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Estudios de Economía Aplicada
ISSN: 1133-3197
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Asociación Internacional de Economía
Aplicada
España
Gómez-Limón Rodríguez, J.A.
La reforma de la PAC y la aplicación de la Directiva Marco de Agua: Repercusiones sobre la
agricultura de regadío
Estudios de Economía Aplicada, vol. 20, núm. 1, abril, 2002, pp. 155-195
Asociación Internacional de Economía Aplicada
Valladolid, España
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E S T U D I O S D E E C O N O M Í A A P L I C A D A VOL . 20 - I, 2 0 0 2. P Á G S . 155-195
La reforma de la PAC y la aplicación de la Directiva Marco de
Agua: Repercusiones sobre la agricultura de regadío
GÓMEZ-LIMÓN RODRÍGUEZ, J.A.
Departamento de Economía Agraria. Universidad de Valladolid.
Telf.: 979 10 83 41/Fax: 979 10 83 01. Avda. de Madrid, 57 - 34071 Palencia.
RESUMEN
La agricultura de regadío está influenciada directamente por distintas políticas de la UE, en especial por la
Política Agraria Común (PAC) y por su política medioambiental. Así, mientras la primera dispone de instru-
mentos específicos para el mantenimiento de rentas agrarias (intervención sobre los mercados y ayudas directas
a los productores), la segunda condiciona su desarrollo imponiendo normas que promueven una agricultura
más sostenible. El presente trabajo trata de analizar las interrelaciones entre ambas políticas europeas y su
influencia sobre las zonas regables. En concreto, se analiza cómo la reciente reforma de la PAC ha influido
sobre la función de demanda de agua, de cara a estudiar el impacto que tendría la tarifación que propone la
Directiva Marco de Agua (DMA). Asimismo, se han establecido diferentes escenarios futuros de la PAC al
objeto de estudiar las repercusiones que éstos, en conjunción con la DMA, tendrían sobre estas zonas agrícolas.
Para alcanzar este objetivo se ha optado por la realización de simulaciones a través de modelos de progra-
mación matemática, desarrollados dentro del paradigma de la Decisión Multicriterio. La metodología propues-
ta se ha puesto en práctica en la Comunidad de Regantes del Bajo Carrión (Palencia).
Los resultados obtenidos demuestran la necesidad de coordinación de ambas políticas para conseguir los
objetivos económicos (mantenimiento de rentas agrarias y recuperación de costes), sociales (incremento de
oportunidades de empleo en zonas rurales) y ambientalistas (ahorro de agua y disminución en el uso de
agroquímicos) perseguidos por las mismas.
Palabras clave: Política Agraria Común, Precio del agua, Agricultura de regadío, Decisión Multicriterio,
Escenarios.
ABSTRACT
Irrigation agriculture is directly influenced by different UE policies, especially by the Common Agricultural
Policy (CAP) and by its Environmental Policy. Thus, while the first one implement specific instruments to
maintain agricultural incomes (market interventions and direct subsidies to producers), the second one controls
its development imposing rules focus on the achievement of a sustainable agriculture. This paper tries to
analyse the interrelationships between both European policies and their influence on the irrigated areas. In this
Código UNESCO: 531201, 310301.
Artículo recibido el 30 de agosto de 2000. Aceptado el 16 de abril de 2001.
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way, it is analysed how the recent CAP reform has influenced on the water demand function, in order to study
the impact that the water pricing proposed by the Framework Directive on Water (FDW) would have. Also, it
has been established different future scenarios of the CAP to study their repercussions, at the same time with the
FDW, would have on these agricultural areas.
To reach this objective the study has opted to implement simulations through mathematical programming
models, developed within the Multicriteria Decision Making paradigm. The proposed methodology has been
tested in the Community of Irrigants of the Bajo Carrión (Palencia, Spain).
The results obtained show the necessity of co-ordination between both policies in order to reach the economic
(agricultural incomes maintenance and full cost recovery), social (employment generation y rural areas) and
environmental (water save and agrochemical use reduction) objectives proposed.
Key words: Agricultural policy, Water pricing, Irrigated agriculture, Multicriteria Decision Making, Scenarios.
1. INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS
1.1. La Agenda 2000 y el futuro de la PAC
La historia de la Política Agraria Común (PAC) ha sido, desde su creación en los sesen-
ta, una continua sucesión de cambios, fruto de la necesaria respuesta de los poderes públi-
cos a los sucesivos retos a los que debía hacer frente el sector. En este sentido, la última
modificación importante de esta política común se ha producido en 1999. Efectivamente, a
finales de los noventa existía una serie de circunstancias que exigían una nueva reforma de
la PAC. Buckwell (1997), en un informe publicado por la DG VI de la Comisión Europea,
apuntaba los mayores problemas a los que ésta tendría que haber hecho frente:
a) Insatisfacción social interna por el modelo de agricultura desarrollado por la PAC.
b) Presiones internacionales para la liberalización del comercio de productos agrícolas.
c) La ampliación hacia el Este de la UE.
Para intentar superar todos estos problemas se aprobó recientemente el paquete de me-
didas agrarias incluidas en la Agenda 2000. Esta última reforma ha continuado en la línea
de la reforma del 92, en la medida que ha rebajado de nuevo los precios institucionales y
los ha compensado con subidas de los pagos directos a los productores.
La Agenda 2000 en este sentido se puede considerar como el paso inicial hacia la nueva
Política Agraria y Rural Común para Europa (CARPE), según la denominación dada por el
propio Buckwell, que progresivamente sustituirá el tradicional apoyo al sector (precios
mínimos y ayudas por superficie) por ayudas a la provisión de “bienes medioambientales”
sin precio en el mercado. No obstante, para muchos, esta reciente reforma ha sido un paso
demasiado corto, ya que no ha terminado de solucionar los problemas antes planteados. En
este sentido, y aunque los contenidos de la Agenda 2000 se prevé en vigor hasta el 2006, no
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Estudios de Economía Aplicada, 2002: 155-195 • Vol. 20-I
es de descartar una nueva reforma anticipada, dando nuevos pasos en la línea antes señala-
da.
En este nuevo contexto de la PAC-CARPE, si bien toda la agricultura europea se verá
transformada, son las zonas regables las que más van a acusar tales cambios. Efectivamen-
te, la evolución de la CARPE pone en duda la subsistencia de estos sistemas agrarios emi-
nentemente productivistas. Por un lado la tendencia hacia la liberalización de la produc-
ción supone una desprotección paulatina frente a la competitividad internacional, a la cual
tan sólo podrán hacer frente las zonas regables con mejores estructuras y/o ventajas com-
petitivas. Por otro lado, la incorporación de ayudas relacionadas con la provisión de “bie-
nes ambientales” que plantea la nueva CARPE son mucho más difíciles de justificar en el
regadío que en los sistemas agrarios más extensivos.
Por lo comentado anteriormente, queda patente el interés que tiene la futura evolución
de la PAC-CARPE parala continuidad del regadío, especialmente para aquellas zonas
productoras de carácter continental, como son las de Castilla y León.
1.2. La madurez de la economía del agua y la política medioambiental común de la
UE
Si bien la PAC es una de la mayores preocupaciones para la agricultura de regadío, la
otra política que condiciona su futuro es la relativa a la gestión del agua.
Las sucesivas sequías acaecidas en los últimos años y los incrementos constantes de la
demanda de agua en España, han puesto claramente de manifiesto la creciente escasez
relativa de este recurso. Ambas circunstancias han provocado una intensa polémica sobre
la eficiencia en el uso de este bien por parte de las explotaciones agrarias, que suponen el
80% del consumo total nacional (Ministerio de Medio Ambiente, 1998). La aparente mala
gestión del agua en los regadíos españoles (grandes pérdidas de agua y su aplicación a
cultivos excedentarios, de baja rentabilidad y demandantes de poca mano de obra) ha ser-
vido de argumento para apuntar, como solución indispensable, la aplicación de políticas de
demanda, propias de una economía “madura” del agua (políticas públicas de reasignación
del agua, tarifación del agua y la introducción de mercados del agua). En Sumpsi et al.
(1998) puede encontrarse una completa revisión sobre la justificación y aplicación de las
mismas.
Esta situación de madurez de la economía del agua no es única de España, sino que es
compartida por otros Estados de la Unión Europea (UE). Por este motivo las instituciones
de la UE han decidido desarrollar una política común en materia de gestión del agua. Este
proceso legislativo se inició ya en 1995, cuando la Comisión y el Parlamento Europeo
pidieron a la Comisión que redactara un borrador de Directiva por la que se estableciese un
marco comunitario de actuación en el ámbito de la política de aguas (abreviadamente Di-
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rectiva Marco de Agua, o DMA). Sin embargo, el procedimiento colegislativo seguido ha
provocado que su proceso de aprobación haya sido largo y complicado.
Sin duda uno de los temas más conflictivos en las discusiones institucionales de esta
directiva ha sido el artículo relacionado con la tarifación por el uso del agua, como política
de demanda de agua preferente en el seno de la UE. En las primeras versiones del borrador
de la DMA se imponía a los Estados miembros la obligatoriedad de “recuperar íntegramen-
te todos los costes de los servicios correspondientes al uso del agua”. Lógicamente, la
aplicación de este principio trataba de evitar cualquier tipo de subvención a la utilización
del recurso, especialmente en la agricultura. Sin embargo, y tras no pocas discusiones, la
versión definitiva de la DMA ha suavizado el contenido de este artículo, quedando final-
mente redactado como sigue: “Los Estados miembros deberán considerar el principio de
recuperación de los costes del servicio del agua, incluyendo los costes ambientales”1. El
texto aprobado excluye, pues, la obligatoriedad de recuperar íntegramente los costes. Sin
embargo, lo que sí impone la normativa recientemente aprobada es la introducción antes
del 2010 de las medidas de tarifación del agua necesarias para proveer incentivos a los
usuarios del agua para el uso eficiente del recurso.
Si bien la tarifación del agua es una exigencia ambientalista, la lógica en la que ésta se
basa es puramente economicista. En este sentido, los agricultores de regadío, según la
Teoría Económica, responderían a la introducción de un precio al agua con una reducción
de su consumo, siguiendo una curva de demanda de pendiente negativa. De esta forma el
ahorro de agua conseguido podría redistribuirse entre otros usos, bien productivos, bien
ambientales (caudales ecológicos, etc.), según las preferencias del conjunto de la sociedad.
Esta reasignación de recursos permitiría la mejora de la eficiencia de su uso.
Este conjunto de suposiciones emanadas de la Teoría Económica se han puesto en duda
por distintos autores, quienes han realizado estudios sobre el impacto de la tarifación sobre
regadíos concretos. Para el caso español destacan los estudios realizados por Sumpsi et al.
(1998), Carles et al. (1998), Berbel et al. (1999a y b), Gómez-Limón y Berbel (1999) y
Feijoó et al. (2000). Todos ellos han puesto de manifiesto cómo el establecimiento de
medidas de tarifación puede no estimular los cambios deseados en los usos del agua y,
además, produce efectos colaterales no deseados. Así, hemos de señalar cómo un mayor
1. A este respecto convendría apuntar que la contabilidad propuesta para la recuperación de costes,
considerando únicamente los “costes ambientales” (a parte de los estrictamente operativos), ha sido el
resultado de una visión sesgada del problema. Efectivamente, esta forma de cálculo no considera la
generación de bienes ambientales que induce el regadío: reducción de la desertización, diversificación
del paisaje, generación de oxígeno o la influencia positiva sobre el cambio climático (fijación de CO
2
). En
este sentido, una filosofía mucho más neutra hubiese sido la consideración conjunta de los costes y los
beneficios ambientales que supone la gestión de los recursos hídricos en el medio rural, al igual que la
inclusión de los costes y beneficios de carácter social.
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precio del agua no siempre produce un menor consumo, y en cualquier caso trae consigo
inevitablemente un cambio de cultivos y técnicas agrícolas que implican una menor renta
agraria y reducción de empleo.
Por los motivos apuntados, no cabe duda de la importancia de la aplicación de esta
política para el futuro del regadío, ya que presumiblemente influirá negativamente sobre su
competitividad, y con ello sobre el conjunto del medio rural.
1.3. Objetivo de la investigación
De lo expuesto hasta el momento se deduce como existen dos políticas comunes de la
UE que afectan de forma directa a la subsistencia del regadío europeo, una política agraria
de corte clásico y otra de carácter ambientalista en materia de gestión del agua. Sin embar-
go, es evidente la descoordinación existente entre ambas, ya que en el desarrollo de una se
ignora la evolución de la otra. Así, mientras que la primera promueve una mayor liberaliza-
ción y la competencia de la agricultura europea en el plano internacional, la segunda trata
de imputar costes adicionales a la actividad agraria en el regadío, dificultando con ello su
nivel de competitividad.
El presente trabajo trata de estudiar las interrelaciones entre ambas políticas comunes y
su influencia sobre las diferentes zonas regables. Para ello se propone el uso de la simula-
ción como técnica de resolución de modelos de programación matemática asociados a la
Teoría de la Decisión Multicriterio, siguiendo un enfoque ya conocido. De igual manera, se
pretende realizar una aplicación práctica de la metodología propuesta en base a las mencio-
nadas técnicas sobre una comunidad de regantes concreta (Comunidad de Regantes del
Bajo Carrión, Palencia), analizando cómo la reciente reforma de la PAC ha influido sobre
la función de demanda de agua del regadío, y con ello estudiar el impacto que tendría la
hipotética repercusión total de costes que propone la DMA. Asimismo, se proponen dife-
rentes escenarios futuros de la PAC al objeto de estudiar las repercusiones que éstos, en
conjunción con la DMA, tendrían sobre la agricultura de regadío de la zona de estudio.
Creemos que desarrollos metodológicos en esta línea y su aplicación a sistemas agra-
rios reales son indispensables para que las autoridades responsables sean conscientes de
las consecuencias que tendrían sus decisiones en relación al desarrollo de la política agra-
ria y al régimen económico-financiero del agua.
2. ANTECEDENTES
Antes de pasar a exponer la metodología seguida para esta investigación, es necesario
hacer una breveexposición de los elementos en que ésta se basa: la simulación de escena-
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rios y la modelización a través de la programación matemática. Para ello, a continuación se
justifican los escenarios propuestos para su estudio, relativos tanto a la aplicación de la
DMA como al futuro de la PAC. Igualmente se propone una aproximación multicriterio
como técnica para la modelización de sistemas agrarios reales tan complejos como son los
de regadío.
2.1. El futuro del regadío. Los escenarios propuestos
El presente trabajo pretende simular el comportamiento de los productores agrarios de
regadío ante hipotéticos cambios en su entorno institucional; básicamente referentes a la
aplicación de la DMA (tarifación del agua de riego) y a nuevas reformas de la PAC. Para
realizar, pues, este estudio se ha tenido que definir, por tanto, una serie de escenarios nor-
mativos teniendo en cuenta el futuro de ambas políticas.
2.1.1. Escenarios de la aplicación de la DMA
Ya se ha comentado cómo los Estados miembros tienen la obligación de introducir una
tarifación del agua que, considerando el principio de la repercusión total de su coste, induz-
ca a una utilización más racional del recurso. En este sentido, a la hora de formular escena-
rios de tarifación, el primer inconveniente que se presenta es la falta de datos oficiales
sobre el coste del agua de riego, el cual debería ser tomado como referencia para la aplica-
ción de la DMA en cada Estado. Esta carencia ha intentado superarse por parte de varios
estudios particulares al respecto, pero sin que ninguno de ellos llegue a ser concluyente:
- Naredo y Gascó (1994) estimaron en sus Cuentas Económicas del Agua para España un
coste medio del servicio de 18 ptas./m3, calculado a partir de los costes totales realiza-
dos en infraestructura y otros servicios hidráulicos y su división entre los usos consuntivos
(abastecimiento y riego). Se trata, no obstante, de un coste medio para aguas muy dispa-
res (abastecimiento y riego) y con una imputación de costes algo dudosa (se imputan a
estos consumos el coste realizado, por ejemplo, para la contención de avenidas o manu-
tención de caudales ecológicos). Por eso en ningún caso puede considerarse un coste
relacionado con el uso agrario del agua.
- Segura (1997) estimó los costes unitarios que se precisan para la disposición de agua en
el regadío, calculando los costes correspondientes a más de 80 embalses en España
(amortización y mantenimiento) y los gastos de transporte del agua hasta las Comunida-
des de Regantes. Así, para los embalses de Camporredondo y Compuerto de los que se
abastecen los regadíos objeto de estudio (la CR del Bajo Carrión), el coste estimado del
agua era de 1,7 y 1,6 ptas./m3 respectivamente. En cuanto al transporte por los canales
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correspondientes, el coste sería de aproximadamente 1 ptas./m3. El total, por tanto, no
llegaría a las 3 ptas./m3.
- Escartín y Santafé (2000) realizaron un estudio para calcular la repercusión del coste
del agua a nivel de cuencas hidrográficas, y para el caso concreto del Duero (donde se
incluye la zona analizada), el coste total para el riego resultó ser de 6,77 ptas./m3.
Ante la indeterminación de la aprobada DMA respecto a la magnitud necesaria para la
tarifación y la ausencia de datos oficiales relacionados con el coste del servicio del agua a
la agricultura, en esta investigación se ha optado por considerar 3 escenarios de futuro
diferentes de la tarifación del agua de riego en la zona concreta de estudio:
• Tarifación “blanda”. Se considera una tarifa del agua de 4 ptas./m3. En ningún caso
esta cantidad tendría como finalidad la recuperación de costes totales, pero al menos sí
la provisión de incentivos para el uso eficiente del recurso, tal y como dispone la DMA.
• Tarifación “media”. En un intento de aplicar el principio de recuperación total del
coste del agua en la zona de regadío analizada, una tarifa de 6 ptas./m3 podría conside-
rarse como un valor “razonable”.
• Tarifación “dura”. Este último caso considera una tarifa de 8 ptas./m3. Se trataría de
una repercusión aproximada del coste íntegro del agua, considerando incluso los costes
ambientales.
2.1.2. Escenarios de la PAC
Han sido 5 los escenarios planteados en relación al futuro de la PAC (A, B, C, D y E), a
los cuales deberemos sumar el vigente hasta 1999 (Pre-A), que nos servirá de referencia
para realizar la oportuna comparativa. Las características básicas de estos escenarios son:
• Escenario Pre-A. Se trata de la situación vigente hasta la campaña 1998-1999, la cual
suponía, tras la reforma del 92, unos precios de intervención de los cereales de 119,19
euros/t y unas ayudas directas que variaban según cultivo (ver Tabla 1). La retirada
estaba fijada en el 5%.
• Escenario A. En este escenario se plantean los cambios aprobados en la última reforma
de la PAC de 1999 (Agenda 2000), aplicable en su integridad a partir del año 2002. En
concreto, se trata de una bajada de los precios institucionales de los cereales en un 15%,
compensados parcialmente con una subida de los pagos directos en el mismo porcenta-
je. Así, estos últimos quedarán fijados en 63 euros/t para todos los cultivos herbáceos
de cereales, oleaginosas y proteaginosas (conocidos como cultivos COP) y la retirada
de tierras, excepto para las proteaginosas, para las cuales los pagos son superiores en
9,5 euros. La retirada obligatoria se ha fijado en un 10%.
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Otro cambio destacado introducido por la aprobación de la Agenda 2000 ha sido el
aumento del rendimiento medio asignado a España para el cálculo de las ayudas de los
cultivos herbáceos. Este incremento ha permitido una sustancial subida de los rendi-
mientos teóricos del conjunto del regadío. En concreto, para la comarca en la que se
encuentra la zona de estudio, las subidas pueden observarse en la Tabla 1.
• Escenario B. Se ha considerado para este escenario hipotético la posibilidad de una
reducción de los pagos directos en un 50%. Esta posibilidad de bajada de las ayudas se
podría plantear en un futuro no muy lejano por el desarrollo de los vectores de cambio
de la PAC ya apuntados. El resto de parámetros (reducción de precios de los cereales,
rendimientos teóricos y porcentaje de retirada) permanecen como en el caso anterior.
• Escenario C. Este escenario, en la línea del anterior, plantea la hipótesis de la supresión
total de las ayudas directas. Esta situación, aún poco realista, merece la pena su estudio
para comprobar el impacto que tendría sobre la demanda de agua la liberalización total
de la agricultura. En este caso, los precios de los cereales permanecen como antes, pero
los rendimientos teóricos y la retirada obligatoria se anulan (no tienen sentido en este
contexto de liberalización).
• Escenario D. Este escenario plantea otra tendencia liberalizadora, como es una nueva
bajada de precios de intervención de los cereales, pero en este caso sin subida alguna de
las ayudas. Concretamente, se plantea la posibilidad de una disminución de precio de
los cereales del 30% sobre los existentes antes de la aprobación de la Agenda 2000, lo
que supondría la práctica igualación con los precios mundiales. El resto de parámetros
quedarían establecidos como en el escenario A.
• Escenario E. En la discusión inicial de la Agenda 2000 se planteó la conveniencia de
fijar un rendimiento único para el regadío, que afectaría a la determinación de los pagos
de todos los cultivos COP (incluyendo al maíz) y a la retirada. El efecto que hubiese
tenido esta medida es el que se plantea en este escenario. Para ello se ha considerado un
rendimiento medio de 5,6 t/ha, resultado de una media ponderada de los COP actual-
mente cultivados. El resto de variables permanece como en el escenarioA.
Los escenarios antes planteados pueden observarse de forma resumida en la Tabla 1.
2.2. Aproximación multicriterio
Un principio básicamente aceptado en la Teoría Económica clásica es que el comporta-
miento de los empresarios se rige por la maximización del beneficio. Siguiendo este prin-
cipio, la toma de decisiones de cualquier agricultor, como empresario agrario, se podría
realizar a través de simples modelos de programación lineal cuya función objetivo fuese el
beneficio. Este axioma ha sido, sin embargo, frecuentemente discutido por distintos auto-
res. Éstos consideran que los empresarios a la hora de tomar sus decisiones de producción
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Estudios de Economía Aplicada, 2002: 155-195 • Vol. 20-I
tienen en mente, además del beneficio, otra serie de consideraciones relacionadas con su
entorno económico, social, cultural y ambiental. Piénsese por ejemplo en la aversión al
riesgo, la minimización de capital circulante en la producción, la minimización de la com-
plejidad de gestión, la minimización de la mano de obra ajena y un largo etcétera. En este
contexto el empresario tomará sus decisiones de forma que se intenten satisfacer, en la
medida de lo posible, todos ellos de forma simultánea (Simon, 1972). En el caso del sector
agrario, numerosos estudios empíricos ratifican la diversidad de objetivos tenidos en cuen-
ta por sus productores. De forma particular en España existen pruebas al respecto, tal como
ponen de manifiesto Sumpsi et al. (1993 y 1997), Gómez-Limón y Berbel (1995) y Amador
et al. (1998).
Ante estas evidencias, consideramos necesario analizar el problema económico que nos
ocupa dentro de la estructura teórica del paradigma de la Decisión Multicriterio. En con-
creto, se ha optado por realizar una modelización basada en la Teoría de la Utilidad Multi-
Atributo (TUMA), desarrollada especialmente a partir de Keeney y Raiffa (1976).
Aunque los requerimientos matemáticos necesarios para suponer una función de utili-
dad aditiva pueden llegar a ser realmente restrictivos2, Edwards (1977) y Farmer (1987)
Tabla 1. Escenarios de la PAC
Escenario Pre-A Escenario A Escenario B Escenario C Escenario D Escenario E
(Anterior a la (Agenda (Bajada pagos (Supresión (Bajada (Rto. teórico
Agenda 2000) 2000) directos) pagos directos) precios) único)
Actuales (1999) -15% -15% -15% -30% -15%
Cer. = 54,34
 Oleag. = 94,24
Prot. = 78,49
Ret. = 68,83
Cer. = 63
Oleag. = 63
 Prot. = 72,5
Ret. = 63
Cer. = 31,5
Oleag. = 31,5
Prot. = 36,25
Ret. = 31,5
Cer. = 0
 Oleag. = 0
Prot. = 0
Ret. = 0
Cer. = 63
Oleag. = 63
Prot. = 72,5
Ret. = 63
Cer. = 63
Oleag. = 63
Prot. = 72,5
Ret. = 63
Medio = 3,1
Maíz = 6,5
 Otros cer.= 3,0
Medio = 3,6
 Maíz = 7,5
 Otros cer.= 3,5
Medio = 3,6
 Maíz = 7,5
 Otros cer.= 3,5
Medio = —
 Maíz = —
Otros cer.= —
Medio = 3,6
 Maíz = 7,5
 Otros cer.= 3,5
Medio = 5,6
Retirada 5% 10% 10% 0% 10% 10%
Variación
precios
cereales
Pagos
directos
(euros/t)
Rtos.
teóricos
(t/ha)
2. El principal requerimiento es que la función de utilidad esté compuesta por atributos preferencialmente
independientes unos de los otros. Un atributo r
i
 es preferentemente independiente de otros n-1 atributos
r
j
 si las preferencias relacionadas con diferentes niveles del atributo r
i
 no dependen del nivel que toman
los otros n-1 atributos (véase, por ejemplo, Huirne y Hardaker, 1998). Con ello la utilidad generada por
los n atributos valorados por el decisor en las diferentes alternativas a través de una función matemática
U = U(r
1
, r
2
, ..., r
n
), pasa a ser una función separable U = f{u
1
(r
1
), u
2
(r
2
),..., u
n
(r
n
)}.
164 J.A. Gómez-Limón Rodríguez
Estudios de Economía Aplicada, 2002: 155-195 • Vol. 20-I
han demostrado que este tipo de función de utilidad permite una aproximación sumamente
cercana a la función de utilidad verdadera, incluso cuando las condiciones referidas no son
satisfechas. Por este motivo, en el ámbito agrario normalmente se ha optado por calcular
funciones de utilidad aditivas, especialmente cuando uno de los criterios considerados es el
riesgo. Este estudio ha optado por seguir esta misma línea, y basar sus simulaciones en
modelos matemáticos con una función de utilidad multiatributo aditiva.
La valoración de las distintas alternativas (función de utilidad) en el caso de funciones
aditivas resulta de sumar las contribuciones de cada uno de los atributos considerados
adecuadamente ponderados en función de su importancia. Como los diferentes atributos
están medidos en diferentes unidades, se requiere la normalización correspondiente. Mate-
máticamente resultaría:
∑
=
=
n
j
ijji rwU
1
, i = 1, ..., m
donde U
i
 es el valor de la utilidad de la alternativa i, w
j
 es la ponderación o peso otorgado
al atributo j y r
ij
 es el valor del atributo j para la alternativa i.
La técnica multicriterio elegida para la estimación de la función de utilidad aditiva es la
desarrollada por Sumpsi et al. (1993 y 1997). Nos remitimos a ellos para cualquier consul-
ta en relación a la misma. Esta técnica se desarrolla en concreto a través de los siguientes
pasos:
1. Se define matemáticamente cada atributo i (f
i
), como una función del vector de deci-
siones X
ρ
 (área dedicada a cada cultivo); f
i 
= f
i
 ( X
ρ
). Estos atributos se proponen de
forma apriorística como posibles objetivos tenidos en cuenta por los productores a la
hora de tomar sus decisiones de cultivo.
2. Se obtiene la matriz de pagos. El elemento f
ij
 de esta matriz es el valor del objetivo i
cuando el objetivo j es optimizado.
3. Se resuelve el sistema de q+1 ecuaciones siguientes:
i
q
j
ijj ffw =∑
=1
i = 1, 2, ..., q y 1
1
=∑
=
q
j
jw
donde q es el número de objetivos considerados, w
i
 son las ponderaciones de los
distintos objetivos (las incógnitas), f
ij
 son los elementos de la matriz de pagos y f
i 
 los
valores alcanzados en la realidad por los objetivos, calculados en función de la dis-
tribución de cultivos actual.
165LA REFORMA DE LA PAC Y LA APLICACIÓN DE LA DIRECTIVA MARCO...
Estudios de Economía Aplicada, 2002: 155-195 • Vol. 20-I
4. Si, como normalmente ocurre, el anterior sistema no tiene solución real positiva, es
decir, no ofrece como resultados un conjunto de w
i
 (pesos de cada objetivo), se
resuelve el siguiente programa lineal donde se minimiza la suma de las variables de
desviación:
Min ∑
=
+q
i i
ii
f
pn
1
 sujeto a:
iiiij
q
j
j fpnfw =−+∑
=1
i = 1, 2, ..., q y 1
1
=∑
=
q
j
jw
Se ha demostrado (Dyer, 1977) que los pesos obtenidos en la etapa 4 son consistentes
con la siguiente expresión de función de utilidad separable y aditiva: )(
1
xf
k
w
U i
q
i i
i∑
=
= ;
donde k
i
 es un factor normalizador.
3. METODOLOGÍA
Sobre la base de los elementos anteriores, simulación de escenarios y desarrollo de
modelos de programación multicriterio, la metodología que sigue el presente estudio para
la consecución del objetivo planteado puede esquematizarse como sigue:
Esquema de la metodología del trabajo
Modelo de 
decisión
Toma de 
decisiones
Plan de 
cultivos
Simulación
Entorno 
institucional
Aplicación
de la DMA
Futuro de
la PAC
Criterios
Restricciones
Técnica 
muticriterio
Factores estructura-
les de la explotación
Factores estructura-
les del empresario
Impacto social :
- Generación de empleo
Impacto económico :
- Renta agraria
- Recuperación de costes
Impacto ambiental :
- Consumo de agua
- Consumo de fertilizantes
Atributos 
gestores 
políticos
Eficacia:
metas 
vs.
resultados
166 J.A. Gómez-Limón Rodríguez
Estudios de Economía Aplicada, 2002: 155-195 • Vol. 20-I
Siguiendo este esquema, puede afirmarse que la metodología a desarrollar puede divi-
dirse en tres etapas principales, tal y como a continuación se expone.
En una primera etapa se trata de establecer un modelo matemático multicriterio que
permita la realización de simulaciones sobre la toma de decisiones de los regantes ante losdistintos escenarios institucionales propuestos. Para ello deberán plantearse los elementos
esenciales de cualquier modelo matemático, como son las variables de decisión (los dife-
rentes cultivos admisibles), los criterios tenidos en cuenta por los decisores y el conjunto
de restricciones que limitan sus decisiones de cultivo. Así, mientras que la determinación
de los cultivos posibles no plantea problema alguno (basta con observar la diversidad pre-
sente actualmente en la zona de estudio), criterios y restricciones requieren un análisis más
detallado.
En cuanto a los criterios considerados por los regantes, hemos de comenzar afirmando
que éstos dependen de características psicológicas de los propios empresarios agrarios, y
que normalmente presentan una gran diversidad; se intentan satisfacer conjuntamente va-
rios objetivos en conflicto, tal y como ya se ha comentado. Debido a esta última caracterís-
tica se ha optado por contemplar todos los objetivos considerados por estos productores en
una única función de utilidad multiatributo. Para su estimación se seguirá el procedimiento
multicriterio anteriormente comentado (Sumpsi et al. 1993 y 1997).
La estimación de esta función de utilidad multiatributo se hará en base a los datos obte-
nidos de la situación institucional actual (precio del agua nulo y aplicación del escenario de
la PAC Pre-A). En este sentido es importante apuntar que se asume que dicha función de
utilidad multiatributo obtenida a partir de esta situación puede considerarse como un ele-
mento estructural. En la medida que ésta se corresponde con actitudes psicológicas de los
productores, es razonable pensar que se mantendrá constante en el corto y medio plazo.
Este hecho es clave para la simulación realizada, ya que es esta misma función de utilidad
la que se supone que los productores intentarán maximizar en un futuro, ante cualquier
escenario que se les presente.
En lo que respecta a las restricciones a cumplir en la toma de decisiones, cabe afirmar
que son reflejo de las limitaciones de carácter estructural de las explotaciones (clima, fer-
tilidad del suelo, condicionantes de mercado o de política agraria, etc.). En este sentido el
establecimiento de las mismas se realizará según la información obtenida a partir de una
encuesta al respecto a los propios productores analizados.
Una vez definido el modelo de decisión, podrá desarrollarse la segunda etapa de la
metodología, consistente en la realización de las correspondientes simulaciones. Así, par-
tiendo de los escenarios de la PAC y de la aplicación de la DMA ya adelantados en el
epígrafe anterior, se obtendrán las decisiones tomadas por los productores en los diferentes
casos; los planes de cultivo.
167LA REFORMA DE LA PAC Y LA APLICACIÓN DE LA DIRECTIVA MARCO...
Estudios de Economía Aplicada, 2002: 155-195 • Vol. 20-I
Los planes de cultivo así obtenidos no tienen mayor significación para los gestores de
las políticas agraria y ambiental. En lo que sí tienen interés éstos es en analizar una serie de
valores relacionados con la realidad objetiva, que resultan como consecuencia de estos
planes de cultivo (variables de decisión de los agricultores), en la medida que les permita
cuantificar los impactos resultantes de los instrumentos aplicados por cada política. Nos
referimos en concreto a valores de tipo económico (renta del agricultor y recaudación esta-
tal), social (empleo directo generado) y medioambiental (consumo de agua y demanda de
fertilizantes). El cálculo de estos valores, que denominaremos atributos de los gestores
políticos (Romero, 1993 p. 24), y el correspondiente análisis de efectividad de los instru-
mentos económicos elegidos, serán el núcleo del desarrollo de la tercera y última etapa de
la metodología planteada.
4. APLICACIÓN PRÁCTICA
4.1. Presentación del problema
La evaluación del impacto de las distintas políticas sobre la gestión de los recursos
hídricos necesita concretarse en el análisis de sistemas reales de agricultura de regadío.
Para ello, la aplicación práctica de la metodología propuesta se realizará sobre la Comuni-
dad de Regantes del Bajo Carrión, situada en el centro de la provincia de Palencia, en el
norte de España.
La puesta en riego de la zona data de la década de los setenta, siendo al principio gestio-
nada por la propia Administración. No fue sin embargo hasta 1989 cuando se constituyó
formalmente la Comunidad de Regantes del Bajo Carrión, como órgano interno de gestión
del agua de riego.
En total, la zona comprende 6.600 ha de regadío, integrando a 907 comuneros, lo que
implica una superficie media por explotación de 7,42 ha. El sistema de riego que predomi-
na es por superficie, utilizando el riego por aspersión únicamente en el caso de la remola-
cha.
La dotación media de agua está en torno a los 4.500 m3/ha anuales, repartido durante
toda la campaña de riego. No obstante, debe apuntarse que la sub-cuenca del Carrión es
una de las pocas deficitarias dentro de la cuenca del Duero, por lo cual es normal que en
años secos la dotación sea considerablemente inferior.
La distribución general de cultivos en un año medio sin restricciones de agua, suele ser,
por orden decreciente: cereales de invierno, maíz, remolacha, alfalfa, girasol y otros culti-
vos menores, tal y como se muestra en la siguiente tabla.
168 J.A. Gómez-Limón Rodríguez
Estudios de Economía Aplicada, 2002: 155-195 • Vol. 20-I
Tabla 2. Distribución de cultivos en el Bajo Carrión y sus necesidades hídricas
Cultivo Variable Distribución de cultivos Necesidades medias
de riego (m3/ha)
Cereales de invierno3: 28,7%
Trigo X
1
2.800
Cebada X
4
2.800
Avena X
7
2.800
Maíz X
10
27,7% 7.200
Remolacha X
12
13,8% 4.200
Girasol X
15
5,4% 2.800
Alfalfa X
18
9,1% 7.200
Retirada X
20
1,9% 0
Otros cultivos4 — 13,4% ---
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de la propia CR del Bajo Carrión.
Igualmente la tabla anterior muestra las necesidades medias de agua de riego de los
distintos cultivos. No obstante, conviene indicar que estas cantidades totales anuales, así
como su distribución a lo largo de la primavera y verano (época de riego), son muy fluc-
tuantes, dependiendo de la climatología de cada año (nivel de precipitaciones).
La elección de esta zona para el estudio de un caso real se ha debido tanto a sus carac-
terísticas técnicas (homogeneidad de las explotaciones integrantes en cuanto a dimensio-
nes y suelos), que la hacen muy adecuada para la aplicación de la metodología propuesta,
como a razones de orden práctico, por la buena disposición de datos de calidad.
Las fuentes consultadas para reunir la información necesaria para el estudio (alimenta-
ción de los modelos) fueron tanto oficiales como obtenidas a través de una encuesta reali-
zada a 50 agricultores de la zona. Los datos básicos obtenidos de la mencionada encuesta
pueden encontrarse en el Apéndice 1.
3. En cuanto a los cereales de invierno (trigo, cebada y avena), aunque se simulan posteriormente de
forma independiente, los datos existentes sobre superficie ocupada son únicamente de forma conjunta.
4. Se trata de cultivos como hortícolas, leguminosas, etc. Tan sólo destacar la existencia de un 5,1% de
cultivos leñosos, principalmente chopo, que se ha incluido dentro de “otros cultivos” al no ser modelizable
en un modelo a corto plazo como el que se propone.
169LA REFORMA DE LA PAC Y LA APLICACIÓN DE LA DIRECTIVA MARCO...
Estudios de Economía Aplicada, 2002: 155-195 • Vol. 20-I
4.2. Modelización multicriterio
4.2.1. Construcción del modelo básico de decisión
Tal y como hemos expuesto, el agricultor, como empresario, está obligado a tomar las
decisiones referentes a la producción. Para el caso de las explotaciones agrícolas, la deci-
sión fundamental es establecer qué va sembrar en su tierra; es decir, cuál va a ser su plan de
cultivos. Para ello dispone, como variables de decisión, la posibilidad de asignar a cada
actividad (cultivo) una determinada superficie (xi). Con el valor que conceda a cada una de
ellasel productor pretende la consecución de distintos objetivos. En definitiva, la progra-
mación multicriterio establece matemáticamente los valores de las variables decisionales
eficientes de acuerdo con estos objetivos, simulando el proceso mental del agricultor. La
optimización de los anteriores objetivos está sujeta a distintas restricciones. Variables
decisionales, objetivos y restricciones son, por tanto, los componentes del modelo que
proponemos. Pasamos ahora a una exposición sintética de los mismos.
• Variables
Las variables que se consideran en el modelo son las superficies destinadas a cada uno
de los cultivos (xi) presentes en la zona de estudio, tal y como se expuso arriba (ver Tabla
2).
• Objetivos
En esta primera etapa de la metodología seguida se seleccionan a priori los objetivos
que se suponen más relevantes para explicar el comportamiento de los agricultores del área
de estudio. La elección de estos objetivos concretos se ha realizado tanto por la informa-
ción obtenida de los propios productores analizados en la encuesta, como por las conclu-
siones obtenidas por los estudios previos realizados en esta línea en España (Sumpsi et al.
1993 y 1997 ó Gómez-Limón y Berbel, 1995). En concreto, los objetivos en principio a
considerar son:
a) Maximizar el Margen Bruto (MB).
b) Minimizar el riesgo, contabilizado como la varianza del MB esperado (VAR).
c) Minimizar el uso de la Mano de Obra (MO).
De esta forma serán el MB, la VAR y la MO los atributos que formarán parte de la
expresión matemática que conformarán el subrogado de la función de utilidad.
170 J.A. Gómez-Limón Rodríguez
Estudios de Economía Aplicada, 2002: 155-195 • Vol. 20-I
A continuación se expone brevemente la justificación y definición operativa de los
anteriores objetivos:
- Maximización del Margen Bruto (MB). Los productores agrarios desean maximizar sus
beneficios, al igual que propone la Teoría Económica clásica. Sin embargo, su cálculo
requiere la estimación de algunos costes difíciles de obtener, como por ejemplo las
amortizaciones o los costes generales. Por tanto, se asume que el MB (ingresos – costes
variables) es un buen estimador del beneficio, y que la maximización del beneficio
equivale en el corto plazo a la maximización del MB.
Se ha calculado para cada cultivo (xi) la media de los MB de las diferentes campañas
consideradas (1993-97) expresadas en pesetas constantes de 1997 (MBi), tal y como se
aprecia en el Apéndice 1. Por tanto, la expresión del MB del plan de cultivos es la suma
de los márgenes correspondientes a cada uno de los cultivos:
MB = Σ MBi · xi.
- Minimización del riesgo (VAR). La producción agraria está sujeta a fluctuaciones de
rendimientos y precios, y por tanto el riesgo es un elemento inherente a cualquier siste-
ma agrario. Diversos autores han demostrado la existencia de un comportamiento averso
al riesgo en su proceso de decisión (véase, para una revisión de estudios y aplicaciones
recientes al respecto, Hardaker et al., 1991 y 1997; Berbel, 1993 y Pannell y Nordblom,
1998). Los modelos de decisión, por tanto, deben tener en consideración, además del
criterio clásico del beneficio, la minimización del riesgo como criterio en la elección de
los planes de cultivo.
La base de datos obtenida (Apéndice 1), que engloba el período 1993-97, es la que
ha sido empleada para obtener el riesgo total de cada plan en términos de varianza.
Matemáticamente:
Riesgo total (VAR) = [ ] iti XX
ρρ
cov
Donde [cov] es la matriz de varianza/covarianza del panel de datos de MB del perío-
do considerado, y iX
ρ
es el vector de distribución de cultivo elegido (superficie ocupa-
da por cada cultivo medido en ha).
Este enfoque permite la reducción del riesgo a través de la diversificación de culti-
vos con covarianza negativa, siguiendo el clásico planteamiento de Markowitz (1952).
- Minimización del uso de mano de obra (MO). La mano de obra es uno de los principales
factores de producción empleados en las explotaciones agrarias, constituyendo uno de
171LA REFORMA DE LA PAC Y LA APLICACIÓN DE LA DIRECTIVA MARCO...
Estudios de Economía Aplicada, 2002: 155-195 • Vol. 20-I
los costes más importantes en los distintos cultivos. Sin embargo, el objetivo de su
minimización no proviene exclusivamente de un intento de minorar este tipo de gastos;
debemos entender que la mano de obra es también un indicador de la complejidad en la
gestión de los cultivos. En este sentido el objetivo del empresario agrícola de minimizar
el factor trabajo ha de considerarse igualmente como una tendencia de éstos a evitar la
complejidad gerencial (ver Amador et al., 1998). Por esta razón, la mano de obra, y por
tanto el objetivo asociado, puede calcularse como sigue:
MO = Σ MOi · xi.
Donde MOi es la mano de obra (en jornales) demandada por cada cultivo (xi), tal y
como se muestra en el Apéndice 1.
Los anteriores objetivos serán los que utilizaremos para el cálculo de la matriz de pagos
(siguiente paso de la metodología), con lo que podremos cuantificar la importancia relativa
que tiene cada uno de los objetivos en la toma de decisiones del conjunto de agricultores
analizado. En este sentido, se asume que estos tres objetivos son suficientes para explicar
el comportamiento de los agricultores.
Igualmente debe resaltarse que la elección de los anteriores objetivos se debe en buena
medida a las suposiciones que se establecen sobre las pautas psicológicas y de comporta-
miento de los productores de la zona analizada. La validez o no de éstos es lo que pretende-
mos contrastar con todo el proceso multicriterio que realizaremos a continuación. Sólo con
posterioridad podremos conocer con certeza cuáles de ellos son efectivamente tenidos en
cuenta por estos empresarios y en qué medida.
Como ya hemos mencionado, la consideración de objetivos tales como la minimización
del consumo de agua o del uso de fertilizantes, y en general cualquier otro objetivo de
carácter ambiental o social, no han sido tenidos en cuenta. Esta exclusión es el resultado
lógico de la construcción de un modelo positivista que intenta reflejar el comportamiento
de los regantes, como empresarios agrarios que son. Así, sólo se han tenido en cuenta los
objetivos privados presentes en su toma de decisiones (véase Zekri y Romero, 1993). No
obstante, como luego se observará, el modelo decisional planteado nos permitirá cuantifi-
car los atributos de los gestores políticos, como valores de relevancia para la sociedad
derivados de los objetivos públicos planteados (económicos, sociales y ambientales), y así
establecer en qué medida son efectivos los instrumentos económicos dispuestos por las
distintas políticas en la consecución de los mismos.
• Restricciones
En cuanto a restricciones, el modelo desarrollado cuenta con las siguientes:
172 J.A. Gómez-Limón Rodríguez
Estudios de Economía Aplicada, 2002: 155-195 • Vol. 20-I
a) Utilización de la superficie total (explotación ideal de 100 ha).
b) Limitaciones de la PAC (obligación de retirada de tierras, límite a la superficie de
girasol y cuota de remolacha).
c) Sucesión y frecuencia de los cultivos (según la encuesta realizada a los productores).
d) Limitaciones de mercado y limitaciones tradicionales (aplicable a la alfalfa, único
cultivo en la zona de carácter especulativo).
En el Apéndice 2, junto con el resto del modelo básico planteado, puede observarse de
forma concreta la formulación de cada grupo de restricciones5.
4.2.2. Ponderación de pesos de los objetivos y obtención de la función de utilidad
Una vez definido el modelo, se han optimizando sucesivamente los distintos objetivos
propuestos: maximizar MB y minimizar VAR y MO. Con los valores obtenidos se constru-
ye la siguiente matriz de pagos:
Tabla 3. Matriz de pagos
Valores Óptimos
Valores Alcanzados MB VAR MO
MB (ptas./ 100 ha) 14.127.856 3.413.705 2.776.138 12.328.862
VAR (Ud./ 100 ha) 39.454 558 863 21.283
MO (jornales / 100 ha) 810,3 93,9 40,0 706,5
De esta tabla podemos obtener la información necesaria para comparar los valoresrea-
les de las variables de decisión y los que toman cuando se optimizan los distintos objetivos
por separado, apreciándose los conflictos existentes entre los mismos.
Se nota además que, cuando queremos optimizar un único objetivo, la solución obteni-
da se aleja bastante de la realidad. Esto parece lógico, ya que los agricultores en la práctica
se comportan de acuerdo a un conjunto de objetivos, y no solamente en función de uno
sólo. Lo que se persigue con esta técnica es, por tanto, conocer cuáles son éstos y en qué
medida participan en la toma de decisiones. Para ello, partiendo de la anterior matriz de
pagos, se puede construir el modelo que permite obtener el peso de los diferentes objetivos,
tal y como se dispone a continuación:
Realidad
5. Conviene indicar a este respecto que las restricciones de sucesión números 2, 3 y 4, así como la
frecuencia, son redundantes, ya que son menos restrictivas que las limitaciones de la PAC y del mercado
respectivamente. No obstante, se señalan en el modelo descrito en el Apéndice 2 por su interés explica-
tivo en relación con el modelo desarrollado.
173LA REFORMA DE LA PAC Y LA APLICACIÓN DE LA DIRECTIVA MARCO...
Estudios de Economía Aplicada, 2002: 155-195 • Vol. 20-I
Minimizar 5,706283.21862.328.12
332211 pnpnpn ++
+
+
+
Sujeto a:
14.127.856 W1 + 3.413.705 W2 + 2.776.138 W3 + n1 – p1 =12.328.862
 39.454 W1 + 558 W2 + 863 W3 + n2 – p2 = 21.283
 810,3 W1 + 93,9 W2 + 40,0 W3 + n3 – p3 = 706,5
 W1 + W2 + W3 = 1
Donde ni y pi son respectivamente las desviaciones negativas y positivas respecto al
valor alcanzado en la realidad por el objetivo en cuestión.
De la resolución del procedimiento multicriterio antes expuesto, se han obtenido las
siguientes ponderaciones de los diferentes objetivos:
W1 (maximizar el margen bruto, MB) = 0,8321
W2 (minimizar el riesgo, VAR) = 0,1679
W3 (minimizar la mano de obra, MO) = 0,0000
Ante los resultados obtenidos se puede afirmar que, a nivel agregado, los agricultores
de la CR del Bajo Carrión maximizan el margen bruto (MB) con un peso de 0,8321 y
minimizan el riesgo (VAR) con un peso de 0,1679. Es decir, el comportamiento revelado
por los agricultores a nivel agregado queda subrogado por una función de utilidad del tipo:
U = 83,21% MB – 16,79% VAR
Debe igualmente destacarse que la minimización de la mano de obra, como indicador
de los costes y la complejidad gerencial, no es un objetivo tenido en cuenta por los regantes
objeto de estudio. Este resultado muestra que la hipótesis inicial de su consideración por
parte de estos productores era errónea, descartándose su participación en la función de
utilidad multiatributo.
Para el empleo práctico de la anterior función de utilidad en los modelos de simulación
se deben normalizar primero los pesos, para obtener así unas magnitudes adimensionales
que permitan las operaciones algebraicas correspondientes. Para ello se divide el valor de
los pesos de cada atributo por la diferencia entre los mejores y peores valores que alcanza
cada atributo en la matriz de pagos (puntos conocidos como “ideal” y “anti-ideal” respec-
tivamente)6. Así, el MB se divide por (14.127.856 - 2.776.139) y la VAR por (39.454 -
558), resultando la siguiente función de utilidad transformada:
6 Para la homogeneización dimensional requerida se podrían haber empleado otros factores
normalizadores, como por ejemplo el valor real de los correspondientes atributos. A este respecto no hay
estudios concluyentes sobre las incidencias (sesgos) que pueden suponer el empleo de uno u otro. Se
174 J.A. Gómez-Limón Rodríguez
Estudios de Economía Aplicada, 2002: 155-195 • Vol. 20-I
U = 7,33 · 10-8 MB – 431,69 · 10-8 VAR
Dividiendo toda la expresión anterior por 10-8, la expresión operativa de U puede expre-
sarse como sigue:
U = 7,33 MB – 431,69 VAR
Teniendo en cuenta que la población de estudio (regantes de la CR del Bajo Carrión)
representa un conjunto de productores lo suficiente homogéneo, tanto en sus característi-
cas edafoclimáticas como en su tamaño de explotación, se puede afirmar que la expresión
anterior sí puede considerarse un buen subrogado de la función de utilidad que mide las
preferencias reales de dichos agricultores y será, en consecuencia, la que emplearemos
para la posterior simulación. Será ésta por tanto la que se considere como función objetivo
a maximizar en su toma de decisiones (elección del plan de cultivos).
4.2.3. Simulación de los distintos escenarios. Cálculo de las funciones de demanda
Para la simulación de los escenarios planteados se ha optado por calcular seis funciones
de demanda de agua para riego en la zona de estudio, una por escenario de la PAC propues-
to. El impacto de las diferentes tarifas planteadas como escenarios de aplicación de la
DMA podrá así ser analizado sobre cada una de estas funciones de demanda.
La generación de curvas de demanda de agua exige la construcción de los correspon-
dientes modelos de simulación. Éstos serán semejantes al que nos ha permitido obtener la
matriz de pagos anterior (modelo básico planteado en Apéndice 2), pero cada uno de ellos
se verá modificado en los aspectos relacionados con cada escenario de la PAC, en concreto
lo concerniente a precios y subvenciones que configuran el margen bruto de cada uno de
los cultivos. Esto implica un nuevo cálculo, en cada caso, de los MB de los distintos culti-
vos según los supuestos de los escenarios propuestos en la Tabla 1, así como la redefinición
de la matriz de varianza-covarianza para el cálculo de la correspondiente medida del ries-
go.
Además, todos los modelos deberán tener en cuenta las siguientes consideraciones:
trataría de una casuística en la que ninguna opción puede demostrarse que sea mejor que otra. Para más
información al respecto, con una serie de aplicaciones prácticas, puede consultarse en Romero (1991,
pp. 35-43).
Ante esta indeterminación, se ha optado por asemejar la normalización de la función de utilidad con la
técnica de la programación compromiso (i.e. considerar como factor normalizador el rango del objetivo
correspondiente en la matriz de pagos), tal y como se ha realizado ya en otros trabajos anteriores que
operan con esta misma técnica multicriterio (Sumpsi et al., 1997 ó Amador et al., 1998).
175LA REFORMA DE LA PAC Y LA APLICACIÓN DE LA DIRECTIVA MARCO...
Estudios de Economía Aplicada, 2002: 155-195 • Vol. 20-I
1. La función a optimizar (maximizar) es la función de utilidad anteriormente obteni-
da.
2. Para el cálculo del margen bruto (MBi) de cada uno de los cultivos se considera un
coste extra, generado por la tarifa del agua considerada.
3. Se introducen nuevas actividades para posibilitar la modelización de los cultivos
con riegos deficitarios y de los cultivos de secano realizados en la zona.
A este último respecto hemos de señalar cómo en los modelos de simulación no se va a
asignar una única actividad (variable de decisión, xi) por cultivo. En el interés por modelizar
estos sistemas agrarios con la mayor fidelidad posible, se ha optado por introducir la posi-
bilidad que los agricultores realicen riegos deficitarios y, en caso extremo, cultivos de
secano (sin riego alguno). Así, para los cultivos considerados se han establecido diferentes
dosis de riego (y la posibilidad del secano si ésta es factible) considerándose cada binomio
cultivo-dosis de riego como actividades independientes (xi). A cada una de ellas, lógica-
mente, se les han asignado rendimientos esperados y MB diferentes (ver Apéndice 3).
Planteados así los modelos, la forma de operar para simular el comportamiento de los
agricultores en cada uno de ellos será parametrizar el valor del agua de riego, comenzando
con una tarifa de 0 ptas./m3. Esta tarifa será la que se irá incrementando progresivamente,
incorporándose como un coste variable del cultivo. Así se podrácalcular para cada tarifa el
plan de cultivo eficiente, y con ello el consumo de agua (curva de demanda de agua de
riego), la renta y la recaudación obtenida por el Estado, el empleo generado y los fertilizan-
tes consumidos.
4.2.4. Validación del modelo multicriterio
La validación de todo modelo es clave para testar la calidad de los resultados obtenidos
del mismo. En este sentido, el procedimiento seguido ha sido comparar la situación real
(observada) de la zona de estudio con la situación simulada con el modelo planteado. Este
tipo de comparación en la práctica es el procedimiento más común para validar modelos
(Qureshi et al., 1999).
La siguiente tabla muestra la comparación de los valores observados, tanto en el espa-
cio de objetivos como en el de variables de decisión, con los valores obtenidos por el
modelo desarrollado.
Si bien no existe un umbral o límite que pueda validar los resultados de una simulación
como la que aquí se expone, puede considerarse que la modelización desarrollada repre-
senta una buena aproximación a la realidad. Efectivamente, puede comprobarse que las
desviaciones en el espacio de objetivos no superan el 20% en ningún caso, mientras que el
error absoluto total en el espacio de variables de decisión tampoco supera las 20 ha sobre
un total de 100.
176 J.A. Gómez-Limón Rodríguez
Estudios de Economía Aplicada, 2002: 155-195 • Vol. 20-I
En todo caso, el modelo así planteado rinde unos resultados mucho más cercanos a la
realidad que los que se obtienen con un modelo de programación lineal afín al supuesto de
la Teoría Económica clásica de la maximización del beneficio.
4.2.5. Atributos de los gestores políticos
Los atributos son valores de interés para el analista que se deducen como funciones del
vector de variables de decisión elegidas por los productores. En este sentido, los modelos
desarrollados se han planteado de forma que, junto con la solución de las variables de
decisión (planes de cultivo), obtengan el valor alcanzado por distintos atributos de interés
para los gestores de las políticas agraria y ambiental (atributos de los gestores políticos).
No obstante, ha de reiterarse que estos atributos no son relevantes en la toma de decisiones
por parte de los agricultores, por lo que en ningún caso se han considerado como objetivos
en los modelos desarrollados.
Los atributos de los gestores políticos calculados tratan de analizar de forma especial el
consumo de agua, así como los impactos económicos, sociales y ambientales que la con-
junción de la PAC y la aplicación de la DMA producen sobre el regadío:
Tabla 4. Validación del modelo (100 ha)
Espacio de objetivos Valores Valores Desviación Desviación
observados modelo7 absoluta en %
Margen bruto (ptas.) 12.328.862 13.567.341 -1.238.479 -10,05 %
Varianza (ud.) 21.283 25.362 -4.079 -19,17 %
Mano de obra (jornales) 706,5 795,8 -89,3 -12,64 %
Espacio de decisión Cultivos Cultivos Desviación Desviación
observados modelo5 absoluta en %
Cereales de invierno 33,10 29,94 3,16 9,5 %
Maíz 31,94 34,44 -2,50 -7,8 %
Remolacha 15,97 20,50 -4,53 -28,4 %
Girasol 6,25 0,00 6,25 100,0 %
Alfalfa 10,53 11,91 -1,38 -13,1 %
Retirada 2,20 3,22 -1,02 -46,4 %
TOTAL 100,00 100,00 18,84
7. Valores obtenidos con el modelo considerando el Escenario Pre-A y un precio del agua igual a cero,
tal y como se corresponde con la situación vigente en el momento de la observación.
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Estudios de Economía Aplicada, 2002: 155-195 • Vol. 20-I
• Consumo de agua. La estimación del consumo de agua, medida en m3/ha, es una de las
variables que los gestores de la política ambiental tratan de controlar aplicando los
instrumentos económicos adecuados. Su inclusión como atributo relevante es de interés
para analizar el impacto de la aplicación de la pretendida tarifación (DMA).
• Impacto económico. Este impacto se mide en nuestro modelo a través de los atributos
de margen bruto (estimador de las rentas agrarias) y la recaudación pública procedente
de la tarifación del agua de riego, medidos ambos en ptas./ha.
• Impacto social. En la medida que la agricultura es la principal fuente de empleo en gran
parte de las zonas rurales con regadío, cualquier cambio en las políticas agraria y am-
biental puede afectar a la estructura social de las mismas. Este fenómeno se considera
medible a través del atributo de la demanda de mano de obra en la agricultura de regadío
medido en jornales/ha.
• Impacto ambiental. El principal impacto ambiental de la agricultura de regadío es el
propio consumo de agua, con la consecuente creación de un paisaje más variado, mayor
fijación de CO2, etc. Sin embargo, los gestores políticos en la actualidad están más
concienciados por los impactos negativos, como es el incremento en el consumo de
agroquímicos en estas zonas, elementos causantes de la contaminación difusa. Por este
motivo se considera como atributo relevante para el gestor la demanda de fertilizantes,
como indicador del impacto ambiental de la agricultura de regadío, medido en unidades
de nitrógeno añadido por hectárea (kg de N/ha).
5. RESULTADOS
Una vez planteados los distintos modelos de simulación, uno para cada escenario de la
PAC, se han resuelto sucesivamente parametrizando el precio del agua, obteniéndose como
primer resultado el plan de cultivo elegido por los productores en cada caso. Derivados de
este plan de cultivo, los propios modelos han determinado el valor de los atributos de
especial relevancia para el análisis de la efectividad de los instrumentos económicos em-
pleados por las políticas agraria y ambiental.
Sin embargo, antes de pasar a analizar los resultados que se obtienen de esta simula-
ción, creemos conveniente especificar los supuestos implícitos incluidos en el modelo de
simulación, para ser conscientes de sus limitaciones. Éstos son:
1. Se considera que los precios pagados a los agricultores por los cultivos COP variarán
proporcionalmente a los precios de intervención fijados para cada escenario. En cuanto
al resto de productos (remolacha y alfalfa), al no verse afectados en principio por las
nuevas propuestas, se consideran precios iguales a los actuales. Evidentemente, se trata
ésta de una simplificación que ignora la dinámica de los mercados mundiales de pro-
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Estudios de Economía Aplicada, 2002: 155-195 • Vol. 20-I
ductos agrarios. Sin embargo, ésta puede considerarse como la más plausible de cara a
un análisis neutral del futuro.
2. Se considera que los costes variables se mantienen constantes en los diferentes casos. Si
bien es probable que éstos sean modificados por los productores para alcanzar los ópti-
mos económicos de producción, que varían con el precio de los productos, su
cuantificación exacta se escapa del objeto del presente estudio. Por ello se consideran
estos costes constantes como un buen punto de partida para esta simulación.
3. Se trata de un modelo de decisión a corto plazo, donde se considera una tecnología de
producción fija, sin que se permita la adaptación a través de inclusión de otras nuevas
(por ejemplo, la introducción de un nuevo sistema de riego que disminuya el consumo
real de agua).
Teniendo en cuenta estas limitaciones, además de las propias de carácter geográfico,
pasamos a analizar los resultados más relevantes.
5.1. Funciones de demanda y consumo de agua
Los resultados de las simulaciones antes apuntadas, según escenarios de la PAC, pue-
den observarse gráficamente como curvas de demanda de agua en la Figura 1.
Fig. 1: Curvas de demanda de agua para riego
0
2
4
6
8
10
2.000 2.500 3.000 3.500 4.000 4.500 5.000
Consumo de agua (m3/ha)
P
re
ci
o
 d
el
 a
g
u
a 
(p
ta
s/
m
3 )
Pre-A A B C D E 
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Estudios de Economía Aplicada, 2002: 155-195 • Vol. 20-I
En la figura anterior se puede observar cómo, aunque existen notables diferencias entre
las distintas curvas, todas ellas siguen un patrónsimilar, en cuanto que presentan dos tra-
mos completamente diferenciados:
• Tramo “inelástico”. Durante este primer tramo la reacción es inelástica; es decir, ante
un aumento del precio del agua el agricultor se resiste a cambiar de planes de cultivo
para reducir su consumo de agua.
• Tramo “elástico”. La curva de demanda de agua adquiere para precios mayores una
forma mucho más elástica; es decir, ante aumentos sucesivos del precio, el agricultor
altera sus planes de cultivo introduciendo progresivamente aquéllos con menor consu-
mo hídrico.
Este mismo patrón de comportamiento ya se ha analizado en estudios anteriores, entre
los cuales podemos destacar a Wahl (1989), Montginoul y Rieu (1996), Sumpsi et al. (1998),
Berbel et al. (1999a y b) y Gómez-Limón y Berbel (1999).
Esta circunstancia es muy importante a la hora de afrontar la tarifación del agua, ya que
si se quiere con ello generar un ahorro significativo en su consumo (diminución de las
cantidades demandas por ha) como base para la mejora de la eficiencia en su utilización,
las tarifas deben situarse por encima del tramo inelástico.
La existencia del tramo inelástico se debe básicamente a la rigidez de las estrategias de
adaptación a la tarifación con que cuentan los agricultores. Efectivamente, en la zona de la
meseta en que se encuentra la CR del Bajo Carrión, la única adaptación que pueden realizar
en la práctica es la sustitución de cultivos de regadío por cultivos de secano, habida cuenta
del escaso número de cultivos y técnicas agrícolas posibles (Sumpsi et al., 1998). En la
zona regable analizada, y para todos los escenarios de la PAC planteados, el inicio del
tramo elástico coincide con la sustitución del trigo de regadío por la cebada de secano. Así,
el punto de inflexión que separa ambos tramos se produce cuando la utilidad (rentabilidad
y seguridad en el MB, ponderadas según la expresión multiatributo) aportada por ambos
cultivos se iguala. Hasta dicho nivel de precios apenas se producen cambios de cultivos o
de técnicas (uso de riegos deficitarios). Tras este punto de inflexión, y en un goteo sucesi-
vo, se sustituyen cultivos con alta demanda de agua (por orden: trigo, maíz, alfalfa y remo-
lacha) por otros de secano, hasta llegar a una alternativa cebada-girasol completamente de
secano para tarifas superiores a las 20 ptas./m3.
Pero quizá lo más revelador son las diferencias existentes entre escenarios de la PAC en
cuanto al precio en que cambia la pendiente de las respectivas curvas de demanda (ver
Tabla 5). De la observación de estos resultados se puede deducir que a medida que dismi-
nuyen los precios de los cereales, el tramo inelástico se hace más corto. Así, puede compro-
barse como sucesivamente el punto de inflexión en el escenario Pre-A (sin reducción de los
precios de los cereales) se sitúa en 8 ptas./m3, para bajar a las 6 ptas./m3 en los escenarios
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Estudios de Economía Aplicada, 2002: 155-195 • Vol. 20-I
A, B, C y E (reducción de precios del 15%) y llegar hasta las 3 ptas./m3 en el escenario D
(reducción de precios del 30%). Este comportamiento, por lo comentado hasta el momen-
to, se debe a que con la bajada de precios de cereales el cultivo del trigo en regadío pierde
competitividad relativa en términos de utilidad frente al resto de cultivos (la cebada de
secano en particular), produciéndose la igualación de utilidades entre ambos cultivos para
tarifas más bajas.
Tabla 5. Tramos inelásticos y elásticos de las curvas de demanda
Tramo inelástico Tramo elástico
(ptas./m3) (ptas./m3)
Escenario Pre-A 0-8 > 9
Escenario A 0-6 > 7
Escenario B 0-6 > 7
Escenario C 0-6 > 7
Escenario D 0-3 > 4
Escenario E 0-6 > 7
Otra diferencia a destacar entre las curvas dispuestas sobre la Figura 1 es la posición
relativa de las mismas. En este sentido puede observarse cómo a medida que disminuyen
las subvenciones (Escenarios A, Pre-A, B y C sucesivamente), las correspondientes curvas
se desplazan hacia la izquierda. Este fenómeno cabe imputarlo a la utilidad decreciente que
genera el maíz para sus cultivadores en cada uno de estos escenarios. Efectivamente, con la
disminución de ayudas, este cultivo se vuelve menos rentable (con los pagos directos Agenda
2000, éste se encuentra más subsidiado que el resto de cereales) y además más arriesgado
(el margen depende progresivamente más de los ingresos por ventas, mucho más variable
en el caso del maíz que en los cereales de invierno). De ello puede deducirse que a medida
que las ayudas directas decrecen, el interés, en términos de utilidad, por el mismo para el
productor decae en mayor medida que para el resto de cultivos. Por ello la importancia del
maíz en el plan de cultivos óptimo se reduce en igual medida. Este hecho es importante
para la demanda de agua en la medida que este cultivo es muy intensivo en agua, de manera
que una disminución en su superficie produce como efecto directo el descenso en la de-
manda (desplazamiento a la izquierda).
De las mismas curvas de demanda de agua se pueden deducir igualmente las variacio-
nes porcentuales en el consumo para los diferentes escenarios planteados (ver Tabla 6).
De los anteriores resultados se puede deducir cómo los mayores descensos se corres-
ponden con las siguientes circunstancias: mayores tarifas, menores precios de los cereales
y menores subvenciones. Con estos criterios es fácil comprobar cómo los mayores descen-
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Estudios de Economía Aplicada, 2002: 155-195 • Vol. 20-I
sos en el consumo para tarifas bajas o medias (4 y 6 ptas./m3) se corresponden con el
escenario D de la PAC (liberalización vía descenso de precios). Mientras, para la tarifa más
alta (8 ptas./m3) el mayor descenso se corresponde con el escenario C (liberalización vía
disminución de ayudas).
Los resultados obtenidos para el escenario de la PAC actualmente vigente (escenario A)
muestran cómo sería necesario llegar a tarifas superiores a las 6 ptas./m3 (comienzo del
tramo elástico) para conseguir una disminución apreciable en el consumo de agua. Así, con
una tarifa de 8 ptas./m3, éste se reduciría en casi el 30% sobre el consumo de 1999. No
obstante, es conveniente destacar la mejora producida con respecto al escenario anterior
(Pre-A) en el que, al presentar un tramo inelástico que llegaba hasta las 8 ptas./m3, la
reducción en el consumo apenas llegaba al 8% para la tarifa más alta considerada.
Caso interesante es el escenario E de la PAC. En esta ocasión, tan sólo la igualación de
los pagos directos para todos los cultivos de regadío (igualación de rendimientos teóricos),
provoca una considerable bajada en el consumo para todos los escenarios de la DMA, que
llega a superar el 50% para una tarifa de 8 ptas./m3. Estos resultados están motivados por la
bajada de utilidad relativa del maíz frente al resto de cultivos. En efecto, la igualación de
rendimientos es un claro perjuicio para este cereal, mientras que para el resto de cultivos
COP significa una mejora sustancial. Con ello en este escenario el maíz disminuye de
forma espectacular su importancia cuantitativa en los planes óptimos de cultivo, en favor
de los cereales de invierno, mucho menos exigentes en agua. Tal circunstancia se manifies-
ta en términos de consumo de agua con la significativa bajada ya apuntada.
Tabla 6. Variación en el consumo de agua8
Tarifa = 4 ptas./m3 Tarifa = 6 ptas./m3 Tarifa = 8 ptas./m3
Escenario Pre-A -4,3% -6,5% -8,7%
Escenario A -2,3% -4,8% -29,5%
Escenario B -10,6% -12,3% -44,0%
Escenario C -16,1% -16,1% -51,2%
Escenario D -16,2% -30,0% -40,1%
Escenario E -16,1% -16,1% -51,2%
Variaciones sobre el consumo en 1999 (Escenario Pre-A y tarifa del agua nula), equivalente a 4.751
m3/ha.
8. Detalles sobre la forma concreta de obtención de los valores que aparecen en esta tabla pueden
analizarse en el Apéndice 4.
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Estudios de Economía Aplicada, 2002: 155-195 • Vol. 20-I
5.2. Impacto económico: renta agraria y recaudaciónestatal
La variación del margen bruto total de las explotaciones, motivada por la aplicación
conjunta de la PAC y la DMA, al igual que la recaudación estatal obtenida por la tarifación,
pueden observarse en la siguiente tabla para cada uno de los escenarios propuestos.
Tabla 7. Variación en el margen bruto y la recaudación estatal9
Tarifa = 4 ptas./m3 Tarifa = 6 ptas./m3 Tarifa = 8 ptas./m3
Variación MB Recaudación Variación MB Recaudación Variación MB Recaudación
(%) estatal (%) estatal (%) estatal
(ptas./ha) (ptas./ha) (ptas./ha)
Escenario Pre-A -13,7% 18.179 -20,2% 26.650 -26,3% 34.707
Escenario A -15,8% 18.559 -22,5% 27.141 -28,3% 26.814
Escenario B -32,4% 16.999 -38,2% 25.012 -42,5% 21.290
Escenario C -49,7% 15.945 -55,1% 23.918 -58,9% 18.535
Escenario D -27,6% 15.926 -33,0% 19.966 -37,0% 22.771
Escenario E -13,0% 15.945 -18,4% 23.918 -22,2% 18.535
Variaciones sobre el MB en 1999 (Escenario Pre-A y tarifa del agua nula), equivalente a 147.794 ptas/ha.
Lo primero que el lector puede observar es que todos los casos analizados suponen
pérdidas de rentas para los productores. Efectivamente, estas bajadas del MB total de las
explotaciones son consecuencia del negativo impacto que sobre las economías domésticas
de los agricultores tienen la tarifación del agua y los escenarios de la PAC planteados.
En general, la política de tarifación del agua supone una importante disminución de la
renta de los agricultores, motivada por una doble causa:
- Los pagos originados por el propio precio del agua. El abono de estas cantidades supone
una transferencia de rentas de los agricultores de regadío al Estado, aunque bien es
cierto que en parte tratan de compensar las transferencia de éste último al sector agrario,
realizadas mediante la construcción de las infraestructuras de riego necesarias (embal-
ses, canales, etc.). Este es el principal objetivo de la “recuperación total de los costes”
que promueve la DMA.
- Por el abandono de los cultivos que generan mayores beneficios, normalmente los más
exigentes en agua (maíz, alfalfa o remolacha). Esta pérdida podría considerarse como
una transferencia de rentas a otros sectores de la sociedad, en la medida que el agua
9. Detalles sobre la forma concreta de obtención de los valores que aparecen en esta tabla pueden
analizarse en el Apéndice 4.
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Estudios de Economía Aplicada, 2002: 155-195 • Vol. 20-I
ahorrada con este cambio de cultivos puede generar un aumento de productividad en las
nuevas actividades desarrolladas con su uso.
También los escenarios de la PAC afectan en su mayoría a los productores de forma
negativa. Efectivamente, cualquier evolución de esta política común hacia la liberación
(disminución de precios y/o pagos directos) produce minoraciones de rentas agrarias en
una agricultura tan subsidiada como la europea. La aplicación de estas medidas
liberalizadoras sería en este caso disminuciones en las transferencias de rentas que recibe
el sector, bien del sector público (ayudas por superficie) bien de los consumidores (precios
subvencionados).
Las pérdidas de margen bruto observadas en la Tabla 7 son, pues, el resultado conjunto
de los escenarios de la PAC y de la aplicación de la DMA propuestos. Aunque es imposible
diferenciar en estos valores la importancia porcentual exacta de una y otra política, es
interesante comparar los descensos del escenario Pre-A (aplicación sólo de la DMA) con el
resto. De esta forma podría observarse de forma diferencial la dependencia que tiene el
margen bruto obtenido por los productores en cada uno de los escenarios analizados en
relación a ambas políticas. Con esta simple comparación queda de manifiesto la gran im-
portancia de la tarifación sobre el MB total de los agricultores de regadío, llegando a pro-
ducir pérdidas en éste superiores al 25% para su tarifa más “dura” (8 ptas./m3). Si a dicho
efecto negativo sobre las rentas le sumamos los perjuicios generados por los distintos esce-
narios liberalizadores de la PAC, las pérdidas pueden llegar a superar el 50%. En definiti-
va, la unión de las políticas de tarifación y de liberalización de la PAC supone una pérdida
muy significativa de la rentabilidad de las explotaciones de regadío en la zona de estudio,
que podría provocar el abandono de la propia actividad.
Otro hecho que conviene señalar de los resultados anteriores es que en los casos de
tarifación que se incluyen en el tramo inelástico de las curvas de demanda, las pérdidas de
rentas producidas por la aplicación de la DMA se corresponden con las transferencias al
Estado por el pago de la tarifación (pérdida de renta ≈ recaudación estatal). Sin embargo, si
el nivel de tarifación afecta al tramo elástico, la pérdida de renta se debe tanto a las transfe-
rencias al Estado como a otros sectores en concepto de agua. Por ello, es interesante obser-
var cómo superado el tramo inelástico, la recaudación estatal puede comenzar a descender
(ver, por ejemplo, escenarios A, B, C y E). Así pues, a media que aumentan las tarifas del
agua se incrementa la recaudación, hasta llegar a un máximo (punto de inflexión de la
curva de demanda), a partir del cual ésta decae y las transferencias, ahora en concepto de
agua, se dirigen a los nuevos usuarios del agua ahorrada. Esta circunstancia haría que el
establecimiento de las tarifas por encima del tramo inelástico dificultase la pretendida re-
cuperación total de los costes.
184 J.A. Gómez-Limón Rodríguez
Estudios de Economía Aplicada, 2002: 155-195 • Vol. 20-I
En esta misma línea debemos apuntar que el descenso de rentas motivado por el ahorro
de agua (cambios de cultivos) puede tener justificación social si existen otros consumos
alternativos que puedan remunerar de igual forma el uso del recurso (actividades más pro-
ductivas) o bien, si ésta tiene un empleo ambiental por el que la sociedad esté dispuesta a
pagar vía impositiva. No obstante, si estas circunstancias no se dan, la política de tarifación
sería ineficiente, en la medida que las pérdidas de rentas agrarias se traducirían en pérdidas
globales para la economía.
Las mayores pérdidas de rentas, como es fácil deducir de lo afirmado anteriormente, se
producen en aquellos escenarios que contemplan mayores tarifas, menores precios y meno-
res subvenciones (observar el caso más desfavorable, correspondiente al escenario C para
la tarifa de 8 ptas./m3).
En el caso concreto del escenario actual de la PAC (escenario A), es previsible que los
márgenes brutos totales de las explotaciones decaigan entre un 15 y un 30% según la
tarifación elegida. En relación a este escenario, sin embargo, debemos llamar la atención
sobre dos circunstancias:
- La mayor parte de estas pérdidas se deben a la tarifación del agua, y no a la reforma de
la PAC planteada (similitud en los valores obtenidos entre los escenarios Pre-A y A).
- El nivel máximo de la recaudación estatal estaría alrededor de las 6 ptas./m3, por lo que
tarifas superiores alejarían a las administraciones públicas de recuperar íntegramente
los costes de servicio del agua.
También de interés particular es el caso E (igualación de rendimientos teóricos y de las
ayudas por superficie). Éste es el caso en que se presentan menores pérdidas de renta, y
como se apuntó en el apartado anterior, tiene unas consecuencias importantes sobre el
consumo de agua, sobre todo para tarifas superiores a 6 ptas./m3. Por ello, puede conside-
rarse un buen compromiso entre criterios ambientales (ahorro de agua) y económicos (pér-
didas de rentas inferiores al resto de los escenarios).
5.3. Impacto social: empleo agrario
El incremento del precio del agua produce, paralelamente a la disminución de su consu-
mo, un descenso del empleo directo generado por el sector agrícola, ya que se van sustitu-
yendo cultivos más demandantes de mano de obra por otros con menores requerimientos
de dicho factor. La magnitud de tal circunstancia puede analizarse en la Tabla 8.
Como se puede observar, las pérdidas son mínimas