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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 Rinpoche
Lama 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
Concentraciones de gases de efecto invernadero: 1958-2011
(partes por millón)
Proyecciones de precipitación a nivel mundial del
IPCC
Diciembre-Febrero
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)
Junio-Agosto
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).
Debates
Existe el cambio
climático?
Importa el
cambio climático?
Cuándo actuar?
Cómo actuar?
Adaptación
Si
Si
Presente
Mitigación
No
No
Futuro
Acuerdo
global
Existe e importa el cambio climático, es necesario actuar ahora
en el contexto de un acuerdo global en adaptación y mitigación.
Economía del cambio climático
Costos anuales promedio de las estimaciones de adaptación para
América Latina y el Caribe (miles de millones de dólares)
Impactos del cambio climático en América Latina ante un aumento
de 2.5°C (% de PIB regional)
AD-WITCH
CSIRO
NCAR
Water supply
Pierce et al. (1996)
Human health
Mendelsohn et al. (2000)
Extreme weather events
Agriculture
Nordhaus & Boyer (2000)
Fisheries
Tol (Fankhauser & Tol, 1996)
Coastal zones
AD – WITCH Model (Bosello et
al., 2009)
Infrastructure
Total
ICES Model (Bosello et al., 2009)
-5
-4
-3
-2
-1
0
0
5
10
15
20
PIB mundial y de USA diferencia de
la base (%)
Costo de las reducciones de las emisiones de CO2 como una
fracción del PIB con el nivel de reducción
CO2 diferencia de base (%)
Conjunto de datos IMCP
Conjunto de datos post-SRES
Conjunto de datos WRI (sólo USA)
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).
25
30
Desarrollo sostenible
Economía
Social
Ambiental
Error 1: Privilegiar esfera económica postergar esfera social y ambiental
Error 2: Desarrollo sostenible = Esfera ambiental
Objetivo: Desarrollo sostenible
Crecimiento económico, socialmente incluyente, sostenible
ambientalmente y bajo en carbono
Niveles de estabilización
Nivel de estabilización
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
(ppm de CO2e)
Fuente: Unidad de Cambio Climático de la DDSAH de la CEPAL, sobre la base de datos de US NOAA; y del Banco Mundial.
Determinantes de las emisiones
• Identidad de Kaya
 PIB   Energía   CO2 

CO2t  POBt * 
 *
 * 
 POB t  PIB t  Energía t
 CO2 
 PIB 
 Energía 

CO2 t  POBt  
  
  
 POB t
 PIB t
 Energía t
Población: 1980 - 2009
3.5
Liga de Estados Árabes
Este de Asia y Pacífico
Europa y Asia central
3.0
América Latina y el Caribe
Medio Oriente y Norte de África
840
América del Norte
Crecimiento de la población (%)
2.5
OCDE
351
Asia del Sur
331
África Sub-Sahariana
UE
2.0
América Latina y el Caribe, 2050
1568
Latin America and the
Caribbean
572
1.5
1944
América Latina y el
Caribe, 2050
1.0
341
702
1025
0.5
499
888
0.0
0
5,000
10,000
15,000
20,000
25,000
30,000
35,000
PIB per cápita, PPP (dólares constantes de 2005)
Fuente: Author calculation based on World Development Indicators, Washington, DC: World Bank Group.
40,000
45,000
50,000
Comportamiento del PIB per cápita de América
Latina y el Caribe
Tasa de crecimiento del PIB per cápita y sus filtros (%)
1980 - 1990 1990 – 2000 2000 - 2009 1980 - 2009
PIB por habitante
Tendencia lineal
Tendencia cuadrática
Tendencia cúbica
Hodrick-Prescott
Holt-Winters
Filtro de Kalman
Descomposición Beveridge-Nelson
Filtro Christiano-Fitzgerald
Kernel polinomial
-0.68
1.19
0.42
0.15
-0.07
-0.57
-0.44
-0.52
0.19
0.05
1.55
1.06
1.17
1.00
1.16
1.24
1.08
1.26
1.26
1.16
1.73
0.97
1.68
2.25
2.02
2.51
2.53
2.16
2.09
1.94
0.83
1.08
1.07
1.09
1.00
1.00
1.10
0.92
1.15
1.02
Crecimiento del PIB per cápita (%)
Región
1980 - 1990 1990 - 2000 2000 - 2009 1980 - 2009
2.12
1.88
0.55
1.55
Zona del Euro
2.45
2.01
0.87
1.80
OCDE
2.21
2.04
0.66
1.67
América del Norte
-0.68
1.55
1.73
0.83
América Latina y el Caribe
-1.33
1.70
2.32
0.83
Oriente medio y África del Norte
-1.05
-0.30
2.51
0.30
África Subsahariana
3.79
3.56
4.71
3.99
Este asiático y región Pacífico
3.19
3.26
5.30
3.86
Sur de Asia
1.37
1.47
2.11
1.63
Mundo
Intensida energética y carbónica
Intensidad energética de la economía:
América Latina y el Caribe
Intensidad carbónica de la energía:
América Latina y el Caribe
2006
2004
2002
2000
1998
1996
1994
1992
134
2.10
1990
136
2.15
1988
138
2.20
1986
140
2.25
1984
142
2.30
1982
144
2.35
1980
146
2.40
Kg of CO2 per Kg of oil equivalent of energy use
Kg of oil equivalent per $1000 of GDP (2005 PPP)
148
Trayectorias del CO2 per cápita, PIB per cápita, intensidad de energía a PIB e
intensidad CO2 a consumo de energía en ALC: 1980-2040
CO2 per cápit a
P IB per cápit a
4.5
18,000
4.0
16,000
Dólares
(constantes de 2005)
1.4%
tCO2
3.5
3.0
1.7%
14,000
12,000
10,000
2.5
8,000
2.0
6,000
80
85
90
95
00
05
10
15
20
25
30
35
40
80
85
Int ensidad de energía a P IB
95
00
05
10
15
20
25
30
35
40
35
40
Int ensidad de C02 a consumo de energía
2.30
Kg de CO2 por kgequivalente de petróleo
de consumo de energía
148
Kg equivalentes de petróleo
por cada $1000 dólares del PIB
90
-0.1%
144
140
136
132
128
2.25
-0.2%
2.20
2.15
2.10
2.05
2.00
80
85
90
95
00
05
10
15
20
25
30
35
40
80
85
90
95
00
05
10
15
20
25
30
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 $1000 dólares del PIB) y de la intensidad de CO2 a consumo de energía (kilógramos de CO2 por kilogramos equivalentes de petróleo de consumo de energía).
Los datos fueron obtenidos de la base de datos de l Banco Mundial.
Notas: ALC (América Latina y el Caribe): Argentina; Bolivia; Brasil; Chile; Colombia; Costa Rica; República Dominicana; Ecuador; El Salvador; Guatemala; Haití;
Honduras; Jamaica; México; Nicaragua; Panamá; Paraguay; Perú; Trinidad y Tobago; Uruguay; y Venezuela (República Bolivariana). Crecimiento: Tasa de crecimiento
anual promedio.
13
Crecimiento económico y emisiones
Fuente: World Development Indicators, Washington, DC: World Bank Group.
PIB per cápita y uso de energía per
cápita: 2007
Uso de energía per cápita y emisiones
de CO2 de energía per cápita: 2007
PIB per cápita y emisiones de CO2 de energía per
cápita: 2007
Precios internacionales del petróleo y el gas natural
(1970-2011)
Fuente: Elaborado por la Unidad de Cambio Climático de la DDSAH de la CEPAL con estadísticas de (1) Federal Reserve Bank of St. Louis-Economic Research y (2)
U.S. Department of Energy, Energy Information Administration (EIA).
Notas: Precio del crudo WTI Spot (1): Corresponde a Crude Oil- Spot Price WTI (West Texas Intermediate)-Cushing (1). Precio del crudo (FPP) (2): Crude Oil
Domestic First Purchase Prices (2). US$/BBL: Dólares por barril. US$/MFC: Dólares por 1000 pies cúbicos. Crecimiento PIB per cápita: Tasa de crecimiento anual
promedio.
Cambio climático, finanzas públicas y reforma
fiscal verde
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
Composición de los impuestos relacionados con el medio ambiente: OECD
(% del PIB)
2.0%
1.5%
1.0%
0.5%
Productos energéticos
Vehículos automotores y transporte
Fuente: OECD (2010), Taxation, Innovation and the Environment, OECD.
Otros
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
0.0%
Demanda de gasolina: Evidencia
internacional
Elasticidad ingreso
Autor
País
NO OCDE
Berndt y Botero (1985)
México
Berndt y Botero (1985)
México
Akinboade et al. (2008)
Sudafrica
Espino (2005)
México
Eltony y Al-Mutairi (1995)
Kuwait
Eltony (1996)
GCC
Eltony (1996)
GCC
Eltony (1996)
GCC
Amengual y Cubas (2002)
Uruguay
Amengual y Cubas (2002)
Uruguay
Morán, et al. (sf)
Ecuador
Morán, et al. (sf)
Ecuador
Nappo (2007)
Brasil
Nappo (2007)
Brasil
Reyes (2010)
México
Vasquez (2005)
Perú
Vasquez (2005)
Perú
Vasquez (2005)
Perú
Vita et al (2006)
Namibia
Vita et al (2006)
Namibia
Iwayemi et al (2010)
Nigeria
Leesombatpiboon et al. (2010)
Tailandia
Liao y Lee (sf)
China
Sa’ad (2009)
Indonesia
Samimi (1995)
Australia
Sultan (2010)
Mauricio
Subtotal (I-squared = 89.5%, p = 0.000)
.
OCDE
Pock (2007)
Europa
Flood et al (2007)
OCDE
Flood et al (2007)
OCDE
Hunt et al (2003)
UK
Hunt et al (2003)
UK
Baltagi y Griffin (1983)
USA
Baltagi y Griffin (1983)
Italia
Baltagi y Griffin (1983)
Turquía
Baltagi y Griffin (1983)
Irlanda
Baltagi y Griffin (1983)
Holanda
Baltagi y Griffin (1983)
Canadá
Baltagi y Griffin (1983)
Alemania
Baltagi y Griffin (1983)
UK
Baltagi y Griffin (1983)
OCDE
Baltagi y Griffin (1983)
Austria
Baltagi y Griffin (1983)
Noruega
Baltagi y Griffin (1983)
Belgica
Baltagi y Griffin (1983)
Suiza
Baltagi y Griffin (1983)
Francia
Subtotal (I-squared = 70.1%, p = 0.000)
.
Overall (I-squared = 85.3%, p = 0.000)
Elasticidad precio
ES (95% CI)
%
Weight
0.41 (0.30, 0.52)
0.48 (0.36, 0.59)
0.36 (0.30, 0.42)
0.49 (0.07, 0.90)
0.92 (0.27, 1.57)
0.28 (0.11, 0.45)
0.43 (0.29, 0.57)
0.48 (0.38, 0.57)
0.57 (0.35, 0.79)
0.60 (0.42, 0.78)
0.60 (0.33, 0.87)
0.60 (0.32, 0.88)
0.69 (0.48, 0.89)
0.70 (0.44, 0.96)
1.00 (0.92, 1.09)
0.25 (-0.06, 0.56)
0.44 (0.06, 0.82)
0.64 (0.49, 0.78)
0.96 (0.71, 1.21)
1.08 (0.71, 1.45)
0.75 (0.15, 1.34)
0.76 (0.48, 1.04)
0.59 (0.34, 0.85)
0.88 (0.61, 1.15)
0.52 (0.44, 0.59)
0.77 (0.68, 0.86)
0.61 (0.51, 0.70)
3.00
2.99
3.16
1.63
0.93
2.76
2.90
3.06
2.54
2.73
2.25
2.21
2.57
2.31
3.10
2.06
1.77
2.85
2.36
1.81
1.06
2.19
2.35
2.26
3.11
3.08
63.03
0.95 (0.64, 1.27)
0.68 (0.35, 1.00)
0.82 (0.41, 1.23)
0.46 (0.10, 0.81)
0.56 (0.35, 0.77)
0.11 (-0.16, 0.38)
0.12 (-0.22, 0.46)
0.32 (-0.20, 0.84)
0.35 (-0.08, 0.78)
0.36 (-0.18, 0.90)
0.39 (0.24, 0.54)
0.40 (0.18, 0.62)
0.56 (0.14, 0.98)
0.66 (0.52, 0.80)
0.76 (0.35, 1.17)
0.80 (0.36, 1.24)
0.85 (0.52, 1.18)
1.07 (0.67, 1.47)
1.14 (0.82, 1.46)
0.59 (0.47, 0.72)
2.05
2.01
1.64
1.86
2.59
2.26
1.95
1.25
1.56
1.19
2.85
2.50
1.59
2.89
1.62
1.54
1.96
1.66
2.01
36.97
0.60 (0.53, 0.68)
100.00
Autor
País
NO OCDE
Kim et al (2011)
Korea
Kim et al (2011)
Korea
Kim et al (2011)
Korea
Kim et al (2011)
Korea
Kim et al (2011)
Korea
Berndt y Botero (1985)
México
Berndt y Botero (1985)
México
Akinboade et al. (2008)
Sudafrica
Alves y Bueno 2003
Brasil
Eltony y Al-Mutairi (1995)
Kuwait
Eltony (1996)
GCC
Eltony (1996)
GCC
Ramanathan (1999)
India
Amengual y Cubas (2002)
Uruguay
Amengual y Cubas (2002)
Uruguay
Nappo (2007)
Brasil
Reyes (2010)
México
Vasquez (2005)
Perú
Vasquez (2005)
Perú
Vita et al (2006)
Namibia
Vita et al (2006)
Namibia
Iwayemi et al (2010)
Nigeria
Leesombatpiboon et al. (2010)Tailandia
Liao y Lee (sf)
China
Sa’ad (2009)
Indonesia
Samimi (1995)
Australia
Sultan (2010)
Mauricio
Subtotal (I-squared = 90.6%, p = 0.000)
ES (95% CI)
%
Weight
-0.32 (-0.56, -0.09)
-0.32 (-0.56, -0.07)
-0.28 (-0.63, 0.07)
-0.37 (-0.73, 0.00)
-0.63 (-0.77, -0.50)
-0.49 (-0.71, -0.28)
-0.65 (-0.93, -0.36)
-0.47 (-0.64, -0.30)
-0.47 (-1.00, 0.07)
-0.46 (-0.57, -0.36)
-0.17 (-0.25, -0.09)
-0.30 (-0.50, -0.10)
-0.32 (-0.48, -0.16)
-0.45 (-0.57, -0.33)
-0.77 (-1.01, -0.53)
-0.20 (-0.35, -0.04)
-0.28 (-0.37, -0.20)
-0.65 (-0.72, -0.57)
-0.85 (-1.01, -0.69)
-0.86 (-1.30, -0.42)
-0.79 (-1.43, -0.16)
-0.05 (-0.20, 0.09)
-0.17 (-0.28, -0.06)
-0.13 (-0.38, 0.12)
-0.16 (-0.21, -0.11)
-0.13 (-0.26, 0.00)
-0.44 (-0.61, -0.27)
-0.39 (-0.48, -0.30)
1.52
1.50
1.17
1.12
1.85
1.61
1.36
1.74
0.75
1.93
1.98
1.64
1.78
1.89
1.53
1.79
1.97
1.98
1.78
0.93
0.59
1.81
1.92
1.48
2.03
1.85
1.74
43.26
-0.40 (-0.54, -0.26)
-0.54 (-0.97, -0.12)
-1.08 (-1.30, -0.86)
-0.88 (-1.15, -0.62)
-0.13 (-0.19, -0.07)
-0.31 (-0.42, -0.19)
-1.07 (-1.54, -0.60)
-1.00 (-1.29, -0.71)
-0.59 (-1.10, -0.08)
-0.71 (-0.89, -0.53)
-0.61 (-0.81, -0.41)
-1.10 (-2.02, -0.18)
-0.70 (-0.99, -0.41)
-0.56 (-2.17, 1.05)
-1.12 (-2.14, -0.10)
-1.62 (-2.27, -0.97)
-1.16 (-1.94, -0.38)
-0.90 (-1.45, -0.35)
-0.67 (-1.34, -0.00)
-0.30 (-1.03, 0.43)
-0.37 (-0.59, -0.15)
-0.45 (-0.98, 0.08)
-0.18 (-0.32, -0.04)
-0.76 (-1.09, -0.43)
-0.61 (-0.83, -0.39)
-0.36 (-0.53, -0.19)
-0.28 (-0.46, -0.10)
-0.14 (-0.25, -0.03)
-0.79 (-1.08, -0.50)
-0.14 (-0.45, 0.17)
-0.20 (-0.39, -0.01)
-0.17 (-0.30, -0.04)
-0.34 (-0.63, -0.05)
-0.37 (-0.48, -0.26)
-0.40 (-0.77, -0.03)
-0.23 (-0.51, 0.05)
-0.62 (-0.99, -0.25)
-0.40 (-0.68, -0.12)
-0.26 (-0.54, 0.02)
-0.32 (-0.40, -0.24)
-0.41 (-0.63, -0.20)
-0.12 (-0.21, -0.03)
-0.12 (-0.21, -0.03)
-0.46 (-0.54, -0.38)
1.82
0.98
1.59
1.44
2.01
1.90
0.87
1.34
0.79
1.73
1.66
0.33
1.34
0.12
0.28
0.58
0.43
0.72
0.55
0.49
1.60
0.76
1.84
1.22
1.60
1.74
1.73
1.91
1.35
1.31
1.69
1.87
1.36
1.92
1.11
1.38
1.12
1.39
1.38
1.97
1.61
1.96
1.96
56.74
-0.43 (-0.49, -0.37)
100.00
.
OCDE
Pock (2007)
Europa
Pock (2007)
Europa
Flood et al (2007)
OCDE
Flood et al (2007)
OCDE
Hunt et al (2003)
UK
Hunt et al (2003)
UK
Sterner et al. (1992)
Canadá
Sterner et al. (1992)
USA
Sterner et al. (1992)
Austria
Sterner et al. (1992)
Belgica
Sterner et al. (1992)
Dinamarca
Sterner et al. (1992)
Finlandia
Sterner et al. (1992)
Francia
Sterner et al. (1992)
Alemania
Sterner et al. (1992)
Grecia
Sterner et al. (1992)
Irlanda
Sterner et al. (1992)
Italia
Sterner et al. (1992)
Noruega
Sterner et al. (1992)
Potugal
Sterner et al. (1992)
España
Sterner et al. (1992)
Suecia
Sterner et al. (1992)
UK
Sterner et al. (1992)
Australia
Sterner et al. (1992)
Japón
Sterner et al. (1992)
Turquía
Baltagi y Griffin (1983)
Canadá
Baltagi y Griffin (1983)
USA
Baltagi y Griffin (1983)
Japón
Baltagi y Griffin (1983)
Austria
Baltagi y Griffin (1983)
Dinamarca
Baltagi y Griffin (1983)
Francia
Baltagi y Griffin (1983)
Alemania
Baltagi y Griffin (1983)
Grecia
Baltagi y Griffin (1983)
Italia
Baltagi y Griffin (1983)
Holanda
Baltagi y Griffin (1983)
Noruega
Baltagi y Griffin (1983)
Suecia
Baltagi y Griffin (1983)
Suiza
Baltagi y Griffin (1983)
Turquía
Baltagi y Griffin (1983)
OCDE
Bentzen (1994)
Dinamarca
Broadstock y Hunt (2010)
UK
Broadstock y Hunt (2010)
UK
Subtotal (I-squared = 85.5%, p = 0.000)
.
NOTE: Weights are from random effects analysis
-1.57
Overall (I-squared = 87.9%, p = 0.000)
NOTE: Weights are from random effects analysis
0
Elasticidad
1.57
-2.27
0
Elasticidad
2.27
Elasticidad ingreso y elasticidad precio de la
demanda de gasolina
Consumo
de gasolina
Modelo de
efectos
aleatorios
No. de
estudios
Elasticidad ingreso
Elasticidad precio
OECD
No-OECD
OECD
No-OECD
0.59
0.61
-0.46
-0.39
69
26
43
27
Salud
Efecto del PM10 sobre la mortalidad por
todas las causas
Autor
Pais
Estados Unidos
Daniels et al. 2000
Estados Unidos
Dominici et al. 2007
Irlanda
Goodman et al. 2004
Europa
Zanobetti et al. 2002
Estados Unidos
Dominici et al. 2002
Castillejos et al. 2000 México
España
Ballester et al. 2002
España
Saez et al. 2001
Vajanapoom et al.2002 Tailandia
Londres
Anderson et al. 1996
Katsouyanni et al. 1997 Europa
Holanda
Verhoef et al. 1996
Estados Unidos
Thurston 1996
Katsouyanni et al. 2001 Grecia
Katsouyanni et al. 2001 Francia
Katsouyanni et al. 2001 España
Katsouyanni et al. 2001 Polonia
Katsouyanni et al. 2001 España
República Checa
Peters et al. 2000
Holanda
Hoek et al. 2000
Holanda
Hoek et al. 1997
Reino Unido
Prescott et al. 1998
Francia
Le Tertre et al. 2002
Estados Unidos
Schwartz 1993
Borja-Aburto et al. 1998 México
Michelozzi et al. 1998 Italia
Estados Unidos
Kelsall et al. 1997
Borja Aburto et al. 1997 México
Korea
Lee et al 1999
Italia
Vigotti et al. 1996
New York
Samet et al. 2000
Chicago
Samet et al. 2000
Houston
Samet et al. 2000
San Diego
Samet et al. 2000
Philadelphia
Samet et al. 2000
Estados Unidos
Peng et al. 2006
Estados Unidos
Peng et al. 2006
Estados Unidos
Peng et al. 2006
Estados Unidos
Dominici et al. 2002
Estados Unidos
Dominici et al. 2002
Estados Unidos
Dominici et al. 2002
Overall (I-squared = 99.0%, p = 0.000)
ES (95% CI)
%
Weight
Autor
0.54 (0.33, 0.75)
0.19 (0.10, 0.28)
0.40 (0.30, 0.50)
0.70 (0.43, 0.97)
0.55 (0.10, 1.00)
1.83 (0.98, 2.68)
0.50 (0.50, 0.50)
0.70 (0.69, 0.71)
0.77 (-0.23, 1.77)
1.13 (0.25, 2.01)
0.40 (-0.60, 1.40)
1.87 (1.70, 2.04)
0.50 (0.48, 0.52)
1.55 (0.98, 2.12)
1.36 (0.31, 2.41)
0.53 (0.07, 0.99)
0.63 (0.16, 1.10)
1.35 (0.36, 2.34)
0.94 (0.07, 1.81)
0.18 (0.03, 0.33)
0.90 (-0.00, 1.80)
1.50 (0.50, 2.50)
1.53 (0.00, 3.06)
1.10 (1.01, 1.19)
2.27 (1.11, 3.43)
0.21 (-0.08, 0.50)
0.18 (-0.54, 0.91)
0.32 (0.30, 0.34)
0.28 (0.26, 0.30)
0.66 (0.54, 0.78)
1.11 (0.53, 1.69)
0.31 (0.10, 0.52)
0.19 (-0.47, 0.85)
1.09 (0.16, 2.02)
0.77 (-0.19, 1.73)
0.20 (0.10, 0.30)
0.26 (0.16, 0.36)
0.26 (0.16, 0.36)
0.90 (0.58, 1.22)
0.43 (0.06, 0.80)
0.55 (0.10, 1.00)
0.57 (0.50, 0.64)
3.51
4.75
4.66
2.90
1.63
0.59
5.16
5.16
0.44
0.56
0.44
3.98
5.14
1.16
0.40
1.58
1.54
0.45
0.57
4.16
0.54
0.44
0.20
4.75
0.34
2.69
0.78
5.14
5.14
4.50
1.12
3.51
0.91
0.51
0.48
4.66
4.66
4.66
2.47
2.09
1.63
100.00
Irlanda
Goodman et al. 2004
Europa
Zanobetti et al. 2003
Castillejos et al. 2000 México
España
Arribas et al. 2001
España
Ballester et al. 2002
Vajanapoom et al.2002 Tailandia
Estados Unidos
Moolgavkar 2000
Francia
Dab et al. 1996
Italia
Biggeri et al. 2001
Italia
Biggeri et al. 2001
Wichmann et al. 2000 Alemania
Reino Unido
Bremmer et al. 1999
Francia
Zmirou et al. 1996
Reino Unido
Prescott et al. 1998
Francia
Le Tertre et al. 2002
Estados Unidos
Thurston 1996
Estados Unidos
Kelsall et al. 1997
Borja Aburto et al. 1997 México
Los Angeles
Samet et al. 2000
New York
Samet et al. 2000
Chicago
Samet et al. 2000
Dallas
Samet et al. 2000
Houston
Samet et al. 2000
San Diego
Samet et al. 2000
Santa Ana
Samet et al. 2000
Phoenix
Samet et al. 2000
Detroit
Samet et al. 2000
Miami
Samet et al. 2000
Philadelphia
Samet et al. 2000
Minneapolis
Samet et al. 2000
Seattle
Samet et al. 2000
San José
Samet et al. 2000
Cleveland
Samet et al. 2000
San Bernardino
Samet et al. 2000
Pittsburgh
Samet et al. 2000
Oakland
Samet et al. 2000
Atlanta
Samet et al. 2000
San Antonio
Samet et al. 2000
Overall (I-squared = 98.6%, p = 0.000)
Pais
NOTE: Weights are from random effects analysis
NOTE: Weights are from random effects analysis
-3.43
Efecto del PM10 sobre la mortalidad
respiratoria
0
Efecto
3.43
-6.7
0
Efecto
6.7
ES (95% CI)
%
Weight
0.90 (0.50, 1.30)
0.74 (-0.17, 1.65)
3.85 (1.16, 6.54)
1.03 (1.01, 1.05)
1.01 (1.00, 1.02)
1.70 (-2.80, 6.20)
1.06 (-1.48, 3.60)
0.11 (0.01, 0.20)
3.10 (0.10, 6.10)
4.10 (1.50, 6.70)
2.92 (0.61, 5.23)
1.29 (0.29, 2.29)
0.79 (0.00, 1.58)
2.64 (0.18, 5.10)
3.90 (1.10, 6.70)
0.11 (0.01, 0.21)
0.24 (-6.13, 6.61)
0.10 (0.07, 0.14)
0.32 (-0.17, 0.81)
1.12 (0.38, 1.86)
0.40 (0.12, 0.68)
-0.09 (-1.74, 1.56)
0.55 (-0.35, 1.45)
0.80 (-0.44, 2.04)
0.15 (-1.23, 1.53)
1.21 (-0.22, 2.64)
0.60 (0.09, 1.11)
1.95 (-0.05, 3.95)
1.37 (0.05, 2.69)
0.48 (-0.26, 1.22)
0.48 (-0.30, 1.26)
0.19 (-0.69, 1.07)
-0.10 (-0.71, 0.51)
1.33 (-0.41, 3.07)
0.57 (0.17, 0.97)
2.03 (0.58, 3.48)
-0.32 (-2.69, 2.05)
2.32 (-0.02, 4.66)
0.68 (0.49, 0.87)
5.10
2.61
0.46
6.61
6.62
0.17
0.51
6.51
0.37
0.49
0.61
2.32
3.07
0.54
0.43
6.50
0.09
6.60
4.58
3.28
5.78
1.09
2.65
1.72
1.46
1.38
4.47
0.79
1.56
3.28
3.11
2.72
3.92
1.00
5.10
1.35
0.58
0.59
100.00
Determinantes de la deforestación
Efecto infraestructura (0.16)
%
Weight
Autor
Países
Periodo
ES (95% CI)
(D+L)
Cambio en la superficie forestal
Barbier y Cox (2003)
África, AL y Asia (76)
1960-2003
-0.35 (-0.65, -0.05) 6.33
Barbier y Cox (2003)
África, AL y Asia (67)
1960-2003
-0.31 (-0.57, -0.05) 6.58
Tole (1998)
África, AL y Asia (52)
1981-1990
1.29 (0.45, 2.13)
2.89
Vanclay (2005)
África, AL y Asia (74)
1990-2000
0.53 (0.52, 0.54)
7.62
Krutilla, et al. (1995)
África, AL y Asia (33)
1988
-0.03 (-0.06, -0.00) 7.61
D+L Subtotal (I-squared = 99.8%, p = 0.000)
0.12 (-0.26, 0.50)
I-V Subtotal
0.50 (0.49, 0.51)
31.03
.
Tasa de deforestación
Mainardi (1998)
África, AL y Asia (40)
1980-1990
-0.05 (-0.07, -0.04) 7.61
Mainardi (1998)
África, AL y Asia (40)
1980-1990
-0.03 (-0.05, -0.00) 7.61
Rudel y Roper (1997a)
África, AL y Asia (67)
1975-1990
2.48 (-0.34, 5.30)
0.39
Rudel y Roper (1997a)
África, AL y Asia (67)
1975-1990
1.27 (-0.08, 2.62)
1.46
Rudel y Roper (1997a)
África, AL y Asia (67)
1975-1990
2.63 (0.14, 5.12)
0.50
Mahapatr y Kant (2005)
África, AL y Asia (117) 1980-1995
0.04 (0.02, 0.06)
7.61
Mahapatr y Kant (2005)
África, AL y Asia (117) 1980-1995
0.05 (0.03, 0.07)
7.61
D+L Subtotal (I-squared = 94.7%, p = 0.000)
0.01 (-0.05, 0.06)
32.80
I-V Subtotal
0.00 (-0.01, 0.01)
.
Expansión de la tierra agrícola
Binswanger, et al. (1987) África, AL y Asia (58)
1969-1980
0.57 (0.39, 0.76)
7.07
Felloni, et al. (2001)
África, AL y Asia (98)
1950-1988
0.25 (0.05, 0.46)
6.95
Felloni, et al. (2001)
África, AL y Asia (98)
1950-1988
0.26 (0.06, 0.45)
7.01
Binswanger, et al. (1987) África, AL y Asia (58)
1969-1980
0.03 (0.01, 0.05)
7.61
Binswanger, et al. (1987) África, AL y Asia (58)
1969-1980
0.11 (0.04, 0.18)
7.54
D+L Subtotal (I-squared = 91.4%, p = 0.000)
0.22 (0.08, 0.36)
36.17
I-V Subtotal
0.04 (0.02, 0.06)
.
D+L Overall (I-squared = 99.9%, p = 0.000)
0.16 (-0.02, 0.34)
I-V Overall
0.34 (0.33, 0.34)
NOTE: Weights are from random effects analysis
-5.3
0
Efecto
Fuente: Elaborado por la Unidad de Cambio Climático de la DDSAH de la CEPAL.
5.3
100.00
Prácticas y gestiones agrícolas sustentables
Factores
50
Determinantes de mejores prácticas de
gestión en la agricultura en los Estados
Unidos
Actitud general
Educación
40
Educación
Tamaño de la granja
Acres
Agencia
Ingreso
Precipitaciones
30
6
8
Número de recuento de votos (Significancia positiva)
Factores que influyen en la adopción de
agricultura sostenible
Conciencia general
Trabajo
Diversidad
Ingreso bruto de la granja
Capacidad de gestión Área plantada
Importancia del ganado
Tipo de granja/suelo
20
4
Experiencia
Extensión/Asistencia técnica
Participación en programas
Conciencia ambiental Ingreso
Pendiente
Edad
Información
Actividades distintas a la granja
0
2
Riesgo
Tipo de propietario
Otros Rentabilidad de las practias
Experiencia
Alta productividad de los suelos
4
Estudios donde cada variable está correlacionada negativamente
Tenencia
Animal
Edad
0
0
Deuda
Trabajo remunerado Erosión
Precio de los productos
Pagos por adopción
Programa
Río
Causa
Herencia
Suelo bien drenado
Importance of crop revenues
Trabajo familiar
Énfasis en cultivo de granos
Has. irrigadas
Distancia a los caminos
Calidad del suelo
Local
10
2
Fuente de información
Acceso a la información
Temperatura
Propuetario (arrendatario = 1)
Rentabilidad de la granja
Capital
Pendiente
Granos
6
0
5
10
Número de recuento de votos (Significancia negativa)
15
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