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EVALUACIÓN DE IMPACTOS EN
HIDROCARBUROS, MEDIANTE LA
ECONOMETRÍA
M.Sc. Carlos I. Palomares Palomares
Gerente de Operaciones GPSAC
Problema Es evidente, según los entendidos, que desde la década
pasada, el Perú vive un proceso que se desarrolla en base a
un crecimiento por la presencia de actividades primarias
extractivas; si bien es cierto, esto se concretó recién en la
última década, con los procesos de exploración y operación
de pozos, plantas, ductos, entre otros (tanto en petróleo
como en gas).
Grandes Preguntas a resolver
¿se justifica la intervención del estado
durante la aprobación de los
documentos ambientales, sin tener
instrumentos de gestión
estandarizados?, ¿es adecuado, el
acompañamiento del estado en el
desarrollo de las actividades de un
proyecto de esta naturaleza?;
finalmente, ¿es sostenible y viable
continuar con los proyectos de
petróleo en el Perú?.
Primer Momento
De estas finas interrogantes, se desprenden varios momentos; un primer momento donde el estado, otorga los permisos a las operadoras al aprobar los documentos ambientales sin considerar una metodología estándar, lo cual hace difícil prever si el proyecto puede ser o no sostenible intertemporalmente.
Segundo Momento
Hay un segundo momento, donde la empresa privada toma la iniciativa de consolidar acuerdos con las comunidades, mediante el cual logra convenir y consentir algunos aportes para mitigar impactos en favor de las mismas, muy aparte de las regalías y canon que las operadoras puedan estar dejando; esto se logró en esta última década, por recomendación de investigadores sociales, en la cual se indujo a las operadoras para realizar procesos de valoración, que permitan cuantificar los impactos que se podrían originar por la presencia de sus actividades.
Tercer momento
Articular sinergias entre:
Estado, Empresa Privada y Sociedad.
Para ello, es necesario mencionar que el estado debe cumplir un tercer momento, con el rol importante de informar tanto a las operadoras como a las comunidades nativas, campesinas y centros poblados, que existen algunos ejes dentro del sistema de gestión ambiental, en los cuales se debe articular un proyecto en hidrocarburos; el cual se fundamentaría en el principio de eficiencia de la gestión ambienta
Objetivo Medir los Impactos de un Proyecto en Hidrocarburos a
través de la Evaluación de los Estudios de Impacto
Ambiental, utilizando la teoría económica, matemática,
estadística, que sistematizados a través de la
econometría, permitirían la validación de los de las
matrices de Leopold en un EIA.
Indicadores de Evaluacion
INDICADOR VALORES
Carácter (C) Positivo (+) Neutro (0) Negativo (-)
Importancia (I) Alta (3) Media (2) Baja (1)
Ocurrencia (O) Muy probable (3) Probable (2) Poco probable (1)
Extensión (E) Regional (3)
>20%
Local (2)
20%>=5%
Puntual (1)
<5%
Duración (D) Permanente (3)
> 1 año
Media (2)
< 1 año
Corta (1)
< 1 mes
Reversibilidad (R) Irreversible (3) Parcial (2) Reversible (1)
Logit multinomial y la validacion
De esta forma, la utilidad puede ser
definida:
𝑈𝑖𝑗∗ = 𝑥𝑖𝑗′𝛽𝑗 + 𝜀𝑖𝑗
Donde 𝑈𝑖𝑗
∗ , representa la utilidad que recibe el individuo i al
escoger la alternativa j, la que está en función de un conjunto de
variables explicativas 𝑥𝑖𝑗 y parámetros 𝛽𝑖 , que pueden o no
depender de las alternativas de elección.
Máxima Verosimilitud
𝐿 = 𝑃𝑖1𝑑𝑖1. 𝑃𝑖2𝑑12… 𝑃𝑖𝑗
𝑑𝑖𝑗
𝑁
𝑖=1
En este caso, N representa el número de individuos en la muestra, j es el
número de categorías, 𝑑𝑖𝑗 toma el valor de 1 si el individuo i escoge la
categoría j, y 𝑃𝑖𝑗es la probabilidad del mismo de elegir dicha categoría.
Pr 𝑦𝑖 = 𝑘 =exp(𝑥𝑖′𝛽𝑘)
1 + exp(𝑥𝑗′𝛽𝑗)𝐽−1𝑗=1
𝐿𝑛 𝑅𝑃 𝑘,𝑚 = 𝑥𝑖′𝛽𝑘
Grupos de Factores y Medios
con Afectación
GRUPO DE FACTORES
MEDIOS CON
AFECTACION
GP1
Medio Físico, Biológico y
Social
GP2 Medio Físico y Biológico
GP3 Medio Biológico y Social
GP4 Medio Físico y Social
GP5 Medio Físico
GP6 Medio Biológico
GP7 Medio Social
𝐸 𝐹𝐴𝐶𝑇𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1𝐺𝑃1 + 𝛽4𝐺𝑃4 + µ𝑖
Evaluación de la sísmica
Multinomial logistic regression Number of obs = 26
LR chi2(10) = 22.11
Prob> chi2 = 0.0146
Log likelihood = -33.882176 Pseudo R2 = 0.2460
------------------------------------------------------------------------------
F | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
1 GP1 | 3.57924 2.050818 1.75 0.081 -.4402891 7.598769
GP4 | -3.605864 2.441002 -1.48 0.140 -8.39014 1.178411
_cons | 1.666637 1.546253 1.08 0.281 -1.363964 4.697238
-------------+----------------------------------------------------------------
2 GP1 | 2.219026 2.179475 1.02 0.309 -2.052666 6.490718
GP4 | -2.296775 2.675714 -0.86 0.391 -7.541079 2.947528
_cons | .6189926 1.778713 0.35 0.728 -2.86722 4.105205
-------------+----------------------------------------------------------------
4 GP1 | -3.076262 2.358445 -1.30 0.192 -7.69873 1.546205
GP4 | 3.352465 5.81902 0.58 0.565 -8.052605 14.75754
_cons | -3.810582 2.816487 -1.35 0.176 -9.330795 1.709632
-------------+----------------------------------------------------------------
5 GP1 | -1.920977 2.209244 -0.87 0.385 -6.251016 2.409062
GP4 | -2.318751 2.02187 -1.15 0.251 -6.281543 1.644041
_cons | -2.656696 2.531998 -1.05 0.294 -7.619322 2.305929
-------------+----------------------------------------------------------------
6 GP1 | 4.716877 2.019092 2.34 0.019 .7595283 8.674225
GP4 | -4.514029 2.401727 -1.88 0.060 -9.221327 .1932686
_cons | 2.570932 1.461555 1.76 0.079 -.2936623 5.435527
------------------------------------------------------------------------------
Conclusiones
La matriz de impactos debe reflejar una línea base objetiva estructurada por el equipo multidisciplinario, que es parte de un proyecto en hidrocarburos.
Tener en la econometría un instrumento potencial para evaluar y validar los impactos declarados en un documento ambiental como el EIA.
Validar de manera universal las matrices de impacto con un método econométrico que estandarice a todas las metodologías que sirven para elaborar matrices de impacto.
El Modelo Logit Multinomial, se presenta como un modelo adecuado para evaluar impactos en Matrices de Leopold; ya que, su estadístico de prueba de razón de verosimilitud presenta un valor aceptable con respecto al valor de tabla.
Para la evaluación de impactos descritos en un EIA a través de sus matrices de impacto se tendrán que desarrollar criterios cada vez más disgregados para permitir un mayor grado de aproximación en la medición de los impactos potenciales.
Recomendaciones
Proponer nuevos métodos que permitan controlar
mejor el sesgo de los procesos de cualificación en los
procesos de Validación de las matrices de impacto.
No aprobar de parte de los entes responsables del
gobierno, los EIA, sin realizar las validaciones
correspondientes