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Supplementary Information for: Payments for environmental services supported social capital while increasing land management

Authors: Jennifer M. Alix-Garcia1*, Katharine R.E. Sims2*, Victor H. Orozco-Olvera3, Laura E. Costica3, Jorge David Fernández Medina4, Sofía Romo Monroy4 Affiliations: 1 Department of Applied Economics, 2591 SW Campus Way, Oregon State University, Corvallis, OR, 97331, USA. 2 Economics Department, Environmental Studies Affiliate, P.O. Box 5000, Amherst College, Amherst, MA, 01002 USA. 3 Development Research Group, World Bank, 1818 H Street, NW Washington, DC 20433, USA. 4 Evaluation Department, National Forestry Commission of Mexico, Periférico Poniente 5360, San Juan de Ocotán, Jalisco, CP 45019 , MX.

*Corresponding authors: [email protected], [email protected]

This PDF file includes: Supplementary text References cited in SI text Figs. S1 to S4 Tables S1 to S14 Household survey text Community leader survey text

www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/pnas.1720873115

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Supplementary Information Text Methodological Design and Data Collection We studied social capital impacts in the context of Mexico’s federal conservation payments program, which began in 2003 and continues to support new contracts each year (1). The program provides financial incentives to landowners with the goal of reducing loss of existing land cover in areas important for watershed protection and biodiversity conservation. The program is implemented by Mexico’s National Forestry Commission (CONAFOR) and offers five-year contracts of payments ranging between approximately 20 and 80 USD to either individual or common-property landowners (ejidos or comunidades). In recent years, the majority of participants have been communal properties (who control more than 45% of land with forest or vegetative cover in Mexico (2)), thus we focus only on those recipients. We included recipients to the two major sub-programs (“modalities”): hydrological services and biodiversity conservation. Our empirical design used regression discontinuity (RD) in order to identify causal impacts of the program. Regression discontinuity estimates program effects through a comparison of participants and rejected applicants who are similar but just fulfilled or just missed program funding cutoffs (3, 4, 5, 6, 7). In this case, we used a continuous point score applied by CONAFOR in its selection process. The essence of this strategy is that rejected communities below the cutoff score for selection (the threshold score) can serve as a valid counterfactual (control group) for communities that were accepted. Checks of validity are described below. We note that the point of using other applicants to the program as a control group is to ensure that they are similar with respect to key unobservable characteristics driving the decision to apply for the program at all (see also 8). This overcomes the core selection bias concern that landowners who desire to receive conservation payments may be systematically

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more likely to conserve in the absence of payments due to differences in land quality, landowner skill or other available land-use options. Data on social capital outcomes was collected using a survey administered to a community leader (defined as a person holding one of four key governance positions for the ejido or comunidad) and a survey administered to the head of the household or his/her substitute. We interviewed households with full land rights (ejidatarios/comuneros). Although CONAFOR helped to facilitate contact with communities, no CONAFOR employees were present while interviews were conducted. All interviewers were independent from CONAFOR and described their affiliation with a separate university as part of their introduction. Fig. 3 in the main text includes a description of the measures of social capital collected at each level. The survey questions build on a social capital index developed by Merino and Martínez (9). That index included the following variables: type of forest management (parceled or community), management period for ejidal/comunidad leaders, number of assemblies per year, percentage of ejidatarios/comuneros that regularly attend assemblies, participation level of different localities within the ejido/comunidad, participation level of non-ejidatarios, decisions taken in the assembly with respect to forest management, number of voluntary work days per year. We modified the index so that it would be more relevant to the communities in our sample (including those without a history of forest management) and would capture a broader range of measures. We included additional questions about trust and infrastructure drawing on the World Values Survey (10) and the broader literature on social capital (11, 12). The original text of our survey is available as an additional piece of supporting information. In order to reduce dimensionality and multiple hypothesis testing, we aggregated variables (13). In preliminary analysis we used a variety of methods, including simple summation of the presence or absence of particular characteristics, principal components,

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polychoric principal components (which takes into account categorical variables), and inverse proportion weighting (which applies higher weight to very scarce items). Results were similar regardless of the weighting scheme applied, so in the interest of interpretability, we presented here the most direct aggregation: the simple summation of binary responses (Tables S3, S4, S5). For survey questions that were not originally binary, we computed a variable equal to one if the original value was above the mean for the entire sample. We divide each sum by the total number of components to arrive at the final index values. We also examined changes in the individual index components to better understand the impacts driving aggregate changes in the indices (Tables S5, S6, S7). The evaluation was designed to measure “medium” (2011-2012) and “short-term” (2013-2014) effects, hence the sample was stratified by these two cohorts. To determine the sample for the surveys, keeping in mind the high cost of transport, we divided the country into zones (North, Centre, South and Yucatan Peninsula) and selected the states with high numbers of applicants that were also representative of the country as a whole (Table S1). We then took all treatments and controls as close as possible to the cutoff for each cohort and state until arriving at a sample size that represented the proportion of program applicants for that state and cohort. To avoid double counting due to re-applications, a community below the cutoff was only assigned to the control group if it was not part of the treatment group in a later year (see additional discussions below about power calculations and repeat applicants). We hypothesized that short term impacts would be smaller than long term impacts, so a larger sample size was sought for the 2013-2014 cohorts in order to maintain similar power in detecting a statistically significant effect. This meant that controls had to be used that were further from the threshold; so the 2013-2014 cohorts have a broader range of point scores than the 2011-2012 cohorts.

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Within each selected community, we interviewed ten households sampled at random from a list of members having full rights to communal land. Lists of members were obtained from CONAFOR or directly from the community leaders. From each list, we selected 20 individuals, out of which ten were actually interviewed. For the lists available prior to the first field visit, we selected 20 individuals at random as follows: we calculated k - the number of people on the list divided by 20, generated a random number a between 1 and k and selected the individual whose order number on the list was a and every kth individual after until reaching the end of the list. For the lists that were obtained in the field, we trained the survey team supervisors to apply the same selection process manually. Supervisors communicated the names of the 20 selected individuals to the community leader and asked for his/her cooperation to gather the household head or a member of the same household at a mutually agreed time on a specific day. In most cases, we were able to interview ten people this way. When this wasn’t possible (due to emigration or death), supervisors selected additional households using the same protocol until they reached ten completed household surveys. Power calculations based on household surveys from a prior cohort (8) and prior social capital work (9) and available budget suggested that we needed to interview 864 communities, and our actual final sample of communities with full matching geographic information was 862 (details on these power calculations can be found below). In order to ensure that we arrived at the desired sample size, 50 additional communities were considered for a visit. Of the resulting 912 communities, 42 could not be contacted due to security issues or road inaccessibility, and 8 refused to participate. The final sample of 862 communities included 493 program participants and 369 non-participants. Of the non-participants, there were 12 that were above the threshold point score but chose not to sign final contracts with CONAFOR (this is less than 3% of the 505 sampled that were over the threshold). For the purposes of analysis, we will count all communities above the threshold as “treated”, which gives the most conservative

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estimates of program impact. This results in a sample for the 2011-2012 cohort of N=357 communities, (N above cutoff = 206, N below cutoff = 151) and for 2013-2014 of N=505 communities (N above=287, N below=218). Given the cost necessary to travel to more than 800 communities spread across twelve states, we were able to focus only on households with full rights to land ownership and governance. Within comunidades, all households generally have full rights, but the ejido structure requires 1:1 inheritance of full rights. Within our sample, the median proportion of reported non-ejidatario households within the community was approximately 30% of the total number of households. Our prior research (8) did separately survey non full rights members and tested for possible negative program impacts on these households. At that time, we did not find evidence of any negative impacts. Given those prior results and the huge cost increase that would have resulted from trying to track down and randomly sample non full rights members (for which lists do not already exist), we chose to survey only full rights households. Table S9 compares the characteristics of the communities that were interviewed with the rest of the population of properties that applied for the 2011-2014 cohorts. Our survey sample of 862 properties is 30% of the available universe of 2839 ejidos and communidades that met the minimum program requirements (after dropping repeat applications and 52 properties without a matching code for the Sistema Padrón e Historial de Núcleos AgrariosPHINA). Overall, 45% of the universe of common property applicants ever received payments, of which 56% ended up in our sample. We use normalized differences in means to assess whether or not the sample differs from the broader population, and consider differences greater than .25 standard deviations as ‘large’. By this measure, our sample is close to representative of the universe of applicants. The only substantial difference between those interviewed and the full universe is that the sample tended to be located in municipalities with a higher percentage of indigenous population. Our sample also contains slightly more properties with 6

higher forest cover at baseline (norm diff = 0.200) and those that are further from major cities (norm diff=0.195). Correlations with social capital among the untreated communities indicate that these three characteristics are positively related to social capital (correlation coefficients: forest cover 0.39; distance to major city 0.05 and percent indigenous 0.26). Thus our results may somewhat over-represent areas with higher existing levels of social capital. However, in contrast with many RD applications, the characteristics of communities close to the cutoff are quite similar to those as we move away from the cutoff, increasing our ability to generalize results within Mexico’s program. This can be seen in the graphs in Figure S2. Table S10 shows the characteristics across those communities that were not interviewed due to security issues or inaccessibility (column 2), and those that refused to participate (column 3). Communities that could not be reached during the sampling period tended to be larger in land area, have fewer non-members, be farther from cities, and with higher slope and lower deforestation risk. This is because nearly all of these communities were located in three remote municipalities in northern Durango, which were inaccessible due to specific security concerns. However, these communities were also relatively balanced across participant status (58% were participants, compared to 56% in the full sample). Those who refused to participate tended to have been rejected from the program, have higher deforestation risk, be from more indigenous municipalities, and have smaller area. To the extent that the non-participants that we did not survey had higher social capital (due to having smaller group size) than those we interviewed, this could bias results, but the relatively small number of communities who refused to participate suggests that they are unlikely to have affected the results substantially. In addition to standard causal inference assumptions of excludability and no interference, the key assumption required for a valid regression discontinuity design is that potential outcomes are continuous around the cutoff. The continuity of potential outcomes requires that applicants cannot precisely manipulate their place in relation to the cutoff and that 7

no key determinants of the outcomes change discontinuously at the cutoff (4). If these assumptions hold, we can interpret cross-sectional differences in outcomes close to the discontinuity threshold as causal estimates of program effects. It is important to note that the RD design does not require that all accepted and rejected applicants are equivalent on all characteristics. Indeed, the whole purpose of the point score is to target the program towards particular applicants—for instance those with a higher risk of land cover change, or those with more management certifications. We should therefore expect to possibly see underlying characteristics vary across different point scores (although as noted above, in this case they do not vary substantially). The necessary assumption—which we can test for those characteristics that are observable—is that other characteristics do not jump discontinuously at the cutoff. We believe the continuity of potential outcomes assumption is likely satisfied in this case because the scores are assigned centrally on the basis of pre-published information, and cutoffs are determined by budget availability after applications are submitted and are different across years and states. Applicant point scores are assigned by the central, federal office of CONAFOR. Applicants send in information about their community and the property they wish to submit; this is then combined with information from multiple geographic layers produced by different government agencies in Mexico that reflect federal conservation and social priorities. Because point scores are based on observable characteristics and are clearly defined, they are unlikely to be manipulated or influenced by subjective judgement. Approximately two-thirds of the points assigned in each year are based on geographic covariates (such as location within an overexploited aquifer, having high surface water scarcity, being a majority indigenous municipality, having endangered species habitat, etc.) The remaining points are based on observable applicant characteristics or documented certifications (such as whether the applicant has a property management plan, whether the applicant has a registered agroforestry

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program, etc.). The point system has evolved considerably since the inception of the program (see 1), although for the years 2011-2014 it was fairly stable. Table S11 shows in detail the criteria used to award points for these years, including both characteristics of the land and the characteristics of applicants. The table also shows the criteria used for a first level of screening based on land requirements – parcels that do not meet the size and forest cover requirements or that are missing documented certifications are not eligible for the program. Note that these applicants were not included in our analysis due to incomplete point scores. After assigning point scores, CONAFOR admits properties into the PES program in the order of their total score until the available state budget for each sub-program is allocated. This means that the point cutoff determining who receives payments differs by state, year, and program modality and is unlikely to be systematically correlated with characteristics that could influence outcomes. Our analysis re-centers points around zero for the purposes of regressions and figures. The distribution of point scores for the sampled communities is shown in Fig. S1. Within our sample more than 97 % of communities above the cutoff received the program as intended, while no communities having point totals below the cutoff received the program. The small number of communities with points above the cutoff that were not participants are generally communities that do not sign the final contract, either because of their own administrative error or because they decide not to enroll. Our analysis continues to count these communities as treated (“intent-to-treat” estimates), giving the most conservative estimates of program impact. Because we study four program cohorts, we must account for the fact that several communities who are rejected in early years do re-apply to the program in future years. We count any properties who applied and were accepted between 2011 and 2014 as treated, and remove them from the set of potential controls. For this reason, Fig. S1 has a high density of observations just to the right of the RD cutoff. High density near the cutoff ordinarily could 9

suggest “heaping”, which could threaten RD validity because it could imply manipulation close to the cutoff. We do not see any evidence that this pattern is actually due to manipulation. If there were manipulation close to the cutoff, there should also be heaping in the histograms of applicants for each cohort. Fig. S4 shows the distribution of point scores for all applicants to each individual cohort. These individual histograms for each year do not show heaping at the cutoff. In addition, we note that reapplication is unlikely to lead to violations of the continuity of potential outcomes assumption because the cutoff varies from state to state and year to year and is unpredictable. This means that a set of re-applicants who were close to the cutoff in one year might be very far over or very far under the cutoff in the following year. In other words, it is very unlikely that systematic sorting around the cutoff is possible, even allowing for reapplication. We have also included a robustness check for heaping where we drop any properties who are just over the cutoff: point scores that are positive but less than 0.05 (following 14). As shown in Table S13, our results are robust to this change. In addition, prior research has highlighted the idea that results might differ based on the level of competition, which could determine the cutoff. Following the insights of Cattaneo et al. (15), we test for whether results differ by states with high and low underlying point score cutoffs, which could have different quality of applicants. As shown in Table S12, we find very similar results for states with high average points and low average points. In addition, we test for potentially different impacts by region (Table S8). The top part of the table shows results for a regression that allows heterogeneous effects by region while the bottom part includes the means of the total social capital index in each region by controls. Measured social capital is higher in the southern states, with Oaxaca and Chiapas having the highest mean measures among controls. For the 2011-2012 cohort, we see no substantial or statistically significant regional interactions; for the 2013-2014 cohort we see possibly higher impacts in northern states (Chihuahua and Durango; p < 0.05).

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A key assumption of any quasi-experimental design is excludability: the treatment assignment process should affect outcomes only through the treatment actually received. Repeated application poses a possible threat to this assumption if community social capital outcomes are differentially affected by the process of applying. The program requires communities to agree collectively and to document a formal assembly vote in favor of entering the program. This process could increase social capital by bringing the community together in support of joint protection of land, but application without success could also lead to frustration or disharmony, lowering social capital among the controls. While we cannot fully test this possible threat to validity as we do not have true pre-treatment measures of social capital, we did examine social capital measures among the control group for those who were rejected once versus multiple times (Table S14). We found no statistically significant differences or substantial normalized differences (the largest is 0.09) among social capital measures for those rejected multiple times. This suggests that the process of applying is not related to underlying social capital. We note that these communities are eligible for and apply for many programs of government support across many years, so leaders and members are likely used to these processes and may not be affected simply by the application process. While the assumption that no determinants of the outcomes jump discontinuously at the threshold is untestable for unobservable characteristics, Fig. S2 shows kernel regressions of several state de-meaned observable characteristics on the point scores. We see no apparent substantial discontinuities in key observable characteristics. Table S2 tests parametrically for discontinuity of these characteristics. This indicates a statistically significant but small difference only in distance to major city for the second cohort (a difference that is < 4% of the sample mean). We included this and other covariates in the set of regression controls and found similar results.

11

Finally, standard causal inference requires that a community’s potential outcomes are not affected by whether or not other neighboring communities are participating in the program. Past work on PES in Mexico does find suggestive evidence for spillovers across properties through price effects (16). Here, spillover effects across communities could occur either through price effects or through contact between community members. However, plausible mechanisms seem unlikely in either case. In terms of price effects, land cover management activities could theoretically result in higher gains for sustainable forestry activities in the future, which could increase supply and lower price, but this seems unlikely to affect current management by neighbors given that price changes would happen in the future. Another possible channel is through personal contact that results in imitation or learning: e.g. if communities watch their neighboring communities’ additional land cover management activities, they may perceive direct, short-term benefits from those and adopt their own additional activities. Again, this seems unlikely to have major impacts, particularly since most of these communities are already doing and familiar with land cover management, as shown by the baseline values of the land cover management index. This would also work against our findings if untreated neighbors increase their land cover management activities in response to positive actions by neighbors. Peer effects on social capital could in theory also occur through meetings with neighbors, but it seems implausible that internal, community-wide institutions and behavior could be affected easily by the behavior of neighbors. If they do occur, peer effects of treated on controls are more likely to work in a positive then in a negative direction, in which case our estimator would understate social capital impacts. Statistical Analysis A strict regression discontinuity design uses the cutoff value for enrollment to identify the impact of program participation. In order to estimate short and medium term effects, we estimated results separately for each of two cohorts: 2011-2012 and 2013-2014. Specifically,

12

we estimated the effect 𝛽𝛽1 for community/household i of cohort j={2011-2012, 2013-2014} in

state s, using the following functional form:

2 2 𝑌𝑌𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛽𝛽1 𝐸𝐸𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛽𝛽2 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛽𝛽3 𝐸𝐸𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 × 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛽𝛽4 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛽𝛽5 𝐸𝐸𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 × 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛼𝛼𝑠𝑠 + 𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖

where 𝐸𝐸𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 was a dummy variable indicating whether or not an applicant exceeded the

threshold required to enroll in a program, i.e. 𝐸𝐸𝑖𝑖𝑖𝑖 =1 when the re-centered point score 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 >=

0, and 𝐸𝐸𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 =0 if 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 < 0. 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 was the re-centered point score equal to the original point

score minus the cutoff value for that state and year, and αs indicates the inclusion of state

dummies (state fixed effects). Communities are weighted equally in the regression. This is our preferred specification and corresponds to the table columns labeled “State FE.” We allowed for a flexible, quadratic relationship between the point score and the outcome on either side of the discontinuity. The main text shows results from a quadratic form of the score, though they are robust to linear and cubic transformations as well; consistent with the recommendations given by Lee and Lemieux (4). In addition to our main specification, robustness checks included a variation without state fixed effects (columns labeled “no covariates”) and another including a set of control variables (columns labeled “State FE, controls”) as well as a similar set of specifications using a fuzzy design approach instrumenting the actual program assignment using the threshold dummy variable. Results were similar using these methods. Table S3 uses the sample with complete answers while Table S4 uses the full sample answering each available question. Robustness checks are also implemented to ensure that the window of analysis around the threshold for point scores does not drive the main result. Table S13 shows impacts for the full sample of combined cohorts (point scores from -15 to +9) and then windows of -5 to 5, -4 to 4 and -3 to 3 points around the threshold. Table S13 also shows the IV RD result for the full sample.

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Values of work days in Fig. 2, B and Tables S3 and S4 are log transformed according to 𝑌𝑌 = ln(𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤 + �𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤 2 + 1), which is equivalent to the inverse hyperbolic sine

with a shift parameter of 1. The corresponding back transformation was used to convert estimated changes at the mean among controls into days of work. All other variables labeled as logs--ln(km to road), ln(km to major city), etc.—use the same transformation. The data sources for program geographic control variables are given in 8. The data source for additional property-level variables is the RAN (Registro Agrario Nacional). Our analysis includes multiple dependent variables and thus multiple hypothesis tests, raising the probability of making at least one Type I error if conventional (p < 0.05) significance levels are used. Following Anderson (13), we attempt to limit Type I error by combining multiple individual factors into aggregate indices and adjusting the critical p-value at which we would reject null hypotheses. Our analysis relies on five primary outcomes (community land management index, household land cover work, household community work, community social capital, and household social capital). With these five as a family of outcomes (m=5), the conservative Bonferroni adjustment would suggest we should use p < 0.01 as the cutoff for individual tests in order to maintain a p < 0.05 family-wise Type I error rate. (The SIDAK correction would suggest p < 0.0102). The text directly presents p-values. Graphical representation of results retains the conventional 95% confidence intervals. Power calculations to select the number of communities to be surveyed were performed using the individual components of the social capital index proposed by Merino and Martínez (9), using data from CONAFOR’s 2011 and 2013 Beneficiary Surveys. We followed Duflo et al. (17) and calculated the number of ejidos/comunidades required to detect a statistically significant change using the following formula: 𝑁𝑁 =

(𝑡𝑡∝/2 + 𝑡𝑡1−𝑘𝑘 )2 𝑃𝑃(1−𝑃𝑃)

∗

1

𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 2

14

where: ∝ = 0.05 (significance level for a two sided test)

𝑘𝑘 = 0.8 (power)

𝑡𝑡∝/2 , 𝑡𝑡1−𝑘𝑘 = values obtained from a standard table of the t-distribution; for example,

for a power of 80%, 𝑡𝑡1−𝑘𝑘 = 0.84

𝑃𝑃 = proportion of the sample in the treatment group, in this case 0.56

𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 = minimum detectable effect size expressed in standard deviations

Assuming program effects grow stronger over time, we calculated that we would need 198 treatment communities and 156 control communities from the 2011-2012 (“medium term”) cohort for an MDE of 0.3 standard deviations and 286 treatment communities and 224 control communities from the 2013-2014 (“short term”) cohort for an MDE of 0.25 standard deviations. These are considered “small to medium” effect sizes in most literature on sample design. The total sample size for the social capital evaluation would thus be 864 communities. Because it is possible that social capital might be correlated across space, we also examined the possibility of calculating sample sizes by taking into account intra-cluster correlation (ICC) in the Merino and Martinez indices within states. However, the calculated values of these indices exhibited relatively low ICC (between 0 and 0.14, depending upon the index). Taking this value into account did not substantially change the recommended sample size.

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16

Evidence from Mexico’s national payments for ecosystem services program. Land Economics 88(4):613-638. 17. Duflo E, Glennerster R, & Kremer M (2007) Using randomization in development economics research: A toolkit. Handbook of development economics 4:3895-3962.

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Figure S1: Distribution of point scores among surveyed communities 2013-2014

0

20

40

60

80

Number of communities

100

120

2011-2012

-15

-10

-5

Recentered point scores

non-participant

0 participant

5

-15

-10

-5

0

Recentered point scores non-participant

5

10

participant

1

Applicant scores were assigned by the central CONAFOR office based on pre-set formulas published in annual calls for applicants. Applicants with the highest scores within each state and sub-program received funding until the nationally-determined budgets for each state and program were exhausted. This process created multiple exogenous assignment cutoffs at different point scores. We re-centered these state and sub-program cutoffs around zero, so communities with original scores above the cutoff have positive re-centered scores (“treated” units) while communities below the cutoff have negative re-centered scores (“control” units). 2 Sample sizes for the 2011-2012 cohort are: above threshold 206, below threshold 151, total 357; for the 2013-2014 cohort: above threshold 287, below threshold, total 505.

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Figure S2: Visual inspection of discontinuities for covariates Ln(km to road) 2013-2014

2011-2012

2013-2014

de-meaned value -2 -1 0 1

de-meaned value -3 -2 -1 0 1 2

2011-2012

Ln(km to major city)

-10

-5

0

5

-15

-10

-5

0

5

10

-10

-5

Ln(members with rights to comm. land)

5

-15

-10

-5

0

5

10

5

10

5

10

Ln(poverty index 2010) 2011-2012

2013-2014

de-meaned value -2 -1 0 1 2

2013-2014

de-meaned value -2 -1 0 1 2 3

2011-2012

0

-10

-5

0

5

-15

-10

-5

0

5

10

-10

-5

Ln(average slope in deg)

5

-15

-10

-5

0

Mean canopy cover 2000

2013-2014

2011-2012

2013-2014

de-meaned value -2 -1 0 1

de-meaned value -50 0 50

2011-2012

0

-10

-5

0

5

-15

-10

-5

0

5

10

Household head educ: secondary school or above

-5

0

5

-15

-10

-5

0

Household depends upon subsistence agriculture

2013-2014

2011-2012

2013-2014

de-meaned value -.05 0 .05 .1

de-meaned value -.1 -.05 0 .05 .1

2011-2012

-10

-10

-5

0

5

-15

-10

-5

0

5

10

-10

-5

0

5

-15

-10

-5

0

5

10

1

Figures plot the variables of interest from which we subtracted their state-level means, against the re-centered applicant point scores.

19

Figure S3: Land cover maintenance activity types 2013-2014

r he

ol re h

bo

ot

es

n tio

co

ns

er

va

llin

g

st

tro pa il

n ea cl

so

g

ve ar

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pe

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ce

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fir efi

br ea

ks

r

es

he ot

n

ol re h

bo

fir e

co

ns

er

va

tio

g

st

llin

tro

pa il so

g

ve ar

po n ea cl

1

st -h

pr

un

in

n

s rie

ta tio es

rs e nu

fo r re

s

tro l

ce

on

st c

pe

g tin

fe n

gh

fir efi

fir e

br ea

ks

-.25

Activity was carried out in the last 12 months -.15 -.05 .05 .15 .25 .35 .45 .55

.65

2011-2012

Bars show impacts on land cover maintenance activity types as measured in the

community survey. Estimates are produced using regressions that include the threshold dummy variable, the first and second order polynomials of the re-centered point score and their interactions with the threshold dummy, as well as state fixed effects. 2

Sample sizes for the 2011-2012 cohort are: above threshold 206, below threshold 151, total 357; for the 2013-2014 cohort: above threshold 287, below threshold 218, total 505.

20

2011, N=2965

2012, N=2933

1 1 1 2 2 2 0 30 60 90 20 50 80 10 40 70

Number of applicants

Figure S4: Distribution of point scores by year - all applicants

-35 -30 -25 -20 -15 -10

-5

0

5

10


20

25

30

35

-35 -30 -25 -20 -15 -10

-5

0

5

10


participant

non-participant

2013, N=2696

15

20

25

30

35

25

30

35

participant

2014, N=2275

1 1 1 2 2 2 0 30 60 90 20 50 80 10 40 70

Number of applicants

non-participant

15

-35 -30 -25 -20 -15 -10

-5

0

5

10


non-participant

15

20

25

30

35

-35 -30 -25 -20 -15 -10

participant

-5

0

5

10


non-participant

15

20

participant

1

The figure shows the re-centered point score for all applicants, i.e. both private and common properties, for each year of application.

Table S1: Distribution of sample by state

No. of communities State

No. of households

Beneficiaries

Non-beneficiaries

Beneficiaries

Non-beneficiaries

Campeche

48

23

480

230

Chiapas

41

41

406

396

Chihuahua

39

33

387

320

Durango

35

37

347

319

Jalisco

27

26

257

243

Michoacan

50

28

500

278

Nuevo Leon

51

37

500

365

Oaxaca

47

52

457

492

Puebla

39

21

385

202

Quintana Roo

46

43

459

425

San Luis Potosi

35

20

350

197

Yucatan

35

8

338

80

Total

493

369

4866

3547

21

Table S2: Tests for discontinuity on selected covariates (1) State FE 2011-2012

(2) State FE 2013-2014

Panel A: Community survey Ln(km to any road) Control Mean Ln(km to major city) Control Mean Ln(members with rights to comm. land) Control Mean Ln(poverty index 2010) Control Mean Ln(average slope in degrees) Control Mean Mean canopy cover 2000 Control Mean Obs

0.322 (0.250) 7.648

0.305* (0.171) 7.588

0.085 (0.126) 4.664

0.181** (0.085) 4.557

0.201 (0.263) 4.616

0.253 (0.166) 4.659

0.272 (0.222) -0.171

0.112 (0.133) -0.074

0.092 (0.110) 2.360

0.124 (0.076) 2.126

-3.768 (5.743) 40.318

1.436 (3.911) 52.166

357

505

Panel B: Household survey Household head educ: sec school or above Control Mean Obs Household depends upon subsistence agric Control Mean Obs

0.001 (0.049) 0.172 3442

0.019 (0.029) 0.152 4908

-0.058 (0.059) 0.185 3466

0.047 (0.035) 0.205 4947

1

Regressions include the threshold dummy, the first and second order polynomials of the re-centered point score and their interactions with the threshold dummy, as well as state fixed effects. For the community level analysis, robust standard errors are presented in parentheses. For the household level analysis, standard errors were clustered at the community level. 2

In Panel B, the number of obs for the household being dependent upon subsistence agriculture matches the full number of observations, while the number of observations for the household head education has some missing data.

22

Table S3: Impacts on community land cover management index and on household participation in land cover maintenance activities and community work (log no. days) (1) No covariates

(2) State FE 2011-2012

(3) State FE, controls

(4) No covariates

(5) State FE 2013-2014


Panel A: Community survey Land management index Control Mean Obs Land cover work Control Mean Paid land cover work Control Mean Unpaid land cover work Control Mean Community work Control Mean Obs

0.179*** (0.067) 0.247

0.178*** (0.061) 0.247

0.149** (0.060) 0.247

357

357

1.163*** (0.225) 1.628

0.963*** (0.220) 1.628

0.805*** (0.220) 1.628

0.546*** (0.162) 0.302

0.553*** (0.169) 0.302

0.792*** (0.233) 1.401

0.152*** (0.040) 0.292

0.117*** (0.035) 0.292

357 505 Panel B: Household survey

0.101*** (0.035) 0.292

505

505

0.521*** (0.191) 2.034

0.474*** (0.179) 2.034

0.524*** (0.169) 2.034

0.448** (0.182) 0.302

0.666*** (0.159) 0.498

0.481*** (0.142) 0.498

0.492*** (0.138) 0.498

0.586*** (0.199) 1.401

0.471** (0.195) 1.401

-0.025 (0.199) 1.666

0.092 (0.169) 1.666

0.133 (0.164) 1.666

0.171 (0.262) 1.882

0.250 (0.179) 1.882

0.230 (0.191) 1.882

-0.160 (0.166) 2.028

0.042 (0.148) 2.028

0.135 (0.132) 2.028

3342

3342

3342

4708

4708

4708

1

Specs (1) and (4) are basic regressions with the threshold dummy, the first and second order polynomials of the re-centered point score and their interactions with the threshold dummy. Specs (2) and (5), in addition, include state fixed effects. Specs (3) and (6) include state fixed effects and a set of control variables. For the community level analysis, robust standard errors are presented in parentheses. For the household level analysis, standard errors were clustered at the community level. *** p < .01; ** p < .05; * p < .10 2

Controls for both the community and household level analyses include the following variables: the log transformation of the number of community members with and without rights to communal land, of the number of hectares of land (private and communal) the community had, of the distance to the nearest market (in minutes) and of the poverty index in 2010, a dummy indicating whether the community is an ejido or a comunidad, dummies for the type of land cover (primal forest, rainforest, shrub vegetation), mean canopy cover, distance to the nearest city with at least 5000 inhabitants (in km). 2

The sample for the household level analysis includes only observations for which all four variables had non-missing values. This was done to ensure results were fully comparable.

23

Table S4: Robustness check: Impacts on community land cover management index and on household participation in land cover maintenance activities and community work (log no. days) (1) No covariates

(2) State FE 2011-2012


(4) No covariates

(5) State FE 2013-2014


Panel A: Community survey Land management index Control Mean Obs Land cover work Control Mean Obs Paid land cover work Control Mean Obs Unpaid land cover work Control Mean Obs Community work Control Mean Obs

0.179*** (0.067) 0.247

0.178*** (0.061) 0.247

0.149** (0.060) 0.247

357

357

1.189*** (0.221) 1.629

0.997*** (0.219) 1.629

0.890*** (0.217) 1.629

3440

3440

0.571*** (0.162) 0.300

0.152*** (0.040) 0.292

0.117*** (0.035) 0.292


0.101*** (0.035) 0.292

505

505

0.565*** (0.190) 2.021

0.512*** (0.178) 2.021

0.559*** (0.169) 2.021

3440

4918

4918

4918

0.574*** (0.168) 0.300

0.510*** (0.185) 0.300

0.712*** (0.158) 0.490

0.539*** (0.141) 0.490

0.547*** (0.139) 0.490

3463

3463

3463

4940

4940

4940

0.798*** (0.226) 1.399

0.598*** (0.197) 1.399

0.508*** (0.189) 1.399

0.004 (0.198) 1.641

0.096 (0.166) 1.641

0.138 (0.162) 1.641

3463

3463

3463

4940

4940

4940

0.159 (0.262) 1.882

0.241 (0.179) 1.882

0.220 (0.191) 1.882

-0.170 (0.165) 2.034

0.032 (0.147) 2.034

0.127 (0.131) 2.034

3358

3358

3358

4736

4736

4736

1



The sample for the household level analysis differs slightly across variables due to a small number of missing values.

24

Table S5: Impacts on social capital indices (1) No covariates

(2) State FE 2011-2012


(4) No covariates

(5) State FE 2013-2014


Panel A: Community survey Total

0.066* (0.035) 0.548

0.084*** (0.030) 0.548

0.087*** (0.031) 0.548

0.022 (0.022) 0.567

0.038* (0.020) 0.567

0.035* (0.018) 0.567

0.086 (0.068) 0.547

0.120* (0.061) 0.547

0.127** (0.060) 0.547

0.002 (0.044) 0.572

0.037 (0.041) 0.572

0.050 (0.042) 0.572

0.063 (0.063) 0.610

0.091 (0.059) 0.610

0.081 (0.061) 0.610

-0.081* (0.043) 0.576

-0.077* (0.043) 0.576

-0.071* (0.041) 0.576

0.058 (0.045) 0.535

0.065 (0.041) 0.535

0.050 (0.041) 0.535

0.011 (0.025) 0.530

0.014 (0.021) 0.530

0.008 (0.021) 0.530

0.039 (0.075) 0.502

0.025 (0.072) 0.502

0.049 (0.072) 0.502

0.040 (0.056) 0.554

0.072 (0.052) 0.554

0.100** (0.048) 0.554

0.087 (0.076) 0.547

0.118* (0.065) 0.547

0.129** (0.060) 0.547

0.137*** (0.050) 0.604

0.146*** (0.043) 0.604

0.087*** (0.033) 0.604

Obs

357

357

505

505

Total

0.014 (0.037) 0.360

0.029 (0.030) 0.360

0.030 (0.030) 0.360

-0.023 (0.027) 0.389

0.004 (0.023) 0.389

0.014 (0.023) 0.389

0.005 (0.028) 0.280

0.032 (0.024) 0.280

0.037* (0.024) 0.280

-0.004 (0.022) 0.291

0.020 (0.019) 0.291

0.028 (0.019) 0.291

0.023 (0.062) 0.440

0.026 (0.052) 0.440

0.023 (0.052) 0.440

-0.041 (0.041) 0.487

-0.011 (0.038) 0.487

-0 (0.038) 0.487

3466

3466

3466

4947

4947

4947

Control Mean Trust Control Mean Inclusion Control Mean Governance Control Mean Participation Control Mean Infrastructure Control Mean

Control Mean Trust Control Mean Participation Control Mean Obs


1



The inclusion index contained two questions related to the participation in assemblies of members without rights to communal land. In communities where there were no such individuals, these questions were skipped. To avoid working on a restricted dataset due to those missing values, we imputed them to the mean.

25

Table S6: Impacts on social capital indices components: community survey (1) State FE 2011-2012

(2) State FE 2013-2014

Panel A: Trust index Trusts all community members Control Mean Assembly always resolves conflicts Control Mean Members comply w. assembly decisions Control Mean No logging by outsiders Control Mean No logging by members Control Mean No agrarian conflicts Control Mean Obs

-0.012 (0.121) 0.238

-0.041 (0.093) 0.289

0.174 (0.135) 0.563

0.058 (0.094) 0.601

0.164 (0.136) 0.331

0.065 (0.098) 0.385

0.155 (0.132) 0.609

0.024 (0.082) 0.601

0.078 (0.078) 0.861

0.151** (0.059) 0.881

0.160 (0.129) 0.682

-0.036 (0.088) 0.674

357

505

Panel B: Inclusion index Non-members part in ord. assemblies Control Mean Non-members part in extraord. assemblies Control Mean President official role for avg. Control Mean Community work is organized Control Mean Prop. members last comm. work activity > avg. Control Mean Obs

0.074 (0.124) 0.311

0.140 (0.097) 0.367

0.096 (0.128) 0.464

0.049 (0.100) 0.528

0.009 (0.094) 0.848

0.066 (0.063) 0.904

-0.079 (0.139) 0.384

0.035 (0.086) 0.417

357

505

Panel E: Infrastructure index Primary school Control Mean Secondary school Control Mean High school Control Mean Clinic Control Mean Community house Control Mean Community vehicle Control Mean Obs

0.024 (0.076) 0.881

0.009 (0.050) 0.927

0.039 (0.120) 0.609

0.124 (0.088) 0.679

-0.008 (0.130) 0.245

0.275*** (0.079) 0.289

0.192 (0.125) 0.642

0.139 (0.087) 0.706

0.091 (0.114) 0.748

0.141* (0.077) 0.826

0.366*** (0.104) 0.159

0.187*** (0.071) 0.197

357

505

1

Regressions include the threshold dummy, the first and second order polynomials of the re-centered point score and their interactions with the threshold dummy, as well as state fixed effects. Robust standard errors are presented in parentheses. *** p < .01; ** p < .05; * p < .10

28

Table S7: Impacts on social capital indices components: household survey (1) State FE 2011-2012

(2) State FE 2013-2014

Panel A: Trust index Trusts all community members Control Mean Assembly always resolves conflicts Control Mean Members comply with assembly decisions Control Mean No. hh. they cld ask for a loan > avg. Control Mean Lent an object to a friend Control Mean Lent money to a friend Control Mean Obs

0.013 (0.045) 0.173

-0.032 (0.037) 0.179

0.043 (0.061) 0.500

0.054 (0.041) 0.559

0.004 (0.052) 0.248

0.064 (0.041) 0.275

-0.061 (0.051) 0.162

0.053* (0.031) 0.135

0.128** (0.051) 0.424

-0.033 (0.035) 0.419

0.066** (0.031) 0.174

0.012 (0.026) 0.182

3466

4947

Panel B: Inclusion index No assemblies attended > avg. Control Mean Participated in community work Control Mean No. commumity work days volunteered > avg. Control Mean Obs

0.021 (0.103) 0.291

-0.034 (0.069) 0.343

0.016 (0.057) 0.735

0.023 (0.036) 0.785

0.041 (0.061) 0.295

-0.023 (0.048) 0.332

3466

4947

1

Regressions include the threshold dummy variable, the first and second order polynomials of the re-centered point score and their interactions with the threshold dummy, as well as state fixed effects. Standard errors clustered at the community level are presented in parentheses. *** p < .01; ** p < .05; * p < .10

29

Table S8: Impacts on total social capital index - heterogeneous effects by region (1) State FE 2011-2012

(2) State FE 2013-2014 Impact estimates

Threshold Threshold * Chih+Dgo Threshold * NL+SLP Threshold * Mich+Pue+Jal Threshold * Oax+Chi Control Mean Obs

0.062 (0.047) 0.044 (0.042) 0.038 (0.047) 0.028 (0.046) 0.012 (0.041) 0.548

0.034 (0.026) 0.076** (0.030) -0.034 (0.025) 0.034 (0.023) -0.013 (0.029) 0.567

357

505

Means in control communities by region Chih+Dgo

0.479

0.490

NL+SLP

0.488

0.511

Mich+Pue+Jal

0.506

0.539

Oax+Chi

0.640

0.643

Camp+Yuc+Q.Roo

0.590

0.607

1

Regressions include the threshold dummy variable, the first and second order polynomials of the re-centered point score and their interactions with the threshold dummy, region dummies and their interactions with the threshold dummy, as well as state fixed effects. Robust standard errors are presented in parentheses. *** p < .01; ** p < .05; * p < .10 1

The interaction term between the threshold variable and the regional dummy for the Yucatan Peninsula (Campeche, Yucatan and Quintana Roo) was omitted.

30

Table S9: Sampled versus non-sampled communities in 2011-2014 cohorts (1) Not sampled

(2) Sampled

(3) Norm diff

Ln(community area, ha)

8.269

8.211

-0.037

Ln(common property area, ha)

7.759

7.809

0.020


4.602

4.599

-0.003

Ln(members without rights to comm. land)

1.416

1.354

-0.027

Ln(area submitted, ha)

6.682

6.697

0.012


2.384

2.217

-0.153

Ln(average elevation in deg)

6.681

6.507

-0.079

Ln(km to any road)

7.772

7.643

-0.089


4.430

4.597

0.195

Ln(km to city > 5,000)

3.229

3.227

-0.002


42.433

50.909

0.200

Percent indigenous in municipality

0.161

0.328

0.289

Deforestation risk (INE)

0.057

0.055

-0.025

Obs

1977

862

2839

1

Table shows mean values in columns (1) and (2), and the normalized differences between these means in columns (3).

31

Table S10: Attrition from sample (1) Interviewed

(2) Unable to visit

(3) Refused

Times applied to program

3.229

3.357

2.625

-0.048

0.284

Beneficiary

0.565

0.571

0.375

-0.009

0.265

Ln(area submitted, ha)

6.695

7.194

6.027

-0.481

0.658

Ln(community area, ha)

8.221

8.752

7.764

-0.344

0.274

Ln(common property area, ha)

7.812

8.677

7.605

-0.419

0.096


4.607

4.535

4.985

0.054

-0.283

Ln(members without rights to comm. land)

1.366

0.435

1.223

0.462

0.061

Ln(km to any road)

7.643

8.358

7.523

-0.505

0.077


4.597

4.774

4.514

-0.242

0.113

Ln(km to city > 5,000)

3.227

3.935

3.069

-0.726

0.160


50.925

52.033

54.992

-0.029

-0.092

Percent indigenous in municipality

0.328

0.145

0.628

0.323

-0.452

Deforestation risk (INE)

0.055

0.033

0.075

0.484

-0.291


2.217

2.770

2.272

-0.532

-0.050

Ln(average elevation in deg)

6.507

6.983

6.523

-0.240

-0.007

862

42

8

42

8

Obs

(4) Norm. Diff. (1)-(2) (1)-(3)

1

Table shows mean values in columns (1), (2), (3) and the normalized differences between these means in columns (4) and (5).

32

Table S11: Point allocation by year Type of criteria Required

2011

2012

Land area: hydrological

100-200 ha per individual 200-3000 ha (areas 1,2) and 200-6000 ha (area 3) per community 100-200 ha per individual 200-3000 ha (area 4) and 200-2000 ha (areas 5,6) per community 50%

100-200 ha per individual 200-3000 ha (areas 1,2) and 200-6000 ha (area 3) per community 100-200 ha per individual 200-3000 ha (area 4) and 200-2000 ha (areas 5,6) per community 50%

Required

Land area: biodiversity

Required

Forest Cover

Shared: social

Applicant has never received support from CONAFOR Applicant is P-PREDIAL approved Located in a municipality with 100x100 strategy Applicants from marginalized areas defined by CONAPO Applicants in municipality with majority indigenous population Located within an Indigenous Region of Mexico and indigenous municipalities

7

Located within a municipality with National Crusade against Hunger program Agrarian population center or indigenous population Applicant is a woman

Shared: social Shared: social Shared: social Shared: social Shared: social

Shared: social

Shared: social Shared: social Shared: social Shared: social Shared: social Shared: social

Shared: social Shared: social

Points awarded by year 2013

Criteria

100-200 ha individual 200-3000 ha community

2014 per per

100-200 ha individual 200-3000 ha community

per per

100-200 ha per individual 200-3000 ha (area 4) and 200-3000 ha (areas 5,6)

100-200 ha per individual 200-3000 (area 4) and 200-2000 ha (areas 5,6)

70% North-Central 50% South-Central

70% North-Central 50% South-Central

7

7

7

*

*

*

10

5

*

*

*

3

5

5

*

3

3

*

*

*

*

*

*

5: All or partially located in a Type A municipality (>70% indigenous population) 3: All or partially located in a Type B municipality (40-69% indigenous population) *

5: All or partially located in a Type A municipality (>70% indigenous population) 3: All or partially located in a Type B municipality (40-69% indigenous population) 10

*

*

4

4

2

2

4

4

Applicant is a young adult (18-25 years of age) Applicant presents a forest management plan at time of application Audit or forest management certification in progress Forestry certification

*

*

4

4

3

3

5

5

2

1

2

2

*

*

3: Environmental services component 10: Forest development, commercial forest plantations, conservation and restoration components

Awards or recognition in environmental and forestry matters Applicant responds quickly to the program call

*

*

*

3: Environmental services 10: Projects and studies; Capacity building; Production and productivity; Restoration and restructing; Chain of production 2

10: Type I and II producers 5: Type III and IV producers

5

5

Continued on next page...

33

Type of criteria Shared: environment

Criteria Within a Protected Natural Area

Shared: ment

environ-

Shared: ment

environ-

Shared: ment

environ-

Shared: ment Shared: ment

environ-

Shared: ment

environ-

In a watershed where there are others with local payments for environmental services Environmental Watch Network (red viga) created in ejido or community In an area with an initiative for the development of a local PES mechanism Land has an associated property management plan Within area of high risk of deforestation as classified by INE In an area with a high risk of natural disasters

Shared: ment Shared: ment Shared: ment

environ-

environ-

environenviron-

Applicant provides referenced polygon Refrendos

geo-

Applicant is prepared to assume responsibility for additional land area

2011 5: Within biosphere reserve 4: Within federal ANP 2: Within municipal, state, or private ANP 1: Outside of ANP 5: Yes 1: No

Points awarded by year 2012 2013 5: Within bio5: Within biosphere reserve sphere reserve 4: Within federal 4: Within federal ANP ANP 2: Within munic2: Within municipal, state, or priipal, state, or private ANP vate ANP 1: Outside of 1: Outside of ANP ANP 5: Yes 5: Yes 1: No 1: No

2014 5: Within biosphere reserve 4: Within federal ANP 2: Within municipal, state, or private ANP 1: Outside of ANP 5: Yes 1: No

3: Yes 1: No

3: Yes 1: No

3: Yes 1: No

3: Yes 1: No

4: Yes 1: No

4: Yes 1: No

4: Yes 1: No

4: Yes 1: No

4: 1: 6: 4: 2: 6: 4: 2: 4: 1: 4

4: 1: 6: 4: 2: 6: 4: 2: 4: 1: 6

4: Yes 1: No 6: Very high 4: High 2: Medium 6 High risk 4: Medium 2: Low *

4: Yes 1: No 6 Very high 4: High 2 Medium 6: High risk 4: Medium 2: Low *

*

*

3: 200% larger than area requested 2: 100% larger than area requested 1: 50% larger than area requested


*

Yes No Very high High Medium High risk Medium Low Yes No

Yes No Very high High Medium High risk Medium Low Yes No


Continued on next page...

34

Type of criteria Hydrological

Criteria Priority to applicants with land of highest % forest cover

2011 5: More than 70% 3: 61-70% 1: 50-60%

Hydrological

Located in an ploited aquifer

Hydrological

Within an area of high surface water scarcity

6: Overexploitation equal or greater than 100% 3: Overexploitation < 100% 7: Availability less than 4 in the upper basin OR between 4 and 7 in the upper basin

overex-

Hydrological

Area has low rate of anthropogenic soil degradation

Hydrological

Within a strategic restoration zone as determined by CONAFOR Area contains high biomass density determined by ECOSUR Within a Bird Conservation Area (AICA) or a Ramsar site Within a hydrological priority region (RHP) or terrestrial priority region (RTP) Located within the habitat of endangered or threatened species (NOM59-SEMARNAT-2001)

Hydrological

Biodiversity

Biodiversity

Biodiversity

Biodiversity

Biodiversity Biodiversity

Biodiversity

Priority site for biodiversity conservation as determined by CONABIO, CONANP, The Nature Conservancy, and Pronatura Located within biological corridors Proposed property has a shade grown agroforestry system registered with ASERCA Applicant has an assessment regarding the establishment of community conservation areas approved by CONAFOR

Points awarded by year 2012 2013 5: More than 70% 5: Greater than 3: 61-70% 70% in North1: 50-60% Central region or greater than 90% in the SouthCentral region 3: 61-70% in North-Central region or 81-90% in South-Central region 1: 50-60% in North-Central region or 70-80% in South-Central region 6: Overexploita6: Overexploitation ≥ 100% tion ≥ 100% 3: Overexploita3: Overexploitation < 100% tion < 100%

2014 5: > 70% in North-Central region or > 90% in the SouthCentral region 3: 61-70% in North-Central region or 81-90% in South-Central region 1: 50-60% in North-Central region or 70-80% in South-Central region 6: Overexploitation ≥ 100% 3: Overexploitation < 100%

7: Availability less than 4 in the upper basin OR between 4 and 7 in the upper basin



5: Availability less than 4 in the middle of the basin or greater than 7 in the upper basin




3: Availability less than 4 in the lower basin or between 4 and 7 in the middle




2: Availability between 4 and 7 in the lower basin or greater than 7 in the middle




1: Availability greater than 7 in the lower basin 3: Low degradation 2: Medium degradation 1: High degradation 3: Yes 1: No

1: Availability greater than 7 in the lower basin 3: Low degradation 2: Medium degradation 1: High degradation



3: Yes 1: No

3: Yes 1: No

3: Yes 1: No

5: 3: 1: 4: 1:

5: 3: 1: 4: 1:

5 High 3: Medium 1: Low 4: Yes 1: No

5 High 3: Medium 1: Low 4: Yes 1: No

High Medium Low Yes No

High Medium Low Yes No

4: Yes 1: No

4: Yes 1: No

4: Yes 1: No

4: Yes 1: No

7: Probably extinct in natural environment or endangered 4: Threatened or protected 1: Outside of habitat area 7: Extreme priority 4: High Priority 1: Medium Priority 4: Yes 1: No 3: Yes 1: No

7 Extreme priority 4: High Priority 1: Medium Priority 4: Yes 1: No 3: Yes 1: No

7 Extreme priority 4: High Priority 1: Medium Priority 4: Yes 1: No

7 Extreme priority 4: High Priority 1: Medium Priority 4: Yes 1: No

*

*

4: Yes 1: No

4: Yes 1: No

35

Table S12: Impacts for low and high point states

Land man. index Control Mean

(1) Low point states

(2) High point states

0.127*** (0.044) 0.281

0.133*** (0.039) 0.269

0.041* (0.024) 0.521

0.053** (0.021) 0.583

0.062 (0.051) 0.520

0.043 (0.042) 0.587

-0.070 (0.044) 0.542

0.033 (0.045) 0.619

0.016 (0.031) 0.475

0.028 (0.022) 0.567

0.065 (0.071) 0.518

0.056 (0.050) 0.541

0.130** (0.053) 0.551

0.104** (0.045) 0.599

377

485

Social capital Total Control Mean Trust Control Mean Inclusion Control Mean Governance Control Mean Participation Control Mean Infrastructure Control Mean Obs 1

States were grouped according to the original applicants’ points: low points = below the mean 40.57793, high points = above the mean. 2


36

Table S13: Impacts for the whole sample and for restricted windows

Land man. index Control Mean

(1) -15 to 9

(2) -5 to 5

(3) -4 to 4

(4) -3 to 3

(5) -15 to 9 excl. 0 to 0.5

(6) -15 to 9 IV RD

0.130*** (0.029) 0.273

0.156*** (0.041) 0.313

0.150*** (0.042) 0.311

0.161*** (0.043) 0.316

0.114*** (0.034) 0.273

0.130*** (0.030) 0.272

0.048*** (0.016) 0.559

0.057** (0.025) 0.566

0.058** (0.026) 0.569

0.059** (0.027) 0.570

0.042** (0.020) 0.559

0.048*** (0.016) 0.560

0.050 (0.033) 0.562

0.029 (0.048) 0.574

0.026 (0.050) 0.592

0.042 (0.051) 0.583

0.023 (0.042) 0.562

0.050 (0.033) 0.564

-0.007 (0.033) 0.590

-0.040 (0.052) 0.588

-0.027 (0.054) 0.593

-0.044 (0.056) 0.596

-0.038 (0.040) 0.590

-0.007 (0.033) 0.591

0.022 (0.018) 0.532

0.024 (0.023) 0.536

0.024 (0.025) 0.530

0.029 (0.024) 0.539

0.016 (0.023) 0.532

0.023 (0.018) 0.532

0.058 (0.042) 0.533

0.078 (0.067) 0.535

0.039 (0.070) 0.531

0.054 (0.073) 0.518

0.129** (0.050) 0.533

0.058 (0.042) 0.533

0.115*** (0.035) 0.581

0.194*** (0.051) 0.595

0.227*** (0.053) 0.599

0.213*** (0.050) 0.615

0.080* (0.045) 0.581

0.116*** (0.035) 0.579

862

358

301

250

757

862

Social capital Total Control Mean Trust Control Mean Inclusion Control Mean Governance Control Mean Participation Control Mean Infrastructure Control Mean Obs 1

Impacts were calculated for the whole sample (re-centered points range from -15 to 9) and for windows restricted to point scores between -5 and 5, -4 and 4, -3 and 3 and -15 to 9, but excluding those with scores between 0 and 0.5. 2


37

Table S14: Means comparison social capital indices by rejected only once / multiple times (1) Rejected once

(2) Rejected more than once

(3) Norm diff

(4) P-val diff

Total

0.560

0.559

-0.007

0.934

Trust

0.571

0.561

-0.027

0.740

Inclusion

0.608

0.585

-0.070

0.396

Governance

0.531

0.531

0.004

0.963

Participation

0.538

0.531

-0.017

0.829

Infrastructure

0.554

0.587

0.086

0.276

104

270

374

374

Obs 1

Table shows mean values in columns (1) and (2), the normalized differences between these means in columns (3), and the p-value of the difference in column (4).

38

México Programa Pago por Servicios Ambientales Encuesta de hogares 0.

IDENTIFICACIÓN

1.

Líder del equipo

Nombre: _________________________ Código: |__|__|

2.

Encuestador(a)

Nombre: _________________________ Código :|__|__|

3.

Número de orden de la entrevista de hogares. (1-10) |__| ASEGURATE QUE SABES EL NUMEROS DE ORDEN Y QUE NO VAS A REPETIR UNO DE OTRA ENCUESTA. ACUERDATE QUE EL MONTO PARA LAS PREGUNTAS A15 Y A16 DEPENDEN DE ESTE NUMERO DE ORDEN.

4.

Entidad Federativa: ___________________________

5.

Municipio:

6.

Nombre del Núcleo Agrario: ___________________________

___________________________

Reescríbelo: ___________________________ 7.

Localidad:

___________________________

8.

Tipo de núcleo agrario (marque la opción que corresponde):

9.

Coordenadas GPS

Ejido |__|

Bienes comunales |__|

Latitud: |__|__|°|__|__|´|__|__|.|__|” Longitud: |__|__|°| __|__|´|__|__|.|__|” Altitud: |__|__|__|__| 10. Nombre de la persona a entrevistar (según el listado): __________________________ Apellidos de la persona a entrevistar (según el listado): 1º________________________ 2º ______________________ 11. Nombre de la persona entrevistada: __________________________ Apellidos de la persona entrevistada: 1º________________________ 2º ______________________ 12. Teléfono móvil de la persona entrevistada: |__|__|__|__|__|__|__|__|__|__|

Repite teléfono para confirmar: |__|__|__|__|__|__|__|__|__|__|

Este teléfono es de usted o de otra persona?

13. Teléfono fijo de la persona entrevistada, incluyendo la clave lada (opcional): |__|__|__|__|__|__|__|__|__|__|

14. Correo electrónico de la persona entrevistada (opcional): _____________________________________

Repite teléfono fijo para confirmar: |__|__|__|__|__|__|__|__|__|__|

Repite el correo electrónico para confirmar: _____________________________________

Entidades federativas: Durango, Chihuahua, Nuevo León, Jalisco, Michoacán, San Luis Potosí Oaxaca, Chiapas, Puebla, Yucatán, Campeche, Quintana Roo

1

A.

VALORACIÓN CONTINGENTE Y EL PROGRAMA PSA

1.

PARA EL ENCUESTADOR: Antes de separarnos en dos grupos, deberías haber anotado la ubicación de la parcela que propusieron para el programa. Escríbela aquí.

_______________________

2.

Le voy a hablar sobre el programa Pago por Servicios Ambientales (PSA) de la CONAFOR. El programa apoya a tierras con cobertura vegetal. Si el proyecto es aprobado, el ejido o la comunidad recibe pagos anualmente por 5 años sólo si la cobertura permanece y si se realizan actividades de cuidado del área. En el año [YYYY], su ejido entregó una solicitud para inscribir [XXX] hectáreas en el programa Pago por Servicios Ambientales. Este terreno estaba ubicado en [__________________]. (PARA NO BENEFICIARIOS) Si no ubican la parcela, pregunta sobre el área de uso común.

3.

(PARA BENEFICIARIOS) Su ejido/comunidad participa en el Programa Pago por Servicios Ambientales de la CONAFOR. ¿Antes de esta entrevista, sabía usted de este apoyo?

1. Sí 2. No

(PARA NO BENEFICIARIOS) Su ejido/comunidad entregó una solicitud al programa Pago por Servicios Ambientales de la CONAFOR, pero no fue aceptada. ¿Antes de esta entrevista, sabía usted de este apoyo? 4.

Ahora le voy a hacer algunas preguntas sobre la producción que usted u otras personas han hecho en los últimos 12 meses en el terreno que se sometió al programa Pago por Servicios Ambientales. Me refiero al predio que está ubicado en [______________].

5.

En los últimos 12 meses, ¿usted o alguien de su hogar ha sacado los siguientes productos de esta área…?

9.

6. En los últimos 8. ¿Cuánta 7. ¿Vendi 12 meses ganancia le ó lo que ¿cuántos días generó esta sacó? dedicó a sacar…? venta?

a. Leña

1. Sí 2. No >>b

|__|__|__|

1. Sí |__|__|__| 2. No >>b

b. Madera

1. Sí 2. No >>c

|__|__|__|

1. Sí |__|__|__| 2. No >>c

c. Productos no-maderables (como hongos, resinas, etc.)

1. Sí 2. No >>d

|__|__|__|

1. Sí |__|__|__| 2. No >>d

d. Otro uso ____________________

1. Sí 2. No >>8

|__|__|__|

1. Sí |__|__|__| 2. No >>8

En los últimos 12 meses, ¿cuántos días dedicó usted o algún miembro de su hogar al cuidado del área del programa?

10. (SOLO PARA BENEFICIARIOS) En los últimos 12 meses, ¿su hogar ha recibido reparticiones del comisariado para el programa Pago por Servicios Ambientales? No me refiero a pagos por haber trabajado en actividades del programa si no a reparticiones que tal vez se les han hecho. 11. (SOLO PARA BENEFICIARIOS) En los últimos 12 meses, aproximadamente, ¿cuánto dinero recibió su hogar por reparticiones del comisariado por el programa Pago por Servicio Ambientales? Si no sabe, anote -99. 12. Pensando en la parte más productiva del terreno que se sometió al programa PSA, ubicado en_______ ¿qué otro uso le daría si no existiera el programa? Considere como otro uso el que genere mayores ganancias. Si lo usaría para una actividad de autoconsumo,

|__|__|__| días 1. Sí 2. No >> 12 -99. No sabe >> 12

|__|__|__|__| pesos

1. Milpa / maiz 2. Otra cosecha agrícola 3. Fruticultura 4. Ganadería 5. Sacar madera 6. Otro >> Especifique_________ 7. No es apto para ningún otro uso >> 15 2

esto tambien cuenta porque se ahorra un gasto

-99. No pudo contestar >> 15

13. [NO GANADO]: Si pudiera hacer [OPCIÓN DE ARRIBA] ¿cuánto cree que se podría ganar por hectárea en un año? Piense en lo que se ganaría por la venta menos los costos. Pregunta por el precio local del producto y multiplícalo por la cantidad que produciría, descuentan do los gastos. Incluso si lo usaría para autoconsumo.

|__|__| __|__|__|__| pesos / animales > Si es 0 o -

99 >>15

[PARA GANADO]: Si pudiera poner ganado ¿cuántos animales creen que se podrían poner por hectárea en un año? Anote -99 si no sabe. 14. ¿Cuántos días de trabajo cree que se necesitaría para sacar estas ganancias / cuidar estos animales? Anote -99 si no sabe.

|__|__|__| días

15. Suponga que su ejido/comunidad estuviera votando otra vez para decidir si quisiera participar en el programa Pago por Servicios Ambientales. La decisión se tomaría según las reglas de votación normales de su ejido/comunidad. Si la comunidad recibiera un monto de [X] por hectárea, equivalente a [X]*[ # de hectáreas] en total, y si usted pudiera votar, ¿votaría a favor o en contra de participar? Si no entiende, se puede plantear de esta forma: “Suponga que está en asamblea para solicitar nuevamente el apoyo…”

1. Votaría a favor 2. Votaría en contra

16. Suponga que el siguiente año, el presupuesto de la CONAFOR [bajó / aumentó], y [solo puede / puede] ofrecerle un monto [Si votó a favor, $Y si ; si votó contra, $Y no ] por hectárea inscrita, equivalente a [$Y si / $Y no ]*[# de hectáreas] en total. ¿Si usted pudiera votar, votaría a favor o en contra de la participación de su ejido/comunidad?


17. (PARA BENEFICIARIOS) ¿Usted sabe el monto que le ofreció la CONAFOR por el predio que hemos estado mencionando? (PARA NO BENEFICIARIOS) ¿Usted sabe el monto que le hubiera ofrecido la CONAFOR por el predio que hemos estado mencionando? 18. ¿Cuál fue el monto total o el monto por hectárea que le ofreció la CONAFOR (le hubiera ofrecido? Quieres anotar el monto total o el monto por hectárea?

1. Sí 2. No >> Sección B

Monto total: |__|__|__|__|__|__|__|__| pesos Monto por hectárea: |__|__|__|__| pesos

B.

CARACTERÍSTICAS Y EQUIPAMIENTO DE LA VIVIENDA

1.

En esta sección voy a preguntarle sobre algunas características de su vivienda.

2.

¿De qué material es la mayor parte del piso de su vivienda? Seleccione sólo un código.

1. Tierra 2. Cemento o firme 3. Madera, mosaico, vitro piso, mármol 3

-222. Otro (especifique) _________________ 3.

¿De qué material es la mayor parte de las paredes de su vivienda? Seleccione sólo un código

1. Madera 2. Adobe 3. Tabique/ladrillo/block/piedra/concreto 4. Material de desecho/cartón 5. Metal/asbesto 6. Carrizo/bambú/palma -222. Otro (especifique) _________________

4.

¿De qué material es la mayor parte del techo de su vivienda? Seleccione sólo un código

1. Material de desecho 2. Lámina de cartón 3. Lámina metálica 4. Lámina de asbesto 5. Lámina de fibrocemento 6. Palma o paja 7. Madera o tejamanil 8. Terrado con viguería 9. Teja 10. Losa de concreto o viguetas con bovedilla -222. Otro (especifique) ________________

5.

Sin contar pasillos, baños, ni cocina, ¿cuántos cuartos tiene en total su vivienda? Anote el número de cuartos. Si en el hogar viven en un solo cuarto donde también queda la cocina anota 0.

|__|

6.

¿En el cuarto que cocinan también duermen?

1. Sí 2. No

7.

¿De dónde obtiene la mayor parte del agua en su vivienda? LEE OPCIONES y seleccione sólo una.

1. La red pública dentro de la vivienda 2. La red pública fuera de la vivienda pero dentro del terreno 3. Una llave pública o hidrante (fuera de su terreno) >> 10 4. Un depósito >> 10 5. Otra vivienda >> 10 6. Un pozo >> 10 7. Un río, arroyo, lago >> 10 -222. Otro (especifique) ________________ >> 10

8.

¿Cuántos días de la semana llega el agua a esta vivienda?

|__|__|

9.

En promedio ¿cuántas horas por día llega el agua a esta vivienda?

|__|__|

10. ¿Su vivienda tiene drenaje o desagüe conectado a: LEE OPCIONES y seleccione sólo una.

11. ¿En su vivienda hay:

1. La red pública? 2. Una fosa séptica? 3. Una tubería que va a dar a una barranca o grieta? 4. Una tubería que va a dar a un río, lago o mar? 5. No tiene drenaje -222. Otro (especifique) ____________________ 1. Sí

2. No

a. una televisión?

1

2

b. un refrigerador?

1

2

c. una licuadora?

1

2

d. un horno de microondas?

1

2

e. una computadora?

1

2

f. un automóvil o camioneta?

1

2

g. un camión?

1

2 4

h. una moto?

1

2

i. una bicicleta?

1

2

j. una estufa de gas o eléctrica?

1

2

k. una línea telefónica fija?

1

2

l. un teléfono móvil?

1

2

m. luz eléctrica?

1

2

12. ¿En promedio, cuántas horas por día hay luz eléctrica en su vivienda?

|__|__|

13. ¿En su vivienda qué combustible se usa más para cocinar?

1. Leña o carbón 2. Leña y gas 3. Gas 4. Electricidad -222. Otro combustible (especifique)

14. Durante la semana pasada, ¿ cuántos días comieron…?

Número de días

a. Frijoles

|__|

b. Jitomate

|__|

c. Pollo

|__|

d. Leche

|__|

e. Queso

|__|

f. Carne de cerdo

|__|

g. Carne de res, borrego o chivo

|__|

C.

CARACTERÍSTICAS DEMOGRÁFICAS

1.

En esta sección voy a preguntarle información sobre usted y los miembros de su hogar. NO PREGUNTA, OBSERVA: GENERO

2.

¿En este hogar hablan alguna lengua indígena?

1. Sí 2. No

3.

¿Usted se dedica a la producción agrícola, ganadera, o forestal?

1. Sí 2. No

LISTA DE MIEMBROS DEL HOGAR 4.

Ahora le voy a preguntar sobre los miembros de su hogar. Cuando digo hogar, me refiero a todas las personas que normalmente viven en esta casa. Por favor díganme quién vive en este hogar, incluyéndose a usted, niños y bebés. No se preocupe, no voy a anotar ningún nombre en la tableta. INSTRUCCIÓN: Anota todos los nombres en tu cuaderno y después lee: Ahora quisiera saber la edad y género de cada miembro del hogar, empezando con el jefe(a) del hogar e incluyéndose a usted.

5. ¿Cuál es el parentesco de (NOMBRE) con el jefe(a) del hogar? Ayuda el entrevistado a determinar el parentesco con el jefe del hogar 1 = Jefe(a) del Hogar 2 = Esposo(a) o compañero(a) 3 = Hijo(a) 4 = Padre o madre

6. ¿Qué 7. ¿(NOMBR edad tiene E) es hombre (NOMBRE) en o mujer? años cumplidos? Si no sabe, anote -99

1 = Hombre 2 = Mujer

8. (SOLO 9. ¿(NOMB PARA RE) asiste a MAYORES la escuela? A 15 AÑOS) ¿(NOMBRE) sabe leer y escribir un recado?

10. SI LA EDAD > 3, ¿Cuál fue el último año o grado que (NOMBRE) aprobó en la escuela?

1 = Leer y escribir 2 = Solo leer 3 = Ni leer,

1 = Ninguno o pre-escolar (0 años) 2 = Primaria incompleta (entre 1 y 5 años) 3 = Primaria completa (6

1 = Sí 2 = No -99 = No sabe

5

5 = Abuelo(a) 6 = Nieto(a) 7 = Hermano(a) -222 = Otro (especifique) _______ -99 = No sabe

ni escribir

años) 4 = Secundaria incompleta (años 7-8 años) 5 = Secundaria completa (9 años) 6 = Preparatoria o bachillerato incompleto (10-11 años) 7 = Preparatoria o bachillerato (12 años) 8 = Carrera técnica, profesional o más (más de 12 años) 9 = Escuela para adultos -99 = No sabe

|0|0|1|

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|__|__|

|__|__|__|

|__|__|

|__|

|__|__|

|__|__|

|__|__|

11. Entonces son […] las personas que viven aquí. Solo 1. Sí >> añádalo a la lista de miembros del hogar para confirmar que tengo la lista completa, ¿hay 2. No otras personas que aún no fueron incluidas, como usted mismo, niños o bebés? 12. ¿Algún miembro de su hogar se ha ido a trabajar 1. Sí a los EEUU u otro país por un periodo de al 2. No >> Sección D menos 6 meses entre 2011 y ahora? Piense en miembros que han vivido en su casa por lo menos 6 meses durante los últimos 5 años. 13. ¿Cuántas personas se han ido a:?

EEUU: |__|__| Otro país: |__|__|

D.

PRODUCCIÓN E INGRESOS DEL HOGAR

1.

Ahora le haré algunas preguntas sobre sus principales actividades.

2.

¿Con cuántas hectáreas de terreno agrícola o de agostadero cuenta usted, ya sea dentro o fuera del ejido/comunidad?

3.

¿En los últimos 12 meses, usted o algún miembro de su hogar obtuvo ingresos o se dedicó a alguna de las siguientes actividades:

|__|__|__|__| hectáreas

1. Sí

2. No

1. Actividades agrícolas propias que generan ingreso?

1

2

2. Agricultura de autoconsumo?

1

2

3. Actividades pecuarias propias que generan ingresos?

1

2

4. Actividades pecuarias de autoconsumo?

1

2

5. Actividades forestales propias?

1

2 6

4.

6. Remesas (nacionales o internacionales)?

1

2

7. Transferencias o apoyos de programas del gobierno, como jubilaciones, 65+, PROSPERA, becas?

1

2

8. Empleo pagado en actividades agrícolas, forestales o pecuarias?

1

2

9. Empleo pagado en actividades que no son agrícolas, ni forestales, ni pecuarias? Por ejemplo construcción, del programa de empleo temporal, o por lavar ropa, cuidar niños, etc..

1

2

10. Pequeña empresa o negocio propio (no agrícola, ni pecuario, ni forestal)?

1

2

11. Otro? (especifique) ____________________

1

2

De los que acaba de mencionar ¿cuáles fueron las más importantes? NO LEER OPCIONES 1. Actividades agrícolas propias que generan ingresos 2. Agricultura de autoconsumo 3. Actividades pecuarias propias que generan ingresos 4. Actividades pecuarias de autoconsumo 5. Actividades forestales 6. Remesas (nacionales o internacionales) 7. Transferencias o apoyos de programas del gobierno, como jubilaciones, 65+, PROSPERA, becas? 8. Empleo en actividades agrícolas, forestales o pecuarias 9. Empleo en actividades que no son agrícolas, ni forestales, ni pecuarias. Por ejemplo construcción, del programa de empleo temporal, o por lavar ropa, cuidar niños, etc.. 10. Pequeña empresa o negocio propio (no agrícola, ni pecuario, ni forestal) 11. Otro? (especifique) ____________________

5.

(Solo si se dedicó a actividades agrícolas) En los últimos 12 meses, ¿cuáles fueron los 3 cultivos más importantes que sembró? Seleccione los 3 cultivos más importantes. Si sembraron menos de 3 cultivos, seleccione solo los que aplican.

6.

(Solo si se dedicó a actividades pecuarias) En los últimos 12 meses, ¿cuáles fueron los 3 tipos de animales más importantes que crio? Seleccione las 3 animales más importantes que criaron. Si criaron menos de 3 tipos de animales, seleccione solo las que aplican.

7.

(Solo si se dedicó a actividades forestales) En los

¿Cuál fue la fuente de ingreso más importante?

¿Cuál fue la segunda fuente de ingreso?

¿Cuál fue la tercera fuente de ingreso?

|__|

|__|

|__|

1. Maíz 2. Frijol 3. Calabaza 4. Avena 5. Chile 6. Otro 1 (especifique) ____________________ 7. Otro 2 (especifique) ____________________ En los últimos 12 meses, aproximadamente, ¿cuántos (…) crio en total? 1. Ganado >> 2. Borregos >> 3. Cerdos >> 4. Burros >> 5. Chivos >> 6. Aves de corral >> 7. Otro 1(anote) 8. Otro 2(anote)

|__|__| cabezas |__|__| cabezas |__|__| cabezas |__|__| cabezas |__|__| cabezas |__|__| cabezas |__|__| cabezas |__|__| cabezas

1. Hongos 7

últimos 12 meses, ¿cuáles fueron los 3 productos forestales más importantes que aprovecharon o recolectaron? Seleccione los 3 productos forestales más importantes. Si recolectaron menos de 3 productos, seleccione solo los que aplican.

2. Resina 3. Leña 4. Madera 5. Palma 6. Ocote 7. Otro 1 (especifique) ____________________ 8. Otro 2 (especifique) ____________________

8.

¿Usted considera que hay un área de bosque/monte en el ejido/comunidad que convertirá a otro uso en los próximos 5 años?

1. Sí 2. No

9.

¿En su ejido/comunidad cuál es el salario promedio de un jornal?

|__|__|__| pesos

10. En los últimos 12 meses, ¿Su hogar ha recibido apoyos del PROCAMPO? PROCAMPO es un programa de apoyo a los productores agrícolas. 11. ¿Cuántas hectáreas tiene inscrito en el PROCAMPO? 12. En los últimos 12 meses, ¿su hogar ha recibido apoyos del PROGAN? PROGAN es un programa de apoyo a la actividad ganadería. 13. (Solo si se dedicó a actividades agrícolas, ganaderas o forestales) En los últimos 12 meses ¿usted o algún miembro de su hogar perdió alguna parte de su producción agrícola, ganadera o forestal a causa de algún desastre natural, como por ejemplo: sequías, inundaciones, huracán, etc.?

1. Sí 2. No >> 12

|__|__| hectáreas 1. Sí 2. No

1. Sí 2. No

14. En los últimos 12 meses ¿Usted o algún miembro de su hogar estuvo tan enfermo que no pudo trabajar durante más de una semana?

1. Sí 2. No

15. En los últimos 12 meses ¿Usted o algún miembro de su hogar tuvo un gasto grande por medicinas, pagos al médico, o al hospital?

1. Sí 2. No

16. En los últimos 12 meses, ¿vendió algo para cubrir un gasto no previsto?

1. Sí 2. No

E.

CONFIANZA Y CAPITAL SOCIAL

1.

Ahora le haré algunas preguntas sobre las decisiones que se toman es su ejido/comunidad.

2.

¿A cuántas reuniones de la asamblea asistió usted o algún miembro de su familia en los últimos 12 meses? Anote el número de reuniones. Si no sabe, anote -99. Si no asistió a ninguna anote 0.

|__|__|

3.

En los últimos 12 meses, ¿Usted o algún miembro 1. Sí de su hogar participó en algún servicio 2. No >> 5 comunitario en el ejido/comunidad? Como por ejemplo: faenas, tequios, jornales, fatigas, fajinas.

4.

En los últimos 12 meses, ¿aproximadamente cuántos días de faena dedicaron en total, usted o algún miembro de su hogar, a servicios comunitarios? Me refiero al total de días trabajados por todos los miembros del hogar. Si no sabe, anote -99.

|__|__|

¿En los últimos 12 meses, su hogar ha participado

1. Sí

5.

8

en el manejo o cuidado del bosque o monte? 6.

2. No >> 8

¿Cuántas jornadas de manejo o cuidado del bosque ha contribuido este hogar en los últimos 12 meses? Si pagaron a otros, para hacer la actividad, tambien |__|__| > Si no sabe >> 8 cuenta. Si no sabe, anote -99.

7.

¿Cuántas pagadas y cuántas no pagadas?

Pagadas: |__|__|__| No pagadas: |__|__|__|

8.

¿Usted considera que los ejidatarios/comuneros cumplen con los acuerdos de las asambleas en su ejido/comunidad? LEE LAS OPCIONES

1. Mucho 2. Regular 3. Poco 4. Nada -99. No sabe

9.

¿Cuál es la capacidad de la asamblea para resolver problemas internos? LEE LAS OPCIONES

1. Nunca hay desacuerdos 2. Siempre se resuelven todos los desacuerdos 3. Muchas veces se resuelven los desacuerdos 4. En ocasiones se resuelven los desacuerdos 5. Difícilmente se logran acuerdos -99. No sabe

10. Si usted necesitara dinero para una compra o inversión, ¿de qué manera lo conseguiría? Me refiero a compras como para ampliar sus cultivos, comprar más equipos, comprar ganado, etc. Anote todas las respuestas.

1. Ahorros 2. Conseguir préstamo del banco 3. Préstamos o regalo de familiares o amigos 4. Vendiendo ganado 5. Vendiendo terreno 6. Caja popular 7. Otra manera (especifique) ________________ 8. No podría conseguirlo -99. No sabe

11. ¿Usted o algún miembro de su hogar ha solicitado algún préstamo (de una institución, de un hogar o de un amigo) en los últimos 12 meses? Se debe enfatizar que esto sólo se refiere únicamente a la solicitud y no necesariamente a si se lo otorgaron o no.

1. Sí >> 13 2. No

12. Si usted hubiera necesitado un préstamo, ¿cree que podría haberlo conseguido fácilmente?

1. Sí >> 14 2. No >> 14

13. El préstamo que solicitó en los últimos 12 meses, ¿le fue otorgado?

1. Sí 2. No

14. ¿Usted o algún miembro de su hogar tiene una cuenta bancaria?

1. Sí 2. No

15. Si su hogar tuviera un problema personal que requiriera dinero para resolver, ¿de cuántos hogares en este ejido/comunidad podrían pedir ustedes un apoyo?

|__|__|

16. Hablando de la gente de su ejido/comunidad, ¿diría usted que es confiable? LEE LAS OPCIONES

1. Se puede confiar en todos 2. Se puede confiar en la mayoría 3. Se puede confiar en la mitad 4. Se puede confiar en menos de la mitad 5. No se puede confiar en ninguno

17. Hablando en general, ¿diría usted que la gente en los ejidos o comunidades vecinas es confiable? LEE LAS OPCIONES


18. En el último mes, ¿le ha prestado algún objeto

1. Sí 9

(machete, bicicleta, etc.) a un amigo? 19. En el último mes, ¿le ha prestado dinero a un amigo? 20. Hemos llegado al final de la encuesta. Gracias por su tiempo. Para finalizar, tiene usted algunas sugerencias para mejorar el programa de pago por servicios ambientales? OPCIONAL. Anote la respuesta:

2. No 1. Sí 2. No ________________________________________ ________________________________________ ________________________________________

INFORMACIÓN DE LA ENTREVISTA 1.

2.

Califique el nivel de pobreza de este hogar utilizando una escala 1 a 5, donde 1 es el más pobre y 5 es el menos pobre hogar en zonas rurales de este país. ¿La persona encuestada parecía entender las preguntas?

3.

¿Esta entrevista se llevó a cabo en español o en una lengua indígena?

4.

¿Cuántas otras personas (no incluyendo el encuestador y el entrevistado) estaban presentes durante la entrevista? ¿Estaba presente el líder de equipo durante la entrevista? ¿Algún representante de CONAFOR o el PSP (asesor técnico) estuvo presente durante la entrevista? ¿Este hogar es del listado original que se les proporcionó por los coordinadores de UACh? Escribe aquí cualquier comentario que tienes sobre la encuesta. Acuerdate que esto no es un substituto para las respuestas del encuestado. Tienes que obtener las respuestas del encuestado de la mejor manera posibles.

5. 6. 7. 8.

1

2

3

4

5

1. Muy bien 2. Más o menos bien 3. No muy bien 1. Español 2. Lengua indígena |__|__|

1. Sí 2. No 1. Sí 2. No 1. Sí 2. No 1. Más apoyo -222 Otro ________________________________________ ________________________________________ ________________________________________ ________________________________________

10

México Programa Pago por Servicios Ambientales Encuesta del líder ejidal/comunitario 0.

IDENTIFICACIÓN

1.

Líder del equipo

Nombre: _________________________ Código: |__|__|

2.

Encuestador(a)

Nombre: _________________________ Código :|__|__|

3.

Entidad Federativa: ___________________________

4.

Municipio:

5.

Nombre del Núcleo Agrario: ___________________________

___________________________

Reescríbelo: ___________________________ 6.

Localidad:

___________________________

7.

Tipo de núcleo agrario (marque la opción que corresponde):

8.

Coordenadas GPS

Ejido |__|

Bienes comunales |__|

Latitud: |__|__|°|__|__|’ |__|__|.|__|” Longitud: |__|__|°|__|__|’|__|__|.|__|” 9.

Altitud: |__|__|__|__|

Cargo de la persona entrevistada en el ejido/comunidad: |__| Presidente del comisariado/Delegado de bienes comunales

|__| OTRO: _____________

|__| Secretario del comisariado/bienes comunales |__| Tesorero del comisariado/bienes comunales

10. Año desde cuando tiene ese cargo: |__|__|__|__| 11. Nombre de la persona entrevistada: __________________________ Apellidos de la persona entrevistada: 1º________________________ 2º _______________________ 12. Teléfono móvil de la persona entrevistada: El numero tiene que tener 10 digitos.

Repite teléfono para confirmar: |__|__|__|__|__|__|__|__|__|__|

Si la persona no tiene teléfono celular, pide un numero celular o fijo de otra persona que podriamos llamar para hablar con el/ella si fuera necesario. Si no puedes obtener un numero de teléfono, escribe 9999999999. |__|__|__|__|__|__|__|__|__|__| Este teléfono es de usted o de otra persona?

13. Teléfono fijo de la persona entrevistada incluyendo la clave lada (opcional):

Repite teléfono fijo para confirmar:

14. Correo electrónico de la persona entrevistada (opcional): _____________________________________

Repite el correo electrónico para confirmar:

|__|__|__|__|__|__|__|__|__|__|

|__|__|__|__|__|__|__|__|__|__|

_____________________________________

Entidades federativas: Durango, Chihuahua, Nuevo León, Jalisco, Michoacán, San Luis Potosí Oaxaca, Chiapas, Puebla, Yucatán, Campeche, Quintana Roo

1

A.

EL PREDIO

1.

Buenos días. Muchas gracias por prestarnos su tiempo. Algunas preguntas en esta encuesta son relacionadas al programa Pago por Servicios Ambientales (PSA) de la CONAFOR. SOLO PARA 75% de los entrevistados: Estamos implementando esta encuesta para ayudar al gobierno y agencias internacionales a mejorar la administración del programa Pago por Servicios Ambientales de la CONAFOR. Su respuesta nos ayudará a entender cómo se puede mejorar el programa en el futuro. Vamos a aplicar dos tipos de cuestionarios, uno a un miembro del comisariado, y otro a varios ejidatarios/comuneros. NO LEER. NOTA PARA EL ENTREVISTADOR: Este ejido es [beneficiario/no beneficiario] del programa PSA. Entregaron la última solicitud en [YYYY año de la última solicitud], cuando inscribieron una parcela de [área] hectáreas.

2.

Antes de separarnos en dos grupos, nos gustaría saber la ubicación de la parcela que propusieron para el programa Pago por Servicios Ambientales. Su ejido/comunidad entregó una solicitud para este programa en el (los) año(s) [XXXX]. ¿Me puede describir donde está el terreno que se propuso en [YYYY - año de la última solicitud] en palabras que pudiera entender cualquiera persona que vive aquí? Si el comisariado actual no conoce la información, buscar a una persona del comité anterior que conozca sobre el programa. (PARA NO BENEFICIARIOS) Si no ubican la parcela, pregunta sobre el área de uso común. La entrevista no debe continuar hasta que obtengas esta información.

________________________________________ ________________________________________ ________________________________________

3.

¿El terreno propuesto para PSA es bosque, selva, vegetación arbustiva o manglar? NO LEE LAS OPCIONES. Si dice “monte”, pregunta si son árboles altos o arbustos.

4.

¿Qué tipo de bosque es?

1. Bosque mesófilo? (tiene helechos grandes?)>>7 2. Bosque de coníferas (puro pino)?>>7 3. Bosque de encino (encino-pino, pinoencino)?>>7 4. Bosque de oyamel -222. Otro (especifique): _________________ >>7

5.

¿Qué proporción de sus hojas pierden?

1. La mayoría mantiene sus hojas durante todo el año (Selvas perennifolias)>>7 2. Alrededor de la mitad pierde sus hojas durante la temporada seca (Selva subperennifolia y subcaducifolia)>>7 3. La mayoría pierde sus hojas durante la temporada seca (Selva caducifolia) >>7

1. Bosque 2. Selva >> 5 3. Vegetación baja >>6 4. Manglar >>7

-222. Otro (especifique): _________________ 6.

¿Qué tipo de vegetación arbustiva es?

7.

Nombre de los anexos, localidades o rancherías que conforman el núcleo agrario.

1. Pastizales naturales 2. Zonas áridas 3. Zonas semiáridas -222. Otro (especifique): _________________ 1. _____________________________________ 2. _____________________________________ 2

3. _____________________________________ 4. _____________________________________ 5. _____________________________________ 6. _____________________________________

B.

CARACTERÍSTICAS DEL LIDER ENTREVISTADO

1.

Ahora le haré algunas preguntas sobre usted.

2.

¿Qué edad tiene usted en años cumplidos? Si no sabe, anote -99

3.

Género

1. Hombre 2. Mujer

4.

¿Usted sabe leer y escribir?

1. Leer y escribir 2. Solo leer 3. Ni leer, ni escribir

5.

¿Cuál fue el último año o grado que usted aprobó en la escuela?

1. Ninguno o pre-escolar (0 años) 2. Primaria incompleta (1-5 años) 3. Primaria completa (6 años) 4. Secundaria incompleta (7-8 años) 5. Secundaria completa (9 años) 6. Preparatoria o bachillerato incompleto (10-11 años) 7. Preparatoria o bachillerato completo (12 años) 8. Carrera técnica, profesional o más (más de 12 años) 9. Escuela para adultos

6.

¿Usted se dedica a la producción agrícola, ganadera, o forestal?

1. Sí 2. No

C.

VALORACION CONTINGENTE Y EL PROGRAMA PSA

1.

Le voy a hablar sobre el programa Pago por Servicios Ambientales (PSA) de la CONAFOR. El programa apoya a tierras con cobertura vegetal. Si el proyecto es aprobado, el ejido o la comunidad recibe pagos anuales por 5 años sólo si la cobertura permanece y si se realizan actividades de cuidado del área. En el año [YYYY], su ejido entregó una solicitud para inscribir [XXX] hectáreas al programa Pago por Servicios Ambientales. Este terreno estaba ubicado en [__________________]. (PARA NO BENEFICIARIOS) Si no ubican la parcela, pregunta sobre el área de uso común.

2.

(PARA BENEFICIARIOS) Su ejido/comunidad participa en el Programa Pago por Servicios Ambientales de la CONAFOR. ¿Antes de esta entrevista, sabía usted de este apoyo?

|__|__| años

1. Sí 2. No >> 6

(PARA NO BENEFICIARIOS) Su ejido/comunidad entregó una solicitud al programa Pago por Servicios Ambientales de la CONAFOR, pero no fue aceptada. ¿Antes de esta entrevista, sabía usted de este apoyo? 3.

(SOLO PARA BENEFICIARIOS): Cuándo recibió el ultimo pago del programa Pago por Servicios Ambientales? Anote -99 si no sabe

4.

(SOLO PARA BENEFICIARIOS): En 2015, ¿se distribuyeron los beneficios derivados de los apoyos recibidos del programa Pago por Servicios Ambientales a…?

mes: |__|__| ano: |__|__|__|__|

1. Sí

2. No

5. Primero pregunta por todas las categorías, y después por los montos aproximativos en el caso de tener distribución. 3

Si no recibieron pago en 2015, pregunta sobre el último año que recibieron un pago.

6.

a. Insumos relacionados con el cuidado del bosque (no incluye pagos en salarios)

1

2

|__|__|__|__|__|__| pesos

b. Reparticiones a hogares ejidales/comuneros (no incluye pagos en salarios)

1

2

|__|__|__|__|__|__| pesos

c. Jornadas pagadas para trabajo relacionado con el cuidado del bosque/monte

1

2

|__|__|__|__|__|__| pesos

d. Reparticiones a hogares no-ejidales / avecindados (no incluye pagos en salarios)

1

2

|__|__|__|__|__|__| pesos

e. Fiestas del pueblo

1

2

|__|__|__|__|__|__| pesos

f. Apoyos a miembros de la comunidad que tienen necesidades

1

2

|__|__|__|__|__|__| pesos

g. Inversiones en las necesidades de la comunidad, por ejemplo: aulas, carreteras, parques, etc.

1

2

|__|__|__|__|__|__| pesos

Vamos a hablar sobre actividades que tal vez se hayan hecho en todo el bosque/monte, no solo el bosque/monte sometido a PSA. En los últimos 12 meses, ¿han implementado las siguientes actividades de manejo de bosque/monte: bosque/monte, no solo el bosque/monte en PSA.

Primero pregunte por todas las categorías, y después pregunte, si aplica: ¿Cuántos días (pagados y de faena) se dedicaron a […]? Pregunta sobre el número de días que salieron a trabajar. Después 2. No pregunta sobre el número de personas que participó cada vez que salieron a trabajar. Usa esa información para calcular el número total de días. 7.

1. Sí

a. Mantenimiento y/o construcción de brechas cortafuego/línea negra?

1

2

|__|__|

b. Control y combate de incendios

1

2

|__|__|

c. Construcción de cercos para que el ganado no entre al bosque/monte?

1

2

|__|__|

d. Revisión de arbolado y combate de plagas

1

2

|__|__|

e. Establecimiento de áreas semilleras o viveros forestales?

1

2

|__|__|

f. Reforestación y/o restauración de bosques?

1

2

|__|__|

g. Realizar podas y aclareos?

1

2

|__|__|

h. Limpieza del bosque después del aprovechamiento?

1

2

|__|__|

i. Vigilancia contra la caza y tala ilegal?

1

2

|__|__|

j. Implementación de obras de conservación del suelo?

1

2

|__|__|

k. Construcción de presas de captación de agua?

1

2

|__|__|

o. Otro (especifique) ______________________?

1

2

|__|__|

8.

Ahora le voy a hacer algunas preguntas sobre la producción que usted u otras personas han hecho en los últimos 12 meses en el terreno que se sometió al programa Pago por Servicios Ambientales. Me refiero al predio ubicado en ______________.

9.

En los últimos 12 meses, ¿el terreno que se sometió al programa PSA se utiliza para…?

10. ¿Esta 11. 12. ¿Cuántos actividad ¿Cuánta días se generó ganancia le necesitaron ganancias para generó en para sacar el ejido los últimos esta 4

/comunidad (como una empresa ejidal)?

12 meses? ganancia? Anote -99 Anote -99 si si no sabe no sabe

a. Recolectar leña

1. Sí 2. No >>b

1. Sí 2. No >>b

|__|__|__|

|__|__|__|

b. Sacar madera

1. Si 2. No >>c

1. Sí 2. No >>>>c

|__|__|__|

|__|__|__|

c. Sacar productos no-maderables

1. Sí 2. No >>d

1. Sí 2. No >>d

|__|__|__|

|__|__|__|

d. Otro (especifique)

1. Sí 2. No >>12

1. Sí 2. No >>12

|__|__|__|

|__|__|__|

13. Pensando en la parte más productiva del terreno que se sometió al programa PSA, ubicado en ______,¿Qué otro uso le daría si no existiera el programa? Considere como otro uso el que usted cree que generaría mayor ganancia.

Si lo usaría para una actividad de autoconsumo, esto tambien cuenta porque se ahorra un gasto.

1. Milpa / maiz 2. Otra cosecha agrícola 3. Fruticultura 4. Ganadería 5. Sacar madera -222. Otro 7. No es apto para ningún otro uso >> 16 -99. No pudo contestar >> 16

14. Si pudiera hacer [OPCIÓN DE ARRIBA] ¿cuánto cree que se podría ganar por hectárea en un año? Piense en lo que se ganaría por la venta menos los costos. Si escoge ganadería, pregunte por el número de |__|__| __|__|__|__| pesos / animales > Si es 0 o animales en vez de ganancias. -99 >>16 Pregunta por el precio local del producto y multiplícalo por la cantidad que produciría, descontando los gastos. Incluso si lo usaría para autoconsumo. Anote -99 si no sabe. 15. ¿Cuántos días de trabajo cree que se necesitaría para sacar estas ganancias? Anote -99 si no sabe.

|__|__|__| días

16. Suponga que su comunidad estuviera votando otra vez para decidir si quisiera participar en el programa Pago por Servicios Ambientales. La decisión se tomaría según las reglas de votación normales de su ejido/comunidad. ¿Si la comunidad recibiera un monto de [X] por hectárea, equivalente a [X]*[# de hectáreas] en total, y si usted pudiera votar, votaría a favor o en contra de participar? Si no entiende, se puede plantear de esta forma: “Suponga que está en asamblea para solicitar nuevamente el apoyo…”


17. Suponga que el siguiente año, el presupuesto de la CONAFOR [bajó / aumentó], y [solo puede / puede] ofrecerle un monto [Si votó a favor, $Y si ; si votó contra, $Y no ] por hectárea inscrita, equivalente a [$Y si / $Y no ]*[ # de hectáreas] en total. ¿Si usted pudiera votar, votaría a favor o en contra de la participación de su ejido/comunidad?


18. (PARA BENEFICIARIOS) ¿Usted sabe el monto que le ofreció la CONAFOR para el predio que hemos

1. Sí 2. No >> Sección D 5

estado mencionando? (PARA NO BENEFICIARIOS) ¿Usted sabe el monto que le hubiera ofrecido CONAFOR para el predio que hemos estado mencionando? 19. ¿Cuál fue el monto total, o el monto por hectárea que CONAFOR le ofreció (le hubiera ofrecido)? Quieres anotar el monto total o el monto por hectarea?

Monto total: |__|__|__|__|__|__|__|__| pesos Monto por hectárea: |__|__|__|__| pesos

D.

CARACTERÍSTICAS DEL EJIDO/ COMUNIDAD

1.

Ahora le haré algunas preguntas sobre las características de su ejido/comunidad.

2.

¿El ejido/comunidad está inscrito en el PROCEDE? (Programa de Certificación de Derechos Ejidales y Titulación de Solares)

3.

¿ El ejido/comunidad cuenta con:

4.

5.

1. Sí 2. No -99. No sabe 1. Sí

2. No

a. luz eléctrica?

1

2

b. preescolar?

1

2

c. escuela primaria?

1

2

d. escuela secundaria, secundaria técnica o telesecundaria?

1

2

e. bachillerato?

1

2

f. clínica y/o centro o casa de salud?

1

2

g. casa ejidal?

1

2

h. vehículo ejidal?

1

2

i. iglesia?

1

2

¿Cuáles son los dos pueblos o ciudades más grandes cercanas al ejido/comunidad donde la mayor parte de las personas van a comprar y vender cosas? ¿A cuánto tiempo en transporte, desde el ejido/comunidad, están estos pueblos o ciudades?

Pueblo 1: ___________________________ Pueblo 2: ___________________________ Pueblo 1: |__|__| h |__|__| m Pueblo 2: |__|__| h |__|__| m

6.

¿Cuántos ejidatarios/comuneros hay en el núcleo agrario?

|__|__|__|__| ejidatarios/comuneros

7.

¿Dentro de la comunidad, cuántos hogares son avecindados?

|__|__|__|__| avecindados

8.

¿En los últimos 5 años, el número de personas (las personas con y sin derechos) en la comunidad ha aumentado, se ha mantenido igual, o ha disminuido en general?

1. Ha aumentado 2. Se ha mantenido igual 3. Ha disminuido -99. No sabe

9.

¿Hay hogares de ejidatarios/comuneros que se dedican a las siguientes actividades?

1. Sí

2. No

1. Actividades agrícolas propias que generan ingresos

1

2

2. Agricultura de autoconsumo

1

2

3. Actividades pecuarias propias que generan ingresos

1

2 6

4. Actividades pecuarias de autoconsumo

1

2

5. Actividades forestales propias

1

2

6. Remesas (nacionales o internacionales)

1

2

7. Transferencias de programas del gobierno , como jubilaciones, 65+, PROSPERA, becas

1

2

8. Empleo pagado en actividades agrícolas, forestales o pecuarias

1

2

9. Empleo pagado en actividades que no son agrícolas, ni forestales, ni pecuarias? Por ejemplo construcción, del programa de empleo temporal, o por lavar ropa, cuidar niños, etc.

1

2

10. Pequeña empresa o negocio propio (no agrícola, ni pecuario, ni forestal)

1

2

11. Otro (especifique) _______________________

1

2

¿Cuál es la actividad principal? La actividad de la cual dependen la mayoría de los ejidatarios/comuneros

¿Cuál es la segunda actividad?

|__|__|

|__|__|

10. De los actividades que usted mencionó, …

1. Actividades agrícolas propias que generan ingresos 2. Agricultura de autoconsumo 3. Actividades pecuarias propias que generan ingresos 4. Actividades pecuarias de autoconsumo 5. Actividades forestales propias 6. Remesas (nacionales o internacionales) 7. Transferencias de programas del gobierno (incluye jubilaciones) 8. Empleo pagado en actividades no propias agrícolas, forestales o pecuarias 9. Empleo pagado en actividades que no son agrícolas, ni forestales, ni pecuarias? Por ejemplo construcción, del programa de empleo temporal, o por lavar ropa, cuidar niños, etc. 10. Pequeña empresa o negocio propio (no agrícola, ni pecuario, ni forestal) 11. Otro (especifique) ____________________ 11. ¿En su ejido/comunidad cuál es el salario promedio de un jornal?

|__|__|__| pesos por día

12. ¿Hay personas en el ejido que tienen un trabajo (aunque sea temporal) relacionado con una área natural protegida, parque, santuario, o reserva de la biosfera?

1. Sí 2. No >> 15

13. ¿Cuántas personas?

|__|__|__| personas

14. ¿Qué tipo de área protegida? Puede seleccionar más que uno.

1. Parque nacional 2. Monumento nacional 3. Santuario 4. Reserva de la biosfera 5. Parque estatal 6. Área de protección de flora y fauna 7. Área de protección de recursos naturales -99. No sabe 7

-222. Otro (especifique) __________ 15. Aproximadamente, ¿cuántas hectáreas de tierra de uso común tiene el ejido/la comunidad en total? Si no sabe, anote -99.

|__|__|__| hectáreas > Si es -99 >> 17

16. De las [X] hectáreas de tierra de uso común que actualmente están a disposición del ejido/de la comunidad, aproximadamente, ¿cuántas hectáreas son: Anote número de hectáreas en cada celda. Si no sabe anote -99. Si no existe ninguna hectárea en una de las categorías anote 0. a. área de bosque/monte que es de uso común?

|__|__|__|__| hectáreas

b. área de uso común que es destinada para la agricultura y/o ganadería?

|__|__|__|__| hectáreas

c. área de otro tipo (especifique) ___________________________________

|__|__|__|__| hectáreas

17. ¿Considera usted que actualmente hay más o menos hectáreas en propiedad común de uso agrícola y ganadero que hace 5 años?

1. Mas 2. Menos 3. Igual -99. No sabe

18. ¿Usted considera que hay un área de bosque/monte en el ejido/comunidad (no solo en el área de uso común), que se convertirá a otro uso en los próximos 5 años?

1. Sí 2. No

E.

CAPITAL SOCIAL

1.

Ahora le haré algunas preguntas sobre la participación en las asambleas y en los trabajos de la comunidad.

2.

En los últimos 12 meses, ¿cuántas reuniones de la asamblea ejidal se realizaron en el ejido/comunidad? |__|__| > Si es 0 >> 5 Si no sabe anote -99. Si no tuvieron ninguna anote 0.

3.

¿En qué mes y año se organizó la última asamblea?

|__|__| mes |__|__|__|__| año

4.

Aproximadamente, ¿cuántos ejidatarios/comuneros (o suplentes) asistieron a la última asamblea? Si no sabe anote -99. Si nadie asistió anote 0.

|__|__|__|

5.

En base a la siguiente lista de opciones, ¿cómo definiría la participación de los avecindados (sin derechos) en asambleas ordinarias? LEE LAS OPCIONES

1. No pueden asistir 2. Pueden asistir pero sin voz ni voto 3. Pueden asistir pero sólo con voz 4. Pueden asistir con voz y voto 5. A veces pueden particpar -99. No sabe

6.

¿Cómo definiría la participación de los avecindados (sin derechos) en asambleas extraordinarias? LEE LAS OPCIONES

1. No pueden asistir 2. Pueden asistir pero sin voz ni voto 3. Pueden asistir pero sólo con voz 4. Pueden asistir con voz y voto 5. A veces pueden participar -99. No sabe

7.

¿Se sanciona la falta de asistencia a las asambleas?

1. Sí 2. No >> 9

8.

En el último año, ¿Se ha sancionado alguna vez la

1. Sí 8

9.

falta de asistencia a las asambleas?

2. No

¿El núcleo agrario tiene un reglamento interno/estatuto?

1. Sí 2. No 3. En proceso de elaboración

10. ¿Qué tipo de decisiones se toman en las asambleas?

1. Sí

2. No

a. Aplicación del reglamento interno

1

2

b. Resolver conflictos dentro del ejido

1

2

c. Resolver conflictos con los pueblos vecinos

1

2

d. Participación en programas del gobierno

1

2

e. Definición de las reglas de manejo de recursos naturales (bosque, pasto, agua, minerales,…)

1

2

f. Manejo de proyectos que tiene el ejido/comunidad (por ejemplo, el depósito de agua, casa ejidal)

1

2

g. Administración de empresas comunitarias

1

2

h. Inversión de ganancias de empresas comunitarias

1

2

i. Otro (especifique): _____________________

1

2

11. ¿Cuál es la capacidad de la asamblea para resolver problemas internos? LEE LAS OPCIONES

1. Siempre se resuelven 2. Muchas veces se resuelven 3. En ocasiones se resuelven 4. Nunca se resuelven

12. ¿Usted considera que los ejidatarios/comuneros cumplen con los acuerdos de las asambleas de su ejido/comunidad? LEE LAS OPCIONES

1. Mucho 2. Regular 3. Poco 4. Nada

13. Hablando de la gente de su ejido/comunidad, ¿diría usted que es confiable? LEE LAS OPCIONES


14. Hablando en general, ¿diría usted que la gente en los ejidos o comunidades vecinas es confiable? LEE LAS OPCIONES


15. En este ejido/comunidad, ¿se practica trabajo comunitario? Como por ejemplo: faenas, tequios, jornales, fatigas, fajinas u otros.

1. Sí 2. No >> 18 -99. No sabe >> 18

16. En los últimos 12 meses, aproximadamente, ¿cuántos días de trabajos comunitarios sin pago (faenas) se realizaron en el ejido/comunidad? Pregunta sobre el número de días que salieron a trabajar. Después pregunta sobre el número de personas que participo cada vez que salieron a trabajar. Usa esa información para calcular el número total de días. Si no sabe anote -99. Si no se realizó ninguno en los últimos 12 meses anote 0.

|__|__| > Si es 0 >> 18

17. Aproximadamente, ¿cuántas personas participaron en el último trabajo comunitario sin pago? Si trabajaron solo unas horas, tambien cuenta.

|__|__|

9

Si no sabe anote -99. 19. Durante los últimos 10 años, ¿cuántos años ha tenido esta persona algún cargo ejidal/comunitario (no tiene que ser el cargo actual)?

18. ¿Existen estos cargos en este núcleo agrario? Asiste cada cargo. a. Presidente del comisariado/Delegado de bienes comunales

1. Sí 2. No >>b

|__|__|

b. Secretario del comisariado/bienes comunales

1. Sí 2. No >>c

|__|__|

c. Tesorero del comisariado/bienes comunales

1. Sí 2. No

No hay que preguntar

d. Comité de vigilancia/bienes comunales

1. Sí 2. No

No hay que preguntar

20. ¿En los últimos 12 meses, ha ido un representante del ejido/comunidad a hablar con algún representante de la alcaldía/ayuntamiento? 21. Escoge los temas principales de la última visita del representante del ejido a la alcaldía/ayuntamiento. SELECCIONE TODAS QUE APLICAN

1. Sí 2. No >> 22 1. Servicios públicos (caminos, escuelas, agua, etc.) 2. Seguridad 3. Elecciones 4. Administración de programas sociales (PROGAN, Prospera, etc.) -222. Otro (especifique)

22. ¿El ejido/comunidad enfrenta conflictos agrarios (litigios)? LEE LAS OPCIONES. SELECCIONE TODAS LAS QUE APLICAN.

1. No tiene conflictos agrarios 2. Conflictos agrarios internos 3. Conflictos de linderos con otros predios 4. Conflictos agrarios internos y con otros predios

23. Actualmente, ¿es común que gente de otros lugares ingrese a su bosque/monte para sacar leña u otros productos sin autorización? LEE LAS OPCIONES y seleccionar sólo una.

1. Sí, muy común 2. Sí, pero poco común 3. No, nunca pasa -99. No sabe

24. ¿El ejido/comunidad enfrenta problemas de tala clandestina de gente de afuera? La tala clandestina se define como personas que entran a sacar madera (no leña) sin permiso.

1. Sí 2. No

25. ¿El ejido/comunidad enfrenta problemas de tala clandestina de gente del ejido?

1. Sí 2. No >> 27

26. ¿Se ha sancionado a alguien dentro del ejido por problemas de tala clandestina en los últimos 12 meses?

1. Sí 2. No

27. ¿El ejido/comunidad enfrenta conflictos por el uso ilegal de tierras para la agricultura o el pastoreo de animales?

1. Sí 2. No

28. ¿El ejido/comunidad vive problemas de inseguridad?

1. Sí 2. No

F.

MEDICIÓN INDIRECTA

1.

NOTA PARA EL ENTREVISTADOR: ANTES DE CONTINUAR CHECA CON TU EQUIPO QUIENES HICIERON LAS PRIMERAS 3 ENTREVISTAS DE HOGARES, Y PARA CADA UNO, QUE NUMERO DE ORDEN FUE ASIGNADO Y CUAL ES EL NOMBRE COMPLETO DE LA PERSONA ENTREVISTADA.

2.

Ahora le voy a hacer algunas preguntas sobre los bienes de algunos hogares de la comunidad. La información que me proporcione es confidencial. No tiene que dar respuestas exactas, sólo necesitamos aproximaciones. El propósito de hacer estas preguntas es para ver si en el futuro, podemos evitar hacer encuestas a tantos hogares como estamos haciendo hoy. Hogar 1

Hogar 2

Hogar 3 10

3.

Nombre del entrevistador que administró el cuestionario a este hogar

____________

____________

____________

4.

Código del entrevistador que administró el cuestionario a este hogar

|__|__|

|__|__|

|__|__|

5.

Número de orden de la entrevista de este hogar Checa con tu equipo cuales fueron los numeros de orden de los primeros 3 entrevistados.

|__|

|__|

|__|

Nombre:

Nombre:

Nombre:

___________

___________

___________

Apellidos:

Apellidos:

Apellidos:

_____________

_____________

_____________

1. Sí 2. No -99. No sabe



|__|__|

|__|__|

|__|__|

6.

Le voy a preguntar sobre el hogar del ejidatario/comunero: Anote el nombre completo de la persona que fue entrevistada.

7.

¿El jefe del hogar terminó la secundaría?

8.

¿Cuántas personas viven en ese hogar? Incluya adultos y niños. Si no sabe, anote -99.

9.

¿De qué material es la mayor parte de las paredes de esa vivienda?

10. ¿En ese hogar hay una televisión?

1. Madera 1. Madera 1. Madera 2. Adobe 2. Adobe 2. Adobe 3. Tabique/block 3. Tabique/block 3. Tabique/block 4. Desecho/cartón 4. Desecho/cartón 4. Desecho/cartón 5. Metal/asbesto 5. Metal/asbesto 5. Metal/asbesto 6. Carrizo/bambú 6. Carrizo/bambú 6. Carrizo/bambú -99. No sabe -99. No se -99. No se 1. Sí 2. No -99. No se


11. ¿Ese hogar tiene un coche?


12. ¿Ese hogar tiene un teléfono móvil?




13. ¿Aproximadamente cuántas cabezas de ganado mayor (vacas, burros, caballos, bueyes) tiene el hogar actualmente? Si no sabe, anote -99.

|__|__|

|__|__|

|__|__|

14. ¿A cuántas reuniones de la asamblea asistió algún miembro de este hogar en los últimos 12 meses? Anote el número de reuniones. Si no sabe, anote -99. Si no asistió a ninguna anote 0

|__|__|

|__|__|

|__|__|

1. Sí 2. No -99. No se

1. Sí 2. No -99. No se

1. Sí 2. No -99. No se

15. ¿Algún miembro de este hogar participó en el cuidado del bosque/monte en los últimos 12 meses? 16. Hemos llegado al final de la encuesta. Gracias por su tiempo. Para finalizar, tiene usted alguna sugerencia para mejorar el programa? OPCIONAL. Anote la respuesta:


1. Sí 2. No -99. No sabe 1. Sí 2. No -99. No sabe

1. Más apoyo -222 Otro ________________________________________ ________________________________________ ________________________________________

INFORMACION DE LA ENTREVISTA 1.

¿La persona encuestada parecía entender las preguntas?

1. Muy bien 2. Más o menos bien 3. No muy bien 11

2.

¿Esta entrevista se llevó a cabo en español o en una lengua indígena?

1. Español 2. Lengua indígena

3.

¿Cuántas otras personas (no incluyendo el encuestador y el entrevistado) estaban presentes durante la entrevista?

|__|__|

4.

¿Algún representante de la CONAFOR o el PSP (asesor técnico) estuvo presente durante la entrevista? Escribe aquí cualquier comentario que tienes sobre la encuesta. Acuérdate que esto no es un substituto para las respuestas del encuestado. Tienes que obtener las respuestas del encuestado de la mejor manera posibles.

5.

1. Sí 2. No

____________________________________________ ____________________________________________ ____________________________________________

12