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Análisis de las relaciones entre componentes del modelo analítico.

Las relaciones entre componentes planteadas por el modelo analítico son las siguientes:

  • Influencia de Gobernanza sobre Actividades

  • Influencia de Actividades sobre Factores directos

  • Influencia de Factores directos y Factores exógenos sobre Sociedad

  • Influencia de Factores directos y Factores exógenos sobre Naturaleza

  • Influencia de Bienes antropogénicos y Servicios ecosistémicos sobre Gobernanza

  • Influencia de Naturaleza y Sociedad sobre Servicios ecosistémicos

En cada una de estas relaciones, hay componentes que ejercen una influencia sobre otros. Los componentes que ejercen una influencia están identificados como factores de cambio (FAC). Los componentes que reciben dicha influencia se denominan objetos de estudio (OE). Para realizar un análisis de cada una de estas relaciones se elaboraron ajustes de modelos de efectos mixtos. Las variables de respuesta de estos modelos son variables tipo OE y para cada una de ellas existen variables tipo FAC de acuerdo a las relaciones ya mencionadas.  

En el caso de los datos recabados de fuentes externas para las metas del Objetivo 6, los modelos mixtos contemplan: los efectos fijos que corresponden a la información que aportan las variables FAC  de cada componente del modelo analítico a las variables de respuesta OE, mientras que los efectos aleatorios son variables latentes que ocasionan el agrupamiento de los datos en distintas modas.

Para describir el modelo en una forma general para datos que están agrupados o longitudinales, se puede emplear la terminología de análisis multinivel. Para ello, denotemos con i a los grupos de datos, y con j a los individuos que se encuentran en cada uno de estos grupos. Ahora, supongamos que hay i=1,...,N grupos y que a su vez en cada grupo hay j = 1,...,ni individuos. El modelo de efectos mixtos para el i-ésimo vector de respuesta es

 

yi=βXi+γiUi+εi, para i=1,...,N,

 

donde Xi es una matriz de diseño nixp para los efectos fijos, β es un vector de parámetros desconocidos px1 para los efectos fijos, Ui es una matriz de diseño nixr para los efectos aleatorios con entradas desconocidas, γi es un vector de parámetros desocnocidos rx1 para los efectos aleatorios y εi es un vector nix1 que representa el error del modelo. La distribución de los efectos aleatorios usualmente se supone Normal multivariada con media 0 y matriz de covarianza Σγ, y los errores se suponen independientes con distribución Normal multivariada de media 0 y matriz de covarianza Σε=σεΩi. Cuando los residuales son independientes Ωi=Ini, sin embargo se pueden considerar más distribuciones.

Para la descripción de las relaciones entre componentes del modelo analítico, los modelos de efectos mixtos se plantean como:

 

yij=β0+β1x1ij+...+βpxpij+γ1iu1i+εij, para i=1,...,N ; j=1,...,ni,

 

donde:

 

  • yij es el j-ésimo dato observado para la i-ésima moda de una variable de respuesta que pertenece a un componente tipo OE,

  • N es la cantidad de modas de la variable yij,

  • ni es el número de municipios cuyo dato yij se puede agrupar dentro de la i-ésima moda,

  • xk’ij para k’=1,..,p es la k’-ésima covariable explicativa que pertenece a un componente tipo FA,

  • β0,...,βp son parámetros desconocidos de efectos fijos que serán ajustados,

  • u1i=1 para cada i-ésima moda,

  • γ1i es un parámetro desconocido del efecto aleatorio, que será ajustado para la i-ésima moda,

  • εij es el error del modelo

1. Relación Gobernanza - Actividades

Una breve síntesis visual de las relaciones identificadas, mediante la prueba de ANOVA entre las variables FAC estadísticamente significativas para las variables OE se presenta en la Figura 1.

Figura 1. Relaciones entre indicadores del modelo Gobernanza → Actividades

Al analizar la relaciones entre índice de competitividad (IC), el índice de precios al consumidor (IPC) y la superficie reforestada se observó que la relación es positiva para ambos casos. En el caso de la relación índice de competitividad y el IPC se puede observar que la capacidad económica se encuentran en aquellas zonas en donde prevalecen las industrias o históricamente tienen un desarrollo petrolero en el caso de México, y por lo tanto los precios al consumidor deberían ser afectados en sentido inverso es decir a la baja. Aunque no necesariamente se observa este comportamiento, pues depende de otros factores. En Guatemala este comportamiento se observa hacia la parte sur, como se sabe que su economía no depende de los combustibles fósiles y está relacionada más con la agricultura y las fuentes hidroeléctricas. De acuerdo al Banco Mundial (2019), Guatemala ha tenido uno de los mejores desempeños económicos de América Latina, con una tasa de crecimiento por encima del 3 por ciento desde 2012 y que alcanzó el 4.1 por ciento en 2015. El país creció a un 2.8 por ciento en 2017 y un 3.0 por ciento en 2018, según las últimas estimaciones, y se prevé que en 2019 crezca un 3.3 por ciento; sin embargo se ubica dentro de los países con mayores niveles de desigualdad en Latinoamérica. 

La superficie reforestada solo se puede observar en Guatemala y parcialmente hacia la parte Norte de México. A pesar de que los precios al consumidor son elevados en esta parte, aún se mantiene un incremento de la superficie reforestada, que pueden tener un origen de programas de gobiernos o simplemente ser parte de la cultura de la gente. 

El producto interno bruto destinado a gasto público en salud y educación (PIB) impacta negativamente sobre las variables del IPC y el pago por servicios ambientales, pero de manera positiva a la producción de petróleo. Entre mayor es el PIB destinado a gasto público en salud y educación menores son los precios al consumidor, es una relación inversa pero que puede beneficiar a la población, esto se observó en la parte de Chiapas en México y caso contrario en Guatemala con menos inversión al gasto público. Esto es similar para el pago por servicios ambientales, con más inversión al gasto público es posible que se contemple menos el pago por servicios ambientales por parte del gobierno, aunque en términos de sustentabilidad el pago por servicios ambientales es una variable importante, especialmente para el desarrollo sustentable de la región y de los sistemas productivos. 

La relación entre las Áreas Naturales Protegidas (ANP) y la superficie reforestada y la superficie agrícola es negativa. La cuenca del Usumacinta es una de las muchas regiones donde las estrategias de conservación de la naturaleza han consistido principalmente en el establecimiento de reservas federales para proteger las especies y comunidades amenazadas. El sistema de reservas incluye algunas áreas protegidas más importantes de México y abarca el 20% del área de la cuenca. Esta región ha sido identificada como un punto crítico de biodiversidad tropical, y es una de las regiones más productivas del país en términos de servicios ecosistémicos. Sin embargo, las áreas protegidas están incrustadas en paisajes agrícolas en los que el pastoreo de ganado y las actividades agrícolas han continuado su expansión (Vaca et al., 2012). En estos paisajes agrícolas, las prácticas de conservación y, en consecuencia, los patrones del paisaje, están influenciados por la política del gobierno y las decisiones de los agricultores sobre cómo manejan sus tierras. En este contexto, las ANP han surgido como un enfoque de conservación y representatividad de la biodiversidad en donde se reduce la reforestación para planes de aprovechamiento y se promueve la regeneración natural y las prácticas de conservación; de igual forma, se provee de los recursos naturales y servicios ecosistémicos para proveer mejores condiciones de vida a los habitantes de estas áreas y de sus zonas de influencia.

Se puede observar que la agricultura tiene presencia fuerte hacia la parte sur de Tabasco, específicamente en Balancán y Norte de Chiapas, Palenque y Comitán; es posible que esto tenga que ver con prácticas cultivo de palma de aceite y plantaciones de teca (Tectona Grandis L.) y hule (Hevea brasiliensis Muell. Arg.).

Interpretación de los análisis de correlación entre variables

Relación entre las variables Índice de competitividad e Índice de precios al consumidor. En esta gráfica, el IPC es mayor para los departamentos de Guatemala que para los estados de México. En Guatemala el IPC tiene valores de al menos 120. En México el IPC toma valores a lo más de 110. La relación entre el IPC y el índice de competitividad es positiva. Los puntos que marcan la tendencia positiva del ajuste son los que corresponden a municipios de Guatemala. Se conoce que la competitividad favorece a la economía de una región y por tanto los precios al consumidor deberían ser afectados en sentido inverso es decir a la baja. Ya que la correlación es determinada más fuertemente por el conjunto de datos de Guatemala la explicación del resultado opuesto a lo esperado puede venir de este subconjunto de información. El índice de competitividad para Guatemala es un indicador compuesto bastante elaborado y que incluye diversas dimensiones (FUNDESA, 2016). Entre otros aspectos, se incorpora  la infraestructura de servicios y comunicaciones, las capacidades institucionales para la gobernabilidad municipal, indicadores económicos, etc. La mayoría de los municipios guatemaltecos presenta deficiencias en las dimensiones mencionadas, lo que está relacionado directamente con indicadores económicos como el IPC, aún cuando el valor global del indicador sea medio o relativamente alto.

 

Relación  entre las variables Índice de competitividad y Porcentaje de superficie reforestada. En esta gráfica también se observan dos comportamientos distintos para cada país. Guatemala presenta un mayor porcentaje de superficie reforestada en comparación de lo que presentaron los datos para México. La relación entre estas dos variables es positiva. Lo anterior significa que los datos observados plantean que a mayor índice de competitividad, mayor es el porcentaje de superficie reforestada. Contrario al indicador pago por servicios ambientales que es una variable económica, las actividades de reforestación son prioridad en la gestión territorial y de hecho los incentivos para esta actividad son predominantemente gubernamentales o a través de fondos privados gestionados por entidades públicas. De esta forma la reforestación no constituye un indicador económico per se, lo que nos invita a preguntarnos qué hace falta para que la reforestación o el manejo forestal sustentable pueda ser motor de desarrollo para la población local.

La característica particular que se observa para la relación entre estos componentes, es que la variable de Gobernanza Índice de competitividad fue la más significativa para la mayoría de las variables del componente Actividades. Además de que la variable Índice de competitividad hace muy marcada la diferencia de comportamientos distintos entre cada país. Por otra parte, la variable Porcentaje del PIB destinado al gasto público en servicios esenciales, parece no poseer información estadísticamente significativa como para describir a las variables disponibles del componente Actividades.  Por los elementos expuestos anteriormente es importante que se pueda discutir entre expertos de los temas u objetos de estudio, si la competitividad es relevante a la sustentabilidad. O de lo contrario, cómo incorporar la economía verde y el manejo sustentable de recursos en la determinación de la competitividad de municipios, estados y departamentos.

Análisis elaborado por: Fernanda Serna y Edgar González

Discusión de resultados: Alejandro Alcudia, Fernanda Serna y Claudia Coronel 

Compilación de fuentes: Pavel Popoca