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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
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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.
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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
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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.
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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.
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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.
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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
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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
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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
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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
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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.
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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
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