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Cómo hacer efectivo el paradigma de la política basada en evidencia

August 4, 2016 por Onil Banerjee - Mark Horridge - Renato Vargas - Martin Cicowiez Deja un comentario


En una entrada anterior de este blog sobre cómo entender la contabilidad del capital natural presentamos el marco central Sistema de Contabilidad Económico-Ambiental (SEEA por sus siglas en inglés) como un avance importante para apoyar la política y el análisis basado en evidencia. El SEEA es un marco coherente con el Sistema de Cuentas Nacionales de las Naciones Unidas que se emplea para organizar los datos con los cuales se describen las interacciones entre el medio ambiente, la economía y las personas. El SEEA nos ayuda a afrontar dos desafíos críticos que surgen en la gestión de los recursos naturales de nuestro planeta: (i) el hecho de que no se puede gestionar lo que no se mide, y (ii) el hecho de que el PIB –una medida estándar de desempeño económico y un motivo de preocupación para los responsables por la formulación de políticas– dice muy poco sobre el inventario y la calidad subyacentes de aquellos recursos naturales que sostienen los prospectos del desarrollo económico.

En otra entrada de blog, el economista Juan Pablo Castañeda de WAVES nos recuerda la analogía de la Tierra como una nave espacial con un inventario finito de recursos ambientales. El SEEA proporciona un marco que permite dar cuenta de la contribución del medio ambiente a la economía, reduciendo así lo que se ha denominado la “invisibilidad” de los aportes de la naturaleza y permitiendo su manejo racional. Mediciones del PIB ajustadas con base en datos del SEEA permiten al observador interesado –el “astronauta vigilante” al que se refiere Juan Pablo— discernir las diferencias entre dos países con niveles de PIB semejantes, pero con cantidades –y calidades—distintas de existencias remanentes de recursos naturales. Lo anterior tiene implicaciones insoslayables para mantener nuestra nave espacial en órbita.

Son varios los países que en todo el mundo han venido desarrollando sus cuentas ambientales bajo el SEEA, entre ellos algunos desarrollados como Canadá, Australia y Holanda, y otros en vías de desarrollo como Ruanda, Indonesia y Guatemala. Cada vez hay mayor experiencia acumulada en materia de contabilidad ambiental. Por el lado de la oferta, si bien la formación de capacidades de desarrollo e institucionalización de la contabilidad ambiental son críticas, es igualmente importante que las agencias a cargo de la información estadística se involucren en el diálogo con los usuarios finales. Esto con el fin de que puedan proporcionar estadísticas con propósitos analíticos que satisfagan las necesidades prioritarias y proporcionen a los responsables por la toma de decisiones y la formulación de políticas una serie de orientaciones de política oportunas, robustas y relevantes.

Desde 2014, el BID ha sido pionero en impulsar la integración de datos organizados bajo el SEEA en modelos para toda la economía, especialmente modelos de equilibrio general computable (CGE) dinámicos. En un trabajo muy influyente publicado en 1965 (citado más de 1.472 veces más una entrada de blog, si es que cuenta), el profesor Ronald W. Jones reflexiona sobre los modelos de CGE como la “bestia de carga” del análisis de política, y predice su relevancia cada vez mayor. Su aplicación ha tenido una enorme influencia en las políticas de comercio internacional, y en el campo ambiental es igualmente significativa. Desarrollada con el apoyo del Programa BIO, la plataforma Modelado Económico-Ambiental Integrado (IEEM por sus siglas en inglés) representa la culminación de los esfuerzos realizados por integrar el SEEA con modelos para toda la economía.

Actualmente estamos realizando un piloto del IEEM en Guatemala, país que posee el sistema de cuentas más completo de la región. El IEEM es el primer modelo general de la economía altamente desagregado y regional en su género con el cual los usuarios pueden hacer simulaciones de políticas públicas y de propuestas de inversión con una estructura global y congruente de datos económico-ambientales, y evaluar qué se sacrifica y qué se gana con cada una de ellas bajo criterios tanto económicos como ambientales. Para ilustrar las capacidades analíticas del IEEM, lo aplicamos al estudio del sector de la leña combustible en Guatemala, dado que el gobierno lo considera clave y como tal requiere reorientación e intervenciones de política.

En Guatemala, la leña es la principal fuente de energía para más de dos millones de hogares y representa el 57% del uso general de energía. Sin embargo, esta escasea cada vez más y el déficit actual de 10 millones de m3 se satisface vía deforestación y degradación de bosques. El uso ineficiente de la leña, especialmente en estufas para cocinar, aumenta la probabilidad de enfermedades respiratorias en un 31%, causa la muerte prematura de más de 5.000 personas al año, y ocasiona pérdidas de productividad cercanas al 1% del PIB. Para hacer frente a este problema crítico, el gobierno ha implementado una Estrategia Nacional de Producción Sostenible y Uso Eficiente de Leña .

Aplicamos el IEEM para evaluar el impacto de la estrategia mencionada mediante la simulación de un aumento de un 25% en la eficiencia del uso de la leña por parte de los hogares (escenario de eficiencia). Con el fin de demostrar los beneficios potenciales de una mejora en la eficiencia en la salud, y con base en los hallazgos de la literatura, implementamos un aumento del 0,125% en la productividad laboral para simular tanto una reducción en la pérdida de días no trabajados o de no asistencia a la escuela, como en el tiempo que se invierte en recolectar leña (eficiencia + escenario de salud). Este shock se implementa de manera gradual comenzando en 2016 hasta alcanzar su magnitud plena en 2020, después de lo cual permanece constante a un 0,125%.

Al desagregar los hogares entre urbanos y rurales y por quintiles de ingreso, el análisis del consumo de leña en el año de referencia muestra que los hogares rurales más pobres en el quintil inferior del ingreso se gastan una proporción mayor de sus entradas en leña (13%), comparados con los hogares rurales de ingresos mayores (11%), y por supuesto comparados con los hogares urbanos de ingresos más elevados (menos de un 2%).

Figura 1En la figura 1 se observa el consumo de hogares como indicador de bienestar; para 2025, la mejora en la eficiencia del uso de la leña muestra un impacto positivo en el bienestar del orden del 0,19% frente a la línea de referencia bajo el escenario de eficiencia, y del 0,30% bajo el escenario de eficiencia + salud.

 

 

Figura 2En la figura 2se muestra el consumo de energía de los hogares. Allí se registra una disminución del 12,6% en el valor del consumo de leña, lo cual permanece relativamente estable después de que la estrategia para el sector de la leña haya sido plenamente implementada. También se verifican pequeños aumentos en el consumo de otras formas de energía, y un impacto positivo mayor en el paquete de consumo energético general. Este efecto está impulsado por la disminución en el costo del paquete energético, así como por un efecto de ingreso debido a los ahorros en el consumo de leña. Los impactos en el consumo de energía del escenario eficiencia + salud son similares en tendencia y magnitud a los que se observan en la figura 2.

 

Figure3En la figura 3 se muestran las emisiones de gases de efecto invernadero registradas en el SEEA de Guatemala, a saber, dióxido de carbono, óxido nitroso y metano, así como su disminución como resultado del escenario de eficiencia. El escenario de eficiencia + salud, con un nivel parecido de consumo de leña, exhibe resultados similares en términos de emisiones.

 

 

Figura 4En la figura 4se demuestra que aquellos hogares que consumen una mayor proporción de la leña –particularmente las familias rurales pobres– registran la mayor reducción de emisiones y por lo tanto se espera que sean los más beneficiados con la estrategia para la gestión de la leña, tanto en términos de ahorros en su participación como de su salud.

 

 

figura 5En la figura 5 se observan los impactos multidimensionales del escenario de un uso eficiente de la leña. Allí se muestra una pequeña reducción en el uso de suelos agrícolas y un aumento paralelo en las tierras boscosas por la desaceleración de la deforestación como producto de la estrategia. Como era de esperar, la producción de los bosques se reduce a medida que los precios de la leña caen. El uso del agua sigue siendo similar al que se registraba en la línea de referencia para el consumo, a pesar de la pequeña disminución que se registra en la producción agrícola. Las emisiones totales de gases de efecto invernadero se reducen como resultado de la mejora en la eficiencia.

En resumen, la aplicación del IEEM al sector de la leña muestra lo siguiente:

  1. a estrategia de Guatemala para la leña reduce su consumo, si bien al mismo tiempo aumenta el consumo general de energía.
  2. La estrategia mejora el bienestar del hogar; los impactos positivos en la salud amplifican aún más este resultado (los pobres se benefician más).
  3. La estrategia también ocasiona una pequeña reducción en la producción agrícola, mientras que un menor consumo de leña tiene un impacto positivo en las existencias de bosques en pie.

En esta entrada del blog hemos mostrado tanto el potencial analítico del IEEM como –por primera vez– la integración de datos organizados bajo el SEEA en el marco de un modelo de equilibrio general de la economía. Continuaremos sometiendo a prueba varias de las aplicaciones del IEEM, mejorando su tratamiento sectorial de los recursos ambientales, y desarrollando una versión genérica que pueda ser usada por otros países que cuentan con datos del SEEA.

Con esta línea de investigación, el Programa BIO se propone demostrar, tanto en la región como fuera de ella, la importancia de la contabilidad ambiental y las capacidades analíticas que el enfoque del IEEM aporta a temas complejos de política. Con este programa se busca trasladar la discusión sobre los impactos de las políticas y las inversiones desde una óptica centrada en el crecimiento del PIB, hacia una en la que se produzca una apreciación más holística de la manera en que las intervenciones tienen efecto sobre la riqueza de las naciones. A través del desarrollo del IEEM, el Programa BIO está vinculando el suministro de estadísticas ambientales a la demanda de los usuarios para “hacer efectivo el paradigma de asesoramiento de políticas basadas en evidencia”.

Si te interesa el capital natural y la biodiversidad, síguenos en Twitter @BIDecosistemas.

Fotos:Business tree concept ©Lightspring,  Shutterstock

Archivado Bajo:Ecosistemas y Biodiversidad

Onil Banerjee

Onil Banerjee is a Natural Resource Economist with the IDB. He's engaged in projects with an emphasis on integrated economic-environmental modeling and impact analysis. Onil has worked with NGOs, the private sector and government, in issues ranging from community forestry and land use planning, to labor and environmental standards. Prior to joining the IDB, he was an International Development Economist with Australia’s National Science Agency, CSIRO, where he explored domestic issues of water policy and ecosystem service supply while in South Asia, he provided advice on economic impacts of climate change and food security. Onil was awarded the Alumni Fellowship at the University of Florida where he earned a PhD in Natural Resource Economics and Policy in 2008.

Martin Cicowiez

Dr. Martin Cicowiez is a researcher at the Center for Distributive, Labor and Social Studies, based at UNLP in Argentina, and Professor of International Economics and Computational Economics at UNLP. Martin is a core IEEM Team member since its beginning in 2014. Martin also teaches courses on the use of computational methods to assess public policy options in various countries. He has worked as a consultant for international organizations such as the World Bank, IDB, and agencies of the United Nations. Martin earned his Ph.D. in Economics from Universidad Nacional de La Plata.

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