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5. Balance de Literatura
Hipótesis: El sector pesquero de Piura falla en incorporar en su análisis costo-beneficio la incertidumbre ocasionada por el fenómeno del niño (FEN).
Cuando las decisiones económicas del sector pesquero se basan en estimados cuantitativos provenientes de los modelos de evaluación pesquera, es deseable que la incertidumbre sea cuantificada y utilizada para calcular laprobabilidad de lograr el objetivo deseado o de incurrir en eventos indeseables. Las firmas pesqueras y demás agentes participantes en el sector deben desarrollar medios para evaluar objetivamente los costos potenciales de los eventos indeseables y definir los niveles de riesgo aceptables y de capturas a corto plazo que puedan contribuir a reducir estos riesgos.
Para tipificar esta problemáticadel sector hemos consultado el modelo bioeconomico básico de Schaefer (1954). Este modelo toma como base la estructura de crecimiento logístico de población desarrollado por Verhulst (1838). El modelo original otorga un nivel de pesca bajo condiciones determinísticas, por lo que se escogió una versión que incorpora los cambios climáticos como un shocks estocásticos. En este caso ejemplificaremosuna versión discreta del modelo propuesto por Hartman. En concreto tenemos el siguiente sistema:

En la primera ecuación, “B” es la biomasa de pesca disponible en determinado periodo t, “r” es la tasa de la población de peces (constante), “K” es la capacidad de carga del ecosistema (constante), “C” es la captura efectiva en determinado periodo t. En la segunda ecuación, CPUE es la captura efectivapor unidad de esfuerzo (C/E, donde E es el esfuerzo invertido en la captura) en determinado periodo t y “q” es la proporción de efectividad de la captura (constante). Para ambas ecuaciones el factor exponencial es una forma de introducir la incertidumbre en el modelo, donde Wt y Vt son los términos estocásticos. Se asume que tienen distribución normal con media 0 y desviación estándar 1. Lasolución de este modelo para la senda optima de C requiere la aplicación de análisis bayesiano, por lo que no se desarrollara matemáticamente pero si se mencionaran las conclusiones del modelo. En síntesis el nuevo equilibrio presenta dentro de él los estimadores de las varianzas de ambos procesos estocásticos. Es decir el nivel de captura optimo en el tiempo es una función C[var (Wt ), var(Vt)] y delas demás constantes del modelo original (r,q,K). Este equilibrio indica que las cantidades a extraer en cada periodo son menores con incertidumbre que en un escenario determinístico.
Sin embargo este modelo no puede asesorarnos en la formulación de políticas debido a que “es necesario ir mas allá de la probabilidad de ocurrencia de eventos particulares y cuantificar que tan indeseables son estoseventos, es decir cuantificar los costos esperados de dicho suceso. El enfoque más simple es analizar cuanto volumen de captura puede obtenerse sin reducir la población al punto donde esta pueda fluctuar más allá de los límites pensados. En la medida en que los métodos de cuantificación del riesgo y la teoría de gestión de riesgos sea incorporada con más intensidad en el sector, podremos reciénencontrar respuesta a la política correcta a tomar.
Hay varias fuentes de incertidumbre en el cálculo de los puntos de referencia y en la evaluación del estado de las poblaciones con respecto a estos puntos de referencia. Cinco tipos de incertidumbre, que emergen de un conocimiento impreciso del estado de la naturaleza, son (Rosenberg y Restrepo, 1992):
- Incertidumbre en la medición, es el erroren las cantidades observadas tales como la captura o los parámetros biológicos;
- Incertidumbre en el proceso, es la aleatoriedad subyacente en la dinámica poblacional tal como la variabilidad en el reclutamiento;
- Incertidumbre en el modelo, es la especificación errónea de la estructura del modelo;
- Incertidumbre en la estimación, es la que puede resultar de cualquiera, o de una...