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Escenarios Socioeconómicos de Línea de Base 3. Escenarios Socioeconómicos de Línea de Base 3.1 Síntesis General En este capítulo se resume el diseño, el desarrollo y la aplicación de los escenarios socioeconómicos de línea de base para su uso en evaluaciones de V&A. Más detalles se dan en Lim et al. (2005) y en Malone et al. (2004), de donde se extrajo la mayor parte de la información presentada aquí. Se debe notar desde el principio que el desarrollo y la aplicación de escenarios de línea de base (es decir, escenarios de cambios en condiciones socioeconómicas y naturales no causados por el cambio climático) puede ser muy complejo y llevar mucho tiempo. El objetivo de este ejercicio es ayudar a comprender la manera en que vías futuras de desarrollo pueden afectar la vulnerabilidad al cambio climático. El ejercicio de desarrollar escenarios de línea de base no debe consumir tanto tiempo y recursos que puedan terminar desviando la evaluación de V&A de su enfoque principal: dirigirlo hacia el cambio climático. Al examinar vulnerabilidad y adaptación al cambio climático, puede ser tentador enfocarse sólo en cómo el cambio climático podría afectar a la sociedad y a la naturaleza. Tomando las condiciones sociales y naturales de hoy e imponiendo un cambio climático futuro puede ser una manera relativamente sencilla del actuar para identificar vulnerabilidades y analizar las adaptaciones. Aunque nosotros no disuadimos tal análisis, es importante que el cambio en el clima sea proyectado a lo largo de varias décadas. Durante este tiempo, es razonable esperar que las condiciones socioeconómicas y naturales cambien, a veces bastante dramáticamente. Como resultado de estos cambios, la vulnerabilidad al cambio climático y la eficacia de las adaptaciones también podrían cambiar. Por ejemplo, el incremento del crecimiento demográfico puede poner a más personas y propiedades en riesgo por un incremento en la frecuencia o la intensidad de acontecimientos climáticos extremos. Por otro lado, el crecimiento económico y el desarrollo pueden aumentar la riqueza y la capacidad de una comunidad para resistir y ajustarse a cambios futuros, reduciendo así el impacto medido en comparación a circunstancias actuales. Los escenarios de línea de base aproximan algunos de los elementos clave de un trasfondo siempre cambiante en cuanto a tecnología, infraestructura, condiciones sociales y ambientes naturales, y establecen una base consistente y estructurada para la comparación de los impactos del cambio climático. Los analistas probablemente están bien enterados de que existe una tremenda incertidumbre sobre las condiciones socioeconómicas futuras. La existencia y la cantidad de variables clave tales como población, ingresos, tecnología, distribución de la riqueza, leyes y cambios ambientales, pueden tener grandes incertidumbres asociadas a ellos. Además, podría haber sorpresas, como por ejemplo, una emergencia de HIV/SIDA que afectaría considerablemente las condiciones socioeconómicas. De esta manera, los analistas son aconsejados a no tratar de desarrollar “predicciones” de condiciones socioeconómicas futuras. Más bien, los analistas son alentados a explorar cómo los cambios plausibles en variables socioeconómicas clave pueden afectar la vulnerabilidad. Es decir, el verdadero beneficio de utilizar los escenarios socioeconómicos radica en la identificación de las variables socioeconómicas con más probabilidades de aumentar o disminuir la vulnerabilidad al cambio climático. Los analistas también son alentados a no dedicar demasiado tiempo, energía y recursos financieros a este ejercicio. La preparación de escenarios de línea de base puede llegar a ser muy complicado y consumir mucho tiempo. El desarrollo de estos escenarios no la finalidad en si Capítulo 3, Página 1 de 16 Escenarios Socioeconómicos de Línea de Base misma. Es mejor recordar la utilidad final de los escenarios y utilizar los enfoques relativamente más sencillos para desarrollarlos. El juicio profesional puede ser suficiente en un ejercicio como este. 3.2 Pasos Recomendados para el Desarrollo y la Aplicación de Escenarios de Línea de Base Los siguientes cuatro pasos son recomendados para el desarrollo y la aplicación de escenarios de línea de base. Cabe notar que no es necesario realizar los cuatro pasos. Los analistas son alentados a avanzar en función a lo que el tiempo y los recursos permitan. Se debe tener presente que el tiempo y el dinero dedicado a desarrollar y aplicar los escenarios de línea de base pueden resultar en menos tiempo y dinero disponibles para el análisis de la adaptación al cambio climático y la vulnerabilidad. Paso 1: Analizar la vulnerabilidad de condiciones socioeconómicas y naturales actuales al cambio climático futuro. Paso 2: Identificar por lo menos un indicador clave para cada sector a ser evaluado. Paso 3: Usar o desarrollar un escenario de línea de base para los próximos 25 años, aproximadamente. Paso 4: Usar o desarrollar un escenario de línea de base para los próximos 50 a 100 años. 3.2.1 Paso 1: Analizar la vulnerabilidad de condiciones socioeconómicas y naturales actuales al cambio climático futuro. Lo más directo y relativamente fácil de hacer es examinar primero qué impacto tendría el cambio climático en las condiciones de hoy. Se recomienda esto por tres razones: 1) Las condiciones de hoy se conocen. La población, dónde viven las personas, los niveles de ingresos, los niveles de tecnología, la economía y las condiciones naturales son conocidos o pueden ser determinados. 2) Es probablemente más fácil comunicar los riesgos acerca de las condiciones actuales que los riesgos con respecto a un conjunto hipotético futuro de condiciones socioeconómicas. Debería ser más fácil para las personas comprender cómo las condiciones actuales podrían ser afectadas por medio de escenarios de cambio climático, que imaginándose primero cómo las condiciones socioeconómicas podrían cambiar, y luego entonces tratar de imponer el cambio climático encima de esas condiciones socioeconómicas. 3) El análisis de la vulnerabilidad de las condiciones de hoy es esencialmente un punto de partida contra el cual los analistas puedan comparar el efecto de los cambios socioeconómicos en la vulnerabilidad. Por ejemplo, uno podría decir que si sucediera un aumento de medio metro en el nivel del mar con las condiciones socioeconómicas de hoy, entonces un número particular de personas estarían en riesgo. Si la población costera crece y el mismo aumento en el nivel del mar sucede, entonces un número adicional de personas estarían en riesgo. La ventaja de esto es que las variables que aumentan o disminuyen la vulnerabilidad al cambio climático pueden ser identificadas. Esto puede ser útil en lo que se refiere a la adaptación, es decir, tratando de reducir o aminorar el cambio en las variables que aumenten la vulnerabilidad, y de alentar el cambio en las variables que disminuyan la vulnerabilidad. Capítulo 3, Página 2 de 16 Escenarios Socioeconómicos de Línea de Base Se debe tener cuidado con lo siguiente: no se espera que las condiciones socioeconómicas actuales se mantengan estables con el tiempo. Esto debe ser comunicado claramente al presentar los resultados. 3.2.2 Paso 2: Identificar por lo menos un indicador clave para cada sector a ser evaluado Un indicador es una variable, un factor o una condición socioeconómica que puede determinar o que puede estar estrechamente relacionada a la vulnerabilidad al cambio climático. La existencia de mayor o menor cantidad del indicador puede aumentar o disminuir la vulnerabilidad. La población en zonas costeras puede ser un indicador de la vulnerabilidad al aumento en el nivel del mar o al incremento de tormentas costeras. El Cuadro 3.1. presenta algunos ejemplos de indicadores. La razón por la cual se eligen indicadores es para ayudar a estimar cómo la vulnerabilidad de un sector puede cambiar. Como se verá mas adelante, los indicadores pueden ser una conexión entre los escenarios socioeconómicos y la vulnerabilidad en sectores específicos. Cuadro 3.1. Ejemplos de indicadores. Ejempos para el sector agrícola incluyen el grado de seguridad alimentaria (es decir, el porcentaje de la poblacion con acceso a suficiente cantidad y calidad de alimentos para salud y nutricion), la porción de alimentos importados y la producción de cultivos clave. En el sector hídrico, ejemplos incluyen la cantidad de suministro disponible de agua que es consumida o desviada, la porción de la población con acceso a agua potable y el uso de agua per capita (ver Malone et al., 2004, para algunos ejemplos explícitos ingresando a: http://www.undp.org/cc/WORKBOOK_SES%20(B)/Socioeconomic%20Scenarios_ Master_April%202004.pdf). Idealmente, los indicadores deben ser cuantificables. De este modo, sus cambios podrían ser medidos y potencialmente tales cambios podrían ser utilizados para estimar el cambio en la vulnerabilidad. Por supuesto, no todos los indicadores son cuantificables. Adger (2003) menciona el capital social como un factor clave que afecta a la vulnerabilidad de la sociedad al cambio y la variabilidad del clima. Cuantificar el capital social puede ser un desafío (por ejemplo, ver Yohe y Tol, 2002). El desafío en los próximos dos pasos es desarrollar los escenarios socioeconómicos que ayudarán a estimar cómo los indicadores podrían cambiar en el futuro. 3.2.3 Paso 3: Usar o desarrollar un escenario de línea de base para los próximos 25 años, aproximadamente. Mientras mas distantes en el futuro se desarrollan los escenarios de línea de base, menor es la credibilidad que tienen, ya que el potencial para el cambio se multiplica mientras más distante uno mira al futuro. No existe un punto mágico en el futuro en el cual los escenarios socioeconómicos llegan a ser dramáticamente menos creíbles (o hasta increíbles). Desarrollarlos más allá de aproximadamente 25 años generalmente llega a ser poco realista. Como primer paso, se sugiere desarrollar escenarios de línea de base de un cuarto de siglo. Si tales escenarios ya han sido desarrollados (por ejemplo, un gobierno nacional o regional puede ya haber hecho tales proyecciones), los analistas deben considerar utilizarlos. Los escenarios o Capítulo 3, Página 3 de 16 Escenarios Socioeconómicos de Línea de Base las proyecciones se deben evaluar para determinar su utilidad. En particular, ¿proporcionan estimaciones de las variables que pueden ayudar a estimar cómo los indicadores podrían cambiar? Utilizar una estimación ya desarrollada puede ahorrar mucho tiempo. De lo contrario, sugerimos el siguiente proceso de tres pasos1: 1) Obtener las proyecciones poblacionales de las Naciones Unidas para su país (disponible en http: //esa.un.org/unup/). Utilice las proyecciones para el cambio total de población. También utilice las proyecciones del cambio en la población laboral. Esta es será la población de personas con las edades típicas en la que los trabajadores se unen a la fuerza laboral y en la que se jubilan. 2) Estimar el cambio en la productividad del trabajo. Los aumentos en la productividad del trabajo del modelo de Mini-Cam (uno de los modelos utilizados en desarrollar escenarios SRES; ver más abajo) son dados en el Anexo I (Hugh Pitcher, Pacific Northwest Laboratory, comunicación personal, 21 de septiembre de 2005). Note que pueden existir otras estimaciones de cambios en la productividad del trabajo. Los analistas son aconsejados a comparar los cambios actuales de productividad con los números de 1995-2005 en la tabla. Por consiguiente, los resultados pueden ser calibrados. Note también que los países con producto interno bruto (PIB) más alto que el promedio para su región pueden tener las tasas de crecimiento más lentas, y los países con PIB más bajo que el promedio podrían tener las tasas de crecimiento más altas. El cambio en la productividad del trabajo puede ser multiplicado por el cambio en la fuerza de trabajo para estimar el crecimiento económico. Por ejemplo, si se estima que la fuerza de trabajo crece 1% por año, y la productividad del trabajo se estima que crece 2% al año, entonces el crecimiento económico crecería 3% por año (1,01 × 1,02 = 1,03). 3) Relacione estas variables con indicadores o estime cambios en otras variables que se puedan utilizar para estimar cambios en los indicadores. Si los indicadores pueden ser relacionados con estas variables (por ejemplo, un aumento en los ingresos puede ser relacionado al porcentaje de la población con acceso a cantidades suficientes de alimento), entonces los cambios en los indicadores pueden ser estimados. El Anexo II de este capítulo explica como se puede hacer esto. Puede ser que el crecimiento económico o en la población sea insuficiente para estimar los cambios en los indicadores. Entonces puede ser necesario estimar otras variables socioeconómicas. Esto puede ser hecho cuantitativamente, examinando los cambios pasados en estas variables relacionadas a la población o a los ingresos, o bien utilizando el juicio profesional. Cabe notar que estos escenarios podrían ser desarrollados en incrementos de 5 a 10 años para evaluar las tasas relativas del cambio. 3.2.4 Paso 4: Usar o desarrollar un escenario de línea de base para los próximos 50 a 100 años El paso final, que es opcional, implica el desarrollo de escenarios de línea de base que van más allá de la mitad del siglo XXI e incluso hasta aproximadamente el fin del siglo. La ventaja de hacerlo radica en que los escenarios de línea de base pueden estar en la misma escala de tiempo que los escenarios producidos normalmente a partir los modelos climáticos (que muchas veces se proyectan hasta el 2100; ver Capítulo 4). La desventaja es que los escenarios socioeconómicos que cubren espacios de tiempo tan prolongados tienen muy poca credibilidad. 1 El Dr. Hugh Pitcher, del Pacific Northwest Laboratory, proporcionó sugerencias muy útiles en esta sección. Capítulo 3, Página 4 de 16 Escenarios Socioeconómicos de Línea de Base El IPCC desarrolló un Informe Especial sobre Escenarios de Emisiones (SRES). Estos escenarios fueron desarrollados para estimar cómo diferentes vías de desarrollo podrían afectar a las emisiones de GEIs a lo largo del siglo XXI. El desarrollo de tales escenarios requirió la estimación de cómo las condiciones socioeconómicas cambiarían. Los escenarios del SRES estiman cómo la población, los ingresos, la productividad y otros factores podrían cambiar a lo largo del siglo XXI. El Anexo III describe los escenarios de SRES con más detalle. Ya que los escenarios son publicados por el IPCC, pueden ser una buena fuente de información que ayude al desarrollo de escenarios socioeconómicas de hasta un siglo de duración. Hay dos advertencias importantes: 1) Los escenarios de SRES se encuentran a una escala regional. Ciertas estimaciones no son proporcionadas para la mayoría de los países. Para desarrollar una estimación socioeconómica para un país específico (o región dentro del país), el analista necesitará asumir que los mismos cambios regionales sucederán a escala nacional o subnacional, o bien, deberá aplicar algún juicio sobre cómo el cambio a nivel nacional podría diferir del cambio a nivel regional. 2) Los escenarios de SRES pueden no representar todas las posibilidades. Todos los escenarios de SRES asumen un crecimiento económico en todas las regiones, y algunos asumen niveles relativamente altos del crecimiento. Por varias razones, algunos países o regiones pueden no tener un crecimiento económico continuo y puede ser deseable incluir un escenario relativamente pesimista. Gaffin et al. (2004) proporcionan una interesante y detallada discusión acerca de como bajar de escala los datos de población y PIB de los escenarios de SRES al nivel del país. 3.3 Fuentes de Datos Datos para indicadores están disponibles en varias fuentes, dependiendo del sector particular bajo consideración. Muchas organizaciones multinacionales tales como la Organización Mundial de la Salud (OMS), la Organización de Alimento y Agricultura (FAO), el PNUD y el Banco Mundial tienen datos fácilmente accesibles sobre muchas variables que quizás sean apropiadas para indicadores. Los datos generales que pueden ser particularmente relevantes para uno o más indicadores incluyen los siguientes: Economía: PIB, sectores importantes, ventajas relativas, tecnología, infraestructura, instituciones Demografía: población, estructura de la edad, educación, salud Medio Ambiente: tierra, agua, aire, biota, recursos principales y extraordinarios, cantidad y calidad. La Tabla 3.1. detalla las fuentes de datos seleccionadas para indicadores, para datos socioeconómicos y para el desarrollo de escenarios de línea de base y socioeconómicos. Capítulo 3, Página 5 de 16 Escenarios Socioeconómicos de Línea de Base Tabla 3.1. Fuentes de datos seleccionados para desarrollo de escenarios de línea de base y socioeconómicos, datos socioeconómicos e indicadores Descripción Fuente y disponibilidad Escenarios de línea de base y socioeconómicos Buena referencia primaria sobre métodos y enfoques. Excelente orientación general del proceso. Buena descripción de indicadores y características. Malone, E.L. and E.L. La Rovere. 2004. Assessing current and changing socio-economic conditions. In Adaptation Policy Frameworks for Climate Change: Developing Strategies, Policies and Measures, B. Lim, E. Spanger-Siegfried, I. Burton, E.L. Malone, and S. Huq (eds.). Cambridge University Press, Cambridge, UK, pp. 147-163. http://www.undp.org/gef/undpgef_publications/publications/apf%20technical%20paper06.pdf. Buen recurso primario que describe los conceptos, la naturaleza del proceso, y algunos ejemplos claros de varios indicadores. Malone, E.L., J.B. Smith, A.L. Brenkert, B.H. Hurd, R.H. Moss, and D. Bouille. 2004. Developing Socioeconomic Scenarios: For Use in Vulnerability and Adaptation Assessments. United Nations Development Programme, New York. http://www.undp.org/cc/WORKBOOK_SES%20(B) /Socioeconomic%20Scenarios_Master_April%202004.pdf. Datos Socioeconómicos Fuente primaria para conceptos y Nakicenovic, N. and R. Swart. 2000. Special Report on discusiones relacionados a escenarios de Emissions Scenarios. Cambridge University Press, Cambridge, SRES. UK. http://www.grida.no/climate/ipcc/emission/023.htm. CIESIN es un centro dentro del Earth Institute en la Universidad de Columbia; se especializa en datos online y manejo de información, integración espacial de datos y capacitación, e investigación interdisciplinaria relacionada a interacciones humanas en el medio ambiente. Center for International Earth Science Information Networks (CIESIN). 2000. http://www.ciesin.columbia.edu. URL for SRES data: http://sres.ciesin.columbia.edu/final_data.html. Fuentes de Indicadores Fuente de datos a nivel de país de una gama de indicadores posibles. WRI. 2000. World Resources 2000-2001: People and Ecosystems: The Fraying Web of Life. World Resources Institute in collaboration with UNDP, UNEP, and World Bank, Washington, DC. http://pubs.wri.org/pubs_pdf.cfm?PubID = 3027. Capítulo 3, Página 6 de 16 Escenarios Socioeconómicos de Línea de Base Anexo I: Aumentos Proyectados en la Productividad Regional por el Escenario de SRES Los datos en la Tabla I.1 fueron proporcionados por el Dr. Hugh Pitcher, del Pacific Northwest Laboratory. Las estimaciones son del “Mini-Cam”, un modelo que estima las emisiones globales de GEI. El Mini-Cam es uno de los modelos utilizados en el desarrollo de escenarios de SRES. Tabla I.1 Productividad de la labor para los cuatro argumentos de SRES para las 11 regiones utilizados en la versión Mini-Cam de los escenarios SRES Familia A1 de escenarios A2 B1 B2 1990-2005 1.51% 1.51% 1.52% 1.52% 2005-2020 1.59% 0.75% 1.18% 0.88% 2020-2035 1.58% 0.72% 1.15% 0.80% 2035-2050 1.60% 0.75% 1.16% 0.83% 2050-2065 1.59% 0.75% 1.15% 0.83% 2065-2080 1.59% 0.77% 1.16% 0.84% 2080-2095 1.55% 0.76% 1.13% 0.83% 1990-2005 1.51% 1.51% 1.51% 1.51% 2005-2020 1.77% 0.86% 1.35% 1.01% 2020-2035 1.72% 0.74% 1.25% 0.84% 2035-2050 1.73% 0.79% 1.26% 0.89% 2050-2065 1.69% 0.79% 1.24% 0.89% 2065-2080 1.67% 0.81% 1.23% 0.89% 2080-2095 1.64% 0.80% 1.20% 0.88% 1990-2005 1.64% 1.64% 1.65% 1.64% 2005-2020 1.78% 0.95% 1.45% 1.10% 2020-2035 1.71% 0.73% 1.23% 0.83% Estados Unidos Canadá Europa Occidental Capítulo 3, Página 7 de 16 Escenarios Socioeconómicos de Línea de Base Tabla I.1 Productividad de la labor para los cuatro argumentos de SRES para las 11 regiones utilizados en la versión Mini-Cam de los escenarios SRES (cont.) Familia A1 de escenarios A2 B1 B2 2035-2050 1.73% 0.78% 1.24% 0.88% 2050-2065 1.69% 0.78% 1.22% 0.88% 2065-2080 1.67% 0.80% 1.22% 0.89% 2080-2095 1.63% 0.79% 1.19% 0.88% 1990-2005 1.79% 1.78% 1.79% 1.79% 2005-2020 2.13% 1.32% 2.12% 1.63% 2020-2035 1.46% 0.68% 1.03% 0.73% 2035-2050 1.50% 0.72% 1.04% 0.78% 2050-2065 1.50% 0.72% 1.04% 0.78% 2065-2080 1.51% 0.74% 1.06% 0.79% 2080-2095 1.51% 0.73% 1.05% 0.79% 1990-2005 1.76% 1.76% 1.76% 1.76% 2005-2020 1.94% 0.84% 1.38% 0.95% 2020-2035 1.87% 0.81% 1.39% 0.93% 2035-2050 1.84% 0.85% 1.36% 0.96% 2050-2065 1.77% 0.84% 1.32% 0.94% 2065-2080 1.74% 0.85% 1.30% 0.94% 2080-2095 1.69% 0.84% 1.26% 0.93% 1990-2005 -0.71% -0.71% -0.71% -0.71% 2005-2020 5.19% 2.59% 4.92% 3.94% 2020-2035 5.23% 2.26% 4.37% 3.15% 2035-2050 4.17% 2.04% 3.39% 2.56% Japón Australia y Nueva Zelanda Ex-Unión Soviética Capítulo 3, Página 8 de 16 Escenarios Socioeconómicos de Línea de Base Tabla I.1 Productividad de la labor para los cuatro argumentos de SRES para las 11 regiones utilizados en la versión Mini-Cam de los escenarios SRES (cont.) Familia A1 de escenarios A2 B1 B2 2050-2065 3.34% 1.84% 2.72% 2.14% 2065-2080 2.82% 1.71% 2.31% 1.88% 2080-2095 2.46% 1.58% 2.01% 1.68% 1990-2005 7.46% 7.45% 7.46% 7.46% 2005-2020 6.84% 4.54% 6.61% 5.59% 2020-2035 6.21% 2.96% 5.62% 4.39% 2035-2050 5.21% 2.57% 4.39% 3.40% 2050-2065 4.10% 2.24% 3.38% 2.69% 2065-2080 3.33% 2.03% 2.76% 2.27% 2080-2095 2.78% 1.83% 2.31% 1.96% 1990-2005 0.28% 0.28% 0.28% 0.28% 2005-2020 2.30% 1.25% 2.35% 1.80% 2020-2035 4.38% 1.70% 3.60% 2.37% 2035-2050 3.63% 1.57% 2.86% 2.02% 2050-2065 2.99% 1.47% 2.40% 1.79% 2065-2080 2.59% 1.38% 2.09% 1.62% 2080-2095 2.32% 1.32% 1.88% 1.49% 1990-2005 0.65% 0.65% 0.65% 0.65% 2005-2020 3.65% 2.59% 3.71% 3.15% 2020-2035 6.37% 3.71% 6.32% 5.14% 2035-2050 6.41% 3.28% 5.71% 4.57% 2050-2065 5.35% 2.77% 4.40% 3.48% China y países de Asia Central Medio Oriente África Capítulo 3, Página 9 de 16 Escenarios Socioeconómicos de Línea de Base Tabla I.1 Productividad de la labor para los cuatro argumentos de SRES para las 11 regiones utilizados en la versión Mini-Cam de los escenarios SRES (cont.) Familia A1 de escenarios A2 B1 B2 2065-2080 4.23% 2.41% 3.40% 2.76% 2080-2095 3.38% 2.12% 2.74% 2.29% 1990-2005 1.39% 1.39% 1.39% 1.39% 2005-2020 3.81% 2.04% 3.76% 2.93% 2020-2035 4.76% 1.83% 3.88% 2.62% 2035-2050 3.79% 1.72% 3.07% 2.23% 2050-2065 3.10% 1.59% 2.53% 1.93% 2065-2080 2.67% 1.50% 2.20% 1.74% 2080-2095 2.37% 1.41% 1.96% 1.58% 1990-2005 3.81% 3.81% 3.81% 3.81% 2005-2020 5.93% 3.50% 5.81% 5.06% 2020-2035 6.14% 2.93% 5.49% 4.17% 2035-2050 5.10% 2.55% 4.26% 3.24% 2050-2065 4.01% 2.23% 3.29% 2.59% 2065-2080 3.25% 2.00% 2.68% 2.18% 2080-2095 2.75% 1.81% 2.27% 1.90% América Latina Sur y Sureste de Asia Nota: Porcentajes basados en el uso de cotizaciones del mercado. Los resultados no deben ser utilizados para comparar riqueza entre países y regiones. Capítulo 3, Página 10 de 16 Escenarios Socioeconómicos de Línea de Base Adjunto II: Un Breve Ejemplo: Pasos para Desarrollar Escenarios socioeconómicos para la Agricultura El Anexo 1 en Malone et al. (2004) presenta relativamente claros y concisos juegos de datos y ejemplos de indicadores para ilustrar y aplicar los conceptos detrás del escenario socioeconómico de línea de base. El ejemplo citado abajo, extraído de Malone et al., es numérico; en la práctica, sin embargo, los análisis y las evaluaciones mas útiles probablemente también involucrarán información cualitativa y juicios de apoyo. Paso 1: Uso de los escenarios de SRES para desarrollar estimaciones de cambios en la población y de porcentajes de PIB del año base (por ejemplo, 1990). Paso 2: Estimación de cambios en el porcentaje del consumo total de alimento del año base. Es probable que esto siga cambios poblacionales, pero que puede ser ajustado para reflejar las mejoras o las disminuciones anticipadas en la dieta y la nutrición general. Paso 3: Estimación de las necesidades totales de cereal en millares de toneladas métricas. WRI (2000) reporta, por país, “la producción media de cereales” y “las importaciones de cereal y la ayuda alimentaria neta como un porcentaje del consumo total de cereal”. Conjuntamente, estas dos medidas pueden ser utilizadas para estimar las necesidades totales de cereal, asumiendo que si hay importaciones, toda la producción del país se consume igual internamente. Por ejemplo, las estimaciones para País en Desarrollo 1 son de 847.000 toneladas métricas producidas, y 43% del consumo fue posible por las importaciones en 1995. Por lo tanto, la porción cubierta por la producción interna es del 57%, que dividido por la producción total, resulta en 1.486.000 toneladas métricas de cereal necesitadas en 1995. Este número es luego ajustado por el crecimiento demográfico para reflejar la demanda en el 2000 y es estimado en 1.872.000. Paso 4: Estimación de las porciones de importación y de ayuda alimentaria. Las importaciones de alimentos empiezan en 43% para el País en Desarrollo 1, como informado en WRI (2000) para 1995 (disponible en http://pubs.wri.org/pubs_pdf.cfm?PubID = 3027). Una manera de avanzar es escogiendo una porción de la importación como objetivo para 2100 que sea consistente con los escenarios de SRES. Estos objetivos se fijaron en 25% y 35%. Estas estimaciones particulares fueron calculadas subjetivamente por los autores, e ilustran la consistencia con los escenarios de SRES, no necesariamente con la certeza ni la consistencia con la situación propia del País en Desarrollo 1. Teniendo ambos puntos finales (es decir, las estimaciones para 2000 y 2100), los años intermedios pueden ser estimados por escala proporcional con los cambios estimados en ingresos (basado en la suposición de que los cambios en la producción o en la importación agrícola son permitidos por el crecimiento del PIB). Por ejemplo, la siguiente ecuación se utiliza para interpolar las porciones de la importación: I2010 = I2000 - (I2000 - I2100) [ (PIB2010 - PIB2000)/(PIB2100 - PIB2000) ] donde I2000, I2010 y I2100 = porción de ayuda alimentaria y de importación en el 2000, 2010 y 2100, respectivamente, y PIB2000, PIB2010 y PIB2100 = cambios estimados en el PIB desde 1990 para el 2000, 2010 y 2100, respectivamente. Paso 5: Estimación de la producción interna del país. Esta estimación es calculada restando del 1 la porción de la importación calculado en el Paso 4. Esto da la porción de las necesidades totales en cereales que son alcanzados por la producción interna del país. Este número es luego multiplicado por el total de las necesidades estimadas en cereales para dar un nivel estimado de la producción agrícola implicada por el escenario. Paso 6: Estimación de los rendimientos en cosechas y porcentajes de cambios. Los rendimientos de las cosechas de cereales se estiman en base a la producción interna requerida y a la suposición Capítulo 3, Página 11 de 16 Escenarios Socioeconómicos de Línea de Base de que la superficie cultivada es constante. La superficie cultivada de cereales es estimada a partir de datos en WRI (2000), en donde la producción total de cereales en el País en Desarrollo 1 en 1996-1998 es de 847.000 toneladas métricas, y los rendimientos promedios de la cosecha de cereales son traducidas como 719 kg/ha. Por lo tanto, la superficie cultivada estimada para el País en Desarrollo 1 en 1996-1998 es de 1,18 millones de hectáreas. La utilización de esta base de la tierra y dividiendo entre los niveles estimados de la producción da como resultado el rendimiento requerido de las cosechas. El cambio del porcentaje en rendimientos de cosecha es luego estimado utilizando 719 kg/ha en 1995 como base. Una estimación de cambios anualizados en los rendimientos también es útil. Este ejemplo, que sugiere que los rendimientos aumentaran en un 491% para el 2100, implica una tasa de cambio anual de 1,6%, consistente con recientes cambios tecnológicos pero sumamente especulativo que esta tasa pueda persistir indefinidamente. La Tabla II.1 presenta la información y los datos utilizados en este ejemplo ilustrativo. Además del uso de los argumentos (storylines) de SRES, los analistas también podrían considerar la utilización de los enfoques de escenarios estándares, tales como escenarios “optimistas” y “pesimistas”. La intención de tales escenarios es identificar una gama de resultados plausibles. Ciertamente, mientras más amplio el marco temporal utilizado en el análisis, mayor será la incertidumbre inherente al escenario. Capítulo 3, Página 12 de 16 Escenarios Socioeconómicos de Línea de Base Tabla II.1. Demanda estimada de alimentación básica para País en Desarrollo 1: Escenario SRES A2 País en Desarrollo 1 2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100 Porcentaje de cambio demográfico desde 1990 26 58 94 133 172 212 248 281 309 329 349 Porcentaje de cambio estimado en el PIB desde 1990 47 126 226 421 673 989 Porcentaje de cambio estimado en el consumo total de alimentos desde 1990 26 58 94 133 172 212 2.348 2.883 3.462 4.042 43 43 43 42 41 Estimación de producción interna (miles de toneladas métricas) 1.067 1.338 1.643 2.008 2.385 2.782 3.206 3.624 4.072 4.463 5.004 Promedio de rendimientos en cultivos de cereales (Kg./ha)b 906 1.136 1.395 1.705 2.025 2.362 2.722 3.076 3.457 3.789 4.248 Estimación del aumento en porcentaje de los rendimientos de cultivos desde 1995 26 58 94 137 182 Estimación de las necesidades totales de cereales (miles de toneladas métricas) 1.872 Estimación de la proporción de importaciones y ayuda alimentaria (%)a 1.452 1.978 2.578 3.284 4.073 248 281 309 329 349 4.636 5.171 5.662 6.078 6.375 6.672 40 229 38 279 36 328 33 381 30 427 25 491 Nota: Importaciones de cereal y ayuda alimentaria netos como un porcentaje del consumo total de cereales, 1995-1997 (WRI, 2000): País en Desarrollo 1: 43%. a. La estimación de la porción de importaciones y ayuda alimentaria se basa en tomar las porciones actuales y utilizar juicio para estimar la porción meta para 2100 bajo tal escenario de SRES. En este caso, el escenario A2 sugiere mayor autosuficiencia. De esta manera, una meta puede ser de reducir las importaciones de alimentos de 43% a 25% para el 2100. La capacidad de reducir importaciones es una función de los ingresos; de esta manera, la estimación de la porción de alimentos importados está a escala con los cambios porcentuales en ingresos proyectados. Por ejemplo, 2% de todo el aumento en ingresos ocurre entre el 2000 y el 2010; de esta manera, estimamos que el 2% del 33% total de cambio en porciones de importación (-0.6%) ocurre en esta década. Hay que tener cuidado aquí para asegurar una consistencia general; importaciones decrecientes deberán ser apareados por un aumento en la producción avícola interna, lo que implica un aumento en la intensidad de producción agrícola o en superficie cultivada. b. Los rendimientos de cultivos de cereales son estimados en base a la producción interna requerida y se asume que la superficie cultivada es constante. La superficie cultivada de cereales es estimada a partir de datos en WRI (2000) en donde la producción total de cereal en 1996-1998 es 847.000 toneladas métricas, y los rendimientos promedios en cultivos de cereales son de 719 kg/ha. De esta manera, la superficie cultivada estimada para País en Desarrollo 1 en 1996-1998 es de 1,18 millones de hectáreas. Niveles de producción, sin embargo, también son sujetos a incrementos mediante el aumento en superficie. Capítulo 3, Página 13 de 16 Escenarios Socioeconómicos de Línea de Base Adjunto III: Escenarios SRES – Storylines (Argumentos) Para proporcionar proyecciones más consistentes sobre las emisiones de GEI –proyecciones que consideraron las complejas relaciones sociales, económicas y tecnológicas que subyacen al uso de energía y a las emisiones resultantes– el IPCC desarrolló un SRES. El enfoque del SRES apuntó a la consistencia fundamental de estas relaciones complejas. El resultado fue un conjunto de argumentos lógicos que abarcan las relaciones sociales y físicas que conducen a las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) (Nakicenovic y Swart, 2000). En el centro del enfoque de SRES se encuentran cuatro polos a lo largo de dos ejes principales: • Económico vs. Ambiental • Global vs. Regional. Como muestra la Figura III.1, las combinaciones de estos cuatro polos llevan a cuatro argumentos primarios: A1 – Crecimiento económico y globalización liberal A2 – Crecimiento económico con un mayor enfoque regional B1 – Ambientalmente sensible con fuertes relaciones globales B2 – Ambientalmente sensible con un fuerte enfoque regional Cada argumento describe un paradigma global basado en características, valores y actitudes sociales predominantes que determinan, por ejemplo, el alcance de la globalización, los patrones del desarrollo económico y la calidad de los recursos ambientales. Por su naturaleza, los argumentos son sumamente especulativos. Sin embargo, sí proporcionan puntos de partida identificables que se definen y son consistentes con los juegos de datos disponibles sobre algunas variables proyectadas (entre los más notables, población, ingresos, usos de la tierra y emisiones). Han sido utilizados en evaluaciones previas y actuales y proporcionan una base para comparaciones entre países. Finalmente, ilustran el grado de imaginación creativa que estas construcciones de escenarios abarcan. Es ciertamente apropiado elaborar sobre estos argumentos en la medida justa o deseada, siempre que sea coherente con las metas nacionales, regionales y futuras plausibles. Figura III.1. Relaciones conceptuales que fundamentan los escenarios de SRES. Fuente: Nakicenovic y Swart, 2000. Los escenarios A1 y B1 se enfocan en soluciones globales a la sostenibilidad económica, social y ambiental, con A1 enfocado al crecimiento económico y B1 enfocado a la sensibilidad ambiental. A2 y B2 se enfocan en soluciones regionales con fuerte énfasis en la independencia. Difieren en que A2 se enfoca en el crecimiento económico fuerte y B2 en la sensibilidad ambiental. El IPCC describe sus diferencias de la siguiente manera: “Mientras los argumentos A1 y B1, a grados diferentes, acentúan la exitosa convergencia económica global y las Capítulo 3, Página 14 de 16 Escenarios Socioeconómicos de Línea de Base interacciones sociales y culturales, A2 y B2 se enfocan en el nacimiento de diversos caminos de desarrollo regional”. El escenario A1 asume un crecimiento económico fuerte y la globalización liberal caracterizados por un bajo crecimiento demográfico, un alto crecimiento de PIB, un uso energético alto-a-muyalto, poco-a-mediano cambio en el uso de la tierra, disponibilidad media-a-alta de recursos (del petróleo y gas convencionales y no-convencionales) y rápidos avances tecnológicos. El escenario A1 asume una convergencia entre regiones, incluyendo una reducción sustancial en diferencias regionales en cuanto a ingresos per capita en las que las distinciones actuales entre países “pobres” y “ricos” eventualmente se disuelven; un aumento en la capacitación; y un aumento en las interacciones sociales y culturales. A1 se enfoca en las soluciones de mercado; ahorros e inversiones elevados, especialmente en educación y tecnología; y la movilidad internacional de personas, ideas y tecnología. El escenario A2 describe un mundo con crecimiento económico regional caracterizado por un alto crecimiento demográfico, un crecimiento mediano de PIB, el alto uso energético, medianosa-altos cambios en el uso de la tierra, la baja disponibilidad de los recursos del petróleo y gases convencionales y no-convencionales, y avances tecnológicos lentos. Este escenario asume un mundo muy heterogéneo que se enfoca en la independencia y en la conservación de identidades locales, y asume que el crecimiento económico per capita y el cambio tecnológico son más fragmentados y lentos que en otros escenarios. El escenario B1 describe un mundo convergente que acentúa las soluciones globales a la sostenibilidad económica, social y ambiental. Enfocado en la sensibilidad ambiental y las fuertes relaciones globales, B1 es caracterizado por un crecimiento demográfico bajo, un crecimiento alto del PIB, una baja utilización energética, grandes cambios en el uso de la tierra, la baja disponibilidad de recursos del petróleo y gas convencionales y no-convencionales, y avances tecnológicos medios. El escenario B1 asume los ajustes rápidos en la economía para los sectores de servicio e información, las disminuciones en la intensidad material, y en la introducción de tecnologías limpias y uso eficiente de recursos. Un tema principal en el escenario B1 es un alto nivel de conciencia ambiental y social combinado con el enfoque global al desarrollo sostenible. El escenario B2, así como el escenario A2, se enfoca en soluciones regionales para la sostenibilidad económica, social y ambiental. El escenario se enfoca en la protección ambiental y la igualdad social, y es caracterizado por un crecimiento mediano de la población y el PIB, el uso energético mediano, medianos cambios en el uso de la tierra, mediana disponibilidad de recursos, y avances tecnológicos medianos. Capítulo 3, Página 15 de 16 Escenarios Socioeconómicos de Línea de Base Los cuatro escenarios estandares de SRES A1 – Crecimiento económico y globalización liberal Valores utilitarios, orientados a la afluencia Rápido crecimiento económico (3% globalmente) Bajo crecimiento demográfico, larga vida, familias pequeñas Rápida introducción y adopción de tecnologías eficientes Emisiones intermedias de GEIs Riqueza personal sobre calidad del ambiente Reducidas diferencias en ingresos regionales Diferencias culturales en todo el mundo convergen A2 – Crecimiento económico con mayor enfoque regional Valores centrados alrededor de la localidad, la comunidad y la familia Mayor énfasis regional, tanto cultural como económico Crecimiento económico menos rápido (1.5% globalmente) Alto crecimiento demográfico Ingresos per capita bajos Cambio y adaptación tecnológica dependiente de los recursos y la cultura Las más altas emisiones de GEIs Enfoque sobre productividad agrícola para alimentar poblaciones crecientes B1 – Ambientalmente sensible con fuertes relaciones globales Alto nivel de preocupación y valores ambientales y sociales Enfasis sobre el desarrollo globalmente sostenible y balanceado con inversions en infraestructura social y protección ambiental Crecimiento económico moderado (2% globalmente) Bajo crecimiento demográfico Ingresos per capita moderados, ligeramente menores que A1 Enfasis en servicios y no en bienes, calidades y cantidades materiales Tecnologías de mitigacion rapidamente adoptados y rápida caída en combustibles fósiles Bajas emisiones de GEIs B2 – Ambientalemente sensibles con un enfoque fuertemente regional Alto nivel de preocupación y valores ambientales y sociales Enfasis sobre la descentralización en la toma de decisiones y la autodependencia local Crecimiento económico moderado (1% globalmente) Crecimiento demográfico moderado Ingresos per capita moderados, ligeramente menores a A1 Menor desarrollo y adopción de tecnologías, inversión global en disminución y menos difusión internacional Diferencias regionales en el uso e innovación energéticos, transición gradual a dejar los comustibles fosiles Moderadas emisiones de GEIs Capítulo 3, Página 16 de 16