Introducción

La agricultura bajo riego es la mayor consumidora de agua en México y en el Mundo. De acuerdo con el Centro de Estudios de las Finanzas Públicas, de la Cámara de Diputados. LXIV Legislatura de México (^{CEFP, 2019}) al nivel mundial la agricultura consume 70% del total del agua utilizada en todos los usos consuntivos, en México, 76%.

En la Figura 1 se puedo observar la distribución del clima en México y en la Figura 2, las regiones hidrológico-administrativas (RHA) en las que se ha divido al país para la administración hídrica y el grado de presión sobre el agua en cada una de dichas regiones. Al relacionar ambas ilustraciones se consigue deducir que las RHA con grados altos de presión sobre el agua son la I, II, III, IV, VI, VII y VIII, en las cuales el clima es muy árido, árido y semiárido.

Figura 1 Distribución del clima en México (^{A-BAK, 2014}). 

Figura 2 Grados de presión sobre el agua en las regiones hidrológico-administrativas (RHA) de México (^{CONAGUA, 2018}). 

Debido al clima de México, entre otras razones, las inversiones federales se han concentrado en las RHA I, II, III, IV, VI, VII y VIII, las cuales han sido altamente beneficiadas. Así, se tiene que de 3 291 476 ha sembradas en los Distritos de Riego (DR) durante el año agrícola 2015-2016, 2 770 038 ha correspondieron a dichas RHA, las cuales representan 84.16% del total de hectáreas sembradas en los DR, tal y como se puede constatar en el Cuadro 1.

Por su parte, el número de hectáreas sembradas durante el año agrícola 2015-2016 en las unidades de riego (UR) en las RHA I, II, III, IV, VI, VII y VIII ascendió a 3 128 749, las cuales representan el 80.43% del total. Los DR y las UR de las RHA I, II, III, IV, VI, VII y VIII en el año agrícola 2015-2016 registraron 6 420 225 ha sembradas, esto es 89.4% de la superficie sembrada bajo riego en el país.

Si bien las RH referidas han sido altamente beneficiadas por las inversiones federales en infraestructura para riego, es preciso tener presente que la construcción de las obras de irrigación se realizó, principalmente desde los inicios del siglo XX por los hacendados, no fue sino hasta después ‘de 1924 que se reglamenta el uso de las aguas federales, en 1926 se crea La Ley de Irrigación y la Comisión Nacional de Irrigación, con lo cual se impulsa la construcción de grandes obras de riego’.

Dicha inversión fue, y ha sido, de tal magnitud que ha propiciado la ‘formación o el desarrollo de importantes núcleos de población en función de la atracción que representan las diversas actividades económicas que se han desarrollado alrededor de ellas, lo que ha dado lugar a un fuerte crecimiento de áreas rurales y urbanas enclavadas en los distritos de riego’. Por otra parte, también ha generado ‘condiciones de desigualdad y pobreza, que coexiste con un desarrollo espectacular de las exportaciones agropecuarias en los últimos 20 años’ (^{Flores, 2018}).

Por otro lado, como es sabido, la producción agrícola en México se lleva al cabo en los DR, UR, temporal tecnificado y temporal propiamente dicho o de secano. De acuerdo con el sistema de información agroalimentaria de consulta (SIACON, 2019) de la Secretaría de Agricultura y Desarrollo Rural (SAGARPA, 2019) en el año 2019 se sembraron 20 664 554.08 ha bajo la modalidad de riego y temporal y comprende los cultivos en el año agrícola y las plantas perenes.

De los 20 664 554.08 ha bajo la modalidad de riego y temporal sembradas durante 2019 año agrícola y plantas perenes 14 627 813.1 ha, correspondieron a la modalidad de temporal tecnificado y temporal propiamente dicho. Del total de hectáreas sembradas en al año 2019, 6 036 740.98 ha correspondieron a la modalidad bajo riego -DR y UR o UNDERALES-.

No obstante, de acuerdo con la Comisión Nacional del Agua (CONAGUA) ‘el área con infraestructura que permite el riego es de aproximadamente 6.5 millones de ha, de las cuales 3.3 millones corresponden a 86 distritos de riego (DR) y los 3.2 millones restantes a más de 40 000 unidades de riego (UR)’ (^{CONAGUA, 2018}) y su consumo de agua representa cerca de 80% de la destinada a todos los usos consuntivos en el país, al igual que en los países en vías de desarrollo, como se puede constatar en el Cuadro 2.

Así, por ejemplo, en el año de 2017, del total de agua concesionada, la agricultura bajo riego consumió 76.04% (^{CONAGUA, 2018}), equivalente a 66.8 km³ de un total concesionado de 87.84 km³ (^{CONAGUA, 2018}).

De acuerdo con la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (^{FAO, 2020}), México tiene un potencial de riego para 13.5 millones de hectáreas. Sin embargo, debido a la disponibilidad de agua, dicho potencial se reduce a solo 9.8 millones de hectáreas.

La restricción que impone la disponibilidad de agua para alcanzar el potencial de riego en México se debe, en parte, a que los DR y las UR se construyeron principalmente en zonas áridas y semiáridas (norte y Bajío) del país en las RH I, II, III, IV, VI, VII y VIII, como ya se señaló. Cabe recordar que 60% del territorio de México es árido y que el 63% de la superficie destinada al cultivo requiere del riego (^{Soto, 2003}).

Puesto que en México predominan los climas áridos y semiáridos (51.7%), principalmente debido a que el norte del país está en la franja desértica mundial, -desiertos del Sahara en África, Nefud y Rub al-Jali en la península arábiga y de Thar en la India- (A-BAK’, 2014). México gran variedad de climas.

Por otro lado, de acuerdo con el SIACON (2019) el valor de la producción bajo riego en el año 2019 ascendió a 433, 383, 684.36 miles pesos corrientes; el de temporal, a 241, 984, 111.71. Al dividir dichos valores por el número de hectáreas sembradas, respectivamente, se obtiene que se consiguieron 71.79 miles de pesos corrientes por hectárea de riego y tan solo 16.54 miles de pesos corrientes por hectárea de temporal. De lo cual, se concluye la superioridad del rendimiento de la agricultura bajo riego.

Sin embargo, se concluye equivocadamente que el rendimiento de la agricultura bajo riego es superior al obtenido en condiciones de temporal, porque son procesos productivos no comparables, para ello remito a (^{Montesillo-Cedillo, 2017}). El agua es fundamental para llevar al cabo la producción agrícola bajo riego en México. Sin embargo, a la fecha, existen pocos estudios acerca del aporte que el agua hace al valor de la producción agrícola bajo riego en el contexto nacional. Con lo cual, se genera una percepción de no escasez y puede llevar a una ‘falta de conciencia social sobre el valor real del agua’.

El primer problema que enfrenta la política hidráulica en México es la falta de conciencia social sobre el valor real del agua tanto por parte de la autoridad como de los usuarios agrícolas y urbanos, lo que se manifiesta en un uso ineficiente, muchas veces descuidado, de este recurso (^{Palacios-Vélez et al., 2016}). Además, ‘valorar el agua significa reconocer los valores que la sociedad le asigna al agua y a sus usos, considerándolos en las decisiones políticas y comerciales, incluidas aquellas sobre la fijación de precios adecuados del agua y de los servicios de saneamiento’ (^{Banco Mundial, 2020}).

El desconocimiento del valor del agua, al igual que el desconocimiento de sus costos reales de extracción -para el caso de fuentes subterráneas- en el corto plazo puede propiciar ‘falsa rentabilidad de ciertos cultivos; en el mediano, ausencia de incentivos para realizar mejoras tecnológicas y en el largo plazo, pérdida de competitividad del sector’.

Si bien, resulta necesario conocer el valor del agua en la agricultura bajo riego en México por lo antedicho, existen trabajos en dicha dirección, pero focalizados a DR, estados o presas. Así ^{Zetina-Espinosa et al. (2013}) calculan el valor marginal del agua de riego en el DR 044, Jilotepec, Estado de México, ^{Flores Lozano et al. (2017)} estiman el valor del agua en la producción de fresa en la cuenca del Duero, Michoacán, México, ^{Ríos-Flores et al. (2017}) calculan el precio del agua para la producción de fríjol en el Distrito de Desarrollo Rural 189, Zacatecas, ^{Ramírez Barraza et al. (2019}), estiman el precio sombra o el costo de oportunidad del agua aplicada en el riego para la Región Lagunera, Coahuila y Durango, México y ^{Trujillo-Murillo (2020}) calculan el valor económico del agua de la presa Solís, Acámbaro, Guanajuato, México. El objetivo del presente trabajo de investigación fue calcular el aporte que el agua suministrada hace al valor de la producción de la agricultura bajo riego en México.

Materiales y métodos

Los datos utilizados para realizar la estimación del aporte que el agua hace al valor de la producción agrícola bajo la modalidad de riego en México, así como la fuente de donde se obtuvieron, se presentan en el Cuadro 3.

Sistema de información agroalimentaria y pesquera-Secretaría de Agricultura y Desarrollo Rural (^{SADR-SIAP, 2021}). Se propuso estimar un modelo logarítmico hiperbólico o recíproco logarítmico:

1).

Donde: ln(vp)= al logaritmo natural del valor de la producción agrícola obtenida bajo riego en miles de pesos a precios constantes del año 2013, (1/A)= al recíproco del agua suministrada para riego en hectómetro cúbicos, ambas al nivel nacional; β_i= los parámetros; y u= al término de error.

Se propuso el modelo descrito porque desde la perspectiva de la teoría económica representa una función de producción de corto plazo, cuando se modela con un solo insumo, ceteris paribus, mientras el resto permanece constante (^{Varian, 1999}), en este caso, solo se utilizó el insumo agua suministrada para el riego a nivel nacional.

La elasticidad agua suministrada-valor de la producción agrícola bajo riego (ε) se determinó de acuerdo con el modelo estimado. Esto es: ε= β_i (1/A), dicha elasticidad no es constante. Por lo tanto, se calculó para cada año considerado en el presente trabajo de investigación y para el promedio de dicho periodo, como se acostumbra en la literatura al respecto. En el modelo propuesto se incluyó la variable t (tiempo cronológico) debido a que al realizar la prueba de raíz unitaria de Dicky-Fuller aumentada a las variables incluidas resultaron ser I(0) con tendencia determinista y deriva (intercepto).

Las pruebas de raíz unitaria realizadas a las variables ln(vp) y 1/A, y la estimación del modelo econométrico propuesto se realizaron con el programa Eviews11. A su vez, el modelo propuesto registró dos cambios estructurales, en consecuencia, el modelo estimado fue:

2). En el que D1 y D2 representan variables binarias o dicótomas. D1= 1 durante el periodo 1980-1987 y D2= 1 del año 2008 hasta 2017. Consecuentemente, los modelos obtenidos fueron: para el periodo 1980-1987.

E[ln(vp)/D1= 1, D2= 0, ln(vp)]=

E[ln(vp)/D1= 1, D2= 0, ln(vp)]=

3). Para el periodo 1988-2008. E[ln(vp)/D1= 0, D2= 0, ln(vp)]=

4). Para el periodo 2009-2017. E[ln(vp)/D1= 0, D2= 1, ln(vp)]=

E[ln(vp)/D1= 0, D2= 1, ln(vp)]=

5).

Resultados y discusión

La prueba Dicky-Fuller aumentada de raíz unitaria con tendencia y deriva de ln(vp) proporcionó un valor probabilístico -valor p- de 0.004, la de (1/A), de 0.0039. Por lo tanto, amabas variables tuvieron procesos estacionarios en tendencia y con deriva. El modelo estimado proporcionó los siguientes resultados: ln(vp)= 18.83 - 22561.74(1/A) + 11947.39D1 - 7383.07D2 + 0.029t t 108.22 -2.28 6.88 -3.98 20.57.

Con una R² de 0.97, una R² ajustada de 0.96 y un Durbin-Watson de 1.71. Para corroborar la posible existencia de correlación serial también se aplicó la prueba de Breuch-Godfrey con dos y tres rezagos o retrasos, la cual permitió confirmar la posible existencia de dicha correlación serial. Se confirmó la no existencia de heteroscedasticidad con base en las pruebas de Breusch-Pagan-Godfgrey, Harvey y White.

La correlación serial se ‘corrigió’ con el método propuesto por Huber-White-Hinkley (HC1). La prueba de normalidad de los residuos del modelo estimado se realizó con base en la prueba de Jarque-Bera (J-B) y se obtuvo un valor p de 0.49, con un coeficiente de asimetría de 0.46 y uno de curtosis de 2.75, su histograma (Figura 3).

Figura 3 Prueba de normalidad de los residuos del modelo estimado.  

Los cuales permitieron señalar que dichos residuos están aproximadamente distribuidos de manera normal, pues para que la distribución sea normal la asimetría (skewness) debe ser cero y la curtosis (kurtosis) tres. La prueba J-B fue diseñada para muestras grandes, y 38 observaciones pueden considerarse una muestra no grande (^{Orizont, 2012}).

Con la prueba White aumentada (con términos cruzados) se probó el posible sesgo de especificación del modelo, la cual con un valor p de 0.53 confirmó la correcta especificación. Por su parte, se aplicó la prueba de error de especificación en regresión -RESET, por sus siglas en inglés-, de Ramsey, la cual con un valor p de 0.59 permitió desechar esa posibilidad. Se comprobó la estabilidad paramétrica con las pruebas Cusum y Cusum al cuadrado -of Scuares-, las cuales se pueden observar en las ocho Figuras 4 y 5, respectivamente.

Figura 4 Prueba de estabilidad paramétrica Cusum. 

Figura 5 Prueba de estabilidad paramétrica Cusum al cuadrado. 

Las variables incluidas en el modelo son I(0), como ya se indicó y están cointegradas. Esto último se confirmó con base en la prueba de raíz unitaria aplicada a los residuos del modelo estimado, el estadístico τ de Dickey-Fuller aumentado fue de -3.7 cuyo valor p de Davidson-Mckinnon fue de 0.0344. Por su parte, el estadístico de Durbin-Watson tuvo un valor de 1.86.

De acuerdo con los resultados del modelo estimado, se obtuvo que la elasticidad promedio del agua suministrada-valor de la producción agrícola bajo riego en México para el periodo 1980-1987 fue [(22561.74 + 11947.39) * (1/A)]= [(10614.35) * (2.99461E-06)] = (10614.35) (0.0000299461)= 0.18; para el periodo, 1988-2008, fue de [(22561.74) (1.72449E-05)]= 0.39 y para el periodo 2009-2017, de [(22561.74 +7383.07) (1.56779E-05)]= (29944.81)( 1.56779E-05)= 0.45.

Como el modelo estimado fue logarítmico hiperbólico o recíproco logarítmico, la elasticidad agua suministrada-valor de la producción agrícola bajo riego en miles de pesos constantes de 2013 no es constante, en el Cuadro 4 se puedo observar dicha elasticidad para cada año considerado en la presente investigación, así como su valor promedio para los tres periodos determinados con base en los cambios estructurales detectados y el promedio de todo el periodo considerado en esta investigación (^{Avilés, 2006}).

Con base en las elasticidades del Cuadro 5, se calculó el aporte que el agua suministrada para riego hace al valor de la producción agrícola en pesos constantes de 2013 a nivel nacional. Cabe destacar, que dicho valor tiene tendencia positiva y va desde $0.39 m^-3 en 1987 hasta $1.92 m^-3 en 2017, con un valor promedio durante el periodo considerado de $1.11 m^-3. Resultados, en términos generales, no muy similares a los obtenidos por ^{Flores Lozano et al. (2017)}, los cuales, con base en una función de producción calculan el valor del agua para el cultivo de fresa en $3.67 m^-3 en la cuenca del Duero, Michoacán, México (^{SRR, 2019}).

Con base en un modelo de programación lineal, ^{Zetina-Espinosa et al. (2013}) calculan el valor marginal del agua de riego en el DR 044, Jilotepec, estado de México, entre 0.96 y 5.72 pesos m^-3 en el ciclo otoño-invierno y de 0.03 y 0.29 en el ciclo primavera-verano del ciclo 2008-2009. Para el cultivo de fríjol con riego por bombeo en el Distrito de Desarrollo Rural 189, Zacatecas, México, ^{Ríos-Flores et al. (2017}) estiman el precio del metro cúbico de agua en $0.48.

Para la Región Lagunera, Coahuila y Durango, México, ^{Ramírez-Barraza et al. (2019}), con base en un modelo de programación lineal, estiman el precio sombra o el costo de oportunidad del agua aplicada en el riego y concluyen que para el riego con bombeo es de $1.56 m^-3 y para el riego por gravedad, de $0.91 m^-3, argumentan que el de bombeo es mayor porque tiene una mayor productividad y su índice de pérdida de agua es menor en relación con el riego por gravedad durante el año agrícola 2015-2016.

Por su parte ^{Trujillo-Murillo (2020}), con base en la valoración contingente estiman el valor del agua de la presa Solís, Acámbaro, Guanajuato, México, en $1.00 m^-3. El aporte del agua al valor de la producción agrícola bajo riego estimado en la presente investigación, a diferencia de los trabajos citados, proporciona una visión de su evolución desde 1980 hasta el año 2017 y revela que el aporte del agua ha ido creciendo y probablemente, así continuará.

El valor del agua utilizada en la producción agrícola bajo riego para cultivos y sitios específicos difiere del calculado en la presente investigación, lo cual representa la diversidad climática, edafológica, etcétera, del país y pone de relieve la urgente necesidad de realizar dichas estimaciones por estado, DR y por tipo de cultivo. Así como para el tipo o forma de riego: por gravedad, por bombeo, por goteo, etcétera. Finalmente, la tasa de crecimiento promedio anual, obtenida con base en el modelo estimado, del valor de la producción en términos reales -en pesos de 2013- de la agricultura bajo riego en México desde 1980 hasta 2017 ha sido de 2.98%.

Conclusiones

Las RHA I, II, III, IV, VI, VII y VIII concentran al 84.16% ha de los DR y al 80.43% de las UR. En total, dichas RHA concentran al 89.4% de la superficie total regada en México, por lo cual, podemos decir que los estados de norte y del bajío ha sido altamente beneficiados con las inversiones federales en la construcción de infraestructura para riego.

La agricultura bajo riego en México, al igual que en los países en desarrollo, es la mayor consumidora de agua en México, su uso consuntivo asciende a 66.8 km³ en 2017, lo cual represente el 76.04% del total de los usos consuntivos que asciende a 81.84 km³. La tasa de crecimiento promedio anual, obtenida con base en el modelo estima, de la agricultura bajo riego en México de 1980 hasta 2017 ha sido de 2.98%.

El valor del agua o el aporte que el agua hace al valor de la producción agrícola bajo riego tiene tendencia positiva durante el periodo 1980-2017, va de $038 a $1.92 m^-3 y su valor promedio durante el periodo considerado de $1.11 m^-3. Con la finalidad de aumentar la valoración social del agua se requiere conocer su valor o precio al nivel de DR, UR, estado, presa o cuenca, y por sistema o tipo de riego.