Determinantes de la eficiencia portuaria y de la generación de residuos de buques

DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES IVONE PÉREZ PÉREZ TESIS DOCTORAL DOCTORADO EN PERSPECTIVAS CIENTÍFICAS SOBRE EL TURISMO Y LA DIRECCIÓN DE EMPRESAS TURÍSTICAS Facultad de Economía, Empresa y Turismo Departamento de Análisis Económico Aplicado Las Palmas de Gran Canaria Abril de 2017 ii DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES IVONE PÉREZ PÉREZ TESIS DOCTORAL DOCTORADO EN PERSPECTIVAS CIENTÍFICAS SOBRE EL TURISMO Y LA DIRECCIÓN DE EMPRESAS TURÍSTICAS Dirigida por la Dra. Dª. Lourdes Trujillo Castellano Codirigida por la Dra. Dª. María Manuela González Serrano Facultad de Economía, Empresa y Turismo Departamento de Análisis Económico Aplicado Las Palmas de Gran Canaria Abril de 2017 ii Agradecimientos A lo largo de estos años, muchas son las personas y organismos que, de una u otra manera, han posibilitado la realización de este trabajo. A todas ellas, mi más sincero agradecimiento: En primer lugar, agradecer al Ministerio de Economía, Industria y Competitividad por la financiación recibida a través del Programa Nacional de Formación de Recursos Humanos de Investigación, en el marco del Plan Nacional de Investigación Científica, Desarrollo e Innovación Tecnológica 20082011 (BES-2011-051126). También, al Departamento de Análisis Económico Aplicado y al Grupo de Investigación en Economía de las Infraestructuras y el Transporte. Gracias a Puertos del Estado y a la Autoridad Portuaria de Las Palmas, especialmente a Luis Domínguez Sánchez pues, sin su colaboración, parte de esta tesis no hubiese sido posible. Agradecer a mis directoras de tesis, Lourdes Trujillo y Marianela González, la confianza depositada en mí. Gracias por su inestimable ayuda y dedicación. A Lourdes Trujillo, agradecer especialmente su perseverancia y entusiasmo. A Marianela González, gracias por hacer en muchas ocasiones de “abogada del diablo”. El camino no siempre fue fácil, gracias a las dos por las palabras de aliento. Agradecer a Casiano Manrique de Lara mis primeros pasos en el mundo de la investigación y a Juan Luis Jiménez sus consejos y ayuda, especialmente, en la última etapa de la tesis. También, gracias a Antonio Álvarez, Alba Martínez-López y Jorge Pérez por su colaboración. Sus aportaciones han sido fundamentales para la culminación de este trabajo. A mis compañeros y a mis ya amigos Ana, Ángel, Cira y Gloria, gracias por hacer más fácil el día a día. A toda mi familia, agradecer su apoyo incondicional. Especialmente, a mis padres, a mi hermana y a Domingo. Gracias por la paciencia y la comprensión. Por último, a aquellos que se fueron, me cuidan y siempre confiaron en mí, gracias. i ii Índice Parte I. Introducción Capítulo 1.Introducción ...................................................................................................................... 1 Parte II. Eficiencia portuaria Capítulo 2.¿Influye la competencia portuaria en la eficiencia de los puertos de contenedores de América Latina y el Caribe? ............................................................................................................... 7 2.1.Introducción .............................................................................................................................. 7 2.2.Sector portuario en América Latina y el Caribe ....................................................................... 8 2.3.Estudios de eficiencia en la actividad portuaria ...................................................................... 13 2.4.Eficiencia de las terminales de contenedores en ALC ............................................................ 19 2.5.Conclusiones ........................................................................................................................... 37 Capítulo 3.¿Afecta a la eficiencia portuaria la especialización y el tamaño de los puertos? Una aplicación a los puertos españoles .................................................................................................... 41 3.1.Introducción ............................................................................................................................ 41 3.2.Sistema Portuario Español de titularidad estatal ..................................................................... 43 3.3.Literatura sobre eficiencia portuaria ....................................................................................... 45 3.4.Eficiencia en el Sistema Portuario Español ............................................................................ 49 3.5.Conclusiones ........................................................................................................................... 64 Parte III. Generación de residuos de buques Capítulo 4.Determinantes de la descarga de residuos procedentes de buques. El Puerto de Las Palmas como caso de estudio. .......................................................................................................... 69 4.1.Introducción ............................................................................................................................ 69 4.2.Servicio de recepción de desechos generados por buques ...................................................... 71 4.3.Factores que determinan la generación de residuos de buques: hidrocarburos y basuras ...... 78 4.4.Conclusiones ........................................................................................................................... 90 Parte IV. Referencias bibliográficas Referencias .................................................................................................................................... 95 iii iv PARTE I. INTRODUCCIÓN Capítulo 1 Introducción El transporte constituye un elemento fundamental para el desarrollo de un país: posibilita el crecimiento económico, la creación de riqueza y de empleo, el incremento de los intercambios comerciales, la accesibilidad geográfica y la movilidad. Esta última, tanto en el caso de personas como de mercancías, está determinada por las infraestructuras (EC, 2011). En lo que al transporte marítimo se refiere, los puertos han pasado de ser meros intercambiadores entre modos de transporte a constituirse como centros logísticos. En la actualidad y fruto, entre otros, de la globalización, el desmantelamiento progresivo de las barreras al comercio internacional y el incremento del comercio, los puertos desarrollan otras numerosas actividades que generan valor añadido (Rúa, 2006), El desarrollo de los puertos es fundamental para la captación de tráfico (EC, 2011). Sus ingresos vienen dados por su nivel de actividad y, por tanto, gestionar elevados volúmenes de carga representa un objetivo prioritario. El tráfico manejado en puerto y el desarrollo portuario, no depende solo de factores controlables por los gestores portuarios, sino que también está condicionado por elementos no controlables. Esto convierte a la eficiencia portuaria en una herramienta útil para detectar, entre otros, buenas prácticas o mala asignación de recursos (García-Alonso et al., 2007). La eficiencia cobra especial interés en los países en desarrollo, dada su creciente importancia en el comercio mundial. Mientras en el año 2000 la participación de los países en desarrollo en las exportaciones e importaciones mundiales apenas alcanzaban el 30%, actualmente, superan el 40%. Estos países se han convertido en importantes agentes dentro del comercio mundial: han pasado de ser meras fuentes de abastecimiento de materias primas a impulsar el tráfico y la demanda de servicios marítimos. América se sitúa en la segunda posición, detrás de Asia, en términos de influencia regional (UNCTAD, 2015). En términos de carga, la mercancía contenerizada supone dos tercios de la carga general transportada, representa más de la mitad del valor de todo el tráfico marítimo internacional y en torno a una sexta parte de su volumen (UNCTAD, 2015). Teniendo esto en cuenta, el primer objetivo de este estudio consiste en analizar los determinantes de la eficiencia de los principales puertos de contenedores de América Latina y el Caribe. Concretamente, se analiza si los aumentos en la eficiencia derivados de la modernización portuaria, 1 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES se mantuvieron a lo largo del tiempo y si la competencia portuaria, factor relevante para el desarrollo portuario, repercute en la eficiencia de los puertos especializados en contenedores. La competencia intraportuaria se midió a través del número de terminales de contenedores en cada puerto y la competencia interportuaria se definió a través de los acuerdos comerciales suscritos por los países. En ambos casos los resultados muestran una incidencia positiva en la eficiencia portuaria. La principal recomendación es promover y fortalecer ambos tipos de competencia. En España, la eficiencia portuaria ocupa un puesto destacado en el decálogo de la nueva normativa portuaria (González-Laxe, 2012a). La ley premia a las autoridades portuarias preocupadas por la racionalización de la inversión en infraestructuras y el mayor aprovechamiento de los equipamientos y las instalaciones. Algunos autores sostienen que la competencia en un entorno geográfico reducido, como la que puede existir entre algunos puertos españoles, promueve el despilfarro de recursos y sugieren la necesidad de establecer un proceso de coo-petencia, es decir, cooperar para captar tráfico de otros puertos (García-Alonso et al., 2007). En su trabajo para el Parlamento Europeo, Buck Consultants International (2009) afirma que la cooperación nace, también, como consecuencia de una mayor presión sobre la capacidad portuaria. El desarrollo del transporte marítimo de corta distancia, el incremento del tamaño de los buques y del volumen de mercancía transportada, conducen a algunos puertos a cooperar para poder satisfacer las demandas de la carga. Igualmente, con el objeto de cumplir con los requerimientos de la carga González-Laxe (2004) sugiere la especialización de los puertos y terminales. Cada tipo de buque posee características propias que responden a la tipología de carga que transportan, lo que provoca la demanda de instalaciones y tecnologías específicas. El segundo objetivo de este trabajo radica en estudiar si la especialización portuaria y el tamaño de los puertos españoles inciden en la ineficiencia portuaria. Como principal resultado se obtuvo que los puertos más especializados y los de mayor tamaño presentan mayores niveles de eficiencia. Por ello se recomienda fomentar la especialización y la colaboración entre puertos. En este sentido, se propone realizar una planificación transversal que favorezca la coordinación entre puertos, el desarrollo conjunto de las infraestructuras y evite duplicidad de servicios. 2 PARTE I. INTRODUCCIÓN Según una reciente encuesta medioambiental, los desechos de los buques se encuentran entre las prioridades ambientales de los puertos (ESPO, 2016). Durante su travesía, los barcos generan residuos cuyas fuentes principales de generación son su propia maquinaria y motores, las personas que van a bordo (tripulación y/o pasajeros) y la carga transportada. Estos desechos deben mantenerse a bordo para, posteriormente, ser descargados en puerto. Por el servicio de retirada de residuos, la UE establece la obligatoriedad de abonar una tarifa y otorga libertad en su determinación. La libertad tarifaria pretende que cada puerto o país adapte la tarifa a sus costes y el principio de que el “usuario paga” busca promover la competencia leal e incidir en la distribución de los flujos de carga entre los puertos europeos (EU, 1997). Actualmente, para determinar la tarifa indirecta, que es aquella que no depende del volumen de desechos descargados, los puertos utilizan diferentes factores, lo que evidencia que no existe un modelo óptimo para el cálculo de la tarifa del servicio de recepción de residuos de buques (Deja, 2013). Con la finalidad avanzar en esta cuestión, en este trabajo se plantea como objetivo final comprobar si los indicadores utilizados para definir las tarifas son los más apropiados. Para ello se analizó la importancia de los factores que determinan el volumen de residuos descargados de los buques en puerto, tomando como caso de estudio el Puerto de Las Palmas. A partir de datos sobre los buques que hicieron escala en este puerto en 2014, los resultados obtenidos muestran que, además del tamaño del barco, otros factores implicados en el volumen de residuos descargados en puerto están relacionados con la tecnología del buque, la carga, las personas a bordo de los buques y la ruta realizada. En resumen, esta tesis se estructura en dos partes que se organizan de la siguiente manera. La parte I, titulada “Eficiencia portuaria” contiene dos capítulos. En el capítulo 2 se aborda la repercusión que tiene la competencia portuaria en la eficiencia de los principales puertos de contenedores de América Latina y el Caribe. El impacto que la especialización y el tamaño de los puertos tienen sobre la eficiencia portuaria de los puertos que integran el Sistema Portuario Español se desarrolla en el capítulo 3. La parte II, con el título “Generación de residuos de buques” incluye el capítulo 4, relativo a los factores que inciden en la retirada de residuos de buques en puerto. 3 PARTE II EFICIENCIA PORTUARIA 3 PARTE II. EFICIENCIA PORTUARIA Capítulo 2 ¿Influye la competencia portuaria en la eficiencia de los puertos de contenedores de América Latina y el Caribe?1 2.1. Introducción En 2013, el comercio de bienes de América Latina y el Caribe (ALC) representó el 36,7% del PIB y aproximadamente el 6% del comercio mundial (Banco Mundial, 2015). Con el fin de promover sus exportaciones, los países deben tener en cuenta ciertos factores entre los que se encuentran una logística eficaz y eficiente (Guasch, 2011), lo que demanda una infraestructura suficiente y de calidad, así como una adecuada gestión de las mismas y de los servicios asociados. Desde mediados del siglo XX, el modelo portuario está experimentando cambios. La generalización de la carga contenerizada y la aparición de los buques portacontenedores trajeron consigo la transformación de la infraestructura portuaria. Sin embargo, los países de ALC no estaban preparados para responder a los nuevos requerimientos de la industria. Ni la demanda ni la oferta de infraestructura se ajustaban a las necesidades y las inversiones eran insuficientes (Perroti & Sánchez, 2011). Por consiguiente, surge un reto para los países de ALC: desarrollar puertos modernos y eficientes que, a través de la mejora de las relaciones comerciales, contribuyan al desarrollo de la región. Teniendo en cuenta que las mejoras en el ámbito marítimo podrían perderse si sus puertos no funcionan correctamente, los puertos de ALC decidieron llevar a cabo una serie de reformas y modernizaron el sector portuario. Según Fay & Morrison (2007), en muchos casos los obstáculos al crecimiento del comercio y a la competitividad de una región se deben a deficiencias en sus infraestructuras. En términos generales, en ALC las reformas portuarias se iniciaron en los 90. Estas resultaron en importantes modificaciones -principalmente en términos de modelo de gestión portuario, avances tecnológicos, y en cobertura y calidad de la infraestructuray en la última década continúan generando cambios tecnológicos sustanciales. A través de las reformas, la iniciativa privada fue introducida en la industria portuaria permitiendo así la competencia inter e intraportuaria. Por un lado, el Mercado Común del Sur (Mercosur), formado en 1991, nace con el objeto de fomentar la 1 Este capítulo está publicado en la revista Utilities Policy: Pérez, I., Trujillo, L. & González, M.M., 2016. Efficiency determinants of container terminals in Latin American and the Caribbean. Utilities Policy, 41, pp. 1-14. 7 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES libre circulación de bienes, servicios, factores de producción y personas entre los países; establecer un arancel común externo y adoptar una política comercial común con respecto a terceros países; coordinar políticas macroeconómicas y sectoriales; y armonizar las leyes para fortalecer el proceso de integración. Esta alianza comercial promovió el comercio entre algunos puertos y permitió formar un bloque competitivo. Por otro lado, el aumento de los operadores provocó la competencia por la carga, especialmente por el tráfico de transbordo. Este estudio analiza la evolución de la eficiencia de las principales terminales de contenedores en América Latina y el Caribe y los determinantes de la misma. Concretamente, en este trabajo se persiguen dos objetivos. Por un lado, investigar si los cambios en la industria portuaria de ALC continuaron generando mejoras en la eficiencia en la última década, y averiguar si las acciones emprendidas con el objeto de aumentar la competencia inter e intraportuaria influyen en la eficiencia portuaria. El estudio se centró en 40 terminales de contenedores, incluyendo un gran número de países (19) y un largo periodo (2000-2010), y se organizó de la siguiente manera. Después de esta introducción, en la Sección 2.2 se describen las principales características del sistema portuario en ALC y sus procesos de reforma. En la Sección 2.3 se revisa la literatura relativa a la eficiencia en la actividad portuaria, prestando especial interés a los estudios realizados hasta el presente en ALC. A continuación, en la Sección 2.4 se presentan los datos, se describe la metodología aplicada para calcular la eficiencia y se exponen los resultados. Por último, en la Sección 2.5 se explican las principales conclusiones del estudio. 2.2. Sector portuario en América Latina y el Caribe Hasta hace unas décadas, el sistema portuario de ALC se caracterizaba por tener puertos regulados y centralizados (Silva, 2008), donde el gobierno nacional era responsable de la construcción, mantenimiento, administración y funcionamiento de los mismos. El sector poseía una serie de características que no favorecían el comercio internacional, como escasa inversión, baja calidad tanto de los servicios como del equipamiento y de las instalaciones y elevadas tarifas portuarias. Según Hoffmann (2000), los puertos latinoamericanos eran ineficientes y caros lo cual se agravaba con un régimen laboral especial que, en lugar de atender a cuestiones comerciales, respondía a razones históricas y al poder sindical. En consecuencia, los gobiernos no tenían mucho interés en promover la eficiencia portuaria ya que estas infraestructuras se concebían como barreras no arancelarias a la competencia extranjera. Además, en algunos casos, representaban una fuente para conceder favores 8 PARTE II. EFICIENCIA PORTUARIA políticos y crear empleo. Inicialmente, a pesar de la puesta en marcha de las reformas portuarias, no se incorporaron avances tecnológicos a fin de evitar despidos. Por tanto, el régimen laboral portuario no se modificó2 aun cuando se extendía la contenerización y se adquirían grúas. Al mismo tiempo, la necesidad de trabajar en equipo favoreció la creación de sindicatos que poseían cierto grado de poder, dada la elevada repercusión que sus actuaciones tenían sobre la actividad comercial. En general, las reformas se sucedieron de la siguiente manera: reforma legal, descentralización, liberalización, participación privada y re-regulación. En América Latina, el 97,5% de los proyectos de privatización del transporte se materializaron en contratos de concesión. Según Estache & Trujillo (2004, 2008), la participación privada provocó mejoras tecnológicas, productivas y en la calidad de los servicios. Concretamente, la rentabilidad se incrementó en más del 40% en países como México, Argentina o Perú. Las ganancias de eficiencia fueron compartidas por el gobierno y las empresas, perjudicando a los usuarios. La política de precios máximos ocasionó un aumento de los costes de capital y los aranceles. La experiencia latinoamericana demostró que la privatización, por sí sola, produce pocos beneficios a la economía. No obstante, se incentivaron la participación privada y la modernización portuaria. En los 90, los valores de las inversiones realizadas llegaron a representar el total de las ejecutadas en las cuatro décadas anteriores (Hoffmann, 2000). La privatización contribuyó a continuar con la tendencia mundial de implantar un nuevo modelo de puerto -el denominado Landlord porten el que la propiedad se mantiene en el sector público y el sector privado proporciona servicios a través de concesiones, favoreciendo la liberalización de los servicios y la re-regulación en aquellos casos que fuera estrictamente necesaria (por ejemplo, servicios que presentaran características de monopolio natural). Por otra parte, se animó la modernización tanto de la infraestructura como de la superestructura y se pasó de una gestión orientada a satisfacer intereses sociales y políticos a una dirigida hacia la obtención de beneficios económicos. Hoffmann (2000) observó que la realización de reformas en el sector no implicaba, necesariamente, la alteración del régimen laboral. Sin embargo, esto podía suponer un obstáculo para la inversión privada y, por consiguiente, para el establecimiento de los nuevos modelos portuarios. Países como Chile o Panamá, a diferencia de Brasil, supieron involucrar a los representantes de los trabajadores en el proceso de reforma, favoreciendo así las transformaciones de la industria. 2 Por ejemplo, se continuaba empleando 20 trabajadores para descargar un portacontenedor cuando, en general, solo se requerían 6 estibadores (Hoffmann, 2000). 9 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES Las primeras reformas portuarias tuvieron lugar en Chile (1981), Colombia y Venezuela (1991), Argentina, México y Uruguay (1992), Brasil (1993) y Panamá (1994). Más de una década después y atendiendo al proceso de reformas, Sánchez (2004) estableció una clasificación de los países de la región dividida en cuatro grupos: 1) Países con participación privada en los principales puertos, 2) Países que se encuentran avanzando hacia el primer grupo, 3) Países con participación privada parcial y 4) Países con puertos públicos. El primer grupo estaba integrado por países en los que se habían producido elevadas inversiones y aumentos en términos de eficiencia (Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, México, Panamá, Paraguay y Uruguay). Los países que formaban parte del segundo grupo se encontraban realizando cambios estructurales, siguiendo la experiencia de los primeros (Costa Rica, Ecuador y El Salvador, entre otros). El tercer grupo mantenía la gestión y la planificación en manos del sector público. Sin embargo, impulsaron reformas en el ámbito laboral que favorecieron la incorporación de empresas privadas, como las estibadoras. En el cuarto grupo se situaban los países que no habían acometido reforma portuaria. Aunque no se cuantificaron las ganancias netas de estas reformas, en términos generales se puede afirmar que fueron positivas ya que propiciaron una mayor competencia inter e intraportuaria como resultado del aumento del número de operadores. Con la introducción de la iniciativa privada, puertos como Buenos Aires y Santos ampliaron el número de terminales: Santos a dos y Buenos Aires a siete, aunque en Buenos Aires actualmente están operativas cinco. También, aumentó tanto la competitividad de las regiones como el tráfico portuario, al tiempo que se produjo una reducción de los precios de operación y una mejora del rendimiento (tiempo y calidad de los servicios). Sin embargo, quedaron cuestiones por resolver, como la mejora de los accesos y las conexiones con el transporte intermodal, la preservación del medio ambiente, la normativa y los procedimientos aduaneros (Sánchez, 2004). En la actualidad, la industria portuaria de ALC ha crecido en términos de contenedores manipulados y presenta una estructura radial, alrededor de un centro principal. Su tráfico se ha movido desde la costa este hacia la costa oeste de Centroamérica y se ha dispersado geográficamente como consecuencia de la creación de puertos secundarios (CEPAL, 2014). 10 Autores (año) País Periodo Unidad de análisis (nº) Modelo (forma funcional) Producción Factores productivos Otras variables Wanke (2013) Brasil 2011 Terminal (27) DEA (dos etapas) Granel sólido (t) Contenedores (TEUs) Frecuencia buques de granel sólido (buques/año)* Frecuencia buques de contenedores (buques/año)* Muelles (nº) Área de almacenamiento (m2) Área de patio (m2) Variables ambientales Administración privada (dummy) Hinterland (km2) Accesos por carretera (nº) Accesos por río (dummy) Accesos por ferrocarril (dummy) Canales de acceso (nº) Manejo de contenedores y granel sólido (dummy) Wilmsmeier, Tovar, & Sanchez (2013) LAC y España 2005-2011 Terminal (20) DEA Contenedores (TEUs) Área (m2) Capacidad equivalente de las grúas de muelle Trabajadores (nº) Tendencia temporal Chang & Tovar (2014a) Perú y Chile 2004-2010 Terminal (14) SFA (TL) Contenedores (t) Carga general y rodante (t) Graneles (t) Trabajadores (nº) Stock neto de los activos fijos (MUS$) Variables ambientales Terminales (dummy) Variables de ineficiencia Proporción de graneles (nº) Índice de contenerización (nº) Tasa de ocupación (nº) Tipo de gestión (dummy) Chang & Tovar (2014b) Perú y Chile 2004-2010 Terminal (14) SFA (TL) Contenedores (t) Carga general y rodante (t) Graneles (t) Muelles (nº) Medios mecánicos (nº) Trabajadores (nº) Stock neto de los activos fijos (US$) Tendencia temporal (continúa) 17 Autores (año) País Periodo Unidad de análisis (nº) Modelo (forma funcional) Producción Factores productivos Otras variables Serebrisky, MoralesSarriera, SuárezAlemán, Araya, Briceño-Garmendía, & Schwartz (2016) LAC 1999-2009 Puerto de contenedores (63) SFA (TL) Contenedores (TEUs) Área (m2) Muelles (m) Grúas moviles de muelle (nº) Grúas STS (nº) Grúas de barco (dummy) Tendencia temporal Variables ambientales Transbordo (dummy) Tipo de terminal (dummy) PIB (US$) Índice de conectividad (nº) Comercio (%) Crisis (dummy) Variables de ineficiencia Landlord (dummy) Índice de corrupción (nº) Tipo de terminal (dummy) PIB per cápita (US$)) Sudamérica (dummy) Transbordo (dummy) Tendencia temporal * Como el DEA se realiza en dos etapas, estas variables pueden figurar como inputs intermedios y como outputs en función de la etapa en que se utilicen. DEA: Análisis Envolvente de Datos; SFA: Análisis de Frontera Estocástica; CD: Función Cobb-Douglas; TL: Función Translog. kt: kilotoneladas; m: metros; mt: miles de toneladas; MUS$: millón de dólares; n: número; m2: metros cuadrados; km2: kilómetros cuadrados; t: toneladas; US$: dólares. Fuente: Elaboración propia. 18 PARTE II. EFICIENCIA PORTUARIA 2.4. Eficiencia de las terminales de contenedores en ALC 2.4.1. Modelo teórico La frontera de producción muestra la máxima cantidad de producción que se puede obtener dada una determinada combinación de recursos. Permite estudiar la eficiencia desde una perspectiva real, ya que cada empresa es evaluada en relación a otras pertenecientes a un grupo representativo y homogéneo (Farrel, 1957). Concretamente, la eficiencia de una determinada empresa corresponde a la diferencia observada entre su comportamiento real y su comportamiento teórico. Este último viene definido por las prácticas de las mejores empresas de la muestra, que son las que conforman la frontera. Existen varios enfoques para estudiar la eficiencia. En este estudio, se aplica la metodología desarrollada por Battese & Coelli (1995) para una frontera de producción estocástica. La forma funcional para datos de panel se concreta en la siguiente expresión: 𝑌𝑌𝑖𝑖𝑖𝑖 =𝑋𝑋𝑖𝑖𝑖𝑖𝛽𝛽+𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖 −𝑢𝑢𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑖𝑖= 1,2, … , 𝑁𝑁; 𝑡𝑡= 1,2, … , 𝑇𝑇 (2.1) Donde 𝑌𝑌𝑖𝑖𝑖𝑖 representa la producción de la empresa i para el periodo t; 𝑋𝑋𝑖𝑖𝑖𝑖 alude a los factores productivos de la empresa i para el periodo t; 𝛽𝛽 es un vector de parámetros desconociodos; 𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖 corresponde al error aleatorio que se supone independiente e idénticamente distribuida (iid) como una 𝑁𝑁(0, 𝜎𝜎𝑣𝑣 2) y se distribuye independientemente de 𝑢𝑢𝑖𝑖𝑖𝑖, variable no negativa aleatoria asociada a la ineficiencia técnica. Esta última se asume iid 𝑁𝑁+(𝜇𝜇𝑖𝑖𝑖𝑖,𝜎𝜎𝑢𝑢 2) donde “+” indica truncamiento en cero y su media se define de la siguiente manera: 𝜇𝜇𝑖𝑖𝑖𝑖 =𝑧𝑧𝑖𝑖𝑖𝑖 𝛿𝛿 (2.2) El parámetro 𝑧𝑧𝑖𝑖𝑖𝑖 es un vector de variables que pueden influir en la eficiencia de una empresa; 𝛿𝛿 corresponde a un vector de parámetros a estimar. El modelo emplea el método de máxima verosimilitud para estimar simultáneamente los parámetros tanto del modelo de frontera estocástica como del de efectos de ineficiencia técnica. 19 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES La eficiencia técnica se obtiene de la relación entre el producto observado para la empresa i en el periodo t y el producto potencial; este último se define por la función de frontera, dado el vector de entradas: 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑖𝑖𝑖𝑖 =𝑌𝑌𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 (𝑋𝑋𝑖𝑖𝑖𝑖𝛽𝛽+𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖)⁄=𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒(𝑋𝑋𝑖𝑖𝑖𝑖𝛽𝛽+𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖 −𝑢𝑢𝑖𝑖𝑖𝑖)𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒(𝑋𝑋𝑖𝑖𝑖𝑖𝛽𝛽+𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖)=𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒(−𝑢𝑢𝑖𝑖𝑖𝑖)⁄ (2.3) A partir de la función de producción se pueden calcular la productividad marginal, los rendimientos a escala y la sustituibilidad entre los recursos productivos. La productividad marginal de un recurso a corto plazo se define como la cantidad en que la producción varía cuando dicho recurso empleado aumenta en una unidad adicional. Si todas las productividades marginales son positivas entonces la tecnología es monótona. La productividad marginal de los recursos se concreta como sigue: 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃(Xit)=∂Yit ∂Xit ⁄ (2.4) Los rendimientos a escala aluden a cómo varía la producción cuando todos los recursos empleados aumentan en la misma proporción. Existen tres tipos de rendimientos a escala: rendimientos crecientes a escala (2.5), rendimientos constantes a escala (2.6) y rendimientos decrecientes a escala (2.7): 𝑓𝑓(𝜆𝜆𝑋𝑋𝑖𝑖𝑖𝑖)<𝜆𝜆𝑓𝑓(𝑋𝑋𝑖𝑖𝑖𝑖),∀𝜆𝜆≥0 (2.5) 𝑓𝑓(𝜆𝜆𝑋𝑋𝑖𝑖𝑖𝑖)=𝜆𝜆𝑓𝑓(𝑋𝑋𝑖𝑖𝑖𝑖),∀𝜆𝜆≥0 (2.6) 𝑓𝑓(𝜆𝜆𝑋𝑋𝑖𝑖𝑖𝑖)>𝜆𝜆𝑓𝑓(𝑋𝑋𝑖𝑖𝑖𝑖),∀𝜆𝜆≥0 (2.7) La sustituibilidad entre los recursos es la posibilidad de producir una determinada cantidad de producción sustituyendo unos recursos por otros. Surge, así, la elasticidad de sustitución, la cual se puede expresar de la siguiente manera (Hicks, 1932): 𝜎𝜎=𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕 (𝑋𝑋2𝑋𝑋1 ⁄)𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕 (𝑓𝑓(𝑋𝑋2)𝑓𝑓(𝑋𝑋1)⁄)⁄ (2.8) 20 PARTE II. EFICIENCIA PORTUARIA 2.4.2. Modelo empírico 2.4.2.1. Datos Las terminales de contenedores se pueden clasificar en dos categorías: las terminales que manejan solamente contenedores (terminales especializadas) y las que manejan contenedores y carga general (terminales multipropóposito). En ALC, según los expertos consultados 8 una terminal de contenedores pura puede manejar más de 200.000 TEUs al año. Las terminales incluidas en este estudio están especializadas en el tráfico de contenedores; es decir, manejan más de 200.000 TEUs al año. Sin embargo, se incluyeron terminales que movieron una cantidad inferior en un año determinado, pero con un promedio de carga del período de estudio superior a 200.000 TEUs. Por tanto, las terminales multipropósito no están incluidas en este estudio. Inicialmente, el objetivo de esta investigación era analizar la eficiencia de las principales terminales de contenedores en ALC. Para disponer de la información necesaria, se envió un cuestionario a las autoridades portuarias y gerentes de las terminales de contenedores, pero la tasa de respuesta fue baja. Por esta razón, se consultó el Containerisarion International Yearbook (CIY), siguiendo a Figueiredo & Cariou (2015), Bichou (2013), Yuen et al. (2013), Yip et al. (2011), Cheon et al. (2010), Wu & Goh (2010), Sohn et al. (2009) y Cullinane et al. (2006). En esta fuente de información secundaria, la producción de contenedores figura por puerto, por lo que los recursos productivos de las terminales de contenedores tuvieron que ser agregados por puerto. En adelante, el término "terminal de contenedores" se utilizará para referirse al conjunto de todas las terminales de contenedores de cada puerto. Por lo tanto, la base de datos se compone de 40 terminales de contenedores (ver Tabla 2.4), que mueven alrededor del 90% de las mercancías transportadas en contenedores en ALC. En América del Sur se encuentran 21 de las terminales de contenedores estudiadas, 12 en Centroamérica y 7 en el Caribe; 18 de ellas se encuentran en el Mar Caribe, 11 en el Pacífico y las 11 restantes se encuentran en el Océano Atlántico. 8 Incluyendo investigadores y directores de terminales de contenedores. 21 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES Tabla 2.4. Países, puertos y número de terminales de contenedores incluidas en la muestra País Puerto Terminalesa (nº) País Puerto Terminalesa (nº) Argentina Buenos Aires 3 Ecuador Guayaquil 1 Bahamas Freeport 1 Guatemala Puerto Quetzal 1 Brasil Itajaí 2 Santo Tomás de Castilla 1 Paranaguá 1 Honduras Puerto Cortés 1 Río de Janeiro 2 Jamaica Kingston 2 Rio Grande 1 México Altamira 2 Salvador 1 Lázaro Cárdenas 2 Santos 4 Manzanillo 3 Sepetiba 1 Veracruz 1 Suape 1 Panamá Balboa 1 Vitória 1 Coco Solo 1 Chile Iquique 3 Cristóbal 1 Lirquén 1 Puerto Manzanillo 1 San Antonio 2 Perú Callao 1 San Vicente 1 Puerto Rico San Juan 2 Valparaíso 1 República Dominicana Caucedo 1 Colombia Buenaventura 1 Rio Haina 2 Cartagena 1 Trinidad y Tobago Port of Spain 1 Costa Rica Puerto Limón 1 Uruguay Montevideo 2 Cuba Habana 1 Venezuela Puerto Cabello 2 a Número de terminales en el último año de estudio. Fuente: Elaboración propia. CIY. Teniendo en cuenta los estudios previos sobre el sector portuario, las siguientes variables han permitido caracterizar la industria portuaria de contenedores en ALC. La producción de las terminales se ha aproximado en términos de contenedores manipulados medidos en TEUs, porque solo se considera el tráfico especializado de contenedores (Tongzon & Chen, 2005; Herrera & Pang, 2006; Cullinane & Song, 2006; Sohn y Jung, 2009; Cheon, 2009; Wu & Goh, 2010; Yip et al., 2011; Yuen et al., 2013; Bichou, 2013). En su estudio sobre terminales de contenedores, Wilmsmeier et al. (2013) explican que es posible que una terminal especializada maneje algo de carga general, pero el porcentaje es normalmente tan bajo que resulta insignificante para nuestros propósitos. Como factores productivos se utilizaron las siguientes variables: (1) muelles expresados en metros, para determinar la capacidad de un puerto para recibir buques; (2) capacidad de almacenamiento de las terminales medida en TEU; y (3) número de grúas disponible para cargar y descargar contenedores. La información relativa al factor trabajo no es fácil de conseguir. Dada la estrecha relación entre el número de trabajadores y el número de grúas, se empleó este último factor como una aproximación coherente, como se propone en varias investigaciones previos (De Neufville & Tsunokawa, 1981; Noteboom et al., 2000; Cullinane et al, 2004; Cullinane et al, 2005a; Cullinane et 22 PARTE II. EFICIENCIA PORTUARIA al, 2005b; Tongzon & Heng, 2005; Cullinane & Song, 2006; So et al., 2007; Cheon et al., 2010; Yuen et al., 2013). Todas estas variables se obtuvieron de fuentes secundarias, incluyendo el Containerisation International Yearbook, el Banco Mundial, la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) y la Autoridad Portuaria de Panamá. Para el período 2000-2010, la producción de las terminales de contenedores9 aumentó en un 6% hasta alcanzar en 2010 838.648 TEUs, en promedio (véase Tabla 2.5). Este aumento del tráfico de contenedores fue acompañado por un incremento en los factores de producción. La longitud de los muelles de las terminales de contenedores de ALC aumentó un 1%, el almacenamiento en un 7% y las grúas de contenedores en un 4%. En promedio, Santos manejó la mayor parte de la carga (1.807.475 TEUs), seguido de San Juan (1.681.610 TEUs), Kingston (1.513.564 TEUs), Puerto Manzanillo (1.299.256 TEUs), Balboa (1.208.325 TEUs) y Buenos Aires (1.187.247 TEUs). Movieron mucha menos carga Lirquén e Iquique (211.442 TEUs y 250.899 TEUs, respectivamente), Vitória (221.614 TEUs), Salvador (228.190 TEUs), Sepetiba (240.518 TEUs) y Puerto Quetzal (242.966 TEUs). Mientras Santos, Kingston, Puerto Manzanillo y Buenos Aires poseen la mayor longitud de muelle, capacidad de almacenamiento y el mayor número de grúas de contenedores; las terminales con menor infraestructura son Lirquén, Puerto Quetzal, Salvador, Vitória, y Puerto Limón. Sin embargo, el manejo de contenedores de Puerto Limón es superior a la media (674.500 TEUs). Tabla 2.5. Producción y factores productivos de las terminales de contenedores (media) Terminal de contenedores Producción (TEUs) Muelles (metros) Almacenamiento (TEUs) Grúas (número) Altamira 321.093 1.107 32.188 5 Balboa 1.208.325 1.325 5.950 5 Buenaventura 526.425 721 10.856 5 Buenos Aires 1.187.247 4.323 27.902 20 Callao 813.157 4.000 3.700 1 Cartagena 788.334 1.703 13.972 5 Caucedo 612.419 600 18.800 5 Coco Solo 442.917 612 5.850 5 Cristóbal 364.975 1.000 3.267 7 Freeport 1.133.911 1.002 22.079 8 (continúa) 9 En adelante, se hará referencia a las terminales de contenedores con el nombre del puerto en el que se encuentran ubicadas. 23 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES Terminal de contenedores Producción (TEUs) Muelles (metros) Almacenamiento (TEUs) Grúas (número) Guayaquil 599.118 1.512 6.055 4 Habana 262.241 413 4.106 5 Iquique 250.899 3.541 7.856 8 Itajaí 491.231 944 5.422 3 Kingston 1.513.564 3.514 46.275 18 Lázaro Cárdenas 545.627 886 45.008 7 Lirquén 211.442 429 5.253 3 Manzanillo 966.069 1.850 12.455 6 Montevideo 467.858 612 12.491 5 Paranaguá 414.329 591 13.713 4 Port of Spain 338.878 886 3.436 11 Puerto Cabello 679.526 5.353 8.000 11 Puerto Cortes 457.894 999 3.700 7 Puerto Limón 674.500 358 1.215 2 Puerto Manzanillo 1.299.256 1.576 33.182 12 Puerto Quetzal 242.966 400 1.974 2 Río de Janeiro 332.725 1.079 20.436 7 Rio Grande 507.684 600 15.000 5 Rio Haina 349.656 1.216 4.200 3 Salvador 228.190 238 2.200 5 San Antonio 619.502 1.092 13.568 7 San Juan 1.681.610 1.659 6.200 6 San Vicente 365.561 603 8.000 2 Santo Tomás de Castilla 326.376 915 7.500 5 Santos 1.807.475 2.429 32.520 17 Sepetiba 240.518 810 15.000 4 Suape 263.215 660 17.045 4 Valparaíso 496.470 1.056 10.545 5 Veracruz 615.547 510 35.000 6 Vitória 221.614 450 4.800 4 Media 665.712 1.412 13.853 7 Fuente: Elaboración propia. CIY. Para capturar la heterogeneidad no observada, se incluyó la variable puerto como una dummy que toma el valor 1 para el puerto en cuestión y 0 para el resto de puertos. Las reformas portuarias en ALC propiciaron, entre otros, la entrada del sector privado en las actividades portuarias. La introducción de la iniciativa privada promovió la competencia inter e intraportuaria. En cuanto a la competencia interportuaria, la mejora de la infraestructura favorece la captación de tráfico de transbordo y la atracción de grandes líneas navieras (Lam & Yap, 2008), lo que para Cullinane et al. (2002) tiene un efecto positivo sobre la eficiencia portuaria. Los acuerdos comerciales permiten el acceso a nuevas rutas y, por tanto, a un mayor flujo de bienes (CEPAL, 2007). Con respecto a la competencia intraportuaria, la entrada de operadores aumenta el nivel de competencia en el puerto, lo que repercute positivamente en los niveles de eficiencia. 24 PARTE II. EFICIENCIA PORTUARIA Con el fin de evaluar cómo estas cuestiones afectan a la eficiencia en ALC, se incluyeron las variables descritas en la Tabla 2.6. "Terminales" es una variable dummy que toma el valor 1 si la terminal se encuentra en un puerto con 3 o más terminales de contenedores (Buenos Aires, Iquique, Manzanillo y Santos) y 0 en caso contrario. "Acuerdos comerciales" es otra variable dummy con valor 1 si la terminal de contenedores se encuentra en un país del Mercosur (Argentina, Brasil, Ecuador, Uruguay y Venezuela) y 0 en caso contrario. "Transbordo" es también una variable dummy que toma el valor 1 si la terminal se encuentra en un puerto de transbordo (Balboa, Coco-Solo, Cristóbal, Freeport, Kingston, Lázaro Cárdenas y Puerto de Manzanillo) y 0 en caso contrario. Tabla 2.6. Variables de ineficiencia Variable Tipo Descripción Terminales Dummy 1 si la terminal está localizada en un puerto con 3 o más terminales especializadas 0 en caso contrario Acuerdos comerciales Dummy 1 si la terminal está localizada en puertos del Mercosur 0 en caso contrario Transbordo Dummy 1 si la terminal está localizada en puertos de transbordo 0 en caso contrario Fuente: Elaboración propia. Según la CEPAL (2014), un puerto de ALC puede ser clasificado como un puerto de transbordo si su volumen de transbordo supera el 70% del tráfico total. Están ubicados a lo largo de las principales rutas marítimas, tienen líneas feeder y áreas de almacenamiento de gran tamaño. Para ser competitivos, los puertos de transbordo deben ser capaces de manejar la carga de manera eficiente. Como se observa en la Tabla 2.7, los puertos de transbordo son los que poseen la mayoría de la infraestructura y manejan un mayor número contenedores. No obstante, Santos y Balboa movieron una cantidad similar de contenedores, a pesar de que el primero no está considerado de transbordo (2.728.684 TEUs en 2008 y 2.758.506 TEUs en 2010, respectivamente). Buenos Aires y Santos contaron con 22 grúas de contenedores en el último año, al igual que Kingston (166.641 TEUs) y San Vicente en 2005 (147.968 TEUs). 25 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES Tabla 2.7. Medidas descriptivas de la producción y los factores productivos por tipo de puerto Tipo de puerto Variable Producción (TEUs) Muelles (metros) Almacenamiento (TEUs) Grúas (número) Transbordo Media 1.032.448 1.525 23.126 9 Desviación típica 606.611 1.019 25.239 5 Mínimo 166.641 612 3.168 1 Máximo 2.758.506 4.129 125.258 22 No transbordo Media 593.757 1.390 12.033 6 Desviación típica 446.278 1.272 10.135 4 Mínimo 147.968 69 560 1 Máximo 2.728.684 5.380 50.500 22 Total Media 665.712 1.412 13.853 7 Desviación típica 502.403 1.234 14.346 5 Mínimo 147.968 69 560 1 Máximo 2.758.506 5.380 125.258 22 Fuente: Elaboración propia. 2.4.2.2. Especificación econométrica Con un conjunto de datos de panel de 40 terminales de contenedores de ALC para el período 20002010, se estimó una frontera de producción estocástica translogarítmica. Con este modelo, se estableció una clasificación de la eficiencia relativa que permitió la identificación de los puertos líderes y el análisis tanto de la eficiencia promedio en el sector como de su tendencia en el tiempo. El modelo propuesto por Battese & Coelli (1995), fue estimado por el método de máxima verosimilitud, lo que permitió analizar las variables que pueden influir en la eficiencia de los puertos de contenedores. La frontera se expresa en la siguiente especificación: 𝐿𝐿𝜕𝜕 𝑌𝑌𝑖𝑖𝑖𝑖 =𝛼𝛼𝑖𝑖+𝛽𝛽1𝜕𝜕𝜕𝜕𝑄𝑄𝑖𝑖𝑖𝑖 +𝛽𝛽2𝜕𝜕𝜕𝜕𝑆𝑆𝑖𝑖𝑖𝑖 +𝛽𝛽3𝜕𝜕𝜕𝜕𝐶𝐶𝑖𝑖𝑖𝑖 +𝛽𝛽4𝑇𝑇+ 0,5𝛽𝛽11𝜕𝜕𝜕𝜕𝑄𝑄𝑖𝑖𝑖𝑖 2+ 0,5𝛽𝛽22𝜕𝜕𝜕𝜕𝑆𝑆𝑖𝑖𝑖𝑖 2+ 0,5𝛽𝛽33𝜕𝜕𝜕𝜕𝐶𝐶𝑖𝑖𝑖𝑖 2 +0,5𝛽𝛽44𝑇𝑇2+𝛽𝛽12𝜕𝜕𝜕𝜕𝑄𝑄𝑖𝑖𝑖𝑖𝜕𝜕𝜕𝜕𝑆𝑆𝑖𝑖𝑖𝑖 +𝛽𝛽13𝜕𝜕𝜕𝜕𝑄𝑄𝑖𝑖𝑖𝑖𝜕𝜕𝜕𝜕𝐶𝐶𝑖𝑖𝑖𝑖 +𝛽𝛽14𝜕𝜕𝜕𝜕𝑄𝑄𝑖𝑖𝑖𝑖𝑇𝑇+𝛽𝛽23𝜕𝜕𝜕𝜕𝑆𝑆𝑖𝑖𝑖𝑖𝜕𝜕𝜕𝜕𝐶𝐶𝑖𝑖𝑖𝑖 +𝛽𝛽24𝜕𝜕𝜕𝜕𝑆𝑆𝑖𝑖𝑖𝑖𝑇𝑇 +𝛽𝛽34𝜕𝜕𝜕𝜕𝐶𝐶𝑖𝑖𝑖𝑖𝑇𝑇+𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖 −𝑢𝑢𝑖𝑖𝑖𝑖 i = 1,2,…,N; t = 1,2,…,T (2.9) Las variables se tomaron en desviaciones con respecto a la media geométrica y se definen de la siguiente manera: 𝑌𝑌𝑖𝑖𝑖𝑖 representa el movimiento de contenedores (TEUs) de la terminal de contenedores i para el período t; 𝛼𝛼𝑖𝑖 se refiere a una variable dummy y toma valor 1 para la terminal de contenedores i y 0 en caso contrario; 𝑄𝑄𝑖𝑖𝑖𝑖 es la longitud de los muelles de la terminal de contenedores i para el período t; 𝑆𝑆𝑖𝑖𝑖𝑖 constituye la capacidad de almacenamiento de la terminal de contenedores i para el período t; 𝐶𝐶𝑖𝑖𝑖𝑖 es el número de grúas de contenedores de la terminal de contenedores i para el período t; T representa una tendencia en el tiempo que recoge el cambio tecnológico neutral; 𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖 26 PARTE II. EFICIENCIA PORTUARIA Figura 2.3. Eficiencia técnica media por país (2010) Fuente: Elaboración propia. El efecto del número de terminales de un puerto en la eficiencia, se presenta en la Figura 2.4. La eficiencia media es mayor en puertos con más de 2 terminales de contenedores (91%) que en puertos con menos terminales (82%). Solo en 2002, la eficiencia de las terminales de puertos con 3 o 4 terminales de contenedores fue menor que en las otras. En ese año, la inversión en nueva infraestructura y el aumento del número de terminales no fueron acompañados por un incremento del tráfico. En Buenos Aires, por ejemplo, la carga recibida cayó cuando acababan de adquirir tres grúas de contenedores nuevas. En Manzanillo, el tráfico se mantuvo sin cambios a pesar de haber incrementado el número de terminales. 0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 Trinidad y Tobago República Dominicana Jamaica Puerto Rico Bahamas Cuba Costa Rica Guatemala Honduras MéxicoPanamá Ecuador Argentina Venezuela Uruguay Brasil Colombia Perú Chile 33 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES Figura 2.4. Eficiencia técnica media por número de terminales (2000-2010) Fuente: Elaboración propia. La Figura 2.5 muestra que la eficiencia promedio es mayor en las terminales de contenedores ubicadas en países del Mercosur. En 2010, mientras que las terminales de contenedores no ubicadas en países del Mercosur tuvieron una eficiencia del 79%, las terminales situadas en los países del Mercosur presentaron una eficiencia del 86%. Los acuerdos comerciales promueven el desarrollo de los países involucrados y, por lo tanto, sus puertos. Por un lado, con la expansión y consolidación de los mercados, los puertos pueden aumentar y consolidar su tráfico de mercancías. Por otro lado, con la eliminación o reducción de los aranceles y las barreras aduaneras, los puertos pueden realizar una gestión más eficiente a través de la reducción del tiempo de espera de los buques. Además, los puertos pueden reducir los costes, aumentar su competitividad y crear empleo. 70 80 90 100 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 1 o 2 terminales 3 o 4 terminales 34 PARTE II. EFICIENCIA PORTUARIA Figura 2.5. Eficiencia técnica media por acuerdos comerciales (2000-2010) Fuente: Elaboración propia. La eficiencia de las terminales de contenedores según el tipo de puerto para el período 2000-2010, se presenta en la Figura 2.6. En promedio, mientras que el nivel de eficiencia de las terminales de puertos de transbordo es del 73%, el nivel de eficiencia en el resto es del 84%. Los puertos de transbordo se encuentran estratégicamente ubicados a lo largo de rutas marítimas y su movimiento de carga está sujeto a cambios en las mismas. Sin embargo, los puertos gateway, por su definición, además de realizar operaciones de transbordo, tienen una zona de influencia que genera grandes volúmenes de carga, ya que se encuentran cerca de las principales zonas industriales y de consumo donde la demanda no está sujeta a presiones competitivas. Según Lam & Yap (2008) tener una carga local es fundamental para reducir la dependencia del transbordo y para atraer a las compañías navieras. Algunos puertos invierten en infraestructura con el fin de captar más tráfico, sin embargo, la inversión podría llegar a producir exceso de capacidad si las expectativas no se cumplen (Lirn et al., 2003; Cullinane et al., 2006; Medal-Bartual, 2011; Figueiredo & Cariou, 2015). Las inversiones materializadas durante la crisis dieron lugar a un aumento de la capacidad en un periodo de recesión (Wilmsmeier et al., 2013). 0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 1,00 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Mercosur No Mercosur 35 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES Figura 2.6. Eficiencia técnica media por tipo de puerto (2000-2010) Fuente: Elaboración propia. El cambio tecnológico (CT) supone un desplazamiento de la frontera de producción en el tiempo como consecuencia de la introducción de cualquier cambio técnico que afecte a todas las empresas del sector. Por lo tanto, suponen un incremento en la máxima cantidad que puede producirse dada una combinación de recursos. Para calcular el CT, en primer lugar, se deriva la función de producción representada en la ecuación (2.9) con respecto al tiempo: 𝜕𝜕(𝜕𝜕𝜕𝜕𝑌𝑌𝑖𝑖𝑖𝑖)𝜕𝜕𝑇𝑇 ⁄=𝛽𝛽4+𝛽𝛽44𝑇𝑇+𝛽𝛽14𝜕𝜕𝜕𝜕𝑄𝑄𝑖𝑖𝑖𝑖 +𝛽𝛽24𝜕𝜕𝜕𝜕𝑆𝑆𝑖𝑖𝑖𝑖 +𝛽𝛽34𝜕𝜕𝜕𝜕𝐶𝐶𝑖𝑖𝑖𝑖 (2.11) Posteriormente, para obtener el CT entre los periodos 1 y 2 de la empresa i-ésima se calcula el promedio de las derivadas de ambos años: 𝐶𝐶𝑇𝑇𝑖𝑖(1−2)=�(𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝑌𝑌𝑖𝑖1 𝜕𝜕𝑇𝑇 ⁄)+(𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝑌𝑌𝑖𝑖2 𝜕𝜕𝑇𝑇 ⁄)�/2 ∙ 100 (2.12) Como se puede observar en la Figura 2.7, las terminales de contenedores en ALC experimentaron un cambio tecnológico durante el período de 2000-2010. Con las tendencias en el transporte de carga y la iniciativa privada introducida en el sector después de las reformas de la década de 1980, si las terminales de contenedores querían ser competitivas tenían que modernizar su infraestructura. De media, el progreso tecnológico fue positivo (5%), pero con una tasa de crecimiento negativa (0,07%). 0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,002000 2001 2002 2003 2004 20052006 2007 2008 2009 2010 Transbordo No transbordo 36 PARTE II. EFICIENCIA PORTUARIA Alcanzó su valor medio más alto en 2001 (7,4%), lo que indica que se hicieron los cambios tecnológicos más importantes en los primeros años de la muestra. Los procesos de modernización portuaria requieren nuevas inversiones. Después del año inicial, el ritmo del cambio tecnológico se atenúa. Figura 2.7. Cambio tecnológico por año (%) Puente: Elaboración propia. 2.5. Conclusiones La eficiencia portuaria es un elemento importante en la toma de decisiones pues permite identificar buenas prácticas o mala asignación de recursos (García-Alonso et al., 2007). Gestionar elevados volúmenes de carga depende de factores que no siempre se encuentran en manos de los agentes portuarios. Conocer los elementos que condicionan la eficiencia de un puerto y, por tanto, el desarrollo portuario resulta fundamental. En este contexto, en este trabajo se analiza la competencia como determinante de la eficiencia de los principales puertos de contenedores en ALC. A través de una función de producción se estimó la eficiencia de 40 terminales de contenedores, los cuales manejan cerca del 90% de la mercancía contenerizada en ALC, durante el periodo 2000-2010. El nivel medio de eficiencia se concretó en 83%, con un cambio tecnológico positivo (5%). 0 1 2 3 4 5 6 7 8 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 37 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES Para conocer la relación entre la competencia y la ineficiencia, la competencia interportuaria fue caracterizada por los acuerdos comerciales y el tráfico de transbordo y la competencia intraportuaria fue aproximada por el número de terminales. Los resultados muestran que las terminales de contenedores ubicadas en países del Mercosur son más eficientes. Tener alianzas comerciales promueve el crecimiento de los niveles de eficiencia ya que, al asegurar el comercio con determinados países, las terminales pueden aumentar su manipulación de carga y reducir el coste por unidad. Además de capturar economías de escala, las alianzas comerciales ayudan a eliminar y/o reducir los trámites aduaneros, acortando el tiempo de espera de los buques. Las terminales de contenedores ubicadas en los puertos de transbordo revelan niveles de eficiencia inferiores a los presentados por otro tipo de puertos. Los puertos de transbordo se enfrentan a elevadas presiones competitivas en su lucha por la carga ya que las rutas marítimas dependen, principalmente, de las estrategias comerciales de las navieras. La competencia por el tráfico de transbordo genera inversiones adicionales en infraestructura portuaria (como ampliación de muelles o adquisición de grúas con una capacidad más alta) con el fin de satisfacer las necesidades de las compañías navieras. Sin embargo, fundamentar el crecimiento de un puerto en un tráfico fluctuante podría crear inestabilidad pues, de no producirse el tráfico esperado, las terminales de contenedores podrían experimentar un exceso de capacidad. Midiendo la competencia intraportuaria a través del número de terminales que operan en cada puerto, los resultados señalan que los puertos con más de 2 terminales de contenedores son más eficientes. Teniendo en cuenta los resultados, los agentes encargados de tomar decisiones en el ámbito portuario en ALC deberían considerar la promoción de la competencia interportuaria, a través de los acuerdos comerciales, y el fortalecimiento de la competencia intraportuaria. Los acuerdos comerciales podrían asegurar el intercambio entre los países miembros y los puertos ubicados en estos países podrían beneficiarse, por un lado, de un aumento en la carga manejada y, por otro, de una reducción en el tiempo de espera de los buques, como resultado de los acuerdos aduaneros. El fortalecimiento de la competencia entre terminales podría ayudar a los puertos a ser más competitivos. Ambas acciones ayudarían a reducir las fluctuaciones del tráfico en los puertos de transbordo. 38 PARTE II. EFICIENCIA PORTUARIA En lo que a las futuras líneas de investigaciones sería interesante incluir la mano de obra como factor productivo, así como variables relacionadas con la estancia del buque en el puerto.10 10 Véase Suárez-Alemán et al. (2014) para más información sobre esta cuestión. 39 40 PARTE II. EFICIENCIA PORTUARIA Capítulo 3 ¿Afecta a la eficiencia portuaria la especialización y el tamaño de los puertos? Una aplicación a los puertos españoles 3.1. Introducción Para posicionarse en un mercado cada vez más globalizado, la mayoría de los puertos emplean estrategias competitivas, incluso aquellos puertos situados en una misma región y gestionados por autoridades portuarias diferentes (Wang & Slack, 2004). Entre las estrategias competitivas, la especialización ocupa un lugar preferente y obedece a diferentes razones. Según González-Laxe (2004), los puertos deben centrar sus esfuerzos en alcanzar altas tasas de productividad, lo que supone, entre otras acciones, la especialización de puertos y terminales. Por otra parte, cada tipo de buque, que presenta unas características específicas según el tipo de carga que transportan, demanda instalaciones y tecnologías especializadas, que deben ser satisfechas por puertos y terminales portuarias. La especialización suele estar orientada a satisfacer las necesidades del hinterland, existiendo una relación entre la actividad económica desarrollada por las empresas ubicadas en el área de influencia del puerto y la mercancía manejada (Seguí & Martínez, 2004). Según Serrano-Martínez (2000), la especialización puede ser un elemento primordial para incrementar la cuota de mercado de un tráfico para el que existe una demanda suficiente, aunque también puede limitar el desarrollo de un puerto al quedar reducida su área de acción. En su estudio sobre los puertos españoles, Medal-Bartual et al. (2012) sostienen que el presupuesto estatal debe apoyar a los puertos más eficientes para favorecer su especialización. Sin embargo, una excesiva especialización de los puertos puede convertirse en una fuente de vulnerabilidad y, en ocasiones, puede contribuir a generar duplicidades y despilfarro de recursos (Birkinshaw & Lingblad, 2005). En este sentido, De Langen (2002) afirma que los puertos de menor tamaño, más que especializarse, deberían orientarse hacia la diversificación, puesto que esto reduciría su dependencia de los tráficos fluctuantes. Ante esta situación, los componentes de un sistema portuario regional deben buscar soluciones en las que todas las unidades del sistema mejoren (Wang & Slack, 2004). La cooperación es una estrategia cuyos beneficios potenciales son aumentos en la rentabilidad y/o mejoras en la calidad de los 41 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES servicios (Cruijssen et al., 2007). Bartlett & Ghoshal (2000) plantean que las alianzas estratégicas permiten a las empresas participantes aprovechar los beneficios de las economías de escala debido a la puesta en común de sus recursos, a la concentración en actividades básicas -aprovechando las fortalezas y capacidades específicas de cada empresay al establecimiento de recursos complementarios. Por este motivo, se podría distinguir entre la cooperación complementaria y la cooperación competitiva. La primera tiene lugar cuando un puerto necesita a otro puerto, logrando complementarse como ventaja competitiva. La cooperación competitiva surge cuando las empresas trabajan juntas en partes de su actividad donde pueden compartir costes comunes, sin dejar de ser competitivas en otras áreas. La cooperación entre puertos ofrece soluciones mutuamente ventajosas que permiten mejorar la competitividad general de todos los puertos de una misma región (Song, 2002; Song, 2003; Yap & Lam, 2004; Hwang & Chiang, 2010). El tráfico de contenedores se desarrolla en un entorno altamente competitivo, marcado por el aumento en el tamaño de los buques y las alianzas entre operadores navieros. En este caso particular, también la cooperación portuaria se presenta como una opción para hacer frente a las duras condiciones que establece la competencia (Avery, 2000). Considerando lo expuesto, como paso previo al diseño de políticas de cooperación o de promoción de la especialización, en este trabajo se analiza la especialización de los puertos que conforman el sistema portuario estatal en España desde la óptica del análisis paramétrico de la eficiencia portuaria. En este sentido, el principal objetivo reside en encontrar una relación causal entre la ineficiencia de los puertos españoles y la especialización portuaria y el tamaño de los principales puertos españoles. Esta es una de las aportaciones novedosas de este trabajo: dilucidar si ampliar y/o especializar los puertos es una buena estrategia para fomentar la eficiencia. Puesto que el servicio que se analiza es la manipulación de mercancías, otro aspecto novedoso de este estudio reside en que el factor trabajo se ha aproximado a través del número de estibadores portuarios. Como se desprende de la revisión de la literatura, obtener datos sobre los estibadores portuarios es una tarea difícil, por lo que la investigación empírica ha buscado dos aproximaciones para medir este factor. Una consiste en utilizar datos sobre los trabajadores empleados en las autoridades portuarias y la otra reside en acudir al supuesto simplificador de usar el número de grúas como proxy del número de estibadores. Para realizar este trabajo, después de numerosas gestiones, se 42 PARTE II. EFICIENCIA PORTUARIA utiliza una función distancia paramétrica puesto que permite estimar la ineficiencia y representar convenientemente tecnologías multiproductivas. 3.4. Eficiencia en el Sistema Portuario Español 3.4.1. Modelo teórico y especificación econométrica Para cuantificar la eficiencia portuaria se ha empleado una técnica de frontera estocástica, la función distancia (Shephard, 1953), puesto que permite medir la eficiencia de actividades multiproductivas a través de la distancia entre la producción observada y la frontera del conjunto de posibilidades de producción, respondiendo esta última a las prácticas de las mejores empresas de la muestra. El análisis de la literatura y de las condiciones en que se desenvuelve la actividad portuaria sugiere utilizar la orientación output, puesto que la capacidad de decisión de los operadores portuarios reside en gran medida en esta variable. La función distancia orientada a los outputs compara la producción que obtiene una empresa con el máximo producto que puede obtenerse con la misma cantidad de insumos. Analíticamente, se representa de la siguiente manera: 𝐷𝐷0(𝑒𝑒,𝑦𝑦)= min {𝜇𝜇:𝑦𝑦/𝜇𝜇 ∈𝑃𝑃(𝑒𝑒)} (3.1) donde P(x) es el conjunto de posibilidades de producción, es decir, todos los vectores de producción 𝑦𝑦 ∈𝑇𝑇+ 𝑁𝑁 que se pueden obtener empleando el vector de insumos 𝑒𝑒 ∈𝑇𝑇+ 𝑁𝑁. La función D0 (x, y) es no decreciente en outputs, no creciente en inputs, homogénea de grado 1 en outputs y convexa en outputs. Si la empresa es eficiente, la distancia toma un valor igual a uno, situándose la empresa sobre la frontera del conjunto de posibilidades de producción. De lo contrario, la función toma un valor inferior a la unidad. En este caso, el vector de productos y se está produciendo con el vector de insumos x, a pesar de que esa misma combinación de factores podría expandir el producto hasta 𝑦𝑦/𝜇𝜇. 49 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES La estimación econométrica de una función distancia requiere la especificación de una forma funcional, que debe ser flexible, fácil de calcular y admitir la homogeneidad. La función translogarítmica12 satisface esos requerimientos y matemáticamente se define como: 𝐿𝐿𝜕𝜕 𝐷𝐷0𝑖𝑖𝑖𝑖 =𝛼𝛼0+� 𝛼𝛼𝑚𝑚 𝑀𝑀 𝑚𝑚=1 𝜕𝜕𝜕𝜕𝑦𝑦𝑚𝑚𝑖𝑖𝑖𝑖 +1 2� �𝛼𝛼𝑚𝑚𝑚𝑚 𝜕𝜕𝜕𝜕𝑦𝑦𝑚𝑚𝑖𝑖𝑖𝑖 𝜕𝜕𝜕𝜕𝑦𝑦𝑚𝑚𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑀𝑀 𝑚𝑚=1 +�𝛽𝛽𝑚𝑚 𝜕𝜕𝜕𝜕𝑒𝑒𝑘𝑘𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐾𝐾 𝑘𝑘=1 𝑀𝑀 𝑚𝑚=1 +1 2��𝛽𝛽𝑘𝑘𝑘𝑘 𝜕𝜕𝜕𝜕𝑒𝑒𝑘𝑘𝑖𝑖𝑖𝑖 𝜕𝜕𝜕𝜕𝑒𝑒𝑘𝑘𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐾𝐾 𝑘𝑘=1 𝐾𝐾 𝑘𝑘=1 +� � 𝛿𝛿𝑘𝑘𝑚𝑚 𝜕𝜕𝜕𝜕𝑒𝑒𝑘𝑘𝑖𝑖𝑖𝑖 𝜕𝜕𝜕𝜕𝑦𝑦𝑚𝑚𝑖𝑖𝑖𝑖 + �𝜑𝜑𝑖𝑖 𝑇𝑇 𝑖𝑖=1 𝑓𝑓𝑖𝑖+ 𝑀𝑀 𝑚𝑚=1 𝐾𝐾 𝑘𝑘=1 �𝜓𝜓ℎ𝑖𝑖 𝐻𝐻 ℎ=1 𝑑𝑑ℎ𝑖𝑖 𝑖𝑖= 1,2, … , 𝑁𝑁;𝑚𝑚,𝜕𝜕= 1,2, … , 𝑃𝑃;𝑘𝑘,𝜕𝜕= 1,2, … , 𝐾𝐾;ℎ= 1,2, … , 𝐻𝐻; 𝑡𝑡= 1,2, … , 𝑇𝑇 (3.2) donde D0it representa la función distancia; y es el vector de outputs de la empresa i para el periodo t (mercancía general y granel); x es el vector de inputs de la empresa i para el periodo t (muelles, grúas y trabajadores); f corresponde a las variables de tiempo; d hace referencia a las variables ambientales de la empresa i para el periodo t (provincia, localización y refinería); 𝛼𝛼,𝛽𝛽,𝛿𝛿,𝜑𝜑,𝜓𝜓 son vectores de parámetros desconocidos. La simetría de los parámetros establece que 𝛼𝛼𝑚𝑚𝑚𝑚 =𝛼𝛼𝑚𝑚𝑚𝑚; 𝛽𝛽𝑘𝑘𝑘𝑘 =𝛽𝛽𝑘𝑘𝑘𝑘. La función distancia debe incorporar las restricciones exigidas por la homogeneidad de grado 1 en los outputs que establece lo siguiente: � 𝛼𝛼𝑚𝑚 𝑀𝑀 𝑚𝑚=1 = 1; � 𝛼𝛼𝑚𝑚𝑚𝑚 = 0; � 𝛿𝛿𝑘𝑘𝑚𝑚 𝑀𝑀 𝑚𝑚=1 𝑀𝑀 𝑚𝑚=1 = 0 (3.3) Siguiendo la metodología de Lovell et al. (1994), en la que se normaliza la función distancia por uno de los outputs escogido de manera arbitraria, y aplicando el enfoque de fronteras estocásticas propuesto por Aigner et al. (1977) en el que las desviaciones con respeto a la frontera se concretan en un término de error se obtiene que: 12 En adelante, translog (TL). 50 PARTE II. EFICIENCIA PORTUARIA −𝐿𝐿𝜕𝜕 (𝑦𝑦𝑀𝑀𝑖𝑖𝑖𝑖) = 𝛼𝛼0+� 𝛼𝛼𝑚𝑚 𝑀𝑀−1 𝑚𝑚=1 𝜕𝜕𝜕𝜕𝑦𝑦𝑚𝑚𝑖𝑖𝑖𝑖 ∗ +1 2� � 𝛼𝛼𝑚𝑚𝑚𝑚 𝜕𝜕𝜕𝜕𝑦𝑦𝑚𝑚𝑖𝑖𝑖𝑖 ∗ 𝜕𝜕𝜕𝜕𝑦𝑦𝑚𝑚𝑖𝑖𝑖𝑖 ∗ 𝑀𝑀−1 𝑚𝑚=1 +�𝛽𝛽𝑚𝑚 𝜕𝜕𝜕𝜕𝑒𝑒𝑘𝑘𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐾𝐾 𝑘𝑘=1 𝑀𝑀−1 𝑚𝑚=1 +1 2��𝛽𝛽𝑘𝑘𝑘𝑘 𝜕𝜕𝜕𝜕𝑒𝑒𝑘𝑘𝑖𝑖𝑖𝑖 𝜕𝜕𝜕𝜕𝑒𝑒𝑘𝑘𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐾𝐾 𝑘𝑘=1 𝐾𝐾 𝑘𝑘=1 +� � 𝛿𝛿𝑘𝑘𝑚𝑚 𝜕𝜕𝜕𝜕𝑒𝑒𝑘𝑘𝑖𝑖𝑖𝑖 𝜕𝜕𝜕𝜕𝑦𝑦𝑚𝑚𝑖𝑖𝑖𝑖 ∗ +�𝜑𝜑𝑖𝑖 𝑇𝑇 𝑖𝑖=1 𝑓𝑓𝑖𝑖+�𝜓𝜓ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐻𝐻 ℎ=1 𝑑𝑑ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑀𝑀 𝑚𝑚=1 𝐾𝐾 𝑘𝑘=1 +𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖 +𝑢𝑢𝑖𝑖𝑖𝑖 (3.4) siendo 𝑦𝑦𝑚𝑚𝑖𝑖𝑖𝑖 ∗=𝑦𝑦𝑚𝑚𝑖𝑖𝑖𝑖/𝑦𝑦𝑀𝑀𝑖𝑖𝑖𝑖. Los sumatorios en los que figura el output M ahora se realizan hasta M-1, ya que cuando 𝑦𝑦𝑚𝑚𝑖𝑖𝑖𝑖 =𝑦𝑦𝑀𝑀𝑖𝑖𝑖𝑖 , el cociente 𝑦𝑦𝑚𝑚𝑖𝑖𝑖𝑖 ∗ resulta igual a la unidad y, por tanto, al aplicar logaritmos es cero. El término de error está compuesto por dos elementos, uno simétrico que recoge el ruido estadístico (𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖) y otro asimétrico que refleja la ineficiencia (𝑢𝑢𝑖𝑖𝑖𝑖). Puesto que la función distancia se estima con orientación output, el término de error es aditivo (Cuesta & Orea, 2002). El término (𝑣𝑣𝑖𝑖𝑡𝑡) se supone independiente e idénticamente distribuido (iid) como una 𝑁𝑁(0, 𝜎𝜎𝑣𝑣 2) y representa los factores aleatorios que no se han tenido en cuenta por encontrarse fuera del control del puerto. Este término se distribuye independientemente de la ineficiencia técnica (𝑢𝑢𝑖𝑖𝑖𝑖), variable aleatoria no negativa -de una sola colaque se asume iid según una 𝑁𝑁+(𝜇𝜇𝑖𝑖𝑖𝑖,𝜎𝜎𝑢𝑢 2), donde “+” indica truncamiento en cero. Los primeros enfoques (Pitt & Lee, 1981; Kalirajan, 1981) que trataron de explicar las causas de la ineficiencia usaron una metodología en dos etapas: en la primera se estimaban los índices de eficiencia y en la segunda se regresaban estos índices sobre un conjunto de variables específicas de las empresas. Estos modelos no cumplen con el supuesto de que los efectos de ineficiencia se distribuyen independiente e idénticamente. Para resolver esta cuestión, se desarrollaron modelos en los que los efectos de ineficiencia técnica se definen en función de los factores que se consideran que influyen en la misma y la estimación de todos los parámetros se realiza en una sola etapa. En esta línea, la metodología desarrollada por Battese & Coelli (1995) tiene la ventaja de que puede ser aplicada a datos de panel. Este enfoque define la ineficiencia técnica de la siguiente manera: 𝑢𝑢𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝑧𝑧𝑖𝑖𝑖𝑖𝜃𝜃+𝑤𝑤𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑖𝑖= 1,2, … , 𝑁𝑁; 𝑡𝑡= 1,2, … , 𝑇𝑇 (3.5) 51 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES donde 𝑧𝑧𝑖𝑖𝑖𝑖 es el vector de variables que influyen en la eficiencia técnica (el tamaño del puerto y la especialización portuaria), y 𝜃𝜃 es el vector de parámetros a estimar. 𝑤𝑤𝑖𝑖𝑖𝑖 es una variable aleatoria que se distribuye como una normal truncada con media cero y varianza 𝜎𝜎2, cuyo punto de truncamiento es −𝑧𝑧𝑖𝑖𝑖𝑖𝜃𝜃. Finalmente, la eficiencia técnica se obtiene a través de la inversa de la función distancia orientada a los outputs. Formalmente: 𝑇𝑇𝑇𝑇(𝑒𝑒𝑖𝑖𝑖𝑖,𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖)= 1 𝐷𝐷0𝑖𝑖𝑖𝑖(𝑒𝑒𝑖𝑖𝑖𝑖,𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖) ⁄ (3.6) 3.4.2. Datos Para estimar la función distancia se ha empleado un panel de datos compuesto por 27 puertos que representan a las 27 autoridades portuarias13 del SPE, durante el periodo 2001-2011 (ver Tabla 3.1).14 De cada autoridad portuaria se ha incluido el puerto que maneja más carga;15 entre todos los puertos representan el 94% de la carga del SPE. Esta información se ha obtenido de las Memorias Anuales de las autoridades portuarias y de los Informes de situación y actividad de Puertos del Estado. Tabla 3.1. Puertos incluidos en la muestra Autoridad Portuaria Puerto Autoridad Portuaria Puerto A Coruña A Coruña Las Palmas Las Palmas Alicante Alicante Málaga Málaga Almería Almería Marín y Ría de Pontevedra Marín Avilés Avilés Melilla Melilla Bahía de Algeciras B. Algeciras Baleares Palma Bahía de Cádiz B. Cádiz Pasajes Pasajes Barcelona Barcelona Santa Cruz de Tenerife S.C. Tenerife Bilbao Bilbao Santander Santander Cartagena Cartagena Sevilla Sevilla Castellón Castellón Tarragona Tarragona Ceuta Ceuta Valencia Valencia Ferrol-San Cibrao Ferrol Vigo Vigo Gijón Gijón Vilagarcía de Arousa Vilagarcía Huelva Huelva Fuente: Elaboración propia. 13 Aunque actualmente en España existen 28 autoridades portuarias, hasta 2004 el puerto de Motril perteneció a la Autoridad Portuaria de Almería-Motril. Dado que el estudio abarca el periodo 2001-2011, no se consideró su segregación. 14 En adelante, SPE hará referencia a los 27 puertos que forman la muestra. 15 Los puertos excluidos representan menos del 30% del tráfico del puerto elegido. 52 PARTE II. EFICIENCIA PORTUARIA Puesto que el objetivo de este trabajo es analizar el servicio de carga y descarga en los puertos españoles, la unidad de análisis es el puerto, lo que supone agregar, para cada puerto, los datos correspondientes a las terminales en las que se efectúa la carga-descarga de la mercancía. Productos y factores productivos El proceso de carga y descarga difiere según el tipo de mercancía. Para capturar la dimensión multiproductiva de la manipulación de mercancías (Rodríguez-Álvarez et al., 2007; González & Trujillo, 2008; Núñez-Sánchez & Coto-Millán, 2012; Rodríguez-Álvarez & Tovar, 2012; DíazHernández et al., 2014; Tovar & Wall, 2015; Medal-Bartual et al., 2016) se han empleado dos variables representativas de la carga total: carga a granel (incluye tanto granel sólido como líquido) y mercancía general (abarca la mercancía contenerizada, la convencional y la pesca), ambas medidas en toneladas métricas, como es usual en los trabajos empíricos. Los inputs se han medido a través de las variables siguientes. La infraestructura portuaria se ha aproximado mediante la longitud de los muelles de cada puerto (González & Trujillo, 2008; Bergantino & Musso, 2011; Medal-Bartual & Sala-Garrido, 2011; Yip et al., 2011; Bichou, 2013; Trujillo et al., 2013; Yuen et al. 2013; Pérez et al., 2016). El factor capital se ha reflejado de diversas formas en la literatura empírica. Algunos autores han usado aproximaciones monetarias: valor neto del capital fijo (Cullinane & Song, 2003), precio del capital (Núñez-Sánchez et al., 2012), depreciación anual (Rodríguez-Álvarez & Tovar, 2012), el coste de los insumos (Núñez-Sánchez & Coto-Millán, 2012). Otros estudios se han inclinado por medidas físicas: área de almacenamiento (So et al., 2007), número de puestos de atraque (Chang & Tovar, 2014) y longitud de los muelles (Bichou, 2011). En este trabajo se ha usado como aproximación del factor capital un indicador que refleja la capacidad de carga de las grúas, puesto que el servicio estudiado es la manipulación de mercancías. De acuerdo a los estudios previos (Cullinane et al., 2005b; Cheon et al., 2010; Yip et al., 2011; Bichou, 2013; Yuen et al., 2013) se ha construido un índice que es resultado del producto del número de grúas (mercancía general, contenedores y granel sólido) y la capacidad media de carga de cada una de estas, medida en toneladas. 53 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES Aproximar la mano de obra en el sector portuario no es una tarea fácil, ya que la información existente es escasa debido a la compleja estructura de la fuerza laboral portuaria. Al estar compuesta por diferentes tipos de empleados -a tiempo parcial o completo, gestionados por las autoridades portuarias, por empresas estibadoras o por sociedades de estibala recopilación de datos resulta complicada (González & Trujillo, 2008; Cheon et al., 2010). Acceder al número de trabajadores de las autoridades portuarias cuando se está midiendo este servicio es relativamente sencillo (Estache et al., 2004; González & Trujillo, 2008; Núñez-Sánchez & Coto-Millán, 2012; Tovar & Wall, 2015; Díaz-Hernández et al., 2014; Medal-Bartual et al., 2016), pero obtener esta información cuando se trata de medir el servicio de manipulación, esto es, trabajadores que realizan la carga y descarga de las mercancías, no es tan fácil. Por ello, en muchos estudios se ha empleado el número de grúas como aproximación al número de trabajadores argumentando un elevado coeficiente de correlación entre ambos (De Neufville & Tsunokawa, 1981; Noteboom et al., 2000; Cullinane et al., 2005b; Tongzon & Heng, 2005; Cullinane & Song, 2006; So et al., 2007; Cheon et al., 2010; Trujillo et al. 2013; Yuen et al., 2013). Como innovación, en este estudio se ha utilizado el número de estibadores de cada puerto, incluyendo tanto los que están contratados por las empresas estibadoras como los que pertenecen a las Sociedades de Estiba, para reflejar la mano de obra del servicio de manipulación de mercancías. Pero esto ha tenido un coste: el periodo temporal solo llega hasta el año 2011. La Ley 33/2010 estableció un modelo de sociedad de gestión de trabajadores de iniciativa privada. La única función que quedó para las autoridades portuarias es la supervisión de la prestación del servicio. Las nuevas empresas privadas, amparándose en la protección de datos y en normas internas, no facilitaron información más allá de 2011. La información obtenida hasta ese año fue aportada por el organismo público Puertos del Estado. A continuación, se ofrece una descripción de estas variables durante el periodo 2001-2011. En media de cada año, el SPE atendió un total de 383 millones de toneladas de mercancía, de los cuales 222 correspondieron a mercancía a granel y el resto a carga general, cuyas tasas de crecimiento anual fueron del 0,4% y 7%, respectivamente. Para ello, el SPE dispuso de 197.984 metros de muelle, grúas con capacidad de 12.701 toneladas y 5.986 estibadores. 54 PARTE II. EFICIENCIA PORTUARIA A lo largo de la década estudiada, los puertos españoles realizaron un importante esfuerzo para dar respuesta a las necesidades de las navieras que, con el fin de aprovechar las economías de escala, han ido aumentando el tamaño de los buques (Camarero & González, 2006). De esta manera, la capacidad de atraque creció en 46.882 metros, la capacidad de carga de las grúas aumentó en 3.285 toneladas y el número de estibadores aumentó en 1.570 trabajadores, experimentando las jornadas de trabajo un crecimiento anual acumulado del 5%. Como se puede observar en la Tabla 3.2 un puerto medio manejó 14 millones de toneladas, de los cuales 8 millones correspondieron a carga a granel (líquido y sólido) y 6 millones a mercancía general y contó con 7.333 metros de muelle, grúas con capacidad de 470 toneladas y 222 estibadores. Tabla 3.2. Medidas descriptivas del SPE (2001-2011) Variable Media Desviación típica Mínimo Máximo Granel (miles de toneladas) 8.209 8.765 102 34.221 Mercancía generala (miles de toneladas) 5.978 10.918 131 55.832 Muelles (metros) 7.333 4.345 1.200 19.023 Grúas (toneladas) 470 563 7 3.013 Estibadores (número) 222 327 5 1.565 a Incluye la pesca. Fuente: Puertos del Estado. Elaboración propia. En términos generales, los puertos que más granel movieron fueron Tarragona, Bilbao y Algeciras y los que más carga general manejaron fueron Algeciras, Valencia y Barcelona. Este mayor movimiento de carga tiene su reflejo en los factores usados: los puertos con mayor dotación de muelles son Barcelona, Bilbao y Algeciras; los de grúas con mayor capacidad de carga son Algeciras, Barcelona y Valencia, que son los puertos donde se mueve mayor cantidad de contenedores, buena parte de ellos en tránsito internacional; estos mismos puertos son los que emplearon más estibadores portuarios, debido a que este proceso de manipulación de la carga es más intensivo en mano de obra que el granel. En el lado opuesto, los puertos con menos tráfico fueron Melilla, Almería y Vilagarcía (granel) y Vilagarcía, Huelva y Málaga (carga general). Por este motivo, son también los puertos que menos cantidad de factores productivos emplean. Variables ambientales Las variables ambientales recogen aspectos no controlables por la empresa. Es importante incluirlas en la especificación del modelo porque permiten depurar los resultados de eficiencia, evitando así calificar como ineficientes a puertos que en realidad se enfrentan a entornos distintos. En este 55 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES trabajo, se han utilizado variables cualitativas, sin orden de magnitud entre ellas, que dividen la muestra en submuestras que responden a distintos entornos y productividades (Dios-Palomares et al., 2006). En la Tabla 3.3 se ofrece una descripción de las variables ambientales incluidas para recoger la heterogeneidad no observada. En primer lugar, se definió la provincia en la que se localizan los puertos para reflejar diferencias que, desde el punto de vista económico, social e institucional, pueden darse entre ellas, y que pueden afectar a las condiciones en las que se produce el manejo de la carga. Según Tongzon (1995), la actividad económica de la región en la que se ubica el puerto constituye un determinante del output portuario. En segundo lugar, se incluyó la localización en términos del mar u océano en el que se encuentran localizados los puertos. González-Laxe (2012b) afirma que la ubicación geográfica es uno de los elementos que determina el interés de las instalaciones portuarias y concluye que los mejores puertos, en términos de crecimiento del tráfico, se encuentran en la fachada mediterránea. Estos puertos están integrados en las principales rutas marítimas, entre otras cuestiones por la relevancia de su hinterland y por la consolidación del transbordo de contenedores, mientras que los puertos del Cantábrico y Atlántico encuentran más dificultad para formar parte de las principales rutas marítimas (salvo los puertos canarios) y ejercer de motor económico a las regiones. Por último, teniendo en cuenta que el proceso de carga-descarga del granel líquido es muy rápido y sus necesidades de infraestructura y de mano de obra son inferiores al del resto de cargas, se distinguió entre los puertos que cuentan con refinerías y los que no. Además, los puertos con refinerías poseen un tráfico de granel líquido muy superior al del resto de puertos, afectando así a su carga total (González & Trujillo, 2008). Tabla 3.3. Variables ambientales Variable Tipo Descripción Provincia Dummy A Coruña, Alicante, Almería, Asturias, Baleares, Barcelona, Cádiz, Cantabria, Castellón, Ceuta, Guipúzcoa, Huelva, Las Palmas, Málaga, Melilla, Murcia, Pontevedra, Santa Cruz de Tenerife, Sevilla, Tarragona, Valencia y Vizcaya Localización Dummy Atlántico, Cantábrico y Mediterráneo Refinería Dummy A Coruña, Bahía de Algeciras, Bilbao, Cartagena, Castellón, Huelva, Santa Cruz de Tenerife y Tarragona Fuente: Elaboración propia. 56 PARTE II. EFICIENCIA PORTUARIA Adicionalmente, para recoger factores variantes en el tiempo se incluyó una variable dummy desde el año 2001 hasta el 2011. Factores de ineficiencia Resulta relevante estudiar por qué unos puertos son más eficientes que otros. En la Tabla 3.4 se presentan las variables empleadas para explicar la ineficiencia técnica: el tamaño del puerto y su especialización. La revisión de la literatura mostró evidencias de que los puertos de mayor tamaño registran mayores niveles de eficiencia. Concretamente y con esta finalidad (aunque en un modelo en dos etapas), CotoMillán et al. (2000) utilizaron la longitud de los muelles. Esta es la variable empleada en este trabajo para medir la contribución del tamaño de los puertos a la ineficiencia. Para González-Laxe & Novo-Corti (2012, 2016), la especialización portuaria responde a la búsqueda de competitividad y al aprovechamiento de las economías de escala. En este trabajo se ha analizado la implicación que tiene sobre la ineficiencia el hecho de que un puerto esté especializado en un tipo de carga frente al hecho de no estar especializado, atendiendo a los diferentes tipos de carga (granel sólido, granel líquido, mercancía contenerizada y mercancía convencional). Se considera que un puerto está especializado en un tipo de mercancía cuando el volumen de esa mercancía es superior a la mitad de la carga recibida en dicho puerto a lo largo del periodo de estudio. Por tanto, la especialización es constante en el tiempo y puede darse el caso de que algunos puertos no estén especializados. Para cada tipo de tráfico se construye una variable dummy que toma valor 1 para todos los puertos especializados en un tipo de carga y cero en el resto. Tabla 3.4. Variables de ineficiencia Variable Tipo Descripción Especialización Dummy Granel sólido: Almería, Avilés, Ferrol, Gijón, Santander y Sevilla Granel líquido: A Coruña, Bilbao, Cartagena, Castellón, Huelva, Santa Cruz de Tenerife y Tarragona Mercancía contenerizada: Bahía de Algeciras, Las Palmas, Valencia y Vigo Mercancía general: Ceuta, Melilla y Palma Sin especialización: Alicante, Bahía de Cádiz, Barcelona, Málaga, Marín, Pasajes y Vilagarcía Tamaño Numérica Muelles (metros) Fuente: Elaboración propia. 57 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES 3.4.3. Resultados y discusión Condiciones de regularidad y análisis de los coeficientes La función distancia estimada cumple con las propiedades teóricas esperadas. Los parámetros de primer orden presentan el signo esperado y son estadísticamente significativos con un nivel de confianza del 99% (véase Tabla 3.5). Los parámetros de los outputs son positivos, reflejando que el valor de la función distancia se incrementa cuando aumenta la producción, y los parámetros de los inputs son negativos, mostrando que, para un nivel de producción dado, un aumento de cualquier factor productivo conlleva una reducción del valor de la distancia. Los coeficientes de las dummies de tiempo reflejan acontecimientos que repercuten de igual manera en todo el SPE y que varían en el tiempo. Como se puede observar en la Tabla 3.5, los periodos que presentaron diferencias significativas con respecto al año 2011 (año omitido) fueron 2001-2003, 2006-2008 y 2009-2010. Mientras que en el segundo periodo la distancia a la frontera se redujo, en el primero y en el tercero ocurrió lo contrario. Estos coeficientes también indican efectos temporales y sus variaciones durante el periodo suponen un desplazamiento de la frontera, ofreciendo una medida del cambio tecnológico (CT) calculado a través de la siguiente expresión: 𝐶𝐶𝑇𝑇𝑖𝑖,𝑖𝑖−1 = 𝜃𝜃𝑖𝑖−𝜃𝜃𝑖𝑖−1 (3.7) Existe progreso tecnológico cuando el valor del cambio tecnológico es negativo, produciendo un desplazamiento de la frontera hacia fuera. En consonancia con otros estudios (González & Trujillo, 2008; Núñez-Sánchez & Coto-Millán, 2012; Rodríguez-Álvarez & Tovar, 2012; Tovar & Wall, 2015) en el SPE se produjo progreso tecnológico en los periodos 2001-2007 y 2009-2011, siendo el mayor en 2010-2011 (8%) seguido de 2004-2005 (7%) y 2007-2008 (6%). Los resultados negativos del periodo 2007-2009 podrían responder al ciclo económico. En ocasiones, el cambio tecnológico puede relacionarse con modificaciones en el ámbito legislativo (González & Trujillo, 2008). La mejora tecnológica obtenida está en consonancia con el aumento de la capacidad de las grúas y con las reformas llevadas a cabo en el periodo que tuvieron como objetivos principales potenciar la participación privada en la financiación, construcción y explotación de las instalaciones portuarias y otorgar mayor autonomía de gestión económico-financiera a las autoridades portuarias. 58 PARTE II. EFICIENCIA PORTUARIA factores que afectan a la ineficiencia. Por otra parte, se han utilizado los estibadores portuarios implicados en la manipulación de la mercancía para medir el factor trabajo de este servicio. En general, acceder a este tipo de dato resulta difícil y, como se comentó anteriormente, en otros trabajos se utiliza el número de grúas como proxy del número de trabajadores, argumentando una relación fija entre ambos recursos. La eficiencia se estimó empleando una función distancia estocástica orientada a los outputs, que considera toda la mercancía movida en los puertos, clasificada en dos categorías: granel y carga general, y tres factores productivos: muelles, grúas y trabajadores. Además, incluye variables ambientales para recoger la heterogeneidad no observable. Para el periodo 2001-2011, la eficiencia media del servicio de manipulación de mercancías del SPE es del 87%. De este trabajo se desprende que la especialización de los puertos es un factor que reduce la ineficiencia técnica. Los puertos no especializados fueron los únicos que presentaron una tasa negativa anual acumulada en el periodo completo y los más castigados por la crisis financiera internacional. Una conclusión de este resultado es incentivar la especialización portuaria, ya que la alta mecanización de los puertos más especializados permite reducir los tiempos de transferencia de carga, repercutiendo positivamente en la eficiencia portuaria. No obstante, no todos los puertos pueden especializarse, bien porque no tienen demanda suficiente para ello, porque tienen un mercado doméstico reducido o porque comparten hinterland con puertos más grandes. Los resultados sugieren que la estrategia portuaria a seguir es la especialización de los puertos donde sea posible y la posterior colaboración entre puertos con especializaciones diferentes y con los no especializados. El tamaño del puerto también se configura como fuente de ineficiencia. En términos medios, frente a una eficiencia del 77% para los puertos más pequeños, el resto de puertos superaron el 94%. Al mismo tiempo, los puertos de mayor tamaño fueron los menos perjudicados por el ciclo económico. Obviamente, la estrategia para todos los puertos no puede ser crecer para convertirse en puertos grandes y explotar economías de escala pues, como se ha mencionado, algunos puertos se enfrentan a demandas reducidas. Por tanto, nuevamente la recomendación es una estrategia proactiva de colaboración y cooperación para reducir la ineficiencia de los puertos pequeños. Además, establecer 65 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES un marco de redes de colaboración y cooperación fortalece la capacidad de reacción de los puertos ante situaciones adversas como puede ser una caída exógena del tráfico. Desde un punto de política económica se sugiere profundizar en una planificación transversal, esto es, en línea con Zhuang et al., (2014) se propone que las autoridades portuarias más que incrementar la regulación, lo que deben hacer es prestar asistencia para favorecer la coordinación entre puertos con la finalidad de desarrollar el conjunto de las infraestructuras. Algunas acciones concretas que pueden llevarse a cabo son las siguientes: desarrollar estrategias de marketing común, de posiciones comunes en foros internacionales, planificar las inversiones y las expansiones desde una óptica regional y mejorar la información con buenas predicciones de demanda. En definitiva y siguiendo a Brooks et al. (2010) cabe concluir que la oportunidad de crecimiento para los puertos pequeños y los no especializados pasa por la cooperación. Por último, un debate permanente en la industria portuaria es cómo abordar la reforma del modelo de gestión de los trabajos de estiba. A finales de 2014, el Tribunal de Justicia de la Unión Europea declaró la normativa española ilegal por vulnerar el derecho de libre establecimiento. En la actualidad, el modelo de la estiba impide que las empresas estibadoras pueden contratar libremente a sus trabajadores y obliga a estas a adquirir una participación en el capital de las SAGEPs, las cuales se encargan de facilitar la mano de obra necesaria siguiendo las condiciones fijadas por un acuerdo marco. A esta sentencia16 se une la emitida, en 2009, por parte de la Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia. En ella, se resuelve sancionar a la Asociación Nacional de Empresas Estibadoras y Consignatarias de Buques, entre otros entes, por acuerdo anticompetitivo para impedir o dificultar a otras empresas el acceso al mercado de los servicios portuarios complementarios. En España, aunque no se ha procedido a la liberalización completa de este sector, se han producido algunas modificaciones tendentes a la privatización de las sociedades de estiba. Como línea futura de investigación sería interesante analizar el efecto de la nueva normativa de la estiba sobre la eficiencia portuaria. Ya ha pasado tiempo suficiente para hacer la valoración, solo faltan los datos que, de momento, las empresas no han suministrado. 16 Expediente de oficio 2805/07. 66 PARTE III GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES 67 68 PARTE III. GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES Capítulo 4 Determinantes de la descarga de residuos procedentes de buques. El Puerto de Las Palmas como caso de estudio. 4.1. Introducción Las operaciones normales del transporte marítimo son responsables de más del 70% del petróleo que aparece en el mar (Collins, 1995). Se estima que la basura marina supone alrededor de 6 millones de toneladas anuales y que diariamente se tiran al mar alrededor de 8 millones de piezas de las basuras, de las cuales 5 millones proceden de los buques, intencionadamente o no. Estas basuras se acumulan en los fondos marinos y también quedan flotando en el mar, llegando incluso a las playas. Cerca del 70% de la basura vertida en el Mar del Norte y en aguas australianas termina en el fondo marino y aproximadamente un 15% queda flotando en el mar y cerca de las costas (UNEP, 2005). Esto tiene un claro impacto en materia de salud humana, flora y fauna del medio marino y también económico, no solo en lo que respecta a la pérdida de recursos marinos y al coste de la limpieza, sino en la medida en que afecta al turismo de las zonas costeras. Las primeras acciones llevadas a cabo por organismos internacionales para prevenir los problemas de contaminación de los mares17 se produjeron en los años 50 y tuvieron su origen en los vertidos de productos oleosos procedentes de accidentes de buques. En la actualidad, el crecimiento del comercio internacional, del transporte marítimo y del tamaño de los buques, así como el desarrollo de nuevos sectores de la industria marítima, como por ejemplo los cruceros, han producido un incremento de la generación de residuos, poniendo de manifiesto la necesidad de continuar llevando a cabo acciones en favor de la conservación del medio marino (Butt, 2007; Georgakellos, 2007; Zuin et al., 2009). Tras el Convenio OILPOL 54, primer instrumento multilateral para reducir la contaminación de las aguas por hidrocarburos, se han adoptado y aprobado diferentes acuerdos internacionales y normas legales en un intento de avanzar en la prevención de la contaminación del medio marino. Es importante que las acciones propuestas no sean onerosas en tiempo ni en costes, pues de lo contrario se generarían incentivos perversos que acabarían produciendo vertidos ilegales. 17 Según el Grupo de expertos sobre los aspectos científicos de la protección del medio marino (GESAMP), la contaminación marina es la introducción por parte del hombre de sustancias o energías en el medio marino, tanto directa como indirectamente, que producen efectos nocivos que dañan los recursos vivos, ponen en peligro la salud humana, obstaculizan las actividades marinas, deterioran la calidad del agua de mar y reducen los servicios. 69 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES El convenio internacional más importante en materia de prevención de la contaminación producida por los buques, ya sea de los mares o de la atmósfera, es el Convenio internacional para prevenir la contaminación por los buques, modificado por el Protocolo de 1978 y por el Protocolo de 1997 (MARPOL 73/78), firmados por países que representan más del 90% de la flota mundial. Este convenio regula la autorización de descargas de desechos en el medio marino y dispone que los países garantizarán que los puertos cuenten con instalaciones de recepción adecuadas y con capacidad suficiente. La competitividad del transporte marítimo, que es el modo de transporte más respetuoso con el medio ambiente, depende, entre otros factores, de la rapidez con que se efectúen las operaciones en puerto. En este sentido, este convenio prevé que la descarga de residuos se realice sin generar demoras innecesarias a los buques, para no incentivar descargas ilegales. Tanto es así que se establecen indemnizaciones por demoras innecesarias. La Unión Europea también insiste en que la reducción de la contaminación de los mares puede lograrse mejorando la disponibilidad y el uso de las instalaciones receptoras de desechos. En este sentido, la Directiva 2000/59/EC establece que todos los buques que realizan escala en puertos europeos están obligados a descargar los residuos que llevan a bordo, salvo que demuestren que disponen de capacidad para almacenarlos hasta el siguiente puerto de escala. Bajo el principio “quien contamina paga”, los buques tienen que contribuir a los costes de las instalaciones creadas para la recepción de estos residuos a través del pago de una tarifa. Todos los buques que hacen escala en un puerto europeo están obligados a pagar la tarifa, con independencia del uso real que hagan de las instalaciones, lo que disminuye el incentivo económico de la descarga en el mar. Esta Directiva deja abierto el sistema tarifario (tipo de tarifa, base para su aplicación, reducciones, etc.) para que los países miembros lo definan de acuerdo con sus legislaciones nacionales. Ello ha conducido a una variedad de regímenes tarifarios, no solo en lo relativo a la tipología de la tarifa (directa o indirecta) sino a los elementos utilizados como base de la tarifa (tamaño y tipo de buque, potencia del motor, personas a bordo, entre otros). Parece pues que la mayoría de los puertos, más que crear un nuevo sistema tarifario más apropiado a los objetivos medioambientales, han aplicado la Directiva tratando de modificar lo menos posible su legislación nacional previa (Ohlenschlager & Gordiani, 2012). La diversidad tarifaria genera varios problemas. En primer lugar, conduce a distorsiones en la competencia a nivel europeo (De Langen & Nijdam, 2008). En segundo lugar, produce falta de transparencia en la aplicación de los sistemas tarifarios (EC, 2015). En tercer lugar, dificulta la tarea de determinar si las nuevas tarifas han alcanzado el objetivo de reducir las descargas 70 PARTE III. GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES de residuos al mar (Ohlenschlager & Gordiani, 2012). Todo ello evidencia que, actualmente, no existe un modelo óptimo para el cálculo de la tarifa del servicio de recepción de residuos de buques (Deja, 2013). Un paso previo a la determinación del sistema tarifario óptimo debería ser el estudio de los factores que inciden la determinación de cada uno de los residuos de los buques. En este sentido, el objetivo de este trabajo reside en analizar cuáles son los factores que determinan el volumen de descarga de los residuos de los buques en puerto, con la finalidad de comprobar si los indicadores utilizados para definir las tarifas son los más apropiados. Para ello, se analiza el grado de implicación en la generación de residuos de aspectos relacionados con la tecnología del buque, con la carga, con las personas a bordo de los buques y con la ruta realizada. El análisis empírico se aplica a los buques que realizaron escalas en el Puerto de Las Palmas en el año 2014. Para responder a estas cuestiones, el capítulo se organiza de la siguiente manera. Después de esta introducción, en la Sección 4.2 se describe el marco normativo que regula el servicio de recepción de desechos generados por los buques. En la Sección 4.3 se exponen las conclusiones más relevantes extraídas de la literatura sobre los criterios empleados para determinar las tarifas a aplicar por la retirada de los residuos. A continuación, en la Sección 4.4, se presentan la metodología, los datos y los resultados de la aplicación empírica. Por último, se exponen las principales conclusiones. 4.2. Servicio de recepción de desechos generados por buques 4.2.1. Regulación del servicio El primer instrumento multilateral acordado para reducir la contaminación de las aguas del mar por hidrocarburos fue el Convenio OILPOL 54, que se centró en las descargas relativas a la operativa de los buques tanque petroleros y en las aguas oleosas de las salas de máquinas de todos los buques. El accidente del “Torrey Canyon”,18 uno de los mayores desastres medioambientales de la historia, puso de relieve la gravedad de estos hechos y provocó la formación de un Comité Jurídico especial dentro 18 En 1967, el Torrey Canyon, primer superpetrolero capaz de transportar 120.000 toneladas de petróleo, encalló en un arrecife del Archipiélago de Scilly (al sur de la costa de Inglaterra), quedando abiertos seis de sus tanques. Con una marea negra de 118.000 toneladas de crudo, las labores de limpieza, por desconocimiento o por falta de experiencia, empeoraron la situación. Ante el exceso de detergente empleado, la marina británica arrojó gasolina sobre el vertido de petróleo y, a continuación, lo bombardeó. 71 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES de la International Maritime Organization (IMO), la modificación de este convenio y la adopción de otros acuerdos. En 1973, la Conferencia internacional sobre contaminación marina aprobó el Convenio internacional para prevenir la contaminación por los buques y, unos años más tarde, la Conferencia internacional sobre seguridad de los buques tanque y prevención de la contaminación lo modificó a través del Protocolo de 1978. El Convenio internacional para prevenir la contaminación por los buques de 1973, modificado por el Protocolo de 1978 (conocido como MARPOL 73/78) comenzó con cinco anexos en los que se establecen reglas aplicables a las diferentes fuentes de contaminación ocasionadas por buques. Actualmente y tras el Protocolo de 1997, las fuentes de contaminación contempladas en este convenio son seis (véase Tabla 4.1). Los Estados Parte tienen que aceptar los Anexos I y II, pero los otros anexos son voluntarios. Tabla 4.1. Anexos del Convenio MARPOL 73/78 Anexo Materia Año I Reglas para prevenir la contaminación por hidrocarburos 1983 II Reglas para prevenir la contaminación por sustancias nocivas líquidas 1983 III Reglas para prevenir la contaminación por sustancias perjudiciales en bultos 1992 IV Reglas para prevenir la contaminación por aguas sucias 2003 V Reglas para prevenir la contaminación por basuras 1988 VI Reglas para prevenir la contaminación atmosférica ocasionada por los buques 2005 Fuente: Elaboración propia. El Convenio MARPOL 73/78 nace con el objetivo de eliminar totalmente la contaminación intencional del medio marino por hidrocarburos y otras sustancias perjudiciales, y reducir a un mínimo la descarga accidental de estas. Para ello se definen reglas de carácter universal para prevenir la contaminación del medio marino y la atmósfera por los buques, se establecen criterios para la descarga en el mar de cada categoría de residuo y se incluyen excepciones a la regla.19 Además, se especifican normas relativas a la construcción de los barcos, la estructura y los equipos20 a bordo de los buques, y las instalaciones portuarias de recepción de desechos. Este convenio ha evolucionado 19 Algunas de ellas se aplican cuando las descargas son necesarias para proteger la seguridad del buque y de las personas a bordo, salvar vidas en el mar o para reducir los daños de un caso concreto de contaminación o por averías (véase MARPOL 73/78). 20 Por ejemplo, en lo que a hidrocarburos se refiere y dependiendo del arqueo bruto de los buques, es obligatorio que los buques cuenten con medios de retención de hidrocarburos a bordo. En cuanto a las basuras, todo buque de arqueo bruto igual o superior a 400 toneladas o que esté autorizado a transportar 15 personas o más, tiene que tener un plan de gestión de basuras que especifique los procedimientos para la recogida, el almacenamiento, el tratamiento y la eliminación de basuras generadas a bordo (compactadoras, desmenuzadoras, mezcladores, trituradoras e incineradoras). 72 PARTE III. GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES desde un diseño inicial basado en un planteamiento correctivo de la contaminación, hasta el actual enfoque de carácter más bien preventivo que la experiencia y los nuevos accidentes producidos le han otorgado a través de sucesivas enmiendas. A nivel europeo, la Directiva 2000/59/CE21 establece que todos los puertos deben disponer de instalaciones de recepción de residuos adecuadas y realizar el servicio de retirada sin ocasionar demoras innecesarias. Asimismo, siguiendo el principio de “quien contamina paga”, obliga a contribuir sufragando los costes de estas instalaciones a todos los buques que realizan escalas en un puerto de la UE, a través de la tarifa correspondiente, que ha de ser diseñada de forma que no incentive la descarga de los desechos en el mar. A modo de resumen, en la Tabla 4.2 se muestran los acuerdos más relevantes en esta materia. Tabla 4.2. Acuerdos en materia de prevención de la contaminación Convenio Materia Ámbito OILPOL (1954) Prevención de la contaminación del mar por hidrocarburos Internacional INTERVENTION (1969) Intervención en alta mar en casos de accidentes que causen contaminación por hidrocarburos Internacional Convenio Londres (1972) Prevención de la contaminación del mar por el vertido de desechos y otras materias Internacional MARPOL (1973/1978) Evitar las descargas de sustancias contaminantes operacionales y accidentales de los buques Internacional Barcelona (1976) Prevenir y luchar contra la contaminación de cualquier fuente en el Mediterráneo Mediterráneo OPRC (1990) Cooperación, preparación y lucha contra la contaminación por hidrocarburos Internacional Convenio de París (1992) Prevenir contaminación causada por vertidos o incineración por fuentes mar adentro, de origen terrestre y otros orígenes Europea Directiva 93/12/CEE (1993) Contenido de azufre de determinados combustibles líquidos Europa Directiva 95/21/CE (1995) Cumplimiento de las normas internacionales de seguridad marítima, prevención de la contaminación y condiciones tanto de vida como de trabajo a bordo de los buques Europa Directiva 1999/32/CE (1999) Modificación de la Directiva 1999/32/CE sobre la reducción del contenido de azufre de determinados combustibles líquidos Europea Directiva 2000/59/CE (2000) Provisión adecuada de instalaciones de recogida y tratamiento de residuos generados por los buques Europa (continúa) 21 Esta norma fue modificada posteriormente por la Directiva 2007/71/CE, afectando al anexo II, relativo a la información que debe notificarse antes de entrar en puerto. 73 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES Convenio Materia Ámbito Protocolo HNS (2000) Cooperación, preparación y lucha contra los sucesos de contaminación por sustancias nocivas y potencialmente peligrosas Internacional AFS (2001) Control de los sistemas anti-incrustantes perjudiciales en los buques Internacional Directiva 2002/84/CE (2002) Prevención de la contaminación por los buques Europa Convenio combustible de los buques (2002) Responsabilidad civil nacida de daños debidos a la contaminación por hidrocarburos Europa Real Decreto 1381/2002 (2002) Instalaciones portuarias de recepción de desechos generados por los buques y residuos de carga España BWM (2004) Control y gestión de las aguas de lastre y los sedimentos de los buques Internacional Directiva 2005/35/CE (2005) Contaminación procedente de buques y sanciones penales Europa Directiva 2005/35/CE (2005) Contaminación procedente de buques y sanciones penales Europa Directiva 2008/98/CE (2008) Gestión de residuos en la Unión Europea Europa Directiva 2009/123 / CE (2009) Modificación de la Directiva 2005/35/CE Europa HONG KONG SRC (2009) Reciclaje seguro y ambientalmente racional de los buques Internacional Real Decreto Legislativo 2/2011 (2011) Regulación del servicio de recepción de residuos en puerto Europa La Directiva 2012/33/UE (2012) Regulación del uso de combustible con azufre en las zonas de control de emisiones de azufre (SECA): Canal de la Mancha, Mar del Norte y Mar Báltico Europa Directiva 2015/2087 (2015) Modificación del anexo II de la Directiva 2000/59/CE sobre instalaciones portuarias receptoras de desechos generados por buques y residuos de carga Europa Directiva 2016/802/UE (2016) Modificación de la Directiva 1999/32/CE sobre la reducción del contenido de azufre de determinados combustibles líquidos Europa Fuente: Elaboración propia. 4.2.2. Tarificación del servicio de recepción de desechos de residuos de hidrocarburos y basuras Para proteger el medio marino resulta fundamental que el sistema tarifario, en lugar de incentivar descargas ilegales de desechos al mar, propicie la utilización de las instalaciones de recepción portuarias por parte de los buques al mismo tiempo que permita recuperar los costes (Ball, 1999; Carpenter & Macgill, 2001; Carpenter & Macgill, 2003; Carpenter & Macgill, 2005; Zuin et al., 2009; Newman et al., 2015). La tarifa debe determinarse en función del comportamiento particular del usuario, teniendo en cuenta el tipo de operación que realiza, el tamaño del buque y otras variables 74 PARTE III. GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES Siendo (4.1) la ecuación de interés, donde 𝑦𝑦𝑖𝑖 no se observa en determinadas condiciones y está definida por las variables 𝑒𝑒𝑖𝑖; (4.2) es la ecuación auxiliar de selección que mide la probabilidad de estar en la muestra, estando 𝑦𝑦𝑖𝑖∗ compuesta por variables que determinan el hecho de pertenecer o no la muestra (𝑧𝑧𝑖𝑖), pudiendo también, incluir las variables independientes que integran la ecuación de interés. Las variables 𝑢𝑢𝑖𝑖 y 𝑣𝑣𝑖𝑖 son los respectivos términos de error y 𝛽𝛽, 𝛿𝛿 son parámetros a estimar. El método consiste en estimar, en una primera etapa, la probabilidad de que un buque decida o no descargar, en función de las variables que determinan la decisión, por medio de un modelo Probit (ecuación (4.2)). De esta estimación se obtiene un estadístico conocido como la razón inversa de Mills que recoge la importancia de dicho sesgo. A continuación, en una segunda etapa, se estima un modelo con la muestra truncada, es decir, con los buques que descargan, en la que se incorpora la razón de Mills como una variable explicativa adicional. Esta regresión define el volumen de residuos descargado a través de diferentes factores y constituye la ecuación de interés (ecuación (4.1)). 4.3.2. Datos Para estimar el modelo Heckman se ha empleado como caso de estudio el Puerto de Las Palmas. Este puerto ocupa el tercer lugar en volumen de residuos descargados dentro del Sistema Portuario Español, lo que representa el 11% de las descargas totales. La información ha sido proporcionada principalmente por la Autoridad Portuaria de Las Palmas y la Capitanía Marítima del Puerto de las Palmas, aunque se consultaron otras fuentes como Marine Traffic, webs corporativas de navieras y la legislación vigente sobre tripulación a bordo de buques. Como variable endógena se han considerado, de forma desagregada, los residuos de hidrocarburos y los sólidos, medidos en metros cúbicos. Por desecho de hidrocarburos se entiende el petróleo en todas sus manifestaciones, incluidos los crudos de petróleo, el fuel-oil, los fangos, los residuos petrolíferos y los productos de refinación (distintos de los petroquímicos). Las basuras son los desechos de alimentos tanto domésticos como operacionales, los plásticos, los residuos de carga, las cenizas de incineradores, el aceite de cocina, las artes de pesca y los cadáveres de animales que se eliminan periódicamente y que son resultado de la operativa normal del buque. Teniendo en cuenta la literatura empírica, como variables exógenas se incluyeron tanto aspectos relacionados con las características tecnológicas del buque como con la tipología y la ruta de los 81 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES buques. Las variables incluidas (Tabla 4.4) son las siguientes: tamaño, edad y velocidad media del buque, distancia recorrida entre el último puerto de escala y el Puerto de Las Palmas, distancia recorrida entre el Puerto de Las Palmas y el siguiente puerto de escala, personas a bordo del buque, duración de la escala en el Puerto de Las Palmas, continente donde se ubica el puerto en el que el buque realizó su última escala y tipología del buque, siguiendo la clasificación de Lloyd's Register of Shipping. Tabla 4.4. Variables explicativas Variable Tipo Unidad de medida Tamaño del buque Numérica GT Edad del buque Numérica Diferencia entre año de construcción y de estudio Velocidad media Numérica Nudos Personas a bordo del buque Numérica Número de tripulantes y de pasajeros Escala del buque Numérica Horas Tipología del buque Dummy Cruceros, ferris, graneleros, portacontenedores, cargueros, rodantes, tanques y pesqueros26 Distancia entre el último puerto de escala y el Puerto de Las Palmas Numérica Millas náuticas Distancia entre el Puerto de Las Palmas y el siguiente puerto de escala Numérica Millas náuticas Zona en la que está ubicado el puerto en el que se realizó la última escala Dummy África, Asia, Europa (distinguiendo entre países pertenecientes a la Unión Europea y resto), Latinoamérica, Norteamérica y Oceanía Fuente: Elaboración propia. A priori, se espera que el tamaño, la edad y la velocidad posean una relación positiva con la generación de residuos de hidrocarburos. Las personas a bordo se cree que no son relevantes en la generación de este tipo de desecho, pero representan un elemento fundamental en la generación de basuras. Según la IMO (1999), las personas a bordo de buques de carga generan 1,5 kilos diarios y, en el caso de buques de pasajeros, 2,5 kilos diarios. Para Presburger Ulnikovic et al. (2012), esta cantidad asciende a un kilo diario por persona, al que se añaden dos botellas y dos latas cuando se trata de cruceros (Sweeting & Wayne, 2003). También, se espera que la velocidad presente una relación inversa con los desechos sólidos. En cuanto a la edad, en principio, podría considerarse que esta no influye en la generación de sólidos, sin embargo, puede utilizarse como una aproximación a la tecnología del barco. Algunos estudios indican que la cantidad de los residuos sólidos que se incineran en los buques para su posterior 26 Incluye buques pesqueros con más de doce pasajeros y buques factorías. 82 PARTE III. GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES descarga en el mar o en puerto, depende de la antigüedad y de las instalaciones que posea el buque (Butt, 2007). En cuanto a la distancia, en principio se espera que, a más distancia recorrida, mayor generación de residuos. Sin embargo, aunque el MARPOL 73/78 prohíbe la descarga de residuos en el mar, define ciertas circunstancias en las que esta puede producirse. Por ejemplo, es posible descargar una cantidad limitada de desechos a una cierta distancia de la tierra más próxima siempre que el buque esté en ruta y no se encuentre en una zona especial (50 millas en el caso de hidrocarburos y 12 o 25 millas, según el tipo de basura).27 Este hecho puede ocasionar que la cantidad de desecho retirada en puerto sea menor a la esperada y, por tanto, la relación entre distancia y residuo sea inversa. Mientras más larga sea la ruta, más probable es que el buque haya descargado desechos en el mar cumpliendo con la normativa vigente. La tipología del buque permite recoger aspectos propios de cada categoría de barco que no se han podido medir y que pueden estar influyendo en la generación de residuos; por ejemplo, los medios para mantener a bordo los residuos difieren según el tipo de buque. Se espera que un buque que viene de un puerto de la UE, como ha tenido que abonar la tarifa, haya descargado sus residuos en ese puerto. Por su parte, es posible que los buques que proceden de África (excepto de Namibia y Sudáfrica) hayan realizado descargas ilegales. Para capturar el efecto de estas circunstancias desconocidas, se ha incluido una variable que refleja la zona geográfica en la que el buque realizó la última escala. La distancia que recorre el buque desde el Puerto de Las Palmas y la duración de la escala en este puerto pueden influir en la decisión de descargar o no los residuos. Por ello, esta variable junto con las anteriores se ha considerado para determinar la probabilidad de descarga. La muestra de estudio está compuesta por 5.948 buques que hicieron escala en el Puerto de Las Palmas durante el año 2014 28 de los cuales 1.410 descargaron residuos: 577 solo residuos de hidrocarburos, 227 solo desechos sólidos y 606 ambos tipos. En total, se descargaron 4.559 m3 de 27 Véase Anexo I y Anexo V del MARPOL 73/78. 28 De los 8.605 buques atendidos en el Puerto de las Palmas durante el año 2014, solo se consideraron los buques o embarcaciones con más de 12 pasajeros y los que transportan algún tipo de carga. Se eliminaron, por tanto, las gabarras, los remolcadores, las dragas, los buques artesanales, de investigación, de suministros y de guerra. 83 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES basuras y 20.649 m3 de residuos de hidrocarburos. Los buques que más basura descargaron fueron los cruceros (2.180 m3), seguidos de los ferris (978 m3). Los portacontenedores dejaron en puerto 8.913 m3 de residuos de hidrocarburos, lo que supone el 43% del total de desechos retirados de este tipo durante el año 2014. Como se puede observar en la Tabla 4.5, un barco medio descarga en torno a 17 m3 de hidrocarburos y 5 m3 de basuras, tiene un tamaño de 24.395 GT, 14 años de antigüedad, alcanza una velocidad media de 12 nudos y recorre hasta llegar a este puerto 1.735 millas. El barco que más tiempo estuvo en puerto fue un tanque (41 días), mientras que los ferris, puesto que cubren líneas regulares interinsulares, son los que menos tiempo están. Tabla 4.5. Medidas descriptivas de las variablesa (2014) Variable Media Desviación típica Mínimo Máximo Residuos de hidrocarburos (m3) 17,45 19,90 0,02 200,00 Residuos sólidos (m3) 5,47 12,18 0,04 81,80 Tamaño (GT) 24.394,60 28.168,26 130,00 156.914,00 Edad (años) 14,30 10,31 0,00 48,00 Velocidad media (nudos) 11,89 4,91 5,30 43,70 Personas (unidades) 200,20 648,89 10,00 4.610,00 Escala (horas) 37,91 87,00 0,25 995,49 Distancia puerto anterior (millas) 1.735,37 1.670,42 47,00 10.677,00 Distancia puerto siguiente (millas) 1.528,74 1.493,13 47,00 13.203,00 a Solo se han incluido los buques que descargaron desechos. Fuente: Elaboración propia. Autoridad Portuaria de Las Palmas y Marine Traffic. En media, los cruceros son los buques más grandes y con más personas a bordo, y también son los que más desechos descargaron: 35 m3 de hidrocarburos y 40 m3 de basuras (véase Tabla 4.6). En cuanto a la descarga de residuos sólidos, les siguen los pesqueros (19 m3), que son los buques más pequeños, más antiguos y los que más tiempo están en puerto, y los ferris (13 m3) que, por dedicarse al tráfico regular interinsular, tienen elevadas frecuencias y hacen las escalas más cortas (25 minutos). Después de los cruceros, los barcos que más hidrocarburos descargaron son los portacontenedores (24 m3), los tanques (18 m3) y los ferris (16 m3). 84 PARTE III. GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES Tabla 4.6. Media aritmética de las variables según tipo de buquea (2014) Variable Ferris Cruceros Graneleros Cargueros Residuos de hidrocarburos (m3) 16,07 35,27 12,92 9,34 Residuos sólidos (m3) 12,71 40,36 1,03 1,70 Tamaño (GT) 15.128,27 67.278,83 22.118,09 5.709,95 Edad (años) 9,87 13,76 10,53 17,19 Velocidad media (nudos) 22,97 12,68 9,93 10,29 Personas (unidades) 204,66 2.425,84 21,65 15,99 Escala (horas) 7,74 16,43 56,70 40,51 Distancia puerto anterior (millas) 88,75 196,38 2.271,88 1.666,94 Distancia puerto siguiente (millas) 87,07 303,21 2.218,47 1.826,43 Variable Pesqueros Portacontenedores Rodantes Tanques Residuos de hidrocarburos (m3) 13,95 23,90 14,33 17,25 Residuos sólidos (m3) 19,06 1,54 1,90 2,18 Tamaño (GT) 3.905,41 43.911,79 8.007,06 11.387,99 Edad (años) 24,89 14,82 15,88 7,74 Velocidad media (nudos) 9,06 12,07 10,31 10,03 Personas (unidades) 12,56 22,49 17,50 22,08 Escala (horas) 279,86 24,05 102,62 48,12 Distancia puerto anterior (millas) 1.362,78 2.581,52 1.005,81 1.529,00 Distancia puerto siguiente (millas) 1.785,33 1.764,03 1.057,00 1.471,51 a Solo se han incluido los buques que descargaron desechos. Fuente: Elaboración propia. Autoridad Portuaria de Las Palmas y Marine Traffic. La casuística del Puerto de Las Palmas, no permite afirmar la existencia de una relación positiva entre el tamaño de los barcos y la generación de residuos. Ahondando en estos datos, en la Figura 4.2 se aprecia que los buques que más residuos descargaron no son los más grandes. Puesto que la tarifa por la descarga de residuos en la mayor parte de los puertos se establece en función del tamaño del buque, este resultado justifica la conveniencia de determinar si hay otras variables, además del tamaño, que determinan la cantidad de residuos descargada en puerto. 85 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES Figura 4.2. Tamaño de los buquesa y residuos descargados en el Puerto de Las Palmas (2014) a Solo se han incluido los buques que descargaron desechos. Fuente: Elaboración propia. Autoridad Portuaria de Las Palmas. 4.3.3. Resultados y discusión Empleando la metodología propuesta por Heckman (Heckman, 1979) y a través del método de Máxima Verosimilitud (Amemiya, 1981), se han estudiado los factores que influyen en el volumen de residuos procedentes de los buques, tanto hidrocarburos como sólidos, descargados en puerto. Como la generación de cada uno de estos desechos depende de factores diferentes, se estima un modelo para cada tipo de residuo. En términos generales, se espera que los residuos de hidrocarburos estén más relacionados con la tecnología del buque y que los sólidos estén más ligados a las personas que se encuentran a bordo. La velocidad y los elementos relacionados con la ruta como, por ejemplo, la distancia recorrida desde la última escala, podrían influir en la cantidad descargada de ambos desechos. Para cada tipo de residuo se estimaron tres modelos. Partiendo de un modelo que solo incluye variables relativas a la tecnología del buque (modelo 1), se van creando modelos anidados, siendo el modelo 3 el más completo. Los contrastes realizados, tanto para los residuos de hidrocarburos como para los sólidos, rechazaron los modelos 1 y 2 a favor del modelo 3. El contraste de Wald confirmó la existencia de sesgo de selección, justificando la aplicación de la metodología propuesta por 0,00 40,00 80,00 120,00 160,00 200,00 040.000 80.000 120.000 160.000 Residuos (metros cúbicos) Tamaño (GT) Residuos de hidrocarburos (Anexo I) Residuos sólidos (Anexo V) 86 PARTE III. GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES Heckman. En todos estos modelos, la probabilidad de descarga incluye todas las variables explicativas mostradas en la Tabla 4.4, exceptuando las personas a bordo en el caso de hidrocarburos. Residuos de hidrocarburos En la Tabla 4.7 se presentan los modelos estimados para reflejar las variables que afectan al volumen de residuos de hidrocarburos descargados. En el modelo 1 solo se han considerado las variables relacionadas con la tecnología del buque. El modelo 2 incluye además todas las características propias de cada tipo de buque que no han sido observadas. El modelo 3 es un modelo anidado en el anterior que incorpora características de la ruta como el último puerto en el que hizo escala y la distancia recorrida hasta llegar al Puerto de Las Palmas. Los resultados demuestran, como algunos autores sostienen (Georgakellos, 2007; Deja, 2013), que no solo la tecnología de un buque repercute en el volumen de descarga de hidrocarburos, sino que las características del trayecto realizado -distancia recorrida o zona en la que realizó la última escalatambién tienen una influencia significativa. En términos de elasticidades, el factor que más repercute en la cantidad de residuos de hidrocarburos retirados en puerto es el tamaño del buque (0,66), seguido de la velocidad media (0,36), la edad del mismo (-0,09) y la distancia recorrida desde la última escala hasta el Puerto de Las Palmas (0,01). Todas estas variables mantienen una relación positiva con el residuo, a excepción de la edad. El coeficiente de la antigüedad del barco refleja que los buques más antiguos descargan menos residuos de hidrocarburos (-0,09). Varios factores pueden justificar esta relación. Por un lado, los líquidos aceitosos de las sentinas se purifican mediante separadores de materia oleosa. El agua resultante es vertida al mar y los productos contaminantes permanecen a bordo hasta ser descargados en puerto. Expertos en ingeniería naval consideran que el funcionamiento de un separador de más de 30 años ya no es óptimo y, por tanto, puede ocurrir que se viertan al mar sustancias oleosas. De esta manera, en términos relativos, la descarga de hidrocarburos en puerto es menor. En este hecho también interviene la bandera del buque, pues los países pueden ratificar parcialmente el Convenio MARPOL 73/78. Por otro lado, en la muestra analizada los buques más antiguos tienen como escala anterior y posterior puertos africanos. Exceptuando Namibia y Sudáfrica, no existe certeza de que en 87 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES el resto del continente africano la regulación internacional se esté cumpliendo en su totalidad. De hecho, el nivel de contaminación de las aguas del Delta del Río Níger es considerable. El coeficiente del tipo de buque refleja que los ferris, los rodantes y los pesqueros descargan más cantidad de residuos de hidrocarburos que los cruceros (variable omitida). El coeficiente de la zona de la que proceden indica que los buques con escala anterior en puertos africanos, latinoamericanos, de Oceanía y de Europa, pero no pertenecientes a la UE, también descargan mayores cantidades de este tipo de desecho con respecto a los que proceden de puertos de Europa integrados en la UE (variable omitida). Tabla 4.7. Estimaciones descarga de residuos de hidrocarburos Variable Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Coeficiente P-valor Coeficiente P-valor Coeficiente P-valor Constante -3,24 0,00 * -3,39 0,00 * -3,67 0,00 * GT 0,58 0,00 * 0,64 0,00 * 0,66 0,00 * Edad -0,03 0,34 -0,06 0,09 * -0,09 0,02 ** Velocidad media 0,23 0,10 *** 0,32 0,00 * 0,36 0,00 * Distancia puerto anterior 0,01 0,76 Ferris 0,69 0,00 * 0,71 0,00 * Contenedores -0,19 0,06 ** -0,18 0,26 Tanques 0,27 0,11 0,21 0,34 Graneleros 0,43 0,11 0,43 0,18 Cargueros -0,06 0,68 -0,11 0,59 Rodantes 1,05 0,00 * 1,01 0,00 * Pesqueros 0,81 0,00 * 0,80 0,01 * África 0,13 0,10 *** Latinoamérica -0,28 0,03 ** Norteamérica 0,20 0,55 Asia 0,10 0,75 Europa no UE 1,08 0,01 ** Oceanía 1,05 0,00 * Fuente: Elaboración propia. Residuos sólidos Los modelos estimados para determinar las variables que influyen en la descarga de residuos sólidos se muestran la Tabla 4.8. En el modelo 1 solo se han incluido las variables relacionadas con la tecnología del buque. El modelo 2, además de la tecnología del buque, incorpora variables relacionadas con la ruta y en el modelo 3 se añadieron las personas a bordo del buque. 88 PARTE III. GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES Los resultados obtenidos en el modelo 3 confirman que las personas a bordo son el factor que más repercute en la cantidad de basura descargada en puerto (Polglaze, 1995; Sweeting & Wayne, 2003; Presburger Ulnikovic et al., 2012; IMO, 2012). El coeficiente indica que un aumento del 1% de las personas a bordo ocasiona un incremento en la descarga de residuos sólidos de 0,69%. El tamaño del buque y la distancia desde el último puerto de escala también influyen en la cantidad de basura descargada. Mientras el tamaño del buque repercute positivamente en el volumen de basuras (0,12 de elasticidad), la distancia recorrida tiene el efecto contrario con una elasticidad del -0,09. El MARPOL 73/78 establece ciertas excepciones a la prohibición de descargar basuras en el mar. Por ejemplo, si el buque posee el equipo adecuado puede triturar y desmenuzar las basuras, a cierta distancia de la tierra más próxima, dependiendo del tipo de basura, es posible descargar sólidos en el mar. A más distancia recorrida, más probabilidad de pasar por las zonas en las que es posible esta descarga, lo que justifica el signo negativo de esta variable. La edad y la velocidad media del buque, no afectan significativamente a la cantidad de basura descargada en puerto. Los buques con escala anterior en puertos africanos, norteamericanos, asiáticos, de Oceanía y de Europa (no pertenecientes a la UE), descargan, significativamente, mayores cantidades de sólidos en comparación con los que proceden de puertos de Europa integrados en la UE (variable omitida). Tabla 4.8. Estimaciones descarga de residuos sólidos Variable Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Coeficiente P-valor Coeficiente P-valor Coeficiente P-valor Constante -6,60 0,00 * -3,19 0,00 * -2,91 0,00 * GT 0,50 0,00 * 0,59 0,00 * 0,12 0,02 ** Edad 0,24 0,00 * 0,06 0,27 -0,05 0,37 Velocidad media -0,12 0,41 -0,27 0,05 *** -0,03 0,81 Distancia puerto anterior -0,46 0,00 * -0,09 0,05 ** Personas a bordo 0,69 0,00 * África 0,62 0,00 * 0,61 0,00 * Latinoamérica 0,41 0,01 * 0,15 0,25 Norteamérica 1,75 0,00 * 1,59 0,00 * Asia 0,89 0,02 * 0,70 0,00 * Europa no UE 1,21 0,00 * 0,90 0,00 * Oceanía 1,19 0,00 * 0,68 0,00 * Fuente: Elaboración propia. Autoridad Portuaria de Las Palmas. 89 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES 4.4. Conclusiones Bajo el principio “quien contamina paga”, los buques que hacen escala en puertos de la Unión Europea tienen que sufragar los costes de las instalaciones de recepción de residuos, realicen o no descarga de desechos. Tarificar adecuadamente este servicio es fundamental para no incentivar la descarga de residuos en el mar. En la mayoría de puertos europeos, una única tarifa incluye la descarga de desechos tanto de hidrocarburos como de basuras, siendo el tamaño del buque la variable más utilizada como base para definir la tarifa. Con el propósito de comprobar si el tamaño del buque es el factor más apropiado para tarificar, en este trabajo se ha analizado el impacto que tienen diferentes variables relacionadas con el buque, los pasajeros y otros factores en el volumen de residuos descargados en puerto, tanto de hidrocarburos como de basuras. La muestra de estudio la conforman los 5.948 buques que realizaron escala en el Puerto de Las Palmas durante el año 2014. Aplicando un modelo Heckman, que permite aislar el sesgo de selección muestral producido por la autoselección de los buques que deciden descargar, se obtuvo que además del tamaño del buque, existen otras variables que repercuten en la cantidad de residuos descargada. En términos generales estas son las características del barco y de su ruta. El factor más influyente en la descarga de basura son las personas a bordo. Desde un punto de vista de política económica, de los resultados de este trabajo se desprenden las siguientes consideraciones. Por un lado, los principales factores que afectan al volumen de descarga de residuos de hidrocarburos no son los mismos que los que determinan la descarga de basuras. Por tanto, es necesario definir una tarifa específica para cada tipo de desecho. Por otro lado, el tamaño del buque no es el único factor que repercute en la cantidad de residuos de hidrocarburos y basuras retirados en puerto, ni siquiera es el más relevante en el caso de la descarga de basuras. La tasa aplicada a la retirada de los residuos de hidrocarburos debería basarse no solo en el tamaño del buque sino también podría incluir aspectos relativos a la tecnología, tipo de buque y también características de la ruta. En cuanto a la tarificación del servicio de retirada de sólidos, la principal recomendación es que resulta fundamental tener en cuenta las personas a bordo del buque. 90 PARTE IV. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS CEPAL, 2014. América Latina y el Caribe: evolución del Sistema portuario, 1997-2013. Boletín FAL 330(2). Chang, V. & Tovar, B., 2014a. Drivers explaining the inefficiency of Peruvian and Chilean ports terminals. Transportation Research Part E, 67, pp.190-203. Chang, V. & Tovar, B., 2014b. Efficiency and productivity changes for Peruvian and Chilean ports terminals: A parametric distance functions approach. Transport Policy, 31, pp.83-94. Charnes, A., Cooper, W.W. & Rhodes, E., 1978. Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), pp. 429-444. Cheon, S., 2009. Impact of global terminal operators on port efficiency: A tiered data envelopment analysis approach. International Journal of Logistics Research and Applications: A Leading Journal of Supply Chain Management, 12(2), pp. 85-101. Cheon, S., Dowall, D.E. & Song, D.W., 2010. Evaluating impacts of institutional reforms on port efficiency changes: Ownership, corporate structure, and total factor productivity changes of world container ports. Transportation Research Part E, 46(4), pp. 546-561. Clark, X., Dollar, D. & Micco, A., 2004. Port efficiency, maritime transport costs and bilateral trade. Journal of Development Economic, 75, pp. 217-450. Coelli, T. & Perelman, S., 1999. A comparison of parametric and non-parametric distance functions: With application to European railways. European Journal of Operational Research, 117(2), pp. 326339. Coelli, T., Estache, A., Perelman, S. & Trujillo, L., 2003. A primer on efficiency measurement for utilities and transport regulators. The World Bank. Washington, D.C. Collins, K. 1995. Towards a cleaner marine environment. European Community priorities for protection. Marine Pollution Bulletin, 29, pp. 641-643. 97 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES Coto-Millán, P., Baños-Pino, J. & Rodríguez-Álvarez, A., 2000. Economic efficiency in Spanish ports : some empirical evidence. Maritime Policy & Management, 27(2), pp. 169-174. Cruijssen, F., Cools, M. & Dullaert, W., 2007. Horizontal cooperation in logistics: Opportunities and impediments. Transportation Research Part E, 43(2), pp. 129-142. Cuesta, R.A. & Orea, L., 2002. Mergers and technical efficiency in Spanish savings banks: A stochastic distance function approach. Journal of Banking and Finance, 26(12), pp. 2231-2247. Cuesta, R.A. & Orea, L., 2002. Mergers and technical efficiency in Spanish saving banks: A stochastic distance function approach. Journal of Banking and Finance, 26, pp. 2231-2247. Cullinane, K. & Song, D.W., 2003. A stochastic frontier model of the productive efficiency of Korean container terminals. Applied Economics, 35(3), pp. 251-267. Cullinane, K. & Song, D.W., 2006. Estimating the relative efficiency of European container ports: A Stochastic Frontier Analysis. Research in Transportation Economics, 16(06), pp. 85-115. Cullinane, K., Ji, P. & Wang, T.F, 2005a. The relationship between privatization and DEA estimates of efficiency in the container port industry. Journal of Economics and Business, 57(5), pp. 433-462. Cullinane, K., Khanna, M., 1999. Economies of scale in large container ships. Journal of Transport Economics and Policy, 33(2), pp. 185-208. Cullinane, K., Song, D.W. & Gray, R., 2002. A stochastic frontier model of the efficiency of major container terminals in Asia: assessing the influence of administrative and ownership structures. Transportation Research Part A, 36(8), pp. 743-762. Cullinane, K., Song, D.W. & Wang, T.F., 2005b. The application of mathematical programming approaches to estimating container port. Journal of Productivity Analysis, 24, pp. 73-92. Cullinane, K., Song, D.W., Ji, P. & Wang, T.F, 2004. An application of DEA windows analysis to container port production efficiency. Review of Network Economics, 3(2), pp. 186-208. 98 PARTE IV. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Cullinane, K., Wang, T.F, Song, D.W. & Ji, P., 2006. The technical efficiency of container ports: Comparing data envelopment analysis and stochastic frontier analysis. Transportation Research Part A, 40(4), pp. 354-374. De Langen, P.W. & Nijdam, M.N., 2008. Charging systems for waste reception facilities in ports and the level playing field: A case from North West Europe. Coastal Management, 36(1), pp.109-124. De Langen, P.W., 2002. Clustering and performance: The case of maritime clustering in The Netherlands. Maritime Policy & Management, 29(3), pp. 209-221. De Neufville, R. & Tsunokawa, K., 1981. Productivity and returns to scale in container ports. Maritime Policy and Management, 8(2), pp. 121-129. De Rus, G., Román, C. & Trujillo, L., 1994. Actividad económica y estructura de costes del Puerto de La Luz y de Las Palmas. Editorial Cívitas. Madrid. De Rus, G., Tovar, B. & González, M.M. 2009. Impacto económico del Puerto de Las Palmas. Editorial Cívitas. Navarra. Deja, A., 2013. Organisation of the reception of ship-generated wastes and cargo residues illustrated by selected examples of European Union seaports. Scientific Journals of the Maritime University of Szczecin, 33(105), pp.16-21. Díaz-Hernández, J.J., Martínez-Budría, E. & Jara-Diaz, S., 2008. Parametric estimation of inefficiency in cargo handling in Spanish ports. Journal of Productivity Analysis, 30, pp. 223-232. Díaz-Hernández, J.J., Martínez-Budría, E. & Salazar-González, J.J., 2014. Measuring cost efficiency in the presence of quasi-fixed inputs using dynamic Data Envelopment Analysis: The case of port infrastructure. Maritime Economics & Logistics, 16(2), pp. 111-126. Dios-Palomares, R., Martínez Paz, J.M. & Martínez-Carrasco Pleite, F., 2006. Variables de entorno en el análisis de eficiencia Un método de tres etapas con variables categóricas. Estudios de Economía Aplicada, 24(1), pp. 477-497. 99 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES Doerr, O. & Sánchez, R., 2006. Indicadores de productividad para la industria portuaria. Aplicación en América Latina y el Caribe. Comisión Económica para América Latina y el Caribe. Dowd, T. & Leschine, T., 1990. Container terminal productivity: A perspective. Maritime Policy and Management, 17, pp. 107-111. ESPO, 2016. ESPO/EcoPorts Port Environmental Review 2016-Insight on port environmental performance and its evolution over time. Estache, A. & Trujillo, L., 2004. La privatización en América Latina en la década de los años 90: aciertos y errores. Revista Asturiana de Economía, 31, pp. 69-90. Estache, A. & Trujillo, L., 2008. Privatization in Latin America: The good, the ugly and the unfair. En G. Roland (Ed.), Privatization Successes and Failures. EE.UU: Columbia University Press. Estache, A., González, M.M. & Trujillo, L., 2002. Efficiency gains from port reform and the potential for yardstick competition: lessons from México. World Development, 30(4), pp. 545-560. Estache, A., Tovar, B. & Trujillo, L., 2004. Sources of efficiency gains in port reform: a DEA decomposition of a Malmquist TFP index for Mexico. Utilities Policy, 12(4), pp.221-230. EU, 1997. Green Paper on sea ports and maritime infrastructure. COM (97) 678 final. Comisión Europea. Bélgica EU, 2011. Hoja de ruta hacia un espacio único europeo de transporte: por una política de transportes competitiva y sostenible. Libro Blanco del transporte. Comisión Europea Bélgica. EU, 2015. Ex-Post evaluation of Directive 2000/59/EC on port reception facilities for ship-generated waste and cargo residues. Comisión Europea. Luxemburgo. Eurostat, 2016. Database, http://ec.europa.eu/eurostat/data/database. Acceso 27 de octubre de 2017. 100 PARTE IV. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Farrell, M., 1957.The measurement of productive efficiency. Journal of the Royal Statistical Society, 120(3), pp. 253-290. Fay, M. & Morrison, M., 2007. Infraestructura en América Latina y el Caribe. Acontecimientos recientes y desafíos principales. Banco Mundial. Figueiredo De Oliveira, G. & Cariou, P., 2015. The impact of competition on container port (in)efficiency. Transportation Research Part A, 78, pp. 124-133. García-Alonso., L, Sánchez-Soriano J. & Vallejo-Pinto, J.A., 2006. La competencia interportuaria: Análisis del caso español. En G. González-Laxe & R. Sánchez (Eds.), Lecciones de Economía Marítima. A Coruña: Instituto Universitario de Estudios Marítimos y Netbiblo, pp. 165-192. Georgakellos, D.A., 2007. The use of the deposit-refund framework in port reception facilities charging systems. Marine Pollution Bulletin, 54(5), pp. 508-520. Gil-Ropero, A., Cerbán, M. & Turias, I., 2015. Analysis of the global and technical efficiencies of major spanish container ports. International Journal of Transport Economics, 42(3), pp. 377-407. Gobierno de España, 2016. La Moncloa. Infraestructuras y Transportes, http://www.lamoncloa.gob.es/espana/eh15/infraestructuras/Paginas/index.aspx#puertos. Acceso 27 de octubre de 2017. González, M.M. & Trujillo, L., 2008. Reforms and infrastructure efficiency in Spain’s container ports. Transportation Research Part A, 42, pp. 243-257. González, M.M. & Trujillo, L., 2009. Efficiency measurement in the port industry: A survey of the empirical evidence. Journal of Transport Economics and Policy, 43(2), pp. 157-192. Gonzalez, M.M., Perelman, S. & Trujillo, L. (2009). Tracking the stepwise effects of regulatory reforms over time: a ‘back-door’ approach. Applied Economics, 41, pp. 211-218. 101 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES González-Laxe, F. & Novo-Corti, I., 2012. Competitividad de los puertos españoles: Respuestas del sistema portuario ante la crisis económica. Working Paper, pp. 1-25. González-Laxe, F. & Novo-Corti, I., 2016. Concentración, especialización y liderazgo de los puertos españoles. Análisis de los efectos de la crisis económica. Journal of Regional Research, 35, pp. 3765. González-Laxe, F., 2004. Las nuevas estrategias de los desarrollos portuarios en Europa. Instituto de Estudios Marítimos. A Coruña. González-Laxe, F., 2012a. El marco regulatorio de los puertos españoles. Resultados y conectividad internacional. Economía Industrial, 386, pp. 27-38. González-Laxe, F., 2012b. Inversiones y tráfico portuario: Un análisis de la realidad española. Boletín FAL, 9. Greene, W., 1998. Análisis econométrico. Tercera Edición. Madrid: Prentice Hall. Guasch, J.L., 2011. La logística como motor de la competitividad en América Latina y el Caribe. Banco Inter-Americano de Desarrollo. Heckman, J.J., 1979. Sample selection bias as a specification error. Econometrica, 47, pp. 153-161. Herrera, S. & Pang, G., 2008. Efficiency of infrastructure: The case of container ports, Economía, 9(1), pp. 165-194. Hicks, J.R., 1932. Marginal productivity and the principle of variation, Economica, 35, pp. 79-88. Hoffmann, J., 2000. Las Privatizaciones Portuarias en América Latina en los 90: Determinantes y Resultados. Documento de trabajo. Comisión Económica para América Latina y el Caribe. Hwang, C.C. & Chiang, C.H., 2010. Cooperation and Competitiveness of Intra-Regional Container Ports. Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, 8, pp. 2283-2298. 102 PARTE IV. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS IMO, 1999. Draft guidelines for the implementation of Directive 2000/59/EC on port reception facilities. IMO, 2012. Guidelines for implementation of MARPOL annex V. Resolution MEPC.219 (63). Kalirajan, K., 1981. An Econometric Analysis of Yield Variability in Paddy Production. Canadian Journal of Agricultural Economics, 29, pp. 283-294. Lam, J.S.L. &Yap, W.Y. (2008). Competition for transhipment containers by major ports in Southeast Asia: slot capacity analysis. Maritime Policy and Management: The flagship journal of international shipping and port research, 35(1), pp. 89-101. Lirn, T.C., Thanopoulou, H. & Beresford, A.K.C., 2003. Transhipment port selection and decisionmaking behaviour: Analysing the Taiwanese case. International Journal of Logistics Research and Applications: A Leading Journal of Supply Chain Management, 6(4), pp. 229-244. López, L. & Moscoso, F.F., 2005. La eficiencia portuaria colombiana en el contexto latinaomericano y sus efectos en el proceso de negociación con Estados Unidos. Documento de trabajo. Universidad Externado de Colombia. Lovell, C.A.K., Richardson, S., Travers, P. & Wood, L., 1994. Resources and functionings: A New View of Inequality in Australia. En W. Eichhorn, (Ed.), Models and Measurement of Welfare and Inequality. Berlín: Springer-Verlag, pp. 787-807. Malta Maritime Authorithy, 2014. Ship-generated waste management fee, Malta. Medal-Bartual, A., 2011. Perspectivas sobre la eficiencia del Sistema Portuario Español. Revista Electrónica de Comunicaciones y Trabajos de ASEPUMA 12, 1-20. Medal-Bartual, A. & Sala-Garrido, R., 2011. Análisis de la eficiencia y liderazgo de los puertos españoles por áreas geográficas. Revista de Estudios Regionales, 91, pp. 161-182. 103 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES Medal-Bartual, A. & Sala-Garrido, R., 2011. Análisis de la eficiencia y liderazgo de los puertos españoles por áreas geográficas. Revista de Estudios Regionales, 91, pp. 161-182. Medal-Bartual, A., Molinos-Senante, M. & Sala-Garrido, R., 2012. Benchmarking in Spanish seaports: A tool for specialization. International Journal of Transport Economics, 39(3), pp. 329348. Meersman, H., Strandenes, S.P. & Van de Voorde, E., 2015. Port Pricing. In C. Nash, ed. Handbook of Research Methods and Applications in Transport Economics and Policy. Cheltenham, UK: Edward Elgar Publishing Limited, pp. 329-344. Meeusen, W., Van der Brock, J., 1977. Technical efficiency and dimension of the firm: same results on the use of frontier production functions. Empirical Economies, 2(2), 109-122. Morales-Sarriera, J. Araya, G., Serebrisky, T., Briceño-Garmendía, C. & Schwartz, J., 2013. Benchmarking container port technical efficiency in Latin America and the Caribbean: a stochastic frontier analysis. Policy research working paper 6680. Banco Mundial. Washington. Newman, S., Watkins, E., Farmer, A., Brink, P.T., & Schweitzer, J.P., 2015. The economics of marine lotter. In M. Bergmann, L. Gutow & M. Klages (Eds.), Marine Anthropogenic Litter. Bremerhaven: Springer International Publishing, pp. 367-394. Notteboom, T., Coeck, C. & Van den Broeck, J., 2000. Measuring and Explaining the Relative Efficiency of Container Terminals by Means of Bayesian Stochastic Frontier Models. International Journal of Maritime Economics, 2(2), pp. 83-106. Núñez-Sánchez, R. & Coto-Millán, P., 2012. The impact of public reforms on the productivity of Spanish ports: A parametric distance function approach. Transport Policy, 24, pp. 99-108. Núñez-Sánchez, R. & Coto-Millán, P., 2012.The impact of public reforms on the productivity of Spanish ports: A parametric distance function approach. Transport Policy, 24, pp. 99-108. 104 PARTE IV. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Núñez-Sánchez, R., Coto-Millán, P. & Pesquera, M.A., 2012. Cambio tecnológico y eficiencia económica en la gestión de las infraestructuras portuarias españolas. Papeles de Economía, 131, pp. 228-239. Ohlenschlager, J.P. & Gordiani, G., 2012. EMSA Study on the delivery of ship-generated waste and cargo residues to port reception facilities in EU ports. EMSA/OP/06/2011. European Maritime Safety Agency. Palantzas, G., Naniopoulos, A., Nalmpantis, D. & Theodossiou, P., 2005. The “chain” management of ship-generated waste and cargo residues in the port of Thessaloniki. Journal of Marine Environmental Engineering, 8, pp. 161-169. Pérez, I., Trujillo, L. & González, M.M., 2016. Efficiency determinants of container terminals in Latin American and the Caribbean. Utilities Policy, 41, pp. 1-14. Perroti, D. & Sánchez, R., 2011. La brecha de infraestructura en América Latina y el Caribe. Comisión Económica para América Latina y el Caribe. Pitt, M.M. & Lee, L.F., 1981. The measurement and sources of technical inefficiency in the Indonesian weaving industry. Journal of Development Economics, 9, pp. 43-64. Polglaze, J.F., 1995. Characterisation of the waste stream and the onsite vermicomposting of food wastes generated in ships of the Royal Australian Navy. Murdoch University, Perth. Presburger Ulnikovic, V., Vukic, M. & Nikolic, R., 2012. Assessment of vessel-generated waste quantities on the inland waterways of the Republic of Serbia. Journal of Environmental Management, 97(1), pp. 97-101. Puertos del Estado, 2014. Memoria de sostenibilidad del sistema portuario de interés general, Madrid. Ríos, L.R. & Macada, A.C.G., 2006. Analysing the relative efficiency of container terminals of MERCOSUR using DEA. Maritime Economics and Logistics, 8, pp. 331-346. 105 DETERMINANTES DE LA EFICIENCIA PORTUARIA Y DE LA GENERACIÓN DE RESIDUOS DE BUQUES Rodríguez-Álvarez, A. & Tovar, B., 2012. Have Spanish port sector reforms during the last two decades been successful? A cost frontier approach. Transport Policy, 24, pp.73-82. Rodríguez-Álvarez, A., Tovar, B. & Trujillo, L., 2007. Firm and time varying technical and allocative efficiency: An application to port cargo handling firms. International Journal of Production Economics, 109, pp. 149-161. Rodríguez-Dapena, 2006. ¿Pierden dinamismo los graneles frente a la mercancía general? En F. González-Laxe y R. Sánchez (Eds.), Lecciones de Economía Marítima. A Coruña: Instituto Universitario de Estudios Marítimos y Netbiblo, pp. 87-104. Rotterdam Port Authority, 2014. Port waste handling plan 2015, Rotterdam. Rúa Costa, C. (2006). Los puertos en el transporte marítimo. Enginyeria d´Organització i Logística Industrial, enero, pp. 1-21. Sánchez, R., 2004. Puertos y transporte marítimo en América Latina y el Caribe: un análisis de su desempeño reciente. Comisión Económica para América Latina y el Caribe-Naciones Unidas. Santiago de Chile. Seguí, J. M., & Martínez, M. (2004). Geografía de los transportes. Palma De Mallorca. Working Paper, UIB. Serebrisky, T. Morales-Sarriera, Suárez-Alemán, A., Araya, G., Briceño-Garmendía, C. & Schwartz, J., 2016. Exploring the drivers of port efficiency in Latin America and the Caribbean. Transport Policy, 45, pp. 31-45. Serrano-Martínez, J.M., 2000. Evolución del tráfico marítimo de mercancías y red básica de puertos en España durante los últimos decenios. Papeles de Geografía, 32, pp. 165-182. Shephard, R.W., 1953. Cost and production functions. Princeton, N.J.:Princeton Univ. Press. 106