Experiencias y acciones de política para el cambio climático en América Latina y el Caribe
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Experiencias y acciones de política para el cambio climático en América
Latina y el Caribe
Luis Miguel Galindo
Unidad de Cambio Climático
División de Desarrollo Sostenible y Asentamientos Humanos
CEPAL
2012
“La conciencia de la transitoriedad es, quizás paradójicamente, nuestro único asidero, nuestra única posesión duradera”
Sogyal RinpocheLama tibetano
“La unidad de la teoría y la práctica no se da solo en la teoría, sino que subsiste también en la práctica”
(Luckacs 1969, P.47)
“Nothing is so strong as an idea whose time has come...”
Victor Hugo
Evidencia internacional
Fuente: Elaborado por la Unidad de Cambio Climático de la DDSAH de la CEPAL con gráficas del National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA); del IPCC (2007); y Vermeer y Rahmstorf (2009).
Concentraciones de gases de efecto invernadero: 1958-2011(partes por millón)
Proyecciones de aumento en la temperatura superficial
Aumento en el nivel del mar promedio (en milímetros)
Proyecciones de aumento en el nivel del mar:1990-2100 (centímetros)
Diciembre-Febrero Junio-Agosto
Proyecciones de precipitación a nivel mundial del IPCC
SiAdaptación
Mitigación
Acuerdo global
No
Si
No
Presente
Futuro
Existe el cambio climático?
Importa el cambio
climático?Cuándo actuar? Cómo actuar?
Existe e importa el cambio climático, es necesario actuar ahora en el contexto de un acuerdo global en adaptación y mitigación.
Debates
Fuente: Elaborado por la Unidad de Cambio Climático de la DDSAH de la CEPAL con base en: Bosello, et al.(2010); y Barker, et al. (2006).
Impactos del cambio climático en América Latina ante un aumento de 2.5°C (% de PIB regional)
Costos anuales promedio de las estimaciones de adaptación para América Latina y el Caribe (miles de millones de dólares)
Economía del cambio climático
CO2 diferencia de base (%)
Conjunto de datos IMCP Conjunto de datos post-SRES Conjunto de datos WRI (sólo USA)
Costo de las reducciones de las emisiones de CO2 como una fracción del PIB con el nivel de reducción
Desarrollo sostenible
Error 1: Privilegiar esfera económica postergar esfera social y ambiental
Economía Social Ambiental
Error 2: Desarrollo sostenible = Esfera ambiental
Objetivo: Desarrollo sostenibleCrecimiento económico, socialmente incluyente, sostenible
ambientalmente y bajo en carbono
Niveles de estabilización
Fuente: Unidad de Cambio Climático de la DDSAH de la CEPAL, sobre la base de datos de US NOAA; y del Banco Mundial.
Nivel de estabilización
(ppm de CO2e)2o C 3o C 4o C 5o C 6o C 7o C
450 78 18 3 1 0 0
500 96 44 11 3 1 0
550 99 69 24 7 2 1
650 100 94 58 24 9 4
750 100 99 82 47 22 9
ttttt
ttttt
Energía
CO
PIB
Energía
POB
PIBPOBCO
Energía
CO
PIB
Energía
POB
PIBPOBCO
22
22 ***
• Identidad de Kaya
Determinantes de las emisiones
Población: 1980 - 2009
351
1944
888
572
331
341
1025
1568
840
499
702
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 35,000 40,000 45,000 50,000
Crec
imie
nto
de la
pob
laci
ón (
%)
PIB per cápita, PPP (dólares constantes de 2005)
Liga de Estados Árabes
Este de Asia y Pacífico
Europa y Asia central
América Latina y el Caribe
Medio Oriente y Norte de África
América del Norte
OCDE
Asia del Sur
África Sub-Sahariana
UE
América Latina y el Caribe, 2050
Latin America and the Caribbean
América Latina y el Caribe, 2050
Fuente: Author calculation based on World Development Indicators, Washington, DC: World Bank Group.
1980 - 1990 1990 – 2000 2000 - 2009 1980 - 2009
PIB por habitante -0.68 1.55 1.73 0.83 Tendencia lineal 1.19 1.06 0.97 1.08 Tendencia cuadrática 0.42 1.17 1.68 1.07 Tendencia cúbica 0.15 1.00 2.25 1.09 Hodrick-Prescott -0.07 1.16 2.02 1.00 Holt-Winters -0.57 1.24 2.51 1.00 Filtro de Kalman -0.44 1.08 2.53 1.10 Descomposición Beveridge-Nelson -0.52 1.26 2.16 0.92 Filtro Christiano-Fitzgerald 0.19 1.26 2.09 1.15 Kernel polinomial 0.05 1.16 1.94 1.02
Tasa de crecimiento del PIB per cápita y sus filtros (%)
Región 1980 - 1990 1990 - 2000 2000 - 2009 1980 - 2009
Zona del Euro 2.12 1.88 0.55 1.55 OCDE 2.45 2.01 0.87 1.80 América del Norte 2.21 2.04 0.66 1.67 América Latina y el Caribe -0.68 1.55 1.73 0.83 Oriente medio y África del Norte -1.33 1.70 2.32 0.83 África Subsahariana -1.05 -0.30 2.51 0.30 Este asiático y región Pacífico 3.79 3.56 4.71 3.99 Sur de Asia 3.19 3.26 5.30 3.86 Mundo 1.37 1.47 2.11 1.63
Crecimiento del PIB per cápita (%)
Comportamiento del PIB per cápita de América Latina y el Caribe
Intensida energética y carbónicaIntensidad energética de la economía:
América Latina y el CaribeIntensidad carbónica de la energía:
América Latina y el Caribe
Trayectorias del CO2 per cápita, PIB per cápita, intensidad de energía a PIB e intensidad CO2 a consumo de energía en ALC: 1980-2040
Fuente: Elaborado por la Unidad de Cambio Climático de la DDSAH de la CEPAL con estadísticas de las emisiones de GEI (tCO2e: toneladas de CO2 equivalente) del consumo de energía, de PIB per cápita valorados a paridad de poder de compra en dólares de 2005, de la intensidad de energía a PIB (kilógramos equivalentes de petróleo por cada $1000 dólares del PIB) y de la intensidad de CO2 a consumo de energía (kilógramos de CO2 por kilogramos equivalentes de petróleo de consumo de energía). Los datos fueron obtenidos de la base de datos de l Banco Mundial.Notas: ALC (América Latina y el Caribe): Argentina; Bolivia; Brasil; Chile; Colombia; Costa Rica; República Dominicana; Ecuador; El Salvador; Guatemala; Haití; Honduras; Jamaica; México; Nicaragua; Panamá; Paraguay; Perú; Trinidad y Tobago; Uruguay; y Venezuela (República Bolivariana). Crecimiento: Tasa de crecimiento anual promedio.
2.0
2.5
3.0
3.5
4.0
4.5
80 85 90 95 00 05 10 15 20 25 30 35 40
CO2 per cápita
tCO
2
6,000
8,000
10,000
12,000
14,000
16,000
18,000
80 85 90 95 00 05 10 15 20 25 30 35 40
PIB per cápita
Dól
ares
(con
stan
tes
de 2
005)
128
132
136
140
144
148
80 85 90 95 00 05 10 15 20 25 30 35 40
Intensidad de energía a PIB
Kg
equi
vale
ntes
de
petr
óleo
por
cada
$10
00 d
ólar
es d
el P
IB
2.00
2.05
2.10
2.15
2.20
2.25
2.30
80 85 90 95 00 05 10 15 20 25 30 35 40
Intensidad de C02 a consumo de energía
Kg
de C
O2
por
kgeq
uiva
lent
e de
pet
róle
o
de c
onsu
mo
de e
nerg
ía
1.4% 1.7%
-0.1% -0.2%
13
PIB per cápita y uso de energía per cápita: 2007
Uso de energía per cápita y emisiones de CO2 de energía per cápita: 2007
PIB per cápita y emisiones de CO2 de energía per cápita: 2007
Fue
nte:
Wor
ld D
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Indi
cato
rs, W
ashi
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n, D
C: W
orld
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k G
roup
.
Crecimiento económico y emisiones
Precios internacionales del petróleo y el gas natural(1970-2011)
Fuente: Elaborado por la Unidad de Cambio Climático de la DDSAH de la CEPAL con estadísticas de (1) Federal Reserve Bank of St. Louis-Economic Research y (2) U.S. Department of Energy, Energy Information Administration (EIA).Notas: Precio del crudo WTI Spot (1): Corresponde a Crude Oil- Spot Price WTI (West Texas Intermediate)-Cushing (1). Precio del crudo (FPP) (2): Crude Oil Domestic First Purchase Prices (2). US$/BBL: Dólares por barril. US$/MFC: Dólares por 1000 pies cúbicos. Crecimiento PIB per cápita: Tasa de crecimiento anual promedio.
Ventajas impuestos verdes:
Reducir externalidades negativas. Mayor eficiencia económica. Consolidar el balance de las finanzas públicas. Cambio climático.
Problemas impuestos verdes:
La relación directa y explícita entre la externalidad negativa y el impuesto es baja o inexistente.
Las tasas aplicadas no corresponden a la externalidad negativa Las bases tributarias tienen muchas excepciones. Los impuestos verdes se cruzan con diversas regulaciones Falta de coordinación internacional en su aplicación. Regresividad e impactos en el nivel de competencia internacional.
Cambio climático, finanzas públicas y reforma fiscal verde
Cambio climático, finanzas públicas y reforma fiscal verde
Composición de los impuestos relacionados con el medio ambiente: OECD (% del PIB)
Fuente: OECD (2010), Taxation, Innovation and the Environment, OECD.
0.0%
0.5%
1.0%
1.5%
2.0%
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Productos energéticos Vehículos automotores y transporte Otros
Demanda de gasolina: Evidencia internacional
NOTE: Weights are from random effects analysis
.
.Overall (I-squared = 85.3%, p = 0.000)
Espino (2005)
OCDE
Baltagi y Griffin (1983)
Subtotal (I-squared = 70.1%, p = 0.000)
Baltagi y Griffin (1983)
Vasquez (2005)
Nappo (2007)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)Baltagi y Griffin (1983)
Pock (2007)
Amengual y Cubas (2002)
Vasquez (2005)
Eltony (1996)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
NO OCDE
Hunt et al (2003)
Reyes (2010)
Flood et al (2007)
Vita et al (2006)
Amengual y Cubas (2002)
Berndt y Botero (1985)
Baltagi y Griffin (1983)
Vita et al (2006)
Sultan (2010)
Sa’ad (2009)
Akinboade et al. (2008)
Subtotal (I-squared = 89.5%, p = 0.000)
Liao y Lee (sf)
Morán, et al. (sf)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Nappo (2007)
Baltagi y Griffin (1983)
Autor
Flood et al (2007)
Eltony y Al-Mutairi (1995)
Morán, et al. (sf)
Eltony (1996)
Samimi (1995)
Leesombatpiboon et al. (2010)
Eltony (1996)
Hunt et al (2003)
Baltagi y Griffin (1983)
Vasquez (2005)
Berndt y Botero (1985)
Baltagi y Griffin (1983)
Iwayemi et al (2010)
México
HolandaCanadá
Perú
Brasil
Austria
Alemania
OCDEUK
Europa
Uruguay
Perú
GCC
Noruega
USA
UK
México
OCDE
Namibia
Uruguay
México
Suiza
Namibia
Mauricio
Indonesia
Sudafrica
China
Ecuador
Belgica
Italia
Brasil
Irlanda
País
OCDE
Kuwait
Ecuador
GCC
Australia
Tailandia
GCC
UK
Turquía
Perú
México
Francia
Nigeria
0.60 (0.53, 0.68)
0.49 (0.07, 0.90)
0.36 (-0.18, 0.90)
0.59 (0.47, 0.72)
0.39 (0.24, 0.54)
0.64 (0.49, 0.78)
0.70 (0.44, 0.96)
0.76 (0.35, 1.17)
0.40 (0.18, 0.62)
0.66 (0.52, 0.80)0.56 (0.14, 0.98)
0.95 (0.64, 1.27)
0.57 (0.35, 0.79)
0.44 (0.06, 0.82)
0.43 (0.29, 0.57)
0.80 (0.36, 1.24)
0.11 (-0.16, 0.38)
0.46 (0.10, 0.81)
1.00 (0.92, 1.09)
0.68 (0.35, 1.00)
1.08 (0.71, 1.45)
0.60 (0.42, 0.78)
0.41 (0.30, 0.52)
1.07 (0.67, 1.47)
0.96 (0.71, 1.21)
0.77 (0.68, 0.86)
0.88 (0.61, 1.15)
0.36 (0.30, 0.42)
0.61 (0.51, 0.70)
0.59 (0.34, 0.85)
0.60 (0.32, 0.88)
0.85 (0.52, 1.18)
0.12 (-0.22, 0.46)
0.69 (0.48, 0.89)
0.35 (-0.08, 0.78)
ES (95% CI)
0.82 (0.41, 1.23)
0.92 (0.27, 1.57)
0.60 (0.33, 0.87)
0.48 (0.38, 0.57)
0.52 (0.44, 0.59)
0.76 (0.48, 1.04)
0.28 (0.11, 0.45)
0.56 (0.35, 0.77)
0.32 (-0.20, 0.84)
0.25 (-0.06, 0.56)
0.48 (0.36, 0.59)
1.14 (0.82, 1.46)
0.75 (0.15, 1.34)
100.00
1.63
1.19
36.97
2.85
2.85
2.31
1.62
2.50
2.891.59
2.05
2.54
1.77
2.90
1.54
2.26
1.86
3.10
2.01
1.81
2.73
3.00
1.66
2.36
3.08
2.26
3.16
63.03
2.35
2.21
1.96
1.95
%
2.57
1.56
Weight
1.64
0.93
2.25
3.06
3.11
2.19
2.76
2.59
1.25
2.06
2.99
2.01
1.06
0.60 (0.53, 0.68)
0.49 (0.07, 0.90)
0.36 (-0.18, 0.90)
0.59 (0.47, 0.72)
0.39 (0.24, 0.54)
0.64 (0.49, 0.78)
0.70 (0.44, 0.96)
0.76 (0.35, 1.17)
0.40 (0.18, 0.62)
0.66 (0.52, 0.80)0.56 (0.14, 0.98)
0.95 (0.64, 1.27)
0.57 (0.35, 0.79)
0.44 (0.06, 0.82)
0.43 (0.29, 0.57)
0.80 (0.36, 1.24)
0.11 (-0.16, 0.38)
0.46 (0.10, 0.81)
1.00 (0.92, 1.09)
0.68 (0.35, 1.00)
1.08 (0.71, 1.45)
0.60 (0.42, 0.78)
0.41 (0.30, 0.52)
1.07 (0.67, 1.47)
0.96 (0.71, 1.21)
0.77 (0.68, 0.86)
0.88 (0.61, 1.15)
0.36 (0.30, 0.42)
0.61 (0.51, 0.70)
0.59 (0.34, 0.85)
0.60 (0.32, 0.88)
0.85 (0.52, 1.18)
0.12 (-0.22, 0.46)
0.69 (0.48, 0.89)
0.35 (-0.08, 0.78)
ES (95% CI)
0.82 (0.41, 1.23)
0.92 (0.27, 1.57)
0.60 (0.33, 0.87)
0.48 (0.38, 0.57)
0.52 (0.44, 0.59)
0.76 (0.48, 1.04)
0.28 (0.11, 0.45)
0.56 (0.35, 0.77)
0.32 (-0.20, 0.84)
0.25 (-0.06, 0.56)
0.48 (0.36, 0.59)
1.14 (0.82, 1.46)
0.75 (0.15, 1.34)
100.00
1.63
1.19
36.97
2.85
2.85
2.31
1.62
2.50
2.891.59
2.05
2.54
1.77
2.90
1.54
2.26
1.86
3.10
2.01
1.81
2.73
3.00
1.66
2.36
3.08
2.26
3.16
63.03
2.35
2.21
1.96
1.95
%
2.57
1.56
Weight
1.64
0.93
2.25
3.06
3.11
2.19
2.76
2.59
1.25
2.06
2.99
2.01
1.06
0-1.57 0 1.57
Elasticidad
NOTE: Weights are from random effects analysis
.
.
Overall (I-squared = 87.9%, p = 0.000)
Kim et al (2011)
Subtotal (I-squared = 85.5%, p = 0.000)
Hunt et al (2003)
Berndt y Botero (1985)
Baltagi y Griffin (1983)
Autor
Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)
Kim et al (2011)
Broadstock y Hunt (2010)Broadstock y Hunt (2010)
Kim et al (2011)
Baltagi y Griffin (1983)
Amengual y Cubas (2002)
Baltagi y Griffin (1983)
Berndt y Botero (1985)
Kim et al (2011)
Sultan (2010)
Baltagi y Griffin (1983)
Sterner et al. (1992)Sterner et al. (1992)
Alves y Bueno 2003
Amengual y Cubas (2002)
Sa’ad (2009)Samimi (1995)
Iwayemi et al (2010)
Sterner et al. (1992)
Eltony (1996)
Leesombatpiboon et al. (2010)
Flood et al (2007)
Pock (2007)
Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)
Akinboade et al. (2008)
Sterner et al. (1992)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Sterner et al. (1992)
Pock (2007)
Ramanathan (1999)
Sterner et al. (1992)
Eltony y Al-Mutairi (1995)
OCDE
Eltony (1996)
Reyes (2010)
Vasquez (2005)
Baltagi y Griffin (1983)
Liao y Lee (sf)
Baltagi y Griffin (1983)
Bentzen (1994)
Baltagi y Griffin (1983)
Nappo (2007)
Hunt et al (2003)
Vita et al (2006)
Subtotal (I-squared = 90.6%, p = 0.000)
Sterner et al. (1992)
Baltagi y Griffin (1983)
Flood et al (2007)
Sterner et al. (1992)
Baltagi y Griffin (1983)
Sterner et al. (1992)
NO OCDE
Sterner et al. (1992)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Vasquez (2005)
Kim et al (2011)
Sterner et al. (1992)
Baltagi y Griffin (1983)
Sterner et al. (1992)
Vita et al (2006)
Sterner et al. (1992)
Baltagi y Griffin (1983)
Sterner et al. (1992)
Korea
UK
México
Dinamarca
País
Dinamarca
Turquía
USA
Korea
UKUK
Korea
OCDE
Uruguay
Francia
México
Korea
Mauricio
USA
UKAustralia
Brasil
Uruguay
IndonesiaAustralia
Nigeria
Suecia
GCC
Tailandia
OCDE
Europa
Finlandia
Canadá
Sudafrica
Austria
Suiza
Alemania
Noruega
Europa
India
Grecia
Kuwait
GCC
México
Perú
Canadá
China
Noruega
Dinamarca
Grecia
Brasil
UK
Namibia
Francia
Holanda
OCDE
España
Austria
Belgica
Irlanda
Turquía
Italia
Perú
Korea
Italia
Suecia
Japón
Namibia
Potugal
Japón
Alemania
-0.43 (-0.49, -0.37)
-0.32 (-0.56, -0.09)
-0.46 (-0.54, -0.38)
-0.31 (-0.42, -0.19)
-0.65 (-0.93, -0.36)
-0.14 (-0.45, 0.17)
ES (95% CI)
-0.61 (-0.81, -0.41)
-0.61 (-0.83, -0.39)
-1.00 (-1.29, -0.71)
-0.63 (-0.77, -0.50)
-0.12 (-0.21, -0.03)-0.12 (-0.21, -0.03)
-0.32 (-0.56, -0.07)
-0.32 (-0.40, -0.24)
-0.77 (-1.01, -0.53)
-0.20 (-0.39, -0.01)
-0.49 (-0.71, -0.28)
-0.28 (-0.63, 0.07)
-0.44 (-0.61, -0.27)
-0.28 (-0.46, -0.10)
-0.45 (-0.98, 0.08)-0.18 (-0.32, -0.04)
-0.47 (-1.00, 0.07)
-0.45 (-0.57, -0.33)
-0.16 (-0.21, -0.11)-0.13 (-0.26, 0.00)
-0.05 (-0.20, 0.09)
-0.37 (-0.59, -0.15)
-0.17 (-0.25, -0.09)
-0.17 (-0.28, -0.06)
-1.08 (-1.30, -0.86)
-0.40 (-0.54, -0.26)
-1.10 (-2.02, -0.18)
-1.07 (-1.54, -0.60)
-0.47 (-0.64, -0.30)
-0.59 (-1.10, -0.08)
-0.40 (-0.68, -0.12)
-0.17 (-0.30, -0.04)
-0.90 (-1.45, -0.35)
-0.54 (-0.97, -0.12)
-0.32 (-0.48, -0.16)
-1.12 (-2.14, -0.10)
-0.46 (-0.57, -0.36)
-0.30 (-0.50, -0.10)
-0.28 (-0.37, -0.20)
-0.85 (-1.01, -0.69)
-0.36 (-0.53, -0.19)
-0.13 (-0.38, 0.12)
-0.23 (-0.51, 0.05)
-0.41 (-0.63, -0.20)
-0.34 (-0.63, -0.05)
-0.20 (-0.35, -0.04)
-0.13 (-0.19, -0.07)
-0.86 (-1.30, -0.42)
-0.39 (-0.48, -0.30)
-0.70 (-0.99, -0.41)
-0.40 (-0.77, -0.03)
-0.88 (-1.15, -0.62)
-0.30 (-1.03, 0.43)
-0.79 (-1.08, -0.50)
-0.71 (-0.89, -0.53)
-1.62 (-2.27, -0.97)
-0.26 (-0.54, 0.02)
-0.37 (-0.48, -0.26)
-0.65 (-0.72, -0.57)
-0.37 (-0.73, 0.00)
-1.16 (-1.94, -0.38)
-0.62 (-0.99, -0.25)
-0.76 (-1.09, -0.43)
-0.79 (-1.43, -0.16)
-0.67 (-1.34, -0.00)
-0.14 (-0.25, -0.03)
-0.56 (-2.17, 1.05)
100.00
1.52
56.74
1.90
1.36
1.31
Weight
1.66
1.60
1.34
1.85
1.96
%
1.96
1.50
1.97
1.53
1.69
1.61
1.17
1.74
1.73
0.761.84
0.75
1.89
2.031.85
1.81
1.60
1.98
1.92
1.59
1.82
0.33
0.87
1.74
0.79
1.39
1.87
0.72
0.98
1.78
0.28
1.93
1.64
1.97
1.78
1.74
1.48
1.38
1.61
1.36
1.79
2.01
0.93
43.26
1.34
1.11
1.44
0.49
1.35
1.73
0.58
1.38
1.92
1.98
1.12
0.43
1.12
1.22
0.59
0.55
1.91
0.12
0-2.27 0 2.27
Elasticidad
Elasticidad precio Elasticidad ingreso
Elasticidad ingreso y elasticidad precio de la demanda de gasolina
Elasticidad ingreso Elasticidad precio
OECD No-OECD OECD No-OECD
Consumo de gasolina
Modelo de efectos aleatorios
0.59 0.61 -0.46 -0.39
No. de estudios
69 26 43 27
SaludEfecto del PM10 sobre la mortalidad por
todas las causas
NOTE: Weights are from random effects analysis
Overall (I-squared = 99.0%, p = 0.000)
Peters et al. 2000
Peng et al. 2006Samet et al. 2000
Hoek et al. 1997
Dominici et al. 2002Castillejos et al. 2000
Katsouyanni et al. 2001
Vigotti et al. 1996
Hoek et al. 2000
Verhoef et al. 1996Katsouyanni et al. 1997
Samet et al. 2000
Prescott et al. 1998
Kelsall et al. 1997
Lee et al 1999
Katsouyanni et al. 2001
Samet et al. 2000
Borja Aburto et al. 1997
Ballester et al. 2002
Schwartz 1993Le Tertre et al. 2002
Samet et al. 2000
Peng et al. 2006Dominici et al. 2002
Dominici et al. 2002
Borja-Aburto et al. 1998
Thurston 1996
Peng et al. 2006
Katsouyanni et al. 2001Katsouyanni et al. 2001
Dominici et al. 2002
Zanobetti et al. 2002Goodman et al. 2004Dominici et al. 2007
Anderson et al. 1996
Katsouyanni et al. 2001
Samet et al. 2000
Autor
Saez et al. 2001
Michelozzi et al. 1998
Vajanapoom et al.2002
Daniels et al. 2000
República Checa
Estados UnidosPhiladelphia
Holanda
Estados UnidosMéxico
España
Italia
Holanda
HolandaEuropa
Chicago
Reino Unido
Estados Unidos
Korea
Polonia
New York
México
España
Estados UnidosFrancia
Houston
Estados UnidosEstados Unidos
Estados Unidos
México
Estados Unidos
Estados Unidos
FranciaGrecia
Estados Unidos
EuropaIrlandaEstados Unidos
Londres
España
San Diego
Pais
España
Italia
Tailandia
Estados Unidos
0.57 (0.50, 0.64)
0.94 (0.07, 1.81)
0.20 (0.10, 0.30)0.77 (-0.19, 1.73)
0.90 (-0.00, 1.80)
0.55 (0.10, 1.00)1.83 (0.98, 2.68)
0.53 (0.07, 0.99)
0.66 (0.54, 0.78)
0.18 (0.03, 0.33)
1.87 (1.70, 2.04)0.40 (-0.60, 1.40)
0.31 (0.10, 0.52)
1.50 (0.50, 2.50)
0.18 (-0.54, 0.91)
0.28 (0.26, 0.30)
0.63 (0.16, 1.10)
1.11 (0.53, 1.69)
0.32 (0.30, 0.34)
0.50 (0.50, 0.50)
1.10 (1.01, 1.19)1.53 (0.00, 3.06)
0.19 (-0.47, 0.85)
0.26 (0.16, 0.36)0.90 (0.58, 1.22)
0.55 (0.10, 1.00)
2.27 (1.11, 3.43)
0.50 (0.48, 0.52)
0.26 (0.16, 0.36)
1.36 (0.31, 2.41)1.55 (0.98, 2.12)
0.43 (0.06, 0.80)
0.70 (0.43, 0.97)0.40 (0.30, 0.50)0.19 (0.10, 0.28)
1.13 (0.25, 2.01)
1.35 (0.36, 2.34)
1.09 (0.16, 2.02)
ES (95% CI)
0.70 (0.69, 0.71)
0.21 (-0.08, 0.50)
0.77 (-0.23, 1.77)
0.54 (0.33, 0.75)
100.00
0.57
4.660.48
0.54
1.630.59
1.58
4.50
4.16
3.980.44
3.51
0.44
0.78
5.14
1.54
1.12
5.14
5.16
4.750.20
0.91
4.662.47
1.63
0.34
5.14
4.66
0.401.16
2.09
2.904.664.75
0.56
0.45
0.51
Weight
5.16
2.69
0.44
3.51
%
0.57 (0.50, 0.64)
0.94 (0.07, 1.81)
0.20 (0.10, 0.30)0.77 (-0.19, 1.73)
0.90 (-0.00, 1.80)
0.55 (0.10, 1.00)1.83 (0.98, 2.68)
0.53 (0.07, 0.99)
0.66 (0.54, 0.78)
0.18 (0.03, 0.33)
1.87 (1.70, 2.04)0.40 (-0.60, 1.40)
0.31 (0.10, 0.52)
1.50 (0.50, 2.50)
0.18 (-0.54, 0.91)
0.28 (0.26, 0.30)
0.63 (0.16, 1.10)
1.11 (0.53, 1.69)
0.32 (0.30, 0.34)
0.50 (0.50, 0.50)
1.10 (1.01, 1.19)1.53 (0.00, 3.06)
0.19 (-0.47, 0.85)
0.26 (0.16, 0.36)0.90 (0.58, 1.22)
0.55 (0.10, 1.00)
2.27 (1.11, 3.43)
0.50 (0.48, 0.52)
0.26 (0.16, 0.36)
1.36 (0.31, 2.41)1.55 (0.98, 2.12)
0.43 (0.06, 0.80)
0.70 (0.43, 0.97)0.40 (0.30, 0.50)0.19 (0.10, 0.28)
1.13 (0.25, 2.01)
1.35 (0.36, 2.34)
1.09 (0.16, 2.02)
ES (95% CI)
0.70 (0.69, 0.71)
0.21 (-0.08, 0.50)
0.77 (-0.23, 1.77)
0.54 (0.33, 0.75)
100.00
0.57
4.660.48
0.54
1.630.59
1.58
4.50
4.16
3.980.44
3.51
0.44
0.78
5.14
1.54
1.12
5.14
5.16
4.750.20
0.91
4.662.47
1.63
0.34
5.14
4.66
0.401.16
2.09
2.904.664.75
0.56
0.45
0.51
Weight
5.16
2.69
0.44
3.51
%
0-3.43 0 3.43
Efecto
Efecto del PM10 sobre la mortalidad respiratoria
NOTE: Weights are from random effects analysis
Overall (I-squared = 98.6%, p = 0.000)Samet et al. 2000
Biggeri et al. 2001
Samet et al. 2000
Prescott et al. 1998Le Tertre et al. 2002
Autor
Samet et al. 2000
Samet et al. 2000
Samet et al. 2000Samet et al. 2000
Arribas et al. 2001
Samet et al. 2000
Dab et al. 1996
Samet et al. 2000
Wichmann et al. 2000
Ballester et al. 2002
Bremmer et al. 1999
Samet et al. 2000
Moolgavkar 2000
Samet et al. 2000
Kelsall et al. 1997
Samet et al. 2000
Biggeri et al. 2001
Samet et al. 2000
Samet et al. 2000Samet et al. 2000
Zmirou et al. 1996
Samet et al. 2000
Samet et al. 2000
Zanobetti et al. 2003
Samet et al. 2000
Samet et al. 2000
Samet et al. 2000
Samet et al. 2000
Goodman et al. 2004
Vajanapoom et al.2002
Thurston 1996
Castillejos et al. 2000
Borja Aburto et al. 1997
San Antonio
Italia
Minneapolis
Reino UnidoFrancia
Pais
Cleveland
Dallas
PhiladelphiaMiami
España
San Bernardino
Francia
Houston
Alemania
España
Reino Unido
Atlanta
Estados Unidos
Santa Ana
Estados Unidos
New York
Italia
Los Angeles
San JoséSeattle
Francia
Detroit
Oakland
Europa
Phoenix
Pittsburgh
Chicago
San Diego
Irlanda
Tailandia
Estados Unidos
México
México
0.68 (0.49, 0.87)2.32 (-0.02, 4.66)
4.10 (1.50, 6.70)
0.48 (-0.26, 1.22)
2.64 (0.18, 5.10)3.90 (1.10, 6.70)
ES (95% CI)
-0.10 (-0.71, 0.51)
-0.09 (-1.74, 1.56)
1.37 (0.05, 2.69)1.95 (-0.05, 3.95)
1.03 (1.01, 1.05)
1.33 (-0.41, 3.07)
0.11 (0.01, 0.20)
0.55 (-0.35, 1.45)
2.92 (0.61, 5.23)
1.01 (1.00, 1.02)
1.29 (0.29, 2.29)
-0.32 (-2.69, 2.05)
1.06 (-1.48, 3.60)
0.15 (-1.23, 1.53)
0.24 (-6.13, 6.61)
1.12 (0.38, 1.86)
3.10 (0.10, 6.10)
0.32 (-0.17, 0.81)
0.19 (-0.69, 1.07)0.48 (-0.30, 1.26)
0.79 (0.00, 1.58)
0.60 (0.09, 1.11)
2.03 (0.58, 3.48)
0.74 (-0.17, 1.65)
1.21 (-0.22, 2.64)
0.57 (0.17, 0.97)
0.40 (0.12, 0.68)
0.80 (-0.44, 2.04)
0.90 (0.50, 1.30)
1.70 (-2.80, 6.20)
0.11 (0.01, 0.21)
3.85 (1.16, 6.54)
0.10 (0.07, 0.14)
100.000.59
0.49
3.28
0.540.43
Weight
3.92
1.09
1.560.79
6.61
1.00
6.51
2.65
0.61
6.62
2.32
0.58
0.51
1.46
0.09
3.28
0.37
4.58
2.723.11
3.07
4.47
1.35
2.61
1.38
5.10
5.78
1.72
5.10
0.17
6.50
0.46
6.60
%
0.68 (0.49, 0.87)2.32 (-0.02, 4.66)
4.10 (1.50, 6.70)
0.48 (-0.26, 1.22)
2.64 (0.18, 5.10)3.90 (1.10, 6.70)
ES (95% CI)
-0.10 (-0.71, 0.51)
-0.09 (-1.74, 1.56)
1.37 (0.05, 2.69)1.95 (-0.05, 3.95)
1.03 (1.01, 1.05)
1.33 (-0.41, 3.07)
0.11 (0.01, 0.20)
0.55 (-0.35, 1.45)
2.92 (0.61, 5.23)
1.01 (1.00, 1.02)
1.29 (0.29, 2.29)
-0.32 (-2.69, 2.05)
1.06 (-1.48, 3.60)
0.15 (-1.23, 1.53)
0.24 (-6.13, 6.61)
1.12 (0.38, 1.86)
3.10 (0.10, 6.10)
0.32 (-0.17, 0.81)
0.19 (-0.69, 1.07)0.48 (-0.30, 1.26)
0.79 (0.00, 1.58)
0.60 (0.09, 1.11)
2.03 (0.58, 3.48)
0.74 (-0.17, 1.65)
1.21 (-0.22, 2.64)
0.57 (0.17, 0.97)
0.40 (0.12, 0.68)
0.80 (-0.44, 2.04)
0.90 (0.50, 1.30)
1.70 (-2.80, 6.20)
0.11 (0.01, 0.21)
3.85 (1.16, 6.54)
0.10 (0.07, 0.14)
100.000.59
0.49
3.28
0.540.43
Weight
3.92
1.09
1.560.79
6.61
1.00
6.51
2.65
0.61
6.62
2.32
0.58
0.51
1.46
0.09
3.28
0.37
4.58
2.723.11
3.07
4.47
1.35
2.61
1.38
5.10
5.78
1.72
5.10
0.17
6.50
0.46
6.60
%
0-6.7 0 6.7
Efecto
Efecto infraestructura (0.16)
NOTE: Weights are from random effects analysis
.
.
.
D+L Overall (I-squared = 99.9%, p = 0.000)
Binswanger, et al. (1987)
Rudel y Roper (1997a)
Rudel y Roper (1997a)
I-V Subtotal
Cambio en la superficie forestal
Expansión de la tierra agrícola
Tole (1998)
Felloni, et al. (2001)
Barbier y Cox (2003)
D+L Subtotal (I-squared = 94.7%, p = 0.000)
Mainardi (1998)
Mahapatr y Kant (2005)
Rudel y Roper (1997a)
Autor
I-V Overall
Binswanger, et al. (1987)
Mainardi (1998)
Mahapatr y Kant (2005)
Felloni, et al. (2001)
D+L Subtotal (I-squared = 91.4%, p = 0.000)
Tasa de deforestación
Binswanger, et al. (1987)
I-V Subtotal
Krutilla, et al. (1995)
I-V Subtotal
D+L Subtotal (I-squared = 99.8%, p = 0.000)
Vanclay (2005)
Barbier y Cox (2003)
África, AL y Asia (58)
África, AL y Asia (67)
África, AL y Asia (67)
África, AL y Asia (52)
África, AL y Asia (98)
África, AL y Asia (67)
África, AL y Asia (40)
África, AL y Asia (117)
África, AL y Asia (67)
Países
África, AL y Asia (58)
África, AL y Asia (40)
África, AL y Asia (117)
África, AL y Asia (98)
África, AL y Asia (58)
África, AL y Asia (33)
África, AL y Asia (74)
África, AL y Asia (76)
1969-1980
1975-1990
1975-1990
1981-1990
1950-1988
1960-2003
1980-1990
1980-1995
1975-1990
Periodo
1969-1980
1980-1990
1980-1995
1950-1988
1969-1980
1988
1990-2000
1960-2003
0.16 (-0.02, 0.34)
0.11 (0.04, 0.18)
1.27 (-0.08, 2.62)
2.48 (-0.34, 5.30)
0.00 (-0.01, 0.01)
1.29 (0.45, 2.13)
0.25 (0.05, 0.46)
-0.31 (-0.57, -0.05)
0.01 (-0.05, 0.06)
-0.03 (-0.05, -0.00)
0.05 (0.03, 0.07)
2.63 (0.14, 5.12)
ES (95% CI)
0.34 (0.33, 0.34)
0.57 (0.39, 0.76)
-0.05 (-0.07, -0.04)
0.04 (0.02, 0.06)
0.26 (0.06, 0.45)
0.22 (0.08, 0.36)
0.03 (0.01, 0.05)
0.50 (0.49, 0.51)
-0.03 (-0.06, -0.00)
0.04 (0.02, 0.06)
0.12 (-0.26, 0.50)
0.53 (0.52, 0.54)
-0.35 (-0.65, -0.05)
100.00
7.54
1.46
0.39
2.89
6.95
6.58
Weight
%
32.80
7.61
7.61
0.50
(D+L)
7.07
7.61
7.61
7.01
36.17
7.61
7.61
31.03
7.62
6.33
0-5.3 0 5.3
Efecto
Fuente: Elaborado por la Unidad de Cambio Climático de la DDSAH de la CEPAL.
Determinantes de la deforestación
Prácticas y gestiones agrícolas sustentablesFactores
Factores que influyen en la adopción de agricultura sostenible
Determinantes de mejores prácticas de gestión en la agricultura en los Estados
Unidos
Trabajo remunerado
Suelo bien drenadoTrabajo familiarÉnfasis en cultivo de granos
Fuente de informaciónTemperatura
Rentabilidad de la granja
Ingreso bruto de la granjaCapacidad de gestiónTipo de granja/suelo
ExperienciaParticipación en programasConciencia ambiental
Extensión/Asistencia técnica
Ingreso
Área plantadaImportancia del ganado
Acceso a la información
Importance of crop revenues
ErosiónDeuda
Precio de los productos
Has. irrigadasDistancia a los caminos
Propuetario (arrendatario = 1)
Precipitaciones
Tamaño de la granja
Alta productividad de los suelos
Pendiente
Educación
Actividades distintas a la granja
Edad
02
46
8Es
tudi
os d
onde
cad
a va
riabl
e es
tá c
orre
laci
onad
a po
sitiv
amen
te
0 2 4 6Estudios donde cada variable está correlacionada negativamente
Acres
Edad
CapitalDiversidad
Educación
Experiencia
Ingreso
Información
Trabajo
Agencia
Local
Tipo de propietario
Tenencia
Actitud general
Pagos por adopción
Rentabilidad de las practias
HerenciaRiesgo
Conciencia general
Causa
Programa
Animal
Granos
Otros
Río
Pendiente Calidad del suelo
010
2030
4050
Núm
ero
de re
cuen
to d
e vo
tos
(Sig
nific
anci
a po
sitiv
a)0 5 10 15
Número de recuento de votos (Significancia negativa)
Fuente: Unidad de Cambio Climático de la DDSAH de la CEPAL con base en Knowler y Bradshaw (2007); Prokopy, et al. (2008).Notas: Las ariables consideradas son significativas al menos al 95% de confianza. Los puntos azuels son varaibles relacionadas con la capacidad, las verdes se relacionan a la actitud, las amarillas a la conciencia ambiental y las grises a las características de la granja. Prokopy, et al. (2008) utilizaron la metodología de número de recuento de votos, contando el número de veces que una variable resultaba significativa positiva, negativa o insignificante en 55 estudios.
Experiencias y acciones de política para el cambio climático en América
Latina y el Caribe
Luis Miguel Galindo
Unidad de Cambio Climático
División de Desarrollo Sostenible y Asentamientos Humanos
CEPAL
2012