Teoría del Desarrollo La tercera ola de la regulación ambiental: Difusión de información

1. Teoría del Desarrollo • La tercera ola de la regulación ambiental: Difusión de información • I. Justificación conceptual • II. Experiencias concretas de su aplicación: • El caso del TRI en USA • Los casos en países en desarrollo • III. Recaudos que hay que tomar • IV. La literatura empírica: • Economía/Finanzas: estudio de eventos • Economía/Management: q de Tobin

2. Justificación Conceptual • La idea es: • Usar la difusión de información para darles el poder a las comunidades de ser “reguladores informales” a través de sus decisiones de consumo (a veces lo son a través de acciones más drásticas!). • Pero, también, los inversores pueden ser reguladores informales a través de los mercados financieros.

3. Fuente: www.worldbank.org/nipr

4. En general, fuera de la economía la idea es políticas de “Community Right-to-Know” por una cuestión ética más que de eficiencia, pero eso no es así necesariamente. Es un instrumento de política. • Misma idea de Teorema de Coase porque al saber se puede negociar. Por eso, es “política” ambiental. Pero, es de mercado, no de “Comando y Control”. Por eso, en realidad es de 2da ola aunque Tietenberg (1998) la denominó la “3era ola”. • Generalmente complemento más que reemplazo a regulación tradicional. “Solución” frente a problemas de capacidad institucional para fiscalizar. “Posibilidad” real frente a disminución en los costos de información. • Claramente, debe asegurarse confiabilidad de la información (Calidad y cantidad). Homogeneizar procedimientos para reportar información y debe ser simple de comprender. Debe darse que la difusión de la información se haga de manera transparente.

5. II. Experiencias • A) Estados Unidos: TRI (“Toxic Release Inventory”) • Surgió luego de un incidente con una nube de una sustancia de la planta Union Carbide (methyl isocyanate)que mató a más de 3.000 personas (y varios miles de animales) en Bhopal (India) en 1984. Al año siguiente, hubo un incidente menor pero similar (y de la misma empresa*) en West Virginia. Eso agitó los ánimos y dio origen a la regulación que llevó a la creación de este inventario a través del Emergency Planning and Community Right-to-Know Act (EPCRA) de 1986. • Nota *: en realidad, la planta de la India había sido construida tomando como modelo la de West Virginia.

6. - Para empresas que hacen o usan sustancias tóxicas (no todas, hay condiciones: por ejemplo: usan >10.000 libras o importan, procesan o manufacturan >25.000 libras, tienen > 10 empleados). • Se solicita a estas empresas reportar sus emisiones una vez por año, tras lo cual esos datos son publicitados. Hay datos sobre más de 600 químicos, agrupados en una treintena de categorías. Eso hace que23,675 plantas reporten sus emisiones. • Esta información, la puede consultar cualquiera en Internet (www.epa.gov/tri/) ya sea en forma de datos o de informes analizando los mismos. El rezago es de 24 meses. • La información que se difunde efectivamente es de “base”, en el sentido que no se la da interpretada con riesgo que conlleva. Pero, algunas ONGs trabajan en eso: • Unison Institute: www.rtk.net • Environmental Defense Fund: www.scorecard.org.

8. Resultado: positivo, medido en términos de reducción de emisiones.

9. En general, en otros países, propiciado por el BM: • El primer caso: en B) Indonesia, PROPER (“Program for Pollution Control, Evaluation and Rating”) • Existe desde junio de 1995. Estuvo en crisis algunos años de la “crisis asiática” y ahora está reflotando. • Se basa en contaminación de agua en menos de 200 plantas industriales medianas y grandes de una región particular de Indonesia. • Consiste en publicitar un Índice basado en colores: • Negro para empresas que causan daños serios y no hacen ningún intento para bajar la contaminación; • Rojo es para aquellas que cierto control pero violen estándares; • Azul si cumple con estándares; • Verde si excede el estándar y • Dorado si es comparable con las plantas más limpias en el mundo.

10. Change in ratings, June 1995 to June 1998 June 1995 June 1998 Black Red Blue Green Gold Total Black 0 5 1 0 0 6 Red 1 63 37 2 0 103 Blue 0 22 30 3 0 55 Green 0 1 2 1 4 Gold 0 0 0 0 0 0 Total 1 91 70 6 0 168 • Resultado: Ha tenido un resultado positivo (medido indirectamente en cambios de rating de las empresas). La respuesta fue inmediata y especialmente fuerte para las empresas con bajo desempeño ambiental.

11. De 6, 5 mejoraron! Pero, también, se ha producido una reducción del 30% aproximadamente en Demanda Biológica de Oxígeno y Demanda Química de Oxígeno (ver paper RFF 2004: García López, Sterner y Afsah).

12. Esto se expandió a otros países. De los países en desarrollo, el segundo caso fue el de Filipinas (ECOWATCH): Es similar a PROPER. existe desde 1997. La referencia siempre citada como positiva de este programa es que fue anunciado ante asociaciones de empresarios que prestaron su apoyo a través de un acuerdo firmado con el gobierno.

13. Otras experiencias del mismo tipo • - Canada: NPRI (National Pollutant Release Inventory) • - United Kingdom: PI (Pollutant Inventory) • - Mexico: Registro de Emisiones y Transferencia de Contaminantes (RETC) UN Institute for Training and Research, también Czech y Egypt • - Australia: NPI (National Pollutant Inventory) • Czech Republic: PRTR (Pollutant Release and Transfer Register)

14. En Argentina, vino el Banco Mundial en 1997/1998 con la idea de incentivarlo pero desde el gobierno nacional ni se sabía que esto existía y no se creyó fuera buena idea! • Pero, existe la posibilidad de llevar a cabo algo de este tipo bajo el esquema de la ley No. 25.831 de libre acceso a la información pública ambiental, sancionada en el año 2003. • En USA además del TRI hay cosas como mapas donde a nivel de código postal se muestra el grado de contaminación: (ver http://www.epa.gov/enviro/html/em/, por ejemplo).

15. III. ¿Qué recaudos hay que tomar para esté bien diseñado? - Debe saberse el riesgo real ante el problema (funciones de dosis-respuesta u otro) - Debe conocerse la reacción a la información. Existen trabajos empíricos para ver de qué depende. - Debe asegurarse confiabilidad de la información (Calidad y cantidad). Homogeneizar procedimientos para reportar información y debe ser simple de comprender. - Debe darse que la difusión de la información se haga de manera transparente.

16. IV. Evidencia empírica • 1) ¿ Las empresas cuyas emisiones fueron publicitadas y mayores que las esperadas por el público, sufrieron pérdidas en el valor de sus acciones a posteriori de la difusión de información? • 2) ¿O, aunque sea si no cotizan en bolsa, vieron efecto en sus ventas? • En la literatura, es mucho mas usual encontrar respuestas a la primer pregunta que a la segunda por un tema de mayor disponibilidad de información financiera en bases de datos que disponibilidad de datos de ventas.

17. A) Estudios de eventos • Positivos o negativos • Anuncios regulaciones/casos legales o prensa “abierta” • Países desarrollados (Canadá y USA) vs. Otros (India, cross: Mexico, Chile, Filipinas, Argentina) • Tipo de eventos: agrupamientos: • - comienzo de juicio o sentencia, • - por sectores económicos, • - por nacionalidad empresas, • - por apoyo del gobierno o no

21. Pasos a seguir: • Definir los eventos (y su ventana) • Definir el período y el modelopara la estimación de los retornos “Normales” • Buscar retornos “Reales” (i.e., “Actual returns”). Estimar los retornos “Normales” para período previo a la ventana. • Calcular los “Retornos Anormales” = “Reales”-”Normales” dentro de la ventana

22. Para poder entenderlo un poco más hay que ver la • Metodología: Event study • Es método de finanzas (ver Mac Kinlay, 1997 como principal). • Un “evento” es el anuncio público de una noticia que tiene que ver con una empresa. El estudio de eventos (“event study”) es una técnica econométrica para cuantificar el impacto en los stocks. • Sintéticamente es: Ventana Período de estimación Evento:Día 0

23. Modelo a elegir 1) “Constant mean model” i=1...I (eventos); t = 1, ..., L (período estimación) E[Rít] = media retornos en período de estimación 2) “Market model” con Supone N

25. Average Abnormal Returns (entre eventos) Cumulative Abnormal Returns (a lo largo del tiempo, mismo evento) Cumulative Average Abnormal Returns (tiempo y eventos)

26. Tiempo  Eventos  CAAR =

27. Para el caso específico de Argentina: • Dasgupta, Laplante and Mamingi (Journal of Environmental Economics and Management, 2001) • - Argentina, Chile, Mexico, y Filipinas en conjunto • - De 1990 to 1994 • Concluyen que los mercados de capitales reaccionan positivamente ante premios o reconocimiento explícito por parte del gobierno y negativamente ante quejas de los ciudadanos en relación a la performance ambiental. • La innovación principal de ese trabajo es que es el primero publicado para países en desarrollo. El detalle: supuestamente los impactos obtenidos son hasta 10 veces mayores que para países desarrollados. Este “hallazgo” fue sostenido por un paper posterior para la India. • Conte Grand y D’Elia (2003), doc de trabajo UCEMA

31. Datos para Argentina Período elegido: 1995-2001

32. Fuente de las cotizaciones: Economatica, que cubre 5000 empresas en América Latina desde 1986 según datos disponibles. De allí se tomaron: - Precios diarios de las acciones para calcular los retornos: - Índice MERVAL: 43 empresas incluidas en algún momento del período (Trim) Fuente de las noticias ambientales: La Nación online (segundo diario mayor circulación: 160,000 días de semana/250,000 fines de semana). Existe para noticias desde 17/12/95 a la actualidad.

33. 61 noticias relacionadas con lo ambiental: 1995-2001 (MDL 30 para Argentina entre 1990-1994)

34. Selección de los eventos: - Eliminamos noticias repetidas, tomando la primera en aparecer. - Hay un tema de “endogeneidad” entre noticias negativas. Esto es relevante a la hora de agrupar eventos. - No consideramos noticias cuando no hay cotización del MERVAL - Descartamos algunas noticias cuando la E(R) arroja coeficientes no significativos (es el caso de 3 noticias de YPF únicamente).

35. De noticias a “eventos”: 15 positivos y 17 negativos Descripción de eventos positivos “Eventos” positivos son principalmente de 2 tipos: obtención de normas ISO 14.000 o anuncios de inversiones/inauguraciones de plantas nuevas

36. Descripción eventos negativos “Eventos” negativos son principalmente de reclamos de ciudadanos, accidentes u órdenes de cese judiciales o del gobierno

37. IV. Resultados obtenidos Dos tipos de tests en este caso particular: 1) Sobre los retornos anormales diarios de cada evento (dentro de la ventana elegida). De ahí, con el signo esperado: - AR positivos significativos para “eventos positivos” son 5 de los 15 eventos (*) - AR negativos significativos para “eventos negativos” son 12 de los 17 eventos (*) 2) Sobre los retornos anormales medios: - Agrupando positivas y negativas - Agrupando por tipos dentro de éstas

38. Eventos positivos vs Eventos negativos: Tests paramétricos CMM, n=165. ***,**,* corresponden a 1%, 5% y 10% de significancia respectivamente (test de una cola).

39. Eventos positivos: modelos y períodos de estimación alternativos con tests paramétricos y no paramétricos

40. Eventos negativos: modelos y períodos de estimación alternativos con tests paramétricos y no paramétricos

41. Eventos positivos y negativos desagregados CMM, n=165. ***,**,* corresponden a 1%, 5% y 10% de significancia respectivamente (test de una cola).

42. Eventos positivos • No se detectó impacto significativo en la ventana, aunque si tests no paramétricos (pero en borde, día -5) • Magnitud: del 0.86% al 0.98% (dependiendo de modelo y período de estimación). Similar países desarrollados. • Desagregados: • Eventos negativos • Se detectó impacto significativo en días +1 y +3. Test no paramétricos lo confirman. • Magnitud: de -0.48% a -1.25% (dependiendo de modelo y período de estimación). Similar países desarrollados. • Desagregados:

43. Adicionalmente, se realizó un análisis de noticias distintas a las ambientales vinculadas a las empresas en estudio dentro de cada ventana. • Resultados: • Pocas de ellas resultaron relevantes. • En general, noticias relevantes relacionadas con Pérez Companc e YPF. • Nuevo análisis de impactos excluyendo estas empresas. • Para eventos positivos, resultados no cambiaron (ningún día significativo). • Para eventos negativos, día +1 significativo pero día +3 no significativo.

44. Conclusiones • - Las noticias ambientales que se publican en los diarios en Argentina parecen tener algún impacto en los retornos de las acciones de empresas que cotizan en bolsa (como ocurre en otros países y ya fue vislumbrado en DML para Argentina). Las noticias negativas ejercen en general un mayor impacto. • La magnitud de los retornos anormales en este trabajo está más en línea con lo que dice la literatura para países desarrollados. Impactos pequeños parecen congruentes con países cuya política ambiental es débil. • Todo esto estaría diciendo que hacen bien las empresas en preocuparse por los temas ambientales y haría bien el gobierno (si quisiera hacer enforcement de sus políticas en relación a este tema) en pensar en algún mecanismo de difusión de información del comportamiento ambiental.

45. B) La q de Tobin • El valor de una empresa es: • Búsqueda de un valor para la q de Tobin: cociente entre el valor de mercado de una empresa y el costo de reposición de sus activos tangibles. • Si la q de Tobin toma un valor mayor que 1, parte del valor de la empresa en cuestión es debido a sus activos intangibles (dentro de los cuales estaría el cuidado ambiental). Ahora bien, el valor de los activos tangibles es el valor de reemplazo de los inmuebles, las plantas, maquinarias, equipos, inventario, etc. El valor de los activos intangibles es el valor de las patentes, marcas, derechos de propiedad o de otro tipo, y, particularmente, la reputación.

46. A su vez, como solamente parte de la q se debe al cuidado ambiental, se hacen regresiones para ver qué exactamente determina la q: donde q es la q de Tobin de cada empresa, X es la variable ambiental como pueden ser, por ejemplo, emisiones de ciertos contaminantes (ya sea en términos absolutos o en términos relativos a la industria), y Z son los otros factores que también pueden influir en el valor de q (por ejemplo, el tamaño de la empresa, su capital, su deuda, sus inversiones en investigación y desarrollo, la posesión de marcas y patentes, su participación en el mercado, etc.). En base a este tipo de regresiones se estiman los parámetros y se sabe cuánto cambia la q exclusivamente ante cambios en la variable ambiental (X), y se tiene así el impacto en el valor de la reputación ambiental, medido en término de valuación empresaria.

47. Los trabajos más citados en esta línea son: Dowell, Hart y Yeung (Management Science, 2000), King y Lennox (Journal of Industrial Ecology, 2001) y Konar y Cohen (The Review of Economics and Statistics, 2001).

48. Ver fotocopias repartidas en clase (Tabla 4 columna 2): ENV = -99,04 TRI88 – 0,169 LAW89 Tomando los valores medios de TRI99 y LAW89, surge la cifra del valor de la performance ambiental de $380 millones. Y, comparando con el valor medio de los activos, sale la q de 1,09 (VI es 9% del VT).

49. - Así, Konar y Cohen, tomando las empresas en el índice Standard & Poors 500, concluyen que: 1. La reputación ambiental es en promedio 9% del valor de reposición de los activos tangibles (esto es una q de 1,09). Un daño estimado por mala reputación ambiental de estas empresas para 1989 de $US 380 millones. 2. En promedio una reducción del 10% de los desechos emitidos resulta en un aumento de U$S 34 millones en el valor de la firma, y que en promedio un juicio medioambiental menos resulta en un incremento en el valor de la firma de U$S 170 mil. 3. Este porcentaje varía según el sector al cual pertenezca la empresa en cuestión. Por ejemplo, la q toma un valor de 1,2 para sectores ligados a los recursos naturales, como puede ser los de extracción de petróleo.

50. FIN