Eficiencia técnica y económica en los procesos de tratamiento de aguas residuales: Influencia de las economías de escala.

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1 Eficiencia técnica y económica en los procesos de tratamiento de aguas residuales: Influencia de las economías de escala. Autores y de la persona de contacto: Vicent Hernández Chover, vicent.hernandez@uv.es Francesc Hernández Sancho, Francesc.hernandez@uv.es Lledó Castellet Viciano, ll.castellet@gmail.com Departamento: Estructura Económica. Universidad: Universitat de València Área Temática: Sesión Especial Economía del agua. Resumen: (máximo 300 palabras) El papel de las Estaciones Depuradoras de Aguas Residuales es fundamental para alcanzar el buen estado de las aguas y, en consecuencia, contribuir al bienestar de nuestra sociedad. Por ello, la Directiva del Consejo de la Unión Europea 91/271/CEE sobre tratamiento de Aguas Residuales Urbanas determina cuál debe ser el grado de depuración necesario estableciendo unos parámetros de calidad. Pero, más allá del cumplimiento de la normativa, el proceso de depuración debe desarrollarse de la forma más eficiente posible garantizando su sostenibilidad ambiental y económica. Un factor habitualmente relevante en el ámbito de la eficiencia económico-ambiental de las estaciones depuradoras son las economías de escala. En este trabajo nos centramos en el análisis de la influencia del tamaño en la eficiencia de las plantas de tratamiento de aguas residuales y en la determinación de un hipotético tamaño óptimo de planta. Para ello se utilizará una metodología basada en los modelos DEA (Data Envelopment Analysis) sobre una muestra representativa de estaciones depuradoras de la Comunidad Valenciana. Los resultados contribuirán a arrojar luz en el debate sobre el tamaño idóneo de las depuradoras y será especialmente útil para la Administración responsable del diseño y remodelación de este tipo de instalaciones. Palabras Clave: economías de escala, estaciones depuradoras de aguas residuales, tamaño óptimo, eficiencia económico-ambiental. Clasificación JEL: 1

2 1. Introducción. En las últimas décadas la población mundial ha experimentado un aumento exponencial siendo el incremento en la demanda de agua una de sus consecuencias directas. El agua no solo es necesaria para el consumo humano sino que además juega un papel primordial como input en los principales sectores productivos. Su creciente uso supone, a su vez, un incremento en el volumen de agua residual generada haciendo necesario aplicar tratamientos adecuados que permitan minimizar su impacto ambiental contribuyendo al buen estado de las masas de agua. En este contexto, resulta fundamental abordar una gestión eficiente de los recursos teniendo en cuenta la necesidad de garantizar también su disponibilidad futura y, por tanto, su sostenibilidad. Por ello se requiere que los procesos de tratamiento de las aguas residuales sean eficientes tanto económica como ambientalmente. El uso de criterios y metodologías que contribuyan a conocer mejor el comportamiento de estos procesos siempre desde un enfoque multidisciplinar será de gran utilidad. El enfoque sostenible en la gestión de las aguas es el objetivo principal de la Directiva Marco del Agua ya que promueve un uso del recurso que no hipoteque su calidad y cantidad futuras. Por ello, con el fin de garantizar una buena calidad de las masas de agua resulta prioritario concentrar los esfuerzos en el área del saneamiento y la depuración. La aplicación de la Directiva 91/271/CEE sobre tratamiento de aguas residuales supuso un considerable incremento del número de estaciones depuradoras de aguas residuales (EDARs) en toda la UE (Molinos-Senante et al., 2012).Tras más de dos décadas de funcionamiento, diferentes estudios señalan la necesaria evaluación de la eficiencia de las plantas depuradoras ya que constituye un primer paso para identificar las potenciales mejoras de tipo económico y ambiental en estas instalaciones (Berg, 2013). Existe un creciente interés en aplicar distintas técnicas y metodologías que permitan una mejor gestión de los recursos disponibles. En consecuencia, la estructura de costes de los procesos de tratamiento de las depuradoras de aguas residuales se debe someter a revisión con tal de optimizar su gestión. 2

3 2. Objetivos. El principal objetivo es evaluar el comportamiento eficiente de los procesos de tratamiento de aguas residuales desde una óptica económica y ambiental mediante el uso de modelos de eficiencia no paramétricos. Se analizarán los niveles de ineficiencia, sus factores determinantes y la valoración de sus consecuencias. Se llevará a cabo un estudio empírico sobre una muestra de plantas de tratamiento de aguas residuales situadas en la Comunidad Valenciana. 3. Metodología Existen dos metodologías que han sido utilizadas mayoritariamente para la evaluación de la eficiencia en costes en el sector de la depuración de aguas residuales. En primer lugar, los llamados métodos paramétricos plantean una aproximación econométrica utilizando funciones de producción y de costes (Viton, 1986) mientras que los no paramétricos no definen, a priori, una forma de la frontera de eficiencia. Entre ellos se diferencian en la forma en la que se calcula dicha frontera o de qué manera se mide la distancia entre las unidades analizadas y la frontera, es decir, la eficiencia técnica de cada unidad. Dentro de los modelos no paramétricos la metodología más utilizada es la conocida como Data Envelopment Analysis (DEA) que emplea técnicas de programación lineal para el cálculo de eficiencias relativas de las distintas unidades objeto de estudio. Estas unidades pueden ser, como es el caso de este trabajo, plantas de tratamiento de aguas residuales. Se trata de un método empírico que no requiere el establecimiento de supuestos previos sobre la forma de la frontera de referencia (Charnes et al., 1978). La aplicación de esta metodología para evaluar la eficiencia de las plantas de tratamiento de aguas residuales es idónea ya que el propio proceso de tratamiento puede considerarse como un proceso productivo en el que se eliminan contaminantes de las aguas residuales a través de diversas técnicas. Para ello se utilizan una serie de inputs o costes de producción (De Boger et al., 1998; Tupper y Resende, 2004; Kumar y Managi, 3

4 2012; Sala-Garrido et al. 2012; Molinos-Senante et al., 2014). Además, el proceso debe cumplir con las restricciones y normativas exigidas por la legislación vigente. Es importante tener en cuenta que la valoración de la eficiencia entre plantas a través de modelos DEA se lleva a cabo por comparación con respecto a la llamada frontera del mejor comportamiento lo cual significa que los procesos a evaluar deben ser tecnológicamente comparables (El Maghary y Lahdelma, 1995; Lozano-Vivas et al., 2002; Sala-Garrido et al., 2011a; Mahmoudi et al., 2012; Cruz et al., 2013; Molinos- Senante et al., 2014; entre otros). Para el caso de procesos de difícil comparación se utilizan metodologias alternativas basadas en los análisis de metafrontera los cuales definen una envolvente de distintas fronteras de producción (Assaf y Matawie, 2010; Du et al., 2014). Siguiendo a Banker, Charnes y Cooper (1982) se propone la aplicación de un modelo DEA-BCC bajo rendimientos variables a escala cuya formulación matemática se podría expresar: Min θλ θ 0 s.a. Yλ y 0 0 θx 0 Xλ 0 eλ = 1 λ 0 λ = (λ 1,, λ N ) T donde: θ 0 Y x 0, y 0 λ M K N eficiencia de la unidad evaluada N x M matriz de outputs N x K matriz de inputs vectores de inputs y outpus de la unidad evaluada N x 1 vector de ponderación de las variables total de outputs considerados total de inputs considerados total de unidades evaluadas 4

5 La restricción eλ = 1 garantiza que la cada unidad evaluada se compara con otras unidades con escala similar. Este modelo es de tipo radial ya que supone la comparación de cada unidad con respecto a la llamada frontera eficiente mediante una proyección radial (Odeck y Alkadi, 2001). El valor obtenido representa un índice de eficiencia técnica pura. Para aquellas unidades que no forman parte de la frontera envolvente se ha contemplado la posibilidad de variaciones en los valores de los inputs y outputs que forman parte del proceso. Se trata de conocer con mayor detalle el grado de eficiencia de cada unidad en función de su mayor o menor distancia a la frontera eficiente. Para ello se aplica un modelo que obtiene un indicador de eficiencia basado en holguras (Slack Based Measure-SBM) o también conocido como medida no radial de eficiencia (Tone, 2001). A partir de la información obtenida mediante el cálculo de los índices de eficiencia se llevará a cabo un estudio sobre posible influencia de las economías de escala en el comportamiento eficiente de los procesos de tratamiento de aguas residuales. Para ello se distribuirán las plantas en varias agrupaciones en función del caudal tratado. Se realizará la comparación de los niveles de eficiencia por grupos mediante el uso de un test no paramétrico conocido como Kruskal-Wallis. También se abordará un análisis específico sobre la eficiencia en el uso de la energía en los distintos procesos de depuración. 4. Descripción de la muestra. La muestra utilizada en la investigación está constituida por 398 plantas de tratamiento de aguas residuales localizadas en la Comunidad Valenciana. La información estadística corresponde a 2008 y aparece descrita en la Tabla 1. Las características de la muestra son presentadas en 3 bloques. El primero de ellos se divide en: Energía, Personal, Reactivos, Mantenimiento, Residuos y Otros. El segundo de bloque contiene información relativa a la cantidad de contaminantes extraídos por las depuradoras, Sólidos en Suspensión (SS) y Demanda Química de Oxígeno (DQO) ambos expresados en Kg/año. A ellos cabe incorporar un último bloque que describe el tamaño de la depuradora por el lado del total de caudal tratado. Viene expresado en metros cúbicos/año. 5

6 Tabla 1: Descripción de la muestra Energía Personal Reactivos Mantenim. Residuos Otros Caudal tratado (m3/año) Kg SS año Kg DQO año Media 55562, , , , , , , , ,82 Tal y como se muestra en la Tabla 2, la muestra incluye plantas de diferentes dimensiones que se han distribuido en tres grupos. La mayoría de las instalaciones cuentan con un caudal tratado inferior a un millón de metros cúbicos al año. Tabla 2: División en grupos respecto a metros cúbicos tratados anualmente. Tamaño Caudal tratado (m3/año) Número de Plantas % Hasta 1 mill. m3/año ,93 1 mill. - 5 mill. m3/año 38 9,55 Más de 5 mill. m3/año 18 4,52 En la Tabla 3 se ofrece una caracterización de las plantas situadas en cada uno de los grupos. Tabla 3: Caracterización de las plantas de tratamiento por grupos. Energía Personal Reactivos Mantenim. Residuos Otros Caudal tratado (m3/año) Kg SS año Kg DQO año Grupo Grupo Grupo Resultados: Los índices de eficiencia de cada una de las 398 plantas de la muestra se obtienen siguiendo la metodología descrita en la sección anterior. El valor del score se sitúa entre 0 y 1 y representa la mayor o menor distancia de la planta a la frontera eficiente, la cual está constituida por las plantas con un score igual a la unidad. 6

7 Tabla 4: Resultados de índices de eficiencia por planta. Planta Score Planta Score Planta Score Planta Score Planta Score Planta Score Planta Score Planta Score , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,1207 En la Tabla 5 y el Gráfico 1 se muestra la distribución de los índices de eficiencia obtenidos por grupos de tamaño. 7

8 Tabla 5: Índices de eficiencia por tamaño de planta Tamaños Número Plantas con eficiencia inferior a 0,5 Número Plantas con eficiencia superior a 0,5 Total Índice eficiencia en promedio 1 (Hasta 1 mill. m3/año) ,471 2 (De 1 mill. hasta 5 mill. m3/año) ,558 3 (Más de 5 mill. m3/año) ,882 Total Gráfico 1: Índices de eficiencia por grupos de tamaño Score 1,000 0,800 0,882 0,600 0,400 0,200 0,471 0,558 0, Con estos resultados se puede afirmar que el incremento en el score está ligado de manera directa al tamaño de la planta, expresado en términos del caudal tratado anualmente. El grupo 1, formado por 342 plantas, consigue un score en promedio igual a 0,471; el grupo 2, constituido por 38 plantas ofrece un score en media de 0,558, y finalmente, el grupo 3 muestra un valor también en promedio de 0,882, siendo éste último el más elevado y con una clara diferencia con respecto al primer y segundo grupo. Aunque la comparación de los valores medios de los índices de eficiencia por grupos de plantas muestra una clara relación con el tamaño de las instalaciones se requiere constatar que las diferencias entre las medias de los grupos son estadísticamente significativas. Para ello se utiliza el test de Kruskal-Wallis cuyos resultados se presentan en la Tabla 6. Con una significatividad del 5 por ciento se permite rechazar la hipótesis nula y, por tanto, aceptar la existencia de diferencias significativas entre los valores medios de los grupos. Ello nos llevaría a identificar la presencia de economías de escala. 8

9 Tabla 6: Resultados obtenidos para el Test de Kruskal-Wallis Rangos Estadísticos Grupos N Media scores Score Score ,470 Chi-square 6, ,557 df ,882 Asymp. Sig.,031 Total 398 Análisis de costes por tamaño de planta Siguiendo con el análisis del comportamiento de las plantas en función de los grupos de tamaño planteamos ahora su comparación en lo que se refiere a la estructura de costes. En la Tabla 7 y Gráfico 2 se muestra la distribución porcentual de los costes en cada uno de los grupos de plantas siempre en valores medios. Tabla 7: Distribución porcentual de costes por grupos de tamaño. ENERGÍA PERSONAL REACTIVOS MANT. RESIDUOS VARIOS TOTAL Grupo 1 15,31 54,39 3,03 10,70 6,56 10,02 100,00 Grupo 2 26,36 37,48 6,07 8,86 14,15 7,07 100,00 Grupo 3 26,73 30,37 11,45 11,99 13,66 5,80 100,00 Gráfico 2: Distribución de costes por tamaño de planta (%/año). 60,00 50,00 40,00 30,00 20,00 10,00 0,00 ENERGÍA TOTAL PERSONAL REACTIVOS MANT. RESIDUOS VARIOS GRUPO 1 GRUPO 2 GRUPO 3 9

10 Cabe destacar la relevancia de las partidas de energía y personal en los tres grupos de plantas. Especialmente significativo es el gran peso de los costes de personal en el grupo de plantas más pequeñas. Su importancia relativa decrece a medida que se incrementa el tamaño de las instalaciones. En cambio, el coste de la energía tiene una relevancia comparativamente menor en las plantas del grupo 1. Las partidas de mantenimiento y gestión de residuos muestran un peso diferente según los grupos de plantas. Aunque en el primer caso las diferencias por tamaño de planta no son muy significativas sí que lo son en el segundo destacando la relevancia de los costes en la gestión de residuos para los grupos de plantas de mayor tamaño. Es evidente que una gestión adecuada especialmente en las partidas de costes más relevantes será determinante para favorecer el comportamiento eficiente en los procesos de tratamiento. Análisis de eficiencia por tipología de inputs Tal y como se ha planteado en el apartado de metodología y, una vez constatadas las diferencias en cuanto a la relevancia de las distintas partidas de costes, se llevará a cabo un análisis de eficiencia basado en medidas no radiales y que nos permitirá obtener indicadores de comportamiento asociados a cada uno de los inputs del proceso. Las variables utilizadas son las mismas que se describen en la Tabla 1. El indicador obtenido para cada input representa la proporción en la que podría reducirse su coste en /año manteniendo el nivel de outputs, o sea, la cuantía de contaminantes eliminados en el proceso. Debido a su relevancia se abordará un análisis específico para los costes de energía y personal. En la Tabla 8 se muestran los resultados en términos de coste energético medio para cada uno de los grupos de plantas y la reducción en media que debería producirse para alcanzar la frontera de la eficiencia. Tabla 8: Coste de la energía actual y reducción estimada (Euros/m3) Actual Reducción Euros/m3 Grupo 1 0,0759 0,0436 Grupo 2 0,0809 0,0349 Grupo 3 0,0573 0,

11 Se observa que los mayores esfuerzos en la mejora de la eficiencia energética deberían llevarse a cabo en el grupo de plantas más pequeñas. Por el contrario, se constata un elevado comportamiento eficiente en el uso de la energía por parte de las instalaciones de mayor tamaño dado que el margen de mejora es muy reducido. En lo que se refiere a los costes de personal, en la Tabla 9 se muestran los valores actuales medios para cada uno de los grupos de tamaño junto con la reducción en por m3 que se debería aplicar para alcanzar la frontera del comportamiento eficiente. De nuevo, se pone de manifiesto la significativa disminución que debería llevarse a cabo en el grupo de plantas más pequeñas con el fin de situarse en la frontera eficiente. Es evidente que en lo que se refiere a la gestión del personal en las plantas de menor tamaño se podría incurrir en situaciones de deseconomias de escala. En contraste, las plantas más grandes muestran un comportamiento mucho más eficiente dado que la reducción a aplicar es muy escasa. Tabla 9: Coste de personal actual y reducción estimada (Euros/m3) Actual Reducción Euros/m3 Grupo 1 0,2068 0,1061 Grupo 2 0,1067 0,0600 Grupo 3 0,0582 0, Conclusiones En este trabajo se plantea un análisis de eficiencia en plantas de tratamiento de aguas residuales con el fin de identificar y cuantificar la influencia de las economías de escala. También se aborda el estudio de la estructura de costes en estas instalaciones haciendo hincapié en las partidas de energía y personal mediante el uso de medidas no radiales. Para ello se utiliza un método no paramétrico denominado Data Envelopment Analysis para el cálculo de índices de eficiencia. Los procesos de tratamiento de aguas residuales se consideran como procesos productivos en los que se emplean una serie de inputs (Energía, Personal, Mantenimiento, Reactivos, Residuos y Otros) para obtener los correspondientes outputs (los contaminantes extraídos del agua residual). Se constata la influencia del tamaño de planta en los niveles de eficiencia de las plantas de tratamiento. Las instalaciones mayores son más eficientes que las de menor tamaño 11

12 lo cual denota la presencia de economías de escala. Se observa, además, la relevancia de las partidas de energía y personal dentro de la estructura de costes. Son las plantas pequeñas las que muestran mayores ineficiencias en la gestión de ambas partidas. Mediante el uso de medidas no radiales han sido calculadas las reducciones que serían necesarias para alcanzar la frontera eficiente o del buen comportamiento. Sin duda, se trata de un verdadero reto plantear una estrategia de mejora de la eficiencia tanto económica como ambiental en las plantas depuradoras de menor tamaño. Con la ayuda de los resultados alcanzados e, incluso, planteando un análisis mucho más detallado con nuevos indicadores sería recomendable la implementación progresiva de medidas de acción especialmente en estas instalaciones más pequeñas dado que son las más numerosas en la mayoría de áreas territoriales. 7. Referencias BERG, S.V. (2013): Advances in benchmarking to improve water utility operations: A review of six IWA books. Water Policy, 15 (2), CHARNES, A.; COOPER, W.W.; RHODES, E. (1978): Measuring the efficiency of decisión making units. European Journal of Operational Research, 2: COOPER, W.W.; SEIFORD, L.M. y TONE, K. (2007): Data envelopment analysis. Springer. Second edition. DE BORGER, B.; FERRIER, G.; KERSTENS, K. (1998): The choice of a thecnical efficiency measure on the free disposal hull reference technology: A comparison using US banking data. European Journal of Operational Research, 105: EL MAGHARY, S. y LAHDELAMA, R. (1995): Data envelopment analysis: Visualizing the results. European Journal of Operational Research, 85: FARRELL, M.J. (1957): The measurements of productive efficiency. Journal of the Royal Statistics Society, Series A, 120:

13 HERNÁNDEZ-SANCHO F.; MOLINOS-SENANTE M. y SALA-GARRIDO R. (2010): Economic valuation of environmental benefits from wastewater treatment processes: An empirical approach for Spain. Science of the Total Environment; 408: HERNÁNDEZ-SANCHO, F.; MOLINOS-SENANTE, M. y SALA-GARRIDO R. (2009): Valoración Económica de los Beneficios Ambientales del Proceso de Depuración de Aguas Residuales. XVII Jornadas ASEPUMA V Encuentro Internacional. Rect@ Vol Actas_17 Issue 1: 103. HERNÁNDEZ-SANCHO, F.; MOLINOS-SENANTE, M. y SALA-GARRIDO, R. (2010): Estudio de viabilidad económica para el tratamiento de aguas residuales a través de un análisis coste beneficio. ASEPUMA, Rect@ Vol. 11: HERNÁNDEZ-SANCHO F. y SALA-GARRIDO, R. (2005): Eficiencia técnica en la depuración de aguas residuales: el caso de la Comunidad Valenciana. XIII Jornadas ASEPUMA. MOLINOS-SENANTE, M.; GOMEZ, T.; CABALLERO, R. y SALA-GARRIDO R. (2014): Evaluación de la eficiencia económica de estaciones depuradoras de aguas residuales: Un enfoque basado en la metafrontera. Revista de estudios regionales No.100, pp ODECK J AND A ALKADI (2001): Evaluating Efficiency in the Norwegian Bus Industry Using Data Envelopment Analysis,Transportation 28(3): TUPPER, H. C., Resende, M., (2004). Efficiency and regulatory issues in the Brazilian water and sewage sector: An empirical study. Utilities Policy 12 (1), VITON, P.A (1986) "The question of efficiency in urban bus transit". The journal of Regional Science, Vol. 26, No.3, 1986, pp