Journal of Political Economy 39(2):137-175.

IGAC. 1988. Suelos y bosques de Colombia. IGAC. 134 pp.

KING, D. A. & SINDEN, J. A. 1994. Price formation in farm land markets. Land Economics. 70(1):38-52

KING, D. A. & SINDEN, J. A. 1988. Influence of soil conservation on farm land values . Land Economics. 64(3):242-55.

LAL, R. 1987. Effects of soil erosion on crop productivity. CRC Critical Review in Plant Sciences. 5(4):303-367.

LENZ, J. E.; MITTELHAMMER, R & SHI, H. 1994. Retail-level hedonics and the valuation of milk components. American Journal of Agricultural Economics 76(3):492-503.

McCONNELL, K. E. 1983. An economic model of soil conservation. American Journal of Agricultural Economics. 65(1):83-89.

McCONNELL, K. E. Double counting in hedonic and travel cost models. Land Economics 66(2):121-127.

MIRANOVSKI, J.A. & HAMMES, B.D. 1984. Implicit prices of soil characteristics for farmland in Iowa. AJAE 66 : 745 -749

NATIONAL SOIL EROSION- SOIL PRODUCTIVITY PLANNING COMITEE. 1981. Soil erosion effects on soil productivity: A research perspective. Journal of Soil and Water Conservation 36(2):82-90.

OLSON, K.R., R. LAL, and L.D. NORTON. 1994. Evaluation of methods to study soil erosion-productivity y relationships. J. Soil and Water conservation. 49(6): 586-590

PEARCE, D. W.; TURNER, R. K. 1990. Economics of natural resources and the environment. The Johns Hopkins University Press. Baltimore. 378 p.

PALMQUIST, R. B. 1989. Land as a differentiated factor of production: a hedonic model and its implications for welfare measurement. Land Economics 65(1): 23 - 28

PALMQUIST, R. B. & DANIELSON, L. E. 1989. A hedonic study of the effects of erosion control and drainage on farmland values. American Journal of Agricultural Economics (1):55-62.

ROSEN, Sherwin. 1974. Hedonic prices and implicit markets: Product differentiation in pure competition. Journal of Political Economy. 82(34-55).

XU, F.; MITTELHAMMER, R. C. & BARKLEY, P. W. 1993. Measuring the contributions of site characteristics to the value of agricultural land. Land Economics. 69(4):356-69.

VAN KOOTEN, G. C.; WEISENSEL, W. P.; DE JONG, E. 1989. Estimating the costs of soil erosion in Saskatchewan. Canadian Journal of Agricultural Economics. 37:63-75.

ANEXO 1

RESULTADOS ECONOMETRICOS METODOLOGIA HEDONICA 1 Y 2 ETAPA

TABLA 1. PRECIO DE LA EROSION. TOLIMA PRIMERA ETAPA. ECUACION CUADRATICA

VARIABLE COEFICIENTE DESVIACION ESTANDARD

SIGNIFICANCIA

NEG2 -791.835 589.048 .0966

AREA2 -.291628 .359118 .2129

CPAL2 -27.0744 49.7171 .2959

PMEJO2 801.847 813.213 .1677

AGUA2 -11.9654 14.1563 .4667

AVERA2 -19.1365 145.440 .4483

EVIVIE2 -708.301 278.941 .0095

GALP2 1405.76 905.048 .0677

BEN2 -197.510 535.607 .3580

INFRA2 170.055 179.675 .1773

TOPO2 2.80313 37.1888 .4703

PEDRE2 .00404067 .320427 .4950

DENPOB2 -1929.41 1489.56 .1046

ECER2 327.170 218.872 .0749

CCER2 .000906157 .00177806 .3078

CANSADA2 -.344957 .192646 .0439

CONSTANTE 6157.53

R2 =.66 R2 Ajust= .40 F= 2.58 Sign= .0218

TABLA 2. SANTANDER: PRECIO DE LA EROSION . PRIMERA ETAPA.

MODELO LOGLOG. (Variable dependiente LPRECIO)

VARIABLE COEFICIENTE DESVIACION ESTANDARD

SIGNIFICANCIA

LAREA -0.1344 0.0903 .075

LCPER 0.2138 0.1503 .084

LHPER 0.09279 0.0674 .090

LRASTBOS -0.06195 0.0494 .111

LPMEJO 0.08130 0.0551 .076

LAGUA -0.1486 0.1293 .131

LKMUN -0.6994 0.1379 .000

LEVIVIE -0.5418 0.1439 .000

LBENE 0.02420 0.2112 .455

LINFRA 0.1612 0.1438 .136

LECER 0.3370 0.1039 .002

LSERVPUB 0.2227 0.1572 .085

LTOPO 0.7422 0.2001 .005

LPOERO -0.08639 0.02799 .003

LPROF 1.0457 0.6153 .051

LPEDRE 0.00244 0.03654 .474

LMO 0.5541 0.3573 .067

LP205 0.2006 0.1200 .054

LKMEQ 0.2300 0.1309 .046

LTEX -0.2728 0.2274 .121

CONSTANTE 8.235

R2 = .879 R2 ajustado= .7825 F= 9.09 Significancia .000

DW 1.73

TABLA 3. CAQUETA. ESTIMACION HEDONICA PRIMERA ETAPA. MODELO LINEAL. (Variable dependiente PRECIO)

VARIABLE COEFICIENTE DESVIACION ESTANDARD

SIGNIFICANCIA

AREA -1.352 1.045 .105

NOACT 802.0 503.98 .063

CPER -34.868 204.36 .433

PROTE 650.30 1126.84 .285

AGUA 291.37 573.24 .308

KMUN -34.05 27.96 .118

ECAR 1281.3 521.63 .011

INFRA 1006.78 343.40 .004

EVIVIE -672.11 483.5 .089

CCER -184.14 787.42 .409

SERVPUB 1293.86 490.17 .007

FERTIL -764.83 821.83 .181

PEDRE -82.91 36.80 .017

CANSADA 0.435 6.828 .475

ZONA 358.69 138.13 .008

EROS -638.67 457.15 .008

PMEJO 0.8438 5.213 .436

LOMERIO 2616.85 906.52 .004

CONSTANTE -6105.11

R2 =0.6835 R2 Ajustado= 0.4245 F= 2.64 Significancia .016

TABLA 4. PRECIO DE LA EROSION EN TOLIMA. ECUACION SEGUNDA ETAPA

VARIABLE COEFICIENTE DESVIACION ESTANDARD

NIVEL DE SIGNIFICANCIA

AREA1 -21.080 9.868 .025

PMEJO -5.857 4.775 .120

KMUN1 12.07 14.17 .204

EVIVIE 2.563 4.880 .303

EDAD1 -522.46 420.5 .117

EXPA1 21.377 15.04 .088

PROP 1.903 8.118 .409

PROFES -5.558 3.515 .068

TOPO 2.464 1.530 .065

PEDRE 0.02853 0.1489 .425

DENPOB1 -0.3965 0.2454 .064

ECER1 14.71 14.75 .168

SERVPUB -0.1771 3.603 .481

INFRA -4.469 3.313 .099

HIJOS1 28.95 10.68 .008

CANSADA1 50.05 5.727 .000

GALP 4.601 10.69 .337

CONSTANTE -64.19

R2 =0.9289 R2 Ajustado= 0.8426 F= 10.76 significativo al 1%

DW = 1.85

TABLA 5. SANTANDER: PRECIO HEDONICO DE LA PROFUNDIDAD DEL SUELO. SEGUNDA ETAPA. MODELO VENDEDORES

VARIABLE COEFICIENTE DESVIACION ESTANDARD

SIGNIFICANCIA

AREA 1.103 0.524 .0631

HASPER -2.156 0.802 .0372

KMUN -3.549 1.039 .0214

INFRA -14.87 11.21 .1384

ECERCA 35.17 15.66 .0552

VEXPAG -0.248 0.379 .2799

OTROSI 1.261 8.743 .4472

CANS1 116.6 32.84 .0190

TOPO 2.249 0.735 .0275

PEDRE -1.293 0.706 .0822

M O 34.14 10.38 .0231

PERO1 50.48 14.91 .0215

CONSTANTE -197.9

R2 = 0.9594 R2 ajustado= 0.7969 F= 5.90 Significancia .085

DW 2.51