Seguros Agrícolas Basados en Índices Climáticos en Bolivia: Propuesta Metodológica y Diseño de Pólizas Piloto en el Municipio de Anzaldo

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1 Seguros Agrícolas Basados en Índices Climáticos en Bolivia: Propuesta Metodológica y Diseño de Pólizas Piloto en el Municipio de Anzaldo (Versión Preliminar, No Citar) Ricardo Nogales Carvajal, PhD.c. Pamela Córdova Olivera, MSc. Centro de Investigaciones Económicas y Empresariales (CIEE) Universidad Privada Boliviana (UPB) Agosto de 2013 Resumen * Los seguros agrícolas basados en índices climáticos son instrumentos financieros novedosos para la gestión de riesgos de agricultores y aún no son empleados en Bolivia. A diferencia de seguros tradicionales, éstos pueden mitigar e incluso anular el riesgo moral y la selección adversa, permitiendo abaratar sus primas. Esta característica hace de este tipo de seguros un mecanismo atractivo para economías en vías de desarrollo con gran parte de población rural sumida en severas condiciones de precariedad; su promoción por parte del aparato público tiene gran potencial de coadyuvar a la seguridad alimentaria y promover el desarrollo económico. El documento presenta una descripción de aspectos metodológicos y experiencias exitosas a nivel mundial en el diseño e implementación de seguros agrícolas y se analiza el estado actual de desarrollo de este mercado en Bolivia. Se revisan en detalle los fundamentos técnicos de un seguro basado en índices climáticos y se describe y analiza las etapas metodológicas que llevan a su construcción. A partir de ello, se presentan pólizas piloto para la protección de cultivos de trigo de ciclo largo y de papa de ciclo intermedio en el municipio de Anzaldo (sur-oeste de Cochabamba), validando así la metodología propuesta. Clasificación JEL: C14, G20, G22, G28, G29 Palabras Clave: Índices Climáticos, Seguridad Alimentaria, Mercado de Seguros, Seguros Agrícolas, Desarrollo Económico. * Correos electrónicos: El contenido del presente documento es de responsabilidad de los autores y no compromete la opinión de la Universidad Privada Boliviana. Este documento resulta del proyecto de investigación Diseño de un Seguro Agrícola Paramétrico en Bolivia co-ejecutado por el CIEE y el Instituto Nacional de Seguro Agrario, INSA con el auspicio del Programa de Mejora del Ambiente Productivo del Banco Interamericano de Desarrollo. Los autores agradecen especialmente a Edwin Canedo, Zulema Gutierrez, Carlos Espinoza, Rodrigo García y a la Fundación PROINPA. 1

2 1. Antecedentes Ante el innegable cambio climático, manifestado en más y mayores eventos adversos, la administración adecuada de los riesgos de índole climática alcanza especial relevancia, en particular para los agricultores y los gobiernos de países donde la población se concentra en zonas rurales con alta dependencia de la actividad agrícola y pecuaria. Los efectos adversos del cambio climático para la producción agrícola han tornado a este sector más vulnerable a factores exógenos, aspecto que demanda el desarrollo de medidas y acciones complementarias que pueden ir desde intervenciones mediatas de adaptación al cambio climático, hasta complejos procesos de desarrollo de instrumentos técnicos que faciliten la gestión de estos riesgos a través del mercado financiero. Es importante incrementar esfuerzos económicos, humanos y sociales para mitigar los efectos negativos del cambio climático sobre el bienestar de la población rural, la producción agrícola y la seguridad alimentaria, entre otros. Naturalmente, los mercados de seguros existen con el fin de ofrecer instrumentos para la gestión este y otros tipos de riesgos, por lo que la expansión del sistema financiero, en general, hacia zonas rurales revierte una innegable importancia social. El bienestar de la población en zonas rurales hereda la vulnerabilidad de su principal actividad económica a factores exógenos adversos, causados por el clima o por fluctuaciones de precios, por ejemplo. Cuando acaece un efecto adverso, se afecta negativamente, no sólo el bienestar del hogar en el presente, sino también en el futuro, en la medida que los hogares no cuenten con los mecanismos adecuados para hacer frente a esta situación que genera pérdidas de capital físico y humano, incrementando las posibilidad de perpetuar el problema de la pobreza en zonas rurales (Dercon, 2002 y 2009). Asimismo, esta importante exposición a riesgos limita la capacidad de los agricultores para obtener créditos que mejoren su productividad. La falta de instrumentos financieros capaces de mitigar riesgos a la estabilidad de los ingresos de la población rural podría ser vista, entonces, como una posible causa de la persistencia de la pobreza en zonas rurales, pues puede tener serias implicaciones para el crecimiento económico y la equidad social (Werner, 2005). Sin embargo, la expansión del sistema financiero para hacer frente a esta situación no es fácil debido a la presencia de riesgos sistémicos que ha limitado, en cierta medida, las capacidades de las entidades financieras para hacer frente a estos desafíos. Ambos aspectos pueden tender a retroalimentarse, limitando la oferta de productos y servicios financieros, en general y de seguros, en particular, a hogares y empresas vulnerables (Collier, 2012). 2

3 A nivel internacional, se han identificado tanto factores de oferta como de demanda como los limitantes para la expansión de un mercado de seguros hacia sectores rurales. Por el lado de la oferta, resalta la ausencia de instrumentos y tecnologías de medición del riesgo mejor adaptadas a las necesidades de clientes con menores niveles de ingreso y diferente exposición al riesgo en relación a clientes urbanos. Por el lado de la demanda, resalta la baja disposición y/o capacidad a pagar por parte de los potenciales usuarios y la ausencia de una cultura de protección contra riesgos a través del mercado financiero. De acuerdo a Collier (2012), el correcto desarrollo del mercado de (micro) seguros y de seguros rurales reposa sobre dos pilares fundamentales: i) La capacidad de crear una conciencia sostenida sobre los beneficios de las inversiones previsionales y contingentes en una población que no la tiene, o bien es muy limitada y ii) la adecuación de los instrumentos financieros que cumplan cabalmente con dos preceptos: el primero, la gestión de riesgos adecuada a la población con la que se está trabajando y sus particularidades, que en muchos casos pueden resultar en terrenos de innovación y primer acercamiento para los oferentes de seguros y el segundo, la correcta gestión de este riesgo a precios accesibles para un segmento poblacional con capacidad de pago reducida. Países de la región como Argentina y México han desarrollado satisfactoriamente procesos integrales de desarrollo de instrumentos técnicos para mitigar los efectos negativos que trae consigo el cambio climático, a través de la vinculación del sistema financiero con las zonas rurales, concentrados en la oferta de seguros agrícolas. Estos seguros pueden clasificarse en dos tipos: los seguros tradicionales, que se caracterizan por demandar la verificación del daño causado por un evento climático en campo y los seguros basados en índices, donde la evaluación del daño es indirecta. En el caso de los seguros tradicionales, en la región destacan los seguros contra riesgos múltiples y los seguros contra riesgos específicos. En general, los costos de administrar estos seguros en la región son relativamente altos comparados con los montos asegurados en la región, hecho que ha limitado las posibilidades de expansión de la cobertura de estos seguros (Arias & Itorruiz, 2011; Arias & Werner, 2006; Cole et al. 2012). En promedio, los costos de provisión de seguros agrícolas en la región alcanzaron, en 2007, el 29% de las primas brutas, mayores en 11% a los costos en otras regiones, como Asia. En el caso de los seguros basados en índices, la evaluación de daños se realiza mediante el monitoreo de un indicador que presenta una fuerte relación con el rendimiento del cultivo asegurado, como por ejemplo, las condiciones climáticas a las 3

4 que estuvo sometido. Este tipo de seguros es aún poco común debido, principalmente, a la cantidad y calidad de información que requiere para ser construido, además de la relativa complejidad de su diseño técnico. Existen dos categorías dentro de este tipo de seguros, aquellos basados en índices de rendimiento promedio, donde se asocia el rendimiento de cada cultivo asegurado a un rendimiento promedio compuesto por los rendimientos de varios agricultores en un área de cultivo homogénea o bien, los seguros basados en índices climáticos, asociados al comportamiento de ciertas condiciones medioambientales a las que fue sometido el cultivo que se busca asegurar. Los seguros agrícolas basados en índices climáticos surgen como alternativa para reducir los costos de la gestión del riesgo y se basan, fundamentalmente, en el empleo de información climática correlacionada con la producción agrícola para predecir el impacto de un fenómeno climático adverso preciso. Actualmente, este tipo de seguros son empleados exitosamente, por ejemplo, en Costa Rica y México. Por lo expuesto en esta sección, consideramos que la implementación y posterior expansión de este tipo de esquemas financieros para la gestión de riesgos climáticos, tiene un alto potencial para coadyuvar al desarrollo económico y la seguridad alimentaria en Bolivia. El documento está estructurado de la siguiente manera: en la sección 2 se presenta una revisión bibliográfica sobre los mercados de seguros agrícolas a nivel internacional, a fin de poner en contexto las oportunidades y desafíos que presenta el desarrollo de este mercado en Bolivia. En la sección 3 se presentan las particularidades del mercado de seguros agrícolas en Bolivia, sus avances y perspectivas. En la sección 4 se presenta un esquema metodológico para la construcción de seguros agrícolas basados en índices climáticos, tomando en cuenta las particularidades del sector rural en Bolivia. La sección 5 presenta una implementación de esta metodología, como piloto, para cultivos de papa de ciclo intermedio y trigo de ciclo largo en el municipio de Anzaldo (Cochabamba), a fin de probarla y demostrar su idoneidad. Esta implementación piloto permite la cuantificación monetaria del riesgo en el que incurren los productores en esta zona y el costo de asegurar sus cultivos. 2. Revisión Bibliográfica La actividad agrícola presenta riesgos a fluctuaciones de precios de insumos y de venta y riesgos vinculados a la producción, que comprenden condiciones climáticas adversas (heladas, sequías, granizo, etc.), riesgos biológicos (plagas) y geológicos entre otros. Según Werner (2005), cada uno de estos riesgos puede clasificarse como 4

5 catastrófico o no catastrófico, dependiendo de su frecuencia, escala, intensidad y duración. Son considerados catastróficos, aquellos riesgos vinculados a eventos con pérdidas masivas en áreas extensas y que tienden a ser poco frecuentes. Son considerados como no catastróficos, aquellos riesgos que implican menores daños a una región (o un conjunto de ellas) y suceden con mayor frecuencia. Estos riesgos se diferencian de otros riesgos agrícolas, principalmente, por el grado de control humano posible. Los factores no climáticos pueden ser reducidos o mitigados considerablemente gracias a prácticas agrícolas correctas y oportunas, donde las principales limitaciones pueden ser los conocimientos y los recursos financieros de los agricultores. En contraste, el clima no puede ser controlado y constituye un riesgo residual que, ante la dificultad de su gestión por parte del agricultor, debería ser transferido. La mayoría de los seguros agrícolas experimentados hasta ahora han buscado ofrecer cobertura contra riesgos climáticos. En los mercados de seguros agrícolas de América Latina, se han ensayado diferentes esquemas de participación público privada (Werner, 2005). En un espectro de estos esquemas, en el marco de programas financiados íntegramente con recursos públicos, comunes entre los años 50 y 90; ofrecidos generalmente como seguros multi-riesgos, los resultados financieros que se obtuvieron fueron mayoritariamente negativos. Actualmente, en 16 países de la región, el Estado participa activamente en el mercado de seguros agrícolas, ya sea subsidiando primas, ofreciendo fondos para investigación y desarrollo de nuevos productos o adaptando el marco normativo que facilite la participación privada, entre otros (Arias e Itorruiz, 2010). En el otro extremo, existen mercados cuya oferta está compuesta enteramente por instituciones privadas, con operaciones restringidas a regiones con grandes extensiones de cultivo, dominadas por la presencia de grandes agricultores comerciales que cuenten con condiciones suficientes pagar las primas requeridas. De acuerdo a Arias e Itorruiz, (2010), los mercados de seguros agrícolas en expansión en la región están concentrados en México 1, Argentina, Brasil 2, Venezuela y Uruguay. Estos mercados están dominados por seguros para cultivos contra riesgos climáticos múltiples (39.4%) o riesgos climáticos individuales (36.4%); ambas categorías, junto a seguros catastróficos (11%) para cultivos contra riesgos múltiples, hacen el 86% de las primas suscritas en México es el país con el mercado de seguros agrícolas más desarrollado en América Latina y el Caribe. El sector público cuenta con un organismo especializado, Agroasemex, que actúa como una reaseguradora, ofrece, además, seguros por índices a municipios dirigidos a los sectores agrícolas y ganaderos. 2 El 85% de las primas comercializadas se concentran en México, Argentina y Brasil. 5

6 De acuerdo a Burke et al. (2010), son cada vez más numerosas las experiencias en la oferta de seguros agrícolas basados en índices climáticos en América Latina y el mundo (Tabla 1), con casos exitosos destacables en Malawi, México y Centro América, entre otros. A pesar de ello, la mayor parte de estas experiencias han tenido dificultades para ser llevadas a una escala mayor y existe aún considerable ausencia de evidencia empírica, tanto en el impacto de los seguros en el bienestar de la población objetivo, como en el grado de idoneidad de diferentes diseños para facilitar su penetración entre la población (Cole et al., 2012). Una explicación posible se encuentra en las aún importantes limitantes tanto de oferta como de demanda para escalar este tipo de seguros. En la oferta, la dificultad en países en desarrollo para contar con información histórica sobre el clima, la dificultad para ejecutar reaseguros, los altos costos hundidos por la investigación, desarrollo y aprendizaje necesarios. En la demanda, se puede mencionar la baja disposición a pagar por parte de la población objetivo, la falta de confianza de los productores agrícolas hacia nuevos productos y la necesidad de contar con esquemas de subsidios que faciliten la transición. Estas constataciones explican en gran medida el escalamiento de asociaciones entre gobiernos, la cooperación internacional y aseguradoras privadas para financiar el diseño de este tipo de seguros. En muchas ocasiones los gobiernos han utilizado este tipo de esquemas para actuar como reaseguradores de última instancia (en caso de eventos catastróficos), con el objetivo de aliviar la carga fiscal que la respuesta a eventos climáticos supone y para transferir el riesgo a mercados internacionales. Los casos de Malawi, Mongolia, México y la iniciativa de 16 países del Caribe para asegurarse contra riesgos catastróficos 3 son ejemplos en este sentido. 3 La Catastrophe Risk Insurance Facility (CCRIF). 6

7 Tabla 1: Características Principales de Algunos Seguros Agrícolas País/ Región Año Caribe 2007 Colombia 2005 Etiopía 2005 Malawi 2009 México 2003 Mongolia 2009 Administrador de la póliza Gobierno de 16 países del Caribe Gobierno de Colombia World Food Program Gobierno de Malawi Gobierno de México Gobierno de Mongolia Fuente: Burke, et al (2010) Asegurador Instrumento Escala Observaciones CCRIF Crédito de Contingencia del Banco Mundial Axa Re Banco Mundial Agroasemex (compañías estatal de reaseguro) Crédito de Contingencia del Banco Mundial Seguro contra huracanes y terremotos Crédito contingente contra terremotos Seguro paramétrico contra sequías Seguro climático paramétrico para lluvias Seguro climático paramétrico para lluvias Deuda contingente, indexada a pérdida de ganado a nivel país 16 países En curso Colombia Cobertura para 62 mil familias Malawi 800 mil beneficiarios 5000 ganaderos Primas subsidiadas por la cooperación internacional A ser transferido a manos privadas En curso En curso Un esquema de notable éxito en materia de seguros agrícolas es el implementado en México, donde a raíz de los elevados costos para el gobierno de atender los desastres causados por el fenómeno de la Niña a fines de los noventa (estimados en más de 1300 millones de dólares), el gobierno creó el Programa para Atender a la Población Rural Afectada por Contingencias Climáticas (PRACC, Burke et al 2012). Este programa busca reducir la carga fiscal de atención a desastres a través de la creación de e implementación de seguros basados en índices climáticos. A partir de un programa piloto que fue desarrollado en 2002 y aseguró las 75 mil hectáreas, en 2006 la superficie cubierta superó los 1.16 millones de hectáreas. Para 2009, este programa alcanzaba los 3 millones de hectáreas y beneficiaba a más de 800 mil productores Las aseguradoras comerciales se encargan de la implementación de los seguros y las pólizas para los agricultores es parcialmente subsidiada por el gobierno. Actualmente, según Hatch et al. (2012), el 75% de los gobiernos de América Latina y el Caribe le adjudica una importancia alta o muy alta a la gestión de riesgos y seguros agrícolas. Los gobiernos de países donde la actividad agrícola es un pilar 7

8 social y económico muy importante se encuentran más comprometidos con la gestión del riesgo y los seguros agrícolas. Evidentemente, el interés reciente sobre este tema, se explica, en gran medida, por los efectos negativos del cambio climático sobre la estabilidad alimenticia en economías de producción para autoconsumo y la estabilidad de ingresos de los agricultores. Desde esta perspectiva, la gestión de riesgos agrícolas es prioritaria en Bolivia, pero nuestro país tiene aún grandes desafíos en relación a otros países de la región y el mundo; el mercado de seguros agropecuarios nacional presenta el índice de penetración (volumen de primas en relación al PIB agrícola) más bajo de América Latina y el Caribe y es comparable al de países africanos. 3. El Mercado de Seguros Agrícolas en Bolivia De acuerdo a la Autoridad de Pensiones y Seguros (APS), en la última década, la participación de pólizas de seguro agrícola en la producción del mercado de seguros ha sido prácticamente nula. El reducido mercado de seguros agrícolas está constituido por iniciativas en etapas piloto, financiadas a través de ONGs y organismos multilaterales, que fueron reforzadas recientemente por importantes iniciativas públicas. Existe, sin embargo, una importante y creciente voluntad política de propiciar el escenario adecuado para el desarrollo del mercado de seguros agrícolas, pues la Nueva Constitución Política del Estado Plurinacional de Bolivia (2009) demanda el diseño, implementación y administración de un seguro agrícola destinado a coadyuvar al desarrollo rural integral y sustentable con énfasis en la seguridad y soberanía alimentaria. En ese contexto, la Ley Nº 144 de Revolución Productiva Comunitaria Agropecuaria 4 creó el Seguro Agrario Universal Pachamama, con la finalidad de asegurar la producción agraria afectada por daños provocados por fenómenos climáticos y desastres naturales adversos y se reglamenta, parcialmente 5, mediante la implementación del programa Seguro Agrario para Municipios con Mayores niveles de Extrema Pobreza (SAMEP). La operativización del seguro Pachamama está a cargo del Instituto del Seguro Agrario (INSA), que opera bajo tuición del Ministerio de Desarrollo Rural y Tierras y se constituye en una instancia operativa y normativa, con ámbito de competencia en todo el territorio nacional. Entre estos importantes aspectos normativos, destacan los grandes esfuerzos por establecer líneas base de acción específica para el sector agrícola, 4 Nº 144 de 26 de junio de D.S. Nº 0942 de 02 de agosto de

9 desmarcándose como de los más importantes en la región Latinoamericana. Consideramos que, si bien se han desarrollado los primeros cimientos de la construcción de un marco normativo adecuado y promotor del desarrollo integral en Bolivia, queda aún espacio para mayores implementaciones con base en esta marco normativo, para poder evaluar su eficiencia, el impacto social y económico de la implementación de un seguro agrícola y sus repercusiones sobre el desarrollo rural integral y la crisis alimentaria, entre otros. Más experiencias prácticas en este sentido pueden ayudar a disipar la alta percepción de riesgo que tiene el sector de seguros privados sobre el sector agrícola, mejorando los canales de coordinación y mecanismos de evaluación de riesgo y monitoreo del mismo Iniciativas Privadas Entre las iniciativas privadas en temas de seguros agrícolas en Bolivia, resalta la labor realizada por la Fundación para el Desarrollo Productivo y Financiero (PROFIN) orientada a generar innovación financiera para el sector productivo (Tabla 2). Actualmente, PROFIN viene desarrollando tres programas de seguros agrícolas basados en índices de rendimientos, daños y un índice meteorológico. Aunque cada programa tiene importantes particularidades distintivas, la construcción, diseño y operación de estas iniciativas fue posible siempre gracias a fondos de cooperación, programas de apoyo y, en el caso de Uriondo, el aporte de gobiernos municipales. El caso del Fondo de Transferencia de Riesgo (FTR) para el cultivo de uva en el municipio de Uriondo de Tarija, es particularmente atractivo en la medida que, luego de varias etapas previas de investigación, el FTR fue exitosamente transferido a Latina, aseguradora privada, para luego ser transferido nuevamente a reaseguro. 9

10 Tabla 2: Características de los Programas Piloto de la Fundación PROFIN. Fondo de Tipo de Proceso de Programa Localización Modalidad Reserva Riesgos de Administración Indemnización Técnica Cobertura Fondo de Transferencia de Riesgo (FRT) Durazno Fondo de Transferencia de Riesgo - Uva Valle Alto de Cochabamba Uriondo, Tarija Rendimientos Daños PROFIN PROSEDER ASAP PROFIN Gobierno Autónomo Municipal de Uriondo ASAP Fuente: Fundación PROFIN (www.fundacion-profin.org) Helada, granizo, sequía Granizo 1) Monitoreo de parcelas y difusión de buenas prácticas; peritaje aleatorio en cada parcela durante la cosecha 2) Si los rendimientos son inferiores al gatillo, se determina el rango donde sucedió el daño y se indemniza al agricultor. 1) Evaluación del estado del cultivo antes de asegurarlo 2) Seguimiento a las prácticas agrícolas. 3) Si ocurre un fenómeno climático adverso, se realiza la evaluación de los daños y se indemniza Fundación PROFIN EcoFuturo colabora con la recolección de las primas Fundación PROFIN. Cooperativa de Ahorro y Crédito "Churqui" colabora con la recolección de las primas Alianza Seguros participó en una etapa posterior Resultados Primera prueba piloto 40 mil Bs asegurados 5 mil Bs en primas 3 pruebas piloto realizadas 634 hectáreas aseguradas 11.8 millones de Bs. Asegurados 0.67 millones de Bs en primas 0.43 millones de Bs. en indemnizaciones 10

11 Estas experiencias de seguros agrícolas se basan en los tradicionales seguros contra riegos múltiples y riesgo específico (granizo) y el cálculo de las indemnizaciones se hace por mermas en los rendimientos o daños observados. En ambos casos se requiere la presencia de peritos en el lugar, hecho que incrementa los costos de transacción de administrar el seguro. De manera complementaria a las iniciativas descritas, destaca también la experiencia de la ONG Promoción de la Sustentabilidad y Conocimiento Compartido (Prosuco) con el programa Suka Kollus en el departamento de La Paz. Esta ONG desarrolló un sistema de gestión de riesgos para la Unión de Asociaciones Productivas del Altiplano (UNAPA) contra heladas, granizadas, sequías e inundaciones. Para prevenir los riesgos por el impacto que estos fenómenos puedan causar, se monitorean indicadores bioclimáticos y se realiza una valoración participativa de los daños generados (Prosuco, 2010). Los seguros basados en índices climáticos como alternativa para reducir los costos de monitoreo y evaluación del daño aún no han sido implementados en Bolivia debido a un conjunto de factores que son analizados en párrafos posteriores del documento. Aún en etapa de diseño, la fundación PROFIN se encuentra realizando una prueba piloto para productores de vid en los departamentos de Tarija y Chuquisaca, siendo hasta la fecha la única iniciativa para crear un seguro basado en índices climáticos en Bolivia del que se tenga conocimiento El Seguro Agrario para Municipios con Mayores Niveles de Pobreza Extrema (SAMEP) De manera complementaria a las iniciativas privadas presentadas, el SAMEP se constituye en la primera etapa del seguro Pachamama y se constituye en un seguro catastrófico para pequeños productores en los municipios más pobres del país. Este seguro busca proteger los daños a los cultivos agrícolas de trigo, maíz, cebada, avena, quinua, haba, y papa (Tabla 3), causados por factores climáticos como helada, inundación, sequía y granizada. 6 Cabe hacer notar que en Bolivia se han ensayado, sin éxito, productos financieros orientados a brindar cobertura a grandes agricultores que fueron desarrollados en otros países e implementados por aseguradoras instaladas en Bolivia. En 2008, Latina Seguros y la argentina Sancor Seguros lanzaron un seguro Campo Seguro contra riesgos por exceso de lluvias, sequía, vientos huracanados, incendios, heladas y granizo para el sector soyero en Santa Cruz. La cobertura garantiza entre un 50 y un 65 por ciento del rendimiento estimado de un determinado cultivo. Dicho rendimiento se determina teniendo en cuenta los resultados de la zona, el historial del productor y las condiciones tanto técnicas como ambientales en las que se desarrolla el cultivo. La superficie mínima asegurable por cultivo es de 100 hectáreas para el producto multirresgo individual y 300 hectáreas para el Multirriesgo Climático Global. 11

12 Tabla 3: Cultivos Cubiertos Bajo el SAMEP, Superficie Cultivada, Producción y Rendimiento Participación en Superficie Producción Rendimiento Superficie la Superficie Cultivada (Tn) (Tn/Ha) Cubierta Agrícola de (Ha) SAMEP (Ha) Bolivia (2008) Avena % Cebada % Haba % Maíz % Papa % Quinua % Trigo % Total % Fuente: INE, Encuesta Nacional Agropecuaria 2008 y Compendio Agropecuario La participación de estos productos en la producción agrícola es notable. La selección de estos productos fue realizada en función a su importancia en la realidad del sector agrícola en Bolivia, sobre todo para los pequeños productores. En conjunto, estos productos representan poco más del 30% de la superficie cultivada. El monto máximo de indemnización asciende a Bs/Ha. El límite de hectáreas a ser aseguradas es de 3 y la subvención a la prima es financiada al 100% con recursos del Tesoro General de la Nación (TGN). Según el Ministerio de Desarrollo Rural y Tierras y el INSA, en la gestión agrícola (primera implementación), se han registrado a 63 municipios con 91 mil hectáreas con un total de 57 mil agricultores 7, siniestrándose cerca de 8 mil hectáreas. De acuerdo al INSA y la APS, el SAMEP llega a funcionar como un seguro de indemnización uniforme independientemente del tipo de cultivo asegurado. El monto de la indemnización no guarda relación con los costos de producción ni con los ingresos esperados, pero constituye un monto definido para la subsistencia y que permite enfrentar un nuevo ciclo agrícola para los productores. El monto presupuestado para reservas técnicas en la primera implementación alcanzó los 4 millones de dólares. Para la gestión agrícola , se tiene programado trabajar con 115 municipios, es decir, 52 municipios más que en la gestión La Tabla 4 presenta las principales características de los Municipios beneficiados del SAMEP, por Departamento en su primera implementación y los nuevos municipios a ser atendidos para la gestión Seguro Agrario para Municipios con Mayores Niveles de Extrema Pobreza

13 Departamento Tabla 4: Características de los Municipios Beneficiarios del SAMEP por Departamento en su Primera y Segunda Implementación Número de Pobreza Número de Pobreza por Municipios Extrema Municipios Necesidades Población Nuevos por Línea Primera Básicas estimada a para la de Implementación Insatisfechas 2010 Segunda Pobreza Implementación Total Municipios Gestión Chuquisaca % 99.1% Cochabamba % 99.3% La Paz % 98.5% Oruro % 98.7% Potosí % 99.2% Santa Cruz % 99.1% Tarija 1 1 Total Fuente: Elaboración propia con información del INSA En total, se espera que el SAMEP otorgue cobertura a más de 186 mil hectáreas de cultivos correspondientes a 600 mil unidades productivas, alcanzando a más de 868 mil personas (alrededor 200 mil familias) en municipios donde la proporción promedio de la población que vive en pobreza extrema (medida como línea de pobreza para 2001) supera el 89% (INSA, 2012). Las condiciones descritas dan cuenta del hecho que el SAMEP es un seguro tradicional que implica importantes, aunque muy justificadas, inversiones humanas y financieras para el aparato público. Dado que, por mandato constitucional, el seguro agrícola debe ser universal, consideramos que los importantes avances del SAMEP pueden ser complementados por un seguro agrícola basado en índices climáticos, pues potencialmente, implica menos costos de operación permitiendo así, la incorporación paulatina de pequeños y micro productores al mercado de seguros en el país, incluso en un esquema comercial. Es así que se presenta en la siguiente sección un esquema metodológico ordenado que describe el procedimiento técnico adecuado para el diseño de este tipo de seguros, tomando en cuenta las características de las zonas rurales de nuestro país. 4. Lineamientos Metodológicos para la Construcción de Seguros Agrícolas Basados en Índices Climáticos La construcción de un seguro basado en índices climáticos es una tarea intrínsecamente multidisciplinaria que requiere información meteorológica, agro-biológica, financiera y socioeconómica de alta calidad. El diseño de un seguro de este tipo y las condiciones técnicas para su construcción pueden ordenarse en tres etapas (Hatch et al. 2012, Global 13

14 AgRisk 2010 y 2011, Dinku et al. 2009): i) La indexación de riesgos climáticos en la zona de interés, ii) La cuantificación del riesgo climático y iii) El diseño del contrato de seguro Indexación de Riesgos Climáticos La indexación del riesgo climático consiste en identificar y cuantificar una o más variables climáticas que presenten un alto grado de correlación con el rendimiento de los cultivos en una determinada zona 8. La cuantificación de esta(s) variable(s) se constituye en el índice climático que representa el rendimiento de los cultivos y que permite monitorear estos últimos, indirectamente, a través de estaciones meteorológicas. El índice climático puede ser definido, por ejemplo, como la precipitación pluvial acumulada durante todo el ciclo agrícola o en una determinada parte o determinadas etapas del ciclo agrícola del cultivo de interés, o bien la temperatura máxima o mínima registradas en un periodo determinado. Entre los beneficios de la indexación, destaca la reducción de la selección adversa para el asegurador, pues la variable monitoreada (un elemento climático) impacta de la misma manera a todos los agricultores de un cultivo determinado en una zona geográfica delimitada. Asimismo, la indexación del riesgo climático puede reducir el riesgo moral para el asegurador, pues las condiciones climáticas no pueden ser influenciadas por los agricultores. Sin embargo, es importante tomar en cuenta que estos beneficios de la indexación climática se ven mitigados por la posibilidad de disociaciones entre el índice climático y el rendimiento. Esta situación es llamada el riesgo de base y surge del hecho que, aunque muy alta, la (cor)relación entre el índice y el rendimiento no puede nunca ser perfecta; éste último presenta otros factores determinantes además del clima. De no ser correctamente gestionado, este riesgo puede influir negativamente en la estabilidad y sostenibilidad de este tipo de seguros, pues de ser sistemático, puede disuadir a sus demandantes de adquirirlo y anular posibilidades de provisión comercial de este tipo de pólizas. Ante estas remarcas y a fin de mitigar el riesgo de base, queda claro que un índice climático nunca puede ser extrapolado, pues se trata de una variable muy específica para una determinada zona y una determinada variedad de un cultivo. De manera práctica, la indexación de riesgos climáticos requiere la identificación y el análisis de la relación histórica que existe entre un cultivo determinado y las condiciones climáticas a las que ha sido sometido. Para esto, tres elementos son fundamentales (ver por ejemplo, Hatch et al. 2012): i) una serie histórica completa y de alta periodicidad de las condiciones climáticas en la zona, ii) las características fenológicas del cultivo en cuestión y iii) una serie histórica del rendimiento de los cultivos. Estos tres elementos deben tener 8 Por supuesto, en estas condiciones, el coeficiente de correlación indica la fuerza de relación causal de la(s) variables(s) climática(s) sobre el rendimiento de los cultivos. 14

15 características particulares y bien definidas para servir de base para la construcción de un seguro basado en índices climáticos Sobre la serie histórica de condiciones climáticas Una correcta medición de las condiciones climáticas en la zona de interés es el corazón mismo del índice climático. Frecuentemente, en países en vías de desarrollo, el monitoreo de condiciones meteorológicas a nivel local es aún rudimentario (Global AgRisk, 2010 y 2011). En países como Bolivia y otros países de la región andina, se han realizado y se realizan aún tanto esfuerzos públicos como privados para el monitoreo de condiciones meteorológicas a nivel local a través de la implantación y mantenimiento de estaciones privadas y públicas (Michel, 2012). Sin embargo, en la medida en que estos esfuerzos no hayan dado lugar a un sistema centralizado de información meteorológica, es conveniente tomar en cuenta únicamente estaciones de carácter oficial para la construcción de dicho índice (Hatch et al., 2012) 9. En efecto, dado que este índice, al representar la variable que el demandante de la póliza quiere asegurar, se constituye en la variable principal de la póliza del seguro; su transparencia y confiabilidad, tanto para oferentes como demandantes de este instrumento financiero es de suma importancia. En series históricas de larga data extraídas de estaciones meteorológicas, es común encontrar datos faltantes por motivos de mantenimiento de las estaciones o periodos de malfuncionamiento de las mismas. Estos datos faltantes deben ser estimados para poder construir un índice climático, pues desconocer ciertas características climáticas en un momento dado conlleva el desconocimiento del índice mismo y por ende del riesgo agrícola 10. Existen diversas técnicas para la estimación de datos faltantes 11 (Medina, 2008); la mayoría de éstas reposa en una extrapolación espacial que consiste en identificar estaciones aledañas a la estación de interés y que operan en condiciones similares, llamadas estaciones referenciales, para poder inferir los datos faltantes en la estación de interés. La aplicación de la extrapolación espacial se constituye en un método confiable de estimación de datos faltantes, en la medida en que se logre identificar estaciones de referencia sean muy similares a la estación de interés. Entre estas condiciones de similitud se encuentran, principalmente, la cercanía geográfica y la altura a la se encuentran ubicadas (Global AgRisk, 2010 y 2011). El grado de satisfacción de estas condiciones puede ser 9 En el caso boliviano, la información climática oficial es aquella gestionada por el Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI), bajo tuición del Ministerio de Medio Ambiente y Agua. 10 Si bien no podría consensuarse un límite superior para los datos faltantes, AgRisk (2010 y 2011) sugiere un valor alrededor del 6% como una referencia. 11 Según el Banco Mundial (2010), los datos faltantes no pueden superar el 5% de la base de datos para poder ser completados mediante alguna técnica. 15

16 medido a través de la correlación que existe entre los datos registrados por la estación de interés y cada estación de referencia. Entre las técnicas determinísticas más comunes e intuitivas de extrapolación espacial se pueden mencionar i) el promedio simple de los datos registrados en las estaciones de referencia, que se constituye quizá en la técnica más intuitiva y sencilla 12 ; ii) la combinación lineal ponderada de los datos de las estaciones de referencia, de acuerdo a la cual, la información de la estación de interés es reproducida a partir de una combinación lineal convexa de los datos de las estaciones de referencia ponderados por el coeficiente de correlación de Pearson entre cada una de ellas y la estación de interés 13, y iii) la regresión múltiple de la información de la estación de interés sobre aquella de las estaciones de referencia, lo que consiste en asumir una relación de causalidad imperfecta de la información de las estaciones de las estaciones de referencia sobre la información de la estación de interés 14. Las tres técnicas determinísticas de imputación mencionadas pueden ser evaluadas a partir de su Error Cuadrático Medio (ECM):,,, donde T es la magnitud de la serie temporal de la información registrada por la variable de interés. Esta relación captura la diferencia entre la información originalmente registrada por la estación de interés y su predicción o estimación a partir de la técnica aplicada. El cuadrado en la expresión se emplea para que elementos de magnitud comparable, pero de signos contrarios, no se cancelen en la sumatoria. En efecto, mientras mayor sea la distancia entre 12 Esta técnica consiste en imputar lo datos faltantes de la estación de interés, a través de la reproducción de la información de esta última de la siguiente manera:,, donde, representa el valor estimado de una determinada variable climática en la estación de interés en un periodo t determinado y, representa los datos registrados para la misma variable climática en la i-ésima estación de referencia identificada en el mismo periodo t, con 1, el número de estaciones de referencia identificadas. Si bien intuitiva, esta técnica tiene el defecto de considerar a todas las estaciones de referencia identificadas como igualmente importantes al momento de la imputación. 13 $ & La imputación realizada de la siguiente manera: X" #$%,% ', donde. es el coeficientes 16 # ) X (*+& &,-',% ( de correlación de Pearson de la información registrada por la estación interés con la información de la i-ésima estación de referencia. Este método corrige el promedio simple otorgando en la imputación, una mayor ponderación a las estaciones de referencia que registren datos climáticos similares a aquellos de la estación de interés con mayor frecuencia. 14 Esta relación de causalidad se representa de la siguiente manera:, /,0 12, donde el coeficiente de regresión / representa la fuerza de relación causal entre la i-ésima estación de referencia y la estación de interés. El término residual en la ecuación anterior captura otros elementos explicativos de la información registrada en la estación de interés en el periodo t que no son la información de las estaciones de referencia. En el marco de esta técnica, este término residual trata de ser minimizado para ajustar el modelo lo mejor posible a los datos observados. Una vez calculados los estimadores de los coeficientes de regresión, /3, la información de la estación de interés es reproducida a través de la siguiente relación:, /3,0

17 la información real y la información estimada, sea cual sea su sentido, mayor es la imprecisión en la imputación de datos faltantes Sobre las Características Fenológicas del Cultivo La determinación y posterior construcción de un índice climático adecuado requieren identificar y medir el efecto que tienen diferentes condiciones climáticas sobre el desarrollo biológico natural del cultivo de interés. Los periodos del ciclo vital del cultivo se denominan etapas fenológicas y se dividen de acuerdo a la manifestación de cambios visibles en el cultivo 15. La magnitud y/o la existencia de una relación entre el rendimiento de un determinado cultivo y las condiciones climáticas reinantes en el momento de su desarrollo dependen de la etapa fenológica que se considere. Es fácil imaginar, por ejemplo, que bajos niveles de precipitación pluvial pueden provocar un stress hídrico, es decir, un perjuicio al rendimiento del cultivo por falta de humedad, diferente en función del momento en el desarrollo del cultivo en el que se manifieste. Así, queda claro que la selección de un índice climático adecuado requiere analizar la relación entre las condiciones climáticas y el rendimiento del cultivo de manera diferenciada según las distintas etapas fenológicas de este último. Un índice climático adecuado puede ser un conjunto de condiciones climáticas en etapas fenológicas críticas. Por ejemplo, Lara et al. (2011) identificaron, para el caso de cultivos de café en Honduras y Nicaragua, que el índice climático adecuado está conformado por la precipitación acumulada durante tres fases de este cultivo, pero con ponderaciones diferenciadas para la precipitación en cada fase, en acorde al stress hídrico que genera un déficit de lluvia para el cultivo. Estas constataciones hacen evidente, una vez más, la imposibilidad de extrapolación del índice climático, pues se recuerda que la fenología de un cultivo determinado es propia de la variedad considerada y se encuentra fuertemente influenciada por las prácticas agrícolas (por ejemplo, el momento de la siembra, que marca el inicio del ciclo fenológico) y las características del suelo. 15 La fenología es la rama de la biología que estudia la relación que existe entre las condiciones climáticas y el ritmo de manifestación de los diferentes periodos del ciclo vital de un cultivo, relación que se encuentra fuertemente influenciada por las prácticas agrícolas, las características del suelo y la variedad del cultivo en cuestión, que define sus características genéticas. Entre algunas etapas fenológicas genéricas se pueden citar la foliación (aparición de hojas), la floración (aparición de flores), la fructificación (aparición de frutos) y la senescencia (caída de hojas y madurez del cultivo). Sin embargo, cada cultivo e incluso cada variedad de cultivo, puede presentar etapas fenológicas más diferenciadas de acuerdo a sus características genéticas. 17

18 Sobre la Serie Histórica de Rendimientos Para identificar el índice climático adecuado, la información histórica sobre condiciones climáticas y la fenología del cultivo de interés deben ser contrastadas con la información histórica de los rendimientos de dicho cultivo. En países en vías de desarrollo, el histórico de rendimientos, de existir, es comúnmente de muy corta duración y de calidad rudimentaria (Osgood et al., 2007). Para paliar esta deficiencia, existen modelos de simulación agrobiológica que permiten crear rendimientos sintéticos de cultivos. Uno de los modelos agro biológicos más simples es el Modelo de Satisfacción de Requerimientos Hídricos (WRSM, por sus siglas en inglés) propuesto por la FAO en 1996 y que fue empleado con éxito para la construcción de pólizas de prueba para seguros agrícolas basados en índices climáticos contra riesgos de sequía, por ejemplo, en Tanzania, Malawi y Kenya (Osgood et al., 2007). La simplicidad del WRSM radica en el hecho que la construcción de rendimientos sintéticos se realiza tomando en cuenta como únicas variables la cantidad de agua a disposición del cultivo en sus distintas etapas fenológicas y el inicio de las mismas. Una versión más sofisticada del WRSM, también propuesta por la FAO en 2009, es conocida como AquaCrop (Raes et al. 2009). Este modelo fue también empleado exitosamente para la construcción de seguros agrícolas basados en índices climáticos para distintos cultivos de en África y Centro América (Lara et al. 2011, Dinku et al. 2009, Osgood et al. 2007). AquaCrop complementa a WRSM al incluir otros determinantes del rendimiento de un cultivo para purificar la fuerza de la relación clima-rendimiento. Entre estos determinantes se tiene las temperaturas máximas y mínimas diarias y las características físicas del suelo (para mayores detalles técnicos, ver Raes et al. 2009), que permiten determinar la cantidad de agua disponible en el suelo para el desarrollo del cultivo luego de las precipitaciones pluviales. Otro modelo de simulación agro biológica empleado para la construcción de seguros basados en índices climáticos es el Sistema de Apoyo a la Toma de Decisiones para Agro tecnología (DSSAT, por sus siglas en inglés, ver Global AgRisk 2010 y 2011). Este sistema permite incluir un número significativamente mayor de determinantes de los rendimientos de cultivos, para purificar aún más la relación clima-rendimiento. Sin embargo, esta precisión conlleva el costo de requerir información en cantidad/calidad prohibitiva para los tipos de estaciones meteorológicas que comúnmente operan en países en vías de desarrollo, sobre todo en zonas rurales. Consideramos que, en ausencia de un registro histórico de rendimientos, la información que se puede construir con estos modelos, siempre que sea validada con información en campo obtenida a través que entrevistas con agricultores y/o expertos agrícolas de la zona, tiene la ventaja de brindar mayor información y de mayor fiabilidad 18

19 técnica que la información basada solo en la memoria de los agricultores y técnicos especialistas (Global AgRisk, 2010 y 2011). Además, al simular rendimientos en condiciones parcialmente controladas (en función de la complejidad del modelo mencionada anteriormente), estos modelos permiten identificar de manera más precisa la influencia de las condiciones climáticas sobre el rendimiento de los cultivos, diferenciando por etapas fenológicas; esto permite una identificación también más precisa del índice climático adecuado Cuantificación del Riesgo Climático Una vez determinado el índice climático adecuado para representar el rendimiento del cultivo, la distribución y el riesgo de este último se aproximan por la distribución y el riesgo propios del índice climático. En otros términos, las probabilidades de obtener un rendimiento determinado están, por construcción, estrechamente vinculadas a las probabilidades que el índice climático tome determinados valores. Matemáticamente, esto se explica por el hecho que la indexación del riesgo climático crea una biyección entre el rendimiento del cultivo y las condiciones climáticas; entender el comportamiento del índice se torna en una condición necesaria y suficiente para entender el comportamiento del cultivo. El índice climático puede ser considerado como una variable aleatoria gobernada por una función de densidad determinada o bien, por su correspondiente función de distribución acumulativa, que permiten medir la probabilidad de ocurrencia de los distintos valores puntuales o rangos de valores potenciales del índice (Osgood et al. 2007). La comprensión del índice y la cuantificación del riesgo climático requieren, ya sea la identificación de esta función, o de una representación empírica de ésta. En ese sentido, se pueden emplear técnicas paramétricas o no paramétricas para la comprensión del índice climático. Entre las técnicas no paramétricas más comunes y sencillas para la identificación y estimación de la función de distribución subyacente a los valores del índice, se puede mencionar los polígonos de frecuencias acumuladas 16 y la estimación del núcleo (kernel) de la distribución subyacente 17 (Greene, 2005). En cuanto a técnicas vinculadas a 16 La técnica de polígonos de frecuencias acumuladas es una técnica de reproducción aproximativa de la función de distribución acumulativa real y consiste en unir las frecuencias acumuladas puntuales a través de segmentos lineales, los cuales permiten extrapolar esta función a valores no observados del índice climático, dentro del rango de los valores máximos y mínimos observados. Formalmente, sea un conjunto de n valores observados (no repetidos) del índice X X $ ordenados de tal manera que se asocian a un conjunto de n de frecuencias acumuladas relativas F F $. El elemento p7x8 X 9 : para i8h8j puede ser estimado a partir de: p>7x8x 9 : F? A (BA ' C ( BC ' DX 9 X?. 17 La estimación del núcleo o kernel de la distribución del índice climático puede brindar una estimación de la probabilidad puntual E7 F: F H I, donde I es el dominio de definición del índice: E 7 F: K LMNBO K P, donde L es la función núcleo de la distribución y R es el ancho de banda o parámetro de suavizamiento (Turlach 1993). Existen diferentes formas funcionales para L 19

20 identificaciones paramétricas de la función de densidad, es posible aplicar el test de Kolmogorov-Smirnov (Miñarro, 1998) para realizar contrastes de hipótesis que permitan aceptar (estadísticamente) la adopción de una forma funcional conocida para la función de distribución acumulativa de los valores observados del índice climático Características del Contrato de Seguro De acuerdo al Global AgRisk (2010, 2011), Osgood et al. (2007) y Hatch et al. (2012), el contrato de seguro basado en índices climáticos tiene los siguientes componentes: i) la ventana de siembra, ii) el disparador de siembra iii) el gatillo o disparador del seguro, iv) la tasa de pago o tick y v) el pago máximo. La ventana de siembra se define como el periodo de tiempo en el cual el productor debería realizar la siembra y así dar inicio a la póliza. Este periodo es normalmente definido según las prácticas agrícolas propias de la zona de interés, referidas al cultivo que se busca asegurar. El disparador de siembra es el periodo en el que el productor realiza efectivamente la siembra, marcando el inicio del seguimiento del índice climático. El gatillo o disparador del seguro, X GATILLO, es el valor del índice climático a partir del cual un reembolso debe hacerse efectivo (ver Figura 1). Cuando existe una relación inversa entre el rendimiento y el índice climático (lo que sucede por ejemplo, en un seguro para déficit hídrico), el rembolso es nulo cuando el índice climático toma valores superiores al gatillo. El valor del gatillo debe representar el nivel de rendimiento del cultivo a partir del cual el productor requiere una compensación. Normalmente, existen niveles de rendimiento regulares que corresponden a expectativas racionales de los productores y están asociados a valores del índice climático regulares, X REGULAR. Estos rendimientos regulares están intrínsecamente ligados a las percepciones, costos y expectativas de los productores de las zonas, los cuales a su vez, están técnicamente asociados al rendimiento histórico promedio en la región, o bien al rendimiento modal en la distribución histórica de rendimientos. y de valores para R. Se puede considerar como la mejor configuración de estos parámetros para la estimación de E 7 F:, aquella que minimiza el Error Cuadrático Medio (ECM) presentado en párrafos anteriores, el cual, dado que regularmente I es un subconjunto de S, se conoce también como Error Cuadrático Medio Integrado (ECMI) debido a la cantidad de elementos que intervienen el operador de suma (Miñarro, 1998). 18 Esta técnica conlleva la necesidad de asumir a priori una función de densidad o su recíproca función de distribución conocidas para los valores del índice; sea esta función de distribución acumulativa F T x p7x8x: aplicable a todo x ϵ I, donde I es el dominio de definición del índice climático. El estadístico del test de Kolmogorov-Smirnov para contrastar la hipótesis nula que el índice climático está distribuido por F T x está dado por: KS max [#[$ F # F T X #. La función de distribución acumulativa F T x podrá ser aceptada como la función de distribución correcta del índice climático si KS es lo suficientemente cercano de cero, de acuerdo a un nivel de significancia predefinido (Miñarro, 1998). Si existen diferentes formas funcionales aceptables para F T x, una vez más, se puede considerar la mejor como aquella que brinde el mínimo Error Cuadrático Medio (ECM). 20

21 De existir un límite superior para el gatillo, consideramos que una buena opción es el valor del índice climático que permite alcanzar este rendimiento regular, X REGULAR. En efecto, como señala Global AgRisk (2010, 2011), un seguro basado en índices climáticos no debería nunca diseñarse para garantizar una situación equivalente a un rendimiento óptimo para los productores y consideramos lo propio para situaciones mejores a las usuales en la zona. Comúnmente, el gatillo está fijado por debajo de X REGULAR, definiendo un rango de rendimientos inferiores al esperado por los productores, pero que potencialmente podrían ser tolerados por estos últimos. Este comportamiento por parte de los productores corresponde a lo que conoce como la disposición a auto asegurarse (ver Figura 1, Osgood et al. 2007), la cual es una función de interrelaciones entre las características socioeconómicas de los demandantes del seguro, su disposición a pagar por la compra de este activo contingente y su grado de aversión al riesgo, entre otros. Cuando existe una relación negativa entre el índice climático y el rendimiento, el pago o rembolso máximo, R MAX, se define como el pago que debe ejecutar la aseguradora una vez que el índice climático ha alcanzado un nivel mínimo aceptable predefinido, X MIN. Consideramos que este nivel mínimo aceptable para el índice puede estar asociado a un rendimiento nulo del cultivo o bien a un rendimiento positivo pero insuficiente para la cobertura de costos de cosecha; en todo caso, al igual que el gatillo, este límite mínimo aceptable responde, en gran medida, a la disposición a pagar del asegurado. De igual modo, el pago máximo en sí mismo, puede ser también el objeto de negociaciones entre el oferente y demandante del seguro. Entre algunas opciones de negociación posibles y, consecuentemente, de monetización del contrato de seguro, se pueden mencionar coberturas completas o parciales, de costos o bien de ingresos por ventas. Figura 1: Clasificación Esquemática de los Valores del Índice Climático y de su Probabilidad de Ocurrencia F(X) 1 F(X REGULAR ) F(X GATILLO ) F F F(X MIN ) Reembolso = 0 Fuente: Elaboración Propia X MIN X GATILLO X REGULAR Reembolso > 0 Reembolso Autoseguro Índice Climático (X) 21

22 De esta manera, se define un rango de valores para el índice climático X * =(X GATILLO ;X MIN ) que corresponde a un conjunto de pagos o rembolsos plausibles definidos por R=(0;R MAX ). Cuando existe una relación negativa entre el rendimiento y el índice climático la tasa de pago el tick, T, se define como el ritmo de crecimiento de los rembolsos en función a la disminución del valor del índice los valores del índice: ] ^ O (ver Global AgRisk 2010 y 2011). Esta tasa se puede interpretar, entonces, como el pago que debe realizar la aseguradora por unidad de índice climático perjudicial Sobre la Prima del Seguro En un esquema comercial, el último elemento de definición del contrato de un seguro agrícola basado en índices climáticos es el precio del mismo o prima de seguro, P, que, en parte, es una consecuencia directa de todos los otros elementos detallados anteriormente. La prima puede ser calculada de la siguiente manera 19 : ` 11a`b1c ``1b. La Prima tiene tres componentes básicos; el primero es la Pérdida Esperada Ajustada (PEA), que representa el reembolso que la aseguradora espera pagar, ajustado hacia el alza por la incertidumbre en su cálculo, cargada por un coeficiente a que representa el apetito lucrativo de la aseguradora. La construcción de un seguro basado en índices climáticos no puede estar exenta de elementos que contribuyen a esta incertidumbre, como la imperfección de la indexación del riesgo o la existencia de datos faltantes en la serie de rendimientos históricos y/o de las condiciones climáticas. No existe una forma estándar de ajustar la Pérdida Esperada (PE) por incertidumbre, ni de definir el grado de dicho ajuste, pues éstos dependen de la actitud ante el riesgo de la aseguradora y de sus capacidades para gestionarlo, conjugadas con la factibilidad comercial del valor de la prima resultante (ver por ejemplo, Global AgRisk, 2010 y 2011). Sin embargo, independientemente de la metodología que se emplee, podemos sugerir, de manera intuitiva, que la relación de ajuste adopta normalmente la forma esquemática siguiente: `b`1de,f`, donde e representa el nivel de intolerancia al riesgo por incertidumbre por parte de la aseguradora; f` representa la varianza de la pérdida esperada y d. es una función bivariable, con primeras derivadas positivas en ambos argumentos y que se anula cuando al menos uno de sus argumentos toma el valor de cero. El segundo componente está vinculado a la probabilidad de enfrentar una pérdida excesiva, definida como la Pérdida Máxima Probable (PMP) y que requieren una amortización suplementaria que debe ser cargada a la prima, de acuerdo a un coeficiente de valoración c. En esquemas de pago único, o en situaciones donde el reembolso máximo, 19 Ver por ejemplo, Global AgRisk 2010 y

23 definido como R MAX en la sección anterior, este segundo componente toma una importancia menor en la construcción de la prima y de hecho, puede ser inexistente. El tercer elemento de la prima está asociado a los Costos Administrativos (CA) requeridos para la correcta gestión del seguro. Como ya se mencionó en la sección introductoria, este elemento es uno de los principales diferenciadores del valor de la prima correspondiente a seguros basados en índices climáticos, en relación a la prima de seguros tradicionales; la administración de los últimos es naturalmente más costosa. Con la finalidad de validar la metodología descrita en esta sección, se eligió el municipio de Anzaldo, que forma parte del programa SAMEP, para construir diferentes pólizas piloto para cultivos de trigo de ciclo largo (140 días) y papa de ciclo intermedio (139 días). Esta zona fue elegida por dos motivos principales; el primero es el hecho de ser considerada por el INSA como una zona de fragilidad ambiental y severas condiciones de pobreza extrema. El segundo es la existencia de una estación meteorológica oficial de larga data, que brinda la información indispensable para el desarrollo de un seguro basado en índices climáticos. 5. Construcción de Pólizas Piloto en Anzaldo Para poner en contexto las características de la zona del piloto, es importante mencionar que el municipio de Anzaldo forma parte de la Provincia Esteban Arce del Departamento de Cochabamba. Este municipio cuenta con una extensión de Ha., de las cuales, el 21.2% tiene uso agrícola. Desde una perspectiva socioeconómica, Anzaldo cuenta con una población de habitantes aproximadamente. El 69.2% de los ingresos del municipio están vinculados a su actividad agrícola, dando cuenta del alto nivel de dependencia económica de sus habitantes al dinamismo y estabilidad de esta actividad. El 82.8% de la superficie de uso agrícola es ocupada por rotaciones de tres cultivos: Maíz (34.6%), Trigo (34.3%) y Papa (13.9%). De acuerdo al Plan de Desarrollo Municipal , el volumen de producción agrícola de Anzaldo también está concentrado en estos cultivos: Papa (54.3%), Trigo (16.2%) y Maíz (11.8%). Una parte importante de esta producción es destinada a consumo propio, 44.5%, y el 38.6% es destinado a la venta en mercados rurales aledaños. Esta situación da cuenta de una importancia similar del seguro agrícola para la seguridad alimentaria del Municipio y para la estabilidad de los ingresos de los agricultores. El 79.4% de la superficie de uso agrícola es trabajada a secano, es decir, de manera dependiente únicamente de la precipitación pluvial y exenta de sistemas de riego. Esta situación da cuenta de la pertinencia de un seguro basado en índices climáticos para esta zona. 23

24 5.1. Información Climática En Anzaldo existe una estación meteorológica oficial 20 de tercer orden, que permite relevar información sobre precipitación pluvial y temperatura ambiental con periodicidad diaria. La estación se ubica al norte del municipio de Anzaldo, en las coordenadas de latitud y de longitud a 3032 m.s.n.m. Tiene un radio de cobertura de 250 Km 2, abarcando, aproximadamente, el 40% del territorio del Municipio. La estación entró en funcionamiento en 1943 y desde 1967 hasta la fecha, registra información de manera regular 21, con solo 6,6% de datos faltantes. Los datos faltantes fueron estimados a partir de información de las estaciones oficiales de Sacabamba, Arani y Tarata, elegidas de acuerdo a los criterios de similitud con la estación de Anzaldo mencionados en la sección 3 (ver Tabla 5). Tabla 5: Correlación Entre la Estación de Anzaldo y las Estaciones Referenciales Estación Referencial Coeficiente de Correlación Sacabamba 0.70 Arani 0.79 Tarata 0.80 Fuente: Elaboración Propia en base a datos de SENAMHI El método empleado para la imputación de estos datos fue una regresión múltiple, debido a que presenta el mínimo error cuadrático medio (ECM) en relación a las otras metodologías descritas en el apartado 4.1 (ver Tabla 6) Tabla 6: Error Cuadrático Medio por Método de Imputación Empleado Método Error Cuadrático Medio Promedio Simple 27.3 Combinación Lineal Ponderada 24.4 Regresión Múltiple 22.2 Fuente: Elaboración Propia Nota: El resaltado denota el método seleccionado para la imputación De acuerdo a este análisis y a la información original registrada por la estación de Anzaldo, el municipio cuenta con una precipitación anual acumulada media de 550 mm. en el periodo De acuerdo a la Figura 2, el mes de mayor acumulación de precipitación es Enero, seguido evidentemente, de los meses de Diciembre y Febrero. 20 Bajo administracion del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI). 21 Desde su instalación hasta el año 1952 registró un funcionamiento errático, con varios periodos de paralización. Este año, la estación fue paralizada por un periodo de casi 15 años. 24

25 Figura 2: Distribución de la Precipitación Acumulada en Anzaldo, por Mes ( ) mm Pormedio Máximo Mínimo Fuente: Elaboración Propia Nota: El resaltado denota el método seleccionado para la imputación La precipitación acumulada en el ciclo agrícola (octubre a mayo) presenta una tendencia decreciente a una tasa promedio de aproximadamente 3 mm. por año (Ver Figura 3). La mayor acumulación de precipitación en este periodo se habría registrado el año 1984 y dos años antes se habría registrado la menor precipitación acumulada. Estas constataciones ponen en evidencia el riesgo que enfrentan los productores de la zona en su principal actividad económica, así como la relevancia de un seguro agrícola para mitigar la variabilidad e inestabilidad de sus ingresos y calidad de vida. Figura 3: Precipitación Acumulada en Anzaldo entre Octubre y Mayo, por Año ( ) mm. 1000,0 900,0 800,0 700,0 600,0 500,0 400,0 300,0 200,0 100,0 0,0 305,7 884, Fuente: Elaboración Propia Nota: 1) Las barras más oscuras indican los periodos con mayor y menor precipitación acumulada. 2) La línea punteada representa la tendencia de la serie. 25

26 5.2. Creación del Índice Climático De acuerdo a la FAO, la superficie de Anzaldo puede ser divida en dos en función de la Capacidad de Uso Mayor de la Tierra. La parte sur del municipio tiene suelos más fértiles que la zona norte (ver Figura 4). Asimismo, la superficie de Anzaldo puede dividirse en dos en función del uso actual de la tierra. En la parte central y oriental de Anzaldo predominan actividades agrícolas permanentes o perennes. En la parte occidental, sin embargo, predominan actividades agrícolas no permanentes. Consideramos que esta última clasificación es particularmente importante pues puede conllevar diferencias significativas en la práctica agrícola, sus características, potencialidades y cuidados propios de los cultivos de la zona. Como se observa en la Figura 4, la mayoría del territorio cubierto por la estación meteorológica corresponde a una superficie de cultivos perennes; las condiciones climáticas que reinan en la superficie de cultivos no permanentes es, consecuentemente, desconocida. Estas constataciones nos llevan a proponer pólizas piloto solo para la región norte de Anzaldo. En efecto, es en esta parte del municipio que se puede tener cierto grado de homogeneidad en cuanto a su uso mayor y a las prácticas agrícolas y se tiene también, un cabal conocimiento sobre las condiciones climáticas reinantes. Esta homogeneidad es importante a fin de mitigar el riesgo de base de las pólizas explicado anteriormente. Se utilizó el modelo de simulación agro biológica AquaCrop descrito anteriormente para la reconstrucción de índices sintéticos de la serie histórica de rendimientos de trigo de ciclo largo y de papa de ciclo intermedio en las condiciones propias de la zona de Anzaldo. Esta serie histórica tiene periodicidad anual y el largo coincide con el de la serie de condiciones climáticas en la zona: , es decir, 45 años. Para verificar la idoneidad de esta serie de rendimientos, se contrastó los resultados de la modelación agro biológica con datos oficiales del Compendio Agropecuario de 2012 y los Planes de Desarrollo Municipal (PDM) de Anzaldo para los periodos y , así como datos extra oficiales de la Fundación Proinpa, una institución sin fines de lucro que opera, entre otras, en la zona de interés. Para estos periodos, los PDM no se habría considerado una revisión de los rendimientos de trigo y papa en la zona y se contemplan rendimientos promedio constantes, entre las 11 sub-centrales de Anzaldo, de 0.66 Tn/Ha y 5 Tn/Ha respectivamente. Asimismo, en el periodo , el Compendio Agropecuario registra un rendimiento medio de trigo, en todo el departamento de Cochabamba, de 0.74 Tn/Ha y de 6.4 Tn/Ha para papa. De acuerdo a Proinpa, en promedio, rendimiento de trigo y papa en la zona se sitúan alrededor de 0.6 y 7.5 Tn/Ha, 26

27 respectivamente. Para el periodo , las modelaciones agro-biológicas indican rendimientos promedio de 0.61 Tn/Ha para trigo y 7.52 Tn/Ha para papa22. Figura 4: Tipología de Suelos en Anzaldo, Cobertura de la Estación y Comunidades de Referencia Fuente: Elaboración Propia Notas: 1) A la izquierda se presenta la Clasificación por Uso Actual (la superficie en verde representa uso agropecuario extensivo con cultivos perennes, la superficie en amarillo representa uso agropecuario extensivo con cultivos anuales y la superficie en rojo representa uso agropecuario intensivo). A la derecha se presenta una división por Capacidad de Uso Mayor de la Tierra. La superficie en azul representan tierras de capacidad de uso restringida y la superficie en verde representa tierras con capacidad para el desarrollo de cultivos extensivos. 2) Las comunidades marcadas representan las localidades de donde se extrajeron 14 muestras de suelo para la identificación de las características físico-químicas de la región norte de Anzaldo, necesarias para la calibración del modelo agro biológico AquaCrop. 2) La circunferencia delimita el rango de alcance de la estación meteorológica de Anzaldo Indexación del Riesgo Climático La indexación del riesgo climático fue realizada a partir de modelos de regresión clásicos (Greene, 2005), construidos para reproducir los rendimientos anuales de los cultivos de interés, a partir de la precipitación acumulada durante el ciclo agrícola o bien parte del ciclo agrícola. De acuerdo a talleres sostenidos con productores agrícolas en Anzaldo, el ciclo del trigo en la zona inicia los primeros días del mes de diciembre, con una fecha de siembra promedio estimada al 10 de diciembre para la campaña agrícola Para este 22 A nuestro conocimiento, la comparación entre los promedios temporales de la modelación y los promedios de corte transversal de los PDM se constituye, por ahora, en el único elemento de validación retrospectiva de la modelación propuesta en base a información de carácter oficial que tome en cuenta las características propias de Anzaldo. 23 Esta información fue recabada en un taller organizado por la Fundación para la Investigación y Promoción de Productos Andinos (Proinpa), al cual asistieron 19 productores de trigo y papa de 3 comunidades de Anzaldo: Tijraska, Tarakuchu y Torancali. El taller fue realizado en oficinas de en Anzaldo durante el mes de Febrero. 27

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